Skip to main page content
U.S. flag

An official website of the United States government

Dot gov

The .gov means it’s official.
Federal government websites often end in .gov or .mil. Before sharing sensitive information, make sure you’re on a federal government site.

Https

The site is secure.
The https:// ensures that you are connecting to the official website and that any information you provide is encrypted and transmitted securely.

Access keys NCBI Homepage MyNCBI Homepage Main Content Main Navigation
. 2023 Apr 18;3(2):mtsi.v3i2.2023.356.
doi: 10.48327/mtsi.v3i2.2023.356. eCollection 2023 Jun 30.

[Epidemiological characteristics of the Covid-19 epidemic between 2020 and 2022 in Kongo central, DRC]

[Article in French]
El-Mouksitou Akinocho  1 , Matthieu Kasongo  2 , Kristel Moerman  2 , Felipe Sere  2 , Yves Coppieters  1
Affiliations

[Epidemiological characteristics of the Covid-19 epidemic between 2020 and 2022 in Kongo central, DRC]

[Article in French]
El-Mouksitou Akinocho et al. Med Trop Sante Int. .

Abstract
in English, French

Introduction: The Democratic Republic of Congo (DRC) has experienced widespread community transmission of SARS-CoV-2 and has recorded four successive waves from March 2020 to March 2022. The objective of this study is to determine the socio-demographic characteristics of Covid-19 patients during these epidemic waves in the province of Kongo central and to identify factors associated with deaths.

Material and methods: This is a cross-sectional study of Covid-19 data from the provincial surveillance system. The data consisted of epidemiological surveillance data, laboratory data (tests), hospital data and patient follow-up data. We determined the characteristics of positive cases throughout the period and implemented logistic regression of factors associated with death.

Results: During the successive waves, 9, 573 positive cases were reported in the province, 546 cases in the first wave and 6, 346 in the fourth wave. Seven positive cases out of 10 concerned people aged 25 to 64. The districts of Matadi, Moanda and Mbanza-Ngungu were the most affected. Age above 64 [OR: 7.2 CI:5.1-10.3] and wave 2 [OR: 4.4 CI:1.6-12.4] were the factors statistically associated with death.

Conclusion: As in other African settings, age, comorbidities, higher socio-professional level and living in urban areas were the major risk factors for severe forms of the disease and death. Our analysis underlines the importance of collecting and analysing several epidemiological variables down to the provincial level over time for a better continuous knowledge of the situation.

Introduction: La République démocratique du Congo (RDC) a connu une transmission communautaire généralisée du SARS-CoV-2 et a enregistré quatre vagues successives de mars 2020 à mars 2022. L'objectif de cette étude est de déterminer les caractéristiques sociodémographiques des patients Covid-19 durant ces vagues épidémiques dans la province du Kongo central et d'identifier les facteurs associés aux décès.

Matériel et méthodes: Il s'agit d'une étude transversale portant sur les données Covid-19 du système de surveillance provincial. Ce sont des données de la surveillance épidémiologique, celles des laboratoires (tests), des données hospitalières et du suivi des malades. Nous avons déterminé les caractéristiques des cas positifs durant toute la période et effectué une régression logistique des facteurs associés aux décès.

Résultats: Au cours des vagues successives, 9 573 cas positifs ont été notifiés dans la province, dont 546 cas lors de la première vague et 6 346 lors de la quatrième vague. Sept cas positifs sur 10 concernaient les personnes âgées de 25 à 64 ans. Les districts de Matadi, Moanda et Mbanza-Ngungu étaient les plus touchés. L’âge supérieur à 64 ans [OR: 7, 2 IC:5, 1-10, 3] et la vague 2 [OR: 4, 4 IC:1, 6-12, 4] sont les facteurs qui sont statistiquement associés aux décès.

Conclusion: Comme dans d'autres contextes africains, ce sont l’âge, les comorbidités, le niveau socio-professionnel plus élevé et le fait d'habiter en milieu urbain, qui ont été les facteurs de risque majeurs de formes graves et de décès. Notre analyse souligne l'importance de recueillir et d'analyser plusieurs variables épidémiologiques jusqu'au niveau provincial au fil du temps pour une meilleure connaissance continue de la situation.

Keywords: Associated factors; Covid-19; Democratic Republic of the Congo; Kongo central; Mortality; Sub-Saharan Africa.

PubMed Disclaimer

Figures

Figure 1
Figure 1
Distribution de l’âge des cas positifs Covid-19 par vague dans la province du Kongo central (mars 2020 à mars 2022) Age distribution of Covid-19 cases by wave in Kongo central province (March 2020 to March 2022)
Figure 2
Figure 2
Évolution du nombre de cas positifs (bleu) et du nombre de décès (rouge) Covid-19 durant les quatre vagues dans la province du Kongo central (mars 2020 à mars 2022) Evolution of the number of Covid-19 cases (blue) and deaths (red) during the four waves in Kongo central province (March 2020 to March 2022)
Figure 3
Figure 3
Évolution du nombre de tests Covid réalisés (bleu) et du nombre de cas positifs (rouge) au cours de la quatrième vague dans la province du Kongo central) Evolution of the number of Covid tests performed (blue) and of the number of positive cases (red) during the fourth wave in the province of Kongo central
Figure 4
Figure 4
Évolution du taux de positivité Covid-19 au cours de la quatrième vague dans la province du Kongo central Evolution of the Covid-19 positivity rate during the fourth wave in the province of Kongo central
See this image and copyright information in PMC

References

    1. Africa CDC COVID-19 Pandemic Response Initiatives. https://africacdc.org/download/covid-19-pandemic-response-initiatives/ (consulté le 5 octobre 2022)
    1. Colombo S, Scuccato R, Fadda A, Cumbi AJ. COVID-19 in Africa: the little we know and the lot we ignore. Epidemiol Prev. 2020 Sep-Dec;44(5-6 Suppl 2):408–422. doi: 10.19191/EP20.5-6.S2.146. - DOI - PubMed
    1. Dalal J, Triulzi I, James A, Nguimbis B, Dri GG, Venkatasubramanian A, Noubi Tchoupopnou Royd L, Botero Mesa S, Somerville C, Turchetti G, Stoll B, Abbate JL, Mboussou F, Impouma B, Keiser O, Coelho FC. COVID-19 mortality in women and men in sub-Saharan Africa: a cross-sectional study. BMJ Glob Health. 2021 Nov;6(11):e007225. doi: 10.1136/bmjgh-2021-007225. - DOI - PMC - PubMed
    1. Direction générale de Lutte contre la maladie, RDC Bulletin trimestriel d'informations sur la lutte contre la maladie en RDC. BLM. 2022. Juillet, p. 2. https://sante.gouv.cd/index.php/publications/ressources-publications/cat... .
    1. Fouda Mbarga N, Epee E, Mbarga M, Ouamba P, Nanda H, Nkengni A, Guekeme J, Eyong J, Tossoukpe S, Noumedem Sosso S, Ngono Ngono E, Ntsama LM, Bonyomo L, Tchatchoua P, Vogue N, Metomb S, Ale F, Ousman M, Job D, Moussi C, Tamakloe M, Haberer JE, Ndeso Atanga S, Halle-Ekane G, Boum Y., 2nd Clinical profile and factors associated with COVID-19 in Yaounde, Cameroon: A prospective cohort study. PLoS One. 2021 May 12;16(5):e0251504. doi: 10.1371/journal.pone.0251504. - DOI - PMC - PubMed

Publication types