---
title: "\"МР 3.1.2.0005-10. 3.1.2. Инфекции дыхательных путей. Методика расчета эпидемических порогов по гриппу и острым респираторным вирусным инфекциям по субъектам Российской Федерации. Методические рекомендации\""
number: "МР 3.1.2.0005-10"
status: утратил силу
canonical: "https://bukva.ai/docs/metodika-mr-3-1-2-0005-10"
---

## "МР 3.1.2.0005-10. 3.1.2. Инфекции дыхательных путей. Методика расчета эпидемических порогов по гриппу и острым респираторным вирусным инфекциям по субъектам Российской Федерации. Методические рекомендации"

# "МР 3.1.2.0005-10. 3.1.2. Инфекции дыхательных путей. Методика расчета эпидемических порогов по гриппу и острым респираторным вирусным инфекциям по субъектам Российской Федерации. Методические рекомендации"

(утв. Роспотребнадзором 23.07.2010)

(ред. от 05.09.2012)

> [!IMPORTANT]
> Изменения, внесенные [Изменением N 1](https://bukva.ai/docs/mr-3-1-2-0069-12#p100009), утвержденным Роспотребнадзором 05.09.2012, [вступили](https://bukva.ai/docs/mr-3-1-2-0069-12#p100008) в силу с 05.09.2012.


<div align="right">

<a id="p100001"></a>Утверждаю<br>
Главный государственный<br>
санитарный врач<br>
Российской Федерации,<br>
Руководитель Федеральной<br>
службы по надзору в сфере<br>
защиты прав потребителей<br>
и благополучия человека<br>
**Г.Г.ОНИЩЕНКО**<br>
23 июля 2010 года

</div>



##### <a id="p100003"></a>3.1.2 ИНФЕКЦИИ ДЫХАТЕЛЬНЫХ ПУТЕЙ


<a id="p100004"></a>**МЕТОДИКА**
**РАСЧЕТА ЭПИДЕМИЧЕСКИХ ПОРОГОВ ПО ГРИППУ**
**И ОСТРЫМ РЕСПИРАТОРНЫМ ВИРУСНЫМ ИНФЕКЦИЯМ**
**ПО СУБЪЕКТАМ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ**

<a id="p100005"></a>**МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ**

<a id="p100006"></a>МР 3.1.2.0005-10

<a id="p100002"></a>Дата введения

<div align="center">

23 июля 2010 года

</div>


1. <a id="p100007"></a>Разработаны: НИИ гриппа Северо-Западного отделения РАМН, Федеральной службой по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека, Управлением Роспотребнадзора по субъектам Российской Федерации.
2. <a id="p100008"></a>Утверждены и введены в действие руководителем Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека, главным государственным санитарным врачом Российской Федерации Г.Г. Онищенко от 23 июля 2010 года.
3. <a id="p100009"></a>Введены впервые.


## 1. <a id="p100010"></a>Ретроспективный анализ эпидситуации (за 5 - 10-летний период)



#### <a id="p100011"></a>1.1 Пронумеровать календарные недели каждого года (с 1 по 53).

<a id="p100012"></a>1.2. Вычислить интенсивные показатели (на 10000 населения) заболеваемости гриппом и ОРВИ (суммарно по всему населению, а также по каждой возрастной группе) за каждую календарную неделю анализируемого периода.
<a id="p100013"></a>Пример:
<a id="p100014"></a>Заболеваемость совокупного населения субъекта Российской Федерации


