Соотношение пола и возраста госпитализированных и умерших от COVID-19 пациентов

Пандемия новой коронавирусной инфекции COVID-19 определяет актуальность проведения исследования гендерно-возрастной структуры госпитализированных и умерших среди населения.

Цель работы – выявление закономерностей эпидемического процесса COVID-19 в соответствии с гендерно-возрастными характеристиками госпитализированных взрослых и установление половозрастных групп, наиболее подверженных госпитализации и летальности от COVID-19.

Проведен анализ структуры госпитализированных и умерших от COVID-19 в разрезе их половозрастного состава. Использованы данные формы статистического учета Ф-60у/леч «Журнал учета инфекционных заболеваний» взрослых, госпитализированных в одну из городских клинических больниц г. Москвы в 2020–2021 гг. Обработка данных проведена с применением комплекса стандартных статистических методов. Для выявления истинных групп риска по госпитализации и летальности проведена статистическая коррекция половозрастного состава населения мегаполиса.

С использованием методики статистической коррекции половозрастного состава получены данные об истинных группах риска по госпитализации и летальности среди населения г. Москвы на начальном этапе пандемии COVID-19. Установлено и обосновано, что основной группой риска госпитализации при заболевании COVID-19 являются молодые мужчины (средний возраст 39,0 ± 5,0 года). Для них вероятность госпитализации с COVID-19 в 1,5 раза выше, чем для молодых женщин. По частоте летальных исходов от COVID-19 в группу риска вошли мужчины среднего (53,1 ± 4,3 лет) и пожилого (68,3 ± 4,5 лет) возраста, для которых вероятность летального исхода выше в 3,3 и 2,2 раза соответственно, чем для женщин того же возраста, а также мужчины старческого возраста (75–90 лет), доля летальных случаев среди которых составила 57 %.

Полученные результаты исследования с применением методики статистической коррекции половозрастного состава в отдельно взятом регионе позволяют выявить истинные группы риска по госпитализации и летальности при COVID-19, дополняют и вносят новые знания в закономерности эпидемиологического анализа, что является важным компонентом эпидемиологического надзора для принятия управленческих решений по предотвращению распространения SARS-CoV-2 и планированию стационарной медицинской помощи установленным половозрастным группам риска.

1. Rothan, H. A. The epidemiology and pathogenesis of coronavirus disease (COVID-19) outbreak / H. A. Rothan, S. N. Byrareddy // Journal of Autoimmunity. – 2020. – Vol. 109, аrt. 102433. – https://doi.org/10.1016/j.jaut.2020.102433

2. Real estimates of mortality following COVID-19 infection / D. Baud, X. Qi, K. Nielsen-Saines [et al.] // Lancet Infectious Diseases. – 2020. – Vol. 20, N 7. – Art. 773. https://doi.org/10.1016/s1473-3099(20)30195-x

3. В Москве выявили рекордные 26,9 тыс. новых случаев заражения COVID [электронный ресурс]. – URL: https://www.rbc.ru/rbcfreenews/61fb96e69a79475697564540

4. Вакцинопрофилактика COVID-19 у пациентов с коморбидными заболеваниями: руководство для врачей / М. П. Костинов, В. Б. Полищук, О. А. Свитич, А. А. Рыжов; под ред. М. П. Костинова. – М.: Группа МДВ, 2022. – 175 с.

5. Костинов, М. П. Потенциальная иммунопрофилактика COVID-19 у групп высокого риска инфицирования: времен. пособие для врачей / М. П. Костинов, О. А. Свитич, Е. В. Маркелова. – М.: Группа МДВ, 2020. – 62 с.

6. Приоритетная вакцинация респираторных инфекций в период пандемии SARS-COV-2 и после ее завершения: пособие для врачей / под ред. М. П. Костинова, А. Г. Чучалина. – М.: Группа МДВ, 2020. – 32 с.

7. Вакцинация лиц пожилого и старческого возраста: метод. рекомендации. Версия 1 / сост.: О. Н. Ткачева, Ю. В. Котовская, М. П. Костинов [и др.]; Рос. ассоциация геронтологов и гериатров [и др.]. – М., 2020. – 51 с.

8. Risk factors associated with mortality among patients with COVID-19 in intensive care units in Lombardy, Italy / G. Grasselli, M. Greco, A. Zanella [et al.] // JAMA Internal Medicine. – 2020. – Vol. 180, N 10. – P. 1345–1355. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2020.3539

9. First wave of COVID-19 hospital admissions in Denmark: a Nationwide population-based cohort study / J. G. Holler, R. Eriksson, T. Ø. Jensen [et al.] // BMC Infectious Diseases. – 2021. – Vol. 21, N 1. – Art. 39. https://doi.org/10.1186/s12879020-05717-w

10. Biological attributes of age and gender variations in Indian COVID-19 cases: A retrospective data analysis / S. Kushwaha, P. Khanna, V. Rajagopal, T. Kiran // Clinical Epidemiology and Global Health. – 2021. – Vol. 11. – Art. 100788. https://doi.org/10.1016/j.cegh.2021.100788

11. Nanda, M. COVID-19: A comprehensive review of epidemiology and public health system response in Nordic region / M. Nanda, R. Sharma // International Journal of Health Services. – 2021. – Vol. 51, N 3. – P. 287–299. https://doi.org/10.1177/0020731421994840

12. The role of sex in the risk of mortality from COVID-19 amongst adult patients: A systematic review / M. Kelada, A. Anto, K. Dave, S. N. Saleh // Cureus. – Vol. 12, N 8. – P. e10114. https://doi.org/10.7759/cureus.10114

13. Clinical, demographical characteristics and hospitalisation of 3,010 patients with Covid-19 in Friuli Venezia Giulia Region (Northern Italy). A multivariate, population-based, statistical analysis / M. Gobbato, E. Clagnan, I. Burba [et al.] // Epidemiologia e Prevenzione. – 2020. – Vol. 44, N 5–6, suppl. 2. – P. 226–234. https://doi.org/10.19191/EP20.5-6.S2.122

14. Burden of COVID-19 and case fatality rate in Pune, India: an analysis of the first and second wave of the pandemic / P. Bogam, A. Joshi, S. Nagarkar [et al.] // IJID Regions. Elsevier. – 2022. – Vol. 2. – P. 74–81. https://doi.org/10.1016/j.ijregi.2021.12.006

15. Sex differences in severity and mortality among patients with COVID-19: Evidence from pooled literature analysis and insights from integrated bioinformatic analysis / X. Wei, Y.-T. Xiao, J. Wang [et al.] // arXiv. – URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2003.13547 (date of access: 20.03.2025).

16. Sex differences in a cohort of COVID-19 Italian patients hospitalized during the first and second pandemic waves / V. Quaresima, C. Scarpazza, A. Sottini [et al.] // Biology of Sex Differences. – 2021. – Vol. 12, N 1. – P. 45. https://doi.org/10.1186/s13293-021-00386-z

17. All-cause mortality during the COVID-19 pandemic in Chennai, India: an observational study / J. A. Lewnard, A. Mahmud, T. Narayan [et al.] // Lancet Infectious Diseases. – 2022. – Vol. 22, N 4. – P. 463–472. https://doi.org/10.1016/S1473-3099(21)00746-5

18. Клинико-эпидемиологические особенности пациентов, госпитализированных с COVID-19 в различные периоды пандемии в Москве / Н. И. Брико, В. А. Коршунов, С. В. Краснова [и др.] // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. – 2022. – T. 99, № 3. – C. 287–299.

19. Характеристика эпидемиологической ситуации по COVID-19 в Санкт-Петербурге / В. Г. Акимкин, С. Н. Кузин, Е. Н. Колосовская [и др.] // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. – 2021. – T. 98, № 5. – C. 497–511.

20. Численность населения по полу и возрасту на 1 января 2021 г., г. Москва // Численность населения Российской Федерации по полу и возрасту на 1 января 2021 года (Статистический бюллетень) / Федер. служба гос. статистики (Росстат). – М., 2021. – С. 136–139. – URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Bul_chislen_nasel-pv_01-01-2021.pdf (дата обращения: 17.06.2022).

21. Langa, L. Python 3.10.4 and 3.9.12 are now available out of schedule // Python Insider. – URL: https://pythoninsider.blogspot.com/2022/03/python-3104-and-3912-are-now-available.html (date of access: 17.06.2022).

22. Кобзарь, А. И. Прикладная математическая статистика: для инженеров и научных работников / А. И. Кобзарь. – М.: Физматлит, 2006. – 813 с.

23. Biological attributes of age and gender variations in Indian COVID-19 cases: A retrospective data analysis / S. Kushwaha, P. Khanna, V. Rajagopal, T. Kiran // Clinical Epidemiology and Global Health. – 2021. – Vol. 11. – Art. 100788. https://doi.org/10.1016/j.cegh.2021.100788

24. Osama, T. Protecting older people from COVID-19: should the United Kingdom start at age 60? / T. Osama, B. Pankhania, A. Majeed // Journal of the Royal Society of Medicine. – 2020. – Vol. 113, N 5. – P. 169–170. https://doi.org/10.1177/0141076820921107

25. Age and sex differences in soluble ACE2 may give insights for COVID-19 / P. Swärd, A. Edsfeldt, A. Reepalu [et al.] // Critical Care. – 2020. – Vol. 24, N 1. – Аrt. 221. https://doi.org/10.1186/s13054-020-02942-2

26. Plasma levels of soluble ACE2 are associated with sex, metabolic syndrome, and its biomarkers in a large cohort, pointing to a possible mechanism for increased severity in COVID-19 / S. A. Kornilov, I. Lucas, K. Jade [et al.] // Critical Care. – 2020. – Vol. 24, N 1. – Аrt. 452. https://doi.org/10.1186/s13054-020-03141-9