Эпидемический процесс COVID-19 в Российской Федерации: детерминанты и проявления

• Платонова Татьяна Александровна
• Голубкова Алла Александровна
• Смирнова Светлана Сергеевна
• Мищенко Владимир Алексеевич
• Скляр Михаил Семенович
• Карбовничая Елена Александровна
• Варченко Кирилл Вадимович
• Комиссарова Ксения Сергеевна
• Комиссаров Андрей Борисович
• Лиознов Дмитрий Анатольевич
• Семенов Александр Владимирович

Резюме

При новой коронавирусной инфекции для разработки соответствующих реальной ситуации профилактических и противоэпидемических мероприятий имеет значение постоянная оценка проявлений эпидемического процесса и их детерминант.

Цель - динамическая оценка проявлений эпидемического процесса COVID-19 на территории РФ и его детерминант на разных этапах эпидемии.

Материал и методы. Для анализа заболеваемости COVID-19 в Российской Федерации использованы официальные данные портала "Стопкоронавирус.рф". Клинические проявления инфекции изучены по материалам 2 многоцентровых онлайн-опросов сотрудников медицинских организаций. Проанализированы данные серологического мониторинга IgG к SARS-CoV-2 среди медицинских работников. Оценка циркулировавших штаммов вируса SARS-CoV-2 выполнена по данным базы EpiCov GISAID. Анализ проведен за 2020-2022 гг. применительно к 6 эпидемическим подъемам заболеваемости COVID-19. Статистическую обработку результатов выполняли с использованием программ PAST, Statistica (v. 12.0), IBM SPSS Statistics (v. 26) и статистической среды R (v. 3.4.4). Рассчитывали отношение шансов (ОШ) с 95% доверительным интервалом (ДИ).

Результаты и обсуждение. Первый из 6 эпидемических подъемов зарегистрирован в весенне-летний период 2020 г., 2-й - в осенне-зимний период 2020-2021 гг., 3-й - летом 2021 г., 4-й - осенью 2021 г., 5-й - в зимне-весенний период 2022 г. и 6-й - в летне-осенний период 2022 г. Каждый период имел свои особенности в части интенсивности и продолжительности.

Эпидемический процесс в разные периоды поддерживался циркуляцией различных генетических вариантов коронавируса SARS-CoV-2: 1-й и 2-й периоды - штаммы В.1. и В.1.1, 3-й и 4-й - В.1.617.2 (дельта), 5-й и 6-й - B.1.1.529 (омикрон).

Клинические проявления инфекции с учетом разных геновариантов возбудителя и динамики иммунной структуры населения претерпели определенные изменения. В первый, второй и третий эпидемические подъемы заболеваемости до 5% составляли бессимптомные формы COVID-19, около 60% - варианты острой респираторной инфекции (ОРИ) и 35% - пневмонии. В 4-й эпидемический подъем в структуре клинических форм доля ОРИ увеличилась до 77,0%, а пневмоний уменьшилась до 21,3%. В 5-ю волну эпидемии до 93% составляли легкие клинические формы с поражением верхних дыхательных путей и только 7% - пневмонии. Аналогичная структура клинических форм сохранялась на протяжении 6-го эпидемического подъема.

Заключение. Полученные данные позволяют предположить, что 1-й и 2-й периоды эпидемии могли быть фазой становления эпидемического варианта возбудителя, 3-й и 4-й - фазой его эпидемического распространения, а 5-й и 6-й - фазой становления резервационного варианта. Для подтверждения данной гипотезы требуются дальнейшие эпидемиологические наблюдения за периодом резервации возбудителя.

Ключевые слова:COVID-19; SARS-CoV-2; эпидемический процесс; клинические проявления; фазовые изменения; детерминанты; генетические варианты

В новом тысячелетии коронавирусная инфекция (COVID-19) стала беспрецедентным вызовом человечеству, потребовавшим оперативного ответа на сложившуюся ситуацию систем здравоохранения всех стран. За 3 года пандемии, ассоциированной с распространением SARS-CoV-2, в мире зарегистрировано более 650 млн инфицированных и свыше 6,5 млн летальных исходов [1-5].

