该论文发表于：2022 年 11 月 10 日 作者：Benjamin Bowe,Yan Xie& Ziyad Al-Aly 分类为自然医学，刊号2398–2405 ( 2022 ) 以下论文内容为机翻，不保证百分百正确率，正文内容阿拉伯数字为文末引用其他科学论文的参考文献。

美国这项针对5,819,264退伍军人研究中，证据表明，再次感染会导致除首次感染之外的其他健康风险，包括各种器官系统的全因死亡率、住院治疗和后遗症。在再感染的急性期和急性期后，风险更明显。

论文论点

首次感染严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 （引用文末2）(SARS-CoV-2) 与急性和急性后死亡以及各种器官系统后遗症的风险增加有关。再感染是否会增加首次感染后发生的风险尚不清楚。在这里，我们使用美国退伍军人事务部的国家医疗保健数据库建立了一组感染 SARS-CoV-2 的个体（n  = 443,588）、再感染（两次或更多感染，n  = 40,947）和未感染的对照（n = 5,334,729）。我们使用逆概率加权生存模型来估计死亡、住院和事件后遗症的风险和 6 个月的负担。与没有再感染相比，再感染会导致额外的死亡风险（风险比 (HR) = 2.17，95% 置信区间 (CI) 1.93–2.45）、住院（HR = 3.32，95% CI 3.13–3.51）和后遗症，包括肺、心血管、血液、糖尿病、胃肠道、肾脏、心理健康、肌肉骨骼和神经系统疾病。无论疫苗接种状况如何，风险都是显而易见的。风险在急性期最为明显，但在 6 个月的急性期后期持续存在。与未感染的对照组相比，重复感染的累积风险和负担随着感染次数的增加而增加。局限性包括一群主要是白人男性。证据表明，再感染会进一步增加急性期和急性期后多器官系统死亡、住院和后遗症的风险。减少 SARS-CoV-2 导致的死亡和疾病的总体负担将需要预防再感染的策略。

主要的内容：

大量证据表明，首次感染 SARS-CoV- 2与急性和急性死亡以及肺部和广泛的肺外器官系统后遗症的风险增加有关1、2、3、4、5、6、7 , 8 . 然而，全球许多人正在经历反复的 SARS-CoV-2 感染（再感染）。以往关于 SARS-CoV-2 再感染的流行病学研究仅限于再次感染风险的调查，以及第一次和第二次 SARS-CoV-2 感染急性期住院或死亡风险差异的比较评估9，10。再感染是否以及在多大程度上增加了首次感染后发生的风险尚不清楚（即评估再感染与未再感染的风险）。再感染是否会增加急性和急性后遗症的风险也不得而知。解决这些问题具有广泛的公共卫生意义，因为它将告知是否应实施预防或降低再感染风险的策略。

在这项研究中，我们使用美国退伍军人事务部的电子医疗保健数据库来解决 SARS-CoV-2 再感染是否会增加与首次 SARS-CoV-2 感染相关的健康风险的问题。我们描述了一组经历过 SARS-CoV-2 再感染的人群与未再感染人群相比的一系列预先指定结果的风险和 6 个月负担，描述了再感染人群的急性和急性后结果的风险以及与未感染的对照组相比，最终估计了与一次、两次、三次或更多次感染相关的累积风险和一年负担。

研究结果：

有 443,588 名队列参与者没有再次感染 SARS-CoV-2（只有一次 SARS-CoV-2 感染），40,947 名参与者有 SARS-CoV-2 再感染（两次或更多次感染）（扩展数据图1 ）); 未感染的对照组中有 5,334,729 名没有 SARS-CoV-2 阳性感染记录的参与者。在再次感染的人中，37,997 人（92.8%）有两次感染，2,572 人（6.3%）有三次感染，378 人（0.9%）有四次或更多感染。第一次和第二次感染之间的时间中位数分布为 191 天（四分位距 (IQR) = 127-330），第二次和第三次感染之间的时间中位数分布为 158 天（IQR = 115-228）。补充表1列出了未再感染、再感染和未感染对照组的人口统计学和健康特征。

