## Gambaran Demografi COVID-19 di Kabupaten Cirebon

## The Demographic Factor of COVID-19 in Cirebon
Dea Triasari Indriyanti Wahidin 1 *, Sudarto Ronoatmodjo 2 1,2 Fakultas Kesehatan Masyarakat,Universitas Indonesia *Korespondensi Penulis : deatriasari.dr@gmail.com
Abstrak
Latar belakang: Sebuah penyakit infeksi yang disebabkan oleh virus SARS CoV2 ditetapkan sebagai pandemi pada 11 Maret 2020 setelah menginfeksi 118.000 orang di 114 negara hanya dalam waktu 3 bulan. Penyakit ini menyerang semua lapisan masyarakat sehingga menjadi tantangan global yang sulit dikendalikan.
Tujuan: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  gambaran usia  dan  jenis  kelamin   pada  infeksi  COVID-19 di  masyarakat  di  Kota dan Kabupaten Cirebon yang memiliki hasil dites RT-PCR di Laboratorium COVID-19 di Kota Cirebon.
Metode: Desain penelitian ini adalah observasional analitik potong lintang dengan sampel sebanyak 36.700 yang diambil dari laboratorium COVID-19  di  Kota  Cirebondalam  rentang  Januari  2022  -  Juni  2022,  yang  kemudian  dilakukan  analisis  dengan  software  komputer  untuk dilakukan uji statistik chi square . Hasil: Hasil penelitian menunjukan bahwa usia dan jenis kelamin berhubungan dengan infeksi COVID-19 (p-value <0,05).Penderita COVID- 19 mayoritas adalah perempuan (56,7%) prevalensi usia tertinggi adalah pada kelompok usia 26-35 tahun (23,7%).
Kesimpulan: Masyarakat  usia  muda  justru  lebih  beresiko  terinfeksi  COVID-19  sehingga  tidak  boleh  lengah  dalam  melakukan  protokol kesehatan dan selalu mengikuti anjuran pemerintah untuk melakukan vaksinasi COVID-19.
Kata Kunci: COVID-19; Jenis Kelamin; Usia; Kabupaten Cirebon

## Abstract
Introduction: Infectious disease caused by SARS-CoV  2 virus declared as a global  pandemic in March 11 2020 after infected more than 118.000 people in 114 nations only by 3 months. The disease infect anyone no matter what their background and so become an uncontrolable global challenge.
Objective:  Based on those  reasons,  researchers  are  eager  to  find  out  the demographic  factor  (age  and gender)  of  COVID-19  in  Cirebon Regency in which Cirebon is a transit city between West Java and Central Java Method: Design used in this research is cross sectional analytic observational with 36.700 sample from the COVID-19 Laboratory Based in Cirebon from January 2022-June 2022
Result: The result shows that age and gender correlated with COVID-19 infection (p value <0,05). Women are more at risk of getting COVID- 19 infection (56,7%) and the age are ranging from 26-35 years old (23,7%)
Conclusion: Younger population tend to have higher risk to be infected by COVID-19 should always obey the health protocol and vaccine recommendation.
Keywords: COVID-19; Gender; Age; Cirebon Regency

