CC BY
46
РЕДАКЦИОННАЯ СТАТЬЯ
Эпидемический процесс COVID-19 в Российской Федерации: детерминанты и проявления
Платонова Т.А.1 2, Голубкова А.А.3 4, Смирнова С.С.1, 5, Мищенко В.А.5, 6, Скляр М.С.2, 7,
Карбовничая Е.А.2, Варченко К.В.8, Комиссарова К.С.8, Комиссаров А.Б.8,
Лиознов Д.А.8, 9, Семенов А.В.5_
1 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уральский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 620028, г. Екатеринбург, Российская Федерация
2 Общество с ограниченной ответственностью «Европейский медицинский центр "УГМК-Здоровье"», 620144, г. Екатеринбург, Российская Федерация
3 Федеральное бюджетное учреждение науки «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека, 111123, г. Москва, Российская Федерация
4 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 125993, г. Москва, Российская Федерация
5 Федеральное бюджетное учреждение науки «Федеральный научно-исследовательский институт вирусных инфекций "Виром"» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека, 620030, г. Екатеринбург, Российская Федерация
6 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Институт экологии растений и животных» Уральского отделения Российской академии наук, 620144, г. Екатеринбург, Российская Федерация
7 Открытое акционерное общество «Уральская горно-металлургическая компания», 624091, г. Верхняя Пышма, Российская Федерация
8 Федеральное государственное бюджетное учреждение «Научно-исследовательский институт гриппа имени А.А. Смородинцева» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 197376, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
9 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 197022, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
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).
Ключевые слова:
COVID-19;
SARS-CoV-2;
эпидемический
процесс;
клинические
проявления;
фазовые
изменения;
детерминанты;
генетические
варианты
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.
Финансирование. Финансирование исследования осуществлялось ООО «УГМК-Здоровье» в рамках выполнения НИР «Анализ эпидемиологических и клинико-иммунологических особенностей новой коронавирусной инфекции (COVID-19) в крупном промышленном регионе» и частично в рамках выполнения НИР «Изучение эпидемического процесса и профилактика вирусных инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи (на примере ветряной оспы, норо-, ротавирусной инфекции и др.)» (регистрационный номер в ЕГИСУ НИОКТР 121040500099-5) отраслевой программы Роспотребнадзора на 20212025 гг. «Научное обеспечение эпидемиологического надзора и санитарной охраны территории Российской Федерации. Создание новых технологий, средств и методов контроля и профилактики инфекционных и паразитарных болезней». Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Вклад авторов. Концепция и дизайн исследования - Платонова Т.А., Голубкова А.А.; сбор и обработка материала - Платонова Т.А., Смирнова С.С., Мищенко В.А., Скляр М.С., Карбовничая Е.А., Варченко К.В., Комиссарова К.С., Комиссаров А.Б., обзор литературы - Платонова Т.А.; подготовка проекта рукописи - Платонова Т.А.; редактирование рукописи - Голубкова А.А., Смирнова С.С., Мищенко В.А., Лиознов Д.А., Семенов А.В. Все авторы рассмотрели результаты и одобрили окончательный вариант рукописи.
Для цитирования: Платонова Т.А., Голубкова А.А., Смирнова С.С., Мищенко В.А., Скляр М.С., Карбовничая Е.А., Варченко К.В., Комиссарова К.С., Комиссаров А.Б., Лиознов Д.А., Семенов А.В. Эпидемический процесс COVID-19 в Российской Федерации: детерминанты и проявления // Инфекционные болезни: новости, мнения, обучение. 2023. Т. 12, № 3. С. 8-17. DOI: https://doi. org/10.33029/2305-3496-2023-12-3-8-17
Статья поступила в редакцию 31.05.2023. Принята в печать 24.07.2023.
