Мета-анализ демографической реакции населения разных стран на распространение коронавируса COVID-19
Выражение признательности
Исследование выполнено за счёт средств государственного задания АААА-А21-121012190056-4.
Для цитирования
Черкашин А. К., Красноштанова Н. Е. Мета-анализ демографической реакции населения разных стран на распространение коронавируса COVID-19 // Народонаселение. 2022. Том 25. № 1. С. 141-154. DOI: https://doi.org/10.19181/population.2022.25.1.12
Аннотация
Пандемия 2020 г. COVID-19 продолжалась в 2021-2022 гг. с выраженной сезонной волновой динамикой заболевания по регионам мира. Актуальными остаются вопросы изучения демографической реакции населения разных стран на инфекционные угрозы. В основе проведённого исследования лежит методология расслоения многообразия связей характеристик реакции населения по условиям среды реализации этих связей в различных временных и пространственных обстоятельствах. В процедурах мета-анализа системные связи послойно сравниваются так, чтобы различные системы представлялись как одна система, что подчиняется общим закономерностям, абстрагированным от местных условий, территориальных особенностей. В исследовании каждый ситуационный слой представлен эпидемиологической кривой, описываемой с помощью функции распределения Фреше с индивидуальными коэффициентами. Мета-аналитическое послойное сравнение кривых осуществляется через сопоставление положения пиков эпидемических волн и их амплитуды для каждой страны. Несмотря на различия социально-экономических, природно-климатических и иных условий распространения коронавируса, в разнородных ситуациях выявлены общие закономерности и получены обобщенные оценки величины эффекта, показывающие, что население разных стран в целом одинаково нелинейно реагирует на ситуацию по единому закону саморегулирования опасности инфицирования. Представленная общая схема реализации мета-анализа глобальных пространственно-временных эпидемиологических данных позволяет выявить зависимости, инвариантные относительно территориальных особенностей распространения коронавируса.
Ключевые слова:
COVID-19, демографическая реакция населения, мета-анализ рядов данных, математическое моделирование, риск и опасность заражения
Литература
1. Будилова, Е.В. Влияние демографических и социально-экономических факторов на популяционное здоровье населения / Е. В. Будилова, М. Б. Лагутин, Л. А. Мигранова // Народонаселение. — 2019. — № 3. — С. 80-92. DOI: 10.24411/1561-7785-2019-00028.
2. Javed, B. The coronavirus (COVID-19) pandemic's impact on mental health / В. Javed, А. Sarwer, В. Soto, Z. Mashwani // International Journal of Health Planning and Management. — 2020. — No. 5. — P. 993-996. DOI: 10.1002/hpm.3008.
3. Chenghu, Z. COVID-19: Challenges to GIS with Big Data / Z. Chenghu, S. Fenzhen, P. Tao, Zh. An, Y. Du, L. Bin, C. Zhidong, W. Juanle, Y. Wen, Zh. Yunqiang, S. Ci et al. // Geography and Sustainability. — 2020. — No. 1. — P. 77-87.
4. Черкашин, А.К. Геоинформационный мониторинг и математическое моделирование развития пандемии коронавируса COVID-19 / А. К. Черкашин, С. И. Лесных, Н. Е. Красноштанова // Информационные и математические технологии в науке и управлении. — 2021. — T. 21. — № 1. — С. 17-35. DOI: 10.38028/ESI.2021.21.1.002.
5. Черкашин, А.К. Национальные особенности изменения опасности развития пандемии коронавируса COVID-19: математическое моделирование и статистический анализ / А. К. Черкашин // Народонаселение. — 2020. — Т. 23. — № 3. — C. 83-95. DOI: 10.19181/population.2020.23.3.8.
6. Гришина, Е.Е. Эпидемиологический кризис 2020 г.: материальное положение населения и меры поддержки / Е. Е. Гришина // Народонаселение. — 2021. — Т. 24. — № 1. — С. 15-23. DOI: 10.19181/population.2021.24.1.2.
7. Kecojevic, A. The impact of the COVID-19 epidemic on the mental health of undergraduate students in New Jersey, cross-sectional study / A. Kecojevic, C. H. Basch, M. Sullivan, N. K. Davi // PLOS ONE. — 2020. — Vol. 15. — No. 9.
8. Cao, W. The psychological impact of the COVID-19 epidemic on college students in China / W. Cao, Ziwei, G. Hou, M. Han, X. Xu, J. Dong, J. Zheng // Psychiatry Research. — 2020. — Vol. 287. — No. 5. — P. 34-40.
9. Alzueta, E. How the COVID-19 pandemic has changed our lives: A study of psychological correlates across 59 countries / E. Alzueta, P. Perrin, F. C. Baker, S. Caffarra, D. Ramos-Usuga, D. Yuksel, J. C. Arango-Lasprilla // Journal of Clinical Psychology. — 2021. — Vol. 77. — No. 3. DOI: 10.1002/jclp.23082.
10. Черкашин, А.К. Особенности географического мета-анализа / А. К. Черкашин // Географический вестник. — 2021. — № 2. — С. 6-21. DOI: 10.17072/2079-7877-2021-2-6-21.
11. Турдалиева, Б. С. Мета-анализ как инструмент доказательной медицины / Б. С. Турдалиева, Н. У. Рахматуллаева, В. Б. Тен [и др.] // Вестник КазНМУ. — 2011. — № 4. — С. 99-105.
12. Gurevitch, J. Meta-analysis in ecology/ J. Gurevitch, P. S. Curtis, M. H. Jones // Advances in Ecological Research.— 2001.—Vol. 32. — P. 199-247.
13. Реброва, О.Ю. Мета-анализы и оценка их методологического качества. Русскоязычная версия вопросника AMSTAR / О. Ю. Реброва, В. К. Федяева // Медицинские технологии. Оценка и выбор. — 2016. — № 1. — C. 10-16.
14. Бейли, Н. Математика в биологии и медицине / Н. Бейли. — Москва: Мир, 1970. — 326 с.
15. Kermack, W. Contributions to the mathematical theory of epidemics — part III. Further studies of the problem of endemicity / W. Kermack, A. McKendrick // Bulletin of Mathematical Biology. — 1991. — Vol. 5. — No. 3(1-2). — P. 89-118.
2. Javed, B. The coronavirus (COVID-19) pandemic's impact on mental health / В. Javed, А. Sarwer, В. Soto, Z. Mashwani // International Journal of Health Planning and Management. — 2020. — No. 5. — P. 993-996. DOI: 10.1002/hpm.3008.
3. Chenghu, Z. COVID-19: Challenges to GIS with Big Data / Z. Chenghu, S. Fenzhen, P. Tao, Zh. An, Y. Du, L. Bin, C. Zhidong, W. Juanle, Y. Wen, Zh. Yunqiang, S. Ci et al. // Geography and Sustainability. — 2020. — No. 1. — P. 77-87.
4. Черкашин, А.К. Геоинформационный мониторинг и математическое моделирование развития пандемии коронавируса COVID-19 / А. К. Черкашин, С. И. Лесных, Н. Е. Красноштанова // Информационные и математические технологии в науке и управлении. — 2021. — T. 21. — № 1. — С. 17-35. DOI: 10.38028/ESI.2021.21.1.002.
5. Черкашин, А.К. Национальные особенности изменения опасности развития пандемии коронавируса COVID-19: математическое моделирование и статистический анализ / А. К. Черкашин // Народонаселение. — 2020. — Т. 23. — № 3. — C. 83-95. DOI: 10.19181/population.2020.23.3.8.
6. Гришина, Е.Е. Эпидемиологический кризис 2020 г.: материальное положение населения и меры поддержки / Е. Е. Гришина // Народонаселение. — 2021. — Т. 24. — № 1. — С. 15-23. DOI: 10.19181/population.2021.24.1.2.
7. Kecojevic, A. The impact of the COVID-19 epidemic on the mental health of undergraduate students in New Jersey, cross-sectional study / A. Kecojevic, C. H. Basch, M. Sullivan, N. K. Davi // PLOS ONE. — 2020. — Vol. 15. — No. 9.
8. Cao, W. The psychological impact of the COVID-19 epidemic on college students in China / W. Cao, Ziwei, G. Hou, M. Han, X. Xu, J. Dong, J. Zheng // Psychiatry Research. — 2020. — Vol. 287. — No. 5. — P. 34-40.
9. Alzueta, E. How the COVID-19 pandemic has changed our lives: A study of psychological correlates across 59 countries / E. Alzueta, P. Perrin, F. C. Baker, S. Caffarra, D. Ramos-Usuga, D. Yuksel, J. C. Arango-Lasprilla // Journal of Clinical Psychology. — 2021. — Vol. 77. — No. 3. DOI: 10.1002/jclp.23082.
10. Черкашин, А.К. Особенности географического мета-анализа / А. К. Черкашин // Географический вестник. — 2021. — № 2. — С. 6-21. DOI: 10.17072/2079-7877-2021-2-6-21.
11. Турдалиева, Б. С. Мета-анализ как инструмент доказательной медицины / Б. С. Турдалиева, Н. У. Рахматуллаева, В. Б. Тен [и др.] // Вестник КазНМУ. — 2011. — № 4. — С. 99-105.
12. Gurevitch, J. Meta-analysis in ecology/ J. Gurevitch, P. S. Curtis, M. H. Jones // Advances in Ecological Research.— 2001.—Vol. 32. — P. 199-247.
13. Реброва, О.Ю. Мета-анализы и оценка их методологического качества. Русскоязычная версия вопросника AMSTAR / О. Ю. Реброва, В. К. Федяева // Медицинские технологии. Оценка и выбор. — 2016. — № 1. — C. 10-16.
14. Бейли, Н. Математика в биологии и медицине / Н. Бейли. — Москва: Мир, 1970. — 326 с.
15. Kermack, W. Contributions to the mathematical theory of epidemics — part III. Further studies of the problem of endemicity / W. Kermack, A. McKendrick // Bulletin of Mathematical Biology. — 1991. — Vol. 5. — No. 3(1-2). — P. 89-118.
Статья
Поступила: 07.12.2021
Опубликована: 17.03.2022
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Черкашин, А. К., & Красноштанова, Н. Е. (2022). Мета-анализ демографической реакции населения разных стран на распространение коронавируса COVID-19. Народонаселение, 25(1), 141-154. https://doi.org/10.19181/population.2022.25.1.12
Раздел
ПРОБЛЕМЫ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И ОБРАЗОВАНИЯ
Издатель: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки