IT-Reviews    

РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ КЛЕЩЕВЫМ ЭНЦЕФАЛИТОМ

c78089d0
Цокова Т.Н. Козлов Л.Б. Разработана математическая модель прогнозирования инфекционной заболеваемости на модели природно-очаговой инфекции, возбудителем которой является вирус клещевого энцефалита. Математическая модель представлена в виде аддитивного временного ряда, включающая тренд, случайные компоненты и сезонные составляющие, имеющие разную периодичность: менее года, 3 года и многолетнюю. Статья в формате PDF 130 KB

Математическое моделирование эпидемических процессов (ЭП) позволяет осуществлять качественный долгосрочный прогноз инфекционной заболеваемости, выявлять факторы, влияющие на динамику ЭП. В 70-х годах ХХ столетия Л.Н. Большев с соавторами [2, 3] разработали математическую модель прогноза заболеваемости клещевым энцефалитом (КЭ). Для построения модели авторы провели предварительный анализ влияния частоты присасывания клещей и иммунной прослойки населения всех возрастов на частоту заболеваний КЭ. Е.И.Болотин с соавторами [1] разработали методику факторного временного прогнозирования эпидемических проявлений очагов КЭ с использованием выявленных критических уровней заболеваемости.

Нами для разработки математического моделирования ЭП использована многолетняя динамика заболеваемости КЭ на юге Тюменской области и составлены временные ряды в климатических подзонах. Математическая модель позволила без предварительного анализа факторов, влияющих на ЭП, осуществлять прогноз заболеваемости КЭ.

По анализу временных рядов можно предсказать будущие значения временного ряда на основании предыдущих фактических данных [5]. В процессе составления временного ряда необходимо идентифицировать и формально описать его. Как только математическая модель будет определена, ее можно экстраполировать, не обращая внимания на процессы, влияющие на изменение показателей временного ряда.

Данный метод использован нами для изучения динамики ЭП, вызванного вирусом КЭ. Сложность возникла при идентификации временного ряда. При монотонном тренде происходит устойчивое нарастание или убывание значений временного ряда. Анализировать такой ряд обычно нетрудно. В качестве экстраполирующей функции ряда чаще всего выбирают известные математические зависимости - линейные, параболические, экспоненциальные и др., которые часто не отражают динамику ЭП. Прогнозируемые значения такого ряда будут являться оценочными и не обеспечивают точности расчётов.

Реже используют полиномиальное преобразование временного ряда. Сглаживание ряда с помощью полиномов связано с проведением трудоёмких вычислений, что не позволяет широко использовать данный метод для прогноза инфекционной заболеваемости, и в научной литературе сведения о применении полиномиального метода для этих целей отсутствуют.

Для прогнозирования заболеваемости КЭ нами использована аддитивная модель и временной ряд был представлен функциональной зависимостью:

y(t) = f(t) + s(t) + ε(t),                       (1)

где y(t) - значение временного ряда в момент времени t; f(t) - основная составляющая ряда (тренд); s(t) - сезонная составляющая (отражает повторяемость показателей заболеваемости в течение сезона года); ε(t) - случайная компонента (отражает неучтённые и случайные факторы, влияющие на ЭП). Временные ряды могут содержать одновременно все перечисленные компоненты или их различные комбинации. Такой ряд называют временным с сезонной составляющей.

Для получения тренда использовано уравнение полинома Чебышева высокого порядка, что позволило снизить погрешности в прогнозе заболевания. Аппроксимирующая функция f(t) теоретически может быть выражена многочленом любой степени m, например:

                     (2)

При каждом повышении порядка полинома требуется определение не только нового параметра, αm+1, но ввиду изменения системы "нормальных уравнений", проводят пересчет всех остальных параметров: от αo до αm.

Рассмотрев общий случай использования метода наименьших квадратов, П. Л. Чебышев разработал метод вычисления уравнения регрессии, позволяющий определять добавляемый параметр без пересчета найденных ранее параметров, ограничиваясь лишь вычислением нового параметра. Добавляемый член имеет вид: , где  определяется по общей формуле:

                          (3)

 В этом случае уравнение регрессии принимает вид [4]:   

                     (4)

После нахождения уравнения тренда вычисляют остаточную дисперсию по формуле:

,                   (5)

где n-m-1 - степень свободы, m - степень полинома, n - объём выборки.

Для получения Sm применяют формулу:

,                     (6)

где - значение ординаты, рассчитанное по уравнению полинома m - степени. Переход к многочленам более высокого порядка производят до тех пор, пока остаточная дисперсия продолжает уменьшаться. Если остаточная дисперсия при выравнивании по многочлену m+1 порядка по сравнению с остаточной дисперсией, полученной для уравнения порядка m, уменьшается незначительно, переход к уравнениям более высокого порядка следует прекратить и аппроксимацию считать достаточной.

Ошибка расчёта (среднеквадратическое отклонение полученной функции от экспериментальных точек) должно быть одного порядка с погрешностью введённых табличных данных, так как среднеквадратическое отклонение зависит от у, n и вида выбранной функции y*. Вычисляют среднеквадратическое отклонение  полученной теоретической кривой y* от экспериментальной у:

                        (7)

и сравнивают с погрешностью эксперимента ε. При этом возможно:

1) δn> ε- аппроксимация слишком грубая, степень полинома необходимо увеличить;

2) δn < ε - аппроксимация физически недостоверна, истинная функция "сплющена", старшие степени полинома лишние и, следовательно, надо уменьшить степень полинома;

3)  δn ≈ ε- степень полинома оптимальна.

Погрешность эксперимента рассчитывали по формуле:

,                 (8)

где yi - наблюдаемые значения,  - среднее значение введённых параметров, n - объём выборки.

Аппроксимирующая функция для строго периодической сезонной составляющей s(t) в уравнении (1) находили, используя тригонометрическую функцию, приподнятую над осью t и сдвинутую вдоль неё, в виде:

s(t) = ao + a1  + b1                (9)

В нашем случае, будучи периодической и заданной в виде таблицы, сезонная составляющая не являлась синусоидой, но была близка к ней. Изменив масштаб по оси t в  раз ( - число полупериодов сезонной составляющей) получили:

s(t) = ao + a1 cos(z) + b1sin(z)                                     (10)

Сжатие графика по оси t не изменит табличные значения s(t) и коэффициентов ao, a1, b1. Коэффициенты ao, a1, b1 определялись из уравнения (10) методом наименьших квадратов. Была получена система из трёх уравнений, после решения которой, получены формулы для расчёта коэффициентов:


b1=

a1=

ao=

zi=                     (11)

Функция s(t) определена на отрезке [1, N] не симметрично точке t=0. Поэтому, после вычисления коэффициентов по уравнениям (11), следует сдвинуть функцию s(t), заменив аргумент  в формуле (9) на выражение:

                                                (12)

Аппроксимация тригонометрическим многочленом менее точная, чем например степенная иди другая, но к ней прибегают если функция строго периодическая. Для более точного расчёта ao, a1, b1 необходимо точно определить период сезонной составляющей вводимого временного ряда.

Условие δn ≈ ε - степень полинома оптимальна, выполнялось для уравнения тренда с учётом сезонной составляющей.

Весь алгоритм расчётов по формулам 2 - 12 можно автоматизировать. Нами была составлена компьютерная программа, которая позволяет провести полиномиальную аппроксимацию высокого порядка (8 порядка и выше) значений функций заданных таблично. Используя полученное уравнение тренда, проводили прогнозирование заболеваемости. Программы составлены для ПК, работающие в среде Microsoft Windows на программном языке Visual Basik.

Для составления данной программы использована база данных «Tumklech» [8]. Фактическая заболеваемость КЭ была переведена в показатели заболеваемости на 100 тыс. населения. Анализ тренда проводили в два этапа: определяли наличие тренда и выделяли тренд. Для определения наличия тренда использован критерий Стьюдента, позволяющий выявить различие выборочных средних двух половинок временного ряда. Если различие значимо, то гипотеза о наличии тренда не отвергалась. Для выделения тренда использовали модель простого статистического ряда и аддитивную модель временного ряда (временной ряд с сезонной составляющей).

