포스트 코로나바이러스 질병-2019 피로

배경: COVID-19는 전 세계적으로 지속적으로 확산되고 있으며 완치자 수는 꾸준히 증가하고 있습니다. 따라서 상당한 수의 개인이 코로나19 이후 지속되는 증상을 보일 것이며, 그 중 많은 사람들이 지속적인 피로를 호소할 것입니다. 현재 연구의 주요 목적은 COVID-19 이후 피로 증상의 발병에 대한 위험 요인을 평가하는 것입니다. 두 번째 목표로, 본 연구는 코로나19 이후 피로에 대한 병태생리학 및 설명 메커니즘을 식별하기 위한 것입니다.

연구 설계 및 모집단: Beilinson 병원의 Rabin Medical Center(RMC)에서 내포된 환자-대조 연구를 수행할 것입니다. RMC는 포괄적인 의료 평가에 초대된 성인(18세 이상) 회복자(비인두 샘플의 중합효소 연쇄 반응 테스트를 사용하여 진단됨)를 위한 포스트 코로나19 클리닉을 운영합니다. 방문하는 동안 모든 개인은 폐 기능 검사를 받고 전염병 의사, 폐 전문의 및 사회 복지사로부터 평가를 받습니다. RMC에서 평가된 회복된 COVID-19 개인 코호트는 현재 연구 참가자가 연속적으로 샘플링되는 모집단 역할을 할 것입니다. 코로나19 진단 후 최소 2개월이 경과하고 지속되는 피로 증상이 최소 6주 이상 지속되는 경우 코로나19 이후 나타난 지속 피로 증상을 보고한 경우로 정의한다. 대조군은 COVID-19 진단 후 1개월 이후 어느 시점에서도 피로 증상을 보고하지 않은 것으로 정의됩니다.

케이스 및 컨트롤의 평가 프로토콜: 모든 참여 개인(케이스 및 컨트롤)은 연구 프로토콜에 따라 평가됩니다. 평가는 다음과 같이 수행됩니다.

첫 번째 평가 회의(약 1시간 소요) 참가자가 신체 검사 및 혈액 검사를 받고 연구 설문지[인구학적, 임상적 및 COVID-19 이후 피로 설문지; 수면 평가 설문지(Epworth 졸음 점수[ESS], Pittsburg 수면 품질 지수[PSQI], 불면증 중증도 지수(ISI)]) 및 우울증 중증도 설문지(환자 건강 설문지-9[PHQ-9]), 인지 피로 과제 수행 .

두 번째 평가 회의: (약 1시간 동안) 참가자는 심폐 스트레스 테스트(CPET)를 받게 됩니다.

데이터 수집: 주요 종속 변수는 지속적인 피로 증상의 존재입니다. 독립 변수에는 인구통계학적 특성과 임상적 특성이 포함되었습니다. 인구 통계학적 변수에는 진단 시 연령, 성별, 결혼 상태 및 자녀 수, 직업 상태(고용, 실업 또는 퇴직), 교육(학교 및 고등 교육 기간) 및 직업이 포함됩니다. 임상 변수에는 흡연 상태, 알코올 및 대마초 소비, 기본 신체 기능(독립, 특정 활동 제한, 일상 생활 활동에 의존 또는 병상 생활), 배경 질환 및 약물 요법이 포함됩니다. 급성 COVID-19 병력도 수집됩니다: WHO 기준에 따른 질병 중증도, 증상(인후통, 코막힘, 두통 후각상실증/구토장애, 기침, 숨가쁨, 흉통, 위장관 증상 및 근육통), 필요 입원, 병원 합병증(혈전색전증, 중첩된 세균 감염), 입원하지 않은 개인의 경우 - 격리 장소(집, 호텔 또는 기타 격리 시설) 수집, 발병부터 증상 해소까지의 시간, COVID-19, 그리고 진단을 받은 다른 가구 또는 가족 구성원의 정보.

통계적 방법: 피로 증상이 있는 환자(사례)와 대조군(피로 증상이 없는)의 인구학적 및 임상적 변수를 이변량 및 다변량 조건부 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 비교합니다. 이변량 분석을 기반으로 다변량 모형에 포함할 독립변수를 선택합니다. 승산비와 95% 신뢰 구간은 조건부 로지스틱 회귀 모델에서 얻을 수 있습니다. P<0.05는 통계적으로 유의한 것으로 간주됩니다.

샘플 크기 계산: 질병의 중증도는 지속적인 피로 증상의 발달에 대한 잠재적인 위험 요소가 될 수 있습니다. 예비 분석에 따르면 회복된 COVID-19 환자 코호트에서 20%가 질병의 중증도 때문에 입원한 것으로 나타났습니다. 따라서 급성기 동안 입원이 필요한 개인의 비율은 각각 사례와 대조군의 30%와 10%라고 가정합니다. 또한 샘플의 약 2/3가 지속적인 피로에 대해 보고할 가능성이 있습니다. 이러한 가정 하에서 153명의 개인(사례군 102명, 대조군 51명)의 표본 크기는 두 비율 사이의 0.2 차이를 감지하기 위해 5%의 유의 수준에서 80%의 통계 검정력을 산출합니다.