康奈爾大學 | 研究確定了長 COVID 的四種主要亞型
指南者留學
2023-01-08 15:36:56
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<p>根據 Weill Cornell Medicine 研究人員領導的一項研究,被稱為長 COVID 的后 COVID 綜合癥有四種主要亞型,由不同的癥狀群定義。</p>
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<p>這項研究于 12 月 1 日發(fā)表在《自然醫(yī)學》雜志上,是同類研究中規(guī)模最大的一項檢查長 COVID 的研究。 代表臨床醫(yī)生和信息學家的研究人員使用機器學習算法在近 35,000 名美國患者的健康記錄中發(fā)現癥狀模式,這些患者的 SARS-CoV-2 感染檢測呈陽性,后來出現揮之不去的長期 COVID 型癥狀。</p>
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<p>這項研究由美國國立衛(wèi)生研究院研究 COVID 以促進恢復 (RECOVER) 計劃資助,是為期一年的 980 萬美元贈款的一部分,該贈款重點關注電子健康記錄隊列研究,該研究由首席研究員 Rainu Kaushal 博士牽頭,他是高級副院長 Weill Cornell Medicine 臨床研究和人口健康科學系主任。</p>
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<p>“RECOVER 旨在快速闡明長期 COVID 中發(fā)生的事情,”該研究的共同資深作者 Kaushal 說。 “研究病例聚集如何對患者的預后和護理產生深遠影響。”</p>
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<p>在檢測到的四種主要模式中,一種以心臟和腎臟問題為特征,并且包括在美國大流行的頭幾個月中相對較高比例的患者。另一種模式包括呼吸系統(tǒng)問題、焦慮、睡眠障礙和其他癥狀,包括頭痛和 胸痛; 具有這種模式的患者中近三分之二是女性。</p>
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<p>“這些結果應該為正在進行的關于長 COVID 的潛在機制及其潛在治療方法的研究提供信息。”領導這項研究的人口健康科學副教授 Fei Wang 博士說。</p>
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<p>病毒感染有時會給患者留下各種揮之不去的、通常是非特異性的癥狀。 對于 SARS-CoV-2,這些感染后綜合癥通常被稱為“長 COVID”,更正式的說法是“急性 SARS-CoV-2 后感染”(PASC)。 它們看起來很常見; 據估計,長期感染 COVID 的美國人占美國成年人口的 40%。</p>
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<p>“了解長期 COVID 的流行病學可以讓臨床醫(yī)生幫助患者了解他們的癥狀和預后,并促進對患者的多專業(yè)治療,”Kaushal 說。</p>
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<p>他也是 Nanette Laitman 人口健康科學杰出教授和人口健康科學主任醫(yī)師 在紐約長老會/威爾康奈爾醫(yī)學中心。 “電子健康記錄為了解這種情況提供了一個窗口,使我們能夠更好地描述長期的 COVID 癥狀,為其他類型的研究提供信息,包括基礎發(fā)現和臨床試驗。”</p>
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<p>為該研究分析的健康記錄來自國家以患者為中心的臨床研究網絡 (PCORnet) 收集的兩個大型數據集,該網絡由來自全國各地的八個醫(yī)療機構聯盟組成。 一個數據集來自 Kaushal 領導的 INSIGHT 臨床研究網絡,包括來自紐約患者的數據,而另一個數據集來自 OneFlorida+ 網絡,其中包括來自佛羅里達州、佐治亞州和阿拉巴馬州的患者。 總而言之,該分析涵蓋了 2020 年 3 月至 2021 年 11 月期間 34,605 名不同患者的健康記錄——直至但不包括第一波 omicron 浪潮。</p>
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<p>最初分析紐約患者數據集時,機器學習算法檢測到四種主要癥狀模式。 第一種,約占患者的 34%,以心臟、腎臟和循環(huán)相關癥狀為主。 該組患者與其他組患者相比,平均年齡較大(中位年齡 65 歲),更可能是男性(49%),COVID 住院率相對較高(61%),并且有相對較多的預 現有條件。 在 2020 年 3 月至 2020 年 6 月的美國第一波大浪潮中,這一組患者中感染 SARS-CoV-2 的比例也最高 (37%)。</p>
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<p>第二種癥狀模式(占患者的 33%)與第一種癥狀模式相當,主要是呼吸和睡眠問題、焦慮、頭痛和胸痛。 具有這種模式的患者大多是女性 (63%),中位年齡為 51 歲,COVID 住院率 (31%) 要低得多。 在 2020 年 11 月至 2021 年 11 月的后續(xù)波次中,該組中近三分之二的患者檢測出 SARS-CoV-2 呈陽性。該組中的既往病癥主要集中在慢性阻塞性肺病和哮喘等呼吸系統(tǒng)問題上。</p>
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<p>另外兩種癥狀模式分別以肌肉骨骼和神經系統(tǒng)癥狀為主,包括關節(jié)炎(23% 的患者),以及消化和呼吸系統(tǒng)癥狀的組合(10%)。</p>
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<p>只有在第一個癥狀模式中,性別比例大約為 1 比 1; 在另外三個中,女性患者占絕大多數(超過 60%)。</p>
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<p>“這種長期 COVID 風險的性別差異與之前的研究一致,但到目前為止,很少有研究甚至試圖揭示其背后的機制。”Wang 說。</p>
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<p>為了驗證他們的發(fā)現,研究人員將他們的算法應用于涵蓋南部三個州患者的數據集,并發(fā)現了非常相似的結果。 該分析還表明,對于 SARS-CoV-2 檢測呈陰性的患者,在檢測后相同的 30 至 180 天時間間隔內出現的癥狀沒有如此明顯的模式,從而支持了長期 COVID 的總體有效性。</p>
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<p>研究人員目前正在進行多方面的后續(xù)研究,包括定義長期 COVID 癥狀模式,以便從電子健康記錄中輕松識別它們,識別不同癥狀模式的風險因素,以及識別現有的治療方法可以 重新用于幫助長期 COVID 患者。</p>
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<p>注:本文由院校官方新聞直譯,僅供參考,不代表指南者留學態(tài)度觀點。</p>
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