Избыточная смертность матерей и коэффициенты материнской смертности в период пандемии COVID-19: глобальное моделирование на уровне стран

Фон. Ход пандемии зависит от свойств вируса, доступных мер общественного здравоохранения, их реализации и индивидуального поведения, все из которых взаимодействуют и изменяются во времени и пространстве. Понимание COVID-19 требует учёта этих факторов совместно. Методы. Национальная смертность, уровень смертности по штатам на 100 000 человек для четырёх представительных штатов, строгость мер по контролю, и охват вакцинацией были собраны из публичных источников за период с февраля 2020 года по сентябрь 2022 года. Свойства вируса, темпы мутации и эффективность вакцин были извлечены из опубликованных систематических обзоров и стандартизированы относительно значений диких типов. Результаты. Каждый штат испытал свою худшую волну, разделённую до 18 месяцев, с разницей в уровне смертности до 24 раз в течение основных волн. Строгость NPI изначально была высокой и реагировала на волны COVID-19, но в 2021 году снизилась как по величине, так и по реактивности, поскольку уровни вакцинации возросли, а затем стабилизировались. Вирусная эволюция сначала увеличила восприимчивость; с ростом популяционного иммунитета резко увеличилось явление иммунного уклонения, особенно с Омикроном, который вызвал аналогичные пики смертности во всех четырёх штатах и второй по величине национальный пик. Выводы. COVID-19 развивался не как единая национальная пандемия, а как регионально различающиеся эпидемии, которые фрагментировали общественное восприятие и ослабляли сплочённость. В то же время SARS-CoV-2 развил свойства, которые снизили явную и реальную эффективность вмешательств. Омикрон объединил эти процессы: несмотря на то, что он вызвал одну из крупнейших волн национальной смертности, он инициировал мало новых активизаций политики или увеличения числа бустерных прививок. Я описываю этот прогрессивный разрыв между эпидемической угрозой, эффективностью вмешательств, активацией политики и соблюдением со стороны общественности как приобретённый социальный иммунный дисфункция.

Это исследование оценивало долгосрочное использование медицинских ресурсов (HCRU) и прямые медицинские затраты, связанные с COVID-19, среди взрослых и детей в Соединенных Штатах. Используя крупную национальную базу данных требований, мы количественно оценили дополнительную нагрузку на здравоохранение в течение года после первого диагноза COVID-19 по сравнению с сопоставимыми контрольными группами без диагноза COVID-19. Это ретроспективное когортное исследование использовало данные из базы данных IQVIA PharMetrics Plus. Пациенты с диагнозом COVID-19 (U07.1) между 1 июня и 30 ноября 2022 года были сопоставлены 1:1 с контрольными группами без COVID-19 по возрасту, полу, региону, типу страхования, Индексу коморбидности Чарлсона и базовому HCRU. Результаты включали HCRU и затраты на здравоохранение по всем причинам, понесенные в течение постостройного периода (≥31 день после первого диагноза COVID-19), измерялись кумулятивно через 1, 3, 6, 9 и 11 месяцев последующего наблюдения. Генерализованные линейные модели оценивали отношения затрат. В исследование вошло 944 627 пациентов с диагнозом COVID-19 (U07.1) и равное количество сопоставленных контрольных групп. По сравнению с сопоставляемыми контрольными группами средние общие затраты в течение 11 месяцев постостроенного наблюдения были на 27% выше среди взрослых ($11 508 против $9 040; <0.001) и на 42% выше среди педиатрических пациентов с COVID-19 ($3 997 против $2 812; <0.001). Затраты были выше для случаев COVID-19 на всех точках наблюдения. Среди взрослых на 11-м месяце наблюдения затраты увеличивались в зависимости от тяжести острого заболевания, средние затраты составили $10 372 для амбулаторных пациентов, $36 848 для госпитализированных и $51 643 для пациентов в отделении интенсивной терапии по сравнению с $8 617, $16 926 и $17 620 соответственно среди сопоставленных контрольных групп (все <0.001). Среди взрослых коэффициенты затрат достигли максимума на 1-м месяце наблюдения (1.32; 95% ДИ: 1.31-1.33) и снизились до 1.15 (95% ДИ: 1.14-1.15) на 11-м месяце. Было отмечено значительно более высокое постостроенное использование HCRU и затраты как среди взрослых, так и среди детей с диагнозом COVID-19 по сравнению с сопоставляемыми контрольными группами без диагноза, с увеличенными различиями в затратах, которые сохранялись до 12 месяцев после инфекции.

