引用本文： 陳木欣, 梁好, 李明銓, 彭銀英, 楊友友, 周雙軍, 張小培, 魏琳. 新型冠狀病毒感染疾病癥狀與衰弱的相關性研究. 華西醫學, 2023, 38(9): 1360-1366. doi: 10.7507/1002-0179.202306045 復制
新型冠狀病毒感染（以下簡稱“新冠感染”）對全球人類健康構成影響，它不僅可導致患者出現發熱、咳嗽、疲倦、肌肉痛、氣促或者呼吸困難、頭痛等[1]，還會引起衰弱等其他繼發性表現，進一步對身體健康造成威脅。衰弱是指由于生理儲備能力下降導致機體易損性增加及抗應激能力減退的臨床綜合征[2-3]。研究顯示新冠感染可導致老年人衰弱發生率增加[4]，發生率可達 57.9%[5]。多項系統評價結果提示衰弱對新冠感染者的不良結局有預測作用[6-7]，衰弱與新冠感染者的死亡率、重癥監護室（intensive care unit, ICU）住院率、ICU 住院時間及非家庭出院顯著相關[8-10]。目前國內關于新冠感染者衰弱相關研究尚少，新冠感染對衰弱發生的影響尚不清楚，不利于臨床對新冠感染衰弱患者的早期干預及降低其不良結局。因此，本研究旨在探討新冠感染對衰弱發生的影響，并分析其與衰弱的相關性，以期為新冠感染者衰弱現狀提供參考依據。
1 對象與方法
1.1 調查對象
本研究為橫斷面調查研究，采用方便抽樣方法，選取 2022 年 11 月—12 月入住廣州某集中隔離點的新冠感染者進行“問卷星”在線調查。納入標準：① 確診為新冠感染者；② 年齡為 18～80 歲；③ 會使用智能手機且閱讀溝通能力無障礙者；④ 自愿參加本研究且簽署知情同意書。排除標準：① 既往患抑郁、焦慮等精神疾病或具有精神類藥物服用史者；② 既往患認知功能障礙者；③ 患有重大器質性疾病或病情危重無法完成問卷調查者。本研究獲得廣東省中醫院倫理委員會批準（倫理批件號：ZE2022-360-01）。
根據樣本量估計公式 N=（Zα/2）2×P×（1–P）/δ2 計算，容許誤差δ設為 5%，α=0.05，Zα/2=1.96，P 為新冠感染者衰弱的發生率。查閱相關文獻[11]可知，新冠感染者衰弱發生率為 40%，由此根據公式計算可得本研究的樣本量為 367 例。
1.2 調查工具
1.2.1 一般情況調查表
包括患者一般人口學資料，如年齡、確診日期、性別、民族、婚姻狀況、文化程度、職業、吸煙史、飲酒史、合并慢性病（≥2 種）[12]、多重用藥（≥5 種）[13]等。
1.2.2 Tilburg 衰弱量表（Tilburg Frailty Indicator, TFI）
TFI 是測量衰弱的自我報告問卷，由 15 個條目組成，涵蓋軀體、心理和社會 3 個方面[14]：① 軀體包括身體健康、行走困難、平衡、體重下降、疲勞感、聽力問題、視力問題及握力 8 個條目；② 心理方面包括記憶能力、情緒低落、緊張或焦慮及應對能力 4 個條目；③ 社會方面包括社會關系情況、社會支持情況及獨居 3 個條目。每個條目采用 0～1 分計分法，總分為 0～15 分，≥5 分為衰弱[14]。中文版 TFI 的 Cronbach α系數為 0.75，重測信度系數為 0.76[15]。調查時，發放 2 套 TFI 量表，分別觀察患者新冠感染前、后的 TFI 評分，以評估其衰弱狀態，并將 0～4 分納入非衰弱組，5～15 分納入衰弱組。衰弱發生率=衰弱例數/總例數。本研究新發生衰弱是指原處于非衰弱狀態的患者因新冠感染后而發生的衰弱，不包括原已處于衰弱狀態且新冠感染后仍是衰弱的患者。
1.2.3 新冠感染癥狀評分
