���������������� ��������
Preventive medicine
������� ������
��� 614.446.1 https://doi.org/10.24412/2311-5068-2023-11-2-24
����������� ������� ����� �������������� �������� � ��������� ������������ ���� �� ������ ������������� �������������
����� ���������� ���������, �������� ���������� ���������
����� �� �������� ��� ��������� ������, ������������, ������, helendok@mail.ru, sovet12@list.ru
���������. �������� ����� �������������� �������� (���) COVID-19 ��������� ������������ ��� ���������� ������ ���������, ����� ������� ��������-������ �������� �������� �������� � ����������������� �������. ��-��� ������������ ������� �������� ��������� ������� � ������������� ����������� ���������� ��� COVID-19, ������������� �������� � ���������-������� � ����������� �� ������ ��������. � ������������, ����������� ����� ������������� � ���������� �������������, �����-�� ������� 204 �������� � �������� �� 20 �� 26 ��� (������� ������� 22,1 � 2,1 ����), 160 ������� (78,4 %) � 44 ����� (21,6 %). ������ ������ ������������� ���������� ��� ����� ������ ���������� ���������� ���������, ��� � �� ����������� � ���� �������: ����� ������������ ���-����� (134 ��������, 65,7 %) � ������� ����������� ����������� (70 �������, 34,3 %). � ������ ���������, ���������� ������������ ������-�������, ������� ���������� ��� ���� (55,7 % ������� 29,9 % ����� ����������� ��������). ����������� ���������� ��� ���������� �� ����������� � ����������� �� ������ �������� ����������, ����� ��-��� ������� ������� �������������� �������� � ������ ���������, ����-��� ����������� �����������. ����������� ��������� (59 �������, 74,7 %) �������� ���������� ������������� �������� � ���� �������� ����-�� (59,3 %), ��������� ������� ��� (49,2 %) � ���������� ���������� � ������� ����� (76,3 %), ��������� ����� (50,8 %), �������� ���� (42,4%) � �������������� (50,8 %), ���� � ������ (35,6 %), ������� ������������� (35,6 %) � �������� (11,9 %) ���/���, ������ �������� ����� 5 ���� (28,8 %), ���������� ����������� (27,1 %), ��������� ��-����������� �������� (22,0 %), �������� ������������� (13,6 %) � ��-�������� ����� (3,4 %). � ���������, ������� ����� ������ ������� ��������, ����������� ���� ��� ���������� ������������� �������� (79,5 % � ��������� � 70 % � ������ ����������� ��������), ��� �������-��������� ���������� (34,8 % � 24,2 % ��������������).
�������� �����: ����� �������������� �������� (���), COVID-19, ��������-������, ������������� ������, �������������.
��� �����������: ��������� �. �., ��������� �. �. ����������� ������� ����� ��������������� �������� � ��������� ������������ ���� �� ������ ������������� ������������� // �������� ����������� ������. 2023. ��� 11. � 2(35). �. 24�29. https://doi.org/10.24412/2311-5068-2023-11-2�
24.
Original article
FEATURES OF THE COURSE OF A NEW CORONAVIRUS INFECTION IN MEDICAL UNIVERSITY STUDENTS ACCORDING TO DATA OF A VOLUNTARY QUESTIONNAIRE
�lena �. Molchanova, Svetlana V. Reznikova
Amur State Medical Academy of the Ministry of Health of the Russian Federation, Blagoveshchensk, Russia; helendok@mail.ru, sovet12@list.ru
Abstract. The pandemic of the new coronavirus infection (NCI) COVID-19 has captured almost all age groups of the population, among which medical students were the most active and socialized group.
� ��������� �. �., ��������� �. �., 2023 The purpose of the research was to study the nature of the course and features of clinical manifestations of NCI COVID-19, post-Covid syndrome in medical students depending on the level of health. The study, conducted through a voluntary and anonymous survey, involved 204 students aged 20 to 26 years (average age 22.1 � 2.1 years), 160 girls (78.4 %) and 44 boys (21.6 %). The analysis of the survey data was carried out both among the total number of surveyed students and separately in two groups: among relatively healthy individuals (134 people, 65.7%) and respondents with chronic diseases (70 people, 34.3%). In the group of students suffering from chronic diseases, the percentage of those who became ill was higher (55.7% versus 29.9% among practically healthy ones). Clinical manifestations of NCI did not differ significantly depending on the level of health of the re-spondents, except for a higher frequency of asymptomatic course in the group of students with chronic diseases. The majority of students (59 people, 74.7%) noted manifestations of post-Covid syndrome in the form of memory loss (59.3%), night sleep disturbances (49.2%) and increased daytime sleepiness (76.3%). ), hair loss (50.8%), headache (42.4%) and dizziness (50.8%), muscle pain (35.6%), feeling of �coldness� (35.6%) and numbness (11.9%) of the arms/legs, loss of smell for more than 5 days (28.8%), increased sweating (27.1%), increased blood pressure (22.0%), episodes of disorientation (13, 6%) and perversion of taste (3.4%). Among students with a lower level of health, both manifestations of post-Covid syndrome (79.5% compared to 70% in the practically healthy group) and post-vaccination complications (34.8% and 24.2%, respectively) were more common.
Keywords: new coronavirus infection (NCI), COVID-19, medical students, post-Covid syndrome, questionnaire.
For citation: Molchanova EE, Reznikova SV. Osobennosti techeniya novoi koronavirusnoi infektsii u studentov meditsinskogo vuza po dannym dobrovol�nogo anketirovaniya [Features of the course of a new coronavirus infection in medical university students according to data of a voluntary questionnaire]. Amurskii meditsinskii zhurnal. � Amur Medical Journal. 2023;11;2:24-29. (in Russ.). https://doi.org/10.24412/2311�5068-2023-11-2-24.
��������
������� ����� �������������� ��������� (���) COVID-19, �������� ������� ���������� ����������� ��� ���������� ������ ���������, ������� �� ��������� ��������, ����� ������� ������� ����������, �������� ������������� ����������� ������������, � ��������� ��������, ������������ �����������, ��������� �������, ������ ��� �� ����������� [9], ��� � � ��������� [6], �������������, � ����� �����-������������� (���������) ����������� [9]. ��������� ������ �����������, ����������������� �������������� ��� ����� ������������, ��� � ����������� ���� [1]. �������� ������� ������� �������� ����� ������� ������, ���� � � ��� ��� �� ���������� �������������� ���������� [5]. ������ ������ ��������, ���������� �� ������� ������� ���, �� �������������� ��������� � ������ ������� ������ ����������� ��������� � ������� ������ ��� ������� ����� ����������, ����� ������� �������� ������������������ ���� ������������, ������, �������, ���������, ��������� ��������, ������������, ������ � ���, ��� ���� ���������� ��� ��������� ������ ��������������� ����� ������������� �������� [7]. ��������-������, ������� �������� �������� � ����������������� ������� ��������� [4], ���������� � ������ ������ ����� �� �������������� ���, ��������� ����������� �������� � �������� �������� ������������, � ��� ����� � � ��������� ����������, ����������� � ������������ ��������, ���������� � ������ �������� �� ����� ������������ �������.
����� �������, �������� ������������ ����������� ���������� ��� ������ ������ �����������, ��� � ���������� ����������� ���, ����� �� �������������� � ����������������� ���������� ���������� ����������, ������������ ������� ������� ��� �����������.
����� ������� ������������ ���� �������� �������� ������� � ����������� ������������ ���������� ��� COVID-19, �������������� �������� � ���������-������� � ����������� �� ������ �� ��������.
