Arrière-plan

L'obésité est un facteur de risque majeur de résultats indésirables après une infection par le SRAS-CoV-2. Nous avons cherché à examiner cette association, y compris les interactions avec les caractéristiques démographiques et comportementales, le diabète de type 2 et d'autres problèmes de santé.

Méthodes

Dans cette étude prospective de cohorte communautaire, nous avons utilisé des données anonymisées au niveau des patients de la base de données QResearch des pratiques générales en Angleterre, au Royaume-Uni. Nous avons extrait les données des patients âgés de 20 ans et plus qui étaient inscrits dans un cabinet éligible à l'inclusion dans la base de données QResearch entre le 24 janvier 2020 (date de la première infection enregistrée au Royaume-Uni) et le 30 avril 2020, et avec les données disponibles sur IMC. Les données extraites comprenaient des valeurs démographiques, cliniques et cliniques liées à la base de données de Public Health England sur les résultats positifs des tests SARS-CoV-2 et les certificats de décès de l'Office of National Statistics. Les résultats, comme mesure indirecte du COVID-19 sévère, étaient l'admission à l'hôpital, l'admission dans une unité de soins intensifs (USI) et le décès dû au COVID-19. Nous avons utilisé les modèles de risque proportionnel de Cox pour estimer le risque de COVID-19 sévère, en ajustant séquentiellement les caractéristiques démographiques, les facteurs comportementaux et les comorbidités.

Résultats

Parmi 6910 695 personnes éligibles (IMC moyen 26 · 78 kg / m2 [SD 5·59]), 13 503 (0,20%) ont été hospitalisés, 1601 (0,02%) dans une unité de soins intensifs et 5479 (0,08%) sont décédés après un test positif pour le SRAS-CoV-2. Nous avons trouvé des associations en forme de J entre l'IMC et l'admission à l'hôpital en raison du COVID-19 (rapport de risque ajusté [HR] par kg / m2 à partir du nadir à un IMC de 23 kg / m2 de 1 · 05 [95% CI 1·05–1·05]) et la mort (1 · 04 [1·04–1·05]), et une association linéaire sur toute la plage de l'IMC avec l'admission aux soins intensifs (1 · 10 [1·09–1·10]). Nous avons trouvé une interaction significative entre l'IMC et l'âge et l'appartenance ethnique, avec une FC plus élevée par kg / m2 au-dessus de l'IMC 23 kg / m2 pour les jeunes (FC ajustée par kg / m2 au-dessus de l'IMC 23 kg / m2 pour l'hospitalisation 1 · 09 [95% CI 1·08–1·10] dans le groupe d'âge des 20 à 39 ans vs groupe des 80 à 100 ans 1 · 01 [1·00–1·02]) et les Noirs que les Blancs (1 · 07 [1·06–1·08] vs 1 · 04 [1·04–1·05]). Le risque d'admission à l'hôpital et aux soins intensifs en raison du COVID-19 associé à une augmentation unitaire de l'IMC était légèrement plus faible chez les personnes atteintes de diabète de type 2, d'hypertension et de maladie cardiovasculaire que chez celles sans ces morbidités.

Interprétation

À un IMC de plus de 23 kg / m2, nous avons trouvé une augmentation linéaire du risque de COVID-19 sévère conduisant à une hospitalisation et au décès, et une augmentation linéaire des admissions en unité de soins intensifs sur toute la plage de l'IMC, ce qui n'est pas attribuable. aux risques excessifs de maladies apparentées. Le risque relatif dû à l'augmentation de l'IMC est particulièrement notable chez les personnes de moins de 40 ans et de race noire.

Financement

Centre de recherche biomédicale NIHR Oxford.

introduction

Au début de la pandémie de COVID-19, l'obésité était impliquée comme un facteur de risque cliniquement significatif de maladie grave.1

  • Peng YD
  • Meng K
  • QG de Guan
  • et coll

Caractéristiques cliniques et résultats de 112 patients atteints de maladies cardiovasculaires infectés par le 2019-nCoV.

2 Un traitement antiviral précoce contribue à atténuer la gravité et à améliorer le pronostic des patients atteints d'une maladie à nouveau coronavirus (COVID-19).

Plusieurs études ont soutenu cette théorie, et plusieurs revues systématiques et méta-analyses sur ce sujet ont été publiées à ce jour3.

  • Földi M
  • Farkas N
  • Baiser S
  • et coll

L'obésité est un facteur de risque de développer une condition critique chez les patients COVID-19 : une revue systématique et une méta-analyse.

4

  • Huang Y
  • Lu Y
  • Huang Y-M
  • et coll

L'obésité chez les patients atteints de COVID-19 : une revue systématique et une méta-analyse.

5

  • Popkin BM
  • Du S
  • WD vert
  • et coll

Les personnes obèses et COVID-19 : une perspective globale sur l'épidémiologie et les relations biologiques.

