- 罗伯特·查伦
，博士后研究员12三, - 埃伦·布鲁克斯-波洛克，兽医公共卫生高级讲师三45,
- 乔纳森·里德，流行病学和生物统计学高级讲师三6,
- 路易丝·戴森，流行病学副教授三7,
- Krasimira Tsaneva-Atanasova公司，卫生保健数学教授18,
- 利昂·达农，传染病流行病学和数据分析副教授三589
- 1英国埃克塞特大学工程、数学和物理学院
- 2英国汤顿Somerset NHS Foundation Trust
- 三联合大学流行病和流行病学研究（JUNIPER联盟）
- 4布里斯托尔大学布里斯托尔兽医学院，英国布里斯托尔朗福德
- 5英国布里斯托尔布里斯托尔大学人口健康科学布里斯托尔医学院
- 6英国兰开斯特郡Bairrigg兰开斯特大学兰开斯特医学院
- 7英国考文垂华威大学生命科学学院和数学研究所塞曼系统生物学和传染病流行病学研究所
- 8阿兰·图灵研究所，英国伦敦大英图书馆
- 9英国布里斯托尔大学工程数学系
- 致：R Challen钢筋混凝土538{at}exeter.ac.uk（或@罗杰查伦在Twitter上）
摘要
目的为了确定感染SARS-CoV-2新变异体后的死亡率是否有任何变化，与循环SARS-CoV 2变异体相比，于2020年12月指定了一个值得关注的变异体（VOC-202012/1）。
设置使用TaqPath分析（VOC-202012/1感染的替代测量）在英国的社区（支柱2）covid-19检测中心。
参与者2020年10月1日至2021年1月29日期间，共有54 906对配对参与者在第二支柱中SARS-CoV-2检测呈阳性，随访至2021月12日。参与者在年龄、性别、种族、多重剥夺指数、下级地方当局区域和阳性标本的采样日期上进行匹配，并且仅在使用TaqPath分析的棘突蛋白基因的可检测性方面存在差异。
主要成果衡量首次SARS-CoV-2检测结果呈阳性后28天内死亡。
结果在社区中检测出19型冠状病毒阳性的患者中，与之前循环变异感染相比，VOC-2020 12/1感染相关的死亡率风险比为1.64（95%置信区间1.32至2.04）。在这一相对较低的风险群体中，每1000例检测到的病例中，死亡人数从2.5增加到4.1。
结论感染VOC-2020 12/01增加死亡风险的可能性很高。如果这一发现适用于其他人群，那么与之前的循环变异相比，VOC-2020 12/1感染有可能导致大量额外的死亡率。医疗保健能力规划以及国家和国际控制政策都受到这一发现的影响，死亡率的增加证明了进一步协调和严格的措施有理由减少SARS-CoV-2的死亡。
介绍
2020年10月初，通过对英格兰东南部19型冠状病毒患者样本的基因组测序，确定了SARS-CoV-2病毒的一个新谱系（命名为B.1.1.7）。2020年12月，英格兰公共卫生局将这种病毒确定为一种令人担忧的变种（VOC-2012/1）。112月期间，这种新变体从东南部传播到伦敦和英国其他地区，到2020年12月31日，四分之三的感染可归因于这种新变体。2英国实施了第二次全国封锁（2020年11月5日至12月2日），这与VOC-202012/1的相对增长相吻合。封锁后，随着新变种传播速度的上升变得明显并被公开，实施了额外的控制措施。三尽管有证据表明新变体已经存在于英国以外的国家，但随后很快出台了从英国到法国和欧洲其他国家的国际旅行限制，尤其是在2020年12月底，以遏制新变体向其他国家的传播。自那以后，据观察，VOC-2020 12/1在欧洲和美国的流行率都在增加。456
英国部分国家检测系统中使用的多靶点聚合酶链反应（PCR）检测可以将VOC-2020 12/1与其他SARS-CoV-2变体区分开来。英国使用Thermo-TaqPath系统进行的检测表明，基因组测序证实的VOC-2020 12/1病例与TaqPath PCR结果之间存在密切相关性，其中未检测到尖峰蛋白基因PCR目标，但检测到其他PCR目标（N基因和ORF1ab基因）。279这种结果被称为S基因阴性或S基因靶向失败，在英国与B.1.1.7变异体感染密切相关。S基因阴性结果随后被用作英国跟踪该变异体进展的替代物。2789在其他国家，这种关联不一定像变异体那样强烈，变异体也可能产生S基因阴性结果。
