一、摘要
幾十年來，阿茲海默症的感染性病因一直是推測的對象。在這項回顧性隊列研究中，我們分析了6,245,282名年齡≥65歲的老年人。我們發現，感染COVID-19的人在首次確診後360天內，罹患新診斷阿茲海默症的風險顯著增加（危險比HR: 1.69，95%信賴區間CI: 1.53–1.72），特別是在年齡≥85歲的人群和女性中。這些發現呼籲進一步研究以了解潛在機制，並持續監測COVID-19對阿茲海默症的長期影響。
二、研究方法
我們使用了TriNetX分析平台，該平台提供來自68個醫療機構的超過9500萬名患者的去識別化電子健康記錄，涵蓋了住院和門診就診資料，代表了美國50個州28%的人口，涉及多樣的地理位置、年齡、種族/民族、收入和保險群體。
研究人群包括6,245,282名年齡≥65歲的老年人（無阿茲海默症既往診斷），這些人在2020年2月2日至2021年5月30日之間曾與醫療機構有過就診。研究人群分為兩個隊列：
1. COVID-19隊列（n = 410,748）：在2020年2月2日至2021年5月30日之間感染了COVID-19；
2. 非COVID-19隊列（n = 5,834,534）：未被記錄感染COVID-19，但在2020年2月2日至2021年5月30日之間曾與醫療機構有過就診。
阿茲海默症和COVID-19的診斷基於國際疾病分類（ICD-10）診斷代碼及實驗室檢測。
我們檢查了COVID-19隊列和非COVID-19隊列中老年人群（所有年齡層）、三個年齡組（65–74歲、75–84歲、≥85歲）以及三個種族/民族群體（黑人、白人、西班牙裔）中，新診斷阿茲海默症的風險。隊列進行了傾向分數匹配（1:1，使用最鄰近貪婪匹配），匹配的變項包括人口學特徵、社會經濟不利因素（如教育問題、職業暴露、物理、社會和心理社會環境）以及已知的阿茲海默症風險因素。
我們使用Kaplan-Meier分析來估算COVID-19診斷後360天內新診斷阿茲海默症的概率。Cox比例風險模型用於比較匹配後的隊列，並使用危險比（HR）和95%置信區間（CI）進行分析。所有統計檢驗均在TriNetX先進分析平台上進行，顯著性水平設定為p < 0.05（雙尾）。TriNetX平台使用R的Survival包（版本3.2-3）計算HR和相關的CI。
三、研究結果
患者特徵
研究人群包括6,245,282名年齡≥65歲的老年人，其中COVID-19隊列包含410,748名患者，非COVID-19隊列包含5,834,534名患者。COVID-19隊列與非COVID-19隊列在年齡和性別上沒有顯著差異，但COVID-19隊列中西班牙裔和黑人患者比例較高，並且這些患者的社會經濟不利因素和共病情況的患病率較高。匹配後，COVID-19隊列與非COVID-19隊列在基線特徵上達到平衡。
⭐️COVID-19患者相比匹配的非COVID-19患者，罹患新診斷阿茲海默症的風險增加
在進行傾向分數匹配前，COVID-19隊列中新診斷阿茲海默症的總風險為0.68%，而非COVID-19隊列為0.35%。進行傾向分數匹配後，COVID-19隊列與匹配的非COVID-19隊列相比，罹患新診斷阿茲海默症的風險顯著增加（HR: 1.69，95% CI: 1.53–1.72）。在按年齡組（65–74歲、75–84歲、≥85歲）、性別（女性、男性）和種族或民族（黑人、白人、西班牙裔）分層的人群中均觀察到風險增加，且在年齡≥85歲的人群中風險最高（HR: 1.89，95% CI: 1.73–2.07），女性的風險也較高（HR: 1.82，95% CI: 1.69–1.97）。
四、討論
感染COVID-19的老年人群體在新診斷阿茲海默症的風險上顯著增加，其中年齡≥85歲的患者和女性的風險最高。研究的局限性包括本研究為觀察性和回顧性研究，可能存在由此引入的偏倚，此外，阿茲海默症診斷的準確性可能存在誤差。然而，這些局限性應不會顯著影響相對風險的分析，因為所有隊列均來自相同的數據集。未來的研究方向包括來自其他數據來源的驗證、更長期的隨訪、機制研究以及探討其他類型癡呆症的風險。 