采用 Spinato 等[16]編制的新冠感染相關癥狀評分表中第 1～14 個條目對新冠感染者相關癥狀進行評估，其中第 1～12 個條目每個條目采用 0～3 分計分法，第 13～14 個條目每個條目采用 0～2 分計分法，總分為 0～40 分，內容包括鼻塞或者流鼻涕、氣促或者呼吸困難、咽喉痛、咳嗽、疲倦、肌肉痛、頭痛、畏寒或者寒戰、發熱、惡心，嘔吐，腹瀉等，各分量表及總量表的 Cronbach α系數為 0.69～0.92。患者根據過去 24 h 自己每個癥狀最嚴重的情況進行打分，評分越高其伴隨癥狀及程度越嚴重[17]。
1.2.4 心理彈性量表（Resilience Scale, RS-11）
采用高志華等[18]翻譯修訂的中文版 RS-11，共 11 個條目，采用 1～7 分 7 級評分，其中 1 分表示完全不同意，7 分表示完全同意，總分為 11～77 分，評分越高表明心理彈性越好，該量表的 Cronbach α系數為 0.807，內部一致性好。
1.3 調查方法
通過“問卷星”發放調查問卷，以掃二維碼形式完成問卷調查。調查前由經過培訓護理人員向患者解釋調查的目的、填寫方法和意義。征求患者同意后當場掃碼填寫并提交問卷。
1.4 質量控制
為保證問卷填寫質量，研究人員將問卷所有條目設置為“必答題”；每個 IP 地址只填寫 1 次；根據問卷題量設置最少作答時間，累計作答時間≥600 s。最后由 2 名研究者對回收問卷進行 2 次人工判讀，剔除不符合填寫要求的問卷（如問題前后邏輯不一致、作答時間過短、規律作答或每題選項一樣）。
1.5 統計學方法
采用 SPSS 26.0 軟件進行數據分析。非正態分布計量資料采用以中位數（下四分位數，上四分位數）表示，采用 Wilcoxon 秩和檢驗評估新冠感染前后的衰弱評分差異；計數資料采用例數及百分比描述，組間比較采用χ2 檢驗或 Fisher 確切概率法；采用χ2 檢驗比較新冠感染前后衰弱發生率；等級資料組間比較采用非參數秩和檢驗。采用線性回歸分析中的共線性診斷檢驗自變量之間是否存在多重共線性，若容差≤0.2 或方差膨脹因子＞5 則表明自變量間具有多重共線性，并采用 Spearman 相關性分析對具有強共線性的變量進行相關性分析，若兩者具有強相關性，則由課題組討論剔除其中一個自變量并再次采用共線性診斷檢驗自變量間是否存在多重共線性。考慮到混雜因素的影響，以單因素分析具有統計學意義的自變量（P＜0.05），以及結合臨床經驗和文獻研究，將新冠感染者衰弱相關潛在影響因素分為 3 個層面：疾病因素［合并慢性病（≥2 種）、多重用藥（≥5 種）］、人口學因素（年齡、性別、人均月收入、吸煙、飲酒）、心理因素（心理彈性）。根據新冠感染癥狀評分的四分位數將癥狀評分劃為 4 個等級，采用二元 logistic 回歸分析方法分別建立 4 個模型，將疾病因素、人口學因素、心理因素逐步納入模型以進一步探究新冠感染癥狀評分對患者衰弱發生的影響。基于 logistic 回歸進行趨勢檢驗，計算比值比（odds ratio, OR）及其 95%置信區間（confidence interval, CI）；并觀察偏回歸系數（β）值，若為正數，表示正相關，若為負數，表示負相關。雙側檢驗水準α=0.05。
2 結果
2.1 一般情況
共發放問卷 667 份，回收 667 份，剔除無效問卷 73 份，獲得有效問卷 594 份，有效回收率為 89.1%。共調查患者 594 例，其中男 320 例（53.9%），女 274 例（46.1%）；中位年齡 38（32，48）歲；150 例（25.3%）處于衰弱狀態，444 例（74.7%）處于非衰弱狀態。新冠感染后的衰弱狀態基本情況比較見表1。可見，非衰弱與衰弱患者在人均月收入、合并慢性病（≥2 種）、臨床癥狀種數、新冠感染癥狀評分、RS-11 評分比較，差異均有統計學意義（P＜0.05）；其余指標兩組比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）。
