此項研究使用TriNetX分析平臺訪問了來自68個醫療機構超過9500萬住院和門診患者的去識別電子健康記錄，這些醫療機構代表了來自50個州的28%的美國人口，涵蓋了不同的地理、年齡、種族/民族、收入和保險群體。研究人群包括6,245,282名老年人（年齡≥65歲），他們在2020年2月2日至2021年5月30日期間與醫療機構有過醫療接觸，并且之前沒有診斷出阿爾茨海默病。

人群分為兩個隊列：1）新冠感染隊列（n=410,748），在2020年2月2日至2021年5月30日之間感染了新冠病毒；2）非新冠感染隊列（n=5,834,534），沒有記錄在案的新冠感染，但在2020年2月2日至2021年5月30日期間與醫療機構有過醫療接觸。兩個隊列在年齡和性別上沒有差異，研究分析了所有老年人、三個年齡組（65-74、75-84、≥85）和三個種族/民族（黑人、白人和西班牙裔）的醫療數據。Kaplan-Meier分析用于估計新冠肺炎診斷后360天內新診斷阿爾茨海默病的概率。Cox的比例風險模型用于使用風險比和95%置信區間比較匹配的隊列。所有統計測試均在TriNetX**分析平臺內進行，顯著性設置為P<0.05。

研究發現感染新冠的老年人在一年內患上阿爾茨海默病的風險比未感染者高50%-80%。在傾向得分匹配之前，新冠感染隊列中新診斷阿爾茨海默病的總體風險為0.68%，而非新冠感染隊列中為0.35%。在傾向得分匹配后，與匹配的非新冠感染隊列相比，新冠感染隊列新診斷阿爾茨海默病的風險增加（HR：1.69，95% CI：1.53–1.72）。在按年齡組（65-74、75-84、≥85）、性別（女性、男性）和種族或民族（黑人、白人、西班牙裔）分層的人群中觀察到風險增加，風險*高的為≥85歲的人群（HR：1.89，95% CI：1.73-2.07）和女性（HR：1.82，95% CI：1.69-1.97）（圖2）。

研究發現患有新冠肺炎的老年人新診斷阿爾茨海默病的風險顯著增加，在≥85歲的老年人和女性中風險*高。研究局限性包括本研究的觀察性和回顧性引入的潛在偏差，以及阿爾茨海默病診斷的不準確，這不應實質上影響相對風險分析，因為所有隊列均來自同一數據集。未來需要從其他數據資源驗證、長期隨訪、機制理解和檢查其他類型的癡呆進行補充研究。

研究主導者凱斯西儲大學杰出教授Pamela Davis表示：“如果阿爾茨海默病新診斷的增加持續下去，目前無法**的**患者將大量涌現，并可能進一步使我們的長期護理資源緊張。阿爾茨海默病是一種嚴重且具有挑戰性的**，我們認為通過減少高血壓、心臟病、肥胖和久坐不動的生活方式等一般風險因素已經扭轉了局面。但是，現在美國有這么多人感染了新冠病毒，而新冠病毒的長期后果仍在不斷涌現。繼續監測這種**對未來殘疾的影響非常重要。”

該研究的通訊作者、醫學院生物醫學信息學教授、**發現人工智能中心主任徐榮表示：“我們計劃繼續研究新冠病毒對阿爾茨海默病和其他神經退行性**的影響，尤其是更脆弱的亞群，以及重新利用FDA批準的**來**新冠病毒的長期影響的潛力。”