COVID-19 epidemic process in the Russian Federation: determinants and manifestations
Platonova T.A.1'2, Golubkova A.A.3' 4, Smirnova S.S.1'5, Mischenko V.A.5 6, Sklyar M.S.2'7, Karbovnichaya E.A.2, Varchenko K.V.8, Komissarova K.S.8, Komissarov A.B.8, Lioznov D.A.8,9, Semenov A.V.5
1 Ural State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation, 620028, Yekaterinburg, Russian Federation
2 European Medical Center "UMMC-Health", 620144, Yekaterinburg, Russian Federation
3 Central Research Institute of Epidemiology of Rospotrebnadzor, 111123, Moscow, Russian Federation
4 Russian Medical Academy of Continuing Professional Education, Ministry of Health of the Russian Federation, 125993, Moscow, Russian Federation
5 FSRIVI "Virome" Rospotrebnadzor, 620030, Yekaterinburg, Russian Federation
6 IPAE, Ural branch of RAS, Yekaterinburg, 620144, Yekaterinburg, Russian Federation
7 Ural Mining and Metallurgical Company, 624091, Verkhnyaya Pyshma, Russian Federation
8 Smorodintsev Research Institute of Influenza, 197376, St. Petersburg, Russian Federation
9 I.P. Pavlov First St. Petersburg State Medical University, Ministry of Health of Russian Federation, 197022, St. Petersburg, Russian Federation
In case of a new coronavirus infection, a constant assessment of the epidemic process manifestations and their determinants is important for the development of preventive and anti-epidemic measures appropriate to the real situation.
Aim. A dynamic assessment of the manifestations of the COVID-19 epidemic process in the territory of the Russian Federation and its determinants at different stages of the epidemic.
Material and methods. To analyze the incidence of COVID-19 in the Russian Federation, official data of the "CTonKopoHaBMpyc.pi^" portal were used. Clinical manifestations of infection were studied based on the materials of 2 multicenter online surveys of medical organizations employees. The data of serological monitoring of IgG to SARS-CoV-2 among medical workers were analyzed. The evaluation of the circulating strains of the SARS-CoV-2 virus was performed according to the EpiCov GISAID database. The analysis was carried out for 2020-2022 in relation to six epidemic outbreaks in the incidence of COVID-19.
Statistical processing of the results was performed using the programs PAST, Statistica (v. 12.0), IBM SPSS Statistics (v. 26) and the statistical environment R (v. 3.4.4). The odds ratio was calculated with a 95% confidence interval.
Results. The 1st of the 6 epidemic outbreaks was registered in the spring-summer period of 2020, the 2nd -in the autumn-winter period of 2020-2021, the 3rd - in the summer of 2021, the 4th - in the autumn of 2021, the 5th - in the winter-spring period of 2022 and the 6th - in the summer-autumn period of 2022. Each of the periods had its own features in terms of intensity and duration.
The epidemic process in different periods was supported by the circulation of various genetic variants of the SARS-CoV-2 coronavirus: the 1st and 2nd periods - strains B.1. and B.1.1, the 3rd and 4th - B.1.617.2 (Delta), the 5th and 6th - B.1.1.529 (Omicron).
The clinical manifestations of the infection, taking into account the different genovariants of the pathogen and the dynamics of the immune structure of the population, have undergone certain changes. Thus, in the 1st, 2nd and 3rd epidemic outbreaks in morbidity asymptomatic forms of COVID-19 were up to 5%, variants of acute respiratory infection (ARI) - about 60% and pneumonia - 35%. In the 4th epidemic outbreak in the structure of clinical forms, the share of ARI increased to 77.0%, and pneumonia decreased to 21.3%. In the 5th "wave" of the epidemic, mild clinical forms with upper respiratory tract lesions were up to 93% and pneumonia were only 7% . A similar structure of clinical forms persisted throughout the 6th epidemic outbreak.
Conclusion. The data obtained suggest that the first and second periods of the epidemic could be the phase of formation of the epidemic variant of the pathogen, the third and fourth - the phase of its epidemic spread, and the fifth and sixth - the phase of formation of the reservation variant. To confirm this hypothesis, further epidemiological observations of the period of pathogen reservation are required.
