原始论文
摘要
背景:COVID-19疫苗已经研制成功;然而,COVID-19的传播仍在继续。尽管有许多关于在COVID-19中起重要作用的合并症的研究,但一些研究报告了相互矛盾的结果。
摘要目的:这项研究使用了来自韩国COVID-19患者的真实数据,旨在调查患者人口统计学和共病对COVID-19感染率和严重程度的影响。
方法:数据来自一项全国范围内的韩国COVID-19队列研究,倾向评分(PS)匹配。我们纳入了2020年1月1日至2020年5月30日期间covid -19阳性的感染者,以及ps匹配的未感染对照组。进行PS匹配以平衡每个共病的基线特征,并调整潜在的混杂因素,如年龄、性别、Charlson共病指数、药物和其他用二元变量匹配的共病。结果为已确认的影响COVID-19感染率和严重程度的合并症。终点为COVID-19阳性和COVID-19严重临床结局(如气管切开术、持续肾脏替代治疗、重症监护病房住院、呼吸机使用、心肺复苏和死亡)。
结果:PS匹配的COVID-19队列包括8070例COVID-19检测结果阳性的患者和8070例匹配的对照组。60岁及以上人群中严重组患者比例较高(60岁及以上人群中严重临床结局为16.52%;其他年龄的人有严重临床结果,2.12%),参加医疗补助的人(医疗补助,10.81%;其他保险,5.61%)和残疾人士(残疾人士,18.26%;无残疾,5.07%)。肺部疾病患者的COVID-19感染率较高(优势比[OR] 1.88;95% CI 1.70-2.03),痴呆(OR 1.75;95% CI 1.40-2.20),胃肠道疾病(OR 1.74;95% CI 1.62-1.88),中风(OR 1.67;95% CI 1.23-2.27),肝胆疾病(OR 1.31; 95% CI 1.19-1.44), diabetes mellitus (OR 1.28; 95% CI 1.16-1.43), and cardiovascular disease (OR 1.20; 95% CI 1.07-1.35). In contrast, it was lower for individuals with hyperlipidemia (OR 0.73; 95% CI 0.67-0.80), autoimmune disease (OR 0.73; 95% CI 0.60-0.89), and cancer (OR 0.73; 95% CI 0.62-0.86). The severity of COVID-19 was high for individuals with kidney disease (OR 5.59; 95% CI 2.48-12.63), hypertension (OR 2.92; 95% CI 1.91-4.47), dementia (OR 2.92; 95% CI 1.91-4.47), cancer (OR 1.84; 95% CI 1.15-2.94), pulmonary disease (OR 1.72; 95% CI 1.35-2.19), cardiovascular disease (OR 1.54; 95% CI 1.17-2.04), diabetes mellitus (OR 1.43; 95% CI 1.09-1.87), and psychotic disorders (OR 1.29; 95% CI 1.01-6.52). However, it was low for those with hyperlipidemia (OR 0.78; 95% CI 0.60-1.00).
结论:考虑到他汀类药物的使用,通过PS匹配得出结论,高脂血症患者COVID-19的感染率和疾病严重程度较低。
doi: 10.2196/35025
关键字
简介
2020年3月,世界卫生组织宣布COVID-19为全球大流行。到2022年8月,约有6亿人感染,600多万人死亡。自那时以来,COVID-19的疫苗和治疗剂已经开发出来。然而,目前感染COVID-19的人数仍与1年前相同,因为COVID-19尚未被根除[
].COVID-19可导致无症状症状或流感样症状。有些病人入院保守治疗,有些则需要加护病房。此外,一些患者可能会因COVID-19而死亡[ , ].随着COVID-19患者数量的增加,重要的是要确定那些易感染重症COVID-19的人,从而有效地管理医疗资源,并改善预后[ , ].自COVID-19疫情爆发以来,开展了许多关于个人易感染的人口统计学因素和感染者合并症鉴定的研究。大多数研究都报告了类似的总体结果;然而,这些研究的一些结果是相互矛盾的[
- ].这些结果的差异可能是由于世界各国患者和医疗系统的多样性。以往关于合并症的研究大多只分析了COVID-19感染者的基线特征,没有考虑影响COVID-19的各种因素造成的偏倚。例如,为了确定高脂血症是否影响COVID-19的严重程度,有必要控制他汀类药物,高脂血症患者经常使用他汀类药物。尽管一些研究表明他汀类药物可能在降低COVID-19的严重程度方面发挥作用[ , ],大多数研究没有证实他汀类药物的使用;他们只报道了高脂血症的影响[ - ].因此,很难准确判断高脂血症对COVID-19严重程度的影响。我们调查了患者合并症对COVID-19感染率和严重程度的影响。通过倾向评分(PS)匹配可能影响COVID-19的各种变量来降低偏倚。我们还分析了COVID-19患者的人口统计学特征。方法
研究设计和参与者
我们利用韩国国家健康保险索赔数据库进行了一项大规模队列研究[
].在韩国,所有公民都在韩国国民健康保险局(KNHIS)的数据库中登记。保健信息院利用国际疾病分类(ICD -10)的诊断代码、手术名称、处方药品、医院信息、住院和门诊直接医疗费用、医疗保险费等全国范围内的大型数据库系统。由于所有韩国人在出生时都被赋予唯一的身份号码,这些号码在KNHIS中使用,因此患者的健康记录不会重复或省略[ , ].对于COVID-19研究,KNHIS提供了一个COVID-19队列,包括COVID-19感染者和从未感染过的对照组。2020年1月1日至5月31日,使用疾病代码B342、B972、U071、U072、MT043和3/02对COVID-19确诊患者进行识别。之前未被诊断为COVID-19的对照组的数据根据性别、年龄和居住地区进行了调整。此外,对照组的参与者数量是确诊COVID-19病例数量的15倍。道德的考虑
本研究获得了相关机构审查委员会和研究伦理委员会的批准(ISPAIK 2020-06-048-001)。伦理委员会正式放弃了书面同意的要求。本研究使用了KNHIS在2020年提供的NHIS-2020-1-328数据库。
研究人群
根据世界卫生组织指南,COVID-19的实验室确诊定义为使用鼻腔和咽拭子获得的样本进行实时逆转录聚合酶链反应检测的阳性结果[
].我们结合了2015年1月1日至2020年5月31日期间KNHIS的索赔数据,并从保险资格数据中提取了有关年龄、性别和居住地区的信息( ).Charlson共病指数(CCI)评分采用ICD-10代码和以前报道的方法计算[ ].疾病控制和预防中心(CDC)和以前的荟萃分析研究研究并报告了某些潜在药物和导致COVID-19的SARS-CoV-2严重疾病高风险的疾病[ - , ].在这些研究中,我们在分析中选择了用于PS匹配的因素(表S1和表S2) ).只有那些(肺部疾病、心血管疾病、肝胆疾病、高脂血症、胃肠疾病、糖尿病、高血压和精神障碍)超过500名COVID-19患者被选择,因为少数人有相应的合并症可能会导致统计偏差( ).有基础疾病史(肺部疾病、心血管疾病、肾脏疾病、肝胆疾病、高脂血症、胃肠道疾病、糖尿病、高血压、精神障碍、痴呆、中风、神经系统疾病、自身免疫性疾病和癌症),在1年内使用适当的ICD-10代码至少分配两项权利要求。我们使用多种PS匹配方法对COVID-19的影响因素进行匹配:(1)年龄、性别和CCI匹配;(2)合并症的额外匹配;(3)药物的额外匹配。最后,使用(3)的结果(表S3和S4)
).国民健康保险的财政收入由被保险人缴纳的保险费和政府补贴组成,可以用来分析社会经济状况。对国民健康保险的缴款因家庭收入水平而异。收入越高,对国民健康保险的贡献就越大。为了统计分析的目的,收入分为5类。第一个类别是医疗补助计划,随后的类别包括收入逐步增加(增加25%)的群体。残疾等级是根据在韩国政府登记的国民信息院的数据库信息,分为轻度和重度。![](https://asset.jmir.pub/assets/11909b7921b5ac01a4f4bef95fdbcd4e.png)
结果
为根据新冠肺炎患者的人口统计学因素确定疾病严重程度,将严重程度量表分为轻度、中度、重度和死亡4个等级。在韩国,无症状或轻症患者在住院2周后确诊为阴性即可出院。这段时间也与自我隔离时期相对应。当我们检查新冠肺炎患者的住院时间时,住院时间在第16天达到顶峰,之后开始下降。根据这一结果,将住院时间≤16天定义为轻级,对应无症状或轻症。严重等级定义为需要气管造口、持续肾脏替代治疗、重症监护病房入院、使用呼吸机、心肺复苏。中度定义为住院时间>16天,但不需要与重度对应的治疗。
这项研究的主要目的是根据人口统计学因素、合并症和并发症比较covid -19感染者和对照组的严重程度。次要目的是执行PS匹配进行比较。我们根据共病情况确定COVID-19的感染率和严重程度(严重和死亡或轻度和中度)。
统计分析
我们进行PS匹配以平衡每种共病(存在或不存在)的基线特征,并调整潜在的混杂因素。因为我们关注每一种共病,所以对每一种共病进行PS匹配。使用逻辑回归模型并计算协变量的预测概率来估计PS。年龄和CCI(0,1,或≥2)与连续变量匹配。性别、药物治疗和其他合并症用二元变量进行匹配。我们使用1:1的比例、贪婪最近邻算法和0.25(卡尺)的刻度来评估共病存在的PS匹配。
).通过计算95% ci对COVID-19感染率和严重程度(严重和死亡或轻度和中度)的比值比(or),分析PS匹配后获得的数据。使用SAS 9.4版本(SAS Institute Inc, Cary, NC)进行统计分析。病人与公众的参与
没有患者直接参与设计研究问题或进行研究。没有患者被问及关于结果的解释或写作的建议。目前没有计划让患者或相关患者群体参与研究结果的传播。
结果
研究人群的临床特征
逆转录聚合酶链反应检测结果显示,共8070人COVID-19阳性。我们确定了121,050名未受感染的个体作为对照参与者(
).整个队列的人口特征显示在 .2419例(2419/8070,29.98%)为轻度,5160例(5160/8070,63.94%)为中度,254例(254/8070,3.15%)为重度,237例(237/8070,2.94%)为死亡。其中男性3236例(3236/8070,40.10%)。大多数患者生活在第5或6个10年(1567/8070,19.42%)。在反映社会经济地位的医疗保险等级方面,接受医疗补助的人严重等级和死亡率较高。而其他年级则没有明显的变化趋势。残疾人士感染更为严重,病死率也高得多( ).既往有胃肠道疾病(5256例)、肺部疾病(2539例)、高脂血症(1841例)、高血压(1623例)病史。老年痴呆(74/235,31.5%)、肾脏疾病(25/ 86,29%)和心血管疾病(110/675,16.3%)患者病死率较高; ).COVID-19确诊后,胃肠道疾病(2912例)、肺部疾病(2398例)和肝胆疾病(1248例)是最常见的并发症( ).变量 | COVID-19严重程度,n (%) | COVID-19病例总数,n (%) | 控制a、b, n (%) | ||||||
温和的 | 温和的 | 严重的 | 死亡 | ||||||
性 | |||||||||
男性 | 894 (27.63) | 2073 (64.06) | 135 (4.17) | 134 (4.14) | 3236 (40.10) | 48540 (40.10) | |||
女 | 1525 (31.55) | 3087 (63.86) | 119 (2.46) | 103 (2.13) | 4834 (59.90) | 72510 (59.90) | |||
年龄(年) | |||||||||
0 - 9 | 32 (39.51) | 45 (55.56) | 4 (4.94) | 0 (0.00) | 81 (1.00) | 1215 (1.00) | |||
10 - 19 | 77 (27.90) | 195 (70.65) | 4 (1.45) | 0 (0.00) | 276 (3.42) | 4140 (3.42) | |||
为20 - 29 | 697 (33.88) | 1342 (65.24) | 18 (0.88) | 0 (0.00) | 2057 (25.49) | 30855 (25.49) | |||
- 39 | 273 (32.81) | 541 (65.02) | 17 (2.04) | 1 (0.12) | 832 (10.31) | 12480 (10.31) | |||
40至49 | 358 (34.56) | 655 (63.22) | 20 (1.93) | 3 (0.29) | 1036 (12.84) | 15540 (12.84) | |||
50-59 | 504 (32.16) | 1006 (64.20) | 43 (2.74) | 14 (0.89) | 1567 (19.42) | 23505 (19.42) | |||
60 - 69 | 322 (26.86) | 776 (64.72) | 66 (5.50) | 35 (2.92) | 1199 (14.86) | 17985 (14.86) | |||
70 - 79 | 122 (19.77) | 389 (63.05) | 40 (6.48) | 66 (10.70) | 617 (7.65) | 9255 (7.65) | |||
≥80 | 34 (8.40) | 211 (52.10) | 42 (10.37) | 118 (29.14) | 405 (5.02) | 6075 (5.02) | |||
医疗保险一个 | |||||||||
医疗补助计划 | 186 (27.56) | 416 (61.63) | 31 (4.59) | 42 (6.22) | 675 (8.36) | 4424 (3.65) | |||
1级 | 604 (32.95) | 1146 (62.52) | 44 (2.40) | 39 (2.13) | 1833 (22.71) | 26258 (21.69) | |||
2级 | 462 (30.84) | 971 (64.82) | 36 (2.40) | 29 (1.94) | 1498 (18.56) | 24270 (20.05) | |||
三年级 | 484 (29.02) | 1081 (64.81) | 58 (3.48) | 45 (2.70) | 1668 (20.67) | 27521 (22.74) | |||
4级 | 637 (28.07) | 1475 (65.01) | 79 (3.48) | 78 (3.44) | 2269 (28.12) | 37241 (30.76) | |||
伤残等级 | |||||||||
温和的 | 65 (20.44) | 192 (60.38) | 28日(8.81) | 33 (10.38) | 318 (3.94) | 4367 (3.61) | |||
严重的 | 83 (27.57) | 166 (55.15) | 18 (5.98) | 34 (11.30) | 301 (3.73) | 2275 (1.88) | |||
总计 | 2419 (29.98) | 5160 (63.94) | 254 (3.15) | 237 (2.94) | 8070 (100) | 121050 (100) |
一个来自某些特定群体的参与者,如士兵,没有被包括在内。
b未感染对照组按性别、年龄和地区进行了调整,其结果相当于KNHIS-COVID队列中确诊COVID-19病例数的15倍。
并发症 | COVID-19严重程度,n (%) | COVID-19病例总数,n (%) | 控制,n (%) | |||||
温和的 | 温和的 | 严重的 | 死亡 | |||||
肺病 | 501 (27.32) | 1129 (61.56) | 80 (4.36) | 124 (6.76) | 1834 (22.73) | 11058 (9.14) | ||
心血管病 | 137 (20.44) | 387 (57.33) | 40 (5.93) | 110 (16.30) | 675 (8.36) | 6821 (5.63) | ||
肾脏疾病 | 15 (17.44) | 37 (43.02) | 9 (10.47) | 25 (29.07) | 86 (1.07) | 1018 (0.84) | ||
肝胆管的疾病 | 281 (25.41) | 690 (62.39) | 51 (4.62) | 84 (7.59) | 1106 (13.71) | 10177 (8.41) | ||
高脂血症 | 466 (25.31) | 1158 (62.90) | 97 (5.27) | 120 (6.52) | 1841 (22.81) | 24620 (20.34) | ||
胃肠道疾病 | 1559 (29.66) | 3334 (63.43) | 181 (3.44) | 182 (3.46) | 5256 (65.13) | 58798 (48.57) | ||
糖尿病 | 246 (12.50) | 720 (61.64) | 69 (5.91) | 133 (11.39) | 1168 (14.47) | 13062 (10.79) | ||
高血压 | 348 (21.44) | 1010 (62.23) | 95 (5.85) | 170 (10.47) | 1623 (20.11) | 22904 (18.92) | ||
精神障碍 | 256 (23.38) | 672 (61.37) | 67 (6.12) | 100 (9.13) | 1095 (13.57) | 10796 (8.92) | ||
痴呆 | 19日(8.09) | 116 (49.36) | 26日(11.06) | 74 (31.49) | 235 (2.91) | 1429 (1.18) | ||
中风 | 18 (15.13) | 73 (61.34) | 10 (8.40) | 18 (15.13) | 119 (1.47) | 809 (0.67) | ||
神经源性障碍 | 25 (21.01) | 75 (63.03) | 4 (3.36) | 15 (12.61) | 119 (1.47) | 1037 (0.86) | ||
自身免疫性疾病 | 51 (28.33) | 115 (63.89) | 5 (2.78) | 9 (5.00) | 180 (2.23) | 2423 (2.00) | ||
癌症 | 55 (20.45) | 158 (58.74) | 19日(7.06) | 37 (13.75) | 269 (3.33) | 3275 (2.71) |
并发症 | COVID-19严重程度,n (%) | COVID-19病例总数,n (%) | 控制,n (%) | |||||
温和的 | 温和的 | 严重的 | 死亡 | |||||
肺病 | 542 (22.60) | 1580 (65.89) | 180 (7.51) | 96 (4.00) | 2398 (29.71) | 2027 (1.67) | ||
心血管病 | 161 (20.77) | 475 (61.29) | 85 (10.97) | 54 (6.97) | 775 (9.60) | 1223 (1.01) | ||
肾脏疾病 | 12 (11.01) | 50 (45.87) | 22日(20.18) | 25 (22.94) | 109 (1.35) | 226 (0.19) | ||
肝胆管的疾病 | 321 (25.72) | 789 (63.22) | 107 (8.57) | 31 (2.48) | 1248 (15.46) | 4359 (3.60) | ||
胃肠道疾病 | 824 (28.30) | 1906 (65.45) | 129 (4.43) | 53 (1.82) | 2912 (36.08) | 20477 (16.92) | ||
中风 | 6 (13.33) | 27日(60.00) | 10 (22.22) | 2 (4.44) | 45 (0.56) | 298 (0.25) | ||
神经源性障碍 | 21日(28.77) | 40 (54.79) | 12 (16.44) | 3 (4.11) | 73 (0.90) | 169 (0.14) | ||
脓毒症 | 16 (10.46) | 71 (46.41) | 38 (24.84) | 28日(18.30) | 153 (1.90) | 22日(0.02) |
根据合并症分析COVID-19阳性的风险和疾病严重程度
为了根据合并症确定差异,在covid -19感染组和未感染对照组之间匹配易感性。在ps匹配队列(包括二元类型变量的标准化平均差异<0.1)中使用标准化平均差异进行评估时,未观察到人口统计学和临床特征的显著不平衡。检查与ps匹配的ORs的年龄、性别、CCI、药物和合并症。对照组和COVID-19感染组比较,有疾病史和医疗条件的个体更容易发生COVID-19,而有高脂血症史的个体则不会发生COVID-19 (OR 0.73;95% CI 0.67-0.80),自身免疫性疾病(OR 0.73;95% CI 0.60-0.89),或癌症(or 0.73;95% ci 0.62-0.86;
).感染covid -19的肺部疾病患者的严重程度较高(OR 1.72;95% CI 1.35-2.19)、心血管疾病(OR 1.54;95% CI 1.17-2.04),肾脏疾病(OR 5.59;95% CI 2.48-12.63),糖尿病(OR 1.43;95% CI 1.09-1.87),高血压(OR 1.63;95% CI 1.23-2.15),精神障碍(OR 1.29;95% CI 1.01-6.52),痴呆(OR 2.92;95% CI 1.91-4.47),或癌症(or 1.84;95% ci 1.15-2.94)。 However, the severity grade was low for COVID-19–infected individuals with hyperlipidemia (OR 0.70; 95% CI 0.55-0.90; 和表S5 ).并发症 | 集团一个n | 优势比(95% CI) | |
新型冠状病毒肺炎 | 控制 | ||
肺病b | 2880 | 22900年 | 1.88 (1.70 - -2.03) |
心血管病b | 1245 | 13733年 | 1.20 (1.07 - -1.35) |
肾脏疾病 | 171 | 2037 | 1.01 (0.74 - -1.39) |
肝胆管的疾病b | 1959 | 20505年 | 1.31 (1.19 - -1.44) |
高脂血症b | 2375 | 25663年 | 0.73 (0.67 - -0.80) |
胃肠道疾病b | 3164 | 43370年 | 1.74 (1.62 - -1.88) |
糖尿病b | 1544 | 16468年 | 1.28 (1.16 - -1.43) |
高血压 | 1483 | 16473年 | 1.04 (0.93 - -1.15) |
精神障碍 | 2122 | 21458年 | 1.06 (0.97 - -1.16) |
痴呆b | 365 | 2753 | 1.75 (1.40 - -2.20) |
中风b | 194 | 1662 | 1.67 (1.23 - -2.27) |
神经系统疾病 | 223 | 2089 | 1.16 (0.88 - -1.53) |
自身免疫性疾病c | 421 | 4785 | 0.73 (0.60 - -0.89) |
癌症c | 629 | 6459 | 0.73 (0.62 - -0.86) |
一个我们以1:1的比例评估了COVID-19组和对照组的每一种倾向评分匹配的共病。
b合并症,对COVID-19更敏感。
c共病,对COVID-19的易感性较低。
并发症 | 严重程度一个n | 优势比(95% CI) | ||
轻度+中度 | 严重+死亡 | |||
肺病b | 3031 | 307 | 1.72 (1.35 - -2.19) | |
心血管病b | 1078 | 252 | 1.54 (1.17 - -2.04) | |
肾脏疾病b | 129 | 43 | 5.59 (2.48 - -12.63) | |
肝胆管的疾病 | 1899 | 253 | 1.01 (0.78 - -1.31) | |
高脂血症c | 2204 | 270 | 0.78 (0.60 - -1.00) | |
胃肠道疾病 | 3060 | 206 | 1.00 (0.75 - -1.33) | |
糖尿病b | 1465 | 259 | 1.43 (1.09 - -1.87) | |
高血压b | 1262 | 248 | 2.92 (1.91 - -4.47) | |
精神障碍b | 1846 | 288 | 1.29 (1.01 - -6.52) | |
痴呆b | 305 | 137 | 2.92 (1.91 - -4.47) | |
中风 | 188 | 50 | 1.36 (0.72 - -2.54) | |
神经系统疾病 | 198 | 40 | 0.88 (0.45 - -1.75) | |
自身免疫性疾病 | 338 | 20. | 2.25 (0.92 - -6.52) | |
癌症b | 448 | 88 | 1.84 (1.15 - -2.94) |
一个我们以1:1的比例评估每种倾向评分匹配的共病,分别为轻度和中度组以及重度和死亡组。
b与COVID-19严重程度增加共病。
c合并症,COVID-19严重程度降低。
讨论
主要研究结果
这项研究是一项回顾性队列研究,于2020年1月至2020年5月在韩国进行。它涉及有医疗保险的确诊COVID-19患者。先前对COVID-19患者人口统计学因素的研究表明,男性、老年和低收入可能是与COVID-19严重程度较高的相关因素[
, ].在这项研究中,更多女性患有COVID-19,但男性COVID-19的严重程度更高;这与年龄成正比,特别是对于70岁以上的男性。新冠肺炎的所有医疗费用由韩国政府支付;因此,所有患者,包括接受医疗补助的患者,都接受了相同水平的COVID-19护理。虽然在医疗保健方面没有差异,但获得医疗补助的人收入水平最低,严重程度更高;然而,1至4级医疗保险组之间没有差异。对于残疾人,其发病率略高于对照组。然而,其严重程度远高于其他COVID-19感染者。其他关于COVID-19的研究报告称,SARS-CoV-2在感染开始时通过病毒结构刺突蛋白与血管紧张素转换酶2受体结合[
].ACE2在人体几乎所有器官中都有不同程度的表达。ACE2在心肌细胞、肾近端小管细胞和膀胱尿道细胞中高度表达。此外,它在小肠的肠细胞中大量表达,特别是在回肠中[ - ].因此,COVID-19重症患者大多会出现多器官损伤,包括急性肺损伤、急性肾损伤、心脏损伤、肝胆疾病和气胸[ ].因此,在分析各合并症对COVID-19感染严重程度的影响时,需要考虑其他合并症。每种人口统计学因素、共病和药物可能相互影响,导致COVID-19感染率和严重程度方面的不同结果。在分析高血压合并症时,高血压对患有哮喘的80岁女性和没有基础疾病的30岁男性的COVID-19感染率和严重程度的影响可能不同。对充分研究的疾病,只控制重要因素,就能得到准确的结果。然而,对于研究不足的疾病,如COVID-19,应考虑各种因素。在本研究中,对可能影响COVID-19的各种因素进行PS匹配,以尽量减少偏差。在选择PS匹配的因子时,为了选择客观的数据,使用CDC和meta分析研究提供的数据。但是,随着COVID-19研究的进展,数据可能会发生变化,因此存在限制。获得的大多数结果与先前发表的研究相似;然而,一些结果是相互矛盾的。对于患有癌症和自身免疫性疾病的人来说,感染率甚至更低; these results were possibly affected by reducing social contact because of the risk of COVID-19 infection. Exposure to COVID-19 is an important factor that can affect the infection rate of COVID-19. Individuals with hyperlipidemia had a low COVID-19 infection rate and low severity grade. Previous studies reported that hyperlipidemia should be managed to prevent COVID-19 because high cholesterol levels induce inflammation and increase ACE2 availability [
- ].此外,对COVID-19患者使用他汀类药物通过干扰甲羟戊酸途径和其抗病毒作用降低了死亡率[ , , ].然而,一些研究表明,血脂水平低的人更容易感染COVID-19,感染情况也更严重[ - ].2022年发表的一项荟萃分析表明,严重COVID-19患者的总胆固醇水平较低(汇总平均差-10.4;95% CI -18.7至-2.2),低密度脂蛋白胆固醇水平(合并平均差值-4.4;95% CI -8.4至-0.42)和高密度脂蛋白胆固醇水平(合并平均差值-4.4;与非重症患者相比,95% CI为-6.9至-1.8)[ ].这可能类似于“肥胖悖论”,即轻度肥胖有利于中风后的改善[ , ].轻度肥胖可以承受中风后发生的全身分解代谢失衡,代谢效率受损和身体组织退化。高脂血症也可能在降低COVID-19的严重程度方面发挥作用。限制
我们的研究有几个局限性。作为大多数医学数据研究的局限性,混杂因素可能会导致偏差,从而影响我们的结果。在选择PS匹配的因素时,使用CDC和荟萃分析研究的信息来选择客观数据,但这些数据可能会随着COVID-19研究的进展而变化。此外,我们根据保险理赔数据中提供的ICD代码定义了疾病。可能还有其他未测量的混杂因素影响我们的结果,包括遗传多态性、吸烟、体重指数和暴露于病毒。在本研究中,COVID-19的感染率可能受到COVID-19暴露程度的影响,这可能是除共病因素外的一个重要因素。然而,COVID-19本身的影响可以得到证实,因为其偏差小于以往的研究。在韩国,有一个种族占人口的95%以上;因此,与以前的研究相比,种族偏见最小。因为政府为韩国的COVID-19治疗提供资金,而且治疗COVID-19的医疗设施无处不在,所以经济偏见最小。 The PS matching was performed for sex, age, CCI, comorbidity, and medication, including statins (standardized mean difference <0.1). Hence, selection bias was minimized. Therefore, more accurate information regarding the incidence of COVID-19 and its severity according to comorbidities was provided.
这项研究基于疫情早期经历过COVID-19的患者的数据;因此,该毒株可能与当前的COVID-19毒株不同。然而,由于后天免疫或自然免疫与疫苗接种的影响是混合的,因此很难对最近的COVID-19毒株(包括Omicron)进行准确分析。早期发病时的数据可以提供基本信息,包括关于未来可能发生的突变。
结论
新冠肺炎疫情虽然严重程度有所下降,但住院率并未明显下降,医疗设施负担仍在继续;因此,对合并症的分析仍然很重要。因此,已经发表了许多影响COVID-19的合并症研究;然而,一些研究报告了相互矛盾的结果。这可能是因为除年龄和性别等人口因素外,药物和合并症等各种因素也会影响COVID-19的感染率和严重程度。为了获得关于COVID-19的更准确的数据,有必要尽可能多地分析因素。本研究在前人研究结果的基础上,考虑到影响COVID-19的各种因素,试图得出客观的结果。总之,在之前的研究中,某些合并症被称为危险因素,会增加COVID-19的感染率和严重程度。然而,高脂血症会降低感染率和严重程度。这些结果可用于有效管理COVID-19。
致谢
这项研究得到了韩国政府资助的国家研究财团(NRF)生物与医疗技术发展计划(MSIT;2016号m3a9e8941108)。
NRF在研究的设计和实施中没有任何作用。作者对研究的设计和实施负责;数据的收集、管理、分析和解释;手稿的准备、审查或批准;以及提交手稿发表的决定。
作者的贡献
JMK和JK完全访问了研究中的所有数据,对数据的完整性和数据分析的准确性负责,构思和设计了研究,并起草了手稿。JMK获得了资金。SHP和JMK采集、分析和解释数据。SHP和JK进行统计分析。
利益冲突
没有宣布。
补充表。
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韩国国民健康保险服务(KNHIS)-COIVD队列中COVID-19共病和倾向评分匹配感染率和严重程度基线特征的统计分析方法(韩国;2020年1月1日至5月31日;以肺病为例)。
PNG文件,177kb参考文献
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缩写
ACE2:血管紧张素转换酶2 |
CCI:查尔森共病指数 |
疾病预防控制中心:疾病控制和预防中心 |
ICD:《国际疾病分类》 |
KNHIS:国民健康保险院 |
联盟:国家研究基金 |
或者:优势比 |
PS:倾向分数 |
T·桑切斯编辑,A·马夫拉加尼;提交17.11.21;D Roger, H Jeon, S Jung同行评审;对作者04.07.22的评论;订正版本收到31.08.22;接受13.10.22;发表18.11.22
版权©Jiyong Kim, Seong Hun Park, Jong Moon Kim。原载于JMIR公共卫生与监测(https://publichealth.www.mybigtv.com), 2022年11月18日。
这是一篇根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)发布的开放获取文章,允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用了首次发表在JMIR公共卫生和监测上的原创作品。必须包括完整的书目信息,https://publichealth.www.mybigtv.com上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。