<table>
<colgroup><col width="22%"><col width="17%"><col width="14%"><col width="15%"><col width="17%"><col width="15%"></colgroup>
<tr><td rowspan="2"><a id="p100015"></a>N<br>календарной<br>недели</td><td colspan="5">Показатель недельной заболеваемости на 10 тыс. населения</td></tr>
<tr><td>2005 г.</td><td>2006 г.</td><td>2007 г.</td><td>2008 г.</td><td>2009 г. и т.д.</td></tr>
<tr><td><a id="p100016"></a>1</td><td>41,93</td><td>59,62</td><td>Эпидемия</td><td>Эпидемия</td><td>17,34</td></tr>
<tr><td><a id="p100017"></a>2</td><td>27,53</td><td>46,78</td><td>Эпидемия</td><td>Эпидемия</td><td>21,90</td></tr>
<tr><td><a id="p100018"></a>3</td><td>69,08</td><td>63,81</td><td>Эпидемия</td><td>Эпидемия</td><td>49,24</td></tr>
<tr><td><a id="p100019"></a>4</td><td>77,11</td><td>85,76</td><td>61,50</td><td>Эпидемия</td><td>80,39</td></tr>
<tr><td><a id="p100020"></a>5</td><td>Эпидемия</td><td>110,44</td><td>71,31</td><td>Эпидемия</td><td>99,12</td></tr>
<tr><td><a id="p100021"></a>6</td><td>Эпидемия</td><td></td><td>110,80</td><td>Эпидемия</td><td>138,36</td></tr>
<tr><td><a id="p100022"></a>7</td><td>Эпидемия</td><td></td><td>117,21</td><td>Эпидемия</td><td>127,48</td></tr>
<tr><td><a id="p100023"></a>8</td><td>Эпидемия</td><td></td><td>110,17</td><td>Эпидемия</td><td>Эпидемия</td></tr>
<tr><td><a id="p100024"></a>9</td><td>Эпидемия</td><td></td><td>108,78</td><td>Эпидемия</td><td>Эпидемия</td></tr>
<tr><td><a id="p100025"></a>и т.д. ...</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr>
</table>



## 2. <a id="p100026"></a>Метод вычисления эпидемических порогов


<a id="p100027"></a>Исходными данными для вычисления эпидемических порогов являются статистические сведения о суммарной заболеваемости гриппом и ОРВИ в интенсивных показателях на 10 тыс. населения за календарные недели каждого года в течение последних 5 - 10 лет.
<a id="p100028"></a>В сгруппированном по стандартным календарным неделям ретроспективном массиве информации в каждом году определяют недели, в течение которых в субъекте была эпидемия гриппа. При этом следует учитывать, что в разных возрастных группах их продолжительность часто неодинакова. Такие недели из расчета их исключают.
<a id="p100029"></a>За эпидемические пороги принимают верхние толерантные пределы показателей неэпидемической заболеваемости гриппа и ОРВИ.
<a id="p100030"></a>Примеры расчетов:
<a id="p100031"></a>    I. При достаточном числе наблюдений (N  >= 5 лет):
                                          i
1) <a id="p100032"></a>Вычислить среднее значение неэпидемической заболеваемости за каждую календарную неделю:
            i    i     i
<a id="p100033"></a>    Пусть  X ,  X ,...X   -  показатели  заболеваемости  гриппом  и  ОРВИ в
            1    2     N
                        i
субъекте  за  i-ую  неделю  неэпидемического  периода за N  лет. Здесь N  -
                                                          i             i
количество  лет  из рассматриваемого промежутка времени, для которых данные
за неделю номер i имеются и неделя была неэпидемической.

                                i    i        i
                               X  + X  +...+ X
                                1    2        N
                                               i
<a id="p100034"></a>                          X  = -----------------.
                           i          N
                                       i

2) <a id="p100035"></a>Рассчитать среднее квадратичное отклонение для каждой календарной недели по формуле:

                                ___________________
                               /     N
                              / 1     i    i   _  2
<a id="p100036"></a>                       S  = \/------ SUM (X  - X ) .
                        i     N  - 1 n=1   n    i
                               i

    3) <a id="p100037"></a>Определить значение критерия Стьюдента для доверительной вероятности

<div align="right">

95% с N  - 2 степенями свободы.<br>
       i

</div>

4) <a id="p100038"></a>Рассчитать верхний толерантный предел (эпидпорог) для каждой календарной недели по формуле:

