Пространственно-динамическая неоднородность течения эпидемического процесса COVID-19 в субъектах Российской Федерации (2020-2023 гг.)

Пространственно-динамическая неоднородность течения эпидемического процесса COVID-19 в субъектах Российской Федерации (2020-2023 гг.)

Автор: Зайцева Н.В., Клейн С.В., Глухих М.В.

Журнал: Анализ риска здоровью @journal-fcrisk

Рубрика: Профилактическая медицина: актуальные аспекты анализа риска здоровью

Статья в выпуске: 2 (42), 2023 года.

Бесплатный доступ

Пандемия коронавирусной инфекции оказала значимое влияние на течение медико-демографических процессов и в мире в целом, и в России в частности. Течение эпидемического процесса сопровождалось последовательной сменой циркулирующих вариантов вируса SARS-CoV-2 с различными мутациями и нашло отражение в регистрируемых уровнях заболеваемости и смертности населения на фоне пространственной неоднородности социально-экономических факторов в регионах РФ. Осуществлен анализ пространственно-динамической неоднородности течения эпидемического процесса COVID-19 в субъектах Российской Федерации за период 2020-2023 гг. Проведен ретроспективный анализ показателей заболеваемости и смертности на национальном и региональном уровнях. Использованы ведомственные статистические данные Роспотребнадзора, а также общедоступные данные, характеризующие интенсивные показатели эпидемического процесса COVID-19 и результаты секвенирования проб биоматериала на COVID-19 за период 2020-2023 гг. За период 2020-2023 гг. выявлена последовательная смена пяти «волн» эпидемического процесса COVID-19, в рамках которых регионы РФ с разной скоростью достигали локальных пиков заболеваемости. По имеющимся данным установлено, что среди субъектов РФ наибольший уровень первичной заболеваемости в 2021-2022 гг. установлен в г. Санкт-Петербурге (12 821,8 и 17 341,2 случая на 100 тыс. населения), наибольший уровень смертности в 2021 г. отмечен в Тверской области (427 случая на 100 тыс. населения), в 2022 г. - в Архангельской области (350,9 случая на 100 тыс. населения). Наибольшее количество субъектов РФ с превышением среднегодового уровня заболеваемости по данной причине установлено в октябре, ноябре, декабре 2021 г. и феврале 2022 г. (51, 68, 51 и 82 субъекта соответственно). Установленная пространственно-динамическая неоднородность течения эпидемического процесса может указывать, что данный эпидемиологический процесс во многом может определяться различиями в исходных социально-экономических и медико-демографических характеристиках субъектов РФ. Ограничения исследования касаются использованных статистических данных регистрации заболеваемости, смертности, а также принятого в исследовании понятия эпидемиологической «волны». Выявленные территориальные особенности течения эпидемического процесса COVID-19 необходимо учитывать при разработке оптимальных направлений регулирующих воздействий, в том числе с прогностической целью в отношении вероятных эмерджентных инфекций.

Еще

Эпидемиологический процесс, covid-19, эпидемиологические волны, заболеваемость, смертность, регионы России, эпидемиологический анализ

Короткий адрес: https://sciup.org/142239902

IDR: 142239902   |   DOI: 10.21668/health.risk/2023.2.01

Список литературы Пространственно-динамическая неоднородность течения эпидемического процесса COVID-19 в субъектах Российской Федерации (2020-2023 гг.)

  • SARS-CoV-2 Variants of Interest and Concern naming scheme conducive for global discourse / F. Konings, M.D. Perkins, J.H. Kuhn, M.J. Pallen, E.J. Alm, B.N. Archer, A. Barakat, T. Bedford [et al.] // Nat. Microbiol. - 2021. - Vol. 6, № 7. -P. 821-823. DOI: 10.1038/s41564-021-00932-w
  • XBB.1.5 Updated Risk Assessment, 24 February 2023 [Электронный ресурс] // WHO. - URL: https:// www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/22022024xbb.1.5ra.pdf?sfvrsn=7a92619e_3 (дата обращения: 20.04.2023).
  • XBB.1.16 Initial Risk Assessment, 17 April 2023 [Электронный ресурс] // WHO. - URL: https://www.who.int/ docs/default-source/coronaviruse/21042023xbb.1.16ra-v2.pdf?sfvrsn=84577350_1 (дата обращения: 20.04.2023).
  • A Second Wave? What Do People Mean by COVID Waves? - A Working Definition of Epidemic Waves / S.X. Zhang, F. Arroyo Marioli, R. Gao, S. Wang // Risk Manag. Healthc. Policy. - 2021. - Vol. 14. - P. 3775-3782. DOI: 10.2147/RMHP.S326051
  • COVID-19 epidemic prediction and the impact of public health interventions: A review of COVID-19 epidemic models / Y. Xiang, Y. Jia, L. Chen, L. Guo, B. Shu, E. Long // Infect. Dis. Model. - 2021. - Vol. 6. - P. 324-342. DOI: 10.1016/j.idm.2021.01.001
  • Dutta A. COVID-19 waves: variant dynamics and control // Sci. Rep. - 2022. - Vol. 12. - P. 9332. DOI: 10.1038/s41598-022-13371-2
  • Five consecutive epidemiological waves of COVID-19: a population-based cross-sectional study on characteristics, policies, and health outcome / R. Amin, M.-R. Sohrabi, A.-R. Zali, K. Hannani // BMC Infect. Dis. - 2022. - Vol. 22, № 1. -P. 906. DOI: 10.1186/s12879-022-07909-y
  • Анализ эпидемиологической ситуации по COVID-19: вторая волна / Т.Е. Попова, О.Г. Тихонова, А.Н. Романова, А.А. Таппахов, М.Е. Андреев // Якутский медицинский журнал. - 2021. - № 1 (73). - С. 61-64. DOI: 10.25789/YMJ.2021.73.17
  • Анализ эпидемиологической ситуации по COVID-19: третья и четвертая волны / Т.Е. Попова, О.Г. Тихонова, А.Н. Романова, А.А. Таппахов, М.Е. Андреев, Э.Э. Конникова // Якутский медицинский журнал. - 2021. - № 4 (76). -С. 72-75. DOI: 10.25789/YMJ.2021.76.17
  • Сравнение первых трех волн пандемии COVID-19 в России (2020-2021 гг.) / Л.С. Карпова, К.А. Столяров, Н.М. Поповцева, Т.П. Столярова, Д.М. Даниленко // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. - 2022. - Т. 21, № 2. -С. 4-16. DOI: 10.31631/2073-3046-2022-21-2-4-16
  • Характеристика эпидемиологической ситуации по COVID-19 в Санкт-Петербурге / В.Г. Акимкин, С.Н. Кузин, Е.Н. Колосовская, Е.Н. Кудрявцева, Т.А. Семененко, А.А. Плоскирева, Д.В. Дубоделов, Е.В. Тиванова [и др.] // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. - 2021. - Т. 98, № 5. - С. 497-511. DOI: 10.36233/0372-9311-154
  • Особенности эпидемического процесса COVID-19 в каждую из пяти волн заболеваемости в России / Л.С. Карпова, А.Б. Комиссаров, К.А. Столяров, Н.М. Поповцева, Т.П. Столярова, М.Ю. Пелих, Д.А. Лиознов // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. - 2023. - Т. 22, № 2. - С. 23-36. DOI: 10.31631/2073-3046-2023-22-2-23-36
  • Махова В.В., Малецкая О.В., Куличенко А.Н. Особенности эпидемического процесса и эпидемические риски COVID-19 в субъектах Северного Кавказа // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. - 2023. - Т. 22, № 1. - С. 74-81. DOI: 10.31631/2073-3046-2023-22-1-74-81
  • Genomic epidemiology of the early stages of the SARS-CoV-2 outbreak in Russia / A.B. Komissarov, A.V. Fadeev, M.V. Sergeeva, A.A. Ivanova, D.M. Danilenko, D. Lioznov, K.R. Safina, G.A. Bazykin [et al.] // Nat. Commun. - 2021. -Vol. 12, № 1. - P. 649. DOI: 10.1038/s41467-020-20880-z
