Эпидемиологические особенности новой коронавирусной инфекции COVID-19 в Вооруженных силах Республики Казахстан в аспекте теории саморегуляции паразитарных систем

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Изучение эпидемиологии инфекционных заболеваний среди военнослужащих традиционно является актуальной задачей военной медицины. Пандемия новой коронавирусной инфекции COVID-19 подчеркнула значимую роль генетической изменчивости возбудителей в формировании динамики заболеваемости, что является наглядным примером реализации теории саморегуляции паразитарных систем В.Д. Белякова (1983). Несмотря на то что имеется значительное количество научных работ по изучению аспектов эпидемиологии новой коронавирусной инфекции COVID-19 в различных организованных коллективах, эпидемиологические особенности заболеваемости данной инфекцией в Вооруженных силах Республики Казахстан остаются малоизученными, что подчеркивает актуальность данного исследования.

Цель — изучение эпидемиологических особенностей новой коронавирусной инфекции COVID-19 в Вооруженных силах Республики Казахстан с позиции теории саморегуляции паразитарных систем.

Материалы и методы. Проведен ретроспективный эпидемиологический анализ заболеваемости новой коронавирусной инфекцией COVID-19 военнослужащих и гражданского населения Республики Казахстан по данным ведомственной военно-медицинской статистической отчетности Вооруженных сил Республики Казахстан (форма 2/мед) и официальной общедоступной статистики Национального центра общественного здравоохранения Министерства здравоохранения Республики Казахстан. Изучена сравнительная динамика показателей заболеваемости военнослужащих и гражданского населения, определены их эпидемиологические особенности на военно-административных территориях Вооруженных сил Республики Казахстан. При анализе и исследовании материалов был использован комплекс эпидемиологических и математико-статистических методов исследования.

Результаты. Показано, что генетически детерминированная способность возбудителя инфекции изменять свои эпидемиологически значимые свойства (контагиозность, патогенность) в ответ на предпринимаемые противоэпидемические меры является важным фактором, влияющим на изменение степени напряженности эпидемической ситуации. Это может проявляться увеличением количества случаев инфекции заболеваний, изменением тяжести клинического течения и форм заболевания, распространенности по разным категориям населения и другими эпидемическими проявлениями.

Заключение. Генетическая пластичность патогенных микроорганизмов, реализующаяся в ответ на изменения свойств популяции человека, оказывает значимое влияние на региональные эпидемиологические особенности распространения заболеваний, что необходимо учитывать при функционировании системы противоэпидемической защиты в организованных воинских коллективах.

Об авторах

Айдос Мирашевич Хисамитов

Военно-медицинская академия

Автор, ответственный за переписку.
Email: aidos.2112@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-9704-870X
Россия, Санкт-Петербург

Александр Александрович Кузин

Военно-медицинская академия

Email: paster-spb@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9154-7017
SPIN-код: 6220-1218

докт. мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Андрей Евгеньевич Зобов

Военно-медицинская академия

Email: dr.andrey98@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7791-8993
SPIN-код: 4281-2680

канд. мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Владислав Викторович Закурдаев

Военно-медицинская академия

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0009-0009-8026-7322
SPIN-код: 4279-8889

