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为探究已知和未被发现的 SARS-CoV-2 感染后的长期症状特征并开发 PCS 风险和诊断评估工具，研究人员对 10250 人开展基于人群的队列研究，发现已知感染者症状更显著，还开发了两种评分模型，为 PCS 诊疗提供了新工具。
新冠疫情虽已逐渐进入常态化阶段，但感染后的长期健康影响始终是全球医学界关注的焦点。其中，新冠后综合征（Post-COVID Syndrome, PCS）因其症状多样、机制不明且缺乏统一诊断标准，成为困扰临床的难题。现有研究多聚焦于住院患者或已知感染者，忽视了未被发现的感染人群及非感染对照组的对比，导致难以准确区分真正与新冠病毒相关的长期症状。此外，由于缺乏基于人群的系统性研究，针对 PCS 的风险预测和诊断工具开发滞后，临床医生难以在早期有效识别和管理患者。
为填补这些研究空白，德国美因茨大学医学中心（University Medical Center of the Johannes Gutenberg University Mainz）的研究团队开展了一项大规模人群队列研究，相关成果发表在《European Journal of Epidemiology》。该研究旨在明确已知和未被发现的 SARS-CoV-2 感染后的长期症状特征，开发数据驱动的风险评估和诊断评分模型，并在独立队列中进行前瞻性验证，为 PCS 的临床管理提供科学依据。
研究主要采用了以下关键技术方法：
- 多模态感染检测：通过 RT-qPCR、抗体检测结合自我报告，识别急性感染和未被发现的感染。
- 标准化症状评估：采用世界卫生组织（WHO）的 Post-COVID CRF 问卷，对 61 种症状的持续时间、严重程度进行系统访谈。
- 机器学习建模：运用正则化回归和 10 折交叉验证开发 “GCS Post-COVID 风险评分” 和 “诊断评分”，并在独立队列 SentiSurv RLP 中验证。
研究结果
1. 感染人群与对照组的症状特征差异
在 942 名分析对象中，已知感染者、未被发现感染者和对照组的长期症状患病率分别为 36.4%、25.0% 和 28.1%。已知感染者的嗅觉（PR=13.66）、味觉（PR=5.57）、健忘（PR=2.88）、注意力不集中（PR=2.83）、平衡障碍（PR=2.74）和呼吸困难（PR=2.22）等症状患病率显著高于对照组。未被发现感染者的症状谱与已知感染者相似，但总体患病率较低。对照组中疲劳、情绪波动、兴趣减退等症状更常见，提示需排除其他非感染因素。
2. 症状持续时间与风险因素
已知感染者的症状负担随时间下降，而未被发现感染者和对照组的症状负担在 3 个月后趋于稳定。急性感染期症状数量越多，发生 3 个月（估计值 = 5.37）和 6 个月（估计值 = 3.64）后遗症的风险越高。糖尿病（RR=2.56）、抑郁症（RR=2.05）、焦虑症（RR=2.09）、高血压及癌症病史是 PCS 的独立风险因素。
3. 数据驱动的评分模型开发与验证
- 风险评分模型：基于急性感染期 18 种症状（如疲劳、嗅觉障碍、健忘等）及年龄、性别，交叉验证 AUC 为 0.74，独立验证队列 AUC 为 0.72，可预测感染后 6 个月长期后遗症风险。
- 诊断评分模型：纳入 21 种长期症状（如味觉障碍、注意力不集中、呼吸困难等），交叉验证 AUC 为 0.66，验证队列 AUC 为 0.64，用于评估症状与 PCS 的相关性概率。
研究结论与讨论
本研究通过大规模人群队列证实，已知 SARS-CoV-2 感染与特定长期症状显著相关，而未被发现感染者的症状特征提示需重视隐性感染的健康影响。开发的两种评分模型仅依赖自我报告症状，为基层医疗提供了便捷的风险预测和诊断工具。其中，风险评分可识别需要早期干预的高危人群，诊断评分则有助于在症状非特异的情况下排除或疑似 PCS，减少过度诊断或漏诊。
研究同时指出，PCS 的症状异质性支持其作为多系统疾病的假说，可能涉及病毒持续存在、自主神经功能障碍等机制。尽管模型在验证队列中表现出一定效力，但受限于回顾性症状评估和病毒变异株的影响，未来需在更多样化人群中进一步验证，并结合生物标志物优化模型。总体而言，该研究为 PCS 的临床初始管理提供了重要依据，推动了基于人群证据的精准诊疗发展。
