Эпидемический потенциал COVID-19 в Омской области и оценка возможного влияния противоэпидемических мероприятий

Цель. Изучить распространение COVID-19 среди населения Омской области на протяжении первых 115 дней эпидемического неблагополучия на фоне противоэпидемических мероприятий.
Материалы и методы. Выполнено описательное эпидемиологическое исследование на основе данных ФБУЗ «Центр гигиены и эпидемиологии в Омской области» по официальному учёту и эпидемиологическому расследованию выявленных случаев COVID-19 на территории Омской области за период с 27 марта по 19 июля 2020 года. Для оценки потенциала COVID-19 к распространению рассчитаны экспоненциальный темп прироста (r), базовый показатель репродукции (R0), эффективный показатель репродукции (Rt), ожидаемый естественный размах эпидемии и порог коллективного иммунитета. Обработка данных выполнена с использованием MS Excel 2010. Построение картограммы проводилось в приложении QGIS 3.12-Bukuresti в системе координат EPSG: 3576.
Результаты. За период с 27 марта по 19 июля 2020 года на территории Омской области было зарегистрировано 5503 случаев COVID-19, показатель заболеваемости составил 285,60/0000 (95% ДИ 278,1÷293,2), летальность по завершенным случаям – 1,5%, по выявленным случаям – 0,9%. Наиболее активное распространение COVID-19 отмечено в г. Омске и 5 из 32 районов области (Калачинском, Нововаршавском, Русско-Полянском, Москаленском, Азовском немецком национальном). Наименее вовлечены в эпидемический процесс возрастные группы от 0 до 19 лет и 20-29 лет. Наиболее уязвимы мужчины 55-69 лет и женщины 50-64 лет. В структуре клинических форм COVID-19 на протяжении периода наблюдения отмечено уменьшение доли выявляемых бессимптомных форм и увеличение доли пневмоний. Установлено многократное увеличение числа внебольничных пневмоний в июне и июле 2020 г. по сравнению со среднемноголетними значениями 2017–2019 гг. На фоне проводимых противоэпидемических мероприятий экспоненциальный темп прироста кумулятивного количества случаев COVID-19 составлял 6,6% в сутки, R0 - 1,4-1,5, Rt - 1,18, порог коллективного иммунитета – 28,6%. Ожидаемый размах эпидемии при условии продолжения действия ограничительных мер может достигнуть 58,0% переболевшего населения.
Заключение. Потенциал COVID-19 к распространению среди населения Омской области подавлен недостаточно. Уменьшение количества выявляемых вирусоносителей, 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 риски усиления распространения COVID-19 в Омской области.

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-sopening-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.