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目標男性有更高的死亡率,比女性更嚴重的COVID-19感染。的機製還不清楚。我們假設先天性別差異,而不是疾病負擔,推動男性死亡率高。
設計回顧性隊列。
設置蒙蒂菲奧裏醫療係統(肉類)在布朗克斯,紐約,美國。
參與者一群364人口992名患者在肉類2018年1月1日至2020年1月1日被定義,從個人住院pre-COVID期間(2020年1月1日- 2020年2月15日)(n = 5856)和個人住院COVID-19飆升期間(2020年3月1日- 2020年4月15日)(n = 4793)檢查結果。與確認subcohort COVID-19 +住院也檢查了(n = 1742)。
主要和次要結果的措施住院治療和住院死亡率。
結果人老了,有更多的並發症,降低身體質量指數和更有可能吸煙。未經調整的邏輯回歸顯示,男性比女性更高的住院死亡的幾率pre-COVID-19和COVID-19時期(pre-COVID-19 OR: 1.66 vs COVID-19或:1.98)。對相關臨床和人口因素調整後,男性死亡的風險更高減毒對零pre-COVID-19時期(或1.36,95%可信區間1.05到1.76),但仍顯著高於COVID-19時期(或2.02;95%可信區間1.73到2.34)。
subcohort COVID-19 +住院的患者中,男性住院死亡的機率要高出1.37 (95% CI 1.09 - 1.72),調整並沒有改變的疾病(或保持在1.38 (95% CI 1.08 - 1.76)),但減毒與初始脈搏血氧儀的陳述(或1.26,95%可信區間0.99到1.62)。
結論更高的男性死亡率COVID-19期間盡管調整疾病支持先天生理易感性COVID-19死亡的角色。衰減更高的男性對零風險調整後肺部疾病的嚴重性住院COVID-19 +病人進一步支持更高的男性COVID-19肺炎的嚴重程度的作用。
- 公共衛生
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- 流行病學
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- 呼吸道感染
- COVID-19
數據可用性聲明
所有數據都包含在相關研究文章或上傳在線補充信息。與本研究相關的所有資料提供要求的資深作者。
這是一個開放的分布式條依照創作共用署名非商業性(4.0 CC通過數控)許可證,允許別人分發,混音,適應,建立這個工作非商業化,和許可他們的衍生產品在不同的協議,提供了最初的工作是正確地引用,給出合適的信用,任何更改表示,非商業使用。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/。
來自Altmetric.com的統計
本研究的優點和局限性
使用鏡子,我們建立了一個數據庫(n = 364 992)的患者接受門診治療的2018年1月1日至2020年1月1日,被定義為分母的患者人群。
那些人住院,住院患者死亡pre-COVID-19和COVID-19期間檢查的比例分母人口允許一個健壯的風險評估。
闡明基線的作用發病率在男性COVID-19死亡率的風險更高,我們使用mixed-effects邏輯回歸來檢查之間的關係性和住院/死亡(結果),沒有調整病人的疾病。
有限的分析不包括門診死亡結果的可伸縮性和介紹抽樣偏差。
介紹
眾多研究表明,男性COVID-19-related死亡風險更高,相比之下,女性。1 - 14男人也有更嚴重的疾病,住院的幾率較高的入住ICU等不良結果,需要通氣支持和急性腎髒和心髒損傷的幾率更高。3介質的風險區別性別被歸因於不同的並發症,危險行為(如吸煙和不尋求預防醫療),曝光率(更多的男性在職業工作,迫使他們離開家園和接觸他人)和生物易感性的差異。2 8例如,從吉哈德的初步數據等描述一個並發症之間的關係、風險行為(如吸煙)和COVID-19疾病嚴重程度。11另一項研究來自一群病人在布朗克斯,紐約,顯示,肥胖,男性性別和年齡與更大的死亡率有關。15其他研究人員認為ACE表達的內在生理差異,androgen-mediated監管跨膜絲氨酸蛋白酶2 (TMPRSS2),以及免疫反應的性別差異,是實際的介質。5 7 - 16日17
