Mortalidad de casos de COVID-19 y enfermedad de Alzheimer
Mar 29, 2022
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Qiang Zhanga,∗, Jordan L. Schultz,b, Georgina M. Aldridge, Jacob E. Simmeringc,Youngcho Kima, Amy C. Ogilvieb,d, y Nandakumar S. Narayanan,∗
Resumen.Estudios anteriores han identificado la demencia como un factor de riesgo de muerte por enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19). Sin embargo, no está claro si la enfermedad de Alzheimer (EA) es un factor de riesgo independiente para la COVID{ {2}} tasa de letalidad. En un estudio de cohorte retrospectivo, identificamos 387 841 pacientes con COVID-19 a través de TriNetX. Después de ajustar la demografía y las comorbilidades, encontramos que los pacientes con EA tenían mayores probabilidades de morir por COVID-19 en comparación con los pacientes sin EA (odds ratio: 1,20, intervalo de confianza del 95 %: 1,09–1,32, p < 0,001).="" curiosamente,="" no="" observamos="" un="" aumento="" de="" la="" mortalidad="" por="" covid-19="" entre="" los="" pacientes="" con="" demencia="" vascular.="" estos="" datos="" son="" relevantes="" para="" la="" evolución="" de="" la="" pandemia="" de="">
Palabras clave: enfermedad de Alzheimer, letalidad, enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19), demencia con cuerpos de Lewy, demencia frontotemporal, síndrome respiratorio agudo severo coronavirus-2 (SARS-CoV-2), vascular demencia
Cistanche de maca ginsengtrata la enfermedad de Alzheimer.
INTRODUCCIÓN
La demencia se ha identificado sistemáticamente como un factor de riesgo de muerte por la nueva enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) [1–8]. Sin embargo, se informaron resultados mixtos con respecto a si la enfermedad de Alzheimer (EA) es un factor de riesgo independiente para la mortalidad por COVID-19, probablemente debido al tamaño de muestra relativamente pequeño estudiado [9, 10]. El objetivo de nuestro estudio fue determinar si los pacientes con EA tenían una tasa de letalidad (CFR) de COVID-19 más alta en comparación con una gran cohorte de pacientes con COVID 19 demográficamente emparejada sin EA. De manera crítica, incluimos 30 comorbilidades del índice de comorbilidad de Elixhauser en nuestro análisis, controlando las contribuciones conocidas que no son de EA al COVID-19 CFR [11, 12].
MATERIALES Y MÉTODOS
Comparamos COVID-19 CFR en pacientes con y sin EA de la red de investigación TriNetX, como hicimos anteriormente con la enfermedad de Parkinson (EP) [13]. TriNetX es una base de datos de investigación en salud con registros médicos no identificados de más de 50 millones de pacientes, en su mayoría de los Estados Unidos. Extrajimos los datos el 14 de abril de 2021, pero solo usamos los datos hasta el 17 de febrero de 2021 para dar tiempo a que se resolvieran los resultados de mortalidad. Por lo tanto, es probable que estos datos sean anteriores a la propagación de variantes principales y la vacunación [14].
