Цель. Анализ доли лиц, перенесших COVID-19 (COronaVIrus Disease 2019), и случаев госпитализации российского населения за период 2020-2022гг в зависимости от социально-демографических показателей.Материал и методы. Работа выполнена на случайных выборках населения 35-74 лет 15 регионов-участников многоцентрового эпидемиологического исследования ЭССЕ-РФ3 (Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний в регионах Российской Федерации. Третье обследование). Обследование проводилось с февраля 2020г до марта-апреля 2022г (n=28718 человек, 47% мужчин).Результаты. По данным опроса участников выборки доля респондентов, перенесших COVID-19 к весне 2022г, среди всех обследованных составила 26,0%, среди 45-54-летних респондентов этот показатель был максимальным (28,0%), среди 65-74-летних – минимальным (22,3%). Чаще болели женщины (27,9 vs 23,9% мужчин, p<0,001), лица с высшим образованием (ВО) (30 vs 22,6% лиц без ВАО, p<0,001), лица с высоким материальным достатком (30,0 vs 24,3% малообеспеченных, p=0,002), семейные (26,6 vs 24,8% одиноких, p<0,001), работающие (28,4 vs 21,7% неработающих, p<0,001) и горожане (26,5 vs 24,5% жителей села, p=0,003). Но болеющие реже (мужчины, лица без ВО, малообеспеченные, одинокие, неработающие или жители села) переносили данную инфекцию тяжелее. Чаще госпитализировались мужчины (26,0 vs 20,9% женщин, p<0,001), больные без ВО (27,1 vs 19,6% имеющих ВО, p<0,001), неработающие (34,3 vs 18,4% работающих, p<0,001) и сельские жители (27,2 vs 22,0% горожан, p<0,001). Частота госпитализаций не была ассоциирована с уровнем материального благополучия и семейного положения. Однако лица с низким достатком и одинокие чаще нуждались в искусственной вентиляции легких.Заключение. Результаты, полученные в эпидемиологическом исследовании ЭССЕ-РФ3 опросным методом, отражают популяционные данные: долю перенесших COVID-19, частоту госпитализаций и развития крайне тяжелой острой респираторной недостаточности, требующей искусственной вентиляции легких, среди россиян за период 2020-2022гг. Они могут дополнить сведения о заболеваемости населения, демонстрируемые государственной статистикой. Подтверждено, что особого внимания со стороны системы здравоохранения, как на этапе лечения COVID-19, так и его профилактики, требуют лица мужского пола, лица в возрасте ≥65 лет, малообеспеченные, одинокие (вдовцы, разведенные, холостые), неработающие (пенсионеры, инвалиды, безработные), сельские жители и лица без ВО.
1. Karpova LS, Stolyarov KA, Popovtseva NM, et al. Comparison of the first three waves of the COVID-19 pandemic in Russia (2020-2021). Epidemiology and Vaccine Prevention. 2022;21(2):4-16. (In Russ.) Карпова Л.С., Столяров К.А., Поповцева Н.М. и др. Сравнение первых трех волн пандемии COVID-19 в России (2020-2021гг.). Эпидемиология и Вакцинопрофилактика. 2022;21(2):4-16. doi:10.31631/2073-3046-2022-21-2-4-16.
2. Soeorg H, Jõgi P, Naaber P, et al. Seroprevalence and levels of IgG antibodies after COVID-19 infection or vaccination. Infect Dis. 2022;54:1;63-71. doi:10.1080/23744235.2021.1974540.
3. Perkhov VI, Korkhmazov VT, Hodakova OB. Influence of the pandemic of COVID-19 on indicators of incidence of the population. Current problems of health care and medical statistics. 2022;4:588-609. (In Russ.) Перхов В. И., Корхмазов В. Т., Ходакова О. В. Влияние пандемии COVID-19 на показатели заболеваемости населения. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2022;4:588-609. doi:10.24412/2312-2935-2022-4-588-609.
4. López-Gay A, Spijker J, Cole HVS, et al. Sociodemographic determinants of intraurban variations in COVID-19 incidence: the case of Barcelona. J Epidemiol Community Health. 2022;76(1):1-7. doi:10.1136/jech-2020-216325.