Funding. The research was funded by "UMMC-Health" as part of the research "Analysis of epidemiological and clinical-immunological features of a new coronavirus infection (COVID-19) in a large industrial region" and partly within the research "Study of the epidemic process and prevention of viral infections associated with the provision of medical care (for example, chickenpox, noro-, rotavirus infection, etc.)" (registration number - EmCY HM0KTP 121040500099-5) of the industry program of Rospotrebnadzor for 20212025. "Scientific support of epidemiological surveillance and sanitary protection of the Russian Federation territory. Creation of new technologies, means and methods of control and prevention of infectious and parasitic diseases". Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
Contribution. Research concept and design - Platonova T.A., Golubkova A.A.; collection and processing of the material Plato-nova T.A., Smirnova S.S., Mishchenko V.A., Sklyar M.S., Karbovnichaya E.A., Varchenko K.V., Komissarova K.S., Komissarov A.B.; literature review - Platonova T.A.; preparation of the draft manuscript - Platonova T.A.; editing of the manuscript - Golubkova A.A., Smirnova S.S., Mishchenko V.A., Lioznov D.A., Semenov A.V. All authors reviewed the results and approved the final version of the manuscript.
Keywords:
COVID-19; SARS-CoV-2; epidemic process; clinical manifestations; phase changes; determinants; genetic variants
For citation: Platonova T.A., Golubkova A.A., Smirnova S.S., Mischenko V.A., Sklyar M.S., Karbovnichaya E.A., Varchenko K.V., Komissarova K.S., Komissarov A.B., Lioznov D.A., Semenov A.V. COVID-19 epidemic process in the Russian Federation: determinants and manifestations. Infektsionnye bolezni: novosti, mneniya, obuchenie [Infectious Diseases: News, Opinions, Training]. 2023; 12 (3): 8-17. DOI: https://doi.org/10.33029/2305-3496-2023-12-3-8-17 (in Russian) Received 31.05.2023. Accepted 24.07.2023.
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 БАКБ-^-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:
у = 1п(М) = м. + 1[а5/'п(ю£+ф.)] + е. ,
где N - прирост заболевших COVID-19 (ежедневные данные), М - стационарное состояние (средний прирост заболевших COVID-19 за наблюдаемый период), а - амплитуда гармонических колебаний, ю - циклическая частота (период: Т = 2то/ю, дни), ф - начальная фаза '-й гармоники, £ (номер отсчета) = 1-й день наблюдений или нулевая точка отсчета; е. - 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
Таблица 1. Характеристика сотрудников медицинских организаций, участвовавших в опросе
I Показатель I Количество респондентов, абс. (%) I
Должность
Врач 1293 (33,5)
Средний медперсонал 1620 (42,0)
Сотрудник администрации 253 (6,6)
Немедицинский персонал 695 (18,0)
Пол
Мужской 685 (17,7)
Женский 3176 (82,3)
Стаж работы, годы
<5 734 (19,0)
6-10 693 (17,9)
11-20 998 (25,8)
>20 1436 (37,2)
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 X2 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
5,0-
4,5-
о о
X
4,0-
3,5-
3,0-
y= 4,40+0,013х >на 3,07%/день /j
y= 4,32+0,007x y=3,98+0,008x >на 1,56%/день >на 1,85%/день у
y=3,83+0,009x >на 2,23%/день
y=4,39-0,004x <на 0,86%/день
y=4,41-0,008x <на 1,88%/день
y=4,72-0,011x <на 2,56%/день
if
Л
«Р
#
я>
— 1-я волна - рост 3-я волна - спад
— 6-я волна - рост
— 1-я волна - спад
— 4-я волна - рост
— 6-я волна - спад
Дни
— 2-я волна - рост — 2-я волна - спад 4-я волна - спад — 5-я волна - рост
— Наблюдаемые значения
«Я/
#
-- 3-я волна - рост — 5-я волна - спад
Динамика прироста заболевших СОУЮ-19 в Российской Федерации (логарифмированные значения) в разные периоды эпидемии
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).
Таблица 2. Результаты серологического мониторинга ^ к 8АРБ-СоУ-2 среди медицинских работников в 20202022 гг.