要解決的問題是什麼中介男性COVID-19-related死亡率的風險越高,隊列研究應調整為疾病和病毒接觸測試男性和COVID-19之間聯係的強度結果,與理解,這個強度的衰減示威支持這些解釋變量在傳授更高的男性角色的風險。在這項研究中,我們首先建立了不成比例的風險更高住院男性死於一個大衛生係統在布朗克斯2020年期間COVID-19飆升的影響相比pre-COVID時期。因為我們的臨床數據庫的綜合性質,因為這還是一段疫苗並不可用,我們唯一能夠評估疾病和吸煙行為的作用作為一個解釋男性住院COVID-19-related死亡的風險更高。然後我們檢查SARS-CoV-2-related肺炎的嚴重程度的作用作為一個合理的解釋任何更高的男性風險中發現subcohort病人住院確診COVID-19疾病。
材料和方法
測試性的協會與COVID-19-related結果,我們:(1)測試男性住院治療和住院死亡率的相對風險,與女性相比,在最初COVID-19激增的紐約(2020年3月1日- 2020年4月15日)和比較這風險pre-COVID-19時期(2020年1月1日- 2020年2月15日)18;(2)然後比較男性和女性死亡的幾率在病人住院的一個子集證實積極COVID-19測試在COVID-19飆升時期和(3)提供一個描述性分析的城市/州和國家層麵上影響COVID-19死於性使用關鍵統計數據/疾病控製和預防中心(CDC)的數據。19日20
研究人群
抽樣偏差最小化,基線人口364 992克斯解決成人患者(> 18年)接受護理克斯蒙蒂菲奧裏醫療係統(BMHS) 2018年1月1日至2020年1月1日被定義。從這個群體,我們提取的變量和結果數據對個人住院pre-COVID-19期間(2020年1月1日- 2020年2月15日)在COVID-19飆升(2020年3月1日- 2020年4月15日)。臨床鏡子(輕型導彈巡洋艦),21蒙蒂菲奧裏的臨床/數據庫,用於收集個人人口和伴隨疾病數據:包括性別、年齡(十分位數講),種族/民族(認同和分為種族/民族類別),糖尿病狀態(根據國際疾病分類(ICD)編碼和/或證據糖化血紅蛋白(HgbA1c)水平> 6.5之前兩年內進入隊列),高血壓(基於ICD編碼和/或證據收縮壓> 150 mm Hg 2年內進入隊列之前),哮喘(基於ICD編碼)、Charlson分數(發病率分數計算輕型導彈巡洋艦根據ICD - 10編碼診斷所需的計算分數在6個月前進入隊列22日23日),任何吸煙的曆史和身體質量指數(BMI,基於最新的BMI在蒙蒂菲奧裏在任何類型的臨床記錄訪問)。個人地址與美國社區調查24定義普查區水平社會人口變量(%的家庭生活在貧困線以下,讀完高中,有醫療保險,使用公共交通工具上下班,訪問互聯網)。我們還定義意味著家庭普查區尺寸。
病人的子集,從基線人口(見上圖),他們住院COVID-19期間(n = 1742)與證據COVID-19測試和積極性COVID-19測試分別進行了分析。
最後,測試generalisability我們群的發現一個更大的城市,州和國家人口,紐約衛生部重要統計數據訪問注冊表的總數和死亡估計建立全因死亡率男性/女性的比例在四個時期(2015 - 2018)。19時間包括COVID-19激增,前4年的數據和比例的全市COVID-19期間死亡,類似的報道。利用2020年人口普查數據獲得基線擊穿性在分母上的人口,比例計算確定COVID-19率情況下,招生和住院治療上的男人和女人。25此外,美國疾病控製與預防中心數據訪問的比例來評估COVID-19-related與COVID-19-unrelated死亡性在紐約州和2022年3月29日在全國各地。
結果變量
比例的患者的住院死亡時間。
暴露變量
病人性別。
統計分析
占據V.15.0用於分析。雙變量分析做了比較男性和女性之間的分布人口(種族和年齡),臨床風險(曆史的糖尿病、高血壓、哮喘、吸煙狀況、Charlson合並症分數和BMI)和社區水平的變量用t檢驗正態分布變量和Wilcoxon rank-sum測試為非正態分布的變量。子集的住院COVID +患者,最初的呼吸速率,白魔法,收縮壓,呼吸速率和初始醫院pulseoximetry遇到也包含在sex-category-based雙變量分析。
