Epidemiological analysis of the incidence of COVID-19 among the population of the Republic of Cameroon using the quantum Geographic Information System (QGIS)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The results of a retrospective epidemiological analysis of the incidence of COVID-19 in the regions of the Republic of Cameroon in dynamics from 2020 to 2023 are presented. It was noted that COVID-19 cases were first reported in the Central Region of Cameroon, and then spread to the remaining 9 administrative regions of the country with an average weekly growth rate of 38.1 ± 18.6% in 2020, 15.3 ± 13.1% in 2021, and 13.4 ± 12.2% in 2022, respectively, however, the incidence rate varied significantly in time and space. Epidemiological analysis made it possible to rank the territory of Cameroon by the magnitude of the incidence rate. The highest rate was recorded in the North region (233.1‰), in the Coastal region (204.9‰) and in the Center region (173.7‰). The regions of Adamawa and the Far North had the lowest incidence rates (25.6‰ and 22.5‰, respectively). The results of a comparative analysis of the incidence of COVID-19 infection by time and territory and factors contributing to the rapid spread of infection are presented. Comparative mapping of reported COVID-19 cases in space and time was performed for the 10 administrative regions of the country using the full version of the QGIS (quantum GIS) LTR program; with the help of which the distribution of cases across the territory and dynamics over time was clearly shown. During the study period, the link between COVID-19 cases reported in Cameroon and neighboring African countries was demonstrated. It has been shown that the distribution of cases in the national territory does not always depend on the population density in administrative areas, but is also associated with other risk factors that may affect the occurrence and spread of COVID-19 cases.

About the authors

Eben Anne Catherine Youmba

Military Medical Academy

Author for correspondence.
Email: umov2022@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5417-6656
SPIN-code: 8973-9100

postgraduate student of the Department (of General and Military Epidemiology)

Russian Federation, Saint Petersburg

Aleksandr A. Kuzin

Military Medical Academy

Email: paster-spb@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9154-7017
SPIN-code: 6220-1218

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor, the Head of the Department (of General and Military Epidemiology)

Russian Federation, Saint Petersburg

Andrey E. Zobov

Military Medical Academy

Email: dr.andrey98@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7791-8993
SPIN-code: 4281-2680

MD, Cand. Sci. (Medicine), Teacher of the Department (of General and Military Epidemiology)

