Популяционный иммунитет населения южных регионов Дальнего Востока России к SARS-COV-2

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. 

1. WHO Director-General’s remarks at the media briefing on 2019-nCoV on 11 February 2020. URL: https://www.who.int/ru/dg/speeches/detail/who-director-general-s-remarks-at-themedia-briefing-on-2019-ncov-on-11-february-2020 [date of access: 08.07.2021].

2. Raboisson D, Lhermie G. Living with COVID-19: A systemic and multi-criteria approach to enact evidence-based health policy. Front Public Health. 2020; 8: 294. doi: 10.3389/fpubh.2020.00294

3. Chu DK, Akl EA, Duda S, Solo K, Yaacoub S, Schünemann HJ. COVID-19 Systematic Urgent Review Group Effort (SURGE) study authors. Physical distancing, face masks, and eye protection to prevent person-to-person transmission of SARS-CoV-2 and COVID-19: A systematic review and meta-analysis. Lancet. 2020; 395(10242): 1973-1987. doi: 10.1016/S0140-6736(20)31142-9

4. Greiner J, Naik H, Johnson MR, Liu D, Silvestre B, Ballouk H, et al. Learning from the first wave: Lessons about managing patient flow and resource utilization on medical wards at providence health during the COVID-19 pandemic. Healthc (Amst). 2021; 9(2): 00530. doi: 10.1016/j.hjdsi.2021.100530

5. Заболеваемость коронавирусом. URL: https://coronavirus-monitor.ru [дата доступа: 09.07.2021].

6. Попова А.Ю., Ежлова Е.Б., Мельникова А.А., Степанова Т.Ф., Шарухо Г.В., Летюшев А.Н., и др. Распределение серопревалентности к SARS-CоV-2 среди жителей Тюменской области в эпидемическом периоде COVID-19. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2020; 97(5): 392- 400. doi: 10.36233/0372-9311-2020-97-5-1

7. Sharma A, Farouk IA, Lal SK. COVID-19: A review on the novel coronavirus disease evolution, transmission, detection, control and prevention. Viruses. 2021; 13(2): 202. doi: 10.3390/v13020202

8. Wolff F, Dahma H, Duterme C, Van den Wijngaert S, Vandenberg O, Cotton F, et al. Monitoring antibody response following SARS-CoV-2 infection: Diagnostic efficiency of 4 automated immunoassays. Diagn Microbiol Infect Dis. 2020; 98(3): 115140. doi: 10.1016/j.diagmicrobio.2020.115140

9. Rostami A, Sepidarkish M, Leeflang MMG, Riahi SM, Shiadeh MN, Esfandyari S, et al. SARS-CoV-2 seroprevalence worldwide: A systematic review and meta-analysis. Clin Microbiol Infect. 2020; 27(3): 331-340. doi: 10.1016/j.cmi.2020.10.020

10. World Health Organization. Public health surveillance for COVID-19: Interim guidance. URL: https://www.who.int/publications-detail/global-surveillance-for-human-infection-with-novelcoronavirus-(2019-ncov) [date of access: 09.07.2021].

11. Vabret N, Britton GJ, Gruber C, Hegd S, Kim J, Kuksin M, et al. Immunology of COVID-19: Current state of the science. Immunity. 2020; 52(6): 910-941. doi: 10.1016/j.immuni.2020.05.002

12. Randolph HE, Barreiro LB. Herd Immunity: Understanding COVID-19. Immunity. 2020; 52(5): 737-741. doi: 10.1016/j.immuni.2020.04.012

13. Beeraka NM, Tulimilli SRV, Karnik M, Sadhu SP, Pragada RR, Aliev G, et al. The current status and challenges in the development of vaccines and drugs against Severe Acute Respiratory SyndromeCorona Virus-2 (SARS-CoV-2). Biomed Res Int. 2021; 2021: 8160860. doi: 10.1155/2021/8160860

14. Logunov DY, Dolzhikova IV, Shcheblyakov DV, Tukhvatulin AI, Zubkova OV, Dzharullaeva AS, et al. Safety and efficacy of an rAd26 and rAd5 vector-based heterologous prime-boost COVID-19 vaccine: An interim analysis of a randomised controlled phase 3 trial in Russia. Lancet. 2021; 397(10275): 671-681. doi: 10.1016/S0140-6736(21)00234-8

15. Stamatatos L, Czartoski J, Wan Y-H, Homad LJ, Rubin V, Glantz H, et al. mRNA vaccination boosts cross-variant neutralizing antibodies elicited by SARS-CoV-2 infection. Science. 2021; eabg9175. doi: 10.1126/science.abg9175

