Эпидемиологический анализ заболеваемости COVID-19 среди населения Республики Камерун с использованием квантовой географической информационной системы (QGIS)

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлены результаты ретроспективного эпидемиологического анализа заболеваемости COVID-19 по регионам Республики Камерун в динамике с 2020 по 2023 г. Отмечено, что случаи COVID-19 впервые зарегистрированы в Центральном регионе Камеруна, а затем распространились на остальные 9 административных регионов страны со средненедельными темпами прироста в 38,1 ± 18,6 % в 2020 г., 15,3 ± 13,1 % в 2021 г., и 13,4 ± 12,2 % в 2022 г., однако уровень заболеваемости значительно варьировался по времени и территориям. Эпидемиологический анализ позволил ранжировать территорию Камеруна по величине уровня заболеваемости. Самый высокий показатель регистрировался в районах Север (233,1 ‰), Прибрежном (204,9 ‰) и Центр (173,7 ‰). В регионах Адамава и Крайний Север зарегистрированы самые низкие показатели заболеваемости (25,6 ‰ и 22,5 ‰ соответственно). Представлены результаты сравнительного анализа заболеваемости COVID-19 по времени и территориям, а также по факторам, способствующим быстрому распространению инфекции по всей территории. Сравнительное картирование зарегистрированных случаев COVID-19 в пространстве и времени выполнено для десяти административных регионов страны с использованием полной версии программы QGIS (квантовая ГИС) LTR, при помощи которой наглядно показано распределение случаев по территории и динамике во времени. В течение периода исследования была продемонстрирована связь между случаями COVID-19, зарегистрированными в Камеруне и соседних африканских странах. Показано, что распределение случаев заболевания на национальной территории не всегда зависит от плотности населения в административных районах, а связано с другими факторами риска, которые могут влиять на возникновение и распространение случаев COVID-19.

Полный текст

АКТУАЛЬНОСТЬ

Пандемия новой коронавирусной инфекции, вызванной вирусом SARS-CoV-2 (COVID-19) и начавшаяся в декабре 2019 г. в Китае, стала самым масштабным вызовом человечеству в XXI в. [1, 2]. У большинства людей, заболевших COVID-19, болезнь протекала скрыто либо по типу острого респираторного заболевания легкой или средней степени тяжести. Тяжелая форма заболевания чаще развивалась у пожилых людей и лиц с хроническими заболеваниями [3, 4]. При этом степень тяжести заболевания зависела от разных факторов, в том числе от состояния иммунорезистентности организма [5]. В процессе взаимодействия с человеком вирус мутировал, появлялись новые штаммы, которые требовали совершенствования тактики лечения и иммунопрофилактики [6]. По состоянию на 6 апреля 2021 г. пандемия COVID-19 затронула более 132 млн человек во всем мире, в том числе 45 млн в Африке [7].

Первый случай заражения SARS-CoV-2 зарегистрирован в Камеруне 6 марта 2020 г. [8–10]. По состоянию на 2 мая 2020 г. официально было известно о 2069 случаях заболевания и 61 случае смерти. Однако, согласно другим источникам, эти цифры сильно занижены [9]. Камерун стал третьей страной в Африке к Югу от Сахары, наиболее пострадавшей от новой коронавирусной инфекции после Южной Африки и Буркина-Фасо, и первой в Центральной Африке [11, 12]. Первые очаги пандемического распространения заболеваемости в Камеруне были зафиксированы в городах Яунде и Дуале, впоследствии все 10 регионов страны были охвачены пандемией [9, 13]. По данным Всемирной организации здравоохранения и Министерства здравоохранения Камеруна, общее количество зарегистрированных случаев заболевания по состоянию на май 2023 г. составило 125 074, при этом с начала пандемии зарегистрировано 1974 летальных исхода (коэффициент летальности составил 0,016 %). В период с марта 2020 по март 2022 г. в Камеруне выявлены следующие варианты вируса: альфа, бета, дельта, омикрон, а уже по состоянию на февраль 2022 г. вариант омикрон полностью заменил все предыдущие [14, 15].