Cependant, cette association peut se produire en raison d'une forme particulière de biais de collisionneur, appelé biais d'événement d'index.6

  • Griffith GJ
  • Morris TT
  • Tudball MJ
  • et coll

Le biais du collisionneur mine notre compréhension du risque et de la gravité de la maladie COVID-19.

À ce jour, presque toutes les études sur cette association potentielle ont examiné les résultats des patients admis à l'hôpital et comparé la progression vers l'unité de soins intensifs (USI) ou le décès entre ceux avec et sans obésité. Parce que l'obésité elle-même ou la gravité de la maladie COVID-19 pourraient inciter à l'admission à l'hôpital, l'association entre ces facteurs peut être erronée. Une vaste étude basée sur la population, qui a évité le risque de biais de collisionneur, a révélé qu'un indice de masse corporelle (IMC) de 30 kg / m2 ou plus était associé à un risque légèrement plus élevé de décès par COVID-19 qu'un IMC de moins de 30 kg / m2.7

  • Williamson EJ
  • Walker AJ
  • Bhaskaran K
  • et coll

Facteurs associés au décès lié au COVID-19 lors de l'utilisation d'OpenSAFELY.

Cependant, cette étude n'a pas examiné le risque d'augmentation unitaire de l'IMC dans la population, dont une grande partie a un IMC inférieur à 30 kg / m2.Certaines études ont montré que le sexe masculin, certains groupes ethniques et les personnes de type 2 le diabète et d'autres affections chroniques pourraient présenter un risque plus élevé de conséquences indésirables en cas d'infection sévère par le SRAS-CoV-2.7

  • Williamson EJ
  • Walker AJ
  • Bhaskaran K
  • et coll

Facteurs associés au décès lié au COVID-19 lors de l'utilisation d'OpenSAFELY.

8

  • Barron E
  • Bakhai C
  • Kar P
  • et coll

Associations de diabète de type 1 et de type 2 avec la mortalité liée au COVID-19 en Angleterre : une étude à l'échelle de la population.

9

  • Garg S
  • Kim L
  • Whitaker
  • et coll

Taux d'hospitalisation et caractéristiques des patients hospitalisés pour une maladie à coronavirus confirmée en laboratoire 2019 - COVID-NET, 14 États, 1er au 30 mars 2020.

dix

  • Owen Jr, WF
  • Carmona R
  • Pomeroy C

Échec d'un autre test de résistance national sur les disparités en matière de santé.

11

  • Townsend MJ
  • Kyle TK
  • Stanford FC

Résultats du COVID-19 : disparités en matière d'obésité et par ethnicité / race.

On ne sait pas si ces caractéristiques interagissent avec l'effet de l'excès de poids.Nous rapportons ici les résultats d'une vaste étude de cohorte communautaire représentative de 6,9 ​​millions de personnes en Angleterre, Royaume-Uni, pour caractériser en profondeur l'association entre l'IMC et les résultats sévères du COVID-19 et pour explorer les interactions avec les caractéristiques démographiques et d'autres facteurs de risque connus.

Recherche en contextePreuve avant cette étude

Plusieurs revues systématiques et méta-analyses ont rapporté que l'obésité est associée à des effets indésirables après une infection par le SRAS-CoV-2, mais la plupart des études incluaient des personnes admises à l'hôpital avec des symptômes du COVID-19 et pourraient donc être potentiellement affectées par un biais de collisionneur, où l'obésité elle-même et la gravité de la maladie COVID-19 augmente la probabilité d'hospitalisation. Une précédente étude en population portait sur l'effet de l'obésité (IMC ≥ 30 kg / m2) mais ne prenait pas en compte les conséquences d'un excès de poids (c'est-à-dire un IMC> 25 kg / m2) pour la majorité de la population qui ne souffrez pas d'obésité. On ne sait pas si l'excès de poids pose le même risque pour tous les groupes démographiques ou pour les personnes atteintes de problèmes de santé chroniques.

Valeur ajoutée de cette étude

Dans cette très grande étude de cohorte communautaire, nous avons constaté que le rapport de risque des issues graves du COVID-19 (c.-à-d. Admission à l'hôpital, admission aux soins intensifs ou décès) augmentait progressivement au-dessus d'un IMC de 23 kg / m2, ce qui n'est pas attribuable à des risques excessifs de maladies connexes telles que le diabète de type 2. Nous avons constaté que l'IMC est un facteur de risque plus important pour les personnes plus jeunes (âgées de 20 à 39 ans) que pour les personnes plus âgées (≥80 ans) et pour les Noirs que pour les Blancs.

Implications de toutes les preuves disponibles

Même une légère augmentation de l'IMC au-dessus de 23 kg / m2 est un facteur de risque d'effets indésirables après une infection par le SRAS-CoV-2. Les personnes en surpoids, même sans autres comorbidités, courent un risque considérablement accru d'admission à l'hôpital et aux soins intensifs et de décès dus au COVID-19, en particulier chez les jeunes adultes et les Noirs. L'excès de poids est un facteur de risque modifiable et l'investissement dans le traitement du surpoids et de l'obésité et des stratégies préventives à long terme pourraient aider à réduire la gravité de la maladie COVID-19.