Эпидемический процесс COVID-19 в каждой стране имел свои особенности, связанные с различными факторами, наиболее значимыми из них были: уровень развития системы здравоохранения и экономики государства, объем и оперативность проведения противоэпидемических и ограничительных мероприятий, социально-демографические показатели и менталитет жителей страны [6-9].

В Российской Федерации, как и во многих странах мира, эпидемический процесс COVID-19 имел волнообразное течение. Зарегистрировано несколько эпидемических подъемов заболеваемости с разными характеристиками и детерминированностью [4, 5].

Развернувшаяся пандемия COVID-19 потребовала углубленного изучения различных характеристик эпидемического процесса и его детерминант, что необходимо для корректировки управленческих решений, соответствующих реальному времени и локальным условиям.

Цель исследования - динамическая оценка проявлений эпидемического процесса COVID-19 на территории РФ и его детерминант на разных этапах эпидемии.

Материал и методы

Данные о заболеваемости COVID-19 получены с сайта официальной информации о коронавирусной инфекции в России "Стопкоронавирус.рф" [5]. Для изучения проявлений эпидемического процесса COVID-19 в Российской Федерации рассчитывали показатели заболеваемости в разные периоды эпидемии, далее данные по ежедневному приросту заболевших логарифмировали, а затем проводили сглаживание с помощью многокомпонентного гармонического колебания, используя аддитивные модели вида:

y = ln(N) = μ_i + ∑[α_isin(ωt+φ_i)] + e_i ,

где N - прирост заболевших COVID-19 (ежедневные данные), μ - стационарное состояние (средний прирост заболевших COVID-19 за наблюдаемый период), α - амплитуда гармонических колебаний, ω - циклическая частота (период: T = 2π/ω, дни), φ - начальная фаза i-й гармоники, t (номер отсчета) = 1-й день наблюдений или нулевая точка отсчета; e_i - отклонение ожидаемых от наблюдаемых значений.

Логарифмирование позволяло сделать колебание более симметричным и избежать абсурдных отрицательных предсказанных значений.

Анализ данных проведен за 2020-2022 гг., применительно к 6 эпидемическим подъемам заболеваемости или "волнам", 1-я из них была зарегистрирована с марта по август 2020 г., 2-я - с сентября 2020 г. по май 2021 г., 3-я - с июня по сентябрь 2021 г., 4-я - с октября по декабрь 2021 г., 5-я - с января по июнь 2022 г., 6-я - с июля по декабрь 2022 г.

Для изучения клинических проявлений коронавирусной инфекции было проведено 2 многоцентровых онлайн-опроса сотрудников медицинских организаций (МО) как категории населения с наиболее высокими рисками заражения и заболевания, первый из них - в феврале-марте 2022 г., второй - в октябре-ноябре 2022 г. Для опросов использованы авторские анкеты, разработанные на Google-платформе. Участие в опросах было добровольным. Общее количество респондентов - 3861 человек. Проанализировано 3027 анкет респондентов, перенесших COVID-19. Пол, стаж работы и должности респондентов представлены в табл. 1.

Для определения эффективности вакцинации и ее роли в изменении структуры клинических форм заболевания оценивали прививочный статус респондентов. Вакцинированными считали людей, получивших курс прививок не менее чем за 1 мес до заболевания. Дифференцированный анализ вакцинации и ревакцинации в данном исследовании не приводили.