## ISSN 2597– 6052
DOI: https://doi.org/10.56338/mppki.v7i1.4625

## MPPKI

## Media Publikasi Promosi Kesehatan Indonesia The Indonesian Journal of Health Promotion
Research Articles
Open Access

## PENDAHULUAN
Coronavirus  Disease 2019  (COVID-19)  merupakan  penyakit  yang  pertama  kali  diidentifikasi  sebagai kejadian luar biasa di Kota Wuhan China dan hanya dalam waktu 3 bulan dinyatakan sebagai pandemi global oleh Organisasi Kesehatan Dunia (WHO). (1) Sebuah virus baru yang diberi nama 2019-nCoV yang diisolasi dari sel epitel saluran napas manusia menjadi penyebab pandemi ini. 2019-nCoV adalah anggota ke 7 dari keluarga coronavirus yang menginfeksi manusia. 4 virus diketahui sangat sering menjangkit manusia dan merupakan virus penyebab flu pada  mereka  yang immunocompetent ,  sedangkan  2  virus  lainnya  adalah  SARS-CoV  dan  MERS-CoV  yang merupakan virus zoonootik yang juga pernah menyebabkan penyakit fatal pada manusia. (2) Karena kemiripannya dengan SARS-CoV maka International Committee on Taxonomy of Viruses (ICTV) mengubah nama 2019-nCoV menjadi SARS-CoV 2 pada Februari 2020. (3)
Sejak kemunculan pertama SARS-COV-2 pada 2019 tercatat sudah terdapat 12 varian yaitu Alpha(B.1.1.7), Beta(B.1.351),  Gamma(P.1),  Delta(B.1..617.2),  Epsilon(B.1.427  dan  B.1.429),  Eta(B.1.525),  Iota(B.1.526), Kappa(B.1.617.1), N/A (B.1.617.1), Omicron(B.1.1.529), Zeta(P.2), Mu(B.1.621). Semua varian dalam status VBM atau Variants Being Monitored kecuali Omicron yang masih menjadi VOC atau Variant of Concern. (4)
Varian Omicron diketahui pertama kali pada 24 November 2021 di Afrika Selatan. Menurut studi yang ada, terdapat  peningkatan  resiko  reinfeksi   pada  varian ini  dibandingkan dengan Variant  of  Concern yang lain. (5) Hal menarik lainnya dari Omicron adalah varian ini juga menyebar di negara-negara dengan cakupan vaksinasi yang tinggi seperti Inggris, Jerman,Amerika, Singapura dan negara lainnya. Omicron juga memiliki kurag lebih 30 mutasi yang memiliki kemiripan dengan strain Alpha, Beta dan Delta.(6) Varian Omicron juga bersifat lebih menular dan bisa mempengaruhi kekebalan tubuh penderitanya, meskipun resiko rawat inap bagi penderita varian omicron ini lebih rendah dibandingkan varian sebelumnya yakni varian Delta, namun Omicron tetap dapat menyebabkan gejala berat dan kematian terutama pada lansia, seseorang dengan penyakit penyerta dan mereka yang belum mendapatkan vaksinasi.(7,8)Tingginya  tingkat  transmisi  pada  varian  Omicron  menyebabkan  terjadinya  gelombang  COVID-19 yang  ketiga  kalinya  di  Indonesia,  setidaknya  1988  kasus  Omicron  sudah  diidentifikasi  di  Indonesia  melalui pemeriksaan SGTF.(9)
Kabupaten  Cirebon  sebagai  salah  satu  kota  perbatasan  Jawa  Barat  dan  Jawa  Tengah  yang  dilewati  jalur pantai utara ini memiliki mobilitas yang tinggi dan tentu saja tidak luput dari serangan gelombang COVID-19 yang ke 3 yang dimulai pada bulan Januari 2022 dan mencapai puncaknya pada Februari 2022 dengan kasus terkonfirmasi lebih  dari  1500  dalam  seminggu  adapun  total  kasus  yang  tercatat  dari  Januari  2022  hingga  Juni  2022  sejumlah 7.323.(10) Tercatat sejumlah195.400 wisatawan baik mancanegara maupun domestik mengunjungi Cirebon pada tahun 2019, pada tahun 2021 juga terjadi peningkatan jumlah wisatawan yaksni sebanyak 205.468 wisatawan yang berkunjung ke Cirebon. Tingginya jumlah wisatawan ini akan meningkatkan resiko penularan COVID-19 di Kota maupuan  Kabupaten  Cirebon(11)Dengan  jumlah  kasus  yang  terus  bertambah  COVID-19  menyebabkan  masalah tidak hanya dalam aspek kesehatan namun juga seluruh aspek kehidupan, salah satu aspek yang dapat diteliti dan dijadikan  dasar  pertimbangan  pengambilan  keputusan  adalah  aspek  demografi  atau  kependudukan.  Penelitian- penelitian  sebelumnya  sangat  banyak  yang  membahas  infeksi  COVID-19  dalam  aspek  kesehatan  sedangkan demografi kurang diminati untuk diteliti, padahal dengan mengetahui karakter demografi maka kita dapat mengetahui kelompok mana yang rentan terhadap infeksi COVID-19 sehingga dapat menjadi bahan pertimbangan untuk rencana pencegahan maupun rencana atau rancangan mitigasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran usia dan jenis kelamin pada infeksi COVID-19 di masyarakat di Kota dan Kabupaten Cirebon yang memiliki hasil dites RT- PCR di Laboratorium COVID-19 di Kota Cirebon.