Эпидемиче- Количество Обнаружение IgG
ский подъем исследований к SARS-CoV-2, абс. (%)
1-й 945 43 (4,6)
2-й 1701 731 (42,9)
3-й 756 536 (70,9)
4-й 567 483 (85,2)
5-й 1134 1076 (94,9)
6-й 1134 1109 (97,8)
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 БАКБ-С^-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 БАКБ-С^-2 несколько изменилась: удельный вес варианта В.1.1 снизился до 29,1% и существенно расширилось генетическое разнообразие циркулировавших штаммов (идентифицировано более 120 ва-
Таблица 3. Характеристика клинических форм коронавирусной инфекции у сотрудников медицинских организаций в разные периоды эпидемии
Клиническая Количество клинических форм COVID-19 с учетом волн эпидемических подъемов заболеваемости Критерии
форма 1-я 2-я 3-я 4-я 5-я 6-я
абс. (%) абс. (%) абс. (%) абс. (%) абс. (%) абс. (%)
Бессимптомная 8 (3,6) 34 (3,9) 6 (1,9) 6 (1,7) 16 (1,5) 5 (2,2) Х2=13,5 р=0,019 Post-hoc анализ: р^=0,020
Острая респираторная инфекция 136 (61,3) 536 (61,3) 202 (63,1) 268 (77,0) 950 (91,3) 213 (95,6) Х2=341,1 р<0,001 Post-hoc анализ: р14<0,001 р1_4<0,001 р^6<0,001 р2-4<0,001 р2-5<0,001 р2-6<0,001 р3-4 <0,001 р3-5<0,001 Р3-6<0,001 р45<0,001 Р4-5<0,001 р5 6=0,045
Х2=328,3
р<0,001
Post-hoc анализ:
р1-3<0,001
р1_5<0,001
р^6<0,001
р1-4<0,001
Пневмония 78 (35,1) 304 (34,8) 112 (35,0) 74 (21,3) 74 (7,1) 5 (2,2) р2-5<0,001
р2-6<0,001
р3-4<0,001
Р3-5<0,001
Р3-5<0,001
р4-5<0,001
Р4-6<0,001
Р5-6=0,008
риантов). 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 БА1КБ-^-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 ^ к БА1КБ-^-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 БАКБ-^-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%). Гено-вариант 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 (п=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 0,2070,304; р<0,001).
В проведенном исследовании представлена характеристика 6 эпидемических подъемов заболеваемости новой коронавирусной инфекцией в Российской Федерации, проанализированы преобладающие в циркуляции генетические варианты БАКБ-^-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 БАККБ-^-2 и введением массовой вакцинопрофилактики против COVID-19. Авторы отметили, что с каждым последующим подъемом заболеваемости COVID-19 на фоне усиления контагиоз-ности БАКБ-^-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 БА!^-^^ 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-эпидемиологи-ческих 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% (6,68,8) 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.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Платонова Татьяна Александровна (Tatyana A. Platonova)* - кандидат медицинских наук, ассистент кафедры эпидемиологии, социальной гигиены и организации госсанэпидслужбы ФГБОУ ВО УГМУ Минздрава России, врач-эпидемиолог, заведующий эпидемиологическим отделом ООО «УГМК-Здоровье», Екатеринбург, Российская Федерация E-mail: fill.1990@inbox.ru https://orcid.org/0000-0001-5441-854X
* Автор для корреспонденции.
