ВЗАИМОСВЯЗЬ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ COVID-19 И НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ
Введение: Ученые многих стран занимаются изучением новой коронавирусной инфекции, клинические протокола диагностики и лечения продолжают постоянно обновляться. До настоящего времени все имеющиеся данные по коронавирусной инфекции являются ограниченными и требуют дальнейшего изучения. Немало научных работ посвящено влиянию неблагоприятных метеорологических условий на заболеваемость COVID-19. Поэтому, изучение взаимосвязи метеорологических условий и COVID-19 должно продолжиться, прежде всего, для разработки профилактических мероприятий. Цель исследования: Изучить влияние неблагоприятных метеорологических условий на заболеваемость COVID-19. Методы: Проведено ретроспективное исследование, включающее анализ заболеваемости COVID-19 по Восточно-Казахстанской области за период с 01.04.2020 года по 28.02.2021 года, а также заболеваемости COVID-19 по Восточно-Казахстанской области, в сопоставлении с данными по датам с неблагоприятными метеорологическими условиями в городе Усть-Каменогорск. Результаты обработаны методами описательной статистики. Результаты: Нами изучена заболеваемость COVID-19 по Восточно-Казахстанской области за период с апреля 2020 года по февраль 2021 года, в том числе в дни с неблагоприятными метеорологическими условиями. Всего проанализировано 14756 случаев КВИ, из них в 9146 случаев КВИ вирус идентифицирован и в 5610 случаях КВИ вирус не идентифицирован. По месту проживания среди пациентов с КВИ большую часть составили городские жители (70,2%), что вероятнее всего указывает на прямое влияние НМУ на заболеваемость КВИ, так как именно в городе Усть-Каменогорск сосредоточены крупные заводы и комбинаты. Заболеваемость вирус идентифицированной КВИ в неблагоприятные по метеоусловиям дни была ниже, чем в благоприятные дни, однако прослеживается корреляция в соотношении от 1:1,4 до 1:2,16. Заболеваемость вирус не идентифицированной КВИ в неблагоприятные по метеоусловиям дни была ниже, чем в благоприятные дни, однако прослеживается корреляция в соотношении от 1:1,2 до 1:1,56. Выводы: Таким образом, анализ заболеваемости КВИ с ноября 2020 года по январь 2021 года показал, что вирус идентифицированные КВИ были зарегистрированы в 1,5-2 раза больше, чем вирус не идентифицированные. Преобладание по месту проживания среди пациентов с КВИ городских жителей (70,2%) указывает на прямое влияние НМУ на заболеваемость КВИ, так как именно в городе Усть-Каменогорск сосредоточены крупные заводы и комбинаты. Выявление корреляционной взаимосвязи заболеваемости КВИ и влияния неблагоприятных метеорологических условий не исключает возможности использования данных для моделирования профилактических мероприятий при коронавирусной инфекции.
Жанна А. Мусабекова1, Айжан К. Мукажанова1, Сажида С. Ахметова1, Ерзат Н. Аймухамбетов1, Айнур Ж. Жаксылыкова1, Райда Н. Ибрагимова1, Асель Ж. Кабдрахманова1, Меруерт К. Жунусова1 1 НАО «Медицинский университет Семей», г. Усть-Каменогорск, Республика Казахстан
1. Щелканов М.Ю., Попова А.Ю., Дедков В.Г., и др. История изучения и современная классификация коронавирусов (Nidovirales: Coronaviridae)//Инфекция и иммунитет. 2020. Т. 10. №2. С. 221-246. 2. Amir T., Khojaste R.J., Seyed M.G., et al. Age-Specific Differences in the Severity of COVID-19 Between Children and Adults: Reality and Reasons // Adv Exp Med Biol. 2021;1327:63-78. doi: 10.1007/978-3-030-71697-4_5. PMID: 34279829. 3. Aurelio T., Tomàs M. et al. Meteorological factors and incidence of COVID-19 during the first wave of the pandemic in Catalonia (Spain): A multi-county study // One Health. 2021 Jun;12:100239. doi: 10.1016/j.onehlt.2021. 100239. PMCID: PMC8007195 PMID: 33816746. 4. Cui G., Yacong B., Changqing L., et al. Meteorological factors and COVID-19 incidence in 190 countries: An observational study // Sci Total Environ. 2021 Feb 25;757:143783. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.143783. PMID: 33257056. PMCID: PMC7682932. 5. Gagan D.S., Sanchita B., Anshita Y., et al. Meteorological factors, COVID-19 cases, and deaths in top 10 most affected countries: an econometric investigation.//PMID: 33547610 PMCID: PMC7864620 DOI: 10.1007 / s11356-021-12668-5. 6. Hannah M., Wenbiao H. Weather Variability and COVID-19 Transmission: A Review of Recent Research // Int. J. Environ. Res. Public Health 2021. 18(2). 396; doi.org/10.3390/ijerph18020396. PMID: 33419216. 7. Jiangtao L., Ji Zh., Jinxi Y., et al. Impact of meteorological factors on the COVID-19 transmission: A multi-city study in China // Sci Total Environ. 2020 15 Jul; 726: 138513. DOI: 10.1016 / j.scitotenv.2020.138513. Epub 2020 9 апр. PMID: 32304942. 8. Jie Y., Yu W., Wenzhan J., et al. Non-linear correlation between daily new cases of COVID-19 and meteorological factors in 127 countries // Environ Res. 2021 Feb;193:110521. doi: 10.1016/j.envres.2020.110521. PMID: 33279492 PMCID: PMC7713195. 9. Johan C., Julie C., Elisa D., et al. COVID-19 patients age, comorbidity profiles and clinical presentation related to the SARS-CoV-2 UK-variant spread in the Southeast of France // Sci Rep. 2021 Sep 16;11(1):18456. doi: 10.1038/s41598-021-95067-7. PMID: 34531412 PMCID: PMC8446095. 10. Ka Ch.Ch., Jinjun R., Steven Y.F., et al. Limited role for meteorological factors on the variability in COVID-19 incidence: A retrospective study of 102 Chinese cities // PLoS Negl Trop Dis. 2021 Feb 24;15(2):e0009056. doi: 10.1371/journal.pntd.0009056. eCollection 2021 Feb. PMID: 33626051 PMCID: PMC7904227. 11. Maja Popovic , Chiara Moccia , Elena Isaevskaya., et al. COVID-19-like symptoms and their association with the SARS-CoV-2 epidemic in children and adults in the Italian age group // Epidemiol Prev. 2021. 45(6). 486-495. doi.org/10.19191/EP21.6.093. PMID: 34545726. 12. Nidi Ch., Shringika S., Utkarsh J. Optimizing testing regimens for detecting COVID-19 in children and the elderly // Rev Mol Diagn. 2021 October; 21 (10): 999-1016. doi: 10.1080/14737159.2021.1962708. PMID: 34324823 PMCID: PMC8425447. 13. Rachael P., Minah P., Alex R.C., Vernon J.L. Age-related risk of household transmission of COVID-19 in Singapore // Influenza Other Respir Viruses. 2021 Mar;15(2):206-208. doi: 10.1111/irv.12809. PMID: 32990399 PMCID: PMC7646651. 14. Samuel A.S. Impact of meteorological factors on COVID-19 pandemic: Evidence from top 20 countries with confirmed cases // doi: 10.1016/j.envres.2020.110101. PMID: 32835681 PMCID: PMC7442571. 15. Shamez N.L., Zahin A.Ch., Hannah G.D., et al. COVID-19 in children: analysis of the first pandemic peak in England // Arch Dis Child. 2020 Dec; 105(12):1180-1185. doi: 10.1136/archdischild-2020-320042. PMID: 32796006 PMCID: PMC7431771. 16. Yang X.D., Li H.L., Cao Y.E. Influence of Meteorological Factors on the COVID-19 Transmission with Season and Geographic Location // Int J Environ Res Public Health. 2021 Jan 9;18(2):484. doi: 10.3390/ijerph18020484. PMID: 33435301. References: [1] 1. Shchelkanov M.Yu., Popova A.Yu., Dedkov V.G., i dr. Istoriya izucheniya i sovremennaya klassifikatsiya koronavirusov (Nidovirales: Coronaviridae) [History of study and modern classification of coronaviruses (Nidovirales: Coronaviridae)]. Infektsiya i immunitet. [Infection and immunity]. 2020. Т. 10. №2. P. 221-246. [in Russian]
Количество просмотров: 40

Ключевые слова:

Библиографическая ссылка

Мусабекова Ж.А., Мукажанова А.К., Ахметова С.С., Аймухамбетов Е.Н., Жаксылыкова А.Ж., Ибрагимова Р.Н., Кабдрахманова А.Ж., Жунусова М.К. Взаимосвязь заболеваемости COVID-19 и неблагоприятных метеорологических условий // Наука и Здравоохранение. 2022. 5(Т.24). С. 20-27. doi 10.34689/SH.2022.24.5.003

Авторизируйтесь для отправки комментариев