Автора за кореспонденция: Лиза Р. Павлоски, [email protected]

covid

Автора за кореспонденция: Лиза Р. Павлоски, [email protected]

Резюме

Въпреки че въздействието на затлъстяването върху хроничните заболявания е широко изследвано, има по-малко изследвания относно влиянието на затлъстяването върху инфекциозните заболявания, особено респираторните заболявания. Това проучвателно изследване използва наличните понастоящем данни за случаите на COVID-19 и смъртността, заедно с оценките на заболелите от затлъстяване популации в Съединените щати по окръзи, за да изследва връзката между заболеваемото затлъстяване и смъртните случаи от COVID-19 и да идентифицира потенциални съвпадащи пространствени пространствени групи от болестно затлъстяване и смъртни случаи от COVID-19. Резултатите показват статистически значима положителна връзка между коригираните от популацията смъртни случаи и случаи на COVID-19 и очакваната популация с индекс на телесна маса ≥ 40. Клъстерните анализи показват, че има преобладаващо сходство в разпределението на смъртните случаи и затлъстяването от COVID-19. Нашите констатации показват, че е изключително важно да се включи осъзнаване на затлъстяването при разработване на мерки за контрол на инфекциозните заболявания и да се посочи по-голямата необходимост да се насочат ресурсите към образованието и политическите инициативи за затлъстяването.

1 Въведение и предистория

Основните цели на това проучване и коментар са да се извърши първоначален изследователски анализ на връзката на заболеваемото затлъстяване с негативните резултати от инфекции на COVID-19 и ако се установи, че такава асоциация тогава се аргументира за важността на признаването на затлъстяването като независим предиктор за такива отрицателни резултати; информация, която може да помогне за оформяне на политика и практика. Започваме с преглед на литературата около затлъстяването и връзката му с инфекциозни респираторни заболявания. Впоследствие процедурите за корелация на ранговете на Spearman и пространствения клъстер се използват за изследване на потенциалните връзки между заболеваемото затлъстяване и както инцидентните случаи на COVID-19, така и смъртните случаи, причинени от COVID-19. Представяме резултатите, демонстриращи асоциации, и обсъждаме последиците от политиката и практиката.

1.1 Предизвикателството на затлъстяването

Прекомерното хранене и затлъстяването създават значителни здравословни проблеми на местно, национално и глобално ниво. По света наднорменото тегло и затлъстяването са засегнали 1,9 милиарда възрастни. Наднорменото тегло и затлъстяването са свързани с повече смъртни случаи в световен мащаб, отколкото с поднормено тегло. В световен мащаб има повече хора със затлъстяване, отколкото с поднормено тегло - такъв е случаят във всеки регион, с изключение на части от Африка на юг от Сахара и Азия (Световната здравна организация, 2020). Към 2016 г. зашеметяващите 39,7% от населението на Съединените щати са с наднормено тегло и 71,3% са или със затлъстяване, или с наднормено тегло (Център за контрол и превенция на заболяванията и Национален център за здравна статистика, 2019). След въвеждането на преработените храни в Съединените щати през 70-те години и нарасналото им разпространение в развиващия се свят през 90-те години, диетите преминаха от богати на хранителни вещества към предимно енергийни храни. Тази по-голяма консумация на висококалорични храни, съчетана с намаляване на енергийните разходи, доведе до значително увеличаване на наднорменото тегло и затлъстяването, особено в Съединените щати (Pawloski, Thurman, Curtin, & Ruchiwit, 2012; Popkin, 2001).

В САЩ затлъстяването е силно свързано със социално-икономическия статус; има по-високи нива на затлъстяване в райони с нисък социално-икономически статус (Drewnowski, Rehm, & Solet, 2007; Панамериканска здравна организация и Световна здравна организация, 2000). По-голямата част от изследванията върху затлъстяването в Съединените щати също показват значителни връзки между затлъстяването и хроничните заболявания, включително сърдечни заболявания, диабет, чернодробни заболявания, хипертония, рак и дори болест на Алцхаймер. Изчислено е, че цената на затлъстяването през 2014 г. е била 149,4 млрд. Долара на национално ниво (Kim & Basu, 2016).

Въпреки че въздействието на затлъстяването върху хроничните заболявания е широко изследвано, има по-малко изследвания относно въздействието на затлъстяването върху инфекциозните заболявания. Това е предимно случаят, тъй като повечето опасения за заболяванията в Съединените щати се основават на тежести на хроничните заболявания, за разлика от двойното бреме на болестите, натоварено с много страни с ниски и средни доходи (Popkin & Gordon-Larsen, 2004). Изследване, направено в Англия и Шотландия, наскоро показа, че при тези с повишено централно затлъстяване има връзка със смъртността от инфекциозни заболявания като цяло (Hamer, O'Donovan, & Stamatakis, 2019). Освен това Torres, Martins, Faria и Maioli (2018) отбелязват, че затлъстяването е свързано с повишено възпаление, което може да наруши имунния отговор на организма към инфекции от бактерии, вируси и паразити.

1.2 Затлъстяване, белодробна функция, възпаление, имунната реакция и риск за респираторни вируси

Докато връзката на COVID-19 със затлъстяването едва започва да се разбира, можем да използваме влиянието на затлъстяването върху белодробната функция като цяло и риска от респираторни вируси, за да изследваме възможното въздействие на затлъстяването върху COVID-19. Преобладаването на белодробни проблеми при пациенти със затлъстяване е по-високо, отколкото при индивиди с нормално тегло, тъй като е установено, че затлъстяването влияе неблагоприятно върху дихателната функция (Lourenço, 1969; Rasslan et al., 2004). Основните ефекти на затлъстяването върху белодробната функция произтичат от механичното въздействие на натрупването на излишна мастна тъкан в гръдната стена и корема, повишавайки интраабдоминалното налягане, причинявайки повишена скованост в белите дробове, като по този начин намаляват обема и капацитета на белите дробове (Salome, King, & Berend, 2013). Разпределението на мастните клетки в тялото също влияе върху обема на белите дробове. Тенденцията мъжете да носят мазнини в багажника (коремно затлъстяване) и горната част на тялото допълнително ограничават дихателната механика, повече отколкото при жените, които са склонни да носят тегло по-ниско в тялото (Enzi et al., 1986; Mafort, Rufino, Costa, & Lopes, 2016). Повишеното коремно налягане също влияе върху стомашните процеси, които могат да инхибират затварянето на долния езофагеален сфинктер и да предизвикат аспирация на рефлукс на стомашна течност в дихателните пътища, което може да доведе до пневмония (Mancuso, 2013a, 2013b).

Освен това натрупването на излишна мастна тъкан влияе негативно върху системния имунен отговор, като допринася за хронично състояние на възпаление и инхибира отговора на гостоприемника към инфекция (Bulló, García-Lorda, Megias и Salas-Salvadó, 2003; Lumeng & Saltiel, 2011; Mancuso, 2013a). Последните изследвания показват, че повишените нива на с-реактивен протеин (CRP) могат да предскажат по-тежки симптоми на COVID-19 (Wang et al., 2020). CRP е протеин, произвеждан от черния дроб, който обикновено е повишен, когато има възпаление в тялото и обикновено е по-висок при затлъстели популации, което предполага, че разбирането на тенденциите в затлъстяването може да ни помогне да разберем къде има повече риск, свързан с COVID-19.

Доказателства за намалена белодробна функция и имунен отговор при пациенти със затлъстяване и болни със затлъстяване могат да се наблюдават при повишената чувствителност към белодробни вирусни инфекции, както е установено в предходни проучвания на пандемията от грип H1N1 от 2009 г. (Almond, Edwards, Barclay и Johnston, 2013; Honce & Schultz ‐ Cherry, 2019; Kwong, Campitelli, & Rosella, 2011). Затлъстелите и болните със затлъстяване пациенти проявяват по-голяма тежест на заболяването (Центрове за контрол и превенция на заболяванията, 2009; Vaillant, La Ruche, Tarantola и Barboza, 2009), изискващи хоспитализация (Jain et al., 2009), прием в интензивното отделение ( ICU; Fezeu et al., 2011; Fuhrman et al., 2011) и критични заболявания и смърт (Gill et al., 2010; Jhung et al., 2011; Morgan et al., 2010). Освен това в интензивното отделение пациентите със затлъстяване може да изискват както продължителна продължителност на механичната вентилация, така и по-дълга хоспитализация като цяло (Akinnusi, Pineda и El Solh, 2008; Litinski, Owens и Malhotra, 2013).

Неотдавнашен анализ на пандемията на COVID-19 в Ню Йорк установи, че мъжете, затлъстелите, хоспитализирани пациенти са по-склонни да се нуждаят от механична вентилация и имат повишена смъртност (Petrilli et al., 2020). Изследвания на тежък остър респираторен синдром коронавирус-2 (SARS-CoV-2), който е в същото семейство на РНК вируси като COVID-19, разкриват, че тежестта на заболяването на SARS-CoV-2 се увеличава с ИТМ, с над 85% от пациенти с ИТМ> 35, изискващи интубация (Simonnet et al., 2020). В същото вирусно семейство проучванията на коронавируса на респираторния синдром в Близкия изток (MERS-CoV) също показват, че затлъстяването увеличава тежестта на заболяването и вирусния товар (Al-Hameed, 2017). Не само затлъстяването увеличава риска на индивида за сериозни усложнения от респираторни вируси, но скорошно проучване също така установява, че възрастните със затлъстяване отделят вируса на грип А около 1,5 пъти по-дълго от възрастните без глупости (Maier et al., 2018). Това откритие показва потенциално увеличаване на възможността за разпространение на вирусни заболявания.

2 изследователски въпроса

От този преглед на литературата можем да потвърдим, не е изненадващо, че затлъстяването е широко разпространен проблем и че връзката му с отрицателните здравни резултати е ясна, включително по отношение на респираторните заболявания. Ние също така заключаваме, че макар да има индикации, че тази връзка е свързана с COVID-19, докладите все още са анекдотични и ограничени до отделни местоположения. За да допринесем за тази литература, ние представяме в тази статия количествени национални анализи на ниво окръг на корелациите между оценките на разпространението на заболеваемото затлъстяване сред населението и на отрицателните резултати от COVID-19. Освен това представяме пространствен статистически анализ, показващ нивото на съвместно разположение на тези променливи.

За тази цел използваме наличните понастоящем данни за случаите на COVID-19 и смъртността, заедно с оценки на заболелите от затлъстяване популации в Съединените щати по окръг, за да проверим дали затлъстяването може да е фактор, допринасящ за нивата на инфекция и/или смърт от болестта.

Има ли връзка между заболеваемото затлъстяване и отрицателните резултати от COVID-19?

Пространствените клъстери с високи стойности на оценките на процента от населението с заболеваемо затлъстяване са свързани с клъстери с високи стойности на коригирани от населението COVID-19 смъртни случаи?

3 Материали и методи

В този раздел описваме данните, използвани за представяне на популации с морбидно затлъстяване, както и най-новите данни за случаи и смъртни случаи, свързани с COVID-19, и накратко описваме нашите статистически методи.

3.1 Данни

3.1.1 Данни за затлъстяването

3.1.2 Данни за COVID-19

Данните за COVID-19 включват броя на лицата, които са потвърдени за положителен за COVID-19, както и броя на смъртните случаи от заболяването. Ние използваме данни, предоставени от Ню Йорк Таймс (NYT), която включва поредица от файлове с кумулативен брой случаи на коронавирус и смъртни случаи в Съединените щати, на ниво щат и окръг, с течение на времето (Ню Йорк Таймс, 2020). NYT е събрал данните от тази серия от държавни и местни правителства и здравни отдели в опит да предостави пълен отчет за продължаващото огнище. Данните се актуализират ежедневно от първите известни случаи в Съединените щати в края на януари 2020 г. За това проучване събрахме данните за COVID-19, както бяха съобщени до 22 април 2020 г. Досиетата на щатите и окръзите съдържат кодове FIPS, а стандартен географски идентификатор, който ни позволява да присъединим тези данни към нашите оценки на населението с болестно затлъстяване.

3.2 Статистически и пространствени статистически анализи

Използвахме следните методи за изследване на връзката между болестното затлъстяване и отрицателните резултати от COVID-19. Описателната статистика се използва за по-добро разбиране на същността на данните. Коефициентът на корелация на ранга на Спиърман е използван за изследване на връзката между нарастващите стойности на индикаторите за затлъстяване и случаите и смъртните случаи от COVID-19. Статистиката на местното пространствено клъстериране на Getis-Ord Gi * е приложена към окръзите на база държава по държава, за да се изследва дали има подобни пространствени асоциации между местата, където по-голям процент от населението се оценява като болестно затлъстяване, и места, където има по-голям брой смъртни случаи от COVID-19 на базата на корекция на населението. Тази статистика показва къде наблюденията имат висока (или ниска) стойност и къде съседните им наблюдения също имат висока (или ниска) стойност. Това са пространствени клъстери или разговорно „горещи точки“ и „студени точки“. При липсата на каквато и да било литература относно подходящото пространствено определение на квартал за стойности на затлъстяването на населението или смъртните случаи от COVID-19, ние избрахме съседни окръзи (както крайни, така и ъглови съседни) като средство за определяне на квартала на наблюдението.

4 резултата

Представяме последователно резултатите от този изследователски анализ с описателна статистика, резултати от корелацията между случаите на COVID-19 и смъртните случаи с мерки за затлъстяване и пространствени статистически анализи, показващи пространствената връзка между COVID-19 и затлъстяването.

4.1 Описателна статистика

Описателна статистика на данните се намира в Таблица 1. Към 22 април 2020 г. е имало 1 443 окръга с поне една съобщена смърт от COVID-19. „ИТМ ≥ 40“ е прогнозният брой възрастни на възраст 18–64 години с ИТМ по-голям или равен на 40 на 100 000 население. „Случаи“ и „Смъртни случаи“ са съответно броят на случаите на COVID ‐ 19 и смъртните случаи на 100 000 възрастни на възраст 18–64 години. “Cases_Count” и “Deaths_Count” са необработените случаи на COVID ‐ 19 и броя на болките. Към 22 април 2020 г. са докладвани 861 558 случая и 39 365 смъртни случая. Всички данни са положително изкривени, като данните за случаи и смъртни случаи показват висока степен на пик, както е документирано от високите стойности на куртоза. Пиковете в данните за случаите и смъртните случаи се отнасят до окръзи, които са претърпели значителни огнища на COVID-19; като такива данните не следват нормално разпределение. Всеки набор от данни е оценен за нормалност с помощта на тестове на Shapiro – Wilk и Kolmogorov – Smirnov и е установено, че всички променливи значително се отклоняват от нормалното разпределение.

ИТМ ≥ 40 Случаи Случаи_Брой Смъртности Смъртности
Означава 4,667.73 333,83 597.06 18.05 27.28
Стандартна грешка 23.33 13.54 63.24 0,74 2.90
Медиана 4310,98 182,57 79 8.80 3
Режим 4,591,74 70,59 14. 1.27 1
Стандартно отклонение 886,33 514.24 2 402,31 28.06 110,33
Обхват 5418,48 5614,15 31 554 381,54 1,763
Куртоза 2.80 32,72 86,38 35,62 86,50
Минимум 3,580,63 4.74 1 0,48 1
Максимум 8 999,11 5618,90 31 555 382.02 1,764
Сума 6 735 537,85 481 723,09 861 558 26 040,54 39 365
Броя 1,443 1,443 1,443 1,443 1,443

4.2 Корелационни анализи

Основните резултати от корелациите са, че има постоянно положителни и статистически значими корелации между резултатите от COVID-19 и показателите за затлъстяване. Тъй като данните се характеризират с ненормално разпределение и наличие на съответни извънредни стойности, коефициентът на корелация на ранга на Спиърман е използван за оценка на насочената връзка от редиците на данните поради неговата стабилност спрямо отклоненията. На Спиърман ρ е изчислена за случаи на COVID ‐ 19 във всеки окръг на 100 000 възрастни на възраст 18–64 години и изчислената популация с ИТМ ≥ 40 на 100 000 възрастни на възраст 18–64 години, както и с некоригирани стойности на случаите „Cases_Count“ към прогнозния процент население с BMI ≥ 40. По същия начин броят на смъртните случаи от COVID ‐ 19 на 100 000 възрастни на възраст 18–64 години в окръг и некоригираните стойности на смъртта „Deaths_Count“ бяха изследвани спрямо BMI ≥ 40 набора от данни. Резултатите са обобщени в таблица 2, а разпръснатите данни са представени на фигури 1–4-1–4.