В динамике заболеваемости КЭ характерна трехлетняя цикличность и в течение сезона года (с 1.04 по 30.09) также наблюдались колебания в показателях заболеваемости. Усреднив значения ряда в соответствии с трёхлетней цикличностью, получим сезонные колебания заболеваемости для каждого года трехлетнего цикла [7]. Однако для долгосрочного прогноза, предложенный способ прогноза будет недостаточно точным.

Известно, что в природе существуют циклические колебания погоды, связанные с цикличностью излучения Солнца. Большой цикл Солнца длится 11 лет. Он связан с цикличностью образования солнечных пятен. 1979-1982 годы максимальной активности; 1986-1987 годы минимальной активности. В настоящее время Солнечная активность минимальная [6].

Методом дисперсионного анализа нами также установлено наличие многолетнего цикла в динамике заболеваемости КЭ. В 1999г. наблюдалась максимальная заболеваемость КЭ во всех климатических подзонах юга Тюменской области.

Применение многолетней цикличности к нашим расчётам, означает усложнение модели временного ряда ещё одной составляющей, зависящей от многолетней цикличности. В этом случае прогноз модели будет точнее. Условно назовём эту модель - аддитивная модель с двумя составляющими. Уравнение этой модели:

y(t) =f(t) + e1(t) + e2(t),                                                 (13)

где ε1(t) - сезонная составляющая с трёхлетним периодом, ε2(t) -сезонная составляющая с многолетним периодом. Данная модель может быть использована для долгосрочного прогнозирования заболеваемости КЭ.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

  1. Болотин Е.И., Цициашвили Г.Ш., Голычева И.В. // Паразитология. - 2002. - Т.36.- Вып. 2. - С.89.
  2. Большев Л.Н., Гольдфарб Л.Г. // Вопросы эпидемиологии и профилактики клещевого энцефалита. - М., 1970. - С. 154.
  3. Большев Л.Н., Гольдфарб Л.Г., Круопис Ю.И. // Вопросы эпидемиологии и профилактики клещевого энцефалита. - М., 1970. - С. 171.
  4. Венецкий И.Г., Кильдишев Г.С. Теория вероятности и математическая статистика. - М., «Статистика». - 1975. - 264 с.
  5. Ивашев-Мусатов О.С. Теория вероятности и математическая статистика. - М., «Наука». - 1979. - 254 с.
  6. Ишков В.Н. «Вселенная и мы» http://www.астронет.ru/ / Солнце в текущем 23 цикле солнечной активности.
  7. Козлов Л.Б., Кашуба Э.А., Цокова Т.Н. и др. Способ прогноза заболеваемости клещевыми инфекциями // Патент RU 2294697 С2. - Бюл. № 7 от 10.03.2007г.
  8. Козлов Л.Б., Цокова Т.Н., Огурцов А.А. и др. / Заболеваемость клещевым энцефалитом в Тюменской области «Tumklech» // База данных. - Свидетельство №2007620363 от 18.10.2007. - Правообладатель: ФГУЗ «Центр гигиены и эпидемиологии в Тюменской области».



Отзывы (через Facebook):

Оставить отзыв с помощью аккаунта FaceBook:

ИССЛЕДОВАНИЕ КАЧЕСТВА СТИРКИ НА ОСНОВЕ ВЛИЯНИЯ ПАВ

Статья в формате PDF 106 KB...

06 07 2020 18:38:11

ПРАКТИКУМ ПО ТАКСАЦИИ

Статья в формате PDF 125 KB...

04 07 2020 13:36:58

ЯКУТСКАЯ ПОРОДА ЛОШАДЕЙ В ДРУГИХ РЕГИОНАХ РОССИИ

Статья в формате PDF 276 KB...

29 06 2020 12:11:26

НОВОЕ ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ СУШКИ ЗЕРНА

Статья в формате PDF 120 KB...

19 06 2020 20:35:39

ВЛИЯНИЕ ТЕХНОГЕННОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ТАЕЖНЫХ ЛАНДШАФТОВ НА СООБЩЕСТВА МЕЛКИХ МЛЕКОПИТАЮЩИХ ЗАПАДНОЙ ЯКУТИИ

Рассматриваются показатели видового разнообразия мелких млекопитающих в зоне влияния алмазодобывающей промышленности Западной Якутии. Исследования проводились на территории двух крупных промышленных узлов – Мирнинского (среднетаежная подзона) и Айхало- Удачнинского (северотаежная подзона). Отработано около 7040 конусо-суток, 4700 ловушко-суток и отловлено 1920 экз. мелких млекопитающих, относящихся к 17 видам. Отмечено, что при масштабных преобразованиях ландшафтов, характерных для деятельности предприятий горнодобывающей промышленности, происходят изменения состава сообществ и популяционных параметров мелких млекопитающих, что свидетельствует о пессимизации среды обитания. Причем негативные трансформации более резко выражены в пределах северотаежной подзоны. ...

18 06 2020 17:40:53

АНТИМИКРОБНЫЕ СВОЙСТВА СУХИХ ЭКСТРАКТОВ ИЗ СЫРЬЯ ВИДОВ РОДА VERONICA L.

Статья посвящена вопросам изучения антимикробных свойств природных биологически активных соединений – флавоноидов и фенолкарбоновых кислот, извлекаемых методом вихревой турбоэкстракции из сырья растений рода Veronica L. (сем. Scrophulariaceae Juss.) Предуралья. На основании проведенного исследования авторы делают вывод о возможности применения растительного сырья Veronica L. в медицинской практике. ...

16 06 2020 6:29:46

РОЛЬ ВОДЫ В ОСНОВНЫХ СТРУКТУРАХ ЖИВОГО ОРГАНИЗМА

Статья в формате PDF 950 KB...

15 06 2020 15:51:27

ХАРАКТЕРИСТИКА ОВЦЕВОДСТВА РЕСПУБЛИКИ ТЫВА ПО ПОРОДНОМУ СОСТАВУ И ЗОНАЛЬНО-ТЕРРИТОРИАЛЬНОМУ РАЗМЕЩЕНИЮ ПОГОЛОВЬЯ ОВЕЦ

Представлены породный состав, структура и концентрация поголовья овец в разрезе природно-экономических зон Республики Тыва. ...

13 06 2020 17:16:57

ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИЕ МЕХАНИЗМЫ ПРОТЕКЦИИ МОЗГА ОТ ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫХ ОПУХОЛЕЙ ИМПУЛЬСНО-ГИПОКСИЧЕСКИМИ АДАПТАЦИЯМИ

Установлен факт защитного влияния нового бионического режима импульсно-гипоксических адаптаций на восстановительные процессы коры мозга после удаления внутричерепных опухолей у нейрохирургических больных. Механизмом протекции мозга от рецидива злокачественных опухолей может быть согласование ритмов энергопродукции и энергопотребления в процессе формирования адаптации. ...

08 06 2020 20:18:33

ВИДЫ ПАРАДЕЙСТВИЙ В ЯЗЫКЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ НЕВЕРБАЛЬНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ В ЯЗЫКОЗНАНИИ

В статье говорится о видах парадействий в языке и исследованиях невербальных элементов в языкознании. ...

07 06 2020 5:29:30

ЛЕЧЕНИЕ БОЛЬНЫХ С ТЯЖЕЛОЙ ТРАВМОЙ

Статья в формате PDF 283 KB...

02 06 2020 18:45:52

СТРУЙНОЕ ДЕМПФИРОВАНИЕ

Статья в формате PDF 125 KB...

01 06 2020 14:12:11

АКТИВНЫЕ МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ

Статья в формате PDF 249 KB...

26 05 2020 18:57:10

К ЕДИНСТВУ НАУКИ ЧЕРЕЗ ВСЕ-ЕСТЕСТВОЗНАНИЕ

Статья в формате PDF 93 KB...

22 05 2020 20:56:13

НАШ ОПЫТ ЛЕЧЕНИЯ ПОЛИПОЗНЫХ РИНОСИНУСИТОВ

Статья в формате PDF 309 KB...

21 05 2020 11:35:26

ФИЛОСОФСКИЕ ОСНОВАНИЯ ОБЩЕЙ ТЕОРИИ ПАТОЛОГИИ: ПРИНЦИП ПОДОБИЯ

В основе современной научной теории патологии должны лежать фундаментальные философские принципы бытия материи, из которых выводятся и обосновываются ее основные положения. В данной работе проведен анализ принципа подобия как частного выражения философского принципа субстанциального единства мира. Делается вывод, что один общий биологический процесс лежит в основе как нормальных, так и патологических явлений: приспособление есть сущность болезни. ...

18 05 2020 13:26:21

КОНТЕЙНЕРЫ В МЕТОДОЛОГИИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Статья в формате PDF 101 KB...

14 05 2020 8:34:37

СИДОРОВА КЛАВДИЯ АЛЕКСАНДРОВНА

Статья в формате PDF 167 KB...

06 05 2020 18:12:29

ОСОБЕННОСТИ ГРИППА ЗА 2011-2012 ГГ. В Г. НАЛЬЧИКЕ

Статья в формате PDF 242 KB...

02 05 2020 21:33:18

СЕЛЕКЦИЯ И ГЕНЕТИКА PINUS SYLVESTRIS L. В ОСТРОВНЫХ БОРАХ

Статья в формате PDF 111 KB...

22 04 2020 17:17:39

РЕЗУЛЬТАТЫ ФАРМАКОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ НОВОГО СИНТЕТИЧЕСКОГО БИОЛОГИЧЕСКИ АКТИВНОГО ВЕЩЕСТВА «4-АММОНИЙ ПИРИДИН ТЕТРАХЛОРПАЛЛАДИТ»

Химиотерапевтические средства в комплексе с хирургическими операциями широко используются для лечения онкологических больных. Несмотря на то, что арсенал этих препаратов широко представлен, все эти препараты обладают высокой токсичностью. Результаты цитогенетических исследований, проводимых на семенах пшеницы безостая – 1 показали, что 0,01; 0,02 и 0,05 % растворы исследуемого вещества не обладают цитотоксичностью, и лишь в разведении 0,1 % обнаруживает слабое цитотоксическое действие. Методом биотеста было выявлено, что при внутрибрюшинном введении белым мышам 1 мл раствора 4-аммоний пиридин тетрахлорпалладита исследуемое вещество обнаруживает высокую токсичность, которая усиливается со времени, начиная с момента введения, и зависит от концентрации введенного раствора. ...

05 04 2020 2:37:41

СИНТЕЗ САМАРИЙ-ХРОМАЛЮМИНИЕВОГО ГРАНАТА

Статья в формате PDF 273 KB...

03 04 2020 3:25:52

ПЕРСПЕКТИВЫ ДИАГНОСТИКИ И ПРОФИЛАКТИКИ ОПУХОЛЕЙ ЯИЧНИКОВ

Предложен арсенал эмбриональных белков – потенциальных маркеров опухолей яичников. Испытано более десятка новых эмбриональных белков, но строго специфичного белка для диагностики опухолей яичников не обнаружено; наиболее перспективным маркером остается С О В А-1. Достойное внимание уделено особенностям эволюции и механизму раннего распространения опухолевого процесса. Обсуждается роль беременности – как средства профилактики опухолевого заболевания яичников. В работе предпринята попытка осмыслить истоки и логику заболевания. ...

02 04 2020 4:35:12

РАЗБИЕНИЕ И СТРУКТУРИРОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВА, ОПИСАНИЕ ПРОЦЕССА ФОРМИРОВАНИЯ МОДУЛЬНОГО КРИСТАЛЛА

Обсуждается проблемы разбиения и структурирования пространства, формирования структурных модулей, которые предназначены для конструирования модульных 3D структур кристаллов. ...

31 03 2020 12:45:15

МЕТОДЫ КОРРЕКЦИИ ЗРИТЕЛЬНО-ДВИГАТЕЛЬНОЙ И МОТОРНОЙ КООРДИНАЦИИ У ДЕТЕЙ С НАРУШЕНИЕМ ЗРЕНИЯ И РЕЧИ

В процессе тренировки отдельных компонентов ручной моторики (тонус, сила, точность движений, кинетический и динамический праксис) у детей совершенствуется произвольное внимание, развиваются навыки контроля и планирования целостного действия. ...