## METODE
Penelitian ini merupakan penelitian analitik dengan desain potong lintang yang mengambil data sekunder, sehingga tidak ada pasien yang diikutsertakan secara langsung dalam penelitian ini. Sumber data penelitian berasal dari data set dengan nomor identitas berdasarkan nomor registrasi di laboratorium tanpa data pribadi seperti nama maupun nomor identitas penduduk.
Semua pasien yang memiliki hasil RT-PCR di Laboratorium COVID di Kota Cirebon dari periode 1 Januari 2022  hingga  31  Juni  2022,  periode  ini  dipilih  atas  kecenderungan  terjadinya  gelombang  COVID-19  ketiga  di Cirebon.Penelitian  ini  menggunakan  metode  total  sampling.  Kriteria  inklusi  pada  penelitian  ini  dimana  subjek berdomisili di Kota atau Kabupaten Cirebon, memiliki hasil RT PCR yang tercatat di laboratorium COVID di Kota Cirebon  sedangkan  subjek  dengan  data  yang  tidak  lengkap  akan  dieksklusikan  dari  penelitian.  Data  kemudian dikumpulkan  dan  dilakukan  tahapan  pengolahan  data  yaitu editing,  coding,  processing dan cleaning .  Pada keseluruhan tahap ini didapatkan total subjek sebanyak 36.706 dengan 6 subjek tidak memiliki data yang lengkap sehingga dieksklusikan dari penelitian. Selanjutnya 36.700 data subjek dilanjutkan analisis menggunakan software komputer. Hasil yang diperoleh akan disajikan dalam bentuk tabel yang menyertakan persentase dari masing-masing data.

## HASIL
Penelitian  mengenai  hubungan  usia  dan  jenis  kelamin  dengan  infeksi  COVID-19  pada  Masyarakat Kabupaten  dan  Kota  Cirebon  yang  memiliki  RT-PCR  pada  periode  Januari  2022-Juni  2022  menggunakan  data sekunder dari laboratorium di Kota Cirebon dengan teknik pengambilan sampel total sampling . Jumlah sampel yang memenuhi kriteria inklusi berjumlah 36.700 subjek. Data hasil penelitian akan disajikan dalam beberapa tabel dan grafik dibawah ini:
Tabel 1. Distribusi Gambaran Demografi Masyarakat di Kabupaten dan Kota Cirebon yang dites RT PCR di Lab X Kota Cirebon periode Januari 2022-Juni 2022
Karakteristik f % Usia <18 14875 40,5% 18-25 5905 16,1% 26-35 5277 14,4% 36-45 4173 11,4% 46-55 3565 9,7% 56-65 2334 6,4% >65 571 1,6% Jenis Kelamin Perempuan 19453 53% Laki-laki 17247 47%
Distribusi usia pasien dibagi dalam 6 kelompok berdasarkan pembagian usia menurut badan pusat statistik. Dapat dilihat pada Tabel 1 bahwa pada penelitian ini, proporsi usia terbanyak berada pada kelompok usia <18 tahun yaitu sebesar 40,5% kemudian diikuti kelompok usia 18-25 tahun sebesar 16,1%, proporsi paling rendah didapatkan pada usia >65 tahun dan proporsi jenis kelamin terbanyak adalah perempuan sebanyak 53%, sedangkan laki-laki hanya 47%.
Tabel 2 Hubungan Usia dengan Infeksi COVID-19 Karakteristik COVID-19 (+) COVID-19 (-) n % n % Sampel Penelitian 5254 14,80% 31276 85,20% Usia >65 183 32,0 388 68,0 56-65 401 17,2 1933 82,8 46-55 638 17,9 2927 82,1 36-45 861 20,6 3312 79,4 26-35 1286 24,4 3991 75,6 18-25 999 16,9 4906 83,1 <18 tahun 1056 7,1 13819 92,9
Dalam Tabel 2 menunjukan bahwa prevalensi tertinggi hasil pemeriksaan positif COVID-19 pada usia 26- 35 tahun, diikuti dengan usia 18-25 tahun. Usia paling muda pada penelitian ini adalah 1 tahun, usia tertua pada penelitian ini adalah 99 tahun, dengan usia rata-rata 27 tahun. Hasil uji Chi Square diperoleh p-value 0,000<0,05 yang  artinya  ada  hubungan  signifikan  secara  statistik  antara  usia  dan  infeksi  COVID-19.  Hasil  penelitian  ini menunjukan bahwa usia produktif mendominasi kasus COVID-19 yang mana temuan ini sejalan dengan penelitian sebelumnya dimana usia produktif memiliki resiko tertinggi untuk terinfeksi COVID-19.(12,13)
Tabel 3. Distribusi Subjek berdasarkan Jenis Kelamin
Karakteristik COVID-19 (+) COVID-19 (-) n % n % Sampel Penelitian 5254 14,80% 31276 85,20%