VOC-2020 12/1的测序显示了14个基因突变，其中8个发生在编码负责细胞结合的棘突蛋白的基因组部分，10并且会损害S基因的检测。这些突变似乎给细胞结合机制带来了表型改变，278911具有增加传染性的潜力。1213这一变化对临床表现、患者结局和死亡率的影响仍知之甚少。
我们使用综合征社区测试和死亡记录的相关数据来评估新的SARS-CoV-2变异体与之前的循环变异体相比是否与不同的死亡率风险相关。
方法
该研究主要是为了确定SARS-CoV-2阳性患者的死亡率是否与其他变异体患者的死亡率不同，PCR检测结果与VOC-2020 12/1的结果一致。这个目标是有问题的，因为在研究期间，英国19型冠状病毒病例的发病率急剧上升，使医院服务处于紧张状态，进而影响死亡率14以及对死亡率的潜在偏见观察。
我们进行了一项配对队列研究。为了应对来自不同地理和时间的19型冠状病毒发病率及其对医院的负担的偏差，我们根据时间和地理位置对患者进行了密切匹配，并且在放宽匹配标准时，我们还评估了估计值的可变性。
入选标准
如果年龄在30岁以上且从2020年10月1日至2021年1月29日期间对19型冠状病毒的检测结果为单一阳性，则有资格参与研究。我们将采样限制在报告PCR周期阈值的测试结果。英国的抗原拭子检测通过两种途径进行：支柱1代表国家卫生服务局对医护人员和有临床需求的人进行检测，支柱2代表对有症状的人进行社区检测。社区为基础的新型冠状病毒诊断通常发生在较年轻的人群中，与医院为基础的新冠状病毒诊断相比，其病情较轻，因为老年人或患有严重疾病的人往往会直接向医院就诊（详见补充文件）。我们只考虑在高通量灯塔实验室中处理的支柱2测试子集，该实验室采用Thermo-TaqPath covid-19多重PCR分析，扩增SARS-CoV-2的开放阅读框1a/b连接（ORF1ab）和N基因和S基因。我们包括使用TaqPath分析进行单一阳性PCR检测的人群，以及SARS-CoV-2的S、N和ORF1ab组分的可用PCR周期阈值。
数据处理
当周期阈值为：S基因<30、N基因<30和ORF1ab基因<30时，我们将SARS-CoV-2阳性检测结果归类为S基因阳性（与以前的变体兼容）。当周期阈值为：未检测到S基因，N基因<30，ORF1ab基因<30时，我们将测试结果归类为S基因阴性（与VOC-2020 12/1兼容）。已知循环阈值的其他组合被归类为模棱两可的，并从进一步分析中排除。
我们使用一个唯一的研究标识符来链接阳性检测结果详细信息的行列表和死亡详细信息的列列表（如果相关）。死亡名单记录了19型冠状病毒阳性检测结果后28天内医院和社区环境中的死亡人数，并遵循PHE的定义，即“实验室确认的19型冠病毒阳性检测人员的死亡，以及在首次阳性样本日期后28天（等于或小于）内死亡”15该清单由英国公共卫生局保存，是英国最及时、最完整的19型冠状病毒死亡记录。15死亡名单还包含一些死亡人员入院时间的详细信息。无法联系且对S基因状态不了解的患者被归类为“未知”，也被排除在外；这些通常是灯塔实验室未处理的样本，包括医院病例。
在研究期间，医院在VOC-202012/01大规模爆发的地区经历了一段需求旺盛的时期，这可能会对患者的预后产生不利影响。为了控制这可能带来的任何系统性偏见，我们将S基因检测结果呈阳性的人与S基因检测结果呈阴性的人（极有可能是VOC-2012/01）进行了匹配，在性别、种族、多重剥夺指数、地点（作为约190的低级别地方当局地区000人），并密切匹配年龄（五年）和标本采集日期（一天）。
一些S基因阴性的患者匹配多个S基因阳性的患者，反之亦然，因此我们在我们的框架内随机抽样参与者，以产生50个重复，确保每个重复中没有S基因阴性或S基因阳性参与者出现一次以上。所有分析都是作为一个单独的样本对每个复制品进行的，通过将β系数估计值组合为正态分布的混合物，并从混合物分布中以数字方式计算组合平均值和置信区间来汇总结果（详见补充文件）。
