Изменение характеристик эпидемических волн COVID-19 в Республике Беларусь в 2020–2022 гг.

Цель исследования. Определить структурные особенности эпидемических волн COVID-19 в Республике Беларусь в 2020–2022 гг.
Материал и методы. Проведено ретроспективное описательно-аналитическое исследование динамики заболеваемости COVID-19 на основании агрегированных официальных статистических данных за период с 28 февраля 2020 г. по 8 мая 2022 г. Выделение эпидемических волн осуществлялось на основе анализа недельных показателей заболеваемости. Для их характеристики рассчитывались продолжительность, максимальный и средний уровни заболеваемости, коэффициенты соотношения пикового и среднего уровней, интенсивности подъема, интегральная эпидемическая нагрузка, а также расчетный показатель репродукции (R).
Результаты. Установлено, что эпидемический процесс характеризовался последовательной сменой четырех эпидемических волн. Показано увеличение пикового уровня заболеваемости с 71,4 до 583,7 случая и среднего уровня с 37,1 до 134,3 случая на 100 000 населения при одновременном сокращении продолжительности волн с 45 до 17 нед. Максимальная интегральная эпидемическая нагрузка формировалась во время второй (3699,0) и третьей (3133,2) волн. Выявлено последовательное изменение соотношения динамики COVID-19 и острых респираторных инфекций – от разнонаправленности до совпадения временной структуры. Средние значения R снижались с 2,4 до 1,0 и не коррелировали с интенсивностью эпидемических подъемов.
Заключение. Трансформация эпидемического процесса COVID-19 проявлялась в изменении конфигурации эпидемических волн, сокращении их продолжительности при росте интенсивности и сближении динамики с сезонной циркуляцией респираторных инфекций, что обосновывает возможность его эпидемиологического слежения в рамках существующей системы мониторинга острых респираторных инфекций.

1. Coronavirus disease (COVID-19) pandemic // WHO. – 2023. – URL: https://www.who.int/europe/emergencies/situations/covid-19 (date of access: 14.03.2026).

2. Assessing SARS-CoV-2 circulation, variants of concern, non-pharmaceutical interventions and vaccination status (16th update): rapid risk assessment / European Centre for Disease Prevention and Control. – Stockholm : ECDC, 2021. – 33 p.

3. The evolution of SARS-CoV-2 / P. V. Markov, M. Ghafari, M. Beer [et al.] // Nature Reviews Microbiology. – 2023. – Vol. 21. – P. 361–379.

4. Projecting the transmission dynamics of SARS-CoV-2 through the postpandemic period / S. M. Kissler, C. Tedijanto, E. Goldstein [et al.] // Science. –2020. – Vol. 368, № 6493. – P. 860–868.

5. How will country-based mitigation measures influence the course of the COVID-19 epidemic? / R. M. Anderson, H. Heesterbeek, D. Klinkenberg, T. D. Hollingsworth // The Lancet. – 2020. – Vol. 395, № 10228. – P. 931–934.

6. Дашкевич, А. М. Характеристика эпидемического процесса COVID-19 в Республике Беларусь / А. М. Дашкевич, Н. Д. Коломиец // Клиническая инфектология и паразитология. – 2024. – Т. 13. № 1. – С. 70–80.

7. Пандемия COVID-19: мероприятия по предупреждению распространения в Республике Беларусь / А. М. Дашкевич, Н. Д. Коломиец, И. Н. Глинская [и др.] // Вопросы организации и информатизации здравоохранения. – 2022. – № 2 (111). – С. 4–11.

8. Серопревалентность к вирусу SARS-CoV-2 населения Республики Беларусь / А.М. Дашкевич, Н.Д. Коломиец, Е.О. Самойлович, И.А. Карабан // Проблемы экологии и здоровья. – 2025. – Т. 22, № 3. – С. 94–102.

9. Influenza surveillance in Europe: comparing intensity levels calculated using the moving epidemic method / T. Vega, J. Lozano, T. Meerhoff [et al.] // Influenza And Other Respiratory Viruses. – 2015. – Vol. 9, № 5. – doi: 10.1111/irv.12330.

10. Predicting the cumulative medical load of COVID-19 outbreaks after the peak of daily fatalities / V. Gros, R. Valenti, Schneider L. [et al.] // PLoS One. – 2021. – Vol. 16, № 4. – doi: 10.1371/journal.pone.0247272.

11. Wallinga, J. How generation intervals shape the relationship between growth rates and reproductive numbers / J. Wallinga, M. Lipsitch // Proceedings: Biological Sciences. – 2007. – Vol. 274, № 1609. – P. 599–604.

12. Fraser, C. Estimating individual and household reproduction numbers in an emerging epidemic // PLoS One. – 2007. Vol. 2, № 8. – doi: 10.1371/journal.pone.0000758.

13. Chowell, G. Is it growing exponentially fast? – Impact of assuming exponential growth for characterizing and forecasting epidemics with initial near-exponential growth dynamics / G. Chowell, C. Viboud // Infectious Disease Modelling. – 2016. – Vol. 1, № 1. – P. 71–78.

14. Интерференция SARS-CoV-2 с другими возбудителями респираторных вирусных инфекций в период пандемии / А. А. Соминина, Д. М. Даниленко, К. А. Столяров [и др.] // Эпидемиология и Вакцинопрофилактика. 2021. – Т. 20, № 4. – С. 28–39.

15. COVID-19: эволюция пандемии в России. Сообщение I: проявления эпидемического процесса COVID-19 / В. Г. Акимкин, А. Ю. Попова, А. А. Плоскирева [и др.] // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. – 2022. – Vol. 99, № 3. – doi: https://doi.org/10.36233/0372-9311-276.

16. Изменчивость вируса SARS-CoV-2 и восприимчивости населения в динамике развития эпидемического процесса / И. В. Фельдблюм, М. Ю. Девятков, Т. М. Репин [и др.] // Эпидемиология и Вакцинопрофилактика. – 2023. – Vol. 22, № 5. – doi: 10.31631/2073-3046-2023-22-5-4-11.

17. Характеристика эпидемического процесса COVID-19 в Москве и поиск возможных факторов, определяющих тенденции наблюдаемых изменений / В. А. Гущин, А. А. Почтовый, Д. Д. Кустова [и др.] // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. – 2023. – Vol. 100, № 4. – doi: 10.36233/0372-9311-375