��������� � ������
� ������������, ����������� ����� ������������� � ���������� ��������������, ������� ������� 204 �������� �������� ��� � �������� �� 20 �� 26 ��� (������� �������� �������� 22,1 � 2,1 ����). ����������� ����������� �������� ���� � 160 ������� (78,4 %) � 44 ����� (21,6 %). ��������������� ������-��������, ���������� �������� � ������� ����������� �����������, �� ������������ ������������ ���������� ���, ������������� ��������, � ������� � ������� ���������� ����� ����������. ������� ������ ������������� ���������� ��� ����� ������ ���������� ���������� ����������, ��� � �� ����������� � ���� �������: ����� ������������ �������� (134 ���������, 65,7 %) � ������� ����������� ������������ (70 �������, 34,3 %). �������� ������� �� ���������� �������� �������� 173 �������� (84,8 %), ������ ��� � 31 ������� (15,2 %). 42 (20,6 %) ���������� ����������� � ���������� ������� (��������������� ���������� � �������� ����������� ���, � ������� ���������� � ����, ���������� ��������������, ���������� � ������� ������ � ��.). �������������� ��������� ������ �������������� �������� ��������������� ���������� � ����������� t-��������� ��������� ��� ������������� �������� � ����������� ������� Microsoft Office 2013 (Excel) � StatSoft STATISTICA 10.0.1011.0 Russian Portable.
���������� � ����������
����� �� ����� ��������� ��� ���������� 79 ������� (38,7 %). �� �� ����� 60 �������� ����������� � �������� ������ (34,7 %). ����� ���������, ���������� �������� ���, �������� 19 ������� (61,3 %), ��� ������� � ����� ������� ����� ������������ ��� ������ ������ ��������.
����������� ��������� ��������� ������������ � ������ �����. ���� � 10 ���������� ���� ��������������� ��������� (12,7 %,), 9 �� ��� ���� �����������������, ������ ���� � ������� ����� (���������� �� ���). ����� ��������� ���, ������������� � ���������-�������, ����������� ��������� (79,7 %), �������� �������� (60,8 %), ������ (55,7 %), ��������� �������� (51,9 %), ���� � �������� (45,6 %), ������������ ������� (20,3 %), ����� (13,9 %), ������������ ���� �������� �������� ���������� (6,3 %), ����� �������� (3,8 %) � �������� ���� (3,8 %). � 7,6 % (6 �������) ���������� �������� ��������� ������������. ����������� ���� ������ ������ ����������� � � ������������ ������ ��������������, ���������� � ������� �������� ����������������� ����������� ���������� ��� ��������, ������������ ����� � ��������, �������, ����� ������ � ��������� ������������ [2,4,8,10].
� ������ ����������� �������� ���������� (134 ��������) �������� 40 ������� (29,9 %). � 70 ���������-�������, ���������� � �������� ������������� ������� ������������ �����������, ����������� ��������� �� ������� ���������-��������� ������ (����������� ������� � 8 �������, ������������ ���������� � 3, �������������� �������� � 5), ������� ������� (��������� - 10, ������������ ����� -3) � � ������� ������� ������ ������ (����������� � 6 � �������������� - 7), ����������� ���� (����������� �������� � 2 ��������) � ������-�������������� �������� (������� � 2 ��������). � ���� ������ �������� 39 ������� (55,7 %), � 4 (10,3 %) ���� ��������������� ��������� � 6 (15,4 %) ���� �����������������. ��� ��������� ����������� ���������� ��� � ���� ������� ����������� �������� ��������� �� ����, �� ����������� ����� ������� ������� �������������� ������� � ������ ���������, ������� ����������� ������������ (����. 1).