В течение 2020-2022 гг. у 189 медицинских работников провели ежемесячное скрининговое определение иммуноглобулинов класса G (IgG) к SARS-CoV-2 для оценки гуморального иммунного ответа. В апреле-июне 2020 г. исследования выполняли иммунохроматографическим методом с использованием экспресс-тестов для определения антител класса М и G к новой коронавирусной инфекции 2019-nCoV IgG/IgM Detection Kit (Colloidal Gold-Based) (Vazyme, Китай), далее - методом иммуноферментного анализа (ИФА) с применением тест-систем "SARS-CoV-2-IgG-ИФА-БЕСТ" (производитель АО "Вектор-Бест", Россия). При проведении ИФА наличие IgG определяли посредством расчета коэффициента позитивности (КП). Результат анализа считали положительным при КП ≥1,1, отрицательным - при КП <0,8, сомнительным или пограничным, если 0,8≤ КП <1,1. Общее количество исследованных образцов - 6237.

Для оценки циркулировавших в Российской Федерации штаммов вируса SARS-CoV-2 использованы данные базы EpiCov GISAID [10]. Проведен анализ метаданных 65 476 последовательностей SARS-CoV-2, загруженных в GISAID по состоянию на 20.01.2023, с линиями Pango, определенными PANGO-v1.2.133. Агрегация данных выполнена в Python 3.9 с помощью библиотеки Pandas 1.3.5. В 1-ю волну эпидемии проанализировано 2043 последовательности, во 2-ю - 5578, в 3-ю - 5904, 4-ю - 10 768, 5-ю - 12 076 и в 6-ю - 29 107.

При анализе полученных данных использовали общепринятые статистические приемы. Статистическую значимость различий категориальных данных оценивали по критерию χ² Пирсона. Различия считали значимыми при р≤0,05. При сравнении частоты клинических проявлений в разные волны эпидемии на первом этапе проводили расчет значения р в целом для всей выборки и далее - post-hoc анализ для выявления различий между конкретными периодами. Статистическую обработку результатов и их визуализацию выполняли с использованием программ PAST, Statistica (v. 12.0), IBM SPSS Statistics (v. 26) и статистической среды R (v. 3.4.4) [11]. Дополнительно для изучения вероятности развития тяжелых форм COVID-19 в группах с разным прививочным анамнезом составляли четырехпольную таблицу сопряженности в онлайн-калькуляторе на портале https://medstatistic.ru [12] и рассчитывали отношение шансов (ОШ) с 95% доверительным интервалом (ДИ).

Дизайн исследования одобрен на заседаниях локальных этических комитетов ООО "УГМК-Здоровье" (протоколы

№ 1э от 02.06.2020, №7э от 08.02.2022, № 8э от 20.10.2022) и ЕНИИВИ ФБУН ГНЦ ВБ "Вектор" Роспотребнадзора - в настоящее время ФБУН ФНИИВИ "Виром" Роспотребнадзора (протокол № 3 от 24.06.2022).

Результаты и обсуждение

Первый подъем заболеваемости в Российской Федерации продолжался в течение 26 нед - с марта по август 2020 г. Показатель заболеваемости в этот период составил 674,8 случая на 100 тыс. населения, темп прироста заболеваемости соответствовал +3,38% в день, темп снижения - -0,21% в день (см. рисунок).

В 1-ю волну эпидемии доминирующим геновариантом вируса был В.1.1 (58,3%), хотя циркулировали и другие - В.1 (9,9%), В.1.1.294 (3,3%), В.1.1.407 (3,1%), В.1.1.317 (2,7%), В.1.1.129 (2,6%), В.1.1.163 (2,4%). Распространение этих штаммов SARS-CoV-2 происходило среди "интактного" населения, без предсуществующего специфического иммунитета (табл. 2). В структуре клинических форм инфекции в данный период 2/3 составляли легкие формы в виде острых респираторных инфекций (ОРИ) - 61,3% и бессимптомных форм - 3,6%, пневмоний было 35,1% (табл. 3).

Во 2-й эпидемический подъем показатель заболеваемости составил 2767,4 случая на 100 тыс. населения. Продолжительность 2-й волны - 39 нед (с сентября 2020 г. по май 2021 г). Темп прироста равнялся +2,23% в день, темп снижения заболеваемости составлял -0,73% в день.