Se identificó a los pacientes si tenían uno o más códigos de la Clasificación Internacional de Enfermedades (ICD; Ninthrevision: ICD{{0}}CM, Décima revisión: ICD-10-CM) en sus registros médicos para COVID{{2 }}: U07.1(2019-nCoV enfermedad respiratoria aguda (OMS));B97.29 (Otros coronavirus como causa de enfermedades clasificadas en otra parte); B34.2 (infección por coronavirus, no especificada); o J12.81 (neumonía debida al coronavirus asociado al SARS) entre el 2 de enero0 de 2020 y el 17 de febrero de 2021. Se excluyeron los pacientes con el código CIE 9 079.89 (Otra infección viral especificada) para reducir la probabilidad de incluir pacientes sin COVID-19. El estudio incluyó a todos los pacientes con COVID-19 registrados en sus registros médicos de las organizaciones de atención médica participantes tanto en entornos de atención hospitalaria como ambulatoria. Usamos el índice de comorbilidad de Elixhauser para tener en cuenta las comorbilidades; este índice representa los principales factores que contribuyen a la mortalidad hospitalaria [15]. Se identificó el historial de comorbilidades enumeradas en el índice de comorbilidad de Elixhauser si el paciente tenía un código ICD correspondiente para la afección en sus registros médicos capturados en TriNetX. Se registraron las muertes documentadas en las organizaciones de salud participantes. Se identificó que los pacientes tenían EA si al menos uno de los siguientes códigos ICD figuraba en sus registros médicos: 331.0, G30, G30.0, G30.1, G30.8 o G30.9. Para la demencia vascular, se usaron los siguientes códigos ICD: 290.40, 290.41, 290.42, 290.43, F01, F01.5, F01.50, F01.51. Para la demencia con cuerpos de Lewy (DLB), se utilizaron los siguientes códigos CIE: 331.82 y G31.83. Para la demencia frontotemporal (FTD), se utilizaron los siguientes códigos ICD: 331.1, 331.11, G31.0, G31.01, G31.09. Las estadísticas descriptivas incluyeron proporciones para variables categóricas y medianas y rangos intercuartílicos (RIC) para variables continuas. Para obtener información demográfica y de conteos de comorbilidades, consulte la Tabla complementaria 1. Es de destacar que nuestras hipótesis se referían a AD y COVID-19, y la Tabla complementaria 1 se incluye para completar.
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Utilizamos tres enfoques para explicar las diferencias entre los pacientes con EA y los pacientes sin EA. En primer lugar, realizamos regresiones logísticas multivariables para explorar las asociaciones entre EA, demencia vascular, DCL, DFT, edad, sexo, raza, etnia, comorbilidades (todas las comorbilidades incluidas en el índice de comorbilidad de Elixhauser, excepto otros trastornos neurológicos) y mortalidad. Se incluyeron en el análisis todas las muertes durante el período de estudio registradas en los registros médicos de las organizaciones de salud participantes. Todas las variables se insertaron en el modelo de regresión logística multivariable y se estimó la razón de probabilidad para cada efecto fijo. En este contexto, la razón de probabilidades estima la proporción de muertes por COVID-19 con y sin EA.
En segundo lugar, emparejamos cada caso de AD COVID-19 con 5 casos de control de COVID-19 con la misma edad, sexo, raza e índice de comorbilidad de Elixhauser, y realizamos un análisis de regresión logística condicional para tener en cuenta la posible confusión residual. Como tercer análisis convergente, realizamos coincidencias de puntuación de propensión y emparejamos cada caso de AD COVID-19 con 5 casos de control de COVID-19 con la misma puntuación de propensión que se calculó a partir de la edad, el sexo, la raza, el origen étnico y las comorbilidades de la índice de comorbilidad de Elixhauser, y luego se realizó una regresión logística condicional.
Los datos se solicitaron a TriNetX y todos los análisis se realizaron con R. El acceso a TriNetX se proporciona sin costo alguno a los investigadores de la Universidad de Iowa a través del Instituto de Ciencias Clínicas y Traslacionales de la Universidad de Iowa, parte del programa NIH Clinical and Translational Science Award [16]. Los resultados se consideraron estadísticamente significativos si el valor de p era inferior a 0.05. No se hicieron imputaciones por datos faltantes. Se incluyeron pacientes adultos de 18 años o más en el conjunto de datos; Cabe destacar que la AD tiende a afectar a los pacientes mayores, y la mediana de edad de nuestra población de pacientes fue de 50 años. Inicialmente obtuvimos un conjunto de datos de 388 029 pacientes con COVID-19, pero eliminamos 188 pacientes con sexo desconocido. No se impuso ningún criterio de exclusión adicional para limitar el sesgo de selección. Nuestra investigación está aprobada por el IRB de la Universidad de Iowa, bajo el protocolo IRB: 202005138.
RESULTADOS
Identificamos 387 841 pacientes con COVID-19, de los cuales, 4174 tenían EA, 2765 demencia vascular, 375 DLB y 235 FTD. Investigaciones anteriores han mostrado CFR más altas en hombres que en mujeres [1, 17], afroamericanos en comparación con caucásicos [1, 18] y pacientes de edad avanzada en comparación con pacientes más jóvenes [1, 17]. Realizamos una regresión logística con edad, sexo, raza, etnia y 30 comorbilidades incluidas en el índice de comorbilidad de Elixhauser como covariables. Este análisis reveló que las probabilidades de mortalidad por COVID-19 fueron significativamente elevadas en el grupo de AD (Odds Ratio (OR): 1,20, intervalo de confianza (IC) del 95 %: 1,09–1,32, p < 0,001;="" fig.="" 1a,="" b="" ).="" además,="" el="" or="" de="" la="" mortalidad="" por="" covid="" 19="" de="" pacientes="" con="" ea="" versus="" pacientes="" sin="" ea="" fue="" similar="" para="" hombres="" (odds="" ratio="" (or):="" 1,21,="" intervalo="" de="" confianza="" (ic)="" del="" 95="" por="" ciento:="" 1,05–1,39)="" así="" como="" para="" mujeres="" (or:="" 1,19,="" 95).="" porcentaje="" ic:="" 1,05–1,35).="" para="" ver="" los="" resultados="" completos="" de="" la="" regresión="" logística,="" consulte="" la="" tabla="">
Tabla 1Análisis de regresión logística multivariable de factores asociados a mortalidad en adultos con COVID-19 codificado en la red de investigación TriNetX al 17 de febrero de 2021 (n=387,841)
Para evaluar aún más los factores de confusión residuales por edad, sexo, raza y comorbilidades, emparejamos exactamente cada caso de AD COVID{{0}} con 5 casos de control de COVID-19con la misma edad dentro de 1 año, sexo , raza e índice de comorbilidad de Elixhauser. Luego realizamos una regresión logística condicional y nuevamente encontramos una probabilidad elevada de muerte en pacientes con DA en comparación con la edad, el sexo, la raza y los controles emparejados con el índice de comorbilidad de Elixhauser (OR=1.38, IC del 95 por ciento: 1.29–1.47, p < 0,001).="" reproducimos="" este="" análisis="" con="" 1,000coincidencias="" aleatorias="" y="" el="" efecto="" fue="" estadísticamente="" significativo="" en="" todas="" las="" repeticiones.="" finalmente,="" realizamos="" una="" coincidencia="" de="" puntuación="" de="" propensión="" de="" cada="" paciente="" con="" ad="" covid-19con="" 5="" pacientes="" de="" control="" con="" covid-19="" con="" puntuaciones="" de="" propensión="" calculadas="" a="" partir="" de="" la="" edad,="" el="" sexo,="" la="" raza,="" el="" origen="" étnico="" y="" las="" comorbilidades="" del="" índice="" de="" elixhauser.="" a="" esto="" le="" siguió="" una="" regresión="" logística="" condicional="" y,="" por="" tercera="" vez,="" encontramos="" un="" mayor="" or="" de="" muerte="" por="" covid-19="" entre="" los="" pacientes="" con="" ea="" (or="1.14," ic="" del="" 95="" por="" ciento:="" 1,04–1,24,="" p="" {="">
Curiosamente, para la demencia vascular, utilizamos un enfoque similar con regresión logística con edad, sexo, raza, etnia y 30 comorbilidades incluidas en el índice de comorbilidad de Elixhauser como covariables y descubrimos que las probabilidades de morir por COVID 19 no aumentaron constantemente entre pacientes con demencia vascular en comparación con pacientes sin demencia vascular (OR: 0.99, IC del 95 por ciento: 0.88–1.10, p=0.83). De manera similar, los OR de mortalidad por COVID-19 no aumentaron de manera confiable entre pacientes con DLB (OR: 1.18, 95 por ciento IC: 0.88–1.55, p=0.26) o FTD (OR: 1.28, 95 por ciento IC:0,87-1,84, p=0,19) (fig. 1A).
Fig. 1. Los pacientes de COVID-19 con enfermedad de Alzheimer (EA) tienen una tasa de letalidad (CFR) aumentada.