Méthodes

Conception de l'étude et participants

Dans cette étude prospective de cohorte communautaire, nous avons utilisé les données d'une base de données de recherche anonymisée de patients de plus de 1500 médecins généralistes anglais (QResearch version 44). Les données comprennent des informations démographiques, des diagnostics médicaux, des ordonnances, des références, des résultats de laboratoire et des valeurs cliniques liées aux données de la base de données de la base de données des tests PCR positifs pour le SRAS-CoV-2 de Public Health England (PHE), ainsi qu'aux statistiques d'épisode hospitalier et aux certificats de décès du Office des statistiques nationales.Nous avons extrait des données désidentifiées au niveau des patients entre le 24 janvier 2020 (date de la première infection enregistrée au Royaume-Uni) et le 30 avril 2020 de la base de données QResearch pour toutes les personnes âgées de 20 à 99 ans qui étaient inscrites dans un cabinet général ( GP) qui contribue à la base de données QResearch et disposait de données sur l'IMC.

La base de données QResearch a été approuvée par le comité d'éthique de la recherche East Midlands Derby (référence 18 / EM / 0400), qui a renoncé à la nécessité d'un consentement éclairé écrit pour la collecte de données de patients non identifiées. Conformément à cette approbation éthique, le protocole de cette étude a été revu et approuvé par le comité consultatif scientifique QResearch, avant d'approuver notre accès aux données aux fins de ce projet (étude de référence Q85)

Procédures

Nous avons suivi la cohorte éligible jusqu'à l'apparition la plus précoce d'un résultat d'intérêt, le décès d'autres causes, le transfert à une autre pratique ou la fin de la période d'étude (30 avril 2020).

La principale exposition était l'IMC, calculé comme le poids en kg divisé par la taille en m carré (kg / m2). Le poids et la taille ont été tirés des dossiers médicaux du médecin généraliste, soit à partir de mesures autodéclarées, soit mesurés au cabinet avec des vêtements. À partir de toutes les mesures d'IMC disponibles, la dernière mesure de l'IMC avant l'entrée à l'étude (enregistrée avant janvier 2020) a été utilisée et entrée dans les modèles en tant que variable continue.

Pour l'association de l'IMC avec les résultats sévères du COVID-19, nous avons analysé les facteurs de confusion suivants: âge; Sexe enregistré par le médecin généraliste; appartenance ethnique autodéclarée (classée comme blanche, asiatique, noire, chinoise et autre groupe ethnique); statut socioéconomique (classé en quintiles à l'aide du score de Townsend, 12

  • Townsend P
  • Phillimore P
  • Beattie A

Santé et privation : les inégalités et le Nord.

qui est comparable à l'indice de privation multiple13

  • Clift AK
  • Coupland CAC
  • Keogh RH
  • et coll

Algorithme de prédiction du risque vivant (QCOVID) pour le risque d'admission à l'hôpital et la mortalité due au coronavirus 19 chez l'adulte : étude de cohorte nationale de dérivation et de validation.

calculé pour les participants individuels); région géographique; tabagisme (divisé en ne fumant jamais, ex-fumeur ou léger [1–9 cigarettes per day], modéré [10–19 cigarettes per day], ou gros fumeur [≥20 cigarettes per day]); morbidité non liée à l'obésité, y compris les affections liées à la maladie grave du COVID-19 (à savoir, la maladie pulmonaire obstructive chronique, l'asthme, les maladies auto-immunes [systemic lupus erythematosus, rheumatoid diseases], colite ulcéreuse ou maladie de Crohn, diabète de type 1, maladie hépatique chronique, maladie rénale chronique, maladie neurologique chronique et paralysie cérébrale); la morbidité liée à l'obésité, y compris l'hypertension, les maladies cardiovasculaires (y compris l'insuffisance cardiaque congestive et les accidents vasculaires cérébraux), le reflux ou le reflux gastro-œsophagien et l'apnée du sommeil; et le diabète de type 2. Les données manquantes sur l'un de ces facteurs de confusion ont été codées comme «inconnues» et entrées dans une catégorie distincte.

Résultats

Les résultats d'intérêt, qui étaient des mesures indirectes des résultats sévères du COVID-19, étaient les suivants: admission à l'hôpital, définie comme ayant un code de la 10e édition de la Classification internationale des maladies (CIM-10) dans leur dossier hospitalier pour l'un ou l'autre confirmé (U07.1) ou suspicion de COVID-19 (U07.2) comme cause principale ou secondaire, ou nouvelle admission à l'hôpital et un test PCR positif du SRAS-CoV-2 enregistré dans le jeu de données lié au PHE dans les 30 jours suivant l'admission; l'admission à l'USI, définie comme étant testée positive pour le SRAS-CoV-2 à partir des dossiers du BSP et identifiée à partir des registres des statistiques d'épisode hospitalier comme étant admise à l'USI sans limite de temps quant au moment de leur admission; et le décès, défini à l'aide des codes CIM-10 sur les certificats de décès du Bureau des statistiques nationales pour un décès confirmé ou suspecté dû au COVID-19 (cause principale ou secondaire).

analyses statistiques

Nous avons suivi un plan d'analyse statistique prédéfini, avec le seul écart pour exclure l'analyse des marqueurs de la graisse ectopique, pour laquelle nous n'avons pas eu accès à des mesures proxy précises. Nous avons utilisé des modèles multivariables de risque proportionnel de Cox avec le temps de suivi en jours comme variable d'échelle de temps pour obtenir des rapports de risque (HR) avec des IC à 95% par unité d'augmentation de l'IMC; modèle 1 [unadjusted]), avec ajustement séquentiel pour le sexe et l'âge (modèle 2), les facteurs démographiques (modèle 3), le tabagisme (modèle 4), la morbidité non liée à l'obésité (modèle 5) et la morbidité liée à l'obésité (modèle 6; entièrement ajusté). Nous avons également calculé les associations indépendantes entre les résultats et le diabète de type 2, la maladie la plus fortement associée à l'IMC, et nous avons généré un modèle subséquent (modèle 7) qui incluait l'IMC et le diabète de type 2 pour les ajuster mutuellement. Nous avons évalué l'hypothèse des risques proportionnels à l'aide des résidus de Schoenfeld et l'hypothèse n'a pas été violée. Nous avons généré des modèles de splines cubiques restreintes avec la même spécification de covariable que le modèle entièrement ajusté à cinq nœuds pour examiner les associations non linéaires entre l'IMC et les différents résultats.

Nous avons prédéfini l'utilisation de cinq nœuds pour fournir suffisamment de flexibilité au modèle tout en ne le rendant pas trop sensible aux plus petites fluctuations.15 Modèles de régression flexibles avec splines cubiques.

16

  • Govindarajulu États-Unis
  • Spiegelman D
  • Thurston SW
  • Ganguli B
  • Eisen EA

Comparaison des techniques de lissage dans les modèles de Cox pour les relations exposition-réponse.

Après avoir inspecté visuellement les associations non linéaires à partir de modèles splines, nous avons catégorisé l'IMC en déciles pour déterminer le nadir et par la suite restreint les principaux modèles de Cox déjà décrits aux individus avec un IMC de 23 kg / m2 ou plus, à partir desquels des associations linéaires et positives ont été identifiées. pour les hospitalisations et les décès.Nous avons ajusté les termes d'interaction multiplicative dans le modèle 6 pour examiner l'hétérogénéité des associations de l'IMC avec les résultats sévères du COVID-19 selon l'âge, le sexe, l'appartenance ethnique autodéclarée et la présence de diabète de type 2, d'hypertension, de maladies cardiovasculaires, d'apnée du sommeil et reflux œsophagien. Nous avons calculé les rapports de vraisemblance pour déterminer les valeurs p pour l'hétérogénéité sans correction pour les tests multiples. De plus, nous avons calculé les incidences cumulatives, les risques attribuables et les fractions attribuables par groupe d'âge et par IMC, en raison des très grandes différences de risque absolu entre les groupes d'âge.

L'IMC n'est pas fréquemment mis à jour ou enregistré dans les dossiers médicaux, en particulier pour ceux qui n'ont aucune raison particulière de le faire. En tant que tel, toute association identifiée pourrait être biaisée par les mesures de l'IMC prises plusieurs années avant l'exposition au SRAS-CoV-2 et donc entraîner une classification erronée non différentielle. Par conséquent, nous avons effectué une analyse de sensibilité dans laquelle nous avons limité l'analyse aux individus avec un IMC enregistré dans l'année suivant l'entrée dans l'étude et nous avons utilisé les mêmes procédures que celles décrites ici pour déterminer le nadir dans ce groupe, qui s'est avéré être un IMC de 25 kg / m2 pour l'hospitalisation et un IMC de 28 kg / m2 pour le décès. Les données d'admission aux soins intensifs sont présentées sur toute la gamme de l'IMC. Nous avons fait une deuxième analyse de sensibilité dans laquelle nous avons exclu les personnes vivant dans des maisons de soins, afin de réduire la possibilité de causalité inverse, et avons utilisé les mêmes nadirs d'IMC que dans les analyses principales. De plus, une proportion de participants n'avait pas d'IMC enregistré, mais la probabilité d'avoir un IMC enregistré pourrait être liée à la présence de conditions comorbides, en particulier celles liées à l'obésité. Nous avons examiné ce biais potentiel en comparant les caractéristiques démographiques et la prévalence des résultats entre les personnes avec et sans IMC enregistré; et en examinant la différence de risque de résultats graves du COVID-19 entre les personnes avec et sans IMC enregistré. Pour toutes les analyses de sensibilité, nous avons utilisé le modèle de risques proportionnels de Cox entièrement ajusté (modèle 6).

Nous avons fait toutes les analyses en utilisant Stata (version 16) et les valeurs p bilatérales inférieures à 0,01 ont été considérées comme statistiquement significatives.

Rôle de la source de financement

Le bailleur de fonds de l'étude n'a joué aucun rôle dans la conception de l'étude, la collecte de données, l'interprétation des données, l'analyse des données ou la rédaction du rapport.

Résultats

Entre le 24 janvier et le 30 avril 2020, des données étaient disponibles pour 10594500 patients de 2205 cabinets de médecins généralistes. 8 139 662 personnes étaient âgées de 20 à 99 ans, dont 6 910 695 (84 · 9%) avaient au moins une mesure de l'IMC (moyenne de 26 · 78 kg / m2 [SD 5·59]) et ont été inclus dans les principales analyses (tableau 1; annexe p 2). La cohorte a été suivie jusqu'au 30 avril 2020. Au cours de la période d'étude, 13 503 admissions à l'hôpital en raison du COVID-19, 1601 admissions aux soins intensifs en raison du COVID-19 et 5479 décès dus au COVID-19 se sont produites. Environ un tiers des personnes ayant des résultats sévères pour le COVID-19, comme indiqué par leur admission à l'hôpital, aux soins intensifs, ou celles qui sont décédées du COVID-19 ont été classées comme atteintes de diabète de type 2 (tableau 1). La plupart des personnes atteintes de COVID-19 sévère étaient âgées de 60 ans ou plus.Tableau 1 : Résumé des caractéristiques de base de la population étudiée

Data sont la moyenne (ET) ou n (%). Les scores de Townsend ont été obtenus pour chaque patient comme une approximation du statut socio-économique.

Nous avons trouvé des associations non linéaires entre l'IMC et l'admission à l'hôpital et le décès dû au COVID-19, et une association linéaire entre l'IMC et l'admission aux soins intensifs en raison du COVID-19 (figure 1, tableau 2). Chaque unité d'IMC excédentaire au-dessus d'un IMC de 23 kg / m2 était associée à un risque accru d'hospitalisation (FC ajustée 1 · 05 [95% CI 1·05–1·05]), Admission aux soins intensifs (1 · 10 [1·09–1·10]) et la mort (1 · 04 [1·04–1·05]) dans le modèle entièrement ajusté (modèle 6). Les modèles splines ont montré une augmentation de la fréquence cardiaque à l'hospitalisation et au décès en raison du COVID-19 chez les personnes ayant un IMC inférieur à 23 kg / m2, bien que l'association avec l'admission en USI soit restée linéaire sur toute la plage d'IMC (figure 1). que l'augmentation de l'IMC était associée à une FC légèrement plus élevée pour l'admission à l'hôpital et l'admission en unité de soins intensifs pour les personnes sans diabète de type 2 que celles atteintes de diabète de type 2, celles souffrant d'hypertension que celles sans hypertension et celles atteintes de maladie cardiovasculaire que celles sans maladie cardiovasculaire (figure 2). Nous n'avons trouvé aucune interaction significative entre ces morbidités et le risque de décès dû au COVID-19, sauf chez les personnes souffrant d'apnée du sommeil chez lesquelles une fréquence cardiaque plus élevée pour la mort due au COVID-19 a été observée par augmentation d'unité d'IMC supplémentaire que chez celles sans apnée du sommeil. (p = 0 · 0080). Parmi les 1 228 967 personnes sans IMC enregistré, une proportion plus élevée avait moins de 40 ans (825 116 [67·1%] âgés de 20 à 39 ans) et une proportion plus faible souffrait de diabète de type 2 (11 700 [1·0%]) que parmi ceux dont l'IMC est disponible (annexe p 8) De plus, parmi ceux sans mesure d'IMC enregistrée, une proportion plus élevée de personnes n'avaient pas d'appartenance ethnique autodéclarée (573669 [46·7%]) et le tabagisme (288780 [23·5%]) que parmi ceux dont l'IMC est disponible. Nous n'avons trouvé aucune différence de risque d'admission à l'hôpital pour COVID-19 entre ceux avec et sans mesure de l'IMC (annexe p 9). Nous avons constaté que les personnes sans mesure de l'IMC étaient moins susceptibles d'être admises dans une unité de soins intensifs en raison du COVID-19 (HR 0 · 70 [95% CI 0·56–0·88]) et étaient plus susceptibles de mourir du COVID-19 (1 · 38 [1·20–1·59]) que ceux avec une mesure de l'IMC (annexe p 9).

Discussion

Nous avons trouvé une association linéaire positive significative entre l'augmentation de l'IMC et l'admission aux soins intensifs en raison du COVID-19, avec un risque significativement plus élevé pour chaque augmentation d'unité d'IMC. Nous avons trouvé des associations en forme de J entre l'augmentation de l'IMC et l'hospitalisation ou le décès dû au COVID-19, avec des risques accrus pour les personnes ayant un IMC de 20 kg / m2 ou moins et des augmentations approximativement linéaires du risque pour les personnes ayant un IMC supérieur à 23 kg / m2 pour l'admission à l'hôpital, mais le risque de décès n'augmente que chez les personnes ayant un IMC supérieur à 28 kg / m2. Ces résultats étaient largement indépendants des autres problèmes de santé, y compris le diabète de type 2.

