Dr.Been
こちらはドクタービーン、FLCCCのプラットフォームから。ロング・ストーリー・ショートのもう一つのエピソードで歓迎します。さて、今日の考察はとても興味深いものです。そして、私は今、要約をお伝えするつもりです。そして、その後、詳細に入っていきます。
要約はこうです。南カリフォルニア大学の研究者たちですが、彼らは2020年の3月から調査を行っていました。そして、その調査は2021年の3月末まで続けられました。この調査では、COVID前、COVID中、post-COVIDの症状について、回答者から情報を収集していました。そして、ここにまとめがあります。
ここで、彼らが発見した面白いことがあるのですが、主に4つの病態、3つの病態、そしてLong-COVIDと関連する可能性が高い病態があることがわかりました。
1つ目は頭痛です。急性期において、頭痛がある人は、Long-COVIDを発症する可能性が高く、頭重、咽頭痛、そして、肥満がその条件となるわけです。
また、他の慢性疾患、例えば自己免疫疾患、例えば心臓血管疾患、腎臓疾患、癌、これらはLong-COVIDと統計的に有意な相関はないことがわかりました。これまで、慢性疾患を持つ人はCOVIDが長引きやすいという憶測が多かったので、これは非常に興味深い結果だと思います。
もうひとつ興味深いのは、下気道感染や胸部うっ血のある患者さんは、Long-COVIDを発症する可能性が高くないということです。例えば、喉の痛み、脱毛、頭痛、肥満の患者さんと比較すると、Long-COVIDを発症する可能性は高くありません。下気道感染や胸部うっ血を起こした患者さんは、おそらくもっと強い病気なのだろうと、私は思いましたし、皆さんもそう思われたことでしょう。
その結果、COVIDが長引く可能性も高くなるはずです。しかし、そのようなことは全くありません。ですから、これは非常に興味深いことです。どう面白いのですか？まとめは以上ですが、頭痛、抜け毛、喉の痛み、肥満の4つです。患者を管理する医師にとって、なぜこれが興味深いかというと、つまり、患者が急性疾患を経ている間に、患者の症状を見ることで、誰がLong-COVIDになりやすいかという指標を与え始めることができるのです。
次に、予防や早期管理、積極的な管理、急性期を過ぎないように全力を尽くすことが、急性期の患者さんだけでなく、Long-COVIDのためにも非常に重要であることがよくわかると思います。
ということで、この考察で、あと2つほど。この研究によると、Long-COVIDの4つの予測因子は、頭痛、脱毛、喉の痛み、そして肥満です。さて、これから詳しく説明します。この研究者が行ったもう一つの興味深いことは、他の様々なLong-COVID研究を調べたということです。
その結果、ほとんどの研究が、実は最初のものであることに気づきました。つまり、彼らの視点から言えることは、すべての研究が、Long-COVIDと類似している可能性のある慢性疾患ではなく、既存の症状について考慮しておらず、Long-COVIDからそれらを除外していないことに気づいたということです。
どういうことでしょうか？例を挙げましょう。例えば、慢性疲労がある人を想像してみてください。これは、COVIDのリスクが高い慢性疾患ではありません。しかし、例えば慢性疲労の場合、COVIDを受ける前にその状態であったとすると、COVIDを受けている間に疲労が増加することが分かりました。他の研究者は、この疲労を長い期間カバーされたものとみなしているようですが、実際には、これは既存の症状なのです。
つまり、感染中に発症し、感染後も続くが、感染前にはなかった症状として、Long-COVIDを再定義したのです。私は、もう1種類の症状が追加されるべきだったと思っています。それは、感染前や感染中にはなかったが、感染後に表面化した症状で、他の理由では説明できないものです。
それもLong-COVIDになると私は考えています。つまり、これはLong-COVIDの非常に興味深い再定義なのです。彼らはそうしました。彼らはもう一つ重要なことを行いました。それは、これまでの研究の大半が、外来患者と入院患者を一緒に見てLong-COVIDの有病率を数えたり評価したりしていたのですが、入院患者はよりLong-COVIDを発症する傾向があるので、その割合に偏りが生じる、と言ったのです。そこで、この研究では、実際に入院患者をLong-COVIDの評価から外しました。
そして、この研究に入院患者のモデルを追加したのです。なぜなら、入院していない人に起こるLong-COVIDについて話すことができるようになったからです。この研究にもいくつか限界があります。その中で、最終的に使用されたグループは308人でした。
医療当局がさらに少ない人数で意思決定しているのを見かけますが、比較的少ない人数ということです。次に、このデータが収集されたのはオンライン調査です。しかし、研究者が言うように、例えば、英国はLong-COVIDの中でより大きな研究をしていますが、これもオンライン調査です。
研究者たちは、感染者の10%がLong-COVIDを発症するという研究から、70%が発症するという研究まで、さまざまな研究を行っています。COVIDを発症した患者の70%がLong-COVIDになるという研究結果もあります。
アメリカでは、退役軍人病院のデータを使って、7%の研究が行われています。カリフォルニア州の研究では、COVID外来患者の27%がLong-COVIDを発症すると言っています。予測因子としては、頭痛、脱毛、喉の痛み、肥満が挙げられています。
では、もう少し詳しく説明しましょう。魅力的なデータがたくさんあると思います。では、始めましょう。これがFLCCCです。ここに、様々なプロトコルがありますので、アクセスしてみてください。Long-COVIDの議論になると思います。これは毎回重要なことですが、病気をできるだけコントロールする、あるいは病気をできるだけ予防するために、できることは何でもすることの重要性を強調することになります。
これらのプロトコルは、その第一歩として非常に良いものだと思います。プロトコルの中には、私が貢献した部分もあります。これがその一つで、これがその研究です。これはCDCの研究です。これは今日お話しする研究ではないのですが、2022年5月27日のCDCの研究です。
COVID-19の生存者です18歳から64歳、65歳の成人におけるpost-COVIDの状態です。そして、ここでもまた、混在していると思います。この研究では、COVID-19の生存者は肺塞栓症や呼吸器系疾患を発症するリスクが2倍になると言っていますが、どうなのでしょうか。
18歳から64歳のCOVID-19生存者の5人に1人、65歳以上の生存者の4人に1人が、以前のCOVID-19に起因すると思われる症状を少なくとも1つ経験しています。これがCDCsで、これが今日取り上げる研究です。これは、パンデミックの最初の年にアメリカ人の代表的なサンプルを使って行われたCOVIDと症状の長期的な追跡調査です。
最新の研究では、Long-COVIDの発生率や可能性は低くなっていますが、それでもLong-COVIDの可能性はあります。では、これを見てみましょう。この研究の詳細に入る前に、彼らがまとめた次の興味深い事実を見ていただきたいと思います。まず、入院患者だけに焦点を当てた研究がありますが、その範囲は30〜70%であると彼らは言っています。
急性感染症による臓器障害と、臓器が正常に機能しなくなること、そして免疫異常によってLong-COVID症状が引き起こされること、この2つです。つまり、これらは2つのタイプに分けられ、その管理、結果、予後も異なるというのが私の見解です。
はい。これらの研究では、両者を分けずに、単に総数で表しているのだと思います。つまり、病院でCOVIDに感染した後、重度の肺疾患や肺の損傷を受けた人は、実はCOVIDを受けていない人とカウントされる可能性があるということです。
そのため、30〜70%の範囲となっています。次に、この研究者は、次のものを見てください、非入院者33%という研究があります。そして、彼らはいくつかのより多くの研究、どちらの混合物があると言います。これらの研究では、30日後、60日後、90日後など、測定した時期によって、63%から72%、あるいは46%の有病率があることが分かっています。
例えば、90日以上では46%、60日では72%、30日では63%です。つまり、これらは一種の偏り要因であると言われています。ですから、これらの研究は一般化できません。
次に、2つの良い研究があると言っています。一つは、Office for National Statistics UKの2020年12月、古い研究ですが、この研究では、1190人を対象に調査を行いました。これもオンライン調査です。
21%が12週間後に10%になったということです。このように、12週間後に10%というのは、XO iAppについて聞いたことがあるかもしれませんね。そして、その研究結果も。これもオンライン調査です。
これはWhittakerの研究です。これは28,713人の回答者で、ここでは有病率は30%程度と考えられています。研究者がこれを持ち出す理由は、これらの研究は、対象としている症状の数によってまちまちであるということです。フォローアップはいつ行われたのでしょうか。
患者を事前に調べたのでしょうか、それとも全部が全部そうでないのでしょうか。この研究は、外来と入院を混在させ、Long-COVID評価を行った最初の研究です。そして、外来と入院を混ぜて、Long-COVID評価を行いました。では、私の図を見て、彼らが作成したデータのいくつかを見てみましょう。
まず、先ほども申し上げましたが、COVIDに感染する前の症状も含めて、Long-COVIDを再定義した最初の研究であると言われています。これは、感染する1カ月前の人の症状です。感染前の症状、感染、急性感染、そしてその間の症状と呼んでいます。
そして、感染後症状は3ヵ月後です。つまり、感染前症状を考慮しない場合、例えばCOVIDを受ける前に疲労があったということです。COVIDの後も、疲労が続いています。しかし、これらの要因を取り除かないと、この研究では、参加者の40％がLongCOVIDを持っていたことになります。
感染前症状がなかったとしても、感染後に発症する可能性があったわけですが、それを取り除いたわけです。そして、これは23%です。これは、12週間後に12%と言った英国の国家統計局と比較され、彼らは12の症状が測定されています。
Whittakerは38%の研究に反応し、彼らは29の症状を測定しました。この研究では18の症状を測定し、23%という数字になりました。つまり、この2つの間に位置する理由の1つは、追跡した症状の数もこの2つの間にあることだそうです。
カリフォルニアの非入院患者を対象とした研究がすでに行われています。その研究では、27%と予測されています。つまり、23%と27%というのは、より一致するようです。では、主な予測因子は何でしょうか。
頭痛、脱毛、喉の痛み、そしてオッズ比はどうだったかというと、頭痛のオッズ比は3.37でした。また、統計的に有意な脱毛はオッズ比6.94、咽頭痛はオッズ比3.56、肥満のオッズ比は5.44です。興味深いことに、私が前に言ったように、コンディションが大きな相関因子ではありませんでした。
同様に、教育は、社会人口統計学的な要因は、既存の慢性的な条件は、Long-COVIDには有効ではなかったです。これは非常に、興味深いことです。つまり、医師として患者さんを見ていて、例えば、患者さんが腎臓病や糖尿病を患っている場合、その患者さんがLong-COVIDを発症するかもしれないと予測する必要はない、ということです。
これらの疾患はLong-COVIDとは関係ありません。発熱については、高熱がLong-COVIDの予測因子であるという報告もありますが、削除しました。しかし、感染段階での発熱は潜在的な予測因子の一つであるため、多重共線性を避けるために感染段階での華氏100.4度以上の体温はモデルから除外しています、と削除されたのです。
この2つの変数の相関係数は0.65です。つまり、肥満、頭痛、咽頭痛、聴力低下を除くために、発熱を除外したのです。さて、胸部鬱血を経験した人のオッズは0.09と低かった。既存の慢性健康状態のいずれも、Long-COVIDを持つことと関連していませんでした。オッズは、フルモデルでも他の共変量で調整しないモデルでも、人口動態および教育グループ間で有意差はありませんでした。非常に興味深いものです。
さて、ここで話題を変えます。もし誰かがLong-COVIDを発症した場合、何がLong-COVIDの一般的な症状かというと、頭痛がLong-COVID患者の22%、鼻水や鼻づまりがLong-COVID患者の19%、腹部不快感18%、疲労17%、下痢13%でした。
そして再び、社会人口統計学的な違いとの有意な関連性の可能性はありません。年齢、性別、人種、教育、喫煙も相関がなかった。さて、詳細なオンライン・アンケートを1年間実施し、1週間ごと、2週間ごとに回答者の情報を追加したところ、回答者の57%が女性でした。
また、グループの内訳を見ると、61%が白人、12%が黒人、22%がヒスパニック系、50%が既往症なしとなっています。そして、感染前4週間、急性感染、そして感染後12週間と申し上げました。そして、これについても述べてきましたが、今、手短に表を見てみたいと思います。
この研究のリンク先をご覧いただくと、非常に興味深い表があり、すべてのデータがまとめられています。そこで、2つのことをお伝えしたいと思います。1つ目は、これはCOVIDを使用する前からあった症状です。例えば、疲労が21%で、その間に60%、その後に18%となっています。これは、Long-COVIDではなく、これらの患者さんにすでに存在していた症状であると考えたわけです。
同様に、体の痛みなどもそうです。これは非常に興味深いことです。次に、これは、実際に症状が持続したり、強まったりしたものです。例えば、45%の人に疲労があり、次に82%、50%と増えていきます。このような状態も調べました。最も多いのは頭痛で、次に鼻水、腹部不快感、疲労、下痢、咳、乾燥肌、体の痛み、息切れなどです。
これらはすべてパーセンテージで表示されています。そして、この表は、私が確認したかったものです。お時間がありましたら、この表を見てください。この表にあるのは、Long-COVIDを予測するロジスティック回帰モデルです。そして、ここに様々な要因があります。
例えば、45歳から64歳のオッズ比は0.76 、65歳プラス0.9 男性では0.93です。また、民族・人種では、ヒスパニック系が0.72で、非ヒスパニック系の黒人が0.46、白人が0.5なので、ヒスパニック系は大学教育のリスクが高いということがわかります。
そして、これは既存の条件ですが、Long-COVIDと有意に関連する既存の条件は、肥満だけでした。残りの項目を見てみると、有意なデータはありませんでしたが、これは新規発症の感染症についても同様です。また、息切れもあまり有意なデータが出ていません。
ですから、この表は非常に興味深いものです。結論として、この研究では、感染した屋外の患者さんの23%がLong-COVIDを発症すると言っていますが、これはオミクロン以前の研究です。ですから、オミクロンにはうまく訳せないかもしれません。
しかし、こういうことだったのです。この研究では、Long-COVIDの再定義も試みており、少なくともこの研究のケースではLong-COVIDを再定義しています。そして、彼らはまた、この研究を以前に行われたLong-COVID評価と比較しています。
そして、そこでいくつかの限界を指摘しています。この研究にも限界があります。1つはオンライン調査であること、2つ目は自己報告であること、3つ目は人数が少ないことです。イギリス国家統計局とほぼ同じ8000人という大規模なものでした。しかし、最終的な参加者数は308名でした。というわけで、ありがとうございました。安全で、楽しく、健康でいてください。それでは、また来週お会いしましょう。