Infant Mortality Dynamics in Moscow during the COVID-19 Pandemic

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

COVID-19 pandemic substantially affected all aspects of public health and healthcare system as well as all age groups of population. Infant mortality is one of the most important indicators characterizing the general state of health and quality of life of the population. The article represents in-depth analysis of cases, structure and causes of infant mortality according to Rosstat data for 2000–2022. We also evaluated influence of COVID-19 on formation of the capital’s indicator in those years that is why 2019 was considered as the “basic” when analyzing mortality indicators. The study purpose is to determine a degree of impact of COVID-19 pandemic on the formation of infant mortality rates in Moscow. Authors use statistical analysis of official Rosstat data on infant mortality in Moscow and Russian Federation as a whole conducted. Data analyzed using decomposition by periods of infant mortality, sex, classes and certain death causes. During 2019–2022, infant mortality rate in Moscow has continuously reducing including the first year of COVID-19 pandemic. In 2022 infant mortality rate in Moscow, estimated 3.5 per 1000 live births that is lower than Russia’s average by 21%, although before 2019 reduction rates in Russian Federation were higher by 13.7 percentage points. It is necessary to note the capital’s infant mortality rate in 2022 compared to 2021 reduced by 2.8% and in Russia by 3.3%. According to Rosstat data, reduction of infant mortality in 2022 was mainly due to boys’ indicator: in Moscow, overall reduction estimated 7.1%, in Russia as a whole– 5.9%. The capital’s indicator for girls reduced in 2022 by 1.7%, in Russia as a whole– by 0.8%. In contrast to the increase in mortality rates in other age groups, during the pandemic years, infant mortality rate in Moscow continuously reduced and in 2022 estimated 3.5 per 1000 live births, which is 21% lower than the national average. Infant mortality reduction in Moscow was mainly due to boys. Discovered growth of early neonatal mortality from neonatal diabetes mellitus, from other congenital abnormalities of the nervous system and circulatory system, as well as growing share of deaths of infants with normal body weight are of serious concern and require special measures. The COVID-19 pandemic has not had any significant impact on infant mortality in Moscow.

About the authors

Anna А. Savina

Research Institute of Healthcare Organization and Medical Management of the Moscow Department of Health

Email: medstatistika@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5543-7918
SPIN-code: 1144-8300
ResearcherId: AAP-4560-2021
Candidate of Medical Sciences, Lead Researcher Moscow, Russia

Elena V. Zemlyanova

Institute for Demographic Research FCTAS RAS

Email: zem_lena@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6231-1611
SPIN-code: 3444-9754
ResearcherId: AAA-4170-2021
Candidate of Economic Sciences, Lead Researcher Moscow, Russia

References

  1. Шаповалова, М. А. Организационно-методические подходы к изучению младенческой смертности / М. А. Шаповалова, Х. Ю. Угурчиева, А. С. Ярославцев // Прикаспийский вестник медицины и фармации. 2023. Т. 4, № 1. С. 6–16. doi: 10.29039/2712-8164-2023-1-6-16. EDN WTZISW.
  2. Андреев, Е. М. Неравенство в младенческой смертности среди населения современной России // Вопросы статистики. 2020. Т. 27, № 2. Сc. 48–62. doi: 10.34023/2313-6383-2020-27-2-48-62. EDN BPJFWC.
  3. Федотов, А. А. Поиск факторов воздействия на компоненты человеческого потенциала: межрегиональный анализ // Бизнес. Образование. Право. 2022. № 3 (60). С. 153–158. doi: 10.25683/VOLBI.2022.60.358. EDN XEJBDE.
  4. Бобровская, М. А. Младенческая смертность в России // Экономика и социум. 2019. Т. 60, № 5. С. 410–417. EDN GEOYKF.
  5. Каюков, Р. А. Причинно-следственный анализ младенческой смертности на современном этапе // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 1. С. 47. EDN OXCCSF.
  6. Савинов, А. К. Уровень младенческой смертности как показатель деятельности службы здравоохранения // Молодой ученый. 2021. № 22 (364). С. 234–236. EDN ZJYCWB.
  7. Иванова, А. Е. Возможен ли естественный прирост населения России в ближайшие 10 лет? / А. Е. Иванова, Ю. Э. Плетнева, С. Ю. Сивоплясова [и др.] // Экономика. Налоги. Право. 2021. Т. 14, № 2. С. 32–43. doi: 10.26794/1999-849X-2021-14-2-32-43. EDN OQJZWD.
  8. Белопольская, М. А. Анализ риска инфицирования новорожденных в зависимости от течения COVID-19 у матери / М. А. Белопольская, А. И. Гареева, В. Ю. Аврутин [и др.] // Журнал инфектологии. 2022. Т. 14, № 1. С. 105–110. doi: 10.22625/2072-6732-2022-14-1-105-110. EDN YHTXPH.
  9. Денисова, Т. Г. Возможные последствия для здоровья новорожденных от матерей, болевших COVID-19 во время беременности / Т. Г. Денисова, А. И. Сергеева, А. С. Григорьева [и др.] // Acta Medica Eurasica. 2021. № 3. С. 35–47. doi: 10.47026/2413-4864-2021-3-35-47. EDN SYREKP.
  10. Исакова, П. В. Анализ распространенности, структуры и факторов риска младенческой смертности в Российской Федерации // Проблемы стандартизации в здравоохранении. 2017. № 5–6. С. 43–54. EDN ZBIFMN.
  11. Барашнев, Ю. И. Диагностика и лечение врожденных и наследственных заболеваний у детей: (путеводитель по клинической генетике) / Ю. И. Барашнев, В. А. Бахарев, П. В. Новиков. Москва : Триада-Х, 2004. 550 с. ISBN 5-8249-0107-4. EDN QLGOEX.
  12. Каткова, Л. И. Роль медико-организационных технологий в снижении младенческой смертности в Самарской области / Л. И. Каткова, С. В. Михальченко //Вестник современной клинической медицины. 2016. Т. 9, № 5. С. 25–29. EDN WTPBQL. doi: 10.20969/VSKM.2016.9(5).25-29.
  13. Иванова, И. А. Статистический анализ и моделирование младенческой смертности как одного из индикаторов демографической безопасности регионов Российской Федерации // Региональная экономика: теория и практика. 2014. № 9 (336). С. 50–55. EDN RWGEEV.
  14. Баранов, А. А. Смертность детского населения в России: состояние, проблемы и задачи профилактики / А. А. Баранов, В. Ю. Альбицкий, Л. С. Намазова-Баранова // Вопросы современной педиатрии. 2020. Т. 19, № 2. С. 96–106. EDN BEDBJG. doi: 10.15690/vsp.v19i2.2102.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».