DOI: 10.5281/zenodo.22724187 · UDC: [616.98:578.834.1]-036.22
Obiective. Studiul a evaluat distribuția cazurilor confirmate de COVID-19 în funcție de sex, vârstă, mediul de trai și regiunea geografică.
Metode. A fost realizat un studiu descriptiv retrospectiv pe baza a 636 939 de cazuri confirmate în perioada 2020–2024. Eșantionul planificat (n=9 461) a fost calculat pentru un nivel de încredere de 95%, o precizie de ±1% și proporția anticipată de 50%, apoi selectat aleatoriu prin alocare proporțională în șase straturi. Analiza intermediară a inclus 3 823 de înregistrări prelucrate și validate până la data de referință; variabila geografică standardizată a fost disponibilă pentru 831 dintre acestea. Alocarea proporțională a fost păstrată, iar proporțiile raportate sunt neponderate.
Rezultate. Femeile au reprezentat 59,56% dintre cazurile analizate (IÎ 95%: 58,00–61,12%). Grupa de vârstă 40–59 de ani a avut ponderea cea mai mare (35,97%), urmată de persoanele cu vârsta de cel puțin 60 de ani (31,42%). Din mediul urban au provenit 68,92% dintre cazuri. În subsetul utilizat pentru distribuția geografică, regiunea Centru a reprezentat 51,99%.
Concluzii. În subsetul analizat au fost observate diferențe în compoziția demografică și teritorială a cazurilor confirmate. Rezultatele descriu distribuția cazurilor, nu riscul individual de infectare, incidența sau severitatea. Generalizarea la totalitatea cazurilor confirmate trebuie făcută cu prudență, deoarece analiza este intermediară, iar estimările geografice se referă exclusiv la cele 831 de înregistrări cu informație teritorială completă și standardizată. Pentru compararea incidenței sau a riscului între grupurile demografice și teritoriale sunt necesari numitorii populaționali corespunzători.
Objectives. The study assessed the distribution of confirmed COVID-19 cases by sex, age, residence, and geographical region.
Methods. A retrospective descriptive study was conducted using 636,939 confirmed cases recorded in 2020–2024. The planned sample (n=9,461) was calculated for 95% confidence, ±1% precision, and an anticipated proportion of 50%, and was selected randomly with proportional allocation across six strata. The interim analysis included 3,823 records processed and validated by the analysis cut-off; a standardized geographical variable was available for 831 of these records. Proportional allocation was retained, and the reported proportions are unweighted.
Results. Women represented 59.56% of analyzed cases (95% CI: 58.00–61.12%). The largest age group was 40–59 years (35.97%), followed by persons aged at least 60 years (31.42%). Urban cases represented 68.92%. In the subset used for geographical distribution, the Central region accounted for 51.99%.
Conclusions. Differences in the demographic and territorial composition of confirmed cases were observed within the analyzed subset. The findings describe case distribution, not individual infection risk, incidence, or severity. Generalization to all confirmed cases should be cautious because the analysis is interim, and geographical estimates refer only to the 831 records with complete, standardized territorial information. Population denominators are required to compare incidence or risk across demographic and territorial groups.
Pandemia de COVID-19 a reprezentat unul dintre cele mai complexe evenimente epidemiologice din ultimele decenii, caracterizat printr-o dinamică spațio-temporală heterogenă, apariția succesivă a variantelor virale și interacțiunea continuă dintre factorii biologici, comportamentali și măsurile de sănătate publică. Spre deosebire de epidemiile clasice, evoluția infecției cu SARS-CoV-2 a fost marcată de o succesiune de valuri epidemice, cu intensitate și durată variabilă între regiuni, reflectând diferențe în structura populațională, mobilitate și intervenții implementate [1, 2].
