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Allgemeinmedizin HNO Juni 2021 Neurologie POP

Langzeitauswirkungen einer COVID-19 Erkrankung auf die Geruchs- und Geschmackswahrnehmung (Chemosensorik) sowie deren Einfluss auf die Lebensqualität

Langzeitauswirkungen einer COVID-19 Erkrankung auf die Geruchs- und Geschmackswahrnehmung (Chemosensorik) sowie deren Einfluss auf die Lebensqualität

Titel der Studie: Chemosensation and dependent quality of life in long-COVID

Was wird untersucht? 

Es werden die Auswirkungen der neuartigen COVID-19 Erkrankung auf die chemosensorischen Funktionen Riechen, Schmecken und trigeminales System, die mindestens 6 Monaten nach Positivtestung auf das SARS-CoV-II noch vorhanden sind, analysiert. Die Untersuchung erfolgt durch eine subjektive Geruchs- und Geschmackstestung sowie einer Testung des Nervus trigeminus und zeigt mögliche verbliebene chemosensorische Fehlfunktionen auf.
Um sichtbare Veränderungen der Riechregion, also am Ort der Geruchswahrnehmung in der Nase, sowie den Geschmackspapillen der Zunge zu untersuchen, wird eine endoskopische Untersuchung der Nasenhaupt und Mundhöhle durchgeführt. Zudem werden durch eine gezielte Anamnese Vorerkrankungen erfragt, die einen Einfluss auf die Riech- und
Schmeckfunktion haben können.
Mittels Fragebögen zur Lebensqualität ergeben sich Rückschlüsse, wie sich eine verbliebene Störung der Chemosensorik nach einer COVID-19-Erkrankung auf diese auswirkt.

Insbesondere werden folgende Fragestellungen bearbeitet:
– Bestehen als Langzeitfolgen einer SARS-CoV-II-Infektion Störungen des Geruchs- und
Geschmackssinnes und treten diese abhängig oder unabhängig voneinander auf?
– Wie verteilen sich diese Störungen in der untersuchten Gruppe?
– Gibt es zeitabhängige Unterschiede in den Geruchs- und Geschmacksleistungen?
– Besteht ein Zusammenhang zwischen chemosensorischen Störungen und Schwere der
Erkrankung?
– Treten Störungen des trigeminalen Systems auf und sind diese abhängig von Geruchs- und
Geschmacksstörungen?
– Werden Störungen der Chemosensorik von den Betroffenen wahrgenommen?
– Welche Auswirkungen haben die detektierten Störungen auf die Lebensqualität der Betroffenen

Antragsteller:innen: Prof. Dr. Martin Laudien, CAU zu Kiel, UKSH Campus Kiel, Klinik für HNO-Heilkunde,
Kopf- und Halschirurgie

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HAP Infektiologie Juni 2021 SÜP

Einfluss von Antibiotikatherapien auf den Verlauf von COVID-19

Einfluss von Antibiotikatherapien auf den Verlauf von COVID-19

Titel der Studie: Assessment of the effects of antibiotic treatment on outcomes in COVID-19 patients (ABCOV)

Was wird untersucht? 

Antibiotika spielen in der Therapie von COVID-19 aufgrund der viralen Genese der Erkrankung
keine Rolle. Dennoch empfiehlt die Weltgesundheitsorganisation (WHO) bei mittelschweren bis
schweren Krankheitsverläufen und Verdacht auf eine bakterielle Infektion eine
Antibiotikatherapie. Die Diagnose einer bakteriellen Superinfektion ist bei fortgeschrittener
SARS-CoV-2 Infektion eine klinische Herausforderung. Der berichtete Antibiotikaeinsatz bei
COVID-19 liegt jedoch weit über der tatsächlich beschriebenen Rate an bakteriellen
Infektionen. Vor dem Hintergrund der zunehmenden bakteriellen Resistenzentwicklung ist eine
Antibiotikatherapie sorgfältig zu prüfen. In dieser Untersuchung sollen die Rate an
diagnostizierten bakteriellen Infektionen und die Effekte von Antibiotikatherapien auf COVID-19
Behandlungsergebnisse einander gegenübergestellt werden.

Antragsteller:innen: Dr. Anette Friedrichs, Uniklinik Schleswig-Holstein. 

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Juni 2021 Kardiologie

Auswertung der Herz- und Lungenfunktion bei COVID-19 Patient:innen mit Atemnotsyndrom

Auswertung der Herz- und Lungenfunktion bei COVID-19 Patient:innen mit Atemnotsyndrom

Titel der Studie: Right ventricular function and right ventricular-pulmonary arterial coupling in COVID ARDS and its impact on prognosis

Was wird untersucht? 

Die Rechtsherzfunktion spielt eine bedeutende und entscheidende Rolle für das Überleben bei Lungenerkrankungen. Dabei ist die rechtsventrikuläre (RV) Funktion und das auftretende rechtsventrikuläre Versagen die entscheidenden Determinanten der Symptomatologie. Im Rahmen der weltweiten SARS-COV-2-Pandemie ist eine detaillierte, gründliche und tiefgreifende Erfassung der Rechtsherz-Funktion unabdingbar, da insbesondere das Rechtsherz-Versagen und das Auftreten eines Lungenhochdruckes entscheidende komplikative Faktoren für das Überleben darstellen können. Im Hinblick auf das Zusammenspiel zwischen rechten Herzen und Lungenarterie spielt die sog RV arterielle Kopplung, welche das Zusammenspiel aus RV-Schlagkraft und dem Widerstand in den Lungengefässen widerspiegelt, eine wichtige Rolle. Diese RV-arterielle Kopplung spielt eine wichtige Bedeutung im Rahmen der Lungenhochdruckes. Patienten mit COVID-Erkrankung haben auch nach überstandener Infektion eine ausgeprägte Luftnot, obwohl Lungenveränderungen häufig nicht mehr ersichtlich sind. Eine entscheidende Ursache könnte eine gesteigerte Widerstandserhöhung und eine dadurch bedingte reduzierte RV-arterielle Kopplung sein. Der Goldstandard zur Erfassung dieser RV-arteriellen Kopplung die Messung mit Druck-Volumen-Kathetern. Diese Methode ist aufwendig, teuer und kompliziert zu analysieren. Kürzlich konnte unsere Gruppe eine nichtinvasive Methode aufzeigen, die gänzlich auf Routineechokardiographie-Daten basiert und mit Druck-Volumen-Kurven im Vergleich zum Goldstandard sehr gut korreliert. Mit Hilfe der sog. TAPSE/sPAP kann die RV-arterielle Kopplung sehr gut erfasst werden und tiefergreifende funktionelle Daten Rechtsherz-Funktion im Zusammenspiel mit der Nachlast liefern. Mit Hilfe der Herz-MRT-Untersuchungen lassen sich geringste Änderungen der Rechtsherzveränderungen in allen Ebenen erfassen. Diese spielen ebenso eine wichtige Rolle zur Erfassung der RV Belastung bei eventuell aufgetretener Nachlasterhöhung

Antragsteller: Prof. Dr. Werner Seeger, Medizinische Klinik II, UKGM

Fachbereich: Juni 2021, Kardiologie

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HAP Infektiologie Juni 2021 SÜP

Validation of the SACOV-19 risk prediction model and score

Risikoeinschätzung für komplizierte bis schwerste Verläufe von COVID-19 mittels künstlicher Intelligenz

Titel der Studie: Validation of the SACOV-19 risk prediction model and score

Was wird untersucht? 

COVID-19 verläuft sehr unterschiedlich. Bein der Mehrheit der Patienten kommt es nur zu milden oder gar keinen Symptomen. Bei einer Minderheit treten jedoch komplizierte und schwerste Verläufe auf. Vorherzusehen, bei welchen Patienten es zu solchen Verläufen kommt, kann sehr schwierig sein, würde aber die Behandlung von COVID-19 verbessern. Patienten mit mildem Verlauf, die ein geringes Risiko aufweisen, könnten beispielsweise nachhause entlassen werden. Patienten mit hohem Risiko sollten stationär zur Beobachtung aufgenommen werden und könnten von verschiedenen Therapien profitieren. Eine akkurate Risikoeinschätzung könnte daher die medizinische Versorgung von COVID-19 Patienten sicherer und effizienter machen. In einer aktuellen Studie, welche wir vor kurzem zur Publikation in einer medizinischen Fachzeitschrift eingereicht haben, haben wir ein Vorhersagemodell entwickelt. Das Vorhersagemodell und ein davon abgeleiteter klinischer „Score“, genannt SACOV-19 (Score für die Vorhersage fortgeschrittener Krankheitsstadien in COVID-19; Englisch: Score for the prediction of an Advanced disease stage of COVID-19), sollen eine komplizierte oder schwere COVID-19 Erkrankung vorhersagen. Vorhersagemodell und Score basieren auf der Kohorte Lean European Open Survey on SARS-CoV-2 Infected Patients (LEOSS) und wurden mit maschinellem Lernen entwickelt. In der Kohorte zur Etablierung haben sowohl das Vorhersagemodell, als auch der Score eine sehr gute Leistung gezeigt. Wir wollen in der aktuellen Studie diese Ergebnisse überprüfen.

Antragsteller: Dr. rer. med. Ujjwal Mukund Mahajan, Medizinische Klinik und Poliklinik II
LMU Klinikum der Universität München

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HAP Juni 2021 Psychische Gesundheit

Kann selbstberichtete psychische Belastung nach COVID-19 Erkrankung durch maschinelles Lernen vorhergesagt werden?

Kann selbstberichtete psychische Belastung nach COVID-19 Erkrankung durch maschinelles Lernen vorhergesagt werden?

Titel der Studie: A machine learning approach to predict mental health after COVID-19 as measured with Patient Reported Outcomes

Was wird untersucht? 

COVID-19 ist eine schwerwiegende Erkrankung, die häufig eine intensivmedizinische Behandlung notwendig macht. Bisher weiß man nur wenig über die psychischen Folgen der COVID-19 Erkrankung und deren Behandlung. In dieser Studie möchten wir untersuchen, ob es eine Analyse verschiedener demographischer, klinischer, biologischer und psychologischer Variablen ermöglicht, das Ausmaß psychischer Belastung 3, 6, und 12 Monate nach der COVID-19 Erkrankung vorherzusagen. Dabei wird die psychische Belastung von den Patient:innen standardisiert selbst berichtet. Sollte unsere Studie erfolgreich sein, würde sie es Ärzt:innen ermöglichen, frühzeitig im Krankheitsverlauf vorherzusagen, welche Patient:innen behandlungsbedürftige psychische Belastungen nach einer COVID-19 Erkrankung entwickeln werden. Dadurch wäre es frühzeitig möglich, je nach Risiko für eine ausgeprägte psychische Belastung, spezifische Therapien einzusetzen, um die psychische Belastung nach Covid-19 Erkrankung zu verringern.

Antragsteller: Prof. Dr. Christian Otte; Charité Universitätsmedizin Berlin, Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie