参加組織における新型コロナウイルス感染症（COVID-2019）の疫学研究。

コロナウイルスは、動物や人間に病気を引き起こす可能性のあるウイルスの大きな科です。 SARS-CoV-2 は、β 属のエンベロープを持った一本鎖 RNA ウイルスです。 新型コロナウイルス感染症は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）と呼ばれる呼吸器疾患を引き起こす可能性があり、その重症度は無症状から重度までさまざまで、長期的な結果として患者の死に至る可能性があります（いわゆる新型コロナウイルス感染症後症候群）。 このウイルスは世界中に蔓延しており、2020年1月30日にWHOにより国際的に懸念される公衆衛生上の緊急事態が宣言されました。

ウクライナでの最初の新型コロナウイルス感染症患者は、2020年3月上旬に検出された。 2021年2月15日の時点で、ウクライナでは1273,475人の感染者が登録されている。

ウクライナで確立された検疫制限やその他の疫病対策とその結果は、幅広い議論の対象となっている。

政府が確立した対策に加え、公的部門、非政府組織、企業の多数の代表者によっても、独自の防疫対策が実施されています。

参加組織の経営陣は、従業員に新型コロナウイルス感染症（COVID-19）予防のための予防ツールと推奨事項を提供することを決定した。

この研究は、症例の発生率、特徴、および使用される予防措置との関係を特定することを目的としています。

各被験者には個別の番号が割り当てられ、この番号は、新型コロナウイルス感染症（COVID-2019）に対する抗体の迅速ELISA検査の実施に使用されます。 被験者にはテスト結果が通知されます。

アンケートは、被験者が個人データの処理に対する同意に署名した後、電子症例報告フォームにデータを入力する際に​​実施されます。

分析の目的で、被験者はアンケートに自分の個人番号を入力するとともに、新型コロナウイルス感染症に対する抗体の迅速ELISA検査の番号とその結果を入力します。 入力されたデータは、迅速 ELISA テストの結果を含むデータベースと比較されます。

アンケートには、新型コロナウイルス感染症の主なリスクと防御因子に関する質問が含まれています：人口統計、人体計測データ、ライフスタイルデータ、予防方法、対象が新型コロナウイルス感染症の予防に費やした費用。

新型コロナウイルス感染症に罹患した被験者については、予防薬、新型コロナウイルス感染症の治療、疾患の経過と感染症の影響、さらには新型コロナウイルス感染症に費やされた費用に関するデータを収集するために、別の質問票が作成されました。 2019年の治療。

電子症例報告フォームに入力されたデータの完全性は、各参加組織の研究実施責任者によって指名された、各参加組織の特別に指定された権限のある担当者によって管理されます。

電子症例報告フォームに入力されたデータの正確性は、遠隔監視によって管理されます。

症例報告フォームの必須フィールドがすべて入力されるまで、アンケートは完了できません。

新型コロナウイルス感染症（COVID-2019）の死亡例について入手可能な医療文書の構造化された説明は、別途実施されます。

人口統計、人体計測データ、ライフスタイルデータ、予防法、新型コロナウイルス感染症（COVID-2019）の治療、新型コロナウイルス感染症（COVID-2019）症例の経過について説明します。

サンプルサイズの計算は網羅的な調査であるため適用できません。 参加組織は、参加組織に雇用されている人の少なくとも 95% の研究への参加を組織することを約束します。

このデータ分析のコンテキストでは、一次データから研究結果までのすべての主要なステップが統計分析計画で個別に説明されます。

この研究は、事前に定義された仮説を受け入れるか拒否することを目的としていないため、統計分析は主に記述的なものになります。

あらゆる種類の分析は、利用可能なデータを使用して利用可能な研究対象集団全体に対して実行されます。

部分母集団に十分な量のデータがある場合は、別の統計分析が実行されます。

欠損値には条件付き計算方法は適用されません。 統計的一般化は、カテゴリ変数 (数値、%) の度数表で構成されます。

メトリクス変数の場合、記述統計 (利用可能な観測値を持つ被験者の数、見逃した値の数、平均、標準偏差、中央値、25 パーセンタイルと 75 パーセンタイル、最小値と最大値) が表形式で表示されます。

統計的結論は、特定された変数と新型コロナウイルス感染症 (COVID-2019) の発生率/重症度の間の潜在的な関係を評価するために使用されます。

被験者の特性と対象の変数の間の関係は、省略データが 20% 以下である変数の一次元および多次元 (多項式) ロジスティック回帰モデルを使用して評価されます。

最終モデルは、赤池情報量基準値を最小化することを目的として選択されます。

オッズ比の計算には 2×2 テーブル、χ二乗を使用しました。 対応する 95% 信頼区間と p 値を備えた大まかなオッズ比と調整済みオッズ比が、一次元と多次元の両方のロジスティクス モデルに対して生成され、表示されます。