16. Balicer RD, Ohana R. Israel’s COVID-19 endgame. Science. 2021; 372(6543): 663. doi: 10.1126/science.abj3858

17. Souza WM, Amorim MR, Sesti-Costa R, Coimbra LD, Brunetti NS, Toledo-Teixeira DA, et al. Neutralisation of SARS-CoV-2 lineage P.1 by antibodies elicited through natural SARS-CoV-2 infection or vaccination with an inactivated SARS-CoV-2 vac cine: An immunological study. Lancet. 2021; 2(10): e527-e535. doi: 10.1016/S2666-5247(21)00129-4

18. Wall EC, Wu M, Harvey R, Kelly G, Warchal S, Sawyer C, et al. Neutralising antibody activity against SARS-CoV-2 VOCs B.1.617.2 and B.1.351 by BNT162b2 vaccination. Lancet. 2021; 397(10292): 2331-2333. doi: 10.1016/S0140-6736(21)01290-3

19. Vignesh R, Shankar EM, Velu V, Thyagarajan SP. Is herd immunity against SARS-CoV-2 a silver lining? Front Immunol. 2020; 11: 586781. doi: 10.3389/fimmu.2020.586781

20. Britton T, Ball F, Trapman P. A mathematical model reveals the influence of population heterogeneity on herd immunity to SARS-CoV-2. Science. 2020; 369(6505): 846-849. doi: 10.1126/science.abc6810

21. Попова А.Ю., Ежлова Е.Б., Мельникова А.А., Башкетова Н.С., Фридман Р.К., Лялина Л.В., и др. Популяционный иммунитет к SARS-CoV-2 среди населения Санкт-Петербурга в период эпидемии COVID-19. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; (3): 124-130. doi: 10.21055/0370-1069-2020-3-124-130

22. Population-based age-stratified seroepidemiological investigation protocol for COVID-19 infection. URL: https://www.who.int/ publications/i/item/WHO-2019-nCoV-Seroepidemiology-2020.2 [date of access: 10.07.2021].

23. Хельсинкская декларация Всемирной медицинской ассоциации. URL: http://acto-russia.org/index.php?option=com_content&task=view&id=21 [дата доступа: 10.07.2021].

24. Расчёт необходимой численности выборки. URL: https://bstudy.net/672834/sotsiologiya/raschet_neobhodimoy_chislennosti_vyborki [дата доступа: 15.07.2021].

25. Попова А.Ю., Ежлова Е.Б., Мельникова А.А., Историк О.А, Мосевич О.С., Лялина Л.В., и др. Опыт оценки популяционного иммунитета к SARS-CoV-2 среди населения Ленинградской области в период эпидемии COVID-19. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; (3): 114-123. doi: 10.21055/0370-1069-2020-3-114-123

26. Стандартная ошибка доли. URL: https://statanaliz.info/statistica/opisaniedannyx/dispersiya-i-standartnaya-oshibka-doli [дата доступа: 10.07.2021].

27. Wald A, Wolfowitz J. Confidence limits for continuous distribution functions. Ann Math Statist. 1939; 10(2): 105-118. URL: www.jstor.org/stable/2235689. [Date of access: 10.07. 2021]

28. Agresti A, Coull BA. Approximate is better than “exact” for interval estimation of binomial proportions. Am Stat. 1998; 52(2): 119-126. doi: 10.2307/2685469

29. Dietz K. The estimation of the basic reproduction number for infectious diseases. Stat Methods Med Res. 1993; 2(1): 23-41. doi: 10.1177/096228029300200103

30. Калькулятор значимых различий (z-тест). URL: https://radar-research.ru/software/z-test_calculator [дата доступа: 10.07.2021].

31. Попова А.Ю., Ежлова Е.Б., Мельникова А.А., Троценко О.Е., Зайцева Т.А., Лялина Л.В., и др. Уровень серопревалентности к SARS-CoV-2 среди жителей Хабаровского края на фоне эпидемии COVID-19. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2021; 98(1): 7-17. doi: 10.36233/0372-9311-92

32. Википедия – свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/ [дата доступа: 10.07.2021].

33. Statdata.ru – сайт о странах и городах. URL: http://www.statdata.ru [дата доступа: 10.07.2021].

34. Siff EJ, Aghagoli G, Gallo Marin B, Tobin-Tyler E, Poitevien P. SARS-CoV-2 transmission: A sociological review. Epidemiol Infect. 2020; 148: e242. doi: 10.1017/S095026882000240X

35. Nguyen LH, Drew DA, Graham MS, Joshi AD, Guo C-G, Ma W, et al. Risk of COVID-19 among front-line health-care workers and the general community: A prospective cohort study. Lancet Public Health. 2020; 5(9): e475-e483. doi: 10.1016/S2468-2667(20)30164-X