Структура генетических вариантов SARS-CoV-2 несколько изменилась: удельный вес варианта В.1.1 снизился до 29,1% и существенно расширилось генетическое разнообразие циркулировавших штаммов (идентифицировано более 120 вариантов). Наиболее часто выявляли В.1.1.317 (13,3%), В.1.617.2 дельта (9,1%), В.1.1.7 альфа (7,2%), В.1.1.523 (6,1%), В.1.1.397 (4,2%), В.1.1.141 (2,5%), В.1 (2,1%). Структура клинических форм в анализируемый период существенно не изменилась: доля бессимптомных форм соответствовала 3,9%, ОРИ - 61,3%, пневмоний - 34,8% случаев (табл. 3).

Следует обратить внимание на то, что большая частота бессимптомных форм инфекции в 1-ю и 2-ю волны по сравнению с последующими периодами во многом могла быть обусловлена высокой долей ложноположительных результатов ПЦР-исследований на ранних этапах эпидемии.

В 3-ю волну эпидемии показатель заболеваемости составлял 1542,4 на 100 тыс населения._. Продолжительность данного периода - 16 нед: с июня по сентябрь 2021 г. Темп прироста заболеваемости составлял +1,85% в день, темп снижения был равен -0,86% в день. Этот период был связан с активным распространением вариантов В.1.617.2, или дельта (97,1% в структуре всех идентифицированных геновариантов в стране), который считается наиболее вирулентным из известных штаммов SARS-CoV-2 [13]. Структура клинических форм инфекции также кардинально не изменилась: бессимптомные формы - 1,9%, ОРИ - 63,1%, пневмонии - 35,0% (см. табл. 3). Необходимо отметить, что распространение варианта дельта в этот период происходило среди частично иммунного населения. Уже к началу 3-й волны у 42,9% наблюдаемых определяли IgG к SARS-CoV-2 как у реконвалесцентов, перенесших COVID-19 ранее, так и у вакцинированных (см. табл. 2).

В 4-й эпидемический подъем, который продолжался с октября по декабрь 2021 г. (14 нед), показатель заболеваемости составил 2137,3 на 100 тыс. населения. Темп прироста заболеваемости был +1,56% в день, темп снижения составлял -1,16% в день. Доминирующим оставался геновариант дельта (96,3%). Также среди циркулировавших вирусов SARS-CoV-2 был идентифицирован вариант В.1.1.529, или омикрон (3,6%), который уже начал свое распространение по миру (линия ВА.1).

Структура клинических форм изменилась: доля острых респираторных инфекций увеличилась до 77,0%, а пневмоний - уменьшилась до 21,3% (см. табл. 3).

Осенне-зимний период 2021 г. характеризовался существенным увеличением охвата населения профилактическими прививками против COVID-19, в том числе обязательной вакцинацией отдельных категорий граждан и профессиональных групп. Вышеуказанное дает основание предположить, что на увеличение доли более легких клинических форм инфекции могли влиять не столько характеристики самого возбудителя, сколько изменение иммунной структуры населения (см. табл. 2).

В 5-ю волну эпидемии показатель заболеваемости в стране составлял 5407,4 случая на 100 тыс. населения и был наибольшим относительно всех предыдущих периодов. Продолжительность данной волны эпидемии соответствовала 26 нед (с января по июнь 2022 г.). Темп прироста был равен +3,07% в день, темп снижения заболеваемости определен как -2,56% в день. Регистрировали повсеместное распространение геноварианта омикрон (75,5%), преимущественно генетических линий ВА.1 (61,0%) и ВА.2 (34,5%). Удельный вес геноварианта дельта составил 15,5%.

Распространение нового варианта SARS-CoV-2 и планомерное увеличение охвата населения прививками (см. табл. 2) привело к дальнейшим изменениям в структуре клинических проявлений коронавирусной инфекции. Удельный вес COVID-19 в форме острой респираторной инфекции увеличился до 91,3%, пневмоний - снизился до 7,1% (см. табл. 3).

6-й эпидемический подъем заболеваемости в Российской Федерации начался в июле 2022 г. и продолжался до конца года (26 нед). Показатель заболеваемости соответствовал 2290,0 случая на 100 тыс. населения. Темп прироста +5,07%, темп снижения заболеваемости составлял -1,88%. В анализируемый период доминирующим вариантом по-прежнему оставался омикрон (99,6%), наиболее значимой была его генетическая линия ВА.5 (83,2%). Геновариант дельта выявлен только у 0,03% заболевших. В структуре клинических форм сохранялись позитивные тенденции: доля пневмоний снизилась до 2,2%, тогда как доля ОРИ увеличилась до 95,6% (см. табл. 3).

В процессе анализа данных особое внимание было уделено сравнительной характеристике клинических проявлений коронавирусной инфекции у медицинских работников, вакцинированных и не вакцинированных против COVID-19 (n=1595 и 1432 соответственно). Бессимптомные формы COVID-19, согласно ответам респондентов, были у 50 (3,5%) человек в группе непривитых и у 25 (1,6%) среди ранее привитых (р=0,001). Клиническая картина ОРИ была указана у 910 (63,5%) непривитых и у 1395 (87,5%) вакцинированных до заболевания медицинских работников (р<0,001). По частоте пневмонии также были значимые различия. Диагноз пневмонии был установлен у 472 (33,0%) респондентов среди медиков без прививок и у 175 (10,9%) человек среди привитых (р<0,001). Наблюдалась высокая клиническая эффективность вакцинации в виде снижения шансов развития более тяжелых форм заболевания, а именно: вероятность возникновения пневмонии у ранее привитых медицинских работников была в 3,984 раза ниже по сравнению с непривитыми (ОШ = 0,251; 95% ДИ 0,207-0,304; p<0,001).

В проведенном исследовании представлена характеристика 6 эпидемических подъемов заболеваемости новой коронавирусной инфекцией в Российской Федерации, проанализированы преобладающие в циркуляции генетические варианты SARS-CoV-2, а также клинические проявления COVID-19 у медицинских работников как группы высокого профессионального риска инфицирования коронавирусом. Продемонстрировано изменение структуры клинических форм заболевания с большим выявлением легких вариантов и снижением частоты пневмоний в динамике наблюдения в 2020-2022 гг. Показана клиническая эффективность вакцинации, проявляющаяся в существенном снижении частоты развития пневмонии у ранее привитых.

Полученные данные во многом согласуются с результатами исследований других авторов, посвященных изучению эпидемического процесса COVID-19. В работе Л.С. Карповой и соавт. [14] представлено сравнение интенсивности 3 волн эпидемии COVID-19 в России с марта 2020 г. по сентябрь 2021 г. Подъем заболеваемости в каждом случае начинался в Москве и далее распространялся на другие субъекты страны. Авторы выявили различия в заболеваемости, частоте госпитализаций, летальности в разные периоды эпидемии, что соотносится с полученными в настоящем исследовании данными.

В исследовании В.Г. Акимкина и соавт. [15] проведен ретроспективный эпидемиологический анализ заболеваемости COVID-19 на территории РФ с 30.03.2020 по 24.04.2022. Авторы выделили 2 этапа, различавшиеся по характеристике биологического фактора и направленности, объему проводимых противоэпидемических мероприятий. Первый этап (март 2020 г. - январь 2021 г.) авторы связывали с введением ограничительных мероприятий по всей стране, основанных на неспецифической профилактике. Этот этап характеризовался неоднородностью (гетерогенностью) взаимодействующих популяций паразита и хозяина. Второй этап (с января 2021 г. по настоящее время) обусловлен изменением биологических свойств SARS-CoV-2 и введением массовой вакцинопрофилактики против COVID-19. Авторы отметили, что с каждым последующим подъемом заболеваемости COVID-19 на фоне усиления контагиозности SARS-CoV-2 снижалась его вирулентность, и предположили, что коронавирус постепенно обретает свою сезонность с ежегодным подъемом заболеваемости в сентябре-октябре, но обращают внимание, что эти данные требуют дальнейшего изучения и подтверждения.

