Статистический анализ критических социально-экономических факторов развития болезни COVID-19
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-1-90-100
Аннотация
Цель исследования – на основе сопоставления статистических данных больших репрезентативных выборок проанализировать воздействие ряда социально-экономических факторов на течение пандемии COVID-19, а также оценить критические факторы, влияющие на развитие инфекционного процесса вируса SARS-CoV-2.
Для подготовки обзора источников по данной теме были найдены необходимые публикации в Интернете по выбранным ключевым словам – как по одному слову, так и по различным сочетаниям слов. Статистическая информация, характеризующая социальные-экономические факторы, была получена из баз данных, доступных в Интернете. Для определения статистической взаимосвязи использовался коэффициент корреляции Пирсона (r).
Впервые была исследована взаимосвязь между социально-экономическими факторами и последствиями 15-месячной пандемии COVID-19 в отдельных регионах с использованием различных доступных статистических данных для пяти континентов и 52 стран. Установлена положительная связь между исходом эпидемии вируса SARS-CoV-2 и ВВП на душу населения, а также типом питания человека с коэффициентами корреляции в диапазоне 0,42–0,87. Развитие вирусной пандемии показало менее четкую связь с плотностью населения (значения коэффициента r от -0,18 до -0,28 в зависимости от группы стран). Для островных государств географическая изоляция была доминирующей защитой от распространения инфекции SARS-CoV-2.
Сопоставление статистических данных о развитии COVID-19 в различных регионах и изучение как экономических, так и социальных аспектов, выполненное на больших репрезентативных выборках, показало, что продуктивная инфекция и патогенность вируса SARS-CoV-2 возрастали при высоком уровне жизни и чрезмерном потреблении основных продуктов питания. В странах с низким ВВП и адекватным потреблением белков или жиров показатели инфицирования SARS-CoV-2 и смертности не превышали минимальный эпидемический порог. Детальное изучение влияния потребляемых макроэлементов на динамику инфекционного цикла вируса SARS-CoV-2 даст возможность объяснить причину устойчивости к возбудителю. Для такого изучения потребуется дальнейший сравнительный анализ статистических данных о пандемии COVID-19.
Ключевые слова
Об авторе
С. В. ПономаренкоГермания
Пономаренко София Васильевна – канд. биол. наук, руководитель проекта
59199, г. Бёнен, Сименсштрассе, д. 42
Список литературы
1. Liu X.X. et al. A New SEAIRD Pandemic Prediction Model with Clinical and Epidemiological Data Analysis on COVID-19 Outbreak. Applied Intelligence. 2021;51(7):4162–4198. Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-020-01938-3.
2. Plazas A. et al. Modeling Partial Lockdowns in Multiplex Networks Using Partition Strategies. Applied Network Science. 2021;6(27):1–15. Available from: https://doi.org/10.1007/s41109-021-00366-7.
3. Zhang W. et al. Analysis of COVID-19 Epidemic and Clinical Risk Factors of Patients Under Epidemiological Markov Model. Results in Physics. 2021;22:103881. Available from: https://doi.org/10.1016/j.rinp.2021.103881 (accessed 20.07.2021).
4. Hu B. et al. Characteristics of SARS-CoV-2 and COVID-19. Nature Reviews Microbiology. 2021;19:141–154. Available from: https://doi.org/10.1038/s41579-020-00459-7.
5. V’kovski P. et al. Coronavirus Biology and Replication: Implications for SARS-CoV-2. Nature Reviews Microbiology. 2021;(19):155–170. Available from: https://doi.org/10.1038/s41579-020-00468-6.
6. Wu S.-C. et al. The SARS-CoV-2 Receptor-Binding Domain Preferentially Recognizes Blood Group A. Blood Advances. 2021;5(5):1305–1309. Available from: https://doi.org/10.1182/bloodadvances.2020003259.
7. Booth A. et al. Population Risk Factors for Severe Disease and Mortality in COVID19: A Global Systematic Review and Meta-Analysis. PLoS ONE. 2021;16(3):e0247461. Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247461 (accessed 31.05.2022).