36. Baker MG, Peckham TK, Seixas NS. Estimating the burden of United States workers exposed to infection or disease: A key factor in containing risk of COVID-19 infection. PLoS One. 2020; 15(4): e0232452. doi: 10.1371/journal.pone.0232452

37. Harris OO, Leblanc N, McGee K, Randolph S, Wharton MJ, Relf M. Alarm at the gate-health and social inequalities are comorbid conditions of HIV and COVID-19. J Assoc Nurses AIDS Care. 2020; 31(4): 367-375. doi: 10.1097/JNC.0000000000000190

38. Попова А.Ю., Андреева Е.Е., Бабура Е.А., Балахонов С.В., Башкетова Н.С., Буланов М.В., и др. Особенности формирования серопревалентности населения Российской Федерации к нуклеокапсиду SARS-CoV-2 в первую волну эпидемии COVID-19. Инфекция и иммунитет. 2021; 11(2): 297-323. doi: 10.15789/2220-7619-FOD-1684

39. Fialkowski A, Gernez Y, Arya P, Weinacht KG, Kinane TB, Yonker LM. Insight into the pediatric and adult dichotomy of COVID-19: Age-related differences in the immune response to SARS-CoV-2 infection. Pediatr Pulmonol. 2020; 55(10): 2556-2564. doi: 10.1002/ppul.24981

40. Long Q-X, Tang X-J, Shi Q-L, Li Q, Deng H-J, Yuan J, et al. Clinical and immunological assessment of asymptomatic SARSCoV-2 infections. Nat Med. 2020; 26(8): 1200-1204. doi: 10.1038/s41591-020-0965-6

41. Han D, Li R, Han Y, Zhang R, Li J. COVID-19: Insight into the asymptomatic SARS-COV-2 infection and transmission. Int J Biol Sci. 2020: 16(15): 2803-2811. doi: 10.7150/ijbs.48991

42. Oran DP, Topol E.J. Prevalence of asymptomatic SARSCoV-2 infection: A narrative review. Ann Intern Med. 2020; 173(5): 362-367. doi: 10.7326/M20-3012

43. Khoshchehreh M, Wald-Dickler N, Holtom P, Butler-Wu SM. A needle in the haystack? Assessing the significance of envelope (E) gene-negative, nucleocapsid (N2) gene-positive SARS-CoV-2 detection by the Cepheid Xpert Xpress SARS-CoV-2 assay. J Clin Virol. 2020; 133: 104683. doi: 10.1016/j.jcv.2020.104683

44. Wolff F, Dahma H, Duterme C, Van den Wijngaert S, Vandenberg O, Cotton F, et al. Monitoring antibody response following SARS-CoV-2 infection: Diagnostic efficiency of 4 automated immunoassays. Diagn Microbiol Infect Dis. 2020; 98(3): 115140. doi: 10.1016/j.diagmicrobio.2020.115140

45. Estudio ene-covid: Informe final estudio nacional de seroepidemiología de la infección por SARS-CoV-2 en España/Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social. URL: https://www.mscbs.gob.es/ciudadanos/ene-covid/docs/ESTUDIO_ENE-COVID19_INFORME_FINAL.pdf [date of access: 10.07.2021].

46. Lai C-C, Wang J-H, Hsueh P-R. Population-based seroprevalence surveys of anti-SARS-CoV-2 antibody: An up-to-date review. Int J Inf Dis. 2020; 101: 314-322. doi: 10.1016/j.ijid.2020.10.011

47. Iversen K, Bundgaard H, Hasselbalch RB, Kristensen JH, Nielsen PB, Pries-Heje M, et al. Risk of COVID-19 in health-care workers in Denmark: An observational cohort study. Lancet Infect. Dis. 2020; 20(12): 1401-1408. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30589-2

48. Hunter BR, Dbeibo L, Weaver CS, Beeler C, Saysana M, Zimmerman MK, et al. Seroprevalence of severe acute respiratory coronavirus virus 2 (SARS-CoV-2) antibodies among healthcare workers with differing levels of coronavirus disease 2019 (COVID-19) patient exposure. Infect Control Hosp Epidemiol. 2020; 41(12): 1441-1442. doi: 10.1017/ice.2020.390 4

49. Chen Y, Tong X, Wang J, Huang W, Yin S, Huang R, et al. High SARS-CoV-2 antibody prevalence among healthcare workers exposed to COVID-19 patients. J Infect. 2020; 81(3): 420-426. doi: 10.1016/j.jinf.2020.05.067

50. Britton T, Ball F, Trapman P. A mathematical model reveals the influence of population heterogeneity on herd immunity to SARS-CoV-2. Science. 2020; 369(6505): 846-849. doi: 10.1126/science.abc6810

51. Anderson RM, May RM. Vaccination and herd immunity to infectious diseases. Nature. 1985; 318(6044): 323-329. doi: 10.1038/318323a0