канд. мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Kryukov EV, Shulenin KS, Cherkashin DV, et al. Experience in medical support of ships and units of foreign аrmies during the new coronavirus pandemic. Marine medicine. 2021;7(1):69–77. EDN: XTNNHR doi: 10.22328/2413-5747-2021-7-1-69-77
  2. Belyakov VD. The problem of self-regulation of parasitic systems and the mechanism of epidemic process development. Vestnik AMN SSSR. 1983;(5):3–9. EDN: ZFXTOX
  3. Akimkin VG, Semenenko TA, Dubodelov DV, et al. The Theory of Self-Regulation of Parasitary Systems and COVID-19. Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2024;79(1):33–41. EDN: EZTCTA doi: 10.15690/vramn11607
  4. Shchepin VO, Zagoruichenko AA, Karpova OB. Methodological foundations of forecasting the spread of diseases in the world (review). Menedzher zdravookhraneniya. 2022;(9):51–58. EDN: WASIBB doi: 10.21045/1811-0185-2022-9-51-58
  5. Lopatin AA, Safronov VA, Razdorskiy AS, Kuklev EV. The current state of the problem of mathematical modeling and forecasting of the epidemic process. Problemy osobo opasnykh infektsiy. 2010;(3(105)):28–30. EDN: MUMFHX
  6. Bilev AE, Bileva NA, Chupakhina LV, et al. Is the theory of self-regulation of the epidemic process acceptable for the new coronavirus infection COVID-19? Bulletin of the Medical Institute “REAVIZ”. Rehabilitation, Doctor and Health. 2022;(4(58)):12–18. EDN: NLFGAQ doi: 10.20340/vmi-rvz.2022.4.COVID.2
  7. Aminev RM, Smirnov AV, Kuzin AA, et al. Features of the formation of morbidity of military personnel with acute respiratory infections of the upper respiratory tract. Russian Military Medical Academy Reports. 2021;40(2):9–17. EDN: QVIGUN
  8. Gladinets IV, Budul YuI, Gurevich KG, et al. Morbidity of conscripted military personnel in the internal troops of the Ministry of Internal Affairs and the troops of the National Guard of the Russian Federation. Infektsionnye bolezni: novosti, mneniya, obucheniye. 2017;(6(23)):92–96. EDN: ZVGHLJ doi: 10.24411/2305-3496-2017-00010
  9. Fel’dblyum IV, Devyatkov MY, Repin TM, et al. The variability of the SARS-CoV-2 virus and the susceptibility of the population in the dynamics of the epidemic process. Epidemiologiya i Vaktsinoprofilaktika. 2023;22(5):4–11. EDN: VKXUHV doi: 10.31631/2073-3046-2023-22-5-4-11
  10. Belyakov VD, Golubev DB, Kaminskiy GD, Tets VV. Self-regulation of parasitic systems: molecular and genetic mechanisms. Leningrad: Meditsina; 1987. 239 p. EDN: ZFYGZJ
  11. Mamedov MK. The theory of self-regulation of the epidemic process is the basis of prospects for the development of epidemiology. Biomeditsina (Baku). 2012;(3):47–55. (In Russ.)
  12. Akimkin VG, Popova AY, Ploskireva AA, et al. COVID-19: the evolution of the pandemic in Russia. Message I: Manifestations of the COVID-19 epidemic process. Zhurnal mikrobiologii, epidemiologii i immunobiologii. 2022;(3):269–286. EDN: ZXGTFD doi: 10.36233/0372-9311-276
  13. Kutyrev VV, Popova AYu, Smolensky VYu, et al. Epidemiological Features of New Coronavirus Infection (COVID-19). Communication 1: Modes of Implementation of Preventive and Anti-Epidemic Measures. Problems of Particularly Dangerous Infections. 2020;(1):6–13. EDN: XGRYTA doi: 10.21055/0370-1069-2020-1-6-13
  14. Maukaeva SB, Tokaeva AZ, Isabekova ZhB, et al. COVID-19 in Kazakhstan and East Kazakhstan region. Nauka i Zdravookhraneniye. 2020;22(3):12–16. EDN: OXEEPY doi: 10.34689/SH.2020.22.3.002
  15. Brest P, Refae S, Mograbi B, et al. Host Polymorphisms May Impact SARS-CoV-2 Infectivity. Trends Genet. 2020;36(11):813–815. doi: 10.1016/j.tig.2020.08.003
  16. Nakagawa S, Miyazawa T. Genome evolution of SARS-CoV-2 and its virological characteristics. Inflamm Regener. 2020;40(17):1–7. doi: 10.1186/s41232-020-00126-7
  17. Hadfield J, Megill C, Bell SM, et al. Nextstrain: real-time tracking of pathogen evolution. Bioinformatics (Oxford, England). 2018;34(23):4121–4123. doi: 10.1093/bioinformatics/bty407
  18. Akimkin VG, Popova AYu, Khafizov KF, et al. COVID-19: evolution of the pandemic in Russia. Report II: dynamics of the circulation of SARS-CoV-2 genetic variants. Zhurnal mikrobiologii, epidemiologii i immunobiologii. 2022;99(4):381–396. EDN: KVULAS doi: 10.36233/0372-9311-295
  19. Elinson MA, Bigil’dina ER. COVID2019: a brief classification of strains, features of the course of the disease, statistics of the incidence of the disease. E-Scio. 2022;(4(67)):116–126. EDN: UCLSER
  20. Sagatkali AS, Tusupkaliyeva KSh, Urazayeva ST, et al. Analysis of morbidity and risk factors for mortality from COVID-19 (literature review). West Kazakhstan Medical Journal. 2022;(1(64)):9–17. EDN: KWKFOM doi: 10.24412/2707-6180-2022-64-9-17
  21. Kryukov EV, Trishkin DV, Ivanov AM, et al. Comparative Cohort Epidemiological Study of Collective Immunity against New Coronavirus Infection among Different Groups of Military Personnel. Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2021;76(6):661–668. EDN: KBCNYC doi: 10.15690/vramn1583
  22. Sergoventsev AA, Zobov AE. Comparative analysis of the features of organizing measures to combat the COVID-19 pandemic in the health systems of the Russian Federation and foreign countries. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2022:24(4):775–788. EDN: TZDXHL doi: 10.17816/brmma114757

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Квартальная динамика заболеваемости COVID-19 военнослужащих региональных командований и гражданского населения соответствующих административно-территориальных регионов Республики Казахстан (РК) в 2020–2022 гг. (‰).

Скачать (213KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Динамика эпидемического процесса COVID-19 среди гражданского населения Республики Казахстан и в воинских коллективах Вооруженных сил в период с 12.2019 по 12.2022 г. (абс. ч.).

Скачать (302KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Динамика соотношения тяжести клинических форм COVID-19 среди военнослужащих ВС РК в разные периоды пандемии (абс. ч.).

Скачать (83KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».