Factors affecting mortality for the novel coronavirus infection in different regions of the Russian Federation

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

Background. The influence of such factors as population density, practices for testing for the SARS-CoV-2 (combined with quarantine/self-isolation for infected individuals and their contacts) and ambient temperature on the spread of the novel coronavirus infection and related mortality in the 85 different regions of the Russian Federation isn’t well characterized.

Materials and methods. Population density in the different regions of the Russian Federation is measured as the number of persons per square kilometer of settled areas; ambient temperature is measured as the mean for January and July values; practices for testing for SARS-CoV-2 are characterized via case-fatality rates (the percent of deaths among cases with known outcome (recovered + fatal)) — under more active testing for SARSCoV-2, greater numbers of mild/moderate cases of infection are detected, resulting in the decline in case-fatality rates, i.e. the intensity of testing is inversely proportional to the case-fatality rate.

Results. The correlation between population density and rates of mortality for COVID-19 per 100,000 persons on November 22, 2020 in the 85 different regions of the Russian Federation is 0.53 (0.36; 0.67); the correlation between case-fatality rates and rates of mortality for COVID-19 per 100,000 persons on Nov. 22, 2020 in the different regions of the Russian Federation is 0.62 (0.47; 0.74). Results of the linear regression suggest a positive association between population density, as well as case-fatality rates and rates of mortality for COVID-19 in the different regions of Russia, and a negative association between ambient temperature and rates of mortality for the novel coronavirus infection.

Conclusions. Lower population density, more active testing for SARS-CoV-2 and higher ambient temperature are associated with lower rates of mortality for COVID-19. In particular, additional measures should be implemented towards testing of different categories of individuals for SARS-CoV-2, including those seeking testing on their own initiative, those seeking medical help with respiratory symptoms, and contacts of confirmed COVID-19 cases.

Full Text

Введение

Лабораторная диагностика новой коронавирусной инфекции SARS-CoV-2 в совокупности с самоизоляцией для инфицированных лиц и отслеживанием/карантином для лиц, контактировавших с инфицированным лицом (контактных лиц), является эффективным способом для уменьшения распространения SARS-CoV-2 и снижения уровня соответствующей смертности1. Например, в Исландии соответствующая диагностика и карантин/ самоизоляция активно практикуются — так, используя серологические данные и данные о лабораторной (полимеразная цепная реакция) диагностике SARS-CoV-2, исследователи оценили, что 56% всех случаев заражения SARS-CoV-2 в Исландии были лабораторно диагностированы [1], что способствовало уменьшению распространения этой инфекции в стране. Ряд исследований указывают на то, что плотность населения положительно связана с распространением SARS-CoV-2 [2–4]. Например, результаты серологического исследования в Испании говорят о том, что уровень заражения SARS-CoV-2 в городах с населением более 100 тыс. человек в среднем составлял 6%, а в разных типах городов и поселений с населением менее 100 тыс. человек — не более 3,8% [5]. Ряд исследований указывают на то, что SARS-CoV-2 распространяется среди населения медленнее при более высокой температуре воздуха [4, 6, 7]. При этом влияние плотности населения, практики тестирования на SARS-CoV-2 и температуры воздуха на распространение и смертность от COVID-19 в разных субъектах РФ недостаточно изучено.

При более активном тестировании на SARSCoV-2 лабораторно подтверждается большее количество случаев инфицирования, что способствует предотвращению большего количества новых инфекций путем самоизоляции/карантина для выявленных случаев и контактных лиц, что уменьшает темп распространения инфекции среди населения. Также при более активном тестировании на SARS-CoV-2 выявляется больше случаев заболевания COVID-19 в легкой и средней форме и коэффициент летальности, т.е. процент смертельных случаев среди всех выявленных случаев COVID-19, уменьшается. Хотя активность тестирования непросто напрямую оценить из данных, коэффициент летальности находится в обратной зависимости от активности тестирования в разных субъектах РФ, а коэффициент летальности можно оценить из оперативных данных о SARS-CoV-2.

Цель исследования — оценка связи между плотностью населения, практикой тестирования на SARS-CoV-2, температурой воздуха и смертностью от COVID-19 в разных субъектах РФ с начала эпидемии до 22.11.2020 г.

Материалы и методы

Мы использовали оперативные данные о количестве выздоровевших среди выявленных случаев COVID-19 и количестве смертей от COVID-19 в разных субъектах РФ на 22.11.2020 г.2, а также данные Росстата о численности населения в разных субъектах РФ на 01.01.2020 г.3 в целях оценки уровня смертности от COVID-19 на 100 тыс. человек. Мы также использовали данные Росреестра о землях населенных пунктов в разных субъектах РФ4 и данные о средней температуре воздуха по субъекту РФ в январе и июле 2018 г.5 (2018 г. — это последний год, для которого результаты анализа данных о температуре в разных субъектах РФ были опубликованы).

Плотность населения в разных субъектах РФ оценивали как количество населения на 1 км2 земли населенных пунктов. Коэффициент летальности рассчитывали как процент летальных случаев среди всех выявленных случаев COVID-19 с известным исходом (выздоровевших + умерших) в разных субъектах РФ в период 31.01.2020–22.11.2020. Как отмечалось выше, коэффициент летальности находится в обратной зависимости от активности тестирования на SARS-CoV-2. Температуру воздуха определяли как среднее между температурами в январе и июле 2018 г. в разных субъектах РФ.

Мы оценили корреляцию между (а) плотностью населения, (б) коэффициентом летальности, (в) температурой воздуха и смертностью от COVID-19 на 100 тыс. человек в 85 субъектах РФ. Для определения зависимости уровня смертности от COVID-19 в совокупности от плотности населения, коэффициента летальности и температуры воздуха в 85 субъектах РФ использовали линейную регрессию.

Результаты

На 22.11.2020 г. в 85 субъектах РФ корреляция между плотностью населения и уровнем смертности от COVID-19 на 100 тыс. человек равна 0,53 (0,36; 0,67), между коэффициентом летальности и уровнем смертности от COVID-19 — 0,62 (0,47; 0,74), между температурой воздуха и уровнем смертности от COVID-19 — –0,10 (–0,31; 0,11).

При увеличении плотности населения на 1 км2 на 1 человека уровень смертности от COVID-19 на 100 тыс. человек на 22.11.2020 г. увеличивается на 0,087 (таблица). При увеличении коэффициента летальности от COVID-19 на 1% уровень смертности от COVID-19 на 100 тыс. человек на 22.11.2020 г. увеличивается на 5,861. При увеличении температуры воздуха на 1°С уровень смертности от COVID-19 на 100 тыс. человек на 22.11.2020 г. уменьшается на 0,733. Отметим, что в Санкт-Петербурге уровень смертности от COVID-19 на 100 тыс. человек является самым высоким в России, а выявляемость SARS-CoV-2 — одна из самых низких (коэффициент летальности — один из самых высоких в России) [8]. Отметим также, что коэффициент детерминации (R2) для регрессионной модели равен 0,54, что говорит о влиянии других факторов (помимо 3 факторов, включенных в регрессионную модель) на уровень смертности от COVID-19 в разных субъектах РФ. Одним из таких факторов является поведение людей (ношение масок, соблюдение социальной дистанции и т.д.).

Выводы

Осенью и зимой 2020 г. SARS-CoV-2 активно циркулирует в северном полушарии, включая территорию России. При этом влияние различных факторов на распространение и смертность от COVID-19 в разных субъектах РФ недостаточно изучено. Ряд исследований показали, что помимо поведения людей (ношение масок, соблюдение социальной дистанции и т.д.) на распространение SARS-CoV-2 влияют плотность населения, температура воздуха и практика тестирования на SARS-CoV-2.

