美国退伍军人队列研究揭示基础疾病与COVID-19住院对长期后遗症的影响机制

《Communications Medicine》：Pre-existing comorbidities and hospitalization for COVID-19 are associated with post-COVID conditions in the U.S. veteran population

本研究针对美国退伍军人群体，通过分析VA电子健康记录（2021.9-2023.7），系统探讨了基础疾病与COVID-19住院对PCC（Post-COVID Conditions）诊断的影响。多变量逻辑回归显示，慢性阻塞性肺病（COPD）患者PCC风险显著增加（住院组OR=1.21，非住院组OR=1.33），未全程接种疫苗者风险更高（p<0.001）。研究为高危人群早期干预提供了循证依据。

　　

当全球仍在应对COVID-19大流行的余波时，一个隐蔽的健康危机逐渐浮出水面——长期新冠（Post-COVID Conditions, PCC）。据估计，全球约43%的COVID-19感染者可能受到持续症状困扰，表现为疲劳、呼吸困难、认知障碍等多元临床表现。然而，这一健康挑战在退伍军人群体中尤为严峻，该群体通常具有更高的慢性疾病负担和更复杂的健康需求。

为厘清PCC在退伍军人中的风险因素，由Aaron J. Miller领衔的研究团队开展了这项规模空前的回顾性队列研究。研究人员从美国退伍军人事务部（VA）的电子健康记录系统中提取了2021年9月至2023年7月期间514,328名COVID-19确诊退伍军人的临床数据，通过多变量逻辑回归模型深入分析了基础疾病、人口学特征与PCC诊断之间的关联。

研究设计采用严格的纳入标准，仅收录感染后存活超过28天且有至少一次VA就诊记录的退伍军人。PCC诊断依据国际疾病分类第十版（ICD-10）代码U09.9进行识别，该代码自2021年10月起正式启用，专门用于标识COVID-19后遗症。

关键技术方法包括：利用VA联合数据仓库（CDW）和COVID-19共享数据资源构建研究队列；通过VA信息与计算基础设施（VINCI）确保数据安全；采用单变量和多变量逻辑回归分析计算优势比（OR）；每月计算PCC发病率和患病率，并基于罕见病假设将OR解释为相对风险。

PCC发病与患病趋势

研究期间共识别出23,496例PCC诊断病例，占总感染人群的5.3%。诊断时间中位数为感染后34天（IQR 14-77）。

数据显示，患病率在2022年4月后稳定在4.5%左右，月发病率波动于0.05%-2.41%之间，符合罕见病特征。

人口学特征差异

PCC诊断组与未诊断组在人口学分布上呈现显著差异。PCC患者中白人（71.9% vs 65.0%）、71-80岁高龄者（28.1% vs 24.6%）比例更高，男性占主导（86.3% vs 84.6%）。体重指数（BMI）≥30的肥胖者在PCC组占比达48.5%，高于对照组的45.0%。

临床风险因素剖析

多变量回归模型揭示了一系列关键风险因素：

年龄增长（风险增加35-91%）、女性性别（风险增加40-68%）、 Hispanic ethnicity（风险显著增加）以及美国西南地区居住史（风险增加约3倍）均与PCC诊断呈正相关。值得注意的是，非洲裔退伍军人显示出24%的风险降低（OR 0.76, 95%CI 0.73-0.79）。

住院与非住院群体风险分层

分层分析显示，

在非住院退伍军人中，慢性肾脏病（CKD）（OR 1.09）和COPD（OR 1.33）与PCC风险显著相关；而住院患者中仅COPD保持显著关联（OR 1.21）。未全程接种疫苗者在两个亚组中均显示最高风险（p<0.001），凸显疫苗接种的保护作用。

研究结论强调，COVID-19住院史（作为疾病严重程度的替代指标）和基础COPD是PCC诊断的独立危险因素。这一发现为VA医疗系统内22家多专科PCC诊所的精准干预提供了重要依据。尽管研究存在基于医疗记录诊断可能导致的低估局限，但大样本量和严谨的统计方法为结果可靠性提供了有力支撑。

该研究首次系统描绘了美国退伍军人群体PCC风险的流行病学图谱，为理解长期新冠的发病机制、优化高危人群筛查策略以及制定针对性干预措施奠定了科学基础。随着对PCC认识的不断深入，这些发现将助力医疗系统更有效地应对这一持续存在的公共卫生挑战。