������� 1
�������� �������� COVID-19 � ���������-�������
�������� ����������� �������� n = 40 ������� ����������� ����������� n = 39 �
n % n %
��������� 34 85 29 74,4 . 0,05
�������� �������� 23 57,5 25 64,1 . 0,05
������ 21 52,5 23 59,0 . 0,05
��������� �������� 20 50,0 21 53,8 . 0,05
���� � �������� 18 45,0 18 46,2 . 0,05
����������� ������� 10 25,0 6 15,4 . 0,05
���������� 3 7,5 2 5,1 . 0,05
����� �������� 2 5,0 1 2,6 . 0,05
����� 5 12,5 6 15,4 . 0,05
�������� ���� 2 5,0 1 2,6 . 0,05
��������� 6 15,0 4 10,3 . 0,05
������������� ������� 1 2,5 5 12,8 . 0,05
����� ������������� �����������, �������� �� �� ��� ��������� ��� ���������������� � ������ �����, ����������� ��������� (59 �������, 74,7 %) �������� ���������� ������������� �������� � ���� ���������, ������� �� ����� �� �����������, ��� ����������� ��������� ����������, ���������� � ������� ������������ �� ������� ��������� ������������� ����������������� ������������ ������������ (36.9 %) [3]. ��� ���� ����������� �������� ������� (59,3 %), ��������� ������� ��� (49,2 %) � ���������� ���������� � ������� ������ (76,3 %), ��������� ����� (50,8 %), ��������� ���� (42,4%) � �������������� (50,8 %), ���� � ������ (35,6 %), ������� �������������� (35,6 %) � �������� (11,9 %) ���/ ���, ������ �������� ����� 5 ���� (28,8 %), ���������� ���������� (27,1 %), ���������� ������������� �������� (22,0 %), �������� ������������� (13,6 %) � ���������� ����� (3,4 %) �� ������ ����� ��������� � ������������ ������������� ��������.
� ������ ���������, ������� ������������ �����������, ���������� �������������� �������� �������� � ������� ��������� � � 31 �������� (79,5 %), ����� ��� � ������ ����������� �������� � � 28 ������� (70 %). ����������� ���������, ��������� ����������, ����� ���� ����������� � ������� ������� ����������� �����������, �� ���� �� ��� ��������� ���������� �������� �������� (����. 2).
������� 2
�������� �������� ������������� �������� � ���������-�������
�������� ����������� �������� n = 28 ������� ����������� ����������� n = 31 �
n % n %
�������� ������ 16 57,1 19 61,3 . 0,05
��������� ������� ��� 11 39,3 18 58,1 . 0,05
������� ���������� 19 67,9 26 83,9 . 0,05
��������� �������� ����� 5 ���� 9 32,1 8 25,8 . 0,05
��������� ����� 11 39,3 19 61,3 . 0,05
�������� ���� 11 39,3 14 45,2 . 0,05
�������������� 12 42,9 18 58,1 . 0,05
���� � ������ 10 35,7 11 35,5 . 0,05
������� ������������� ���/��� 12 42,9 9 29,0 . 0,05
������� �������� ���/��� 2 7,1 5 16,1 . 0,05
���������� ���������� 7 25,0 9 29,0 . 0,05
��������� ������������� �������� 7 25,0 6 19,4 . 0,05
������� ������������� 3 10,7 5 16,1 . 0,05
���������� ����� 1 3,6 1 3,2 . 0,05
����������� ��������� ������ �����-������ ��������, ��� � ������ ���������,
����� (190 ���������, 93,1 %), �� ��� ����������� ��� 70 ������� (36,8 %). � ������������������ ��������� (14 �������, 6,9 %) ��������� ����� ������� ������� ����������� � 64,3 %. �� ������ �� ��������� ������������ ����� ���������� 53 �������� (27,9 %) �������� ������������� ������� � ������ ���������� � ���� ���������, ��������� � ���� � ������. ��� ���� � ������� ����������� �������� ��������� �� 124 �������� ���������� �������� 30 ������� (24,2 %), � � ������, ������� ����������� ����������� �� 66, ��������� ����������, �� ���������� ������� 23 �������� (34,8 %).
����������
����� �������, ��� ��������� ������������� ������� ����� �������������� ������������� ������������ �������������, ������� ���������� ��� ���� (55,7 % ������� 29,9 % ����� ����������� ��������), ����� ��� � ������� ���������� ��������� ����������� ���� ����� ���������, ����������� ������� ��� (61,3 %) �� ��������� � ����������� ������������ � �������� ������ (34,7 %). ����������� ���������� ��� �� ������ ������������� �� ��������� ����������� �������� � ����������� �� ������ �������� ����������, ����� ����� ������� ������� �������������� ������� � ������ ���������, ������� ����������� �����������. ��������� �������� �������������� �������� � ���������������� ���������� ����� ����������� ���� � ����������, ������� ����� ������ ������� ��������.
