В результате анализа структуры заболевших COVID-19 по полу и возрасту установлено, что за анализируемый период на долю мужчин пришлось 44,1% (2463/5584) случаев, по которым имелась соответствующая информация. Медианный возраст заразившихся COVID-19 мужчин составил 45 (32; 60) лет, женщин - 52 (39; 64) лет соответственно. Распределение больных COVID-19 по возрасту и полу за анализируемый период несколько отличалось от половозрастной структуры населения Омской области (рисунок 4).
Рисунок 4 Распределение случаев COVID-19 по полу и возрасту в период 27.03.20-19.07.20 гг. в сравнении с половозрастной структурой населения Омской области(в %)
Figure 4. Age and sex distribution of COVID-19 cases in comparison to age and sex distribution of the population in the Omsk Region during 27.03.2019.07.20 (%)
Так, удельный вес лиц молодого возраста (до 19 лет включительно) в структуре случаев COVID-19 составлял 5,0% и 4,8% против 25,9% и 24,7% для мужчин и женщин соответственно в структуре всего населения, что свидетельствует об относительно малой вовлеченности указанных возрастных групп в эпидемический процесс COVID-19 на территории Омской области. Возможным объяснением является своевременное закрытие детских дошкольных учреждений и перевод образовательных учреждений на удалённый режим работы, что привело к разобщению коллективов несовершеннолетних жителей Омской области и затруднило их заражение. С этим согласуется и несколько меньший удельный вес возрастных групп 20-29 лет в структуре случаев COVID-19, составивший 10,9% и 9,4% против 12,4% и 11,9% соответственно, что может быть также связано с переводом колледжей и ВУЗов на удалённый режим работы.
Доля возрастных групп 55-69 лет у мужчин и 50-64 лет у женщин в структуре случаев COVID-19 особенно значима: она составляла 28,9% и 39,1% против 19,8% и 25,7% соответственно в структуре всего населения области.
Структура клинических форм COVID-19 на протяжении анализируемого периода наблюдения претерпевала ряд изменений (рисунок 5).
Рисунок 5 Структура клинических проявлений COVID-19 на момент выявления случаев (в %)
Figure 5 Clinical structure of COVID-19 cases (%)
В течение первых недель эпидемии, когда число вновь выявленных случаев было менее или равно 10-20 за неделю, преобладали бессимптомные формыили заболевания с клиникой ОРВИ. По мере увеличения количества новых случаев COVШ-19 доля «ковидных» ОРВИ снижалась, и в мае-июле, как правило, не превышала 10% среди всех выявленных за неделю. Удельный вес бессимптомных форм, составляя в период с 27 апреля по 24 мая 60-70%, затем опустился ниже 50%, достигая в отдельные недели 30%. Параллельно отмечался рост доли «ковидных» пневмоний, которая в середине июня (с 15 по 21 июня) составила 61,5%.
Рисунок 6 Внутригодовая динамика регистрации случаев внебольничных пневмоний в 2020 г. сравнении со среднемноголетними показателями за 2017-2019 гг. в Омской области (абс. по неделям)
Figure 6 Seasonality of pneumonia cases in Omsk region in 2020 by week compared to the average values in 2017-2019 (absolute numbers)
На рисунке 6 представлена сглаженная кривая среднемноголетней внутригодовой динамики эпидемического процесса внебольничных пневмоний в Омской области в 2017-2019 гг. (черная линия) в сопоставлении с оперативными данными за 2020 г. Заметное расхождение многолетней тенденции с данными 2020 года начинается с первых чисел мая. Вместо ожидаемого снижения наблюдается быстрый рост среднего количества экстренных извещений, поданных за неделю, по которым окончательным диагнозом указана «внебольничная пневмония». К концу анализируемого периода превышение среднемноголетних показателей достигло 9 раз, что не удается объяснить регистрируемыми случаями пневмоний, верифицированных как COVID-19. Это свидетельствует о неполном выявлении COVID-19-пневмоний.
Для оценки динамики распространения COVID-19 в Омской области в сравнении с г. Москва и Московской областью был построен график кумулятивного числа случаев По данным ресурса «стопкоронавирус.рф».. Данные по регионам были совмещены во времени по дате регистрации в регионе первых 100 случаев. Для обеспечения наглядности на графике представлены опорные линии, отмечающие удвоение числа случаев каждые пять, семь и десять дней (рисунок 7).
Рисунок 7 Динамика роста кумулятивного количества заболевших COVID-19, совмещение на дате регистрации 100 случаев (абс., логарифмическая шкала)
Figure 7 Cumulative count of COVID-19 cases, curves combined at 100 cases (absolute numbers, log scale).
Чем сильнее на графике кривая «изгибается» к горизонту, тем медленнее развивается эпидемический процесс: выраженный изгиб заметен на кривых столичного региона, в то время как кривая Омской области имеет слабо выраженный изгиб, что отражает значительно меньшую скорость снижения трансмиссии COVID-19. Вместе с тем увеличение времени удвоения количества случаев с 7 до 10 дней в Омской области отмечено после 26 дня от точки отсчета, а в Москве - намного позже (78 день после регистрации первых 100 случаев). Среди возможных объяснений причин выявленных различий в характере логарифмических кривых - более раннее относительно начала распространения COVID-19 введение ограничительных мероприятий, но их менее жесткий характер в Омской области по сравнению с г. Москва.
