심방세동환자가 코로나19감염시 사망률

 

심방세동환자가   코로나19감염시 사망률<Mortality of afib patients infected with COVID-19>

아래자료에 따르면 현재 연구된 데이터(자료)는 없는 것으로 보이며

 

단지 코로나환자중

이미 심방세동환자거나

코로나감염후 심방세동 증상이 나타난 경우의 사망률은

타 코로나환자보다 사망률이 거의 2배에 가깝다.

 

중증 COVID-19 환자에서 심방세동환자비율은 비중증 COVID-19 환자에서보다  6배 더 높았습니다.

 

COVID-19 환자에서 심방세동환자비율

총 21,582명의 참가자가 참여한 19개 연구( 14 ~ 32개 )에서

COVID-19로 입원한 환자에서 심방세동환자비율이 보고되었습니다.

심방세동환자비율은 11%(95% CI: 7%~14%)였으며 높은 이질성(편차가  크다)을 보였습니다(I 2 = 97.9%)

 

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출처

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcvm.2021.720129/full

구글번역기로 번역한 것임

 

코로나19 입원 환자 중

심방세동 유병률

및 관련 사망률: 체계적인 검토 및 메타 분석

Zuwei Li 1 † , Wen Shao 2 † , Jing Zhang 3 , Jianyong Ma 4 , Shanshan Huang 2 , Peng Yu 2 * , Wengen Zhu 5 * 및 Xiao Liu 6,7 *

1 중국 난창 장시중의대 부속병원 심장내과

2 중국 난창성 난창대학교 제2부속병원 내분비과

3 중국 난창성 난창대학교 부속병원 마취과

4 미국 오하이오주 신시내티 신시내티 의과대학 약리학 및 시스템 생리학과

5 중국 광저우 쑨원대학교 제1부속병원 심장내과

6 중국 광저우 쑨원대학교 쑨원기념병원 심장내과

7 광동성 부정맥 및 전기생리학 핵심 연구실, 광저우, 중국

 

배경: 역학 연구에 따르면 심방세동(AF)은 2019년 코로나바이러스 질병(COVID-19)의 잠재적인 심혈관 합병증입니다.

우리는 COVID-19 환자에서 AF와 새로 발병한 AF의 유병률과 임상적 영향을 명확히 하기 위해 체계적인 검토와 메타 분석을 수행하는 것을 목표로 했습니다.

 

방법: 2021년 2월 27일까지 PubMed, Embase, Cochrane Library 및 MedRxiv를 검색하여 COVID-19 환자에서 AF 및 새로 발병한 AF의 유병률 및 임상적 영향을 보고한 연구를 확인했습니다. 연구는 PROSPERO(CRD42021238423)에 등록되었습니다.

 

결과: 총 21,653명의 입원 환자와 함께 19개의 적합한 연구가 포함되었습니다. AF의 통합 유병률은 COVID-19 환자에서 11%였습니다.

COVID-19에 감염된 고령(60세 이상) 환자는 COVID-19에 걸린 젊은(60세 미만) 환자(13 대 5%)보다 AF의 유병률이 거의 2.5배 더 높았습니다.

유럽인(15%)이 AF의 유병률이 가장 높았고

미국인(11%),

아시아인(6%),

아프리카인(2%)이 그 뒤를 이었습니다.

 

중증 코로나19 환자에서 심방세동의 유병률은 심각하지 않은 코로나19 환자보다 6배 높았다(19 대 3%).

또한 AF(OR: 2.98, 95% CI: 1.91~4.66) 및 새로 발병한 AF(OR: 2.32, 95% CI: 1.60~3.37)는 코로나바이러스 환자에서 모든 원인으로 인한 사망 위험 증가와 유의하게 연관되었습니다. -19.

 

결론: AF는 COVID-19로 입원한 환자,

특히 COVID-19에 감염된 고령(60세 이상) 환자 및 중증 COVID-19 환자에서 매우 일반적입니다.

또한 AF와 새로 발병한 AF는 COVID-19로 입원한 환자의 모든 원인으로 인한 사망 위험 증가와 독립적으로 연관되었습니다.

 

소개

중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 2(SARS-CoV-2)는 2019년 12월에 출현하여 전 세계적으로 유행한 코로나바이러스 질병 2019(COVID-19)의 병원체입니다. 2020년 11월 14일 현재 전 세계적으로 5천만 명 이상의 COVID-19 감염 사례가 보고되었으며 1백만 명 이상이 사망했습니다.

이전의 연구는 폐렴은 호흡기에 영향을 미치는 감염성 질환뿐만 아니라 있음을 확인했지만, 그것은 또한 심부전, 부정맥, 심근 허혈 (로 이어지는, 심장 혈관 시스템에 큰 영향을 미친다 (1) - 3 ). 주요 증상인 발열 외에도 COVID-19 환자들 사이에는 심혈관계의 초기 임상 징후가 있습니다. ( 4 , 5) 심혈관 질환이 COVID-19의 잠재적인 합병증임을 나타냅니다( 6 , 7 ).

 

심방세동(AF)은 가장 흔한 부정맥이며 뇌졸중, 말초 색전증, 심부전 및 기타 좋지 않은 결과를 초래할 수 있습니다( 8 ). AF의 유병률은 일반 인구의 약 2.3%에서 3.4% 사이입니다( 9 , 10 ). 그러나 폐 질환, 중병 또는 전신 염증 반응 증후군이 있는 환자의 경우 AF의 유병률 및 임상적 영향이 훨씬 더 중요합니다( 11 – 13 ).

 

보다 최근에, 수많은 역학 연구에서 COVID-19 환자에서 AF 및 신규 발병 AF의 위험이 증가했지만 결과가 일치하지 않는 것으로 나타났습니다( 14 – 32 ). 또한 축적된 문헌에 따르면 AF 또는 새로 발병한 AF는 COVID-19 환자의 최악의 결과(예: 사망률)와 유의하게 연관될 수 있습니다( 21 , 25 , 29 ).

그 후 여러 메타 분석에서 COVID-19와 AF 사이의 관계를 조사했습니다( 33 – 36).

그러나 이러한 연구는 부정맥이나 심방세동에 초점을 맞추었고 심방세동과 COVID-19 환자의 좋지 않은 결과 간의 연관성만 조사했습니다.

AF가 COVID-19 환자의 사망 위험을 증가시키는지는 확실하지 않습니다.

또한 현재까지 COVID-19 환자에서 새로 발병한 AF의 유병률과 임상적 영향을 평가한 연구는 없습니다.

 

임상의가 COVID-19로 인한 심혈관계의 잠재적 손상을 이해하고 심장 기능의 모니터링 및 보존을 강화하기 위해 관찰 연구에 대한 체계적인 검토 및 메타 분석을 수행하여 AF와 새로운 COVID-19 환자의 AF 발병.

 

행동 양식

프로토콜 등록 및 검색 전략

이 연구는 PROSPERO(국제 전향적 체계적 검토 등록. https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/ - 등록 번호-CRD 42021238423)에 등록되었습니다. 우리는 PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) 선언문에 따라 이 메타 분석을 수행했습니다( 보충 표 1 )( 37 ).

 

두 명의 저자(WL 및 XL)가 독립적으로 데이터베이스 검색, 선택, 데이터 추출 및 통계 분석을 수행했습니다. 2021년 2월 27일까지 PubMed, Embase, Cochrane Library 및 MedRxiv( https://www.medrxiv.org/ )를 포함한 모든 관련 연구에 대해 4개의 데이터베이스를 검색했습니다 . 언어 제한은 적용되지 않았습니다. 모든 데이터베이스에 대해 다음 검색어가 사용되었습니다. ”) 및 (“심방 세동” 또는 “심방 세동” 또는 “귀 세동” 또는 “귀 세동”). 또한, 요구 사항을 충족할 수 있는 다른 기사를 얻기 위해 학회 초록 및 관련 문헌의 참고 문헌을 스캔했습니다.

 

선택 기준 및 연구 선택

연구는 다음 포함 기준을 충족하는 경우 포함되었습니다. (1) 문헌의 환자는 중합효소연쇄반응(PCR) 테스트에 따라 COVID-19로 진단되었고 입원 시 동리듬이 있는 성인(18세 이상)이었습니다. 12-리드 심전도(ECG); (2) 연구는 입원 중 AF의 유병률 및/또는 AF와 COVID-19 환자의 결과(예: 모든 원인 사망률) 간의 연관성을 보고했습니다. (3) 논문은 코호트 또는 중첩 사례-대조군 연구였습니다. 따라서 다음과 같은 조건의 연구는 제외되었습니다. (2) 추가 정보를 위해 교신저자에게 연락한 후에도 논문의 데이터를 사용할 수 없었습니다.

 

초기 검색 결과는 관리를 위해 EndNote X8.2 소프트웨어(Thomson Reuters, New York, NY)로 가져왔습니다. 그 후 중복은 자동 및 수동으로 제거되었습니다. 먼저 인용 제목과 초록을 살펴보았다. 예비 심사 후 사전 정의된 포함 기준을 충족할 가능성이 있는 전체 보고서를 검색했습니다. 모든 불일치는 합의에 도달할 때까지 토론(WS 및 XL)을 통해 해결되었습니다.

 

데이터 수집 및 품질 평가

데이터는 미리 지정된 포함 기준에 따라 추출되었습니다. 연구 특성(제1저자 이름, 출판 연도, 국가 및 연구 설계), 환자 특성(표본 크기, 연령, 성별 및 약물), 노출(AF 진단 및 입원 중 에피소드 수), 및 결과(사건 수, 조정된 OR/RR 및 해당 95% CI 및 조정).

 

AF의 유병률을 보고한 연구의 경우 Joanna Briggs Institute의 비판적 평가 체크리스트를 사용하여 연구의 질을 평가했습니다. AF와 COVID-19 환자의 결과 사이의 연관성을 보고한 연구의 경우 Newcastle-Ottawa 품질 척도(NOS)가 적용되었습니다. 사례 대조 연구는 선택, 비교 가능성 및 노출에 대해 평가한 반면 코호트 연구는 선택, 비교 가능성 및 결과에 대해 평가했습니다. NOS가 별 6개 이상인 연구는 중간 수준에서 고품질의 논문으로 간주되었습니다.

 

통계 분석

RevMan 소프트웨어 버전 5.3(The Cochrane Collaboration 2014, Nordic Cochrane Center Copenhagen, Denmark)과 Stata 소프트웨어(버전 14.0, Stata Corp LP, College Station, Texas, USA)가 모두 데이터 분석에 적용되었습니다. COVID-19 환자에서 AF의 유병률을 결정하기 위해 정확한 이항(Clopper-Pearson) 방법을 사용하여 95% 신뢰 구간(CI)을 계산했습니다. 추정치는 Freeman-Tukey 이중 아크사인 변환을 사용하여 표준화되었습니다. COVID-19 환자에서 AF의 임상적 영향을 설명하기 위해 우리는 역분산 방법을 사용하여 범주형 결과에 대한 조잡한 승산비(OR)를 풀링했습니다. 미정제 OR은 AF 그룹 및 대조군의 사건 및 총 환자 수에 의해 계산되었습니다. 게다가, OR(log[OR])와 표준 오차(SElog[OR])의 자연 로그를 계산하여 조정된 효과 크기를 추정했습니다. OR은 95% CI로 표시되었습니다. χ를 사용하여 포함된 연구 간의 이질성의 정도를 평가했습니다.2 통계(0.10의 P 값이 유의미한 것으로 간주됨) 및 I 2 테스트(25%, 50% 및 75%는 각각 낮음, 중간 및 높은 이질성을 나타냄)( 38 ). 본 연구에서는 잠재적인 이질성을 고려하여 결과의 ​​신뢰성을 향상시키기 위해 무작위 효과 모델을 사용했습니다.

 

연령, 지역, 연구 설계, 표본 크기, AF 사례 및 중증도를 포함하여 주요 메타 분석 결과에 영향을 미치는 가능한 변조 요인을 연구하기 위해 하위 그룹 분석을 수행했습니다. 중증 코로나19 환자는 중환자실에 입원한 환자로, 중환자실에 입원하지 않은 환자는 중증이 아닌 코로나19 환자로 정의했다. 또한 AF의 병력이 있는 환자는 새로 발병한 AF의 유병률 분석에서 제외되었습니다. 퍼널 플롯, Egger의 테스트 및 Begg의 테스트를 사용하여 출판 편향을 평가했습니다. 또한 1차 연구 결과의 견고성과 신뢰성을 평가하기 위해 각 연구를 차례로 생략하여 민감도 분석을 수행하였다. 모든 통계 테스트는 양면이었고 P < 0.05는 통계적으로 유의한 것으로 간주되었습니다.

 

결과

문헌 검색

연구 선택 과정은 그림 1에 나와 있습니다. 초기 데이터베이스 검색을 통해 총 937개의 인용이 확인되었습니다. 제목과 초록을 빠르게 훑어본 결과 69개의 논문이 남았다. 우리는 다음과 같은 이유로 전체 텍스트 검토 후 50개의 기사를 추가로 제외했습니다. (1) 이중 출판( n = 2); (2) 사설 또는 리뷰 기사( n = 4); (3) COVID-19 환자와 관련이 없음 ( n = 1); (4) AF의 유병률과 관련이 없음 ( n = 19); 및 (5) 추출 가능한 데이터 없음( n = 24). 결과적으로 19개의 적격 연구( 14 – 32 )를 포함했습니다.

 

그림 1

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그림 1 . 연구 선택 과정의 흐름도.

 

연구 특성 및 연구 품질

기본적인 특성은 표 1과 같다 . 19 개 포함 연구 (중 (14) - (32) )에 게시 년 2020 년에서 2021 년 전반적으로 원거리, 21653 명 입원 환자의 총이 포함되었다 (37.0에서 72.9 %에 이르기까지) 12,700 (58.7 %) 인 남자와. 대상자의 수는 30명에서 9,564명으로 평균 연령은 50.0세에서 75.2세였다. 포함된 연구 중 심방세동의 진단은 심전도를 기반으로 했습니다. 3건의 보고는 아시아에서, ( 16 , 24 , 25 ) 1 건은 아프리카, ( 20 ) 7 건은 유럽, ( 17 – 19 , 23 , 26 ,27 , 29 ) 및 8 미국 ( 14 , 15 , 21 , 22 , 28 , 30 – 32 ). 4개의 전향적 코호트 연구( 20 , 22 , 26 , 27 )를 제외하고 나머지 15개 논문은 후향적 코호트 연구( 14 – 19 , 21 , 23 – 25 , 28 – 32 )로 설계되었습니다.

 

1 번 테이블

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표 1 . 이 메타 분석에 포함된 연구의 특성.

 

Joanna Briggs Institute Critical Appraisal Checklist를 기반으로 AF의 유병률을 보고한 모든 19개 연구( 14 – 32개 )는 9개 기준 중 최소 6개를 충족했으며, 이는 이러한 문서가 엄격한 방법론을 적용했음을 의미합니다( 보충 표 2 ). NOS에 따르면 심방세동과 COVID-19 환자의 결과 사이의 연관성을 포함하는 8개 연구( 15 , 16 , 19 , 21 , 25 , 26 , 28 , 29 )는 모두 중간 수준에서 높은 수준으로 평가되었습니다. 6-8의 점수 범위( 보충 표 3 ).

 

COVID-19 환자에서 AF의 유병률

총 21,582명의 참가자가 참여한 19개 연구( 14 ~ 32개 )에서 COVID-19로 입원한 환자에서 AF의 유병률이 보고되었습니다. AF의 통합 유병률은 11%(95% CI: 7%~14%)였으며 높은 이질성을 보였습니다(I 2 = 97.9%)( 그림 2 ).

 

그림 2

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그림 2 . 코로나19 환자의 심방세동 유병률에 대한 산림 플롯.

 

하위 그룹 분석에서 COVID-19에 감염된 고령(평균 연령 ≥60세) 환자는 더 젊은(평균 연령 <60세) COVID-19 환자보다 거의 2.5배 더 높은 AF 유병률을 보였습니다(ES: 13 대 5%). , 부분군 차이에 대한 P < 0.001)( 그림 3A ). 유럽인이 AF(ES: 15%)의 가장 높은 유병률을 보였고, 미국인(ES: 11%), 아시아인(ES: 6%), 아프리카인(ES: 2%)이 그 뒤를이었습니다( 하위 그룹 차이에 대한 P < 0.001)( 그림 3B ). 또한, 중증 COVID-19 환자에서 AF의 유병률은 중증 COVID-19 환자보다 6배 더 높았습니다(ES: 19 대 3%, 하위 그룹 차이에 대한 P < 0.001)( 그림 3C ). 열 개의 기사 ( 15 , 16 ,19 , 22 , 25 – 28 , 30 , 31 )은 새로 발병한 AF의 유병률에 대한 데이터를 제공했습니다(ES: 10%, 95% CI: 7%~13%, I 2 = 92.9%)( 그림 3D ). 연구 설계( P = 0.92), 표본 크기( P = 0.74) 또는 AF의 경우( P = 0.20)( 표 2 ) 에는 유의한 차이가 없었습니다 .

 

그림 3

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그림 3 . COVID-19 환자의 심방세동 유병률에 대한 하위 그룹 분석. (A) 연령 하위 그룹. (B) 지역 하위 그룹. (C) 심각도 하위 그룹. (D) 새로 발병한 심방세동 하위 그룹.

 

표 2

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표 2 . COVID-19 환자에서 AF의 유병률에 대한 하위 그룹 분석.

 

COVID-19 환자의 모든 원인 사망에 대한 AF의 영향

총 13,075명의 참가자가 포함된 8개의 기사( 15 , 16 , 19 , 21 , 25 , 26 , 28 , 29 )가 COVID-19 환자에서 AF와 모든 원인 사망률 사이의 연관성을 보고했습니다.

결국 AF군 2,025명 중 1,024명(50.6%)이 사망했다. -일반적인 대조군보다 2배 높음

 

대조군은 11,050명이었고 사망자는 3,242명(29.3%)이었다.

도 4A에 제시된 바와 같이 , AF는 COVID-19 환자의 모든 원인으로 인한 사망 위험 증가와 유의하게 연관되었습니다(조 OR: 2.98, 95% CI: 1.91~4.66, I 2 = 77%).

또한 다변량 분석의 합동 결과( 15, 28 ) 변경되지 않았습니다(조정된 OR: 1.65, 95% CI: 1.16에서 2.35, I 2 = 59%)( 그림 4B ).

 

그림 4

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그림 4 . COVID-19 환자의 심방세동과 모든 원인으로 인한 사망률 사이의 연관성에 대한 산림 플롯. (A) COVID-19 환자에서 심방세동과 모든 원인으로 인한 사망률 사이의 연관성에 대한 조잡한 효과 크기. (나) . COVID-19 환자에서 심방세동과 모든 원인으로 인한 사망률 사이의 연관성에 대한 조정된 효과 크기.

 

또한 총 11,335명의 참가자가 포함된 6개의 간행물( 15 , 16 , 19 , 25 , 26 , 28 )에서 COVID-19 환자의 신규 발병 AF와 모든 원인 사망률 사이의 연관성이 보고되었습니다.

입원한 COVID-19 환자 사이에서 새로 발병한 AF와 모든 원인으로 인한 사망률 사이에는

강한 연관성이 있었습니다(crude OR: 2.32, 95% CI: 1.60~3.37, I 2 = 54%)( 그림 5A ).

일관되게, 통합 다변수 분석( 15 , 28 )은 유사한 결과를 보여주었습니다(조정 OR: 2.01, 95% CI: 1.12~3.62, P = 0.02, I 2 = 82%)( 그림 5B).

 

그림 5

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그림 5 . COVID-19 환자에서 새로 발병한 심방세동과 모든 원인으로 인한 사망률 사이의 연관성에 대한 산림 플롯. (A) COVID-19 환자에서 새로 발병한 심방세동과 모든 원인으로 인한 사망률 사이의 연관성에 대한 조잡한 효과 크기. (B) COVID-19 환자에서 새로 발병한 심방세동과 모든 원인으로 인한 사망률 사이의 연관성의 조정된 효과 크기.

 

보충 그림 1 에서 볼 수 있듯이 깔때기 그림, Egger 테스트( p = 0.19) 및 Begg 테스트( p = 0.99)는 포함된 연구가 제한적일 때 출판 바이어스가 제안되지 않았지만 통계적으로 유의한 잠재적 출판 바이어스를 나타내지 않았습니다( N < 10). 각 연구를 생략하여 수행한 민감도 분석은 결과가 2.61(95% CI: 1.69~4.02)에서 3.55(95% CI: 2.14~5.91) 범위에서 안정적이고 신뢰할 수 있음을 보여주었습니다( 보충 그림 2 ).

 

논의

전체적으로, 이 연구에는 총 21,653명의 입원 환자가 포함된 19개의 연구가 포함되었습니다. AF의 통합 유병률은 COVID-19 환자에서 11%에 이르렀습니다.

우리의 결과는 AF가 COVID-19로 입원한 환자, 특히 고령 환자(60세 이상), 북미 및 유럽 환자, 중증 COVID-19 환자 사이에서 매우 흔하다는 것을 보여주었습니다.

또한 AF와 새로 발병한 AF는 입원한 COVID-19 환자에서 모든 원인으로 인한 사망 위험 증가와 유의하게 연관되었습니다.

 

우리의 결과는 이전 연구( 33 – 36 ) 와 일치하는 것처럼 보이지만 현재 메타 분석과 다른 분석 사이에는 본질적인 차이가 있습니다.

2개의 이전 메타 분석( 34 , 35)은 COVID-19에서 부정맥의 유형을 지정하지 않았습니다.

이는 해당 연구가 AF와 같은 각 하위 유형 대신 부정맥에 주로 초점을 맞추었음을 의미합니다. 우리의 메타 분석은 이러한 연구를 확장했으며 두 가지 중요한 장점이 있습니다.

이것은 COVID-19로 입원한 환자 중 AF 및 신규 발병 AF의 유병률을 평가하기 위한 가장 포괄적인 연구이며, 우리의 결과는 신규 발병 AF가 제외함으로써 사망 위험 증가와 독립적으로 관련이 있음을 보여주었습니다.

AF의 이전 병력이 있는 환자의 데이터. 더 중요한 것은, 우리의 하위 그룹 분석이 먼저 COVID-19로 입원한 환자들 사이에서 AF의 유병률의 지역적 차이와 AF와 중증 COVID-19 사이의 상관 관계를 밝혔습니다.

 

지역사회 획득 폐렴으로 입원한 환자의 부정맥 유병률(7%, 95% CI: 6~9%)과 비교하여( 40 ) 이 연구는 입원한 COVID-19 환자(11%, 95% CI: 7~14%). COVID-19에서 AF의 기저에 깔린 정확한 병태생리학은 다인자적일 수 있으며 여전히 파악하기 어렵습니다.

 

현재 일부 연구에서는 SARS-CoV-2가 SARS-CoV와 유사하여

인간의 기도와 폐에서 안지오텐신 전환 효소-2(ACE2)와 결합하여 폐렴으로 이어지는 일련의 연쇄 반응을 일으킬 수 있다고 예비 추측하고 있습니다.

 

조직( 41 ). ACE2 수용체는 심혈관계에서도 널리 발현됩니다( 42 ).

이론적으로 심혈관계는 SARS-CoV-2의 잠재적 표적 기관이기도 합니다(43 ).

따라서 ACE2 관련 신호 전달 경로는 심근 손상에서 중요한 역할을 할 수 있으며,

이는 심방 리모델링에 영향을 미치고 AF에 대한 감수성을 증가시킬 수 있습니다( 44 ).

더욱이, 염증 인자 폭풍은 질병 진행의 메커니즘일 수 있습니다( 45 ).

다양한 염증 인자가 AF의 발병과 밀접한 관련이 있는 것으로 입증되었습니다.

IL-6으로 전처리된 쥐의 심방 조직에 약간의 긴장이 있어도 AF가 발생할 수 있다고 보고되었습니다( 46 ).

바이러스 감염으로 인한 심근 세포의 직접적인 손상 및 바이러스에 의한 전신 염증 반응 증후군 외에도 대사 이상, ( 47 ) 저산소 혈증, ( 48 – 50) 호흡 부전 및 특정 항바이러스제( 51 , 52 )의 사용도 AF의 발병기전에 역할을 합니다.

 

AF가 COVID-19 환자의 사망률 증가에 기여하는 잠재적 메커니즘은 아직 결정되지 않았습니다. 응고 이상, 심장 손상 및 뇌졸중이 가능한 메커니즘입니다.

예를 들어, AF가 있는 환자는 트로포닌, 뇌 나트륨 이뇨 펩티드, C-반응성 단백질 및 D-이량체의 현저한 상승을 보였으며,

이는 심장 손상, 심장 기능 악화 및 염증 반응의 징후일 수 있습니다( 28 ).

또한, 과응고성은 COVID-19의 중요한 특징이며 AF는 심박출량 저하에 기여하고 과응고 상태를 악화시키며 결국 사망률을 증가시킬 수 있습니다( 53 ).

 

우리의 예후 분석은 병원 내 사망률이 AF가 없는 환자보다 AF가 있는 환자에서 유의하게 더 높았다는 것을 보여주었습니다.

연령, 인종, 체질량 지수 및 동반 질환을 조정한 후 AF와 새로 발병한 AF는 COVID-19 환자에서 모든 원인으로 인한 사망률이 더 높은 위험과 독립적으로 연관되었습니다.

 

게다가, 몇몇 연구에서 새로 발병한 AF가 더 긴 입원 기간, 더 많은 출혈 사건 및 더 많은 색전 사건과 관련이 있다고 보고한 것은 주목할 만합니다.

 

이러한 일관된 결과는 AF와 새로 발병한 AF가 COVID-19 환자의 나쁜 예후와 관련이 있음을 나타냅니다.

따라서 임상의는 COVID-19 및 AF 환자에 더 주의를 기울이고 질병의 임상 관리를 최적화하며 보다 효과적인 치료 요법을 시행해야 합니다.

현재까지 AF가 있는 COVID-19 환자에게 특정 치료법이 권장되지는 않았지만 항응고 요법이 유용할 수 있습니다.

전신 항응고제는 COVID-19로 입원한 환자의 사망률을 감소시키는 것으로 보고되었습니다(54 ). 유사하게, 저분자량 헤파린 치료는 응고 장애 증상이 있는 COVID-19 환자의 28일 사망률 감소와 관련이 있었습니다( 55 ). 또한 인터루킨-6 수용체 길항제인 토실리주맙( 56 , 57 ) 및 코르티코스테로이드( 58 ) 와 같은 중증 COVID-19 환자의 치료를 위해 여러 잠재적 제제가 제안되었습니다 .

염증과 심방세동 사이의 강한 연관성을 고려할 때

중증 COVID-19 환자에서 심방세동 예방에 대한 이들 약제의 효과에 대해 더 연구해야 합니다.

 

COVID-19 환자 사이에서 AF의 높은 유병률과 나쁜 예후 영향을 고려할 때 임상의는 COVID-19 환자에서 AF를 인식해야 합니다.

AF를 조기에 발견하기 위해 COVID-19 환자에서 주의 깊은 심전도 모니터링이 권장됩니다. 또한, AF에 대한 스크리닝은 COVID-19 및 각각의 위험 인자가 있는 환자, 특히 고령(≥60세) 환자, 북미 및 유럽 환자, 중증 COVID-19 환자에서 수행해야 합니다.

또한, 우리의 결과는 COVID-19로 입원한 환자의 병원 내 사망률 및 불량한 예후의 임상 마커로서 AF 및 신규 발병 AF를 활용하는 것의 중요성을 강조합니다.

 

연구 제한 사항

현재의 체계적인 검토 및 메타 분석에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

첫째, 포함된 모든 연구는 인과관계를 입증할 수 없는 관찰 연구였다.

대부분의 연구는 후향적(79%) 코호트였습니다.

따라서 COVID-19 환자에서 AF의 유병률과 지역, 중증도 및 연령의 잠재적 차이를 평가하기 위해 더 잘 설계된 대규모 유병률 연구가 필요합니다.

둘째, 우리의 결과에서 높은 수준의 이질성이 관찰되었습니다.

메타 회귀는 수행되지 않았지만 하위 그룹 분석은 이질성이 지역, 연령 또는 심각도에서 파생될 수 있음을 보여주었습니다( 표 2).

셋째, 많은 연구가 사망 결과에 대한 임상 교란 요인을 조정하지 않았습니다.

그러나 AF와 모든 원인으로 인한 사망률 사이의 긍정적인 연관성은 수정된 하위 그룹에서 지속되었으며, 이는 우리의 결과가 상대적으로 안정적임을 시사합니다.

넷째, 포함된 모든 참가자는 지역사회 환자가 아닌 입원 환자였으며, 이는 COVID-19 환자에 대한 AF의 유병률 및 임상적 영향을 과대평가할 수 있습니다.

다섯째, 많은 기사에서 특정 치료 약물을 보고하지 않았기 때문에 이러한 요인이 코로나19 환자에서 심방세동과 나쁜 예후 사이의 연관성에 미치는 영향을 다룰 수 없습니다.

여섯째, AF가 뇌졸중 발병에 크게 기여한다는 것은 잘 알려져 있습니다.

그러나 뇌졸중은 현재 메타 분석에서 평가되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고,39 , 59 , 60 ).

마지막으로 아시아와 아프리카의 연구는 소수에 불과했습니다. 지역별로 인구 특성이 다르기 때문에 COVID-19 유병률의 지역적 차이를 확인하기 위해서는 아시아와 아프리카에서 더 많은 연구가 필요합니다.

 

결론

AF는 COVID-19로 입원한 환자, 특히 고령(60세 이상) 환자, 북미 및 유럽 환자, 중증 COVID-19 환자 사이에서 매우 일반적입니다.

또한 AF와 새로 발병한 AF는 COVID-19로 입원한 환자의 모든 원인으로 인한 사망 위험 증가와 독립적으로 연관되었습니다. 우리의 결과는 더 잘 설계된 전향적 연구에 의해 확인되어야 합니다.

 

데이터 가용성 선언문

연구에 제공된 원래 기고는 기사/ 보충 자료에 포함되어 있으며 추가 문의는 해당 저자에게 문의할 수 있습니다.

 

저자 기여

XL, WZ, PY는 전체 프로젝트를 책임지고 초안을 수정했습니다.

ZL과 WS는 연구 선택, 데이터 추출, 통계 분석 및 데이터 해석을 수행했습니다.

WS와 XL은 원고의 첫 번째 버전의 초안을 작성했습니다.

모든 저자가 결과 해석에 참여하여 원고의 최종 버전을 준비했습니다.

 

자금 조달

이 작업은 중국 국립 자연 과학 재단(PY, 81760050 및 81760048; XL, 82100347)과 장시성 청소년 과학 연구를 위한 자연 과학 재단(PY, 20192ACBL21037) 및 젊은 교사 기초 과학 연구의 지원을 받았습니다.

비즈니스 비용 프로젝트(WZ, 20ykpy72), 중국 박사후 연구원(WZ, 2020M673016) 및 중국 국립 혁신 인재를 위한 박사후 과정 프로그램(WZ, BX20200400).

 

이해 상충

저자는 잠재적인 이해 충돌로 해석될 수 있는 상업적 또는 재정적 관계가 없는 상태에서 연구가 수행되었음을 선언합니다.

 

발행인의 메모

이 글에 표현된 모든 주장은 전적으로 저자의 주장이며, 반드시 소속 기관이나 출판사, 편집자, 평론가의 주장을 대변하는 것은 아닙니다.

이 문서에서 평가할 수 있는 모든 제품 또는 해당 제조업체가 주장할 수 있는 주장은 게시자가 보증하거나 보증하지 않습니다.

 

보충 자료

이 기사의 보충 자료는 https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcvm.2021.720129/full#supplementary-material 에서 온라인으로 찾을 수 있습니다.