������ ����������
1.
����� �. �. �������� �. �. ����������� ��������� ������������ �������� ��������� � ������� �������� COVID-19 // ������� ������. 2021. � 5 (347). �. 116�118. URL: https://moluch.ru/archive/347/78035/
2.
��������� �. �., ������� �. �. ��������� ��������� � ��������������� �������������� ��������� // ������� ������. 2022. � 25 (420). �. 216�218. URL: https://moluch.ru/archive/420/93517/
3.
�������� �. �., �������� �. �., ������ �. �. ������������������ � ������� �������������� ��������� ����� ��������� ������������ ���� (������ ������) // ������� ���� ��� ������. 2022. � 4 (85). �. 29�31.
4.
�������� �. �., �������� �. �., ������ �. �., ������ �. �. ����������� ������� �������� COVID-19 � ������� ����� �� ������� ��������� ������������ ������������ // ������� ����. 2022. � 11 (25). �.16�20. https://doi.org/ 10.51793/OS.2022.25.11.003
5.
Abbasi J. Younger Adults Caught in COVID-19 Crosshairs as Demographics Shift // JAMA. 2020. Vol. 324 (21). �. 2141-2143. https://doi.org/ 10.1001/jama.2020.21913.
6.
Bhasin A., Nam H., Yeh C., Lee J., Liebovitz D., Achenbach C. Is BMI Higher in Younger Patients with COVID-19? Association Between BMI and COVID-19 Hospitalization by Age // Obesity. 2020. Vol. 28. �. 1811-1814. https://doi.org/10.1002/oby.22947.
7.
Carod-Artal F. J. Post-COVID-19 syndrome: epidemiology, diagnostic, criteria and the pathogenic mechanisms involved // Rev Neurol. 2021. Vol. 72. �. 384-96. https://doi.org/ 10.33588/rn.7211.2021230.
8.
Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, Zhang L, Fan G, Xu J, Gu X, Cheng Z., Yu T, Xia J, Wei Y, Wu W, Xie X, Yin W, Li H, Liu M, Xiao Y, Gao H, Guo L, Xie J, Wang G, Jiang R, Gao Z, Jin Q, Wang J, Cao B. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China // Lancet. 2020. Vol. 395(10223).
P. 497�506. https://doi.org/ 10.1016/S0140- 6736(20)30183-5.
9.
Kompaniyets L., Pennington A.F., Goodman A.B., Rosenblum H.G., Belay B., Ko J.Y., Chevinsky J.R, Schieber L.Z, Summers A.D, Lavery A.M, Preston L.E, Danielson M.L, Cui Z, Namulanda G, Yusuf H, Mac Kenzie W.R, Wong K.K, Baggs J, Boehmer T.K, Gundlapalli A.V. Underlying Medical Conditions and Severe Illness Among 540,667 Adults Hospitalized With COVID-19, March 2020�March 2021 // Prev Chronic Dis. 2021. Vol. 18 https://doi.org/ 10.5888/pcd18.210123. PMID: 34197283; PMCID: PMC8269743..
10.
Yan C.H, Faraji F., Prajapati D.P., Boone C.E, DeConde A.S. Association of chemosensory dysfunction and Covid-19 in patients presenting with influenza-like symptoms. Int Forum Allergy Rhinol. 2020. Vol. 10(7)/
P. 806-813. https://doi.org/ 10.1002/alr.22579. Epub 2020 Jun 1. PMID: 32279441; PMCID: PMC7262089.
References
1.
Akaev DI, Matyukhina MI. Osobennosti izmeneniya psikhicheskogo zdorov�ya studentov v period pandemii COVID-19 [Features of changes in the mental health of students during the COVID-19 pandemic]. Molodoi uchenyi. 2021;5(347);116�118. URL: https://moluch.ru/archive/347/78035/
2.