8. Castilla J. et al. Risk Factors of Infection, Hospitalization and Death from SARS-CoV-2: A Population-Based Cohort Study. Journal of Clinical Medicine. 2021;10(12):2608. Available from: https://doi.org/10.3390/jcm10122608.
9. Mentella M.C. et al. The Role of Nutrition in the COVID-19 Pandemic. Nutrients. 2021;13(4):1093. Available from: https://doi.org/10.3390/nu13041093.
10. Hashim M.J., Alsuwaidi A.R., Khan G. Population Risk Factors for COVID-19 Mortality in 93 Countries. J Epidemiol Glob Health. 2020;10(3):204–208. Available from: doi:10.2991/jegh.k.200721.001.
11. Kontis V. et al. Magnitude, Demographics and Dynamics of the Effect of the First Wave of the COVID-19 Pandemic on All-Cause Mortality in 21 Industrialized Countries. Nature Medicine. 2020;26:1919–1928. Available from: https://doi.org/10.1038/s41591-020-1112-0.
12. Wamaia R.G. et al. What Could Explain the Lower COVID-19 Burden in Africa Despite Considerable Circulation of the SARS-CoV-2 Virus? International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021;18(16):8638. Available from: https://doi.org/10.3390/ijerph18168638 (accessed 31.05.2022).
13. Williamson E.J. et al. Factors Associated with COVID-19-Related Death Using OpenSAFELY. Nature. 2020;584:430–436. Available from: https://doi.org/10.1038/s41586-020-2521-4.
14. Jin J. et al. Individual and Community-Level Risk for COVID-19 Mortality in the United States. Nature Medicine. 2021;27:264–269. Available from: https://doi.org/10.1038/s41591-020-01191-8.
15. Mathur R. et al. Ethnic Differences in SARS-CoV-2 Infection and COVID-19-Related Hospitalisation, Intensive Care Unit Admission, and Death in 17 Million Adults in England: An Observational Cohort Study Using the Open-SAFELY Platform. Lancet. 2021;397(10286):1711–1724. Available from: doi: 10.1016/S0140-6736(21)00634-6.
16. Roy S., Ghosh P. Factors Affecting COVID-19 Infected and Death Rates Inform Lockdown-Related Policymaking. PLoS One. 2020;15(10):e0241165. Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0241165 (accessed 20.07.2021).
17. Siegel M. et al. Actual Racial/Ethnic Disparities in COVID-19 Mortality for the Non-Hispanic Black Compared to Non-Hispanic White Population in 35 US States and Their Association with Structural Racism. Journal of Racial and Ethnic Health Disparities. 2022;9(3):886–898. Available from: https://doi.org/10.1007/s40615-021-01028-1 (accessed 20.07.2021).
18. Tan A.X. et al. Association Between Income Inequality and County-Level COVID-19 Cases and Deaths in the US. JAMA Netw Open. 2021;4(5):e218799. Available from: doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.8799 (accessed 07.08.2021).
19. Mokhtari T. et al. COVID-19 and Multiorgan Failure: A Narrative Review on Potential Mechanisms. J Mol Histol. 2020;51(6):613-628. Available from: https://doi.org/10.1007/s10735-020-09915-3.
20. Kordzadeh-Kermani E., Khalili H., Karimzadeh I. Pathogenesis, Clinical Manifestations and Complications of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Future Microbiology. 2020;15(13):1287 1305. Available from: https://doi.org/10.2217/fmb-2020-0110.
21. Al-Aly Z., Xie Y., Bowe B. High-Dimensional Characterization of Post-Acute Sequelae of COVID-19. Nature. 2021;594:259–264. Available from: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03553-9 (accessed 20.07.2021).
22. Sudre C.H. et al. Attributes and Predictors of Long COVID. Nature Medicine. 2021;27(4):626–631. Available from: https://doi.org/10.1038/s41591-021-01292-y.
23. Karlinsky A., Kobak D. The World Mortality Dataset: Tracking Excess Mortality Across Countries During the COVID-19 Pandemic. Preprint. medRxiv. Posted June 04, 2021. Available from: https://doi.org/10.1101/2021.01.27.21250604 (accessed 08.08.2021).