Transmiterea virusului a fost favorizată de o rată de reproducere de bază ridicată (R₀ estimată între 2,2 și 3,5 în faza inițială), precum și de un rol semnificativ al transmiterii presimptomatice și asimptomatice, estimată la aproximativ 44% din totalul infecțiilor [3, 4]. Aceste caracteristici au limitat eficiența strategiilor tradiționale de control și au contribuit la răspândirea rapidă la nivel global. Ulterior, apariția variantelor de interes, precum Alpha și Delta, a determinat creșteri semnificative ale transmisibilității, cu valori ale R₀ raportate până la 5–8 pentru varianta Delta [5, 6].
Pe parcursul pandemiei, distribuția infecției a fost influențată de factori demografici majori, în special vârsta și sexul. Studiile epidemiologice au demonstrat că, deși incidența infecției este relativ uniformă între grupele de vârstă, severitatea bolii și mortalitatea cresc exponențial odată cu înaintarea în vârstă [7, 8]. În același timp, diferențele de sex au evidențiat un risc crescut de evoluție severă și deces la bărbați, chiar și după ajustarea pentru comorbidități și vârstă [9, 10].
Un alt determinant important al distribuției COVID-19 îl constituie mediul de trai. În fazele inițiale ale pandemiei, incidența a fost predominant urbană, datorită densității populației și frecvenței contactelor, însă ulterior transmiterea s-a extins progresiv în mediul rural, unde, în anumite contexte, au fost raportate creșteri mai accentuate ale incidenței și mortalității [11, 12]. Acest tipar reflectă caracterul dinamic al propagării epidemiei și interacțiunea complexă dintre factori sociali, economici și de acces la servicii medicale.
Variabilitatea geografică a pandemiei a fost de asemenea marcată, atât la nivel global, cât și regional. Diferențele observate între țări și regiuni nu pot fi explicate exclusiv prin caracteristicile virusului, fiind influențate de structura demografică, capacitatea sistemelor de sănătate, nivelul de testare și măsurile de control implementate [13, 14]. În acest context, interpretarea datelor epidemiologice necesită o analiză contextualizată, adaptată specificului local.
În Republica Moldova, analiza distribuției cazurilor de COVID-19 în funcție de caracteristicile demografice și teritoriale este esențială pentru înțelegerea particularităților procesului epidemic și pentru fundamentarea strategiilor de sănătate publică. Studiile descriptive bazate pe eșantionare probabilistică permit compararea compoziției grupurilor populaționale, cu condiția raportării explicite a designului de selecție, a ponderării și a limitărilor datelor [15].
În acest context, prezenta lucrare analizează distribuția cazurilor confirmate de COVID-19 în funcție de caracteristicile demografice și teritoriale, utilizând un subset intermediar al eșantionului probabilistic stratificat planificat, în vederea descrierii particularităților procesului epidemic și a susținerii deciziilor în sănătatea publică.
Scopul studiului a fost evaluarea distribuției cazurilor confirmate de COVID-19 în funcție de sex, vârstă, mediu de trai și regiune geografică, prin estimarea proporțiilor și a intervalelor de încredere de 95%.
Designul studiului. Lucrarea are un caracter descriptiv retrospectiv, fiind orientată spre analiza particularităților epidemiologice ale infecției cu SARS-CoV-2 în funcție de caracteristicile demografice și teritoriale ale populației afectate.
Populația studiată. Cadrul de eșantionare a inclus 636 939 de cazuri confirmate de infecție cu SARS-CoV-2, înregistrate în perioada 08.03.2020–16.09.2024. Cele șase straturi au corespuns celor șase loturi tehnice succesive ale bazei de date ANSP, definite prin intervalele calendaristice acoperite de fiecare lot; fiecare caz eligibil a aparținut unui singur strat. Pentru fiecare strat, Nₕ reprezintă numărul total de cazuri eligibile din lotul-sursă, iar nₕ numărul de cazuri selectate în eșantion. Structura exactă a straturilor și alocarea proporțională sunt prezentate în tabelul 1.