Противоэпидемические мероприятия были организованы по четырем направлениям: активное и раннее выявление заболевших с помощью методик всестороннего скрининга, применение мер социального характера, использование дополнительных методов лабораторной и инструментальной диагностики, а также совершенствование форм, методов и документов учета и отчетности [9, 16]. Заболеваемость COVID-19 имела волнообразное течение с регистрируемыми пиками в марте 2020 г., марте и октябре 2021 г., январе и августе 2022 г. [17]. В настоящее время эпидемиологическая ситуация в Камеруне благополучная, но показатели быстрого распространения, высокий уровень заражения и смертности подтверждают глобальную актуальность этой инфекции [18, 19].

Цель исследования — на основе эпидемиологического анализа заболеваемости COVID-19 среди населения Республики Камерун с использованием квантовой географической информационной системы (QGIS) выявить наиболее значимые социальные и природные факторы, обусловливающие региональные эпидемиологические особенности заболеваемости для целей эпидемиологического надзора за COVID-19 и инфекционными заболеваниями в целом.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Общее количество случаев, зарегистрированных с начала пандемии, получено из онлайн-базы данных Управления по борьбе с болезнями, эпидемиями и пандемиями (DLMEP/COUSP) Камеруна. Все случаи COVID-19, зарегистрированные в период с 6 марта 2020 по 28 мая 2023 г., извлечены из Национальной онлайн-базы данных (DHIS2). Демографические данные собраны на уровне Центрального бюро переписи и изучения населения Камеруна (BUCREP), а климатические получены с официального сайта Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ERA 5) с 2020 по 2023 г.

Картирование выполнено с использованием программного обеспечения QGIS (квантовая ГИС) версия 3.32.3 Лима длинной версии (LTR). Рассчитан уровень заболеваемости COVID-19 на 1000 населения. Статистическая обработка данных проводилась с использованием программного обеспечения Rstudio версии 200.07.2. Для выявления социально-демографических факторов риска использовался коэффициент корреляции χ2, для определения роли климатических факторов использован коэффициент корреляции Пирсона r.

Критерии соответствия

Проанализированные данные соответствовали следующим критериям:

1) критерий включения — все зарегистрированные данные о COVID-19 в Камеруне на уровне Центра чрезвычайных операций общественного здравоохранения (CCOUSP);

2) критерий исключения — неполнота данных после анализа.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

На административном уровне Камерун состоит из 10 регионов (соответствующих 10 секторам военного здравоохранения), 58 департаментов, 360 округов, 360 коммун. Общая численность населения оценивалась в 2022 г. в 27,4 млн человек со средней плотностью населения 58,8 человек на км2 (BUCREP, 2022).

С марта 2020 по май 2023 г. в Центре чрезвычайных операций общественного здравоохранения (CCOUSP) зарегистрирован 123 461 случай заболевания COVID-19 (5 пиков эпидемии, самым смертоносным из которых был третий, вызванный генотипом дельта), летальных исходов — 1948 (рис. 1).

 

Рис. 1. Распределение случаев заболевания COVID-19 по неделям сравнительно с геновариантом вируса SARS-CoV-2 в Камеруне в 2020–2023 гг.

Fig. 1. Distribution of COVID-19 cases by week compared with the SARS-CoV-2 virus genovariant in Cameroon from 2020 to 2023

 

