Qualitäts-COVID-Paper-Offensive Teil 4

Weiter geht’s: Widmen wir uns einem Paper zum Thema Long COVID, bzw. Post COVID (die Bezeichnung setzt sich immer mehr durch, diese komische Unterscheidung in Long und Post COVID irgendwie nicht). Hier gibt es ja sehr, sehr, sehr viele Studien, sehr sehr sehr viele davon mit deutlichen methodischen Mängeln von extrem gravierend (keine Kontrollgruppe, kein COVID-Nachweis erforderlich) bis viel weniger schwerwiegend. Dennoch, viele Studien sind retrospektiv, haben Probleme mit einer ausgewogenen Rekrutierung ihrer Probanden oder beschränken sich auf Selbstauskunftsbögen statt klinischen Untersuchungen. Hier gibt es einen Überblick über mehrere Post COVID-Studie aus der Frühphase der wissenschaftlichen Beschäftigung mit dem Thema, in der im letzen Beitrag zu Qualitäts-COVID-Papern vorgestellten Studie hatten die Autoren ja allgemeingültige Qualitätskriterien für COVID-Studien aufgeführt.

Endlich eine richtig gut gemachte Post COVID Studie

Heute soll es um eine Studie gehen, die sehr viel richtig macht, was anderen Studien als Mängel ausgelegt wurde:

Sneller MC, Liang CJ, Marques AR, et al. A Longitudinal Study of COVID-19 Sequelae and Immunity: Baseline Findings. Ann Intern Med. Published online May 24, 2022:M21-4905. doi:10.7326/M21-4905

Studiendesign und Rekrutierung

Es handelt sich um eine prospektive Kohortenstudie aus Maryland, in die vom 30.06.2020 bis 01.07.2021 189 Probanden mit einem laborchemischen COVID-Nachweis und eine Kontrollgruppe von 122 Personen ohne COVID-Infektion eingeschlossen wurden. Insgesamt wurden eher leicht betroffene Probanden eingeschlossen, nur 12% der COVID-Gruppe wurden stationär behandelt. Die Studie ist Teil einer größeren – weiter laufenden – Längsschnittstudie, auf Grund des großen Interesse an dem Thema wurden aber die Daten aus dem ersten Studienjahr jetzt schon mal veröffentlicht. Um eine möglichst repräsentative Studie zu erhalten, ohne Bias durch verschiedenen geographischen und sozioökonomischen Hintergrund, wurden nur Probanden in einem Radius von 100 Meilen um Bethesda in Maryland (Link, man beachte die Nachbarsiedlung Chevy Chase) eingeschlossen. Zudem wurde auf eine aktive Rekrutierung, insbesondere in sozialen Medien verzichtet, lediglich bei clinicaltrials.gov und auf einer NIH-Seite wurden Details veröffentlicht. Zudem wurden COVID-positive Probanden in die Studie unabhängig vom Vorhandensein von Post COVID-Symptomen eingeschlossen. Die Kontrollgruppe wurden ebenfalls über die Webseiten und einen Newsletter, in dem Studienfreiwillige gesucht werden, rekrutiert. Als Post COVID-Symptom wurden jede Erkrankung und jedes Symptom gewertet, welches nach der COVID-Infektion begann oder sich verschlechterte, bis zum ersten Screening anhielt und von mindestens 1% der Probanden angegeben wurde. Im Mittel betrug die Dauer zwischen COVID-Infektion und erstem Screening 149 Tage, also ziemlich genau 5 Monate. Um keine akuten COVID-Symptome zu erfassen, wurden alle Teilnehmer bei den Studienvisiten per PCR-Testung untersucht.

Durchgeführte Diagnostik

Einer der Punkte, die die Studie wirklich auszeichnet ist neben der möglichst bias-freien Rekrutierung die umfangreiche körperliche, laborchemische und testpsychologische Diagnostik, die durchgeführt wurde. So wurden neben einer ausführlichen Anamnese, den selbst gemachten Angaben zu Symptomen auch das Vorhandensein von 17 „typischen“ Post COVID-Symptomen abgefragt. Es wurde eine gründliche körperliche Untersuchung durchgeführt. Laborchemisch wurden an Routineparametern Blutbild, CRP, D-Dimere, Troponin, BNP, eine Rheuma- und Vaskulitis-Serologie (Rheumafaktor, ANA, Anti-Cardiolipin-Antikörper), eine Immunfixation und SARS-CoV-2-Antikörper untersucht, zudem verschiedene Forschungsparameter, u.a. Neurofilament Light Chain (NFL) bestimmt. Es erfolgte eine neuropsychologische Testung, ein TTE (Herzultraschall) und eine Lungenfunktionstestung, sowie der 6-Minuten-Gehtest. Die Lebensqualität wurde – wie in sehr vielen Studien – mittels SF-36-Fragebogen ermittelt, zudem wurden ein kurzer Depressions- (PHQ-2) und Angst-Screening-Test (GAD-2) durchgeführt.

Studienergebnisse

Die Antikörperprävalenz gegen das Spike-Protein betrug nach Infektion 73%, 27% der nachweislich (PCR-Test positiv) Infizierten entwickelten keine neutralisierenden SARS-CoV-2 Antikörper. 55% der COVID-Kohorte gaben ein oder mehrere Post COVID-Syndrom Beschwerden an, 13% der Kontrollgruppe. Am häufigsten wurden Müdigkeit, Luftnot/Brustbeschwerden, Konzentrationsstörungen, Kopfschmerzen, Gedächtnisstörungen, Schlaflosigkeit und Angstattacken berichtet und damit typische Post COVID-Symptome.

Die Untersuchungsbefunde in der körperlichen und klinisch-neurologischen Untersuchung korrelierte nicht mit den angegebenen Beschwerden. Ausnahme waren muskuloskelettale Symptome, bei denen auch in der COVID-Gruppe deutlich häufiger pathologische Befunde erhoben wurden (8% vs. 1%), in erster Linie schmerzhafte Schleimbeutel, Muskel- oder Sehnenansätze und aktivierte degenerative Gelenkbeschwerden.

Laborchemisch konnte zwischen den beiden Gruppen kein signifikanter Unterschied gemessen werden, auch nicht hinsichtlich der neueren Neurodegenerations-Marker wie NFL. Auch bei der Rheuma- und Vaskulitis-Serologie gab es kein signifikanten Unterschied zwischen den beiden Gruppen, bei den Probanden aus COVID- und Kontrollgruppe, bei denen ein positiver Autoantikörper-Befund bestand hatte klinische Hinweise auf eine Autoimmunerkrankung.

Die Autoren haben noch eine ganze Menge weiterer experimenteller Marker, welche in der klinischen Routine nicht etabliert sind, wie verschiedene Zytokine – von denen ich teilweise nicht die korrekte deutschsprachige Bezeichnung weiß – bestimmt: Macrophage inflammatory protein-1b, Interferon-gamma, Tumornekrosefaktor-alpha, programmed cell death ligand-1 (PDL-1), interferon g–induced protein 10, Interleukin-2-Rezeptor, Interleukin-1b, Interleukin-6, Interleukin-8, RANTES (regulated on activation, normal T cell expressed and secreted), und CD40 als wichtiger auf B-Zellen, Makrophagen und dendritischen Zellen vorkommender Immunmodulator bestimmt, zudem eine Serinprotease names Granzyme B, welche in der T-Zell-Regulation eine wichtige Rolle spielt. Der Granzyme B-Spiegel war nach COVID-Infektion deutlich höher als in der Kontrollgruppe, unterschied sich aber nicht zwischen Probanden mit durchgemachter COVID-Infektion mit Post COVID-Beschwerden von Probanden mit durchgemachter Infektion ohne Post COVID. Das selbe Ergebnis bestand bei der Durchflusszytometrie (FACS), welche in einer Subgruppe durchgeführt wurde. Auch hier bestand nach COVID-Infektion in einer T-Zell-Gruppe (vermehrte CD25-Expression) ein Unterschied zu nicht COVID-Infizierten, aber kein Unterschied zwischen Probanden mit Post COVID-Beschwerden und ohne.

In mehreren Studien wurde eine SARS-CoV-2-Viruspersistenz als Ursache von Post COVID-Beschwerden diskutiert. Die Autoren nahmen daher COVID-PCR und Bluttests auf das Vorhandensein von viralen Oberflächenproteinen ab. Hier konnte kein Hinweis auf eine Viruspersistenz gefunden werden (zumindest nicht im Nasen-Rachen-Raum und Blut).

Herzultraschall und Lungenfunktionsdiagnostik ergaben ebenfalls keinen signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen.

Übersicht über die Befunde der apparativen und laborchemischen Diagnostik. Aus: Sneller MC, Liang CJ, Marques AR, et al. A Longitudinal Study of COVID-19 Sequelae and Immunity: Baseline Findings. Ann Intern Med. Published online May 24, 2022:M21-4905. doi:10.7326/M21-4905
Übersicht über die Befunde der apparativen und laborchemischen Diagnostik. Aus: Sneller MC, Liang CJ, Marques AR, et al. A Longitudinal Study of COVID-19 Sequelae and Immunity: Baseline Findings. Ann Intern Med. Published online May 24, 2022:M21-4905. doi:10.7326/M21-4905

Was unterschiedlich war, war zum Beispiel der 6-Minuten-Gehtest, in dem sich ein signifikanter Unterschied der zurückgelegten Gehstrecke (560 m vs. 595 m) zeigte. Interessant ist die graphische Darstellung der odds ratio für die einzelnen Risikofaktoren. Eine Assoziation mit Post COVID-Symptomen bestand in erster Linie bei Angststörungen und depressiven Erkrankungen.

Odd ratio im Vergleich der einzelnen Risikofaktoren, Test- und Fragebogenergebnisse.
Odd ratio im Vergleich der einzelnen Risikofaktoren, Test- und Fragebogenergebnisse.

Limitationen der Studie

Die Autoren führen an, dass sie überwiegend Probanden mit leichtem COVID-Verlauf eingeschlossen hätten, was ggfs. zur Einschränkung der Aussagekräftigkeit hinsichtlich des gesamten Spektrums an Post COVID-Beschwerden führe. In meinen Augen ist das sogar eher ein Vorteil, da sich die postinfektiösen Beschwerden je nach Krankheitsschwere durchaus unterscheiden. Die klassischen oder typischen Post COVID-Symptome werden ja eher nach leichten Verläufen berichtet, nach schweren dominieren eher COVID-Enzephalopathie (Link), ausgeprägte kognitive Defizite (Link), CIP/CIM (Link) usw. Zu den Krankheitsfolgen nach schwerer COVID-Erkrankung gibt es überdies gute Arbeiten, die dort auch eigene Pathomechanismen zeigen konnten.

Ein wichtiger Punkt bei den Häufigkeitsangaben von Post COVID-Beschwerden ist die Überlegung der Autoren, dass auch ihr Rekrutierungsmechanismus vermutlich zu einer Überschätzung der Post COVID-Häufigkeit führen dürfte. Zudem wurden alle Post COVID-Beschwerden, welche sich bis zur ersten Studien-Visite verflüchtigt hatten, nicht gewertet, was einer Überbetonung anhaltender Post COVID-Symptome gleichkommen dürfte.

Was kann man aus der Studie lernen?

Meiner Meinung eine ganze Menge:

Erstens, und das ist die wichtigste Botschaft: Man kann auch gute Post COVID-Studien machen, mit einer vernünftigen Rekrutierung, einer Kontrollgruppe und einem prospektiven Studiendesign.

Zweitens: Es gibt jetzt mehrere Studien (sicherlich auch viele mit methodischen Schwächen), bei denen die Suche nach Post COVID-Ursachen mit „Routine-Diagnostik“ (im Sinne von flächendeckend verfügbarer und gut verstandener Labor- und Bildgebungsdiagnostik) zu keinem greifbaren Ergebnis geführt hat. Hier reiht sich die Studie mit ein. Das bedeutet aber auch, dass man es perspektivisch wohl langsam sein lassen kann hier nach einer Antwort zu suchen.

Drittens: Wenn man eine Post COVID- (und CFS-)Ursache finden möchte, muss man vermutlich weiter eher nach neuen Ansätzen Ausschau halten, wie zum Beispiel die Autoren in diesem Preprint (ja, es ist ein Preprint):

oder in dieser Arbeit mit Tiermodellen: Link. Was man sich aber bewusst sein muss. Das Suchen im Bereich experimentieller Laborwerte u.ä. wird immer wieder zu zunächst mehr oder weniger spektakulären Ergebnissen führen, die sich in weiteren Arbeiten nicht belegen lassen. Von daher, hier Bedarfs es einer gewissen Gelassenheit Studien auch einfach mal abzuwarten.

Viertens: Psychosoziale Faktoren und auch bestimmte psychiatrische Vorerkrankungen erhöhen das Erkrankungsrisiko für Post COVID. Aber die die Bedeutung psychosozialer Faktoren illustrieren, bleiben daher weiter spannend: Link. Generell verschwimmt bei Syndromen die Grenze zwischen somatischer und psychosomatischer Erkrankung zunehmend. Ich befürworte das sehr, da ich diese Trennung (die ja aus der Psychosomatik und Tiefenpsychologie kommt) angesichts des zunehmenden Wissens über die Interaktion von biologischen, psychischen und sozialen Faktoren für immer fragwürdiger halte.

Wo man weiterlesen kann

Sneller MC, Liang CJ, Marques AR, et al. A Longitudinal Study of COVID-19 Sequelae and Immunity: Baseline Findings. Ann Intern Med. Published online May 24, 2022:M21-4905. doi:10.7326/M21-4905

Qualitäts-COVID-Paper-Offensive Teil 3

Teil 3 der kleinen Reihe mit schönen, nach meinem Beurteilungsvermögen gut gemachten, Papern zum Thema COIVD-19. Teil 1, in dem es um die Schutzwirkung der Impfung vor COVID-Folgeerkrankungen geht, findet ihr hier, Teil 2 (neuropsychiatrische Folgeerkrankungen von schweren COVID-Verläufen) hier.

Nukular, das Wort heißt nukular

Heute soll es um nuklearmedizinische Bildgebung gehen. Hier haben ja mehrere Paper – teilweise auch als Preprint – hohe Wellen geschlagen. Nun gibt es ein Review-Paper aus der Freiburger Arbeitsgruppe, aus der auch mehrere primäre Arbeiten zu dem Thema veröffentlicht worden sind.

Zunächst ein paar Sätze zu nuklearmedizinischen Untersuchungsverfahren im Allgemeinen, für alle, die hier nicht so sattelfest sind:

Vorab zum Grundverständnis:

Grundidee der Nuklearmedizin ist es mit radioaktiv markierten Substraten Stoffwechselprozesse darzustellen. Es gibt ganz verschiedene nuklearmedizinische Verfahren. Die Skelettszintigraphie kennen viele beim Thema rheumatische Erkrankungen, Osteoporose und Suche nach Knochenmetastasen, die Schilddrüsenszintigraphie ebenfalls viele bei der Frage nach Schilddrüsenerkrankungen (Link Wikipedia). Im Bereich der neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen, vor allem der neurodegenerativen Erkrankungen wird meistens das FDG-PET verwendet (Link Übersichtsartikel), bei dem radioaktiv markierte Glukose vom Gehirn verstoffwechselt wird, entweder mehr als in einer Kontrollgruppe (Hypermetabolismus), wie bei Entzündungen, Tumoren oder weniger (Hypometabolismus), wie in Regionen mit einem verstärkten Nervenzelluntergang, wie bei Demenzerkrankungen. Über das Stoffwechsel-Muster kann man verschiedene – auch seltene – neurodegenerative Erkrankungen oft besser und genauer voneinander abgrenzen, als mit der MRT (obwohl diese die „schöneren“, besser aufgelösten Bilder liefert). Um der Nomenklatur gerecht zu werden, die genaue Bezeichnung der FDG-PET lautet übrigens: [18F]-2-Fluor-2-Desoxy-D-Glukose-Positronen-Emissions-Tomographie.

Das Freiburger Review-Paper

Meyer PT, Hellwig S, Blazhenets G, Hosp JA. Molecular imaging findings on acute and long-term effects of COVID-19 on the brain: A systematic review. J Nucl Med. Published online February 17, 2022:jnumed.121.263085. doi:10.2967/jnumed.121.263085

Die Arbeitsgruppe hat für ihr Paper 25 Veröffentlichungen berücksichtigt, die Mehrzahl davon waren Fallberichte, bzw. Fallserien-Sammlungen. Beim ersten Lesen bin ich aber gar nicht an den berichteten Fallserien hängen geblieben, sondern am letzten Teil des Papers, doch dazu später mehr. Eingeschlossen wurden Arbeiten, in welchen Untersuchungen mittels Positronen-Emissions-Tomographie (PET) oder Single-Photon-Emissionscomputertomographie (SPECT) durchgeführt wurden. Die Autoren sortieren die Arbeiten fünf verschiedenen Themenkomplexen zu:

  • Autoimmunenzephalitiden unmittelbar während/nach einer COVID-Erkrankung
  • Bewegungsstörungen nach COVID
  • Fokale neurologische Defizite / Riechstörungen
  • COVID-Enzephalopathie
  • Post-COVID-Syndrome

Autoimmunenzephalitiden unmittelbar während/nach einer COVID-Erkrankung

Autoimmunenzephalitiden mit direkter Assoziation zu einer COVID-Erkrankung sind selten, aber beschrieben. Für drei Patienten liegen – voneinander unabhängige – Fallberichte vor. Auf Grund der extrem geringen Fallzahl sind keine allgemein gültigen Aussagen zu COVID assoziierten Autoimmunenzephalitiden möglich. Einzige Gemeinsamkeit bei den drei Patienten waren ein erhöhten Stoffwechsel in den Stammganglien und der fehlende COVID-RNA-Nachweis im Liquor. Das was man eigentlich erwarten würde, einen Hypometabolismus gab es nur bei zwei Patienten, und da auch noch in verschiedenen Regionen des Gehirns. Bei den drei Patienten kam es durch eine immunsuppressive Behandlung zu einer klinischen Verbesserung, aber auch zu einer Besserung des PET-Befundes, bei einem Patienten zu einer Normalisierung.

Bewegungsstörungen nach COVID

Ebenfalls drei Fallberichte berichteten von Parkinson-Syndromen bei vier Patienten, aber auch komplexeren Bewegungsstörungen, welche in engem zeitlichen Zusammenhang mit der COVID-Infektion aufgetreten waren. Während die Autoren der Original-Paper über eine SARS-CoV-2-Infiltration des Mittelhirns spekulierten, waren bei drei Patienten Befunde zu erheben, wie man sie auch bei beginnenden Parkinson-Syndromen sieht: Es fand sich ein nigrostriatales dopaminerges Defizit. Bei einem Fall war eine ergänzende MIBG-Szintigraphie (wird selten zur ergänzenden Symptomatik bei Parkinson-Syndromen durchgeführt (Link Wikipedia, Link) unauffällig, was gegen eine Parkinson-Erkrankung spricht, es kam zu einer spontanen Besserung der Symptome ohne spezifische Behandlung. Bei den anderen drei Patienten kann – so die nachvollziehbare Schlussfolgerung der Review-Artikel-Autoren – auch einfach eine beginnende „normale“ Parkinson-Erkrankung vorgelegen haben, die nuklearmedizinischen Befund erlauben eigentlich keinen Rückschluss auf einen etwaigen Zusammenhang mit der COVID-Erkrankung. Besonders problematisch ist, dass eine mögliche COVID-Assoziation postuliert wurde, es aber keine bislang veröffentlichten Berichte zu einer Nachuntersuchung der Patienten und zum weiteren Verlauf gibt. Ein ähnliches Problem hat ein Einzelfallbericht zu einer Creutzfeldt-Jakob-Krankheit (CJK), welche bei einem jungen Mann zwei Wochen nach COVID-Infektion diagnostiziert wurde. Nuklearmedizinisch zeigte sich ein Befund, wie man ihn auch bei einer „normalen“ CJK erwartet hätte: Ein Hypometabolismus der gesamten linken Hirnhälfte.

Fokale neurologische Defizite / Riechstörungen

Hier geht es ganz überwiegend um Riechstörungen. Zu dem Thema gibt es im Vergleich zu den ersten beiden fast schon eine „große“ Datenbasis: Zwei prospektive Studien mit einmal 12 und einmal 14 Probanden, zudem mehrere Einzelfallberichte. In der ersten Studie wurde – wenn man einen „üblichen“ p-Wert von 0,05 verwendete kein signifikanter Befund erhoben. Bei der Verwendung eines „liberaleren“ Schwellenwertes (wie es in der Studie heißt), bzw. Subgruppenanalysen (bei 12 Probanden (?!)) konnte man sowohl Hypometabolismen, als auch Hypermetabolismen in mit der Symptomatik gar nicht so unplausibel assoziierten Orten (Riechhirn, Kleinhirn, orbitofrontaler und parietaler Kortex) detektieren. Nach all diesen statistischen Verrenkungen kommen die Autoren des Original-Papers zu dem sportlichen Schluss,

that the main pathophysiological hypotheses of COVID-19-related hyposmia (i.e., olfactory cleft obliteration; neuroinvasion of SARS-CoV-2) do not explain dysosmia in all patients, and that the PET findings probably reflect deafferentiation and functional reorganization.

Muss man sich erst mal trauen, ist aber ein Problem vieler COVID-Paper, doch wie gesagt, dazu weiter unten mehr. Die Ergebnisse standen zudem im Widerspruch von relativ frühen Einzelfallberichten, die einen orbitofrontalen Hypometabolismus gezeigt hatten, welchen man als Folge einer Neuroinvasion von SARS-CoV-2 über das Riechirn interpretiert hatte.

In der zweiten Studie wurden Patienten in der COVID-Erholungsphase (4 bis 12 Wochen nach Diagnosestellung) nuklearmedizinisch untersucht. Die Ergebnisse wurden hinsichtlich des verwendeten Scanner-Typs, dem Alter und Geschlecht der Probanden korrigiert und mit einer Kontrollgruppe verglichen. In der Studie fand man Glukose-Hypometabolismen im Parahippocampus und in der linken Inselrinde.

Einzelfallberichte gibt es noch bei einer Fazialisparese unter COVID-Infektion, bei der man fraglich einen Hypometabolismus im Fazialis-Kerngebiet detektiert hat, einen Normalbefund bei einem Patienten mit COVID-assoziierten akut-symptomatischen epileptischen Anfällen und einen anderen Fallbericht, in dem bei einem ähnlichen Patienten ein Hypometabolismus in der Vierhügelplatte festgestellt wurde.

Um es kurz zu machen: Die Ergebnisse sind widersprüchlich, nicht konsistent, die Studien/Fallberichte haben teils erhebliche methodische, bzw. statistische Schwächen und erlauben teilweise eigentlich gar keine Interpretation.

COVID-Enzephalopathie

Hier sehen die Review-Paper-Autoren die beste Datenlage, haben hierzu aber auch selber publiziert (und verwenden diese Arbeiten auch in dem Review). Mit dem Begriff COVID-Enzephalopathie meint man delirartige Symptome (teilweise mit zusätzlicher Fokalneurologie), die vor allem bei schweren COVID-Verläufen beschrieben worden und durchaus über die akute COVID-Erkrankungsphase anhalten können, in der Regel sehr rasch mit Erkrankungsbeginn einsetzen. Durch diese Rahmenbedingungen gehen die Autoren des Papers im Vergleich zu den anderen Krankheitsbildern von einer relativ homogenen Patientengruppe aus, womit sie die im Vergleich zu den anderen Themen deutlich überzeugendere Ergebnisse erklären. Daten gibt es in einer kleinen Arbeit für sieben Patienten, in der Arbeit von Hosp et al. für 29 Patienten, von denen acht in der Veröffentlichung von Blazhenets et al. nachuntersucht wurden. Bei diesen Patienten wurde ein ausgeprägter Hypometabolismus frontoparietal gefunden, welcher im zeitlichen Verlauf – genau wie die Klinik – deutlich regredient war. Innerhalb von sechs Monaten waren aber nicht alle Patienten wieder beschwerdefrei und es fanden sich auch bei einigen zwar rückläufige, aber immer noch nachweisbare Stoffwechselauffälligkeiten im Frontalhirn.

Post-COVID-Syndrome

Beim Post-COVID-Syndrom zeigt sich das gegenteilige Phänomen, die Kohorte ist in erster Linie durch den zeitlichen Parameter „anhaltende COVID-assoziierte Beschwerden“ definiert und damit was Krankheitsschwere usw. betrifft sehr inhomogen, es resultieren dann auch widersprüchliche nuklearmedizinische Befunde. Eine Studie mit 35 Erwachsenen und eine mit sieben Kindern mit selbst berichteten Post COVID-Symptomen zeigte sehr ausgeprägte PET-Hypometabolismen (bei Kindern war der Befund aber statistisch nicht signifikant, wenn man „reguläre“ Maßstäbe anlegte). Ein ähnliches Ergebnis fand eine Arbeit mit 13 COVID-Infizierten. Verglichen wurden die Studienteilnehmer mit einer Kontrollgruppe v.a. von Hautkrebs-Patienten, bei dem aus einem Ganzkörper-PET die Gehirnregion „herausgeschnitten“ wurde. In einer Studie mit 31 Probanden aus der Freiburger Arbeitsgruppe (Dressing et al.), von denen 14 eine nuklearmedizinische Untersuchung mittels FDG-PET erhielten, konnten diese Befunde nicht reproduziert werden. Neuropsychologisch fanden sich bei dieser Kohorte auf Gruppenebene keine objektivierbaren Defizite, wohl aber auf Einzelpatienten-Ebene im Bereich des visuellen Gedächtnisses bei sieben Patienten. Neun der 31 Patienten erreichten im MoCA (Link) einen pathologischen Wert von unter 26 Punkten. Das FDG-PET konnte bei keinem Patienten einen signifikante Auffälligkeit im Glukosestoffwechsel zeigen.

Anleitung zur Methodenkritik

Und das ist der Abschnitt, der mich schon beim ersten Lesen begeistert hat und warum ich das Paper unbedingt vorstellen wollte. Die Autoren geben nicht nur einen Überblick über die aktuelle Studienlage zum Thema nuklearmedizinische Bildgebung bei COVID-Folgeerkrankungen, sondern stellen detailliert auf mehreren Seiten Kriterien und Maßstäbe für gute (nuklearmedizinische) Paper vor und besprechen ausführlich typische Confounder. Super Sache!

Über den Einstieg der viel erwähnten und auch häufig kritisierten Flut der COVID-Paper in pubmed in den letzten beiden Jahren (und da sind die ganzen Preprints ja noch nicht mal berücksichtigt) kommen die Autoren zum wichtigen Aspekt der häufig unterdurchschnittlichen und unter präpandemischen Maßstäben teilweise auch indiskutablen Qualität der oft hochrangig veröffentlichten Arbeiten und stellen die Frage nach Gültigkeit, Verallgemeinerbarkeit und Reproduzierbarkeit der Studienergebnisse. Schritt für Schritt stellen sie noch mal Anforderungen an gute Paper vor, nicht nur für gute nuklearmedizinische.

Los geht es mit dem Thema Studiendesign und Studienpopulation. Die Autoren betonen, dass es gerade bei einer so häufigen Krankheit wie COVID-19 keinen Grund für weitere retrospektive Arbeiten, Einzelfallberichte oder Fallserien gibt:

Given the still high incidence of COVID-19, there is no necessity to rely on retrospective analysis of convenient samples. They pose an inherent risk of bias and, due to the lack or inconsistency of data, do not allow for in-depth analyses of clinicoimaging correlations (see below). Likewise, case reports or series are hardly justified except for very rare conditions, for which they may constitute an interesting starting point (see above). In addition, it is evident, that currently available longitudinal studies provided the deepest insight into underlying mechanisms and their course.

Sie betonen gerade bei Erkrankungen wie dem Post-COVID-Syndrom, bei dem der Faktor Zeit entscheidend ist, Zeitfenster und Zeitpunkte für den Patienteneinschluss klar zu definieren und besser die verschiedenen Erkrankungsschweren bei COVID zu trennen, da es gerade bei den schweren Verläufen klar umrissene und auch verstandene COVID-Folgeerkrankungen gibt, u.a. die oben erwähnte COVID-Enzephalopathie.

Besonders interessant fand ich die Ausführungen zum Thema Kontrollgruppe. Nuklearmedizinische Untersuchungen sind relativ aufwändig, langsam und teuer. Daher haben nuklearmedizinische Studien in der Regel auch eine kleinere Fallzahl, als wir sie von anderen Studien kennen. Umso wichtiger ist die Auswahl der Kontrollgruppe, an der die Frage Hyper- oder Hypometabolismus bemessen wird. Hier weisen die Autoren darauf hin, dass es oft schlicht nicht möglich ist, aus der Studie und auch den Ergänzungsmaterialen Rückschlüsse auf die Vergleichbarkeit von Studien-Population und Kontrollgruppe zu ziehen. Beim Thema Nuklearmedizin ist z.B. auch ein identischer Scanner mit gleichen Aufnahmeparametern wichtig, da sonst kaum vergleichbare Ergebnisse entstehen, insbesondere wenn die erwarteten Veränderungen eher diffizil sind. Das dürfte beim Thema Post COVID-Syndrom eines der entscheidenden Probleme sein, so schreiben die Autoren. Sie führen auch Beispiele auf, bei denen die Wahl der Kontrollgruppe auf so eklatante Weise das Ergebnis verfälscht, dass eine sinnvolle Studienaussage nahezu ausgeschlossen scheint: Die erwähnte Kontrollgruppe der einen Post COVID-Studie, bei der Hautkrebs-Patienten als Kontrollgruppe gewählt wurden, bei denen man die Gehirn-Scans aus dem Gesamtdatensatz einfach „ausgeschnitten“ hat. Dazu muss man wissen, dass die Aufnahmemodalitäten bei onkologischen Ganzkörper-PET ganz andere sind, als bei reinen Gehirn-PET. So dürfen die onkologischen Patienten während der Aufnahme Lesen, Sprechen oder ihr Smartphone benutzen (weil man Metastasen sucht und der Gehirnstoffwechsel in bestimmten Gehirnregionen schlicht uninteressant ist), während Gehirn-PET unter Ruhebedingungen aufgenommen werden.

Schlussendlich scheint die Freiburger Post COVID-Arbeit von Dressing et al. eine der ganz wenigen Arbeiten zu sein, bei denen eine Kontrollgruppe gesunder Probanden verwendet wurde (was bei einem nuklearmedizinischen Verfahren auch eine intensive Diskussion mit der Ethikommission und dem Bundesamt für Strahlenschutz erfordert hatte) und keine Gruppe mit „anderen“ nicht verstandenen neurologischen oder psychiatrischen Erkrankungen, die deshalb ein PET bekommen hatten.