<div align="center">

                                       ____________<br>
                                      /  N  - 1

</div>

                  i   _              /    i

<div align="center">

<a id="p100039"></a>                 X  = X  + Q     х \/-------------- х S .<br>
                  в    i    N -2               2       i<br>
                             i       N  - 2 + Q<br>
                                      i        N -2<br>
                                                i

</div>


<a id="p100040"></a>    Здесь Q     - значение критерия Стьюдента для доверительной вероятности
           N -2
            i
95% с N  - 2 степенями свободы (см. табл. 1).
       i

<a id="p100041"></a>Таблица 1

<a id="p100042"></a>**К МЕТОДИКЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ ЭПИДЕМИЧЕСКИХ ПОРОГОВ**


<table>
<colgroup><col width="29%"><col width="28%"><col width="24%"><col width="19%"></colgroup>
<tr><td rowspan="2"><a id="p100043"></a>Число степеней свободы (n)</td><td colspan="3">Значение критерия Стьюдента для доверительной вероятности</td></tr>
<tr><td>95%</td><td>99%</td><td>99,9%</td></tr>
<tr><td><a id="p100044"></a>2</td><td>4,303</td><td>9,925</td><td>31,599</td></tr>
<tr><td><a id="p100045"></a>3</td><td>3,182</td><td>5,841</td><td>12,924</td></tr>
<tr><td><a id="p100046"></a>4</td><td>2,776</td><td>4,604</td><td>8,610</td></tr>
<tr><td><a id="p100047"></a>5</td><td>2,571</td><td>4,032</td><td>6,869</td></tr>
<tr><td><a id="p100048"></a>6</td><td>2,445</td><td>3,707</td><td>5,959</td></tr>
<tr><td><a id="p100049"></a>7</td><td>2,365</td><td>3,499</td><td>5,408</td></tr>
<tr><td><a id="p100050"></a>8</td><td>2,306</td><td>3,355</td><td>5,041</td></tr>
<tr><td><a id="p100051"></a>9</td><td>2,262</td><td>3,250</td><td>4,781</td></tr>
<tr><td><a id="p100052"></a>10</td><td>2,228</td><td>3,169</td><td>4,587</td></tr>
<tr><td><a id="p100053"></a>11</td><td>2,201</td><td>3,106</td><td>4,437</td></tr>
<tr><td><a id="p100054"></a>12</td><td>2,179</td><td>3,054</td><td>4,318</td></tr>
<tr><td><a id="p100055"></a>13</td><td>2,160</td><td>3,012</td><td>4,221</td></tr>
<tr><td><a id="p100056"></a>14</td><td>2,145</td><td>2,977</td><td>4,140</td></tr>
<tr><td><a id="p100057"></a>15</td><td>2,131</td><td>2,947</td><td>4,073</td></tr>
<tr><td><a id="p100058"></a>16</td><td>2,120</td><td>2,921</td><td>4,015</td></tr>
<tr><td><a id="p100059"></a>17</td><td>2,110</td><td>2,898</td><td>3,965</td></tr>
<tr><td><a id="p100060"></a>18</td><td>2,101</td><td>2,878</td><td>3,922</td></tr>
<tr><td><a id="p100061"></a>19</td><td>2,093</td><td>2,861</td><td>3,883</td></tr>
<tr><td><a id="p100062"></a>20</td><td>2,086</td><td>2,845</td><td>3,850</td></tr>
<tr><td><a id="p100063"></a>21</td><td>2,080</td><td>2,831</td><td>3,819</td></tr>
<tr><td><a id="p100064"></a>22</td><td>2,074</td><td>2,819</td><td>3,792</td></tr>
<tr><td><a id="p100065"></a>23</td><td>2,069</td><td>2,807</td><td>3,768</td></tr>
<tr><td><a id="p100066"></a>24</td><td>2,064</td><td>2,797</td><td>3,745</td></tr>
<tr><td><a id="p100067"></a>25</td><td>2,060</td><td>2,787</td><td>3,725</td></tr>
</table>


