Некоторые эпидемические показатели подъемов заболеваемости COVID-19 в России в 2020–2023 гг.

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель исследования. Анализ эпидемических показателей подъемов заболеваемости COVID-19 в России за период с марта 2020 г. по ноябрь 2023 г.

Материалы и методы. Использованы данные Интернет-ресурсов Стопкоронавирус.рф, Yandex DataLens [Yandex DataLensс, портала Gogov.ru] и результаты исследований, опубликованные в отечественных и зарубежных научных изданиях.

Результаты. Причиной новых подъемов заболеваемости COVID-19 в России является либо сезонный фактор (2, 4, 7 и 9-й подъемы) либо распространение новых вариантов вируса SARS-CoV-2. Геноварианты вируса SARS-CoV-2 могут существенно различаться по эпидемическим характеристикам вызываемого заболевания. Геновариант «Дельта» является наиболее патогенным для человека из всех известных геновариантов вируса SARS-CoV-2, геновариант «Омикрон» – наиболее трансмиссивным. Максимальная суточная заболеваемость (203 949 подтвержденных случаев) была зарегистрирована в ходе 5-го подъема заболеваемости (доминирующий агент – линия BA.2 геноварианта «Омикрон»). Самые высокие показатели летальности были зарегистрированы в ходе 3-го (3,45%) и 4-го (3,51%) подъемов заболеваемости (доминирующий агент – геновариант «Дельта»).

Заключение. С начала эпидемии COVID-19 в России (март 2020 г.) зарегистрировано 9 подъемов заболеваемости COVID-19. Эпидемические характеристики очередного подъема заболеваемости в первую очередь зависят от доминантного агента вируса SARS-CoV-2, а также от уровня коллективного иммунитета. При пандемии COVID-19 преобладающим направлением естественной эволюции вируса SARS-CoV-2 стало появление геновариантов вируса с высоким уровнем трансмиссивности, но с пониженной патогенностью. С начала 2022 г. наиболее распространенным вариантом вируса SARS-CoV-2 стал геновариант «Омикрон» (B1.1.529) и его сублинии BA.2, BA.2.75 («Кентавр»), BA.5 («Цербер»), XBB.1.5 («Кракен»), XBB 1.16 («Арктур»), BA.2.86 («Пирола»). Снижение для каждого нового подъема заболеваемости (начиная с 6-го) показателя средней суточной заболеваемости наряду с отменой массовой вакцинации определяет постоянное снижение величины коллективного иммунитета против COVID-19, что приведет к тому, что данное заболевание станет эндемичным в России.

Об авторах

Татьяна Евгеньевна Сизикова

48 Центральный НИИ Минобороны России

Автор, ответственный за переписку.
Email: 48cnii@mil.ru
ORCID iD: 0000-0002-1817-0126