5. Vasenev SL. The influence of socio-economic factors on the spread of the COVID pandemic in the regions of the Russian Federation. Fundamental Research. 2021;4:17-23. (In Russ.) Васенев С.Л. Влияние социально-экономических факторов на распространение пандемии COVID в регионах РФ. Фундаментальные исследования. 2021;4:17-23. doi: 10.17513/fr.42994.
6. Kong JD, Tekwa EW, Gignoux-Wolfsohn SA. Social, economic, and environmental factors influencing the basic reproduction number of COVID-19 across countries. PLoS One. 2021;16(6):e0252373. doi:10.1371/journal.pone.0252373.
7. Hradsky O, Komarek A. Demographic and public health characteristics explain large part of variability in COVID-19 mortality across countries. Eur J Public Health. 2021;31(1):12-6. doi:10.1093/eurpub/ckaa226.
8. Tikunov VS, Belozerov VS, Shchitova NA, et al. Spatial analysis of the spread of COVID-19 and its demographic consequences in the regions of southern European Russia. Population and economy. 2022;6(4):189-208. (In Russ.) Тикунов В.С., Белозеров В.С., Щитова Н.А. и др. Пространственный анализ распространения COVID-19 и его демографических последствий в регионах юга европейской России. Население и экономика. 2022;6(4):189-208. doi:10.3897/popecon.6.e97380.
9. Birenbaum-Carmeli D, Chassida J. Health and socio-demographic implications of the Covid-19 second pandemic wave in Israel, compared with the first wave. Int J Equity Health. 2021;20:154. doi:10.1186/s12939-021-01445-y.
10. Levin AT, Owusu-Boaitey N, Pugh S, et al. Assessing the burden of COVID-19 in developing countries: systematic review, meta-analysis and public policy implications. BMJ Global Health. 2022;7:e008477. doi:10.1136/bmjgh-2022-008477.
11. Goutte S, Péran T, Porcher T. The role of economic structural factors in determining pandemic mortality rates: Evidence from the COVID-19 outbreak in France. Res Int Bus Finance. 2020;54:101281. doi:10.1016/j.ribaf.2020.101281.
12. Kalabikhina IE. Demographic and social issues of the pandemic. Population and Economics. 2020;4(2):103-22. (In Russ.) Калабихина И.Е. Демографические и социальные проблемы пандемии. Население и экономика. 2020;4(2):103-22. doi:10.3897/popecon.4.e53891.
13. Krieger E, Sharashova E, Kudryavtsev A, et al. COVID-19: seroprevalence and adherence to preventive measures in Arkhangelsk, Northwest Russia. Infect Dis. 2023;55(5):316-27. doi:10.1080/23744235.2023.2179660.
14. Klein S, Flanagan K. Sex differences in immune responses. Nat Rev Immunol. 2016;16:626-38. doi:10.1038/nri.2016.90.
15. Redondo-Sendino A, Guallar-Castillόn P, Banegas JR, et al. Gender differences in the utilization of health-care services among the older adult population of Spain. BMC Public Health. 2006;6:155. doi:10.1186/1471-2458-6-155.
16. Wang Y, Jiao Y, Nie J, et al. Sex differences in the association between marital status and the risk of cardiovascular, cancer, and all-cause mortality: a systematic review and meta-analysis of 7,881,040 individuals. Glob Health Res Policy. 2020;5:4. doi:10.1186/s41256-020-00133-8.
17. Evstifeeva SE, Shalnova SА, Deev АD, et al. Diabetes risk and associations with demographic and behavioral factors in russian population: data from the ESSE-RF study. Russian Journal of Cardiology. 2017;(9):13-20. (In Russ.) Евстифеева С.Е., Шальнова С.А., Деев А.Д. и др. Риск сахарного диабета и его ассоциации с социально-демографическими и поведенческими факторами риска в российской популяции: данные исследования ЭССЕ-РФ. Российский кардиологический журнал. 2017;(9):13-20. doi:10.15829/1560-4071-2017-9-13-20.
18. Balanova YuA, Imaeva AE, Kutsenko VA, et al. Metabolic syndrome and its associations with socio-demographic and behavioral risk factors in the Russian population aged 25-64 years. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2020;19(4):2600. (In Russ.) Баланова Ю.А., Имаева А.Э., Куценко В.А. и др. Метаболический синдром и его ассоциации с социально-демографическими и поведенческими факторами риска в российской популяции 25-64 лет. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2020;19(4):2600. doi:10.15829/1728-8800-2020-2600.
