Studie: 6-monatige neurologische und psychiatrische Ergebnisse bei 236 379 Überlebenden von COVID-19: eine retrospektive Kohortenstudie unter Verwendung elektronischer Patientenakten

(C) Romolo Tavani

Hintergrund
Über neurologische und psychiatrische Folgen von COVID-19 wurde berichtet, es sind jedoch weitere Daten erforderlich, um die Auswirkungen von COVID-19 auf die Gesundheit des Gehirns angemessen zu bewerten. Wir wollten robuste Schätzungen der Inzidenzraten und des relativen Risikos neurologischer und psychiatrischer Diagnosen bei Patienten in den 6 Monaten nach einer COVID-19-Diagnose liefern.

Methoden
Für diese retrospektive Kohortenstudie und Time-to-Event-Analyse verwendeten wir Daten aus dem TriNetX-Netzwerk für elektronische Patientenakten (mit über 81 Millionen Patienten). Unsere primäre Kohorte bestand aus Patienten mit einer COVID-19-Diagnose; Eine übereinstimmende Kontrollkohorte umfasste Patienten, bei denen Influenza diagnostiziert wurde, und die andere übereinstimmende Kontrollkohorte umfasste Patienten, bei denen im gleichen Zeitraum eine Atemwegsinfektion einschließlich Influenza diagnostiziert wurde. Patienten mit einer Diagnose von COVID-19 oder einem positiven Test auf SARS-CoV-2 wurden aus den Kontrollkohorten ausgeschlossen. Alle Kohorten umfassten Patienten über 10 Jahre, die am oder nach dem 20. Januar 2020 ein Indexereignis hatten und am 13. Dezember 2020 noch am Leben waren. Wir schätzten die Inzidenz von 14 neurologischen und psychiatrischen Ergebnissen in den 6 Monaten nach einer bestätigten Diagnose von COVID-19: intrakranielle Blutung; ischämischer Schlaganfall; Parkinsonismus; Guillain Barre-Syndrom; Nerven-, Nervenwurzel- und Plexusstörungen; myoneuraler Übergang und Muskelkrankheit; Enzephalitis; Demenz; psychotische Störungen, Stimmungs- und Angststörungen (gruppiert und getrennt); Substanzstörung; und Schlaflosigkeit. Unter Verwendung eines Cox-Modells verglichen wir die Inzidenzen mit denen in Kohorten von Patienten mit Influenza oder anderen Atemwegsinfektionen, die dem Neigungsscore entsprachen. Wir untersuchten, wie diese Schätzungen durch den Schweregrad von COVID-19 beeinflusst wurden, der durch Krankenhausaufenthalte, Aufnahme in eine Intensivtherapieeinheit (ITU) und Enzephalopathie (Delir und verwandte Erkrankungen) verursacht wurde. Wir haben die Robustheit der Unterschiede in den Ergebnissen zwischen Kohorten bewertet, indem wir die Analyse in verschiedenen Szenarien wiederholt haben. Um ein Benchmarking für die Inzidenz und das Risiko neurologischer und psychiatrischer Folgen zu ermöglichen, haben wir unsere primäre Kohorte mit vier Kohorten von Patienten verglichen, bei denen im gleichen Zeitraum zusätzliche Indexereignisse diagnostiziert wurden: Hautinfektion, Urolithiasis, Bruch eines großen Knochens und Lungenembolie.

Ergebnisse
Unter 236.379 mit COVID-19 diagnostizierten Patienten betrug die geschätzte Inzidenz einer neurologischen oder psychiatrischen Diagnose in den folgenden 6 Monaten 33 · 62% (95% CI 33 · 17–34 · 07), mit 12 · 84% (12 ·) 36–13 · 33) erhalten ihre erste solche Diagnose. Bei Patienten, die an einer ITU aufgenommen worden waren, betrug die geschätzte Inzidenz einer Diagnose 46,42% (44,78–48,09) und bei einer Erstdiagnose 25,79% (23,50–28,25). In Bezug auf die Einzeldiagnosen der Studienergebnisse hatte die gesamte COVID-19-Kohorte geschätzte Inzidenzen von 0 · 56% (0 · 50–0 · 63) für intrakranielle Blutungen, 2 · 10% (1 · 97–2 · 23) für Ischämie Schlaganfall, 0 · 11% (0 · 08–0 · 14) für Parkinsonismus, 0 · 67% (0 · 59–0 · 75) für Demenz, 17 · 39% (17 · 04–17 · 74) für Angststörung und 1 · 40% (1 · 30–1 · 51) unter anderem für psychotische Störungen. In der Gruppe mit ITU-Aufnahme betrugen die geschätzten Inzidenzen 2 · 66% (2 · 24–3 · 16) für intrakranielle Blutungen, 6 · 92% (6 · 17–7 · 76) für ischämischen Schlaganfall, 0 · 26% (0) · 15–0 · 45) für Parkinsonismus, 1 · 74% (1 · 31–2 · 30) für Demenz, 19 · 15% (17 · 90–20 · 48) für Angststörung und 2 · 77% (2 · 31–3 · 33) für psychotische Störungen. Die meisten diagnostischen Kategorien waren bei Patienten mit COVID-19 häufiger als bei Patienten mit Influenza (Hazard Ratio [HR] 1 · 44, 95% CI 1 · 40–1 · 47 für jede Diagnose; 1 · 78, 1 · 68–1 · 89 für jede Erstdiagnose) und diejenigen, die andere Infektionen der Atemwege hatten (1 · 16, 1 · 14–1 · 17, für jede Diagnose; 1 · 32, 1 · 27–1 · 36 für jede Diagnose) erste Diagnose). Wie bei Inzidenzen waren die HRs bei Patienten mit schwererem COVID-19 höher (z. B. bei Patienten, die zur ITU zugelassen wurden, im Vergleich zu Patienten, bei denen keine Diagnose gestellt wurde: 1 · 58, 1 · 50–1 · 67 für eine Diagnose; 2 · 45–3 · 35, für jede Erstdiagnose). Die Ergebnisse waren robust gegenüber verschiedenen Sensitivitätsanalysen und Benchmarking mit den vier zusätzlichen Indexgesundheitsereignissen.

Interpretation
Unsere Studie liefert Hinweise auf eine erhebliche neurologische und psychiatrische Morbidität in den 6 Monaten nach der COVID-19-Infektion. Die Risiken waren bei Patienten mit schwerem COVID-19 am größten, ohne darauf beschränkt zu sein. Diese Informationen könnten bei der Serviceplanung und der Ermittlung von Forschungsprioritäten hilfreich sein. Ergänzende Studiendesigns, einschließlich potenzieller Kohorten, sind erforderlich, um diese Ergebnisse zu bestätigen und zu erklären.

Beweise vor dieser Studie
Wir haben Web of Science und Medline am 1. August und 31. Dezember 2020 nach Studien in englischer Sprache mit den Begriffen „(COVID-19 ODER SARS-CoV2 ODER SARS-CoV-2) UND (psychiatri * oder neurologi *) UND ( Inzidenz ODER Epidemiologie * ODER „systematische Überprüfung“ oder „Metaanalyse“) “. Wir fanden Fallserien und Übersichten zu Serien, in denen über neurologische und neuropsychiatrische Störungen während einer akuten COVID-19-Erkrankung berichtet wurde. Wir fanden eine große elektronische Patientenakte Studie über die psychiatrischen Folgen in den 3 Monaten nach einer COVID-19-Diagnose. Es wurde ein erhöhtes Risiko für Angst- und Stimmungsstörungen sowie Demenz nach COVID-19 im Vergleich zu einer Reihe anderer Gesundheitsereignisse berichtet. Die Studie berichtete auch über die Inzidenz jeder Störung. Uns sind keine umfangreichen Daten zur Inzidenz oder zum relativen Risiko neurologischer Diagnosen bei Patienten bekannt, die sich von COVID-19 erholt hatten.

Mehrwert dieser Studie
Nach unserem Kenntnisstand liefern wir die ersten aussagekräftigen Schätzungen der Risiken schwerwiegender neurologischer und psychiatrischer Erkrankungen in den 6 Monaten nach einer COVID-19-Diagnose unter Verwendung der elektronischen Patientenakten von über 236 000 Patienten mit COVID-19. Wir berichten über ihre Inzidenz und Gefährdungsquoten im Vergleich zu Patienten mit Influenza oder anderen Infektionen der Atemwege. Wir zeigen, dass sowohl die Inzidenz- als auch die Gefährdungsquote bei Patienten, die einen Krankenhausaufenthalt oder eine Aufnahme in die Intensivtherapieeinheit (ITU) benötigten, und bei Patienten mit Enzephalopathie (Delirium und anderen veränderten psychischen Zuständen) während der Krankheit höher waren als bei Patienten, die dies nicht taten.

Implikationen aller verfügbaren Beweise

COVID-19 war in den 6 Monaten nach der Diagnose stark mit einem erhöhten Risiko für neurologische und psychiatrische Störungen assoziiert. Angesichts des Ausmaßes der Pandemie und der Chronizität vieler Diagnosen und ihrer Folgen (z. B. Demenz, Schlaganfall und intrakranielle Blutung) sind erhebliche Auswirkungen auf die Gesundheits- und Sozialsysteme wahrscheinlich. Unsere Daten liefern wichtige Belege für den Umfang und die Art der Dienste, die möglicherweise erforderlich sind. Die Ergebnisse unterstreichen auch die Notwendigkeit einer verbesserten neurologischen Nachsorge von Patienten, die während ihrer COVID-19-Krankheit in die ITU aufgenommen wurden oder eine Enzephalopathie hatten.


Einführung
Seit Beginn der COVID-19-Pandemie am 11. März 2020 besteht die Sorge, dass Überlebende einem erhöhten Risiko für neurologische Störungen ausgesetzt sind. Dieser Besorgnis, die ursprünglich auf Befunden anderer Coronaviren beruhte, 1 folgten rasch Fallserien, 2, 3, 4 aufkommende Hinweise auf eine Beteiligung des COVID-19-ZNS, 5, 6, 7 und die Identifizierung von Mechanismen, durch die dies auftreten könnte.8 , 9, 10, 11 Ähnliche Bedenken wurden in Bezug auf psychiatrische Folgen von COVID-19,12,13 geäußert, wobei Hinweise darauf vorliegen, dass Überlebende in den drei Monaten nach der Infektion tatsächlich einem erhöhten Risiko für Stimmungs- und Angststörungen ausgesetzt sind.14 Wir benötigen jedoch große Bedenken skalierte, robuste und längerfristige Daten, um die Folgen der COVID-19-Pandemie für die Gesundheit des Gehirns richtig zu identifizieren und zu quantifizieren. Diese Informationen sind sowohl für die Planung von Dienstleistungen als auch für die Ermittlung von Forschungsprioritäten erforderlich.
In dieser Studie verwendeten wir ein elektronisches Netzwerk für Gesundheitsakten, um die Inzidenz neurologischer und psychiatrischer Diagnosen bei Überlebenden in den 6 Monaten nach der dokumentierten klinischen COVID-19-Infektion zu untersuchen, und verglichen die damit verbundenen Risiken mit denen nach anderen Gesundheitszuständen. Wir untersuchten, ob die Schwere der COVID-19-Infektion, die durch Krankenhausaufenthalte, Aufnahme in eine Intensivtherapieeinheit (ITU) und Enzephalopathie verursacht wird, diese Risiken beeinflusst. Wir haben auch den Verlauf der Hazard Ratios (HRs) über den Zeitraum von 6 Monaten bewertet.

Methoden
Studiendesign und Datenerfassung

Für diese retrospektive Kohortenstudie verwendeten wir das TriNetX Analytics Network, ein Verbundnetzwerk, das anonymisierte Daten aus elektronischen Patientenakten in 62 Gesundheitsorganisationen, hauptsächlich in den USA, mit 81 Millionen Patienten, aufzeichnet. Zu den verfügbaren Daten gehören demografische Daten, Diagnosen (unter Verwendung von Codes aus ICD-10), Medikamente, Verfahren und Messungen (z. B. Blutdruck und Body-Mass-Index). Die Gesundheitsorganisationen sind eine Mischung aus Krankenhäusern, Grundversorgung und spezialisierten Anbietern, die Daten von nicht versicherten und versicherten Patienten beisteuern. Diese Organisationen garantieren, dass sie über alle erforderlichen Rechte, Zustimmungen, Genehmigungen und Befugnisse verfügen, um die Daten an TriNetX weiterzugeben, solange ihr Name als Datenquelle anonym bleibt und ihre Daten für Forschungszwecke verwendet werden. Mithilfe der TriNetX-Benutzeroberfläche können Kohorten auf der Grundlage von Einschluss- und Ausschlusskriterien erstellt, auf verwirrende Variablen mit einem integrierten Algorithmus zur Anpassung der Neigungsbewertung abgeglichen und über bestimmte Zeiträume auf interessierende Ergebnisse verglichen werden. Weitere Details zu TriNetX, seinen Daten, seiner Herkunft und seinen Funktionen finden Sie im Anhang (S. 1–2).

Kohorten
Die primäre Kohorte wurde als alle Patienten definiert, bei denen eine COVID-19-Diagnose bestätigt wurde (ICD-10-Code U07.1). Wir haben auch zwei übereinstimmende Kontrollkohorten konstruiert: Patienten mit Influenza-Diagnose (ICD-10-Codes J09–11) und Patienten mit Atemwegsinfektionen einschließlich Influenza (ICD-10-Codes J00–06, J09–18 oder J20–22). Wir haben Patienten mit einer Diagnose von COVID-19 oder einem positiven Test auf SARS-CoV-2 aus den Kontrollkohorten ausgeschlossen. Wir bezeichnen die Diagnose von COVID-19 (in der primären Kohorte) und Influenza oder anderen Atemwegsinfektionen (in den Kontrollkohorten) als Indexereignisse. Zu den Kohorten gehörten alle Patienten über 10 Jahre, die am oder nach dem 20. Januar 2020 (dem Datum des ersten aufgezeichneten COVID-19-Falls in den USA) ein Indexereignis hatten und zum Zeitpunkt der Hauptanalyse noch am Leben waren ( 13. Dezember 2020). Weitere Einzelheiten zu Kohorten finden Sie im Anhang (S. 2–3).

Covariates
Wir verwendeten eine Reihe etablierter und vermuteter Risikofaktoren für COVID-19 und für schwerere COVID-19-Erkrankungen: 15, 16 Jahre, Geschlecht, Rasse, ethnische Zugehörigkeit, Fettleibigkeit, Bluthochdruck, Diabetes, chronische Nierenerkrankungen, Asthma, chronische Erkrankungen der unteren Atemwege , Nikotinabhängigkeit, Substanzstörung, ischämische Herzkrankheit und andere Formen von Herzkrankheit, sozioökonomischer Entzug, Krebs (und insbesondere hämatologischer Krebs), chronische Lebererkrankung, Schlaganfall, Demenz, Organtransplantation, rheumatoide Arthritis, Lupus, Psoriasis und Störungen mit einem Immunmechanismus. Um diese Risikofaktoren in den Gesundheitsakten der Patienten zu erfassen, haben wir 55 Variablen verwendet. Weitere Einzelheiten, einschließlich ICD-10-Codes, finden Sie im Anhang (S. 3–4). Für alle diese Variablen wurden Kohorten abgeglichen, wie in den folgenden Unterabschnitten beschrieben.

Ergebnisse
Wir untersuchten neurologische und psychiatrische Folgen von COVID-19 anhand von 14 Ergebnissen, die 1–180 Tage nach dem Indexereignis auftraten: intrakranielle Blutung (ICD-10-Codes I60–62); ischämischer Schlaganfall (I63); Parkinson-Krankheit und Parkinson (G20–21); Guillain-Barré-Syndrom (G61.0); Nerven-, Nervenwurzel- und Plexusstörungen (G50–59); myoneuraler Übergang und Muskelerkrankung (neuromuskuläre Störungen; G70–73); Enzephalitis (G04, G05, A86 oder A85.8); Demenz (F01–03, G30, G31.0 oder G31.83); Psychose-, Stimmungs- und Angststörungen (F20–48) sowie jede Kategorie einzeln; Substanzstörung (F10–19) und Schlaflosigkeit (F51.0 oder G47.0).

Für Ergebnisse, bei denen es sich um chronische Krankheiten handelt (z. B. Demenz oder Parkinson), haben wir Patienten ausgeschlossen, bei denen die Diagnose vor dem Indexereignis gestellt wurde. Für Ergebnisse, die dazu neigen, wieder aufzutreten oder einen Rückfall zu erleiden (z. B. ischämische Schlaganfälle oder psychiatrische Diagnosen), haben wir die Inzidenz der ersten Diagnosen (dh ohne diejenigen, die vor dem Indexereignis eine Diagnose hatten) und die Inzidenz einer Diagnose (dh einschließlich) getrennt geschätzt Patienten, die irgendwann vor dem Indexereignis eine Diagnose hatten). Für andere Endpunkte (z. B. Guillain-Barré-Syndrom) haben wir die Inzidenz jeder Diagnose geschätzt. Weitere Einzelheiten und eine vollständige Liste der ICD-10-Codes finden Sie im Anhang (S. 4–5).

Um das Gesamtrisiko neurologischer und psychiatrischer Ergebnisse nach COVID-19 zu bewerten, haben wir schließlich die Inzidenz eines der 14 Ergebnisse und die Inzidenz einer Erstdiagnose eines der Ergebnisse geschätzt. Dies ist niedriger als die Summe der Inzidenzen jedes Ergebnisses, da einige Patienten mehr als eine Diagnose hatten.