Мы установили, что более низкая плотность населения, более активное тестирование на SARSCoV-2 и более высокая температура воздуха способствуют понижению уровня смертности от COVID-19 в разных субъектах РФ. В частности, следует принимать дополнительные меры для повышения уровня тестирования на SARS-CoV-2 среди разных категорий населения, включая лиц, которые хотят тестироваться по собственной инициативе, лиц, обращающихся за медицинской помощью с симптомами ОРВИ, и контактных лиц для подтвержденных случаев COVID-19.

 

1. ВОЗ. Выявление контактных лиц в контексте COVID-19. URL: https://www.who.int/publications/i/item/contact-tracingin-the-context-of-covid-19

2. Стопкоронавирус.РФ. Оперативные данные. 2020.
URL: https://стопкоронавирус.рф

3. Федеральная служба государственной статистики (Росстат). Численность постоянного населения на 1 января 2020. URL: https://showdata.gks.ru/report/278928/

4. Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии (Росреестр). Сведения о наличии и распределении земель в Российской Федерации на 01.01.2020 (в разрезе субъектов Российской Федерации). 2020. URL: https://rosreestr.gov.ru/site/activity/sostoyanie-zemel-rossii/gosudarstvennyy-natsionalnyy-doklad-o-sostoyanii-i-ispolzovanii-zemel-v-rossiyskoy-federatsii/

5. Федеральная служба государственной статистики (Росстат). Российский статистический ежегодник 2019. URL: https://rosstat.gov.ru/bgd/regl/b19_13/Main.htm

×

About the authors

E. M. Goldstein

Harvard T.H. Chan School of Public Health

Author for correspondence.
Email: egoldste@hsph.harvard.edu
ORCID iD: 0000-0002-6795-0559

Edward М. Goldstein — PhD (Physics and Mathematics), senior research scientist

Boston

United States

References

  1. Gudbjartsson D.F., Norddahl G.L., Melsted P., Gunnarsdottir K., Holm H., Eythorsson E., et al. Humoral Immune Response to SARS-CoV-2 in Iceland. N. Engl. J. Med. 2020; 383(18): 1724–34. https://doi.org/10.1056/nejmoa2026116
  2. Bhadra A., Mukherjee A., Sarkar K. Impact of population density on COVID-19 infected and mortality rate in India. Model. Earth Syst. Environ. 2020; 1–7. https://doi.org/10.1007/s40808-020-00984-7
  3. Coskun H., Yildirim N., Gunduz S. The spread of COVID-19 virus through population density and wind in Turkey cities. Sci. Total Environ. 2021; 751: 141663. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.141663
  4. Rubin D., Huang J., Fisher B.T., Gasparrini A., Tam V., Song L., et al. Association of social distancing, population density, and temperature with the instantaneous reproduction number of SARS-CoV-2 in counties across the United States. JAMA Netw. Open. 2020; 3(7): e2016099. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.16099
  5. Pollán M., Pérez-Gómez B., Pastor-Barriuso R., Oteo J., Hernán M.A., Pérez-Olmeda M., et al. Prevalence of SARS-CoV-2 in Spain (ENE-COVID): a nationwide, population-based seroepidemiological study. Lancet. 2020; 396(10250): 535–44. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)31483-5
  6. Mecenas P., Bastos R.T.D.R.M., Vallinoto A.C.R., Normando D. Effects of temperature and humidity on the spread of COVID-19: A systematic review. PLoS One. 2020; 15(9): e0238339. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0238339
  7. Carson R.T., Carson S.L., Dye T.K., Mayfield S.A., Moyer D.C., Yu C.A., et al. COVID-19's U.S. temperature response profile. MedRxiv. 2020; 2020.11.03.20225581. https://doi.org/10.1101/2020.11.03.20225581
  8. Гольдштейн Э.М. Выявляемость, коэффициент летальности и уровень смертности от новой коронавирусной инфекции в разных субъектах Российской Федерации во время и до осенней волны эпидемии. COVID19-PREPRINTS.MICROBE.RU. Препринт. 2020. https://doi.org/10.21055/preprints-3111901

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2021 Goldstein E.M.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: ПИ № ФС77-75442 от 01.04.2019 г.


This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies