МБУЗ "Стоматологическая поликлиника"

ORIGINAL RESEARCHES

ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

© Мескина Е.Р., 2020

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

Мескина Е.Р. »

ГБУЗ МО «Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского», 129110, Москва, Российская Федерация

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: дети; коронавирусная инфекция; SARS-CoV-2; эпидемиология COVID-19; эпидемио­логический анализ.

Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии финансирования при проведении иссле­дования.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интере­сов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Для цитирования: Мескина Е.Р. Предварительный клинико-эпидемиологический анализ первых 1000 случаев COVID-19 у детей в Московской области. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобио­логии. 2020; 97(3): 202-215.

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

Поступила 20.05.2020

Принята в печать 25.05.2020

¹ Здесь и далее в скобках приведен 95% доверительный интервал.

ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Preliminary Clinical and Epidemiological Analysis of the First 1,000 Pediatric COVID-19 Cases in Moscow Region

Elena R. Meskina

M.F. Vladimirsky Moscow Regional Research and Clinical Institute, 129110, Moscow, Russian Federation

Rationale. The novel coronavirus infection caused by SARS-CoV-2 (COVID-19) continues to spread worldwide, though the epidemiological situation varies across countries. It is of interest to estimate the pediatric incidence in a separate constituent entity of the Russian Federation, Moscow Region (MR) closely connected with Moscow (accounting for the highest number of COVID-19 cases in Russia). Assessment of the epidemiological data is interesting due to the late onset of the epidemic outbreak, the preventive lockdown imposed during the early stages, and extensive testing of all the identified contacts.

Purpose of the study: Assessment of the pediatric incidence of COVID-19, including identification of its main clinical and epidemiological characteristics, based on the monitoring data for the current situation in MR.

Materials and methods. A retrospective analysis of all pediatric cases of laboratory-confirmed COVID-19 in MR (1,047 children of all ages) was performed. The time span covered the data of the daily monitoring of the epi­demiological situation from the beginning of reporting (53 days in total). The information was obtained from the database of the Rospotrebnadzor Territorial Administration of Mr and collected in compliance with the regulations on Daily Monitoring of Children with Coronavirus Infection, Management Section, State Information System, MR. Results. The pediatric cases of COVID-19 accounted for 6.3% (95% CI² 5.9-6.7) of all the cases reported by 6/5/2020 (16,590); the total infection rate of the pediatric population in the region was 0.07% (0.06-0.09). The ba­sic reproduction number ranged from 4.8 (during the two-week exponential growth phase) to 2.7 (during the later period characterized by a slowdown in the incidence rate) and averaged 3.8 (3.0-4.57). The clustering rate of COVID-19 among children was high, reaching 82.8% (79.7-85.6) with a small average number of cases detected in the cluster — 1.21 (1.16-1.26). Asymptomatic COVID-19 cases prevailed significantly, amounting to 62.2% (59.2-65.1), including 73.1% in newborns; severe cases accounted for 0.38% (0.35-0.41) and hospitalized cases totaled 12.0 (10.1-14.2). No death cases were reported. The mean age of the diseased and infected was 8 [4; 13] years old. Boys prevailed insignificantly (53.2%).

Conclusion. There is a distinct stage-by-stage development of the epidemic situation among children in MR. In the pediatric population, COVID-19 was generally acquired from a secondary household transmission within fam­ily clusters. Early preventive measures and extensive testing helped to reduce the period of exponential growth and, therefore, to avoid large clusters of infection. In addition, 17.2% of the COVID-19 clusters were identified as those where the child was the first to become sick. In the future, it is necessary to practice distancing and provide effective isolation of diseased children and adults, since the high rate of incidence in children can lag behind the incidence rate in adults.

Keywords: children; coronavirus infection; SARS-CoV-2; COVID-19 epidemiology; epidemiological analysis.

Acknowledgments. The study had no sponsorship.

Conflict of interest. The author declares no apparent or potential conflicts of interest related to the publication of this article.

