文摘

客观的。评估如果身体质量指数(BMI)和腰围(中国)与测试相关的严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2 (SARS-CoV-2)。方法。9386年英国生物库研究参与者检测SARS-CoV-2从3月16日th2020年6月29日th2020年进行了分析。转发模型构建方法被用来估计调整风险比率(RR)和95%置信区间(95% CI)。被年龄分层分析由于显著的一阶年龄和中国之间的相互作用。结果。大约17% (n= 1577)的参与者SARS-CoV-2阳性。BMI类别有一个线性协会测试阳性SARS-CoV-2参与者< 65年(RR= 1.09,95% CI 1.02 - -1.17)。参与者≥65年,只有肥胖类二世(RR= 1.38,95% CI 1.10 - -1.74) SARS-CoV-2检测为阳性,风险大大超过那些体重不足/体重正常。虽然中国没有相关测试阳性SARS-CoV-2的< 65年,有一个中国与风险增加有关SARS-CoV-2检测呈阳性的参与者≥65年(RR= 1.12,95% CI 1.00 - -1.27)。结论。BMI的协会和中国测试阳性SARS-CoV-2不同的年龄。值得注意的是,中国与检测呈阳性的≥65岁,但不是那些年轻的,独立的BMI。这表明,肥胖的措施除了BMI可用于识别老年人SARS-CoV-2检测为阳性,风险更大。

1。介绍

评估增加肥胖,身体质量指数(BMI) (1,2和腰围1,2),是一些慢性病的危险因素,其中包括增加严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2 (SARS-CoV-2)严重程度,如糖尿病(3)、高血压(3)、慢性肺部疾病(3),和癌症(4]。此外,体重已被证明是SARS-CoV-2-related发病率和死亡率的危险因素(5- - - - - -7]。新兴证据表明体重(即。,体重指数[8- - - - - -11),腰围(9)、腰臀比(11),和内脏脂肪过多12])也可能增加的风险SARS-CoV-2检测呈阳性。这里,我们检查如果肥胖的措施,BMI和高腰围(中国)与测试呈阳性的参与者SARS-CoV-2英国生物库(UKB)研究。

2。方法

本研究进行了使用英国生物库(UKB)资源13]。UKB是convenience-based大约40 - 69岁的500000名成年人样本(13]。参与者招募了从2006年到2010年,一直跟着前瞻性通过连杆行政卫生数据库。招聘和数据收集程序其他地方描述(13]。

2020年3月16日- 6月29日,共有14439个SARS-CoV-2测试进行9494 UKB参与者14]。参与者包括在本研究进行了测试在社区和住院的设置。大多数测试的鼻咽拭子,和所有接受PCR测试14]。个人至少有一个积极的测试分为阳性SARS-CoV-2 (yes / no)。参与者排除BMI如果他们缺失的数据(n= 103)或腰围(n= 5),留下9386当前分析。

BMI和腰围测量基线由训练有素的技术人员。BMI是归类为体重不足/正常体重(< 25公斤/米2)、超重(25到< 30公斤/米2我(30),肥胖类< 35公斤/米2),肥胖类II(35 - < 40公斤/米2),和肥胖类III(≥40公斤/米2)[15]。中国(yes / no)使用性别分类,BMI-specific阈值(16)(表1)。目前的年龄是派生使用出生月和年和月的测试。

表1
性,并为中国BMI-specific阈值。

社会人口特征(例如,种族和教育)、生活方式危险因素(如吸烟和饮酒频率),和病史(如癌症和呼吸系统疾病)自我报告在基线。医疗条件发展的后续使用icd - 10编码占从相关管理数据(医院住院记录和癌症登记处数据)(表2)。以下变量被评为混杂因素:年龄SARS-CoV-2测试,性别(男/女),教育(中学/高中/失踪),和酒精的使用频率(从未/特殊场合只有一到三倍/一周一次到两次/一个月三到四次一个星期/失踪)在基线,以及慢性疾病(确定基准和前瞻性通过行政数据库)。

