Предварительный клинико-эпидемиологический анализ первых 1000 случаев COVID-19 у детей в Московской области
- Авторы: Мескина Е.Р.1
-
Учреждения:
- ГБУЗ МО «Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского»
- Выпуск: Том 97, № 3 (2020)
- Страницы: 202-213
- Раздел: ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
- Дата подачи: 25.06.2020
- Дата принятия к публикации: 25.06.2020
- Дата публикации: 25.06.2020
- URL: https://microbiol.crie.ru/jour/article/view/824
- DOI: https://doi.org/10.36233/0372-9311-2020-97-3-2
- ID: 824
Цитировать
Аннотация
Актуальность. Новая коронавирусная инфекция, вызванная SARS-CoV-2 (COVID-19), продолжает распространяться по миру, однако эпидемиологическая ситуация отличается в разных странах. Представляет интерес оценить педиатрическую заболеваемость в отдельном субъекте России — Московской области (МО), тесно взаимосвязанной с Москвой (где зарегистрировано максимальное количество случаев COVID-19 в России). Оценка эпидемиологических данных интересна в связи с поздним началом эпидемического подъема, внедрением на ранних этапах превентивного локдауна, широким тестированием всех выявленных контактных лиц.
Цель работы — оценить педиатрическую заболеваемость COVID-19 с определением ее ведущих клинико-эпидемиологических характеристик на материалах официального мониторинга за текущей ситуацией в МО.
Материалы и методы. Проведен ретроспективный анализ всех педиатрических случаев лабораторно подтвержденной COVID-19 в МО (1047 детей всех возрастов) с момента начала регистрации в порядке ежедневного мониторинга за эпидемиологической ситуацией (суммарно в течение 53 дней). Информация извлечена из базы данных Территориального управления Роспотребнадзора МО и собрана в рамках свода по форме «Ежедневный мониторинг детей с коронавирусной инфекцией», приложение ГАС «Управление» МО.
Результаты. Доля педиатрических случаев COVID-19 среди всех зарегистрированных на 06.05.2020 (16 590) составила 6,3% (95% ДИ1 5,9–6,7), общая инфицированность педиатрической популяции субъекта — 0,07% (0,06–0,09). Средний индекс репродукции колебался в пределах от 4,8 (на этапе двухнедельного экспоненциального роста) до 2,7 (в последующем периоде более медленного прироста заболеваемости) и составил в среднем 3,8 (3,0–4,57). Коэффициент очаговости COVID-19 среди детей был высоким — 82,8% (79,7–85,6) с небольшим средним числом выявленных случаев в очаге — 1,21 (1,16–1,26). Значительно преобладали бессимптомные формы COVID-19 — 62,2% (59,2–65,1), в том числе у новорожденных — 73,1%, с низкой частотой тяжелых форм — 0,38% (0,35–0,41) и низким индексом госпитализации — 12,0 (10,1–14,2). Летальность отсутствовала. Средний возраст заболевших и инфицированных — 8 [4; 13] лет. Мальчики преобладали незначительно (53,2%).
Выводы. Прослеживается отчетливая этапность развития эпидемической ситуации среди детей в МО. Передача COVID-19 в детской популяции осуществлялась главным образом в семейных очагах с вторичным распространением. Благодаря ранним превентивным мерам и широкому тестированию период экспоненциального роста был коротким, удалось избежать крупных очагов инфекции, дополнительно выявлено 17,2% очагов COVID-19, в которых первым заболевшим был ребенок. Необходимо в дальнейшем соблюдать дистанцирование и обеспечивать эффективную изоляцию заболевших детей и взрослых, поскольку вероятность высокой педиатрической заболеваемости может запаздывать по сравнению со взрослыми.
Ключевые слова
Полный текст
Актуальность
Пандемия, вызванная новым коронавирусом, ассоциированным с тяжелым острым респираторным синдромом (SARS-CoV-2), быстро распространяется и во многих странах характеризуется экспоненциальным ростом. В течение немногим более 4 мес пандемия подорвала даже самые устойчивые системы здравоохранения, имеет значительные негативные последствия для отдельных людей, всего человеческого сообщества и уже привела к социальной и экономической дестабилизации во всем мире3. Вместе с тем она инициировала беспрецедентный рост числа научных исследований, посвященных различным аспектам проблемы, начиная от изучения генома SARS-CoV-2, эпидемиологических и клинических характеристик заболевания (COVID-19) до разработки актуальных терапевтических стратегий и вакцин. Новая научная информация становится доступной исключительно быстро, что динамично меняет взгляд на эпидемиологическую ситуацию и потенцирует обновление мер по сдерживанию распространения SARS-CoV-2.
Эпидемиологические кривые, демонстрирующие динамику COVID-19 в разных странах, имеют географические отличия4, которые обусловлены взаимодействием целого ряда факторов (внешними и внутренними коммуникациями, размером страны и плотностью населения, географическим положением, характером и скоростью принятия радикальных ограничительных мер, использованием средств самозащиты и социальной ответственностью населения). Кроме того, зарегистрированное число случаев COVID-19 непосредственным образом зависит от критериев тестирования, регламентированных национальными программами противодействия пандемии. В России тестирование проводится по расширенным показаниям с охватом не только прибывших из-за рубежа и заболевших с симптомами, не исключающими COVID-19, но и контактных лиц в очагах, медицинских работников, лиц старше 65 лет, детей и взрослых из учреждений круглосуточного пребывания при наличии респираторных симптомов5. Такой подход позволяет более точно оценить эпидемиологическую ситуацию, которая может отличаться от других стран благодаря широкой регистрации легких и бессимптомных форм инфекции.