В период с марта 2020 по май 2023 г. случаи COVID-19 зарегистрированы во всех десяти регионах Камеруна. Распределение случаев COVID-19 за вышеуказанный период показывает, что в регионах Север и Прибрежный зарегистрированы самые высокие показатели заболеваемости в диапазоне 233,1 ‰ и 204,9 ‰ соответственно. Регион Север преимущественно мусульманский и по состоянию на 2023 г. занимает седьмое место в рейтинге самых густонаселенных. Кроме того, северные провинции Камеруна, расположенные в Судано-Сахелианской зоне, являются крупными животноводческими районами и находятся на стыке рынков Нигерии и потребительских бассейнов Юга [20]. Регион Прибрежный считается экономической столицей страны и занимает первое место по плотности населения в 2023 г. Самые низкие показатели заболеваемости (22,5 ‰) зафиксированы в регионе Крайний Север, который также относится к густонаселенным и граничит с Чадом. В этом регионе в течение всего года население ведет кочевой образ жизни и практикует перегон скота через трансграничные перегрузочные коридоры, утвержденные в 2023 г. между Камеруном, Центральноафриканской Республикой и Чадом [21]. Анализ показателей заболеваемости по регионам позволяет сделать вывод, что прямой зависимости между плотностью населения и количеством зарегистрированных случаев не наблюдается.

Совершенствование системы эпидемиологического надзора, активное выявление и изоляция заболевших, эффективное использование сил и средств, а также проводимая позже вакцинация во многом способствовали снижению заболеваемости COVID-19 [22]. В исследованном периоде наибольшие уровни заболеваемости регистрировались в северных и прибрежных регионах (233,1 ‰ и 204,9 ‰ соответственно). В свою очередь, самые низкие уровни заболеваемости зарегистрированы в регионах Адамава и Крайний Север (25,6 ‰ и 22,5 ‰ соответственно). Визуализация уровня распространения COVID-19 путем составления карт выполнена с использованием программного обеспечения QGIS в соответствии со следующими этапами: введение слоя, состоящего из региональных и ведомственных шейп-файлов Камеруна, в систему программного обеспечения, введение второго слоя с кодами регионов и перевод регионов на русский язык, введение третьего слоя, определяющего количество случаев по регионам, определение цветовых кодов (интенсивность цветов прямо отражает величину уровня заболевания).

Динамика распространения COVID-19 в Камеруне свидетельствует о преобладании случаев заболевания в южной части страны с экваториальным климатом (жарким и влажным), в отличие от северной части страны с тропическим климатом (жарким и сухим) (рис. 2). Однако динамика распространения инфекции во времени, особенно с 2022 г., показывает сбалансированность заболеваемости и распространение COVID-19 на всей территории страны с концентрацией случаев заболевания в южной части, особенно в регионах Северо-Запад и Прибрежный.

 

Рис. 2. Динамика распространения COVID-19 по регионам Камеруна (2020–2022 гг.)

Fig. 2. Dynamics of COVID-19 spread across the regions of Cameroon (2020–2022)

 

Соседней с Камеруном страной, в которой, по данным ВОЗ, зарегистрировано наибольшее количество случаев COVID-19, является Нигерия, граница с которой составляет 1690 км (рис. 3). Официальные пункты въезда между Камеруном и Нигерией расположены на севере (в бассейне озера Чад) и на юге — в регионах Северо-Запад и Юго-Запад.

 

Рис. 3. Пример визуализации сопряженности уровней заболеваемости COVID-19 в граничащих с Нигерией регионах Камеруна, выполненный при помощи QGIS

Fig. 3. An example of visualization of the conjugacy of COVID-19 incidence levels in the regions of Cameroon bordering Nigeria, performed using QGIS

 

В период исследования в Нигерии было подтверждено 266 675 случаев заболевания, а смертность составила 3155 человек [23] по сравнению со 123 461 случаем заболеваний и 1948 летальных исходов в Камеруне, тогда как в Чаде было зарегистрировано 7280 случаев, из них 190 смертельных [24], а в Центральноафриканской Республике и Габоне — 15 367 и 47 584 случаев соответственно, из которых 113 и 303 с летальным исходом [26].

Немаловажную роль в распространении инфекции в Камеруне играет фактор миграции населения из Центральной Африки и региона Великих озер [27]. Согласно статистике Управления верховного комиссара ООН по делам беженцев на 2020 г., в Камерун прибыло около 460 000 беженцев из разных стран субрегиона. Массовые перемещения населения в значительной степени способствовали распространению новых вариантов вируса и возникновению многочисленных эпидемических очагов, демонстрируя крайне высокую значимость социального фактора в развитии эпидемического процесса.