к.б.н., старший научный сотрудник

Россия, Сергиев Посад

Наталья Васильевна Карулина

48 Центральный НИИ Минобороны России

Email: 48cnii@mil.ru
ORCID iD: 0000-0001-7781-5249

к.б.н., старший научный сотрудник

Россия, Сергиев Посад

Наталья Александровна Сайфулина

48 Центральный НИИ Минобороны России

Email: 48cnii@mil.ru
ORCID iD: 0009-0003-9531-9216

младший научный сотрудник

Россия, Сергиев Посад

Виталий Николаевич Лебедев

48 Центральный НИИ Минобороны России

Email: 48cnii@mil.ru
ORCID iD: 0000-0002-6552-4599

д.б.н., профессор, ведущий научный сотрудник

Россия, Сергиев Посад

Сергей Владимирович Борисевич

48 Центральный НИИ Минобороны России

Email: 48cnii@mil.ru
ORCID iD: 0000-0002-6742-3919

академик РАН, д.б.н., профессор, начальник

Россия, Сергиев Посад

Список литературы

  1. Shih G., Sun L.H. Specter of possible new virus emerging from central China raises alarms across Asia. Washington Post, 8 January 2020. https://flipboard.com/@WachPost/specter-of-virusemering-from-central-china-raises-alarms-acrossa/aLVUQPrl5Qi6S4m5HlmRLg:a:419161690-66088e4a98/washingtonpost.com
  2. Официальная статистика коронавируса. https://gogov.ru/articles/covid-19.
  3. Ющук Н.Д., Мартынов Ю.В. Эпидемический процесс. В кн. Эпидемиология: Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Медицина; 2003: 21, 23–24. / Yushchuk N.D., Martynov Y.V. [The Epidemic process. In: Epidemiology: Textbook]. 2th еd. Мoscow: Medicine; 2003: 21, 23–24. (In Russ.).
  4. Гундаров И.А., Гундаров Б.И. Загадки волн респираторных вирусных инфекций. https://ibzh.ru/zagadki-voln-respiratornyh-virusnyh-infekciy-t1766/#p4272 / Gundarov I.A., Gundarov B.I. [The mysteries of wave of respiratory virus infection]. (In Russ.). https://ibzh.ru/zagadki-voln-respiratornyh-virusnyh-infekciy-t1766/#p4272
  5. Борисевич С. В., Сизикова Т.Е., Лебедев В. Н. Пандемия COVID-19: Анализ возможных сценариев развития эпидемии заболевания в России. Вестник войск РХБ защиты 2020; (1): 116–30. doi: 10.35825/2587-5728-2020-4-2-116-130 / Borisevich S.V., Sizikova T.E., Lebedev V.N. [Pandemic of COVID-19: Analysis of possible Scenarios of the disease epidemic in Russia]. Journal of NBC Protection Corps 2020; (1): 116-30. (In Russ.). doi: 10.35825/2587-5728-2020-4-2-116-130
  6. Li Q., Guan X., Wu P., Wang X., Zhou L., Tong Y. et al. Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus-Infected Pneumonia. N. Engl. J. Med. 2020; 382(13): 1199–207. doi: 10.1056/NEJMoa2001316
  7. Riou J., Althaus C.L. Pattern of early human-to-human transmission of Wuhan 2019 novel coronavirus (2019-nCoV), December 2019 to January 2020. Euro Surveill. 2020; 25(4): 2000058. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.4.2000058
  8. Wu J.T., Leung K., Bushman M., Kishore N., Niehus R., de Salazar P.M. et al. Estimating clinical severity of COVID-19 from the transmission dynamics in Wuhan, China. Nat. Med. 2020; 26(4): 506–10. doi: 10.1038/s41591-020-0822-7
  9. Singanayagam A., Hakki S., Dunning J., Madon K.J., Crone М.А., Koycheva А. et al. Community transmission and viral load kinetics of the SARS-CoV-2 delta (B.1.617.2) variant in vaccinated and unvaccinated individuals in the UK: a prospective, longitudinal, cohort study. Lancet Infect. Dis. 2022; 22(2): 183–95. doi: 10.1016/S1473-3099(21)00648-4.
  10. Sanche S., Lin Y.T., Xu C., Romero-Severson Е., Hengartner N., Ke R. High Contagiousness and Rapid Spread of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2. Emerg. Infect. Dis. 2020; 26(7): 1470–7. doi: 10.3201/eid2607.200282.
  11. Акимкин В.Г., Попова А.Ю., Хафизов К.Ф., Дубоделов Д.В., Углева С.В., Семененко Т.А. и др. COVID-19: эволюция пандемии в России. Сообщение II: динамика циркуляции геновариантов вируса SARS-CoV-2. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии 2022; 99(4): 381–96. doi: 10.36233/0372-9311-295 / Akimkin V.G., Popova A.Y., Hafizov K.F., Dubodelov D.V., Ugleva S.V., Semenenko T.A. et al. [COVID-19: evolution of pandemic in Russia. Report 2: The dynamics of circulation of SARS-CoV-2 genovariants]. Journal of microbiology, epidemiology and immunology 2022; 99(4): 381–96. (In Russ.). DOI: 10.36233/ 0372-9311-295
  12. Tracking SARS-CoV-2 variants. www.who.int
  13. Covid infections rising again across UK–ONS. BBC News. 11 March 2022. https://en.org/wiki/COVID-19_pandemic_in_the_United_Kingdom
  14. ECDC. Changes to list of SARS-CoV-2 variants of concern, variants of interest, and variants under monitoring. (12 May 2022). https://www.ecdc.europa.eu/sites/default/files/documents/Variants%20page%20changelog.pdf
  15. SARS-CoV-2 Variant Classifications and Definitions. CDC.gov. Centers for Disease Control and Prevention. 11 February 2020. Archived from the original on 29 June 2021.
  16. Russell P. Omicron XBB.1.5: What Do We Know So Far? https://www.medcape.co.uk
  17. Статистика вакцинации от коронавируса в России и в мире https://gogov.ru/articles/covid-v-stats / [Statistics of vaccination against coronavirus in Russia and in the World]. (In Russ.). https://gogov.ru/articles/covid-v-stats
  18. Ferguson N., Ghani A., Cori A., Hogan A., Hinsley W., Volz E. Growth, population distribution and immune escape of the Omicron in England (Technical report). WHO Collaborating Centre for Infectious Disease Modelling, MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis. Imperial College London. doi: 10.25561/93038.
  19. Goldberg Y., Mande M.l., Bar-On Y.M., Bodenheimer O., Freedman L., Ash N., et al. Protection and waning of natural and hybrid COVID-19 immunity BMJ YALE 2021, December,4 doi: 10.1101/2021.12.04.21267114
  20. Gazit S., Shlezinger R., Perez G., Lotan R., Peretz A., Ben-Tov A. et al. Comparing SARS-CoV-2 natural immunity to vaccine-induced immunity: reinfections versus breakthrough infections. medRxiv preprint doi: 10.1101/2021.08.24.21262415; this version posted August 25, 2021
  21. Акимкин В.Г., Давидова Н.Г., Углева С.В., Понежева Ж.Б., Шабалина С.В. Формирование очагов COVID-19 в закрытых коллективах. Эпидемиол. инфекц. болезни. Актуал. вопр. 2022; 12(2): 52–9. doi: 10.18565/epidem.2022.12.2.55-9 / Akimkin V.G., Davidova N.G., Ugleva S.V., Ponegeva G.B., Shabalina S.V. [The forming of COVID-19 outbreaks in closed collectives]. Epidemiоlоgy and infectious diseases. Сurrent items 2022; 12(2): 52–9. (In Russ.). doi: 10.18565/epidem.2022.12.2.55-9
  22. Cele S., Jackson L., Khoury D.S., Khan K., Moyo-Gwete T., Tegally H. et al. SARS-CoV-2 Omicron has extensive but incomplete escape of Pfizer BNT162b2 elicited neutralization and requires ACE2 for infection. medRxiv [Preprint]. 2021 Dec 17:2021.12.08.21267417. doi: 10.1101/2021.12.08.21267417

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».