05.04.1987 — Шины для спецтехники, шины для погрузчика

Число погибших в ДТП в России снижается девятый год подряд

По данным официальной статистики аварийности, в 2021 году произошло 133 331 ДТП с пострадавшими. И это на 8,1% меньше, чем годом ранее. Число погибших и раненых в этих ДТП людей снизилось на 7,9% и 8,3% соответственно. Чтобы понять значимость этих цифр и осознать темпы снижения, имеет смысл вернутся к 2012 году. Это своего рода реперная точка для безопасности дорожного движения в современной России. Итак, в 2012 году на дорогах страны произошло 203 597 ДТП, в которых погибли 27 991 человек и 258 618 получили ранения. Заметим, что с того же 2012 года численность парка автомобилей у нас приумножилась с 47,88 до 60,14 миллиона. И снижение показателей аварийности все эти годы идет на фоне непрерывного увеличения количества транспорта на дорогах.

Транспортных средств на наших дорогах становится больше, при этом транспортный риск, являющийся основным показателем федерального проекта «Безопасность дорожного движения» национального проекта «Безопасные качественные дороги» и объективно отражающий ситуацию с безопасностью на дорогах, продолжает снижаться. Так, по итогам 2021 года уровень транспортного риска составил 2,52 погибших на 10 тысяч транспортных средств, что ниже показателя предыдущего года — 2,6, а также меньше прогнозируемого — 2,58.

Установка освещения, дорожные знаки, разметка, оптимизация скоростных режимов на подъездах к нерегулируемым пешеходным переходам позволило сократить количество наездов

Сокращение количества ДТП, а также числа погибших и раненых в них людей отмечается в абсолютном большинстве регионов. Наибольшее снижение трех основных показателей достигнуто в Мордовии, Удмурстской и Карачаево-Черкесской республиках, Хабаровском крае, Архангельской, Липецкой и Орловской областях.

Правда, в 25 регионах зафиксирован рост числа погибших. Он относительно невелик, но там, где речь идет о человеческих жизнях, самая малая цифра имеет огромное значение. Анализируется каждый случай, разбираются причины и условия, при которых произошли ДТП, выявляются очаги аварийности, составляется перечень необходимых мероприятий для ликвидации факторов риска.

Что касается видов ДТП, то наиболее частыми в минувшем году стали столкновения транспортных средств — 44,7%, а также наезды на пешеходов — 26,8%. На них и приходится наибольшее число погибших. Однако, как мы уже говорили, дорожно-транспортный травматизм стабильно снижается.

Так, количество наездов на пешеходов в 2021 году снизилось почти на 8%. В них погибло на 13,8% меньше людей, чем годом ранее. А число получивших травмы сократилось на 7,3%. Новые линии освещения, дорожные знаки, разметка, оптимизация скоростных режимов на подъездах к нерегулируемым пешеходным переходам — все это положительно повлияло на темпы сокращения показателей по этому виду аварий. Определенно большую роль сыграла масштабная просветительская работа, проводимая Госавтоинспекцией среди всех категорий участников дорожного движения. В частности, стартовавший летом прошлого года всероссийский социальный проект «Твой ход, пешеход!», направленный на повышение безопасности пешеходов и снижение их смертности в дорожно-транспортных происшествиях.

Количество ДТП, связанных с выездом на полосу встречного движения, увеличилось менее чем на 0,4%, вместе с тем число погибших и раненых в них людей по итогам прошлого года сократилось. В отдельных регионах, например в Смоленской области, отмечено сокращение по погибшим в таких ДТП на 68,4%. Однако в целом по стране каждый шестой участник ДТП в 2021 году погиб в авариях, связанных с выездом на полосу встречного движения. Ситуации уделено самое серьезное внимание. Повсеместно на дорогах ведутся работы по установке разделительных ограждений. В том числе тросовых, которые компактнее, проще монтируются и ремонтируются. Барьерные ограждения устанавливаются на участках федеральных трасс первой категории с четырехполосным движением и более.

Общее количество ДТП с участием детей до 16 лет снизилось на 4,7%. Если учесть, что в показатели сравниваются с предыдущим годом, когда интенсивность транспортного движения из-за санитарных ограничений была намного ниже, это очень неплохие показатели. Госавтоинспекция уделяет огромное внимание профилактике детского дорожно-транспортного травматизма, профилактика которого — основное направление федерального проекта «Безопасность дорожного движения» национального проекта «Безопасные качественные дороги». Ежегодно Госавтоинспекция проводит более 30 тысяч профилактических мероприятий: плановые рейды, тематические акции, занятия с детьми, родителями и педагогами. Совместно с органами образования, здравоохранения и общественными организациями проводятся масштабные социальные кампании. В борьбе за сохранение жизни наших детей используется весь мировой положительный опыт, все инструменты с доказанной эффективностью.

Заметно сократилось количество ДТП с участием водителей с признаками опьянения — на 17,8%. В этих происшествиях удалось сохранить 649 жизней. Тенденция на снижение такого вида ДТП сохраняется на протяжении нескольких лет. Сказываются усиление ответственности за вождение в нетрезвом виде и совершенствование порядка и методов медицинского освидетельствования, но главное — пропагандистская работа Госавтоинспекции, которая ведется в тесном взаимодействии с обществом. За показатель этой работы можно принять данные Госавтоинспекции, согласно которым почти три четверти сообщений о случаях нахождения нетрезвого человека за рулем поступают от граждан. Через официальный сайт Госавтоинспекции или по «горячей линии» — формы взаимодействия разные. А результат — это не только снижение показателей аварийности, но и формирование в обществе нетерпимого отношения к нетрезвому вождению.

Анализ статистики аварийности в динамике не только демонстрирует изменение показателей, но и выявляет «болевые точки» транспортной системы. Проверяется эффективность предпринимаемых мер, проводится корректировка, составляются прогнозы. Все для того, чтобы каждый водитель, пассажир или пешеход мог безопасно, комфортно и беспрепятственно передвигаться по российским дорогам. Это и есть главный национальный приоритет.

Материал подготовлен в рамках реализации федерального проекта «Безопасность дорожного движения» национального проекта «Безопасные качественные дороги»

Статистика ДТП в России

Сергей Антонов

любит статистику

Профиль автора

Каждый день на дорогах страны происходит 400 ДТП с пострадавшими. В них гибнет 44 человека.

Если посмотреть на статистику МВД и страховых компаний, то большинство дорожных происшествий происходит по одинаковым сценариям. Мы изучили эти данные и собрали картину типичного ДТП в России.

Сколько ДТП произошло

В статистику МВД, которую публикуют в открытом доступе, попадают только ДТП с погибшими и ранеными.

По этой статистике, в 2020 году в стране произошло 145 тысяч дорожно-транспортных происшествий с пострадавшими. Каждое девятое — со смертельным исходом. За год на дорогах страны погибло 16 тысяч человек. Еще 183 тысячи получили травмы. Но ежегодное число ДТП и количество пострадавших постепенно снижается.

Обзор Обзор дорожной аварийности за 2020 год — Научный центр безопасности дорожного движения МВДPDF, 2,6 МБ

Каждая седьмая авария в стране произошла по вине пьяных водителей. В таких ДТП в прошлом году погибли 4515 человек — это почти четверть всех смертей на дорогах.

Самый опасный регион, по статистике МВД, — Чечня. Здесь на тысячу аварий с пострадавшими приходится 444 погибших. На втором месте Ингушетия: 332 погибших. На третьем — Чукотка: 240. Выживают пострадавшие чаще всего в Санкт-Петербурге: на тысячу ДТП приходится 42 погибших.

Аварии, в которых пострадали только машины, посчитать сложно. По статистике ГИБДД, примерно половина водителей оформляла такие ДТП по европротоколу. За 11 месяцев 2019 года без вызова автоинспекторов обошлись примерно 750 тысяч водителей. Если допустить, что в каждой аварии участвовало два автовладельца, то всего ежегодно происходит как раз около 750 тысяч ДТП без пострадавших.

Кроме того, статистика не учитывает ситуации, когда водители договариваются на месте, не вызывая аварийного комиссара. Например, одна машина разбила бампер другой, виновник на месте отдал владельцу пострадавшего автомобиля деньги — и все разъехались почти довольные. Сколько происходит таких аварий — никто не знает.

/europrotocol/

Как оформить европротокол при ДТП

Источник: ГИБДД Источник: ГИБДД

С кем и почему случаются аварии

Средний возраст водителя, попавшего в ДТП, — от 30 до 40 лет. По вине таких автовладельцев случается четверть всех аварий. Причем те, кто сел за руль недавно, ездят аккуратнее: чаще всего происшествия случаются с теми, у кого водительский стаж от пяти до десяти лет. Мужчины попадают в аварию в четыре раза чаще женщин.

Девять из десяти машин, попавших в прошлом году в ДТП, — легковые. По данным Тинькофф-страхования, чаще всего страдают автомобили бизнес-класса: например, из всех застрахованных в компании Mercedes-Benz Е-class и БМВ третьей серии 30% побывали аварии в первом квартале 2021 года.

/gta/

Какие машины чаще воруют

Если же говорить о более массовых моделях, то самое аварийное авто — Фольксваген Тигуан: 23% машин побывали в аварии. На втором месте Фольксвагены Поло: 21,3% застрахованных автомобилей обращались за выплатами. На третьем месте Тойота Рав 4: 21,2%. Несмотря на то что самые продаваемые машины в России сошли с конвейера ВАЗа, иномарки бьются чаще.

Девять из десяти ДТП происходят из-за того, что водители нарушают правила дорожного движения. Чаще всего — не соблюдают знаки приоритета на перекрестке. При этом треть всех нарушений происходит из-за того, что с дорогой что-то не так. Например, дорожный знак не видно, или его вообще нет, или стерлась разметка.

Самый частый вид дорожного происшествия — столкновение двух автомобилей. На втором месте — наезд на пешехода. На третьем — вылет с трассы, например если водитель не справился с управлением на скользкой дороге. Есть и экзотические причины: в прошлом году в ГИБДД зарегистрировали 695 случаев наезда на животных. Хотя типичное ДТП банально: не пропустил чужой автомобиль на перекрестке и врезался в него.

Источник: ГИБДД Источник: ГИБДД

Где и когда происходят ДТП

Три четверти всех дорожных аварий в прошлом году произошли в населенных пунктах. Треть — в региональных столицах. На долю загородных трасс приходится всего четверть ДТП, но последствия обычно тяжелее: получает травмы и гибнет здесь даже больше людей, чем на городских улицах.

По статистике Тинькофф-страхования, самый аварийный регион страны — Мурманская область: в первом квартале 2021 года 29% застрахованных здесь машин попадали в ДТП. Второе место у Московской области: пострадали 27,2% авто. На третьем месте Москва: 24%.

/give-me-insurance/

Как получить компенсацию за травму в аварии

40% всех аварий происходит с июля по октябрь. Больше всего — в августе. Самый аварийный день недели — пятница. Самое аварийное время — с пяти до восьми часов вечера. Каждое пятое ДТП происходит в этот трехчасовой промежуток.

Среднестатистическое ДТП

Проанализировав статистику, мы нарисовали картину типичного российского ДТП.

Август, пятничный вечер, Мурманск. Среднестатистический 39-летний россиянин Александр едет по городу на своем Тигуане. Он не первый год за рулем — стаж вождения 7 лет. Но, проезжая очередной перекресток, Александр не замечает знака «Уступи дорогу» и врезается в Фольксваген Поло. Пострадавших нет, а повреждения у машин несерьезные: у Тигуана разбита фара и бампер, у Поло погнулось крыло. Александр и владелец пострадавшего автомобиля оформляют аварию по европротоколу и разъезжаются. Занавес.

Ну и что? 21.05.19

Что изменилось в ОСАГО с мая 2019 года. И что точно изменится осенью

рейтинг регионов в первом квартале 2021 года — Журнал Автоброкер Клуб

Статистика ДТП в России имеет положительную динамику. По большинству пунктов уже в течение нескольких лет прослеживается снижение.

Журнал Автоброкер Клуб публикует рейтинг регионов, в которых за период с января по март 2021 года зафиксировано наибольшее количество дорожно-транспортных происшествий. Для исследования и составления рейтинга редакция использовала официальные данные ГИБДД РФ.

Регион	ДТП		Погибло		Ранено		Тяжесть последствий
Регион	aбc	± % к АППГ	aбc	± % к АППГ	aбc	± % к АППГ	Тяжесть последствий
Москва	1659	5}»>-24,5	62	-23,5	1891	-25,4	3,2
Краснодарский край	1098	-22,4	115	-33,1	1393	-21,9	7,6
Санкт-Петербург"}»>Санкт-Петербург	1077	-25,6	51	стаб.	1250	-26,3	3,9
Нижегородская область	909	-21,1	52	-40,9	1171	3}»>-21,3	4,3
Московская область	848	-27	123	-12,8	1086	-24,9	10,2
Республика Татарстан	735	-15,5	44	3}»>-34,3	904	-17,3	4,6
Челябинская область	708	-19,1	53	-23,2	972	-16	5,2
Республика Башкортостан	676	2}»>-22,2	85	-2,3	880	-19,9	8,8
Свердловская область	572	1,1	85	19,7	751	-5,5	10,2
Красноярский край	537	4}»>-29,4	49	-21	682	-31,5	6,7

Всего с начала года в России произошло 25 714 происшествий, что на 22,5% меньше аналогичного периода прошлого года. Отметим, что количество ДТП в России снижалось в течение пяти лет, а в 2020 году был установлен пятилетний рекорд.

Если смотреть на рейтинг регионов по количеству ДТП за период с начала 2021 года, то первые позиции остались без изменений. С аналогичным рейтингом за весь 2020 год вы можете ознакомиться в публикации журнала Автоброкер Клуб.

Сергей Привольнов 28 апреля 2021 13:08

Рейтинг стран по уровню смертности в ДТП

Главная > Справочник > Списки и рейтинги > Страны > Рейтинг стран по уровню смертности в ДТП

Уровень смертности на дорогах среди стран мира — одна из сфер пристального изучения современной науки. В ряде стран смертность от автомобильных аварий является одной из главных причин уменьшения населения. Статистика смертности в ДТП ведется Всемирной организацией здравоохранения (World Health Organization), которая каждые 3-5 лет выпускает специальный отчет под названием «Доклад о безопасности дорожного движения в мире» («Global Status Report on Road Safety»). В данном отчете приводятся данные о среднем уровне смертности за год на 100 тысяч населения. Этот метод подсчета позволяет абстрагироваться от абсолютного количества населения в стране и случаев аварий. Систематизацией данных занимается Всемирный банк, который также публикует эти данные у себя в отчете Mortality caused by road traffic injury (per 100,000 people).

Как показывает статистика, высокая смертность от ДТП наблюдается в бедных странах. Эксперты отмечают, что это связано с неразвитой инфраструктурой, плохими дорогами и некачественным уровнем медицинского обслуживания, которое оказывается пострадавшим в ДТП людям. В тоже время, в списке стран с наибольшей смертностью на дорогах нельзя найти экономически развитых стран, которые, очевидно, обеспечивают надлежащие условия для движения авто и максимально уделяют внимания безопасности на дорогах. В среднем ежегодно в мире от ДТП погибает более миллиона человек. Последняя версия отчета, выпущенная ВОЗ, отображает итоги 2019 года. За этот год всего по миру умирало в среднем 17 человек на 100 тыс. населения.

Отчеты: GSRRS2019.pdf, GSRRS2018.pdf, GSRRS2015.pdf

2019
2018
2015
Карта

№	Страна	Смертей на 100 тыс населения
1	Доминикана	64.6
2	Зимбабве	41.2
3	Венесуэла	39
4	Либерия	38.9
5	Эритрея	37.9
6	ЦАР	37.7
7	Южный Судан	36. 7
8	Саудовская Аравия	35.9
9	Бурунди	35.5
10	ДР Конго	34.9
11	Намибия	34.8
12	Свазиленд	33.5
13	Малави	33.4
14	Сьерра-Леоне	33
15	Тонга	33
16	Чад	32.4
17	Гвинея-Бисау	32.2
18	Тайланд	32.2
19	Лесото	31.9
20	Танзания	31.1
21	Буркина-Фасо	31
22	Вьетнам	30.6
23	Камерун	30.2
24	Мозамбик	30
25	Сент-Люсия	29.8
26	Конго	29.7
27	Гвинея	29. 7
28	Гамбия	29.6
29	Руанда	29.4
30	Уганда	29.4
31	Йемен	29.4
32	Мадагаскар	29.2
33	Того	28.7
34	Кения	28.3
35	Эфиопия	28.2
36	Сомали	27.4
37	Ирак	27.3
38	Экваториальная Гвинея	27.2
39	Бенин	26.8
40	Кабо-Верде	26.8
41	Судан	26.8
42	Коморские о-ва	26.6
43	Ботсвана	26.4
44	Ангола	26.1
45	Гана	25.7
46	Мавритания	25.6
47	Нигер	25. 5
48	Северная Корея	24.2
49	Кот-д’Ивуар	24.1
50	Габон	23.9
51	Джибути	23.5
52	Сенегал	23.5
53	Гватемала	22.9
54	Мали	22.7
55	Белиз	22.6
56	Малайзия	22.5
57	Гайана	22.3
58	ЮАР	22.2
59	Парагвай	22
60	Иран	21.5
61	Ливия	21.3
62	Боливия	21.1
63	Монголия	21
64	Алжир	20.9
65	Сальвадор	20.9
66	Нигерия	20.7
67	Замбия	20.5
68	Мьянма	20. 4
69	Эквадор	20.1
70	Армения	20
71	Шри-Ланка	19.7
72	Камбоджа	19.6
73	Гаити	18.8
74	Лаос	17.9
75	Китай	17.4
76	Иордания	17
77	Марокко	17
78	Никарагуа	16.9
79	Соломоновы о-ва	16.5
80	Тунис	16.5
81	Ливан	16.4
82	Непал	16.3
83	Бутан	16.2
84	Гондурас	16.1
85	Бразилия	16
86	Афганистан	15.9
87	Таджикистан	15.7
88	Индия	15.6
89	Колумбия	15. 4
90	Кувейт	15.4
91	Бангладеш	15.3
92	Суринам	15.3
93	Ямайка	15.1
94	Чили	14.9
95	Сирия	14.9
96	Коста-Рика	14.8
97	Уругвай	14.8
98	Аргентина	14.1
99	Панама	13.9
100	Перу	13.6
101	Босния и Герцеговина	13.5
102	Фиджи	13.5
103	Туркменистан	13.5
104	Пакистан	13
105	Самоа	13
106	Мексика	12.8
107	Казахстан	12.7
108	Киргизия	12.7
109	США	12. 7
110	Папуа-Новая Гвинея	12.6
111	Грузия	12.4
112	Маврикий	12.2
113	Филиппины	12
114	Россия	12
115	Восточный Тимор	11.9
116	Албания	11.7
117	Узбекистан	11.7
118	Индонезия	11.3
119	Сейшельские о-ва	11.3
120	Оман	10.6
121	Румыния	10.3
122	Украина	10.2
123	Египет	10.1
124	Новая Зеландия	9.6
125	Польша	9.4
126	Тринидад и Тобаго	9.3
127	Болгария	9.2
128	ОАЭ	8. 9
129	Куба	8.9
130	Южная Корея	8.6
131	Греция	8.3
132	Барбадос	8.2
133	Португалия	8.2
134	Литва	8.1
135	Латвия	8.1
136	Хорватия	7.9
137	Багамские о-ва	7.7
138	Венгрия	7.7
139	Беларусь	7.6
140	Черногория	7.6
141	Бруней	7.5
142	Сербия	7.5
143	Молдова	7.3
144	Катар	7.3
145	Азербайджан	6.7
146	Турция	6.7
147	Словакия	6.1
148	Чехия	5. 9
149	Бельгия	5.8
150	Кипр	5.8
151	Канада	5.3
152	Италия	5.3
153	Бахрейн	5.2
154	Франция	5.1
155	Македония	5.1
156	Словения	5.1
157	Австралия	4.9
158	Австрия	4.9
159	Эстония	4.5
160	Люксембург	4.1
161	Мальта	4.1
162	Нидерланды	4
163	Испания	3.9
164	Финляндия	3.9
165	Израиль	3.9
166	Германия	3.8
167	Дания	3.7
168	Япония	3. 6
169	Великобритания	3.2
170	Ирландия	3.1
171	Швеция	3.1
172	Швейцария	2.2
173	Норвегия	2.1
174	Сингапур	2.1
175	Исландия	2
176	Кирибати	1.9
177	Мальдивы	1.6
178	Микронезия	0.2
179	Антигуа и Барбуда	0

№	Страна	Смертей на 100 тыс населения
1	Либерия	35,9
2	Сент-Люсия	35,4
3	Бурунди	34,7
4	Зимбабве	34,7
5	Доминикана	34,6
6	ДР Конго	33,7
7	Венесуэла	33,7
8	ЦАР	33,6
9	Таиланд	32,7
10	Гвинея-Бисау	31,1
11	Малави	31
12	Буркина-Фасо	30,5
13	Намибия	30,4
14	Камерун	30,1
15	Мозамбик	30,1
16	Южный Судан	29,9
17	Гамбия	29,7
18	Руанда	29,7
19	Того	29,2
20	Танзания	29,2
21	Уганда	29
22	Лесото	28,9
23	Саудовская Аравия	28,8
24	Мадагаскар	28,6
25	Белиз	28,3
26	Гвинея	28,2
27	Кения	27,8
28	Чад	27,6
29	Бенин	27,5
30	Сан-Томе и Принсипи	27,5
31	Конго	27,4
32	Сомали	27,1
33	Свазиленд	26,9
34	Эфиопия	26,7
35	Коморские о-ва	26,5
36	Сирия	26,5
37	Вьетнам	26,4
38	Нигер	26,2
39	Ливия	26,1
40	ЮАР	25,9
41	Судан	25,7
42	Эритрея	25,3
43	Кабо-Верде	25
44	Гана	24,9
45	Мавритания	24,7
46	Экваториальная Гвинея	24,6
47	Гайана	24,6
48	Иордания	24,4
49	Ботсвана	23,8
50	Ангола	23,6
51	Кот-д’Ивуар	23,6
52	Малайзия	23,6
53	Сенегал	23,4
54	Габон	23,2
55	Мали	23,1
56	Тунис	22,8
57	Парагвай	22,7
58	Индия	22,6
59	Сальвадор	22,2
60	Нигерия	21,4
61	Эквадор	21,3
62	Ирак	20,7
63	Иран	20,5
64	Мьянма	19,9
65	Бразилия	19,7
66	Марокко	19,6
67	Колумбия	18,5
68	Китай	18,2
69	Ливан	18,1
70	Таджикистан	18,1
71	ОАЭ	18,1
72	Россия	18
73	Камбоджа	17,8
74	Казахстан	17,6
75	Кувейт	17,6
76	Бутан	17,4
77	Соломоновы о-ва	17,4
78	Острова Кука	17,3
79	Армения	17,1
80	Тонга	16,8
81	Коста-Рика	16,7
82	Гондурас	16,7
83	Гватемала	16,6
84	Лаос	16,6
85	Монголия	16,5
86	Оман	16,1
87	Непал	15,9
88	Сейшельские о-ва	15,9
89	Вануату	15,9
90	Босния и Герцеговина	15,7
91	Боливия	15,5
92	Киргизия	15,4
93	Бангладеш	15,3
94	Грузия	15,3
95	Афганистан	15,1
96	Шри-Ланка	14,9
97	Суринам	14,5
98	Туркменистан	14,5
99	Пакистан	14,3
100	Панама	14,3
101	Папуа — Новая Гвинея	14,2
102	Аргентина	14
103	Маврикий	13,7
104	Украина	13,7
105	Албания	13,6
106	Ямайка	13,6
107	Перу	13,5
108	Уругвай	13,4
109	Мексика	13,1
110	Восточный Тимор	12,7
111	Чили	12,5
112	США	12,4
113	Филиппины	12,3
114	Турция	12,3
115	Индонезия	12,2
116	Тринидад и Тобаго	12,1
117	Узбекистан	11,5
118	Самоа	11,3
119	Доминика	10,9
120	Черногория	10,7
121	Румыния	10,3
122	Болгария	10,2
123	Южная Корея	9,8
124	Египет	9,7
125	Польша	9,7
126	Молдова	9,7
127	Фиджи	9,6
128	Гренада	9,3
129	Латвия	9,3
130	Катар	9,3
131	Греция	9,2
132	Беларусь	8,9
133	Азербайджан	8,7
134	Куба	8,5
135	Хорватия	8,1
136	Литва	8
137	Антигуа и Барбуда	7,9
138	Венгрия	7,8
139	Новая Зеландия	7,8
140	Португалия	7,4
141	Сербия	7,4
142	Исландия	6,6
143	Словения	6,4
144	Македония	6,4
145	Люксембург	6,3
146	Эстония	6,1
147	Мальта	6,1
148	Словакия	6,1
149	Чехия	5,9
150	Бельгия	5,8
151	Канада	5,8
152	Австралия	5,6
153	Барбадос	5,6
154	Италия	5,6
155	Франция	5,5
156	Палестина	5,3
157	Австрия	5,2
158	Кипр	5,1
159	Финляндия	4,7
160	Кирибати	4,4
161	Израиль	4,2
162	Германия	4,1
163	Ирландия	4,1
164	Япония	4,1
165	Испания	4,1
166	Дания	4
167	Нидерланды	3,8
168	Великобритания	3,1
169	Сингапур	2,8
170	Швеция	2,8
171	Норвегия	2,7
172	Швейцария	2,7
173	Микронезия	1,9
174	Мальдивы	0,9
175	Сан-Марино	0

№	Страна	Смертей на 100 тыс населения
1	Зимбабве	45,4
2	Венесуэла	41,7
3	Либерия	35,1
4	Малави	34,2
5	ДР Конго	33,5
6	Танзания	33,4
7	Мозамбик	33,1
8	Сан-Томе и Принсипи	33,1
9	Руанда	32,9
10	Бурунди	32,7
11	Того	31,9
12	ЦАР	31,8
13	Таиланд	31,7
14	Мадагаскар	31,4
15	Буркина-Фасо	30,7
16	Кения	30,5
17	Гамбия	30,4
18	Южный Судан	29,3
19	Коморские о-ва	28,6
20	Сьерра-Леоне	28,5
21	Нигер	28,4
22	Камерун	28,1
23	Гвинея	28,1
24	Иран	28
25	Сенегал	28
26	Доминикана	27,8
27	Бенин	27,7
28	Саудовская Аравия	27,5
29	Эфиопия	27,3
30	Уганда	27,3
31	Сомали	26,9
32	Гвинея-Бисау	26,8
33	Конго	26,7
34	Гана	26,1
35	Лесото	26,1
36	Ливия	25,3
37	Мали	25,3
38	Оман	25
39	Джибути	24,9
40	Эритрея	24,9
41	Свазиленд	24,9
42	Замбия	24,7
43	Судан	24,6
44	Ангола	24,4
45	Чад	24,3
46	Мавритания	24,2
47	Кот-д’Ивуар	24
48	Вьетнам	24
49	Алжир	23,7
50	Иордания	23,6
51	Намибия	23,6
52	Парагвай	23,4
53	Боливия	23,3
54	Казахстан	23,2
55	Тунис	23
56	Йемен	22,8
57	Габон	22,7
58	Бразилия	22,6
59	Малайзия	22,3
60	Белиз	21,3
61	Кабо-Верде	21,3
62	ЮАР	21,3
63	Индия	21,2
64	Ботсвана	21
65	Экваториальная Гвинея	20,8
66	Монголия	20,8
67	Эквадор	20,7
68	Северная Корея	20,7
69	Нигерия	20,6
70	Киргизия	20,1
71	Гватемала	19,9
72	Сирия	19,7
73	Мьянма	19,5
74	Китай	19,4
75	Ливан	19,3
76	Камбоджа	19
77	Сальвадор	19
78	Колумбия	18,9
79	Сент-Люсия	18,8
80	Суринам	18,7
81	Марокко	18,6
82	Соломоновы о-ва	18,3
83	Ирак	17,8
84	Кувейт	17,7
85	Таджикистан	17,6
86	Восточный Тимор	17,6
87	Россия	17,4
88	Туркменистан	17,4
89	Уругвай	17,4
90	Непал	17,3
91	Шри-Ланка	17,2
92	Папуа — Новая Гвинея	16,9
93	Босния и Герцеговина	16,6
94	Гондурас	16,5
95	Армения	15,7
96	Индонезия	15,5
97	Самоа	15,5
98	Гайана	15,3
99	Гаити	15,3
100	Афганистан	15,2
101	Вануату	15,2
102	Бутан	15
103	Лаос	15
104	Коста-Рика	14,9
105	Никарагуа	14,9
106	Сент-Винсент и Гренадины	14,7
107	Пакистан	14,3
108	Аргентина	14,1
109	Албания	13,6
110	Тринидад и Тобаго	13,5
111	Египет	13,3
112	Перу	13,3
113	Литва	13
114	Маврикий	12,9
115	Бангладеш	12,8
116	Катар	12,8
117	Беларусь	12,6
118	Южная Корея	12
119	Мексика	11,8
120	Чили	11,6
121	Грузия	11,6
122	Антигуа и Барбуда	11,5
123	Багамские о-ва	11
124	США	10,8
125	Молдова	10,7
126	Панама	10,7
127	Филиппины	10,7
128	Черногория	10,3
129	Узбекистан	10,2
130	Азербайджан	10
131	Ямайка	10
132	Латвия	9,9
133	ОАЭ	9,8
134	Украина	9,7
135	Польша	9,4
136	Хорватия	9,2
137	Румыния	8,9
138	Турция	8,8
139	Пуэрто-Рико	8,2
140	Словакия	8,2
141	Греция	8,1
142	Македония	8,1
143	Бруней	8
144	Сейшельские о-ва	7,9
145	Люксембург	7,7
146	Португалия	7,7
147	Болгария	7,6
148	Куба	7,6
149	Венгрия	7,5
150	Сербия	7,4
151	Бельгия	7,1
152	Бахрейн	7,1
153	Гренада	6,6
154	Кипр	6,5
155	Чехия	6,5
156	Словения	6,5
157	Эстония	6,3
158	Новая Зеландия	6,1
159	Тонга	6
160	Канада	5,8
161	Фиджи	5,8
162	Австрия	5,7
163	Италия	5,6
164	Барбадос	5,5
165	Мальта	5,5
166	Австралия	5,4
167	Палестина	5,4
168	Франция	5,1
169	Япония	4,7
170	Финляндия	4,4
171	Германия	4,2
172	Ирландия	4
173	Сингапур	3,7
174	Швейцария	3,6
175	Испания	3,6
176	Исландия	3,6
177	Нидерланды	3,6
178	Дания	3,4
179	Мальдивы	3,3
180	Норвегия	3,3
181	Израиль	3,2
182	Великобритания	2,9
183	Швеция	2,9
184	Кирибати	2,4
185	Микронезия	2

К чему приводит нарушение режимов труда и отдыха водителей грузовиков и автобусов

Как часто и по каким причинам происходят аварии при перевозках пассажиров и грузов автомобильным транспортом? Какое место они занимают в общей статистике ДТП? Насколько опасны случаи переутомления водителей? Как избегать трагедий по причине усталости и повышать уровень безопасности дорожного движения в автопарках?

Дата: 30 января 2021

Автор: Команда «Геороут»

Время чтения: 15 минут

Содержание

Общая ситуация с ДТП в РФ
Какое место в статистике занимают грузовики и автобусы
Основные причины ДТП
Какую роль в авариях играет усталость водителей
Примеры ДТП по причине усталости водителей грузовиков и автобусов
Как автопаркам избегать аварий по причине усталости водителей
Как автоматизировать контроль за соблюдением режимов труда и отдыха
Ссылка на сервис для контроля за водителями грузовиков и автобусов

Общая ситуация с ДТП в РФ

Ситуация с безопасностью дорожного движения в России остается удручающей. Пусть даже статистика немного улучшается (145 тыс. аварий в 2020 году против 183 тыс. в 2015 году), количество человеческих жертв ежегодно достигает не менее 15 тысяч. Плюс более 150 тысяч людей получают травмы.

Представьте, что на время перестало жить-трудиться (+/-) население Новочеркасска, или Альметьевска, или Рыбинска, или Керчи. Или вдруг оказался мертв или болен каждый десятый житель Новосибирска. Масштаб проблемы станет ощутимее.

Только за 9 месяцев 2021 года на дорогах РФ произошло 96 314 аварий. Каждое 11-е ДТП привело к смертельному исходу. Погибло 10 516 человек, ранены 121 573.

За январь-сентябрь девять из десяти (88,7%) ДТП произошли из-за нарушения правил дорожного движения водителями транспортных средств.

Источник: НЦ БДД МВД РФ, ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНАЯ АВАРИЙНОСТЬ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЗА 9 МЕСЯЦЕВ 2021 ГОДА

Какое место в статистике занимают грузовики и автобусы

В общей статистике ДТП с января по сентябрь 2021 года по причине нарушений правил дорожного движения виновниками оказываются:

80,4% – водители легковых автомобилей: погибли 7 039 (78%) и 91 456 (82%) человек получили ранения
7,7% – водители грузовых автомобилей: погибли 1 015 (11,3%) и ранены 8 226 (7,4%) человек
6,4% – водители мототранспорта: погибли 613 (6,8%) и ранены 5 769 (5,2%) человек
3% – водители автобусов: погибли 126 (1,4%) и ранены 3 848 (3,5%) человек

При этом число погибших в авариях с грузовиками увеличилось на 3,7% по сравнению с показателями аналогичного периода предыдущего года.

Основные причины ДТП

Среди основных видов нарушений правил дорожного движения, ставших причинами ДТП по вине водителей за 9 месяцев 2021 года:

несоблюдение очередности проезда перекрестков – 17 028 ДТП (19,9%)
несоответствие скорости конкретным условиям движения – 14 755 ДТП (17,3%)
неправильный выбор дистанции – 10 043 ДТП (11,8%)
выезд на полосу встречного движения – 8 221 ДТП (9,6%)
нарушение правил проезда пешеходных переходов – 7 531 ДТП (8,8%)

Наибольшее число смертельных случаев происходит из-за выезда на полосу встречного движения (2 624 погибших, 29,1% от общего числа) и несоответствия скорости конкретным условиям движения (2 162, 24%). По тяжести последствий самыми опасными нарушениями являются: нарушение правил проезда ж/д переездов (33,6), выезд на полосу встречного движения и нарушения правил обгона.

Традиционно в печальной статистике присутствуют аварии, совершенные водителями в состоянии или с признаками опьянения. На них приходится каждое девятое ДТП – это 10 849 случаев (11,3%). В авариях с участием таких водителей погибли 2 305 человек (21,9%, или каждый пятый от общего числа) и 14 545 человек получили ранения различной степени тяжести.

Какую роль в авариях играет усталость водителей

Усталость водителей – это очевидный фактор риска при управлении транспортным средством.

Из-за усталости:

нарушаются зрительное восприятие
снижается концентрация внимания
замедляется скорость реакции

В результате водитель не может объективно оценивать дорожную ситуацию и принимать адекватные ситуации решения, что приводит к тяжелейшим последствиям – особенно если человек засыпает за рулем.

По сути усталый водитель не менее опасен, чем водитель в состоянии алкогольного опьянения.

К слову, пункт 2.7 ПДД РФ гласит: «Водителю запрещается управлять транспортным средством в состоянии опьянения (алкогольного, наркотического или иного), под воздействием лекарственных препаратов, ухудшающих реакцию и внимание, в болезненном или утомленном состоянии, ставящем под угрозу безопасность движения«.

Правда, обнаружить и доказать связь усталости с конкретной аварией гораздо сложнее. И точной статистики ДТП по причине переутомления, кроме очевидных случаев засыпания за рулем, нет. Но навряд ли кто-то поспорит с тем, что переутомление является если не прямой, то косвенной причиной аварий.

Для убедительности приведем результаты некоторых исследований.

Федерация автомобильных клубов Северной Америки AAA провела в 2017 году исследование с участием 3500 водителей. За время исследования эти водители 700 раз попадали в аварии.

В 9,5% случаев усталость была сопутствующим фактором. То есть уставшие водители ответственны за каждую десятую аварию на дороге. Треть опрошенных водителей признали, что зачастую водят в состоянии крайней усталости.

Также исследователи приходят к выводу, что 1-2 часа недосыпа увеличивает риск ДТП в 4 раза. И в целом невыспавшийся водитель мало чем отличается от водителя, принявшего алкоголь. Источник: «За рулем».

В исследовании 2021 года, проведенном экспертами немецкой страховой компании BG ETEM, утверждается, что усталость водителей – причина 40% дорожно-транспортных происшествий в Германии.

В 24% случаев водитель заснул перед аварией. В 17% случаев водители пребывали в утомленном состоянии. Каждый третий инцидент закончился гибелью как минимум одного человека.

Почти в половине случаев сонливость возникала у тех, кто работал более 8 часов. Каждый десятый водитель управлял автомобилем после ночной смены.

Эксперты также выяснили, что зачастую уставшие водители чересчур полагаются на современные технологии безопасности (экстренное торможение, круиз-контроль и т. п.). Эти технологии созданы скорее для подстраховки, и полагаться целиком на них нельзя. Единственный очевидный вывод: любой водитель должен отдохнуть, прежде чем сесть за руль. Источник: Gazeta.ru.

Еще интереснее – рамках нашей темы – посмотреть на результаты исследования Всемирной организации автомобильного транспорта IRU под названием «Причины дорожно-транспортных происшествий с участием грузовых автомобилей в Европе» (2016 г.).

Эксперты организации исследовали 624 дорожно-транспортных происшествия. Причинами ДТП являлись:

человеческий фактор – 85,2%
техническая неисправность транспорта – 5,3%
дорожная инфраструктура – 5,1%
погодные условия – 4,4%

В 6% случаев – из 624 исследуемых – основной причиной ДТП была усталость водителя. 37% таких аварий привели к человеческим жертвам.

68% аварий по причине усталости происходили с участием других автомобилей
29% – без других участников дорожного движения (только один грузовик)
около 3% – с участием грузовика и как минимум одного пешехода

Большинство ДТП случались между 2:00 и 2:59 часами ночи, а также в период между 15. 00 и 15.59.

90% аварий происходили на автотрассах или на междугородних маршрутах. В городах ДТП по причине усталости происходят намного реже.

Ссылка на исследование в PDF

В случае с водителями грузовиков и автобусов проблема усталости за рулем особенно стоит особенно остро. Они проводят намного больше времени в пути, а последствия ДТП с их участием могут быть гораздо тяжелее, чем при авариях легковых автомобилей.

В том же пункте 2.7 ПДД РФ сказано: «Водителю запрещается управлять транспортным средством с нарушением режима труда и отдыха, установленного уполномоченным федеральным органом исполнительной власти, а при осуществлении международных автомобильных перевозок – международными договорами Российской Федерации».

Этот пункт как раз имеет отношение к водителям грузового и пассажирского транспорта. Подробнее о режимах труда и отдыха мы расскажем далее после обзора примеров ДТП.

Примеры ДТП по причине усталости водителей грузовиков и автобусов

2 ЯНВАРЯ 2022 ГОДА, 05:45

СМЕРТЕЛЬНОЕ ДТП ВОЗЛЕ СЕЛА ВОСЛЕБОВО СКОПИНСКОГО РАЙОНА РЯЗАНСКОЙ ОБЛАСТИ

Водитель рейсового автобуса Москва–Астрахань, перевозившего 49 пассажиров, не справился с управлением и врезался в опору железнодорожного моста.

В результате ДТП погибли 5 человек, в том числе, водитель. 22 человека пострадали, из них трое направлены в реанимацию.

«По предварительным данным, водитель автобуса мог находиться за рулем в утомленном состоянии, ставящем под угрозу безопасность пассажиров и дорожного движения. На месте происшествия работают сотрудники полиции, которые устанавливают все обстоятельства произошедшего», — говорится в сообщении Госавтоинспекции.

Источник: https://tass.ru/proisshestviya/13344995
Фото: РЗН.инфо

Чуть более года назад, 25.12.2020, на этой же трассе произошло похожее смертельное ДТП. Водитель рейсового автобуса Москва – Волгоград, 32-летний житель Волгоградской области, не справился с управлением, и автобус съехал в кювет, где опрокинулся набок. В этот момент в нем находились 26 человек. Погибли четыре человека и еще 11 пострадали. По предварительной версии, водитель автобуса уснул за рулем.

Видерегистратор автобуса зафиксировал, как машина сначала начинает плавно съезжать на встречную полосу, затем на обочину и падает в кювет.

Последствия той аварии видны на фото СУ СК РФ по Рязанской области.

27 ОКТЯБРЯ 2021 ГОДА, РАННЕЕ УТРО
СМЕРТЕЛЬНАЯ АВАРИЯ НА 3 КИЛОМЕТРЕ АВТОДОРОГИ СЕРОВ – СЕВЕРОУРАЛЬСК – ИВДЕЛЬ
29-летний водитель грузовика Hyundai выехал на встречку и столкнулся с Toyota и Chevrolet Niva.
Как сообщили в Госавтоинспекции, в результате аварии 64-летний водитель Chevrolet Niva скончался до приезда скорой помощи. 58-летний водитель Toyota не пострадал. Сам водитель фургона доставлен в больницу.
«Водитель грузовика пояснил, что в два часа ночи выехал из Нижнего Тагила, где загрузился молочной продукцией. В Серове он частично оставил товар и поехал в Краснотурьинск, но уснул за рулем. Его водительский стаж составляет 11 лет».
В своем сообщении ГИБДД напоминает водителям об обязательном соблюдении скоростного режима, отказе от опасных выездов на встречную полосу и от управления в утомленном и сонном состоянии.
Источник: https://www.e1.ru/text/incidents/2021/10/27/702197…
Фото: управление ГИБДД по Свердловской области
19 СЕНТЯБРЯ 2021 ГОДА, 22:00
Смертельное ДТП на 246-м километре федеральной автодороги Пермь – Екатеринбург
Водитель грузовика КАМАЗ с полуприцепом «Тонар» выехал на полосу встречного движения и столкнулся с седельным тягачом Scania.
В результате 50-летний водитель КАМАЗ с травмами различной степени тяжести был госпитализирован в реанимационное отделение Бисертской горбольницы. 54-летний мужчина, который управлял Scania, погиб на месте ДТП до приезда скорой. 30-летний мужчина-пассажир, находившийся в спальном отделении Scania, получил травмы различной степени тяжести и был госпитализирован.
Вероятно, водитель КАМАЗа уснул за рулём.
Источник: https://www.oblgazeta.ru/society/incident/127791/
Фото: УГИБДД ГУ МВД РОссии по Свердловской области
7 СЕНТЯБРЯ 2021 ГОДА, 08:30
Смертельное ДТП на 97 километре трассы Р-228 «Сызрань — Волгоград»
Водитель бензовоза «Скания» с пустой бочкой допустил выезд на полосу встречного движения, где произошло столкновение с микроавтобусом «Ниссан», в котором ехали мужчина, женщина, их дочь и маленький внук. Несовместимые с жизнью травмы в результате ДТП получили обе женщины.
По одной из версий, водитель грузовика уснул за рулем.
Источник: https://sarnovosti.ru/news/mat-i-doch-pogibli-pod-…
30 МАЯ 2021 ГОДА, 11:40
Смертельное ДТП с участием трех большегрузов на трассе М5-Урал, недалеко от поселка Тимирязевский
По предварительным данным, водитель Scania с полуприцепом уснул за рулем. Фура, сломав дорожное ограждение, выехала на полосу встречного движения, где столкнулась с грузовиками МAN и Volvo. В результате аварии водитель МAN погиб, еще один водитель получил травмы, ему назначено амбулаторное лечение.
Источник: https://www.kommersant.ru/doc/4836625
Фото: Vk.com
3 МАЯ 2021 ГОДА, 13:50
ДТП с двумя пострадавшими на 122-м километре федеральной трассы М-10 «Россия» в Конаковском районе Тверской области
25-летний водитель грузового автомобиля «Купава» врезался в ВАЗ-21213 («Нива»), 49-летний водитель которого остановился на обочине из-за поломки. После этого оба автомобиля налетели на металлическое барьерное ограждение.
В результате ДТП пострадали две пассажирки ВАЗа: 16 летняя девочка, не пристёгнутая ремнём безопасности, и 46-летняя женщина. Обеих с травмами доставили в больницу.
Как оказалось, водитель грузовика уснул за рулём, что и стало причиной столкновения.
Госавтоинспекция Тверской области обращает внимание на то, что пункт 2.7 Правил дорожного движения запрещает водителю управлять транспортным средством не только в состоянии опьянения, но и в болезненном или утомленном состоянии, ставящем под угрозу безопасность движения.
Источник: https://toptver.ru/lenta/voditel-gruzovika-ustroiv..
1 МАЯ 2021 ГОДА, 13:50
Смертельное ДТП на трассе Лидога — Ванино, ХАБАРОВСКИЙ КРАЙ
Автобус, в салоне которого в момент аварии находились 32 пассажира и два водителя, не вошел в поворот, выехал на полосу встречного движения, допустил съезд в левый кювет и опрокидывание. В результате происшествия погибли 17-летняя и 21-летняя девушки, а также женщина 1973 года рождения.
Как рассказал директор компании-перевозчика Юрий Васильев, водитель автобуса, следовавшего по маршруту Хабаровск — Советская Гавань, уснул за рулем. «Он проработал у нас около пяти лет. С ним был сменщик, они поужинали и ночью, через два часа, он заснул», — сообщил руководитель.

Источник: https://rg.ru/2021/05/05/reg-dfo/v-habarovskom-kra…
Фото: социальные сети
Как стало известно из сообщений СМИ, аварии хабаровских междугородних автобусов, принадлежащих одному и тому же перевозчику, случались ранее и повторялись позже – в том числе, по вине водителей, уснувших за рулем.
Например, очередное ДТП произошло 3 октября в 3:20. Автобус с 32 пассажирами резко занесло, и он оказался на боку в кювете.
Пострадали 10 пассажиров, включая 5-летнюю девочку – она получила черепно-мозговую травму.
Следователи считают, что шофера отправили в длительную поездку без сменщика. В итоге 52-летний мужчина уснул за рулем.
Источник: https://www.hab.kp.ru/daily/28339/4484724/
Всего через несколько дней, 14 октября в 22:00, пассажирский автобус того же автопарка слетел с трассы и врезался в дерево на 108 км трассы «Хабаровск – Комсомольск-на-Амуре».
В салоне находилось 25 пассажиров. При ДТП люди не пострадали.
По предварительным данным, водитель уснул за рулем, в результате чего автобус потерял управление, съехал в кювет и врезался в дерево.
Источник: https://hab.aif.ru/incidents/passazhirskiy_avtobus…
Что касается резонансной смертельной аварии, произошедшей 1 мая на трассе Хабаровск — Лидога — Ванино, то судьба виновников складывается так:
Водитель, уснувший за рулем, уже осужден по статье 264 УК РФ («Нарушение правил дорожного движения, повлекшее по неосторожности причинение тяжкого вреда здоровью, гибель двух и более лиц»). Он получил 3 года лишения свободы в колонии-поселении и запрет на управление транспортом через два года после освобождения.

Директор автобусной компании, который не обеспечил должный режим труда и отдыха водителя, был привлечен к уголовной ответственности по статье 238 УК РФ, часть 3 («Оказание услуг, не отвечающих требованиям безопасности жизни и здоровья потребителей, повлекших по неосторожности причинение тяжкого вреда здоровью человека, смерть двух и более лиц»). Ему грозят либо принудительные работы на срок до 5 лет, либо лишение свободы на срок до 10 лет.

В отношении сотрудника Ространснадзора, проверявшего ранее автопарк, тоже возбудили уголовное дело. По версии следствия он ненадлежаще исполнил свои обязанности при проведении плановой документарной проверки в отношении организации-перевозчика. В частности, без изучения выгрузки данных из памяти карт водителей и тахографов о режиме труда и отдыха утвердил акт об отсутствии на предприятии каких-либо нарушений. Действия инспектора квалифицируются по части 3 статьи 293 УК РФ, «Халатность, повлекшая по неосторожности причинение тяжкого вреда здоровью человека, смерть двух и более лиц». Максимальное наказание по ней – 7 лет лишения свободы.
Как автопаркам избегать аварий по причине усталости водителей
Владельцы грузового и пассажирского транспорта формально имеют все необходимые рычаги влияния, чтобы предотвращать ДТП по причине усталости водителей. Более того, они обязаны это делать по закону. А именно:
соблюдать режимы труда и отдыха водителей (424 приказ Минтранса для юрлиц и ИП) и нормы времени управления транспортом (26 пункт ПДД для физлиц)
устанавливать тахографы с целью контроля времени работы водителей на всех грузовиках массой свыше 3,5 тонн и автобусах с более 8 пассажирскими местами (это обязывает делать 440 приказ Минтранса)
За игнорирование перечисленных требований должностным лицам и компаниям, наряду с водителями, грозят штрафы по статье 11. 23 КоАП.
В случае со смертельными авариями, причиной которых стало несоблюдение режимов труда и отдыха водителей, неминуемо придется понести уголовную ответственность: должностным лицам автопарков, их руководителям, сотрудникам надзорных органов (если они при проверках не обращали внимание на проблемы компании и не предпринимали никаких мер).
Но просто установить на транспорт тахографы и составлять графики сменности водителей с оглядкой на требования к труду и отдыху недостаточно, чтобы реально предотвращать ДТП по причине усталости.
Для эффективной профилактики аварий необходимо:
следить за тем, как водители на самом деле соблюдают режимы труда/отдыха в пути
выявлять и анализировать причины нарушений
проводить среди водителей разъяснительную работу
Делать это вручную, например, по распечаткам ленты тахографа, практически невозможно – это займет основную часть рабочего времени должностного лица. Поэтому следует использовать инструменты для автоматизации контроля.
Как автоматизировать контроль за соблюдением режимов труда и отдыха
Источник объективной информации о деталях и причинах нарушений режимов труда и отдыха – это тахограф.
Анализировать данные, зафиксированные тахографом, можно с помощью программ для считывания и расшифровки ddd файлов с карт водителей.
Считывание (или выгрузка) данных с карт водителей – это обязанность всех владельцев транспорта с тахографами. Законы РФ обязывают считывать карты раз в 28 дней. Если этого не делать, то можно получить штраф за нарушение правил использования тахографов.
Покажем, как это происходит, на примере сервиса для считывания карт водителей GR.Cards.
На базе считанных и расшифрованных ddd файлов программа формирует общую статистику нарушений.
Визуально понятная информация (диаграммы и графики) позволяет сразу выяснить, какие нарушения происходят чаще всего и кто из водителей их допускает.
Далее можно переходить к детальному разбору нарушений в специальных отчетах.
В отчете «Нарушения» сервиса GR.Cards отображается детальная информация с описанием событий. Здесь указано, что должно быть по правилам (Норма) и что происходило в действительности (Факт). Все нарушения можно отфильтровать по типам: нарушения режима труда и отдыха и нарушения порядка эксплуатации тахографа.
Разобрать работу водителя детально поможет отчет «Смены». Желтая шкала на графике – это управление. Зеленая шкала – отдых. Под графиком представлена вся активность водителя по минутам. В дополнительных вкладках доступен анализ смены и анализ режимов труда/отдыха.
Таким образом должностные лица автопарков получают возможность:
оперативно выявлять нарушения режимов труда/отдыха
проводить профилактические беседы с водителями для пресечения ДТП
минимизировать риск аварий по причине усталости водителей
защищать себя и компанию от штрафов и уголовной ответственности
Ссылка на сервис для контроля за водителями грузовиков и автобусов
Для контроля за соблюдением режимов труда и отдыха в автопарке достаточно скачать программу-считыватель и отправить выгруженные данные в GR. Cards – сервис по cчитыванию, расшифровке и анализу данных с карт водителей.
Для работы в сервисе нужно пройти быструю регистрацию, нажав на кнопку ниже.
При регистрации вы получаете 7 дней полного доступа ко всем возможностям сервиса. Далее сами решите, пользоваться бесплатно базовыми опциями или за небольшие деньги расширенным функционалом.
Зарегистрироваться в GR.CARDS
Поделиться статьей в мессенджерах и социальных сетях
Другие материалы нашего блога
Примеры работы автопарков с программой GR.Cards
Статистика ДТП в России | 1ГАИ.РУ
Статистика ДТП в России за январь-ноябрь 2021 года
Статистика ДТП по Москве за январь-ноябрь 2021 года

Статистика ДТП в России за январь-октябрь 2021 года
Статистика ДТП по Москве за январь-октябрь 2021 года

Статистика ДТП в России за январь-сентябрь 2021 года
Статистика ДТП по Москве за январь-сентябрь 2021 года

Статистика ДТП в России за январь-август 2021 года
Статистика ДТП по Москве за январь-август 2021 года

Статистика ДТП в России за январь-июль 2021 года
Статистика ДТП по Москве за январь-июль 2021 года

Статистика ДТП в России за январь-июнь 2021 года
Статистика ДТП по Москве за январь-июнь 2021 года

Статистика ДТП в России за январь-май 2021 года
Статистика ДТП по Москве за январь-май 2021 года

Статистика ДТП в России за январь-апрель 2021 года
Статистика ДТП по Москве за январь-апрель 2021 года

Статистика ДТП в России за январь-март 2021 года
Статистика ДТП по Москве за январь-март 2021 года

Статистика ДТП в России за январь-февраль 2021 года
Статистика ДТП по Москве за январь-февраль 2021 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь 2021 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь 2021 года

Статистика ДТП в России за январь-декабрь 2020 года
Статистика ДТП по Москве за январь-декабрь 2020 года

Статистика ДТП в России за январь-ноябрь 2020 года
Статистика ДТП по Москве за январь-ноябрь 2020 года

Статистика ДТП в России за январь-октябрь 2020 года
Статистика ДТП по Москве за январь-октябрь 2020 года

Статистика ДТП в России за январь-сентябрь 2020 года
Статистика ДТП по Москве за январь-сентябрь 2020 года

Статистика ДТП в России за январь-август 2020 года
Статистика ДТП по Москве за январь-август 2020 года

Статистика ДТП в России за январь-июль 2020 года
Статистика ДТП по Москве за январь-июль 2020 года

Статистика ДТП в России за январь-июнь 2020 года
Статистика ДТП по Москве за январь-июнь 2020 года

Статистика ДТП в России за январь-май 2020 года
Статистика ДТП по Москве за январь-май 2020 года

Статистика ДТП в России за январь-апрель 2020 года
Статистика ДТП по Москве за январь-апрель 2020 года

Статистика ДТП в России за январь-март 2020 года
Статистика ДТП по Москве за январь-март 2020 года

Статистика ДТП в России за январь-февраль 2020 года
Статистика ДТП по Москве за январь-февраль 2020 года

Статистика ДТП в России за январь 2020 года
Статистика ДТП по Москве за январь 2020 года

Статистика ДТП в России за январь-декабрь 2019 года
Статистика ДТП по Москве за январь-декабрь 2019 года

Статистика ДТП в России за январь-ноябрь 2019 года
Статистика ДТП по Москве за январь-ноябрь 2019 года

Статистика ДТП в России за январь-октябрь 2019 года
Статистика ДТП по Москве за январь-октябрь 2019 года

Статистика ДТП в России за январь-сентябрь 2019 года
Статистика ДТП по Москве за январь-сентябрь 2019 года

Статистика ДТП в России за январь-август 2019 года
Статистика ДТП по Москве за январь-август 2019 года

Статистика ДТП в России за январь-июль 2019 года
Статистика ДТП по Москве за январь-июль 2019 года

Статистика ДТП в России за январь-июнь 2019 года
Статистика ДТП по Москве за январь-июнь 2019 года

Статистика ДТП в России за январь-май 2019 года
Статистика ДТП по Москве за январь-май 2019 года

Статистика ДТП в России за январь-апрель 2019 года
Статистика ДТП по Москве за январь-апрель 2019 года

Статистика ДТП в России за январь-март 2019 года
Статистика ДТП по Москве за январь-март 2019 года

Статистика ДТП в России за январь-февраль 2019 года
Статистика ДТП по Москве за январь-февраль 2019 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь 2019 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь 2019 года

Статистика ДТП в России за январь-декабрь 2018 года
Статистика ДТП по Москве за январь-декабрь 2018 года

Статистика ДТП в России за январь-ноябрь 2018 года
Статистика ДТП по Москве за январь-ноябрь 2018 года

Статистика ДТП в России за январь-октябрь 2018 года
Статистика ДТП по Москве за январь-октябрь 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-сентябрь 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-сентябрь 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-август 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-август 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июль 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июль 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июнь 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июнь 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-май 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-май 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-апрель 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-апрель 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-март 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-март 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-февраль 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-февраль 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-декабрь 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-декабрь 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-ноябрь 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-ноябрь 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-октябрь 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-октябрь 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-сентябрь 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-сентябрь 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-август 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-август 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июль 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июль 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июнь 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июнь 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-май 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-май 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за апрель 2017 года Ч3
СТАТИСТИКА ДТП в России за апрель 2017 года Ч2
СТАТИСТИКА ДТП в России за апрель 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за март 2017 года Ч3
СТАТИСТИКА ДТП в России за март 2017 года Ч2
СТАТИСТИКА ДТП в России за март 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за февраль 2017 года Ч3
СТАТИСТИКА ДТП в России за февраль 2017 года Ч2
СТАТИСТИКА ДТП в России за февраль 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-декабрь 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-декабрь 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-ноябрь 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-ноябрь 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-октябрь 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-октябрь 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-сентябрь 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-сентябрь 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-август 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-август 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июль 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июль 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июнь 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июнь 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-май 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-май 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-апрель 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-апрель 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-март 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-март 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-февраль 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-февраль 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-декабрь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-декабрь 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-ноябрь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-ноябрь 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-октябрь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-октябрь 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-сентябрь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-сентябрь 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-август 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-август 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июль 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июль 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июнь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июнь 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-май 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-май 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-апрель 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-апрель 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-март 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-март 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-февраль 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-февраль 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-декабрь 2014 года
Статистика ДТП и преступлений в области безопасности дорожного движения за 2014 год

СТАТИСТИКА ДТП за январь-ноябрь 2014 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-октябрь 2014 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-сентябрь 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-август 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-июль 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-июнь 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-май 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-апрель 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-март 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-февраль 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-декабрь 2013 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-ноябрь 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-октябрь 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-сентябрь 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-август 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-июль 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-июнь 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-май 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-апрель 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-март 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-февраль 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-декабрь 2012 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-ноябрь 2012 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-октябрь 2012 года
СТАТИСТИКА ДТП (алкоголь) с 2007 до 2012 года (сентябрь)
СТАТИСТИКА ДТП за январь-апрель 2012 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-август 2012 года
ИНФОГРАФИКА ДТП (факты)

Рост смертей в ДТП в России неуклонно растет, не смотря на меры применяемые властями. Связанно это конечно с ростом количества автомашин на дорогах России, плохим качеством автодорог и главное в том, что все меры применяемые ГИБДД, по указу правительства РФ запоздали во времени. Еще 10 лет назад было ясно, что в массовом количестве рост автомобилей неизбежен и соответственно неизбежен рост количества дорожно-транспортных происшествий, в том числе и рост гибели людей в авариях.

Отметим, что за последние 2 года наблюдается сильный рост в автопромышленности и спроса на его продукцию (в основном легковые автомобили) в РФ, в результате чего на дорогах России количество автотранспортных средств неудержимо растет в геометрической прогрессии. Однако в меры по уменьшению количества ДТП (которые были введены специальным Федеральным законом, еще 5 лет назад) не вносятся необходимые срочные корректировки, с учетом резкого роста автомобилей на дорогах в стране, свыше установленного прогноза. Конечно, правительство РФ и Гибдд России не в силах все исправить, какие бы действия не предпринимались бы.

Проблема эта системная и комплексная. Есть вопросы и к уровню подготовки в автошколах, коррупционная составляющая при получении водительских прав, сдача экзаменов на ВУ экстерном и в первую очередь культура людей и собственное отношение к безопасности дорожного движения. Одними штрафами эту проблему не решить. Опыт развитых Западных стран говорит о том, что в целом аварийность можно снизить только комплексными мерами. По специальной программе, такими как пропаганда безопасности дорожного движения, ужесточением наказания за нарушения ПДД, повышением качества обучения в автошколах, отмены экстерна, улучшением дорожного покрытия, усовершенствованием организации дорожного движения и многими другими мерами позволяющими достичь существенного снижения общего количества ДТП и тяжких последствий от них.

В настоящие время наша страна не готова к смягчению наказания по многим пунктам нарушений ПДД и их норм, о чем не однократно говорил президент РФ. К сожалению, главная и основная мера Правительства РФ и ГИБДД РФ, по снижению количества ДТП и смертей на дорогах, это постепенное ужесточение (повышение штрафов) наказания за нарушения правил дорожного движения. Мера эта за последние 3 года себя оправдала, так как после повышения штрафов за нарушения ПДД и ростом количества камер видеофиксации на дорогах страны, привело к существенному снижению большого количества правонарушений правил дорожного движения по многим пунктам. Небольшой период даже наблюдалось снижение количества ДТП и смертей на дорогах нашего государтсва. Но из-за резкого роста количества автомобилей в России опять зафиксирован рост ДТП.

Скорее всего, в недалеком будущем нас ждет очередной рост штрафов, который опять не надолго снизит аварийность на дорогах страны, но не станет поворотной точкой по стабильному снижению аварийности. Будем надеяться, что меры которые использует наши власти и Государственная инспекция дорожного движения, будут корректироваться с учетом ситуации на дорогах и ростом автотранспортных средств, а так же на то, что люди которые находятся за рулем будут относиться должным образом к соблюдению ПДД и к безопасности себя и всех участников дорожного движения.

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-май 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-май 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-апрель 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-апрель 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-март 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-март 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-февраль 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-февраль 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь 2018 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь 2018 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-декабрь 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-декабрь 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-ноябрь 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-ноябрь 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-октябрь 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-октябрь 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-сентябрь 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-сентябрь 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-август 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-август 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июль 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июль 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июнь 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июнь 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-май 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-май 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за апрель 2017 года Ч3
СТАТИСТИКА ДТП в России за апрель 2017 года Ч2
СТАТИСТИКА ДТП в России за апрель 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за март 2017 года Ч3
СТАТИСТИКА ДТП в России за март 2017 года Ч2
СТАТИСТИКА ДТП в России за март 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за февраль 2017 года Ч3
СТАТИСТИКА ДТП в России за февраль 2017 года Ч2
СТАТИСТИКА ДТП в России за февраль 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь 2017 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь 2017 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-декабрь 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-декабрь 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-ноябрь 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-ноябрь 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-октябрь 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-октябрь 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-сентябрь 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-сентябрь 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-август 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-август 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июль 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июль 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июнь 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июнь 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-май 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-май 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-апрель 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-апрель 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-март 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-март 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-февраль 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-февраль 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь 2016 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь 2016 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-декабрь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-декабрь 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-ноябрь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-ноябрь 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-октябрь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-октябрь 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-сентябрь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-сентябрь 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-август 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-август 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июль 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июль 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-июнь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-июнь 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-май 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-май 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-апрель 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-апрель 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-март 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-март 2015 года

СТАТИСТИКА ДТП в России за январь-февраль 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь-февраль 2015 года
СТАТИСКТИКА ДТП в России за январь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП по Москве за январь 2015 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-декабрь 2014 года
Статистика ДТП и преступлений в области безопасности дорожного движения за 2014 год

СТАТИСТИКА ДТП за январь-ноябрь 2014 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-октябрь 2014 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-сентябрь 2014 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-август 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-июль 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-июнь 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-май 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-апрель 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-март 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-февраль 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь 2014 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-декабрь 2013 года

СТАТИСТИКА ДТП за январь-ноябрь 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-октябрь 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-сентябрь 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-август 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-июль 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-июнь 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-май 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-апрель 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-март 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-февраль 2013 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-декабрь 2012 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-ноябрь 2012 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-октябрь 2012 года
СТАТИСТИКА ДТП (алкоголь) с 2007 до 2012 года (сентябрь)
СТАТИСТИКА ДТП за январь-апрель 2012 года
СТАТИСТИКА ДТП за январь-август 2012 года
ИНФОГРАФИКА ДТП (факты)

259 865
Источник — © 1gai. ru
Нарастание несчастных случаев в России – против течения
КОГДА СТРАНА перестает обновлять свою промышленность и инфраструктуру, производство просто не сворачивается без происшествий. Владельцы и менеджеры, которые не могут позволить себе заменить изношенное оборудование, часто не могут позволить себе и его останов. Вместо этого они скрещивают пальцы и продолжают это делать. Рано или поздно он ломается. А когда он ломается, то очень часто убивает или калечит людей.
Такая ситуация сделала Россию одной из самых аварийно-опасных стран на земле. Недавно сообщалось, что в процентном отношении к российскому валовому внутреннему продукту суммы, потраченные на обновление основного капитала, сократились на шестьдесят процентов по сравнению с 19 годом.92. Из основного парка машин и оборудования почти пятьдесят процентов в настоящее время превысили свой предполагаемый срок службы. Соответственно, растет количество аварий и катастроф.
Основными жертвами являются рабочие, о чем свидетельствуют данные о смертях и травмах, связанных с работой, которые являются одними из самых высоких в Европе. Но жизни огромного числа других граждан России также находятся под угрозой, а последствия для окружающей среды ужасны.
В июле прошлого года московская «Независимая газета» отметила стремительный рост статистики особо тяжелых аварий. В настоящее время в газонефтепроводной системе России в среднем происходит две таких аварии в день, на транспорте — одна в неделю, в промышленности — одна в месяц. Среди причин отмечается не только продолжающееся использование изношенного оборудования, но и растущая привычка «экономить» на безопасности.
По данным «Независимой газеты», наибольший потенциал катастрофы кроется не в стареющих, прохудившихся объектах атомного энергетического комплекса России, которые из-за проблем с задолженностью сейчас работают на пределе своих возможностей, а в химической промышленности. В основных центрах этой отрасли сосредоточены запасы опасных веществ, составляющие 100 миллиардов смертельных доз, которых достаточно, чтобы двадцать раз убить всех людей на земле. На пятнадцати установках в г. Дзержинске находится 20 000 тонн высокотоксичных веществ; крупная утечка здесь подвергла бы серьезную опасность 300 000 человек.
Между тем, три четверти оборудования химической промышленности России находится в эксплуатации более двадцати лет, и значительная его часть относится к 1950-м годам. В среднем каждый день происходит четыре «происшествия» с утечками, взрывами или пожарами.
Утечки в системе газо- и нефтепроводов обычно не приводят к человеческим жертвам, хотя взрыв газа в казахстанском городе Ленинск недавно разрушил жилой дом и убил двадцать человек. Но ущерб окружающей среде от частых разливов нефти из треснувших и проржавевших труб становится неисчислимым. Десятая часть трубопроводной сети России находится в эксплуатации уже более тридцати пяти лет, хотя трубы на десять лет моложе этого срока считаются ненадежными. Между тем производство стальных труб в последние годы резко упало.
В области транспорта широкую международную огласку получили опасности авиаперелетов в России. Число погибших в авиакатастрофах на миллион пассажиров в 1993 году в десять раз превысило показатель 1987 года. бывшего монополиста «Аэрофлот» в почти 300 новых авиакомпаний. Реагируя на давление рынка, новые менеджеры отказались от многих «очень педантичных» процедур технического обслуживания «Аэрофлота». контроль таких факторов, как весовая нагрузка самолета, стал бессистемным. «Пилоты не знают, сколько груза и сколько пассажиров они перевозят из-за тайных соглашений, заключенных наземным персоналом», — недавно цитировали лидера Союза пилотов.
Менее известны резко возросшие опасности путешествий или работы на железных дорогах России. По данным «Независимой газеты», в 1993 году на железных дорогах произошло более 3250 «происшествий», в том числе крупных катастроф. Эта цифра была почти в три раза больше, чем в 1992 году. несколько рабочих. Такие несчастные случаи в настоящее время являются почти обычным явлением во многих отраслях промышленности. По данным Минтруда, приведенным «Известиями» в июле прошлого года, в 1993 в России было 7600 смертей, связанных с работой, — в среднем двадцать один в день — и 13 800 рабочих получили необратимые травмы. Что касается рабочей силы, уровень несчастных случаев на производстве был в два с половиной раза выше, чем в США, и в семь раз больше, чем в Японии.
В 1994 году, сообщали «Известия», число жертв возросло еще больше, достигнув примерно тридцати смертей и пятидесяти необратимых травм в день. Потери на приватизированных предприятиях примерно в два раза выше, чем на их государственных аналогах. «В основном это связано с пренебрежением к технике безопасности и технике безопасности, которое царит в частном секторе», — отмечает газета.
Еще одной причиной высокого уровня несчастных случаев в российской промышленности является широко распространенная практика тесной привязки заработной платы к объему производства, что побуждает работников, испытывающих финансовые затруднения, игнорировать или саботировать меры безопасности. Этот способ оплаты используется даже в опасных по своей природе условиях подземной добычи угля.
По заключению следственных комиссий, одной из основных причин аварий на шахтах является «самовольная остановка приборов и блокировка испытательного оборудования». После одной недавней катастрофы было обнаружено, что датчик, предназначенный для обнаружения взрывоопасного газа метана, был завернут в мешок. В настоящее время горняки вынуждены брать на себя все больше и больше таких рисков в результате резкого снижения их реальной заработной платы.
Горняки в России также подвергаются риску из-за все более изнашиваемого оборудования и из-за неспособности шахт платить за предохранительные устройства. Профсоюзное исследование, процитированное в апреле 1994 года англоязычной газетой Moscow Times, показало, что количество несчастных случаев на единицу объема добытого угля выросло на пятьдесят восемь процентов в период с 1990 по 1993 год. За последний год погибло 343 человека. В период с 1988 по 1993 год на российских угольных шахтах погибло 1720 горняков по сравнению с 219 погибшими на шахтах США за тот же период..
Для российского государства, вынужденного оплачивать большую часть расходов на компенсацию смертей и несчастных случаев и очистку окружающей среды, самодовольное отношение к промышленной безопасности недальновидно и обречено на провал. Но это не остановило правительство от сокращения государственных инвестиций, которые в значительной степени лежат в основе проблемы.
В области охраны труда и промышленного обновления интересы рабочих и экологов в России совпадают. Существует очевидная потребность в том, чтобы они присоединились к построению политических кампаний вокруг этих вопросов.
АТС 56, май-июнь 1995
Несчастные случаи на монтаже в России | Солидарность
Нарастание несчастных случаев в России | Солидарность
— Ренфри Кларк
КОГДА СТРАНА перестает обновлять свою промышленность и инфраструктуру, производство не просто сворачивается без происшествий. Владельцы и менеджеры, которые не могут позволить себе заменить изношенное оборудование, часто не могут позволить себе и его останов. Вместо этого они скрещивают пальцы и продолжают это делать. Рано или поздно он ломается. А когда он ломается, то очень часто убивает или калечит людей.
Такая ситуация сделала Россию одной из самых аварийно-опасных стран на земле. Недавно сообщалось, что в процентном отношении к российскому валовому внутреннему продукту суммы, потраченные на обновление основного капитала, сократились на шестьдесят процентов по сравнению с 1992 годом. Почти пятьдесят процентов основного фонда машин и оборудования уже превысили свой предполагаемый срок службы. Соответственно, растет количество аварий и катастроф.
Основными жертвами являются рабочие, о чем свидетельствуют данные о смертности и травматизме на рабочем месте, которые являются одними из самых высоких в Европе. Но жизни огромного числа других граждан России также находятся под угрозой, а последствия для окружающей среды ужасны.
В июле прошлого года московская «Независимая газета» отметила стремительный рост статистики особо тяжелых аварий. В настоящее время в газонефтепроводной системе России в среднем происходит две таких аварии в день, на транспорте — одна в неделю, в промышленности — одна в месяц. Среди причин отмечается не только продолжающееся использование изношенного оборудования, но и растущая привычка «экономить» на безопасности.
По данным «Независимой газеты», наибольший потенциал катастрофы кроется не в стареющих, прохудившихся объектах атомного энергетического комплекса России, которые из-за проблем с задолженностью сейчас работают на пределе своих возможностей, а в химической промышленности. В основных центрах этой отрасли сосредоточены запасы опасных веществ, составляющие 100 миллиардов смертельных доз, которых достаточно, чтобы двадцать раз убить всех людей на земле. На пятнадцати установках в г. Дзержинске находится 20 000 тонн высокотоксичных веществ; крупная утечка здесь подвергла бы 300 000 человек серьезной опасности.
Между тем, три четверти оборудования химической промышленности России находится в эксплуатации более двадцати лет, и значительная его часть относится к 1950-м годам. В среднем каждый день происходит четыре «происшествия» с утечками, взрывами или пожарами.
Утечки в системе газо- и нефтепроводов обычно не уносят человеческих жизней, хотя взрыв газа в казахстанском городе Ленинске недавно разрушил жилой дом и убил двадцать человек. Но ущерб окружающей среде от частых разливов нефти из треснувших и проржавевших труб становится неисчислимым. Десятая часть трубопроводной сети России находится в эксплуатации уже более тридцати пяти лет, хотя трубы на десять лет моложе этого срока считаются ненадежными. Между тем производство стальных труб в последние годы резко упало.
В области транспорта широкую международную огласку получили опасности авиаперелетов в России. Число погибших в авиакатастрофах на миллион пассажиров в 1993 году в десять раз превысило показатель 1987 года.
Конкуренция на рабочем месте
Надеясь на конкуренцию в целях улучшения авиаперевозок, российское правительство в последние несколько лет поощряло разделение бывшего монополиста «Аэрофлот» на почти 300 новых авиакомпаний. Реагируя на давление рынка, новые менеджеры отказались от многих «очень педантичных» процедур технического обслуживания «Аэрофлота». контроль таких факторов, как весовая нагрузка самолета, стал бессистемным. «Пилоты не знают, сколько груза и сколько пассажиров они перевозят из-за тайных соглашений, заключенных наземным персоналом», — недавно цитировали лидера Союза пилотов.
Менее известны резко возросшие опасности передвижения или работы на железных дорогах России. По данным «Независимой газеты», в 1993 году на железных дорогах произошло более 3250 «происшествий», в том числе крупных катастроф. Эта цифра почти в три раза превышала показатель 1992 года.
Однако большая часть бойни в новой российской экономике была результатом не «катастроф», а «незначительных» несчастных случаев на производстве, каждое из которых убивает или калечит одного или нескольких рабочих. Такие несчастные случаи в настоящее время являются почти обычным явлением во многих отраслях промышленности. По данным Минтруда, приведенным «Известиями» в июле прошлого года, в 1993 в России было 7600 смертей, связанных с работой — в среднем двадцать один в день — и 13 800 рабочих получили необратимые травмы. Что касается рабочей силы, уровень несчастных случаев на производстве был в два с половиной раза выше, чем в США, и в семь раз больше, чем в Японии.
В 1994 году, сообщали «Известия», уровень несчастных случаев вырос еще больше, достигая около тридцати смертей и пятидесяти необратимых травм в день. Потери на приватизированных предприятиях примерно в два раза выше, чем на их государственных аналогах. «В основном это связано с пренебрежением к технике безопасности и технике безопасности, которое царит в частном секторе», — отмечает газета.
Еще одной причиной высокого уровня несчастных случаев в российской промышленности является широко распространенная практика тесной привязки заработной платы к объему производства, что побуждает работников, испытывающих финансовые затруднения, игнорировать или саботировать меры безопасности. Этот способ оплаты используется даже в опасных по своей природе условиях подземной добычи угля.
По заключению следственных комиссий, одной из основных причин аварий на шахтах стала «самовольная остановка приборов и блокировка испытательного оборудования». После одной недавней катастрофы было обнаружено, что датчик, предназначенный для обнаружения взрывоопасного газа метана, был завернут в мешок. В настоящее время горняки вынуждены брать на себя все больше и больше таких рисков в результате резкого снижения их реальной заработной платы.
Угольщики в России также подвержены риску из-за все более изнашиваемого оборудования и из-за неспособности шахт платить за предохранительные устройства. Профсоюзное исследование, процитированное в апреле 1994 года англоязычной газетой Moscow Times, показало, что количество несчастных случаев на единицу объема добытого угля выросло на пятьдесят восемь процентов в период с 1990 по 1993 год. За последний год погибло 343 человека. В период с 1988 по 1993 год на российских угольных шахтах погибло 1720 горняков по сравнению с 219 погибшими на шахтах США за тот же период..
Для российского государства, вынужденного оплачивать большую часть расходов по возмещению ущерба от несчастных случаев и несчастных случаев, а также по очистке окружающей среды, самоуспокоенное отношение к промышленной безопасности недальновидно и обречено на провал. Но это не остановило правительство от сокращения государственных инвестиций, которые в значительной степени лежат в основе проблемы.
В области охраны труда и промышленного обновления интересы рабочих и экологов в России совпадают. Существует очевидная потребность в том, чтобы они присоединились к построению политических кампаний вокруг этих вопросов.
УВД 56, май-июнь 1995 г.
По мере роста числа погибших в российских войсках боевой дух может стать проблемой
Реклама
Продолжить чтение основного сюжета
Согласно скромным американским оценкам, менее чем за три недели боевых действий погибло более 7000 российских военнослужащих.
Украинский солдат использовал противотанковое оружие, чтобы уничтожить российскую машину в Ирпене, Украина, на прошлой неделе. Фото … Сергей Супинский / Agence France-Presse — Getty Images
16 марта 2022 г.
ВАШИНГТОН. За 36 дней боев на Иводзиме во время Второй мировой войны было убито около 7000 морских пехотинцев. Теперь, спустя 20 дней после того, как президент России Владимир Путин вторгся в Украину, его вооруженные силы уже потеряли больше солдат, по оценкам американской разведки.
По самым скромным подсчетам, погибло более 7000 российских военнослужащих, что больше, чем общее количество американских военнослужащих, убитых за 20 лет в Ираке и Афганистане вместе взятых.
Это ошеломляющее число, накопленное всего за три недели боев, говорят американские официальные лица, что сказывается на боеспособности российских подразделений, включая солдат в танковых соединениях. Чиновники Пентагона говорят, что 10-процентный уровень потерь, включая убитых и раненых, для одного подразделения делает его неспособным выполнять боевые задачи.
С более чем 150 000 российских военнослужащих, которые сейчас участвуют в войне на Украине, российские потери, включая примерно от 14 000 до 21 000 раненых, близки к этому уровню. По словам представителей Украины, НАТО и России, российские военные также потеряли в бою не менее трех генералов.
Чиновники Пентагона говорят, что большое и растущее число погибших на войне может разрушить волю к продолжению боевых действий. Результат, по их словам, отражен в отчетах разведки, которые высокопоставленные чиновники в администрации Байдена читают каждый день: один недавний отчет был посвящен низкому моральному духу среди российских военнослужащих и описывал, как солдаты просто парковали свои машины и уходили в лес.
Американские официальные лица, говорившие на условиях анонимности при обсуждении оперативных вопросов, предупреждают, что их данные о погибших российских войсках неточны и составлены на основе анализа средств массовой информации, украинских данных (которые, как правило, высоки, последние в 13 500), российские цифры (которые, как правило, низкие, последние 498), спутниковые снимки и внимательное прочтение видеоизображений российских танков и живой силы, попавших под обстрел.
Американские военные и представители разведки знают, например, сколько солдат обычно находится в танке, и могут экстраполировать количество жертв при поражении бронетранспортера, скажем, противотанковой ракетой Javelin.
Высокий уровень потерь во многом объясняет, почему столь хваленая российская армия в значительной степени остановилась за пределами Киева, столицы Украины.
«Такие потери влияют на боевой дух и сплоченность подразделений, особенно потому, что эти солдаты не понимают, за что они воюют», — сказала Эвелин Фаркас, высокопоставленный представитель Пентагона по России и Украине при администрации Обамы. «Ваша общая ситуационная осведомленность снижается. Кто-то должен вести машину, кто-то должен стрелять».
Но, добавила она, «это только сухопутные войска». Поскольку российские сухопутные войска находятся в беспорядке, г-н Путин все чаще смотрит в небо, чтобы атаковать украинские города, жилые дома, больницы и даже школы. По словам официальных лиц, эта воздушная бомбардировка помогла замаскировать плохую работу российских военных на земле. Президент Украины Владимир Зеленский заявил на этой неделе, что на войне погибло около 1300 украинских солдат.
В преддверии промежуточных выборов вот где стоит президент Байден.
Защита демократии: Стремление президента Байдена укрепить демократию внутри страны и за рубежом приобрело еще большую актуальность из-за стойкой власти Китая, России и бывшего президента Дональда Трампа.
Каверзное сообщение: Даже осуждая трампизм, г-н Байден приложил все усилия, чтобы показать, что он понимает, что не все республиканцы являются теми, кого он называет экстремистскими «республиканцами MAGA».
В предвыборной кампании: После ряда побед в законодательных органах г-н Байден вернулся к предвыборной кампании. Но его низкие рейтинги одобрения могут осложнить его усилия по оказанию помощи демократам на промежуточных выборах.
Вопросы о 2024 году: Г-н Байден сказал, что планирует баллотироваться на второй срок, но в 79 лет его возраст стал неудобной проблемой.
Признаков проблем России предостаточно. В конце прошлой недели российские новостные источники сообщили, что г-н Путин посадил под домашний арест двух высокопоставленных сотрудников разведки. По словам Андрея Солдатова, эксперта российских спецслужб, чиновники, возглавляющие Пятую службу главной разведывательной службы России, ФСБ, были допрошены за предоставление недостоверных сведений перед вторжением.
«Они отвечали за предоставление политической информации и создание сетей поддержки в Украине», — сказал г-н Солдатов в интервью. «Они сказали Путину то, что он хотел услышать» о том, как будет развиваться вторжение.
Сами россияне могут слышать только то, что Путин хочет, чтобы они услышали о его «операции» на Украине, которую он отказывается называть войной или вторжением. С самого начала он железно контролировал новостные агентства в России; государственные СМИ не сообщают о большинстве жертв и сводят к минимуму разрушения.
Украинские военные патрулируют Киев в среду. Кредит… Линси Аддарио для The New York Times
Но некоторые россияне имеют доступ к виртуальным частным сетям (VPN) и могут получать новости с Запада.
«Я не верю, что он может бесконечно отгораживать русских от правды», — Уильям Дж. Бернс, сотрудник ЦРУ. директор, заявил Сенату в прошлый четверг. «Особенно по мере того, как реалии начали протыкать этот пузырь, реалии возвращения домой убитых и раненых, и их увеличивающееся число, реалии экономических последствий для простых россиян, реалии ужасающих сцен бомбардировок больниц и школ по соседству в Украине. , а также жертв среди гражданского населения».
Сообщения о гибели генералов просачиваются сначала от украинцев, затем подтверждаются официальными лицами НАТО, а г-н Путин признал одну смерть в своем выступлении. Они были идентифицированы как генерал-майор Андрей Колесников, командующий Восточного военного округа России; генерал-майор Виталий Герасимов, первый заместитель командующего 41-й общевойсковой армией; и заместитель командующего 41-й общевойсковой армией генерал-майор Андрей Суховецкий.
Западные официальные лица говорят, что около 20 российских генералов находились в Украине в рамках военных действий и что они, возможно, продвинулись ближе к фронту, чтобы поднять боевой дух.
«Уже три генерала — это шокирующая цифра», — сказал в интервью бывший посол США в России Майкл Макфол.
В среду украинские официальные лица сообщили, что в бою погиб четвертый генерал, генерал-майор Олег Митяев, командир 150-й мотострелковой дивизии.
Два американских военных чиновника заявили, что многие русские генералы разговаривают по незащищенным телефонам и рациям. По их словам, по крайней мере в одном случае украинцы перехватили звонок генерала, определили его геолокацию и атаковали его местонахождение, убив его и его штаб.
Если смертность российских военных продолжит расти, общественные организации, привлекавшие внимание к гибели и ранениям военнослужащих во время советского вторжения в Афганистан, могут снова стать известными.
Однако, по словам некоторых военных специалистов и законодателей, российские потери вряд ли изменят стратегию г-на Путина.
«Это ошеломляет, и русские даже не дошли до худшего из этого, когда они вступили в городские бои в городах», — член Палаты представителей Джейсон Кроу, демократ от Колорадо и член комитетов Палаты представителей по вооруженным силам и разведке, сказал в интервью.
«Не думаю, что это повлияет на расчеты Путина», — сказал мистер Кроу. «Он не хочет проигрывать. Его загнали в угол, и он продолжит бросать войска на решение проблемы».
Вопросы вокруг гибели российских бизнесменов
По сообщениям, с конца января по меньшей мере восемь известных российских бизнесменов покончили жизнь самоубийством или в результате еще не выясненных несчастных случаев, причем шесть из них были связаны с двумя крупнейшими российскими энергетическими компаниями.
Четыре из этих шести были связаны с российским государственным энергетическим гигантом «Газпром» или одной из его дочерних компаний, а два других были связаны с «Лукойлом», крупнейшей частной нефтегазовой компанией России.
Ранее в этом году компания заняла необычную публичную позицию, выступив против войны России на Украине, призвав к сочувствию жертвам и прекращению конфликта.
Председатель Лукойла Равиль Маганов скончался на этой неделе, выпав из окна больницы в Москве, сообщает российское государственное информационное агентство ТАСС.
Лукойл подтвердил смерть в четверг в заявлении, опубликованном на его сайте.
Полное освещение войны в Украине
Маганов «скончался после тяжелой болезни», сказал Лукойл, не упомянув о падении. «Маганов внес огромный вклад в развитие не только компании, но и всей российской нефтегазовой отрасли».
Еще один топ-менеджер «Лукойла» Александр Субботин был найден мертвым в мае в Подмосковье после посещения шамана, сообщает ТАСС. Государственное информационное агентство России процитировало чиновника, который сообщил, что властям был вызван мужчина без сознания, страдающий сердечной недостаточностью. По сообщению ТАСС, по данному факту полиция возбудила уголовное дело.
По сообщению российского государственного СМИ РИА Новости, 30 января 2022 года в своем коттедже в поселке Ленинский под Ленинградом 30 января 2022 года был найден мертвым первый из зарегистрированных в этом году случаев смерти.
РИА сообщило, что на месте происшествия была обнаружена предсмертная записка и что следователи расследуют смерть как самоубийство. Российская национальная телерадиокомпания РенТв опознала мужчину как Леонида Шульмана, начальника транспортного отдела «Газпром инвест».
Всего через месяц после этого в том же поселке был найден мертвым еще один топ-менеджер «Газпрома». Александр Тюлаков был обнаружен мертвым в своем гараже 25 февраля, сообщает «Новая газета», независимая российская газета. «Новая газета» сообщила, что он покончил жизнь самоубийством.
Звонки CNN в «Газпром» остались без ответа.
CNN обратился в Следственный комитет России с просьбой прокомментировать эти два случая, но не получил ответа.
Еще два российских бизнесмена, связанных с «Газпромом», погибли в апреле в результате явных убийств и самоубийств.
Один из них, бывший вице-президент Газпромбанка Владислав Аваев, был найден мертвым с женой и дочерью в своей московской квартире 18 апреля, сообщает ТАСС.
Со ссылкой на источник в правоохранительных органах ТАСС заявил, что власти расследуют смерть Аваевых как убийство-самоубийство.
Представитель Следственного комитета по Москве Юлия Иванова сообщила ТАСС, что родственник обнаружил тела Аваевых после того, как водитель семьи и няня сказали, что они не могут связаться с ними по телефону или попасть в квартиру. , так как дверь была закрыта изнутри.
Игорь Волобуев, бывший вице-президент Газпромбанка, который недавно уехал из России в Украину, сказал CNN, что не верит, что Аваев покончил с собой.
«Его работа заключалась в том, чтобы заниматься частным банковским обслуживанием, то есть иметь дело с VIP-клиентами. Он распоряжался очень большими суммами денег. Итак, он покончил с собой? Я так не думаю. представляет определенный риск», — сказал Волобуев CNN в апреле.
Следственный комитет России не ответил на запрос CNN о комментарии по этому делу.
Всего через день, 19 апреля, Сергей Протосеня, бывший руководитель газовой компании «Новатэк», частично принадлежащей «Газпрому», был найден мертвым в своем доме в Льорет-де-Мар, средиземноморском курорте недалеко от Барселоны.
Тела его жены и дочери со следами насилия были обнаружены в роскошном доме семьи, сообщил CNN на прошлой неделе официальный источник, близкий к расследованию, в то время как тело Протосени было найдено в саду снаружи, по данным ведомства. источник.
ВОПРОСЫ СЫНА ПЕРВОНАЧАЛЬНЫЕ ВЫВОДЫ
Каталонская полиция в провинции Жирона, где расположен город Льорет-де-Мар, сообщила CNN в пятницу, что с тех пор они завершили расследование этого дела и отправили результаты в суд.
Полиция заявила, что пришла к выводу, что смерть наступила в результате двойного убийства и последующего самоубийства.
Выступая перед Daily Mail в апреле, сын Протосении поставил под сомнение эту версию событий, предположив вместо этого, что его отец был убит.
«Каталонская полиция взяла показания у сына. Другие гипотезы были исключены. Также исключено тройное убийство», — заявил в то время CNN представитель пресс-службы полиции. «Что это дело рук русской мафии? Ну, нет», — добавил чиновник.
«Новатэк», бывший работодатель Протосени, сказал, что он был «замечательным человеком и прекрасным семьянином».
«К сожалению, в СМИ были спекуляции на эту тему, но мы убеждены, что эти домыслы не имеют отношения к действительности. Надеемся, что правоохранительные органы Испании проведут тщательное и объективное расследование и разберутся в случившемся», говорится в сообщении компании.
РЕШЕНИЕ КОРОНЕРА
Михаил Уотфорд, российский нефтегазовый миллиардер украинского происхождения, был найден мертвым в своем доме в графстве Суррей, Англия, 28 февраля.
Полиция Суррея сообщила CNN, что не верит в какие-либо подозрительные обстоятельства.
Еще один российский бизнесмен Василий Мельников был найден мертвым вместе со своей семьей в Нижнем Новгороде в конце марта, сообщает российская газета «Коммерсантъ».
Мельников владел компанией «МедСтом», производившей медицинские товары. По данным Следственного комитета России, 23 марта были найдены зарезанные 43-летний мужчина, его 41-летняя жена и двое детей в возрасте 4 и 10 лет9.0003
В комитете не назвали имя Мельникова, но возраст погибших и место происшествия соответствуют сообщению Ъ.
Региональное отделение Следственного комитета не обновило статус своего расследования и не ответило на запрос CNN о комментарии. На момент происшествия, в марте, в нем говорилось, что «следов несанкционированного проникновения в квартиру не было», а «ножи были обнаружены и изъяты».
«[Следователи] рассматривают несколько версий произошедшего, в том числе убийство детей и жены главой семьи с последующим самоубийством», — сообщили в комитете.
Как получить помощь: В Соединенных Штатах звоните в Национальную линию спасения от самоубийств по телефону 1-800-273-8255. Международная ассоциация по предотвращению самоубийств и организация Befrienders Worldwide также могут предоставить контактную информацию кризисных центров по всему миру.
Если вы или кто-то из ваших знакомых борется с суицидальными мыслями или проблемами с психическим здоровьем, позвоните в Canada’s Talk Suicide по телефону 1-833-456-4566. Также доступны следующие ресурсы для поддержки людей в кризисной ситуации:
Горячая линия Hope for Wellness (английский, французский, кри, оджибвей и инуктитут): 1-855-242-3310
Горячая линия Совета Embrace Life: 1-800-265-3333
Транс Линия жизни: 1-877-330-6366
Телефон помощи детям: 1-800-668-6868
Оценка избыточной смертности из-за пандемии COVID-19: систематический анализ смертности, связанной с COVID-19, 2020–21 годы
Резюме
Справочная информация
Статистика смертности имеет основополагающее значение для принятия решений в области общественного здравоохранения. Смертность варьируется в зависимости от времени и места, и на ее измерение влияют хорошо известные предубеждения, которые усугубились во время пандемии COVID-19. Целью этого документа является оценка избыточной смертности от пандемии COVID-19 в 191 стране и территории и 252 субнациональных единицах для выбранных стран с 1 января 2020 г. по 31 декабря 2021 г.
Методы
Отчеты о смертности от всех причин были собраны по 74 странам и территориям и 266 субнациональным локациям (включая 31 локацию в странах с низким и средним уровнем дохода), которые еженедельно или ежемесячно сообщали о случаях смерти от всех причин во время пандемии в 2020 и 2021 годах, а также в течение 11 лет до этого. . Кроме того, мы получили данные о избыточной смертности для 12 штатов Индии. Избыточная смертность во времени рассчитывалась как наблюдаемая смертность после исключения данных за периоды, затронутые поздней регистрацией и аномалиями, такими как периоды сильной жары, за вычетом ожидаемой смертности. Для оценки ожидаемой смертности использовались шесть моделей; окончательные оценки ожидаемой смертности были основаны на совокупности этих моделей. Веса ансамбля были основаны на среднеквадратических ошибках, полученных в результате вневыборочного теста прогностической достоверности. Поскольку записи о смертности во всем мире неполны, мы построили статистическую модель, которая предсказала избыточный уровень смертности для мест и периодов, когда данные о смертности от всех причин не были доступны. Мы использовали регрессию с наименьшим абсолютным сокращением и отбором (LASSO) в качестве механизма выбора переменных и выбрали 15 ковариат, включая обе ковариаты, относящиеся к COVID-19.пандемии, такие как распространенность серотипа, и к фоновым показателям здоровья населения, таким как Индекс доступности и качества здравоохранения, с направлением воздействия на избыточную смертность, согласующимся с мета-анализом Центров США по контролю и профилактике заболеваний. С выбранной лучшей моделью мы запустили процесс прогнозирования, используя 100 розыгрышей для каждой ковариаты и 100 розыгрышей оценочных коэффициентов и остатков, оцененных на основе регрессий, выполненных на уровне выборки, с использованием входных данных уровня выборки как по избыточной смертности, так и по ковариатам. Средние значения и 9Затем были созданы интервалы неопределенности 5% на национальном, региональном и глобальном уровнях. Тестирование прогностической валидности вне выборки было выполнено на основе нашей окончательной спецификации модели.
Выводы
Несмотря на то, что число зарегистрированных смертей от COVID-19 в период с 1 января 2020 г. по 31 декабря 2021 г. во всем мире составило 5,94 миллиона, по нашим оценкам, это 18,2 миллиона (95% интервал неопределенности 17,1–19,6). человек умерли во всем мире из-за пандемии COVID-19 (измеряется избыточной смертностью) за этот период. Глобальный показатель избыточной смертности от COVID-19 для всех возрастовпандемия составила 120,3 смертей (113,1–129,3) на 100 000 населения, а избыточная смертность превысила 300 смертей на 100 000 населения в 21 стране. Число избыточных смертей из-за COVID-19 было самым большим в регионах Южной Азии, Северной Африки и Ближнего Востока, а также Восточной Европы. На страновом уровне самые высокие показатели кумулятивной избыточной смертности от COVID-19 были оценены в Индии (4,07 миллиона [3,71–4,36]), США (1,13 миллиона [1,08–1 ·18]), Россия (1,07 млн [1,06–1,08]), Мексика (798 000 [741 000–867 000]), Бразилия (792 000 [730 000–847 000]), Индонезия (736 000 [594 000–955 000]) и Пакистан (664 000 [498 000–847 000]) . Среди этих стран избыточная смертность была самой высокой в России (374,6 смертей [369,7–378,4] на 100 000) и Мексике (325,1 [301,6–353,3] на 100 000), и был аналогичным в Бразилии (186,9 [172,2–199,8] на 100 000) и США (179,3 [170,7–187,5] на 100 000).
Интерпретация
Полное воздействие пандемии было намного сильнее, чем то, на что указывают зарегистрированные случаи смерти от COVID-19один. Укрепление систем регистрации смертей во всем мире, которые долгое время считались критически важными для глобальной стратегии общественного здравоохранения, необходимо для улучшения мониторинга этой пандемии и будущих пандемий. Кроме того, необходимы дальнейшие исследования, чтобы помочь определить долю избыточной смертности, которая была непосредственно вызвана инфекцией SARS-CoV-2, и изменения в причинах смерти как косвенное следствие пандемии.
Финансирование
Фонд Билла и Мелинды Гейтс, J Stanton, T Gillespie и J and E Nordstrom
Введение
Точное измерение количества смертей в результате пандемии COVID-19 имеет решающее значение для каждой страны и региона, чтобы понять масштабы воздействия пандемии на здоровье населения. Точное измерение смертности также необходимо для понимания факторов, определяющих вариации соотношения инфекции и летальности среди населения, и является прямым вкладом в прогнозирование пандемии и изучение альтернативных вариантов политики. Зарегистрированные смертельные случаи пытаются количественно оценить масштабы COVID-19пандемии в разных группах населения и местах с течением времени, и они широко рассматриваются как более надежный индикатор для отслеживания пандемии по сравнению с зарегистрированными показателями заболеваемости.
¹
Friedman J
Liu P
Troeger CE
и др.
Прогностическая эффективность международных моделей прогнозирования смертности от COVID-19.
Однако зарегистрированные случаи смерти представляют собой лишь частичный подсчет общего числа погибших от COVID-19. пандемии, и достоверность зарегистрированных смертей сильно различается в зависимости от местоположения и времени.
Исследование в контексте
Доказательства до этого исследования
Было предпринято множество попыток оценить общее число смертей, связанных с пандемией COVID-19. По оценкам ВОЗ, в 2020 году из-за пандемии COVID-19 в общей сложности произошло 3 миллиона избыточных смертей, хотя они не предоставили оценок избыточной смертности в разбивке по местам. Многочисленные исследования изучали повышенную смертность из-за COVID-19.для конкретных стран или субнациональных единиц на разных этапах пандемии. Были предложены различные модели для оценки ожидаемой смертности на основе прошлых показателей и тенденций смертности от всех причин. Такие подходы к моделированию включают простые модели подсчета с фиксированными эффектами на неделю и год; модели типа временных рядов, включая авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA) и модели Холта-Винтерса; и более простые предположения о том, что ожидаемая смертность во время пандемии может быть принята равной среднему уровню смертности в 2015–2019 гг. . Всемирный набор данных о смертности содержит регулярно обновляемые оценки избыточной смертности для 117 стран и субнациональных единиц для подмножества стран; ожидаемая смертность в этом наборе данных моделируется с помощью линейной регрессии еженедельных, ежемесячных или ежеквартальных показателей смертности с фиктивной переменной за неделю, месяц или квартал и год в качестве непрерывной переменной. The Economist , аналитическая модель которого не подвергалась рецензированию, дает наиболее полную оценку избыточной смертности из-за COVID-19.на сегодняшний день; они использовали алгоритм машинного обучения с обширным списком ковариат для получения оценок избыточной смертности для 187 стран. Они дают глобальную оценку в 18,0 млн (95% интервал неопределенности 12,9–21,0) избыточных смертей за период с 1 января 2020 г. по 27 декабря 2021 г.
Добавленная ценность этого исследования
Это исследование вносит важный вклад в понимание полного влияния пандемии COVID-19 на смертность. Во-первых, мы скорректировали данные о смертности от всех причин с учетом отставания в отчетности и недостаточной регистрации смерти. Во-вторых, мы исключили недели с периодами сильной жары, для которых избыточная смертность от COVID была бы завышена из-за значительного увеличения наблюдаемой смертности от чрезмерной жары во время пандемии. В-третьих, мы использовали ансамбль из шести моделей для прогнозирования ожидаемого уровня смертности в отсутствие COVID-19.. Веса в ансамбле были основаны на прогностической достоверности каждой модели вне выборки. В-четвертых, для мест, где еженедельно или ежемесячно не публикуются данные о смертности от всех причин, мы разработали статистическую модель, которая фиксировала взаимосвязь между ключевыми ковариантами, связанными с COVID-19, такими как серопревалентность, коэффициент выявления инфекций и другое бремя смертности на уровне популяции. показателей заболеваемости и избыточной смертности. В-пятых, чтобы оценить надежность модели, предсказывающей избыточную смертность, мы провели тестирование прогностической валидности вне выборки, которое показало небольшую частоту ошибок (0,85%). В-шестых, всесторонне изучив страны, мы смогли получить оценки избыточной смертности для 191 стран и территорий, в дополнение к внутренне согласованным региональным и глобальным совокупным показателям. Эти оценки станут частью следующей итерации исследования «Глобальное бремя болезней, травм и факторов риска».
Значение всех имеющихся данных
Наши оценки избыточной смертности от COVID-19 показывают, что влияние пандемии COVID-19 на смертность было более разрушительным, чем ситуация, зафиксированная официальной статистикой. Официальная статистика зарегистрированных случаев COVID-19смерти дают лишь частичную картину истинного бремени смертности. Разница между избыточной смертностью и зарегистрированными случаями смерти от COVID-19 может быть следствием недостаточной диагностики из-за недостаточного тестирования, проблем с отчетностью или более высокой, чем ожидалось, смертности от других заболеваний из-за связанных с пандемией изменений в поведении или ограниченного доступа к медицинской помощи или другим жизненно важным Сервисы. Разрыв между предполагаемой избыточной смертностью и зарегистрированными случаями смерти от COVID-19 намного больше в Южной Азии и странах Африки к югу от Сахары, чем в других регионах. Различия, показанные между сообщениями о COVID-19смертность и избыточная смертность, связанная с COVID-19, подчеркивают важность использования оценок избыточной смертности, связанной с COVID-19, в политике, а также в усилиях по мониторингу и оценке.
Избыточная смертность из-за пандемии COVID-19, определяемая как чистая разница между числом смертей во время пандемии (измеряемым по наблюдаемой или расчетной смертности от всех причин) и числом смертей, которое можно было бы ожидать на основе прошлых тенденции смертности от всех причин, поэтому является важным показателем истинного ущерба от COVID-19.пандемия. Между зарегистрированными и избыточными случаями смерти, связанными с пандемией COVID-19, существует разрыв по ряду причин. Во-первых, в системах отчетности здравоохранения COVID-19 обычно не указывается в качестве причины смерти без положительного теста на SARS-CoV-2, и, таким образом, случаи смерти от COVID-19 не учитываются в официальных подсчетах в местах с низким потенциалом тестирования. Например, в начале пандемии, до того, как тесты стали широко доступны, многие случаи смерти от COVID-19 среди пожилых людей в странах с высоким уровнем дохода, особенно в учреждениях длительного ухода, вряд ли могли быть связаны с COVID-19.,
²
Li Y
Fang F
He M
Факторы, связанные с поздним участием домов престарелых в отчетах о COVID-19.
с доказательствами значительного занижения отчетности во многих местах.
³
Ли Р
Пей С
Чен Б
и др.
Значительная недокументированная инфекция способствует быстрому распространению нового коронавируса (SARS-CoV-2).
^,
⁴
Lau H
Khosrawipour T
Kocbach P
Ichii H
Bania J
Khosrawipour V
Evaluating the massive underreporting and undertesting of COVID-19 cases в нескольких мировых эпицентрах.
^,
⁵
Купек Е
Сколько еще? Занижение сведений о COVID-19Смерть в Бразилии в 2020 году.
^,
⁶
BISWAS RK
AFIAZ A
HUQ S
9008 9008.
Во-вторых, национальные системы регистрации смертей различаются по своему качеству и полноте, а также по определениям, используемым для подсчета смертей от COVID-19. В-третьих, среди мирового медицинского сообщества нет единого мнения относительно того, когда смерть человека, инфицированного SARS-CoV-2, следует регистрировать как смерть от COVID-19.. В-четвертых, другие факторы, в том числе политические соображения, по-видимому, помешали точной регистрации смертей в некоторых местах. В-пятых, масштабы и распределение многих других причин смерти могли измениться из-за социальной, экономической и поведенческой реакции на пандемию, включая строгие ограничения. В этих условиях избыточная смертность может дать более точную оценку общего воздействия пандемии COVID-19 на смертность, чем зарегистрированные случаи смерти от COVID-19.
Было предпринято несколько попыток оценить избыточную смертность от COVID-19., хотя они, как правило, были ограничены по географическому охвату доступностью данных. ВОЗ оценила региональную избыточную смертность для Северной и Южной Америки и Европы, но еще не подготовила оценки на уровне стран для этих регионов.
⁷
ВОЗ
Истинное число погибших от COVID-19: оценка глобальной избыточной смертности.
В других исследованиях, проводившихся в конкретных странах или регионах, оценивалось влияние пандемии COVID-19 на смертность от всех причин в конкретных регионах на разных стадиях пандемии.
⁸
Kontis V
Bennett JE
Rashid T
и др.
Масштаб, демография и динамика влияния первой волны пандемии COVID-19 на смертность от всех причин в 21 промышленно развитой стране.
^,
⁹
Кобак Д
Избыточная смертность показывает истинное число жертв Covid в России.
^,
¹⁰
Stokes AC
Lundberg DJ
ELO IT
HEMPSTEAD K
BOR J
PRESTON SH
BOR J
PRESTON SH
BOR J
PRESTON SH
BOR J
.
В таких исследованиях использовались различные модели для оценки ожидаемой смертности во время пандемии на основе прошлых показателей и тенденций смертности от всех причин, что затрудняло прямое сравнение избыточной смертности между регионами. The Economist , чья модель оценки не прошла экспертную оценку, дает единственный другой набор оценок избыточной смертности, связанной с COVID-19, за единый период времени в общей сложности для 187 стран, включенных в их анализ, независимо от наличия данных регистрации актов гражданского состояния. .
Помимо смертности от инфекции SARS-CoV-2, обязательное социальное дистанцирование и другие ограничения, связанные с пандемией, могли снизить смертность от некоторых заболеваний и травм, таких как дорожно-транспортные происшествия,
¹¹
Mungmunpuntipantip R
Wiwanitkit V
Пандемия COVID-19 и дорожно-транспортные происшествия.
^,
¹²
Розенфельд М
Пелег К
Гивон А
и др.
COVID-19 изменил структуру травм у госпитализированных пациентов.
^,
¹³
Салоттоло К
Caiafa R
Mueller J
и др.
Многоцентровое исследование травматологических центров США с целью изучения влияния пандемии COVID-19 на причины травм, диагностику и процедуры.

^,
¹⁵
Фолино AF
Зорзи А
Чернетти С
9011 9011
Влияние эпидемии COVID-19 на доступность отделений кардиологической помощи при остром коронарном синдроме в регионе Венето, Италия.
относительно ожидаемых или исходных условий. Такие изменения исходных моделей смертности от болезней и травм влияют на избыточную смертность от пандемии; дифференцировать, в какой степени избыточная смертность вызвана инфекцией SARS-CoV-2, а в какой — другими социальными, экономическими или поведенческими изменениями, связанными с пандемией, сложно, особенно без подробных данных о конкретных причинах смерти во многих странах. Хотя выделение факторов, способствующих избыточной смертности, будет чрезвычайно важным, понимание общего воздействия пандемии на смертность является важным первым шагом.
Наша цель в этом исследовании состояла в том, чтобы оценить в глобальном масштабе и для каждой из 191 страны и территории (и 252 субнациональных единиц для подмножества стран), включенных в наш анализ, избыточную смертность из-за пандемии с 1 января 2020 г. 31 декабря 2021 г. Мы использовали данные из мест, где были доступны данные о смертности от всех причин за периоды до и во время пандемии, чтобы оценить избыточную смертность за период исследования; Затем мы исследовали статистическую взаимосвязь между избыточным уровнем смертности и ключевыми ковариантами, включая COVID-19.серораспространенность, коэффициент выявления инфекции (IDR) и другие показатели, связанные со здоровьем населения, такие как индекс доступности и качества здравоохранения (HAQ).
¹⁶
Fullman N
Yearwood J
Abay SM
и др.
Измерение эффективности индекса доступности и качества здравоохранения для 195 стран и территорий и отдельных субнациональных регионов: систематический анализ исследования глобального бремени болезней, 2016 г.
Мы использовали эту модель для получения оценок избыточной смертности в результате пандемии COVID-19 за период исследования в зависимости от местоположения и в глобальном масштабе. Наши оценки избыточной смертности отражают полное влияние пандемии на смертность во всем мире, а не только смертность, непосредственно связанную с инфекцией SARS-CoV-2.
Методы
Обзор
Наш анализ избыточной смертности из-за пандемии COVID-19 с 1 января 2020 г. по 31 декабря 2021 г. состоял из четырех ключевых этапов. Во-первых, мы разработали базу данных смертности от всех причин по неделям и месяцам после учета задержек отчетности, аномалий, таких как периоды сильной жары, и недостаточной регистрации смертей. Во-вторых, мы разработали ансамблевую модель для прогнозирования ожидаемых смертей в отсутствие COVID-19.пандемии в 2020 и 2021 годах. В сочетании с данными, соответствующими нашим критериям включения, избыточная смертность оценивалась как наблюдаемая смертность за вычетом ожидаемой смертности. В-третьих, чтобы оценить избыточную смертность из-за COVID-19 за весь период исследования для всех стран и территорий в анализе, и особенно для мест, где нет еженедельных или ежемесячных данных о смертности от всех причин, мы разработали статистическую модель для прямого прогнозирования избыточной смертности. из-за COVID-19, используя ковариаты, относящиеся как к COVID-19,Показатели, связанные со здоровьем населения, связанные с пандемией и фоном, на уровне населения до появления SARS-CoV-2. В-четвертых, мы оценили избыточную смертность из-за COVID-19, распространяя неопределенность на каждом этапе. Более подробная информация о каждом из аналитических шагов, необходимых для оценки избыточной смертности, связанной с COVID-19, представлена здесь.
Это исследование соответствует Руководству по предоставлению точных и прозрачных оценок состояния здоровья
¹⁷
Stevens GA
Alkema L
Черный RE
и др.
Руководство по составлению точных и прозрачных оценок состояния здоровья: заявление GATHER. выписка
(приложение стр. 3–4). Анализы были выполнены с помощью Stata (версия 17), версии Python (3.7.7) и R (версия 4.0.3). Статистический код, используемый для этих анализов, можно найти в Интернете. Результаты, относящиеся к запуску модели для этой публикации, доступны для каждого местоположения в Интернете. Оценки, доступные для просмотра в нашем онлайн-инструменте, будут итеративно обновляться по мере включения новых данных и в конечном итоге заменят результаты, представленные в этой статье. Данные, использованные в качестве исходных данных для этих анализов, доступны для загрузки на веб-сайте Global Health Data Exchange. Эти данные включают данные, доступные в общедоступных онлайн-репозиториях, и данные, предоставляемые по запросу от поставщика данных. Источники данных о зарегистрированном COVID-19Смертность также указана по месту в приложении (стр. 8–37).
Все карты, представленные в этом исследовании, были созданы авторами с использованием RStudio (версия R 4.0.3) и ArcGIS Desktop (версия 10.6.1), и для их публикации не требовалось никаких разрешений.
База данных смертности от всех причин
Мы провели поиск на правительственных веб-сайтах, сборниках, разработанных Всемирной базой данных смертности,
¹⁸
Карлинский А.
Кобак Д.
Отслеживание избыточной смертности в странах во время пандемии COVID-19 с помощью набора данных о смертности в мире.
Базе данных о смертности среди людей и Европейскому статистическому управлению, а также выявлены 74 страны и территории и еще 266 субнациональных пунктов, в которых сообщались еженедельные или ежемесячные данные о смертности от всех причин за периоды 2020 и 2021 годов и до 11 лет назад (приложение стр. 4–8, 47). Эти места включали 31 место в странах с низким и средним уровнем дохода. В дополнение к общедоступным данным о смертности от всех причин с детализацией по времени для оценки избыточной смертности мы также включили эмпирические оценки избыточной смертности для девяти провинций Южной Африки (в дополнение к данным о смертности от всех причин в национальном уровень) и 12 штатов Индии (вместо данных о смертности от всех причин на уровне штатов). Совет медицинских исследований Южной Африки использовал данные как из системы регистрации актов гражданского состояния, так и из Отчета об оперативном наблюдении за смертностью для получения своевременных оценок избыточной смертности на национальном уровне и уровне провинций (все девять провинций). Для Индии при эмпирической оценке избыточной смертности в 12 штатах использовались данные системы регистрации актов гражданского состояния. За разные месяцы первой и второй волн COVID-19эпидемии в 12 штатах Индии, было доступно общее количество смертей в этих штатах за соответствующие месяцы (приложение, стр. 7–8). Используя средние зарегистрированные случаи смерти за те же периоды в 2018 и 2019 годах, мы смогли получить избыточные показатели смертности для этих штатов Индии после учета занижения регистрации смертности системой регистрации актов гражданского состояния на уровне штата.
Мы выявили три типа проблем с данными. Во-первых, данные о смертности от всех причин в еженедельных или ежемесячных отчетах часто значительно отстают в отчетах (приложение, стр. 51–84). На рис. 1 показано влияние задержек в отчетности о смертности от всех причин на избыточную смертность для системы регистрации актов гражданского состояния в США; для того, чтобы данные в США были почти полными, требуется примерно 20 недель. Мы систематически просматривали входные данные регистрации актов гражданского состояния и урезали периоды, которые, вероятно, могли быть предметом поздней регистрации для всех местоположений в анализе. Поскольку эти данные были обнародованы совсем недавно, у нас было мало информации, позволяющей определить точное время задержки при поздней регистрации; это особенно верно для мест, где данные предоставляются нерегулярно и по месяцам. Поэтому мы придерживались консервативного подхода и исключили данные за более поздние недели и месяцы 2021 года при расчете избыточной смертности.
Рисунок 1. Поздняя регистрация смертности от всех причин и ее влияние на вычисленную избыточную смертность с течением времени, США пандемии (пунктирная линия) по неделям из серии еженедельных данных о смертности, сообщаемых по календарным неделям с октября 2020 г. по февраль 2022 г. Разрыв между первой календарной неделей, в течение которой сообщалось о смертности за прошедшую неделю, и последующими сообщаемыми уровнями указывает на постепенный процесс, посредством которого полнота зарегистрированных смертей увеличивается с течением времени. Строки ниже 0 указывают количество зарегистрированных смертей ниже ожидаемого значения.
Во-вторых, во многих европейских странах в конце июля и начале августа (календарные недели 31–33) 2020 года наблюдался пик зарегистрированных смертей, когда число зарегистрированных смертей от COVID-19 было крайне низким, как сообщается в нашем онлайн-инструменте. Этот период совпал с периодом сильной жары; такие всплески смертности от всех причин наблюдались в Европе в аналогичные периоды времени в предыдущие годы.
¹⁹
Буркарт КГ
Брауэр М
Аравкин А.Ю.
и др.
Оценка связанных с конкретной причиной относительных рисков неоптимальной температуры для ежедневной смертности: подход к моделированию, состоящий из двух частей, примененный к исследованию глобального бремени болезней.
^,
²⁰
Robine J-M
Cheung SLK
Le Roy S 9011 et al.
Летом 2003 года число погибших в Европе превысило 70 000 человек.0296 21
Шапошников Д
Ревич Б
Белландер Т
и др.
Смертность, связанная с загрязнением воздуха московской аномальной жарой и лесным пожаром 2010 года.
Поскольку наша модель не может отделить избыточную смертность из-за COVID-19 от избыточной смертности, произошедшей во время аномальной жары, мы исключили данные за эти недели для всех страны Западной Европы (классифицированные в соответствии с группами местоположений Глобального бремени болезней, травм и факторов риска [GBD]) из последующих анализов, чтобы избежать потенциального преувеличения воздействия COVID-19о смертности от всех причин в 2020 г.
В-третьих, поскольку в большинстве систем регистрации актов гражданского состояния распространено занижение данных о смертности, особенно в странах, не входящих в группу стран с высоким уровнем дохода, мы скорректировали данные о смертности от всех причин с учетом смерть по оценкам ГББ 2019 г . ;
²²
Вос Т
Лим С.С.
Аббафати С
и др.
Глобальное бремя 369 заболеваний и травм в 204 странах и территориях, 1990–2019: систематический анализ для исследования глобального бремени болезней, 2019 г.
шесть стран были исправлены, поскольку, по оценкам ГББ, в 2019 календарном году зарегистрированный показатель составлял менее 95%. в отличие от проблемы с поздней регистрацией.
Оценка ожидаемой смертности с помощью ансамблевой модели
Для оценки ожидаемой смертности мы разработали шесть моделей, каждая из которых соответствует отдельному местоположению. Первые четыре модели были основаны на первой оценке еженедельной (или месячной) сезонной модели смертности, а затем на оценке временного тренда недельной или месячной смертности, не объясняемой сезонностью. Мы использовали байесовский сплайн, чтобы оценить еженедельный сезонный характер для каждого местоположения, используя данные за 2010 г. или самый ранний год после 2010 г., когда такие данные впервые стали доступны, примерно до февраля 2020 г., когда COVID-19пандемия началась для каждой локации (приложение стр. 48). Во-вторых, используя тот же байесовский сплайн, мы оценили временной тренд остатков (дополнительная информация представлена в приложении, стр. 38–40). Объединив сезонные и вековые тренды, мы создали прогнозы ожидаемого уровня смертности в 2020 и 2021 годах.
Сплайн может оказать существенное влияние на расчетную ожидаемую смертность для конкретного местоположения. Чтобы сделать результаты более устойчивыми к спецификации модели, мы включили в наш ансамбль четыре варианта в зависимости от того, где был размещен предпоследний узел в сплайне: 6 месяцев, 12 месяцев, 18 месяцев и 24 месяца до окончания периода для входные данные до COVID-19пандемия началась для каждой локации. Мы также включили в ансамбль модель Пуассона с фиксированными эффектами для недели и года и модель, которая предполагала, что ожидаемая смертность на 2020 и 2021 годы была такой же, как и соответствующая недельная смертность, наблюдаемая в 2019 году. Чтобы получить веса для различных моделей в ансамбля, мы оценили, как каждая модель работала в тесте прогностической достоверности вне выборки. Мы подгоняем модель ко всем данным до 1 марта 2019 г., а затем оцениваем эффективность каждой модели при прогнозировании смертности в период с марта 2019 г.и февраль 2020 г. по сравнению с наблюдаемой смертностью за тот же период времени. Затем мы взвешивали модели компонентов в ансамбле, используя 1 сверх среднеквадратичной ошибки (RMSE) прогнозов для каждого компонента, чтобы уменьшить вес моделей компонентов с более высоким RMSE (и, следовательно, менее точными прогнозами) в ансамбле. Для всех местоположений использовалась глобальная схема взвешивания. Распределение RMSE по местоположению для каждой из шести моделей, включенных в ансамбль моделей, и примеры оценки избыточной смертности для каждой модели-компонента приведены в приложении (стр. 49).). Ожидаемая смертность по ансамблевой модели была вычтена из наблюдаемой смертности в 2020 и 2021 годах для оценки избыточной смертности из-за пандемии COVID-19.
Прогнозирование избыточной смертности из-за пандемии COVID-19
На основе нашей оценки ожидаемой смертности и после применения исключений, учитывающих позднюю регистрацию и другие аномалии, как описано ранее, мы получили оценки избыточной смертности для каждого места, где мы входные данные (рис. 2). Кроме того, мы добавили оценки избыточной смертности из двух стран, где нельзя было применить ансамблевую модель из-за ограниченности данных: Южной Африки (только провинции) и Индии. Мы получили оценки избыточной смертности на национальном уровне и на уровне провинций для Южной Африки, которые регулярно обновляются Советом медицинских исследований Южной Африки, а также оценки избыточной смертности для отдельных периодов во время первой и второй волн COVID-19.эпидемия в 12 штатах Индии. Используя эти эмпирические оценки избыточной смертности, мы разработали статистическую модель для прогнозирования избыточной смертности для всех 191 национального и 252 субнациональных регионов в нашем анализе за единый период с 1 января 2020 г. по 31 декабря 2021 г. (приложение, стр. 40–43). Эта модель имела решающее значение для прямой оценки избыточной смертности в странах, где данные о смертности от всех причин не были доступны во время пандемии.
Рисунок 2. Глобальное распределение оценочного показателя избыточной смертности из-за COVID-19пандемия, за совокупный период 2020–2021 годов
В различных исследованиях изучалась связь между конкретными сопутствующими заболеваниями и повышенным риском тяжелого течения COVID-19. Мы изучили все доступные и релевантные ковариаты на основе метаанализа, проведенного Центрами по контролю и профилактике заболеваний США,
²³
Центров по контролю и профилактике заболеваний
. Краткий научный обзор: данные, использованные для обновления списка сопутствующие заболевания, связанные с повышенным риском тяжелого течения COVID-19.
, а также коварианты, непосредственно связанные с пандемией COVID-19, включая серопревалентность (с отставанием на 25 дней), мобильность (с отставанием на 19 дней), IDR (с отставанием на 19 дней) и сообщаемый общий коэффициент смертности из-за COVID-19. 19. Чтобы модель была экономной, мы использовали регрессию оператора наименьшего абсолютного сокращения и отбора (LASSO), чтобы помочь определить ковариаты, которые имеют разумное направление воздействия на избыточный уровень смертности (приложение, стр. 41–43). При отборе переменных с помощью LASSO с вводом среднего уровня избыточной смертности и ковариат, следующие 15 ковариат были включены в нашу окончательную логарифмическую модель, где зависимой переменной была избыточная смертность в логарифмическом масштабе: лаговый кумулятивный уровень инфицирования (серопревалентность) в пространство журнала, COVID-19уровень смертности в логарифмическом пространстве, приблизительный коэффициент смертности в логарифмическом пространстве, лагированный IDR, ежегодная госпитализация на душу населения, уровень смертности от диабета в логарифмическом пространстве, уровень смертности от ВИЧ в логарифмическом пространстве, лаговая мобильность, бинированное качество данных регистрации актов гражданского состояния, средняя абсолютная широта, уровень смертности от сердечно-сосудистых заболеваний в логарифмическом пространстве, распространенность курения, индекс HAQ, доля населения в возрасте 75 лет и старше и всеобщий охват услугами здравоохранения. Эти ковариаты объяснили 69,1% вариации входных данных для этой регрессии. Мы также рассчитали внутривыборочные остатки для местоположений, в которых непосредственно наблюдались избыточные коэффициенты смертности, использованные в регрессии (например, Индия и Южная Африка). Региональные и надрегиональные остатки в соответствии с системой региональной классификации ГББ рассчитывались как средние остатки из местоположений, включенных в каждый региональный агрегат. Мы также рассчитали остаток на уровне страны для Индии, используя остаток по 12 штатам, чтобы распознать рассредоточенные периоды и географические регионы, охватываемые данными регистрации актов гражданского состояния. Более подробная информация о методологии представлена в приложении (стр. 38–43). Чтобы проверить наш процесс моделирования, мы провели тестирование прогностической достоверности вне выборки. Учитывая разреженность входных данных об эмпирической избыточной смертности, мы проверили нашу модель, неоднократно исключая одно место из входных данных, затем переоценивали модель и делали прогнозы для исключенного места. Наш анализ показал, что средняя относительная ошибка прогнозируемого коэффициента избыточной смертности составляет 0,85%, а среднеквадратическая ошибка прогнозируемого коэффициента избыточной смертности составляет 0,00072, что указывает на точную модель прогнозирования с низким уровнем смещения.
При прогнозировании избыточной смертности для всех мест на единый период с 1 января 2020 г. по 31 декабря 2021 г. мы использовали оценочные коэффициенты и остатки из разных агрегированных уровней вместе со всеми выбранными ковариатами, связанными с COVID, за тот же период и другую популяцию. связанные со здоровьем ковариаты за 2019 год (приложение стр. 43). Отношения расчетной избыточной смертности к зарегистрированным случаям смерти от COVID-19 были рассчитаны с использованием смоделированной избыточной смертности и зарегистрированных показателей COVID-19 для каждого местоположения.
Как отмечалось ранее, политики и исследователи предложили множество других причин смерти, на которые могли повлиять карантинные ограничения, безработица и рост бедности. На сегодняшний день недостаточно данных для широкой проверки увеличения смертности из-за элементов, связанных с пандемией, таких как отсроченная помощь, или снижения смертности, например, снижения смертности, связанной с травмами, из-за ограниченной подвижности.
Избыточная смертность от COVID-19 с неопределенностью
Чтобы полностью учесть неопределенности как во входных данных эмпирической избыточной смертности, так и в выбранных ковариатах, было получено 100 рисунков избыточной смертности для каждого места с использованием 100 рисунков коэффициентов ковариат и остатков и 100 розыгрышей всех выбранных ковариат. Коэффициенты и остатки на уровне отбора были получены путем повторения модели избыточной смертности 100 раз с использованием избыточной смертности на уровне отбора и ковариатах. Средняя избыточная смертность с 95% интервалы неопределенности [UI] были созданы на основе оценок уровня отбора (приложение, стр. 43).
Прогнозируемые коэффициенты избыточной смертности использовались для расчета числа избыточных смертей, связанных с COVID-19, путем умножения прогнозируемого коэффициента избыточной смертности на человеко-годы воздействия за период. Мы использовали оценки размера населения по местоположению из ГББ, которые по определению представляют собой общее количество человеко-лет воздействия за календарный год.
Роль источника финансирования
Спонсоры исследования не участвовали в разработке исследования, сборе данных, анализе данных, интерпретации данных или написании отчета.
Результаты
К 31 декабря 2021 г. число зарегистрированных смертей от COVID-19 в мире достигло 5,94 млн, но предполагаемое число избыточных смертей было почти в 3,07 раза (95% ИН 2,88–3,30). ) больше, достигая 18,2 млн (17,1–19,6). Глобальный показатель избыточной смертности для всех возрастов из-за пандемии COVID-19 составил 120,3 смертей (113,1–129,3) на 100 000 населения.
В таблице представлены сводные статистические данные по каждой стране и территории, включая зарегистрированные случаи смерти из-за COVID-19, предполагаемые дополнительные случаи смерти из-за пандемии COVID-19, соотношение двух показателей, а также зарегистрированные и дополнительные показатели смертности от COVID-19 для всех возрастов. ставки. Величина бремени избыточной смертности существенно различается между странами. Самый высокий расчетный коэффициент избыточной смертности от COVID-19 составил 734,9 смертей (95% UI 594,1–879,2) на 100 000 населения в Боливии (по сравнению с глобальным показателем 120,3 [113,1 –129·3]), тогда как отрицательные показатели избыточной смертности были оценены в Исландии, Австралии, Сингапуре, Новой Зеландии и Тайване (провинция Китая), что представляет собой большой диапазон. Коэффициенты избыточной смертности превысили 300 смертей на 100 000 населения в 21 стране. На региональном уровне самые высокие оценочные показатели избыточной смертности были в Андах Латинской Америки, Восточной Европе, Центральной Европе, южной части Африки к югу от Сахары и Центральной Латинской Америке, при этом в нескольких местах за пределами этих регионов были такие же высокие показатели, особенно в Ливане, Армении, Тунис, Ливия, несколько регионов Италии и несколько штатов на юге США (рис. 2, таблица). Ставки существенно различались в Западной Европе; в некоторых странах показатели были почти такими же высокими, как в перечисленных ранее местах, в то время как в других, таких как Исландия, Норвегия, Ирландия и Кипр, показатели были одними из самых низких в мире — менее 50 смертей на 100 000 человек. Северная Африка и Ближний Восток, с высокими показателями в Ливане (416,2 смертей [347,4–515,5] на 100 000), Тунисе (324,2 [265,4–376,4] на 100 000), Ливия (292,1 [232,2–358,8] на 100 000) и Ирак (280,1 [216,7–362,5] на 100 000). Низкие показатели избыточной смертности были оценены в странах Африки к югу от Сахары, за заметным исключением четырех стран на юге Африки к югу от Сахары: Эсватини (634,9 [491,8–775,4] на 100 000), Лесото (562,9 [460,8–691,4] на 100 000 человек), Ботсвана (399,5 [329·1–482·1] на 100 000 человек) и Намибия (395,6 [340·2–448·8] на 100 человек. 000). В Южной Азии в некоторых штатах Индии уровень смертности от COVID-19 был выше, чем в некоторых странах с высоким уровнем дохода в северном полушарии.
ТаблицаКоличество зарегистрированных смертей от COVID-19 и избыточных смертей из-за пандемии, коэффициенты зарегистрированной и избыточной смертности, а также соотношение избыточной и зарегистрированной смертности, 2020–2021 гг., в глобальном масштабе и для суперрегионов ГББ, регионов, стран и территорий,
0
50950950905050509. 9088 Кыргызстан50 2 (73 · до 104 · 4)50 2 (73 · 7 до 104 · 4) 0 2 (73 · 7 до 104 · 4) 0 2 (73 · 7 до 104 · 4).9550 346 · 531 · 1 до 361 °50 346 · 581 (331 · 1 до 361)50 346 · 538 (331 a 5 · 61). 55 (от 1,46 до 1,64) 300 (4·6) до 17·6)999089888 8908 8808089080895080895050895RALALALALALALALALALALALALIA9
8
8
8888
8
89898
8
898
8
8
8
8888888898 гг.
99950999509550 · 5 (от 134 · от 164 · 5)550. ) 3–24 · 1) 505850 108499444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444449550 169 · 4 (162 · 3-1784444499 49.50. от 08 до 1·19) 1 308499999999999999999999999.99999999999.999999.999. ·950. 109 · 1 (97 · до 120 · 0)50 109. ·82)
1 (153·1 до 179·4) 3 до
1 10849
48444550. 78 (78550. 7844550 0. 01)99 0 new York9899999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999998. 4000898 до···69950 597099950 597099950999500 1 (9999509988999950 18 700999950 18 700 49429 Франция 908 908 9089450 120 · 5 (115 · 1 до 125)9550 120 · 5 (115 · 1 до 125)9550 120 · 5 (115 · до 125)9550 120 · 5 (115 · до 125)550. 1 · 88)999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999998
2
2
20898
. ·4 до 198·9)085089ще 5·6950 0 · 20 (от 0 · от 01 до 0 · 39)9950 0 · 20 (от 0,01 до 0 · 39)950 0 · 20 (от 0,01 до 0 · 39)550 0 · 20 (от 0,01 до 0 · 39)550 0 · 20 (от 0 · от 0,3999999950 0850 0 · 20 (от 0 · от 0,3999999850. Израиль99550 1 · 13 (от 0 · 95 до 1 · 28)99
1 · 13 (от 0 · 95 до 1 · 28)99999850 18550 1 · 13 (от 0,95 до 1 · 28)9550 1 · 13 (от 0,95 до 1 · 28)
9550 1 · 89 (1 · 76 до 2 · 01).99950. 184 · 2 (от 162 · 7 до 206 ·.4)8844445500 1 · 46 (1 · 17 до 1 · 72)0 1 · 46 (1 · 17 до 1 · 72)0 1 · 46 (1 · 17 до 1 · 72). Veneto950 89 · 2 (56 · от 8 до 116 · 4) 908
0 )
908 908 90·50 179·9 (2) 79·3 (15)084999 (58·1)990 528 · 6 (497 · 5566 · 4)50 528 · 6 (497 · 5566 · 4)88550 1 · 63 (0 ·
999999
8
1 · 63.
9950 126 · 20 (71 · до 223 · 0)99950 · 67 · 3 до 182 · 3)9950 · 67 (от 83 до 224). 78) 108498 Святой
2 (125 · 7 до 346 ·
950 19850 198 (с 102 · 2 до 303 · 5)950.1850 1 (с 102 · 2 до 303 · 5)550 1 (102 · 2 до 303 · 5) 0 1 (102 · 2 до 303 · 5) 0 1 (102 · 2 до 303 · 5).9509999999 0 55 400 (46 900 до 67 100)999
4250 276 · 0 (4430 до 3090)50 276 · 0 (4430 до 3090)50 276 · 0 (4430 до 3090) )999950 1 · 74 (1 · 51 до 1 ·999950999995099995099950999550 26550 (14 900 до 17 300)99955099950 до 8 892 308490 850508508 47550 850508508 47508508508. до 337 · 7) 5·9·8·9094 34699208980 1 (194 · от 1 до 258 · 1) · 50) 10849 0088·1 to 118·9) 7280850 72808500849 108509999999085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085508508508508450845085ще 146 · 8 (4·600 до 65 500) (4·600 до 65 500) 658499999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999тельно. 9·4 9090 6·10 43 (78·499950 2750 2750 210 (1170-1800)99950 2750 2750 (1170-1800)99950 2750 2760 (1170-1800)9950 2750 210 (1170 до 1800)999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999тельно. Арабские Эмираты9550 13 · 38 (11 · 71 до 14,59)5550 13 · 38 (11 · 71 до 141)5550 13 · 38 (11 · 71 до 149 40950 56 · 4 (30 · от 75 · 6)950 66 (30 · 5 до 75 · 6)50 66 (от 30 · 5 до 75 · 6)0 66 (30 · 5 до 75 · 6).1818 (10 · 18-14 · 76)891818918 (с 10 · до 14 · 76)80 12 91 (с 10 · 76).9550 145 · 4 (120 · 5 до 165 · 5)9550 145 · 4 (120 · 5 до 165 · 5)550 14550. · 35)
13 · 75 (10 · 74 до 16 · 24)550 13 · 75 (10 · 74 до 16 · 24)845550 13 · 75 (10 · 74 до 16 · 24)845550 13. 75 (10 · 74 до 16 · 24)
550 135550 13550.8550 22 · 99 (17 · 22 до 29 · 32)50 22 · 99 (17 · 22 до 29 · 32)84550 22 · 99 (17 · 22 до 29. 32).90 67 · 800 (10 500 до 26 500) (34870 5120 5120 5120 (3487770999999 37150 )9950 2 · 12 (от 1 · 48 до 2 · 76)999999999999850 2
50 2 98
2 98
2
999999999999999999999999
8
89850850850. Марианские острова
0818 408 408 · 57)8 88950 30 · 8 (24 · от 38 · 7)950 30 · 8 (24 · от 38 · 7)9^{0 44,9 308 (5,90 608) 1610)}999 101 · 6 (82 · 4 до 134 · 5) 4444449999000000000950095 11·51 to 18·79) 9909 0 118 · 4 (75 · до 181 · 6)9550 118 · 4 (75 · до 181 · 6)9550 118 · 4 (75 · до 181 · 6). ·86 до 213·67) 11·25 до 16·57 11·25 до 16·57 Восточная часть 109890-8089890 905 508
49
0050000000000000 до 662 1·4) 19-8099990 27550 275 (45 · от 72 до 72 · 5) 51)9999999999999999950 5850 · 0 (44 · 5–77 · 2) 50 5850 · 0 (44 · 5–77 · 2)
Зарегистрированные случаи смерти от COVID-19 Зарегистрированные показатели смертности от COVID-19 (на 100 000) Оценка избыточной смертности (на 100 000) . · 2 18 200 000 (17 100 000 до 19 600 000) 120 · 3 (113 · 1–129 · 3) 3 · 07 (2 · до 3-30 30) 3 · 07 (2 · до 3-30 30)
Central Europe, eastern Europe, and central Asia 1 170 000 148·2 2 340 000 (2 310 000 to 2 380 000) 296·5 (291· 9 to 300·5) 2·00 (1·97 to 2·03)
Central Asia 52 800 30·2 281 000 (от 271 000 до 292 000) 160·6 (от 155·0 до 166·8) 5 · 32 (5 · 14-5 · 53)
Armenia 7970 140 · 20 600 (1 140 · 20 600 (1 140 · . От 0 до 387 · 6) 2 · 59 (2 · 46 до 2 · 75)
Азербайджан 8360 42 · 4 53 53 53 5. 500 500 41855550 42550 42550 4700 4700 4700 4700 4700 4700 4700 4.700 4.700 535 53 53 53 53 53 5.5.500 4.700 42550 42 · 4 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 5.5.535 53 53 53 53 53 53 53 53 5.5.535 535555550 4250 42. (от 260,8 до 282,2) 6,40 (от 6,15 до 6,66)
Грузия 13 800 203·0 15 800 (14 100-1000) 233 · 1 (207 · 6 до 264 · 4) 1 · 15 (1 · от 02 до 1 · 30)
Kazakhstan
Kazakhstan
999999999
0
37·1 49 000 (от 46 800 до 50 900) 141·0 (от 134·8 до 146·7) 3·80 (от 3·64 до 3·96)
2800 22·4 22 600 (от 21 200 до 23 900) 180·2 (от 169·4 до 190·4) 8·4 4 9 09 (8·58) 0 80818 Mongolia 2060 33 · 4 5600 (4540 до 6430) 90 · 9 (73 · до 104 · 4) 2 (73 · 7 до 104 · 4) 2 (73 · 7 до 104 · 4) 2 (73 · 7 до 104 · 4) 2 (73 · 7 до 104 · 4)
Tajikistan 254 1 · 4 29 400 (28 300–30 500) 160 · 6 (155 · от 166 · 8) 115 · 6 (155 · 0 до 166 · 8) 115 · 660. )
Туркменистан 3180 33·5 15 200 (от 14 700 до 15 800) 150·6 (196·8 до 15 850)0849 4 · 79 (4 · от 62 до 4 · 97)
Узбекистан 1480 2 · 4 69 100 (66,000 до 73 400) 69 100 (66,000 до 73 400) 69 100 (66,000 до 73 400) 69 100 (66,000 до 73 400) 69 100 (66,000 до 73 400) 69 100 (66,000 до 73450 2 · 4 69 100. ·3) 46·51 (44·47 to 49·41)
Central Europe 337 000 157·8 674 000 (657 000 to 687 000 ) 315·7 (от 308·0 до 322·0) 2·00 (от 1·95 до 2·04)
Albania 3220 64 · 4 17 300 (16 500 до 18 100) 346 · 5 (331 · 1 до 361)
Босния и Герцеговина 13 400 214 · 8 20 900 (19 600 до 22 000) 333330 · 900 (19 600 до 22,000) 33333330 (19 600 до 22,000) 3333350 · 900 (19 600 до 22,000) 33330 · 900 (19 600 до 22,000) 33350 (19 600 до 22,000) 33350 (19 600 до 22,000) 33350 (19 600 до 22,000)
Болгария 31 000 243·0 82 500 (от 81 200 до 83 800)0849 647·3 (637·6 to 658·2) 2·66 (2·62 to 2·71)
Croatia 12 500 156·7 22 900 (22 100 to 23 800) 285·6 (275·7 to 297·6) 1·82 (1·76 to 1·90)
Czechia 36 100 180·1 49 100 (от 47 000 до 51 000) 244·8 (от 234,5 до 254·5) 1·36 (от 1·30 до 1·41)
Венгрия 200 217·0 53 800 (52 400 to 55 200) 297·8 (290·2 to 305·5) 1·37 (1·34 to 1·41)
Montenegro 2410 210·9 4080 (3670 to 4470) 357·0 (321·2 to 390·9) 1·69 (1·52 to 1·85)
Северная Македония 7960 229·9 20 200 (от 19 100 до 21 200) 583·6 (от 552·9 до 613·8) 24·54 (2)0849
Польша 97 100 135 · 0 214 000 (210 000 до 218 000) 297 · 2 (291 · 718 · 70849 297 · 2 (291 · 7. 708450 297 · 2 (291 · 7. 708450 297 · 2 (291 · 7. 708450 297 · 2 (291 · 718)
297 · 2 (291 · 718)
297 · 2 (291 · до 218 000) 297. 2 · 24)
Румыния 58 800 161 · 119 000 (115 000 до 125,000) 328 · 7 (318 000 до 345) 328 · 7 (318 000 до 125,000) 328 · 7 (118 000 до 125,000) 328 · 7 (115 000 до 125,000) 328 · 7 (115 000 до 125,000) от 1,97 до 2,13)
Сербия 12 700 77·7 37 400 (от 35 200 до 40 700) 228 · 9 (215 · 4 до 248 · 7) 2 · 95 (2 · 77 до 3 · 20)
Словакия 16 600 163 · 16600 163 · 16. 600 163 · 16 600 163 · 16 600 163. 16600 16. 16 600 . to 26 600) 250·4 (234·6 to 261·5) 1·53 (1·43 to 1·60)
Slovenia 5590 144·0 6980 ( от 6070 до 7830) 179,9 (от 156,5 до 201,8) 1,25 (от 1,09 до 1,40)
Восточная Европа 783 000 194 · 4 1 390 000 (1 370 000 до 1 410 000) 345 · 2 (340120 345 · 2 (340120 345 · 2 (340120 345 · 2 (340120 345 · 2 (340120 345 · 2 (340120 345). 78 (1·75 to 1·80)
Belarus 5580 31·5 85 600 (81 600 to 93 400) 483·1 (460·7 to 527·0) 15,34 (от 14,63 до 16,74)
Эстония 1930 77,8 5630 (5180 to 6180) 226·7 (208·3 to 248·9) 2·92 (2·68 to 3·20)
Latvia 4570 129·3 12 400 (11 700 to 13 100) 352·0 (332·1 to 371·5) 2·72 (2·57 to 2·87)
Lithuania 7390 142 ·5 20 000 (от 19 200 до 20 800) 385·0 (от 370·3 до 400·4) 2·70 (от 2·60 до 2·81)
Молдова 10 300 152·8 16 500 (от 15 100 до 18 100) 245·2 (от 223·9 до 268·8)
(Россия 651 000 228 · 1 1 070 000 (1 060 000 до 1 080,000) 374 · 69. 770. 770. 770. 770.70.70. 770. 770. 770. 770. 770.70.70. 778.70.70. 7785050. 77850 · 77850 · 77850) 374. · От 62 до 1 · 66)
Украина 102 000 125 · 0 181 000 (177 000 до 186 000) 221 (177 000 до 186 000).0849 1 · 77 (1 · 74 до 1 · 83)
Высокий доход 1 840 000 87 · 9 8509 850850850850850850850850850850850850850850850850850850850850 н0н. ) 125 · 8 (120 · 2 до 131 · 1) 1 · 43 (1 · 37 до 1 · 49)
99919
8
8
89898
988
4·0 −19 000 (от −22 200 до −15 200) −32·9 (от −38·6 до −26·4) −8·23 (от −9·65 до −6·60)
Австралия 2250 4 4 9 −18 100 (от −21 400 до −14 400) −37·6 (от −44·5 до −29·9) −8·03 (от −9·52 до −6·39)
Новая Зеландия 51 0,5 −872 (от −1330 до −451) −9·3 (от −14·1 до −4·8) −17·10 ( ·06 до −8·84)
High-income Asia Pacific 24 900 6·8 114 000 (103 000 to 124 000) 30·9 (28·1 to 33·8) 4,56 (от 4,15 до 4,99)
Бруней 98 11,7 132 (от 44 до 217,5,9) 1 1 1,35 (от 0,44 до 2,22)
Япония 18 400 7·3 111 000 (103 000 to 116 000) 44·1 (41·0 to 46·4) 6·02 (5·58 to 6·33)
Singapore 828 7 ·4 −1770 (от −2360 до −1090) −15·8 (от −21·0 до −9·8) −2·14 (от −2·85 до −1·32)
Южная Корея 5620 5·4 4630 (от −658 до 9580) 4·4 (от −0·6 до 9·1) 0·82 до 10·12 )
Северная Америка с высоким уровнем дохода 855 000 121 · 5 1 180 000 (1 120 000 до 1 230 000) 167 · 1 230) 167 · 1 230) 167 · 1 230) 167. 1·38 (1·31 to 1·44)
Canada 30 300 41·9 43 700 (39 900 to 47 300) 60·5 (55 ·2 до 65·4) 1,44 (от 1,32 до 1,56)
Альберта 3310 40 · 3 5560 (от 4660 до 6470) 67 · 7 (56 · 7 до 78 · 8) 1 · 68 (1 · 41 до 1 · 96) 1 · 68 (1 · 41 до 1 · 96). Columbia 2420 24 · 2 5260 (4350 до 6250) 52 · 5 (43 · 4 до 62 · 3) 2 · 17 (1 · 80 до 2 · 58) Манитоба 1390 54·5 2450 (от 1840 до 3110) 95·8 (от 72·1 до 122·0) 1·76 (от 1242) 20849
New Brunswick 160 11 · 1 391 (259 до 494) 27 · 0 (17 · 9 до 34 · 2) 27 · 0 (17 · 9 до 34 · 2) 27 · 0 (17 a 09)
Newfoundland and Labrador 19 2 · 0 106 (62 до 145) 11 · 0 (6. 4-15. 11 · 0 (6. 4 до 1584499950 года. до 7·62)
Северо-Западные территории 12 14·4 32 (от 26 до 37) 38·1 (31·6 to 44·8) 2·64 (2·19 to 3·10)
Nova Scotia 111 6·1 327 (208 to 431) 18·0 (11·5 to 23·8) 2·95 (1·87 to 3·88)
Nunavut 4 8·3 13 (10 до 16) 27,7 (от 21,4 до 32,4) 3,35 (от 2,59 до 3,92)
Онтарио 10 5 3 209 908
49
15 600 (13 000 to 17 500) 53·9 (44·9 to 60·8) 1·53 (1·27 to 1·72)
Quebec 11 700 73·0 12 400 (10 600 to 14 100) 77·0 (66·0 to 87·9) 1·05 (0·90 to 1·20)
Саскачеван 955 43·6 1660 (с 1440 по 1910) 75,8 (от 66·0 до 87·2) 1,74 (от 1,59 до 80800) 90
8
Юкон 15 19·7 32 (от 26 до 37) 42·4 (от 34·5 до 49·1) 2·40·15 29 2·29·15 29·15
Гренландия 1 1,0 22 (от 14 до 29) 21,5 (от 13,5 до 27,8) 22,25 до 29,84 999
USA 824 000 130 · 6 1 130 000 (1 080 000 до 1 180 000) 179 · 3 (170 · 7 до 187 · 5) 179 · 3 (170 · 7-187 · 5) 179 · 3 (170 · 7-187 · 5) 1. 3 (170 · 7-187 · 5) 1. до 1·44)
Alabama 16 500 176 · 6 27 400 (26 000 до 28 600) 293 · 5 (278 · 5 до 307 °) 293 · 5 (278 a до 1 · 74)
Аляска 975 71 · 5 1640 (1380 до 1950) 120 · 4 (от 1380 до 1950) 120 · 4 (от 1380 до 1950) 120 · 4 (1380 до 1950) от 42 до 2·00)
Аризона 24 200 171·9 31 900 (от 30 700 до 33 300)0849 226·2 (218·1 to 235·9) 1·32 (1·27 to 1·37)
Arkansas 9150 162·3 14 400 (13 200 to 15 400) 255·5 (234·7 to 272·6) 1·57 (1·45 to 1·68)
California 76 500 98·4 112 000 (от 108 000 до 116 000) 144·3 (от 138·6 до 148·7) 1·47 (от 1·41 до 1·51)
Цвет 90 10 300 94 · 5 12 500 (с 11 800 до 13 400) 115 · 2 (108 · 3 до 123 · 2) 1 · 22 (1 · 15-10849999950 1 · 22 (1 · 15-1084999 1 · 22 (1 · 15-1084999950 1 · 22 (1 · 15-1084999950 1 · 22 (1 · 15-1084999 1 · 22 (1 · до 1 · 30) .
Connecticut 9160 136 · 0 10 100 (9020 до 11 100) 150 · 5 (от 134 · от 164 · 5) 150 · 5 (134 · от 164 · 5) · 5 (134 · от 164 · 5) 99950 · 5 (от 134 · от 164 · 5) 9950 150 · 5 (от 134 · от 164 · 5) 9950 · 5 (от 134 · от 164 · 5)
Делавэр 2400 131·3 3660 (3360 до 4020) 20029 (1808·9 20029) 1,53 (от 1,40 до 1,68)
Вашингтон, округ Колумбия 1210 93,5 -62 (от -405 до 313)
-0 · 05 (-0 · 33 до 0 · 26)
Флорида 62 400 153 · 0 86 400 400 153 · 0 86 46 400 400 400 400 400 400 84444448 46 400 400 400 400 . 211.9 (от 206.1 до 217.4) 1. 38 (от 1.35 до 1.42)
Грузия 31 400 44 300 (43 100 до 45 700) 219 · 3 (213 · 1 до 226 · 1) 1 · 41 (1 · 37 до 1 · 45)
444449н 39·7 851 (442 to 1320) 31·2 (16·2 to 48·4) 0·79 (0·41 to 1·22)
Idaho 4160 120,8 6200 (от 5760 до 6700) 179,8 (от 167,2 до 194,5) 1,49 (от 1,38 до 1,61)
18 Illinois 30 300 120 · 3 43 400 (40 800 до 45 700) 172 · 4 (162 · 3-181 · 6) 1 · 43 (1 · 35–181 · 6) )
Индиана 19 000 149 · 7 21 500 (20 600 до 22 700) 169 · 4 (162 · 3-1784444444550 169 · 4 (162 · 3-178444444550 169 · 4 (162 · 3-178.
Айова 7860 132·0 7940 (от 6870 до 8840) 4·5·9 1 · 01 (от 0 · 87 до 1 · 12)
Канзас 7010 127 · 8 9580 (8610 до 1000850 127 · 8 9580 (8610 до 1000)
9580 (8610 до 1000850 127. 9) 1·37 (1·23 to 1·49)
Kentucky 12 100 143·6 20 400 (19 000 to 21 700) 241·5 (224 ·8 до 257·3) 1,68 (от 1,57 до 1,79)
Луизиана 15 000 172·6 22 300 (20 800 to 23 600) 257·1 (240·0 to 271·3) 1·49 (1·39 to 1·57)
Maine 1530 60·2 2600 (1760 to 3290) 102·4 (69·2 to 129·6) 1·70 (1·15 to 2·15)
Maryland 11 800 101·5 19 400 (от 18 100 до 20 700) 167·6 (от 156·1 до 178·2) 1·65 (от 1·54 до 18·49)
18
Massachusetts 20 300 146 · 4 15 100 (13 500 до 16 600) 109 · 1 (97 · до 120 · 0) 109 · 1 (97 · до 120 · 0)
Michigan 29 000 154·7 33 600 (31 800 to 35 500) 179·4 (169·8 to 189·5) 1·16 ( от 1·10 до 1·22)
Миннесота 10 700 99·5 10 100 (от 8730 до 11 9200)0849 94·1 (81·6 to 105·0) 0·95 (0·82 to 1·05)
Mississippi 10 400 190·0 18 100 (16 От 900 до 19 100) 329 · 7 (308 · 0 до 347 · 0) 1 · 74 (1 · 62 до 1 · 83)
MISSOURI 16 200998 MISSOURI 16 2009 . 22 100 (от 21 200 до 23 100) 192·1 (от 184·4 до 201·4) 1·36 (от 1·30 до 1·43)
98 Монтана0849 2910 143·7 3560 (2810 to 4190) 176·1 (138·9 to 207·3) 1·23 (0·97 to 1·44)
Nebraska 3340 88 · 4710 (3870 до 5400) 125 · 3 (103 · 1 до 143 · 7) 1 · 41 (1 · 16-112). Невада 8420 135·0 10 300 (от 9550 до 11 200) 165·2 (от 153·1 до 179·4)
Нью -Хэмпшир 1960 75 · 5 3470 (3100 по 3940) 133 · 7 (119 · 71840.
Нью -Джерси 29 000 166 · 4 34 800 (32 900 до 3600) 199550 (188 800 до 2000 до 3600). от 1·13 до 1·26)
Нью-Мексико 5860 148·7 9450 (8940-10 000) 240 · 1 (227 · 1 до 254 · 0) 1 · 61 (1 · 53 до 1 · 71)
New York 400 400 8 new York 400 new York 400 400 400 new York 400 new York . 78 100 (74 500 до 81 100) 204 · 8 (195 · 2 до 212 · 5) 1 · 31 (1 · 25 до 1 · 36)
98·7 33 700 (от 32 300 до 35 500) 171·3 (от 163·9 до 180·4) 1·74 (от 1·69 1·84 1·84) 9084 Северная Дакота 2060 140·9 165 (от −192 до 607) 11·3 (от −13·1 до 41·6) от (0−850 0) 29)
Ohio 31 600 142 · 2 47 100 (45 100–49 000) 211 · 6 (202 · 90 · 211 · 6 (202 · 90 · 211. ·43 до 1·55)
Оклахома 12 400 167·5 18 500 (17 9 2090 до 19 950· 3 (232 · 8 до 263 · 9) 1 · 49 (1 · 39 до 1 · 58)
Oregon 5970 74 · 3 74 · 3 74 · 3 5970 74 · 3
5970 74 · 3 5970. 125·5 (111·1 to 138·4) 1·69 (1·49 to 1·86)
Pennsylvania 36 700 150·8 42 000 (39 от 900 до 44 200) 172,5 (от 164,1 до 181,6) 1,14 (от 1,09 до 1,20)
Род-Айленд 3070 148 · 0 2350 (1720 до 2870) 113 · 3 (83 · от 1 до 138 · 6) 0 · 77 (от 0 · 56 до 0 · 94). Каролина 14 600 152·5 23 800 (от 23 000 до 24 700) 248·1 (от 239·5 до 257·7) 6·9·5 909·5
Южная Дакота 2490 150·3 2590 (от 1990 до 3110) 156·4 (от 1208·4 до 1808·4) 1 · 04 (от 0 · 80 до 1 · 25)
Теннесси 20 800 160 · 5 26 800 (25 900 до 28 100) . 216 · 5) 1 · 29 (1 · 24 до 1 · 35)
Texas 75 700 133 · 114,000 (11111850 133 · 114,000 (1111850 133 · 114,000-000 (1111850 133 · 11450. 000.000.000) .1000). (от 195,2 до 205,9) 1,50 (от 1,46 до 1,54)
Юта 3810 61,8 4810 (4260 to 5470) 78·1 (69·2 to 88·7) 1·26 (1·12 to 1·44)
Vermont 471 39· 2 2080 (1610 to 2460) 173·1 (133·8 to 204·7) 4·41 (3·41 to 5·22)
Virginia 15 600 96·5 24 500 (от 23 600 до 25 600) 151·8 (от 146·1 до 158·7) 1·57 (от 1·51 до 1·64)
Вашингтон 9900 68 · 8 13 100 (10 400 до 15 900) 90 · 8 (72 · 3–110 · 3) 1 · 32 (12 · 3-110 · 3) 1 · 32 (12 · 3-110 · 3) 1 (72 · 3-110 · 3) 1 (72 · 3–110 · 3) )
West Virginia 5340 160 · 5 9260 (8340 до 10 000) 278 · 4 (250 · 8-301) 278 · 4 (250 · 8-301) 278 · 4 (8340 до 10,000) 278 · 4 (8340 до 10, 278 · 4 (8340 до 10 000) 278. 1·88)
Висконсин 11 200 97·0 12 700 (от 11 100 до 14 1049) 110·2 (96·3 to 122·3) 1·14 (0·99 to 1·26)
Wyoming 1530 142·3 2120 (1670 to 2530) 197·9 (155·6 to 235·6) 1·39 (1·09 to 1·66)
Southern Latin America 162 000 129·0 189 000 (от 172 000 до 214 000) 150·2 (от 136·6 до 169·7) 1 · 16 (1 · 06 до 1 · 32)
Аргентина 117 000 137 · 5 142,000 (125,000 до 16550 137 · 5 142,000 (125,000-000 до 16550 1374747474747 (12550.1087). to 194·1) 1·21 (1·07 to 1·41)
Chile 39 100 113·7 37 200 (35 200 to 39 300) 108·2 (от 102,3 до 114,3) 0,95 (от 0,90 до 1,00)
Уругвай 6170 97,6 9820 (8670 to 11 500) 155·4 (137·2 to 181·5) 1·59 (1·41 to 1·86)
Western Europe 796 000 94 · 7 1 180 000 (1 120 000 до 1 230 000) 140 · 0 (133 · 3-146 · 3) 850850850850850850850850850850850850850850850850850850850899999 8508509
от 41 до 1·54)
Андорра 140 87·6 328 (от 286 до 376) 205 · 5 (178 · от 9 до 235 · 1) 2 · 35 (2 · от 04 до 2 · 68)
Австрия 13 700 8084999950 18 700 40849 80 · 7 80 · 7 808999550. 20 200) 107·5 (96·1 to 118·5) 1·33 (1·19 to 1·47)
Belgium 28 300 126·5 32 800 (от 30 400 до 35 000) 146,6 (от 135,8 до 156,3) 1,16 (от 1,07 до 1,24)
Кипр 25 · 7 809 (509 до 1110) 32 · 2 (20 · 2 до 43 · 9) 1 · 25 (0 · 79 до 1 · 71)
99999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999а. 29·6 10 400 (8900 to 11 700) 94·1 (80·5 to 106·3) 3·18 (2·72 to 3·60)
Finland
122 000 97·4 155 000 (от 151 000 до 160 000) 124·2 (от 120·5 до 127·7) 1·4·4 3·4
Германия 112 000 66 · 4 203 000 (с 193 000 до 210 000) 120 · 5 (115 · 1 до 125)
Baden-Württemberg 13 000 58 · 6 25 300 (23 400 до 26 900) 11450.to 121·5) 1·96 (1·81 to 2·07)
Bavaria 19 600 72·2 34 600 (31 700 to 36 500) 127· 2 (116·6 to 134·3) 1·76 (1·62 to 1·86)
Berlin 4010 56·0 8380 (8000 to 8920) 117 ·2 (от 111,8 до 124,6) 2·09 (от 2·00 до 2·22)
Бранденбург 4680 92 · 6 7170 (6660 до 7600) 141 · 9 (131 · 8–150 · 4) 1 · 53 (1 · 42 до 1 · 63)
43·9 1420 (1290 to 1530) 103·7 (94·6 to 112·4) 2·36 (2·16 to 2·56)
Hamburg 1990 54·7 3880 (от 3570 до 4150) 106,9 (от 98,3 до 114·1) 1,95 (от 1·80 до 2·09) Hesse 8550 68·1 15 200 (14 400 to 15 900) 121·2 (114·4 to 126·6) 1·78 (1·68 to 1·86 )
Нижняя саксония 6810 42 · 3 14 300 (12 300 до 15 600) 88 · 5 (76 · 300 до 15. 600) 88 · 5 (76 · 300 до 15. от 80 до 2·29)
Мекленбург-Передняя Померания 1470 44·9 3410 (с 2920 по 3810) 104 · 0 (89 · 0 до 116 · 3) 2 · 32 (1 · 98 до 2 · 59)
North Rhine-Westphali 300 (40 200 to 44 000) 116·5 (110·7 to 121·1) 2·09 (1·98 to 2·17)
Rhineland-Palatinate 4620 56·1 8530 (от 7430 до 9220) 103·5 (от 90·2 до 111·9) 1·85 (от 1·61 до 2·00)
SAARLAND 1240 61 · 5 2290 (2090 до 2440) 113 · 0 (103 · 2–120 · 3) 1 · 84 (103 · 2-120 · 3) 1 · 84 (103 · до 120 · 3) 1 · 84 (103 · 2 до 120 · 3) 1 (103 · 2 до 120 · 3) 1 (103 · 2 до 120 · 3) 1 (103 · 2 до 120 · 3) 1 (103 · 2 до 120 · 3)
Саксония 12 800 154 · 4 16 800 (15 500 до 18 100) 202 · 0 (от 187 · до 218 · 0) 1 (187 · от 218 · 0) 1 (187 · от 218 · 0). ·41)
Саксония-Анхальт 4250 93·0 6400 (5950–6830) 149·3 140·6) 1·51 (1·40 to 1·61)
Schleswig-Holstein 1880 32·4 4520 (3820 to 5090) 77·7 (65· 8–87 · 6) 2 · 40 (2 · от 03 до 2 · 70)
Thuringia 5840 132 · 4 8140 1,39 (от 1,29 до 1,50)
Греция 20 800 104·1 25 400 (23 400 до 27 400) 127 · 1 (117 · 0 до 137 · 2) 1 · 22 (1 · 12–1,32)
85085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085085089508 −314 (от −703 до 11) −47·8 (от −107·1 до 1·6) −8·49 (от −19·01 до 0·29)
Ирландия 5910 63 · 5 1170 (с 84 до 2330) 12 · 5 (от 0 · 9 до 25 · 0) 0 · 20 (от 0 · от 01 до 0,39) 8240 45 · 3 9280 (от 7860 до 10 600) 51 · 0 (43 · 2–58 · 2) 1 · 13 (от 0 · 95 до 1 · 28) 1 · 13 (от 0,95 до 1 · 28) 1 · 13 (от 0,95 до 1 · 28) 1 · 13. 137 000 120 · 6 259 000 (242 000 до 276 000) 227 · 4 (212 · 0 до 242 · 5) 1 · 89 (1 · 76 до 2 · 01)
Abruzzo 2640 106 · 4 4570 (4040 до 5130) 184 · 2 (162 · 7–206 · 184 · 2 (от 162 · 7 до 206 · · 2 (от 162 · 7 до 206 · · 2 (от 162 · 7 до 206 · 184 · 2 (от 162 · 7 до 206 · 184 · 2 (от 4040 до 5130)
Basilicata 634 60·2 1700 (1360 to 2040) 161·9 (128·9 to 193·9) 2·69 (2·14 to 3 ·22)
Calabria 1610 44·3 6920 (6180 to 7670) 190·0 (169·8 to 210·5) 4·29 (3·83 to 4·75)
Кампания 8470 77·8 18∼600 (от 17 300 до 19 900) 170·6 (159·2 to 182·6) 2·19 (2·04 to 2·35)
Emilia-Romagna 14 200 164·8 19 900 (18 600 to 21 100) 230·2 (215·7 to 244·7) 1·40 (1·31 to 1·48)
Friuli-Venezia Giulia 4210 184·0 5060 (от 4610 до 5610) 221·1 (от 201·3 до 245·0) 1·20 (от 1·09 до 1·33)
Lazio 9270 85 · 5 18 400 (17 100–19 600) 169 · 4 (158 · 0–180 · 8) 1 · 98 (18 · 0 до 180 · 8) 1 · 98 (1 · 85-180 · 8) 1 · 98-80 · 80 · 8) 1 · 98-80 · 80 · 8). )
Liguria 4580 158 · 0 9840 (9410 до 10 300) 339 · 2 (32414–19 300). · 25)
Lombardy 35 100 185 · 59 500 (56 600 до 62 000) 315 · 100 · 300 · 300 · 300 · 32-198) 315 · 100 · 300 · 300 · 300 · 32-198).0849 1·70 (1·61 to 1·77)
Marche 3240 109·6 7400 (6790 to 8040) 250·0 (229·5 to 271·5 ) 2·28 (2·09 to 2·48)
Molise 512 90·0 1900 (1780 to 2070) 334·5 (312·1 to 363· 1) 3·72 (от 3·47 до 4·03)
Пьемонт 12 000 146·0 27 100 (25 600 to 28 700) 328·9 (310·6 to 347·5) 2·25 (2·13 to 2·38)
Provincia autonoma di Bolzano 1300 . ди Тренто 1420 136·4 1790 (с 1580 до 2030) 172·2 (от 151·4 до 194·4) 1·26 (от 1·411 до 91)0849
Puglia 6990 91 · 7 17 700 (16 300 до 19 000) 232 · 1 (214 · 0 до 1
2
232 · 1 (214 a 2 · 72)
Sardinia 1730 56 · 3 4670 (4090 до 5320) 152 · 3 (4090 до 5320) 152 · 3 (4090 до 5320) 152 · 3 (4090 до 5320) . до 3·08)
Сицилия 7500 79·3 19 400 (от 18 000 до 20 600) 204·5 (189·7 to 218·0) 2·58 (2·39 to 2·75)
Tuscany 7590 107·5 12 700 (11 700 to 13 800) 179·6 (165·4 to 195·0) 1·67 (1·54 to 1·81)
Umbria 1500 87·2 3180 (от 2960 до 3440) 184,5 (от 171,7 до 199,7) 2,11 (от 1,97 до 2,29)
Долина Аоста 488 204 · 2 713 (572 до 840) 298 · 3 (239 · 5 до 351 · 7) 1 · 46 (1 · 17 до 1 · 72) 1 · 46 (1 · 17 до 1 · 72)
12 400 132 · 5 16 600 (15 300 до 17 800) 177 · 5 (164 · 0 до 190 · 7) 1 · 34 (1 · 24 до 1 · 44) 1 · 34 (1 · 24 до 1,44) 1 · 34 (1 · 24 до 1,44)
Luxembourg 915 76 · 0 1070 (685 до 1400) 89 · 2 (56 · от 8 до 116 · 4) .0849
Malta 476 58 · 2 735 (528 до 925) 89 · 9 (64 · 6-19350).
Монако 38 53·1 53 (от 40 до 62) 74·4 (от 55·5 до 86·3) 10·3·4
Нидерланды 21 400 65·8 45 500 (от 42 700 до 48 000) 4 (6·3) 1 110849 1 140 2·13 (от 2·00 до 2·24)
Норвегия 1300 12·8 742 (от −4 до 1630) 9·5·7−7 0 · 57 (от −0 · 00 до 1 · 25)
Португалия 19 000 94 · 8 40 400 (38 100-10850 94 · 8 40 400 (38 100-10850) 49 4084550 40 400 (38 100-108550) 4 40850 40850 40850 4084550 40 400 (38 100-10850 94 · 8 40 400. от 7 до 212·2) 2·13 (от 2·01 до 2·24)
Сан-Марино 100 160·3 118 (38) 189·6 (159·7 to 221·5) 1·18 (1·00 to 1·38)
Spain 98 900 114·1 162 000 (157 000 to 166 000) 186·7 (181·3 to 191·5) 1·64 (1·59 to 1·68)
Andalucia 11 800 75·2 24 000 (от 21 800 до 29 400) 153·0 (от 139·0 до 187·7) 2·03 (от 1·85 до 2·50)
Арагон0849 4070 168·6 6050 (5270 to 6850) 250·3 (218·3 to 283·5) 1·48 (1·29 to 1·68)
ASTURIAS 2160 115 · 2 3430 (2810 до 3940) 182 · 9 (150 · 1 до 210 · 3) 1 · 59 (1 · 30 до 1,83). Балеарские острова 1070 50·2 2980 (от 2400 до 3640) 139,9 (от 112,8 до 170·7) 2·79(2 · от 25 до 3 · 40)
Basque Country 4990 121 · 2 7410 (с 6370 до 8200) 17950 7410 (6370 до 8200) 17950 (6370 до 8200) 750 7410. · 48 (1 · 28 до 1 · 64)
КАНАРИЧЕСКИЕ ОСТРОВ 1140 28 · 7 3700 (2960 до 4840) 3700 (2960 до 4840) 3700 (2960 до 4840) 3700 (2960 до 4840) 3700 (2960 до 4840) 3700 (2960 до 4840) 3·24 (от 2·59 до 4·24)
Кантабрия 635 59·0 1430 (1200–1620) 132·4 (111·3 to 150·9) 2·24 (1·89 to 2·56)
Castile and León 6420 147·3 9980 (9110 to 11 000) 228·8 (208·8 to 251·8) 1·55 (1·42 to 1·71)
Castilla–La Mancha 6580 176·9 8710 (от 8040 до 9450) 234·0 (от 215·9 до 253·8) 1·32 (от 1·22 до 1·43)
Каталония 24 500 174·1 35 600 (от 33 200 до 40 600) 252·6 (от 235·9 до 285·8) 6·5·4 (от 235·9 до 288·8)
CEUTA 131 84 · 4 255 (227 до 282) 164 · 3 (146 · 1–181 · 5) 164 · 3 (146 · 1 до 181 · 5) . )
Эстремадура 2010 103·4 3500 (от 3070 до 4490) 1 · 74 (1 · 53 до 2 · 23)
Galicia 2760 56 · 4 5790 (50607550 56 · 4 5790 (506007550 56 · 4 5790 (50607 до 64450) 5790 (50607550) 5790. ) 2·10 (1·83 to 2·33)
La Rioja 844 144·0 1220 (1050 to 1460) 208·9 (178·4 to 249 ·7) 1,45 (от 1,24 до 1,73)
Мадрид 18 500 148·8 27 000 (24 500 до 29 400) 217 · 8 (197 · 0 до 236 · 6) 1 · 46 (1 · 32 до 1 · 59)
18 18 18
. 76·4 304 (248 to 386) 192·1 (156·5 to 243·6) 2·51 (2·05 to 3·19)
Murcia 1830 66,8 3550 (от 3000 до 3970) 129,7 (от 109,5 до 145,2) 1,94 (от 1,64 до 2,18)
8 Navarre 1290 108·0 2250 (1980 to 2440) 188·3 (165·7 to 204·0) 1·74 (1·53 to 1·89)
Valencian Community 8120 . 97)
Швеция 15 300 77·2 18 100 (16 900 до 19 500) 92·9
1·18 (1·10 to 1·27)
Switzerland 12 000 72·0 15 500 (14 000 to 17 000) 93·1 ( 83 · от 9 до 101 · 8) 1 · 29 (1 · 16 до 1 · 42)
Великобритания 173 000 130 · 169,000 (1634550 13084550550 (1634450 130849. 000.000.000 (16344550 130 · 169,000 (16344550 130 · 169,000 (16344550 130 · 169,000 (1634450 130 · (163449 . 126,8 (от 122,3 до 130,9) 0,97 (от 0,94 до 1,01)
Англия 147 000 9 131·10849 142 000 (137 000 to 145 000) 125·8 (122·1 to 128·7) 0·96 (0·93 to 0·98)
Northern Ireland 4010 107·3 4930 (3800 to 6170) 131·8 (101·6 to 165·0) 1·23 (0·95 to 1·54)
Scotland 12 500 117·3 13 900 (от 12 300 до 15 400) 130·6 (от 115·7 до 145·1) 1·11 (от 0·2·99) до 10849
Уэльс 9180 149 · 5 8320 (7480 до 9050) 135 · 5 (121 · до 147. 5) .
Латинская Америка и Карибский бассейн 1 520 000 134 · 7 2 860,000 (2 680120 2 860,000 (2 680120 2 860,000 (2 680120 . ·6 до 272·2) 1·89 (1,76 до 2·02)
Andean Latin America 257 000 211·2 622 000 (580 000 to 669 000) 511·9 (477·8 to 550·5) 2·42 (2·26 to 2·61)
Bolivia 19 700 89·8 161 000 (130 000 to 193 000) 734·9 (594· от 1 до 879·2) 8·18 (от 6·61 до 9·79)
Эквадор 34 100 101 · 5 112 000 (от 106 000 до 117 000) 333 · 4 (315 · от 1 до 348 · 0) 3 · 28 (3 · 10 до 343) 3 · 28 (3 · 10 до 343)
3 · 28 (3 · 10 до 343)
3 · 28 (3 · 10 до 348)
PERU 203 000 307 · 2 349 000 (328 000 до 367 000) 528 · 6 (497 · 5566)
550 528 · 6 (497 · 5566) 0 52850 1 (497 · 5566) 50 · 6 (497 · 5566) 0 · 6 (497 · 5566) 0 528 · 6. 81)
Карибский бассейн 26 800 31 · 5 103 000 (68 100-10120 103 000 (68 100-10-000) 103 000 (68 100-10120)0120 120·7 (80·1 to 164·3) 3·83 (2·54 to 5·22)
Antigua and Barbuda 119 71·8 43 (от -89 до 249) 26,1 (от -53,9 до 150,2) 0,36 (от -0,75 до 2,09)
Багамы 7
0 8 100·3 1060 (от 547 до 1440) 147·6 (от 76·4 до 200·9) 1·47 (от 0,76 до 2·00)
Барбадос 260 47·3 553 (от 319 до 789) 100·7 (от 58·1 до 143·6) 2·13 (от 1·29 до 3 8849) 908 803 Belize 602 77 · 6 982 (540 до 1330) 126 · 5 (69 · 6 до 172 · 0) 1 · 63 (0,
8
8
8
8
8
8
898
Бермуды 110 94·1 145 (от 84 до 213) 123·9 (от 72·1 до 182·3) 1·32 (от 0,77 до 18,94)
Cuba 8320 39 · 6 26 600 (15 000 до 46 800) 126 · 8 (71 · до 223 · 0) 99950 350 366 (71 · до 223 · 0) 99950 350 350 350 36 (71 · до 223 · 0) 9950. 366 (71 · до 223 · 0) 0 126 · 20-223 · 0) 63)
Dominica 47 38 · 2 149 (83 до 224) 120 · 67 · 3–182 · 3) 120 · 67 · 3–182 · 3) 120 · 67 · 3–182 · 3) 120 · 67 · 3–182 · 3) · 67 · 3 до 182 · 3)
Доминиканская Республика 4250 20·6 20 800 (10 400 до 29 100) 10 400 до 29 100) 10 400 до 29 100) 103·9
4·89 (2·45 to 6·85)
Grenada 200 106·3 255 (132 to 392) 135·7 (70·2 to 208·3) 1 · 28 (от 0 · 66 до 1 · 96)
Гайана 1050 76 · 7 2690 (1390 до 3930) 2690 (1390 до 3930) 8508509. 2,55 (от 1,32 до 3,74)
Гаити 766 3,3 27 900 (от 14 100 до 402)0849 118·3 (59·7 to 178·9) 36·38 (18·36 to 55·04)
Jamaica 2470 47·5 6460 (3680 to 8720) 124·1 (70·6 to 167·5) 2·61 (1·49 to 3·53)
Puerto Rico 3300 54·0 6000 (5040 to 6950 ) 98,0 (от 82,3 до 113,5) 1,82 (от 1,53 до 2,10)
Сент-Китс и Невис 28 26·2 30 (от −50 до 74) 28·6 (от −46·9 до 69·1) 1·09 (от −1·79 до 2·63)
Lucia 295 89·8 501 (286 to 710) 152·3 (87·1 to 216·0) 1·70 (0·97 to 2·41)
Сент-Винсент и Гренадины 81 38. 2 234 (от 121 до 361) 110.6 (от 57.3 до 170.5) 2.89 (от 1.50 до 48.46)
Suriname 1190 109 · 0 2590 (1370 до 3790) 237 · 2 (125 · 7 до 346 · 2 (125 · 7 до 346 · 2 (125 · 7 до 346 · 2 (125 · 7 до 346 · .
Trinidad and Tobago 2870 111 · 1 5130 (2640 до 7830) 198 · 8 (102 · до 303 · 5)
Виргинские острова 89 47·4 526 (от 301 до 837) 280·3 (от 160·1 до 445·5) 5·91 (3·38 to 9·40)
Central Latin America 599 000 124·1 1 320 000 (1 240 000 to 1 430 000) 274·4 (256·6 to 296·4) 2·21 (2·07 to 2·39)
Colombia 130 000 145·9 179 000 (от 171 000 до 187 000) 201,2 (от 191,5 до 209,4) 1,38 (от 1,31 до 1,44)
COSTA RICA 7350 82 · 8 6220 (5450 до 7310) 70 · 0 (61 · 4–82 · 4) 70 · 0 (61 · 4–82 · 4)
70 · 0 (61 · 4–82 · 4) 70 · 0 (61 · 4 до 8210) )
EL Salvador 3820 32 · 2 26 900 (21 000 до 32 800) 226 · 8 (177 · 1 до 276. 400) 226 · 8 (177 a до 8 · 57)
Guatemala 16 400 56 · 4 51 100 (43 200 до 59 200) 175 · 7 (148 · 6-203) 175 · 7 (148 · 6-203) 175 · 7 (148 · 6-203) 175 · 7 (148 · 6-203) 175 · 7 (143 до 203 до 59 200) 17550.0849 3 · 11 (2 · от 63 до 3 · 60)
Honduras 10 400 56 · 0 55 400 (46 900 до 67 100) 55 400 (46 900 до 67 100) 55 400 (46 900 до 67 100)
55 400 (46 900 до 67 100)
55 400 (46 900 до 67 100) 360·0) 5·31 (4·50 to 6·43)
Mexico 418 000 170·2 798 000 (741 000 to 867 000) 325·1 ( от 301,6 до 353,3) 1,91 (от 1,77 до 2,08)
Агуаскальентес 4470 161,5 7070 (6420 to 7650) 255·8 (232·2 to 276·6) 1·58 (1·44 to 1·71)
Baja California 14 100 193·1 24 700 (от 21 600 до 27 400) 337·0 (от 295·4 до 374·0) 1·75 (от 1·53 до 1·94) 18 Калифорния
42
18 Sur 3060 198·3 3740 (от 3330 до 4220) 242·2 (от 216·3 до 273·4) 1·22 (от 1·09 до 1·38)0849
Campeche 3250 181 · 9 4940 (4430 до 5540) 276 · 0 (247 · 69840) 0 276 · 0 (247 · 69. 4. 48550 276 · 0 (247 · до 3090) 0 276 · 0 (4430 до 3090)
Чиапас 4730 43 · 1 23 100 (20 500 до 25 800) 210 · 9 (187 · 0-235 800) 210 · 9 (187 · 0-235 800) 210 · 97 (от 20 500 до 2500). до 5·46)
Чихуахуа 11 800 162·8 26 600 (от 23 300 до 29500). (19 400 to 23 600) 352·7 (317·2 to 386·3) 1·93 (1·74 to 2·11)
Colima 2480 175·4 2540 (от 2220 до 2870) 179·3 (от 157·1 до 202·4) 1·02 (от 0·90 до 1·15)
9089 Durango 0849 4960 139 · 6 8610 (7490 до 9630) 242 · 3 (210 · 7 до 271 · 1) 1 · 74 (1 · 51 до 1 · 1 · 74 (1 · 51 до 1 · 1 · 74 (1 · 51 до 1 · 1 · 74 (1 · 51 до 1 · 1 · 74 (1 · 51 до 1 · 1 · 74 (1 · 51 до 1 · . Guanajuato 16 600 138 · 7 32 900 (30 900 до 35 200) 274 · 6 (258 · 1 до 294 · 1) 1 · 98 (1,86 по 294 · 12) 1 · 98 (1,86 по 294 · 12) 1 · 98 (1,86 по 294 · 12) 1 · 98 (1,86 до 294 · 1) 1 · 98 (1,86 до 294 · 1)
Герреро 9610 139·5 15 900 (от 14 500 до 17 500) 4 (7·7) 2004 1 · 65 (1 · 51 до 1 · 83)
Hidalgo 10 000 164 · 4 16 200 (14 900 до 17 300) (14 900 до 17 300) 9 49550 (14 900 до 17 300) 284·1) 1·62 (1·49 to 1·73)
Jalisco 23 200 142·9 34 200 (31 000 to 38 000) 210·5 (от 190,6 до 233,8) 1,47 (от 1,33 до 1,64)
Мексика 73 900 220·6 145 000 (134 000 to 156 000) 433·6 (398·9 to 466·3) 1·97 (1·81 to 2·11)
Mexico City 61 300 339·9 104 000 (95 400 to 112 000) 576·9 (528·6 to 620·9) 1·70 (1·56 to 1·83)
Мичоакан-де-Окампо 10 600 115·6 20 200 (от 18 600 до 22 000) 219·0 (от 202·4 до 2984·4)0 (от 1 · 75 до 2 · 06)
Morelos 7070 184 · 11 200 (9930 до 12300) 291 2 . 1 · 58 (1 · 40 до 1 · 74)
Nayarit 3150 131 · 4 4170 (3780 до 4610) 4170 (3780 до 4610) 4170 (3780 до 4610) 850 4170 (3780 до 4610) 4170 (3780 до 4610) 4170 (3780 до 4610) 1,32 (от 1,20 до 1,46)
Нуэво-Леон 19 900 177·1 30 300 (30 800)0849 292·3 (273·6 to 315·8) 1·65 (1·55 to 1·78)
Oaxaca 8290 102·4 17 600 (16 200 to 19 700) 217·8 (199·6 to 243·7) 2·13 (1·95 to 2·38)
Puebla 20 600 160·9 51 100 (от 48 200 до 55 200) 399,7 (от 376,7 до 431,5) 2,48 (от 2,34 до 2,68)
Керетаро 0849 7000 151·7 10 300 (9380 to 11 300) 224·0 (203·2 to 244·0) 1·48 (1·34 to 1·61)
Quintana Roo 5240 143·5 8840 (7720 to 10 300) 241·7 (211·3 to 281·1) 1·68 (1·47 to 1·96)
Сан-Луис-Потоси 8190 150·0 16 900 (от 15 700 до 18 000) 39·7·7000 от 300849 2 · 06 (1 · 92 до 2 · 20)
SINALOA 10 200 173 · 17 900 (15 900-1900) 1 · 75 (1 · 55 до 1 · 94)
Sonora 11 300 198 · 3 19300 (17 200-198. 0 300 300-115.15. 08550 8. 0 300-115. 0 300-115. ) 1 8508 0 300-117. 0 1 10 8. 198. . 6 (от 303,3 до 377,9) 1,72 (от 1,53 до 1,91)
Табаско 7330 158,0 16 000 (14 400–18 100) 344 · 7 (309 · 8 до 390 · 8) 2 · 18 (1 · 96 до 2 · 47)
. 136·3 21 800 (19 700 to 23 700) 320·1 (288·7 to 347·2) 2·35 (2·12 to 2·55)
Tlaxcala 3640 140·1 13 400 (от 12 400 до 14 700) 517·2 (от 476·3 до 567·0)
Veracruz de ignacio de la llave 20 800 133 · 2 44 300 (41 400 до 47 800) 284 44 300 (41 400 до 47 800) 284 44 (41 400 до 47 800) 264. 4. 0. (2 · с 00 до 2 · 30)
Yucatán 6070 135 · 1 11 300 (с 10 200 до 1200) 25250 1 (от 10 200 до 1200) 252 · 1 (от 10 200 до 1200). 1,87 (от 1,68 до 2,07)
Сакатекас 4610 146·8 9780 (9040 to 10 400) 311·4 (288·1 to 332·8) 2·12 (1·96 to 2·27)
Nicaragua 223 1·8 33 400 (31 300 to 36 100) 274·4 (256·6 to 296·4) 149·99 (140·28 to 162·04)
Panama 7430 96·2 10 200 (от 8840 до 11 300) 131·5 (от 114·4 до 145·8) 1·37 (от 1·19 до 1·52)
Venezuela 5430 9 · 1 164 000 (153 000 до 177 000) 274 · 4 (256 · 6 до 296 · 4) 30 · 17 (286 · до 329 · 49) 30 · 17 (286 · 32 до 3299) 30 · 17 (286 · 32 до 3299)
Тропическая Латинская Америка 636 000 145 · 1 815,000 (75110120 815,000 (751120120 815,000. 000 (751120 815,000.000 (751120 815,000-000-000-000-000-000 до 870849 . 1,28 (от 1,18 до 1,37)
Бразилия 619 000 146·0 792 000 (730 000 to 847 000) 186·9 (172·2 to 199·8) 1·28 (1·18 to 1·37)
Acre 1850 101·3 2470 (2040 to 2860) 135·0 (111·4 to 156·3) 1·33 (1·10 to 1·54)
Алагоас 6380 85·8 7270 (от 6050 до 8390) 97·8 (от 81·3 до 112·8) 9 95 до 1 · 31)
AMAPá 2020 125 · 8 3370 (2860 до 3820) 209 · 5870 (2860 до 3820) 209 · 5870 (2860 до 3820) 209 · 5870 (2860 до 3820) 209 · 5870 (2860 до 3820) · От 42 до 1 · 89)
Amazonas 13 800 167 · 2 20 400 (18 500 до 23 000) 246 · 1 (18 500 до 23,000) 246 (18 500 до 23,000) 24650 · 22. 23,000). 1,47 (от 1,34 до 1,66)
Баия 27 500 87·4 45 700 (41 900 to 48 500) 145·1 (132·9 to 154·2) 1·66 (1·52 to 1·77)
Ceará 24 800 124·3 50 900 (45 900 to 57 500) 255·1 (230·2 to 288·0) 2·05 (1·85 to 2·32)
Federal District 11 100 183·4 10 900 (от 9700 до 12 000) 180·8 (от 160·2 до 198·5) 0·99 (от 0,87 до 1·08) Espírito Santo 13 300 171 · 6 17 400 (15 100–20 000) 224 · 3 (194 · от 1 до 258 · 1) 1 · 31 (от 1 до 258 · 1) 1 · 31 (от 1 до 258 · 1) 1 (194 · от 1 до 258 · 1) 1 (194 · от 1 до 258 · 1)
Goiás 24 700 186 · 2 29 700 (27 800 до 31 300) 223 · 9 (27 800 до 31 300) 223 · 9 (27 800 до 31 300) 223 · 99550. 40850 40850 408550 (27 800 до 31 300) 22330 (27 800 до 31 300) от 1·13 до 1·27)
Maranhão 10 400 64·3 32 900 (от 29 600 до 45)0849 204·2 (183·3 to 284·1) 3·17 (2·85 to 4·41)
Mato Grosso 13 800 200·2 16 100 ( 14 800 to 17 100) 233·7 (214·7 to 248·0) 1·17 (1·07 to 1·24)
Mato Grosso do Sul 9730 176 ·1 9800 (от 8720 до 10 700) 177·4 (от 157·9 до 194·0) 1·01 (от 0,90 до 1·10)
Minas Gerais 56 700 133 · 7 74 200 (69 000 до 78 800) 175 · 1 (162 · 9-185 · 8) 1 · 31 (1 · 22-185 · 8) 1 · 31 (1 22-12-185 · 8) 1 (1 22-12-185 · 8) 39)
PARá 17 100 96 · 7 25 500 (23 000 до 27 400) 144 · 0 (130 · 3–155 400) . ·от 35 до 1,60)
Параиба 9600 111·8 9230 (от 8420 до 10 200) 0·96 (0·88 to 1·06)
Paraná 40 900 184·6 43 000 (40 200 to 45 600) 194·3 (181·3 to 205·7) 1·05 (0·98 to 1·11)
Pernambuco 20 400 103·4 32 200 (29 600 до 34 400) 163·0 (от 149,7 до 174·1) 1·58 (от 1,45 до 1,68)
Пиауи 103·3 10 100 (8910 to 11 100) 143·7 (126·6 to 158·2) 1·39 (1·23 to 1·53)
Rio де Жанейро 69 500 197·9 80 200 (от 74 300 до 85 300) 228·4 (от 211·8 до 242·9) от 211·8 до 242·9 (1 7·8 до 242·9) 1 7·3·
Риу-Гранди-ду-Норти 7570 103·0 8920 (от 7870 до 9810) 3 9 9 9 1218 100850 1 · 18 (1 · от 04 до 1 · 30)
Rio Grande Do Sul 36 400 170 · 3 36 400 (33 900 до 39 200) 400 (33 900 до 39 200) 400 (33 900 до 39 200) 400 (33 900 до 39 200) 36 400 (33 900 до 39 200) ·4 to 183·2) 1·00 (0·93 to 1·08)
Rondônia 6730 190·6 9510 (8650 to 10 200) 269·0 (от 244,7 до 289,4) 1,41 (от 1,28 до 1,52)
Рорайма 2080 180,7 2110 (с 1910 по 2370) 183 · 9 (166 · 2–206 · 0) 1 · 02 (0 · 92 до 1 · 14)
20 200 (18 600 до 21 600) 147 · 0 (135 · 4 до 157 · 3) 1 · 00 (0 · 92 до 1 · 07)
9. 155 000 172·8 182 000 (от 169 000 до 193 000) 202·9 (от 188·0 до 215·1) 2·5 849
Sergipe 6060 126 · 3 5900 (5020 до 6690) 123 · 1 (104 · до 1390) 123 · 1 (104 a )
Tocantins 3940 121 · 6 5480 (4880 до 6040) 169 · 2 (150 · 7-1860). 54)
Парагвай 16 600 117·7 22 500 (от 21 600 до 23 300) 159·2 (153·1 to 165·3) 1·35 (1·30 to 1·40)
North Africa and the Middle East 374 000 31· 2 1 730 000 (1 570 000 до 1 990 000) 144 · 7 (131 · от 0 до 165 · 4 · 64 (4 · 20-32) 50 4 · 64 (4,20120 4 · 64 (4,20120 .
Северная Африка и Ближний Восток 374 000 31·2 1 730 000 (1 570 000 до 1 990 000) 144 · 7 (131 · от 0 до 165 · 4 · 64 (4,20 до 52) 4 · 64 (4 · 20 до 52).
Afganistan 7360 8 · 1 192 000 (142 000 до 242 000) 211 · 9 (157 · 4 до 267 · 1) 211 · 9 (157 · 4 до 267 · 1) 211 · 9 (157 · 4 до 267 · 1) 211 · 9 (157 · 4 до 267 · 1). 86)
Алжир 6280 7·5 54 400 (41 600 до 65 500) 650849 8·67 (6·63 to 10·43)
Bahrain 1390 48·0 3920 (3060 to 4780) 134·7 (105·4 to 164·4) 2 · 81 (2 · от 20 до 3 · 43)
Египет 21 800 10 · 265 000 (248,000 до 27808499 265 (248,000 до 27808499 265 000 (248,000 до 27808499 265,000 (248,000 до 27850)
. 140·0) 12·19 (11·42 to 12·80)
Iran 132 000 77·1 274 000 (231 000 to 335 000) 160·5 (135·2 to 196·4) 2·08 (1·75 to 2·55)
Iraq 24 200 36·9 183 000 (142 000 to 237 000) 280·1 (216·7 to 362·5) 7·59 (5·87 to 9·82)
Jordan 12 700 53·5 27 000 (от 21 300 до 33 200) 114·4 (от 90,2 до 140,5) 2·14 (от 1,69 до 2,63)
Кувейт 90
49
084 28·5 3560 (2670 to 4300) 41·1 (30·9 to 49·6) 1·44 (1·08 to 1·74)
Lebanon 9120 105 · 0 36 100 (30 200 до 44 800) 416 · 2 (347 · 4–515 · 5) 3 · 96 (3 · 31 до 41)
5710 45·4 36 700 (от 29 200 до 45 100) 292·1 (от 232·2 до 358·8) 6·10 43)0818 Morocco 14 800 21·6 157 000 (126 000 to 203 000) 228·3 (182·9 to 294·9) 10·56 (8·46 to 13· 64)
Оман 4120 47 · 5 12 300 (11 500 до 12 900) 141 · 5 (133 · 0 до 14844449 141 · 5 (133 · от 14808450 141 · 5 (133 · от 14844449 141 · 5 (133 · 08444449 141 · 5 (133 · 0.-1484449 141 · 5 (133 · от 14808450 141 · 5 (133 · 0 до 1484449 141. до 3 · 13)
Палестин 4660 48 · 12 600 (10 600 до 15 300) 132 · 2 (111 · 3–15 300) 132 · 2 (111 · 3–15 300) 132 · 2 (111 · 3–15 300)0849 2 · 70 (2 · 28 до 3 · 28)
Катар 618 10 · 7 1560 (1170 до 1800) 0750 2760 (1170 до 1800) 2·52 (1·89 to 2·92)
Saudi Arabia 8880 12·5 32 900 (21 100 to 41 600) 46·4 (29·9 to 58. 8) 3.70 (от 2.38 до 4.69)
Судан 3330 4·3 83 0 0090 (от 59 00
49
108·5 (77·8 to 130·4) 25·12 (18·00 to 30·17)
Syria 2900 6·6 27 100 (17 200 to 35 800) 61·7 (39·1 to 81·4) 9·36 (5·94 to 12·36)
Tunisia 25 600 114·4 72 500 (от 59 300 до 84 100) 324·2 (от 265·4 до 376·4) 2·83 (от 2·32 до 3·29)
Турция 820849 52 · 185 000 (160 000 до 217 000) 118 · 6 (103 · 1 до 139 · 2) 2 · 24 (1 · 95 до 2 · 63)
2160 21·1 9340 (от 6500 до 11 800) 91·3 (от 63·5 до 115·6) 4·32 (от 3·901 до 98·49) Йемен 1980 3·3 65 600 (от 37 800 до 97 600) 108·0 (от 62·2 до 160·3·9) 3 (от 62·2 до 160·3·9) 3 9·21)
South Asia 558 000 16·0 5 270 000 (4 710 000 to 5 700 000) 151·7 (135·5 to 163·9) 9·46 (8·45 to 10·22)
South Asia 558 000 16·0 5 270 000 (от 4 710 000 до 5 700 000) 151·7 (от 135·5 до 163·9 9 · 46 (8 · 45 до 10 · 22)
Bangladesh 28 100 9 · 2 413. 10849 . 113·2 to 164·3) 14·72 (12·36 to 17·94)
Bhutan 3 0·2 108 (45 to 160) 7·4 ( от 3,1 до 10,9) 36,06 (от 15,14 до 53,25)
Индия 489 000 18,3 4 070 000 (3 710 000 to 4 360 000) 152·5 (138·6 to 163·3) 8·33 (7·58 to 8·92)
Andhra Pradesh 14 500 14 · 1 194 000 (170 000 до 211 000) 189 · 2 (165 · 6–206 · 3) 13 · 38 (11 · 71 до 14. 59)
13.
Arunachal Pradesh 282 8 · 1790 (968 до 2400) 56 · 4 (от 30 · до 75 · 6)
ASSAM 6160 9 · 1 119 000 (96 200 до 137 000) 176 · 6 (142 a 22 · 26)
BIHAR 12 100 5 · 2 323 000 (257 000 до 388 000) 137 · 7 (257 000 до 388,000) 137 · 7 (257 000 до 388,000) 137 · 7686). (с 21.27 до 32.07)
Чхаттисгарх 13 600 22·3 150 000 (132 16000)0849 246·7 (215·9 to 274·2) 11·05 (9·67 to 12·28)
Delhi 25 100 65·6 61 300 (41 600 to 77 100) 160·2 (108·8 to 201·5) 2·44 (1·66 to 3·07)
Goa 3520 124·6 3400 (от 1550 до 4960) 120,2 (от 54,8 до 175,6) 0,96 (от 0,44 до 1,41)
Гуджарат 10 100 7 · 7 131 000 (с 103 000 до 149 000) 99 · 2 (78 · 2 до 113 · 3) 12 · 91 (с 10 · 76)
(10 · от 14 до 146)
(с 10 · 76) 12 91 (с 10 · 76) Haryana 10 100 18 · 1 132 000 (с 116 000 до 146 000) 236 · 4 (207 · до 262 · 2) 136 · 4 (207 · до 262 · 2) 136 · (207 · 3 до 262 · 2) 136 (207 · 3 до 262 · 2) . 52)
Химачал -Прадеш 3860 27 · 1 33 600 (26 500 до 39 200) 235 · 96 · 196- 275).0849 8 · 71 (6 · от 87 до 10 · 17)
Джамму и Кашмир и Ладак 4750 17 · 7 410 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 400 4008550 . 109·9 to 180·6) 8·76 (6·19 to 10·18)
Jharkhand 5140 7·1 82 700 (61 300 to 99 600) 115,0 (от 85,2 до 138,4) 16,08 (от 11,92 до 19,37)
Карнатака 38 300 28·7 284 000 (223 000 to 327 000) 212·9 (166·9 to 245·0) 7·41 (5·81 to 8·52)
Керала 58 500 84 · 3 114 000 (90 700 до 133 000) 165 · 1 (от 130 · до 191 · 4) 165 · 1 (от 130 · до 191 · 4) 1550 1 (от 130 · 71 · 4) 0 1 (от 130 · 71 · 4) 1 (от 130 · 71 · 4) 1 (от 130 · 71 · 4) 1 (от 130 · 71 · 4). 27)
Madhya Pradesh 10 500 6 · 2 223 000 (188 000 до 253 000) 132 · 2 (111 · 2-153 000) 132 · 2 (111 · 2-153 000)·7) 21·20 (17·83 to 24·00)
Maharashtra 142 000 59·6 616 000 (484 000 to 736 000) 259·5 ( 203·7 to 309·8) 4·36 (3·42 to 5·20)
Manipur 2000 29·8 17 700 (13 900 to 21 300) 263,8 (от 207,6 до 317,1) 8,85 (от 6,96 до 10,64)
Мегхалая 1480 23·1 8910 (6620 to 11 100) 138·9 (103·1 to 173·1) 6·00 (4·46 to 7·48)
Mizoram 543 22·9 2950 (2020 to 3700) 124·3 (85·1 to 156·2) 5·43 (3·71 to 6·82)
Nagaland 711 22·7 5370 (от 3430 до 7380) 171·0 (от 109·2 до 235·1) 7·55 (от 4·82 до 10 849)2
ODISHA 8510 9 · 5 130 000 (108 000 до 148 000) 145 · 4 (120 · 5 до 165 · 5) 145 · 4 (120 · 5 до 165 · 5)
Пенджаб 16 600 28 · 0 135 000 (98 600 до 154,000) 227 · 1 (98 600 до 154,000) 227 · 1 (98 600 до 154,000) 227 · 1 (98 600 до 154,000) 227 · 1-1 50 (98 600 до 154,000) от 5·93 до 9·25)
Раджастхан 8960 5·7 135 000 (от 97 600 до 162
849
85·9 (62·1 to 102·8) 15·07 (10·88 to 18·03)
Sikkim 409 34·5 992 (641 to 1260 ) 83·6 (54·1 to 106·5) 2·42 (1·57 to 3·09)
Tamil Nadu 36 800 24·0 260 000 (от 199 000 до 301 000) 169,8 (от 130,3 до 196,7) 7,06 (от 5,42 до 8,18)
Телангана 4030 5 · 2 55 400 (43 300 до 65 400) 71 · 9 (56 · 2–84 · 13 · 75 (10 · 74 до 16 · 24)
Tripura 826 11·0 9260 (6780 to 10 500) 123·5 (90·5 to 140·5) 11·21 (8·21 to 12·75)
Уттар -Прадеш 22 900 4 · 8 517 000 (418 000 до 602 000) 108 · 2 (87 · до 125 000) 108 · 2 (87 · до 125) 108 · 2 (87 · до 125 000) 108 · 2 (418 до 602 000)0849 22·58 (18·24 to 26·27)
Uttarakhand 7420 32·5 65 000 (51 200 to 75 700) 284·6 (224·1 to 331 · 5) 8 · 77 (6 · 90 до 10 · 21)
West Bengal 19 800 10 · 220 220.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.1050550.1050550.105050.105050.1050550.105050.105050.105050. 105050.105050.105050.105050.105050.10846. 7 (от 70,2 до 134,9) 11,14 (от 6,70 до 12,87)
Непал 11 600 19·1 123 000 (107 000 to 142 000) 202·5 (175·9 to 232·7) 10·61 (9·22 to 12·20)
Pakistan 28 900 6 · 6 664 000 (498 000 до 847 000) 152 · 6 (114 · 3–194 · 7) 22 · 99 (17 · 22 до 29 · 32) 0 22 · 99 (17 · 22 до 29 · 32) Азад Джамму и Кашмир 746 9·8 12 900 (от 10 200 до 16 600) 170·4·3 до 17 · 35 (13 · от 68 до 22 · 22)
Белуджистан 364 1 · 4 18 100 (10 500 до 26 500) 6750 6750 67550 6850 6750 6750 6750 6750 6750 6750 6750 6750 6750 6750 67. · 3) 49 · 64 (28 · 94 до 72 · 74)
Gilgit-Baltistan 186 5 · 3 5120 186 5 · 3 5120 5120.20120 (348777750.
0 (34870 5120 5120 5120 (348777750 . от 5 до 195,3) 27,53 (от 18,67 до 36,65)
Исламабадская столичная территория 967 22·8 3790 (2960 to 4600) 89·2 (69·7 to 108·2) 3·92 (3·07 to 4·75)
Khyber Pakhtunkhwa 5930 8·0 186 000 (118 000 to 262 000) 252·8 (159·4 to 355·4) 31·44 (19·83 to 44·21)
Пенджаб 13 100 5·9 313 000 (от 230 000 до 403 000) 141·1 (103·4)0850 23 · 98 (17 · 59–30 · 82)
SINDH 7640 7 · 8 125,000 (96 700 до 159. 000) 125,000 (96 700 до 159.000)
125,000 (96 700 до 159.000) 12550 (96 700-000) 12550 (96 700 до 159) 12550 (96 700-000) . ·9) 16·30 (12·66 to 20·78)
Southeast Asia, east Asia, and Oceania 329 000 7·5 1 250 000 (от 1 060 000 до 1 500 000) 28·6 (от 24·2 до 34·3) 3·79(3·22 to 4·55)
East Asia 5760 0·2 15 500 (4320 to 27 900) 0·5 ( 0·1 to 0·9) 2·69 (0·75 to 4·85)
China 4820 0·2 17 900 (7540 to 30 100) 0,6 (от 0,3 до 1,0) 3,71 (от 1,56 до 6,25)
Хубэй 4510 4·0 10 600 (5710 to 15 500) 9·4 (5·1 to 13·7) 2·34 (1·27 to 3·42)
Все остальные провинции 311 0,0 7330 (1630 до 14 100) 0,3 (0,1 до 0,5) 2325,54 (5)
Северная Корея 86 0·2 318 (от 134 до 536) 0·6 (от 0·3 до 1·0) 5·6 до 6
Тайвань (провинция Китая) 850 1·8 -2720 (от -4460 до -736) -5,9 (от -9,6 до -908,9) 90,8 3·20 (−5·25 to −0·87)
Oceania 1570 7·3 17 500 (11 900 to 24 700) 81,3 (от 55,4 до 115,1) 11,11 (от 7,58 до 15,73)
Фиджи 698 41 · 1 1480 (с 1030 до 1930) 87 · 1 (61 · от 0 до 113 · 6) 2 · 12 (1 · 48 до 2 · 76) 999
8989
898 (от 1 · 48 до 2 · 76)
2 . 270 86 · 3 333 (292 до 382) 106 · 6 (93 · 5–122 · 3) 1 · 23 (1 · от 1 · 42) 1 · 23 (1 · от 1 · 42) 13 17,2 31 (от 18 до 44) 41,0 (от 23,7 до 57,4) 2,39 (от 1,38 до 3,35)
Papua New Gunea 590 3 · 1 15 600 (10 400 до 22 200) 82 · 0 (54 · от 9 до 116 · 8) 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 2650 2650 26 26 26 2650 2650 26.66 (54 · от 9 до 116 · 8). ·68)
Вануату 1 0·3 35 (от 10 до 72) 9·4 (от 2·7 до 19·2) (от 2·7 до 19·2)
Юго -Восточная Азия 322 000 24 · 0 1 21010. 000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 210.000 (1 410.000).0120 90·8 (77·0 to 109·0) 3·78 (3·20 to 4·54)
Cambodia 3010 9·0 17 500 (12 700 to 23 700) 52·5 (38·2 to 71·1) 5·80 (4·22 to 7·85)
Indonesia 144 000 27· 5 736 000 (от 594 000 до 955 000) 140·7 (от 113·6 до 182·5) 5·11 (от 4·12 до 6·63)

Laos 372 2 · 8 4640 (3180 до 6190) 34 · 7 (23 · 5 до 46 · 3) 12 · 47 (8 · 56 до 166) 12 · 47 (8 · до 166) 12 · 47 (8 · до 166) 12 · 47 (8 · до 166) 12 · 47 (8 · до 46 · 3) 12 · 47. Малайзия 31 500 53 · 3 48 100 (40 300 до 58 200) 81 · 4 (68 · 2-98 · 5) 1 · 53 (18-28–98 · 5) 1 · 53 (18-28–98 · 5) )
Maldives 262 27 · 3 296 (231 до 372) 30 · 8 (24 · до 38 · 7) 950 30. )
Mauritius 762 32 · 5 659 (331 до 987) 28 · 2 (14 · 1–42 · 2) 28 · 2 (14 · 1–42 · 2) .
Myanmar 19 300 19 · 2 10 1000 (71 800-140 000) 100 · 9 (71 · 79 · 708449 100 · 9 (71 · 79 · 708449 100 · 9 (71 · 79 ·
100 · 9 (71 · 79 · 79) 100 · 9 (71 · 79 · 79) 100 · 9 (71 · 79 · 79) . 7·26)
Филиппины 53 000 23·8 184 000 (от 175 000 до 197 9000) 8 8(78·8 to 88·7) 3·48 (3·31 to 3·72)
Seychelles 134 69·1 116 (98 to 144) 60·0 (50·7 to 74·0) 0·87 (0·73 to 1·07)
Sri Lanka 15 000 34·3 12 900 (7670 to 18 100) 29 · 5 (17 · от 6 до 41 · 4) 0 · 86 (от 0 · 51 до 1 · 21)
Таиланд 21 700 15 · 3 21 700 15 · 3 3550 3550. 200850 210850 210850 210850 210850 210850 210850 210850 210850 210850 210850 210850 2100 . 42 200) 24,9 (от 18,7 до 29,8) 1,62 (от 1,22 до 1,94)
Тимор-Лешти 122 51·1 (38·4 to 63·3) 10·65 (8·00 to 13·19)
Vietnam 32 400 16·6 72 300 ( от 39 600 до 111 000) 37,0 (от 20,3 до 57,1) 2,23 (от 1,22 до 3,44)
Африка к югу от Сахары 4 150 000 7 · 2 2 130 000 (1 730 000 до 2 820 000) 101 · 6 (82 · 4 до 134 · 5)
Central sub-Saharan Africa 3910 1·5 195 000 (142 000 to 273 000) 76 ·8 (от 55·7 до 107·5) 50·00 (от 36·26 до 70·00)
Angola 1770 3 · 0 64 000 (46 000 до 88 900) 107 · 3 (77 · до 149 · 0) 107 · 3 (77 · до 149 ·
107 · 3 (77 · до 149 ·
107 · 3 (77 · до 149 · 0)
107 · 3 (77 · до 149 · . · 20)
Центральная Африканская Республика 101 0 · 9 14 100 (8980 до 21 600) 118 · 4 (75 · 5-181 · 600) 118 · 4 (75 · до 181 · 6)
Конго (Браззавиль) 367 3·7 11 700 (от 9320 до 15 000) 117·2 (93·3 to 150·4) 31·91 (25·39 to 40·95)
DR Congo 1200 0·7 98 700 (66 400 до 151 000) 59 · 2 (39 · 8 до 90 · 4) 81 · 94 (55 · от 08 до 125 · 13)
ЭКАТОРИЧЕСКАЯ ГВП 75 . (от 2090 до 3620) 99,9 (от 75,5 до 130,8) 15,82 (от 11,95 до 20,71)
Габон 288 8·6 3980 (от 3240 до 4770) 119·0 (от 96,7 до 142,5) 13·83 (от 11·25 до 16·57) 9 9 Saharan Africa 28 800 3 · 6 1 010 000 (780 000 до 1 440 000) 127 до 1 440,000) 127-1
. 9850 9850.98. 35.00 (с 27.11 по 49.97)
Бурунди 34 0·2 4310 (2730 до 6350) 19 · 8 (12 · 5 до 29 · 1) 126 · 85 (80 · 33 до 186 · 68)
Comoros 157 157999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999тели 99999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999998SIN 1480 (1090 to 1850) 117·2 (86·1 to 146·6) 9·42 (6·92 to 11·79)
Djibouti 189 8·1 3850 (2940 — 4840) 164·3 (125,7 — 206,8) 20,36 (15,57 — 25,63)
Эритрея 76 0 · 5 7210 (5130 до 10 300) 51 · 0 (36 · 3 до 72 · 94 · 90 (67 · 95. 8
8
8
89898
8
8
8
8
8
8
8 гг.
6940 3 · 5 208 000 (от 150 000 до 313 000) 104 · 6 (75 · 4–157 · 5) 30 · 00 (21 · 63 до 45 · 1 30 · 00 (21 · 63 до 45 · 1 30 · 00 (21 · 63 до 45 · 1 30 · 00 (21 · 63 до 45 · 1 30 ·
30 · 00 (21 · 63 до 45 · 1 . Kenya 5380 5 · 7 171 000 (127 000 до 266 000) 181 · 2 (135 · 3 до 281 · 8) 31 31 31 (235 · 491 · 8).· 38)
Мадагаскар 1030 2 · 0 65 100 (49 000 до 94 000) 125 · 4 (94 · до 184,000) 125 · 4 (94 · 3–194) 12550 · 444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444447. 67 до 91 · 51)
Malawi 2360 6 · 8 54 900 (45 400 до 68 900) 158 · 900 · 92. 9. 27.
05050505050505050505050. 47. 0
(45 400 до 68 900) 158. (с 19·22 до 29·16)
Мозамбик 2010 3·6 78 100 (от 54 100 до 109 000) 139·2 (96·4 to 193·8) 38·91 (26·95 to 54·17)
Rwanda 1350 5·5 21 900 (17 500 to 27 500) 89·8 (71·4 to 112·6) 16·26 (12·93 to 20·38)
Somalia 1330 2·6 89 000 ( от 45 800 до 153 000) 172·1 (от 88,6 до 295,8) 66,78 (от 34·37 до 114·77)
Южный Судан 0·6 14 700 (8460 to 24 000) 66·1 (37·9 to 107·6) 109·08 (62·64 to 177·57)
Tanzania 737 0·7 132 000 (102 000 to 188 000) 127·1 (98·5 to 181·5) 178·81 (138·54 to 255·32)
Уганда 3290 4·2 73 500 (от 55 900 до 95 400) 93·5 (от 71·1 до 121·4) 6 909·79 0 2 (2)0849
Zambia 3730 10·5 81 300 (59 100 to 115 000) 228·2 (165·9 to 322·8) 21·77 (15·83 to 30 ·79)
Southern sub-Saharan Africa 104 000 71·6 449 000 (418 000 to 483 000) 308·6 (287· от 3 до 331·6) 4·31 (от 4·01 до 4·63)
Botswana 2440 56 · 8 17 200 (14 200 до 20 700) 399 · 5 (329 · 1–482 · 1) 7 · 03 (5 · 79 до 882 · 1) 7 · 03 (5 · 79-79).
ESWATINI 1300 60 · 13 600 (10 500 по 16 600) 634 · 9 (491 · 8 до 775 №
. ·73)
Лесото 665 21·0 17 800 (от 14 600 до 21 900) от 26·82 (21·96 to 32·94)
Namibia 3630 79·8 18 000 (15 500 to 20 400) 395·6 (340 ·2 to 448·8) 4·95 (4·26 to 5·62)
South Africa 91 100 88·6 302 000 (287 000 to 332 000) 293,2 (от 279,0 до 322,8) 3,31 (от 3,15 до 3,64)
Зимбабве 5000 17,6 80 900 (от 64 000 до 101 000) 283·6 (от 224·7 до 352·7) 16·16 (от 12·80 до 20·09)
13 200 1 · 5 480 000 (343 000 до 650 000) 53 · 0 (37 · 53 · 0 (37 ·
53 · 0 (37 ·
53 · 0 (37 ·
53 · 0 (37 ·
. Бенин 161 0·7 8250 (от 5560 до 11 500) 33·6 (22·7 to 46·7) 51·23 (34·56 to 71·17)
Burkina Faso 318 0·8 21 400 (14 200 to 31 800) 51·0 (33·8 to 75·9) 67·18 (44·53 to 99·91)
Cape Verde 352 34·4 659 (от 505 до 790) 64,5 (от 49,4 до 77,3) 1,87 (от 1,44 до 2,24)
Камерун 1850 3·1 41 300 (30 800 to 53 600) 70·3 (52·4 to 91·2) 22·32 (16·63 to 28·94)
Chad 181 0·6 15 200 (8570 to 23 500) 47·0 (26·5 to 72·7) 83·87 (47·34 to 129·85)
Кот-д’Ивуар 714 1·3 33 900 (от 24 600 до 47 100) 63·4 (от 45·9 до 88·0) 47·4 )
The Gambia 343 7 · 8 6340 (5230 до 7840) 144 · 9 (119 · 6 до 179 · 2) 184 · 9 (119 · до 179 · 2) 184 · 98 (от 119 · до 179 · 2) 184.
Гана 1300 2 · 1 35 900 (28 100–44 700) 58 · 3 (45 · до 72 · 5) 2750 275 (от 45 · до 72 · 5) 27550 27550 275 (от 45 · до 72 · 5) 9950 27550 27550 275 (45 · от 72 · 5)
Гвинея 391 1·6 26 700 (от 18 500 до 38 900) 1110·7 (1118·7)0849 68 · 23 (47 · 35 до 99 · 49)
Guinea-Bissau 149 4 · 0 4350 (3310 до 5560850 4 · 0 4350 (3310 по 5560)
4350 (3310 по 5560)
4350 (3310 до 5560)
4350 (3310 по 5560)
4350 (3310 по 5560) 4350. 9) 29 · 17 (22 · от 25 до 37 · 29)
Либерия 287 3 · 3 7970 (6310 до 10 700) 7970 (6310 до 10 700) 7970 (6310 до 10 700) 7970. ·5) 27·77 (от 21·97 до 37·24)
Мали 660 1·5 33 07 500 (22 07500)0849 76·1 (50·3 to 107·8) 50·75 (33·55 to 71·95)
Mauritania 866 10·9 7990 (5680 to 10 500 ) 100·5 (71·5 to 131·7) 9·22 (6·56 to 12·09)
Niger 275 0·6 18 100 (10 300 до 27 700) 39,5 (от 22,4 до 60,3) 65,86 (от 37,38 до 100,67)
Нигерия 3030 0·7 163 000 (93 500 to 238 000) 37·8 (21·7 to 55·3) 53·66 (30·85 to 78·54)
São Tomé и Принсипи 57 14·8 235 (от 157 до 303) 61·1 (от 40·8 до 78·6) 4·13 (от 2·79 до 5·84) 9084 9084 Senegal 1890 6 · 4 38 600 (31 900 до 50 000) 130 · 1 (107 · от 6 до 168 · 5) 20 · 46 (167 · до 268 · 5) 20 · 46 (167 до 268) 20 · 46 (167 до 268) 20 · 46 (167 до 268) 20 · 46 (167 до 268 · 5) 20 · 46 (с 167 · до 168 · 5) 20 · 46 (с 167 до 268 · 5) 20 · 46 (от 67 до 268 · 5)
Sierra Leone 123 0 · 8 7570 (4980 до 10 300) 47 · 3 (31 · до 64 · 5) 47 · 3 (31 · до 64 · 549 47550 64550 64550 64550 64550 64550 64550 64550 64550 47550 47550 64. )
TOGO 248 1 · 6 9030 (6920 до 12 000) 58 · 0 (44 · 5 до 77 · 2) 58 · 0 (44 · 5–77 · 2) 58 · 0 (44 · 5–77 · 2) 58 · 0 (44 · 5–77 · 2) 5850. 49)
Данные в скобках представляют собой интервалы неопределенности 95%.
По совокупному количеству избыточных смертей от COVID-19пандемии с 1 января 2020 г. по 31 декабря 2021 г. наибольшее число смертей было зарегистрировано в Индии (4,07 миллиона [95% UI 3,71–4,36]) и США (1,13 миллиона [1 ·08–1·18] (рис. 3, таблица). Еще в пяти странах совокупная избыточная смертность за этот период превысила 500 000 человек: Россия (1,07 млн [1,06–1,08]), Мексика (798 000 [741 000–867 000]), Бразилия (792 000 [730 000–847 000]), Индонезии (736 000 [594 000–955 000]) и Пакистане (664 000 [498 000–847 000]). На эти семь стран пришлось более половины глобальных избыточных смертей из-за COVID-19.в течение 24-месячного периода. Среди этих стран избыточная смертность была самой высокой в России (374,6 смертей [369,7–378,4] на 100 000 населения) и Мексике (325,1 [301,6–353,3]) и была примерно одинаковой. в Бразилии (186,9 [172,2–199,8]) и США (179,3 [170,7–187,5]). По оценкам, за этот период еще в шести странах индивидуально зарегистрировано более 250 000 избыточных смертей: Бангладеш (413 000 [347 000–504 000]), Перу (349 000 [328 000–367 000]), Южная Африка (302 000 [287]). 000–332 000]), Иран (274 000 [231 000–335 000]), Египет (265 000 [248 000–278 000]) и Италия (259 000 [248 000–278 000]).000 [242 000–276 000]). Эти страны с высоким бременем болезни распределены по всем регионам ГББ мира, что подтверждает действительно глобальный характер пандемии. На региональном уровне число избыточных смертей из-за пандемии COVID-19 было самым высоким в регионах Южной Азии, Северной Африки и Ближнего Востока, а также Восточной Европы.
Рисунок 3. Гистограмма регионального распределения избыточной смертности за 2020–2021 годы
Показать полный заголовок
Распределение избыточной смертности по суперрегионам ГББ за совокупный период. Страны, отмеченные на каждом сложенном столбце, представляют собой три страны с самым высоким расчетным уровнем избыточной смертности в суперрегионе ГББ. ГББ = Исследование глобального бремени болезней, травм и факторов риска.
Мы также рассчитали отношение уровня избыточной смертности к зарегистрированному уровню смертности от COVID-19 как меру недоучета истинного влияния пандемии на смертность. Соотношение сильно различалось между регионами и внутри них (рисунок 4; таблица). В странах Северной Америки с высоким уровнем доходов эти отношения были сравнительно низкими: от -0,05 до 4,41 между штатами США и от 1,05 до 5,59 между провинциями Канады. Соотношение составляло 2,21 (95% UI 2,07–2,39) для Центральной Латинской Америки с более высокими показателями в некоторых странах, включая Сальвадор (7,04 [5,49–8,57]) и более низкие показатели в других странах, таких как Коста-Рика (0,85 [0,74–0,99]). В Мексике эти отношения превышали 2,0 в десяти штатах и колебались от 1,02 (0,90–1,15) в Колиме до 4,90 (4,34–5,46) в Чьяпасе. Почти во всех национальных и субнациональных районах южной и тропической Латинской Америки эти отношения были ниже 2, а в некоторых районах ниже 1, за исключением штатов Мараньян и Сеара в Бразилии, где отношение избыточной смертности к сообщаемый уровень смертности от COVID-19 составлял 3,17 (2,85–4,41) и 2,05 (1,85–2,32) соответственно. В Северной Африке и на Ближнем Востоке эти отношения превышали 10 в Марокко (10,56 [8,46–13,64]), Египте (12,19[11.42–12.80]), Судан (25.12 [18.00–30.17]), Афганистан (26.06 [19.36–32.86]) и Йемен (33.04 [ 19·03–49·21]. В странах Африки к югу от Сахары эти отношения в целом были высокими, со средним значением 29,59 (межквартильный коэффициент 46,15). На общестрановом уровне соотношение колебалось от -17,10 (от -26,06 до -8,84) в Новой Зеландии до 139,24 (88,86–213,67) в Центральноафриканской Республике. Для Южной Африки, которая была единственной страной в Африке к югу от Сахары, где были возможны прямые оценки избыточной смертности на основе данных регистрации актов гражданского состояния, это соотношение составляло 3,31 (3,15–3,64). В Южной Азии соотношение на национальном уровне варьировалось от 8,33 (7,58–8,92) в Индии до 36.06 (15.14–53.25) в Бутане. Самые экстремальные соотношения в регионе были обнаружены в штатах и провинциях Индии и Пакистана: от 0,96 (0,44–1,41) в Гоа, Индия, до 49,64 (28,94–72,74). в Белуджистане, Пакистан.
Рисунок 4. Глобальное распределение соотношения между расчетным коэффициентом избыточной смертности из-за пандемии COVID-19 и зарегистрированным коэффициентом смертности от COVID-19 за совокупный период 2020–2021 гг. во время всплеска COVID-19случаев в период с апреля по июль 2021 года, мы обнаружили, что на национальном уровне в Индии за период исследования было зарегистрировано 152,5 избыточных смертей (95% UI 138,6–163,3) на 100 000 населения. Это было намного выше, чем зарегистрированный уровень смертности от COVID-19, составлявший 18,3 на 100 000 за тот же период. Неоднородность избыточной смертности среди 30 штатов Индии была чрезвычайно высокой. С 1 января 2020 г. по 31 декабря 2021 г. в восьми индийских штатах уровень избыточной смертности превышал 200 случаев на 100 000 человек, что выше уровня только 50 других стран мира. Этими штатами были Уттаракханд, Манипур, Махараштра, Чхаттисгарх, Харьяна, Химачал-Прадеш, Пенджаб и Карнатака. И наоборот, в Аруначал-Прадеше, Телангане, Сиккиме, Раджастхане, Гуджарате, Уттар-Прадеше, Джаркханде, Западной Бенгалии и Гоа уровень избыточной смертности был ниже среднемирового уровня 120,6 на 100 000 (хотя 95% интерфейсов перекрываются). Точно так же субнациональная неоднородность была очевидна в избыточном количестве смертей. По состоянию на 31 декабря 2021 г. в семи штатах Индии избыточная смертность превышала 200 000 человек. Это Западная Бенгалия (220 000 [132 000–254 000]), Мадхья-Прадеш (223 000 [188 000–253 000]), Тамил Наду. (260 000 [199 000–301 000]), Карнатака (284 000 [223 000–327 000]), Бихар (323 000 [257 000–388 000]), Уттар-Прадеш (517 000 [418 000] ) и Махараштра (616 000 [484 000–736 000]). Хотя избыточные показатели смертности из-за COVID-19пандемия среди индийских штатов не является самой высокой в мире, из-за большой численности населения Индии на эту страну приходилось 22,3% (20,3–23,9) глобальных избыточных смертей по состоянию на 31 декабря 2021 г. (данные не показаны) . В Бихаре, Уттар-Прадеше и Махараштре избыточная смертность выше, чем в Южной Африке (302 000 [287 000–332 000]), при этом Южная Африка занимает десятое место среди всех стран.
Обсуждение
Понимание реального влияния пандемии COVID-19 на смертность имеет решающее значение для принятия решений в области общественного здравоохранения. Наш анализ показывает, что 18,2 млн (95% UI 17.1–19.6) человек умерли во всем мире из-за пандемии COVID-19 (измеряемой по избыточной смертности) в период с начала пандемии (1 января 2020 г.) до конца декабря 2021 г., что составляет 3 ·07 раз (2,88–3,30) выше, чем зарегистрированное число смертей, связанных с COVID-19. Наши выводы показывают, что полное воздействие пандемии было намного больше, чем предполагает официальная статистика. Самые высокие показатели избыточной смертности от COVID-19 наблюдались в Андах Латинской Америки, Восточной Европе и Центральной Европе, при этом высокие показатели смертности наблюдались во многих странах северного полушария с высоким уровнем дохода и такие же высокие показатели почти во всех странах Латинской Америки. Сравнительно низкие показатели избыточной смертности наблюдались в Восточной Азии, Австралии и Азиатско-Тихоокеанском регионе с высоким уровнем дохода. Всплеск с апреля по август 2021 года в Южной Азии привел к кумулятивным избыточным показателям смертности от COVID-19.пандемии в этом регионе до или выше уровней, которые наблюдались в некоторых странах с высоким уровнем дохода. Совокупный глобальный избыточный уровень смертности от пандемии делает COVID-19 потенциально одной из ведущих глобальных причин смерти в период пандемии, учитывая показатели и тенденции других причин смерти до пандемии.
²²
Вос Т
Лим С.С.
Аббафати С
и др.
Глобальное бремя 369 заболеваний и травм в 204 странах и территориях, 1990–2019: систематический анализ для исследования глобального бремени болезней, 2019 г.
Масштабы бремени болезней могли измениться по многим причинам смерти в период пандемии как из-за прямых последствий карантина, так и из-за вызванных им экономических потрясений. Чтобы правильно разделить избыточную смертность на смертность, непосредственно связанную с инфекцией SARS-CoV-2, и смертность, связанную с изменениями в других заболеваниях и травмах, необходимо учитывать многочисленные факторы изменения смертности с начала пандемии. К сожалению, насколько нам известно, на сегодняшний день только 36 стран опубликовали данные о причинах смерти за 2020 год с подробной стратификацией по причинам. Хотя сообщалось об исследованиях конкретных групп населения в определенных местах, мы обнаружили недостаточно статистических данных для надежной оценки этих других изменений в причинах смерти. Среди имеющихся данных об альтернативных факторах смертности, которые могли способствовать либо увеличению, либо снижению избыточной смертности в период пандемии, результаты неоднозначны. Некоторая избыточная смертность может быть связана с сокращением использования медицинских услуг по ряду причин;
¹⁴
Зубири Л
Розовский Р. П.
Мурадян М.Дж.
и др.
Временные тенденции стационарной онкологической переписи до и во время пандемии COVID-19 и показатели нозокомиального COVID-19 среди больных раком в крупном академическом центре.
^,
¹⁵
Фолино AF
Зорзи А
Чернетти С
9011 9011
Влияние эпидемии COVID-19 на доступность отделений кардиореанимации по поводу острого коронарного синдрома в регионе Венето, Италия.
^,
²⁴
Dinmohamed AG
Visser O
Verhoeven RHA
1
Во время эпидемии COVID-19 в Нидерландах диагностируется меньше онкологических заболеваний.
^,
²⁵
Шварц В
Махфуд Ф
Lauder L
и др.
Снижение числа экстренных госпитализаций по поводу сердечно-сосудистых и цереброваскулярных событий после вспышки COVID-19.
Однако трудно доказать влияние сокращения обращения за медицинской помощью на результаты в отношении здоровья. Было предложено множество механизмов, в том числе снижение уровня вакцинации
²⁶
Causey K
Fullman N
Sorensen RJD
et al.
Оценка глобальных и региональных сбоев в рутинной вакцинации детей во время COVID-19пандемия в 2020 году: модельное исследование.
и сокращенные роды в больницах.
²⁷
Ezenwa BN
Fajolu IB
Nabwera H
Wang D
Ezeaka CV
Allen S
Impact of COVID-19 lockdown measures on institutional delivery, neonatal admissions and prematurity: a отражение из Лагоса, Нигерия.
^,
²⁸
Goldenberg RL
McClure EM
Снижают ли блокировки населения, связанные с коронавирусной болезнью 2019 (COVID-19), частоту преждевременных родов?
Однако продемонстрированное увеличение смертности от конкретных причин в результате сокращения использования медицинских услуг не имеет общей картины в странах, по которым на сегодняшний день опубликованы данные; Влияние изменений в использовании медицинских услуг на избыточную смертность также может быть больше в последующие годы, а не в 2020 или 2021 году. Даже гипотетическое снижение смертности, связанной с травмами, может вызывать сомнения, как сообщил Национальный совет США по дорожному движению и безопасности. что смертность в результате дорожно-транспортных происшествий увеличилась в 2020 году во многих штатах США, несмотря на снижение транспортной мобильности.
²⁹
Национальный совет по безопасности
Предварительные полугодовые оценки.
Имеются убедительные доказательства того, что в период пандемии увеличились показатели тревоги и депрессии, что может привести к увеличению смертности от самоубийств;
³⁰
Gunnell D
Appleby L
Arensman E
и др.
Риск самоубийства и профилактика во время пандемии COVID-19.
^,
³¹
John A
Pirkis J
Gunnell D
Apple L
Morrisse D
Apple L
Morrisey D
.
, однако на сегодняшний день свидетельств повышения смертности от самоубийств мало, за исключением Японии, где число зарегистрированных смертей от самоубийств увеличилось во время пандемии.
³²
Сакамото Х
Ишикане М
Ghaznavi C
Ueda P
Оценка самоубийств в Японии во время пандемии COVID-19 по сравнению с в предыдущие годы.
И наоборот, смертность от опиоидов увеличилась в одних штатах США и снизилась в других по сравнению с ожидаемыми уровнями.
³³
Baumgartner JC
Radley DC
Всплеск смертности от передозировки наркотиков во время пандемии COVID-19 и варианты политики для продвижения вперед.
^,
³⁴
Розенбаум Дж.
Лукас Н.
Зандров Г.
и др.
Влияние приказа о самоизоляции во время пандемии COVID-19 на частоту передозировок опиоидами.
^,
³⁵
Currie JM
Schnell MK
Schwandt H
Zhang J
Trends in drug overdose mortality in Ohio during the first 7 months of the COVID-19пандемия.
^,
³⁶
Центры по контролю и профилактике заболеваний Health Alert Network
Рост смертельных передозировок наркотиков в Соединенных Штатах, вызванных синтетическими опиоидами до и во время пандемии COVID-19.
Смертность от некоторых хронических заболеваний, таких как ишемическая болезнь сердца или хронические респираторные заболевания, снизилась в отдельные месяцы 2020 г.,
²⁵
Schwarz V
Махфуд Ф.
Лаудер Л.
и др.
Снижение числа экстренных госпитализаций по поводу сердечно-сосудистых и цереброваскулярных событий после вспышки COVID-19.
особенно в мае и июне в Европе; это снижение могло произойти из-за того, что ослабленные люди, умершие от COVID-19 ранее в этом году, могли бы в противном случае умереть от этих хронических заболеваний. Подтверждающие данные о сокращении хронических заболеваний (особенно респираторных заболеваний) включают снижение загрязнения воздуха в марте и апреле 2020 года9.0003
³⁷
Бурзак К.
Блокировки из-за COVID-19 оказали странное влияние на загрязнение воздуха по всему миру.
, но с возможным исключением Индии,
³⁸
Gautam AS
Dilwaliya NK
Srivastava A
et al.
Временное снижение загрязнения воздуха в связи с прекращением антропогенной деятельности во время карантина из-за COVID-19 в северных районах Индии.
суммарные концентрации загрязнения воздуха за весь период пандемии до 31 декабря 2021 г. были лишь немного ниже допандемических концентраций. На сегодняшний день наиболее убедительным свидетельством изменения смертности от конкретных причин в период пандемии является снижение, особенно в Северном полушарии, смертности от гриппа и респираторно-синцитиального вируса (РСВ) в период с января по март 2021 года; ВОЗ сообщила о случаях снижения на 80% и более. Учитывая скудные и противоречивые данные о влиянии COVID-19пандемии на смертность от конкретных причин и крайне скудные высококачественные данные о причинах смерти во время пандемии, наши оценки избыточной смертности отражают полное влияние пандемии на смертность во всем мире (после исправления известных систематических ошибок), а не только смертей, непосредственно связанных с инфекцией SARS-CoV-2. Поскольку в будущем будут доступны подробные данные о причинах смерти за 2020 год для большего числа стран, мы сможем определить долю избыточных смертей из-за инфекции SARS-CoV-2 по сравнению с косвенными последствиями пандемии и мерами реагирования на нее. Отделение общего числа смертей из-за инфекции SARS-CoV-2 от избыточной смертности из-за пандемии также будет иметь решающее значение для точной оценки соотношения инфицирования и летальности в каждом месте, поскольку для этого соотношения требуется общее количество смертей, непосредственно вызванных инфекцией. в качестве входа.
Тем не менее, из 12,3 миллионов избыточных смертей по сравнению с зарегистрированными случаями смерти от COVID-19, значительная часть из них, вероятно, будет связана с инфекцией SARS-CoV-2. Однако эта доля может варьироваться в зависимости от местоположения. Например, в некоторых странах с высоким уровнем дохода, таких как Бельгия и Швеция, которые использовали аудиторские проверки для расследования потенциальных смертей, связанных с COVID-19, и применяли инклюзивный подход к статистической отчетности (доступен на Европейской панели статистического восстановления)9.0003
³⁹
Правительство Бельгии
Смертность от COVID-19.
соотношение между избыточной смертностью и зарегистрированной смертностью от COVID-19 близко к 1. Этот результат свидетельствует о том, что в некоторых местах чистое изменение показателей смертности от других заболеваний и травм в период пандемии было минимальным. И наоборот, проверенные данные о причинах смерти как из России, так и из Мексики показывают, что значительная часть избыточных смертей не может быть связана с инфекцией SARS-CoV-2 в этих местах. Хотя эти и другие данные свидетельствуют о том, что более высокая доля избыточных смертей, вероятно, связана с инфекцией SARS-CoV-2 в странах с высоким уровнем дохода, чем где-либо еще, достаточных данных по этой теме слишком мало, чтобы делать какие-либо выводы для всех стран. По мере того, как в конечном итоге будет доступно больше данных о периоде пандемии, станет возможным более сложный анализ для анализа воздействия различных факторов в разных местах.
Самые высокие показатели отношения дополнительных смертей к зарегистрированным случаям смерти от COVID-19 наблюдались в некоторых частях Центральной Азии и в большинстве стран Африки к югу от Сахары (за исключением южной части Африки к югу от Сахары). Эти высокие показатели вряд ли могут быть полностью объяснены резким увеличением других причин смерти во время пандемии и должны быть, по крайней мере частично, связаны с недостатком обширных тестов, медицинской практики или государственных указаний относительно того, что следует считать смертью от COVID-19. 19. Поведенческие данные, доступные в нашем онлайн-инструменте, показывают, что по сравнению со странами с высоким уровнем дохода, включая Канаду, многие штаты США и некоторые страны Западной Европы, использование масок в этих регионах в целом было намного ниже на протяжении всей пандемии; мобильность, измеренная с помощью приложений для мобильных телефонов, была намного выше; и было введено гораздо меньше требований по социальному дистанцированию. Кроме того, наш анализ выборки переменных показал, что в дополнение к показателям, связанным с пандемией, таким как IDR и мобильность, базовые показатели, связанные со здоровьем населения, такие как индекс HAQ, общий уровень смертности и показатели госпитализации, также позволяют прогнозировать избыточную смертность из-за COVID. -19пандемия. Эти факторы могут объяснить масштабные и недостаточно зарегистрированные эпидемии COVID-19 в странах Африки к югу от Сахары и Центральной Азии, но для полного понимания закономерностей в этих регионах необходимы дополнительные данные. Следует уделять больше внимания таким местам, где резко низкие IDR и показатели зарегистрированной смертности от COVID-19 маскируют истинную серьезность пандемии.
Еженедельные отчеты о смертях от всех причин оказались чрезвычайно полезными для понимания влияния COVID-19 на смертностьпандемия. Многие страны предприняли согласованные усилия для предоставления данных регистрации актов гражданского состояния гораздо раньше, чем обычно. Наш анализ показал, что задержка между возникновением и регистрацией смерти существенно различается между странами, даже между странами с высоким уровнем дохода и надежными системами регистрации актов гражданского состояния. Хотя такие задержки в отчетности, задокументированные здесь, показывают, что в некоторых странах, таких как США, такая быстрая отчетность имеет ограничения, эти данные имеют существенное значение для эпидемиологического надзора. Правительства должны попытаться использовать цифровую отчетность о причинах смерти и быстрое предоставление данных сообществу общественного здравоохранения. Если бы больше стран инвестировали в своевременную отчетность, мы смогли бы не только отслеживать последствия этой пандемии и будущих пандемий, но и могли бы быстрее оценивать влияние поведенческих изменений, таких как социальное дистанцирование, на уровень смертности от других заболеваний и травм. .
На глобальном уровне наши оценки избыточной смертности очень похожи на оценки The Economist , единственного другого источника избыточной смертности от COVID-19 в глобальном масштабе за аналогичный период времени. Для большинства стран и территорий, охваченных обоими анализами (104 из 187), интервалы неопределенности из этого исследования и из The Economist перекрываются, что означает отсутствие статистически значимой разницы между ними. Однако между двумя исследованиями для многих стран существуют существенные различия в расчетных показателях избыточной смертности (приложение, стр. 50). Относительная разница между оценками каждого исследования, определяемая как отношение между избыточной смертностью от Исследование Economist по сравнению с результатами нашего исследования минус 1 колеблется от −382,7% (Вануату) до 2282,3% (Китай). Что касается абсолютной относительной разницы, то разница не менее 25% наблюдается в 129 из 187 стран. Примерно в 23 странах абсолютные относительные различия между двумя исследованиями превышают 100%. Для 121 страны и территории, для которых оба исследования предсказывают более 5000 избыточных смертей, оценки из The Economist , как правило, ниже, чем в этом исследовании. Хотя общий объем производства The Economist был похож на 18,0 миллионов (95% UI 12,9–21,0) избыточных смертей, что примерно на 212 000 смертей меньше, чем оценка, полученная в этом исследовании, вклад стран в общие итоги различался. The Economist оценил на 192 000 дополнительных смертей в Мексике, на 140 000 в США и на 140 000 в Перу, а также на 1,07 миллиона дополнительных смертей в Индии, на 409 000 в Китае и на 193 000 в Судане. Для стран Африки к югу от Сахары абсолютные относительные различия колеблются от 0,6% в Габоне до 310,7% в Бурунди. Абсолютная относительная разница составляет не менее 50% среди 21 из 46 стран региона.
Это исследование имеет ряд ограничений. Во-первых, разные стратегии моделирования, хотя и тесно связанные между собой, использовались для оценки избыточной смертности от COVID-19 в зависимости от наличия данных временных рядов о смертности от всех причин до и во время пандемии. Для стран, не сообщающих о смертности от всех причин по неделям или месяцам, мы использовали статистическую модель для прогнозирования избыточной смертности от COVID-19. Прямые измерения были бы предпочтительнее смоделированных оценок избыточной смертности, не основанных на данных о смертности от всех причин, которые обычно являются более надежными, из самих мест. Во-вторых, мы исключили из оценки избыточной смертности самые последние недели и месяцы в 2021 году из-за свидетельств того, что поздняя регистрация может занять 20 недель или больше, чтобы наверстать упущенное. Эти исключения помогают приблизить нашу оценку к истинному влиянию COVID-19.за период, когда данные находились в анализе, улучшая прогнозы, сделанные на основе этих входных данных, на весь моделируемый период. Однако существует субъективность в отношении точного ограничения интервалов, которые следует исключить, поскольку многие страны не предоставляют еженедельные отчеты для официальной оценки времени поздней регистрации. В-третьих, мы оценили кумулятивный коэффициент избыточной смертности от COVID-19, а не оценивали временной коэффициент избыточной смертности по неделям или месяцам. Это было преднамеренно, так как мы обнаружили значительные задержки в отчетах о COVID-19.данные о смерти по сравнению с более точными данными из статистики естественного движения населения после предоставления времени для сообщения о дне смерти. В некоторых случаях смертность от всех причин или смертность от COVID-19 заносятся в таблицу по времени регистрации, а не по времени возникновения. Несоответствие между синхронизацией этих двух потоков данных приводит к нереалистичным значениям, когда уровень смертности от COVID-19, ключевой ковариант в прогнозировании избыточного уровня смертности, используется для прогнозирования избыточного уровня смертности с детализацией по времени. Проведенные нами простые симуляционные исследования (не показаны) показали, что даже 1–2-недельные различия в задержках отчетности между источниками могут привести к большим колебаниям недельных соотношений между избыточной смертностью и зарегистрированными случаями COVID-19.смертность. По этой причине мы считаем, что анализ кумулятивной избыточной смертности гораздо более надежен. В-четвертых, как показали исследования, проведенные в нескольких избранных странах, включая Нидерланды и Швецию,
⁴⁰
Бюро статистики Нидерландов
3,9 тыс. человек умерли от COVID-19 в декабре 2020 года. избыточной смертности во время пандемии приходится на COVID-19. Однако в большинстве стран отсутствуют достаточные эмпирические данные. Учитывая высокую степень неоднородности эпидемиологических профилей между странами, благоразумно не делать столь сильных предположений, пока не будут проведены дополнительные исследования по этой теме. В-пятых, хотя наш процесс выбора переменных дал 15 ковариат, которые мы включили в нашу окончательную модель, включение других переменных могло бы улучшить прогнозы нашей модели. В-шестых, строгие ограничения и посреднические меры могут привести к отрицательной избыточной смертности во время пандемии (т. е. ожидаемая смертность выше, чем наблюдаемая смертность от всех причин во время пандемии). По нашим оценкам, в нескольких странах, включая Австралию и Новую Зеландию, во время пандемии наблюдалась отрицательная избыточная смертность. Это наблюдение, вероятно, связано со снижением смертности от болезней и травм, подверженность которым во время пандемии была снижена. В нашей модели прогнозирования для мест, где до и во время пандемии не было подробной информации о смертности от всех причин с временной детализацией, мы не пытались предсказать отрицательные показатели избыточной смертности, поскольку такие доказательства недостаточно убедительны для небольшого числа мест, чтобы их можно было экстраполировать на весь мир. . В будущих исследованиях необходимо изучить влияние изоляции на изменения в конкретных причинах смерти. В связи с этим решением не прогнозировать отрицательную избыточную смертность, наши оценки избыточной смертности для провинций Китая основывались только на ковариатах. Хотя мы признаем, что аналогичная, если не более строгая, практика изоляции была введена в Китае по сравнению с той, которую мы видели в таких странах, как Австралия и Новая Зеландия, отсутствует эмпирическая информация о данных регистрации актов гражданского состояния, чтобы сделать надлежащие оценки избыточной смертности с учетом разработанные нами модели. По мере того, как в ближайшем будущем будет поступать больше информации, наши оценки будут усовершенствованы. В-седьмых, за изменения смертности населения от всех причин и от конкретных причин ответственны различные факторы. Таким образом, при оценке избыточной смертности от COVID-19, роль факторов, влияющих на изменения смертности во время пандемии, должна быть решена. Мы исключили всплески смертности в отдельные летние недели в Европе, которые совпали с периодом сильной жары, когда пандемия находилась на самом низком уровне с точки зрения передачи. Однако нехватка эмпирических данных о других вмешивающихся факторах и информации о смертности от конкретных причин, связанной с такими вмешивающимися факторами, помешала нам провести дальнейший и более подробный анализ данных. По мере того, как в будущем будет расти объем данных как о потенциальных искажающих факторах, так и о смертности от конкретных причин, такая информация должна быть включена в будущие итерации анализа, представленного в этом исследовании. В-восьмых, наши оценки избыточной смертности основаны на данных о смертности всех возрастов, объединенных данных по мужчинам и женщинам, из систем регистрации актов гражданского состояния, и поэтому не могут быть дезагрегированы по возрасту или полу. COVID-19непропорционально влияет на пожилые и уязвимые группы населения, и мы должны ожидать различные возрастные модели избыточной смертности, основанные на демографических и эпидемиологических профилях населения. К сожалению, еженедельные и ежемесячные данные регистрации актов гражданского состояния в разбивке по возрасту и полу за 2020 и 2021 годы в настоящее время слишком скудны (и, как правило, относятся к широким возрастным группам, когда они доступны), чтобы надежно моделировать избыточную смертность по возрасту и полу или использовать для построения моделей, прогнозирующих эта возрастная структура в странах с приемлемой прогностической достоверностью вне выборки. Мы намерены оценить возрастную и половую избыточную смертность в будущих итерациях этого анализа, когда данные с разбивкой по возрасту и полу станут более доступными. Наконец, разработка и внедрение вакцин против SARS-COV-2 значительно снизили уровень смертности среди людей, заразившихся вирусом, и среди населения в целом. В результате мы ожидаем тенденции избыточной смертности из-за COVID-19.со временем меняться по мере увеличения охвата населения вакцинацией и появления новых вариантов. Будет очень полезно продолжать оценивать избыточную смертность с течением времени по мере изменения этих и других факторов.
Полный масштаб пандемии COVID-19 в 2020 и 2021 годах был намного выше, чем на это указывают зарегистрированные случаи смерти от COVID-19, при этом COVID-19 потенциально может быть основной причиной смертности в 2020 и 2021 годах. Дальнейшие исследования и повышение доступности данных о причинах смерти будет иметь решающее значение для определения доли избыточной смертности, которая была непосредственно вызвана инфекцией SARS-CoV-2. Поиск способов укрепления систем отчетности о смерти и устранения политических барьеров на пути к достоверной отчетности будет иметь важное значение для отслеживания и мониторинга продолжения существующей пандемии COVID-19.пандемия и будущие пандемические события.
Чрезмерная смертность от COVID-19 Соавторы
Хайдонг Ван, Кэтрин Р. Полсон, Спенсер А. Пиз, Стефани Уотсон, Хейли Комфорт, Пэн Чжэн, Александр Ю. Аравкин, Кэтрин Бисиньяно, Райан М. Барбер, Тахия Алам, Джон Э. Фуллер, Эрин Мэй, Дарвин Фан Джонс, Меган Э. Фриш, Кристиана Аббафати, Кристофер Адольф, Адриан Аллорант, Джоанн О Амлаг, Бри Банг-Дженсен, Грегори Дж. Бертолаччи, Сабина С. Блум, Остин Картер, Эмма Кастро, Суман Чакрабарти, Джилик Чаттопадхай, Ребекка М. Коген, Джеймс К. Коллинз, Кимберли Куперрайдер, Сяочен Дай, Уильям Джеймс Дэнжел, Фара Дауд, Кэролин Дэппер, Аманда Дин, Брюс Б. Дункан, Меган Эриксон, Сэмюэл Б. Эвальд, Татьяна Федоссеева, Ализе Дж. Феррари, Джозеф Джон Фростад, Нэнси Фуллман, Джон Галлахер, Амиран Гамкрелидзе, Гаоруи Гуо, Джиавэй Хе, Моника Хелак, Натаниэль Дж. Генри, Эрин Н. Халланд, Бетани М. Хантли, Майя Кереселидзе, Элис Лаззар-Этвуд, Кейт Э. ЛеГранд, Акиаджа Линдстром, Эмили Лайнбаргер, Пауло А. Лотуфо , Рафаэ l Лозано, Беатрис Магисто, Дебора Карвальо Мальта, Йохан Монссон, Ана М. Мантилья Эррера, Фатима Маринью, Алемнеш Х. Миркузи, Авок Темесген Мисганау, Лоренцо Монаста, Паулами Наик, Шухей Номура, Эдвард Г. О’Брайен, Джеймс Кевин О’Халлоран, Latera Tesfaye Olana, Samuel M Ostroff, Louise Penberthy, Robert C Reiner Jr, Grace Reinke, Antonio Luiz P Ribeiro, Damian Francesco Santomauro, Maria Ines Schmidt, David H Shaw, Brittney S Sheena, Алексей Шолохов, Natia Skhvitaridze, Reed J D Sorensen, Эмма Элизабет Сперлок, Рури Сьяйлендравати, Роман Топор-Мадри, Кристофер Э. Трогер, Ребекка Уолкотт, Элли Уокер, Чарльз Шей Вийсонге, Нахом Алемсегед Ворку, Бетани Зиглер, Дэвид М. Пиготт, Мохсен Нагави, Али Х. Мокдад, Стивен С. Лим, Саймон И. Хэй, Эммануэла Гакиду, Кристофер Дж. Л. Мюррей.
Филиалы
Институт показателей и оценки здоровья (H Wang PhD, KR Paulson MPH, SA Pease BS, S Watson MS, H Comfort MPH, Prof P Zheng PhD, AY Aravkin PhD, C Bisignano MPH, RM Barber BS , T Alam MPH, J E Fuller MIS, EA May BIE, DP Jones BS, ME Frisch BA, A Allorant PhD, J O Amlag MPH, B Bang-Jensen MA, G J Bertolacci BS, SS Bloom BA, A Carter MPH, E Castro MS , S Chakrabarti MA, J Chattopadhyay MS, R M Cogen BA, J K Collins BS, K Cooperrider BA, X Dai PhD, W J Dangel MEd, F Daoud BS, C Dapper MA, A Deen MPH, M Erickson MA, S B Ewald MS, T Федоссеева MSc, A J Ferrari PhD, J J Frostad MPH, N Fullman MPH, J Gallagher MPA, G Guo MPH, J He MSc, M Helak BA, E N Hulland MPH, B M Huntley BA, A Lazzar-Atwood BSc, K E LeGrand MPH, E Linebarger BA, Prof R Lozano MD, J Månsson MS, P Naik MSPH, EG O’Brien MSc, JK O’Halloran MS, SM Ostroff PhD, L Penberthy MS, RC Reiner Jr PhD, G Reinke MA, DF Santomauro PhD, D H Shaw MSc, BS Sheena BS, A Sholo хов MSc, RJD Sorensen MPH, EE Spurlock MPH, R Syailendrawati MA, CE Troeger MPH, A Walker MA, B Zigler MPH, DM Pigott PhD, Prof M Naghavi PhD, AH Mokdad PhD, Prof S S Lim PhD, Prof S I Hay DSc, Профессор Э. Гакиду, доктор философии, профессор С. Дж. Л. Мюррей, доктор философии), Департамент медицинских показателей, Медицинская школа (Х. Ван, доктор философии, профессор П. Чжэн, доктор философии, А. Ю. Аравкин, доктор наук X Дай, профессор Р. Лозано, доктор медицины, А. Т. Мисганау, доктор философии, Р. К. Райнер-младший Доктор философии, доктор философии Д.М. Пиготт, доктор философии, профессор М. Нагави, доктор наук А. Х. Мокдад, доктор философии, профессор С. С. Лим, доктор наук, профессор С. И. Хей, доктор наук, профессор Э. Гакиду, доктор философии С. Дж. Л. Мюррей, кафедра прикладной математики (доктор философии А. Я. Аравкин), кафедра политологии. (проф. К. Адольф, доктор философии), Центр статистики и социальных наук (проф. К. Адольф, доктор философии), Департамент глобального здравоохранения (С. Чакрабарти, Массачусетс, Э. Н. Халланд, магистр здравоохранения, Р. Д. Соренсен), Школа международных исследований им. Генри М. Джексона (С. М. Острофф, доктор философии). ), Школа государственной политики и управления Эванса (R Walcott MPH), Вашингтонский университет, Сиэтл, Вашингтон, США; Факультет юридических и экономических исследований (C. Abbafati PhD), Университет Ла Сапиенца, Рим, Италия; Программа последипломного образования в области эпидемиологии (проф. Б. Б. Дункан, доктор медицины, профессор М. И. Шмидт, доктор философии), Федеральный университет Риу-Гранди-ду-Сул, Порту-Алегри, Бразилия; Школа общественного здравоохранения (A J Ferrari PhD, A Lindstrom MEpi, AM Mantilla Herrera PhD, DF Santomauro PhD), Университет Квинсленда, Брисбен, Квинсленд, Австралия; Департамент медицинской статистики (Н. Схвитаридзе MBA), Национальный центр контроля заболеваний и общественного здоровья (проф. А. Гамкрелидзе, М. Кереселидзе), Тбилиси, Грузия; Департамент клинической медицины Наффилда (NJ Henry BS), Оксфордский университет, Оксфорд, Великобритания; Школа общественного здравоохранения (A Lindstrom MEpi), Служба здравоохранения больницы Вест-Моретон (доктор философии AM Mantilla Herrera), Группа политики и эпидемиологии (доктор философии DF Santomauro), Квинслендский центр исследований психического здоровья, Вакол, Квинсленд, Австралия; Медицинский факультет (проф. П. А. Лотуфо, доктор медицинских наук), Университет Сан-Паулу, Сан-Паулу, Бразилия; Школа глобальных отношений и государственной политики Мунка (бакалавр магистрских наук), Университет Торонто, Торонто, Онтарио, Канада; Отделение ухода за матерями и детьми и общественного здравоохранения (проф. Д. К. Мальта, доктор философии), Отделение общественного здравоохранения (доктор наук Ф. Маринью), Отделение внутренней медицины (проф. А. П. Рибейро, доктор медицины), Центр телемедицины (проф. А. П. Рибейро, доктор медицины), Федеральный университет Минас-Жерайс, Белу-Оризонти, Бразилия; Департамент общественного здравоохранения (F Marinho PhD), Vital Strategies, Сан-Паулу, Бразилия; Национальный центр управления данными в области здравоохранения (доктор философии А. Х. Миркузи, доктор философии А. Т. Мисганав, магистр наук Н. А. Ворку), Эфиопский институт общественного здравоохранения, Аддис-Абеба, Эфиопия; Центр международного здравоохранения (доктор философии А. Х. Миркузи), Бергенский университет, Берген, Норвегия; Отдел исследований клинической эпидемиологии и общественного здравоохранения (L Monasta DSc), Институт охраны здоровья матери и ребенка им. Бурло Гарофоло, Триест, Италия; Департамент политики и управления здравоохранением (S Nomura PhD), Университет Кэйо, Токио, Япония; Департамент глобальной политики здравоохранения (S Nomura PhD), Токийский университет, Токио, Япония; Школа электротехники и вычислительной техники (L T Olana BSc), Аддис-Абебский университет, Аддис-Абеба, Эфиопия; Школа наук о здоровье (MBA Н. Схвитаридзе), Университет Джорджии, Тбилиси, Грузия; Департамент социальных и поведенческих наук (E E Spurlock MPH), Йельский университет, Нью-Хейвен, Коннектикут, США; Институт общественного здравоохранения (R Topor-Madry PhD), Медицинский колледж Ягеллонского университета, Краков, Польша; Агентство по оценке медицинских технологий и системе тарифов (R Topor-Madry PhD), Варшава, Польша; Cochrane South Africa (проф. C. S. Wiysonge MD), Южноафриканский совет по медицинским исследованиям, Кейптаун, Южная Африка; Школа общественного здравоохранения и семейной медицины (проф. C. S. Wiysonge MD), Кейптаунский университет, Кейптаун, Южная Африка.
Участники
См. приложение (стр. 45–46) для получения более подробной информации о вкладе отдельных авторов в исследование, разделенном на следующие категории: управление процессом оценки или публикации; написание первого варианта рукописи; основная ответственность за применение аналитических методов для получения оценок; основная ответственность за поиск, каталогизацию, извлечение или очистку данных; проектирование или кодирование рисунков и таблиц; предоставление данных или критических отзывов об источниках данных; разработка методов или вычислительной техники; предоставление критических отзывов о методах или результатах; составление рукописи или ее критический пересмотр на предмет важного интеллектуального содержания; и управление общим исследовательским предприятием. Члены основной исследовательской группы по этой тематической области имели полный доступ к базовым данным, использованным для получения оценок, представленных в этой статье. Все остальные авторы имели доступ к оценкам и просматривали их в рамках процесса оценки исследования.
Обмен данными
Источники данных, используемые в этих анализах, доступны для загрузки на веб-сайте Global Health Data Exchange. Зарегистрированные источники данных о смерти от COVID-19 также перечислены в приложении по местонахождению и учреждению (стр. 8–37).
Эта интернет-публикация была исправлена. Исправленная версия впервые появилась на сайте thelancet.com 14 апреля 2022 г.
Декларация об интересах
C Адольф сообщает о поддержке настоящей рукописи со стороны Фонда Бенификуса для сбора данных о политике социального дистанцирования на уровне штата в США. X Dai сообщает о поддержке настоящей рукописи за счет выплачиваемой зарплаты через работу в Институте показателей и оценки здоровья и Вашингтонском университете. Н. Фуллман сообщает о финансовой поддержке со стороны ВОЗ в качестве консультанта с июня по сентябрь 2019 г. , и Gates Ventures с июня 2020 года, все за пределами представленной работы. S Nomura сообщает о поддержке настоящей рукописи грантом Министерства образования, культуры, спорта, науки и технологий Японии. DM Pigott сообщает о поддержке настоящей рукописи со стороны Фонда Билла и Мелинды Гейтс. DM Pigott также сообщает о грантах или контрактах от Фонда Билла и Мелинды Гейтс помимо представленной работы. Все остальные авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.
Благодарности
Финансирование было предоставлено Фондом Билла и Мелинды Гейтс, J Stanton, T Gillespie и J and E Nordstrom. A J Ferrari поддерживается стипендией Национального совета по здравоохранению и медицинским исследованиям для ранней карьеры (APP1121516) и работает в Квинслендском центре исследований психического здоровья, который получает основное финансирование от Министерства здравоохранения Квинсленда. S Nomura выражает признательность Министерству образования, культуры, спорта, науки и технологий Японии. RC Reiner Jr был частично поддержан Национальным научным фондом (номер премии FAIN: 203109).6). А.Л.П. Рибейро частично поддержали Национальный совет Бразилии по научно-техническому развитию (номера грантов 310679/2016–8 и 465518/2014–1), Государственное агентство по исследованиям и разработкам штата Минас-Жерайс (номера грантов PPM-00428–17 и РЭД-00081–16) и «Координация совершенствования кадров высшего образования» (грант № 88887.507149/2020–00). Д. Ф. Сантомауро работает в Квинслендском центре исследований психического здоровья, который получает основное финансирование от Министерства здравоохранения Квинсленда. Работа C. S. Wiysonge поддерживается Южноафриканским советом по медицинским исследованиям.
Примечание редакции: Lancet Group занимает нейтральную позицию в отношении территориальных претензий на опубликованных картах.
Дополнительные материалы
Ссылки
1.
Friedman J
Liu P
Troeger CE
et al.
Прогностическая эффективность международных моделей прогнозирования смертности от COVID-19.
Нац.коммун. 2021; 122609
Посмотреть в статье
Google Scholar
2.
Li Y
Fang F
He M
Факторы, связанные с поздним участием домов престарелых в COVID-19.
J Am Geriatr Soc. 2020; 68: 2468-2469
Посмотреть в статье
Google Scholar
3.
Li R
Pei S
Chen B
et al.
Значительная недокументированная инфекция способствует быстрому распространению нового коронавируса (SARS-CoV-2).
Наука. 2020; 368: 489-493
Посмотреть в статье
Google Scholar
4.
Lau H
Khosrawipour T
Kocbach P
Ichii H
Bania J
Khosrawipour V
Evaluating the massive underreporting and undertesting of COVID-19случаев в нескольких глобальных эпицентрах.
Пульмонология. 2021; 27: 110-115
Посмотреть в статье
Google Scholar
5.
Kupek E
Сколько еще? Занижение данных о смертях от COVID-19 в Бразилии в 2020 г.
Trop Med Int Health. 2021; 26: 1019-1028
Посмотреть в статье
Google Scholar
6.
Biswas RK
Afiaz A
Huq S
Занижение сведений о COVID-19: любопытный случай на Индийском субконтиненте.
Эпидемиол Инфекция. 2020; 148: e207
Просмотр в статье
Google Scholar
7.
ВОЗ
Истинное число погибших от COVID-19: оценка глобальной избыточной смертности.
https://www.who.int/data/stories/the-true-death-toll-of-covid-19-estimating-global-excess-mortality
Дата: май 2021 г.
Дата обращения: июнь 29, 2021
Посмотреть в статье
Google Scholar
8.
Kontis V
Bennett JE
Rashid T
et al.
Масштабы, демография и динамика влияния первой волны COVID-19пандемии на смертность от всех причин в 21 промышленно развитой стране.
Нац. мед. 2020; 26: 1919-1928
Посмотреть в статье
Google Scholar
9.
Кобак Д
Избыточная смертность показывает истинные потери от Covid в России.
Значение. 2021; 18: 16-19
Посмотреть в статье
Академия Google
10.
Stokes AC
Lundberg DJ
ELO IT
HEMPSTEAD K
BOR J
PRESTON SH
ANLESER 9019 ANVERSER.
PLoS Med. 2021; 18e1003571
Посмотреть в статье
Google Scholar
11.
Mungmunpuntipantip R
Wiwanitkit V
Пандемия COVID-19 и дорожно-транспортные происшествия.
S Afr Med J. 2021; 11113227
Посмотреть в статье
Google Scholar
12.
Розенфельд М.
Пелег К.
Гивон А.
и др.
COVID-19 изменил структуру травм у госпитализированных пациентов.
Prehosp Disaster Med. 2021; 36: 251-259
Посмотреть в статье
Google Scholar
13.
Салоттоло К.
Кайафа Р.
Мюллер Дж.
и др.
Многоцентровое исследование травматологических центров США с целью изучения влияния пандемии COVID-19 на причины травм, диагностику и процедуры.
Открытая неотложная помощь хирургу-травматологу. 2021; 6e000655
Посмотреть в статье
Google Scholar
14.
Зубири Л
Розовский Р.П.
Мурадян М.Дж.
и др.
Временные тенденции стационарной онкологической переписи до и во время пандемии COVID-19 и показатели нозокомиального COVID-19 среди больных раком в крупном академическом центре.
Онколог. 2021; 26: e1427-e1433
Посмотреть в статье
Google Scholar
15.
Folino AF
Zorzi A
Cernetti C
et al.
Влияние эпидемии COVID-19 на доступность отделений кардиологической помощи при остром коронарном синдроме в регионе Венето, Италия.
Am Heart J. 2020; 226: 26-28
Посмотреть в статье
Google Scholar
16.
Fullman N
Yearwood J
Абай С. М.
и др.
Измерение показателей Индекса доступности и качества здравоохранения для 195 стран и территорий и отдельных регионов на субнациональном уровне: систематический анализ исследования глобального бремени болезней, 2016 г.
Lancet. 2018; 391: 2236-2271
Посмотреть в статье
Академия Google
17.
Stevens GA
Alkema L
Черный RE
и др.
Руководство по составлению точных и прозрачных оценок состояния здоровья: заявление GATHER.
Ланцет. 2016; 388: e19-e23
Просмотр в статье
Google Scholar
18.
Карлинский А.
Кобак Д.
Отслеживание избыточной смертности в разных странах во время пандемии COVID-19 с помощью набора данных о смертности в мире.
электронная жизнь. 2021; 10e69336
Посмотреть в статье
Google Scholar
19.
Burkart KG
Brauer M
Аравкин А.Ю.
Оценка связанных с конкретной причиной относительных рисков неоптимальной температуры для ежедневной смертности: подход к моделированию, состоящий из двух частей, примененный к исследованию глобального бремени болезней.
Ланцет. 2021; 398: 685-697
Посмотреть в статье
Google Scholar
20.
Robine J-M
Cheung SLK
Le Roy S
et al.
Летом 2003 г. число погибших в Европе превысило 70 000 человек.
C R Biol. 2008 г.; 331: 171-178
Посмотреть в статье
Академия Google
21.
Шапошников Д
Ревич Б
Белландер Т
и др.
Смертность в связи с загрязнением воздуха московской жарой и лесным пожаром 2010 г.
Эпидемиология. 2014; 25: 359-364
Посмотреть в статье
Google Scholar
22.
Vos T
Lim SS
Abbafati C
et al.
Глобальное бремя 369 заболеваний и травм в 204 странах и территориях, 1990–2019 гг.: систематический анализ для исследования глобального бремени болезней, 2019 г.
Lancet. 2020; 396: 1204-1222
Посмотреть в статье
Google Scholar
23.
Центры по контролю и профилактике заболеваний
Краткий научный обзор: данные, использованные для обновления списка основных заболеваний, связанных с повышенным риском тяжелого течения COVID-19.
https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/science/science-briefs/underlying-evidence-table.html
Дата: 14 октября 2021 г.
Дата обращения: 29 октября 2021 г.
Вид в статье
Google Scholar
24.
Dinmohamed AG
Visser O
Verhoeven RHA
и др.
Во время эпидемии COVID-19 в Нидерландах диагностируется меньше рака.
Ланцет Онкол. 2020; 21: 750-751
Посмотреть в статье
Google Scholar
25.
Schwarz V
Mahfoud F
Lauder L
et al.
Снижение числа экстренных госпитализаций по поводу сердечно-сосудистых и цереброваскулярных событий после вспышки COVID-19.
Клин Рес Кардиол. 2020; 109: 1500-1506
Просмотр в статье
Google Scholar
26.
Causey K
Fullman N
Sorensen RJD
et al.
Оценка глобальных и региональных сбоев в охвате плановой вакцинацией детей во время пандемии COVID-19 в 2020 г.: модельное исследование.
Ланцет. 2021; 398: 522-534
Посмотреть в статье
Академия Google
27.
Ezenwa BN
Fajolu IB
Nabwera H
Wang D
Ezeaka CV
Allen S
Impact of COVID-19 lockdown measures on institutional delivery, neonatal admissions and prematurity: a reflection from Lagos , Нигерия.
BMJ Педиатр Открытый. 2021; 5e001029
Просмотр в статье
Академия Google
28.
Goldenberg RL
McClure EM
Снижают ли блокировки населения, связанные с коронавирусной болезнью 2019 (COVID-19), частоту преждевременных родов?
Акушерство Гинек. 2021; 137: 399-402
Посмотреть в статье
Google Scholar
29.
Национальный совет безопасности
Предварительные полугодовые оценки.
https://injuryfacts.nsc.org/motor-vehicle/overview/preliminary-estimates/
Дата: 2021
Дата обращения: 29 июня 2021
Просмотр в статье
Google Scholar
30.
Gunnell D
Appleby L
Arensman E
et al.
Риск самоубийства и профилактика во время пандемии COVID-19.
Ланцет Психиатрия. 2020; 7: 468-471
Посмотреть в статье
Google Scholar
31.
John A
Pirkis J
Gunnell D
Appleby L
Morrisey D
Appleby L
Morrisey D
TRANDSIRED.
БМЖ. 2020; 371m4352
Посмотреть в статье
Google Scholar
32.
Сакамото Х
Ишикане М
Газнави С
Ueda P
Оценка самоубийств в Японии во время пандемии COVID-19 против в предыдущие годы.
Сеть JAMA открыта. 2021; 4e2037378
Посмотреть в статье
Google Scholar
33.
Baumgartner JC
Radley DC
Всплеск смертности от передозировки наркотиков во время пандемии COVID-19 и варианты политики для продвижения вперед.
Фонд Содружества, 25 марта 2021 г.
https://www.commonwealthfund.org/blog/2021/spike-drug-overdose-deaths-during-covid-19-pandemic-and-policy-options-move-forward
Дата обращения: июнь 20, 2021
Посмотреть в статье
Google Scholar
34.
Розенбаум Дж.
Лукас Н.
Зандров Г.
и др.
Влияние приказа о самоизоляции во время COVID-19пандемии по частоте передозировок опиоидами.
Am J Emerg Med. 2021; 41: 51-54
Посмотреть в статье
Google Scholar
35.
Currie JM
Schnell MK
Schwandt H
Zhang J
H
.
Сеть JAMA открыта. 2021; 4e217112
Посмотреть в статье
Google Scholar
36.
Centers for Disease Control and Prevention Health Alert Network
Рост числа смертельных передозировок наркотиков в Соединенных Штатах, вызванных синтетическими опиоидами до и во время пандемии COVID-19.
https://emergency.cdc.gov/han/2020/han00438.asp
Дата: 17 декабря 2020 г.
Дата обращения: 29 июня 2021 г.
Просмотр в статье
Google Scholar
37.
Бурзак К.
Карантин из-за COVID-19 оказал странное влияние на загрязнение воздуха по всему миру.
https://cen.acs.org/environment/atmospheric-chemistry/COVID-19-lockdowns-had-strange-effects-on-air-pollution-across-the-globe/98/i37
Дата: сентябрь 25, 2020
Дата обращения: 20 июня 2021 г.
Посмотреть в статье
Google Scholar
38.
Gautam AS
Dilwaliya NK
Srivastava A
et al.
Временное снижение загрязнения воздуха в связи с отключением антропогенной деятельности во время карантина COVID-19 в северных районах Индии.
Environment Dev Sustain. 2020; 23: 1-24
Посмотреть в статье
Академия Google
39.
Правительство Бельгии
Смертность от COVID-19.
https://www.healthybelgium.be/en/health-status/covid-19-crisis/covid-19-mortality
Дата: 19 июля 2021 г.
Дата обращения: 29 июня 2021 г.
Посмотреть в статье
Google Scholar
40.
Бюро статистики Нидерландов
3·9 тыс. человек умерли от COVID-19в декабре 2020 г.
https://www.cbs.nl/nl-nl/nieuws/2021/14/3-9-duizend-mensen-overleden-aan-covid-19-in-december-2020
Дата : 7 апреля 2021 г.
Дата обращения: 14 июня 2021 г.
Посмотреть в статье
Google Scholar
Информация о статье
ИСТОРИЯ ПУБЛИКА
Опубликовано: 10 марта 2022
Идентификация
DOI: https:/DOI. ORGM.1018
DOI: https:/DOI.ORG/1018.6-3
Copyright
© 2021 Автор(ы). Опубликовано Elsevier Ltd.
Пользовательская лицензия
Creative Commons Attribution (CC BY 4.0) |
Как вы можете повторно использовать
Разрешено
Прочтите, распечатайте и загрузите
Распространение или повторная публикация финальной статьи
Текст и данные
Перевести статью
Повторное использование частей или выдержек из статьи в других работах
Продажа или повторное использование в коммерческих целях
Elsevier’s Open Access License Policy
ScienceDirect
Доступ к этой статье на ScienceDirect

Вооруженный конфликт на востоке Украины разразился в начале 2014 года после аннексии Крыма Россией. В прошлом году протесты в столице Украины Киеве против решения президента Украины Виктора Януковича отклонить соглашение о большей экономической интеграции с Европейским союзом (ЕС) были встречены насильственным подавлением со стороны сил государственной безопасности. Протесты усилились, что привело к эскалации конфликта, и в феврале 2014 года президент Янукович бежал из страны9.0003
Месяц спустя, в марте 2014 года, российские войска взяли под контроль украинский регион Крым. Президент России Владимир Путин сослался на необходимость защиты прав граждан России и русскоязычных в Крыму и на юго-востоке Украины. Затем Россия официально аннексировала полуостров после того, как крымчане проголосовали за присоединение к Российской Федерации на спорном местном референдуме. Кризис усилил этнические разногласия, и два месяца спустя пророссийские сепаратисты в Донецкой и Луганской областях на востоке Украины провели собственные референдумы о независимости.
В регионах быстро вспыхнул вооруженный конфликт между силами, поддерживаемыми Россией, и украинскими военными. Россия отрицала военное участие, но и Украина, и Организация Североатлантического договора (НАТО) сообщали о наращивании российских войск и военной техники возле Донецка и российских обстрелах границы сразу после аннексии Крыма. Конфликт перешел в активный тупик, с регулярными обстрелами и перестрелками, происходящими вдоль линии фронта, разделяющей восточные приграничные районы, контролируемые Россией и Украиной.
Начиная с февраля 2015 года, Франция, Германия, Россия и Украина пытались начать переговоры, чтобы положить конец насилию посредством Минских соглашений. Рамки соглашения включали положения о прекращении огня, отводе тяжелых вооружений и полном контроле украинского правительства во всей зоне конфликта. Однако усилия по достижению дипломатического урегулирования и удовлетворительного решения в основном не увенчались успехом.
В апреле 2016 года НАТО объявила о развертывании четырех батальонов в Восточной Европе, ротируя войска через Эстонию, Латвию, Литву и Польшу, чтобы сдержать возможную будущую российскую агрессию в других частях континента, особенно в странах Балтии. В сентябре 2017 года Соединенные Штаты также перебросили в Польшу две танковые бригады армии США, чтобы еще больше укрепить присутствие НАТО в регионе.
В январе 2018 года Соединенные Штаты ввели новые санкции в отношении двадцати одного человека, в том числе ряда российских чиновников, и девяти компаний, связанных с конфликтом на востоке Украины. В марте 2018 года Государственный департамент США одобрил продажу противотанковых средств Украине, первую продажу летального оружия с начала конфликта. В октябре 2018 года Украина присоединилась к США и семи другим странам НАТО в серии крупномасштабных воздушных учений на западе Украины. Учения проводились после того, как в сентябре 2018 года Россия провела собственные ежегодные военные учения, крупнейшие со времен распада Советского Союза.
В октябре 2021 года месяцы сбора разведывательных данных и наблюдения за передвижением российских войск, наращиванием сил и финансированием военных действий на случай непредвиденных обстоятельств завершились брифингом в Белом доме с руководителями американской разведки, военных и дипломатических вторжение в Украину. Единственные оставшиеся вопросы заключались в том, когда произойдет нападение и смогут ли Соединенные Штаты убедить союзников действовать упреждающе. На оба ответа ответили 24 февраля 2022 года, когда российские войска вторглись в практически неподготовленную Украину после того, как президент России Владимир Путин санкционировал «специальную военную операцию» против страны. В своем заявлении Путин заявил, что целью операции является демилитаризация и денацификация Украины и прекращение предполагаемого геноцида русских на территории Украины.
За несколько дней и недель, предшествовавших вторжению, администрация Джо Байдена приняла нетрадиционное решение уменьшить ограничения на обмен информацией и разрешить более широкое распространение разведывательных данных и результатов как среди союзников, включая Украину, так и среди общественности. Цель этой стратегии состояла в том, чтобы укрепить оборону союзников и отговорить Россию от агрессивных действий. Коммерческие спутниковые снимки, сообщения в социальных сетях и опубликованные разведывательные данные за ноябрь и декабрь 2021 года показывают, что бронетехника, ракеты и другое тяжелое вооружение движутся в сторону Украины без каких-либо официальных объяснений со стороны Кремля. К концу 2021 года более ста тысяч российских военнослужащих находились вблизи российско-украинской границы, а представители американской разведки предупреждали о вторжении России в начале 2022 года. В середине декабря 2021 года министерство иностранных дел России призвало Соединенные Штаты и НАТО прекратить военную деятельность в Восточной Европе и Центральной Азии, отказаться от дальнейшего расширения НАТО в сторону России и предотвратить вступление Украины в НАТО в будущем. Соединенные Штаты и другие союзники по НАТО отвергли эти требования и пригрозили ввести жесткие экономические санкции, если Россия предпримет агрессивные действия против Украины.
В начале февраля 2022 года на спутниковых снимках было зафиксировано крупнейшее с момента окончания холодной войны развертывание российских войск у границы с Беларусью. Переговоры между Соединенными Штатами, Россией и европейскими державами, включая Францию и Германию, не привели к решению. В конце февраля 2022 года США предупредили, что Россия намерена вторгнуться в Украину, сославшись на растущее военное присутствие России на российско-украинской границе. Затем президент Путин приказал ввести войска в Луганск и Донецк, заявив, что войска выполняли «миротворческую» функцию. В ответ США через несколько дней ввели санкции в отношении регионов и газопровода «Северный поток — 2». Тем не менее, незадолго до вторжения лидеры США и Украины по-прежнему расходились во мнениях относительно характера и вероятности вооруженной российской угрозы, а украинские официальные лица преуменьшали вероятность вторжения и откладывали мобилизацию своих войск и резервных сил.
24 февраля 2022 года, во время последней отчаянной попытки Совета Безопасности ООН отговорить Россию от нападения на Украину, Путин объявил о начале полномасштабного вторжения в Украину с суши, моря и воздуха, нацеленного на украинские военные объекты и города по всему миру. страна. Президент США Джо Байден объявил нападение «неспровоцированным и неоправданным» и ввел жесткие санкции против высокопоставленных кремлевских чиновников, включая Путина и министра иностранных дел России Сергея Лаврова; четыре крупнейших банка России; и российская нефтегазовая промышленность в координации с европейскими союзниками. 2 марта 141 из 19Три государства-члена ООН проголосовали за осуждение российского вторжения на экстренной сессии Генеральной Ассамблеи ООН, потребовав немедленного ухода России с территории Украины.
После аннексии Крыма в 2014 году Украина также все чаще становится объектом тысяч кибератак. В декабре 2015 года более 225 000 человек по всей Украине потеряли электроэнергию в результате атаки на электрогенерирующие компании, а в декабре 2016 года в некоторых частях Киева произошло еще одно отключение электроэнергии после аналогичной атаки на украинскую коммунальную компанию. В июне 2017 года компьютерные системы правительства и бизнеса в Украине пострадали от кибератаки NotPetya, которую приписывают России; атака распространилась на компьютерные системы по всему миру и нанесла ущерб в миллиарды долларов. В феврале 2022 года украинские правительственные веб-сайты, в том числе министерства обороны и внутренних дел, банковские сайты и другие аффилированные организации, одновременно с российским вторжением подверглись распределенным атакам типа «отказ в обслуживании».
Нынешний конфликт серьезно обострил отношения между США и Россией и увеличил риск более широкого европейского конфликта. Напряженность между Россией и соседними странами-членами НАТО, вероятно, возрастет, что, вероятно, будет связано с Соединенными Штатами из-за обязательств альянса в области безопасности. Конфликт также будет иметь более широкие последствия для будущего сотрудничества по таким важным вопросам, как контроль над вооружениями; кибербезопасность; ядерное нераспространение; глобальная экономическая стабильность; энергетическая безопасность; борьба с терроризмом; и политические решения в Сирии, Ливии и других странах. Кроме того, растущая изоляция России не только дестабилизировала глобальные рынки энергии и ресурсов, но и подтолкнула страну к поиску более прочных стратегических связей с теми государствами (например, Китаем), которые все еще готовы сотрудничать с ней, в основном в противовес Западу. Война также усугубила другие глобальные кризисы, поскольку военные операции и насилие препятствуют доставке и распределению столь необходимой помощи, включая продукты питания, и усугубляют и без того острую нехватку доступной глобальной гуманитарной помощи и ресурсов.
По мере замедления первоначального российского вторжения ракетные удары большой дальности нанесли значительный ущерб украинским военным объектам, городским жилым районам, коммуникационной и транспортной инфраструктуре. Больницы и жилые комплексы также подвергались обстрелам и бомбардировкам. В конце марта 2022 года Россия объявила, что «сократит военную активность» под Киевом и Черниговом. К 6 апреля Россия вывела все войска из столичного региона Украины. После вывода российских войск из окрестностей Киева украинские граждане описали очевидные военные преступления, совершенные российскими войсками, в том числе рассказы о суммарных казнях, пытках и изнасилованиях.
18 апреля Россия начала новое крупное наступление на востоке Украины после неудачной попытки захватить столицу. К маю российские войска взяли под свой контроль Мариуполь, крупный и стратегически важный юго-восточный портовый город, который находился в осаде с конца февраля. Кадры с беспилотников, опубликованные крайне правым украинским батальоном «Азов», показали жестокость российского наступления, которое превратило город в руины и вызвало масштабный гуманитарный кризис. Неизбирательные и целенаправленные нападения на гражданских лиц в городе, в том числе воздушный удар по театру и бомбардировка родильного дома, также усилили обвинения в адрес российских сил в нарушениях международного гуманитарного права.
С лета 2022 года боевые действия в основном велись на востоке и юге Украины, когда российские крылатые ракеты, бомбы, кассетные боеприпасы и термобарическое оружие опустошали портовые города на Черном и Азовском морях. Захват Россией нескольких украинских портов и последующая блокада украинского экспорта продовольствия усугубили и без того острый глобальный продовольственный кризис, еще более усугубленный изменением климата, инфляцией и хаосом в цепочке поставок. До конфликта Украина была крупнейшим поставщиком товаров для Всемирной продовольственной программы (ВПП), которая оказывает продовольственную помощь уязвимым группам населения. В июле Россия и Украина подписали соглашение об освобождении более двадцати миллионов тонн зерна из украинских портов, контролируемых Россией. Первые партии зерна, отправленные из Украины после российского вторжения, отправились из Одессы 1 августа; они прибыли в союзную России Сирию 15 августа, хотя первоначально их предполагаемым пунктом назначения был Ливан.
В середине августа смещение линии фронта на юг вызвало опасения международного сообщества по поводу ядерной катастрофы на Запорожской атомной электростанции вдоль Днепра. Крупнейшая атомная электростанция в Европе, Запорожский объект, была захвачена российскими войсками на самых ранних этапах войны. Эскалация напряженности между украинским персоналом станции и ее российскими оккупантами также повысила неопределенность в отношении ее дальнейшей безопасной эксплуатации. Бои на прилегающей к объекту территории также вызывают опасения, что станция может быть серьезно повреждена в результате перекрестного огня: обстрел ОРУ станции уже привел к общегородскому отключению электроэнергии в Энергодаре, где расположена станция. Представители Международного агентства по атомной энергии (МАГАТЭ), в том числе генеральный директор Рафаэль Мариано Гросси, посетили станцию в начале сентября для оценки угрозы ядерной аварии. В отчете [PDF] о результатах своей инспекции МАГАТЭ призвало к «зоне ядерной безопасности и защиты» вокруг станции и к немедленному прекращению «любой военной деятельности» на прилегающей территории.
По состоянию на начало сентября украинские силы смогли добиться сильного наступления на северо-востоке и возобновили контрнаступление на юге. Хотя Россия продолжает удерживать большую часть юго-восточной территории Украины, Украина утверждает, что вернула себе значительную территорию в Харьковской области, что удивило российские силы и перерезало важные пути снабжения. Россия сообщила, что планирует отправить подкрепление — от десяти до двадцати тысяч солдат — на Восточный фронт для отражения нового украинского наступления.
По состоянию на июль 2022 года Управление ООН по правам человека зафиксировало более пяти тысяч погибших и более шести тысяч раненых среди гражданского населения после полномасштабного военного вторжения России в Украину 24 февраля 2022 года. вынудили более шести миллионов человек бежать в соседние страны, включая Молдову и Польшу, страну НАТО, которой Соединенные Штаты и другие союзники помогают разместить приток беженцев.
США продолжают оказывать военную помощь Украине; После обращения президента Украины Владимира Зеленского к Конгрессу США 16 марта 2022 года Байден объявил о дополнительной военной помощи Украине в размере 800 миллионов долларов. С момента вторжения России Соединенные Штаты выделили стране около 4,6 миллиарда долларов на помощь в области безопасности, включая тяжелое вооружение и артиллерию. Соединенные Штаты также резко увеличили присутствие американских войск в Европе, доведя их общее количество до более чем ста тысяч человек.