Kuznetsova NA, Lapteva EV. Otnoshenie studentov k rasprostraneniyu koronavirusnoi infektsii [The attitude of students to the spread of coronavirus infection]. Molodoi uchenyi. 2022;25(420);216�218. URL: https://moluch.ru/archive/420/93517/
3.
Sagitova GR, Antonova AA, Sereda VM. Rasprostranennost� i techenie koronavirusnoi infektsii sredi studentov meditsinskogo vuza (dannye oprosa) [Prevalence and course of coronavirus infection COVID-19 among medical students (survey data)]. Glavnyi vrach yuga Rossii. 2022;4(85):29�31
4.
Sergeeva VA, Lipatova TE, Sycheva LA, Panina AA. Osobennosti techeniya infektsii COVID-19 u molodykh lyudei na primere studentov meditsinskogo universiteta [Clinical features of COVID-19 infection among young adults on the example of medical students]. Lechashchii Vrach. � The Attending Physician. 2022. � 11 (25). S.16�20. https://doi.org/ 10.51793/OS.2022.25.11.003
5.
Abbasi J. Younger Adults Caught in COVID-19 Crosshairs as Demographics Shift. JAMA. 2020;324 (21):2141-2143. https://doi.org/ 10.1001/jama.2020.21913.
6.
Bhasin A., Nam H., Yeh C., Lee J., Liebovitz D., Achenbach C. Is BMI Higher in Younger Patients with COVID-19? Association Between BMI and COVID-19 Hospitalization by Age. Obesity. 2020;28:1811�1814. https://doi.org/10.1002/oby.22947.
7.
Carod-Artal F. J. Post-COVID-19 syndrome: epidemiology, diagnostic, criteria and the pathogenic mechanisms involved. Rev Neurol. 2021;72:384-96. https://doi.org/ 10.33588/rn.7211.2021230.
8.
Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, Zhang L, Fan G, Xu J, Gu X, Cheng Z., Yu T, Xia J, Wei Y, Wu W, Xie X, Yin W, Li H, Liu M, Xiao Y, Gao H, Guo L, Xie J, Wang G, Jiang R, Gao Z, Jin Q, Wang J, Cao B. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020;395(10223):497�
506. https://doi.org/ 10.1016/S0140- 6736(20)30183-5.
9.
Kompaniyets L, Pennington AF, Goodman AB, Rosenblum HG, Belay B, Ko JY, at al. Underlying Medical Conditions and Severe Illness Among 540,667 Adults Hospitalized With COVID-19, March 2020�March 2021. Prev Chronic Dis. 2021. Vol. 18. https://doi.org/ 10.5888/pcd18.210123. PMID: 34197283; PMCID: PMC8269743..
10.
Yan CH, Faraji F, Prajapati DP, Boone CE, DeConde AS. Association of chemosensory dysfunction and Covid-19 in patients presenting with influenza-like symptoms. Int Forum Allergy Rhinol. 2020;10(7); 806-813. https://doi.org/ 10.1002/alr.22579. Epub 2020 Jun 1. PMID: 32279441; PMCID: PMC7262089.
���������� ��� �����:
��������� ����� ���������� � ��������� ������� ���������� �������� � ������ �������� ������������ ����� �� �������� ��� �������� ������, �-� ���. ����, ������ �����, ������������� �� ���������: �-mail: helendok@mail.ru +7-924-347-00-55
��������� �������� ���������� � ������ ������� ���������� �������� � ������ �������� ������������ ����� �� �������� ��� �������� ������, ����. ���. ����, ������ �-mail: sovet12@list.ru +7-914-047-09-90
������ ��������� � �������� 01.10.2023; ������� ����� �������������� 01.11.2023; ������� � ������ 24.11.2023. The article was submitted 01.10.2023; approved after reviewing 01.11.2023; accepted for publication 24.11.2023.