Russian Federation, Saint Petersburg

Tchifou Miltiade Dieffi

Data and Information Management Corporation

Email: mdieffi@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6226-9425

Master degree in Computer Science

Cameroon, Yaounde

References

  1. Sisin EI, Golubkova AA, Kozlova II, et al. The Incidence of a New Coronavirus Infection in Medical Workers and the Evaluation of the Effectiveness of Individual Technologies for their Protection at Different Stages of the Pandemic. Epidemiology and Vaccinal Prevention. 2022;21(4):27–36. (In Russ.) EDN: WGUPEK doi: 10.31631/2073-3046-2022-21-4-27-36
  2. Mamoud Zani. L’Organisation des Nations unies et la lutte contre la pandémie de Covid-19. Cahiers de la recherche sur les droits fondamentaux. 2021;19:75–85. doi: 10.4000/crdf.8123
  3. Yunkina LS, Tokanova ShE, Ospanov ЕА, Smail EM. Analysis of the epidemiological situation of especially dangerous infections and the world experience of their prediction: a literary review. Science & Healthcare. 2022;24(1):126–138. (In Russ.) EDN: TKLNWM doi: 10.34689/SH.2022.24.1.015
  4. Starkova AK, Sedakova YA. Comparative characteristics of discharged and deceased patients diagnosed with COVID-19 (on the example of the city clinical hospital named after Prof. A.M. Voino-Yasenetsky). Bulletin of Public Health and Healthcare of the Russian Far East. 2021;(3(44)): 39–45. (In Russ.) EDN: WSPOBT doi: 10.35177/2226-2342-2021-3-5
  5. Zhang S, Yang Z, Li ZN, et al. Are Older People Really More Susceptible to SARS-CoV-2? Aging and disease. 2022;13(5):1336–1347. doi: 10.14336/AD.2022.0130
  6. Chemeris DA, Mavzyutov AR, Zubov VV, et al. RNA polymorphism of novel coronavirus or enigmas of SARS-CoV-2 two. … Delta, …, Omicron… Will be there enough letters of the Greek alphabet? Biomics. 2021;13(4):409–433. (In Russ.) EDN: EQABMH doi: 10.31301/2221-6197.bmcs.2021-29
  7. Hansen J-C, Planchette G, Cavedon JM, Henri JF. Contribution à l’étude de l’efficacité et de l’entretien des masques de protection respiratoire COVID en tissu fait maison. Medicine De Catastrophe, Urgences Collectives. 2021;5(4):308–316. doi: 10.1016/j.pxur.2021.07.003
  8. Nsegbe A, Ndoki D, Yemmafouo A. Gouvernance de la Covid-19 et impacts socioéconomiques et politiques des mesures prises dans le cadre de la lutte contre la pandémie au Cameroun. Les Cahiers d’Outre-Mer. 2020; 282: 419–435.
  9. Fogha JVF, Noubiap JJ. The fight against COVID-19 in Cameroon needs a second breath. Pan Afr Med J. 2020;37(1):14. doi: 10.11604/pamj.supp.2020.37.14.23535
  10. Eyong J, Fai KN, Nikolay B, et al. Nationwide retrospective mortality and seroprevalence of SARS-CoV-2 antibodies in Cameroon. Scientific African. 2023;22:e01925. doi: 10.1016/j.sciaf.2023.e01925
  11. Esso L, Epée E, Bilounga C, et al. Cameroon’s bold response to the COVID-19 pandemic during the first and second waves. Lancet Infect Dis. 2021;21(8):1064–1065. doi: 10.1016/S1473-3099(21)00388-1
  12. Epée E, Mandeng N, Libwea JN, et al. Two years of Cameroon’s resilient response to the COVID-19 pandemic. Revue de l’académie des sciences du Cameroun. 2022;18:493–500. doi: 10.4314/jcas.v18supplement.3
  13. Judson SD, Njabo KY, Torimiro JN. Regional vulnerability for COVID-19 in Cameroon. Pan Afr Med J. 2020;37(Suppl 1):16. doi: 10.11604/pamj.supp.2020.37.1.26167
  14. Fokam J, Essomba RG, Njouom R, et al. Genomic surveillance of SARS-CoV-2 reveals highest severity and mortality of delta over other variants: evidence from Cameroon. Sci Rep. 2023;13(1):21654.
  15. Fokam J, Ngoufack Jagni Semengue E, Gouissi Anguechia DH, et al. XBB.1, BQ1.1 and atypical BA.4.6/XBB.1 recombinants predominate current SARS-CoV-2 Wavelets with flu-like symptoms in Cameroon: A snapshot from genomic surveillance. PLOS Glob Public Health. 2024;4(5):e0003153. doi: 10.1371/journal.pgph.0003153
  16. Mbah M, Bang H, Ndi H, Ndzo JA. Community Health Education for Health Crisis Management: The Case of COVID-19 in Cameroon. Community Health Equity Res Policy. 2023;43(4):443–452. doi: 10.1177/0272684X211031106
  17. Zhogolev SD, Yumba EK, Kuzin AA, et al. The spread of the new coronavirus infection in African countries and its prevention. In: Modern scientific knowledge: theory and practice. X anniversary Luga scientific readings. Saint Petersburg 2022 May 23. Saint Petersburg: Leningrad State University named after A.S. Pushkin Publishing House; 2022. P. 394–397. (In Russ.) EDN MBNWIS18. WHO Afro Region. Cameroon. COVID-19 response: April report. 2023. 13 p.
  18. WHO Afro Region. Cameroon. COVID-19 response: April report. 2023. 13 p.
  19. Emerging Pandemic Threats Program. National program for the prevention and control of emerging and re-emerging zoonoses. Yaounde. March 2012. 83 p.
  20. Labonne M, Magrong P, Oustalet Y. Le secteur de l’élevage au Cameroun et dans les provinces du grand Nord: situtation actuelle, contraintes, enjeux et défis. 2003; 12 p. https://hal.science/hal-00139191/document
  21. Mélanie Requier-Desjardins. The practice of transhumance in Extreme Northern Cameroon since 1970s. Mega Chad Conference. 2003; 12p. hal-02764145, version 1 (04-06-2020). https://hal.inrae.fr/hal-02764145
  22. Sandie AB, Tejiokem MC, Faye CM, et al. Observed versus estimated actual trend of COVID-19 case numbers in Cameroon: a data-driven modelling. Infect Dis Model. 2023;8(1):228–239. doi: 10.1016/j.idm.2023.02.001
  23. Ugwu CA, Alao O, John OG, et al. Immunological insights into COVID-19 in Southern Nigeria. Front Immunol. 2024;15:1305586.
  24. Gouvernement du Tchad, Organisation mondiale de la Santé. Rapport sur la situation épidémiologique du COVID-19 au Tchad. № 458. 2022. 6 p.
  25. Gouvernement de la République Centrafricaine. Rapport de situation quotidien du COVID-19 en République Centrafricaine. N 1004. 2023. 1 p.
  26. Wali Wali C, Makita-Ikouaya E. Mobility and health issues on the borders of Gabon and Congo in the time of COVID-19. The Political Space. 2021; 44. (In French)
  27. Gormo J. Forced Migration of Chadians in the Faro Division in Northern Cameroon (1980–2010). In: Rodrigues CU, Tomàs J. Crossing African Borders. Lisbon: Centro de Estudos Internacionais; 2012. P. 71–82.
  28. Mashige KP, Osuagwu UL, Ulagnathan S, et al. Economic, Health and Physical Impacts of COVID-19 Pandemic in Sub-Saharan African Regions: A Cross Sectional Survey. Risk Manag Healthc Policy. 2021;14:4799–4807. doi: 10.2147/RMHP.S324554
  29. Essomba RG, Bayibeki AN, Lissom A, et al. Seroprevalence of SARS-CoV-2 antibodies and associated risk factors during the second wave of infection in a university community in Cameroon. Influenza Other Respir Viruses. 2023;17(11):e13222.
  30. Tazemda-Kuitsouc GB, Kuitsouc D, Djuikoue CI, et al. Assessment of Vulnerability to the Covid-19 Pandemic in the Central African Sub-region. Disaster Med Public Health Prep. 2022;17:e186. doi: 10.1017/dmp.2022.121
  31. Achoki T, Alam U, Were L, et al. COVID-19 pandemic in the African continent: Forecasts of cumulative cases, new infections, and mortality. BMJ Publishing Group. 2022; 1–19. Preprint doi: 10.1101/2020.04.09.20059154
  32. Danquah M, Schotte S, Sen K. COVID-19 and Employment: Insights from the Sub-Saharan African Experience. Indian J Labour Econ. 2020; 63(Suppl 1): 23–30. doi: 10.1007/s41027-020-00251-4
  33. Andreenko AA, Andreychuk YuV, Arsenyev VG, et al. Infection caused by SARS-CoV-2. Kryukоv EV, ed. Saint Petersburg; 2023. 260 p. EDN: QFKFPF

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Distribution of COVID-19 cases by week compared with the SARS-CoV-2 virus genovariant in Cameroon from 2020 to 2023

Download (322KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Dynamics of COVID-19 spread across the regions of Cameroon (2020–2022)

Download (252KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. An example of visualization of the conjugacy of COVID-19 incidence levels in the regions of Cameroon bordering Nigeria, performed using QGIS

Download (243KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Distribution of reported COVID-19 cases in the regions of Cameroon from 2020 to 2023 (in %)

Download (133KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».