《BMC Medicine》：Relationship between multimorbidity, SARS-COV-2 infection and long COVID: a cross-sectional population-based French survey
编辑推荐：
为探究多 orbidity（multimorbidity）与世界卫生组织定义的新冠后状况（PCC）的关联，研究人员开展了一项法国成年人群的横断面研究。结果发现多 orbidity 与 PCC 显著相关，尤其与焦虑或腰痛组合时更明显。该研究为相关防控和管理策略提供了依据。
在新冠疫情期间，理解哪些人群属于高风险群体对公共卫生决策至关重要，比如在疫情爆发时进行隔离、优先安排疫苗接种，以及指导临床对新冠患者进行入院和机械通气等决策。虽然此前有研究探索了像糖尿病、心血管疾病或呼吸系统疾病等单一疾病在新冠相关风险和后果中的作用，但对于患有多种疾病（multimorbidity，即多 orbidity）人群的风险评估却很少。而且，现有研究大多聚焦于短期结果，如死亡率、住院率或重症监护病房（ICU）入住率，对于多 orbidity 患者感染 SARS-CoV-2 后的长期影响却缺乏证据。
随着人们预期寿命的增加，疾病在体内不断积累，多 orbidity 在临床实践中已变得越来越常见。在不断变化的疫情形势下，了解这一脆弱群体的风险极为重要。另外，长新冠（Long COVID）指的是感染 SARS-CoV-2 后症状持续存在的情况，其症状多样，如慢性疲劳、认知功能障碍、嗅觉和味觉改变、呼吸困难和焦虑等。虽然已经提出了许多潜在病因，但关于多 orbidity 与长新冠之间的关联，仍缺乏深入研究。
为了解决这些问题，法国公共卫生署（French Public Health Agency）等机构的研究人员 Tatjana T. Makovski、Olivier Steichen 等人开展了一项关于多 orbidity、SARS-CoV-2 感染和长新冠之间关系的研究 。该研究成果发表在《BMC Medicine》上，为进一步认识新冠相关风险以及制定相应策略提供了重要依据。
研究人员采用了多种技术方法。首先是抽样调查，从法国大陆成年人群中随机选取参与者，通过固定电话（采用两阶段抽样设计，每户按 Kish 模型选取一人）和手机号码（选取号码所有者）进行抽样 。数据收集分两个阶段，通过计算机辅助电话访谈（CATI）和计算机辅助网络访谈（CAWI）收集信息。在分析时，使用调整后的 Poisson 回归模型，并对年龄、性别、社会经济变量等进行调整，以评估多 orbidity 与 SARS-CoV-2 感染及 PCC 之间的关联 。
研究结果
- 研究人群特征：参与研究的 1813 名参与者完成访谈，平均年龄 53（±18.5）岁，女性占 53.6%。超过三分之一（35.8%）的人患有两种或更多慢性疾病（多 orbidity）。最常见的疾病包括腰痛、肥胖、外周骨关节炎和焦虑。
- 多 orbidity 与 SARS-CoV-2 感染的关联：调整年龄、性别、教育和收入的模型显示，随着疾病数量增加，SARS-CoV-2 感染风险增加，但仅在患有≥4 种疾病的人群中显著，患病率比（PR）(95% 置信区间（CI）) 为 1.22 (1.01 - 1.48)，p = 0.037 。有五个疾病组合（dyads）和一个三联症（triad）与感染风险增加相关，且几乎都包含焦虑。
- 多 orbidity 与 PCC 的关联：调整年龄、性别、家庭经济状况和感染次数的模型表明，疾病数量越多，患 PCC 的可能性越高。与无疾病的人相比，患 1 种、2 - 3 种和≥4 种疾病的人的 PR（95% CI）分别为 1.90（1.16 - 3.13），p = 0.011；3.32（2.07 - 5.35），p < 0.000；5.65（3.41 - 9.38），p ≤ 0.000 。19 个 dyads 和 1 个 triad 与 PCC 相关，其中心律失常（Cardiac rhythm disorder）与腰痛或焦虑组合时，患 PCC 的 PR 最高 。
研究结论与讨论
该研究表明，多 orbidity，尤其是与焦虑或腰痛相结合时，与 PCC 存在显著关联，这种关联超出了 SARS-CoV-2 感染本身的影响 。这强调了制定策略预防和管理脆弱群体中持续症状的重要性。
此前关于多 orbidity 人群感染 SARS-CoV-2 风险的研究结果不一致，可能是由于方法学差异、研究样本特征或国家特定背景不同 。本研究在奥密克戎毒株流行期间进行，且样本大多已接种疫苗，这些因素可能影响了研究结果。另外，虽然研究发现多 orbidity 与 SARS-CoV-2 感染和 PCC 存在关联，但不能确定因果关系，需要进一步的纵向研究来明确。
总体而言，该研究为认识多 orbidity、SARS-CoV-2 感染和 PCC 之间的关系提供了重要信息，有助于卫生部门制定更有针对性的防控和管理策略，以保障脆弱群体的健康 。未来研究可进一步探索疾病组合影响新冠相关结果的具体机制，以及如何通过综合干预措施降低多 orbidity 人群的风险。