  • Сравнительный анализ разнообразия линий SARS-CoV-2, циркулирующих в Омской области в 2020-2022 годах / Е.А. Градобоева, Ж.С. Тюлько, А.В. Фадеев, А.Г. Василенко, В.В. Якименко // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. - 2022. - Т. 21, № 6. - С. 24-33. DOI: 10.31631/2073-3046-2022-6-24-33
  • Uncovering COVID-19 infection determinants in Portugal: towards an evidence-based spatial susceptibility index to support epidemiological containment policies / A. Alves, N. Marques da Costa, P. Morgado, E. Marques da Costa // Int. J. Health Geogr. - 2023. - Vol. 22. - P. 8. DOI: 10.1186/s12942-023-00329-4
  • Модифицирующее влияние факторов среды обитания на течение эпидемического процесса COVID-19 / Н.В. Зайцева, А.Ю. Попова, С.В. Клейн, А.Н. Летюшев, Д.А. Кирьянов, М.В. Глухих, В.М. Чигвинцев // Гигиена и санитария. - 2022. - Т. 101, № 11. - С. 1274-1282. DOI: 10.47470/0016-9900-2022-101-11-1274-1282
  • Socioeconomic inequalities in COVID-19 in a European urban area: Two waves, two patterns / M. Mari-Dell'olmo, M. Gotsens, M.I. Pasarin, M. Rodriguez-Sanz, L. Artazcoz, P. Garcia de Olalla, C. Rius, C. Borrell // Int. J. Environ. Res. Public Health. - 2021. - Vol. 18, № 3. - P. 1256. DOI: 10.3390/ijerph18031256
  • Importance of collecting data on socioeconomic determinants from the early stage of the COVID-19 outbreak onwards / S. Khalatbari-Soltani, R.C. Cumming, C. Delpierre, M. Kelly-Irving // J. Epidemiol. Community Health. - 2020. -Vol. 74, № 8. - P. 620-623. DOI: 10.1136/jech-2020-214297
  • Kumar S., Karuppanan K., Subramaniam G. Omicron (BA.1) and sub-variants (BA.1.1, BA.2, and BA.3) of SARS-CoV-2 spike infectivity and pathogenicity: A comparative sequence and structural-based computational assessment // J. Med. Virol. - 2022. - Vol. 94, № 10. - P. 4780-4791. DOI: 10.1002/jmv.27927
  • Correlation between Population Density and COVID-19 Cases during the Third Wave in Malay sia: Effect of the Delta Variant / N.H. Md Iderus, S.S. Lakha Singh, S. Mohd Ghazali, C.Y. Ling, T.C. Vei, A.S.S. Md Zamri, N.A. Jaafar, Q. Ruslan [et al.] // Int. J. Environ. Res. Public Health. - 2022. - Vol. 19, № 12. - P. 7439. DOI: 10.3390/ijerph19127439
  • Sy K.T.L., White L.F., Nichols B.E. Population density and basic reproductive number of COVID-19 across United States counties // PLoS One. - 2021. - Vol. 16, № 4. - P. e0249271. DOI: 10.1371/journal.pone.0249271
  • Temperature and population density influence SARS-CoV-2 transmission in the absence of nonpharmaceutical interventions / T.P. Smith, S. Flaxman, A.S. Gallinat, S.P. Kinosian, M. Stemkovski, H.J.T. Unwin, O.J. Watson, C. Whittaker [et al.] // Proc. Natl Acad. Sci. USA. - 2021. - Vol. 118, № 25. - P. e2019284118. DOI: 10.1073/pnas.2019284118
  • Hamidi S., Hamidi I. Subway Ridership, Crowding, or Population Density: Determinants of COVID-19 Infection Rates in New York City // Am. J. Prev. Med. - 2021. - Vol. 60, № 5. - P. 614-620. DOI: 10.1016/j.amepre.2020.11.016
  • Enhanced fusogenicity and pathogenicity of SARS-CoV-2 Delta P681R mutation / A. Saito, T. Irie, R. Suzuki, T. Maemura, H. Nasser, K. Uriu, Y. Kosugi, K. Shirakawa [et al.] // Nature. - 2022. - Vol. 602, № 7896. - P. 300-306. DOI: 10.1038/s41586-021-04266-927
  • Association between temperature and COVID-19 transmission in 153 countries / M. Liu, Z. Li, M. Liu, Y. Zhu, Y. Liu, M.W. Nzoyoum Kuetche, J. Wang, X. Wang [et al.] // Environ. Sci. Pollut. Res. Int. - 2022. - Vol. 29, № 11. - P. 16017-16027. DOI: 10.1007/s11356-021-16666-528
  • The starting dates of COVID-19 multiple waves / P.R. de Lima Gianfelice, R. Oyarzabal, A. Cunha Jr., J.M. Vicensi Grzybowski, F. da Conceifäo Batista, E.E.N. Macau // Chaos. - 2022. - Vol. 32, № 3. - P. e031101. DOI: 10.1063/5.0079904
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp