患新冠后遗症的概率大吗？研究结果为何五花八门？

原文作者：Heidi Ledford

临床流行病学家Ziyad Al-Aly有一个让许多研究人员梦寐以求的宝藏：美国退伍军人事务部（VA）的数百万份电子医疗记录。该部门专为美国退伍军人提供医疗保健服务。

Al-Aly就职于退伍军人事务部圣路易斯医疗保健系统。利用这些数据，他和他的同事不仅在研究COVID-19的长期影响——从心血管疾病[1]（参见：新冠感染后心脏病罹患风险激增，轻症也不例外）到糖尿病[2]等；还对长期COVID（long COVID）的难题发起了挑战。长期COVID是指新冠感染急性期表面上结束后仍持续数月不退的症状。他们最近发表的研究结果[3]让一些研究人员非常吃惊。他们发现，接种过疫苗再感染新冠的人出现长期COVID的概率只下降了约15%——大大低于认为疫苗能将这一风险减半的其他结果[4]（参见：逾1300万人研究发现：疫苗对新冠后遗症的预防作用有限）。

一直在关注长期COVID研究进展的人，大概已经对这种出其不意的结果见怪不怪了，因为不同研究报告的数据多少有点出入。对长期COVID的定义差别、用于研究它的不同数据类型、对这些数据的分析方式，都会让一些基本问题得到相去甚远的答案，令公众和决策者困惑不已。长期COVID的患病率是多少？疫苗或再感染或最新的新冠变异株会如何影响长期COVID的患病率？

知道这些问题的答案，就能用于制定COVID-19相关政策，但断断续续又参差不齐的研究结果很容易让人混淆，Al-Aly说。当你有这么多的不确定性时，别人自然很难充分信任你，Al-Aly说：“公众对于‘15%到50%之间’的表述不能很好地理解。”

部分问题出在对长期COVID的定义上。目前，长期COVID和200多种或轻或重的症状相关，轻则生活不便，重则使人衰弱。长期COVID的持续时间也从几个月到几年不等，还有令人烦恼的复发问题——有时会在看起来康复的几个月后再度发作。

各方对长期COVID的定义和诊断问题尚未取得一致。世卫组织在2021年发布过一份共识，但在病人代表或研究人员群体中并不受欢迎。很多研究依然在用互不一致的标准定义这种疾病，对长期COVID患病率的估算范围也从5%一直到50%。

对于这种复杂疾病的研究需要达到一定的规模，才能充分纳入各类症状，以及年龄和急性新冠感染严重程度这类特征的可能影响。Al-Aly的研究在这方便占据诸多优势：来自大型医疗保健系统的数据能提供超大样本量。Al-Aly在研究突破性感染（接种疫苗后发生的感染）后的长期COVID时使用了逾1300万人的医疗记录。虽然其中90%是男性，但女性人数也有130万人之多，Al-Aly说这已超过了许多其他研究的样本量。

这些很大的数字加上一些医疗记录提供的数据类型，让研究人员可以开展复杂的统计学分析，将冠状病毒感染者的人口统计特征与未感染的对照组进行仔细匹配，华盛顿大学健康计量与评估研究所的流行病学家Theo Vos说。Vos在长期COVID的研究中使用了各种来源的数据。

但也有美中不足的地方。“人们会把研究规模错误等同于研究质量和效度。”宾夕法尼亚州匹兹堡大学研究卫生政策的内科医师Walid Gellad说。

Gellad尤其担心使用电子医疗记录的研究会因为行为学上的差异而不够准确。他说，举个例子，相较于在COVID-19急性期没有就医的人来说，那些选择就医的人可能更容易报告他们的长期COVID症状。

此外，单从医疗记录和健康保险理赔看，可能无法反应人口统计学较多样的人群，哈佛大学医学院的计算流行病学家Maimuna Majumder说。这种情况在美国可能很普遍，她说，美国的健康保险覆盖率差异巨大。“有些研究往往会使用大量的数据点，让我们误以为这些数据必然很有代表性，”她说，“但有时并非如此。”

Majumder还想知道研究保险理赔数据是否会少算了患有长期COVID的人数，因为很多有症状的人可能不会去看病。

另一个问题是保险理赔和电子医疗记录中是如何记录症状的。医生通常会记录多个症状和疾病的编码，但很少会把病人全部症状的编码都列出来，Vos说，不同医生对某种疾病的编码选择可能也不一样。这也许会影响长期COVID是否被报告以及如何报告。“电子医疗记录能提供很有用的信息，这毫无疑问，”Gellad赞同这项退伍军人的研究设计非常完善，“但要回答某种疾病有多常见的问题，它们可能并不是最佳选择。”

但其他方法也有缺陷。一些研究基于自我报告，比如伦敦国王学院和数据科学公司ZOE开发的app——COVID Symptom Study。使用该app数据的研究显示，接种疫苗能让急性感染期后出现持续28天或更久的长期COVID的风险减少约一半[4]。但Gellad认为，基于个人自愿报告症状的研究可能存在偏倚，因为有症状的人参与这类研究的概率也更大。而且基于手机app的研究可能会遗漏来自弱势群体的数据。

一个特别有用的数据源是英国国家统计局（ONS），英国南安普敦大学公共卫生研究员Nisreen Alwan说。5月时，英国国家统计局报告了人们感染的新冠病毒变异株会影响他们患长期COVID的风险。在接种过两剂疫苗的受试者中，被认为感染了Omicron BA.1的人在感染后4-8周出现长期COVID症状的概率比被认为感染了Delta的人低了50%左右。这一发现与6月18日发表的一篇基于ZOE数据的论文[5]的结果一致。

患有长期COVID的Alwan支持收集该疾病的相关数据，她称赞了英国国家统计局的研究设计，该研究仔细选取了能代表英国人群特征的一组人，并随访了他们的感染状况和症状。

Alwan说，研究设计的其他方面也会严重影响结果，比如是否有对照组等。但考虑不同的研究方法和定义不应拖累研究进度。“这不是新事物了，”她说，“在新冠之前，我们就在其他疾病中做过了。”

对于Al-Aly来说，研究结果之间有出入并不奇怪，也不是什么坏事。他说，流行病学家经常会交叉分析来自多个数据源和分析方法的证据。即使打疫苗对长期COVID风险的影响很难做到精准量化，研究人员还是可以总结出大致规律。“你寻找的是整体趋势，”Al-Aly说，“这里的趋势是打疫苗好过不打疫苗。”