الزائمر اور پارکنسنز کی بیماریاں مختلف COVID{0}} نتائج کی پیش گوئی کرتی ہیں: یو کے بائیو بینک کا مطالعہ حصہ 1

خلاصہ:

دسمبر 2019 میں، ایک کورونا وائرس، شدید ایکیوٹ ریسپائریٹری سنڈروم کورونا وائرس 2 (SARSCoV-2)، نے انسانوں کو متاثر کرنا شروع کر دیا، جس سے ایک نئی بیماری، کورونا وائرس بیماری 19 (COVID-19)۔ یہ پہلی بار ووہان میں بیان کیا گیا تھا۔ عوامی جمہوریہ چین کا صوبہ

ایکیوٹ ریسپائریٹری سنڈروم (SARS) سانس کی ایک سنگین بیماری ہے جس کی اہم علامات بخار، کھانسی، ڈیسپینا اور تھکاوٹ ہیں، جو پھیپھڑوں کو آسانی سے نقصان اور موت کا باعث بن سکتی ہیں۔ کچھ مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ سارس مریضوں کی یادداشت اور علمی صلاحیتوں پر طویل مدتی منفی اثر ڈال سکتا ہے۔

تاہم، ہم یادداشت پر سارس کے سنگین اثرات کی تشہیر نہیں کر سکتے کیونکہ یہ ہتھیار بہت نقصان دہ ہے۔ SARS والے بہت سے لوگ مناسب مداخلتی اقدامات اور بحالی کی تربیت کے ذریعے عام علمی اور یادداشت کی صلاحیتوں کو بحال کر سکتے ہیں۔

جدید ادویات اور بحالی کی ٹیکنالوجی نے سارس کے مریضوں کے علاج اور بحالی کو زیادہ ہدف اور ذاتی بنا دیا ہے۔ توجہ ایک جامع علاج کی منصوبہ بندی کے قیام پر ہے، بشمول منشیات کی تھراپی، جسمانی بحالی کی مشقیں، نفسیاتی مشاورت، اور خوراک کا انتظام۔

منشیات کی تھراپی کے لحاظ سے، مریض جسم کی مرمت اور زخموں کی بحالی کو فروغ دینے کے لیے اینٹی وائرل ادویات، اینٹی بائیوٹکس، ہارمونز اور گلوکوکورٹیکائیڈز جیسی دوائیں آزما سکتے ہیں۔ بحالی کی مشقوں کے لحاظ سے، جسمانی بحالی کی مشقیں بہت مؤثر ذریعہ ہیں. مریض ایروبک ورزش، طاقت کی تربیت، اور جسمانی تھراپی کی کوشش کر سکتے ہیں۔

نفسیاتی مشاورت بھی بہت ضروری ہے کیونکہ سارس کے مریض کی ذہنی حالت پر منفی اثرات پڑ سکتے ہیں۔ مریض آرام کی تکنیکوں، علمی رویے کی تھراپی، اور سائیکو تھراپی کی دیگر اقسام کے ذریعے اپنے اندرونی تناؤ اور اضطراب کو کم کرنے کی کوشش کر سکتے ہیں۔

خوراک کے انتظام کے لحاظ سے، غذائیت اور صحت مند غذا بھی مریض کی صحت یابی کے لیے اہم ہیں۔ مریض اپنے غذائی اجزاء جیسے پروٹین، وٹامنز اور معدنیات کی مقدار کو بڑھانے کی کوشش کر سکتے ہیں تاکہ جسم کو اس کی ضرورت کے مطابق فراہم کیا جا سکے۔

