重症COVID-19の結果に関連する併存疾患パターン：UKバイオバンクに基づくコホート研究
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Comorbidity patterns associated with severe COVID-19 outcomes: A cohort study based on the UK Biobank
雑誌名：PLoS One. 2025; 20(8): e0329701.
概 要：
本研究は、重症COVID-19に関連する併存疾患のパターンを特定することを目的としています。UKバイオバンクからの420,920人の個人を対象に、併存疾患ネットワーク分析を実施しました。COVID-19による入院または死亡を「重症COVID-19」と定義し、ロジスティック回帰を用いて併存疾患モジュールと重症COVID-19との関連を調査しました。結果、循環器疾患や呼吸器疾患に関連するモジュールが特に重症COVID-19と有意に関連していることが示されました。
方 法：
本研究は、UKバイオバンクの420,920人を対象としたコホート研究で、併存疾患ネットワーク分析を用いて、疾患間の相互関連性を評価しました。重症COVID-19は入院または死亡を基準とし、ロジスティック回帰分析を用いて併存疾患モジュールと重症COVID-19との関連を調査しました。新たに開発したモジュールベースの併存疾患指数を用いて、重症COVID-19の予測精度を評価しました。
結 果：
併存疾患ネットワーク分析により、190の疾患ペアが確認され、7つの併存疾患モジュールに分類されました。COVID-19に診断された30,914人のうち、3,970人が重症例として特定されました。特に循環器疾患や呼吸器疾患に関連するモジュールが重症COVID-19と有意に関連しており、モジュールベースの併存疾患指数は重症COVID-19の予測において既存の指数よりも優れた性能を示しました（AUC=0.779）。
結 論：
本研究は、循環器疾患や呼吸器疾患、加齢に伴う眼疾患に関連する併存疾患モジュールが重症COVID-19と関連していることを示しました。また、モジュールベースの併存疾患指数は、既存の予測指数よりも重症COVID-19の予測において優れた性能を持つことが確認されました。