Une étude précédente a rapporté que le risque de décès lié au COVID-19 était plus fortement associé à l'IMC chez les personnes âgées de 70 ans ou moins, par rapport aux personnes plus âgées.17

  • Sattar N
  • Ho FK
  • Gill JM
  • et coll

IMC et risque futur d'infection au COVID-19 et de décès selon le sexe, l'âge et l'ethnicité : résultats préliminaires de la biobanque britannique.

Nos résultats soutiennent cette observation, le risque de décès lié au COVID-19 par unité d'IMC étant le plus élevé dans les groupes d'âge les plus jeunes, diminuant avec l'âge. Néanmoins, l'incidence des issues graves du COVID-19 chez les jeunes adultes était faible, ce qui signifiait que le risque attribuable était le plus élevé chez les personnes d'âge moyen (40 à 59 ans). Notre large échantillon nous a également permis d'évaluer d'autres interactions potentielles. Nous n'avons trouvé aucune preuve d'une interaction entre l'IMC et le sexe ou l'appartenance ethnique asiatique et chinoise, bien que les risques associés à un IMC plus élevé aient été amplifiés pour les personnes d'ethnie noire par rapport à celles d'ethnie blanche. Les décès liés au COVID-19 associés à l'obésité étaient plus faibles chez les personnes souffrant d'hypertension artérielle ou ayant reçu un diagnostic d'hypertension que le reste de la population.7

  • Williamson EJ
  • Walker AJ
  • Bhaskaran K
  • et coll

Facteurs associés au décès lié au COVID-19 lors de l'utilisation d'OpenSAFELY.

Nous n'avons pas trouvé cette association vraie après un ajustement approfondi des facteurs de confusion, mais nous avons observé que les risques d'admission à l'hôpital et aux soins intensifs en raison du COVID-19 associés à une augmentation unitaire de l'IMC étaient plus faibles pour les personnes atteintes de diabète de type 2, d'hypertension, et les maladies cardiovasculaires que chez les personnes sans chacune de ces morbidités. Dans une étude précédente, les personnes sous diurétiques thiazidiques, antagonistes du calcium, inhibiteurs de l'enzyme de conversion de l'angiotensine et antagonistes des récepteurs de l'angiotensine avaient un risque plus faible de COVID-19 sévère que les personnes ne prenant pas ces médicaments.18

  • Hippisley-Cox J
  • Jeune D
  • Coupland C
  • et coll

Risque de maladie COVID-19 sévère avec inhibiteurs de l'ECA et antagonistes des récepteurs de l'angiotensine : étude de cohorte portant sur 8,3 millions de personnes.

Cependant, on ne sait pas si ces médicaments interagissent avec l'obésité de manière à réduire sélectivement le risque de COVID-19 sévère apparemment conféré par l'obésité et cette association pourrait être le résultat de confusion.Dans notre étude, l'association entre l'IMC et l'hospitalisation et le décès dû à COVID-19 était en forme de J, probablement parce que ces deux événements sont augmentés par la fragilité, 19

  • Hewitt J
  • Carter B
  • Vilches-Moraga A
  • et coll

L'effet de la fragilité sur la survie chez les patients atteints de COVID-19 (COPE) : une étude de cohorte observationnelle multicentrique européenne.

ce qui est généralement associé à un faible IMC20.

  • Rietman ML
  • van der A DL
  • van Oostrom SH
  • et coll

L'association entre IMC et différents domaines de fragilité : une courbe en U.

En revanche, l'association entre l'IMC et l'admission aux soins intensifs était linéaire sur toute la plage d'IMC. L'admission aux soins intensifs est peu probable chez les personnes présentant une fragilité préexistante, de sorte que cette observation pourrait indiquer une association biologique sous-jacente entre l'augmentation du poids et le risque de COVID-19 grave. Le sexe masculin, l'ethnie noire et asiatique et le diabète de type 2 ont été associés. avec un risque accru de résultats indésirables en cas d'infection sévère par le SRAS-CoV-2.7

  • Williamson EJ
  • Walker AJ
  • Bhaskaran K
  • et coll

Facteurs associés au décès lié au COVID-19 lors de l'utilisation d'OpenSAFELY.

8

  • Barron E
  • Bakhai C
  • Kar P
  • et coll

Associations de diabète de type 1 et de type 2 avec la mortalité liée au COVID-19 en Angleterre : une étude à l'échelle de la population.

9

  • Garg S
  • Kim L
  • Whitaker
  • et coll

Taux d'hospitalisation et caractéristiques des patients hospitalisés pour une maladie à coronavirus confirmée en laboratoire 2019 - COVID-NET, 14 États, 1er au 30 mars 2020.

dix

  • Owen Jr, WF
  • Carmona R
  • Pomeroy C

Échec d'un autre test de résistance national sur les disparités en matière de santé.