表1
新冠感染后不同衰弱狀態患者基本情況比較
2.2 新冠感染前后衰弱評分及衰弱發生率情況
新冠感前 TFI 評分中位數為 3（2，4）分，16.7%（99/594）處于衰弱狀態；新冠感染后 TFI 評分中位數為 3（2，5）分，25.3%（150/594）處于衰弱狀態；新發生衰弱新冠感染者 51 例（8.6%）；新冠感染前后 TFI 評分（Z=?6.596，P＜0.001）、衰弱發生率（χ2=351.648，P＜0.001）比較，差異均有統計學意義。
2.3 基于多模型 logistic 回歸的新冠感染癥狀評分與衰弱的關聯
根據以往經驗和表1，經課題組討論后選取新冠感染癥狀評分、感染天數、性別、年齡、人均月收入、吸煙、飲酒、多重用藥（≥5 種）、合并慢性病（≥2 種）、RS-11 評分、臨床癥狀種數行多重共線性診斷（表2）。可見，臨床癥狀種數及新冠感染癥狀評分均存在較強多重共線性，經 Spearman 相關性分析可知兩者有較強相關性，相關系數為 0.932，P＜0.001。考慮新冠感染癥狀評分反映疾病癥狀及其癥狀程度，因此剔除臨床癥狀種數后再次行多重共線性診斷，結果顯示各變量的多重共線性較弱。
表2
自變量剔除前后多重共線性診斷結果
以新冠感染者衰弱狀態為因變量，為控制混雜因素及評估新冠疾病因素對感染者衰弱的影響，納入表2 中矯正后多重共線性較弱的變量為校正因素，進行多模型 logistic 回歸分析，變量賦值見表3。
表3
變量賦值表
新冠感染者新冠感染癥狀評分與衰弱的關聯見表4。可見，在未校正模型 1 中，以新冠感染癥狀評分≤5 分作為參照組，隨著新冠感染癥狀評分水平升高，新冠感染者衰弱風險總體呈升高趨勢（P 趨勢＜0.001）；同時，新冠感染癥狀評分＞6 分且≤8 分［OR=2.55，95%CI（1.57，4.14），P＜0.001］和＞8 分［OR=4.23，95%CI（2.47，7.25），P＜0.001］與衰弱患病風險存在正相關，而新冠感染癥狀評分＞5 分且≤6 分與衰弱患病風險差異無統計學意義［OR=0.52，95%CI（0.27，1.01），P=0.52］。在分別校正疾病因素（模型 2）、人口學因素和疾病因素（模型 3）及疾病因素、人口學因素和心理因素（模型 4）后的結果顯示，與參照組（≤5 分）比較，新冠感染癥狀評分＞5 分且≤6 分與衰弱患病風險呈負相關，新冠感染癥狀評分＞6 分且≤8 分和＞8 分仍與衰弱患病風險存在正相關，整體變化趨勢有統計學意義（P 趨勢＜0.001）；此外，在完全校正模型中（模型 4），相對于新冠感染癥狀評分≤5 分的新冠感染者而言，癥狀評分為＞6 分且≤8 分和＞8 分的新冠感染者發生衰弱的風險隨著新冠感染癥狀評分的增加，衰弱發生風險增加（P趨勢<0.001）。
表4
新冠感染者新冠感染癥狀評分與衰弱的關聯
3 討論
衰弱是一種常見于老年人群及不同健康狀態人群的臨床綜合征[3]。衰弱在社區老年人群發生率為 4%～59%[19]，在慢性阻塞性肺疾病患者中發生率為 9%～64%[20]，在糖尿病患者中發生率為 10%～25%[21]，在卒中患者中發生率為 2.5%～24.0%[22]。衰弱在新冠感染者中也有較高發病率。一項系統評價發現國外新冠感染者衰弱發生率為 57.9%[5]。本研究結果顯示，新冠感染者衰弱發生率為 25.3%，低于國外，這可能與前者納入研究感染者年齡均≥60 歲而本研究感染者年齡相對年輕［中位年齡為 38（32，48）歲］有關。同時本研究對新冠感染前后的衰弱評分比較發現，衰弱發生率與衰弱評分較新冠感染前存在提升（P＜0.05），這提示新冠感染會增加衰弱發生率，加重衰弱嚴重程度。
衰弱是一種多維度狀態，受生理、心理及社會等影響[23]。衰弱常與高血壓、慢性阻塞性肺疾病、糖尿病、腎臟疾病、心腦血管疾病等慢性疾病共存，并以疾病修正和治療修正作用的形式存在，慢性病患者的發生衰弱風險高[24-25]。在人口學因素中，年齡、吸煙、飲酒是衰弱的危險因素，女性發生衰弱風險高于男性，而較高經濟收入是衰弱的保護因素[26-29]。此外，衰弱發生率與心理彈性呈負相關，心理彈性水平越低，衰弱風險越大[30]，高水平的心理彈性是衰弱的保護因素[31]，且高水平的心理彈性與衰弱重要保護因素（如心理健康、健康行為及低炎癥水平標志物等）相關，可有效減少衰弱發生[32]。
本研究結果顯示，在校正疾病因素、人口學因素及心理因素等后，新冠感染癥狀評分＞5 分且≤6 分與衰弱患病風險呈負相關；與參照組相比，新冠感染癥狀評分＞5 分且≤6 分衰弱發生風險系數為 0.45，這可能與該組感染人數比例較少有關。而新冠感染癥狀評分＞6 分且≤8 分和＞8 分與衰弱患病風險呈正相關；在完全校正模型中，與參照組相比，新冠感染癥狀評分＞6 分且≤8 分和＞8 分新冠感染者的衰弱風險系數分別為 2.26、3.95，可見在校正相關混雜因素后，隨著新冠感染癥狀評分水平的升高，發生衰弱風險隨之增加，總體呈上升趨勢（P 趨勢＜0.001）。因此，較高的新冠感染癥狀評分可能是衰弱發生的一個獨立危險因素或預測因子。目前新冠感染影響衰弱的具體機制尚不完全清楚。研究顯示，新冠感染可引發局部炎癥免疫反應，導致機體促炎細胞因子、趨化因子和生長因子的加速釋放而引起機體細胞因子風暴，以白細胞介素-6 為代表的促炎細胞因子通過酪氨酸磷酸化激活信號轉導與轉錄激活因子 3，通過 Janus 酪氨酸蛋白激酶/信號轉導與轉錄激活因子信號通路觸發炎癥反饋，進一步放大全身促炎狀態，最終誘發衰弱[33-35]；同時，高度炎癥狀態可導致患者食欲下降，營養物質攝入減少，造成機體營養不良進而加劇衰弱[31]。當新冠感染時，機體內相關細胞因子可激活氧化和分解代謝信號傳導，加劇代謝應激和肌肉蛋白質降解與流失，導致患者營養不良和骨骼肌功能障礙，出現肌力及活動耐力下降、肌肉減少，從而造成衰弱發生的可能性增加[36-37]。此外，新冠感染者伴隨疲乏、發熱、肌肉痛等癥狀，可使其活動受限、身體耗氧量增加，也可出現活動受限及耐力降低、肌肉減少、骨質流失等情況，最終導致衰弱風險增加[4，37]。
綜上所述，本研究結果顯示在校正了一系列可能的混雜因素后，新冠感染癥狀評分是新冠感染者發生衰弱的重要危險因素或預測因子，其衰弱發生風險可能隨著新冠感染癥狀評分增加而增加；在臨床診療中應對新冠感染者衰弱的疾病癥狀因素進行早期篩查和干預，以降低其不良結局。由于本研究的研究對象多為中青年，這可能對衰弱發生率結果產生一定影響；且其感染新冠前衰弱評分為研究對象的自我回憶性報告評分，故存在一定的回憶偏倚，對研究結論可能產生一定影響；此外，本研究為橫斷面研究,研究對象僅來自于廣州某集中隔離點，欠缺代表性及推廣性，未來需進一步開展隊列研究及大樣本量予以驗證。
作者貢獻：陳木欣負責文章的構思、數據整理、論文的起草與撰寫；梁好負責研究的實施與可行性分析、論文的修訂、統計學分析；李明銓、彭銀英、楊友友、周雙軍負責調查的實施、數據收集、采集、清洗；張小培提出研究思路，設計研究方案；魏琳提出研究思路，負責最終版本論文審閱與修訂，對文章整體負責，監督管理。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
新型冠狀病毒感染（以下簡稱“新冠感染”）對全球人類健康構成影響，它不僅可導致患者出現發熱、咳嗽、疲倦、肌肉痛、氣促或者呼吸困難、頭痛等[1]，還會引起衰弱等其他繼發性表現，進一步對身體健康造成威脅。衰弱是指由于生理儲備能力下降導致機體易損性增加及抗應激能力減退的臨床綜合征[2-3]。研究顯示新冠感染可導致老年人衰弱發生率增加[4]，發生率可達 57.9%[5]。多項系統評價結果提示衰弱對新冠感染者的不良結局有預測作用[6-7]，衰弱與新冠感染者的死亡率、重癥監護室（intensive care unit, ICU）住院率、ICU 住院時間及非家庭出院顯著相關[8-10]。目前國內關于新冠感染者衰弱相關研究尚少，新冠感染對衰弱發生的影響尚不清楚，不利于臨床對新冠感染衰弱患者的早期干預及降低其不良結局。因此，本研究旨在探討新冠感染對衰弱發生的影響，并分析其與衰弱的相關性，以期為新冠感染者衰弱現狀提供參考依據。
1 對象與方法
1.1 調查對象
本研究為橫斷面調查研究，采用方便抽樣方法，選取 2022 年 11 月—12 月入住廣州某集中隔離點的新冠感染者進行“問卷星”在線調查。納入標準：① 確診為新冠感染者；② 年齡為 18～80 歲；③ 會使用智能手機且閱讀溝通能力無障礙者；④ 自愿參加本研究且簽署知情同意書。排除標準：① 既往患抑郁、焦慮等精神疾病或具有精神類藥物服用史者；② 既往患認知功能障礙者；③ 患有重大器質性疾病或病情危重無法完成問卷調查者。本研究獲得廣東省中醫院倫理委員會批準（倫理批件號：ZE2022-360-01）。
根據樣本量估計公式 N=（Zα/2）2×P×（1–P）/δ2 計算，容許誤差δ設為 5%，α=0.05，Zα/2=1.96，P 為新冠感染者衰弱的發生率。查閱相關文獻[11]可知，新冠感染者衰弱發生率為 40%，由此根據公式計算可得本研究的樣本量為 367 例。
1.2 調查工具
1.2.1 一般情況調查表
包括患者一般人口學資料，如年齡、確診日期、性別、民族、婚姻狀況、文化程度、職業、吸煙史、飲酒史、合并慢性病（≥2 種）[12]、多重用藥（≥5 種）[13]等。
1.2.2 Tilburg 衰弱量表（Tilburg Frailty Indicator, TFI）
TFI 是測量衰弱的自我報告問卷，由 15 個條目組成，涵蓋軀體、心理和社會 3 個方面[14]：① 軀體包括身體健康、行走困難、平衡、體重下降、疲勞感、聽力問題、視力問題及握力 8 個條目；② 心理方面包括記憶能力、情緒低落、緊張或焦慮及應對能力 4 個條目；③ 社會方面包括社會關系情況、社會支持情況及獨居 3 個條目。每個條目采用 0～1 分計分法，總分為 0～15 分，≥5 分為衰弱[14]。中文版 TFI 的 Cronbach α系數為 0.75，重測信度系數為 0.76[15]。調查時，發放 2 套 TFI 量表，分別觀察患者新冠感染前、后的 TFI 評分，以評估其衰弱狀態，并將 0～4 分納入非衰弱組，5～15 分納入衰弱組。衰弱發生率=衰弱例數/總例數。本研究新發生衰弱是指原處于非衰弱狀態的患者因新冠感染后而發生的衰弱，不包括原已處于衰弱狀態且新冠感染后仍是衰弱的患者。
1.2.3 新冠感染癥狀評分
采用 Spinato 等[16]編制的新冠感染相關癥狀評分表中第 1～14 個條目對新冠感染者相關癥狀進行評估，其中第 1～12 個條目每個條目采用 0～3 分計分法，第 13～14 個條目每個條目采用 0～2 分計分法，總分為 0～40 分，內容包括鼻塞或者流鼻涕、氣促或者呼吸困難、咽喉痛、咳嗽、疲倦、肌肉痛、頭痛、畏寒或者寒戰、發熱、惡心，嘔吐，腹瀉等，各分量表及總量表的 Cronbach α系數為 0.69～0.92。患者根據過去 24 h 自己每個癥狀最嚴重的情況進行打分，評分越高其伴隨癥狀及程度越嚴重[17]。
1.2.4 心理彈性量表（Resilience Scale, RS-11）
采用高志華等[18]翻譯修訂的中文版 RS-11，共 11 個條目，采用 1～7 分 7 級評分，其中 1 分表示完全不同意，7 分表示完全同意，總分為 11～77 分，評分越高表明心理彈性越好，該量表的 Cronbach α系數為 0.807，內部一致性好。
1.3 調查方法
通過“問卷星”發放調查問卷，以掃二維碼形式完成問卷調查。調查前由經過培訓護理人員向患者解釋調查的目的、填寫方法和意義。征求患者同意后當場掃碼填寫并提交問卷。
1.4 質量控制
為保證問卷填寫質量，研究人員將問卷所有條目設置為“必答題”；每個 IP 地址只填寫 1 次；根據問卷題量設置最少作答時間，累計作答時間≥600 s。最后由 2 名研究者對回收問卷進行 2 次人工判讀，剔除不符合填寫要求的問卷（如問題前后邏輯不一致、作答時間過短、規律作答或每題選項一樣）。
1.5 統計學方法
采用 SPSS 26.0 軟件進行數據分析。非正態分布計量資料采用以中位數（下四分位數，上四分位數）表示，采用 Wilcoxon 秩和檢驗評估新冠感染前后的衰弱評分差異；計數資料采用例數及百分比描述，組間比較采用χ2 檢驗或 Fisher 確切概率法；采用χ2 檢驗比較新冠感染前后衰弱發生率；等級資料組間比較采用非參數秩和檢驗。采用線性回歸分析中的共線性診斷檢驗自變量之間是否存在多重共線性，若容差≤0.2 或方差膨脹因子＞5 則表明自變量間具有多重共線性，并采用 Spearman 相關性分析對具有強共線性的變量進行相關性分析，若兩者具有強相關性，則由課題組討論剔除其中一個自變量并再次采用共線性診斷檢驗自變量間是否存在多重共線性。考慮到混雜因素的影響，以單因素分析具有統計學意義的自變量（P＜0.05），以及結合臨床經驗和文獻研究，將新冠感染者衰弱相關潛在影響因素分為 3 個層面：疾病因素［合并慢性病（≥2 種）、多重用藥（≥5 種）］、人口學因素（年齡、性別、人均月收入、吸煙、飲酒）、心理因素（心理彈性）。根據新冠感染癥狀評分的四分位數將癥狀評分劃為 4 個等級，采用二元 logistic 回歸分析方法分別建立 4 個模型，將疾病因素、人口學因素、心理因素逐步納入模型以進一步探究新冠感染癥狀評分對患者衰弱發生的影響。基于 logistic 回歸進行趨勢檢驗，計算比值比（odds ratio, OR）及其 95%置信區間（confidence interval, CI）；并觀察偏回歸系數（β）值，若為正數，表示正相關，若為負數，表示負相關。雙側檢驗水準α=0.05。
2 結果
2.1 一般情況
共發放問卷 667 份，回收 667 份，剔除無效問卷 73 份，獲得有效問卷 594 份，有效回收率為 89.1%。共調查患者 594 例，其中男 320 例（53.9%），女 274 例（46.1%）；中位年齡 38（32，48）歲；150 例（25.3%）處于衰弱狀態，444 例（74.7%）處于非衰弱狀態。新冠感染后的衰弱狀態基本情況比較見表1。可見，非衰弱與衰弱患者在人均月收入、合并慢性病（≥2 種）、臨床癥狀種數、新冠感染癥狀評分、RS-11 評分比較，差異均有統計學意義（P＜0.05）；其余指標兩組比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）。
表1
新冠感染后不同衰弱狀態患者基本情況比較
2.2 新冠感染前后衰弱評分及衰弱發生率情況
新冠感前 TFI 評分中位數為 3（2，4）分，16.7%（99/594）處于衰弱狀態；新冠感染后 TFI 評分中位數為 3（2，5）分，25.3%（150/594）處于衰弱狀態；新發生衰弱新冠感染者 51 例（8.6%）；新冠感染前后 TFI 評分（Z=?6.596，P＜0.001）、衰弱發生率（χ2=351.648，P＜0.001）比較，差異均有統計學意義。
2.3 基于多模型 logistic 回歸的新冠感染癥狀評分與衰弱的關聯
根據以往經驗和表1，經課題組討論后選取新冠感染癥狀評分、感染天數、性別、年齡、人均月收入、吸煙、飲酒、多重用藥（≥5 種）、合并慢性病（≥2 種）、RS-11 評分、臨床癥狀種數行多重共線性診斷（表2）。可見，臨床癥狀種數及新冠感染癥狀評分均存在較強多重共線性，經 Spearman 相關性分析可知兩者有較強相關性，相關系數為 0.932，P＜0.001。考慮新冠感染癥狀評分反映疾病癥狀及其癥狀程度，因此剔除臨床癥狀種數后再次行多重共線性診斷，結果顯示各變量的多重共線性較弱。
表2
自變量剔除前后多重共線性診斷結果
以新冠感染者衰弱狀態為因變量，為控制混雜因素及評估新冠疾病因素對感染者衰弱的影響，納入表2 中矯正后多重共線性較弱的變量為校正因素，進行多模型 logistic 回歸分析，變量賦值見表3。
表3
變量賦值表
新冠感染者新冠感染癥狀評分與衰弱的關聯見表4。可見，在未校正模型 1 中，以新冠感染癥狀評分≤5 分作為參照組，隨著新冠感染癥狀評分水平升高，新冠感染者衰弱風險總體呈升高趨勢（P 趨勢＜0.001）；同時，新冠感染癥狀評分＞6 分且≤8 分［OR=2.55，95%CI（1.57，4.14），P＜0.001］和＞8 分［OR=4.23，95%CI（2.47，7.25），P＜0.001］與衰弱患病風險存在正相關，而新冠感染癥狀評分＞5 分且≤6 分與衰弱患病風險差異無統計學意義［OR=0.52，95%CI（0.27，1.01），P=0.52］。在分別校正疾病因素（模型 2）、人口學因素和疾病因素（模型 3）及疾病因素、人口學因素和心理因素（模型 4）后的結果顯示，與參照組（≤5 分）比較，新冠感染癥狀評分＞5 分且≤6 分與衰弱患病風險呈負相關，新冠感染癥狀評分＞6 分且≤8 分和＞8 分仍與衰弱患病風險存在正相關，整體變化趨勢有統計學意義（P 趨勢＜0.001）；此外，在完全校正模型中（模型 4），相對于新冠感染癥狀評分≤5 分的新冠感染者而言，癥狀評分為＞6 分且≤8 分和＞8 分的新冠感染者發生衰弱的風險隨著新冠感染癥狀評分的增加，衰弱發生風險增加（P趨勢<0.001）。
表4
新冠感染者新冠感染癥狀評分與衰弱的關聯
3 討論
衰弱是一種常見于老年人群及不同健康狀態人群的臨床綜合征[3]。衰弱在社區老年人群發生率為 4%～59%[19]，在慢性阻塞性肺疾病患者中發生率為 9%～64%[20]，在糖尿病患者中發生率為 10%～25%[21]，在卒中患者中發生率為 2.5%～24.0%[22]。衰弱在新冠感染者中也有較高發病率。一項系統評價發現國外新冠感染者衰弱發生率為 57.9%[5]。本研究結果顯示，新冠感染者衰弱發生率為 25.3%，低于國外，這可能與前者納入研究感染者年齡均≥60 歲而本研究感染者年齡相對年輕［中位年齡為 38（32，48）歲］有關。同時本研究對新冠感染前后的衰弱評分比較發現，衰弱發生率與衰弱評分較新冠感染前存在提升（P＜0.05），這提示新冠感染會增加衰弱發生率，加重衰弱嚴重程度。