مختصراً، اگرچہ سارس کا مریضوں کی یادداشت اور علمی صلاحیتوں پر طویل مدتی منفی اثر پڑ سکتا ہے، لیکن مریض سائنسی علاج اور بحالی کے منصوبوں کے ذریعے مکمل صحت یابی حاصل کر سکتے ہیں۔ ہمیں SARS کے علاج اور بحالی کی تکنیکوں کی گہرائی سے تحقیق اور تلاش جاری رکھنی چاہیے تاکہ مستقبل میں مزید مریضوں کی صحت یابی میں آسانی ہو۔ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ ہمیں یادداشت کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے، اور Cistanche نمایاں طور پر یادداشت کو بہتر بنا سکتا ہے کیونکہ Cistanche ایک روایتی چینی دوا ہے جس میں بہت سے منفرد اثرات ہیں، جن میں سے ایک یادداشت کو بہتر بنانا ہے۔ Cistanche کی افادیت اس میں موجود مختلف فعال اجزاء سے آتی ہے، بشمول tannic acid، polysaccharides، flavonoid glycosides، وغیرہ، جو دماغی صحت کو کئی طریقوں سے فروغ دے سکتے ہیں۔

یادداشت کو بہتر بنانے کے 10 طریقے جانیں پر کلک کریں۔

SARS-CoV-2 پوری دنیا میں پھیل چکا ہے، جس کی وجہ سے عالمی وبائی بیماری ہے۔ آج تک، برطانیہ میں COVID-19 کے ہزاروں کیسز رپورٹ ہو چکے ہیں، اور 45،000 مریض فوت ہو چکے ہیں۔

اس بیماری کے انتظام میں کچھ پیش رفت ہوئی ہے، لیکن عمر کے علاوہ، صحت کے حیاتیاتی تعین کرنے والے، جو SARS-CoV-2 انفیکشن اور اموات کو متاثر کرتے ہیں، جانچ کے تحت ہیں۔ حالیہ مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ ذیابیطس اور ہائی بلڈ پریشر سمیت متعدد طبی حالات، COVID-19 اور موت کے خطرے کو بڑھاتے ہیں۔

عمر رسیدہ افراد کی بڑھتی ہوئی کمزوری اور ان لوگوں میں جن کی بیماریاں ہیں، اور ساتھ ہی ساتھ بڑھاپے کے ساتھ نیوروڈیجنریٹیو بیماریوں کے پھیلاؤ نے، ہمیں نیوروڈیجنریشن اور COVID-19 کے درمیان روابط کی چھان بین کرنے پر مجبور کیا۔ ہم نے مارچ اور جولائی 2020 کے درمیان برطانیہ کے 13,338 افراد کے بنیادی صحت کے ریکارڈز کا تجزیہ کیا جن کا COVID-19 ٹیسٹ کیا گیا۔

ہم یہ ظاہر کرتے ہیں کہ الزائمر کی بیماری کی پہلے سے موجود تشخیص معمر افراد میں COVID-19 اور اموات کے سب سے زیادہ خطرے کی پیش گوئی کرتی ہے۔ اس کے برعکس، پارکنسنز کی بیماری کے مریضوں میں SARS-CoV-2 انفیکشن کا زیادہ خطرہ پایا گیا لیکن COVID-19 سے اموات کا خطرہ نہیں۔ ہم یہ نتیجہ اخذ کرتے ہیں کہ نیوروڈیجینریٹو ڈس آرڈرز سے متاثرہ مریضوں میں COVID-19 کی حساسیت میں بیماری سے متعلق فرق موجود ہیں۔

مطلوبہ الفاظ: COVID-19; پارکنسن کی بیماری؛ الزائمر کی بیماری؛ SARS-CoV-2}}۔

1. تعارف

کورونا وائرس کی بیماری 19 (COVID-19) کے تیزی سے ابھرنے سے دنیا بھر میں 10 لاکھ سے زیادہ اموات ہوئی ہیں [1]۔ COVID-19 سے متاثرہ مریضوں کی طبی خصوصیات کی بڑے پیمانے پر کھوج کی گئی ہے، لیکن پیش گوئی کرنے والے عوامل جو بڑھتے ہوئے ٹرانسمیشن اور طبی شدت میں کردار ادا کرتے ہیں وہ ابھی تک واضح نہیں ہیں۔

سماجی اور ماحولیاتی صحت کے تعین کنندگان جیسا کہ فضائی آلودگی [2–5] کو انفیکشن کے خطرے کو بڑھانے اور COVID-19-متعلقہ بیماری کو بڑھانے کی تجویز دی گئی ہے۔ اس کے علاوہ، کووڈ-19 اموات کی شرح کو بڑھانے کے لیے متعدد کموربیڈیٹیز تجویز کی گئی ہیں، بشمول قلبی اور سانس کی بیماریاں [6,7]۔