## MPPKI (Januari, 2024) Vol. 7 No. 1
Jenis Kelamin Laki-laki 2347 13,6 14900 86,4 Perempuan 3077 15,8 16376 84,2
Pada  table  3  terlihat  bahwa  perempuan  memiliki  prevalensi  lebih  tinggi  dibandingkan  laki-laki  pada kelompok dengan COVID-19 positif (15%). Hasil uji chi square menunjukan hasil p value 0,000<0,05 yang artinya ada hubungan yang signifikan secara statistik antara jenis kelamin dan infeksi COVID-19. Hasil penelitian ini sejalan dengan temuan Fitriani di Padang dimana sebanyak 52% penderita COVID-19 adalah perempuan. Penelitian Luqman di Jakarta juga mendapatkan hasil yang serupa dimana prevalensi perempuan lebih tinggi.(12,14,15)

## PEMBAHASAN

## Usia
Menurut CDC, pada awal terjadinya pandemi  COVID-19 dilaporkan insidensi tertinggi pada kategori usia dewasa  tua,  namun  seiring  perkembangan  penelitian  dengan  mempertimbangkan  berbagai  faktor  penting  terjadi perubahan usia median pada infeksi COVID-19 dari 46 tahun pada Mei 2020 menjadi 38 tahun pada  Agustus 2020. Temuan lainnya didapatkan bahwa insidensi COVID-19 tertinggi pada usia 20-39 tahun sebesar 20% dari total kasus terkonfirmasi di Amerika Serikat. (13,16,17) Hal ini  karena pada umur tersebut cenderung memiliki mobilitas yang tinggi.  Tingginya  mobilitas  ini  menyebabkan  penduduk  berumur  produktif  lebih  sering  bersinggungan  dengan lingkungan dan bersentuhan dengan tempat-tempat publik, sehingga kelompok usia ini lebih rentan terpapar COVID- 19. Alasan lainnya adalah pada kelompok usia dewasa muda ini cenderung abai terhadap peraturan mitigasi sosial seperti social distancing dan menghindari kerumunan(18) Selain itu kelompok dewasa muda yang terinfeksi COVID- 19 sering kali tidak menyadari bahwa mereka sedang terinfeksi karena bersifat asimtomatik dan tetap beraktifitas seperti biasa sehingga berkontribusi dalam mentransmisikan COVID-19 kepada orang lain, termasuk kepada mereka yang  beresiko  tinggi  untuk  infeksi  COVID-19  yang  parah(19).  Penelitian  lain  menunjukan  bahwa  usia  lanjut memiliki resiko yang lebih tinggi dalam aspek keparahan infeksi COVID-19 dimana hal ini berhubungan dengan berbagai penyakit komorbid yang berhubungan dengan usia.
Temuan-temuan  ini  memiliki  implikasi  yang  penting  dalam  aspek  kesehatan  masyarakat  dimana  faktor perilaku dan profesi seringkali memaksa kelompok usia muda untuk terekspos resiko COVID-19 yang lebih tinggi. Sebagian besar lini terdepan pelayanan sosial merupakan kelompok usia muda seperti pada kasir supermarket, teller bank , layanan pelanggan, pelayan restoran, hingga pekerja seni dimana sering kali penerapan pencegahan COVID- 19 yang konsisten sulit untuk dilakukan hingga adanya regulasi dari pemerintah yang mengatur dengan tegas.(20)