30 03 2020 5:29:39

ВЛИЯНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК СТРУКТУРНОЙ ГЕТЕРОГЕННОСТИ НА ПРОЦЕССЫ ИЗНАШИВАНИЯ ТЕРМОДИФФУЗИОННЫХ ПОКРЫТИЙ

В течение продолжительного времени проводились триботехнические испытания различных термодиффузионных покрытий на изнашивание при трении скольжения. Они позволили сделать ряд принципиальных обобщений по взаимообусловленности структурного состояния покрытий и кинетики процессов износа. В результате моделирования фрикционных процессов широкого класса материалов было получено эмпирическое уравнение для коэффициента трения, отражающее параметрическое влияние свойств материала покрытий, реологию поверхностного трения и свойство смазочного материала. ...

28 03 2020 21:42:11

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ В БАНКОВСКОМ ДЕЛЕ

Статья в формате PDF 256 KB...

16 03 2020 18:56:46

ПУЛИКОВ АНАТОЛИЙ СТЕПАНОВИЧ

Статья в формате PDF 101 KB...

07 03 2020 1:50:28

The Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication

Статья в формате PDF 320 KB...

06 03 2020 5:43:57

СУБЪЕКТИВНЫЕ БАРЬЕРЫ ОБЩЕНИЯ У ПОДРОСТКОВ

Статья в формате PDF 114 KB...

04 03 2020 0:18:57

ПУТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СЕМЯН ОБЛЕПИХИ НА ПИЩЕВЫЕ ЦЕЛИ

Статья в формате PDF 100 KB...

20 02 2020 20:14:22

НАРУШЕНИЯ ЦЕНТРАЛЬНОЙ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ И ОРГАНОВ ЧУВСТВ СРЕДИ ПОПУЛЯЦИИ ШИРВАНСКОЙ ЗОНЫ АЗЕРБАЙДЖАНА

Среди населения Ширванской зоны Азербайджана проведены медико-генетические исследования по выявлению нарушений Ц Н С и органов чувств, установлены типы наследования патологий. Среди 119 больных с 14 наследственными и врожденными заболеваниями 71,43 % приходится на моногенные патологии с аутосомно-рецессивным типом наследования, что объясняется кровнородственными браками среди родителей пробандов. ...

17 02 2020 21:51:51

КОНТАКТНАЯ АКТИВАЦИЯ АРТЕРИАЛЬНОЙ КРОВИ

Статья в формате PDF 118 KB...

13 02 2020 15:48:47

Еще:
Обзоры -1 :: Обзоры -2 :: Обзоры -3 :: Обзоры -4 :: Обзоры -5 :: Обзоры -6 :: Обзоры -7 :: Обзоры -8 :: Обзоры -9 :: Обзоры -10 :: Обзоры -11 ::

Последовательность подготовки научной работы может быть такой:

Выбор темы. Это важный этап. Во-первых, тема должна быть интересна не только вам, но и большинству слушателей, которым вы будете её докладывать, чтобы вы видели заинтересованность в их глазах, а не откровенную скуку.

Выбор целей и задач своей научной работы. То есть, нужно сузить тему. Например, тема: «Грудное вскармливание», сужение темы: «Грудное вскармливание среди студенток нашего ВУЗа». И если общая тема мало кому интересна, то суженная до рамок собственного института или университета, она становится интересной практически для всех слушателей. Целью может стать: «Содействие оптимальным условиям вскармливания грудью детей студентов нашего ВУЗа», а задачей — доказать, что специальные условия, созданные для кормящих студенток, не помешают их успеваемости, но уменьшат количество пропусков, академических отпусков и способствуют выращиванию здоровых детей — нашего будущего. Понятно, что эта тема подходит для студентов медицинских и педагогических ВУЗов, но и в других учебных учреждениях можно найти темы, интересные всем.

Разработать методы исследования и сбора информации. В случае с естественным вскармливанием, скорее всего, это будет анкетирование студенток, имеющих детей.

Систематизировать материал и подготовить презентацию.

Подготовиться к выступлению.

Выступить и получить: награду, удовольствие и опыт, чтобы в следующем году выступить ещё лучше и сорвать шквал аплодисментов, стать узнаваемым, а значит — более конкурентоспособным!