В структуре регионального распределения плотности инцидентности COVID-19 наиболее пораженными являлись регионы Прибрежный, Центр и Север (рис. 4).

 

Рис. 4. Распределение зарегистрированных случаев COVID-19 в регионах Камеруна с 2020 по 2023 год (в %)

Fig. 4. Distribution of reported COVID-19 cases in the regions of Cameroon from 2020 to 2023 (in %)

 

Эпидемиологический анализ заболеваемости выявил неравномерность распределения случаев заболевания COVID-19 в различных группах населения Камеруна. Статистически достоверным оказалось влияние на распределение заболеваемости таких социально-демографических факторов, как пол (χ2 = 36,7, р = 0,024), возраст (χ2 = 294,8, р < 0,001), сфера деятельности (χ2 = 1023,1, р < 0,001) и тип агломерации (χ2 = 2731,1, р < 0,001).

По результатам анализа установлено, что, несмотря на преобладание среди населения женщин (50,1 %), группу наибольшего эпидемиологического риска составляли мужчины в возрасте от 15 до 24 лет (73 %), живущие в городских районах и обучающиеся в образовательных организациях, а также занимающиеся частной практикой (адвокаты, медицинские работники, инженеры и др.).

Полученные данные сходны с результатами исследования, проведенного в католическом университете Яунде, где было показано, что мужчины демонстрировали более высокую восприимчивость к COVID-19, как правило, сопровождающуюся тяжелыми формами заболевания и высокой летальностью [28, 29]. Это может быть объяснено не только молодым возрастом данной группы населения, но и ее высокой социальной активностью, особенно в реальном секторе экономики, а также в тех сферах, которые требуют большей интенсивности социальных коммуникаций (продавцы, фермеры и другие работники сельскохозяйственной сферы). В Камеруне, как и в других странах Центральной Африки, согласно демографическим показателям, африканское население в целом выглядит моложе, чем в Европе, Азии и Северной Америке, где данные свидетельствуют о более высокой летальности от COVID-19 и более высокой частоте госпитализаций среди пожилых людей [30].

Анализ влияния типа агломерации на плотность инцидентности COVID-19 показал, что в наиболее густонаселенных городских районах, имеющих наиболее высокий уровень жизни, зарегистрированы самые высокие показатели заболеваемости. Так, в общем количестве зарегистрированных случаев COVID-19 на долю таких районов приходится 60,6 %, а на сельские и пригородные районы — 32,2 и 7,2 % соответственно (р < 0,001). Важно отметить, что сельские и пригородные районы характеризуются более низкими темпами экономического развития и поэтому более низкой интенсивностью социальных контактов и более выраженным влиянием коренных социокультурных традиций. Такой комплекс социальных факторов обеспечивает сравнительно низкие темпы реализации путей передачи возбудителей инфекции по сравнению с городскими районами. Однако это же может являться и фактором низкой эффективности санитарно-противоэпидемических (профилактических) мероприятий. Согласно исследованию, проведенному в Африке в 2020 г., доказано, что в менее урбанизированных районах (при низком уровне социально-экономического развития), как правило, регистрируется более низкая и медленная передача инфекции на ранних стадиях эпидемии [31]. Интенсивное и неконтролируемое перемещение населения в городских районах может служить фактором для быстрого распространения возбудителей.

По результатам анализа установлено, что в общей структуре заболевших наибольшую долю имели учащиеся и студенты (23 %), субъекты, занимающиеся частной практикой (22 %), а также продавцы, фермеры и др. (17,1 %, p < 0,001). Наименьшую долю заболевших составляли военнослужащие (1,3 %) и подразделения правопорядка (1,2 %). Исследование, проведенное в странах Африки к югу от Сахары, показывает, что полная приостановка определенных видов деятельности повлияла на широкую группу профессий частного сектора [32]. Вместе с тем статистические результаты показывают, что нет существенной связи между плотностью населения, природными факторами (количество осадков, ветер, температура и влажность) и распространением COVID-19 среди населения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Эпидемиологическая ситуация с COVID-19 в Камеруне характеризовалась внезапным началом и быстрым распространением с тенденцией к концентрации в южной части страны. Уровни и динамика заболеваемости имели разнонаправленные тенденции в различных регионах Камеруна, обусловленные влиянием комплекса социально-экономических и природных факторов.

