14
views
0
recommends
+1 Recommend
1 collections
    0
    shares
      • Record: found
      • Abstract: found
      • Article: found
      Is Open Access

      Economic burden of COVID-19, China, January–March, 2020: a cost-of-illness study Translated title: Fardeau économique de la COVID-19 en Chine entre janvier et mars 2020: étude sur le coût de la maladie Translated title: Carga económica de la COVID-19 en China entre los meses de enero-marzo de 2020: estudio del coste de la enfermedad Translated title: العبء الاقتصادي لفيروس كوفيد 19 في الصين خلال الفترة من يناير/كانون ثاني إلى مارس/آذار 2020: دراسة لتكلفة المرض Translated title: 新冠肺炎于 2020 年 1 月至 3 月对中国造成的经济负担:一项疾病费用研究 Translated title: Экономическое бремя COVID-19, Китай, январь-март 2020 г.: исследование для определения объема расходов, связанных с заболеванием

      research-article

      Read this article at

      Bookmark
          There is no author summary for this article yet. Authors can add summaries to their articles on ScienceOpen to make them more accessible to a non-specialist audience.

          Abstract

          Objective

          To estimate the economic cost of coronavirus disease 19 (COVID-19) in 31 provincial-level administrative regions and in total, in China.

          Methods

          We used data from government reports, clinical guidelines and other publications to estimate the main cost components of COVID-19 during 1 January–31 March 2020. These components were: identification and diagnosis of close contacts; suspected cases and confirmed cases of COVID-19; treatment of COVID-19 cases; compulsory quarantine of close contacts and suspected cases; and productivity losses for all affected residents. Primary outcomes were total health-care and societal costs.

          Findings

          The total estimated health-care and societal costs associated with COVID-19 were 4.26 billion Chinese yuan (¥; 0.62 billion United States dollars, US$) and ¥ 2646.70 billion (US$ 383.02 billion), respectively. Inpatient care accounted for 44.2% (¥ 0.95 billion/¥ 2.15 billion) of routine health-care costs followed by medicines, accounting for 32.5% (¥ 0.70 billion/¥ 2.15 billion). Productivity losses accounted for 99.8% (¥ 2641.61 billion/¥ 2646.70 billion) of societal costs, which were mostly attributable to the effect of movement-restriction policies on people who did not have COVID-19. Societal costs were most sensitive to salary costs and number of working days lost due to movement-restriction policies. Hubei province had the highest health-care cost while Guangdong province had the highest societal cost.

          Conclusion

          Our results highlight the high economic burden of the COVID-19 outbreak in China. The control measures to prevent the spread of disease resulted in substantial costs from productivity losses amounting to 2.7% (US$ 382.29 billion/US$ 14.14 trillion) of China’s annual gross domestic product.

          Résumé

          Objectif

          Estimer l'impact économique de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) dans 31 régions administratives de niveau provincial ainsi que dans l'ensemble de la Chine.

          Méthodes

          Nous avons utilisé les données issues des rapports officiels, des directives cliniques et d'autres publications pour évaluer les principales composantes de coût de la COVID-19 durant la période comprise entre le 1 er janvier et le 31 mars 2020. Ces composantes étaient les suivantes: identification et diagnostic des contacts rapprochés; cas suspects et confirmés de COVID-19; traitement des cas de COVID-19; quarantaine obligatoire des contacts rapprochés et cas suspects; et enfin, perte de productivité pour toutes les personnes concernées. Le coût total des soins de santé et le coût total pour la société constituaient les résultats primaires.

          Résultats

          Nous avons estimé que le coût total des soins de santé et le coût total pour la société induits par la COVID-19 s'élevaient à 4,26 milliards de yuans (0,62 milliard de dollars américains) dans le premier cas et à 2646,70 milliards de yuans (383,02 milliards de dollars américains) dans le second. L'hospitalisation des patients a représenté 44,2% (0,95 milliard de yuans/2,15 milliards de yuans) des frais de soins de santé courants, suivie par les médicaments avec 32,5% (0,70 milliard de yuans/2,15 milliards de yuans). La perte de productivité a représenté 99,8% (2641,61 milliards de yuans/2646,70 milliards de yuans) du coût pour la société, principalement lié à l'impact des politiques de restriction des déplacements sur les personnes ne souffrant pas de la COVID-19. Le coût pour la société dépendait majoritairement des dépenses salariales et du nombre de jours de travail perdus à cause des politiques de restriction des déplacements. C'est la province du Hubei qui a déboursé le plus pour les soins de santé, tandis que celle du Guangdong a été la plus durement touchée en termes de coût pour la société.

          Conclusion

          Nos résultats mettent en lumière le lourd fardeau économique de l'épidémie de COVID-19 en Chine. Les mesures de lutte contre la propagation du virus ont entraîné des pertes considérables en raison d'une baisse de productivité équivalant à 2,7% (382,29 milliards de dollars américains/14,14 billions de dollars américains) du produit intérieur brut annuel de la Chine.

          Resumen

          Objetivo

          Estimar el coste económico de la enfermedad coronavirus-19 (COVID-19) en 31 regiones administrativas a nivel provincial y en su totalidad en China.

          Métodos

          Utilizamos los datos de los informes del gobierno, las guías clínicas y otras publicaciones para estimar los principales componentes del coste de la COVID-19 desde el 1 de enero al 31 de marzo de 2020. Estos componentes fueron: identificación y diagnóstico de contactos cercanos; casos sospechosos y casos confirmados de COVID-19; tratamiento de los casos de COVID-19; cuarentena obligatoria de contactos cercanos y casos sospechosos; y pérdidas de productividad para todos los residentes afectados. El principal resultado fue los costes totales de la atención sanitaria y de la sociedad.

          Resultados

          El total estimado de los costes de atención sanitaria y de la sociedad asociados con la COVID-19 fue de 4.260 millones de yuanes chinos (¥; 0,62 mil millones de dólares estadounidenses) y 2.646,70 mil millones de yuanes (383,02 mil millones de dólares estadounidenses), respectivamente. La atención hospitalaria representó el 44,2% (0,95 mil millones/2,15 mil millones de yenes) de los costes de la atención sanitaria rutinaria, seguida de los medicamentos, que representaron el 32,5% (0,70 mil millones/2,15 mil millones de yenes). Las pérdidas de productividad representaron el 99,8% (2.641,61 mil millones/2.646,70 mil millones de yenes) de los costes de la sociedad, que se atribuyeron principalmente al efecto de las políticas de restricción de movimientos en las personas que no tenían COVID-19. Los costes sociales fueron más sensibles a los costes salariales y al número de días de trabajo perdidos debido a las políticas de restricción de movimiento. La provincia de Hubei tenía el mayor coste de atención sanitaria, mientras que la provincia de Guangdong tenía el mayor coste social.

          Conclusión

          Nuestros resultados destacan la alta carga económica del brote de COVID-19 en China. Las medidas de control para evitar la propagación de la enfermedad dieron lugar a costes sustanciales por pérdidas de productividad que ascendieron al 2,7% (382,29 mil millones de dólares estadounidenses/14,14 millones de millones de dólares estadounidenses) del producto interno bruto anual de China.

          ملخص

          الغرض تقدير التكلفة الاقتصادية بسبب مرض فيروس كورونا 19 (كوفيد 19) في 31 منطقة إدارية على مستوى المقاطعات، وفي الصين بشكل إجمالي.

          الطريقة قمنا باستخدام بيانات من التقارير الحكومية، والإرشادات الإكلينيكية، وغيرها من المطبوعات لتقدير مكونات التكلفة الرئيسية لكوفيد 19، خلال الفترة من 1 يناير/كانون ثاني إلى 31 مارس/آذار 2020. وكانت هذه المكونات هي: تحديد المخالطين عن قرب وتشخيص حالاتهم؛ والحالات المشتبه فيها والحالات المؤكدة للإصابة بكوفيد 19؛ وعلاج حالات كوفيد 19؛ والحجر الصحي الإجباري للمخالطين عن قرب والحالات المشتبه فيها؛ وخسائر الإنتاجية لجميع السكان المتضررين. كانت النتائج الأولية هي إجمالي تكاليف الرعاية الصحية والمجتمعية.

          النتائج بلغ الإجمالي التقديري لتكاليف الرعاية الصحية والمجتمعية لمرض كوفيد 19، مبلغ 4.62 مليار يوان صيني (0.62 مليار دولار أمريكي)، و2646.70 مليار يوان (383.02 مليار دولار أمريكي)، على التوالي. شكلت رعاية المرضى بالمستشفيات 44.2% (0.95 مليار يوان/2.15 مليار يوان) من تكاليف الرعاية الصحية الروتينية، تليها الأدوية والتي تمثل 32.5% (0.70 مليار يوان/2.15 مليار يوان). شكلت خسائر الإنتاجية 99.8% (2641.61 مليار يوان/2646.70 مليار يوان) من التكاليف المجتمعية، والتي تُعزى في الغالب إلى تأثير سياسات تقييد الحركة على الأشخاص الذين لم يتعرضوا للإصابة بكوفيد 19. كانت التكاليف المجتمعية أكثر حساسية لتكاليف الرواتب وعدد أيام العمل الضائعة بسبب سياسات تقييد الحركة. سجلت مقاطعة هوبي أعلى تكلفة للرعاية الصحية، بينما سجلت مقاطعة جوانجدونج أعلى تكلفة مجتمعية.

          الاستنتاج تركز النتائج لدينا على العبء الاقتصادي المرتفع لتفشي مرض كوفيد 19 في الصين. أدت تدابير المكافحة لمنع انتشار المرض، إلى تكاليف كبيرة من خسائر الإنتاجية بلغت 2.7% (382.29 مليار دولار أمريكي/14.14 تريليون دولار أمريكي) من الناتج المحلي الإجمالي السنوي للصين.

          摘要

          目的

          旨在估算新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)对中国 31 个省级行政区域造成的经济成本, 包括卫生系统成本和社会成本。

          方法

          我们采用政府报告、临床指南和其他出版物中所汇报数据,估算了 2020 年 1 月 1 日至 3 月 31 日期间新冠肺炎的相关成本。成本构成包括:密切接触者的识别和诊断;新冠肺炎疑似病例和确诊病例的识别和诊断 ;新冠肺炎病例的治疗 ;密切接触者和疑似病例的强制隔离 ;以及所有受影响居民的生产力损失。

          结果

          新冠肺炎相关卫生和社会成本总额估算值分别 为 42.6 亿元人民币(6.2 亿美元)和 26,467.0 亿元人民 币(3,830.2 亿美元)。住院治疗费用占常规医疗费用 的 44.2%(9.5 亿元人民币 / 21.5 亿元人民币),其次是 药品费用,占 32.5%(7.0 亿元人民币 / 21.5 亿元人民币)。 生产力损失占社会成本的 99.8%(26,416.1 亿元人民币/ 26,467.0 亿元人民币),这主要是因行动限制政策对未 感染新冠肺炎的人们造成影响所致。社会成本对因行动限制政策而损失的工资成本和工作天数最为敏感。 湖北省的医疗成本最高,而广东省的社会成本最高

          结论

          我们的研究结果表明,新冠肺炎疫情对中国 造成了非常沉重的经济负担。为防止疾病传播而采取 的控制措施导致生产力大幅损失,相当于中国 年度国内生产总值的 2.7%(3,822.9 亿美元 / 14.14 万 亿美元)。

          Резюме

          Цель

          Оценить экономический ущерб, нанесенный коронавирусной инфекцией (COVID-19) в 31 административном районе на уровне провинции и в целом по Китаю.

          Методы

          Авторы использовали данные отчетов правительства, клинических рекомендаций и других публикаций для оценки основных компонентов затрат, связанных с COVID-19, в период с 1 января по 31 марта 2020 года. Этими компонентами были следующие: идентификация и диагностика лиц, находившихся в тесном контакте с заболевшими; подозрение на COVID-19 и подтвержденные случаи заболевания; лечение выявленных случаев заболевания COVID-19; обязательный карантин лиц, находившихся в тесном контакте с заболевшими, и случаев с подозрением на наличие инфекции; потеря работоспособности затронутой части населения. Показателями основных результатов были общие расходы на здравоохранение и социальные издержки.

          Результаты

          Общие оценочные расходы на здравоохранение и социальные издержки, связанные с COVID-19, составили 4,26 млрд китайских юаней (0,62 млрд долларов США) и 2646,70 млрд юаней (383,02 млрд долларов США) соответственно. На стационарное лечение приходилось 44,2% (0,95/2,15 млрд юаней) от планового уровня расходов на здравоохранение, далее следовали расходы на лекарственные препараты, составлявшие 32,5% (0,70/2,15 млрд юаней). На потерю работоспособности пришлось 99,8% (2641,61/2646,70 млрд юаней) социальных издержек, которые в основном были связаны с влиянием введенных ограничений на передвижения людей, которые не болели COVID-19. Издержки для общества были наиболее чувствительны к расходам на заработную плату и количеству потерянных рабочих дней по причине ограничения передвижения. В провинции Хубэй наблюдались самые высокие расходы на здравоохранение, в то время как в провинции Гуандун отмечались самые высокие социальные издержки.

          Вывод

          Полученные результаты подчеркивают высокое экономическое бремя вспышки COVID-19 в Китае. Меры контроля по предотвращению распространения заболевания привели к значительным расходам в результате потери работоспособности, составившей 2,7% (382,29 млрд / 14,14 трлн долларов США) годового валового внутреннего продукта Китая.

          Related collections

          Most cited references12

          • Record: found
          • Abstract: found
          • Article: found

          Characteristics of and Important Lessons From the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Outbreak in China: Summary of a Report of 72 314 Cases From the Chinese Center for Disease Control and Prevention

            Bookmark
            • Record: found
            • Abstract: found
            • Article: not found

            Evolving epidemiology and transmission dynamics of coronavirus disease 2019 outside Hubei province, China: a descriptive and modelling study

            Summary Background The coronavirus disease 2019 (COVID-19) epidemic, caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), began in Wuhan city, Hubei province, in December, 2019, and has spread throughout China. Understanding the evolving epidemiology and transmission dynamics of the outbreak beyond Hubei would provide timely information to guide intervention policy. Methods We collected individual information from official public sources on laboratory-confirmed cases reported outside Hubei in mainland China for the period of Jan 19 to Feb 17, 2020. We used the date of the fourth revision of the case definition (Jan 27) to divide the epidemic into two time periods (Dec 24 to Jan 27, and Jan 28 to Feb 17) as the date of symptom onset. We estimated trends in the demographic characteristics of cases and key time-to-event intervals. We used a Bayesian approach to estimate the dynamics of the net reproduction number (R t) at the provincial level. Findings We collected data on 8579 cases from 30 provinces. The median age of cases was 44 years (33–56), with an increasing proportion of cases in younger age groups and in elderly people (ie, aged >64 years) as the epidemic progressed. The mean time from symptom onset to hospital admission decreased from 4·4 days (95% CI 0·0–14·0) for the period of Dec 24 to Jan 27, to 2·6 days (0·0–9·0) for the period of Jan 28 to Feb 17. The mean incubation period for the entire period was estimated at 5·2 days (1·8–12·4) and the mean serial interval at 5·1 days (1·3–11·6). The epidemic dynamics in provinces outside Hubei were highly variable but consistently included a mixture of case importations and local transmission. We estimated that the epidemic was self-sustained for less than 3 weeks, with mean Rt reaching peaks between 1·08 (95% CI 0·74–1·54) in Shenzhen city of Guangdong province and 1·71 (1·32–2·17) in Shandong province. In all the locations for which we had sufficient data coverage of Rt, Rt was estimated to be below the epidemic threshold (ie, <1) after Jan 30. Interpretation Our estimates of the incubation period and serial interval were similar, suggesting an early peak of infectiousness, with possible transmission before the onset of symptoms. Our results also indicate that, as the epidemic progressed, infectious individuals were isolated more quickly, thus shortening the window of transmission in the community. Overall, our findings indicate that strict containment measures, movement restrictions, and increased awareness of the population might have contributed to interrupt local transmission of SARS-CoV-2 outside Hubei province. Funding National Science Fund for Distinguished Young Scholars, National Institute of General Medical Sciences, and European Commission Horizon 2020.
              Bookmark
              • Record: found
              • Abstract: found
              • Article: not found

              A preliminary assessment of the impact of COVID-19 on environment – A case study of China

              The coronavirus disease (COVID-19) is seriously threatening world public health security. Currently, >200 countries and regions have been affected by the epidemic, with the number of infections and deaths still increasing. As an extreme event, the outbreak of COVID-19 has greatly damaged the global economic growth and caused a certain impact on the environment. This paper takes China as a case study, comprehensively evaluating the dynamic impact of COVID-19 on the environment. The analysis results indicate that the outbreak of COVID-19 improves China's air quality in the short term and significantly contributes to global carbon emission reduction. However, in the long run, there is no evidence that this improvement will continue. When China completely lifts the lockdown and resumes large-scale industrial production, its energy use and greenhouse gas (GHG) emissions are likely to exceed the level before the event. Moreover, COVID-19 significantly reduces the concentration of nitrogen dioxide (NO2) in the atmosphere. The decline initially occurred near Wuhan and eventually spread to the whole country. The above phenomenon shows that the decreasing economic activities and traffic restrictions directly lead to the changes of China's energy consumption and further prevent the environment from pollution. The results in this study support the fact that strict quarantine measures can not only protect the public from COVID-19, but also exert a positive impact on the environment. These findings can provide a reference for other countries to assess the influence of COVID-19 on the environment.
                Bookmark

                Author and article information

                Journal
                Bull World Health Organ
                Bull World Health Organ
                BLT
                Bulletin of the World Health Organization
                World Health Organization
                0042-9686
                1564-0604
                01 February 2021
                30 November 2020
                : 99
                : 2
                : 112-124
                Affiliations
                [a ]King’s Health Economics, Institute of Psychiatry, Psychology & Neuroscience at King’s College London, Box 024, The David Goldberg Centre , London, SE5 8AF, England.
                [b ]Health Technology Assessment Research Department, Shanghai Health Development Research Centre , Shanghai, China.
                [c ]Centre for Health Economics Research and Modelling Infectious Diseases, University of Antwerp , Antwerp, Belgium.
                [d ]School of Public Health, Fudan University , Shanghai, China.
                [e ]Department of Infectious Disease, Shanghai Public Health Clinical Center , Shanghai, China.
                [f ]Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology , Wuhan, China.
                [g ]School of Population and Global Health, The University of Western Australia , Perth, Australia.
                Author notes
                Correspondence to Huajie Jin (email: huajie.jin@ 123456kcl.ac.uk ).
                Article
                BLT.20.267112
                10.2471/BLT.20.267112
                7856360
                33551505
                0b45e9d1-9e83-41e4-99c6-b6b2538f3bc2
                (c) 2021 The authors; licensee World Health Organization.

                This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution IGO License ( http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/igo/legalcode), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. In any reproduction of this article there should not be any suggestion that WHO or this article endorse any specific organization or products. The use of the WHO logo is not permitted. This notice should be preserved along with the article's original URL.

                History
                : 23 May 2020
                : 22 October 2020
                : 28 October 2020
                Categories
                Research

                Comments

                Comment on this article