доктор медицинских наук, профессор, руководитель,
127994, г. Москва, Вадковский пер., 18, стр. 5, 7
Dr. Sc. (Med.), Professor, Head,
Vadkovsky lane 18, build. 5, 7, Moscow 127994
доктор медицинских наук, профессор, ведущий научный сотрудник отдела молекулярной эпидемиологии,
197101, г. Санкт-Петербург, ул. Мира, 14
Dr. Sc. (Med.), Professor, Leading Research Officer at the Department of Molecular Epidemiology,
Mira str. 14, Saint Petersburg 197101
кандидат медицинских наук, заместитель руководителя,
127994, г. Москва, Вадковский пер., 18, стр. 5, 7
Cand. Sc, (Med.), Deputy Head,
Vadkovsky lane 18, build. 5, 7, Moscow 127994
кандидат медицинских наук, заместитель начальника управления эпидемиологического надзора,
127994, г. Москва, Вадковский пер., 18, стр. 5, 7
Cand. Sc. (Med.), Deputy Head of the Epidemiological Surveillance Department,
Vadkovsky lane 18, build. 5, 7, Moscow 127994
доктор медицинских наук, директор,
680000, г. Хабаровск, ул. Шевченко, 2
Dr. Sc. (Med.), Director,
Shevchenko str. 2, Khabarovsk 680000
кандидат медицинских наук, руководитель,
675002, г. Благовещенск, ул. Первомайская, 30
Cand. Sc. (Med.), Head,
Pervomaiskaya str. 30, Blagoveshchensk 675002
руководитель Управления,
690087, г. Владивосток, ул. Сельская ул., 3
Head,
Selskaya str. 3, Vladivostok 690087
доктор медицинских наук, профессор, заведующая лабораторией эпидемиологии инфекционных и неинфекционных заболеваний,
197101, г. Санкт-Петербург, ул. Мира, 14
Dr. Sc. (Med.), Professor, Head of the Laboratory of Epidemiology of Infectious and Non-infectious Diseases,
Mira str. 14, Saint Petersburg 197101
начальник эпидемиологического отдела,
690087, г. Владивосток, ул. Сельская ул., 3
Head of the Epidemiological Department,
Selskaya str. 3, Vladivostok 690087
главный врач,
675002, г. Благовещенск, ул. Первомайская, 30
Chief Physician,
Pervomaiskaya str. 30, Blagoveshchensk 675002
главный врач,
690000, г. Владивосток, ул. Уткинская, 36
Chief Physician,
Utkinskaya str. 36, Vladivostok 690000
заместитель главного врача по экспертной деятельности,
690000, г. Владивосток, ул. Уткинская, 36
Deputy Chief Physician for Expert Activities,
Utkinskaya str. 36, Vladivostok 690000
заместитель главного врача,
675002, г. Благовещенск, ул. Первомайская, 30
Deputy Chief Physician,
Pervomaiskaya str. 30, Blagoveshchensk 675002
заместитель начальника,
675002, г. Благовещенск, ул. Первомайская, 30
Deputy Head,
Pervomaiskaya str. 30, Blagoveshchensk 675002
врач-эпидемиолог,
675002, г. Благовещенск, ул. Первомайская, 30
Epidemiologist,
Pervomaiskaya str. 30, Blagoveshchensk 675002
младший научный сотрудник,
680000, г. Хабаровск, ул. Шевченко, 2
Junior Research Officer,
Shevchenko str. 2, Khabarovsk 680000
академик РАН, доктор медицинских наук, профессор, директор,
197101, г. Санкт-Петербург, ул. Мира, 14
Dr. Sc. (Med.), Professor, Academician of RAS, Director,
Mira str. 14, Saint Petersburg 197101
Цель: исследовать структуру и динамику популяционного иммунитета к SARS-CoV-2 населения Южных Регионов Дальнего Востока (ЮРДВ): Хабаровского, Приморского краёв и Амурской области в период эпидемии COVID-19 в 2020 г.
Материалы и методы. Работа проводилась по программе оценки популяционного иммунитета к SARS-CoV-2 населения РФ по методике, разработанной Роспотребнадзором РФ при участии НИИЭМ им. Пастера. Исследование одобрено этическим комитетом института им. Пастера. Отбор участников проводили методом анкетирования с использованием облачных технологий. Рандомизацию волонтёров проводили по возрасту путём стратификации на 7 возрастных групп: 1–17, 18–29, 30–39, 40–49, 50–59, 60–69, 70+ лет. Рандомизация по территориальному признаку заключалась в ограничении привлечения волонтёров – не более 30 человек с одного предприятия. После первичного поперечного исследования был проведён трёхэтапный серомониторинг, в котором участвовали одни и те же волонтёры. Антитела к нуклеокапсиду SARS-CoV-2 определяли в сыворотке периферической крови иммуноферментным методом с применением соответствующего набора реагентов производства ГНЦПМиБ Роспотребнадзора (г. Оболенск). Статистический анализ проводили с использованием пакета Excel. Доверительный интервал доли рассчитывали по методу A. Wald, J. Wolfowitz с корректировкой A. Agresti, B.A. Coull. Расчёт статистической значимости различий проводили с помощью специализированного онлайн-калькулятора. Статистическую значимость различий оценивали с вероятностью p˂ 0,05, если не указано иначе.
