ВЗАИМОСВЯЗЬ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ COVID-19 И НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ
Authors: Ж.А. Мусабекова , А.К. Мукажанова , С.С. Ахметова , Е.Н. Аймухамбетов , А.Ж. Жаксылыкова , Р.Н. Ибрагимова , А.Ж. Кабдрахманова , М.К. Жунусова 
Published: October 2024

Введение: Ученые многих стран занимаются изучением новой коронавирусной инфекции, клинические протокола диагностики и лечения продолжают постоянно обновляться. До настоящего времени все имеющиеся данные по коронавирусной инфекции являются ограниченными и требуют дальнейшего изучения. Немало научных работ посвящено влиянию неблагоприятных метеорологических условий на заболеваемость COVID-19. Поэтому, изучение взаимосвязи метеорологических условий и COVID-19 должно продолжиться, прежде всего, для разработки профилактических мероприятий. Цель исследования: Изучить влияние неблагоприятных метеорологических условий на заболеваемость COVID-19. Методы: Проведено ретроспективное исследование, включающее анализ заболеваемости COVID-19 по Восточно-Казахстанской области за период с 01.04.2020 года по 28.02.2021 года, а также заболеваемости COVID-19 по Восточно-Казахстанской области, в сопоставлении с данными по датам с неблагоприятными метеорологическими условиями в городе Усть-Каменогорск. Результаты обработаны методами описательной статистики. Результаты: Нами изучена заболеваемость COVID-19 по Восточно-Казахстанской области за период с апреля 2020 года по февраль 2021 года, в том числе в дни с неблагоприятными метеорологическими условиями. Всего проанализировано 14756 случаев КВИ, из них в 9146 случаев КВИ вирус идентифицирован и в 5610 случаях КВИ вирус не идентифицирован. По месту проживания среди пациентов с КВИ большую часть составили городские жители (70,2%), что вероятнее всего указывает на прямое влияние НМУ на заболеваемость КВИ, так как именно в городе Усть-Каменогорск сосредоточены крупные заводы и комбинаты. Заболеваемость вирус идентифицированной КВИ в неблагоприятные по метеоусловиям дни была ниже, чем в благоприятные дни, однако прослеживается корреляция в соотношении от 1:1,4 до 1:2,16. Заболеваемость вирус не идентифицированной КВИ в неблагоприятные по метеоусловиям дни была ниже, чем в благоприятные дни, однако прослеживается корреляция в соотношении от 1:1,2 до 1:1,56. Выводы: Таким образом, анализ заболеваемости КВИ с ноября 2020 года по январь 2021 года показал, что вирус идентифицированные КВИ были зарегистрированы в 1,5-2 раза больше, чем вирус не идентифицированные. Преобладание по месту проживания среди пациентов с КВИ городских жителей (70,2%) указывает на прямое влияние НМУ на заболеваемость КВИ, так как именно в городе Усть-Каменогорск сосредоточены крупные заводы и комбинаты. Выявление корреляционной взаимосвязи заболеваемости КВИ и влияния неблагоприятных метеорологических условий не исключает возможности использования данных для моделирования профилактических мероприятий при коронавирусной инфекции.

Introduction: Scientists in many countries are studying a new coronavirus infection, clinical protocols for diagnosis and treatment continue to be constantly updated. To date, all available data on coronavirus infection is limited and requires further study. A lot of scientific works are devoted to the influence of adverse meteorological conditions on the incidence of COVID-19. Therefore, the study of the relationship of meteorological conditions and COVID-19 should continue, first of all, to develop preventive measures. Aim of research: To study the impact of adverse meteorological conditions on the incidence of COVID-19. Methods: A retrospective study was conducted, including an analysis of the incidence of COVID-19 in the East Kazakhstan region for the period from 01.04.2020 to 28.02.2021, as well as the incidence of COVID-19 in the East Kazakhstan region, in comparison with data on dates with unfavorable meteorological conditions in the city of Ust-Kamenogorsk. The results were processed by descriptive statistics methods. Results: We studied the incidence of COVID-19 in the East Kazakhstan region for the period from April 2020 to February 2021, including days with adverse meteorological conditions. A total of 14756 cases of COVID-19 were analyzed, of which in 9146 cases of COVID-19 the virus was identified and in 5610 cases of COVID-19 the virus was not identified. According to the place of residence among patients with COVID-19, the majority were urban residents (70,2%), which most likely indicates a direct impact of adverse meteorological conditions on the incidence of COVID-19, since it is in the city of Ust-Kamenogorsk that all large factories and combines. The incidence of the virus identified COVID-19 on adverse weather days was lower than on favorable days, but there is a correlation in the ratio from 1:1,4 to 1:2,16. The incidence of the virus of unidentified COVID-19 on adverse weather days was lower than on favorable days; however, there is a correlation in the ratio from 1:1,2 to 1:1,56. Conclusions: Thus, the analysis of the incidence of coronavirus infection from November 2020 to January 2021 showed that the virus identified by coronavirus infection was registered 1,5-2 times more than the virus not identified. The predominance of urban residents among patients with coronavirus infection by place of residence (70,2%) indicates a direct impact of adverse meteorological conditions on the incidence of coronavirus infection, since all large factories and combines are concentrated in the city of Ust-Kamenogorsk. The identification of a correlation between the incidence of coronavirus infection and the impact of adverse meteorological conditions does not exclude the possibility of using data to model preventive measures for coronavirus infection.