عمر رسیدہ مریضوں میں اموات کے بڑھتے ہوئے واقعات کے ساتھ مل کر عمر رسیدہ عمر میں ان امراض کا غلبہ، یہ بتاتا ہے کہ عمر COVID-19 اموات کا ایک بڑا خطرہ ہے [8]۔

عمر بڑھنے کے ساتھ نیوروڈیجینریٹیو بیماریوں کے بڑھتے ہوئے واقعات کو دیکھتے ہوئے، ان مشاہدات نے دائمی اعصابی حالات کے ساتھ رہنے والے مریضوں کے خطرے کے بارے میں خدشات کو جنم دیا ہے۔ نیوروڈیجینریٹو بیماریاں بیماریوں کا ایک متفاوت گروپ ہیں جو مرکزی اور پردیی اعصابی نظاموں میں نیوران کے بڑھتے ہوئے نقصان سے نمایاں ہیں۔

الزائمر کی بیماری (AD) دنیا بھر میں سب سے عام نیوروڈیجینریٹو ڈس آرڈر اور ڈیمنشیا کی شکل ہے اور اس کی خصوصیت ہپپوکیمپس اور کارٹیکل علاقوں میں نیورونلوس ہے جس کی وجہ سے علمی زوال اور یادداشت کی کمی ہوتی ہے [9,10]۔پارکنسن کی بیماری (PD) دوسرے نمبر پر ہے۔ عام neurodegenerative عارضہ، اور یہ سبسٹیٹیا نگرا [11] میں نیورونل نقصان سے نمایاں ہوتا ہے۔

AD کے برعکس، PD مریضوں کا صرف ایک ذیلی سیٹ ڈیمنشیا پیدا کرتا ہے [11]۔ تاہم، دونوں بیماریوں میں، مریضوں کو ان کی طبی حالت بتدریج بگڑنے کا تجربہ ہوتا ہے کیونکہ اعصابی نقصان بڑھتا ہے، بالآخر ان کے معیار زندگی کو متاثر کرتا ہے۔ اہم بات یہ ہے کہ نیوروڈیجینریٹو عوارض سے متاثر ہونے والے مریض اکثر عمر سے متعلق متعدد امراض کے ساتھ ہوتے ہیں [12]۔

ان مشاہدات نے اس مفروضے کی چھان بین کرنے کے لیے متعدد مطالعات کی قیادت کی ہے کہ نیوروڈیجینریٹیو بیماریوں میں مبتلا افراد COVID-19 کے لیے زیادہ حساسیت کو ظاہر کرتے ہیں۔

یورپ میں COVID-19 کے سب سے بڑے ہمہ گیر مطالعات میں سے ایک میں، انگلینڈ، اسکاٹ لینڈ اور ویلز کے 166 اسپتالوں سے جمع کیے گئے اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ ڈیمنشیا کو ایڈجسٹ کرنے کے بعد COVID-19 کے لیے اسپتال میں داخل 20,133 مریضوں میں سب سے زیادہ عام بیماریاں تھیں۔ چارہ اور دیگر confounders [13]. اسی طرح، شمالی اٹلی میں COVID-19 کے 627 مریضوں کے ایک مرکز، سابقہ، مشاہداتی مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ ڈیمنشیا اور اس کے ترقی کے مراحل موت کی شرح میں اضافہ کے ساتھ منسلک تھے [14]، پچھلے نتائج سے مطابقت رکھتے ہوئے [15]۔

اگرچہ اس ایسوسی ایشن کی بنیادی حیاتیاتی بنیاد کا تعین کرنے کے لیے ابھی بھی کوششیں جاری ہیں، کمیونٹی پر مبنی ایک حالیہ مطالعہ نے انکشاف کیا ہے کہ APOE ε4 genotype، ڈیمنشیا اور AD دونوں کے لیے جینیاتی خطرے کا عنصر، شدید COVID کے بڑھتے ہوئے خطرے سے وابستہ ہے-19 [9,10,16]۔ ایک ساتھ مل کر، یہ نتائج بتاتے ہیں کہ ڈیمنشیا کی تشخیص COVID-19 مریضوں میں اموات کے لیے ایک اہم خطرے کے عنصر کی نمائندگی کر سکتی ہے۔

تاہم، یہ ابھی تک واضح نہیں ہے کہ آیا COVID-19 کی حساسیت ڈیمنشیا کی الگ الگ ذیلی اقسام میں مختلف ہوتی ہے، یعنی فرنٹٹیمپورل ڈیمنشیا، ویسکولر ڈیمنشیا، اور AD۔ اس کے علاوہ، دیگر نیوروڈیجنریٹیو عوارض اور COVID-19 کے درمیان تعلق کے بارے میں رپورٹیں بہت کم ہیں، جو تشریح اور متعلقہ نتائج کو کلینکل پریکٹس میں نافذ کرنے دونوں میں رکاوٹ ہیں۔

مثال کے طور پر، یہ ابھی تک واضح نہیں ہے کہ آیا پارکنسنزم کے شکار افراد، اور خاص طور پر PD، عام آبادی کے مقابلے میں COVID-19 کی موت کا زیادہ خطرہ رکھتے ہیں۔ پارکنسنزم ایک چھتری کی اصطلاح ہے جس میں متعدد مختلف اعصابی عوارض شامل ہیں جن کی متعدد موٹر علامات کی بنیاد پر گروپ بندی کی گئی ہے۔ پارکنسنزم سے متاثرہ مریضوں کی اکثریت میں PD [17] کی مثبت تشخیص ہوتی ہے۔

چونکہ PD سے متعلقہ پیتھالوجی اکثر سانس کے پٹھوں کی سختی اور بیماری کے اعلی درجے کے مراحل میں کھانسی کے اضطراب کی خرابی کا باعث بنتی ہے [18]، اس حالت میں مبتلا افراد کو کووڈ-19 اموات [19] کا خطرہ بڑھ سکتا ہے۔

اگرچہ اعداد و شمار ابھی تک محدود ہیں، یہ قابل فہم ہے کہ PD کے مریضوں کو شدید ایکیوٹ ریسپائریٹری سنڈروم کورونا وائرس 2 (SARS-CoV-2) انفیکشن یا یہاں تک کہ ناگوار نتائج کے بعد سانس کی شدید پیچیدگیوں کا خطرہ بڑھ سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، یہ تجویز کیا گیا ہے کہ وبائی مرض کے دیگر بالواسطہ عوامل، بشمول تناؤ، خود کو الگ تھلگ رکھنا، اور اضطراب کے ساتھ ساتھ طویل عرصے تک غیر متحرک ہونا، کووڈ سے متاثرہ PD مریضوں کے نتائج کو مزید بڑھا سکتے ہیں-19 [20,21 ]

فی الحال، یہ ظاہر کرنے کے لیے ناکافی شواہد موجود ہیں کہ PD کی پہلے سے موجود تشخیص سے COVID-19 یا اموات کا خطرہ بڑھ جاتا ہے، اور COVID-19 مریضوں کے چھوٹے نمونوں سے متضاد نتائج کی اطلاع ملی ہے۔ ایک واحد مرکز، کیس کنٹرول ٹیلی فون سروے نے اشارہ کیا کہ ہلکے سے اعتدال پسند PD والے مریضوں میں بیماری اور اموات عام آبادی کے مریضوں سے مختلف نہیں ہیں [22]۔

اس کے برعکس، بعد میں ہونے والے ایک فون سروے نے ظاہر کیا کہ اٹلی میں PD کے مریضوں میں COVID-19 کا پھیلاؤ قومی اوسط [23] سے زیادہ ہے۔ یہ مطالعات PD مریضوں کی کمزوری کے بارے میں مفید بصیرت فراہم کرتے ہیں، لیکن متعدد طریقہ کار کی تضادات ان کی تشریح میں رکاوٹ ہیں۔ مثال کے طور پر، آج تک کے بیشتر مطالعات میں صرف ہسپتال میں داخل یا طبی طور پر مشتبہ COVID-19 مریضوں کا ڈیٹا شامل ہے۔