## Jenis Kelamin
Temuan lain dalam penelitian ini adalah tingginya prevalensi perempuan pada mereka yang terinfeksi COVID- 19  yaitu  sebesar  56,70%.  Hal  ini  sejalan  dengan  beberapa  penelitian  lain  seperti  penelitian  di  Kanada  dimana ditemukan pada setiap puncak gelombang COVID-19 prevalensi perempuan yang terinfeksi COVID-19 lebih tinggi dibanding pria pada kelompok usia 20-59 tahun dan kelompok usia 80 tahun keatas.(21) Hal ini berhubungan dengan berbagai faktor,  seperti  perempuan  menjalankan  peran  sebagai  perawat  di  dalam  keluarga,  hal ini meningkatkan terjadinya resiko transmisi COVID-19 jika anggota keluarga ada yang terinfeksi COVID-19 dan kemudian dirawat oleh  seorang  perempuan  dalam  keluarga  tersebut.  (22)Selain  itu  sumber  daya  kesehatan  juga  mayoritas  adalah perempuan,  begitupun  pada  profesi-profesi  dengan  resiko  kontak  yang  tinggi,  sehingga  mempercepat  transmisi COVID-19  dari  maupun  ke  perempuan.(23)(24) Meskipun  laki-laki memiliki  prevalensi  yang  lebih  rendah  pada infeksi COVID-19, namun penelitian berbasis meta analisis menunjukan bahwa laki-laki memiliki resiko lebih tinggi untuk mengalami COVID-19 dengan gejala berat,  disebutkan bahwa terdapat hubungan antara jenis kelamin dan perbedaan sistem imun yang berkontribusi terhadap variasi suseptibilitas terhadap suatu penyakit infeksi.
Kelemahan dari penelitian ini adalah metode penelitian yang digunakan merupakan desain cross sectional dimana data diambil dalam 1 waktu sehingga hubungan sebab akibat yang dihasilkan cenderung lemah, selain itu COVID-19  menurut teori-teori yang ada memilki  beberapa  faktor  resiko  lainnya  baik  dari  faktor  demografi  lain seperti  pekerjaan,  tempat  tinggal,  pendidikan  maupuan  seperti  penyakit  komorbid(  diabetes  mellitus,  hipertensi, HIV), status vaksinasi, mobilitas, penerimaan terhadap vaksin, kepatuhan terhadap protokol kesehatan yang tidak diteliti pada artikel ini. (25–28)

## KESIMPULAN
Penelitian ini menyimpulkan bahwa usia berhubungan terhadap kejadian infeksi COVID-19 dengan prevalensi usia tertinggi pada usia 26-35 tahun, jenis kelamin juga berhubungan terhadap kejadian infeksi COVID-19 dengan prevalensi tertinggi pada perempuan.

## SARAN
Penelitian  ini  merekomendasikan  disarankan  kepada  masyarakat  usia  muda  untuk  tidak  lengah  dalam melakukan  protokol  kesehatan,  juga  melakukan  vaksinasi  sesuai  anjuran  pemerintah  agar  tetap  dapat  produktif menjalani aktifitas sehari-hari. Peneliti juga merekomendasikan kepada peneliti selanjutnya untuk melakukan studi dengan  desain  yang  lebih  baik  untuk  mengetahui  seberapa  kuat  hubungan  faktor-faktor  demografi  ini  dengan kejadian infeksi COVID-19 juga untuk mengetahui faktor-faktor determinan lain dalam terjadinya COVID-19.