统计分析
在感染后28天或2020年2月12日对参与者进行随访，之后我们审查了那些没有死亡记录的人。在这些数据中，超过50%的新冠肺炎相关死亡发生在死亡之日的三天内，超过95%的死亡发生在14天内16（详见补充文件）。S基因阴性和S基因阳性参与者的死亡报告延迟时间相同。死亡线列表由多个来源构成，被认为是英国19型冠状病毒相关死亡率的金标准列表。该清单最终将包括死亡证明中提及的所有感染19型冠状病毒的死亡病例。我们比较了S基因阳性和S基因阴性参与者在社区数据集中的死亡率。使用Cox比例风险模型，我们计算了S基因阴性检测结果与S基因阳性检测结果的死亡风险比17年龄（岁）作为线性协变量，考虑到审查。所有分析均在R（3.6.3版）中进行。181920
敏感性分析
我们检查了系统偏差来源的不同纳入标准。我们系统地调整了S、N和ORF1ab基因的周期阈值，以及我们算法的容差，以匹配不精确的年龄和不精确的样本日期。
患者和公众参与
由于本研究的性质，没有患者或公众参与本研究的设计或报告。
结果
总的来说，在2020年10月1日至2021年1月28日期间，941518名30岁以上的患者的TaqPath测试结果为单一阳性(图1). 从这些数据中，确定了214082人，他们在年龄、标本采集日期、性别、种族、地理位置和多重剥夺指数方面与至少一个其他个体相匹配，并且仅在S基因状态方面存在差异。对这些配对进行抽样以确保它们代表独特的人，结果是50个重复，每个重复中平均有54 906个S基因阳性的人和54 906名S基因阴性的人。每个人在第一次阳性检测结果后接受了至少14天的随访，85%以上的病例在整个28天期间接受了随访（更多详情见补充文件）。在这109 812名参与者中，367人（50次重复中的平均数）在19型冠状病毒检测结果呈阳性的28天内死亡（0.3%）(表1). 观察到匹配和抽样过程可以很好地控制所考虑的所有个人和地理变量（由于匹配和报告的规模不同，存在轻微的不匹配）。当允许5年的公差用于匹配年龄时，研究组之间的平均差异为0.0年，当允许1天的公差用于匹配样本日期时，观察到0.2天的平均差异（S基因阴性样本晚于S阳性样本）。
表1 匹配S基因阳性和S基因阴性参与者。除非另有说明，否则数值为数字（百分比）
死亡参与者的子集通常年龄较大（平均66.9v（v）46.3岁），男性所占比例更高，正如之前报道的那样。21英格兰西南部和东部的病例和死亡人数均不足，这些地区最近才使用TaqPath分析，因此没有报告S基因状态。
在S基因阴性组的54 906名参与者中，研究期间平均发生227例死亡，相比之下，S基因阳性组54 906人中的141例死亡（危险比1.64，95%可信区间1.32至2.04；P<0.001）(表2). S基因阴性和S基因阳性参与者的死亡率在14天后出现差异(图2). 因此，违反了Cox模型的比例风险假设，因为风险比随时间变化不是恒定的。对此进行了进一步调查（见补充文件），可以通过考虑随访第0至14天与第15至28天的风险比来纠正违规行为。第一阶段的危害比没有显著增加，但在第15至28天，危害比为2.40（1.66至3.47）。
表2 S基因阴性与S基因阳性（参考类别）参与者的死亡风险
匹配队列设计控制了大多数潜在的偏见，包括医院容量的变化，因为它根据个人特征、地理位置和测试时间对患者进行配对。对可能存在的其他潜在偏见进行了调查。偏倚的一种可能性可能是S基因阴性和S基因阳性患者在检测时出现的时间不同，例如，S基因阳性者出现的时间更早，因此进展较慢。入院数据仅适用于最终死亡的患者，但没有证据表明从测试到入院的时间不对称延迟(图3). 国家统计局也对此进行了调查，发现S基因阴性患者更有可能提前进行检测。22
本研究中的配对病例随时间分布，但集中在2020年12月底和2021年1月初(图3). 由于S基因阴性与S基因阳性的比率在此期间发生了变化，因此在早期阶段，将S基因阴性的人与S基因的阳性等价物进行匹配比较困难，而在后期阶段，很难将S基因阳性者与S基因阴性等价物进行配合，大部分匹配发生在S基因正变体显性向S基因负变体显性转化的过程中（见补充文件）。
在S基因阴性的参与者中，N基因的周期阈值低于S基因阳性的参与者，而在那些死亡的参与者中这种影响更大(表1和图3). N基因周期阈值的低值意味着采样时参与者的病毒载量更高。由于VOC202012/1突变的固有特性，S基因阴性参与者的较高死亡率可能与较高的病毒载量有关。或者，这可能是检测时间的一个指示，S基因阴性的人由于一些未知的原因出现感染高峰。因此，N基因的周期阈值可以被视为偏见的一种迹象，也可以作为S基因阴性感染的一种特征。如果这被解释为偏差的来源，Cox比例风险模型可以控制N基因循环阈值(表2，第二个模型），其中S基因阴性的风险比为1.37（95%置信区间1.09至1.72）。即使不考虑增加病毒载量作为S基因阴性感染的生物学特征，危险比的残余增加也意味着死亡效应不能仅用病毒载量来解释。
敏感性分析
用于定义基因阳性的周期阈值的截止值轻微影响风险比的中心估计值，因此，当识别特定基因的周期阈值降低时，可以观察到风险比的中央估计值降低(图4). 较低的周期阈值与某些S基因阳性和S基因阴性结果数量的减少以及模棱两可的结果数量的增加相关，这些结果随后被排除在分析之外，从而有效减少了总病例数。鉴于S基因阳性患者的周期阈值通常较高，定义为周期阈值小于30，周期阈值的临界值进一步降低，往往与S基因阳性而非S基因阴性患者的重新分类有关，这些患者的病情较轻，不明确。这可以解释与降低循环阈值的截止值相关的危险比的小幅度降低。在周期阈值临界值为30时，观察到边际无显著增加；由于大多数实验室将此作为标准循环阈值截止值，因此选择此作为中心估计值。
当为队列匹配患者时，允许较大的不匹配导致相关危险比估计值发生微小变化。S基因阴性和S基因阳性受试者的年龄不匹配的影响没有产生系统性偏差，两个研究组之间的平均年龄差异小于0.005岁(图4). 年龄被观察到是19型冠状病毒死亡率的一个强有力的预测因素，因此可能存在一些潜在的偏见；这是通过在计算危险比时将年龄作为协变量来控制的(表2).
当S基因阳性患者与S基因阴性患者的样本日期之间允许更大程度的不匹配时，观察到危险比的稀释(图4). 由于研究期间患病率从S基因阳性为主变为S基因阴性为主，样本数据不匹配程度的增加与原始阳性检测结果日期的系统成对偏差有关(图4）S基因阴性患者通常在S基因阳性患者之后被识别。鉴于在研究期间观察到的病例数量呈指数级增长，这可能会影响总体结果，因为研究期间医院容量普遍恶化。为了避免这种情况，该研究将样本日期容差降至最低，权衡了因严格匹配标准导致的病例数减少所带来的偏差减少。
尽管所调查的组合之间存在差异，但所有研究都报告了与VOC-202012/1相关的死亡率风险在统计上显著增加，表明存在实际影响，大多数中心估计值在1.5到1.7之间。补充文件讨论了其他潜在的协变量。
讨论
新变异体VOC-202012/1感染（通过S基因阴性测定）与社区中19型冠状病毒检测阳性人群的死亡风险增加有关（P<0.001）。与其他变体相比，1.32至2.04之间的危险比增加意味着死亡风险增加32%至104%，最可能的危险比估计为1.64，或死亡风险增加64%。然而，这组社区确定参与者的绝对死亡风险仍然相对较低，从每1000例2.5人增加到4.1人。
当使用匹配队列方法时，我们控制了几个偏差。特别是，有多少患者需要在医院接受重症监护会影响死亡率14; 在研究期间（2020年10月1日至2021年2月12日），患者人数不断增加，再加上因感染19型冠状病毒或与感染者接触而隔离的工作人员缺勤，给医院服务带来了巨大压力，并降低了医患比。工作人员缺勤可能会影响死亡率，并可能导致偏见。我们通过在行政区域和阳性检测结果的时间（一天内）上匹配患者来控制这一点，这限制了配对患者在相同的地点和时间接受护理，并且我们建议采用类似的护理水平。虽然与年龄相关的死亡率是通过年龄匹配（五年内）来控制的，但它也是通过使用考克斯比例风险模型来控制的。
由于这是一项基于社区的研究，我们没有医院患者S基因状态的信息。该数据集中的社区测试（支柱2）涵盖了较年轻的年龄组，因此与通过医院测试检测出的患者相比，疾病的严重程度较低（支柱1）。与已确定的住院死亡相比，社区中发现的患者死亡仍然是相对罕见的结果。我们的研究仅包括研究期间发生的总死亡人数的约8%。在所有冠状病毒死亡病例中，约26%发生在社区中确认的人群中，S基因状态的数据仅为30%。23社区检测是否也会导致老年患者或入院患者的死亡率增加，尚待观察。
我们不能排除选择偏差。社区测试主要是自我选择的，或由联系人跟踪驱动的。如果S基因阴性感染而无症状的患者比S基因阳性感染的患者未被检测到的比例更高，则可能存在偏见。在这种情况下，感染VOC-2012/1的患者在被发现时可能处于更晚期的疾病阶段，并且具有更高的表观死亡率。这可能与在S基因阴性参与者中观察到的较低的N基因周期阈值一致。我们的分析或任何基于症状患者的回顾性研究都无法检测到这一点；然而，早期调查数据表明，S基因阴性感染者更有可能接受检测。22要解决这种潜在的偏见，需要一种研究设计，能够检测S基因阴性或阳性参与者的无症状感染。
风险增加的部分原因可能是合并症。我们分析的数据中没有关于共病的信息，尽管这可以通过年龄、种族和多重剥夺指数的匹配来部分控制。目前还没有证据表明患有某些共病的人会感染一种变体而不是另一种变体的机制性原因。然而，有某些合并症的人感染VOC-2020 12/1的风险可能更高，死亡率也更高。这将有助于降低VOC-2020 12/1单独引起的危害比。
我们对风险率的初步估计为1.91（95%置信区间1.35至2.71），这略高于此处给出的估计值（具有相容的不确定性）。2324这是基于66 208对不严格匹配的配对中，S基因阴性患者94例死亡，S基因阳性患者49例死亡，研究周期较短，随访时间有限。随着新变种疫情的爆发和更多数据的可用，我们能够通过缩小对错配的容忍度、延长研究周期和增加完全随访患者的比例来获得更准确的中心估计。尽管我们研究的患者数量相对较少，但本研究的设计非常适合以公正的方式确定死亡风险是否增加。其他研究设计，包括使用未配对样本，可能能够更好地量化风险的绝对增加，尽管存在更大的偏差可能性。25最近的其他研究也对增加的危险率做出了类似的估计。尽管这些研究使用相同的社区测试数据，但他们有不同的研究和分析设计。这些研究的初步结果是死亡率风险比（1.3至1.65）的相容点估计值，这些研究的置信区间与此处描述的置信区间重叠。23与我们的工作一样，随着获得更多数据，这些其他估计值正在不断重新评估；在随后的更新中，其中一些已经向上修订。26
结论
这种担心的变种除了更容易传播外，似乎更致命。我们预计这与多种基因突变导致的表型特性改变有关，27我们认为这一发现没有理由针对英国。流行病学分析证实了这一发展趋势，这意味着需要医院关注的严重感染患者的比例将增加。在撰写本报告时（2021年2月15日），国家封锁似乎有效地降低了SARS-CoV-2在英国的传播率，但新变异体的扩散使得控制新冠肺炎疫情更加困难。由此产生的死亡人数将与感染新变种的人数比例呈线性关系。其他分析表明，新变异也与传播性增加有关，这可能导致死亡人数呈指数级增长。12一线临床医生应该意识到，即使实践质量保持不变，死亡率也可能会更高。这对任何旨在降低中年晚期人群死亡率的疫苗接种分配政策都有更广泛的影响，这是该数据集中社区确定患者的典型情况。
问题仍然是，VOC-202012/1导致的死亡率是否会在其他人群中出现过高，尤其是老年人、疗养院居民以及通常作为紧急情况直接送往医院的其他共病患者。以医院为基础的研究需要一种机制来区分新出现的变异和以前的循环变异，目前只能通过基因分型进行。由于所做的努力，代表住院患者的基因型样本比例仍然很低，我们建议更广泛地使用针对VOC-2020 12/1突变的PCR检测。
此外，VOC-2020 12/1及其突变（包括E484K）的出现，以及其他令人担忧的变种，包括巴西和南非发现的变种，28强调了SARS-CoV-2快速进化新表型变异的能力，而逃避疫苗的突变是一种真正的可能性。29我们的研究有助于描述一个新变体的临床表现和结果，但如果有足够的信息数据，我们的发现可以推广到其他变体。然而，评估多种循环表型变异的临床结果需要可扩展的技术，该技术能够识别大量感染新出现变异的患者（例如，针对变异病灶的广泛PCR检测小组30)以及稳健的结果数据收集。
在这项研究中，我们控制了时间、地理位置、年龄、性别、种族和剥夺的影响，但这些是了解未来结果是否会改善的重要因素。未来关于这些相对影响的工作可能会更好地确定资源分配的目标，31疫苗分发策略和放宽限制。
关于这个主题已经知道了什么
2020年秋季首次在英格兰东南部检测到的受关注的SARS-CoV-2变异体202012/1比以前流行的变异体更易传播
这种变体的出现恰逢医院入住率高，已知这会增加死亡率
在这项研究之前，没有对关注变种的死亡率进行无偏估计
致谢
我们感谢David Spiegelhalter对早期草案的评论，感谢英国公共卫生部的Nick Gent提供数据访问。
英国公共卫生局（PHE）在一个中央数据库中收集数据，其中包括测试类型和结果的详细信息。根据PHE和作者机构之间的数据共享协议，PHE向科学大流行性流感建模小组（SPI-M）的贡献者提供了匿名数据，作为新冠肺炎应对措施的一部分。
脚注
贡献者：RC和LDanon设计了该研究。所有作者都构思了这篇文章。RC分析了数据并编写了初稿。KTA、EB-P、LDanon、JMR和LDyson对手稿进行了评论和修订。所有作者阅读并批准了最终手稿。RC是担保人。这里提出的观点是作者的观点，不应归于Somerset Foundation NHS Trust或Global Digital Exemplar。通讯作者证明，所有列出的作者都符合作者标准，没有遗漏其他符合标准的作者。
资助：RC和KTA得到了工程和物理科学研究委员会（EPSRC；资助EP/N014391/1、EP/T017856/1）和英国国家医疗服务体系全球数字范例计划的支持。LDanon和KTA得到了Alan Turing研究所的支持（EPSRC拨款EP/N510129/1）。LDanon、RC和EBP由医学研究委员会（MRC；MC/PC/19067）支持。JMR由EPSRC（EP/N014499/1）和MRC（MR/S004793/1，MR/V028456/1）支持。英国布里斯托尔大学国家健康研究所行为科学与评估健康保护研究室与英国公共卫生部合作，为EBP提供了部分支持。LDanon、EBP、JMR和LDyson进一步由MRC（MR/V038613/1）支持，LDanon由EPSRC EP/V05155/1支持。LDyson还通过新冠肺炎快速反应滚动呼吁（批准号MR/V09761/1）获得了MRC的支持。
竞争利益：所有作者均已在www.icmje.org/coi_disclosure.pdf并宣布：工程和物理科学研究委员会、英国国家医疗服务体系、全球数字范例计划、阿兰·图灵研究所、医学研究委员会和国家健康研究所行为科学和评估健康保护研究部与英国公共卫生部合作提供支持；与过去三年中可能对提交作品感兴趣的任何组织没有财务关系；没有其他可能影响提交作品的关系或活动。
道德认可：数据来自第二代监测系统（SGSS）数据库和匿名死亡报告，根据埃克塞特大学和英国公共卫生部商定的严格数据保护协议进行匿名处理。英国公共卫生部与英国政府SPI-M（O）/SAGE委员会就这些数据的使用道德达成一致。该研究被评估为不需要NHS研究伦理委员会审查。
数据共享：数据分析代码可在doi:10.5281/zenodo.4543510数据可供与英国公共卫生部签订数据共享协议的大学成员使用。
主要作者（RC）确认，手稿是对所报告研究的真实、准确和透明的描述；没有遗漏研究的重要方面；并且已经解释了与计划中的研究（以及如果相关的话，登记的）的任何差异。
向参与者及相关患者和公众社区传播：不可能直接向研究参与者传播。此分析的预打印版本可在MedRxiv公司(www.medrxiv.org/content/10.101/2021.02.09.21250937v2).
产地和同行审查：未委托；外部同行评审。
