Разработка компьютеризованной методики расчета коэффициента репродукции и прогноза заболеваемости на языке r с применением адаптированных форм интерфейса

Abstract

An IT solution for estimating the reproduction number, Rt, and short-term projection the infectious disease future incidence (for a one- to three-week period, optimally for two weeks at most), including that of COVID-19, was developed. The computing procedures employed by the software described in detail by their developers, validated and openly published as an R code, have high operating characteristics. A method earlier described by Cori et al. based on incidence modelling and the serial interval using Poisson distribution was employed to estimate the reproduction number, Rt. For the projection purposes, a method based on building disease spread scenarios by sampling with Markov chain Monte Carlo using the Rt value obtained by the above method was implemented. The named techniques for estimating the reproduction number and forecasting the infectious disease incidence were implemented to create a free cross-platform graphic add-in to R with a simple and clear interface. The proposed software development approach enables the epidemiologists to leverage the most user-friendly frontline analytical algorithms and IT solutions in a fast and effective manner.

Разработано программное средство для расчета коэффициента репродукции Rt и краткосрочного (1-3 недели, оптимально не более двух недель) прогнозирования числа случаев инфекционных заболеваний, включая COVID-19. Реализованные в программе методики вычисления детально описаны их разработчиками, валидированы и открыто опубликованы в виде кода на языке R, обладают высокими операционными характеристиками. Для расчета коэффициента репродукции Rt применен ранее описанный Cori и соавторами метод, основанный на моделировании числа случаев заболевания и серийного интервала (serial interval) с использованием распределения Пуассона. Для задач прогнозирования реализован метод, основанный на построении сценариев распространения заболевания путем семплирования марковской цепью МонтеКарло с использованием полученного вышеописанным способом значения Rt. Указанные методы расчета индекса репродукции и прогнозирования реализованы в виде бесплатной кроссплатформенной программы – графической надстройки к языку R с простым и понятным интерфейсом. Предлагаемый подход к созданию программных средств дает возможность оперативно внедрять в практику эпидемиологов самые передовые аналитические алгоритмы и решения с обеспечением максимальной дружественности пользователю