Использование квантовой географической информационной системы (QGIS) для целей эпидемиологического надзора позволило визуализировать динамику эпидемической ситуации в сопоставлении с динамикой летальности, что косвенно позволило оценить смену доминирующего геноварианта возбудителя в конкретном регионе страны.

Таким образом, эпидемиологический анализ и меры по борьбе и защите от COVID-19 должны учитывать факторы риска, влияющие на распространение вируса, среди которых социально-экономические факторы имели первостепенное значение [33].

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Участие авторов. Э.Э.К. Юмба — обзор литературы, сбор и обработка материалов, анализ полученных данных, написание текста; А.А. Кузин — концепция и дизайн исследования, написание текста; А.Е. Зобов — сбор и обработка материалов, написание текста; Ч.М. Диффи — обработка материалов, анализ полученных данных.

Финансирование. Работа выполнена без привлечения целевого финансирования.

×

Об авторах

Эбен Энн Кэтрин Юмба

Военно-медицинская академия

Автор, ответственный за переписку.
Email: umov2022@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5417-6656
SPIN-код: 8973-9100

адъюнкт кафедры (общей и военной эпидемиологии)

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, начальник кафедры (общей и военной эпидемиологии)

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, преподаватель кафедры (общей и военной эпидемиологии)

Россия, Санкт-Петербург

Чифу Мильтиад Диффи

Корпорация по управлению данными и информацией

Email: mdieffi@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6226-9425

магистр в области компьютерных наук

Камерун, Яунде

Список литературы

  1. Сисин Е.И., Голубкова А.А., Козлова И.И., и др. Заболеваемость новой коронавирусной инфекцией медицинских работников и оценка эффективности отдельных технологий их защиты на разных этапах пандемии // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2022. T. 21, № 4. C. 27–36. EDN: WGUPEK doi: 10.31631/2073-3046-2022-21-4-27-36
  2. Mamoud Zani. L’Organisation des Nations unies et la lutte contre la pandémie de Covid-19 // Cahiers de la recherche sur les droits fondamentaux. 2021. Vоl. 19. P. 75–85. doi: 10.4000/crdf.8123
  3. Юнкина Л.С., Токанова Ш.Е., Оспанов Е.А., Смаил Е.М. Анализ эпидемиологической ситуации по особо опасным инфекциям и мировой опыт их прогнозирования. литературный обзор // Наука и здравоохранение. 2022. T. 24, № 1. C. 126–138. EDN: TKLNWM doi: 10.34689/SH.2022.24.1.015
  4. Старкова А.К., Седакова Я.А. Сравнительная характеристика выписанных и умерших пациентов с диагнозом COVID-19 (на примере городской клинической больницы им. проф. А.М. Войно-Ясенецкого) // Вестник общественного здоровья и здравоохранения Дальнего Востока России. 2021. № 3 (44). C. 39–45. EDN: WSPOBT doi: 10.35177/2226-2342-2021-3-5
  5. Zhang S., Yang Z., Li Z.N., et al. Are Older People Really More Susceptible to SARS-CoV-2? // Aging and disease. 2022. Vol. 13, N 5. P. 1336–1347. doi: 10.14336/AD.2022.0130
  6. Чемерис Д.А., Мавзютов А.Р., Зубов В.В., и др. Полиморфизм РНК нового коронавируса или загадки SARS-CoV-2 два. … Дельта, …, Омикрон … — хватит ли букв греческого алфавита? // Биомика. 2021. T. 13, № 4. C. 409–433. EDN: EQABMH doi: 10.31301/2221-6197.bmcs.2021-29
