Неравенства и вирусные заболевания

[Сания Исааковна Бояркина 5]

Спасибо за интересный доклад, Людмила Руслановна. Однако хотелось бы прояснить, что  эпидемии гриппоподобных вирусов практически всегда являются "статусно нейтральными" и демографически структурированными (наиболее выражены возрастные неравенства), что подтверждено рядом историко-биологических исследований. Это отличает социально опасные вирусные заболевания от социально значимых болезней, взаимосвязь которых с материально-средовыми и структурно-институциональными факторами доказана, в частности представители низших социальных слоев чаще болеют хроническими неинфекционными заболеваниями (о чем Вы совершенно справедливо пишите) и некоторыми инфекционными болезнями  (например, туберкулезом). Надо отметить, что в эпидемические тренды гриппоподобных вирусов, всегда поражавших представителей старших возрастных групп не укладывается только эпидемия "испанки",  и причины этого незаурядного явления исследуются в работах историков, эпидемиологов, биологов, генетиков. Исходя из этого и материалов Вашего доклада остается не понятно, каким образом заболеваемость SARS-CoV-2, которую Вы представили графически, связана с социальным статусом представителей различных социальных групп или эта связь предполагается Вами на основании других сведений, не вошедших в доклад? 

[Людмила Руслановна Морозова 1]

Доброго времени суток, Сания Исааковна. Спасибо за ваш отклик. К сожалению на данную конференцию было ограничение на количество материала (не более 5 страниц), поэтому уместить все мысли и сведения не предоставилось возможным. Стоит отметить (о чем , к сожалению, я не написала), что доля населения пожилого возраста неуклонно растет в России, и это будет привносить свои коррективы  в структуре общей заболеваемости и смертности (в частности в заболеваемости SARS-CoV-2). В докладе вскользь упоминается о значении межпоколенных связей и возраста пациентов. В списке литературы указана статья на английском языке ("Demographic science aids in understanding the spread and fatality rates of COVID-19" Jennifer Beam Dowd, Liliana Andriano, David M. Brazel, Valentina Rotondi, Per Block, Xuejie Ding,Yan Liu, and Melinda C. Mills), в которой авторы изучали структуру населения и проследили связь того, что если в странах количество пожилого населения больше, чем молодого, то заболеваемость и предполагаемая смертность будет значительно выше, чем в странах с большим количеством молодого населения (в первую очередь рассматривалась Италия, где была довольно высокая вспышка заболевших и летальность). И в целом делается вывод о том, что понимая структуру населения, можно не только прогнозировать распространение заболевания, но и принимать действительно эффективные меры по предотвращению передачи инфекции.