В настоящее время уже известно, что SARS- CoV-2 развивается за пределами Юго-Восточной Азии, где зарегистрировано начало пандемии, причем специфичные для регионов европейские, североамериканские и азиатские штаммы сосуществуют [1]. Вирус обновляется внутри хозяина и эволюционирует во время эпидемической передачи в разных странах, причем наблюдаемая частота мутаций, изменчивость штамма, генетический отбор создают сложный клинический сценарий [1-3]. По мнению некоторых исследователей, в настоящий момент обнаружены три главных геномных варианта, которые могут модулировать клиническую картину и эпидемиологию заболевания [4]. Оценка эпидемиологического статуса России, в которой SARS-CoV-2 распространился позже Европы и США и где на раннем этапе был внедрен превентивный локдаун, существенно дополняет глобальную характеристику пандемии.
Эпидемиологические исследования заболеваемости COVID-19 в педиатрической популяции представляют интерес, поскольку одной из особенных и неясных ключевых характеристик пандемии SARS-CoV-2 является более низкая восприимчивость детей по сравнению со взрослыми. Системные обзоры J.F. Ludvigsson (45 публикаций) [5] и «более поздняя» работа I. Liguoro и соавт. (65 публикаций) [6] наглядно продемонстрировали меньшую частоту случаев, более легкое течение с крайне редкими летальными исходами. Это существенно отличает COVID-19 от других респираторных инфекций, в том числе вызванных иными вариантами коронавирусов. Причина этих событий обсуждается лишь на уровне гипотез. Среди них — качественно отличный иммунный ответ у детей на SARS-CoV-2 по сравнению со взрослыми, конкуренция с другими респираторными вирусами, различия экспрессии рецептора ангиотензинпревращающего фермента 2, необходимого для связывания SARS-Cov-2 и инфекции, использование взрослыми лекарственных препаратов, блокирующих рецепторы ангиотензина при лечении гипертонии [7, 8]. Следует отметить, что в основном представлены наблюдения, охватывающие небольшое количество педиатрических случаев. Наиболее заметная работа Y. Dong и соавт. [9] включила более 2135 пациентов, главным образом с симптомами заболевания, однако только у 728 из них COVID-19 была подтверждена лабораторно и 1407 были подозрительными случаями.
Поэтому результаты клинико-эпидемиологического анализа крупных когорт детей с широким тестированием на COVID-19 смогут более точно отобразить состояние детской заболеваемости. В дополнение следует подчеркнуть еще одно обстоятельство, повышающее значение такого анализа. Московская область (МО) — отдельный субъект России, непосредственно граничащий с Москвой, в которой зарегистрировано наибольшее число случаев COVID-19 в России6. МО занимает 2-е ранговое место в России по численности населения после Москвы, однако плотность населения в ней значительно меньше. Тесные экономические, социальные и культурные связи, единая транспортная система обозначают риски распространения новой коронавирусной инфекции в регионе.
Вышесказанное определяет актуальность проведенной работы.
Цель работы — оценить педиатрическую заболеваемость COVID-19 с определением ее ведущих клинико-эпидемиологических характеристик на материалах официального мониторинга за текущей ситуацией в МО.
Материалы и методы
Проведен ретроспективный анализ всех педиатрических случаев подтвержденной COVID-19 в МО с момента начала регистрации в порядке ежедневного мониторинга за эпидемиологической ситуацией (проводился с 02.04.2020) на 06.05.2020. Информация о пациентах (возраст, пол, место жительства, повод и дата обследования, клиническая форма заболевания) извлечена из базы данных Территориального управления Роспотребнадзора МО. Сведения о форме тяжести, сроках госпитализации или амбулаторном наблюдении собраны в рамках свода по форме «Ежедневный мониторинг детей с коронавирусной инфекцией», приложение ГАС «Управление» МО. Учет случаев осуществлен на дату регистрации (дату получения сведений о положительном тесте на COVID-19).
Для диагностики COVID-19 в аккредитованных лабораториях МО использовались различные тест-системы, зарегистрированные на территории России: ПЦР с гибридизационно-флюоресцентной детекцией «Вектор-ПЦРрв-2019-nCoV-RG» (ФБУН ГНЦ ВБ «Вектор» Роспотребнадзора, Новосибирск, Кольцово), ПЦР с гибридизационно-флюоресцент- ной детекцией «Вектор-OneStep ПЦР-CoV-RG» (ФБУН ГНЦ ВБ «Вектор» Роспотребнадзора, Новосибирск, Кольцово), «ОТ-ПЦР в режиме реального времени РеалБест РНК SARS-CoV-2» (АО «Век- тор-Бест»), «ОТ-ПЦР в режиме реального времени SARS-CoV-2/SARS-CoV» (ООО «ДНК-Техноло- гия-ТС», Москва), ПЦР с гибридизационно-флюоресцентной детекцией «АмплиСенс® Cov-Bat-FL» (ЦНИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора, Москва). В течение первых 3 нед положительные и сомнительные биологические образцы были тестированы повторно в ФБУН ГНЦ ВБ «Вектор» Роспотребнадзора, Новосибирск.
Учитывая, что сведения о пациентах содержались в стандартном направлении на тестирование COVID-19, а также были необходимы для слежения за эпидемиологической ситуацией с целью принятия организационных мер (при необходимости), этическую экспертизу работа не проходила.
Статистическая обработка данных производилась с помощью программного пакета «Statistica 6.0» («StatSoft Inc.», США). Качественные признаки представлены в виде среднего арифметического ± стандартное отклонение (σ) или в виде медианы (Ме), нижнего и верхнего квартилей. Дискретные признаки представлены в виде частоты событий, выраженной в процентах (%) или просантимилле (0/0000) от общего числа пациентов. Сравнение двух групп по качественным признакам проведено с использованием критерия χ2, сравнение нескольких групп одновременно — с использованием критерия χ2 для произвольных таблиц. Статистически значимыми считали различия при p < 0,05. При наличии статистической разницы дальнейшее попарное сравнение групп проводили с применением поправки Йетса. Для качественной оценки значения разницы были рассчитаны 95% доверительный интервал для средних величин, доли и отношение шансов.
Рассмотрены коэффициенты, характеризующие эпидемический процесс. Индекс репродукции (R, базовое репродуктивное число) инфекции [10] рассчитывали с учетом того, что длительность инкубационного и заразного периода COVID-19 составляет примерно 4 дня [11]. В качестве обязательного условия было принято, что инфекция в популяции поддерживается, если R > 1, т.е. среднее число вторичных случаев инфекции, вызываемых одним инфицированным индивидом в популяции восприимчивого населения, должно быть более 1. Сила инфекции (λ) рассматривалась как удельная скорость инфицирования восприимчивого населения в единицу времени [12]. Инфицированность педиатрической популяции (%) рассчитывали как число случаев подтвержденной COVID-19 на численность детей младше 18 лет в МО, индекс госпитализации — как долю (%) числа госпитализаций к общему числу выявленных случаев. Оценивали очаговость — отношение (%) числа выявленных к числу очагов инфекции, коэффициент очаговости — долю (%) очагов с вторичным распространением к общему количеству очагов, индекс очаговости как среднее число случаев в одном очаге [13]. Расчет очаговости проведен только среди детей. Восприимчивым считали все детское население, учитывая, что инфекция, вызванная SARS-CoV-2, является новой для человеческой популяции.
Результаты
На 06.05.2020 в МО зарегистрировано 1047 педиатрических случаев COVID-19 различной формы тяжести, 6,3% общей заболеваемости (16 590 случаев7, табл. 1). Кумулятивная инфицированность детского населения за этот период была достаточно низкой (см. табл. 1).
Таблица 1. Основные эпидемиологические критерии эпидемической ситуации по COVID-19 в педиатрической популяции Московской области на 06.05.2020
Table 1. The main epidemiological criteria for the epidemic situation of COVID-19 in the pediatric population of Moscow Region by May 6, 2020
Показатель Indicator | Значение показателя Indicator value | 95% ДИ 95% CI |
---|---|---|
Доля педиатрических случаев в общем количестве зарегистрированных случаев, % The proportion of pediatric cases in the total number of reported cases, % | 6,3 | 5,9-6,7 |
Инфицированность педиатрической популяции, % Pediatric infection, % | 0,07 | 0,06-0,09 |
Заболеваемость детей в апреле 2020 г., 0/0000 Incidence in children, April, 2020, 0/0000 | 52,0 | 50,9-53,1 |
Индекс репродукции, М ± σ Reproduction number, М ± σ | 3,8 ± 0,91 | 3,0-4,6 |
Очаговость, % Clustering, % | 121,2 | 97,7-149,2 |
Коэффициент очаговости, % Focal rate, % | 82,8 | 79,7-85,6 |
Индекс очаговости, М ± σ Clustering index, М ± σ | 1,21 ± 0,61 | 1,16-1,26 |
Средний возраст, Ме [нижний; верхний квартиль] Mean age, Me [lower; upper quartile] | 8 [4; 13] | 8,13-8,77 |
Индекс госпитализации, % Hospitalization rate, % | 12,0 | 10,1-14,2 |
Тяжелые формы, % Severe forms, % | 0,38 | 0,35-0,41 |
Бессимптомные формы, % Asymptomatic forms, % | 62,2 | 59,2-65,1 |
Пневмония, % Pneumonia, % | 11,7 | 9,8-13,8 |
Инфекции верхних дыхательных путей, % Upper respiratory tract infection, % | 26,1 | 23,4-28,9 |
Летальность Mortality | 0 | - |
Первые педиатрические случаи COVID-19 выявлены в середине марта 2020 г. у 3 подростков, посещавших Европу.
Можно выделить три этапа эпидемического подъема заболеваемости с достаточно четко ограниченными временными интервалами:
- первый этап — от начала до 02.04.2020, когда регистрировались единичные случаи (11 человек) среди посещавших Европу и ОАЭ (8 случаев, в том числе младенец 9 мес) или после контакта с приехавшими из-за рубежа (3 человека);
- второй этап — 2 нед экспоненциального роста заболеваемости (R = 3,85-4,77) с удвоением числа случаев в среднем за 2-3 дня;
- третий этап — более продолжительный и не закончившийся к моменту проведенного анализа, характеризовался замедлением интенсивности заражения, абсолютный прирост инфицированных приобрел характер ломаной кривой (R = 2,92-2,69; рис. 1).
Рис. 1. Кумулятивный итог абсолютного числа и прирост случаев COVID-19 в педиатрической популяции MO.Черные столбики — удвоение числа случаев COVID-19.
Fig. 1. The cumulative total of the absolute number and increase in COVID-19 cases in the pediatric population of Moscow Region. Black bars indicate the doubling in the number of COVID-19 cases.
Эффективная скорость репродукции инфекции за анализируемый период колебалась в пределах 4,77-2,69 со средним индексом репродукции 3,8 (95% ДИ 3,0-4,57). Немногочисленные случаи COVID-19, ассоциированные с поездками и контактами с выезжавшими, регистрировались до 15.04.2020, но уже начиная с 02.04.2020 отметился рост заболеваний среди детей с вторичным распространением инфекции в семейных очагах, который и обеспечил основную заболеваемость детского населения МО.
На временную точку проведенного анализа случаи COVID-19 были зарегистрированы в 55 (82,1%) городских округах и муниципальных районах МО. Однако 43,2% общей заболеваемости среди детей обеспечили 8 (11,9%) территориальных образований, окружающих Москву.
Средний возраст инфицированных составил 8 [4; 13] лет, в возрастной структуре значительно преобладали дети старше 3 лет. Возрастной состав включенных в анализ был следующим: дети 1-го года жизни — 7,3% (76), в том числе новорожденные 2,5% (26), раннего возраста — 10,3% (108), 3-10 лет — 38,0% (398), подростки — 44,4% (465). За исключением одного младенца, выезжавшего на отдых с родителями в ОАЭ, новые случаи COVID-19 среди детей младше года появились к концу 4-й недели мониторинга, а первые случаи среди новорожденных — еще позже, к концу 5-й недели (рис. 2). На рис. 2 видно, что заболеваемость детей раннего возраста и младенцев значительно отставала от таковой среди детей старше 3 лет, причем по мере развития эпидемической ситуации этот разрыв увеличился, хотя возрастная структура COVID-19 в динамике мониторинга статистически не изменилась (рис. 2; табл. 2). В гендерной структуре незначительно преобладали мальчики — 53,2% (девочки — 46,8%).
Рис.2. Кумупятивныйитог абсолютногочисла случаев COVID-19 средидетейразличного возрастав MO на дату регистрации.
Fig.2. Cumulative result ofthe agsolut e number of COV ID-19 cases among ctiildren of differentage in Mossow Region by the date of reporting.
Таблица 2. Сила (λ) и возрастная структура COVID-19 в течение 4 нед подъема педиатрической заболеваемости в МО
Table 2. Force (λ) and COVID-19 age structure during the four week increase in pediatric incidence in Moscow Region
Неделя мониторинга (даты) Monitoring week (dates) | Сила инфекции (λ) 0/0000 Force of infection (λ) 0/0000 | Число случаев за неделю Number of cases per week | Возрастная структура COVID-19, абс. (%) Age structure of COVID-19, abs (%) | р (age structure) | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
<1 года <1 year | 1-3 года from 1 to 3 years old | от 3 до 10 лет from 3 to 10 years old | ≥10 лет ≥10 years old | ||||
06.04-12.04.2020 | 5,71 | 74 | 4 (5,4) | 4 (5,4) | 25 (33,8) | 41 (55,1) | >0,05 df = 9 |
13.04-19.04.2020 | 18,46 | 190 | 12 (6,3) | 25 (13,2) | 82 (43,2) | 71 (37,4) |
|
20.04-26.04.2020 | 35,58 | 255 | 21 (8,2) | 25 (9,8) | 104 (40,8) | 105 (41,2) |
|
27.04-03.05.2020 | 59,69 | 359 | 26 (7,2) | 35 (9,7) | 128 (35,7) | 170 (47,4) |
|
Эпидемиологический анамнез был доступен анализу у 808 детей. Прослеживается отчетливая очаговость COVID-19 (табл. 3). Максимальное количество случаев COVID-19 выявлено в семейных очагах — 665 (82,3%). Значительно реже прослеживались иные контакты: выезжали за рубеж 12 детей (1,5%), контактировали с приехавшими — 3 (0,4%), в медицинских учреждениях — 4 (0,5%), с другими людьми — 11 (1,4%). Были обследованы в связи с симптомами респираторной инфекции 42 (5,2%) ребенка, по поводу пневмонии — 71 (8,8%).
Из табл. 1 и 3 видно, что в МО на стадии развития эпидемического подъема преобладали очаги с распространением COVID-19, однако индекс очаговости был небольшим. Выявлены очаги в основном с одним случаем заражения детей, что было обусловлено их размерами. В многодетных семьях нередко инфицировались все дети, с наибольшим количеством заболевших — 8 человек. Отсутствовали крупные очаги с множественными вторичными заражениями в детских медицинских и других организациях, а также учреждениях с круглосуточным уходом. Благодаря широкому обследованию детей с симптомами ОРВИ и пневмонии, не исключающими COVID-19, было дополнительно выявлено 17,2% очагов инфицирования.
Таблица 3. Очаги COVID-19 в педиатрической популяции МО
Table 3. COVID-19 clusters in the pediatric population of Moscow Region
Очаги COVID-19 COVID-19 clusters | Количество очагов Number of clusters | Количество детей Number of children | ||
---|---|---|---|---|
абс. / abs | % | абс. / abs | % | |
Всего очагов Total clusters | 657 | 100 | 796 | 100 |
Очаги с одним случаем заболевания (ребенок — единственный заболевший в очаге) Single-case clusters (the child is the only case in the cluster) | 113 | 17,3 | 113 | 14,2 |
Очаги с распространением инфекции, Clusters with the infection transmission, в том числе including | 544 | 83,3 | 683 | 85,8 |
- единственный заболевший ребенок в очаге the only sick child in the cluster | 447 | 68,5 | 447 | 56,2 |
- 2 и более заболевших детей в очаге 2 or more sick children in the cluster | 97 | 14,8 | 236 | 29,6 |
Примечание. Приведенные данные анализированы у детей с доступным эпидемиологическим анамнезом (n = 808).
Note. The presented data were analyzed in children with an available epidemiological history (n = 808).
В структуре клинических форм COVID-19 значительно преобладало бессимптомное течение инфекции (62,2%; табл. 4). Частота пневмонии была небольшой — 11,7%. И только у 4 подростков старше 12 лет диагностирована тяжелая форма пневмонии, причем в инвазивной искусственной вентиляции легких нуждался только 1 пациент. В том числе в 2 случаях дыхательная недостаточность I степени сопровождалась диффузным поражением легких (>75% площади легких на КТ), что послужило основанием для диагностики тяжелой формы заболевания. У большинства (73,1%) новорожденных подтверждена бессимптомная форма COVID-19, у 23,1% — легкая, у 1 младенца (3,8%) диагностирована пневмония.
Таблица 4. Сила (λ) и структура клинических форм COVID-19 в течение первых 4 нед подъема педиатрической заболеваемости в МО
Table 4. Force (λ) and structure of the COVID-19 clinical forms during the four week increase in pediatric incidence in Moscow Region
Неделя мониторинга (даты) Monitoring week (dates) | Сила инфекции (λ) 0/0000 Force of infection (λ), 0/0000 | Число случаев за неделю Number of cases per week | Клиническая структура COVID-19, абс. (%) Clinical structure of COVID-19, abs (%) | p (clinical structure) | ||
---|---|---|---|---|---|---|
пневмония pneumonia | инфекции верхних дыхательных путей upper respiratory tract infection | бессимптомные формы asymptomatic forms | ||||
06.04-12.04.2020 | 5,71 | 74 | 6 (8,1) | 15 (20,3) | 53 (71,6) | <0,01 df = 6 |
13.04-19.04.2020 | 18,46 | 190 | 16 (8,4) | 44 (23,2) | 130 (68,4) |
|
20.04-26.04.2020 | 35,58 | 255 | 24 (9,4) | 61 (23,9) | 170 (66,7) |
|
27.04-03.05.2020 | 59,69 | 359 | 42 (11,7) | 125 (34,8) | 192 (53,5) |
|
В динамике развития эпидемической ситуации отмечено относительно пропорциональное увеличение числа клинических форм (рис. 3), однако доля бессимптомных форм, оставаясь стабильной на протяжении 3 нед, на 4-5-й неделе мониторинга статистически уменьшилась по отношению к предыдущему периоду (р = 0,0014; табл. 4), а доля легких форм — увеличилась (р = 0,005). Удельный вес пневмонии статистически не менялся. Летальные исходы отсутствовали.