Голубкова Алла Александровна (Alla A. Golubkova) - доктор медицинских наук, профессор, ведущий научный сотрудник лаборатории инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи, ФБУН ЦНИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора, профессор кафедры эпидемиологии ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России, Москва, Российская Федерация E-mail: allagolubkova@yandex.ru https://orcid.org/0000-0003-4812-2165
Смирнова Светлана Сергеевна (Svetlana S. Smirnova) - кандидат медицинских наук, ведущий научный сотрудник, руководитель Урало-Сибирского научно-методического центра по профилактике инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи ФБУН ФНИИВИ «Виром» Роспотребнадзора, доцент кафедры эпидемиологии, социальной гигиены и организации госсанэпидслужбы ФГБОУ ВО УГМУ Минздрава России, Екатеринбург, Российская Федерация E-mail: smirnova_ss@niivirom.ru https://orcid.org/0000-0002-9749-4611
Мищенко Владимир Алексеевич (Vladimir А. Mishchenko) - научный сотрудник лаборатории трансмиссивных вирусных инфекций ФБУН ФНИИВИ «Виром» Роспотребнадзора, инженер-исследователь лаборатории эволюционной экологии ФГБУН «Институт экологии растений и животных» УрО РАН, Екатеринбург, Российская Федерация E-mail: mischenko_va@niivirom.ru https://orcid.org/0000-0003-4280-283X
Скляр Михаил Семенович (Mikhail S. Sklyar) - доктор медицинских наук, генеральный директор ООО «УГМК-Здоровье», советник генерального директора ОАО «УГМК», Екатеринбург, Российская Федерация E-mail: info@ugmk-clinic.ru https://orcid.org/0000-0003-1692-522X
Карбовничая Елена Александровна (Elena A. Karbovnichaya) - заведующий клинико-диагностической лабораторией ООО «УГМК-Здоровье», Екатеринбург, Российская Федерация E-mail: KarbovnichaiaEA@ugmk-clinic.ru https://orcid.org/0000-0001-6236-4916
Варченко Кирилл Вадимович (Kirill V. Varchenko) - ведущий программист отдела этиологии и эпидемиологии ФГБУ «НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева» Минздрава России, Санкт-Петербург, Российская Федерация E-mail: kirill.varchenko@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-3273-0660
Комиссарова Ксения Сергеевна (Kseniya S. Komissarova) - научный сотрудник лаборатории молекулярной вирусологии ФГБУ «НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева» Минздрава России, Санкт-Петербург, Российская Федерация E-mail: kseniya.sintsova1994@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-1465-5548
Комиссаров Андрей Борисович (Andrey B. Komissarov) - заведующий лабораторией молекулярной вирусологии ФГБУ «НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева» Минздрава России, Санкт-Петербург, Российская Федерация E-mail: a.b.komissarov@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-1733-1255
Лиознов Дмитрий Анатольевич (Dmitry A. Lioznov) - доктор медицинских наук, директор ФГБУ «НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева» Минздрава России, заведующий кафедрой инфекционных болезней и эпидемиологии ФГБОУ ВО ПСПбГМУ им. И.П. Павлова Минздрава России, Санкт-Петербург, Российская Федерация E-mail: office@influenza.spb.ru https://orcid.org/0000-0003-3643-7354
Семенов Александр Владимирович (Aleksandr V. Semenov) - доктор биологических наук, директор ФБУН ФНИИВИ «Виром» Роспотребнадзора, Екатеринбург, Российская Федерация E-mail: semenov_av@eniivi.ru https://orcid.org/0000-0003-3223-8219
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., Ва-лиев 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 «Стопко-ронавирус.рф». URL: https://xn-80aesfpebagmfblc0a.xn-p1a¡/ (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 ¡n 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(С0УЮ-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.gi-said.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., Дани-ленко Д.М. Сравнение первых трех волн пандемии C0VID-19 в России (20202021 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. Эпидемиче^ий 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. 146152. 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
REFERENCES
1. Briko N.I., Kagramanyan I.N., Nikiforov V.V., Suranova T.G., Chemyavskaya O.P., Polezhaeva N.A. Pandemic COVID-19. Prevention measures in the Russian Federation. Ep-idemiologiya i vaktsinoprofilaktika [Epidemiology and Vaccine Prophylaxis]. 2020; 19 (2): 4-12. DOI: https://doi.org/10.31631/2073-3046-2020-19-2-4-12 (in Russian)
2. Akimkin V.G., Kuzin S.N., Semenenko T.A., Ploskireva A.A., et al. Characteristics of the epidemiological situation in the Russian Federation in 2020. Vestnik Rossiyskoy akademii meditsinskikh nauk [Annals of the Russian Academy of Medical Sciences]. 2021; 76 (4): 412-22. DOI: https://doi.org/10.15690/vramn1505 (in Russian)
3. Idrisova G.B., Galikeeva A.S., Sharafutdinov M.A., Zinnurova A.R., Valiev A.S. Peculiarities of manifestations of chronic diseases after a COVID-19 coronavirus infection. Ural'skiy meditsinskiy zhurnal [Ural Medical Journal]. 2022; 21 (3): 15-20. DOI: https://doi.org/10.52420/2071-5943-2022-21-3-15-20 (in Russian)
4. Statistics on coronavirus infection in the world. GOGOV. [Electronic resource]. URL: https://gogov.ru/covid-19/world (date of access March 01, 2023). (in Russian)
5. Portal of operational information about coronavirus infection «Stopkoronavirus. rf». URL: https://xn-80aesfpebagmfblc0a.xn-p1ai/ (date of access March 01, 2023). (in Russian)
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; 12 (12): 7429-41. 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; 18: 835-44. 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; 323 (14): 1341-2. DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2020.3151
9. Kutyrev V.V., Popova A.Yu., Smolensky V.Yu., Ezhlova E.B., et al. Message 1: Models for the implementation of preventive and anti-epidemic measures. Problemy osobo opasnykh infektsiy [Problems of Particularly Dangerous Infections]. 2020; (1): 6-13. DOI: https://doi.org/10.21055/0370-1069-2020-1-6-13 (in Russian)
10. Database EpiCov GISAID [Electronic resource]. URL: https://www.gisaid.org (date of access January 20, 2023). (in Russian)
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. Online portal «Medical Statistics» [Electronic resource]. URL: https:// medstatistic.ru/ (date of access March 01, 2023). (in Russian)
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; 19 (8): 4586. DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph 19084586
14. Karpova L.S., Stolyarov K.A., Popovtseva N.M., Stolyarova T.P., Danilenko D.M. Comparison of the first three waves of the COVID-19 pandemic in Russia in 202021. Epidemiologiya i vaktsinoprofilaktika [Epidemiology and Vaccine Prophylaxis]. 2022; 21 (2): 4-16. DOI: https://doi.org/10.31631/2073-3046-2022-21-2-4-16 (in Russian)
15. Akimkin V.G., Popova A.Yu., Ploskireva A.A., Ugleva S.V., et al. COVID-19: the evolution of the pandemic in Russia. Report I: Manifestations of the COVID-19 epidemic process. Zhurnal mikrobiologii, epidemiologii i immunobiologii [Journal of Microbiology, Epidemiology and Immunobiology]. 2022; 99 (3): 269-86. DOI: DOI: https:// doi.org/10.36233/0372-9311-276 (in Russian)
16. Akimkin V.G., Popova A.Yu., Khafizov K.F., Dubodelov D.V., et al. COVID-19: evolution of the pandemic in Russia. Report II: dynamics of the circulation of SARS-CoV-2 genetic variants. Zhurnal mikrobiologii, epidemiologii i immunobiologii [Journal of Microbiology, Epidemiology and Immunobiology]. 2022; 99 (4): 381-96. DOI: https://doi.org/10.36233/0372-9311-295 (in Russian)
17. Briko N.I., Korshunov V.A., Krasnova S.V., Protsenko D.N., et al. Clinical and epidemiological characteristics of hospitalized patients with COVID-19 during different pandemic periods in Moscow. Zhurnal mikrobiologii, epidemiologii i immunobiologii [Journal of Microbiology, Epidemiology and Immunobiology]. 2022; 99 (3): 287-99. DOI: https://doi.org/10.36233/0372-9311-272 (in Russian)
18. Gasanov G.A., Ugleva S.V., Dubodelov D.V., Svanadze N.Kh., Es'man A.S., Akimkin V.G. The epidemic process of the novel coronavirus infection in the Moscow Region. Epidemiologiya i infektsionnye bolezni. Aktual'nye voprosy [Epidemiology and Infectious Diseases. Actual Issues]. 2022; 12 (4): 19-25. DOI: https://doi. org/10.18565/epidem.2022.12.4.19-25 (in Russian)
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; 71 (4): 14652. DOI: https://doi.org/10.15585/mmwr.mm7104e4
20. Belyakov V.D. General patterns of functioning of parasitic systems (mechanisms of self-regulation). Parazitologiya [Parasitology]. 1986; 20 (4): 249-55. URL: https://www.zin.ru/journals/parazitologiya/content/1986/prz_1986_4_1_%1D 0%92eliakov.pdf (in Russian)