<a id="p100068"></a>    II.   При   малом  числе  наблюдений  (N   <  5)  используют  следующий
                                            i
приближенный метод:
    1)  <a id="p100069"></a>Для  каждой  недели  с  числом  наблюдений  N   >  1,  за которые в
                                                     i
рассматриваемый  интервал  лет  было два или более года, когда для недели с
номером  i  данные  есть,  и  она  была  неэпидемической, вычисляют среднее
          _
значение X и среднее квадратичное отклонение S , как в [п. 2](#p100035). Затем для
           i                                       i
всех этих недель определяют коэффициент вариации:

                                   S
                                    i
<a id="p100070"></a>                              V  = -- х 100%.
                               i   _
                                   X
                                    i

<a id="p100071"></a>    Здесь i - порядковый номер недели в году, 1 <= i <= 52.
    2)  <a id="p100072"></a>Полученный  набор  коэффициентов  вариации  V   рассматривается как
                                                     i
выборка, число наблюдений в которой 52 или менее. По этой выборке вычисляют
средний коэффициент вариации по формуле:

                                    SUM V
                                _        i
<a id="p100073"></a>                                V = ------.
                                      k

<a id="p100074"></a>    Здесь суммирование ведется по тем значениям i (т.е. по тем неделям), по

<div align="center">

которым вычислены коэффициенты вариации V .<br>
                                         i<br>
<a id="p100075"></a>    Значение k в знаменателе дроби - количество таких недель.

</div>

    3)  <a id="p100076"></a>Для  каждой  недели  с  малым  числом  наблюдений  вычисляют оценку
                                   /\
среднего квадратичного отклонения (S ) по формуле:
                                    i

                                    _   _
                                    V х X
                               /\        i
<a id="p100077"></a>                               S  = ------.
                                i    100

<a id="p100078"></a>    Здесь:
    _
 V - средний коэффициент вариации, вычисленный в [п. 2](#p100072);
    _
 X - среднее значение для данной недели, вычисленное в [п. 1](#p100032).
     i
4) <a id="p100079"></a>Определяют значение эпидемического порога для каждой календарной недели:

                            i   _           /\
<a id="p100080"></a>                           X  = X  + 1,67 х S .
                            в    i           i


## 3. <a id="p100081"></a>Оперативный анализ эпидситуации


<a id="p100082"></a>3.1. Сравнить заболеваемость (в интенсивных показателях) за анализируемую неделю с рассчитанным для данной недели эпидпорогом (среди совокупного населения и по каждой возрастной группе).
<a id="p100083"></a>3.2. Определить темп прироста заболеваемости в анализируемую неделю по отношению к предыдущей (в каждой возрастной группе и по всему населению) по интенсивным показателям по формуле:

<div align="center">

                             P  - P<br>
                              i    i-1<br>
<a id="p100084"></a>                             --------- х 100%,<br>
                                P<br>
                                 i-1

    где:<br>
    P  - заболеваемость в анализируемую неделю;<br>
     i<br>
    P    - заболеваемость в предшествующую неделю.<br>
     i-1<br>
<a id="p100085"></a>Если один или несколько дней предшествующей недели оказываются праздничными либо каникулами у школьников, когда обращение больных за медицинской помощью снижается, темпы прироста заболеваемости вычисляют по отношению к ближайшей рабочей неделе.

</div>

<a id="p100086"></a>3.3. Темп прироста заболеваемости гриппом и ОРВИ более 20% и выше служит дополнительным признаком развития эпидемии гриппа в субъекте.
<a id="p100087"></a>Исключениями являются сравнения праздничных недель с обычными и переходный период от лета к осени (конец августа - начало сентября), когда темп прироста заболеваемости всегда довольно высокий. Однако в этих случаях текущая заболеваемость не должна превышать эпидемические пороги для аналогичных недель.
<a id="p100088"></a>3.4. Признаком окончания эпидемии является снижение интенсивного показателя заболеваемости гриппом и ОРВИ до уровня эпидемического порога.