表2
个人特征检测SARS-CoV-2相比UKB人口。
2.1。统计分析

标准化(SD)是用于检测临床相关的差异(即。≥10% (17)之间的差异一般UKB人口和SARS-CoV-2子样品测试。

多变量与健壮的泊松回归模型方差估计被用来估计未调整,调整风险比率(RR)和95%置信区间(CI)协会的BMI类别(名义或序数变量)和中国(yes / no)和风险SARS-CoV-2[检测为阳性,18]。转发模型构建方法(19)是用于识别重要的混杂因素。

效果衡量修改被包括评估每个风险因素之间的一阶交互模型中保留和肥胖的措施和分层估计表示。所有使用SAS 9.4版本进行了分析;结果被认为是具有统计学意义的α为0.05。

3所示。结果

SARS-CoV-2 UKB参与者进行测试,平均年龄是69岁(四分位范围:61 - 75)。近一半的男性样本(n= 4564,48.6%),平均身体质量指数为28.3±5.3公斤/米2,30.6% (n= 2868)的参与者有中国(表2)。有一些临床意义差异参与者SARS-CoV-2和普通UKB样本进行测试。特别的,参与者检测SARS-CoV-2 BMI较高(28.3±5.3和27.4±4.8公斤/ m2SD: 17.4%)和一个更大的腰围(93.3±14.3和90.3±13.5厘米,SD: 21.2%)比UKB队列。此外,参与者为SARS-CoV-2测试报告明显高于慢性疾病负担(SD: 22.1%), 87%以上(n= 8198)报告至少有一个慢性疾病除了肥胖,79%(相比n在整个UKB示例= 397705)。SARS-CoV-2测试的9386名成年人中,1577(16.8%)呈阳性。

人口统计学变量保留在模型包括年龄,性别,种族,和教育。(即生活方式因素。,smoking and alcohol use) and three chronic conditions (i.e., whole organ transplant, inflammatory disease of the central nervous system, and liver disease) were also included in the final multivariable model in addition to BMI category and HWC. Effect measure modification was demonstrated by a significant first-order interaction between age and HWC ( )。因此,所有模型都是由年龄分层。

BMI呈正相关检测呈阳性的参与者< 65岁(RR= 1.09,95%可信区间1.02到1.17 /类别增加BMI)。在参与者≥65岁,没有证据表明线性趋势(RR= 1.05,95%可信区间0.99到1.11 /类别增加BMI)。相反,只有参与者与肥胖二类体重或体重正常的人相比,在一个明显的风险增加测试阳性SARS-CoV-2在这个集团(RR= 1.38,95%可信区间1.10到1.74)。参与者与肥胖第三类并没有表现出任何风险增加(RR= 0.99,95%可信区间0.70到1.40)。在个人< 65岁,中国没有明显与测试阳性SARS-CoV-2 (RR = 0.93, 95%可信区间0.77到1.12)(表3)。相反,在那些≥65岁,在中国与1.12 (95% CI 1.00 - 1.27)倍SARS-CoV-2药检呈阳性的风险。

表3
肥胖的措施之间的联系和测试阳性SARS-CoV-2整体和分层的老年。

4所示。讨论

这是第一个研究表明,肥胖和测试之间的关系呈阳性SARS-CoV-2因年龄而异。具体来说,虽然SARS-CoV-2检测呈阳性的风险增加而增加BMI类别中参与者< 65岁;只有肥胖二类在统计学上显著相关风险增加参与者≥65。这是SARS-CoV-2外设置的研究结果一致,这表明体重和健康结果不同年龄之间的联系。举个例子,有一个适度更高的重量与积极的健康状况(例如,减少过早死亡率)在老年人口(20.]。