11

  • Townsend MJ
  • Kyle TK
  • Stanford FC

Résultats du COVID-19 : disparités en matière d'obésité et par ethnicité / race.

Un facteur qui relie ces groupes est une tendance à stocker la graisse dans la région abdominale (graisse viscérale) et également dans les tissus autres que le tissu adipeux, comme le foie, le cœur ou le muscle squelettique (c.-à-d. La graisse ectopique).21 Lorsque deux pandémies se rencontrent : pourquoi l'obésité est-elle associée à une augmentation de la mortalité due au COVID-19.

Trois petites études portant sur des patients admis à l'hôpital en raison du COVID-19 ont montré qu'une tendance à l'accumulation de graisse viscérale, mesurée à l'aide de la tomodensitométrie, était indépendamment associée à des résultats indésirables liés au COVID-19.22

  • Battisti S
  • Pédone C
  • Naples N
  • et coll

La tomodensitométrie met en évidence une augmentation de l'adiposité viscérale associée à une maladie grave dans le COVID-19.

23

  • Watanabe M
  • Caruso D
  • Tuccinardi D
  • et coll

La graisse viscérale montre l'association la plus forte avec le besoin de soins intensifs chez les patients atteints de COVID-19.

24

  • Chandarana H
  • Danois B
  • Mikheev A
  • Taffel MT
  • Feng Y
  • Rusinek H

Tissu adipeux viscéral chez les patients atteints de COVID-19 : stratification du risque en fonction de la gravité.

On a proposé que le risque de résultats sévères du COVID-19 attribuables à un excès de poids (c.-à-d. ≥ 23 kg / m2) soit une conséquence d'une altération métabolique du fonctionnement des organes, entraînant une résistance à l'insuline. maladie.

Nous avons trouvé peu de preuves d'une différence dans l'association entre l'IMC et les résultats sévères du COVID-19 chez les personnes avec et sans diabète de type 2 (une condition fortement associée à l'accumulation de graisse ectopique) pour étayer cette hypothèse. En fait, nous avons constaté que les personnes atteintes de diabète de type 2 présentaient un risque plus faible de résultats graves du COVID-19 par unité d'augmentation de l'IMC que celles sans diabète de type 2. Les personnes atteintes de diabète de type 2 ne sont qu'un sous-ensemble de personnes présentant un risque accru de dépôt de graisse extra-utérine. L'accumulation de graisse centrale pourrait contribuer à l'augmentation du risque associé à une augmentation unitaire de l'IMC dans le groupe d'âge plus jeune, car les rapports précédents suggèrent une augmentation disproportionnée du tour de taille par rapport à l'IMC chez les adultes anglais26.

  • Albrecht SS
  • Gordon-Larsen P
  • Stern D
  • Popkin BM

Le tour de taille par indice de masse corporelle augmente-t-il différemment aux États-Unis, en Angleterre, en Chine et au Mexique.

Les mesures directes de la graisse ectopique, ou des mesures indirectes telles que le tour de taille, sont rarement effectuées dans les soins de routine et des données précises n'étaient pas disponibles pour notre analyse, nous n'avons donc pas pu tester cette hypothèse, comme cela a été initialement spécifié dans notre protocole. les risques accrus associés à l'excès de poids chez les personnes gravement malades avec le COVID-19 incluent des difficultés d'intubation et des difficultés de positionnement et de mouvement par le personnel infirmier, ce qui pourrait compliquer les temps de récupération.27

  • Parapluie M
  • Fumagalli J
  • Pesenti A
  • Chiumello D

Physiopathologie et prise en charge du syndrome de détresse respiratoire aiguë chez les patients obèses.

Cependant, une étude sur l'infection grippale saisonnière aux États-Unis n'a trouvé aucune preuve que l'obésité (IMC ≥ 30 kg / m2) était un facteur de risque de nécessité d'une ventilation mécanique ou de décès, 28

  • Braun ES
  • Crawford FW
  • Desai MM
  • et coll

L'obésité n'est pas associée à la gravité chez les adultes hospitalisés atteints d'une infection par le virus de la grippe saisonnière.

et une méta-analyse de l'effet de l'excès de poids sur les résultats cliniques dans cinq études incluant plus de 6000 patients a rapporté que l'obésité (également définie comme un IMC ≥ 30 kg / m2) était associée à une diminution de la mortalité chez les patients admis à l'USI souffrant de détresse respiratoire chez l'adulte, 29 L'indice de masse corporelle peut-il prédire les résultats cliniques des patients atteints de lésion pulmonaire aiguë / syndrome de détresse respiratoire aiguë? Une méta-analyse.

une condition symptomatique du COVID-19.Les mécanismes sous-tendant l'association entre l'obésité et les issues sévères du COVID-19 restent insaisissables. Il a été suggéré que le risque associé à l'obésité était dû à un état pro-inflammatoire qui semble être crucial pour provoquer d'autres maladies liées au poids, mais notre ajustement pour ces conditions, qui sont sur la voie causale, n'a pas aboli la plupart des excès de risque. Cependant, étant donné que la plupart des autres risques liés à l'obésité sont améliorés avec la perte de poids, les interventions de perte de poids pourraient réduire la gravité de la maladie COVID-19. Bien que nous ayons initialement prévu d'étudier cette hypothèse dans notre protocole, nous n'avons pas pu le faire car le nombre de participants qui se sont vu proposer des références à des programmes de gestion du poids était faible et les changements de poids mal enregistrés.