Быстрые диагностические тесты (БДТ) поддерживают доступную диагностику заболеваний. Машинное обучение (МО) может улучшить интерпретацию БДТ, но часто полагается на большие, собственные и дорогостоящие библиотеки изображений из реального мира. Мы представляем SynSight - конвейер сегментации и классификации БДТ на основе МО, обученный на синтетических данных. Валидация проводилась на БДТ для ВИЧ (98% чувствительность, 99% специфичность) и COVID-19 (до 99% точности), SynSight позволяет быстро обучать МО без использования реальных обучающих изображений, успевая за развитием новых БДТ.

Концептуально, текущие определения обязательной вакцинации включают два ключевых элемента: требование о вакцинации и санкции за несоблюдение. Однако во время пандемии COVID-19 правительства часто вводили обязательную вакцинацию в контекстах, когда людям уже отказывали в доступе к работе, путешествиям и общественным мероприятиям из-за локдаунов и ограничений. Этот важный контекст нарушает стандартное функционирование обязательной вакцинации. Соответственно, в настоящей статье исследуются обязательные вакцинации против COVID-19 в Новом Южном Уэльсе (Австралия), Франции, Израиле, Малайзии, Сингапуре и Вьетнаме, где обязательства в первую очередь служили стимулами для восстановления основных прав на путешествия, работу и доступ к общественным пространствам, которые были ограничены во время пандемии. С помощью анализа документов и интервью с ключевыми информантами статья рассматривает, как правительства использовали эту модель "удаления и восстановления" и исследует, как инструменты политики обязательной вакцинации создают структуру стимулов. Обсуждая последствия обязательств относительно локдаунов и ограничений, а также восприятие обязательств как "принудительных предложений", статья предлагает пересмотренное понятие и модель обязательной вакцинации 7S, дополняя существующую модель 5S. В заключение изложена значимость этой пересмотренной концепции и модели для исследований, проектирования и коммуникации политики обязательной вакцинации.

Респираторно-синцитиальный вирус (RSV) является основной причиной острого респираторного заболевания (ОРЗ), однако его влияние на здравоохранение и связанные с ним затраты недостаточно изучены среди взрослых в Соединенном Королевстве. С учетом недавней доступности вакцин, понимание нагрузки на вторичное здравоохранение, связанную с RSV, является необходимым. Данные о госпитализациях взрослых с ОРЗ, собранные в период с 2018 по 2023 год из четырех национальных служб здравоохранения (NHS) в Англии и один шотландский медицинский совет, были связаны с тестами на RSV, вирус гриппа и коронавирусом 2019 года (COVID-19) и их результатами. Риск заболеваемости ОРЗ и количество госпитализаций, связанных с ОРЗ, в целом и по патогенам были описаны (включая уровень смертности, продолжительность госпитализации [LoS], поступления в отделение интенсивной терапии [ICU]/LoS и затраты). RSV-позитивные микробиологические тесты и диагнозы RSV по Международной классификации болезней (МКБ)-10 были сравнены. В обоих случаях риск первой госпитализации с ОРЗ увеличился с 2018/19 до 2022/23. Из госпитализаций с тестом на RSV, 7,0% (Англия) и 4,1% (Шотландия) имели положительный тест на RSV. Из них 7,4% и 8,0% скончались в больнице соответственно; аналогичные пропорции были наблюдаемы для гриппа (5,5% и 5,0%). В Англии и Шотландии продолжительность госпитализации с RSV-позитивными результатами составила 5 и 6 дней соответственно, что сопоставимо с COVID-19 (8 и 10) и гриппом (4 и 3). Поступление в ICU и прямые затраты на госпитализацию, как правило, были сопоставимы для всех патогенов. В Англии и Шотландии 63,5% и 33,7% госпитализаций с положительным результатом на RSV имели код RSV в МКБ-10, соответственно. Среди взрослых в Англии и Шотландии госпитализации с положительным тестом на RSV продемонстрировали значительное использование ресурсов здравоохранения, сопоставимое с госпитализациями, связанными с COVID-19 и гриппом. Коды МКБ-10 являются ограниченными прокси для идентификации госпитализаций с RSV. Расширение рекомендаций по вакцинации взрослых против RSV может снизить нагрузку на вторичное здравоохранение, связанную с RSV.

Фон. Вспышка вируса Бундиbugyo Эбола в Уганде в 2026 году, связанная с текущей эпидемией в Демократической Республике Конго (ДРК), распространилась благодаря человеческой мобильности через границы и внутри страны. Мы ставили цель количественно оценить модели импорта и распространения, чтобы обеспечить целенаправленные интервенции на субнациональном уровне. Методы. Мы построили сеть мобильности с направленным взвешиванием на основе данных Миграционной организации (IOM) о перемещении населения с 15 по 24 мая 2026 года (обнаружено 11,245 перемещений) и данных переписи населения Уганды 2024 года (45.9 миллионов человек). Была смоделирована стохастическая метапопуляционная модель SEIR, учитывающая предсимптоматическую передачу и перемещение контактных и инфекционных лиц, на протяжении 90 дней по 135 округам Уганды и двум провинциям ДРК. Реакцию 7-1-7 было явно смоделировано с динамическим охватом отслеживания контактов (40%[-&gt;]70%[-&gt;]85%). Мы оценили три сценария соблюдения (20%, 40%, 60%) для ненаркотических интервенций. Глобальный анализ чувствительности Соболя (500 выборок, 200 бутстрэппинг) выявил ключевые параметры, определяющие размер вспышки. Результаты. Сеть мобильности была разреженной (плотность 0.11), очень неравномерной (коэффициент Джини 0.67) и модульной (модулярность 0.5). Округ Кисоро имел наибольший риск импорта (входящая сила 3,823) и риска экспорта (исходящая сила 1,350), в то время как Кампала показала значительную входящую силу (1,290), но меньшую исходящую силу (150). В рамках сценария сдерживания (эффективное R = 0.35) модель прогнозировала медиану 22 кумулятивных случаев (95% CrI: 22-24) и 2 смерти (95% CrI: 2-4) в Кампале за 90 дней. Во всех остальных 134 округах медиана составила 0 случаев. Ненаркотические интервенции при высоком, среднем и низком соблюдении не дали статистически значимого снижения числа случаев (22 случая по всем сценариям). Суперраспространительные события происходили в 34.6-40.6% симуляций. Анализ чувствительности Соболя выявил инфекционный период (первый порядок 0.838), летальность случаев (0.738) и основной коэффициент рождаемости (0.664) как наиболее влиятельные параметры; параметры, связанные с мобильностью, имели значительно более низкие индексы общего порядка. Реакция 7-1-7 сама по себе, как ожидалось, сдержит вспышку вируса Эбола Бундиbugyo до примерно 22 случаев и 2 смерти в Кампале, при этом дополнительные ненаркотические интервенции не обеспечат значимого добавочного эффекта. Ресурсы следует сосредоточить на целенаправленном наблюдении в высокорискованных центрах импорта (Кисоро для пограничного контроля) и внутриэпидемических центрах (Кампала для ресурсов реагирования), а не на ненаправленных национальных интервенциях. Инвестиции в быструю характеристику специфических штаммов биологических параметров могут повысить предсказательную точность. Финансирование. Отсутствует. Контекст исследования. Доказательства перед этим исследованием. Мы искали в PubMed и новостях Всемирной организации здравоохранения (Служба новостей о вспышках заболеваний от 19 мая 2026 года) исследования моделирования вспышек вируса Бундиbugyo с использованием терминов "Bundibugyo", "ebolavirus", "spillover", "cross-border" и "stochastic model". Предыдущие вспышки в Уганде (2007-08; 131 подтвержденный случай, 42 смерти) и в ДРК (2012; 38 подтвержденных случаев, 13 смертей) показывали более низкую восприимчивость и коэффициент летальности, чем в случае вируса Эбола Заира, с оценками основного коэффициента рождаемости от 1.2 до 2.6. Вспышка вируса Эбола Заира в Норте Киву и Итури в 2018-20 годах - вторая по величине вспышка за всю историю, с 3,481 случаем и 2,299 смертями - была значительно осложнена вооруженным конфликтом, недоверием сообществ, плохой инфраструктурой и миграцией населения. Чамба и др. (2026) оценили вероятность