個人提出的混合影響logit模型(隨機效應,患者在重複基線人群,分別代表不同的時間段)的概率測試男性與女性之間的住院率和死亡和pre-COVID-19 COVID-19時期,雖然調整了所有人口和臨床風險變量顯著性不同的雙變量分析。26相互作用性和COVID-19與pre-COVID-19時期對住院和死亡的結果測試作為一種添加劑lincom postestimation測試。27然後分層邏輯回歸模型的時間,同時為類似的混雜變量調整。
為住院COVID +分組人口,邏輯回歸模型,利用逐步前進的意義包含除了技術(p < 0.05),測試性的協會和死亡率而調整人口和共病混雜變量,和臨床變量表示去醫院。
簡單的比例被用來測試性全因死亡率數據從紐約的兩性之間的差別在2015 - 2018年,全市死亡率在COVID-19激增。
敏感性分析
BMI變量~ 18%缺失的觀察和排除兩個回歸模型。在敏感性分析中,我們包括體重指數到多元調整模型來檢查任何感興趣的差異係數和沒有包容,和任何的變化得出推斷的準確性。
由於固有的困難解釋社區屬性男人和女人之間的差異(單位在人口普查數據定義為家庭而不是個人),他們最後的回歸模型。在敏感性分析中,我們社區級屬性(包括散裝,看到的表1),檢查任何感興趣的差異係數和不包容。
病人和公眾參與
病人和公眾沒有參與設計、行為、結果測量或招聘本研究。
結果
基線人口的平均年齡是49.9歲,7.8%是白人,28.5%是黑人,37.8%是拉美裔。基線人口的36.5%是男性,16.4%患有糖尿病,44.9%有高血壓,11.8%患有哮喘(表1)。
男性略大(平均年齡的男性和49.9年,女性為50.0年;p = 0.001),有更多的並發症(20.1%男性> 3 Charlson得分vs 19.2%女性;p < 0.001),糖尿病(17.8% vs 16.5%;p < 0.001)和高血壓(47.2% vs 43.6%;p < 0.001),體重指數低於女性(平均28.0的男性與女性平均為29.2;p < 0.001)。更多的男性比女性吸煙(36.4% vs 24.0%;p < 0.001),但較低的比例有哮喘(8.4% vs 13.8%;p < 0.001)。沒有區別男性和女性對普查區家庭平均大小或比例的家庭完成高中。 More men had an active internet subscription (mean of 73.2% for men vs 72.8% for women; p<0.001), fewer men came from households that lived under the poverty line (mean of 23.5% for men vs 24.2% for women; p<0.001) and fewer men used public transportation to commute to work (mean of 59.1% men vs 59.7% women; p<0.001) (表1)。
pre-COVID-19期間,5856/364 992人住院(1.6%),而在COVID-19期間4793/364 992(1.3%)被送往醫院。在未經調整和調整模型,男性有更高幾率的住院時間(表2)。雄性之間的交互和時間對住院的幾率顯著(p < 0.001),表明風險更高的男性住院治療上在COVID-19而pre-COVID-19時期。此外,pre-COVID-19男性住院的可能性減到零調整後相關並發症包括Charlson合並症得分,但仍然健壯的沒有任何衰減COVID-19時期表2)。
pre-COVID-19時期的二百五十四人和748人COVID-19時期有一個住院死亡事件。pre-COVID-19時間期間,男人有大院內死亡,0.03%死於男人和女人之間的不同比例。COVID-19時期期間,男性和女性之間的差異院內死亡的比例是0.15%。分層分析顯示男性有正向且顯著的死亡的幾率在pre-COVID-19和COVID-19時期(或pre-COVID 1.66 (95% CI 1.30 - 2.12)和或COVID-19 1.98 (95% CI 1.71 - 2.28))和女人相比。混雜的人口和臨床變量減毒pre-COVID-19時期的男性死亡的幾率而不是COVID-19時期(表2)。
敏感性分析表明,增加BMI logit模型的調整或改變男性死亡pre-COVID-19(或1.37 (95% CI 1.05 - 1.77)或1.29 (95% CI 0.99 - 1.67);LR測試模型與BMI嵌套vs沒有:p < 0.001;n = 3 COVID-19 19 753)和(或1.99 (95% CI 1.71 - 2.31)或1.99 (95% CI 1.71 - 2.31);LR試驗p = 0.94)。增加BMI logit模型測試的交互顯示沒有相互作用的p值的變化性和時間對死亡率(p 0.24 vs 0.25沒有BMI的交互模型;LR試驗p = 0.6)的社區範圍內變量包括百分比與高中教育的家庭,生活在貧困線以下,使用公共交通工具上下班,訪問互聯網和家庭規模,並沒有改變男性死亡的或pre-COVID-19時期(或1.35 (95% CI 1.04 - 1.77)和COVID-19時期(或1.99 (95% CI 1.7 - 2.32))。
在示例COVID-19陽性的患者,住院(n = 1742/364 992;0.48%),849例男性(48.7%),平均年齡為64.9歲,平均Charlson得分是3(差1 - 4),737人(42.3%)診斷為糖尿病,1467(84.2%)診斷為高血壓和398(22.8%)診斷為哮喘。平均體重指數30.2(±7.5)患者的樣本。與464年男性發病率較高(53.7%),與436年相比(48.8%),分類Charlson得分最高的類別(表2)。男性比女性吸煙有更高的比率(表3)。人1.37住院死亡的幾率(95%可信區間1.09到1.72),相比之下,女性對種族和年齡調整後,並沒有改變的臨床疾病(或保持在1.38 (95% CI 1.08 - 1.76))。然而,增加脈搏血氧儀在表示醫院的男性死亡的幾率接近零(1.26 (95% CI 0.99 - 1.62))。
全市男性與女性死亡率顯示男性和女性之間的差異0.02%死亡率在2015年和2016年0.04%的差異,2017年和2018年(在線補充表1)。全市數據從衛生部COVID-19情況下,住院和死亡病例總數2020年2月29日——2020年6月1日進行了分析。28所示在線補充表2檢測呈陽性的人多,有0.4%,0.2%的人被送往醫院,男人比女人死於COVID-19多0.11%。這表明一個相對增加的男性死亡率在COVID-19與前幾年相比,把微分COVID-19對男性的影響在人口水平。
州際和國家疾病控製和預防中心的數據COVID-19和全因死亡人≥18歲和≥65歲進行了分析。20.在紐約州,在全國範圍內,更多的男性比女性死於COVID-19。這種差異大於全因死亡率的性別差異表明一個更大的男性易受COVID-19 (在線補充表3)。
討論
在這一分析的動態人口BMHS我們顯示更高比例的男性比女性住院期間pre-COVID-19和COVID-19時期。較高的男性住院的風險是由高發病率pre-COVID-19時期但不是COVID-19期間。男人也不成比例的高死亡率在兩個時期,盡管他們更大的死亡風險減到零在pre-COVID-19時間段調整相關並發症仍顯著升高而雌性COVID-19期間。這些數據表明,男性吸煙的疾病負擔和更高的患病率較高並不能解釋男性COVID-19-related死亡率的風險更高。因此,盡管發病率至少部分解釋了一般人群的男性的死亡風險更高,不能這樣做在COVID-19增兵2020人。這表明男性的獨特的脆弱性的病毒。在我們的亞組分析住院患者建立積極COVID-19測試中,我們發現男性死亡的風險更高減到零隻有當調整pulseoximetry讀數在住院,表明男性比女性更有重病COVID-19肺炎,這可能是一種解釋為他們更高的死亡率。
從衛生部使用全市數據,州級和國家疾病預防控製中心的數據,風險更高的男性COVID-19情況下,住院和死亡也觀察到。19日20大ARDS和呼吸衰竭率在男性歸因於其他研究中特異表達的免疫反應。8此外,男性死亡率的風險越高可能與兩性異形ACE2 TMPRSS2表達和調控。8 16 29進入宿主細胞,SARS-CoV-2 ACE2表麵受體結合蛋白通過其飆升。雄性激素介導upregulation TMPRSS2已經提出與COVID-19導致男性疾病嚴重程度增加。7 - 16事實上,男性雄激素剝奪治療前列腺癌有顯著減少COVID-19感染與前列腺癌患者不是這種療法。7性別差異在免疫反應理論上認為的另一種解釋與COVID-19男性死亡率增加。性激素和X染色體(為各種免疫調節基因編碼)免疫反應有重要影響。9Kelada等報告說,雌性激素免疫刺激性。5雌激素會導致B細胞發育和誘導細胞因子的生產,以應對病毒入境而促進減少病毒載量。5高水平的雌激素和孕激素的女性可以抑製促炎細胞因子的生產,並刺激細胞免疫和抗體生產所有這些導致更快的病毒清除。1當絕經後婦女激素替代療法是,降低死亡率COVID-19被觀察到。30.動物研究表明更大的疾病嚴重程度在雌性小鼠卵巢切除術或政府的雌激素受體拮抗劑。31日這些發現表明女性性的保護作用,並不是解釋為共病。1疫苗反應的性別差異也被證明,越來越多的女人更強的反應。17然而,我們的數據之前COVID-19疫苗,疫苗反應或疫苗尋求行為不會導致我們的發現。
高暴露於病毒是另一個潛在的解釋觀察到男性風險就越高。男性更有可能打破社會距離規則和不太可能比女人戴上口罩或執行適當的手部衛生。2個5同樣,男人比女人吸煙更多的對心血管和肺健康有著明顯的影響。32這樣的健康行為的差異可能是由於文化和社會結構的“男性化”的行為。2檢查人的社會行為的潛在作用把它們的風險更高的接觸,和更高的培養液劑量暴露時,檢查的結果在一個受控的環境中,如養老院,在男性和女性居民也有類似的風險,可能是有益的。養老院的數據顯示,男性居民死於從COVID-19率比女性更大的居民。33-37Heras等報道COVID-positive養老院男性居民的死亡率是42%,12.9% COVID-19-positive女性居民。35意大利養老院的另一項研究發現,男性COVID-19死亡率為46%,而對於女性,它是41%,差異顯著。37相似的結果出現在另一項研究來自多個我們療養院,在男性COVID-19死亡率也更高。36因此,暴露在病毒的作用作為一個解釋為什麼男性比女性有糟COVID-19結果並不引人注目。
本研究的局限性包括缺乏數據在醫院外的死亡發生之前COVID-19 COVID-19時間段,從而闡明微分self-referrals醫院的角色中所觀察到的結果。此外,醫院和人口數據可以提供文檔不完整的臨床和人口統計學變量。不幸的是,紐約辦公室的關鍵統計數據尚未完成2020年的死亡數據,從而提供了總死亡數量性的城市。此外,我們的研究是一個觀察分析,因此任何推理並不起決定性作用。殘餘混雜也限製我們沒有調整因素(如環境因素)。雖然我們的數據庫缺乏男性與女性接觸病毒的數據,我們使用了養老院前款規定的數據來說明曝光率比曾經認為扮演次要角色。最後,我們的數據可能不適用於當前的波大流行。文獻回顧發現,減少死亡COVID-19病毒的新變種,接種疫苗的保護作用和支持者似乎支持男性超過女性。盡管增強男性死亡率的晚了,他們仍然在更高的死亡風險比女性在大多數報告。38-40
總之,我們表明,疾病負擔和風險行為的主要因素(吸煙)不是男性不良COVID-19結果的風險更高,但COVID-19相關肺炎的嚴重程度可能是一個重要的驅動程序。未來的研究應該更多地關注性別差異在生理、激素和免疫介質響應COVID-19感染。
數據可用性聲明
所有數據都包含在相關研究文章或上傳在線補充信息。與本研究相關的所有資料提供要求的資深作者。
倫理語句
病人同意出版
倫理批準
我們的研究是通過愛因斯坦醫學院的機構審查委員會(IRB號碼:2020 - 12286)。
確認
我們願意承認博士Yungtai瞧他援助的統計分析。
引用
補充材料
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補充數據
僅這個web文件已經由英國醫學雜誌出版集團從一個電子文件提供的作者(年代)和沒有對內容進行編輯。
腳注
貢獻者研究構思、設計、分析、解釋結果和起草手稿由AV, LG。分析、解釋結果由EB和約。可寫的手稿,演示的數據。所有作者進行審核和批準最後的手稿。LG作為本研究的擔保人和接受全部責任和/或工作行為的研究中,對數據的訪問,決定發布控製。
資金作者並沒有宣布具體資助這項研究從任何公共資助機構,商業或非營利部門。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人和公眾參與病人和/或公眾沒有參與設計,或行為,或報告,或傳播本研究計劃。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。
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