Рис. 3. Кумулятивный итог абсолютного числа клинических форм COVID-19 в педиатрической популяции МО на дату регистрации.
Fig. 3. The cumulative result of the absolute number of COVID-19 clinical forms in the pediatric population of Moscow Region by the date of reporting.
Возрастная и гендерная структура клинических форм COVID-19 представлена в табл. 5. Возраст половины заболевших пневмонией был старше 5 лет (р = 0,007), а среди пациентов с легкой и бессимптомной формой преобладали дети старше 3 лет (р = 0,004). Частота младенцев и детей раннего возраста, а также гендерная структура клинических форм COVID-19 не различались (см. табл. 5). Риск пневмонии у детей старше 10 лет был не выше, чем у детей другого возраста (отношение шансов 1,34; 95% ДИ 0,92-1,95).
Таблица 5. Возрастная и гендерная структура клинических форм COVID-19 у детей в МО, абс. (%)
Table 5. Age and gender structure of COVID-19 clinical forms in children in Moscow Region, abs (%)
Параметр Parameter | Пневмония Pneumonia (n = 123) | Инфекции верхних дыхательных путей Upper respiratory tract infection (n = 273) | Бессимптомные формы Asymptomatic forms (n = 651) | p (clinical structure) |
---|---|---|---|---|
Возраст, годы Age, years |
|
|
| <0,01 df=6 |
<1 | 11 (8,9) | 23 (8,4) | 42 (6,5) |
|
1-3 | 15 (12,2) | 34 (12,4) | 59 (9,1) |
|
3-10 | 30 (24,4) | 113 (41,5) | 255 (9,2) |
|
≥10 | 67 (54,5) | 103 (41,5) | 295 (45,3) |
|
Пол Gender |
|
|
|
|
мальчики boys | 62 (50,4) | 153 (56,0) | 342 (52,5) | >0,05 df = 2 |
девочки girls | 61 (49,5) | 120 (44,0) | 309 (47,5) |
|
Логично, что среди госпитализированных пациентов преобладали дети раннего возраста (р < 0,001; табл. 6), причем девочек среди них было больше (р = 0,003). Дети с COVID-19 госпитализировались не только по клиническим и эпидемиологическим показаниям, но и по социальным, когда необходимо было направить на стационарное лечение всю семью. Доля пневмонии среди госпитализированных пациентов была весомой — 53 (42,1%) случая. Вместе с тем, несмотря на значительно меньший удельный вес пневмонии среди амбулаторно наблюдавшихся детей (7,9%), абсолютное число случаев оказалось не меньшим (73, или 57,9% от общего числа случаев).
Таблица 6. Возрастная и гендерная структура клинических форм COVID-19 у детей в МО, абс. (%)
Table 6. Age and gender structure of COVID-19 clinical forms in children in the Moscow Region, abs (%)
Параметр Parameter | Госпитализированные Hospitalized (n = 126) | Амбулаторное наблюдение Outpatient (n = 921) | p (clinical structure) |
---|---|---|---|
Возраст, годы Age, years |
|
| <0,001 df = 3 |
<1 | 17 (13,5) | 59 (6,4) |
|
1-3 | 19 (15,1) | 89 (9,7) |
|
3-10 | 32 (25,4) | 366 (39,7) |
|
≥10 | 58 (46,0) | 407 (44,2) |
|
Пол Gender |
|
|
|
мальчики boys | 56 (44,4) | 501 (54,4) | 0,036 df = 1 |
девочки girls | 70 (55,6) | 420 (45,6) |
|
Обсуждение
Следует акцентировать внимание на следующих ключевых моментах, которые, вероятно, оказали влияние на полученные результаты.
- Москва и МО — различные субъекты с максимальной численностью населения в России, тесно взаимосвязаны. Многие жители МО трудоустроены в Москве, а многие москвичи регулярно выезжают в МО, имея здесь загородные дома и приусадебные участки. Коммуникация населения этих двух территорий максимально тесная. Поэтому, начавшись в Москве, эпидемический подъем COVID-19 быстро стал синхронным. На территории МО расположены московские аэропорты, что также важно, поскольку первые случаи COVID-19 были импортированы в МО из Европы и с Ближнего Востока.
- Эпидемический подъем заболеваемости в Москве и МО начался позже, чем в Юго-Восточной Азии, на Ближнем Востоке, в Европе и США, что, теоретически, учитывая постоянное развитие SARS-CoV-2, могло повлиять на его сценарий [1-3].
- Постановлением Главного санитарного врача8 и Распоряжением Правительства РФ9 была организована беспрецедентная по масштабу профилактическая работа, направленная на недопущение распространения инфекции, вызванной SARS- CoV-2, в России, включая широкое обследование лиц, приехавших из-за рубежа, контактных и других контингентов. С 03.2020 в Москве и МО был введен превентивный локдаун, причем ограничительные меры были едиными.
Биология вируса, который является новым для человеческой популяции, во многом определяет характеристики эпидемического процесса. Расчетный средний инкубационный период COVID-19 составляет 5,4 дня (4,1-7,0), 95% процентиль распределения — 12,5 дней (9,2-18,0) [14]. У детей инкубационный период может быть более длительным [15]. Средние сроки передачи инфекции в очагах несколько меньше — в среднем 4,6 дня (3,5-5,9) [11]. Пик инфицирования возникает до или во время появления симптомов у заболевшего, причем оказалось, что в 44-62% случаев вторичное инфицирование COVID-19 произошло на предсимптомной стадии заболевания источника заражения [11, 16, 17].