Les points forts de cette étude comprennent la grande taille de l'échantillon et la population représentative. Nous avons pu étudier les associations avec les résultats liés au COVID-19 sur toute la gamme de l'IMC, et avons trouvé une augmentation linéaire du risque à un IMC de plus de 23 kg / m2. Nous avons également trouvé un risque accru de résultats sévères du COVID-19 à faible IMC, même dans la fourchette dite saine (19-25 kg / m2), pour l'admission à l'hôpital et le décès dû au COVID-19. Les limites de notre étude incluent le fait que l'analyse de l'effet de l'IMC pourrait être limitée par le petit échantillon de personnes ayant des mesures d'IMC plus récentes (c.-à-d. Au cours de la dernière année). Dans une analyse de sensibilité qui excluait les individus dont les mesures de l'IMC étaient enregistrées plus d'un an avant l'entrée dans la cohorte, nous n'avons trouvé aucun changement substantiel dans les associations observées. Les fluctuations quotidiennes du poids et les erreurs causées par les vêtements entraîneront une imprécision dans les estimations de l'IMC. Nous n'avons pas tenté de corriger ces erreurs, par conséquent, une définition précise de l'IMC associé au risque minimum pourrait ne pas être possible, bien qu'il soit peu probable qu'il diffère de plus d'une unité d'IMC de toute estimation de ces données.

Un biais substantiel pourrait avoir été introduit par des personnes sans enregistrement de l'IMC. Les deux tiers de ces personnes étaient âgées de 20 à 39 ans et elles étaient beaucoup moins susceptibles d'avoir des comorbidités que les personnes de la cohorte ayant des mesures de l'IMC, qui étaient pour la plupart âgées de 60 ans et plus. Les personnes sans mesure de l'IMC étaient moins susceptibles d'être admises dans une unité de soins intensifs en raison du COVID-19 que les personnes ayant un IMC enregistré, mais plus susceptibles de mourir en raison du COVID-19, ce qui indique peut-être que leur risque de mauvais résultats n'a pas été détecté. Cependant, une grande proportion de personnes sans mesure de l'IMC manquait également de données sur l'appartenance ethnique et le tabagisme, de sorte qu'une confusion résiduelle pourrait affecter cette association. Une autre limite est que, étant donné les multiples tests d'interactions, nous ne pouvons pas exclure la possibilité de résultats aléatoires, mais nous avons trouvé une cohérence dans les modèles entre les résultats. Enfin, comme pour toute analyse observationnelle, une confusion résiduelle due à des covariables non mesurées (p. Ex. Densité de population et occupation) peut s'être produite.

Nos résultats de cette vaste cohorte basée sur la population soulignent que le surpoids est associé à des risques considérablement accrus de résultats graves du COVID-19 et à l'un des facteurs de risque modifiables les plus importants identifiés à ce jour. Ce facteur de risque est déjà inclus dans le calculateur de risque QCOVID13

  • Clift AK
  • Coupland CAC
  • Keogh RH
  • et coll

Algorithme de prédiction du risque vivant (QCOVID) pour le risque d'admission à l'hôpital et la mortalité due au coronavirus 19 chez l'adulte : étude de cohorte nationale de dérivation et de validation.

et, ainsi que les interactions observées avec l'âge et l'ethnie noire, pourraient être importantes pour déterminer les priorités de vaccination contre l'infection par le SRAS-CoV-2. Bien qu'elles ne soient pas encore prouvées, les interventions qui réduisent le poids pourraient réduire le risque de conséquences graves du COVID-19 chez les individus. À plus long terme, nos résultats mettent en évidence la nécessité de travailler vers un poids santé au niveau de la population. Additionally, such efforts towards achieving a healthy weight should help to reduce the risk of type 2 diabetes, cardiovascular disease, and some cancers, which have continued throughout the pandemic and which place ongoing burdens on health-care systems.NMA, PA, JH-C, and SAJ conceived and designed the research question. MG, CP, NMA, and JH-C prepared the data for analysis. CP, MG, and PA analysed the data. All authors had access to and verified the underlying study data. All authors had full access to all the data in the study and had final responsibility for the decision to submit for publication. CP and SAJ wrote the first draft of the manuscript. All authors provided input on interpretation of results. All authors revised the manuscript critically for important intellectual content and read and approved the final manuscript.