  7. Hansen J.-C., Planchette G., Cavedon J.M., Henri J.F. Contribution à l’étude de l’efficacité et de l’entretien des masques de protection respiratoire COVID en tissu fait maison // Medicine De Catastrophe, Urgences Collectives. 2021. Vol. 5, N 4. P. 308–316. doi: 10.1016/j.pxur.2021.07.003
  8. Nsegbe A., Ndoki D., Yemmafouo A. Gouvernance de la Covid-19 et impacts socioéconomiques et politiques des mesures prises dans le cadre de la lutte contre la pandémie au Cameroun // Les Cahiers d’Outre-Mer. 2020. Vol. 282. P. 419–435. doi: 10.4000/com.12595
  9. Fogha J.V.F., Noubiap J.J. The fight against COVID-19 in Cameroon needs a second breath // Pan. Afr. Med. J. 2020. Vol. 37, N 1. P. 14. doi: 10.11604/pamj.supp.2020.37.14.23535
  10. Eyong J., Fai K.N., Nikolay B., et al. Nationwide retrospective mortality and seroprevalence of SARS-CoV-2 antibodies in Cameroon // Scientific African. 2023. Vol. 22. P. e01925. doi: 10.1016/j.sciaf.2023.e01925
  11. Esso L., Epée E., Bilounga C., et al. Cameroon’s bold response to the COVID-19 pandemic during the first and second waves // Lancet Infect. Dis. 2021. Vol. 21, N 8. P. 1064–1065. doi: 10.1016/S1473-3099(21)00388-1
  12. Epée E., Mandeng N., Libwea J.N., et al. Two years of Cameroon’s resilient response to the COVID-19 pandemic // Revue de l’académie des sciences du Cameroun. 2022. Vol. 18. P. 493–500. doi: 10.4314/jcas.v18supplement.3
  13. Judson S.D., Njabo K.Y., Torimiro J.N. Regional vulnerability for COVID-19 in Cameroon // Pan. Afr. Med. J. 2020. Vol. 37, Suppl. 1. P. 16. doi: 10.11604/pamj.supp.2020.37.1.26167
  14. Fokam J., Essomba R.G., Njouom R., et al. Genomic surveillance of SARS-CoV-2 reveals highest severity and mortality of delta over other variants: evidence from Cameroon // Sci. Rep. 2023. Vol. 13, N 1. P. 21654. doi: 10.1038/s41598-023-48773-3
  15. Fokam J., Ngoufack Jagni Semengue E., Gouissi Anguechia D.H., et al. XBB.1, BQ1.1 and atypical BA.4.6/XBB.1 recombinants predominate current SARS-CoV-2 Wavelets with flu-like symptoms in Cameroon: A snapshot from genomic surveillance // PLOS Glob. Public Health. 2024. Vol. 4, N 5. P. e0003153. doi: 10.1371/journal.pgph.0003153
  16. Mbah M., Bang H., Ndi H., Ndzo J.A. Community Health Education for Health Crisis Management: The Case of COVID-19 in Cameroon // Community Health Equity Res Policy. 2023. Vol. 43, N 4. P. 443–452. doi: 10.1177/0272684X211031106
  17. Жоголев С.Д., Юмба Э.К., Кузин А.А., и др. Распространение новой коронавирусной инфекции в африканских странах и ее профилактика. В сб.: Современное научное знание: теория и практика. Х юбилейные лужские научные чтения. Санкт-Петербург, 23 мая, 2022. Санкт-Петербург: Ленинградский государственный университет имени А.С. Пушкина, 2022. С. 394–397. EDN: MBNWIS
  18. WHO Afro Region. Cameroon. COVID-19 response: April report. 2023. 13 p.
  19. Emerging Pandemic Threats Program. National program for the prevention and control of emerging and re-emerging zoonoses. Yaounde. March 2012. 83 p.
  20. Labonne M., Magrong P., Oustalet Y. Le secteur de l’élevage au Cameroun et dans les provinces du grand Nord: situtation actuelle, contraintes, enjeux et défis. 2003. 12 p. https://hal.science/hal-00139191/document
  21. Mélanie Requier-Desjardins. The practice of transhumance in Extreme Northern Cameroon since 1970s. Mega Chad Conference. 2003. 12 p. hal-02764145, version 1 (04-06-2020). https://hal.inrae.fr/hal-02764145