Малосимптомные или бессимптомные индивиды выделяют потенциально инфекционный вирус наравне с имеющими явную клинику и, по всей вероятности, опасны в среднем за 2,5 дня до начала заболевания и в течение 5-11 дней после заражения или начала симптомов [18, 19]. По некоторым данным, своего пика вирусная нагрузка может достигать на 2-й неделе от начала болезни [20]. Подтверждена возможность длительного выделения вируса (30 дней и более) с зависимостью от клинического состояния пациента [20]. В настоящее время РНК вируса обнаружена у детей и взрослых не только в мазках из носа и ротоглотки и в мокроте, но и в крови, моче и фекалиях [19, 21, 22].
Вышесказанное иллюстрирует обширные возможности передачи новой инфекции в условиях высокой восприимчивости, включая очаги с бессимптомной инфекцией, что особенно важно для педиатрической практики, поскольку у детей социальные навыки еще недостаточно развиты. Настоящая работа оценила результаты широкого тестирования в очагах и демонстрирует приближенную к реальной эпидемиологическую ситуацию, что является одной из сильных сторон работы. Обнаруженные в настоящем исследовании четкая этапность эпидемического процесса и снижение заболеваемости через 2 нед после принятия строгих ограничительных мер были отмечены в Китае, где зарегистрирован старт пандемии. Интересно, что на фоне начала снижения заболеваемость детей продолжала увеличиваться [23].
Для большинства респираторных инфекций, включая грипп, репродуктивный индекс находится в диапазоне от 1 до 2 [24], что значительно ниже оцененного на фактических данных и рассчитанного в математических моделях для COVID-19. Первоначальные оценки ранней динамики вспышки в Ухане (Китай) предполагали удвоение числа случаев заражения людей в течение 6-7 дней с базовым репродуктивным числом (R0) в пределах от 2,24 (1,96-2,55) до 3,58 (2,89-4,39) [14, 25, 26]. Однако в реальных условиях время удвоения числа случаев составляло 2,3-3,3 дня со значением R0 5,7 (3,8-8,9) [25], что было подтверждено в Сингапуре и Корее [17, 27]. В европейских странах, где мероприятия по сдерживанию были направлены на локализацию распространения инфекции, R0 было значительно выше, достигая 6,3 [28], причем, в отличие от 1-2-й недели, на 3-5-й неделе прироста плотность населения играла существенную роль в распространении инфекции [29]. Косвенным подтверждением последнего может служить тот факт, что 8 территориальных образований МО (11,9%) с максимальной плотностью населения, окружающих Москву, к 8-й неделе эпидемического подъема обеспечили 43,2% общей заболеваемости среди детей.
Расчет индекса репродукции продемонстрировал, что развитие COVID-19 в педиатрической популяции в целом подчиняется тем же закономерностям. Начало экспоненциального распространения (R = 3,8-4,8) совпадало с началом вторичного заражения в семейных очагах, затем через 2 нед после локдауна наблюдалось замедление распространения (R = 2,6-2,9). Действительно, более плоский характер кривой в Китае и Корее был достигнут быстрой изоляцией всех заболевших с использованием новых цифровых технологий для максимального отслеживания контактов в самом начале вспышки [30]. Следует отметить, что проведенный расчет может иметь смещение из-за значительно меньшего числа случаев COVID-19 в детской популяции. Тем не менее динамика зарегистрированных случаев была наглядной.
Представляется, что именно превентивный локдаун способствовал тому, что удалось избежать крупных очагов с множественными вторичными заражениями в детских медицинских и других организациях, а также учреждениях с круглосуточным уходом. Математическое моделирование свидетельствует, что именно низкий уровень изменения поведения может привести к крупномасштабной передаче SARS-CoV-2 на душу населения [31, 32].
Анализ подтвердил четкую очаговость COVID-19, которая была отмечена ранее [15, 33]. Вместе с тем частота очагов с вторичным распространением среди детей составила 83,3% при низком уровне инфицирования (0,07%), что значительно выше ранее представленных данных (11% со значительно более высоким уровнем инфицирования детей 7,4%) [33]. Это, по-видимому, объясняется активным выявлением случаев с учетом максимально возможных контактов, тестированием не только заболевших, но и бессимптомных лиц. Кроме того, удалось выявить 17,2% очагов с первичным случаем заболевания у ребенка, что может быть аргументом для проведения тестирования в случае низкого уровня социального восприятия карантинных мер в обществе, особенно учитывая, что SARS-CoV-2 является новым и сильно заразен. Значение семейных очагов в распространении инфекции подчеркивается тем, что не менее половины пациентов инфицированы на предсимптомной стадии индексных случаев в условиях карантинных мер вне дома [16].
В целом анализ подтвердил, что восприимчивость к COVID-19 детей ниже, чем взрослых, а также то, что дыхательная недостаточность и летальные исходы при этом заболевании являются редкими событиями [5, 6, 15]. Инфицированность детского населения МО была выше, чем в Италии [34], и примерно на таком же уровне, как в США [35].
Обнаружена низкая частота пневмонии (11,7%), в том числе у новорожденных, что гораздо ниже результатов систематического обзора I. Liguoro и соавт. [6] — 29 и 48% соответственно. С одной стороны, это может быть свидетельством некоторого числа упущенных случаев, поскольку описаны рентгенологические изменения в качестве случайной находки у детей с легкой формой заболевания или даже бессимптомных [6], с другой стороны — быть результатом широкого тестирования. Сами авторы отмечают, что дети меньше тестируются по сравнению со взрослыми. Данные по МО отражают одинаковый подход к обследованию детей и взрослых. Доказательством более легкого течения COVID-19 у детей также может быть низкий уровень госпитализации и ее структура с достаточно большой долей легких форм у детей раннего возраста.