24. FAO of the United Nations, WHO, United Nations University. Protein and Amino Acid Requirements in Human Nutrition: Report of a Joint FAO/WHO/UNU Expert Consultation. World Health Organization Technical Report Series. 2007;935:1–265. Available from: https://apps.who.int/iris/handle/10665/43411.
25. Akhtar S. et al. Nutritional Perspectives for the Prevention and Mitigation of COVID-19. Nutrition Reviews. 2021;79(3):289–300. Available from: https://doi.org/10.1093/nutrit/nuaa063.
26. Allard L. et al. Malnutrition: Percentage and Association with Prognosis in Patients Hospitalized for Coronavirus Disease 2019. Nutrients. 2020;12(12):3679. Available from: https://doi.org/10.3390/nu12123679.
27. Hu X. et al. Predictive Value of the Prognostic Nutritional Index for the Severity of Coronavirus Disease 2019. Nutrition. 2021;84:111123. Available from: https://doi.org/10.1016/j.nut.2020.111123 (accessed 20.07.2021).
28. Rothenberg E. Coronavirus Disease 19 from the Perspective of Ageing with Focus on Nutritional Status and Nutrition Management – A Narrative Review. Nutrients. 2021;13(4):1294. Available from: https://doi.org/10.3390/nu13041294.
29. Sahin E. et al. Clinical Impact Potential of Supplemental Nutrients as Adjuncts of Therapy in High-Risk COVID-19 for Obese Patients. Frontiers in Nutrition. 2020;7:580504. Available from: https://doi.org/10.3389/fnut.2020.580504 (accessed 20.07.2021).
30. Bedock D. et al. Evolution of Nutritional Status after Early Nutritional Management in COVID-19 Hospitalized Patients. Nutrients. 2021;13(7):2276. Available from: https://doi.org/10.3390/nu13072276.
31. Bousquet J. et al. Is Diet Partly Responsible for Differences in COVID-19 Death Rates Between and Within Countries? Clinical and Translational Allergy. 2020;10:16. Available from: https://doi.org/10.1186/s13601-020-00323-0.
32. Clemente-Suárez V.J. et al. Nutrition in the Actual COVID-19 Pandemic. A Narrative Review. Nutrients. 2021;13(6):1924. Available from: https://doi.org/10.3390/nu13061924.
33. Greene M.W., Roberts A.P., Frugé A.D. Negative Association Between Mediterranean Diet Adherence and COVID-19 Cases and Related Deaths in Spain and 23 OECD Countries: An Ecological Study. Frontiers in Nutrition. 2021;8:591964. Available from: https://doi.org/10.3389/fnut.2021.591964 (accessed 20.07.2021).
34. James P.T. et al. The Role of Nutrition in COVID-19 Susceptibility and Severity of Disease: A Systematic Review. The Journal of Nutrition. 2021;151(7):1854–1878. Available from: https://doi.org/10.1093/jn/nxab059 (accessed 20.08.2021).
35. Mechanick J.I. et al. Clinical Nutrition Research and the COVID-19 Pandemic: A Scoping Review of the ASPEN COVID-19 Task Force on Nutrition Research. Journal of Parenteral and Enteral Nutrition. 2021;45(1):13–31. Available from: https://doi.org/10.1002/jpen.2036.
36. Mortaz E. et al. Nutritional Impact and Its Potential Consequences on COVID-19 Severity. Frontiers in Nutrition. 2021;8:698617. Available from: https://doi.org/10.3389/fnut.2021.698617 (accessed 31.05.2022).
37. Perez-Araluce R. et al. Mediterranean Diet and the Risk of COVID-19 in the 'Seguimiento Universidad de Navarra' Cohort. Clinical Nutrition. 2022;41(12):3061–3068. Available from: https://doi.org/10.1016/j.clnu.2021.04.001 (accessed 20.07.2022).
Рецензия
Для цитирования:
Пономаренко С.В. Статистический анализ критических социально-экономических факторов развития болезни COVID-19. Вопросы статистики. 2023;30(1):90-100. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-1-90-100
For citation:
Ponomarenko S.V. Statistical Analysis of Critical Socioeconomic Factors in the Development of COVID-19 Disease. Voprosy statistiki. 2023;30(1):90-100. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-1-90-100