## DAFTAR PUSTAKA
1. WHO.  WHO  Director-General’s  opening  remarks  at  the  media  briefing  on  COVID-19  -  11  March  2020 [Internet].  WHO  Director  General’s  speeches.  2020  [cited  2022  May  6].  p.  4.  Available  from: https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the- media-briefing-on-covid-19---11-march-2020
2. Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song J, et al. A Novel Coronavirus from Patients with Pneumonia in China, 2019. N Engl J Med [Internet]. 2020 Feb 20 [cited 2023 May 13];382(8):727–33. Available from: https://www.nejm.org/doi/10.1056/NEJMoa2001017
3. Gorbalenya AE, Baker SC, Baric RS, de Groot RJ, Drosten C, Gulyaeva AA, et al. The species Severe acute respiratory  syndrome-related  coronavirus:  classifying  2019-nCoV  and  naming  it  SARS-CoV-2.  Nat Microbiol  2020  54  [Internet].  2020  Mar  2  [cited  2022  Jun  19];5(4):536–44.  Available  from: https://www.nature.com/articles/s41564-020-0695-z
4. CDC. SARS-CoV-2 Variant Classifications and Definitions [Internet]. Cdc. 2021 [cited 2022 Jun 3]. p. 1–12. Available from: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/variants/variant-classifications.html
5. World Health Organization (WHO). Classification of Omicron (B.1.1.529): SARS-CoV-2 Variant of Concern [Internet].  2021  [cited  2023  May  14].  Available  from:  https://www.who.int/news/item/26-11-2021- classification-of-omicron-(b.1.1.529)-sars-cov-2-variant-of-concern
6. Mahase E. Covid-19: What do we know about omicron sublineages? BMJ [Internet]. 2022 Feb 11 [cited 2023 Dec 11];376. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35149516/
7. Direktorat  Surveilans  dan  Karantina  Kesehatanm  KR.  Bagaimana  Tingkat  Keparahan  Penyakit  Saat Terinfeksi  COVID-19  Varian  Omicron?  [Internet].  [cited  2023  Jul  8].  Available  from: https://faq.kemkes.go.id/faq/bagaimana-tingkat-keparahan-penyakit-saat-terinfeksi-covid-19-varian- omicron
8. Direktorat Surveilans dan Karantina Kesehatan KR. Apakah Vaksinasi yang Sudah Dilakukan Efektif Cegah Penularan  COVID-19  Varian  Omicron?  [Internet].  [cited  2023  Jul  8].  Available  from: https://faq.kemkes.go.id/faq/apakah-vaksinasi-yang-sudah-dilakukan-efektif-cegah-penularan-covid-19- varian-omicron
9. Widyawati.  Antisipasi  Gelombang  Ketiga,  Kenali  Ciri  dan  Cara  Mencegah  Penularan  Omicron  –  Sehat
Negeriku [Internet]. KEMENKES. 2022 [cited 2023 Jul 8]. Available from: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis-media/20220127/0839222/antisipasi-gelombang-ketiga-kenali- ciri-dan-cara-mencegah-penularan-omicron/
10. Surveilans  COVID-19  Kabupaten  Cirebon.  Evaluasi  Penanganan  Kasus  COVID-19  Kabupaten  Cirebon. Cirebon; 2022.
11. BPS Statistics of West Java. Badan Pusat Statistik Kabupaten Cirebon [Internet]. Cirebonkab.bps.go.id. 2020 [cited  2024  Jan  2].  Available  from:  https://cirebonkab.bps.go.id/statictable/2020/12/23/186/jumlah- penduduk-menurut-kecamatan-dan-jenis-kelamin-di-kabupaten-cirebon-2019-jiwa-.html
12. Elviani  R,  Anwar  C,  Januar  Sitorus  R.  Gambaran  Usia  Pada  Kejadian  Covid-19.  JAMBI  Med  J  “Jurnal Kedokt dan Kesehatan.” 2021;9(1):204–9.
13. Davies NG, Klepac P, Liu Y, Prem K, Jit M, Pearson CAB, et al. Age-dependent effects in the transmission and control of COVID-19 epidemics. Nat Med [Internet]. 2020 Jun 16 [cited 2023 Dec 10];26(8):1205–11. Available from: https://www.nature.com/articles/s41591-020-0962-9
14. Luqman,  Sudaryo  MK,  Syarif  S.  Hubungan  Status  Vaksinasi  dan  Jenis  Vaksin  dengan  Kejadian  Infeksi CIVUD-19. 2022;
15. Fitriani PR, Putra AE, Asyari A. Hubungan Jenis Kelamin Dan Usia Pasien Positif Covid-19 Dengan Tingkat Kecepatan Konversi Di Kota Padang Tahun 2020. J Ilmu Kesehat Indones [Internet]. 2022 Nov 17 [cited 2023 Dec 13];3(2):117–24. Available from: http://jikesi.fk.unand.ac.id/index.php/jikesi/article/view/661