Sekundäranalysen
Wir untersuchten, ob die neurologischen und psychiatrischen Folgen von COVID-19 von der Schwere der Erkrankung betroffen waren. Die Inzidenz der Ergebnisse wurde in vier Untergruppen separat geschätzt: Erstens bei Personen, die innerhalb eines Zeitfensters von 4 Tagen vor ihrer COVID-19-Diagnose (die Zeit zwischen klinischer Präsentation und Bestätigung) bis zu 2 Wochen in ein Krankenhaus eingeliefert werden musste danach; zweitens bei denen, die während dieses Fensters keinen Krankenhausaufenthalt benötigt hatten; drittens bei denen, die während dieses Fensters in eine Intensivtherapieeinheit (ITU) aufgenommen worden waren; und viertens bei denen, bei denen während dieses Fensters Delir oder andere Formen eines veränderten mentalen Status diagnostiziert wurden; Wir verwenden den Begriff Enzephalopathie, um diese Patientengruppe zu beschreiben (Anhang S. 5) .17, 18

Unterschiede in der Inzidenz der Ergebnisse zwischen diesen Untergruppen können Unterschiede in ihren Grundlinienmerkmalen widerspiegeln. Daher haben wir für jedes Ergebnis die HR zwischen Patienten, die einen Krankenhausaufenthalt (oder ITU) benötigen, und einer passenden Kohorte von Patienten, die keinen Krankenhausaufenthalt (oder ITU) benötigen, sowie zwischen Patienten mit Enzephalopathie und einer passenden Kohorte von Patienten ohne Enzephalopathie geschätzt. Schließlich wurden HRs für Patienten berechnet, die wegen COVID-19, Influenza oder anderen Infektionen der Atemwege keinen Krankenhausaufenthalt benötigten.

Um Benchmarks für die Inzidenz und das Risiko von neurologischen und psychiatrischen Folgen zu erhalten, wurden Patienten nach COVID-19 mit denen in vier weiteren übereinstimmenden Kohorten von Patienten verglichen, bei denen Gesundheitsereignisse diagnostiziert wurden, die ausgewählt wurden, um eine Reihe von akuten Präsentationen im selben Zeitraum darzustellen. Diese zusätzlichen vier Indexereignisse waren Hautinfektion, Urolithiasis, Bruch eines großen Knochens und Lungenembolie. Weitere Einzelheiten finden Sie im Anhang (S. 5–6).

Wir haben die Robustheit der Unterschiede in den Ergebnissen zwischen Kohorten bewertet, indem wir die Analyse in drei Szenarien wiederholt haben: eines mit Patienten, die zum Zeitpunkt der Analyse verstorben waren, und eines, das die COVID-19-Diagnosen auf Patienten mit positivem RNA- oder Antigentest beschränkte ( und unter Verwendung eines Antigentests als Indexereignis) und eines weiteren Vergleichs der Folgen von Patienten mit COVID-19 mit denen, die bei Patienten mit Influenza vor der Pandemie (dh 2019 oder 2018) beobachtet wurden. Details zu diesen Analysen finden Sie im Anhang (S. 6).
Um zu testen, ob Unterschiede in den Folgen zwischen den Kohorten auf Unterschiede im Ausmaß der Nachsorge zurückzuführen sind, haben wir die durchschnittliche Anzahl der Gesundheitsbesuche gezählt, die jede Kohorte während der Nachbeobachtungszeit hatte.

statistische Analyse
Wir haben Propensity Score Matching19 verwendet, um Kohorten mit übereinstimmenden Baseline-Merkmalen zu erstellen, die innerhalb des TriNetX-Netzwerks durchgeführt wurden. Bei der Neigungsbewertung mit 1: 1-Übereinstimmung wurde ein gieriger Ansatz für die Anpassung der nächsten Nachbarn mit einem Messschieberabstand von 0,1 gepoolten SDs des Logits der Neigungsbewertung verwendet. Jedes Merkmal mit einer standardisierten mittleren Differenz zwischen Kohorten unter 0,1 wurde als gut übereinstimmend angesehen.20 Die Inzidenz jedes Ergebnisses wurde unter Verwendung des Kaplan-Meier-Schätzers geschätzt. Vergleiche zwischen Kohorten wurden mit einem Log-Rank-Test durchgeführt. Wir berechneten HRs mit 95% CIs unter Verwendung eines proportionalen Risikomodells, bei dem die Kohorte, zu der der Patient gehörte, als unabhängige Variable verwendet wurde. Die proportionale Gefährdungsannahme wurde mit dem verallgemeinerten Schönfeld-Ansatz getestet. Wenn die Annahme verletzt wurde, wurde die zeitlich variierende HR mit natürlichen kubischen Splines bewertet, die an die logarithmische kumulative Gefahr angepasst waren.21 Weitere Details sind im Anhang (S. 6) aufgeführt. Statistische Analysen wurden in R, Version 3.4.3, durchgeführt, mit Ausnahme der Log-Rank-Tests, die in TriNetX durchgeführt wurden. Die statistische Signifikanz wurde auf einen zweiseitigen p-Wert <0,05 eingestellt. Unsere Studie wurde gemäß der Berichterstattung über Studien berichtet, die unter Verwendung von routinemäßig gesammelten Gesundheitsdaten durchgeführt wurden (RECORD, Anhang S. 55–60).

Ergebnisse
Unsere primäre Kohorte umfasste 236 379 Patienten, bei denen COVID-19 diagnostiziert wurde, und unsere beiden Kontrollkohorten, die mit dem Neigungsscore übereinstimmten, umfassten 105 579 Patienten, bei denen Influenza diagnostiziert wurde, und 236 038 Patienten, bei denen eine Atemwegsinfektion einschließlich Influenza diagnostiziert wurde. Die COVID-19-Kohorte wurde in Untergruppen von Patienten ohne Krankenhausaufenthalt (190 077 Patienten), Patienten ohne Krankenhausaufenthalt (46 302 Patienten), Patienten mit ITU-Aufnahme (8945 Patienten) und Patienten mit Enzephalopathiediagnose ( 6229 Patienten). Die wichtigsten demografischen Merkmale und Komorbiditäten der COVID-19-Kohorte sind in Tabelle 1 zusammengefasst. Weitere demografische Details sind im Anhang aufgeführt (S. 25–27). Übereinstimmende Grundlinienmerkmale der beiden Kontrollkohorten sind ebenfalls im Anhang aufgeführt (S. 29–30 für Patienten mit Influenza und S. 31–32 für Patienten mit anderen Infektionen der Atemwege). Für alle Vergleiche und Grundlinienmerkmale wurde ein angemessener Propensity-Score-Matching (standardisierte mittlere Differenz <0,1) erreicht.

Table 1Baseline characteristics for the whole COVID-19 cohort and for the non-hospitalisation, hospitalisation, ITU admission, and encephalopathy cohorts during the illness
All patients Patients without hospitalisation Patients with hospitalisation Patients with ITU admission Patients with encephalopathy
Cohort size 236 379 (100·0%) 190 077 (100·0%) 46 302 (100·0%) 8945 (100·0%) 6229 (100·0%)
Demographics
Age, years 46 (19·7) 43·3 (19·0) 57 (18·7) 59·1 (17·3) 66·7 (17·0)
Sex
Male 104 015 (44·0%) 81 512 (42·9%) 22 503 (48·6%) 5196 (58·1%) 3307 (53·1%)
Female 131 460 (55·6%) 107 730 (56·7%) 23 730 (51·3%) 3743 (41·8%) 2909 (46·7%)
Other 904 (0·4%) 835 (0·4%) 69 (0·1%) 10 (0·1%) 13 (0·2%)
Race
White 135 143 (57·2%) 109 635 (57·7%) 25 508 (55·1%) 4918 (55·0%) 3331 (53·5%)
Black or African American 44 459 (18·8%) 33 868 (17·8%) 10 591 (22·9%) 2184 (24·4%) 1552 (24·9%)
Unknown 48 085 (20·3%) 39 841 (21·0%) 8244 (17·8%) 1457 (16·3%) 1071 (17·2%)
Ethnicity
Hispanic or Latino 37 772 (16·0%) 29 155 (15·3%) 8617 (18·6%) 2248 (25·1%) 895 (14·4%)
Not Hispanic or Latino 134 075 (56·7%) 106 844 (56·2%) 27 231 (58·8%) 5041 (56·4%) 3873 (62·2%)
Unknown 64 532 (27·3%) 54 078 (28·5%) 10 454 (22·6%) 1656 (18·5%) 1461 (23·5%)
Comorbidities
Overweight and obesity 42 871 (18·1%) 30 198 (15·9%) 12 673 (27·4%) 3062 (34·2%) 1838 (29·5%)
Hypertensive disease 71 014 (30·0%) 47 516 (25·0%) 23 498 (50·7%) 5569 (62·3%) 4591 (73·7%)
Type 2 diabetes 36 696 (15·5%) 22 518 (11·8%) 14 178 (30·6%) 3787 (42·3%) 2890 (46·4%)
Asthma 25 104 (10·6%) 19 834 (10·4%) 5270 (11·4%) 1132 (12·7%) 755 (12·1%)
Nicotine dependence 17 105 (7·2%) 12 639 (6·6%) 4466 (9·6%) 1042 (11·6%) 803 (12·9%)
Substance use disorder 24 870 (10·5%) 18 173 (9·6%) 6697 (14·5%) 1620 (18·1%) 1316 (21·1%)
Ischaemic heart diseases 21 082 (8·9%) 11 815 (6·2%) 9267 (20·0%) 2460 (27·5%) 2200 (35·3%)
Other forms of heart disease 42 431 (18·0%) 26 066 (13·7%) 16 365 (35·3%) 4678 (52·3%) 3694 (59·3%)
Chronic kidney disease 15 908 (6·7%) 8345 (4·4%) 7563 (16·3%) 1941 (21·7%) 1892 (30·4%)
Neoplasms 45 255 (19·1%) 34 362 (18·1%) 10 893 (23·5%) 2339 (26·1%) 1793 (28·8%)
Data are n (%) or mean (SD). Only characteristics with a prevalence higher than 5% in the whole population are displayed. Additional baseline characteristics are presented in the appendix (pp 25–27). ITU=intensive therapy unit.

Wir haben die diagnostische Inzidenz der neurologischen und psychiatrischen Ergebnisse der primären Kohorte in den 6 Monaten nach einer COVID-19-Diagnose geschätzt. In der gesamten Kohorte erhielten 33 · 62% (95% CI 33 · 17–34 · 07) der Patienten eine Diagnose (Tabelle 2). Für die Kohortenuntergruppen betrugen diese Schätzungen 38,73% (37,87–39,60) für Patienten, die ins Krankenhaus eingeliefert wurden, 46,42% (44,78–48,09) für Patienten, die an der ITU aufgenommen wurden, und 62,34 % (60 · 14–64 · 55) für diejenigen, bei denen Enzephalopathie diagnostiziert wurde. Ein ähnlicher, aber ausgeprägterer zunehmender Trend wurde bei Patienten beobachtet, die ihre erste aufgezeichnete neurologische oder psychiatrische Diagnose erhielten (Tabelle 2). Die Ergebnisse nach Geschlecht, Rasse und Alter sind im Anhang aufgeführt (S. 28). Die Grundcharakteristika der COVID-19-Kohorte, unterteilt in diejenigen, die dies taten, und diejenigen, die kein neurologisches oder psychiatrisches Ergebnis hatten, sind ebenfalls im Anhang aufgeführt (S. 7).

Table 2Major outcomes for the whole COVID-19 cohort, and for the non-hospitalisation, hospitalisation, ITU admission, and encephalopathy cohorts during the illness
All patients Patients without hospitalisation Patients with hospitalisation Patients with ITU admission Patients with encephalopathy
Intracranial haemorrhage (any) 0·56% (0·50–0·63) 0·31% (0·25–0·39) 1·31% (1·14–1·52) 2·66% (2·24–3·16) 3·61% (2·97–4·39)
Intracranial haemorrhage (first) 0·28% (0·23–0·33) 0·14% (0·10–0·20) 0·63% (0·50–0·80) 1·05% (0·79–1·40) 1·19% (0·82–1·70)
Ischaemic stroke (any) 2·10% (1·97–2·23) 1·33% (1·22–1·46) 4·38% (4·05–4·74) 6·92% (6·17–7·76) 9·35% (8·23–10·62)
Ischaemic stroke (first) 0·76% (0·68–0·85) 0·43% (0·36–0·52) 1·60% (1·37–1·86) 2·82% (2·29–3·47) 3·28% (2·51–4·27)
Parkinsonism 0·11% (0·08–0·14) 0·07% (0·05–0·12) 0·20% (0·15–0·28) 0·26% (0·15–0·45) 0·46% (0·28–0·78)
Guillain-Barré syndrome 0·08% (0·06–0·11) 0·05% (0·03–0·07) 0·22% (0·15–0·32) 0·33% (0·21–0·54) 0·48% (0·20–1·14)
Nerve, nerve root, or plexus disorders 2·85% (2·69–3·03) 2·69% (2·51–2·89) 3·35% (3·02–3·72) 4·24% (3·58–5·03) 4·69% (3·81–5·77)
Myoneural junction or muscle disease 0·45% (0·40–0·52) 0·16% (0·12–0·20) 1·24% (1·05–1·46) 3·35% (2·76–4·05) 3·27% (2·54–4·21)
Encephalitis 0·10% (0·08–0·13) 0·05% (0·03–0·08) 0·24% (0·17–0·33) 0·35% (0·19–0·64) 0·64% (0·39–1·07)
Dementia 0·67% (0·59–0·75) 0·35% (0·29–0·43) 1·46% (1·26–1·71) 1·74% (1·31–2·30) 4·72% (3·80–5·85)
Mood, anxiety, or psychotic disorder (any) 23·98% (23·58–24·38) 23·59% (23·12–24·07) 24·50% (23·76–25·26) 27·78% (26·33–29·29) 36·25% (34·16–38·43)
Mood, anxiety, or psychotic disorder (first) 8·63% (8·28–8·98) 8·15% (7·75–8·57) 8·85% (8·22–9·52) 12·68% (11·28–14·24) 12·96% (11·13–15·07)
Mood disorder (any) 13·66% (13·35–13·99) 13·10% (12·73–13·47) 14·69% (14·09–15·32) 15·43% (14·27–16·68) 22·52% (20·71–24·47)
Mood disorder (first) 4·22% (3·99–4·47) 3·86% (3·60–4·14) 4·49% (4·05–4·99) 5·82% (4·86–6·97) 8·07% (6·56–9·90)
Anxiety disorder (any) 17·39% (17·04–17·74) 17·51% (17·09–17·93) 16·40% (15·76–17·06) 19·15% (17·90–20·48) 22·43% (20·65–24·34)
Anxiety disorder (first) 7·11% (6·82–7·41) 6·81% (6·47–7·16) 6·91% (6·38–7·47) 9·79% (8·65–11·06) 9·24% (7·70–11·07)
Psychotic disorder (any) 1·40% (1·30–1·51) 0·93% (0·83–1·04) 2·89% (2·62–3·18) 2·77% (2·31–3·33) 7·00% (6·01–8·14)
Psychotic disorder (first) 0·42% (0·36–0·49) 0·25% (0·19–0·33) 0·89% (0·72–1·09) 0·70% (0·46–1·06) 2·12% (1·53–2·94)
Substance use disorder (any) 6·58% (6·36–6·80) 5·87% (5·63–6·13) 8·56% (8·10–9·04) 10·14% (9·25–11·10) 11·85% (10·55–13·31)
Substance use disorder (first) 1·92% (1·77–2·07) 1·74% (1·58–1·91) 2·09% (1·82–2·40) 3·15% (2·60–3·82) 2·58% (1·91–3·47)
Insomnia (any) 5·42% (5·20–5·64) 5·16% (4·91–5·42) 5·95% (5·53–6·39) 7·50% (6·66–8·44) 9·82% (8·57–11·24)
Insomnia (first) 2·53% (2·37–2·71) 2·23% (2·05–2·43) 3·14% (2·81–3·51) 4·24% (3·55–5·07) 5·05% (4·10–6·20)
Any outcome 33·62% (33·17–34·07) 31·74% (31·22–32·27) 38·73% (37·87–39·60) 46·42% (44·78–48·09) 62·34% (60·14–64·55)
Any first outcome 12·84% (12·36–13·33) 11·51% (10·98–12·07) 15·29% (14·32–16·33) 25·79% (23·50–28·25) 31·13% (27·29–35·36)
Data are percentage at 6 months (95% CI). Additional outcomes are presented in the appendix (pp 27–28). ITU=intensive therapy unit.

Wir untersuchten die Wahrscheinlichkeit der wichtigsten neurologischen und psychiatrischen Ergebnisse bei Patienten, bei denen COVID-19 diagnostiziert wurde, im Vergleich zu den übereinstimmenden Kohorten, bei denen andere Infektionen der Atemwege und Influenza diagnostiziert wurden (Tabelle 3; Abbildung 1, Anhang S. 8–10). Die meisten diagnostischen Kategorien waren bei Patienten mit COVID-19 häufiger als bei Patienten mit Influenza (HR 1 · 44, 95% CI 1 · 40–1 · 47 für jede Diagnose; 1 · 78, 1 · 68–1 · 89) für jede Erstdiagnose) und diejenigen, die andere Infektionen der Atemwege hatten (1 · 16, 1 · 14–1 · 17 für jede Diagnose; 1 · 32, 1 · 27–1 · 36 für jede Erstdiagnose). Die Gefährdungsraten waren auch bei Patienten, die in die ITU aufgenommen wurden, höher als bei Patienten, die dies nicht waren (1 · 58, 1 · 50–1 · 67 für jede Diagnose; 2 · 87, 2 · 45–3 · 35 für jede Erstdiagnose). . Die HRs waren bei allen Diagnosen für Patienten mit COVID-19 im Vergleich zu Patienten mit Influenza signifikant höher als 1, mit Ausnahme von Parkinson und Guillain-Barré-Syndrom, und bei allen Diagnosen im Vergleich zu Patienten mit Infektionen der Atemwege signifikant höher als 1 (Tabelle) 3). Ähnliche Ergebnisse wurden beobachtet, wenn Patienten mit COVID-19 mit Patienten mit einem der vier anderen Indexereignisse verglichen wurden (Anhang S. 11–14, 34), es sei denn, ein Ergebnis hatte eine vorhergesagte Beziehung zum Vergleichszustand (z. B. intrakraniell) Blutungen traten häufiger im Zusammenhang mit Frakturen eines großen Knochens auf. HRs für diagnostische Unterkategorien sind im Anhang (S. 33) aufgeführt.

Table 3HRs for the major outcomes in patients after COVID-19 compared with those after influenza and other RTIs
COVID-19 vs influenza (N=105 579)

COVID-19 vs other RTI (N=236 038)

HR (95% CI) p value HR (95% CI) p value
Intracranial haemorrhage (any) 2·44 (1·89–3·16) <0·0001 1·26 (1·11–1·43) 0·0003
Intracranial haemorrhage (first) 2·53 (1·68–3·79) <0·0001 1·56 (1·27–1·92) <0·0001
Ischaemic stroke (any) 1·62 (1·43–1·83) <0·0001 1·45 (1·36–1·55) <0·0001
Ischaemic stroke (first) 1·97 (1·57–2·47) <0·0001 1·63 (1·44–1·85) <0·0001
Parkinsonism 1·42 (0·75–2·67) 0·19 1·45 (1·05–2·00) 0·020
Guillain-Barré syndrome 1·21 (0·72–2·04) 0·41 2·06 (1·43–2·96) <0·0001
Nerve, nerve root, or plexus disorders 1·64 (1·50–1·81) <0·0001 1·27 (1·19–1·35) <0·0001
Myoneural junction or muscle disease 5·28 (3·71–7·53) <0·0001 4·52 (3·65–5·59) <0·0001
Encephalitis 1·70 (1·04–2·78) 0·028 1·41 (1·03–1·92) 0·028
Dementia 2·33 (1·77–3·07) <0·0001 1·71 (1·50–1·95) <0·0001
Mood, anxiety, or psychotic disorder (any) 1·46 (1·43–1·50) <0·0001 1·20 (1·18–1·23) <0·0001
Mood, anxiety, or psychotic disorder (first) 1·81 (1·69–1·94) <0·0001 1·48 (1·42–1·55) <0·0001
Mood disorder (any) 1·47 (1·42–1·53) <0·0001 1·23 (1·20–1·26) <0·0001
Mood disorder (first) 1·79 (1·64–1·95) <0·0001 1·41 (1·33–1·50) <0·0001
Anxiety disorder (any) 1·45 (1·40–1·49) <0·0001 1·17 (1·15–1·20) <0·0001
Anxiety disorder (first) 1·78 (1·66–1·91) <0·0001 1·48 (1·42–1·55) <0·0001
Psychotic disorder (any) 2·03 (1·78–2·31) <0·0001 1·66 (1·53–1·81) <0·0001
Psychotic disorder (first) 2·16 (1·62–2·88) <0·0001 1·82 (1·53–2·16) <0·0001
Substance use disorder (any) 1·27 (1·22–1·33) <0·0001 1·09 (1·05–1·12) <0·0001
Substance use disorder (first) 1·22 (1·09–1·37) 0·0006 0·92 (0·86–0·99) 0·033
Insomnia (any) 1·48 (1·38–1·57) <0·0001 1·15 (1·10–1·20) <0·0001
Insomnia (first) 1·92 (1·72–2·15) <0·0001 1·43 (1·34–1·54) <0·0001
Any outcome 1·44 (1·40–1·47) <0·0001 1·16 (1·14–1·17) <0·0001
Any first outcome 1·78 (1·68–1·89) <0·0001 1·32 (1·27–1·36) <0·0001
Additional details on cohort characteristics and diagnostic subcategories are presented in the appendix (pp 29–33). HR=hazard ratio. RTI=respiratory tract infection.

Während der 6-monatigen Nachbeobachtungszeit gab es für die meisten neurologischen Ergebnisse keine Verstöße gegen die Proportional-Hazard-Annahme (Anhang S. 15, 35). Die einzige Ausnahme war die intrakranielle Blutung und der ischämische Schlaganfall bei Patienten mit COVID-19 im Vergleich zu Patienten mit anderen Atemwegsinfektionen (p = 0,012 für intrakranielle Blutungen und p = 0,032 für ischämischen Schlaganfall). Für die gesamte Kategorie der psychiatrischen Störungen (ICD-10 F20–48) variierte die HR mit der Zeit und ging zurück, blieb aber signifikant höher als 1, was darauf hinweist, dass das Risiko abgeschwächt wurde, aber 6 Monate nach der COVID-19-Diagnose beibehalten wurde (Anhang S. 9). . Die HRs für die COVID-19-Diagnose zeigten im Vergleich zu den zusätzlichen vier Indexereignissen eine größere zeitliche Variation, was teilweise die Naturgeschichte des Vergleichszustands widerspiegelte (Anhang, S. 16–19, 36).

Wir haben den Effekt des COVID-19-Schweregrads auf vier Arten untersucht. Erstens beschränkten wir die Analysen auf übereinstimmende Kohorten von Patienten, für die kein Krankenhausaufenthalt erforderlich war (übereinstimmende Ausgangsmerkmale im Anhang, S. 37–40). Die HRs blieben in dieser Untergruppe signifikant höher als 1, mit einer Gesamt-HR für jede Diagnose von 1 · 47 (95% CI 1 · 44–1 · 51) für Patienten mit COVID-19 im Vergleich zu Patienten mit Influenza und 1 · 16 (1 · 14–1 · 17) im Vergleich zu denen, die andere Infektionen der Atemwege hatten (Tabelle 4, Anhang S. 20–21). Für eine erste Diagnose betrugen die HRs 1 · 83 (1 · 71–1 · 96) gegenüber Patienten mit Influenza und 1 · 28 (1 · 23–1 · 33) gegenüber Patienten mit anderen Atemwegsinfektionen. Zweitens berechneten wir die HRs für die übereinstimmenden Kohorten von Patienten mit COVID-19, für die ein Krankenhausaufenthalt erforderlich war, im Vergleich zu denen, für die kein Krankenhausaufenthalt erforderlich war (44 927 übereinstimmende Patienten; übereinstimmende Grundlinienmerkmale sind im Anhang, S. 41–42 dargestellt). Dieser Vergleich zeigte höhere Risikoraten für alle Endpunkte in der Gruppe mit Krankenhausaufenthalt als in der Gruppe ohne Krankenhausaufenthalt mit Ausnahme von Nerven-, Nervenwurzel- oder Plexusstörungen (Tabelle 5, Abbildung 2) mit einer Gesamt-HR von 1 · 33 (1 ·) 29–1 · 37) für jede Diagnose und 1 · 70 (1 · 56–1 · 86) für jede Erstdiagnose. Drittens berechneten wir die HRs für die übereinstimmenden Kohorten von Patienten mit COVID-19, für die eine ITU-Zulassung erforderlich ist, im Vergleich zu denen ohne ITU-Zulassung (8942 Patienten; übereinstimmende Baseline-Merkmale im Anhang, S. 43–44) mit einer HR von 1 · 58 ( 1 · 50–1 · 67) für jede Diagnose und 2 · 87 (2 · 45–3 · 35) für jede Erstdiagnose (Tabelle 5, Anhang S. 22). Viertens berechneten wir die HRs für die übereinstimmenden Kohorten von Patienten mit COVID-19, bei denen während einer akuten Erkrankung eine Enzephalopathie diagnostiziert wurde, im Vergleich zu denen, bei denen dies nicht der Fall war (6221 Patienten; übereinstimmende Grundlinienmerkmale im Anhang, S. 45–46). Die HRs für alle Diagnosen waren für die Gruppe mit Enzephalopathie höher als für die übereinstimmende Kohorte ohne Enzephalopathie, mit einer Gesamt-HR von 1 · 85 (1 · 73–1 · 98) für jede Diagnose und 3 · 19 (2 · 54–) 4 · 00) für jede Erstdiagnose (Tabelle 5, Abbildung 2).

Table 4HRs for the major outcomes in patients without hospitalisation after COVID-19 compared with those after influenza or other RTIs
COVID-19 vs influenza in patients without hospitalisation (N=96 803)

COVID-19 vs other RTI in patients without hospitalisation (N=183 731)

HR (95% CI) p value HR (95% CI) p value
Intracranial haemorrhage (any) 1·87 (1·25–2·78) 0·0013 1·38 (1·11–1·73) 0·0034
Intracranial haemorrhage (first) 1·66 (0·88–3·14) 0·082 1·63 (1·11–2·40) 0·010
Ischaemic stroke (any) 1·80 (1·54–2·10) <0·0001 1·61 (1·45–1·78) <0·0001
Ischaemic stroke (first) 1·71 (1·26–2·33) 0·0003 1·69 (1·38–2·08) <0·0001
Parkinsonism 2·22 (0·98–5·06) 0·028 1·20 (0·73–1·96) 0·42
Guillain-Barré syndrome 0·90 (0·44–1·84) 0·99 1·44 (0·85–2·45) 0·10
Nerve, nerve root, or plexus disorders 1·69 (1·53–1·88) <0·0001 1·23 (1·15–1·33) <0·0001
Myoneural junction or muscle disease 3·46 (2·11–5·67) <0·0001 2·69 (1·91–3·79) <0·0001
Encephalitis 1·77 (0·86–3·66) 0·095 2·29 (1·28–4·10) 0·0046
Dementia 1·88 (1·27–2·77) 0·0008 1·95 (1·55–2·45) <0·0001
Mood, anxiety, or psychotic disorder (any) 1·49 (1·45–1·54) <0·0001 1·18 (1·15–1·21) <0·0001
Mood, anxiety, or psychotic disorder (first) 1·85 (1·72–1·99) <0·0001 1·40 (1·32–1·48) <0·0001
Mood disorder (any) 1·49 (1·43–1·55) <0·0001 1·22 (1·19–1·26) <0·0001
Mood disorder (first) 1·78 (1·61–1·96) <0·0001 1·37 (1·27–1·47) <0·0001
Anxiety disorder (any) 1·48 (1·43–1·54) <0·0001 1·16 (1·13–1·19) <0·0001
Anxiety disorder (first) 1·80 (1·67–1·94) <0·0001 1·37 (1·30–1·45) <0·0001
Psychotic disorder (any) 1·93 (1·63–2·28) <0·0001 1·44 (1·27–1·62) <0·0001
Psychotic disorder (first) 2·27 (1·56–3·30) <0·0001 1·49 (1·15–1·93) 0·0016
Substance use disorder (any) 1·26 (1·19–1·33) <0·0001 1·11 (1·07–1·17) <0·0001
Substance use disorder (first) 1·21 (1·05–1·38) 0·0054 0·89 (0·81–0·97) 0·013
Insomnia (any) 1·52 (1·42–1·63) <0·0001 1·18 (1·12–1·24) <0·0001
Insomnia (first) 2·06 (1·82–2·33) <0·0001 1·51 (1·38–1·66) <0·0001
Any outcome 1·47 (1·44–1·51) <0·0001 1·16 (1·14–1·17) <0·0001
Any first outcome 1·83 (1·71–1·96) <0·0001 1·28 (1·23–1·33) <0·0001
Details on cohort characteristics are presented in the appendix (pp 37–40). HR=hazard ratio. RTI=respiratory tract infection.
* Matched cohorts.

6-month neurological and psychiatric outcomes in 236 379 survivors of COVID-19: a retrospective cohort study using electronic health records
Maxime Taquet, PhD
Prof John R Geddes, MD
Prof Masud Husain, FRCP
Sierra Luciano, BA
Prof Paul J Harrison, FRCPsych
Open AccessPublished:April 06, 2021DOI:https://doi.org/10.1016/S2215-0366(21)00084-5

https://www.thelancet.com/journals/lanpsy/article/PIIS2215-0366(21)00084-5/fulltext

(C) https://s100.copyright.com/AppDispatchServlet?publisherName=ELS&contentID=S2215036621000845&orderBeanReset=true&orderSource=Phoenix

Markus Golla
Über Markus Golla 9096 Artikel
Studiengangsleiter "GuK" IMC FH Krems, Diplomierter Gesundheits- und Krankenpfleger, Pflegewissenschaft BScN (Umit/Wien), Pflegewissenschaft MScN (Umit/Hall), Kommunikationstrainer & Incentives-Experte, Lehrer für Gesundheit- und Krankenpflege (Studium Umit/Wien)

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