Величины базового показателя репродукции, вычисленные на основе экспоненциального темпа прироста кумулятивного числа случаев COVID-19 в течение раннего периода распространения инфекции в Омской области, составили 1,5 и 1,4 при дельта- и экспоненциально распределённом серийном интервале соответственно. Обе эти оценки свидетельствуют о наличии потенциала COVID-19 к распространению на территории Омской области. Ожидаемый размах эпидемии в случае продолжения действия ограничительных мер может быть в пределах от 50,8% до 58,0% заражённого населения, а порог коллективного иммунитета - от 28,6% до 33,3% соответственно. В условиях изменяющейся интенсивности противоэпидемических мероприятий реальный размах эпидемии может быть иным: так, по оценкам ВОЗ [10] базовый показатель репродукции COVID-19 значительно выше 2,0-2,5. Таким образом, при отсутствии проводимых в Омской области противоэпидемических мероприятий ожидаемый естественный размах эпидемии мог бы составить от 79,7% до 89,3% заражённого населения, а порог коллективного иммунитета - от 50,0% до 60,0% соответственно.
Средняя оценка Rt на протяжении периода наблюдения составила 1,18, варьируя от 0,75 до 1,99 (рисунок 8), что в целом наглядно демонстрирует существенно, но недостаточно подавляемый системой эпидемиологического надзора потенциал COVID-19 к распространению среди населения Омской области.
Рисунок 8 Оперативная оценка эффективного показателя репродукции COVID-19 в Омской области в период с 05.04.20 по 19.07.20 гг.
Figure 8 Time-varying reproduction number of COVID-19 in the Omsk Region during 27.03.20-19.07.20
Заключение
На фоне проводимых противоэпидемических мероприятий в период с 27 марта по 19 июля 2020 г. экспоненциальный темп прироста кумулятивного количества случаев COVID-19 составлял 6,6% в сутки, базовый показатель репродукции (Д0) 1,4-1,5, эффективный показатель репродукции () - 1,18, порог коллективного
иммунитета - 28,6%. Ожидаемый размах эпидемии в случае продолжения сдерживания эпидемического процесса может достигнуть 58,0% переболевшего населения.
Потенциал COVID-19 к распространению среди населения Омской области подавлен недостаточно. Уменьшение количества выявляемых вирусоносителей и неполное выявление COVID-19 среди заболевших внебольничными пневмониями создают дополнительные риски для скрытого распространения инфекции и осложнения эпидемической ситуации. Сохранение ограничительных мероприятий и превышение порога коллективного иммунитета (28,6% населения) позволит значительно снизить риск усиления распространения COVID-19 в Омской области.
Литература / References
1. WHO. WHO Director-General's opening remarks at the media briefing on COVID-19 - 11 March 2020. Available at: https:// www.who.int/dg/speeches/detail/who-director-general-s- opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19---11- march-2020. Accessed: 29.07.2020.
2. WHO. Coronavirus disease (COVID-19). Situation Report - 182. Available at: https://www.who.int/docs/default-source/ coronaviruse/situation-reports/20200720-covid-19-sitrep-182. pdf?sfvrsn=60aabc5c_2. Accessed: 29.07.2020.
3. Wallinga J, Lipsitch M. How generation intervals shape the relationship between growth rates and reproductive numbers. Proc Biol Sci. 2007;274(1609):599-604. https://doi. org/10.1098/rspb.2006.3754
4. Nishiura H, Linton NM, Akhmetzhanov AR. Serial interval of novel coronavirus (COVID-19) infections. Int J Infect Dis. 2020;93:284-286. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.02.060
5. Park M, Cook AR, Lim JT, Sun Y, Dickens BL. A Systematic Review of COVID-19 Epidemiology Based on Current Evidence. J. Clin. Med. 2020;9(4):967. https://doi.org/10.3390/jcm9040967
6. Miller JC. A note on the derivation of epidemic final sizes. Bull Math Biol. 2012;74(9):2125-2141. https://doi.org/10.1007/ s11538-012-9749-6
7. Rodpothong P, Auewarakul P. Viral evolution and transmission effectiveness. World J Virol. 2012;1(5):131-134. https://doi. org/10.5501/wjv.v1.i5.131
8. Cori A, Ferguson NM, Fraser C, Cauchemez S. A new framework and software to estimate time-varying reproduction numbers during epidemics. Am J Epidemiol. 2013;178(9):1505- 1512. https://doi.org/10.1093/aje/kwt133
9. Stolwijk AM, Straatman H, Zielhuis GA. Studying seasonality by using sine and cosine functions in regression analysis. J Epidemiol Community Health. 1999;53(4):235-238. https:// doi.org/10.1136/jech.53.4.235
10. WHO. Coronavirus disease (COVID-19). Situation Report - 46. Available at: https://www.who.int/docs/default-source/ coronaviruse/situation-reports/20200327-sitrep-67-covid-19. pdf?sfvrsn=b65f68eb_4. Accessed: 29.07.20.