Следует отметить, что на последних неделях мониторинга в МО отмечено увеличение симптомагических форм COVID-19. Представляется, что в данной временной точке полученный факт может свидетельствовать о некотором снижении контроля ситуации и должен быть учтен в дальнейшей практической работе.
Ограничением проведенного анализа является применение нескольких тест-систем для диагностики COVID-19 с разной чувствительностью. Тем не менее зафиксировать начальные этапы можно достаточно точно в связи с повторным тестированием образцов в референс-центре Роспотребнадзора России. Безусловно, на расчетные педиатрические показатели оказывала влияние инфицированность и заболеваемость взрослых, а общее развитие COVID-19 не было прослежено. Несмотря на это, надо полагать, что выявленные тенденции были достаточно определенными и могут отражать результаты принятых в России и МО превентивных мер. Видимо, эти меры отодвинули начало эпидемического подъема заболеваемости COVID-19 и замедлили ее распространение.
Выводы
- На примере анализа 1047 случаев COVID-19 в условиях раннего внедрения превентивного локдауна и широкого тестирования отмечается четкая этапность эпидемического подъема педиатрической заболеваемости COVID-19. Экспоненциальный рост, связанный с вторичными случаями заражения в семейных очагах, продолжался 2 нед и затем замедлился, хотя число зарегистрированных случаев продолжало расти. Более высокая заболеваемость детей отмечена в территориальных образованиях МО, прилегающих к Москве и с высокой плотностью населения.
- Средний индекс репродукции составил 3,8 (3,04,57).
- Коэффициент очаговости COVID-19 среди детей был высоким — 82,8% (79,7-85,6) — с небольшим средним числом выявленных случаев в очаге — 1,21 (1,16-1,26), который ограничивался размерами семейного очага.
- Рано предпринятые меры, направленные на нераспространение COVID-19, позволили избежать крупных очагов с множественными вторичными заражениями детей.
- Значительно преобладали бессимптомные формы COVID-19 — 62,2% (59,2-65,1), в том числе у новорожденных — 73,1%, с низкой частотой тяжелых форм — 0,38% (0,35-0,41) и низким индексом госпитализации — 12,0 (10,1-14,2). Летальность отсутствовала.
- Средний возраст заболевших и инфицированных детей — 8 [4; 13] лет. Мальчики преобладали незначительно — 53,2%.
- Учитывая сохраняющийся высокий репродуктивный индекс и вероятное увеличение инфицированности детей на фоне стабилизации, необходимо продлевать меры, направленные на локализацию COVID-19. В случае низкого уровня социального восприятия карантинных мер в обществе широкое тестирование детей может повысить выявляемость дополнительных очагов COVID-19.
Об авторах
Елена Руслановна Мескина
ГБУЗ МО «Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского»
Автор, ответственный за переписку.
Email: meskinaelena@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-1960-6868
д.м.н., зав. отд. детских инфекций отдела терапии Россия
Список литературы
- Pachetti M., Marini B., Benedetti F., Giudici F., Mauro E., Storici P., et al. Emerging SARS-CoV-2 mutation hot spots include a novel RNA-dependent-RNA polymerase variant. J. Transl. Med. 2020; 18(1): 179. DOI: http://doi.org/10.1186/s12967-020-02344-6
- Bajaj A., Purohit H.J. Understanding SARS-CoV-2: genetic diversity, transmission and cure in human. Indian J. Microbiol. 2020; 1‐4. DOI: http://doi.org/10.1007/s12088-020-00869-4
- Shen Z., Xiao Y., Kang L., Ma W., Shi L., Zhang L., et al. Genomic diversity of SARS-CoV-2 in Coronavirus Disease 2019 patients. Clin. Infect. Dis. 2020; ciaa203. DOI: http://doi.org/10.1093/cid/ciaa203
- Forster P., Forster L., Renfrew C., Forster M. Phylogenetic network analysis of SARS-CoV-2 genomes. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2020; 117(17): 9241‐3. DOI: http://doi.org/10.1073/pnas.2004999117
- Ludvigsson J.F. Systematic review of COVID-19 in children shows milder cases and a better prognosis than adults. Acta Paediatr. 2020; 109(6): 1088‐95. DOI: http://doi.org/10.1111/apa.15270
- Liguoro I., Pilotto C., Bonanni M., Ferrari M.E., Pusiol A., Nocerino A., et al. SARS-COV-2 infection in children and newborns: a systematic review. Eur. J. Pediatr. 2020; 1-18. DOI: http://doi.org/10.1007/s00431-020-03684-7
- Morand A., Fabre A., Minodier P., Boutin A., Vanel N., Bosdure E., et al. COVID-19 virus and children: What do we know? Arch. Pediatr. 2020; 27(3): 117‐8. DOI: http://doi.org/10.1016/j.arcped.2020.03.001
- Brodin P. Why is COVID-19 so mild in children? Acta Paediatr. 2020; 109(6): 1082‐3. DOI: http://doi.org/10.1111/apa.15271
- Dong Y., Mo X., Hu Y., Qi X., Jiang F., Jiang Z. Epidemiology of COVID-19 among children in China. Pediatrics. 2020; 145(6): e20200702. DOI: http://doi.org/10.1542/peds.2020-0702
- Keeling M.J., Rohani P. Modelling Infectious Diseases in Humans and Animals. Princeton, NJ: Princeton University Press; 2008.
- Nishiura H., Linton N.M., Akhmetzhanov A.R. Serial interval of novel coronavirus (COVID-19) infections. Int. J. Infect. Dis. 2020; 93: 284‐6. DOI: http://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.02.060
- Андерсон Р.М., Мэй Р.М. Инфекционные болезни человека: динамика и контроль. Пер. с англ. М.: Мир, Научный мир; 2004.
- Слободенюк А.В., Косова А.А., Ан Р.Н. Эпидемиологический анализ: Учебное пособие. Екатеринбург; 2015.
- Li Q., Guan X., Wu P., Wang X., Zhou L., Tong Y., et al. Early transmission dynamics in Wuhan, China, of novel coronavirus– infected pneumonia. N. Engl. J. Med. 2020; 382(13): 1199-207. DOI: http://doi.org/10.1056/NEJMoa2001316
- She J., Liu L., Liu W. COVID-19 epidemic: Disease characteristics in children. J. Med. Virol. 2020; 10.1002/jmv.25807. DOI: http://doi.org/10.1002/jmv.25807
- He X., Lau E.H.Y., Wu P., Deng X., Wang J., Hao X., et al. Temporal dynamics in viral shedding and transmissibility of COVID-19. Nat. Med. 2020; 26(5): 672-5. DOI: http://doi.org/10.1038/s41591-020-0869-5
- Ganyani T., Kremer C., Chen D., Torneri A., Faes C., Wallinga J., et al. Estimating the generation interval for coronavirus disease (COVID-19) based on symptom onset data, March 2020. Euro Surveill. 2020; 25(17): 2000257. DOI: http://doi.org/10.2807/1560-7917.S.2020.25.17.2000257
- Zou L., Ruan F., Huang M., Liang L., Huang H., Hong Z., et al. SARS-CoV-2 viral load in upper respiratory specimens of infected patients. N. Engl. J. Med. 2020; 382(12): 1177-9. DOI: http://doi.org/10.1056/NEJMc2001737
- Pan Y., Zhang D., Yang P., Poon L.L.M., Wang Q. Viral load of SARS-CoV-2 in clinical samples. Lancet Infect. Dis. 2020; 20(4): 411‐2. DOI: http://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30113-4
- Zheng S., Fan J., Yu F., Feng B., Lou B., Zou Q., et al. Viral load dynamics and disease severity in patients infected with SARSCoV-2 in Zhejiang province, China, January – March 2020: retrospective cohort study. BMJ. 2020; 369: m1443. DOI: http://doi.org/10.1136/bmj.m1443
- Yu F., Yan L., Wang N., Yang S., Wang L., Tang Y., et al. Quantitative detection and viral load analysis of SARS-CoV-2 in infected patients. Clin. Infect. Dis. 2020; ciaa345. DOI: http://doi.org/10.1093/cid/ciaa345
- Yuan C., Zhu H., Yang Y., Cai X., Xiang F., Wu H., et al. Viral loads in throat and anal swabs in children infected with SARSCoV-2. Emerg. Microbes Infect. 2020; 1-17. DOI: http://doi.org/10.1080/22221751.2020.1771219
- Pan A., Liu L., Wang C., Guo H., Hao X., Wang Q., et al. Association of public health interventions with the epidemiology of the COVID-19 outbreak in Wuhan, China. JAMA. 2020; 323(19): 1-9. DOI: http://doi.org/10.1001/jama.2020.6130
- Cope R.C., Ross J.V., Chilver M., Stocks N.P., Mitchell L. Characterising seasonal influenza epidemiology using primary care surveillance data. PLoS Comput. Biol. 2018; 14(8): e1006377. DOI: http://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006377
- Sanche S., Lin Y.T., Xu C., Romero-Severson E., Hengartner N., Ke R. High contagiousness and rapid spread of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. Emerg. Infect. Dis. 2020; 26(7): 10.3201/eid2607.200282. DOI: http://doi.org/10.3201/eid2607.200282
- Zhao S., Lin Q., Ran J., Musa S.S., Yang G., Wang W., et al. Preliminary estimation of the basic reproduction number of novel coronavirus (2019-nCoV) in China, from 2019 to 2020: A data-driven analysis in the early phase of the outbreak. Int. J. Infect. Dis. 2020; 92: 214-7. DOI: http://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.01.050
- Choi S., Ki M. Estimating the reproductive number and the outbreak size of COVID-19 in Korea. Epidemiol. Health. 2020; 42: e2020011. DOI: http://doi.org/10.4178/epih.e2020011
- Yuan J., Li M., Lv G., Lu Z.K. Monitoring transmissibility and mortality of COVID-19 in Europe. Int. J. Infect. Dis. 2020; 95: 311‐5. DOI: http://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.03.050
- Karadag E. Increase in Covid-19 cases and case fatality and case recovery rates in Europe: a cross temporal meta-analysis. J. Med. Virol. 2020; 10.1002/jmv.26035. DOI: http://doi.org/10.1002/jmv.26035
- Shodan H., Wilder-Smith A., Osman S., Farooq Z., Rocklöv J. Only strict quarantine measures can curb the coronavirus disease (COVID-19) outbreak in Italy, 2020. Euro Surveill. 2020; 25(13): 2000280. DOI: http://doi.org/10.2807/1560-7917. ES.2020.25.13.2000280
- Kim S., Seo Y.B., Jung E. Prediction of COVID-19 transmission dynamics using a mathematical model considering behavior changes in Korea. Epidemiol. Health. 2020; 42: e2020026. DOI: http://doi.org/10.4178/epih.e2020026
- Тамм М.В. Коронавирусная инфекция в Москве: прогнозы и сценарии. Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2020; 13(1): 43-51. DOI: http://doi.org/10.17749/2070-4909.2020.13.1.43-51
- Bi Q., Wu Y., Mei S., Ye C., Zou X., Zhang Z., et al. Epidemiology and transmission of COVID-19 in 391 cases and 1286 of their close contacts in Shenzhen, China: a retrospective cohort study. Lancet Infect. Dis. 2020; S1473-3099(20)30287-5. DOI: http://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30287-5
- Livingston E., Bucher K. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) in Italy. JAMA. 2020; 10.1001/jama.2020.4344. DOI: http://doi.org/10.1001/jama.2020.4344
- CDC COVID-19 Response Team. Severe outcomes among patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) – United States, February 12 – March 16, 2020. MMWR Morb. Mortal. Wkly Rep. 2020; 69(12): 343‐6. DOI: http://doi.org/10.15585/mmwr.mm6912e2