Анализ динамики циркуляции геновариантов вируса SARS-CoV-2 с 28.12.2020 по 26.06.2022 на территории РФ позволил выявить доминирование геновариантов дельта и омикрон на различных этапах эпидемии, что соответствует полученным результатам [16].

В некоторых работах наряду с оценкой эпидемического процесса дана детальная характеристика клинических проявлений новой коронавирусной инфекции в разные периоды эпидемии. Н.И. Брико и соавт. [17] представили сравнительную характеристику клинико-эпидемиологических особенностей COVID-19 у 34 354 больных, госпитализированных в стационары г. Москвы с марта 2020 г. по март 2022 г. Доля тяжелых и крайне тяжелых клинических форм среди пациентов, госпитализированных в различные периоды, оставалась относительно стабильной: 7,7% (6,6-8,8) и 5,5% (4,4-6,6) соответственно. Наиболее высокий уровень летальности отмечен во время циркуляции штамма дельта, а наиболее низкий - при штамме омикрон. Старший возраст и наличие хронических заболеваний во все периоды оставались факторами риска более тяжелого течения и неблагоприятного исхода заболевания.

В работе Г.А. Гасанова и соавт. [18] представлен ретроспективный анализ динамики и структуры заболеваемости COVID-19 на территории Московской области в период с 30.03.2020 по 29.05.2022. Авторы выделили 5 эпидемических подъемов заболеваемости коронавирусной инфекцией в регионе. Максимальный уровень заболеваемости в каждом последующем периоде был выше, чем в предыдущем. При этом авторы отметили постепенное снижение тяжести течения заболевания и доли пневмоний в структуре клинических форм COVID-19 к 5-му эпидемическому подъему, что соответствует данным, полученным в проведенном исследовании.

A.D. Iuliano и соавт. [19] изучили материалы нескольких баз данных системы здравоохранения США с декабря 2020 г. по январь 2022 г. Авторы установили, что самое высокое среднее 7-дневное число случаев заражений, обращений в отделения неотложной помощи и госпитализаций было зарегистрировано в течение периода, связанного с распространением геноварианта омикрон, однако в этот же период были самые низкие средние показатели: продолжительность пребывания в больнице, доля госпитализированных в отделение интенсивной терапии, количество находившихся на искусственной вентиляции легких (ИВЛ) и умерших. Авторы связывают это как со сниженной вирулентностью геноварианта омикрон, так и с высокой долей иммунных среди населения, т.е. имеющих постинфекционный и/или поствакцинальный иммунитет.

С учетом данных проведенного исследования и работ других авторов при анализе динамики эпидемического процесса с позиций теории саморегуляции паразитарных систем В.Д. Белякова [20] можно предположить, что 1-й и 2-й эпидемический подъемы, ассоциированные с вариантами SARS-CoV-2 В.1 и В.1.1, были фазой становления эпидемического штамма, когда пассаж возбудителя проходил через восприимчивые организмы, был широкий диапазон гетерогенности популяции паразита, в том числе по степени вирулентности, а заболеваемость относительно низкая по сравнению с последующими периодами. 3-й и 4-й периоды эпидемии, связанные с циркуляцией варианта дельта, можно расценить как фазу эпидемического распространения, где сформировался наиболее вирулентный вариант SARS-CoV-2 (В.1.617.2). Стабилизирующий отбор сузил диапазон гетерогенности возбудителя за счет преобладания высоковирулентных вариантов SARS-CoV-2, параллельно начались изменения в иммунной структуре населения. Однако фаза эпидемического распространения возбудителя не может обеспечить его существование как биологического вида, поскольку грозит исчерпанием ресурсов и самоуничтожением. В связи с этим 5-й и 6-й периоды эпидемии, обусловленные штаммом омикрон, можно определить как начало фазы становления резервационного варианта SARS-CoV-2, когда происходит снижение вирулентности возбудителя, расширяется диапазон его гетерогенности, изменяется среда обитания - пассаж происходит через иммунные организмы, а заболеваемость достигает своего пика за всю эпидемию и начинается ее последующий спад. Однако для подтверждения данной гипотезы требуется дальнейшие наблюдения.

Заключение

При выполнении данного исследования проведен анализ 6 эпидемических подъемов заболеваемости новой коронавирусной инфекцией в Российской Федерации; каждый из них имел свои особенности, в том числе по уровню заболеваемости, темпам ее прироста/снижения, обусловленным циркуляцией различных генетических вариантов вируса SARS-CoV-2, изменением иммунной структуры населения, проводимыми профилактическими мероприятиями. Продемонстрировано постепенное изменение структуры клинических форм с преобладанием во время 5-й и 6-й волн легких клинических форм в виде острых респираторных инфекций и снижением частоты пневмоний. Показана высокая клиническая эффективность вакцинации, проявляющаяся в существенном снижении частоты развития пневмонии у вакцинированных. Полученные данные согласуются с результатами работ других исследователей, что позволяет сделать предположение о переходе возбудителя в фазу становления резервационного варианта и возможном формировании сезонного характера инфекции.

Литература

1. Брико Н.И., Каграманян И.Н., Никифоров В.В., Суранова Т.Г., Чернявская О.П., Полежаева Н.А. Пандемия COVID-19. Меры борьбы с ее распространением в Российской Федерации // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2020. Т. 19, № 2. С. 4-12. DOI: https://doi.org/10.31631/2073-3046-2020-19-2-4-12

2. Акимкин В.Г., Кузин С.Н., Семененко Т.А., Плоскирева А.А. и др. Характеристика эпидемиологической ситуации по COVID-19 в Российской Федерации в 2020 г. // Вестник Российской академии медицинских наук. 2021. Т. 76, № 4. С. 412-422. DOI: https://doi.org/10.15690/vramn1505

3. Идрисова Г.Б., Галикеева А.Ш., Шарафутдинов М.А., Зиннурова А.Р., Валиев А.Ш. Особенности проявлений хронических заболеваний после перенесенной коронавирусной инфекции COVID-19 // Уральский медицинский журнал. 2022. Т. 21, № 3. С. 15-20. DOI: https://doi.org/10.52420/2071-5943-2022-21-3-15-20

4. Статистика по коронавирусной инфекции в мире. Портал GOGOV [Электронный ресурс]. URL: https://gogov.ru/covid-19/world (дата обращения: 01.03.2023).

5. Портал оперативной информации о коронавирусной инфекции "Стопкоронавирус.рф". URL: https://xn--80aesfpebagmfblc0a.xn--p1ai/ (дата обращения: 01.03.2022).

6. Zhang T., Huang W.S., Guan W., Hong Z. et al. Risk factors and predictors associated with the severity of COVID-19 in China: a systematic review, meta-analysis, and meta-regression // J. Thorac. Dis. 2020. Vol. 12, N 12. P. 7429-7441. DOI: https://doi.org/10.21037/jtd-20-1743

7. García-García E., Rodríguez-Pérez M., Pérez-Solís D., Pérez-Méndez C. et al. Variation in SARS-CoV-2 seroprevalence in children in the region of Asturias, Northern Spain // World J. Pediatr. 2022. Vol. 18. P. 835-844. DOI: https://doi.org/10.1007/s12519-022-00617-2

8. Wang C.J., Ng C.Y., Brook R.H. Response to COVID-19 in Taiwan: big data analytics, new technology, and proactive testing // JAMA. 2020. Vol. 323, N 14. P. 1341-1342. DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2020.3151

9. Кутырев В.В., Попова А.Ю., Смоленский В.Ю., Ежлова Е.Б. и др. Эпидемиологические особенности новой коронавирусной инфекции(COVID-19). Сообщение 1: Модели реализации профилактических и противоэпидемических мероприятий // Проблемы особо опасных инфекций. 2020. № 1. С. 6-13. DOI: https://doi.org/10.21055/0370-1069-2020-1-6-13

10. База данных EpiCov GISAID [Электронный ресурс]. URL: https://www.gisaid.org (дата обращения: 20.01.2023).

11. R Development Core Team. R: a language and environment for statistical computing [Electronic resource]. Vienna, Austria : The R Foundation for Statistical Computing, 2020. URL: https://www.R-project.org (date of access January 20, 2023).

12. Онлайн-портал "Медицинская статистика" [Электронный ресурс]. URL: https://medstatistic.ru/ (дата обращения: 01.03.2023).

13. Duong B.V., Larpruenrudee P., Fang T., Hossain S.I. et al. Is the SARS CoV-2 Omicron variant deadlier and more transmissible than Delta variant? // Int. J. Environ. Res. Public Health. 2022. Vol. 19, N 8. Р. 4586. DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph19084586

14. Карпова Л.С., Столяров К.А., Поповцева Н.М., Столярова Т.П., Даниленко Д.М. Сравнение первых трех волн пандемии COVID-19 в России (2020-2021 гг.) // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2022. Т. 21, № 2. С. 4-16. DOI: https://doi.org/10.31631/2073-3046-2022-21-2-4-16

15. Акимкин В.Г., Попова А.Ю., Плоскирева А.А., Углева С.В. и др. COVID-19: эволюция пандемии в России. Сообщение I: проявления эпидемического процесса COVID-19 // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2022. Т. 99, № 3. С. 269-286. DOI: DOI: https://doi.org/10.36233/0372-9311-276

16. Акимкин В.Г., Попова А.Ю., Хафизов К.Ф., Дубоделов Д.В., и др. COVID-19: эволюция пандемии в России. Сообщение II: динамика циркуляции геновариантов вируса SARS-CoV-2 // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2022. Т. 99, № 4. С. 381-396. DOI: https://doi.org/10.36233/0372-9311-295

17. Брико Н.И., Коршунов В.А., Краснова С.В., Проценко Д.Н. и др. Клинико-эпидемиологические особенности пациентов, госпитализированных с COVID-19 в различные периоды пандемии в Москве // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2022. Т. 99, № 3. С. 287-299. DOI: https://doi.org/10.36233/0372-9311-272

18. Гасанов Г.А., Углева С.В., Дубоделов Д.В., Сванадзе Н.Х., Есьман А.С., Акимкин В.Г. Эпидемичеcкий процесс новой коронавирусной инфекции на территории Московской области // Эпидемиология и инфекционные болезни. Актуальные вопросы. 2022. Т. 12, № 4. С. 19-25. DOI: https://doi.org/10.18565/epidem.2022.12.4.19-25

19. Iuliano A.D., Brunkard J.M., Boehmer T.K., Peterson E. et al. Trends in disease severity and health care utilization during the early omicron variant period compared with previous SARS-CoV-2 high transmission periods - United States, December 2020-January 2022 // MMWR Morb. Mortal. Wkly Rep. 2022. Vol. 71, N 4. P. 146-152. DOI: https://doi.org/10.15585/mmwr.mm7104e4

20. Беляков В.Д. Общие закономерности функционирования паразитарных систем (механизмы саморегуляции) // Паразитология. 1986. Т. 20, № 4. С. 249-255. URL: https://www.zin.ru/journals/parazitologiya/content/1986/prz_1986_4_1_%D0%92eliakov.pdf

Материалы данного сайта распространяются на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License («Атрибуция - Всемирная»)