COVID ‐ 19 és a kóros elhízás: társulások és következmények a politikára és a gyakorlatra

Levelezési cím: Lisa R. Pawloski, [email protected]

Absztrakt

Míg az elhízás krónikus betegségre gyakorolt hatását széles körben megvizsgálták, kevesebb kutatást végeztek az elhízás fertőző betegségekre, különösen a légzőszervi betegségekre gyakorolt hatásáról. Ez a feltáró kutatás a COVID-19 esetekre és a halálozásra vonatkozó, jelenleg rendelkezésre álló adatokat, valamint az egyesült államokbeli, morbid elhízott népesség megyére vonatkozó becsléseit használja fel a kóros elhízás és a COVID-19 okozta halálozások közötti összefüggés megvizsgálására és az esetleges egybeeső térbeli térbeli azonosításra. a kóros elhízás és a COVID ‐ 19 halálozások csoportjai. Az eredmények statisztikailag szignifikáns pozitív korrelációt mutatnak a populációval korrigált COVID-19 halálozások és esetek, valamint a becsült populáció között, amelynek testtömeg-indexe ≥ 40. A klaszterelemzések azt mutatják, hogy a COVID-19 halálozások és az elhízás megoszlásában domináns hasonlóság mutatkozik. Eredményeink szerint kritikus fontosságú az elhízás tudatosítása a fertőző betegségek elleni védekezési intézkedések kidolgozása során, és rámutatnak arra, hogy nagyobb szükség van az erőforrásoknak az elhízásra nevelésre és politikai kezdeményezésekre való összpontosítására.

1 Bevezetés és háttér

A tanulmány és a kommentár elsődleges célkitűzései a morbid elhízás és a COVID-19 fertőzések negatív kimenetelével fennálló összefüggés kezdeti feltáró elemzésének elvégzése, és ha kiderül, hogy ilyen összefüggés az elhízás felismerésének fontosságára, mint az ilyen negatív eredmények; információk, amelyek segíthetnek a politika és a gyakorlat alakításában. Az elhízást és annak fertőző légúti megbetegedésekkel kapcsolatos irodalmának áttekintésével kezdjük. Ezt követően Spearman rangkorrelációs és térbeli klaszteranalízis-eljárásait használják fel a morbid elhízás, a COVID-19 incidens esetei és a COVID-19 okozta halálesetek közötti lehetséges összefüggések feltárására. Bemutatjuk az egyesületeket bemutató eredményeket, és megvitatjuk a politika és a gyakorlat következményeit.

1.1 Az elhízás kihívása

A túl táplálkozás és az elhízás jelentős egészségügyi problémákat okozott helyi, országos és globális szinten. Világszerte a túlsúly és az elhízás 1,9 milliárd felnőttet érintett. A túlsúly és az elhízás világszerte több halálhoz kapcsolódik, mint alulsúlyoshoz. Világszerte több az elhízott, mint az alsósúlyú ember - ez minden régióban érvényes, kivéve Afrika és a Szaharától délre fekvő részeit (Egészségügyi Világszervezet, 2020). 2016-tól az Egyesült Államok lakosságának megdöbbentő 39,7 százaléka elhízott, 71,3 százaléka pedig elhízott vagy túlsúlyos (Betegségmegelőzési és Megelőzési Központ és Országos Egészségügyi Statisztikai Központ, 2019). A feldolgozott élelmiszerek 1970-es évekbeli bevezetése az Egyesült Államokban és a fejlődő világban az 1990-es évekre való fokozott elterjedése óta az étrend a tápanyagban gazdag, többnyire energiasűrű élelmiszerekre vált át. Ez a magasabb kalóriatartalmú ételek fogyasztása és az energiafogyasztás csökkenése párosulva a túlsúly és az elhízás jelentős növekedéséhez vezetett, különösen az Egyesült Államokban (Pawloski, Thurman, Curtin és Ruchiwit, 2012; Popkin, 2001).

Az Egyesült Államokban az elhízás szorosan összefügg a társadalmi-gazdasági állapottal; az alacsony társadalmi-gazdasági helyzetű területeken magasabb az elhízás aránya (Drewnowski, Rehm és Solet, 2007; Pan American Health Organization és World Health Organization, 2000). Az elhízással kapcsolatos kutatások többsége az Egyesült Államokban szintén jelentős összefüggéseket mutatott ki az elhízás és a krónikus betegségek között, beleértve a szívbetegségeket, a cukorbetegséget, a májbetegségeket, a magas vérnyomást, a rákos megbetegedéseket és még az Alzheimer-kórt is. Becslések szerint az elhízás költségei 2014-ben nemzeti szinten 149,4 milliárd dollárt tettek ki (Kim & Basu, 2016).

Míg az elhízás krónikus betegségre gyakorolt hatását széles körben megvizsgálták, az elhízás fertőző betegségekre gyakorolt hatását kevésbé kutatták. Elsősorban ez a helyzet, mivel az Egyesült Államokban a betegségekkel kapcsolatos aggodalmak a krónikus betegségterheken alapulnak, ellentétben a sok alacsony és közepes jövedelmű országra háruló kettős betegségteherrel (Popkin & Gordon-Larsen, 2004). Egy nemrégiben Angliában és Skóciában végzett tanulmány kimutatta, hogy a megnövekedett központi elhízás esetén összefüggés van a fertőző betegségek által okozott halálozással általában (Hamer, O'Donovan és Stamatakis, 2019). Továbbá, Torres, Martins, Faria és Maioli (2018) megjegyezte, hogy az elhízás fokozott gyulladással jár, amely károsíthatja a szervezet immunválaszát a baktériumok, vírusok és paraziták fertőzésére.

1.2 Elhízás, tüdőfunkció, gyulladás, immunválasz és a légzőszervi vírusok kockázata

Míg a COVID ‐ 19 és az elhízás közötti kapcsolat még csak kezdi megérteni, az elhízás által a tüdő működésére gyakorolt hatást általában és a légzőszervi vírusok kockázatát felhasználhatjuk az elhízás COVID ‐ 19-re gyakorolt lehetséges hatásainak feltárására. Az elhízással küzdő betegeknél a pulmonalis problémák gyakorisága magasabb, mint a normál testsúlyú egyéneknél, mivel az elhízásról kiderült, hogy hátrányosan befolyásolja a légzési funkciókat (Lourenço, 1969; Rasslan és mtsai, 2004). Az elhízás elsődleges hatása a tüdő működésére a felesleges zsírszövet felhalmozódásának mechanikus hatásából ered a mellkas falában és a hasban, növelve az intra-hasi nyomást, fokozott merevséget okozva a tüdőben, ezáltal csökkentve a tüdő térfogatát és kapacitását (Salome, King, És Berend, 2013). A zsírsejtek testben való eloszlása szintén befolyásolja a tüdő térfogatát. Az a tendencia, hogy a férfiak a zsákot a csomagtartóban (hasi elhízás) és a felső testben hordozzák, tovább korlátozza a légzési mechanikát, sokkal inkább, mint azoknál a nőknél, akik hajlamosak a test alacsonyabb súlyára (Enzi et al., 1986; Mafort, Rufino, Costa, És Lopes, 2016). A megnövekedett hasi nyomás befolyásolja a gyomorfolyamatokat is, amelyek gátolhatják az alsó nyelőcső záróizom bezáródását, és a gyomornedv refluxjának beszívódását okozhatják a légzőrendszerbe, ami tüdőgyulladást okozhat (Mancuso, 2013a, 2013b).