Кіріспе: Көптеген елдердің ғалымдары жаңа короновирустық инфекцияны зерттеумен айналысуда, диагностика және емдеу хаттамалары үнемі жаңару үстінде. Короновирусқа қатысты қазір қолда бар барлық мәліметтер шектеулі және ары қарай зерттеуді қажет етеді. Ғылыми жұмыстардың бір бөлігі COVID-19 аурушаңдығына қолайсыз метеорологиялық жағдайлардың әсерін зерттеуге арналған. Сондықтан, ең алдымен профилатикалық іс шараларды ұйымдастыру үшін COVID-19 аурушаңдығына қолайсыз метеорологиялық жағдайлардың байланысын зерттеу жалғасуы керек. Зерттеу мақсаты: COVID-19 аурушаңдығына қолайсыз метеорологиялық жағдайлардың әсерін зерттеу. Әдістері: Шығыс Қазақстан облысында 01.04.2020 жылдан 28.02.2021 жылға дейінгі COVID-19 аурушаңдығының анализін, сонымен қатар Шығыс Қазақстан облысы бойынша COVID-19 аурушаңдығы мен Өскемен қаласы бойынша қолайсыз метеорологиялық жағдайлар тіркелген күндер мәліметтерін сәйкестендіріп қарастыратын ретроспективті зерттеу жүргізілді. Нәтижелер сипаттаушы статистика әдістерімен өңделді. Нәтижелері: Біз Шығыс Қазақстан облысы бойынша 2020 жылдың сәуірінен 2021 жылдың ақпанына дейінгі кезеңде, оның ішінде қолайсыз метеорологиялық жағдайлар тіркелген күндерде COVID-19 аурушаңдығын зерттедік. Барлығы 14756 КВИ жағдайы талданды, оның ішінде КВИ-дің 9146 жағдайында вирус анықталған және КВИ-дің 5610 жағдайында вирус анықталмады. Тұрғылықты жері бойынша КВИ бар пациенттердің басым бөлігін қала тұрғындары құрады (70,2%), бұл өз кезегінде ҚМЖның КВИ сырқаттанушылығына тікелей әсерін көрсетеді, өйткені Өскемен қаласында ірі зауыттар мен комбинаттар шоғырланған. Метеорологиялық қолайсыз күндерінде вирус анықталған КВИ аурушаңдығы метеорологиялық қолайлы күндерге қарағанда төмен болды, бірақ корреляция 1:1,4-тен 1:2,16-ға дейінгі қатынаста байқалады. Метеорологиялық қолайсыз күндерінде вирус анықталмаған КВИ аурушаңдығы метеорологиялық қолайлы күндерге қарағанда төмен болды, бірақ корреляция 1:1,2-ден 1:1,56-ға дейінгі қатынаста байқалады. Тұжырымдар: КВИ аурушаңдығының 2020 жылдың қарашасынан 2021жылдың қаңтарына дейінгі кезең анализінде вирус анықталмаған КВИ қарағанда вирус анықталған КВИ 1,5-2 есеге артық. Тұрғылықты жері бойынша КВИ пациенттерірінің (70,2%) басым бөлігі қала тұрғындары болуы, КВИ аурушаңдығына тікелей МҚЖ әсерін көрсетеді, себебі дәл Өскемен қаласында ірі зауыттар мен комбинаттар шоғырланған. Корреляциялық жағдайдың КВИ мен байланысын анықтау, және қолайсыз метеорологиялық жағдайлардың короновирустың алдын алу мақсатында модельдеу осы мәліметтерді қолдану жағдайын жоққа шығармайды.