目前还不清楚为什么肥胖第三类没有明显与测试阳性SARS-CoV-2老年人在我们的研究中。两项研究[10,11],它也使用UKB研究中,观察到一个线性关联BMI和SARS-CoV-2检测呈阳性,和一个研究报告没有年龄的影响(10]。然而,这两项研究[10,11)检查SARS-CoV-2严重感染(即。,patients tested in-hospital), while we included participants tested both in the community and in-patient settings. Thus, these differences could be due to the fact we included all individuals who tested positive for SARS-CoV-2 and thereby including individuals with both mild and severe diseases. While lack of association for individuals with an obesity class III could be attributed, in part, to survivorship bias, it could also be related to having fewer opportunities for exposure to/contact with individuals infected with SARS-CoV-2 due to poorer health or because they were following the government recommendations for clinically vulnerable populations to remain home (a.k.a., shielding) [21]。特别的,参与者与肥胖第三类的中值十慢性病(中值(差):10.0(7.0 - 13.0)慢性病),和98.2%的参与者至少有一个慢性疾病以外的肥胖。

先前的研究已经发现,腰臀比(衡量中央肥胖)11和内脏脂肪过多12增加严重SARS-CoV-2感染的风险,定义为住院治疗,重症监护招生,和机械通风。积极联系腰围(连续)和测试呈阳性9和死于22]SARS-CoV-2也被证明;然而,这些分析没有调整体重指数(9,22]。这两种措施的肥胖与体重指数高度相关,因为腰围增加。因此,评估腰围没有同时占体重指数可能被视为等同于简单的评估指数。我们的研究首次检查腰围BMI独立的。具体来说,我们使用BMI-specific中国阈值和观察到,中国是一个独立的危险因素SARS-CoV-2≥65岁的人,而不是那些年轻。发现当前的研究建立在现有文献和建议措施,中央肥胖,如中国、与风险更大SARS-CoV-2检测为阳性,对于一个给定的BMI在老年人。

本研究的主要力量是我们的主要风险评估的验证措施训练有素的技术人员。SARS-CoV-2测试发生在社区和住院环境,捕捉轻微和严重的疾病。另一个优势是我们的一些结果的一致性对于建立SARS-CoV-2风险因素。几位作者发现作为一个少数族裔8,23- - - - - -26]SARS-CoV-2发病率的风险因素或严重性。与这些研究结果一致,个体识别为黑色或亚洲在SARS-CoV-2检测为阳性,风险大大超过白人参与者。

一个限制是长时间(即。,10- - - - - -14years) between baseline assessment and SARS-CoV-2 testing. Other papers using the same dataset have reported a high correlation between available repeat measurements of BMI (Pearson’sr= 0.9)(11,22]。尽管如此,解决潜在的错误分类可能引入偏差之间的时间间隔测量,我们分类主要暴露(BMI)。由于缺乏门诊随访数据,我们也可能低估并存病的负担。另一个潜在的缺陷是,体重增加的风险广泛的呼吸道感染和其他流行疾病的症状(如流感)[27]。测试最初主要限于那些呼吸道感染的非特异性症状,条件,增加对其他病毒所占比例在测试人群。在英国,63%的成年人超重或肥胖(28),超过72%的参与者UKB检测SARS-CoV-2超重;因此,报道效果可能被低估。进一步检测SARS-CoV-2之间的差异和普通英国人口很可能由于测试指南(高危人群,分配资源)。虽然我们的研究结果可能并不适用于公众,他们应该能够概括那些SARS-CoV-2测试的优先。最后,提出了比赛规格BMI阈值(29日),目前不支持由世界卫生组织(29日],用于其他SARS-CoV-2研究[7]。我们无法用比赛规格BMI阈值在当前的研究中,我们感兴趣的研究严重肥胖的影响(即。,obesity classes II and III), and to our knowledge, no race-specific thresholds or any BMI-specific waist circumference thresholds exist for severe obesity.

总之,我们观察到不同年龄组之间的联系肥胖和SARS-CoV-2检测呈阳性。有一个更大的负担我们人口的发病率比一般人群的预期可能限制了普遍性。尽管如此,研究表明,肥胖症的其他措施(如,HWC) may be used in addition to BMI to identify older individuals at increased risk of testing positive for SARS-CoV-2.

数据可用性

属于英国生物库的数据。研究人员可以直接联系英国生物库来访问数据。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。