16. Cortis  D.  On  Determining  the  Age  Distribution  of  COVID-19  Pandemic.  Front  Public  Heal.  2020  May 15;8:548691.
17. Pennington AF, Kompaniyets L, Summers AD, Danielson ML, Goodman AB, Chevinsky JR, et al. Risk of Clinical  Severity  by  Age  and  Race/Ethnicity  among  Adults  Hospitalized  for  COVID-19  -  United  States,
March-September 2020. Open Forum Infect Dis. 2021 Feb 1;8(2).
18. Czeisler MÉ, Tynan MA, Howard ME, Honeycutt S, Fulmer EB, Daniel ;, et al. MMWR - Public Attitudes, Behaviors, and Beliefs Related to COVID-19, Stay-at-Home Orders, Nonessential Business Closures, and Public Health Guidance — United States, New York City, and Los Angeles, May 5–12, 2020. [cited 2023 Dec 11]; Available from: https://www.hrsa.gov/rural-health/about-us/
19. Furuse Y, Sando E, Tsuchiya N, Miyahara R, Yasuda I, K.Ko Y, et al. Clusters of Coronavirus Disease in Communities,  Japan,  January–April  2020.  Emerg  Infect  Dis  [Internet].  2020  Sep  1  [cited  2023  Dec 11];26(9):2176. Available from: /pmc/articles/PMC7454082/
20. Boehmer TK, Devies J, Caruso E, Van Santen KL, Tang S, Black CL, et al. Morbidity and Mortality Weekly Report Changing Age Distribution of the COVID-19 Pandemic-United States, May-August 2020. [cited 2023 Dec 11]; Available from: https://www.cdc.gov/covid-data-tracker/index.html#trends.
21. Wu C, Qian Y. The gender peak effect: Women are most vulnerable to infections during COVID-19 peaks. Front  Public  Heal  [Internet].  2022  Aug  9  [cited  2023  Dec  10];10.  Available  from: /pmc/articles/PMC9395988/
22. Kabeer  N,  Razavi  S,  van  der  Meulen  Rodgers  Y.  Feminist  Economic  Perspectives  on  the  COVID-19 Pandemic.  Fem  Econ  [Internet].  2021  Apr  3  [cited  2023  Dec  12];27(1–2):1–29.  Available  from: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/13545701.2021.1876906
23. Doerre Id A, Doblhammer G. The influence of gender on COVID-19 infections and mortality in Germany: Insights from age- and gender-specific modeling of contact rates, infections, and deaths in the early phase of the pandemic. 2022; Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0268119.g001
24. Sobotka  T,  Brzozowska  Z,  Muttarak  R,  Zeman  K,  Lego  V  di.  Age,  gender  and  COVID-19  infections. medRxiv  [Internet].  2020  May  26  [cited  2023  Dec  12];2020.05.24.20111765.  Available  from: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.24.20111765v1
25. Lange B, Welker S, Kittel M, Jabbour C, Reindl W, Walter T, et al. A case series of severe breakthrough infections observed in nine patients with COVID-19 in a southwestern German university hospital. Infection [Internet]. 2022 Mar 16 [cited 2022 Mar 26]; Available from:
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/35294729
26. Rahman FS, Heriyani F, Nurrasyidah I, Noor M, Washilah S. HUBUNGAN TINGKAT PENDIDIKAN DAN PEKERJAAN  DENGAN  KEJADIAN  COVID-19  DI  PUSKEMAS  PEMURUS  DALAM  KOTA BANJARMASIN. Homeostasis. 2022;5(1):87.
27. Wassif GO, El Din DAG. Relationship between knowledge, attitude, and practice of COVID-19 precautionary measures  and  the  frequency  of  infection  among  medical  students  at  an  Egyptian  University.  PLoS  One [Internet]. 2022 Sep 1 [cited 2023 May 5];17(9). Available from: /pmc/articles/PMC9484682/
28. Dzinamarira T, Nkambule SJ, Hlongwa M, Mhango M, Iradukunda PG, Chitungo I, et al. Risk Factors for COVID-19  Infection  Among  Healthcare  Workers.  A  First  Report  From  a  Living  Systematic  Review  and meta-Analysis.
Saf Health Work [Internet]. 2022;13(3):263–8. Available from:
https://doi.org/10.1016/j.shaw.2022.04.001