Preview

Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии

Расширенный поиск

Предварительный клинико-эпидемиологический анализ первых 1000 случаев COVID-19 у детей в Московской области

https://doi.org/10.36233/0372-9311-2020-97-3-2

Полный текст:

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.

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.

  1. 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.
  2. 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].
  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

  1. 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.
  2. Средний индекс репродукции составил 3,8 (3,0­4,57).
  3. 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.
  4. Рано предпринятые меры, направленные на не­распространение COVID-19, позволили избе­жать крупных очагов с множественными вторич­ными заражениями детей.
  5. 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.
  6. Средний возраст заболевших и инфицированных детей — 8 [4; 13] лет. Мальчики преобладали не­значительно — 53,2%.
  7. 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.

Список литературы

1. 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

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

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

8. 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

9. 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

10. Keeling M.J., Rohani P. Modelling Infectious Diseases in Humans and Animals. Princeton, NJ: Princeton University Press; 2008.

11. 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

12. Андерсон Р.М., Мэй Р.М. Инфекционные болезни человека: динамика и контроль. Пер. с англ. М.: Мир, Научный мир; 2004.

13. Слободенюк А.В., Косова А.А., Ан Р.Н. Эпидемиологический анализ: Учебное пособие. Екатеринбург; 2015.

14. 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

15. 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

16. 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

17. 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

18. 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

19. 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

20. 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

21. 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

22. 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

23. 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

24. 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

25. 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

26. 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

27. 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

28. 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

29. 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

30. 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

31. 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

32. 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

33. 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

34. 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

35. 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


Об авторе

Елена Руслановна Мескина
ГБУЗ МО «Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского»
Россия
д.м.н., зав. отд. детских инфекций отдела терапии


Просмотров: 663


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0372-9311 (Print)
ISSN 2686-7613 (Online)