МОДЕЛЬ И МЕТОДЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ПЕРЕДАЧИ БЕШЕНСТВА В СИСТЕМЕ «ЖИВОТНЫЕ-ЧЕЛОВЕК»

2026

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52578/3135-0771-2026-1-3-12
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This article examines the problem of mathematical modeling of rabies transmission in an animal-human system using system dynamics. The relevance of the study is determined by the high epidemiological significance of the disease, the intersystemic nature of its spread, and the need to quantitatively assess the effectiveness of preventive veterinary and medical control measures. A system dynamics model is proposed that takes into account the interactions between animal populations that are sources of infection and the human population, the processes of vaccination, post-exposure prophylaxis, detection and isolation of infected animals, as well as the influence of organizational and external environmental factors. The structure of the relationships is formalized using an incidence matrix of variables, which is used to synthesize a system of nonlinear differential equations describing the dynamics of the epidemiological process. A qualitative analysis of the model's properties revealed the presence of steady states corresponding to both an epizootic-free regime and an infection-spreading scenario, as well as the non-negativity of solutions and the stability of the system under sufficiently intense preventive measures. The obtained results confirm the possibility of using the developed model for forecasting the epidemiological situation, assessing the effectiveness of anti-epidemic measures and supporting management decisions in the field of veterinary and sanitary-epidemiological safety.