چونکہ SARS-CoV-2انفیکشنز کا ایک بڑا تناسب غیر علامتی ہے [24]، یہ شمولیت کے معیارات ممکنہ طور پر کچھ حد تک غلط درجہ بندی کو کم کرتے ہیں، کیونکہ COVID-19 کے ہسپتال میں داخلے کی شرح کمیونٹی ٹیسٹنگ اور داخلے کے معیار کے پھیلاؤ پر منحصر ہے، جو ممالک کے درمیان مختلف ہوتے ہیں۔

UK Biobank کے جامع طبی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے قیاس کیا کہ ڈیمنشیا، AD، یا PD کی پہلے سے موجود تشخیص کا تعلق COVID-19 اور متعلقہ موت کے بڑھتے ہوئے خطرے سے ہو سکتا ہے۔ اس مفروضے کا اندازہ لگانے کے لیے، ہم نے UK Biobank میں 13,338 COVID-19-ٹیسٹ شدہ رضاکاروں کی بیس لائن (2006–2010) آبادیاتی خصوصیات اور پہلے سے موجود تشخیص کا تجزیہ کیا۔

اس ڈیٹاسیٹ میں ان شرکاء کے بنیادی صحت کے ریکارڈ شامل ہیں جن کا اس وبائی مرض کے آغاز سے لے کر اب تک COVID{0}} کے لیے ٹیسٹ کیا گیا تھا۔ ہم رپورٹ کرتے ہیں کہ ڈیمنشیا یا AD کی پہلے سے موجود تشخیص COVID-19 اور اموات کے سب سے بڑے خطرے کی پیش گوئی کرتی ہے۔

اس کے برعکس، PD کی تشخیص SARS-CoV-2 انفیکشن کے بڑھتے ہوئے خطرے سے وابستہ تھی لیکن COVID-19 سے ہونے والی اموات سے نہیں۔

2. طریقے

2.1 UK Biobank ڈیٹا ذرائع

UK Biobank انگلینڈ، سکاٹ لینڈ، اور ویلز میں مقیم 500 سے زیادہ،000 کمیونٹی رضاکاروں کے صحت کے ڈیٹا پر مشتمل ہے۔ جغرافیائی خطوں، بھرتیوں اور دیگر خصوصیات کے بارے میں معلومات پہلے بیان کی جا چکی ہیں [25]۔

مختصراً، 2006 اور 2010 کے درمیان، UKBiobank کے 22 بھرتی مراکز میں سے 1 کے قریب 40 سے 69 سال کی عمر کے بالغوں کو شرکت کے لیے مدعو کیا گیا تھا۔ افراد کے پاس وسیع آبادیاتی، طرز زندگی، طبی، اور ریڈیولاجیکل معلومات اکٹھی کی گئی تھیں۔

بنیادی جائزوں میں سوالناموں، آمنے سامنے انٹرویوز، جسمانی معائنہ، اور خون کے نمونے لینے کا ایک جامع سلسلہ بھی شامل ہے، جس کا تعلق الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈ سے ہے۔

نیوروڈیجینریٹیو عوارض اور دیگر کموربیڈیٹیز پر کلینیکل ڈیٹا کو یو کے بائیو بینک کے ینالگورتھم کے ذریعہ کراس توثیق کیا گیا تھا، جس نے یو کے بائیو بینک کے بنیادی تشخیصی ڈیٹا (زبانی انٹرویو)، منسلک اسپتال میں داخلے کے اعداد و شمار، اور موت کے رجسٹر ڈیٹا [26] کو مدنظر رکھا تھا۔

خاص طور پر، neurodegenerative بیماریوں اور ڈیمنشیا کی تشخیص پرائمری کیئر اور ہسپتال میں داخلے اور/یا اموات کے اعداد و شمار کے درمیان اتفاق رائے پر انحصار کرتی ہے [27]۔

اس طریقہ کار کو پہلے یو کے بائیو بینک کے شرکاء کے ذیلی سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے توثیق کیا گیا تھا اور یہ دکھایا گیا تھا کہ حقیقی مثبتات کا پتہ لگانے کی اعلی درستگی ہے [28]۔ UK Biobank کے شرکاء سے COVID-19 کے نتائج کے لنکج کا طریقہ پہلے شائع کیا جا چکا ہے [25,29]۔ مکمل پروٹوکول عوامی طور پر دستیاب ہے، اور خلاصہ ڈیٹا UK Biobank کی ویب سائٹ: www.ukbiobank.ac.uk پر دیکھا جا سکتا ہے۔ UK Biobank کی اخلاقی منظوری نارتھ ویسٹ ملٹی سینٹر ریسرچ ایتھکس کمیٹی نے دی تھی۔

موجودہ تجزیہ UK Biobank درخواست #60124 کے تحت منظور کیا گیا تھا۔ موجودہ مطالعہ میں متغیرات کی تفصیلی فہرست ضمنی جدول S1 میں پیش کی گئی ہے۔ ہم نے ہائی بلڈ پریشر کی تعریف diastolic بلڈ پریشر 90 mmHg سے زیادہ یا اس کے برابر یا systolic بلڈ پریشر 140 mmHg سے زیادہ یا اس کے برابر کے معیار کا استعمال کرتے ہوئے کیا۔ انفرادی سطح کا ڈیٹا UK Biobank سے 17 اگست 2020 کو جمع کیا گیا۔

2.2 مطالعہ کے ڈیزائن اور اخراج کا معیار

ہم نے ہسپتال میں COVID-19 موت کے ڈیٹا سے منسلک قومی پرائمری کیئر الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ایک ہمہ گیر مطالعہ کیا (دیکھیں UK Biobank ڈیٹا ذرائع)۔ دستیاب COVID-19 ڈیٹا کے ساتھ 13,338 شرکاء میں سے، 1626 نے 16 مارچ اور 26 جولائی 2020 کے درمیان COVID-19 کے لیے مثبت تجربہ کیا، اور 11,712 منفی تھے۔

COVID{0}} کے لیے ٹیسٹ کیے گئے زیادہ تر نمونے ناک/گلے کے مشترکہ جھاڑو سے اخذ کیے گئے تھے اور ریئل ٹائم پولیمریز چین ری ایکشن (RT-PCR) کے ذریعے تجزیہ کیا گیا تھا۔ انتہائی نگہداشت کی ترتیبات میں، ہسپتال کی ترتیب میں SARS-CoV-2 کے مثبت ٹیسٹ کے نتیجے میں مثبت کیسز کی شناخت کی گئی تھی (یعنی وہ شرکاء جن کے ٹیسٹ داخلی مریض کے دوران یا ایمرجنسی ڈیپارٹمنٹ میں جانے کے دوران لیے گئے تھے) یا کسی بنیادی یا معاون وجہ سے موت COVID-19 کے بطور رپورٹ کیا گیا۔

جانچ کے طریقہ کار کے بارے میں مزید معلومات UK Biobank کی ویب سائٹ پر مل سکتی ہے [30]۔ اسی مدت کے دوران، انگلینڈ میں COVID-19 ٹیسٹنگ ہسپتال میں داخل مریضوں اور صحت کی دیکھ بھال کرنے والے کارکنوں تک محدود تھی۔

اس کے برعکس، اس مطالعہ میں شامل تمام UK Biobank کے شرکاء کو وبا کے آغاز سے ہی COVID-19 ٹیسٹنگ کا نشانہ بنایا گیا تھا۔ ہمارے ماڈلز کے لیے، ہم نے مثبت نتیجہ کو یا تو مثبت COVID-19 تشخیص کے طور پر بیان کیا ہے۔ COVID{{3}مثبت کیسز میں ہسپتال کی موت۔ موجودہ تجزیہ کے لیے استعمال کیے جانے والے خطرے کے عوامل اور کوویریٹس کا انتخاب طبی دلچسپی اور پیشگی نتائج کی بنیاد پر کیا گیا تھا۔