<div align="center">

<a id="p100089"></a>3.5. Если критерии оценки ситуации за анализируемую неделю оказываются ниже контрольного уровня и эпидемических порогов, ситуация по заболеваемости гриппом и ОРВИ оценивается благополучной, а в случае превышения в отдельных возрастных группах или среди населения в целом - она должна рассматриваться как настораживающий сигнал к началу эпидемии гриппа.

</div>

<a id="p100090"></a>3.6. Для полноценной оценки развития текущей эпидемиологической ситуации в субъекте необходимо использовать в комплексе эпидемические пороги в относительных показателях и темп прироста заболеваемости (по совокупному населению и каждой возрастной группе).
<a id="p100091"></a>Пример:
<a id="p100092"></a>Для удобства анализа динамики заболеваемости гриппом и ОРВИ в субъекте по каждой возрастной группе и всему населению можно использовать следующую таблицу:


<table>
<colgroup><col width="12%"><col width="23%"><col width="22%"><col width="21%"><col width="22%"></colgroup>
<tr><td><a id="p100093"></a>Даты и N календарной недели</td><td>Интенсивный показатель текущей<br>заболеваемости (на 10000 нас.)</td><td>Эпидемический<br>порог за данную календарную неделю года</td><td>Процент превышения с реальной заболеваемостью эпидемического порога<br>(+ или - в %)</td><td>Темп прироста заболеваемости по сравнению с предыдущей неделей (+ или -, %)</td></tr>
<tr><td colspan="5"><a id="p100094"></a>1<br>2</td></tr>
<tr><td>4</td><td>5</td><td>6</td><td></td><td><a id="p100095"></a>4. Определение пораженности населения за эпидемию</td></tr>
</table>


<a id="p100096"></a>4.1. Суммировать интенсивные показатели еженедельной заболеваемости гриппом и ОРВИ от начала до конца эпидемии. Учитывая, что эти группы инфекций регистрируют суммарно, полученные результаты о заболеваемости гриппом за период эпидемии являются завышенными за счет сезонного фона ОРВИ.
<a id="p100097"></a>4.2. Для исключения сезонного фона ОРВИ по стандартной расчетной таблице необходимо суммировать средние показатели неэпидемической заболеваемости гриппом и ОРВИ за время, аналогичное периоду эпидемии.
<a id="p100098"></a>4.3. Из суммарного интенсивного показателя еженедельной заболеваемости гриппом и ОРВИ за эпидемию (см. выше [пункт 4.1](#p100096)) вычесть суммарный средний показатель неэпидемической заболеваемости, составляющий фон ОРВИ в период эпидемии (см. выше [пункт 4.2](#p100097)). Полученная разница более объективно отражает уровень заболеваемости, обусловленной гриппом в период эпидемии.


## 5. <a id="p100099"></a>Прогнозирование заболеваемости острыми респираторными вирусными инфекциями в неэпидемический по гриппу период


<a id="p100100"></a>Полученные средние значения неэпидемической заболеваемости можно рассматривать как прогноз динамики ОРВИ негриппозной этиологии в период между эпидемиями. Для того чтобы судить о возможной неэпидемической заболеваемости в целом или в каждой возрастной группе населения, необходимо выбрать в расчетной таблице средние значения за неделю или за другой интересующий срок.
<a id="p100101"></a>Считать наиболее вероятным показателем среднюю заболеваемость. Отклонения от среднего не будут превышать эпидемического порога с доверительной вероятностью 95%.
<a id="p100106"></a>Примечание: эпидемические пороги по гриппу и ОРВИ для Чукотского автономного округа, Республики Башкортостан не рассчитаны в связи с отсутствием необходимых данных (понедельной заболеваемости за 5 лет и более). По мере накопления информации эпидемические пороги для данных субъектов Российской Федерации будут рассчитаны и дополнены.

> *(в ред. [Изменения N 1](https://bukva.ai/docs/mr-3-1-2-0069-12#p100010), утв. Роспотребнадзором 05.09.2012)*



## <a id="p100104"></a>Толерантные пределы


<a id="p100105"></a>Разделы не приводятся.



<a id="p100103"></a>

---