Профилирование уязвимости и устойчивости к психическим расстройствам после вирусных инфекций: от эпидемиологии к глубокому фенотипированию. (Viral-MI)

Израильская когорта состоит из двух баз данных реестров службы здравоохранения Клалит (CHS) в Израиле (CHS1 n=50 000, CHS2 n=69 594). CHS — крупнейшая из четырёх действующих организаций здравоохранения, предоставляющая медицинскую помощь всем гражданам Израиля и охватывающая более 50% населения страны. Базы данных CHS проходят периодические процессы обновления и были валидированы алгоритмом реестра, а также многими научными организациями, использующими базу данных. Диагнозы хронических заболеваний основаны на данных в реальном времени от поставщиков медицинских услуг, аптек, медицинских учреждений и административных компьютеризированных операционных систем. Психиатрические диагнозы основаны на классификациях МКБ-9 и МКБ-10. Для оценки вероятности тяжёлого психического заболевания (ТПЗ) после инфекции и исходов после инфекции (CHS1) будут идентифицированы лица с высокой нагрузкой перенесённых инфекций и сопоставлены в соотношении 1:1 с контрольной группой по возрасту и полу. Вероятность возникновения ТПЗ при широком спектре психических расстройств будет исследована в группах с высокой нагрузкой и контрольной группе, включая депрессию, биполярное расстройство, тревожные и психотические расстройства. Критерии включения: лица, застрахованные CHS с рождения и имеющие как минимум 10 лет наблюдения; критерии исключения включают прекращение страховки и отсутствие последовательного медицинского наблюдения. Для оценки вероятности психиатрического рецидива у лиц с ранее существовавшим психическим расстройством после инфекции (CHS2) будет использована когорта из 34 797 лиц с шизофренией, случайно сопоставленных по возрасту и полу со здоровыми контролями (HC) без диагноза шизофрении. Критерии включения для этой выборки — активный диагноз шизофрении в реестрах CHS на этапах анализа, а также место жительства в зоне охвата больницы CHS (чтобы гарантировать полную регистрацию психиатрической госпитализации); критерии исключения включают отсутствие активного диагноза и место жительства за пределами зоны охвата CHS. В обеих когортах были собраны данные о социально-экономическом статусе, семейном положении, семейном статусе, количестве братьев и сестёр, курении, ожирении, диабете, гипертонии, гиперлипидемии, хронической обструктивной болезни лёгких и ишемической болезни сердца, а также об использовании медицинских услуг и других демографических переменных. Следующие инфекции будут учитываться в обеих когортах: вирус Эпштейна-Барр, цитомегаловирус, токсоплазма гондии, COVID-19 и вирусы герпеса. Показатели воспаления включают соотношение нейтрофилов/лимфоцитов и системный воспалительный индекс.

Чтобы продемонстрировать связь между инфекциями, с особым акцентом на вирусные, тяжёлым ТПЗ и тяжёлыми исходами после инфекции (Цель 1), мы рассчитаем отношения рисков (HR) для оценки риска развития ТПЗ или психиатрического рецидива после инфекции с использованием моделей регрессии пропорциональных рисков Кокса во всех трёх когортах (CHS1, CHS2). Будут представлены показатели заболеваемости, а также нескорректированные и скорректированные модели с учётом демографических и клинических факторов. Предположение о пропорциональности рисков будет проверено как корреляция между остатками Шенфельда и временем выживания, причём уровень значимости p<0,05 будет указывать на непропорциональность. Прогнозируемые оценки кумулятивной вероятности тяжёлого исхода у лиц с ранее существовавшим ТПЗ будут получены с помощью анализа Каплана-Мейера. Паттерны смешения, модерации и медиации экологических (социальных и социодемографических) и биологических (воспалительных, полигенного риска (PRS) для ТПЗ и иммуно-ассоциированных состояний) механизмов будут оценены с использованием макроса PROCESS — стратегии на основе симуляции, основанной на методах повторной выборки (бутстрэппинга). Прямые и косвенные эффекты, стандартные ошибки и доверительные интервалы будут оценены на основе распределения бутстрэпа, полученного с 10 000 смещённо-скорректированных повторных выборок. PRS будет рассчитан в соответствии с методом, описанным Purcell et al. Анализ будет проводиться на основе причинной структуры направленного ациклического графа (DAG), что обеспечит прозрачность предположений модели и минимизацию смещения. Все три базы данных предоставляют репрезентативные данные в масштабах всей страны и доказали свою эффективность в характеристике когорт ТПЗ и ассоциаций с экологическими факторами, как показано в публикациях с высоким импакт-фактором.