یہ رسک فیکٹرز اور کوویریٹس سپلیمنٹری ٹیبل S1 میں دکھائے گئے ہیں اور ان میں ڈیمنشیا، AD، PD، فرنٹوٹیمپورل، ویسکولر ڈیمنشیا، کینسر، ذیابیطس، ہائی بلڈ پریشر، بلڈ گروپ، عمر، جنس، موٹاپا، سانس کی مشکلات (دائمی رکاوٹ پلمونری بیماری (COPD) شامل ہیں۔ اور گھرگھراہٹ)، جبری ایکسپائری والیوم (FEV)، سرمئی اور سفید مادے کا حجم، دماغ کا حجم، سفید مادے کی ہائپرٹینسٹی، اور C-reactive پروٹین (CRP) کی سطح۔

موٹاپے کی تعریف کمر سے کولہے کے تناسب کی پیمائش کی بنیاد پر کی گئی تھی۔ کمر سے کولہے کے تناسب کا تعین کمر کے طواف کو کولہے کے طواف سے تقسیم کر کے کیا جاتا ہے، یعنی زیادہ وزن والے افراد کا تناسب زیادہ ہوتا ہے [31]۔ ہم نے سگریٹ نوشی کی حیثیت کو موجودہ، سابقہ ​​اور کبھی بھی تمباکو نوشی نہ کرنے والوں میں گروپ کیا۔

کل پروٹین کی سطح کے مطابق CRP کی کل سطح کو معمول بنایا گیا تھا اور لاگ ان کو فٹا نارمل تقسیم میں تبدیل کیا گیا تھا۔ دیگر کوواریٹس جن کو ممکنہ اوپری خطرے کے عوامل کے طور پر سمجھا جاتا ہے آبادی کی کثافت، سماجی محرومی، اوسط گھریلو آمدنی، تعلیم کی سطح، رہائش کی قسم، نسل، کام کی جگہ کے اندر ماحولیاتی خطرہ (کیمیکل، ڈیزل، دھول، دھواں)، کام کا سفر، اور فی لوگوں کی تعداد گھریلو

محرومی ٹاؤن سینڈ سوشل ڈیپریویشن انڈیکس (TSDI [32] کی پیمائش کر رہی تھی، جس میں اعلیٰ قدریں زیادہ محرومی کی نشاندہی کرتی ہیں)، جو مریض کے پوسٹ کوڈ سے اعلیٰ درجے کی درستگی کے لیے اخذ کی گئی تھی۔ نسل کو سفید یا اقلیتی نسلوں میں تقسیم کیا گیا تھا۔ ہمارے تجزیہ کے لیے استعمال ہونے والے اقلیتی گروہوں کی مکمل فہرست ضمنی جدول S2 میں دیکھی جا سکتی ہے۔

PD اور COVID-19 کے درمیان تعلق کے تجزیے کے لیے، ہم نے دونوں واقعات (وہ افراد جن میں تشخیص ان کے UK Biobank کی ابتدائی تشخیص کے دورے کے بعد ریکارڈ کی گئی تھی) اور PD کے مروجہ کیسز (ان افراد کے ابتدائی تشخیص کے دورے سے پہلے PD کی تشخیص ہوئی) شامل کیے ہیں۔ تمام حالات میں، PD کی تشخیص خود رپورٹر سے منسلک ہسپتال ایپیسوڈ سٹیٹسٹکس انٹرنیشنل کلاسیفیکیشن آف ڈیزیزز (ICD) کوڈز سے اخذ کی گئی تھی، جیسا کہ کہیں اور بیان کیا گیا ہے [33]۔ ہمارے گروپ میں پارکنسنزم کے 157 شرکاء شامل تھے، جن میں سے 142 کو PD کی تشخیص ہوئی تھی۔

پارکنسنزم اور PD کے درمیان ممکنہ فرق کو COVID{0}}متعلقہ خطرے [19] کے تناظر میں حساب کرنے کے لیے، ہم نے 2 الگ الگ ماڈل بنائے ہیں- ایک پارکنسنزم میں مبتلا افراد کے لیے اور دوسرا صرف PD کے مریضوں کے لیے۔ UK Biobank کی طرف سے فراہم کردہ بنیادی نگہداشت کے ریکارڈ سے حاصل کی گئی تمام کوویریٹس کے بارے میں معلومات۔ تجزیہ میں شامل ہر مضمون کی جغرافیائی تقسیم کو شکل 1 میں دکھایا گیا ہے۔