For citation: Meskina E.R. Preliminary clinical and epidemiological analysis of the first 1,000 pediatric COVID-19 cases in Moscow Region. Journal of microbiology, epidemiology and immunobiology = Zhurnal mikrobiologii, epidemiologii i immunobiologii. 2020; 97(3): 202-215. (In Russ.).

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

Received 20 May 2020 Accepted 25 May 2020

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

² Hereinafter parentheses contain a 95% confidence interval.

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 бы-

³ ВОЗ. Обновленная стратегия борьбы с COVID-19.

14.04.2020. URL: https://www.who.int/ru/emergencies/diseases/

novel-coronavirus-2019/strategies-plans-and-operations (дата обращения 20.05.2020).

ORIGINAL RESEARCHES

стро, 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 симпто- мов⁵. 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.

⁴ Geographic distribution of COVID-19. European Centre for Dis­ease Prevention and Control. URL: https://www.ecdc.europa.eu/ en/geographical-distribution-2019-ncov-cases (дата обращения 20.05.2020).

⁵ Методические рекомендации МР 3.1.0170-20. Эпидемиоло­гия и профилактика COVID-19 (в редакции МР 3.1.0175-20 «Изменения № 1 в МР 3.1.0170-20 «Эпидемиология и про­филактика COVID-19», утв. Роспотребнадзором 30.04.2020).

URL: https://www.rospotrebnadzor.ru/upload/iblock/070/ metod_recomend_3.1.0170_20_v_1.pdf (дата обращения 20.05.2020).

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.

ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

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-флюоресцент­ной 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 «Век­тор-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 (о) 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 %², сравнение нескольких групп одновременно — с использованием критерия X² для произвольных таблиц. Статистически зна­чимыми считали различия при p < 0,05. При нали­

чии 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 (X) 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).

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);

ORIGINAL RESEARCHES

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/оооо Incidence in children, April, 2020, 0/0000	52,0	50,9-53,1
Индекс репродукции, М ± о Reproduction number, М ± о	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 ± о Clustering index, М ± о	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	—

• 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).

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

ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Абсолютное число случаев Absolute number of cases

Прирост числа случаев Increase in the cases number

1200 о

абсолютное число зарегистрированных случаев / absolute number of reported cases

прирост числа случаев / increase in the cases number

1000

800

600

400

200

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.

Экспоненциальный рост Exponential growth

90

80

70

60

50

40

30

20

10

0

Абсолютное число случаев

Absolute number of cases

Рис. 2. Кумулятивный итог абсолютного числа случаев COVID-19 среди детей различного возраста в MO на дату регистрации.

Fig. 2. Cumulative result of the absolute number of COVID-19 cases among children of different age in Moscow Region by the date of reporting.

ORIGINAL RESEARCHES

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%).

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.

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

Таблица 2. Сила (Л) и возрастная структура COVID-19 в течение 4 нед подъема педиатрической заболеваемости в МО Table 2. Force (Л) and COVID-19 age structure during the four week increase in pediatric incidence in Moscow Region

Неделя	Сила инфекции	Число случаев
мониторинга (даты)	(Л), 0/oooo	за неделю
Monitoring week	Force of infection	Number of
(dates)	(A). o/oooo	cases per week

Возрастная структура COVID-19, абс. (%) Age structure of COVID-19, abs (%)
<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

P (age structure)

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)

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	ioo	796	ioo
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 (п = 808).

Note. The presented data were analyzed in children with an available epidemiological history (n = 808).

ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Таблица 4. Сила (А) и структура клинических форм COVID-19 в течение первых 4 нед подъема педиатрической заболеваемости в МО

Table 4. Force (А) 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 (^А), ^0/oooo Force of infection (А), ⁰/ oooo

Число случаев за неделю Number of cases per week

Клиническая структура COVID-19, абс. (%) Clinical structure of COVID-19, abs (%)
пневмония pneumonia	инфекции верхних дыхательных путей upper respiratory tract infection	бессимптомные формы asymptomatic forms

p (clinical structure)

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 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.

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.

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

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.

ORIGINAL RESEARCHES 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				<0,01
Age, years				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	62 (50,4)	153 (56,0)	342 (52,5)	>0,05
boys				df = 2
девочки	61 (49,5)	120 (44,0)	309 (47,5)
girls

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).

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).

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

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			<0,001
Age, years			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	56 (44,4)	501 (54,4)	0,036
boys			df = 1
девочки	70 (55,6)	420 (45,6)
girls

ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

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 28.03.2020 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 предсимптом- ной стадии заболевания источника заражения [11, 16, 17].

Малосимптомные или бессимптомные инди­виды выделяют потенциально инфекционный ви­рус наравне с имеющими явную клинику и, по всей

⁸ Постановление Главного санитарного врача РФ от 31.01.2020 № 3 «О проведении дополнительных санитарно­противоэпидемических (профилактических) мероприятий по недопущению завоза и распространения новой корона- вирусной инфекции, вызванной 2019-nCoV».

URL: https://www.rospotrebnadzor.ru/deyatelnost/ epidemiological-surveillance/?ELEMENT_ID=13625 (дата обращения 21.05.2020).

⁹ Распоряжение Правительства РФ от 16.03.2020 № 635-р (ред. от 15.05.2020) «О временном ограничении въезда в Российскую Федерацию иностранных граждан и лиц без гражданства и временном приостановлении оформления и выдачи виз и приглашений». URL: http://www.consultant. ru/document/cons_doc_LAW_347693 (дата обращения 21.05.2020).

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 распростране-

ORIGINAL RESEARCHES

ния (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 каче­

стве 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 симпто­матических 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 избе-

ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

жать 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 инфи- цированности 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.

ЛИТЕРАТУРА

1. Pachetti M., Marini B., Benedetti F., Giudici F., Mauro E., Stori- ci 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., Bos- dure 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 РМ., Мэй РМ. 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., Wallin- ga 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 SARS- CoV-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 SARS- CoV-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., Hengart- ner 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/10.1016Zj.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

ORIGINAL RESEARCHES

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., Rocklov J. Only strict quarantine measures can curb the coronavirus dis­ease (COVlD-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.E43-51

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

REFERENCES

1. Pachetti M., Marini B., Benedetti F., Giudici F., Mauro E., Stori- ci 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/10T111/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., Bos- dure 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. Anderson R.M., May R.M. Infectious Diseases of Humans: Dy­namics and Control. Oxford: Oxford University Press; 1991.

13. Slobodenyuk A.V., Kosova A.A., An R.N. Epidemiological Analysis: A Training Manual [Epidemiologicheskiy analiz: Uchebnoeposobie.]. Ekaterinburg; 2015. (in Russian)

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., Wallin- ga 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.

ES.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 SARS- CoV-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 SARS- CoV-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., Hengart- ner 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.

ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

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., Rocklov 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 beha­

vior changes in Korea. Epidemiol. Health. 2020; 42: e2020026. DOI: http://doi.org/10.4178/epih.e2020026

32. Tamm M.V. COVID-19 in Moscow: prognoses and scenarios. Farmakoekonomika. Sovremennaya farmakoekonomika i far- makoepidemiologiya. 2020; 13(1): 43-51.

DOI: http://doi.org/10.17749/2070-4909.2020.13.L43-51

(in Russian)

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

Информация об авторе:

Мескина Елена Руслановна — д.м.н., зав. отд. детских инфекций отдела терапии МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского, 129110, Москва, Россия.

ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-1960-6868.

E-mail: meskinaelena@rambler.ru

Information about the author:

Elena R. Meskina — D. Sci. (Med.), Head, Children’s infectious disease department, M.F. Vladimirsky Moscow Regional Research and Clinical Institute, 129110, Moscow, Russia.

ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-1960-6868.

E-mail: meskinaelena@rambler.ru