Результаты. При сравнительном анализе наибольшую заболеваемость наблюдали в Хабаровском крае, наименьшую – в Приморском крае. Уровень серопревалентности среди населения региона составил: 19,6 % (95% ДИ: 18,2–21,1) в Хабаровском крае, 19,6 % (95% ДИ: 18,1–21,2) в Приморском крае и 45,5 % (95% ДИ: 43,7–47,3) в Амурской области. Наибольшая серопревалентность отмечена среди детей 1–17 лет, преимущественно за счёт подгруппы 14–17 лет. Наименьшая доля серопозитивных выявлена среди 40–49-летних в Хабаровском крае (14,7 %, 95% ДИ: 11,2–18,6), 18–28-летних в Приморском крае (13,3 %, 95% ДИ: 10,0–17,1) и 30–39-летних в Амурской области (36,3 %, 95% ДИ: 31,7–41,6). Не установлено статистически значимой зависимости серопревалентности от территориальных и профессиональных факторов за исключением увеличения доли серопозитивных медиков в Приморском крае. В процессе трёхэтапного серомониторинга выявлен закономерный рост доли серопозитивных во всех ЮРВД. Полученная тенденция корректно описывается полиномом 2-го порядка. Выявлена зависимость между числом реконвалесцентов и контактировавших с ними лиц, что позволило вычислить базовое репродуктивное число (R0) в пределах от 1,4 (Приморский край) до 2,4 (Амурская область). При анализе серопревалентных волонтёров показано, что число лиц с бессимптомным течением варьировало в пределах от 94,1 % (95% ДИ: 92,8–95,3) до 98,3 % (95% ДИ: 98,8–99,2). Это свидетельствует о том, что большинство волонтёров переносило COVID-19 бессимптомно.
Выводы. Сравнительное исследование показало преобладание серопревалентности в Амурской области по сравнению с Хабаровским и Приморским краями. Отмечена зависимость между числом реконвалесцентов и контак тировавших с ними лиц. Вычислено значение базового R0. Показано, что у более 90 % серопозитивных лиц в ЮРДВ COVID-10 протекала бессимптомно.
The aim: to study the structure and dynamics of population immunity to SARSCoV-2 of the population of the Southern Regions of the Far East (SRFE): Khabarovsk, Primorsky Krai and Amur Region during the COVID-19 epidemic in 2020.
Materials and methods. The work was carried out according to the program for assessing population immunity to SARS -CoV-2 of the population of the Russian Federation according to the methodology developed by the Rospotrebnadzor with the participation of the St. Petersburg Pasteur Institute. The study was approved by the ethical committee of the St. Petersburg Pasteur Institute. The selection of participants was carried out by a questionnaire method using cloud technologies. The volunteers were randomized by age by stratification into 7 age groups: 1–17, 18–29, 30–39, 40–49, 50–59, 60–69, 70+ years old. Territorial randomization consisted in limiting the engaging of volunteers – no more than 30 people from one enterprise. After the initial cross-sectional study, a 3-stage seromonitoring was carried out, in which the same volunteers participated. Antibodies to the SARS-CoV-2 nucleocapsid were determined in peripheral blood serum by the enzyme immunoassay using an appropriate set of reagents produced by the State Scientific Center for Medical and Biological Sciences of the Rospotrebnadzor (Obolensk). Statistical analysis was performed using the Excel package. The confidence interval for the proportion was calculated using the A. Wald, J. Wolfowitz method with A. Agresti, B.A. Coull’s correction. The statistical significance of the differences was calculated online using a specialized calculator. The statistical significance of the differences was assessed with a probability of p˂ 0.05, unless otherwise indicated.
Results. In a comparative analysis, the highest morbidity was observed in the Khabarovsk Territory, the lowest – in the Primorsky Territory. The level of seroprevalence among the population of the region was 19.6 % (95 % CI: 18.2–21.1) in the Khabarovsk Territory, 19.6 % (95 % CI: 18.1–21.2) in the Primorsky Territory19,6 % and 45,5 % (95 % CI: 43.7–47.3) in the Amur region. The highest seroprevalence was noted among 1–17 years old children, mainly due to the subgroup of 14–17-years-olds. The smallest proportion of seropositive was found among 40–49-year-olds in the Khabarovsk Territory (14.7 %, 95 % CI: 11.2–18.6), 18–28-yearolds in the Primorsky Territory (13.3 %, 95 % CI: 10.0–17.1) and 30–39-year-olds in the Amur Region (36.3 %, 95% CI: 31.7–41.6). No statistically significant dependence of seroprevalence on territorial and occupational factors has been established, with the exception of an increase in the proportion of seropositive medical workers in Primorsky Territory. In the process of 3-stage seromonitoring, a regular increase in the proportion of seropositive people was revealed in all SRFE. The resulting tendency is correctly described by a second-order polynomial. A relationship was revealed between the number of convalescents and persons in contact with them, which made it possible to calculate the base reproductive number (R0) in the range from 1.4 (Primorsky Territory) to 2.4 (Amur Region). Analysis of seroprevalent volunteers showed that the number of asymptomatic individuals varied from 94.1 % (95 % CI: 92.8–95.3) to 98.3 % (95 % CI: 98.8–99.2). This indicates that most of the volunteers had COVID-19 asymptomatically.
Conclusions. A comparative study showed the prevalence of seroprevalence in the Amur Region compared with the Khabarovsk and Primorsky Territories. The relationship between the number of convalescents and persons in contact with them was noted. The value of the base R0 is calculated. It has been shown that more than 90 % of seropositive individuals in the COVID-10 SRFE were asymptomatic.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.