2.3۔ شماریاتی تجزیہ

COVID-19 اور شرح اموات کے اپنے تجزیوں کے لیے، ہم نے binomial regressions کو فٹ کیا جہاں ردعمل کے متغیرات COVID-19 مثبت یا COVID-19-متعلقہ موت (شکل 1A) تھے۔ ہم نے COVID-19- کی تعریف کی۔ موت سے متعلق ایک فرد کے طور پر جس نے COVID-19کے لیے مثبت تجربہ کیا اور اس کی موت ہوگئی۔ ہم نے سب سے پہلے ایک تحقیقی نقطہ نظر اختیار کیا اور "مطالعہ کے سیکشن اور اخراج کے معیار" میں پیش کردہ متعدد متضاد کموربیڈیٹیز کو شامل کیا۔

مزید خاص طور پر، ہم نے متعدد متغیرات کو چھوڑ دیا، بشمول FEV، COPD، کام کی جگہ کے اندر ماحولیاتی خطرہ، دماغ سے امیجنگ سے اخذ کردہ کوئی بھی متغیر، اور کام پر سفر، لوگوں کی ایک بڑی تعداد میں ڈیٹا غائب ہونے کی وجہ سے۔

اس کے بعد ہم نے اکائیکی معلومات کے معیار کی بنیاد پر اپنے ماڈلز میں سب سے موزوں پیش گو یا پیشین گوئی کرنے والوں کے امتزاج کو منتخب کرنے کے لیے غیر زیر نگرانی مرحلہ وار آگے اور مرحلہ وار پسماندہ رجعت کے تجزیوں کو ملا کر ایک تکراری متغیر انتخاب کا طریقہ کار لاگو کیا۔ ہم نے جوابی متغیرات پر آزاد متغیرات کے اثرات کو درست کرنے کے لیے مشکلات یا خطرے کے تناسب اور ان کے 95% اعتماد کے وقفوں کا حساب لگایا۔

ان تحقیقاتی ماڈلز نے پہلے سے موجود ڈیمنشیا تشخیص اور COVID-19 اور اموات کے درمیان تعلق ظاہر کیا۔ اس لیے ہم نے اسی تجزیہ ورک فلو کا استعمال کرتے ہوئے نیوروڈیجینریٹیو بیماریوں اور COVID{2}} کے نتائج کے درمیان تعلق کو مزید آگے بڑھایا۔

مزید تصدیق کرنے کے لیے کہ آیا AD یا PD کی تشخیص کا تعلق COVID-19موت سے تھا، ہم نے ڈیٹا کا ایک ذیلی سیٹ بنایا ہے تاکہ صرف منتخب نیوروڈیجینریٹیو بیماری والے شرکاء کو شامل کیا جا سکے۔ ہم نے پچھلے ماڈل میں شناخت کی گئی کموربیڈیٹیز کا حساب کتاب کرتے ہوئے COVID-19 سے مرنے کے امکانات کا حساب لگایا، جس میں COVID-19 اموات اور نیوروڈیجنریٹیو بیماریوں کے درمیان تعلق کا اندازہ لگایا گیا تھا۔

تمام ماڈلز R میں MASS پیکیج [34] کا استعمال کرتے ہوئے بنائے گئے تھے۔ موازنہ کی میزیں Stargazer پیکیج [35] کا استعمال کرتے ہوئے تیار کی گئیں۔ تجزیہ ماخذ کوڈ، تفصیلی معیار کی جانچ پڑتال، اور تمام اضافی مواد GitHub (https://m1gus.github.io/AD_PD_COVID19/) پر دستیاب ہیں۔ اعداد و شمار کی اہمیت کو p سے کم یا اس کے برابر 0.05 کے طور پر بیان کیا گیا تھا۔

For more information:1950477648nn@gmail.com