Dimensiunea eșantionului planificat a fost estimată pentru o populație finită prin formula n = N×z2×p×(1−p)/[e2×(N−1)+z2×p×(1−p)], unde N=636 939, z≈1,96 pentru un nivel de încredere de 95%, p=0,50 (ipoteza conservatoare de variabilitate maximă), iar e=0,01. Calculul a indicat n=9 461,35, valoare rotunjită la 9 461 de cazuri. Nu a existat o ajustare ulterioară documentată care să justifice valoarea de 9 458; prin urmare, dimensiunea corectă a eșantionului planificat este 9 461. Alocarea pe straturi a fost proporțională, conform relației nₕ=(Nₕ/N)×n.
| Stratul | Criteriul/denumirea stratului | Nₕ: cazuri eligibile | nₕ: cazuri selectate |
|---|---|---|---|
| 1 | Lot 1: 08.03.2020–31.12.2020 | 144 801 | 2 151 |
| 2 | Lot 2: 01.01.2021–11.07.2021 | 112 646 | 1 673 |
| 3 | Lot 3: 12.07.2021–31.12.2021 | 118 699 | 1 763 |
| 4 | Lot 4: 01.01.2022–23.02.2022 | 122 859 | 1 825 |
| 5 | Lot 5: 24.02.2022–20.11.2022 | 95 748 | 1 422 |
| 6 | Lot 6: 21.11.2022–16.09.2024 | 42 186 | 627 |
| Total | — | 636 939 | 9 461 |
Notă: alocarea proporțională a fost calculată prin nₕ=(Nₕ/N)×9 461. Valorile calculate pentru cele șase straturi au fost 2 150,85; 1 673,23; 1 763,14; 1 824,93; 1 422,23 și 626,62 și au fost rotunjite la cel mai apropiat număr întreg, rezultând nₕ=2 151; 1 673; 1 763; 1 825; 1 422 și 627. Suma cotelor întregi este 9 461.
În fiecare strat, fiecărei înregistrări i-a fost atribuit un număr aleatoriu cu funcția RAND() din Microsoft Excel; înregistrările au fost sortate ascendent, după care au fost selectate primele nₕ cazuri. Subeșantioanele au fost consolidate într-un singur set de date. Pentru analiza intermediară au fost prelucrate și validate, în aceeași ordine aleatorie și cu păstrarea alocării proporționale între straturi, primele cote care au însumat 3 823 de cazuri (40,4% din eșantionul planificat). Astfel, subsetul de analiză nu a fost selectat în funcție de valorile variabilelor studiate.
Analiza datelor și prelucrarea statistică. Articolul raportează o analiză intermediară a 3 823 de cazuri (40,4% din eșantionul planificat). Variabila geografică nu a fost disponibilă într-un format complet și standardizat în toate seturile-sursă. Au fost incluse în analiza geografică numai cele 831 de înregistrări (21,7% din subsetul intermediar; 8,8% din eșantionul planificat) pentru care câmpul privind localitatea sau raionul de domiciliu era completat și permitea încadrarea fără ambiguitate în regiunile Nord, Centru sau Sud. Celelalte 2 992 de înregistrări nu au fost imputate și au fost excluse numai din analiza geografică.
Au fost analizate următoarele variabile: sexul, vârsta, mediul de trai (urban/rural) și distribuția geografică (nord, centru, sud). Vârsta a fost categorizată în patru grupe: 0–17 ani, 18–39 ani, 40–59 ani și ≥60 ani.
Analiza statistică a fost realizată utilizând Microsoft Excel. Variabilele categoriale au fost exprimate prin frecvențe absolute și procente. Proporțiile au fost estimate împreună cu intervale de încredere de 95%, calculate pe baza distribuției binomiale, utilizând aproximația normală, în care intervalul de încredere a fost determinat ca proporția observată ±1,96 ori eroarea standard a acesteia, conform formulei p ± 1,96 × SQRT(p×(1−p)/n), unde p reprezintă proporția, iar n dimensiunea eșantionului.
Sursa datelor și aspecte etice. Protocolul cercetării a fost aprobat de Comitetul de Etică a Cercetării al Universității de Stat de Medicină și Farmacie „Nicolae Testemițanu” (aviz favorabil nr. 1 din 21.03.2024; proiect examinat în ședința din 14.11.2023). Accesul la baza de date gestionată de Agenția Națională pentru Sănătate Publică a fost permis prin Angajamentul de confidențialitate semnat la 20.01.2023 de directorul ANSP, Nicolae Jelamschi. Autorii au avut acces numai la înregistrări codificate, fără identificatori direcți, și s-au obligat să păstreze confidențialitatea datelor. Studiul a reprezentat o analiză secundară retrospectivă, fără contact cu persoanele, intervenții sau modificarea conduitei medicale.
Analiza distribuției cazurilor confirmate de COVID-19 în funcție de caracteristicile demografice și teritoriale a evidențiat diferențe relevante între grupurile populaționale studiate. Distribuția cazurilor în funcție de sex este prezentată în Tabelul 2.
| Sex | n | % | IÎ 95% |
|---|---|---|---|
| Femei | 2 277 | 59,56 | 58,00–61,12 |
| Bărbați | 1 546 | 40,44 | 38,88–41,99 |
Din punct de vedere al sexului, s-a observat o predominanță a persoanelor de sex feminin (59,56%; IÎ 95%: 58,00–61,12), comparativ cu sexul masculin (40,44%; IÎ 95%: 38,88–41,99). Acest rezultat poate reflecta diferențe în comportamentul de adresare la serviciile medicale sau în accesul la testare. Distribuția cazurilor pe grupe de vârstă este prezentată în Tabelul 3.
| Grupă de vârstă | n | % | IÎ 95% |
|---|---|---|---|
| 0–17 ani | 214 | 5,60 | 4,87–6,33 |
| 18–39 ani | 1 033 | 27,02 | 25,61–28,43 |
| 40–59 ani | 1 375 | 35,97 | 34,45–37,49 |
| ≥60 ani | 1 201 | 31,42 | 29,94–32,89 |
Distribuția pe grupe de vârstă a evidențiat o predominanță a populației adulte, în special în grupa 40–59 ani (35,97%; IÎ 95%: 34,45–37,49), urmată de persoanele cu vârsta ≥60 ani (31,42%; IÎ 95%: 29,94–32,89) și de grupa 18–39 ani (27,02%; IÎ 95%: 25,61–28,43). Cazurile din grupa 0–17 ani au avut o pondere redusă (5,60%; IÎ 95%: 4,87–6,33). Distribuția cazurilor în funcție de mediul de trai este prezentată în Tabelul 4.
| Mediu | n | % | IÎ 95% |
|---|---|---|---|
| Urban | 2 635 | 68,92 | 67,46–70,39 |
| Rural | 1 188 | 31,08 | 29,61–32,54 |
În subsetul analizat, 68,92% dintre cazuri au provenit din mediul urban (IÎ 95%: 67,46–70,39), iar 31,08% din mediul rural (IÎ 95%: 29,61–32,54). În absența numitorilor populaționali, aceste ponderi descriu compoziția cazurilor analizate și nu demonstrează o incidență mai mare în mediul urban. Distribuția geografică a cazurilor este prezentată în Tabelul 5.
| Regiune | n | % | IÎ 95% |
|---|---|---|---|
| Centru | 432 | 51,99 | 48,59–55,38 |
| Sud | 247 | 29,72 | 26,62–32,83 |
| Nord | 152 | 18,29 | 15,66–20,92 |
În subsetul de 831 de cazuri cu informație geografică completă, regiunea Centru a reprezentat 51,99% (IÎ 95%: 48,59–55,38), regiunea Sud 29,72% (IÎ 95%: 26,62–32,83), iar regiunea Nord 18,29% (IÎ 95%: 15,66–20,92). Procentele sunt neponderate și descriu exclusiv acest subset; ele nu reprezintă rate regionale de incidență.
Rezultatele obținute în cadrul prezentului studiu sunt, în general, concordante cu datele raportate în literatura internațională, evidențiind tipare epidemiologice similare în distribuția cazurilor de COVID-19.
În ceea ce privește distribuția pe sexe, predominanța cazurilor în rândul femeilor observată în acest studiu contrastează parțial cu unele date internaționale, care indică o incidență relativ echilibrată între sexe, dar o severitate și mortalitate mai ridicate la bărbați [9, 10]. Această discrepanță poate fi explicată prin diferențe în comportamentul de testare și adresabilitatea la servicii medicale, femeile fiind raportate frecvent ca având o utilizare mai activă a serviciilor de sănătate.
Distribuția pe grupe de vârstă evidențiază o predominanță a cazurilor în rândul populației adulte, în special în grupele 40–59 ani și ≥60 ani, rezultat care este în concordanță cu literatura de specialitate, care demonstrează o creștere semnificativă a riscului de infecție raportată și, mai ales, a severității odată cu înaintarea în vârstă [7, 8]. De asemenea, proporția redusă a cazurilor în rândul copiilor este consistentă cu observațiile anterioare privind rolul relativ limitat al acestei grupe în dinamica cazurilor confirmate, în special în fazele inițiale ale pandemiei.
Ponderea mai mare a cazurilor urbane în subsetul analizat este compatibilă cu literatura privind rolul densității populaționale și al mobilității în propagarea COVID-19 [11, 12, 14]. Totuși, această pondere poate reflecta și accesul diferențiat la testare, adresabilitatea și completitudinea înregistrării; fără numitori populaționali nu poate fi cuantificată diferența de incidență urban–rural.
Compoziția geografică observată în cele 831 de înregistrări este compatibilă cu heterogenitatea teritorială raportată în alte contexte [13, 15]. Totuși, rezultatul nu trebuie interpretat ca diferență de incidență sau de risc între regiuni, deoarece analiza nu utilizează populațiile regionale ca numitori, iar disponibilitatea informației geografice a fost incompletă. Distribuția poate reflecta atât structura populației, cât și accesul la testare, practicile de raportare și completitudinea datelor.
În ansamblu, tiparele descriptive observate sunt compatibile cu interacțiunea factorilor demografici, sociali și teritoriali descrisă în literatura de specialitate [2, 4, 5]. Designul descriptiv al studiului nu permite însă estimarea independentă a efectului acestor factori și nici formularea unor concluzii cauzale.
Analiza este intermediară și include 3 823 dintre cele 9 461 de cazuri planificate; chiar dacă ordinea aleatorie și alocarea proporțională au fost păstrate, prelucrarea parțială poate introduce abateri față de eșantionul final. Pentru variabila geografică, 2 992 de înregistrări nu au avut informație completă și standardizată, ceea ce poate genera eroare sistematică de selecție dacă lipsa datelor diferă între regiuni. Nu au fost aplicate ponderi sau imputări. În plus, lipsa numitorilor populaționali pe sexe, grupe de vârstă, medii și regiuni nu permite estimarea incidenței sau a riscului. Intervalele de încredere cuantifică variația aleatorie, dar nu corectează biasul de selecție ori erorile de raportare.
În subsetul intermediar analizat, compoziția cazurilor confirmate de COVID-19 a variat în funcție de sex, vârstă, mediul de trai și disponibilitatea informației teritoriale.
Femeile și grupele de vârstă 40–59 ani și ≥60 ani au avut cele mai mari ponderi în subsetul de 3 823 de cazuri; aceste ponderi nu echivalează cu riscuri specifice de infectare.
Cazurile urbane au reprezentat majoritatea subsetului analizat. În subsetul distinct de 831 de cazuri cu date teritoriale complete, regiunea Centru a avut ponderea cea mai mare; rezultatul nu reprezintă o rată regională de incidență.
Rezultatele au caracter descriptiv și trebuie validate prin analiza întregului eșantion planificat, evaluarea mecanismului datelor lipsă și, pentru comparații de risc, utilizarea numitorilor populaționali și a ponderilor corespunzătoare.
Dyson L, Hill EM, Moore S, et al. Possible future waves of SARS-CoV-2 infection generated by variants of concern with a range of characteristics. Nat Commun. 2021;12(1):5730. doi:10.1038/s41467-021-25915-7
Liu Y, Gayle AA, Wilder-Smith A, Rocklöv J. The reproductive number of COVID-19 is higher compared to SARS coronavirus. J Travel Med. 2020;27(2). doi:10.1093/jtm/taaa021
Buitrago-Garcia D, Egli-Gany D, Counotte MJ, et al. Occurrence and transmission potential of asymptomatic and presymptomatic SARS-CoV-2 infections: a living systematic review and meta-analysis. PLoS Med. 2020;17(9):e1003346. doi:10.1371/journal.pmed.1003346
He X, Lau EHY, Wu P, et al. Temporal dynamics in viral shedding and transmissibility of COVID-19. Nat Med. 2020;26(5):672-675. doi:10.1038/s41591-020-0869-5
Davies NG, Abbott S, Barnard RC, et al. Estimated transmissibility and impact of SARS-CoV-2 lineage B.1.1.7 in England. Science. 2021;372(6538). doi:10.1126/science.abg3055
Liu Y, Rocklöv J. The reproductive number of the Delta variant of SARS-CoV-2 is far higher compared to the ancestral SARS-CoV-2 virus. J Travel Med. 2021;28(7). doi:10.1093/jtm/taab124
Levin AT, Hanage WP, Owusu-Boaitey N, Cochran KB, Walsh SP, Meyerowitz-Katz G. Assessing the age specificity of infection fatality rates for COVID-19: systematic review, meta-analysis, and public policy implications. Eur J Epidemiol. 2020;35(12):1123-1138. doi:10.1007/s10654-020-00698-1
O’Driscoll M, Ribeiro Dos Santos G, Wang L, et al. Age-specific mortality and immunity patterns of SARS-CoV-2. Nature. 2021;590(7844):140-145. doi:10.1038/s41586-020-2918-0
Alwani M, Yassin A, Al-Zoubi RM, et al. Sex-based differences in severity and mortality in COVID-19. Rev Med Virol. 2021;31(6):e2223. doi:10.1002/rmv.2223
Peckham H, de Gruijter NM, Raine C, et al. Male sex identified by global COVID-19 meta-analysis as a risk factor for death and ITU admission. Nat Commun. 2020;11(1):6317. doi:10.1038/s41467-020-19741-6
Cuadros DF, Branscum AJ, Mukandavire Z, Miller FD, MacKinnon N. Dynamics of the COVID-19 epidemic in urban and rural areas in the United States. Ann Epidemiol. 2021;59:16-20. doi:10.1016/j.annepidem.2021.04.007
Paul R, Arif AA, Adeyemi O, Ghosh S, Han D. Progression of COVID-19 from urban to rural areas in the United States: a spatiotemporal analysis of prevalence rates. J Rural Health. 2020;36(4):591-601. doi:10.1111/jrh.12486
Flaxman S, Mishra S, Gandy A, et al. Estimating the effects of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in Europe. Nature. 2020;584(7820):257-261. doi:10.1038/s41586-020-2405-7
Kraemer MUG, Yang CH, Gutierrez B, et al. The effect of human mobility and control measures on the COVID-19 epidemic in China. Science. 2020;368(6490):493-497. doi:10.1126/science.abb4218
Mathieu E, Ritchie H, Rodés-Guirao L, et al. COVID-19 Pandemic. Our World in Data. 2020. Available from: https://ourworldindata.org/coronavirus (accessed 13 August 2026).