DISCUSIÓN
En resumen, realizamos un análisis retrospectivo de la base de datos TriNetX y encontramos que la CFR relacionada con COVID 19-aumentó en pacientes con EA, independientemente de la edad, el sexo, la raza, el origen étnico y las comorbilidades del índice de comorbilidad de Elixhauser. Demencia vascular, en por otro lado, no aumentó el CFR de COVID-19 después de tener en cuenta la demografía y las comorbilidades. Tampoco vimos un aumento significativo en la CFR de COVID-19 entre pacientes con DLB o FTD, aunque estas dos enfermedades pueden ser difíciles de diagnosticar, solo se incluyeron unos pocos cientos de pacientes en nuestra muestra, y son difíciles de comparar con otros estudios debido al tamaño de nuestra muestra y el momento durante la pandemia [9]. Sin embargo, nuestros resultados son convergentes al encontrar que la DA es un factor de riesgo independiente para la mortalidad por COVID-19 [9].
Hay varias posibilidades para la asociación entre AD, COVID-19 y mortalidad en el presente estudio. De hecho, el SARS-CoV2 puede invadir el sistema nervioso central [19], y los pacientes con COVID-19 con frecuencia tienen deficiencias neurológicas [20], que pueden agravarse en condiciones neurodegenerativas como la EP y la EA.
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Estos resultados tienen varias limitaciones. En primer lugar, la red de investigación TriNetX incluye datos no identificados de más de 40 organizaciones de atención médica, principalmente en los EE. UU. Si bien esto nos permitió analizar los datos de los pacientes de todo el país, no pudimos dar cuenta de los datos regionales confusos que podrían aumentar la mortalidad, como el bajo acceso a la atención médica de alto nivel (es decir, unidades de cuidados intensivos, ventiladores, etc.) y las diferentes estrategias de tratamiento por región. En segundo lugar, este conjunto de datos no tiene información sobre la gravedad de la EA, la función cognitiva, el estado funcional, si los pacientes están postrados en cama o los deseos de atención de los pacientes, incluido el estado DNR (No reanimar), y puede haber desequilibrios residuales a pesar de la coincidencia o una covariable latente. que contribuye a nuestros efectos observados. En tercer lugar, este estudio solo informa una asociación entre la mortalidad relacionada con COVID-19-y un diagnóstico de EA; sin embargo, en este contexto, los diseños que se adaptan mejor a la inferencia causal son un desafío. Cuarto, no tenemos información sobre los medicamentos tomados antes o durante la infección. Algunos medicamentos pueden reducir la mortalidad relacionada con COVID-19 (p. ej., anticuerpos monoclonales, dexametasona) mientras que otros, o las afecciones que tratan, pueden estar asociados con un mayor riesgo de muerte (p. ej., inhibidores de la ECA, inhibidores de la DPP4) [21, 22 ]. Además, la base de datos TriNetX carece de información explícita sobre la recuperación. En quinto lugar, es posible que los pacientes con EA reciban un trato diferente por parte del sistema sanitario o que tengan más probabilidades de tener directivas anticipadas. Finalmente, la pandemia de COVID-19ha evolucionado con vacunación, mutación viral y tratamientos que pueden ser muy relevantes para la mortalidad [23].
Nuestros resultados proporcionan evidencia de que se puede requerir precaución cuando se brinda atención a pacientes con DA para prevenir la COVID-19, y la consideración de esta población de pacientes al determinar la ética de la prioridad de vacunación, incluso en pacientes más jóvenes diagnosticados con DA [24]. A pesar de los avances en materia de vacunación en el mundo desarrollado, gran parte de la población mundial en riesgo sigue sin vacunarse. Además, es probable que los coronavirus sigan siendo una gran amenaza en los próximos años [25]. Estos datos pueden tener relevancia para la EA y otras enfermedades respiratorias, que pueden implicar factores y mecanismos de riesgo similares [26]. Nuestro trabajo también podría ayudar a guiar las decisiones de atención médica sobre la política global de COVID-19, así como también para el cuidado de pacientes con EA durante futuras pandemias.