Továbbá a felesleges zsírszövet felhalmozódása negatívan befolyásolja a szisztémás immunválaszt azáltal, hogy hozzájárul a gyulladás krónikus állapotához és gátolja a gazdaszervezet fertőzésre adott válaszát (Bulló, García-Lorda, Megias és Salas-Salvadó, 2003; Lumeng & Saltiel, 2011; Mancuso, 2013a). A legújabb kutatások kimutatták, hogy a megnövekedett c-reaktív fehérje (CRP) súlyosabb COVID-19 tüneteket képes megjósolni (Wang et al., 2020). A CRP a máj által termelt fehérje, amely általában megemelkedik, ha gyulladás van a testben, és jellemzően nagyobb az elhízott populációkban, ami arra utal, hogy az elhízási trendek megértése segíthet abban, hogy megértsük, hol nagyobb a COVID-19 kockázata.

Az elhízott és a kórosan elhízott betegek csökkent tüdőfunkciójának és immunválaszának bizonyítékai megfigyelhetők a pulmonalis vírusfertőzések iránti fokozott hajlamban, amint azt a H1N1 influenzajárvány 2009-es korábbi vizsgálataiban megállapították (Almond, Edwards, Barclay és Johnston, 2013; Honce & Schultz-Cherry, 2019; Kwong, Campitelli és Rosella, 2011). Az elhízott és kórosan elhízott betegeknél nagyobb volt a betegség súlyossága (Centers for Disease Control and Prevention, 2009; Vaillant, La Ruche, Tarantola és Barboza, 2009), amelyek kórházi kezelést igényeltek (Jain et al., 2009), felvételt intenzív osztályra ( ICU; Fezeu és mtsai, 2011; Fuhrman és mtsai, 2011), valamint a kritikus betegség és halál (Gill és mtsai, 2010; Jhung és mtsai, 2011; Morgan és mtsai, 2010). Sőt, az intenzív osztályon az elhízott betegeknél mind a mechanikus lélegeztetés hosszabb időtartama, mind pedig a hosszabb kórházi kezelés szükséges (Akinnusi, Pineda és El Solh, 2008; Litinski, Owens és Malhotra, 2013).

A New York-i COVID ‐ 19 járvány legutóbbi elemzése azt mutatta, hogy a hím, elhízott, kórházi betegeknél nagyobb valószínűséggel volt szükség mechanikus lélegeztetésre, és megnövekedett a mortalitásuk (Petrilli et al., 2020). A súlyos akut respirációs szindróma coronavirus ‐ 2 (SARS ‐ CoV ‐ 2), amely ugyanabban az RNS víruscsaládban található, mint a COVID ‐ 19, azt mutatta, hogy a SARS ‐ CoV ‐ 2 betegség súlyossága a BMI-vel együtt nőtt, a intubációt igénylő> 35-es BMI-vel rendelkező betegek (Simonnet et al., 2020). Ugyanebben a víruscsaládban a közel-keleti respirációs szindróma koronavírus (MERS-CoV) vizsgálata azt is kimutatta, hogy az elhízás növelte a betegség súlyosságát és a vírusterhelést (Al-Hameed, 2017). Az elhízás nemcsak növeli az egyén kockázatát a légzőszervi vírusok súlyos szövődményei miatt, de egy nemrégiben készült tanulmány azt is kimutatta, hogy az elhízott felnőttek az A-influenza vírust körülbelül 1,5-ször hosszabb ideig bocsátják ki, mint a nem elhízott felnőttek (Maier et al., 2018). Ez a megállapítás a vírusos betegségek terjedési lehetőségének potenciális növekedését mutatja.

2 Kutatási kérdések

A szakirodalom ezen áttekintése alapján nem meglepő módon megerősíthetjük, hogy az elhízás átterjedő probléma, és hogy összefüggése a negatív egészségügyi kimenetekkel egyértelmű, beleértve a légzőszervi betegségeket is. Arra a következtetésre jutunk továbbá, hogy bár vannak arra utaló jelek, hogy ez a kapcsolat fennáll a COVID ‐ 19-szel, a jelentések még anekdotikusak és csak egyes helyekre korlátozódnak. E szakirodalomhoz való hozzájárulás érdekében ebben a cikkben kvantitatív, országos szintű elemzést mutatunk be megyei szinten a morbid elhízás népességben való előfordulásának becslései és a COVID ‐ 19 negatív eredményei közötti összefüggések között. Ezenkívül bemutatunk egy térbeli statisztikai elemzést, amely bemutatja ezen változók együttes elhelyezkedésének szintjét.

Ennek érdekében a COVID-19 esetekre és a halálozásra vonatkozó, jelenleg rendelkezésre álló adatokat, valamint az Egyesült Államokban a morbid elhízott népesség becsléseit megyék szerint felhasználjuk annak megvizsgálására, hogy az elhízás hozzájárulhat-e a fertőzések és/vagy a a betegség.

Van-e összefüggés a kóros elhízás és a COVID ‐ 19 negatív eredményei között?

A kóros elhízásban szenvedő népesség százalékos arányának nagy értékű térbeli klaszterei kapcsolódnak-e a népességhez igazított COVID-19 halálozások magas értékű csoportjaihoz?

3 Anyagok és módszerek

Ebben a szakaszban leírjuk a kóros elhízással rendelkező populációk ábrázolásához használt adatokat, valamint a COVID ‐ 19-hez kapcsolódó esetek és halálozások legfrissebb adatait, és röviden leírjuk statisztikai módszereinket.

3.1 Adatok

3.1.1 Elhízási adatok

3.1.2 COVID ‐ 19 adatok

A COVID-19 adatai tartalmazzák azoknak a személyeknek a számát, akik pozitívnak bizonyultak a COVID-19-ben, valamint a betegség okozta halálozások számát. A. Által szolgáltatott adatokat használjuk New York Times (NYT), amely fájlok sorozatát tartalmazza a koronavírus esetek és halálozások összesített számával az Egyesült Államokban, az állam és a megye szintjén, az idő múlásával (New York Times, 2020). Az NYT összegyűjtötte ezeket az idősoros adatokat az állami és helyi kormányoktól, valamint az egészségügyi osztályoktól, hogy teljes nyilvántartást nyújtson a folyamatban lévő járványról. Az adatokat az Egyesült Államokban, 2020 január végén, az első ismert esetek óta naponta frissítettük. Ehhez a tanulmányhoz összegyűjtöttük a COVID-19 adatait, amelyekről 2020. április 22-ig jelentettek. Az állami és megyei fájlok FIPS kódokat tartalmaznak, szabványos földrajzi azonosító, amely lehetővé teszi számunkra, hogy ezeket az adatokat összekapcsoljuk a kóros elhízású népességre vonatkozó becsléseinkkel.

3.2 Statisztikai és térbeli statisztikai elemzések

A következő módszereket használtuk a kóros elhízás és a COVID ‐ 19 negatív eredményei közötti összefüggés vizsgálatára. Leíró statisztikákat használnak az adatok természetének jobb megértése érdekében. Spearman rangkorrelációs együtthatóját alkalmazták az elhízási mutatók és az esetek növekvő értéke és a COVID ‐ 19 okozta halálozás közötti összefüggés vizsgálatára. A Getis-Ord Gi * helyi térbeli klaszterstatisztikát a megyékre államonként alkalmazták, hogy megvizsgálják, vannak-e hasonló térbeli asszociációk azon helyek között, ahol a lakosság nagyobb százaléka becslések szerint kórosan elhízott, és azokon a helyeken, ahol a COVID ‐ 19 okozta halálozások száma nagyobb a népességhez igazítva. Ez a statisztika azt jelzi, hogy a megfigyeléseknek hol van magas (vagy alacsony) értéke, és hol a szomszédos megfigyeléseiknek is magas (vagy alacsony) értéke. Ezek térbeli klaszterek vagy köznyelven „forró pontok” és „hideg foltok”. Szakirodalom hiányában a szomszédság megfelelő térbeli meghatározásáról sem a népesség elhízási értékei, sem a COVID-19 halálozás esetén a szomszédos megyéket választottuk (mind a szélek, mind a sarkok összefüggését) a megfigyelés szomszédságának meghatározásának eszközeként.

4 találat

Szekvenciálisan mutatjuk be ennek a feltáró elemzésnek az eredményeit leíró statisztikákkal, a COVID-19 esetek és az elhízás mértékének összefüggéseivel az elhízás mértékével, valamint térbeli statisztikai elemzéssel, amelyek a COVID-19 és az elhízás közötti térbeli összefüggéseket mutatják be.

4.1 Leíró statisztika

Az adatok leíró statisztikái az 1. táblázatban találhatók. 2020. április 22-ig 1443 megye volt, és legalább egy jelentett haláleset a COVID ‐ 19 miatt. A „BMI ≥ 40” a 18–64 éves felnőttek becsült száma, akiknek a BMI-je nagyobb vagy egyenlő, mint 40/100 000 lakos. Az „esetek” és a „halálesetek” a 100 000 18–64 éves felnőttre jutó COVID ‐ 19 esetek és halálozások száma. A „Cases_Count” és a „Deaths_Count” a nyers COVID ‐ 19 eset- és egészségszámlálás. 2020. április 22-én 861 558 esetet és 39 365 halálesetet jelentettek. Az adatok mind pozitívan torzak, az esetek és halálok adatai magas fokú csúcsértéket mutatnak, amint azt a magas kurtosis értékek dokumentálják. Az esetek és halálozások adatainak csúcspontjai azokhoz a megyékhez kapcsolódnak, amelyek jelentős COVID ‐ 19 kitörést tapasztaltak; mint ilyen, az adatok nem követik a normális eloszlást. Minden adathalmaz normalitását Shapiro – Wilk és Kolmogorov – Smirnov tesztekkel értékelték, és minden változóról kiderült, hogy jelentősen eltér a normális eloszlástól.

BMI ≥ 40 eset Cases_Count Deaths Deaths_Count

Átlagos	4,667,73	333,83	597.06	18.05	27.28
Standard hiba	23.33	13.54	63.24	0,74	2.90
Középső	4,310,98	182,57	79	8.80	3
Mód	4,591,74	70.59	14	1.27	1
Szórás	886,33	514.24	2,402,31	28.06	110.33
Hatótávolság	5,418,48	5.614.15	31,554	381.54	1,763
Kurtosis	2.80	32.72	86.38	35.62	86.50
Minimális	3,580,63	4.74	1	0,48	1
Maximális	8.999.11	5.618.90	31,555	382.02	1,764
Összeg	6 735 537,85	481,723.09	861,558	26 040,54	39,365
Számol	1,443	1,443	1,443	1,443	1,443

4.2 Korrelációs elemzések

Az összefüggések elsődleges eredményei az, hogy folyamatosan pozitív és statisztikailag szignifikáns összefüggések vannak a COVID-19 eredmények és az elhízás mutatói között. Mivel az adatokat nem normális eloszlással és a releváns kiugró értékek jelenlétével jellemzik, Spearman rangkorrelációs együtthatóját alkalmazták az adatok soraiból származó irányviszonyok kiértékeléséhez, a robbanásszerűség miatt a kiugró értékekkel szemben. Spearmané ρ kiszámítottuk COVID ‐ 19 esetekre minden megyében 100 000 18–64 éves felnőttre és a becsült populációra, amelynek BMI-értéke ≥ 40/100 000 18–64 éves felnőttre, valamint korrigálatlan esetértékekkel „Esetek_szám” a népesség becsült százalékához a BMI ≥ 40. Hasonlóképpen, a 100 000 felnőttre jutó COVID ‐ 19 halálozás számát megyénként 18–64 éves korosztályra és a „Deaths_Count” kiigazítatlan halálozási értékeket vizsgálták a BMI ≥ 40 adatkészlettel szemben. Az eredményeket a 2. táblázat foglalja össze, az adatok szétszórt sávjait az 1–4–1–4.