  22. Sandie A.B., Tejiokem M.C., Faye C.M., et al. Observed versus estimated actual trend of COVID-19 case numbers in Cameroon: a data-driven modelling // Infect. Dis. Model. 2023. Vol. 8, N 1. P. 228–239. doi: 10.1016/j.idm.2023.02.001
  23. Ugwu C.A., Alao O., John O.G., et al. Immunological insights into COVID-19 in Southern Nigeria // Front. Immunol. 2024. Vol. 15. P. 1305586. doi: 10.3389/fimmu.2024.1305586
  24. Gouvernement du Tchad, Organisation mondiale de la Santé. Rapport sur la situation épidémiologique du COVID-19 au Tchad. N 458. 2022. 6 p.
  25. Gouvernement de la République Centrafricaine. Rapport de situation quotidien du COVID-19 en République Centrafricaine. N 1004. 2023. 1 p.
  26. Wali Wali C., Makita-Ikouaya E. Mobilités et enjeux sanitaires aux confins du Gabon et du Congo à l’heure de la COVID-19 // The Political Space. 2021. Vol. 44. doi: 10.4000/espacepolitique.10132
  27. Gormo J. Forced Migration of Chadians in the Faro Division in Northern Cameroon (1980–2010). In: Rodrigues C.U., Tomàs J. Crossing African Borders. Lisbon: Centro de Estudos Internacionais, 2012. P. 71–82
  28. Mashige K.P., Osuagwu U.L., Ulagnathan S., et al. Economic, Health and Physical Impacts of COVID-19 Pandemic in Sub-Saharan African Regions: A Cross Sectional Survey // Risk Manag Healthc Policy. 2021. Vol. 14. P. 4799–4807. doi: 10.2147/RMHP.S324554
  29. Essomba R.G., Bayibeki A.N., Lissom A., et al. Seroprevalence of SARS-CoV-2 antibodies and associated risk factors during the second wave of infection in a university community in Cameroon // Influenza Other Respir Viruses. 2023. Vol. 17, N 11. P. e13222. doi: 10.1111/irv.13222
  30. Tazemda-Kuitsouc G.B., Kuitsouc D., Djuikoue C.I., et al. Assessment of Vulnerability to the Covid-19 Pandemic in the Central African Sub-region // Disaster Med Public Health Prep. 2022. Vol. 17. P. e186. doi: 10.1017/dmp.2022.121
  31. Achoki T., Alam U., Were L., et al. COVID-19 pandemic in the African continent: Forecasts of cumulative cases, new infections, and mortality // BMJ Publishing Group. 2022. P. 1–19. Preprint doi: 10.1101/2020.04.09.20059154
  32. Danquah M., Schotte S., Sen K. COVID-19 and Employment: Insights from the Sub-Saharan African Experience // Indian J. Labour Econ. 2020. Vol. 63, Suppl. 1. P. 23–30. doi: 10.1007/s41027-020-00251-4
  33. Андреенко А.А., Aндрейчук Ю.В., Арсентьев В.Г., и др. Инфекция, вызванная SARS-CoV-2 / Под ред. Е.В. Крюкова. СПб., 2023. 260 с. EDN: QFKFPF

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Распределение случаев заболевания COVID-19 по неделям сравнительно с геновариантом вируса SARS-CoV-2 в Камеруне в 2020–2023 гг.

Скачать (322KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Динамика распространения COVID-19 по регионам Камеруна (2020–2022 гг.)

Скачать (252KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Пример визуализации сопряженности уровней заболеваемости COVID-19 в граничащих с Нигерией регионах Камеруна, выполненный при помощи QGIS

Скачать (243KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Распределение зарегистрированных случаев COVID-19 в регионах Камеруна с 2020 по 2023 год (в %)

Скачать (133KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 77760 от 10.02.2020.