衰弱是一種多維度狀態，受生理、心理及社會等影響[23]。衰弱常與高血壓、慢性阻塞性肺疾病、糖尿病、腎臟疾病、心腦血管疾病等慢性疾病共存，并以疾病修正和治療修正作用的形式存在，慢性病患者的發生衰弱風險高[24-25]。在人口學因素中，年齡、吸煙、飲酒是衰弱的危險因素，女性發生衰弱風險高于男性，而較高經濟收入是衰弱的保護因素[26-29]。此外，衰弱發生率與心理彈性呈負相關，心理彈性水平越低，衰弱風險越大[30]，高水平的心理彈性是衰弱的保護因素[31]，且高水平的心理彈性與衰弱重要保護因素（如心理健康、健康行為及低炎癥水平標志物等）相關，可有效減少衰弱發生[32]。
本研究結果顯示，在校正疾病因素、人口學因素及心理因素等后，新冠感染癥狀評分＞5 分且≤6 分與衰弱患病風險呈負相關；與參照組相比，新冠感染癥狀評分＞5 分且≤6 分衰弱發生風險系數為 0.45，這可能與該組感染人數比例較少有關。而新冠感染癥狀評分＞6 分且≤8 分和＞8 分與衰弱患病風險呈正相關；在完全校正模型中，與參照組相比，新冠感染癥狀評分＞6 分且≤8 分和＞8 分新冠感染者的衰弱風險系數分別為 2.26、3.95，可見在校正相關混雜因素后，隨著新冠感染癥狀評分水平的升高，發生衰弱風險隨之增加，總體呈上升趨勢（P 趨勢＜0.001）。因此，較高的新冠感染癥狀評分可能是衰弱發生的一個獨立危險因素或預測因子。目前新冠感染影響衰弱的具體機制尚不完全清楚。研究顯示，新冠感染可引發局部炎癥免疫反應，導致機體促炎細胞因子、趨化因子和生長因子的加速釋放而引起機體細胞因子風暴，以白細胞介素-6 為代表的促炎細胞因子通過酪氨酸磷酸化激活信號轉導與轉錄激活因子 3，通過 Janus 酪氨酸蛋白激酶/信號轉導與轉錄激活因子信號通路觸發炎癥反饋，進一步放大全身促炎狀態，最終誘發衰弱[33-35]；同時，高度炎癥狀態可導致患者食欲下降，營養物質攝入減少，造成機體營養不良進而加劇衰弱[31]。當新冠感染時，機體內相關細胞因子可激活氧化和分解代謝信號傳導，加劇代謝應激和肌肉蛋白質降解與流失，導致患者營養不良和骨骼肌功能障礙，出現肌力及活動耐力下降、肌肉減少，從而造成衰弱發生的可能性增加[36-37]。此外，新冠感染者伴隨疲乏、發熱、肌肉痛等癥狀，可使其活動受限、身體耗氧量增加，也可出現活動受限及耐力降低、肌肉減少、骨質流失等情況，最終導致衰弱風險增加[4，37]。
綜上所述，本研究結果顯示在校正了一系列可能的混雜因素后，新冠感染癥狀評分是新冠感染者發生衰弱的重要危險因素或預測因子，其衰弱發生風險可能隨著新冠感染癥狀評分增加而增加；在臨床診療中應對新冠感染者衰弱的疾病癥狀因素進行早期篩查和干預，以降低其不良結局。由于本研究的研究對象多為中青年，這可能對衰弱發生率結果產生一定影響；且其感染新冠前衰弱評分為研究對象的自我回憶性報告評分，故存在一定的回憶偏倚，對研究結論可能產生一定影響；此外，本研究為橫斷面研究,研究對象僅來自于廣州某集中隔離點，欠缺代表性及推廣性，未來需進一步開展隊列研究及大樣本量予以驗證。
作者貢獻：陳木欣負責文章的構思、數據整理、論文的起草與撰寫；梁好負責研究的實施與可行性分析、論文的修訂、統計學分析；李明銓、彭銀英、楊友友、周雙軍負責調查的實施、數據收集、采集、清洗；張小培提出研究思路，設計研究方案；魏琳提出研究思路，負責最終版本論文審閱與修訂，對文章整體負責，監督管理。
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