импорта для Уганды в 94.2% с использованием стохастической ансамблевой модели, откалиброванной на лабораторно подтвержденные случаи. Однако ни одно опубликованное исследование не интегрировало данные о перемещениях из матрицы отслеживания перемещения (IOM) с эпидемическими прогнозами для предоставления оценок риска импорта и распространения на субнациональном уровне. В реальном времени моделирование сверхвспышек через границу для вируса Бундиbugyo было весьма ограниченным, а отсутствие лицензированной вакцины против вируса Бундиbugyo усложняет стратегии готовности и реагирования. Одновременно Бангелеса и коллеги проводили исследование по картированию мобильности населения в провинции Итури, используя месячные данные из Flowminder (с марта 2025 по март 2026) и вычислили нормализованный индекс интенсивности мобильности (MII) для всех 340 санитарных зон. Их анализ показал, что провинция Итури имела второй по величине средний MII в стране (25.3), уступая лишь Киншасе (26.6), и в 2.4 раза превышала национальную медиану (10.7). Критически важным является то, что три зоны эпицентра вспышки - Рвампара (MII 68.6, ранг 2), Бунья (MII 62.6, ранг 3) и Могбвалу (MII 49.9, ранг 11) - все превышали 95-й национальный перцентиль (41.4), подчеркивая исключительную связанность затронутых зон. Дополнительные преимущества этого исследования. В то время как Бангелеса и др. установили макроуровень интенсивности мобильности провинции Итури относительно остальной части ДРК, наше исследование расширяет эту работу, строя направленную, взвешенную сеть мобильности на уровне округов в Уганде, используя данные о перемещениях из матрицы отслеживания перемещения (IOM) (11,245 наблюдаемых перемещений). Мы демонстрируем, что сеть мобильности крайне неравномерна (Джини 0.67) и модульная (модулярность 0.5), при этом Кисоро выступает в качестве основного порта импорта (входящая сила 3,823), а Кампала - как округ с самой высокой нагрузкой (22 медианных случая). Мы также показываем, что реакция 7-1-7 сама по себе вполне вероятно сдержит вспышку до примерно 22 случаев, а дополнительные ненаркотические интервенции не принесут статистически значимого добавленного эффекта. Анализ чувствительности Соболя выявляет инфекционный период (первый порядок 0.838), летальность случаев (0.738) и основной коэффициент рождаемости (0.664) как наиболее влиятельные параметры, что информирует приоритеты целенаправленного сбора данных. Это первое исследование, предоставляющее оперативные рекомендации на уровне округов для реагирования на вспышку вируса Бундиbugyo с использованием данных о мобильности в реальном времени. Импликации всех доступных доказательств. Планы готовности должны приоритизировать целенаправленное наблюдение в высокорискованных центрах импорта (Кисоро для пограничного контроля) и внутренних эпидемических центрах (Кампала для ресурсов реагирования), а не ненаправленные национальные вмешательства. Исключительная связанность пострадавших зон, обрисованная Бангелеса и др., при том что провинция Итури имеет второй по величине MII в стране, и все три зоны эпицентра превышают 95-й процентиль, делают отслеживание контактов чрезвычайно трудоемким. Отсутствие лицензированной вакцины против вируса Бундиbugyo исключает стратегию вакцинации по кругу, которая была эффективна во всех шести предыдущих вспышках Эболы в ДРК, вызванной вирусом Эбола Заира. Быстрая характеристика специфических штаммов биологических параметров через отслеживание контактов и анализ последовательного интервала может дать большую отдачу, чем уточнение операционных протоколов. Усиленное трансграничное наблюдение в рамках Международных медицинских правил 2005 года и рамок Чрезвычайной общественной безопасности АфриканскогоCDC жизненно важно для гармонизации обнаружения и реагирования по всему тройному границе ДРК-Уганда-Южный Судан.