SARS-CoV-2 再感染的后遗症

为了更好地了解再感染是否会增加风险，我们首先进行了分析，以检查与未再感染的人相比，再感染的人的全因死亡率、住院率和一组预先指定的结果的风险。

我们提供了两种风险衡量标准：(1) 我们估算了一组事件预设结果的调整后 HR，比较有再感染和没有再感染的人，以及 (2) 估计了 SARS 后 6 个月每 1,000 人每项结果的调整后超额负担- CoV-2 再感染基于再感染和未再感染个体的估计发病率之间的差异。随访从再感染时开始，再感染定义为在首次阳性检测后至少 90 天 SARS-CoV-2 检测呈阳性；指定 90 天的时间范围是为了降低阳性检测与首次感染相关的可能性。评估参与者特征的标准化平均差（来自数据领域，包括诊断，2和补充图1 )。

与未再感染者相比，再感染者全因死亡率风险增加（HR = 2.17，95% CI = 1.93–2.45），全因死亡率超额负担估计为 19.33（95% CI = 15.34） –23.82) 每 1,000 人 6 个月；所有负担估计都代表超额负担，并在 6 个月时按每 1,000 人给出（图1和补充表3）。再感染者的住院风险也增加（HR = 3.32，95% CI = 3.13–3.51；负担为 100.19 (92.53–108.25)）并且至少有一种 SARS-CoV-2 感染后遗症（HR = 2.10，95% CI = 2.04–2.16；负担为 235.91 (225.54–246.34))（图1和补充表3）。

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（绘制了全因死亡率、住院、至少一种后遗症和器官系统后遗症的风险和 6 个月超额负担。从再感染到随访结束评估事件结果。比较了 SARS-CoV-2 再感染（n  = 40,947）和无 SARS-CoV-2 再感染（n  = 443,588）的结果。显示了调整后的 HR（点）和 95% CI（误差条），以及估计的超额负担（条）和 95% CI（误差条）。从再感染时起，在 6 个月的随访中，每 1,000 人显示负担。）上图

负担 = 6.46，95% CI = 3.77–9.69），肌肉骨骼疾病（HR = 1.64，95% CI = 1.49–1.80；负担 = 25.55，95% CI = 19.73–31.91）和神经系统疾病（HR = 1.60，95% CI = 1.51–1.69；负担 = 52.91，95% CI = 45.48–60.70）。再感染的风险和额外负担见图 1。1和补充表3。检查从第一次感染到再感染的时间长度是否会改变再感染与全因死亡、住院和至少一种后遗症风险之间的关联的分析表明，在乘法尺度上没有影响修正（影响修正的P值为 0.224，分别为 0.156 和 0.356）。

根据再感染前的疫苗接种状况（未接种疫苗、接种一次疫苗或接种两次或更多疫苗）对预先指定的亚组进行的分析表明，再感染（与未再感染相比）与全因死亡率、住院、至少一种后遗症和无论疫苗接种状态如何，不同器官系统中的后遗症（图2和补充表4 ）。

图 2：SARS-CoV-2 再感染者后遗症的风险和负担与再感染前疫苗接种状态下未再感染的情况相比。（下图）

（绘制了全因死亡、住院、至少一种后遗症和器官系统后遗症的风险。从再感染到随访结束评估事件结果。比较了 SARS-CoV-2 再感染（n  = 40,947）与未再感染 SARS-CoV-2（n  = 443,588）的结果。在比较时，再感染者中未接种疫苗、接种一次和接种两次或多次疫苗的比例分别为 51.3%、12.6% 和 36.2%。在比较时，未再感染组中分别有 41.1%、11.7% 和 47.2% 未接种、1 次和 2 次或多次接种。显示调整后的 HR（点）和 95% CI（误差线）。）上图

SARS-CoV-2 再感染的急性和急性后遗症

我们检查了再感染的急性期和急性期是否存在 SARS-CoV-2 再感染后遗症的风险。我们以 30 天为增量，对从再感染时间到 180 天后的风险和负担进行了分析。与没有再感染的人相比，再感染的人在再感染的急性期和急性期后表现出更高的风险和全因死亡率、住院治疗以及至少一种后遗症的额外负担。急性后期全因死亡率、住院治疗和至少一种后遗症的风险和超额负担随着时间的推移逐渐减弱，但即使在再次感染后 6 个月仍然很明显（图3和补充表5 ）). 通过器官系统检查后遗症表明在急性期所有器官系统的风险增加和负担过重（图4和补充表5）。风险和负担在再感染的急性后期持续存在，并且在再感染后 6 个月时仍然明显。

图 3：SARS-CoV-2 再感染与未再感染的急性期和急性期后全因死亡率、住院率和至少一种后遗症的风险和负担。（下图）

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（SARS-CoV-2 再感染的风险和 6 个月全因死亡率、住院率和至少一种后遗症与 30 天间隔内没有再感染的风险和 6 个月负担，涵盖再感染的急性期和急性期。从再感染到随访结束评估事件结果。比较了再感染后 SARS-CoV-2 再感染（n  = 40,947）与首次 SARS-CoV-2 感染（n  = 443,588）的结果。自再感染后每 30 天显示调整后的 HR（点）和 95% CI（误差条），以及估计的超负荷（条）和 95% CI（误差条）。从再感染时起，每 30 天的随访期间显示每 1,000 人的负担。）上图

图 4：SARS-CoV-2 再感染与未再感染急性期和急性期后器官系统后遗症的风险和负担。

（SARS-CoV-2 再感染的器官系统后遗症的风险和 6 个月的额外负担与 30 天间隔内没有再感染的情况相比，涵盖了再感染的急性期和急性期。从再感染到随访结束评估事件结果。比较SARS-CoV-2 再感染（n  = 40,947）与首次 SARS-CoV-2 感染（n  = 443,588）自再感染以来的时间结果。自再感染后每 30 天显示调整后的 HR（点）和 95% CI（误差条），以及估计的超负荷（条）和 95% CI（误差条）。从再感染时起，每 30 天的随访期间显示每 1,000 人的负担。）上图

一次、两次和三次或更多 SARS-CoV-2 感染的累积风险和负担

为了更好地了解多重感染者的累积风险，我们估计了没有再次感染（仅一次感染）和两次或三次或更多次感染的人一组预先指定结果的累积风险和负担与未感染的对照组相比，首次感染急性期后 1 年期间的感染情况。补充表6中提供了队列特征. 随着感染数量的增加，不良健康结果的风险也会增加，因此存在分级关联。与未感染的对照组相比，仅发生过一次感染的患者发生至少一次后遗症的风险增加（HR = 1.37，95% CI = 1.36–1.38；一年时每 1,000 人的负担 = 108.88，95% CI = 105.89–111.87); 两次感染的风险更高（HR = 2.07，95% CI = 2.03–2.11；负担 = 260.41，95% CI = 253.70–267.09），三次或更多感染的风险最高（HR = 2.35，95 % CI = 2.12–2.62；负担 = 305.44，95% CI = 268.07–341.11）。在两次感染与一次感染的成对比较中，两次感染的人发生至少一次后遗症的风险增加（HR = 1.51，95% CI = 1.48–1.54；负担 = 151.53，95% CI = 144.83–158.21 ); 在三次或更多感染者与仅两次感染者的成对比较中，三次或更多感染者发生至少一种后遗症的风险更高（HR = 1.14, 95% CI = 1.02–1.27；负担 = 45.02, 95 % 置信区间 = 7.66–80.70）。当按器官系统检查住院和后遗症时，结果是一致的（图 1）。5和补充表7 – 12）。

图 5：与未感染的对照组相比，感染 1 次、2 次和 3 次或更多次 SARS-CoV-2 的人后遗症的累积风险和负担。

阳性和阴性结果对照

我们进行了阳性结果对照分析，以检查我们的方法是否重现了先前已建立的知识，测试 SARS-CoV-2 感染（无论是否再次感染）的关联是否与疲劳风险（一种特征明确的主要急性后遗症）相关COVID-19，根据先前的证据，预计会有积极的关联）。结果表明，与未感染的对照组相比，SARS-CoV-2 感染者表现出更高的疲劳风险（HR = 1.72，95% CI = 1.70–1.74）。

然后，我们进行了一组阴性结果控制分析，以使用相同的数据源、队列构建过程、协变量选择和定义（包括预定义和算法选择的高维协变量）、协变量平衡方法和结果来测试虚假关联的潜在存在解释作为我们的主要分析。检查特应性皮炎和肿瘤（阴性结果对照）风险的结果，在没有先前的生物学或流行病学证据表明应该预期存在关联的情况下，与没有再感染的人相比，没有显示再次感染的人之间存在显着关联（ HR = 1.06、95% CI = 0.91–1.24 和 HR = 1.03、95% CI = 0.97–1.10）。

研究讨论

在这项对 5,819,264 人（包括首次感染的 443,588 人、再次感染的 40,947 人和未感染的对照者 5,334,729 人）进行的研究中，我们表明，与未再次感染的人相比，再次感染的人全因死亡、住院和住院的风险增加几个预先指定的结果。这些风险在那些未接种疫苗但在再次感染前接种过一次或两次或多次疫苗的人中很明显。风险在急性期最为明显，但在再感染的急性期后期持续存在，并且所有后遗症的风险在 6 个月时仍然很明显。与未感染的对照组相比，对重复感染的累积风险的评估表明，全因死亡率的风险和负担以及预先指定的健康结果根据感染次数以分级方式增加（即风险在一次感染的人中最低，在两次感染的人，并且在三次或更多次感染的人中最高）。总之，研究结果表明，在再感染的急性期和急性期，再感染会进一步增加全因死亡率和不良健康结果的风险。研究结果强调了再感染的临床后果，并强调了预防 SARS-CoV-2 再感染的重要性。总之，研究结果表明，在再感染的急性期和急性期，再感染会进一步增加全因死亡率和不良健康结果的风险。研究结果强调了再感染的临床后果，并强调了预防 SARS-CoV-2 再感染的重要性。总之，研究结果表明，在再感染的急性期和急性期，再感染会进一步增加全因死亡率和不良健康结果的风险。研究结果强调了再感染的临床后果，并强调了预防 SARS-CoV-2 再感染的重要性。

据估计，全球有超过 50 亿人至少感染过一次 SARS-CoV-2 11。对于第一次感染的人数众多且不断增加的人来说，第二次感染是否带来额外风险的问题很重要。在这项工作中，我们表明再感染会进一步增加再感染急性期和急性期后的全因死亡率和不良健康结果的风险，这表明对于已经感染过一次的人来说，继续保持警惕以降低再感染的风险可能对降低个人健康的总体风险很重要。

鉴于 SARS-CoV-2 可能会继续变异并可能在数年甚至数十年内仍然构成威胁，从而导致出现可能更具免疫逃避性的变体或亚变体，并且考虑到正在发生并可能继续发生再感染由于这些新出现的 SARS-CoV-2 变体在全球许多国家大规模发生，并且考虑到再感染在急性期和急性期后都会带来不小的健康风险，这种策略将导致疫苗更持久，涵盖广泛的变体（变体疫苗策略），减少传播（并随后降低感染和再感染的风险）并减少被感染或再感染的人的急性和长期后果是迫切需要的12. 还迫切需要其他药物和非药物干预措施来降低再感染的风险及其对健康的不利影响。

关于再感染是否会增加长期 COVID 风险的问题已经提出——这个总称涵盖了 SARS-CoV-2 感染的急性后遗症。我们的结果表明，在急性期之后，SARS-CoV-2 的再感染会导致肺部和广泛的肺外器官系统的全因死亡、住院和急性后遗症的大量额外风险。

再感染导致死亡风险增加和不良健康后果的机制尚不完全清楚。假设先前接触过该病毒可能会降低再次感染的风险及其严重程度9、13；然而，SARS-CoV-2 正在迅速变异，新变种和亚变种每隔几个月就会取代旧变种。有证据表明，Omicron 变体的再感染风险尤其高，该变体被证明具有逃避先前感染的免疫力的显着能力10 , 14。对先前感染的任何保护（针对再次感染及其严重程度）也会随着时间的推移而减弱10; 证据表明，自上次感染 SARS-CoV-2 的人发生免疫事件以来，随着时间的增加，防止再感染的保护作用下降，无论疫苗接种状态如何15. 此外，由于第一次感染而导致的健康受损可能会导致再次感染时出现不良健康后果的风险增加。我们的结果扩大了这一证据基础，并表明在再次感染的人群中，再次感染（与未再次感染相比）会进一步增加急性期和急性期后期的风险，而且即使在完全接种疫苗的人群中也是如此，这表明即使结合（混合的）自然免疫（来自先前的感染）和疫苗诱导的免疫并不能消除再次感染后对健康产生不良影响的风险。全部证据表明，无论先前的感染史和疫苗接种状况如何，预防再感染的策略都可能使人们受益。

这项研究有几个优点。据我们所知，这是第一项同时描述再感染的短期和长期健康风险的研究。我们使用美国退伍军人事务部国家医疗保健数据库（美国最大的全国综合医疗保健服务系统）进行分析。我们使用先进的统计方法，并通过加权调整一组预定义的协变量，这些协变量是根据先前的知识和算法从高维数据域（包括诊断、处方记录和实验室测试结果）中选择的协变量选择的。因为病毒会随着时间的推移发生变异，并且不同变异体的比例可能因地域而异，而且因为不同的变异体可能对结果产生不同的影响，我们进一步调整了我们的分析，以衡量参与者首次检测出 SARS-Cov-2 呈阳性的时间和地理区域，此外还调整了每个变体在首次感染的时间和地区的比例。我们评估了再感染的急性和急性后结果，并根据再感染前的疫苗接种状况检查了风险。我们通过测试正面和负面结果控制来评估我们方法的严谨性，以确定我们的方法是否会产生与测试前预期一致的结果。我们评估了再感染的急性和急性后结果，并根据再感染前的疫苗接种状况检查了风险。我们通过测试正面和负面结果控制来评估我们方法的严谨性，以确定我们的方法是否会产生与测试前预期一致的结果。我们评估了再感染的急性和急性后结果，并根据再感染前的疫苗接种状况检查了风险。我们通过测试正面和负面结果控制来评估我们方法的严谨性，以确定我们的方法是否会产生与测试前预期一致的结果。

该研究有几个局限性。感染一次、两次、三次或更多次的人群包括 SARS-CoV-2 检测呈阳性的人群，不包括可能感染 SARS-CoV-2 但未接受检测的人群；这可能会导致对暴露的错误分类，因为这些人本应被纳入对照组。如果大量存在，并且如果他们的不良健康后果的真实风险大大高于未感染的对照组，那么这可能导致低估了再感染的风险。尽管我们利用了几个退伍军人事务部和非退伍军人事务部的数据源，但我们的数据集可能没有全面捕获在退伍军人事务部以外接受的护理（包括暴露（SARS-CoV-2 阳性）、协变量（例如疫苗接种）和结果），这可能会导致潜在的错误分类。尽管退伍军人事务部的人群主要由年龄较大的男性组成，可能不能代表一般人群，但我们的队列中有 10.3% 的女性，即 589,573 名参与者，12% 的参与者年龄在 38.8 岁以下（中位年龄） 2021 年美国人口的 680,358 人。未按年龄、性别和种族进行亚组分析。尽管我们通过使用一组预定义和算法选择的协变量（包括人口统计学、行为、背景和临床特征）进行加权来平衡暴露组的特征，但我们不能完全排除来自未测量或未知混杂因素的残留混杂因素。COVID-19 大流行是一个高度动态的全球事件，仍在实时发生；随着这一流行病的各种流行病学驱动因素随着时间的推移而变化（包括新变种的出现、疫苗接种的增加和疫苗免疫力的减弱），再次感染的流行病学及其对健康的影响可能也会随着时间的推移而变化。我们分析的目的是检查与再感染者相关的健康风险（与未再感染者相比）。我们的分析不应被解释为评估第二次感染与第一次感染的严重程度，也不应被解释为对第二次感染后不良健康结果的风险与第一次感染后发生的风险进行比较的检查。

总而言之，在这项针对 5,819,264 人的研究中，我们提供的证据表明，再感染会导致除首次感染之外的其他健康风险，包括各种器官系统的全因死亡率、住院治疗和后遗症。在再感染的急性期和急性期后，风险很明显。证据表明，对于已经有过第一次感染的人来说，预防第二次感染可能会避免额外的健康风险。预防感染和再感染 SARS-CoV-2 应继续作为公共卫生政策的目标。

论文道德声明

这项研究得到了退伍军人事务部圣路易斯医疗保健系统机构审查委员会的批准，该委员会放弃了知情同意（协议号 1606333）。所有符合本研究条件的参与者都被纳入；没有进行先验样本量分析来指导注册。所有分析都是观察性的，研究人员了解参与者的暴露情况和结果状态。

研究环境

参与者选自美国退伍军人健康管理局 (VHA) 电子健康数据库。VHA 通过全国综合医疗保健系统网络（包括 1,415 多个医疗保健机构）为退伍军人提供医疗保健服务。在 VHA 注册接受护理的退伍军人可以获得广泛的医疗福利，例如住院和门诊服务、预防、初级和专业护理、心理健康服务、老年护理、长期和家庭保健、药物和医疗方程式和假肢。VHA 电子健康数据库每天更新。

研究结果

结果是根据先前的证据1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 21 , 23 , 24 , 25 , 26 , 27 , 28 , 29. 结果包括全因死亡率、住院率、至少有一种后遗症和器官系统疾病，包括心血管疾病、凝血和血液疾病、糖尿病、疲劳、胃肠道疾病、肾脏疾病、精神健康疾病、肌肉骨骼疾病、神经系统疾病和肺部疾病。器官系统疾病被定义为在随访期间该系统首次发生后遗症之日该系统中一组预先指定的个体后遗症的综合结果。器官系统疾病是根据住院或门诊诊断代码、药物处方或实验室值定义的。补充表13中提供了按器官系统分类的个体后遗症列表. “至少一个后遗症”的结果是在所有个体后遗症中第一次事件后遗症发生时定义的。对于参与者，对于给定的结果，仅当在T 0之前的 2 年内没有该健康状况的记录时，每个单独的后遗症才包含在评估的结果中。如果参与者有导致所检查结果的所有个体后遗症的既往史，则他们将被排除在结果分析之外。住院定义为随访期间首次住院。在肾脏疾病分析中，排除了既往有终末期肾病病史的参与者，并在出现终末期肾病时截尾随访（补充表13）。

协变量

协变量包括一组基于先前知识预定义的变量4、5、6、7、21、23、25、26、27、30、31、32、33和一组通过算法选择的变量。预定义的协变量包括人口统计信息（年龄、种族和性别）、背景信息（区域剥夺指数）和T 0前 2 年的医疗保健使用措施，其中包括门诊就诊次数、住院就诊次数、独特的药物处方、常规实验室血液面板和 Medicare 服务的使用，以及之前接受流感疫苗接种的历史。吸烟状况也作为协变量包括在内。参与者健康史的特征包括焦虑、癌症、心血管疾病、脑血管疾病、慢性肾病、慢性阻塞性肺病、痴呆、抑郁、2 型糖尿病、估计肾小球滤过率、免疫功能低下状态、外周动脉疾病、基于住院或门诊诊断代码、药物处方、实验室值和生命体征的收缩压和舒张压以及体重指数。 −1 1.73 m − 2或终末期肾病）、癌症、HIV 或处方使用皮质类固醇或免疫抑制剂超过 30 天的病症，包括系统性红斑狼疮和类风湿性关节炎。

我们还纳入了一组与首次感染急性期相关的协变量：疾病急性期的严重程度，定义为相互排斥的非住院组、住院组和急性期入住重症监护室的患者，以及参与者是否接受了 SARS-CoV-2 抗病毒药、抗体和免疫调节剂治疗，包括皮质类固醇、白细胞介素 6 抑制剂和激酶抑制剂。我们还包括——作为时空差异的衡量标准——由退伍军人综合服务网络定义的注册日历周和接受护理的地理区域。我们还调整了疫苗接种状态，其定义为未接受、一针、两针和三针或更多 Janssen（Ad26.COV2.S；强生）、Pfizer-BioNTech (BNT162b2) 或 Moderna (mRNA-1273) 疫苗接种。33 . 这些措施是在队列登记的那一周在他们接受护理的医疗保健系统所在地为每个参与者确定的。

除了预定义的协变量外，我们还利用了退伍军人事务部电子健康记录的高维性，采用高维变量选择算法来识别可能混淆所检查关联的其他协变量34。我们使用 Clinical Classifications Software Refined v.2021.1 中的诊断分类系统，该系统可从医疗保健研究和质量机构赞助的医疗保健成本和利用项目中获得，对 70,000 多种国际疾病分类，第 10 版诊断代码进行分类2 年前T 0每个参与者分为 540 个诊断类别35 , 36 , 37. 使用退伍军人事务部国家药物分类系统，我们还将 3,425 种不同的药物分为 543 个药物类别38 , 39。最后，根据逻辑观察标识符名称和代码，我们将来自 38 种不同实验室测量的实验室结果分类为 62 种实验室测试异常，定义为高于或低于相应的参考范围。在每组参与者中至少出现 100 次的高维变量中，我们选择了在首次感染或再感染中组成员差异相对风险最高的前 100 个变量。

数据可用性

支持本研究结果的数据可从美国退伍军人事务部获得。退伍军人事务数据通过批准的退伍军人事务研究协议免费提供给退伍军人事务防火墙后面的研究人员。如需更多信息，请访问https://www.virec.research.va.gov或通过 VIReC@va.gov 联系退伍军人事务信息资源中心。

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本研究使用来自 VA COVID-19 共享数据资源的数据。这项研究由美国退伍军人事务部 (ZA-A.) 和两个美国肾脏病学会和 KidneyCure 奖学金（BB 和 YX）资助。资助者在研究设计、数据收集和分析、发表决定或手稿准备方面没有任何作用。内容不代表美国退伍军人事务部或美国政府的观点。

研究作者信息：作者和隶属关系

  1. 临床流行病学中心，研究和开发服务，退伍军人事务部圣路易斯医疗保健系统，美国密苏里州圣路易斯
  2. 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯退伍军人研究与教育基金会
  3. 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院医学系
  4. 美国密苏里州圣路易斯市圣路易斯医疗保健系统退伍军人事务部医学服务部肾脏科
  5. 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学公共卫生研究所

道德声明：利益争夺

作者声明没有竞争利益。

同行评审：同行评审信息

Nature Medicine感谢 Zachary Strasser 和其他匿名审稿人对这项工作的同行评审所做的贡献。主要处理编辑是 Ming Yang，与Nature Medicine团队合作。

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另外,对于国内专家和医生所说的现在的新冠没有危害像感冒一样，请拿出研究数据和参考文献，不要张嘴就来。