COVID-19 사례 사망자 및 알츠하이머 병
Mar 29, 2022
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Qiang Zhanga, ∗, Jordan L. Schultz, b, Georgina M. Aldridge, Jacob E. Simmeringc, Youngcho Kima, Amy C. Ogilvieb, d, Nandakumar S. Narayanan,∗
추상적인.이전 연구에서는 치매가 코로나 바이러스 질병 2019 (COVID-19)로 인한 사망 위험 요소로 확인되었습니다. 그러나 알츠하이머 병 (AD)이 COVID-19 사례 치사율에 대한 독립적 인 위험 요소인지 여부는 분명하지 않습니다. 안으로 회고 코호트 연구에서, 우리는 TriNetX를 통해 387,841 명의 COVID-19 환자를 확인했습니다. 인구 통계 조정 후 그리고 합병증, 우리는 AD 환자가 AD가없는 환자에 비해 COVID-19로 사망 할 확률이 더 높다는 것을 발견했습니다. (배당률: 1.20, 95% 신뢰 구간: 1.09–1.32, p< 0.001).="" interestingly,="" we="" did="" not="" observe="" increased="" mortality="" from="" covid-19="" among="" patients="" with="" vascular="" dementia.="" these="" data="" are="" relevant="" to="" the="" evolving="" covid-19="">
키워드 : 알츠하이머 병, 사례 사망자, 코로나 바이러스 질병 2019 (COVID-19), Lewy 시체가있는 치매, 전두측두엽 치매, 중증 급성 호흡기 증후군 코로나 바이러스 -2 (SARS-CoV-2), 혈관 치매
마카 인삼 시스탄체알츠하이머 병을 치료합니다.
소개
치매는 지속적으로 위험으로 확인되었습니다. 신종 코로나 바이러스 질병으로 인한 사망 요인 2019 (COVID-19) [1-8]. 그러나 혼합 된 결과 알츠하이머 병 여부에 관한보고되었습니다. 질병 (AD)은 독립적 인 위험 요소입니다. COVID-19 사망률, 상대적으로 작기 때문일 수 있음 샘플 크기는 연구 [9, 10]. 우리 연구의 목표 AD 환자가 COVID-19 사례 치사율 (CFR)이 더 높은지 여부를 확인하는 것이 었습니다. AD가없는 COVID19 환자의 인구 통계학적으로 일치하는 대규모 코호트. 비판적으로, 우리는 30을 포함했습니다. Elixhauser comorbidity index의 comorbidities 우리의 분석에서, COVID-19 CFR에 대한 알려진 비 AD 기여도를 통제합니다 [11, 12].
재료 및 방법
우리는 환자의 COVID-19 CFR을 다음과 같이 비교했습니다. TriNetX 연구 네트워크의 AD가 없으면 이전에 파킨슨 병과 마찬가지로 (PD) [13]. TriNetX는 건강 연구 데이터베이스입니다. 5천만 건 이상의 신원이 확인되지 않은 의료 기록으로 환자, 주로 미국에서 온. 추출한 데이터는 2021년 4월 14일이지만 사망 결과가 해결될 수 있는 시간을 주기 위해 2021년 2월 17일까지만 데이터를 사용했습니다. 따라서 이러한 데이터는 주요 변이체 확산 및 백신 접종 전에 있다[14].
환자가 하나 이상 있는지 확인되었습니다. 질병의 국제 분류 (ICD; 아홉째 개정: ICD-9-CM, 열 번째 개정판: ICD-10-CM) COVID-19에 대한 의료 기록의 코드 : U07.1 (2019-nCoV 급성 호흡기 질환 (WHO)); B97.29 (질병의 원인으로 다른 코로나 바이러스 다른 곳으로 분류); B34.2 (코로나 바이러스 감염, 지정되지 않음); 또는 J12.81 (폐렴으로 인한 폐렴) 사스 관련 코로나바이러스) 1월 20일 사이, 2020년, 2021년 2월 17일. ICD9 코드 079.89 (기타 지정된 바이러스 감염) 환자 포함의 가능성을 줄이기 위해 제외되었습니다. COVID-19가없는 환자. 이 연구에는 모든 것이 포함되었습니다. 의료진에 기록된 COVID-19 환자 참여 의료 기관의 기록 입원 환자 및 외래 환자 치료 환경 모두에서. 우리 Elixhauser comorbidity index를 사용하여 계정을 사용했습니다. 합병증을 위해; 이 지수는 병원 사망률에 기여하는 주요 요인을 설명합니다 [15]. 역사 Elixhauser comorbidity에 나열된 comorbidities 인덱스는 환자가 자신의 의학적 상태에 대한 해당 ICD 코드를 가지고 있는지 확인되었습니다. TriNetX에서 캡처한 레코드입니다. 문서화 된 사망자 참여한 의료 기관에서는 기록. 환자는 다음과 같은 경우 AD를 갖는 것으로 확인되었습니다. 다음 ICD 코드 중 하나 이상이 나열되었습니다 그들의 의료 기록에서 : 331.0, G30, G30.0, G30.1, G30.8 또는 G30.9. 혈관성 치매의 경우, 다음의 ICD 코드가 사용되었다: 290.40, 290.41, 290.42, 290.43, F01, F01.5, F01.50, F01.51. 치매의 경우 Lewy 바디 (DLB) 사용, 다음 ICD 코드 331.82 및 G31.83을 사용하였다. 전두측두엽의 경우 치매 (FTD), 다음과 같은 ICD 코드가 사용되었습니다 : 331.1, 331.11, G31.0, G31.01, G31.09. 서술적인 통계에는 범주형 변수와 중앙값 및 사분위수 범위(IQR)에 대한 비율이 포함되었습니다. 연속 변수의 경우. 인구 통계 및 카운트 comorbidities 정보의, 보충 참조 표 1. 참고로, 우리의 가설은 AD와 관련이 있으며 COVID-19 및 보충 표 1이 포함되어 있습니다. 완전성을 위해.
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우리는 AD 환자와 환자 간의 차이점을 설명하기 위해 세 가지 접근법을 사용했습니다. 광고없이. 첫째, 우리는 AD 간의 연관성을 탐구하기 위해 다변수 로지스틱 회귀를 수행했으며, 혈관성 치매, DLB, FTD, 나이, 성별, 인종, 민족, 합병증 (모든 합병증에 포함 Elixhauser comorbidity index, 다른 신경 장애를 제외하고), 및 사망률. 동안 모든 사망 의 의료 기록에 캡처 된 연구 기간 참여 의료 기관이 포함되었습니다. 분석에서. 모든 변수는 다변수 로지스틱 회귀 모델 및 배당률 비율은 각각의 고정 효과에 대해 추정되었다. 이러한 맥락에서, 배당률 비율은 사망의 비율을 추정합니다. AD가 있거나없는 COVID-19.
둘째, 우리는 각 AD COVID-19 사례를 5와 일치시킵니다. COVID-19 사례를 동일한 연령, 성별, 인종 및 Elixhauser comorbidity 지수로 제어하고 를 설명하기 위한 조건부 로지스틱 회귀 분석 잠재적 인 잔류 혼란. 세 번째 수렴으로 분석, 성향 점수 매칭을 실시했습니다. 각 AD COVID-19 사례를 동일한 성향 점수로 5 대조군 COVID-19 사례와 일치 시켰습니다. 그것은 나이, 성별, 인종, 민족성에서 계산되었으며, Elixhauser comorbidity의 comorbidities 인덱스를 생성한 다음 조건부 로지스틱 회귀를 수행했습니다.
데이터는 TriNetX에서 요청되었으며 모든 분석은 R. TriNetX 액세스로 수행되었습니다. 아이오와 대학 연구원에게 무료로 제공 아이오와 대학 임상 연구소를 통해 NIH 임상 및 번역 과학 상 프로그램의 일부인 번역 과학 [16]. 결과는 통계적으로 유의한 것으로 간주되었다. p-값이 0.05보다 작 으면. 전가 없음 누락 된 데이터를 위해 만들어졌습니다. 성인 환자 18 세 그리고 더 오래된 것은 데이터 세트에 포함되었습니다. 참고로, 광고 노인 환자와 평균 연령에 영향을 미치는 경향이 있습니다. 우리 환자 중 인구는 50 명이었습니다. 우리는 초기 COVID-19 환자 388,029명의 데이터 세트 그러나 성별을 알 수없는 188 명의 환자를 제거했습니다. 우리 제한하기 위해 더 이상의 제외 기준을 부과하지 않았습니다. 선택 편향. 우리의 연구는 IRB 프로토콜에 따라 아이오와 대학의 IRB에 의해 승인됩니다 : 202005138.
결과
우리는 387,841 명의 COVID-19 환자를 확인했습니다. 누구, 4,174는 AD를 앓고, 2,765는 혈관성 치매를 앓고, 375에는 DLB가 있고 235에는 FTD가 있습니다. 선행 연구는 남성 대 여성에서 더 높은 CFR을 나타냈다 [1, 17], 아프리카 계 미국인 대 백인 [1, 18], 그리고 노인 대 젊은 환자 [1, 17]. 우리는 공연했다. 나이, 성별, 인종, 민족성, 그리고 Elixhauser Comorbidity 지수에 공변수로 포함 된 30 개의 comorbidities. 이 분석은 밝혀졌다. COVID-19로 인한 사망 확률은 AD 그룹에서 유의하게 상승(배당률 비율) (OR): 1.20, 95% 신뢰 구간(CI): 1.09–1.32, p< 0.001;="" fig.="" 1a,="" b).="" in="" addition,="" the="" or="" of="" covid19="" mortality="" from="" patients="" with="" ad="" versus="" patients="" without="" ad="" was="" similar="" for="" men="" (odds="" ratio="" (or):="" 1.21,="" 95%="" confidence="" interval="" (ci):="" 1.05–1.39)="" as="" well="" as="" women="" (or:="" 1.19,="" 95%="" ci:="" 1.05–1.35).="" for="" the="" full="" results="" of="" logistic="" regression,="" see="" table="">
표 1 성인의 사망률과 관련된 요인에 대한 다변수 로지스틱 회귀 분석 2021년 2월 17일 현재 TriNetX 연구 네트워크에 COVID-19가 코딩되어 있음(n = 387,841)
연령별 잔류 교란을 더 평가하기 위해, 성별, 인종 및 동질성, 우리는 정확히 일치했습니다. 각 AD COVID-19 사례 5 통제 COVID-19 1 년 이내에 같은 나이의 경우, 성별, 인종 및 Elixhauser comorbidity index. 그런 다음 조건부 로지스틱 회귀 및 AD 환자에서 사망 확률이 상승한 것을 다시 발견했습니다. 나이, 성별, 인종 및 Elixhauser comorbidity 지수 일치 컨트롤 (OR = 1.38, 95 % CI : 1.29-1.47, p< 0.001).="" we="" replicated="" this="" analysis="" with="" 1,000="" random="" matchings="" with="" the="" effect="" being="" statistically="" significant="" in="" all="" replicates.="" finally,="" we="" performed="" propensity="" score="" matching="" of="" each="" ad="" covid-19="" patient="" to="" 5="" control="" covid-19="" patients="" with="" propensity="" scores="" calculated="" from="" age,="" sex,="" race,="" ethnicity,="" and="" comorbidities="" from="" the="" elixhauser="" index.="" this="" was="" followed="" by="" conditional="" logistic="" regression,="" and,="" for="" a="" third="" time,="" we="" found="" an="" increased="" or="" of="" dying="" from="" covid-19="" among="" ad="" patients="" (or="1.14," 95%="" ci:1.04–1.24,="" p="">
흥미롭게도, 혈관성 치매의 경우, 우리는 나이와 함께 로지스틱 회귀와 비슷한 접근법, 성별, 인종, 민족 및 30 가지 합병증 포함 Elixhauser Comorbidity 지수에서 공변수로 COVID19로 사망 할 확률이 환자들 사이에서 지속적으로 증가하지 않는다는 것을 발견했습니다. 혈관성 치매 환자에 비해 혈관성 치매가 있는 경우(OR: 0.99, 95% CI: 0.88–1.10, p = 0.83). 마찬가지로, COVID-19 사망률의 ORs DLB 환자들 사이에서 확실하게 증가되지 않았다. (OR:1.18, 95% CI: 0.88–1.55, p = 0.26) 또는 FTD(OR: 1.28, 95% CI:0.87–1.84, p = 0.19) (그림 1A).
그림 1. COVID-19 알츠하이머 병 (AD) 환자는 사망률 (CFR)이 증가합니다.
토론
요약하면, 우리는 회고 적 분석을 수행했습니다. TriNetX 데이터베이스의 COVID19 관련 CFR이 AD 환자에서 증가한 것으로 밝혀졌으며, Elixhauser comorbidity index의 나이, 성별, 인종, 민족 및 합병증과 무관합니다. 반면에 혈관성 치매는 증가하지 않았다. COVID-19 CFR은 인구 통계 및 합병증을 고려한 후. 우리는 또한 못했다. 중 COVID-19 CFR의 상당한 증가 DLB 또는 FTD 환자는이 두 가지 질병을 진단하기가 어려울 수 있지만 몇 가지 질병 만 진단합니다. 이들 중 백 명의 환자가 샘플에 포함되었으며 다른 연구와 비교하기가 어렵습니다. 우리의 표본 크기 및 타이밍 때문에 전염병 [9]. 그러나 우리의 결과는 AD가 독립적 인 위험 요소라는 것을 발견하는 데 수렴되어 있습니다. COVID-19 사망률 [9].
협회에는 몇 가지 가능성이 있습니다. AD, COVID-19 및 현재 사망률 사이 공부. 실제로 SARS-CoV2는 중앙을 침범 할 수 있습니다. 신경계 [19] 및 COVID-19 환자는 종종 신경 학적 장애를 가지고 있습니다 [20], 신경 퇴행성 조건에서 복합화 될 수있다. PD와 AD처럼.
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이러한 결과에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 첫째, TriNetX 연구 네트워크에는 식별되지 않은 데이터가 포함됩니다. 40 개 이상의 의료 기관에서 주로 미국. 이를 통해 환자 데이터를 분석 할 수있었습니다. 전국에서 우리는 증가 할 수있는 혼란스러운 지역 데이터를 설명 할 수 없었습니다. 사망률, 높은 수준의 건강에 대한 낮은 접근성과 같은 간호(즉, 중환자실, 인공호흡기 등) 및 지역별로 다양한 치료 전략. 둘째, 데이터 세트에는 AD의 심각도에 대한 정보가 없으며, 인지 기능, 기능 상태, 환자가 있는 경우 병상에 누워 있거나 DNR (Resuscitate) 상태를 포함한 환자의 치료 목표 및 거기 일치에도 불구하고 잔여 불균형 일 수 있거나 우리의 관찰에 기여하는 잠재적 공변량 효과. 셋째,이 연구는 단지 연관성을보고합니다. COVID-19 관련 사망률과 AD 진단 사이; 그러나 이러한 맥락에서 인과 관계 추론에 더 적합 도전적입니다. 넷째, 약물에 대한 정보가 없습니다. 감염 전이나 감염 중에 복용. 일부 약물은 COVID-19 관련 사망률을 감소시킬 수 있습니다. (예를 들어, 모노클로날 항체, 덱사메타손) 동안 다른 사람 - 또는 그들이 치료하는 상태 -는 사망 위험 증가와 관련 될 수 있습니다 (예 : ACE 억제제, DPP4 억제제) [21, 22]. 또한, TriNetX 데이터베이스에는 복구에 대한 명시적인 정보가 없습니다. 다섯째 AD를 앓고있는 환자가 의료 시스템에 의해 다르게 치료되거나 더 많이 치료 될 가능성이 있습니다. 고급 지시문을 가지고 있습니다. 마지막으로, COVID-19 전염병은 예방 접종, 바이러스 돌연변이 및 관련성이 높은 치료법으로 진화했습니다. 사망률 [23].
우리의 결과는주의가 될 수 있다는 증거를 제공합니다. AD 환자를 돌볼 때 필요합니다. COVID-19를 예방하고이 환자를 고려하십시오. 예방 접종 우선 순위의 윤리를 결정할 때 인구, 젊은 환자를 포함하여 진단 AD [24]와 함께. 예방 접종에 대한 진전에도 불구하고 선진국, 전 세계의 많은 부분이 위험에 처해 있습니다. 인구는 예방 접종을받지 않은 채로 남아 있습니다. 또한, 코로나 바이러스는 아마도 주요 위협으로 남아있을 것입니다. 내년 [25]. 이러한 데이터는 관련성이 있을 수 있습니다. AD 및 기타 호흡기 질환에 대해, 이는 유사한 위험 요인 및 메커니즘을 포함한다 [26]. 우리의 작업은 또한 건강 관리 결정을 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다. 글로벌 COVID-19 정책 및 AD 관리 미래의 전염병을 통해 환자.
