COVID-19后综合征患者的症状群

《Journal of Translational Medicine》：Symptom-based clusters in people with post-COVID-19 condition (PCC)

　　

摘要

背景

识别新冠后遗症（PCC）中的症状群是针对这种异质性病症开发更精准治疗干预措施的必要步骤。因此，本研究旨在基于14种特定的PCC症状来识别症状群，同时考虑症状的存在与否及其带来的功能损害。之后，这些被识别的症状群会从社会人口学、临床及心理因素等方面进行比较。

方法

研究纳入了确诊PCC且病程至少一年的患者作为临床样本（最终样本量n为1673人）。通过两步聚类分析来识别症状群，随后使用曼-惠特尼U检验处理连续变量，用卡方检验处理分类变量，对各症状群之间进行比较。

结果

共识别出四类症状群：两类与症状负担相关的群组（全身症状型，症状负担重；症状较少型，症状负担轻），以及两类与特定症状相关的群组（神经认知症状型和疼痛症状型）。属于全身症状型的群体心理困扰程度最高，疲劳感最严重，且失业率也最高。

结论

在PCC中可识别出不同的症状群，而这些群组在社会人口学、临床及心理因素方面存在差异。未来需要通过生物标志物、影像学研究以及纵向追踪研究，来确定这些基于症状的群组是否对应着不同的生物学亚群。