Dann gibt es viele methodenspezifische Fallstricke bei der Auswertung von PET-Rohdaten, die die Autoren ausführlich darstellen, die ich hier aber überspringen würde.

Ein wieder allgemeingültigerer Punkt ist die Notwendigkeit, bildgebende Auffälligkeiten auch mit klinischen Befunden zu korrelieren und umgekehrt. Für die COVID-Enzephalopathie ist dies recht gut gelungen, für das Post COVID-Syndrom so gar nicht. So wurden in einzelnen Arbeiten Stoffwechselauffälligkeiten in großen Teilen des limbischen Systems berichtet. bei denen deutliche kognitive Störungen zu erwarten wären. Es wurden aber keine kognitiven Testungen durchgeführt, aber über Folgen für die Kognition in der Zusammenfassung spekuliert.

Im letzten Abschnitt berichten die Autoren von der Notwendigkeit des Abgleiches von Studienergebnissen mit denen aus „Nachbardisziplinen“ und sehen hier großen Verbesserungsbedarf. So wurde intensiv über die Neuropathogenität und Neuroinvasion des ZNS durch SARS-CoV-2 in Studien spekuliert, auch als schon klar war, dass man SARS-CoV-2 maximal in bis zu 50% der Fälle im Gehirn überhaupt nachweisen kann, und wenn vor allem im Hirnstamm und den Hirnnerven. Auch wurden die neuropathologischen Erkenntnisse über die Mikroglia-Aktivierung als Ausdruck von Neuroinflammation – und wo sie vor allem stattfindet (Hirnstamm und Kleinhirn und Marklager) – wiederholt nicht beachtet. Die Autoren rekapitulieren auch noch mal die Schwierigkeit beim Post COVID-Syndrom auf Grund der hohen Prävalenz von Beschwerden wie Fatigue zu eindeutigen, greifbaren Ergebnissen zu gelangen. Sie schreiben:

As far as permissible and based on the rather disappointing experience with 18F-FDG PET in psychiatric and somatoform disorders, one may expect that the contribution of 18F-FDG PET to understand and diagnose a Post-COVID-19 syndrome dominated by fatigue is actually limited.

Der letzte Satz des Papers fasst die skizzierten Einschränkungen und die Aussagekraft des FDG-PET bei Post-COVID-Symptomen wie folgt zusammen:

A diagnostic benefit from 18F-FDG PET may only be expected if a cognitive impairment is verified and persisting (>3-6 months) or progressive.

Diese Empfehlung ist aus zwei Gründen total sinnvoll: Erstens gilt die 6-Monats-Regel auch beim „klassischen“ Delir, wenn es um die Abgrenzung zu einer Demenz geht. Dort strebt man eine neuropsychologische Testung erst dann an, weil man weiß, das delirbedingte kognitive Defizite bis 6 Monate (in manchen Untersuchungen auch 12 Monate) anhalten können (Link). Zweitens liegt die Stärke der FDG-PET in der Differentialdiagnostik neurodegenerativer Erkrankungen (und damit auch von Demenzen) und kann helfen eine COVID-Folgeerkrankung von einer sich z.B. koinzidentiell entwickelnden Alzheimer-Demenz abzugrenzen.

Nachtrag: Das 2 Patienten-Preprint

Irgendwie (oder auch nicht) zum Thema passend hat Karl Lauterbach heute folgendes zu diesem Preprint (Link) gepostet:

Zu dem Preprint muss man ein paar Dinge anmerken: Zu allererst: Es ist ein Preprint. Die Autoren verwenden in ihrer Arbeit nicht das – gut etablierte – FDG-PET (wo es ja um Glukose-Stoffwechsel geht), sondern eine neue Methode, das [18F] DPA-714-PET. Dabei wird nicht Glukose radioaktiv markiert, sondern ein Protein aus der Mitochondrienmembran namens TSPO (Link Wikipedia). TSPO wird mit Neuroinflammation in Verbindung gebracht, so dass es mehrere experimentielle Ansätze gibt, damit funktionelle Neuroinflammations-Bildgebung zu machen, wie hier beim Thema Schlaganfall: Link. Die Review-Paper-Autoren schreiben interessanterweise:

In addition, PET imaging of activated microglia might represent a promising imaging technique in COVID-19, but to the best of our knowledge has not been explored yet.

Dann ist nach meinem Verständnis – und unter oben angeführten Qualitätskriterien – die Auswahl der einen Patientin schwierig, da sie komorbide an einem Fibromyalgie-Syndrom leidet (Link). Bei der Fibromyalgie handelt es sich um eine nicht verstandene Krankheit, bei der immer wieder psychosomatische und psychiatrische Kofaktoren diskutiert werden, genau wie beim Post COVID-Syndrom. Der zweite Patient war relativ schwer betroffen, über 60 Jahre alt und hatte neuropsychologisch eine im Vordergrund stehende Aufmerksamkeitsstörung und alltagsrelevante visio-konstruktive Defizite, so dass sich hier die Frage nach einer COVID-Enzephalopathie als Differentialdiagnose stellt. Die historische Kontrollgruppe ist kaum größer (3 Patienten mit einer chronisch-progredienten Multiplen Sklerose) und stammt aus dieser Arbeit der selben Arbeitsgruppe: Link. Auch hier stellt sich ganz stark die Frage nach Vergleichbarkeit: Eine Gruppe mit einer chronischen ZNS-Entzündung im Stadium einer im Vordergrund stehenden Neurodegeneration mit einer Gruppe mit fraglicher ZNS-Entzündung zu vergleichen ist schon schwierig, selbst wenn die technische Vergleichbarkeit bei der selben Arbeitsgruppe hoffentlich gegeben sein sollte. Insbesondere, da die Kontrollgruppe immer wieder als „healthy control subjects“ bezeichnet wird.

Die Ergebnisse sind so „eindeutig“ und so sehr das ganze Gehirn betreffend, dass man hier unbedingt den Review-Prozess abwarten muss. Bei beiden Patienten war die gesamte graue Substanz (CAVE histopathologisch Neuroinflammation in allen Studien nur oder vorwiegend in der weißen Substanz) betroffen. Die Diskussion ist im Ausmaß des sich in jeder Studie findenden cherry picking sagen wir mal „interessant“. Hauptbestätigung der eigenen Ergebnisse ist die UK Biobank Studie, bei der aber die Hauptlimitation, der altersabhängige Effekt der Abnahme der Dicke der grauen Substanz nicht erwähnt wird. Die Autoren schreiben, dass sie eine Studie mit Long Covid-Patienten durchführen und auf Grund der spektakulären Ergebnisse die Daten der ersten beiden Probanden mit der Veröffentlichung vorab berichten. Hier wird die „richtige“ Studie sicherlich interessant und (hoffentlich) in ihrer Patientenselektion weniger problematisch.

Wo man weiterlesen kann

Blazhenets, G., Schröter, N., Bormann, T., Thurow, J., Wagner, D., Frings, L., Weiller, C., Meyer, P. T., Dressing, A., & Hosp, J. A. (2021). Slow but evident recovery from neocortical dysfunction and cognitive impairment in a series of chronic COVID-19 patients. Journal of Nuclear Medicine, jnumed.121.262128. https://doi.org/10.2967/jnumed.121.262128

Dressing A, Bormann T, Blazhenets G, et al. Neuropsychological profiles and cerebral glucose metabolism in neurocognitive Long COVID-syndrome. J Nucl Med. Published online October 14, 2021:jnumed.121.262677. doi:10.2967/jnumed.121.262677

Hosp, J. A., Dressing, A., Blazhenets, G., Bormann, T., Rau, A., Schwabenland, M., Thurow, J., Wagner, D., Waller, C., Niesen, W. D., Frings, L., Urbach, H., Prinz, M., Weiller, C., Schroeter, N., & Meyer, P. T. (2021). Cognitive impairment and altered cerebral glucose metabolism in the subacute stage of COVID-19. Brain, 1–14. https://doi.org/10.1093/brain/awab009

Meyer PT, Hellwig S, Blazhenets G, Hosp JA. Molecular imaging findings on acute and long-term effects of COVID-19 on the brain: A systematic review. J Nucl Med. Published online February 17, 2022:jnumed.121.263085. doi:10.2967/jnumed.121.263085

Qualitäts-COVID-Paper-Offensive Teil 2

Beim letzten Mal ging es um die Schutzwirkung der COVID-Impfung vor Folgeerkrankungen (Link), dabei blieb aber die Frage nach einem Vergleich mit anderen Erkrankungen offen.

Neurologische und psychiatrische COVID-Erkrankungsfolgen im Vergleich

Darum soll es heute gehen, auch hierzu gibt es zwei aktuelle, interessante Paper, eins aus Dänemark und eins aus Großbritannien, beide im Mai 2022 in JAMA Psychiatry veröffentlicht. Diese Paper haben wir auf Twitter schon mal ganz kurz diskutiert, es lohnt sich aber meines Erachtens ein genauerer Blick auf die Arbeiten, da es doch einiges daran zu lernen gibt.

Die dänische Studie

Nersesjan V, Fonsmark L, Christensen RHB, et al. Neuropsychiatric and Cognitive Outcomes in Patients 6 Months After COVID-19 Requiring Hospitalization Compared With Matched Control Patients Hospitalized for Non–COVID-19 Illness. JAMA Psychiatry. 2022;79(5):486. doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.0284

Zu der Studie hatte ich schon mal einen kleinen Thread geschrieben:

Das Studiendesign

Es handelt sich um eine monozentrische prospektive Fall-Kontroll-Studie aus einem Kopenhagener Krankenhaus, in die zwischen Juli 2020 und Juli 2021 85 COVID-Erkrankte eingeschlossen wurden. Dementsprechend beziehen sich die Studiendaten auf Patienten in der auslaufenden ersten bis beginnenden dritten Erkrankungswelle, vor allem mit dem Wuhan-Typ und mit der alpha-Variante. Verglichen wurden die Fälle mit 61 Nicht-COVID-Patienten aus dem selben Krankenhaus, darunter einem großen Anteil von Herzinfarkt-Patienten, da man akut kritisch kranke Patienten miteinander vergleichen wollte. Die Studiengruppen wurden hinsichtlich Alter, Geschlecht und einer vergleichbaren Behandlungsdauer und -intensität auf der Intensivstation gematcht. Ausgeschlossen wurden Patienten mit vorbestehenden Psychosen, schweren neurologischen Erkrankungen die eine Rehabilitation erforderten, Hirntumoren, Demenzerkrankungen und geistigen Behinderungen. Ausgeschlossen wurden zudem Patienten, die in der Vergangenheit schon mal eine COVID-Infektion und nun eine Reinfektion hatten. Die Nachbeobachtungszeit erstreckte sich über sechs Monate.

Alle Probanden wurden von dem selben Team ärztlich und psychologisch interviewt und untersucht, um eine möglichst geringe untersucherabhängige Verzerrung zu haben. Durchgeführt wurden ein strukturiertes psychiatrisches Interview, psychiatrische Scores und eine Befragung und elektronische Überprüfung auf psychiatrische Erkrankungen in der Vorgeschichte und Diagnosenstellungen durch andere Behandler als die Studiengruppe (was auf Grund der zentralisierten Gesundheitsdaten in Dänemark lückenlos funktioniert). Die Kognition wurde mit dem Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (Link) untersucht, es wurde der neurologische Status erhoben und die modified Rankin Scale (mRS, ein einfacher Score zur Beurteilung der Selbstständigkeit / Behinderung aus der Schlaganfallmedizin Link) bei Entlassung erhoben. Es wurden – und das ist eine der Stärken der Studie – eine Menge klinischer Zusatz-Parameter dokumentiert: Die Frage, ob ein Delir vorgelegen hat, Bildgebung des Gehirns, EEG- und NLG-Untersuchungen, Laborwerte und ggfs. Liquordiagnostik, sowohl in COVID- als auch Kontrollgruppe.

Die Studienergebnisse

Sechs Monate nach COVID-Infektion lag der MoCA-Wert bei 29% der COVID-Patienten unter dem MoCA cut off-Wert von 26 Punkten und bei 17% der Kontrollgruppe. Dieser Unterschied ist statistisch signifikant. Allerdings ist es so ein „sowohl als auch“-Ergebnis, wenn man das ganze näher betrachtet:

  • Nimmt man nur die Probanden mit „richtig auffälligen“ MoCA-Ergebnissen und Werten unter 24 Punkten, so kam das bei 14% der COVID-Patienten und 2% der Kontrollgruppe vor. Dies bestätigt erst mal den Unterschied zwischen den beiden Gruppen und deutet auf mehr kognitive Defizite nach COVID hin als in der Vergleichsgruppe.
  • Aber: Der Mittelwert der erreichten MoCA-Punkte in der Gesamtpopulation war relativ ähnlich, dieser lag in der COVID-Gruppe bei 26,7 (und damit unter dem cut off) und in der Kontrollgruppe bei 27,5 (knapp über dem cut off).
  • Schaut man sich die MoCA-Ergebnisse genauer an (Supplemental, Tabelle 7, Link) so besteht der einzig signifikante Unterschied zwischen den beiden Gruppen in der Unter-Domäne „Aufmerksamkeit“ im MoCA. Aufmerksamkeitsstörungen bei sonst aber nicht auffälligen Gedächtnisleistungen kommen in erster Linie beim Delir vor. Die hohe Rate von Delirien bei COVID wurde schon recht zu Anfang der Pandemie in Papern berichtet (zum Beispiel hier). Allerdings veränderte die Adjustierung der MoCA-Ergebnisse für stattgehabte Delirien den Unterschied zwischen den beiden Studiengruppen nicht (Supplemental, Tabelle 8, Link)

15 COVID-Patienten wurden schon bei Krankenhausentlassung neuropsychologisch mittels MoCA getestet und dann nach 6 Monaten noch mal im Rahmen des Studienprotokolls. Diese Gruppe hatte im Durchschnitt bei Entlassung einen MoCA von 19,2 Punkten – also einen hochpathologischen Wert – erholte sich dann aber bis zur „regulären“ Untersuchung nach sechs Monaten auf einen Durchschnittswert von 26,1.

aus: Nersesjan V, Fonsmark L, Christensen RHB, et al. Neuropsychiatric and Cognitive Outcomes in Patients 6 Months After COVID-19 Requiring Hospitalization Compared With Matched Control Patients Hospitalized for Non–COVID-19 Illness. JAMA Psychiatry. 2022;79(5):486. doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.0284
aus: Nersesjan V, Fonsmark L, Christensen RHB, et al. Neuropsychiatric and Cognitive Outcomes in Patients 6 Months After COVID-19 Requiring Hospitalization Compared With Matched Control Patients Hospitalized for Non–COVID-19 Illness. JAMA Psychiatry. 2022;79(5):486. doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.0284

Bei der Anzahl der neu aufgetretenen psychiatrischen Diagnosen gab es zwischen COVID- und Kontrollgruppe keinen signifikanten Unterschied, diese lag in beiden Gruppen um 20%, allerdings entwickelte die Kontrollgruppe mehr Angststörungen, die COVID-Gruppe mehr depressive Störungen.

Bei den selbstberichteten „neuen“ Symptomen (also Symptomen, die vor der zur Krankenhausaufnahme noch nicht vorgelegen hatten) ergab sich kein statistisch signifikanter Unterschied, bis auf das – bekannte – Thema Riech- und Geschmacksstörungen, die in der COVID-Gruppe häufiger auftraten. In beiden Gruppen wurde am häufigsten von Gedächtnis- und Konzentrationsstörungen, neuen Schmerzen, emotionaler Labilität, Schlafstörungen, depressiven Symptomen und Angstattacken/Flashbacks berichtet. Addiert man aber die Häufigkeiten der einzelnen selbstgemeldeten Symptome auf und verknüpft sie zu typischen Krankheitsbildern wie depressiven Störungen, Angststörungen, PTBS so war die Häufigkeit abgeleitet aus den selbst berichteten Symptomen deutlich höher als die Häufigkeit, die sich aus den offiziell diagnostizierten psychiatrischen Erkrankungen der selben Kohorte ergab.

aus: Nersesjan V, Fonsmark L, Christensen RHB, et al. Neuropsychiatric and Cognitive Outcomes in Patients 6 Months After COVID-19 Requiring Hospitalization Compared With Matched Control Patients Hospitalized for Non–COVID-19 Illness. JAMA Psychiatry. 2022;79(5):486. doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.0284
aus: Nersesjan V, Fonsmark L, Christensen RHB, et al. Neuropsychiatric and Cognitive Outcomes in Patients 6 Months After COVID-19 Requiring Hospitalization Compared With Matched Control Patients Hospitalized for Non–COVID-19 Illness. JAMA Psychiatry. 2022;79(5):486. doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.0284

In der neurologischen Untersuchung war nach Adjustierung der Gruppen an die oben genannten Parameter lediglich eine statistisch signifikant häufigere Meralgia paraesthetica (Link) auffällig, welche sich durch die häufigere Bauchlagerung und damit Druckschädigung des N. cutaneus femoris lateralis erklärt.

Lehren aus der Studie

In dieser Studie waren kognitive Defizite nach schwerer Erkrankung in der COVID-Gruppe ausgeprägter als in der Kontrollgruppe, es gab aber in der untersuchten Subgruppe mit MoCA-Testung bei Krankenhausentlassung und nach sechs Monaten im Rahmen des Studienprotokolls eine deutliche Symptomverbesserung über sechs Monate. Auch in anderen Untersuchungen waren in zuvor publizierten – in der Regel retrospektiven Arbeiten – kognitive Defizite nach COVID-Erkrankung beschrieben worden, bekanntestes Beispiel ist die UK Biobank Studie (Link brainpainblog, Link Blog von E. Wyler), bei der allerdings in der öffentlichen Berichterstattung der stark altersabhängige Effekt der kognitiven Defizite in dieser Studie „verloren“ ging. Die Autoren betonen, dass der absolute Unterschied zwischen COVID- und Kontrollgruppe von 0,8 MoCA-Punkten ungefähr den Auswirkungen von 8 Jahre Alterung bei über 60-Jährigen entspricht, was zweifelsohne bevölkerungsweit relevant wäre, bei allerdings in dieser Studie in erster Linie schwer an COVID Erkrankten. Allerdings – und das ist meines Erachtens ziemlich wichtig – zitieren die Autoren drei Studien (siehe unten, leider kein open access), die ähnliche Effekte auch schon Prä-COVID für andere schwere (Atemwegs-)Erkrankungen zeigen konnten.

Einer weiteren – in meinen Augen wichtigen – Erkenntnis widmen die Autoren einen ganzen Abschnitt: Dem Unterschied zwischen selbst berichteten psychiatrischen Symptomen nach schwerer Erkrankung und offiziellen Diagnosen. Die Autoren weisen darauf hin, dass in früheren COVID-Studien diese Unterscheidung oft nicht gemacht wurde und dass sich hierüber die teils stark schwankenden Häufigkeitsangaben zumindest teilweise erklären könnten. Zudem betonen sie die Wichtigkeit einer Kontrollgruppe. So wurden in COVID-Studien PTBS in bis zu 30% der Fälle gefunden, Angststörungen und depressive Störungen ebenfalls in dieser Häufigkeit. In der aktuellen Studien lag dieser Wert um 20%, aber eben sowohl in der COVID-, als auch in der Kontrollgruppe.

Limitationen der Studie

Hauptlimitation ist die relativ kleine Studienpopulation, was allerdings für eine monozentrische, prospektive Studie nicht ungewöhnlich ist. Die Autoren selber reflektieren, dass der MoCA-Test ggfs. nicht sensitiv und spezifisch genug ist, um „kleine“ neuropsychologische Unterschiede zwischen den Gruppen herauszuarbeiten.

Ich selber würde die Studie als „klein aber fein“ einordnen.

Die englische Studie

Eine sehr schöne Ergänzung zu der dänischen Studie ist eine – sehr große – retrospektive Kohortenstudie aus Großbritannien, die ebenfalls im Mai 2022 in JAMA Psychiatry veröffentlicht wurde.

Philipp Grätzel von Grätz hatte die hier schon mal kurz vorgestellt:

Studiendesign

Für die Studie wurden die NHS-Krankenunterlagen von mehr als acht Millionen Engländern hinsichtlich von Neudiagnosen von Angststörungen, Psychosen und Demenzen nach einer COVID-Infektion mit Krankenhausbehandlung untersucht und hinsichtlich ihrer Auftretenshäufigkeit innerhalb von 12 Monaten mit der Häufigkeit nach einem anderen schweren Atemwegsinfekt (SARI) verglichen.

SARI: Unter SARI („severe acute respiratory illness“) versteht man lt. WHO-Definition schwer verlaufende Atemwegsinfekte (Link). SARI ist dabei definiert als ein Atemwegsinfekt mit Fieber > 38,0°C, Husten, Entwicklung innerhalb der letzten 10 Tage, bei dem eine stationäre Krankenhausaufnahme notwendig ist. Typische SARI-Erreger bei Erwachsenen sind Influenza-Viren, bei Kindern auch RS-Virus, aber auch Bakterien wie Pneumokokken, Legionellen usw. (Link).

Es wurden Datensätze von Januar 2020 (dem Beginn der Pandemie) bis Juli 2021 ausgewertet. In diesem Zeitraum erlitten knapp 520.000 Engländer eine COVID-Infektion, es wurden 16.679 Personen wegen COVID stationär aufgenommen und auch wieder lebend entlassen, 32.525 wegen eines anderen schweren Atemwegsinfektes. Verglichen wurden diese beiden Gruppen mit den Daten einer historischen Prä-COVID-Kohorte von 12 Millionen Engländern.

Studienergebnisse

Das Studiendesign führt zu der Möglichkeit, einmal einen Vergleich zwischen COVID- und Nicht-COVID-Krankheitsfolgen zu machen, aber auch einen Aussage zur psychiatrischen Erkrankungshäufigkeit im Vergleich zu einer Prä-COVID-Kontrollgruppe zu machen.

Sowohl stationär behandelte COVID-, als auch SARI-Patienten hatten durchweg ein erhöhtes Risiko für psychiatrisch Erkrankungen im Vergleich zur Normalbevölkerung. Die hazard ratio betrug für Angststörungen 2,36 in der COVID-Gruppe im Vergleich zur Normalbevölkerung, in der SARI-Gruppe 1,86. Demenzerkrankungen waren mit 2,63 in der COVID-Gruppe und 2,55 in der SARI-Gruppe ebenfalls deutlich häufiger als in der Normalbevölkerung. Eine depressive Episode (definiert als Beginn einer antidepressiven Behandlung) erlitten die Erkrankten sowohl nach COVID (hazard ratio 3,24) als auch nach SARI (2,55) häufiger als die nicht-infizierte Kontrollgruppe.

aus: Clift AK, Ranger TA, Patone M, et al. Neuropsychiatric Ramifications of Severe COVID-19 and Other Severe Acute Respiratory Infections. JAMA Psychiatry. Published online May 11, 2022. doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.1067
aus: Clift AK, Ranger TA, Patone M, et al. Neuropsychiatric Ramifications of Severe COVID-19 and Other Severe Acute Respiratory Infections. JAMA Psychiatry. Published online May 11, 2022. doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.1067

Im Vergleich mit Patienten mit einem akuten Herzinfarkt war das Erkrankungsrisiko für eine neue Angststörung sogar niedriger (hazard ratio 0,66, bzw. 0,62), anders verhielt es sich mit neu diagnostizierten Demenzerkrankungen. Die waren hier mit einer hazard ratio von 2,24 bei SARI-Patienten und 1,92 bei COVID-Patienten deutlich häufiger, ebenso die Verordnung von Antipsychotika (hazard ratio 2,48, bzw. 2,0). Bei den anderen Erkrankungen (Depressionen, Verordnung von Antidepressiva und Verordnung von Sedativa) war das Bild weniger eindeutig, bzw. bestand kein relevanter Unterschied.

aus: Clift AK, Ranger TA, Patone M, et al. Neuropsychiatric Ramifications of Severe COVID-19 and Other Severe Acute Respiratory Infections. JAMA Psychiatry. Published online May 11, 2022. doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.1067
aus: Clift AK, Ranger TA, Patone M, et al. Neuropsychiatric Ramifications of Severe COVID-19 and Other Severe Acute Respiratory Infections. JAMA Psychiatry. Published online May 11, 2022. doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.1067

Lehren aus der Studie

Diese relativ große retrospektive Arbeit ergänzt die dänische Studie sehr schön. Auf den ersten Blick widersprechen sich die Daten, die erste Studie findet vermehrte kognitive Defizite nach COVID-Infektion im Vergleich zu einer Kontrollgruppe aus ähnlich schwer erkrankten Patienten, die zweite eben nicht, wenn man verschiedene Atemwegsinfekte mit der Notwendigkeit der Krankenhausaufnahme (COVID vs. SARI) miteinander vergleicht. Der Teufel steckt wie immer im Detail. Vergleichbarer mit der dänischen Arbeit ist die Subgruppenanalyse mit dem Vergleich zwischen Herzinfarkt-, COVID- und SARI-Patienten. Hier ist das Ergebnis in beiden Studien sehr ähnlich.

Generell scheinen nach dieser Studie schwer verlaufende Atemwegsinfektionen das Risiko bestimmter neuropsychiatrischer Diagnosen (vor allem Demenzerkrankungen und Angststörungen9 deutlich zu erhöhen, auch noch mal mehr, als andere prinzipiell lebensbedrohliche Erkrankungen wie Herzinfarkte.

Limitationen der Studie

Eine prinzipielle Einschränkung der Studie ist das retrospektive Studiendesign, was sich auf elektronisch dokumentierte Diagnosen stützt. Zudem unterschieden sich die Häufigkeiten von psychiatrischen Erkrankungen aus Krankheitsdaten der Normalbevölkerung vor und während der Pandemie, was dazu führen kann, dass die Häufigkeit von psychiatrischen Erkrankungen in der COVID-Gruppe überschätzt wird.

Ob man diese Ergebnisse auch auf leichte COVID-Verläufe übertragen kann, kann die englische Studie (genau wie die dänische) nicht beantworten.

Ein Fazit: Auf die Kontrollgruppe kommt es an

Betrachtet man beide Studien zusammen, so kann man neben dem schon erwähnten Punkt, dass schwere (und hierauf liegt die Betonung bei beiden Studien, es ging um hospitalisierte und intensivpflichtige Patienten) Atemwegsinfektionen das Auftreten kognitiver Defizite zu begünstigen scheinen vor allem feststellen: Die Auswahl der Kontrollgruppe ist bei dieser Fragestellung extrem wichtig. Erst einmal ist es von Bedeutung, dass es angesichts der Häufigkeit der oft unspezifischen oder multikausal verursachten neurologischen und psychiatrischen Symptome und Diagnosen überhaupt eine Kontrollgruppe gibt. Und dann scheint für eine wirkliche Vergleichbarkeit die Zusammensetzung dieser Kontrollgruppe auch noch mal entscheidend zu sein.

Wo man weiterlesen kann

Clift AK, Ranger TA, Patone M, et al. Neuropsychiatric Ramifications of Severe COVID-19 and Other Severe Acute Respiratory Infections. JAMA Psychiatry. Published online May 11, 2022. doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.1067

Nersesjan V, Fonsmark L, Christensen RHB, et al. Neuropsychiatric and Cognitive Outcomes in Patients 6 Months After COVID-19 Requiring Hospitalization Compared With Matched Control Patients Hospitalized for Non–COVID-19 Illness. JAMA Psychiatry. 2022;79(5):486. doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.0284

Hirnatrophie nach schweren (Atemwegs-)Erkrankungen (leider kein open access)

Hopkins RO, Gale SD, Weaver LK. Brain atrophy and cognitive impairment in survivors of acute respiratory distress syndrome. Brain Injury. 2006;20(3):263-271. doi:10.1080/02699050500488199

Huang M, Gedansky A, Hassett CE, et al. Pathophysiology of Brain Injury and Neurological Outcome in Acute Respiratory Distress Syndrome: A Scoping Review of Preclinical to Clinical Studies. Neurocrit Care. 2021;35(2):518-527. doi:10.1007/s12028-021-01309-x

Sprung J, Warner DO, Knopman DS, et al. Brain MRI after critical care admission: A longitudinal imaging study. Journal of Critical Care. 2021;62:117-123. doi:10.1016/j.jcrc.2020.11.024

Qualitäts-COVID-Paper-Offensive Teil 1

In den letzten Wochen sind – in meiner Wahrnehmung – eine ganze Reihe gut gemachter Studien und Review-Paper zum Thema COVID-19 veröffentlicht worden, die verschiedene – in den letzten 2,5 Jahren diskutierte – Punkte endlich besser einzuordnen helfen. Ich werde mal in den nächsten Tagen einige davon hier vorstellen.

Warum der Slogan „Impfen schützt“ richtig ist

Aus aktuellem Anlass fangen wir mal mit einer „Impfen-schützt“-Studie an

Vorab: Wen in erster Linie Impfnebenwirkungen interessieren (ja, die gibt es auch), kann gerne hier (Link) oder hier (Link) weiterlesen, dort gibt es auch die Verlinkungen auf die PEI-Sicherheitsberichte. Ich gehe hier auf die Wirkung der COVID-Impfung hinsichtlich COVID-Erkrankungsfolgen ein, die in dieser Beobachtungsstudie noch mal eindrucksvoll gezeigt wurde:

Zisis SN, Durieux JC, Mouchati C, Perez JA, McComsey GA. The protective effect of covid-19 vaccination on post-acute sequelae of covid-19 (pasc): a multicenter study from a large national health research network. Open Forum Infectious Diseases. Published online May 7, 2022:ofac228. doi:10.1093/ofid/ofac228

In der Studie wurden Gesundheitsdaten aus dem TriNetX-Gesundheitsforschungs-Netzwerk (Link) verwendet. Eingeschlossen wurden gut 1,5 Millionen volljährige COVID-Erkrankte im Zeitraum vom September 2020 bis Dezember 2021 (dieser Zeitraum umfasst also COVID-Infektionen mit dem Wuhan-Typ, und vor allem der alpha- und delta-Variante) aus Ohio in den USA. Vergleichen wurden die Verläufe von einer Kohorte von gut 25.000 vollständig geimpften (in der Studie war das in der Regel eine zweimalige mRNA-Impfung, siehe supplementary data, Link) mit einer im Hinblick auf Alter, Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit und Vorerkrankungen (Bluthochdruck, Arteriosklerose, BMI, Diabetes mellitus, Asthma, COPD, chronische Niereninsuffizienz, Organtransplantationen, Tumorerkrankungen, HIV-Infektionen) bei Studieneinschluss gematchten Kontrollgruppe ohne COVID-Impfung.

“Gematcht“? Gematcht bedeutet, dass die Probanden der Kohorte mit Impfung und die ohne Impfung bei Studieneinschluss hinsichtlich der genannten Parameter so ausgewählt wurden, dass keine Unterschiede zwischen den beiden Gruppen bestanden. So ist es wahrscheinlicher, dass bei sonst gleich bleibenden äußeren Einflussfaktoren die erfassten Unterschiede zwischen den beiden Gruppen tatsächlich mit dem Impfstatus zusammenhängen.

Fokus der Studie war nicht die primäre Krankheitsschwere der COVID-Erkrankung (die Studien, die hier eine sehr gute Wirkung der Impfung auf die Krankheitsschwere zeigen kennen wir alle), sondern Folgen einer COVID-Erkrankung. Die Gesundheitsdaten der beiden Gruppen wurden über einen Verlauf von drei Monaten verglichen und zwar jeweils an Tag 28 nach Infektion und Tag 90.

Erkrankungsfolgen

Mortalität

An Tag 28 betrug die Mortalität in der geimpften Gruppe 6,78/1.000 Erkrankte, in der ungeimpften Kohorte 20,69/1.000 Erkrankte, die Impfung drittelte also das Mortalitätsrisiko. An Tag 90 lag die Mortalität in der geimpften Gruppe bei 2,38/1.000, in der ungeimpften Gruppe bei 11,62/1.000 Erkrankungen und damit knapp 5 mal höher.

Bluthochdruck

Eine Bluthochdruck-Diagnose bestand bei 13,52/1.000 der Geimpften und 29,9/1.000 der Ungeimpften nach 28 Tagen und bei 6,42/1.000 der Geimpften und 19,59/1.000 der Ungeimpften nach 90 Tagen, war also 2 bis 3 mal höher bei der ungeimpften Kohorte.

Diabetes mellitus

Ein ähnliches Bild zeigte sich beim Thema Diabetes. Hier lagen die Erkrankungsraten an Tag 28 bei 5,98 vs. 13,88/1.000 und an Tag 90 bei 2,69 vs. 9,69/1.000 Infizierte. Auch hier war die Diabetes-Diagnose bei geimpften Probanden 2 bis 5 mal seltener.

Koronare Herzkrankheit

Eine KHK bestand an Tag 28 bei 15,41/1.000 der Geimpften und 31,17/1.000 der ungeimpften Probanden, an Tag 90 bei 7,19/1.000 der Geimpften und 20,26 der Ungeimpften, was einen Unterschied um den Faktor 2-3 ausmacht.

Beinvenenthrombosen

Beinvenenthrombosen traten bei Geimpften an Tag 28 nach Infektion bei 6,36/1.000 auf und bei Ungeimpften bei 15,14/1.000, an Tag 90 lag das Verhältnis bei 2,89/1.000 zu 10,67/1.000, was ebenfalls ein 2-3 mal höheres Erkrankungsrisiko in der ungeimpften Kohorte bedeutet.

Psychiatrische Diagnosen

Bei 14,77/1.000 der geimpften Erkrankten und bei 36,23/1.000 der ungeimpften Probanden wurde an Tag 28 eine psychiatrische Diagnose erhoben, an Tag 90 bei 6,45/1.000 der Geimpften und 25,53/1.000 der Ungeimpften. Das macht einen gut 2-fachen Unterschied nach 28 und einen fast 4-fachen Unterschied nach 90 Tagen aus.

Weitere Diagnosen

Das selbe Phänomen der deutlich häufigeren Diagnosen in der ungeimpften Kohorte bestand für Schilddrüsenerkrankungen, Tumorerkrankungen und für die Diagnose einer Rheumatoiden Arthritis.

Neue Symptome nach COVID-Infektion

Bei den „neuen“ Symptomen nach COVID-Infektion orientierten sich die Autoren an den häufigsten als Post COVID-Symptome angegebenen Beschwerden. Atemwegsbeschwerden, insbesondere Husten bestanden bei 89,71/1.000 der Geimpften an Tag 28 und bei 127,61/1.000 der Ungeimpften; an Tag 90 bei 49,59/1.000 der Geimpften und 92,92/1.000 der Ungeimpften. Bei Kopfschmerzen betrugen die Inzidenzen/1.000 Erkrankungen an Tag 28 17,84/1.000 vs. 31,87/1.000 und an Tag 90 9,79/1.000 vs. 25,17/1.000. Körperschmerzen hatten 9,32/1.000 der Geimpften an Tag 28 und 19,03/1.000 der Ungeimpften, an Tag 90 4,92/1.000 der Geimpften und 14,31/1.000 der Ungeimpften. Fatigue – also die vorschnelle Ermüdbarkeit – bestand bei 45,14/1.000 der Geimpften nach 28 Tagen und bei 69,38/1.000 der Ungeimpften und bei 23,98/1.000 der Geimpften und 50,27/1.000 der Ungeimpften nach 90 Tagen. Durchfälle oder Verstopfung bei 33,97/1.000 der Geimpften und 56,45/1.000 der Ungeimpften an Tag 28 und an Tag 90 bei 19,03/1.000 der Geimpften und 42,93/1.000 der Ungeimpften.

Es gab kein einziges Symptom und keine Diagnose die in der geimpften Kohorte häufiger als in der ungeimpften Gruppe auftrat.

Limitationen

Als Limitationen der Studie benennen die Autoren die Tatsache, dass nur elektronisch gemeldete Diagnosen und Symptome zur Verfügung standen und keine „echten“ Studienvisiten stattfanden. Leichter betroffene Erkrankte ohne Arztkontakt (und damit Diagnoseerhebung) wurden so sehr wahrscheinlich deutlich untererfasst, erst recht Erkrankte mit einem asymptomatischen oder kaum symptomatischen Verlauf. Eine weitere Schwäche ist, dass das „Grundrauschen“, die Häufigkeit der Post COVID-Symptome in der Bevölkerung nicht sicher bekannt ist. Außerdem handelt es sich um eine retrospektive Beobachtungsstudie und um keine prospektive Arbeit.

Fazit

Studien die einen Impfeffekt gegenüber immunnaiven Personen untersuchen werden mit immer größerer Grundimmunität in der Bevölkerung (durch eine hohe Impfquote aber auch durch die vielen Reinfektionen) zunehmend schwieriger durchzuführen sein (wer ist denn auch überhaupt noch immunnaiv?). Dementsprechend werden aller Wahrscheinlichkeit nach auch weitere Studien eher retrospektive Erhebungen sein (müssen), so wie diese Arbeit.

Der Charme dieser Studie ist der Vergleich mit einer „Placebogruppe“, nämlich der Gruppe der ungeimpften Probanden. So lässt sich – auf dem Boden einer relativ großen und gut gematchten Datenbasis – ein valider Vergleich zwischen den beiden Gruppen herausarbeiten. Zusammenfassend senkt eine COVID-Impfung das Risiko verschiedener Folgeerkrankungen nach COVID-Infektion, aber auch das Risiko der typischen Long COVID-, bzw. Post COVID-Beschwerden um den Faktor 2-3. Umgekehrt ist es so, dass eine COVID-Erkrankung offenbar zu einer relevanten Erhöhung des Risikos von Folgeerkrankungen (wie Herz- und Nierenerkrankungen, aber auch Diabetes mellitus) führt. Dies kennen wir z.B. aus der prospektiven Hamburg City Health Studie (Petersen et al.), in der Probanden mit milden COVID-Verläufen eingeschlossen wurden. Was beide Studien auf Grund ihres Designs nicht beantworten können ist, ob es derartige Phänomene in diesem Ausmaß auch bei anderen Infektionskrankheiten gibt. Darum soll es – für einen Teilbereich – beim nächsten Mal gehen. Was man auch nicht ableiten kann ist, ob eine durchgemachte Infektion mit vorheriger Impfung zu einem jeweiligen Erkrankungsrisiko auf dem Niveau der „Hintergrund-Inzidenz“ führt, also das Mehr an Erkrankungsrisiko wieder wett macht oder ob nicht auch mit einer COVID-Impfung die Wahrscheinlichkeit einer KHK, einer Hypertonie usw. höher ist, als wenn man nie eine COVID-Infektion erlitten hätte.

Wo man weiterlesen kann:

Zisis SN, Durieux JC, Mouchati C, Perez JA, McComsey GA. The protective effect of covid-19 vaccination on post-acute sequelae of covid-19 (pasc): a multicenter study from a large national health research network. Open Forum Infectious Diseases. Published online May 7, 2022:ofac228. doi:10.1093/ofid/ofac228

Petersen EL, Goßling A, Adam G, Aepfelbacher M, Behrendt CA, Cavus E, Cheng B, Fischer N, Gallinat J, Kühn S, Gerloff C, Koch-Gromus U, Härter M, Hanning U, Huber TB, Kluge S, Knobloch JK, Kuta P, Schmidt-Lauber C, Lütgehetmann M, Magnussen C, Mayer C, Muellerleile K, Münch J, Nägele FL, Petersen M, Renné T, Riedl KA, Rimmele DL, Schäfer I, Schulz H, Tahir E, Waschki B, Wenzel JP, Zeller T, Ziegler A, Thomalla G, Twerenbold R, Blankenberg S. Multi-organ assessment in mainly non-hospitalized individuals after SARS-CoV-2 infection: The Hamburg City Health Study COVID programme. Eur Heart J. 2022 Mar 14;43(11):1124-1137. doi: 10.1093/eurheartj/ehab914.

COVID-19 als Gefäßkrankheit?

Warum schon wieder ein Corona-Beitrag?

Ja, ich hatte erst gerade geschrieben, dass so langsam Schluss mit den Corona-Beiträgen sein soll (Link) und jetzt kommt doch noch einer. Karl Lauterbach hat mal wieder getwittert und zwar das hier:

https://twitter.com/Karl_Lauterbach/status/1451293481486491654

Ein typischer Lauterbach, denn „Obwohl die Studie dies nicht zeigt legt das Ergebnis ein erhöhtes späteres Demenzrisiko nahe“ steht da geschrieben. Doch darum geht es in der Studie gar nicht. Und das triggert mich so an, dass ich jetzt doch noch mal was dazu schreiben muss.

Das Paper

Es geht um dieses Paper:

Wenzel, J., Lampe, J., Müller-Fielitz, H., Schuster, R., Zille, M., Müller, K., Krohn, M., Körbelin, J., Zhang, L., Özorhan, Ü., Neve, V., Wagner, J. U. G., Bojkova, D., Shumliakivska, M., Jiang, Y., Fähnrich, A., Ott, F., Sencio, V., Robil, C., … Schwaninger, M. (2021). The SARS-CoV-2 main protease Mpro causes microvascular brain pathology by cleaving NEMO in brain endothelial cells. Nature Neuroscience, 394. https://doi.org/10.1038/s41593-021-00926-1

Die Autoren haben selber einen kleinen Twitter-Thread hierzu erstellt:

Und Franziska Briest hat auch schon eine gute Zusammenfassung veröffentlicht:

https://twitter.com/F_I_Briest/status/1451511765959913474

Ich habe hier ein paar mehr Zeichen zur Verfügung, daher versuche ich auch noch mal mein Glück beim Erklären des Papers, denn es berührt eine ganz spannende Frage, nämlich die, ob die Behauptung, die man oft so lapidar hört „COVID-19 ist eine Erkrankung der kleinen Gefäße“ stimmt. Hierzu gibt es nämlich bislang unterschiedliche Auffassungen und auch hochrangig publizierte Zweifel (z.B. McCracken et al.). Und die Arbeit schneidet am Rand die ebenso wichtige Frage an, sind die Erkenntnisse der Autoren COVID-exklusiv oder werden hier allgemeingültige Mechanismen einer Virusinfektion aufgedeckt.

Das Paper ist lang (in der pdf-Version mit Methodik-Anhang 29 Seiten) und komplex, da es eine Arbeit aus der Grundlagenforschung ist, bei der es um molekularbiologische Mechanismen bei einer COVID-19-Infektion geht. Also keine leichte Kost und damit eigentlich auch nur bedingt Twitter-kompatibel.

Die Fragestellung

Grundlage der Studie sind Erkenntnisse, dass bei schwer betroffenen COVID-19-Patienten vermehrt ischämische Schlaganfälle, sowie epileptische Anfälle und Enzephalopathien (oft in der Form eines Delirs) – in der akuten und post-akuten Phase – auftreten. Zudem nehmen die Autoren MRT-Aufnahmen von COVID-19-Erkrankten, die Mikroangiopathie-, bzw. Vaskulitis-ähnliche Läsionen zeigten als Grundlage ihrer Überlegungen.

Methodik der Studie

Ist COVID eine Kapillarerkrankung?

Die Autoren haben sich ganz verschiedener Indizien bedient, sie haben Gehirn-Proben aus Autopsiestudien von 17 an COVID-19-Verstorbenen untersucht und dies mit einer Kontrollgruppe von 23 aus anderen Gründen verstorbener Probanden und zwei Tiermodellen (Maus und Hamster) verglichen. In den Proben Verstorbener suchten sie nach Resten von kleinen Gefäßen, vornehmlich Kapillaren und fanden dünne röhrenartige Strukturen, sogenannte „string vessels“, bei denen offenbar nur noch die Basalmembran (Link Wikipedia) übrig geblieben, das Endothel (Link Wikipedia) hingegen untergegangen war.

Bei den COVID-Toten fanden sich deutlich mehr string vessels als in der Kontrollgruppe, auch im Vergleich zu beatmeten, nicht-COVID-Patienten, so dass die Autoren eine systemische Hypoxie als Grund des Kapillarverlustes unwahrscheinlich ansehen. Zur Bestätigung ihrer Hypothese untersuchten sie das Auftreten eines Proteins, welches bei einem Zelltod (Apoptose) vermehrt auftritt, der Caspase-3. Dieses fand sich ingesamt selten, aber öfter bei an COVID-Verstorbenen als in der Kontrollgruppe. Auch bei mit COVID-infizierten Hamstern konnten vermehrte string vessels ab dem vierten Tag nach Infektion nachgewiesen werden, ebenso bei transgenen Mäusen.

In einem nächsten Schritt haben die Autoren untersucht, ob SARS-CoV-2 überhaupt in der Lage ist, Endothelzellen im Gehirn zu infizieren. Dafür färbten sie verschiedene – in der Vergangenheit mit einer SARS-CoV-2-Infektion assoziierte – Oberflächeneiweiße im Mausmodell ein, nämlich ACE2 (siehe auch Blogbeitrag zum Thema COVID und Neurodegeneration), Neuropilin-1 (was als Nrp1 abgekürzt wird) und Basigin (BSG). ACE-2 wurde hauptsächlich vom die Kapillaren umgebenden Bindegewebe exprimiert und eher wenig von den Kapillaren, anders Nrp1 und BSG, die sich vor allem in den Endothelzellen fanden. Dies war auch im Hirngewebe Verstorbener so. Allerdings hat dieses Vorgehen einen Schönheitsfehler, da ACE-2 mit versiegendem Blutstrom (und das ist sowohl bei toten Mäusen, als auch toten Menschen so) rasch weniger exprimiert wird. Glich man das mit einem Labortrick aus, konnte man aber ACE-2 auf Endothelzellen und sogar Spike-Protein in den Zellen nachweisen.

Was macht SARS-CoV-2 mit den infizierten Zellen?

Um zu Überleben und vervielfältigt zu werden, kann SARS-CoV-2 die infizierten Zellen verändern („manipulieren“). Dafür spaltet es ein Protein mit dem schönen Namen NEMO (was für nuclear factor (NF)-κB essential modulator steht). NEMO aktiviert dem Namen nach NF-κB (Link Wikipedia), was wiederum eines der zentralen Proteine der zellulären Immunantwort, von und für Entstehungen von Entzündungen und der Einleitung von Apoptose-Vorgängen. SARS-CoV-2 bildet zwei Schneideproteine, sogenannte Proteasen, u.a. Mpro. Mpro kann NEMO zerschneiden, so dass es nicht mehr funktioniert. In der Folge fehlt eine IL-1-vermittelte Entzündungsreaktion, so dass das Virus nicht bekämpft wird. Dummerweise ist NEMO auch für die Funktionsfähigkeit von Endothelzellen verantwortlich. Zellen, in den mit Mpro NEMO zerschnitten wurde, gingen öfter in den Zelltod, als normal. Kapillaren scheinen dies wiederum öfters als andere Zellen zu machen. Durch den Tod vieler Kapillaren wurde im Tiermodell dann die Blut-Hirn-Schranke durchlässiger. Die Dichte der Perizyten veränderte sich nur leicht, Mikroglia hingegen wurde aktiviert. In ihren Untersuchungen konnten die Autoren auch erhöhte Konzentrationen von saurem Gliafaserprotein (GFAP) nachweisen, was kongruent zu anderen Arbeiten ist, wie hier im Long Covid-Beitrag erwähnt.

Ein therapeutischer Ansatz

In einem letzten Schritt untersuchten die Autoren Wege, diesen Prozess aufzuhalten und stießen auf ein weiteres Eiweiß mit dem Namen RIPK3. RIPK3 spielt ebenfalls im Zusammenspiel mit NF-κB eine Rolle in der Induktion von Apoptose-Vorgängen. In einem Hamstermodell führte ein RIPK-3-Mangel zu einer Rückbildung der oben beschriebenen Auffälligkeiten und verbesserte auch das Überleben der Hamster. Allerdings können RIPK3-Inhibitoren selber Zelltode auslösen, so dass man sich zur Untersuchung eines vorgelagerten Signalweges mit einem Protein namens RIPK1 zuwandte, was unkomplizierter beeinflussbar ist.

Was bedeutet das?

Die Autoren sehen in ihrer Studie einen Ansatz zur Erklärung vaskulärer Komplikationen bei COVID-Erkrankungen, aber auch von Long Covid-Beschwerden. Das Außer-Kraft-Setzen von NEMO ist für verschiedene andere Coronaviren beschrieben, aber auch für Influenza-Viren (siehe Häfner und Wei et al.) und für onkologische Erkrankungen.

Nach meinem Dafürhalten spricht das dafür, dass der beschriebene Pathomechanismus zumindest in dem Teil der ohne ACE-2-Rezeptor auskommt eher ein genereller Mechanismus sein dürfte, als ein COVID-spezifischer.

Dennoch können die Autoren den Pathomechanismus kleinteilig beschreiben und belegen und zeigen zudem mit RIPK1-Antagonisten einen Ansatz einer spezifischen Anti-COVID-Behandlung.

Wo man weiterlesen kann

McCracken, I. R., Saginc, G., He, L., Huseynov, A., Daniels, A., Fletcher, S., Peghaire, C., Kalna, V., Andaloussi-Mäe, M., Muhl, L., Craig, N. M., Griffiths, S. J., Haas, J. G., Tait-Burkard, C., Lendahl, U., Birdsey, G. M., Betsholtz, C., Noseda, M., Baker, A. H., & Randi, A. M. (2021). Lack of Evidence of Angiotensin-Converting Enzyme 2 Expression and Replicative Infection by SARS-CoV-2 in Human Endothelial Cells. Circulation, 143(8), 865–868. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.120.052824

Häfner, S. (2021). Binding Nemo. Microbes and Infection, 23(1), 104770. https://doi.org/10.1016/j.micinf.2020.10.006

Wei, F., Jiang, Z., Sun, H., Pu, J., Sun, Y., Wang, M., Tong, Q., Bi, Y., Ma, X., Gao, G. F., & Liu, J. (2019). Induction of PGRN by influenza virus inhibits the antiviral immune responses through downregulation of type I interferons signaling. PLOS Pathogens, 15(10), e1008062. https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1008062

Wenzel, J., Lampe, J., Müller-Fielitz, H., Schuster, R., Zille, M., Müller, K., Krohn, M., Körbelin, J., Zhang, L., Özorhan, Ü., Neve, V., Wagner, J. U. G., Bojkova, D., Shumliakivska, M., Jiang, Y., Fähnrich, A., Ott, F., Sencio, V., Robil, C., … Schwaninger, M. (2021). The SARS-CoV-2 main protease Mpro causes microvascular brain pathology by cleaving NEMO in brain endothelial cells. Nature Neuroscience, 394. https://doi.org/10.1038/s41593-021-00926-1

Long Covid bei Kindern

Das ist nun das Wespennest-Thema, noch viel mehr als Long Covid bei Erwachsenen, zumindest auf Twitter und Co (#lLongCovidKids). Noch aufgeladener mit Emotionen, noch mehr instrumentalisiert, um die eigene (vorgefasste) Meinung zu bestätigen. Wie gehen wir es also an? So zumindest nicht:

Ich denke, wir machen es so wie beim Thema Long Covid bei Erwachsenen, wir schauen uns die zur Verfügung stehenden Studien und Paper an. Stand heute (08.08.2021) findet man bei pubmed 41 Einträge zum Thema long covid children (Link) und 899 Einträge zum Thema post covid children (Link). Dazu kommen noch unzählige Preprints. Insgesamt ist das Thema noch sehr um Fluss, die Deutsche Gesellschaft für Pädiatrische Infektiologie führt aktuell eine Erhebung zum Thema Post Covid-Symptome bei Kindern durch (Link), die federführend in Dresden koordiniert wird. Nur by the way: Wenn man aktuelle Zahlen zu Krankenhausaufnahmen von Kindern auf Grund von COVID19 usw. sucht, hier kann man gut aktuelle Informationen bekommen: DGPI COVID-19 Survey.

Long Covid Kids Journal Club

Wenn ich nichts wesentliches übersehen habe, wurden in den letzten Wochen v.a. drei Arbeiten zitiert. Daneben gibt es noch sehr sehr viele andere Arbeiten, welche – noch mehr als beim Thema Long Covid bei Erwachsenen – komplett konträre Positionen zu bestätigen scheinen. Mit zwei von denen fangen wir kurz an:

Die Internetfragebogen-Studie für Kinder

Buonsenso, D., Munblit, D., & Simpson, F. K. (2021). Clinical characteristics, activity levels and mental health problems in children with Long COVID: a survey of 510 children. Preprints, March. https://doi.org/10.20944/preprints202103.0271.v1

Vielleicht aus Gründen ist diese Untersuchung bislang nicht über den Preprint-Status gekommen. Worum geht’s? Es wurde eine anonyme Internetbefragung durchgeführt, welche von Kindern mit Long Covid und ihren Eltern entwickelt wurde. Hieran nahmen dann 510 Probanden teil, die angaben länger als vier Wochen an Long Covid-Beschwerden zu leiden. Es gab offenbar Fragen, die von den Kindern selber und Fragen, die von den Eltern beantwortet werden sollten. Die häufigsten Symptome waren Müdigkeit und Schwäche (444 Probanden, 87,1%), Kopfschmerzen (401 Probanden, 78,6%), Bauchschmerzen (387 Probanden, 75,9%), Muskel- und Gelenkschmerzen (309 Probanden, 60,6%), Hautausschlag (267 Probanden, 52,4%). Fast 95% der Teilnehmer gaben mindestens vier Symptome an, 25,3% der Probanden hatten konstant anhaltende Beschwerden, 49,4% litten an einem Long Covid-Rezidiv und nur 10% der Probanden erholten sich komplett.

Was die Studie auszeichnet ist, dass die Autoren sich der Limitation ihrer Aussagen selbst bewusst sind:

This study has several limitations to address. First, it is an online survey that was only shared through an online platform and not systematically proposed to consecutively diagnosed children within specific settings, therefore determining a selection bias. Also, this survey has been launched on the page of Long COVID Kids UK, which was created with the purpose to provide awareness and support to families with children with Long COVID. Therefore, parents of children with persisting symptoms may have had more interest in participating in this survey, and this can explain the large number of children with persisting symptoms in this cohort, when compared with other cohorts. Therefore, we were not able to define the incidence of Long COVID in children. Another limitation is that not all children received a microbiologically confirmed diagnosis.

Die Lungenfunktions-Studie

Knoke, L., Schlegtendal, A., Maier, C., Eitner, L., Lücke, T., & Brinkmann, F. (2021). More complaints than findings – Long-term pulmonary function in children and adolescents after COVID-19. MedRxiv, 2021.06.22.21259273. https://doi.org/10.1101/2021.06.22.21259273

Auch ein Preprint. Diese Arbeit aus Bochum wird teilweise zitiert, um deutlich zu machen, dass Long Covid bei Kindern kein Problem darstellt. Worum es in erster Linie in dem Paper geht ist, dass die Autoren verschiedene Lungenfunktionstestungen bei 73 Kindern- und Jugendlichen mit anhaltenden Luftnot-Beschwerden nach relativ schweren COVID-Infektion durchgeführt und dies mit einer Kontrollgruppe (45 Kinder) ohne SARS-CoV2-Infektion verglichen haben. 27% der Kinder und Jugendlichen mit durchgemachter SARS-CoV2-Infektion hatten über anhaltende Atemwegsbeschwerden geklagt. Im Vergleich zur Kontrollgruppe konnte aber nur in 12% der Fälle eine Pathologie in den apparativen Untersuchungsverfahren gefunden werden (bei 16% in der Kontrollgruppe). Die Autoren schließen daraus, dass

The discrepancy between persistent respiratory symptoms and normal pulmonary function suggests a different underlying pathology such as dysfunctional breathing.

Weiter schreiben sie:

Similarly, other studies in children with viral infections, such as RSV or rhinovirus, detected acute and long-term loss of pulmonary function.

Worum es in der Arbeit gar nicht geht, sind die „typischen“ Long Covid-Symptome wie Erschöpfbarkeit, Müdigkeit, verminderte körperliche Belastbarkeit.

Prospektive Studie aus Großbritannien

Molteni, E., Sudre, C. H., Canas, L. S., Bhopal, S. S., Hughes, R. C., Antonelli, M., Murray, B., Kläser, K., Kerfoot, E., Chen, L., Deng, J., Hu, C., Selvachandran, S., Read, K., Capdevila Pujol, J., Hammers, A., Spector, T. D., Ourselin, S., Steves, C. J., … Duncan, E. L. (2021). Illness duration and symptom profile in symptomatic UK school-aged children tested for SARS-CoV-2. The Lancet Child & Adolescent Health, 4642(21), 1–11. https://doi.org/10.1016/S2352-4642(21)00198-X

Das ist die erste der drei in der letzten Zeit vermehrt zitierten Studien. Es handelt sich um eine sehr große, prospektive und regulär veröffentlichte (kein Preprint) Studie aus Großbritannien, die Daten verwendete, bei denen Erwachsene (vermutlich in erster Line Eltern) per App Daten zu auf SARS-CoV2-positiv getesteten Kindern angeben konnten. Gescreent wurden 258.790 Kinder, von denen 75.529 positive SARS-CoV2-Testergebnisse hatten. Eingeschlossen wurden am Ende 1734 Kinder (588 im Alter zwischen 5 und 11 Jahren, 1146 im Alter zwischen 12 und 17 Jahren). Es gab eine Vergleichsgruppe mit Kindern mit einem Infekt aber mit negativer SARS-CoV2-Testung. Am häufigsten wurden in der Gruppe mit positivem COVID-Test Kopfschmerzen (62%) und Müdigkeit (55%) als Symptome angegeben. Die mittlere Erkrankungsdauer betrug 6 Tage, in der Kontrollgruppe 3 Tage. Ältere Kinder waren im Schnitt zwei Tage länger als jüngere Kinder symptomatisch.

Krankheitssymptome über 28 Tage hatten 4,4% der COVID-positiven Kinder, wobei auch hier die ältere Kohorte mehr als die jüngere Kohorte betroffen war (5,1% vs. 3,1%). Die Symptomlast nach 28 Tagen war sehr gering. Bei 1,8% der COVID-19-positiven Kinder bestanden Symptome über mehr als 56 Tage (bei 0,9% der Kontrollgruppe).

Die Autoren diskutieren, dass sie eine deutlich niedrigere Long Covid-Prävalenz ermittelt haben, als die Daten der britischen Statistikbehörde (ONS) nahelegen würden und vermuten, dass dies unter Umständen mit unterschiedlichen Studienpopulationen und der Tatsache, dass bei den ONS-Erhebungen zwei asymptomatische Nachbeobachtungstermine für ein definiertes Krankheitsende benötigt werden, in der Studie aber nur einer, zusammenhängen könnte.

Die Schweizer Studie zu Long Covid bei Kindern

Radtke, T., Ulyte, A., Puhan, M. A., & Kriemler, S. (2021). Long-term symptoms after SARS-CoV-2 infection in school children: population-based cohort with 6-months follow-up. MedRxiv, 2021.05.16.21257255. https://doi.org/10.1101/2021.05.16.21257255 (Preprint) und

Radtke T, Ulyte A, Puhan MA, Kriemler S. Long-term Symptoms After SARS-CoV-2 Infection in Children and Adolescents. JAMA. Published online July 15, 2021. doi:10.1001/jama.2021.11880 (reguläres Paper, pdf aber nur mit Account erhältlich)

Das ist vermutlich die meistbesprochene Studie der letzten Zeit zum Thema Long Covid bei Kindern. Daher stelle ich sie etwas ausführlicher vor. In der Studie wurden Daten aus der Ciao Corona-Untersuchung verwendet (Link). Ciao Corona ist eine Längschnitt-Kohortenstudie, in der die Prävalenz für SARS-CoV2 in 55 Schulen im Kanton Zürich untersucht wurden. Es gab eine Phase mit Lockdown und Schulschließung im Studienzeitraum (16.03.-10.05.2020), ansonsten waren die Schulen bis auf die Ferien offen. Im Rahmen der Ciao Corona-Studie wurden Blut-Reihentestung auf SARS-CoV2-Antikörper durchgeführt. Für die Long Covid-Untersuchung wurden Kinder eingeschlossen, die zwischen Oktober und November 2020 (also in der zweiten Erkrankungswelle mit dem SARS-CoV2-Wildtyp) seropositiv getestet wurden. Es wurde eine Kontrollgruppe aus negativ getesteten Kindern gebildet. Zwischen März und Mai 2021 wurden die Eltern der Kinder mittels Fragebogen zu Symptomen, die länger als vier, bzw. 12 Wochen angehalten hatten, befragt.

Eingeschlossen in die Studie wurden am Ende 1355 von 2503 zunächst gemeldeten Kindern und Jungendlichen, davon 109 in der Untersuchungs- und 1246 in der Kontrollgruppe. Die Studienteilnehmer waren eher jünger (11 Jahre im Mittel), weibliches Geschlecht und ein höherer Bildungsstand in der Häuslichkeit dominierten die Studienpopulation. In der Studie wurden sehr niedrige Häufigkeiten von Long Covid-Symptomen gefunden. Knapp 10% der seropositiven Kinder hatten Beschwerden über 4 Wochen, 4% hatten mindestens ein Symptom, was länger als 12 Wochen anhielt. Kongruent zu vielen anderen Untersuchungen wurden als häufigste Long Covid-Symptome anhaltende Müdigkeit, Konzentrationsstörungen und ein vermehrter Schlafbedarf berichtet.

seropositiv
(109 Probanden)
seronegativ
(1246 Probanden)
Demographische Daten
Weibliches Geschlecht58 (53%)669 (54%)
6 – 11 Jahre66 (61%)703 (56%)
12 – 16 Jahre43 (39%)543 (55%)
Mindestens 1 Symptom mehr als 12 Wochen4 (4%)28 (2%)
Müdigkeit3 (3%)10 (1%)
Konzentrationsschwierigkeiten2 (2%)8 (1%)
Vermehrtes Schlafbedürfnis2 (2%)0 (0%)
Verstopfte oder laufende Nase1 (1%)3 (< 1%)
Magenschmerzen1 (1%)3 (< 1%)
Thorakales Engegefühl1 (1%)0 (0%)
Mindestens 1 Symptom mehr als 4 Wochen10 (9%)121 (10%)
Müdigkeit7 (6%)51 (4%)
Kopfschmerzen5 (5%)39 (3%)
Verstopfte oder laufende Nase3 (3%)40 (3%)
Magenschmerzen3 (3%)18 (1%)
Schlafstörungen3 (3%)14 (1%)
Husten2 (2%)15 (1%)
Selbsteinschätzung des Gesundheitszustandes
Sehr gut43 (41%)497 (41%)
Gut56 (53%)680 (55%)
Ausreichend5 (5%)48 (4%)
Schlecht2 (2%)2 (< 1%)
Nach: Radtke T, Ulyte A, Puhan MA, Kriemler S. Long-term Symptoms After SARS-CoV-2 Infection in Children and Adolescents. JAMA. Published online July 15, 2021. doi:10.1001/jama.2021.11880

Auch diese – im Vergleich zu vielen anderen Studien gut konzipierte – Arbeit hat Schwächen, sehr anschaulich wurde das in diesem Twitter-Thread erläutert:

Eine Kritik an der Schweizer Studie zu Long Covid bei Kindern ist, dass die Studie nur 109 seropositive Kinder aufweist. Nat. ist eine geringe Zahl immer problematisch bei der Einschätzung. Wie sicher kann man sich mit den angegebenen Werten sein?
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.05.16.21257255v2.supplementary-material (1/n)

Bei der Studie wurden 109 Kinder im Alter von 6-16 Jahren einbezogen, die positiv auf COVID-19-Antikörper getestet wurden. Außerdem gab es eine Kontrollgruppe von 1246 Personen, die negativ getestet wurden. So ist eine Überprüfung möglich, inwieweit Virus ursächlich ist. (2/n)

Von den 109 Seropositiven hatten 4 länger als 12 Wochen lang mindestens ein Symptom gemeldet (≈ 3,67%) im Vergleich zu 28 von 1246 in der Vergleichsgruppe (≈ 2,25%). Doch wie sicher können wir uns sein, dass diese Werte auch bei einer höheren Testgruppe auftreten würden? (3/n)

Dazu können wir uns die Betaverteilung ansehen und so ein 95%-Konfidenzintervall bestimmen. Für die 4 von 109 Personen mit >=1 Symptom nach >12 Wochen erhalten wir ein sehr breites Intervall von 1,02% bis 7,9%. Die Unsicherheit ist aufgrund der geringen Zahl recht hoch. (4/n)

Doch was fällt weiter auf? Die Betaverteilung ist linkssteil/rechtsschief. Demnach sind Werte < Ø deutlich wahrscheinlicher, als Werte > Ø. Das ist typisch für Tests mit geringer Personenzahl und kleinem Alphawert. Woran liegt das? (5/n)

Die Verteilung sieht so aus, da aufgrund der geringen Personenzahl eine starke Unsicherheit besteht und Abweichungen vom Durchschnittswert wahrscheinlicher auftreten können. Dabei ist für Abweichungen nach unten weniger Platz als nach oben. Es „staut“ sich nach unten. (6/n)

Das führt dazu, dass der wahrscheinlichste Wert mit 2,8% für das Auftreten von mindestens einem Symptom über 12 Wochen lang bei seropositiven Kindern im Alter von 6 -16 Jahren unter dem Ø von 3,67% liegt. Das Konfidenzintervall muss natürlich im Hinterkopf behalten werden. (7/n)

Bei seronegativen Kindern berichteten 28 von 1246 von >= 1 Symptom mehr als 12 Wochen lang (≈ 2,25%). Aufgrund der größeren Personenzahl liegt das 95%-Konfidenzintervall zwischen 1,5% und 3,14% und ist damit deutlich schmaler als das bei den Seropositiven (geringere Zahl). (8/n)

Aufgrund der höheren Zahl ist die Betaverteilung auch nur minimal rechtsschief. Dadurch liegt der wahrscheinlichste Wert mit 2,17% nur minimal unterhalb des Ø von ≈ 2,25%. Der wahrscheinlichste Wert für Seropositive liegt mit 2,8% nur leicht über 2,17% Seronegativer. (9/n)

Es lohnt sich auch ein Blick auf die Zahl der Kinder, die >2 Symptome >12 Wochen lang berichteten. Bei 109 Seropositven waren es 3 (≈ 2,75%), bei 1246 Seronegativen 6 (≈ 0,48%). Auch hier können wir die Betaverteilung nutzen, um wahrscheinlichsten Wert zu berechnen. (10/n)

Das 95%-Konfidenzintervall für die 3 von 109 Kindern ist wieder recht weit und liegt zwischen 0,58% und 6,53%. Hierbei liegt der wahrscheinlichste Wert aus den zuvor genannten Gründen mit ≈ 1,87% unter dem Ø von ≈ 2,75%. (11/n)

Das 95%-Konfidenzintervall für die 6 von 1246 Kinder liegt zwischen 0,18% und 0,93%. Der wahrscheinlichste Wert liegt auch hier mit 0,4% unter dem Ø von 0,48% und auch deutlich unter dem wahrscheinlichsten Wert für Seropositive mit 1,87% (minus 1,47 Prozentpunkte). (12/n)

Die 95%-Konfidenzintervalle überlappen sich im Bereich zwischen 0,58% und 0,93%. Dass der eigentliche Wert gleichzeitig für Seropositive und Seronegative in diesem Bereich liegt, ist mit rund 1,4% jedoch recht unwahrscheinlich (vgl. auch wahrscheinlichste Werte). (13/n)

Bei den vorherigen Berechnungen ist sowohl auf die Sensitivität und die Spezifität der Tests nicht eingegangen worden. Auch hier besteht natürlich eine gewisse Unsicherheit. (14/n)

Bei der Risikobetrachtung muss auch die Schwere der gemeldeten Symptome betrachtet werden. Die Einzelsymptome, die gemeldet wurden und dabei länger als 12 Wochen bei den Seropositiven vorkamen, traten nie mehr als bei je 3 Kindern auf. (15/n)

Die Symptome, die länger als 12 Wochen andauerten und gemeldet wurden, waren: Müdigkeit (3 seropositive Kinder), Konzentrationsschwierigkeiten (2), erhöhtes Schlafbedürfnis (2), verstopfte oder laufende Nase (1) und Bauchschmerzen (1). (16/n)

Darunter fallen mit Müdigkeit und erhöhtes Schlafbedürfnis auch zwei Symptome, die doch sehr ähnlich sind. Nennung beider Symptome, die das selbe beschreiben könnten, sind daher möglich, was direkt zu einer erhöhten Meldung von Symptomen führen kann. (17/n)

Schwerwiegende Langzeitfolgen wie Herzmuskelentzündungen wurden hingegen offensichtlich nicht gemeldet. Allerdings dürfte eine solche Folge auch sehr selten sein. Dafür ist die Zahl von 109 Seropositiven auch zu gering, um das festzustellen. (18/n)

Wünschenswert wäre deshalb eine Studie mit vielen Seropositiven und ebenfalls einer Kontrollgruppe, um die Kausalität feststellen zu können. Auch wäre die Untersuchung eines längeren Zeitraums wünschenswert, um festzustellen, ob die Symptome abklingen. (19/n)

Wir wissen, dass bei anderen uns bekannten Viruserkrankungen (RS-Virus, Influenza) Langzeitfolgen auftreten können. Auch hier muss für die Risikobetrachtung eine Einordnung stattfinden und geprüft werden, wie diese Folgen im Verhältnis zu anderen Viruserkrankungen auftreten.(n/n)

Originally tweeted by Daniel Haake (@haake_daniel) on 20. Juli 2021.

Die sächsische Studie

Blankenburg, J., Wekenborg, M. K., Reichert, J., Kirsten, C., Kahre, E., Haag, L., Schumm, L., Czyborra, P., Berner, R., & Armann, J. P. (2021). Mental health of Adolescents in the Pandemic: Long-COVID19 or Long-Pandemic Syndrome? MedRxiv, 2021.05.11.21257037. https://doi.org/10.1101/2021.05.11.21257037

Diese Studie, die bislang nur als Preprint existiert, ist auf den ersten Blick relativ ähnlich konzipiert wie die Schweizer Studie. Untersucht wurden aber Schüler der Klassen 8-12 in Ostsachsen. Damit sind sie aber älter als in der Schweizer Studie. Der größte Vorteil hiervon ist, dass die Probanden selber die Fragen zu ihrem Gesundheitszustand beantworten konnten (und durften). Hinsichtlich der eingeschlossenen Probanden (188 seropositive Teilnehmer und 1365 seronegative) ähnelt die Verteilung dann wieder der Schweizer Arbeit. Abgefragt wurden in erster Linie neuropsychologische Symptome. Das bemerkenswerte Ergebnis ist, dass zwischen den Angaben zu Long Covid-Symptomen der seropositiv und der seronegativ getesteten Teilnehmer kein signifikanter Unterschied bestand, sondern die Symptome relativ gleich verteil waren, insgesamt aber mit hohen Prävalenzen berichtet wurden. Die Autoren diskutieren daher, ob es sich bei den Symptomen wirklich um Long Covid- und nicht um Long Pandemie-Beschwerden handeln könnte. Sie schreiben

The equal prevalence of neurocognitive, pain and mood symptoms in seronegative and seropositive adolescents in our study does not negate the existence of Long-COVID19 symptoms in general or in the pediatric population. However, it does suggest that they occur less frequently than previously assumed – at least in children and adolescents with only mild to asymptomatic courses of disease – as were investigated by this study. Furthermore, it confirms the negative effects of lockdown measures on mental health and well-being of children and adolescents16. These effects – affecting this whole age group – need to be balanced with the risk of Long-COVID19 in infected individuals. This balancing act will be a difficult task for public health officials and political officials. Nevertheless, it will be a necessary one when aiming to improve mental health in adolescents.

Ich halte das für einen interessanten Gedanken.

Fazit

Long Covid bei Kindern scheint viel seltener aufzutreten als bei Erwachsenen. Während wir bei Erwachsenen in der 10% und drüber-Kategorie sind, sind es bei Kindern deutlich unter 10%, eher um die 5% oder weniger. Long Covid bei Kindern und Jugendlichen scheint auch – wenn man die zur Verfügung stehenden Studien mit besserer Qualität betrachtet – relativ gutartig zu verlaufen, ein Großteil der Beschwerden bildet sich innerhalb von 4 Wochen zurück. Die Ergebnisse der sächsischen Studie sind sicherlich interessant, die Frage was Long Covid ist und was Long Pandemie kam ja auch in einigen Studien zu Long Covid bei Erwachsenen auf.

Durch die insgesamt geringeren Fallzahlen kann man sehr seltene Long Covid-Symptome schlechter einschätzen, als bei Erwachsenen. Das heißt Dinge wie eine sekundär sklerosierende Cholangiopathie würden mit der derzeitigen Datenlage vermutlich übersehen.

Definition von Long Covid und Journal Club

Das Problem einer Definition von Long Covid

Welche Publikationen gibt es?

Bei pubmed finden sich Stand heute (23.07.2021) 413 Einträge zum Thema Long Covid (Link) und 7.436 Einträge zum Suchbegriff Post Covid (Link), zuzüglich der unzähligen Preprints, welche häufig durch die Medien geistern. Viele der pubmed-Einträge sind sogenannte letter to the editors, also wissenschaftliche Leserbriefe, zudem finden sich sehr viele kleine Fallserien. Große und vor allem kontrollierte Studien sind recht rar. Ich versuche mich weiter unten an einer Art Journal Club.

Heißt es nun Long Covid oder Post Covid?

In der Literatur finden sich beide Begriffe bislang recht wild gemischt. Teilweise werden sie für das selbe gebraucht, teilweise auch benutzt um verschiedene Aspekte zu beschreiben:

  • Post Covid für Symptome nach schwerem Krankheitsverlauf
  • Long Covid bei anhaltenden Symptomen nach leichteren Krankheitsverläufen.

Das National Institute for Health and Care Excellence (NICE) hat Ende 2020 eine Richtlinie veröffentlicht (Link), in der der Begriff ongoing symptomatic COVID-19 für anhaltende Symptome 4-12 Wochen nach der Infektion und post-COVID-19 syndrome für Beschwerden, die länger als 12 Wochen anhalten, vorgeschlagen werden. In einem deutschsprachigen Beitrag von Franke et al. wird diese Definition wie folgt ins Deutsche übersetzt:

Ein Post-COVID-19-Syndrom liegt dann vor, wenn klinische Symptome und pathologische Untersuchungsbefunde während oder nach einer mit COVID-19 vereinbaren Erkrankung auftreten und für mindestens 12 Wochen nach der Akutinfektion andauern und nicht durch andere Diagnosen erklärt werden können.

Der Begriff Long-COVID-19 umfasst klinische Symptome, die während oder nach COVID-19 auftraten; die Akutinfektion liegt hierbei mindestens 4 Wochen zurück.

Franke, C., Warnke, C., Gorsler, A., & Prüß, H. (2021). Neurologische Manifestationen bei Patienten mit Post-COVID-19-Syndrom. DGNeurologie, 4(4), 276–280. https://doi.org/10.1007/s42451-021-00345-3

Demnach wäre Long Covid ein postinfektiöses Syndrom bei anhaltenden Beschwerden vier Wochen nach der Infektion, Post Covid dann ein longes Long Covid. Der Artikel ist insgesamt erstaunlich unkritisch, zum Beispiel scheinen die Autoren für ein Post Covid-Syndrom nicht mal zwingend eine nachgewiesene COVID-19-Erkrankung voraussetzen, es reicht auch eine „mit COVID-19 zu vereinbarende Erkrankung“ (also, das was was teilweise harsch kritisiert wird, Long Covid ohne sichere COVID-19-Diagnose). In den anderen von mir (quer)gelesenen Artikeln werden aber teilweise stark divergierende Zeiträume genannt, ab denen die jeweiligen Autoren ein Long Covid-Syndrom annehmen. So findet man durchaus auch Arbeiten, die Long Covid postulieren, wenn ein Symptom 1-2 Wochen nach der festgestellten Infektion auftritt und innerhalb von 4 Wochen sich zurückbildet.

Diese uneinheitliche zeitliche Definition ist aber extrem problematisch, da natürlich eine Virusinfektion bei unterschiedlichen Menschen mit einer unterschiedlichen Dynamik verläuft und bei COVID-19 schon beim Wildtyp Krankheitsverläufe von zwei Wochen eher die Regel denn die Ausnahme waren (daran hatte sich ja die Quarantäne-Zeiten bemessen).

Ich persönlich finde die Einteilung in Long Covid für Symptome nach leichteren Krankheitsverläufen und Post Covid für anhaltende Symptome nach schwerer verlaufenden Infektionskrankheiten recht charmant, da der Begriff Long Covid in der öffentlichen Diskussion nahezu ausschließlich für anhaltende Symptome nach leichter Erkrankung benutzt wird.

Was ist denn dann nun Long Covid?

Wenn man das so definiert, wie ich gerade geschrieben habe, dann genau das: Anhaltende Symptome nach einem (nach RKI- oder WHO-Kriterien) leichten COVID-Infektionsverlauf, das heißt ohne Sauerstoffpflichtigkeit und in der Regel auch ohne stationäre Behandlungsbedürftigkeit. Wenn man dies voraussetzt, dann geht es um eigentlich eher unspezifisch anmutende Beschwerden wie eine anhaltende Müdigkeit (Fatigue), ein anhaltendes Krankheitsgefühl, trockener Husten, Kopfschmerzen und ein anhaltender Geruchs- und Geschmacksverlust. Ich füge an dieser Stelle mal die Tabelle aus dem Artikel von Franke et al. mit den häufigsten Long Covid-Symptomen ein:

SymptomHäufigkeit
Fatigue31-63%
Insomnie24-54%
Gelenkschmerzen27%
Muskelschmerzen /-schwäche23%
Angst/Depression18-23%
Gedächtnis-/Konzentrationsstörungen21%
Riech- und Geschmacksstörungen10-15%
Kopfschmerzen10%
Schwindel8&
Nach: Franke, C., Warnke, C., Gorsler, A., & Prüß, H. (2021). Neurologische Manifestationen bei Patienten mit Post-COVID-19-Syndrom. DGNeurologie4(4), 276–280. https://doi.org/10.1007/s42451-021-00345-3
Wo man weiterlesen kann

Venkatesan, P. (2021). NICE guideline on long COVID. The Lancet Respiratory Medicine, 9(2), 129. https://doi.org/10.1016/S2213-2600(21)00031-X
Franke, C., Warnke, C., Gorsler, A., & Prüß, H. (2021). Neurologische Manifestationen bei Patienten mit Post-COVID-19-Syndrom. DGNeurologie, 4(4), 276–280. https://doi.org/10.1007/s42451-021-00345-3

Was sagt die Literatur? Der Long Covid-Journal Club

Angesichts der zitierten Zahl von pubmed-Einträgen zuzüglich der unter anderem bei Twitter kommunizierten Preprints und den fehlenden „richtigen“ Metaanalysen (es gibt zwei, die man mit Einschränkungen verwenden kann, dazu aber gleich noch mehr) zu dem Thema kann das ganze nur kursorisch sein. Ich versuche mal die am häufigsten zitierten Arbeiten zu erwischen und sie kurz mit ihren Ergebnissen und Besonderheiten vorzustellen.

In Thorax veröffentlichte Studie mit Krankenhauspatienten

Mandal, S., Barnett, J., Brill, S. E., Brown, J. S., Denneny, E. K., Hare, S. S., Heightman, M., Hillman, T. E., Jacob, J., Jarvis, H. C., Lipman, M. C. I., Naidu, S. B., Nair, A., Porter, J. C., Tomlinson, G. S., & Hurst, J. R. (2021). ‘Long-COVID’: a cross-sectional study of persisting symptoms, biomarker and imaging abnormalities following hospitalisation for COVID-19. Thorax, 76(4), 396–398. https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2020-215818

Das ist eine Arbeit aus London, welche sich auf Patienten bezieht, die auf Grund einer COVID-19-Infektion stationär behandelt werden mussten und eine der ersten zu dem Thema. Naturgemäß muss man bei hospitalisierten Patienten von einem schweren COIVD19-Verlauf ausgehen. In der Londoner Arbeit wurden 385 Patienten untersucht, das mittlere Alter lag ziemlich genau bei 60 Jahren, 62% waren Männer (also typische COVID19-Krankenhauspatienten). Von diesen Patienten hatten 42% einen Bluthochdruck, 27% einen Diabetes mellitus, 17,5% ein Asthma bronchiale oder eine COPD. Es gab eine Untersuchung bei Einschluss in die Studie und ein Follow Up, welches nach 60-90 Tagen durchgeführt worden scheint (das wird nirgends klar benannt). Berichtet wurden v.a. die Kernsymptome Kurzluftigkeit, anhaltender Husten, Erschöpfung (Fatigue) und verminderte Schlafqualität. Knapp 60% der Betroffenen (die genaue Prozentzahl schwankt etwas, je nachdem, ob die Patienten nur Sauerstoff benötigten, eine CPAP-Beatmung oder eine Intubation) litten bei Einschluss in die Studie (also in der akuten Infektion) unter Kurzluftigkeit, gute 35% unter Husten, um die 70% an einer starken Erschöpfung und zwischen 61 und 77% an einer schlechten Schlafqualität. Bis zum Follow Up kam es bei allen vier Symptomen zu einer deutlichen Besserung und einer Abnahme der Intensität der Beschwerden, am eindrücklichsten bei der Atemnot (81% gaben eine Besserung an), ebenso bei Husten (75% Besserung) und Erschöpfung (80% Besserung), nur bei der verminderten Schlafqualität gaben nur 66% eine Besserung an. Das heißt aber auch im Umkehrschluss, dass von den stationär behandelten Patienten mit COVID19 19% keine Besserung der Luftnot, 24% keine Besserung des Hustens, 18,5% keine Besserung der Müdigkeit und 30% keine Besserung des Schlafes innerhalb von 60-90 Tagen verspürten.

Eine weitere Studie mit Krankenhauspatienten

Sykes, D. L., Holdsworth, L., Jawad, N., Gunasekera, P., Morice, A. H., & Crooks, M. G. (2021). Post-COVID-19 Symptom Burden: What is Long-COVID and How Should We Manage It? Lung, 199(2), 113–119. https://doi.org/10.1007/s00408-021-00423-z

In dieser Studie wurden 134 Patienten aus der ersten Krankheitswelle eines großen Krankenhauses in Großbritannien eingeschlossen. 2/3 der Patienten waren männlich, das mittlere Erkrankungsalter lag bei 58 Jahren. Die Patienten waren eher schwer betroffen (alle hatten radiologisch eine COVID-Pneumonie), 87% der Patienten benötigten Sauerstoff, 20% wurden intensivmedizinisch behandelt. Es gab vier Follow-Up-Visiten (47-75 Tage nach Einschluss, 76-100 Tage, 101-125 Tage und 126-167 Tage). Auch in dieser Studie wurde anhaltende Atemnot am häufigsten, von 60% der Probanden berichtet, dann Muskelschmerzen (51,5%), Angst (47,8%), anhaltende Müdigkeit (39,6%), eine depressive Stimmungslage (37,3%) und Schlafstörungen (35,1%). Frauen waren deutlich häufiger als Männer von anhaltenden Beschwerden betroffen, diese nahmen im Verlauf der Studie mit zunehmender Nachbeobachtungszeit in ihrer Häufigkeit und Ausprägung ab. CRP und Leukozytenzahl im Blut normalisierten sich bei nahezu allen (84%, bzw. 92%) im Verlauf, auch die ehemals COVID-typischen Röntgenveränderungen bildeten sich zu einem sehr großen Teil zurück (77% komplett normale Röntgen-Aufnahmen, 8% gebesserte Befunde, 15% anhaltende, aber unspezifische Veränderungen).

Die Autoren bildeten aus den angegebenen Beschwerden sogenannte Symptomcluster (A: Myalgien und anhaltende Müdigkeit, B: depressive Stimmungslage, Angst und Schlafstörungen, C: Gedächtnis- und Aufmerksamkeitsstörungen). Nur für Cluster A konnte eine Geschlechtsabhängigkeit gezeigt werden (Frauen häufiger als Männer betroffen). Was die Autoren aber als Auffälligkeit identifizieren ist die fehlende Korrelation zwischen schwerem Krankheitsverlauf und anhaltenden Beschwerden. Sie ziehen einen Vergleich zur sogenannten „Gulf War Illness“ und dem „post-9/11 syndrome“, bei denen auch ähnliche Cluster aus körperlichen und psychischen Beschwerden aufgetreten seien und fragen:

Could psychological/neuropsychiatric elements be predominant in Long-COVID, akin to post- traumatic distress?

Sie schreiben weiter:

One must appreciate the importance of the biopsychosocial effects of COVID-19 and how they may precipitate the development of long-lasting symptoms affecting both physical and mental health. With the paucity of evidence available, we question whether Long-COVID exists as a new disease with distinct pathophysiology. We suggest it is a new manifestation of a well-recognised phenomenon that can be observed after other traumatic events, as opposed to the persistent effect of COVID-19.

Schon im Abstract heißt es dementsprechend:

The presence of long-lasting symptoms is common in COVID-19 patients. We suggest that the phenomenon of Long-COVID may not be directly attributable to the effect of SARS-CoV-2, and believe the biopsychosocial effects of COVID-19 may play a greater role in its aetiology.

Die Autoren ziehen die Analogie zum chronischen Müdigkeitssyndrom (zu dem kommen wir noch) und stellen fest, dass wenn die Long Covid-Symptome nach vier Monaten anhaltend wären, sie auch die formalen Diagnosekriterien für das chronische Müdigkeitssyndrom erfüllen würden.

Häufig zitierte Studie mit Krankenhauspatienten aus Großbritannien

Arnold, D. T., Hamilton, F. W., Milne, A., Morley, A. J., Viner, J., Attwood, M., Noel, A., Gunning, S., Hatrick, J., Hamilton, S., Elvers, K. T., Hyams, C., Bibby, A., Moran, E., Adamali, H. I., Dodd, J. W., Maskell, N. A., & Barratt, S. L. (2021). Patient outcomes after hospitalisation with COVID-19 and implications for follow-up: results from a prospective UK cohort. Thorax, 76(4), 399–401. https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2020-216086

Die Studie von Arnold et al. wird relativ häufig in anderen Veröffentlichungen zu Long Covid zitiert. Es handelt sich um eine britische Arbeit, in der prospektiv 163 Patienten mit positiver SARS-CoV2-PCR und stationärem Behandlungsbedarf in einem Krankenhaus in Bristol eingeschlossen wurden. 32 Probanden starben im Rahmen der Akuterkrankung, was auf insgesamt eher schwer betroffene Patienten hindeutet, von 131 Überlebenden, konnten 110 in den Follow Up-Visiten untersucht werden. Kongruent zu den anderen Studien wurden insbesondere Atemnot (passt zu den schwer betroffenen Patienten), Müdigkeit und verminderte geistige Belastbarkeit berichtet, nach 8-12 Wochen (im Vergleich zu den anderen Studien eher kurze Nachbeobachtungszeit) hatten noch 74% anhaltende Beschwerden. Auffälligkeiten in den apparativen Untersuchungsverfahren konnten nur bei 35% aller Patienten gefunden werden, bei leichter betroffenen Probanden ohne Sauerstoffbedarf sogar nur bei 7%.

Metaanalyse zu Krankenhauspatienten

Cares-Marambio, K., Montenegro-Jiménez, Y., Torres-Castro, R., Vera-Uribe, R., Torralba, Y., Alsina-Restoy, X., Vasconcello-Castillo, L., & Vilaró, J. (2021). Prevalence of potential respiratory symptoms in survivors of 70% und hospital admission after coronavirus disease 2019 (COVID-19): A systematic review and meta-analysis. Chronic Respiratory Disease, 18, 147997312110022. https://doi.org/10.1177/14799731211002240

Eine Metaanalyse zum Patientenkollektiv der Krankenhauspatienten (aber nicht zu leicht betroffenen Erkrankten) hat insgesamt 10 Studien berücksichtig, u.a. die zitierte von Mandal et al. Die Arbeit ist deutlich schlechter lesbar, da umständlicher in ihren Formulierungen und Aussagen. Sie ist aber wichtig, da zum Beispiel die gerade zitierten Prozentangaben von Mandal et al. hier immer am oberen Ende der Häufigkeiten zu sein scheinen. So hatten über alle in der Metaanalyse berücksichtigten Studien hinweg 37% der Patienten Luftnot (statt 60%), 14% Husten statt 35%, 52% eine vermehrte Erschöpfbarkeit statt 70%. Vorbestehende Atemwegserkrankungen lagen bei ca. 10 % der Patienten vor. Prinzipiell ließ sich die – erwartbare – Kausalität je schwerer der Krankheitsverlauf, desto schwerer die postinfektiösen Symptome beobachten, wobei dies weniger für Schlafstörungen und Erschöpfbarkeit gilt. Die Autoren schreiben hierzu:

The symptoms have a multifactorial origin. Their perception is due to organic component; however, their presence is also related to psychological and mental health factors. Thus, it is essential to consider the mental health of patients. D’Cruz et al. founded a post-traumatic stress disorder, anxiety and depression in 25, 22 and 18% of patients 2 months after severe COVID-19 pneumonia, respectively. These findings were confirmed by Huang et al., who described the same mental health disorders in addition to sleep difficulties in a 6-month follow-up.

Patienten, die auf der Intensivstation behandelt werden mussten und noch berufstätig waren, konnten im Schnitt nur zu 46% nach 3 Monaten wieder zur Arbeit zurückkehren. Dies klingt erst mal beeindruckend wenig, das sind aber 10% mehr als in Metaanalysen zu Patienten die auf der Intensivstation auf Grund anderer Erkrankungen behandelt wurden (vgl. Kamdar, B. B., Suri, R., Suchyta, M. R., Digrande, K. F., Sherwood, K. D., Colantuoni, E., Dinglas, V. D., Needham, D. M., & Hopkins, R. O. (2020). Return to work after critical illness: a systematic review and meta-analysis. Thorax, 75(1), 17–27. https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2019-213803).

Eine gut lesbare Studie zu eher leicht betroffenen Patienten

Sudre, C. H., Murray, B., Varsavsky, T., Graham, M. S., Penfold, R. S., Bowyer, R. C., Pujol, J. C., Klaser, K., Antonelli, M., Canas, L. S., Molteni, E., Modat, M., Jorge Cardoso, M., May, A., Ganesh, S., Davies, R., Nguyen, L. H., Drew, D. A., Astley, C. M., … Steves, C. J. (2021). Attributes and predictors of long COVID. Nature Medicine, 27(April). https://doi.org/10.1038/s41591-021-01292-y

Zu dieser Studie habe ich bei meiner Recherche nur positive Besprechungen gefunden. Sie ist hochrangig publiziert und sie macht sich als eine der ersten die Mühe, Long Covid einmal genau zu definieren und zwar als:

symptoms of fatigue, headache, dyspnea and anosmia.

Definiert wurde Long Covid als Symptompersistenz an Tag 28 nach Infektion und abgegrenzt von Short Covid, wo die Symptomatik an Tag 10 spätestens endete. Es gab in der Studie Nachbeobachtungszeitpunkte nach den erwähnten 28 Tagen und nach 8 und 12 Wochen. Eingeschlossen wurden hauptsächlich britische COVID-Patienten, welche die „COVID Symptom Study app“ benutzt haben. Knapp 14% der Studienteilnehmer wurden stationär behandelt, so dass der überwiegende Teil eher leichte Verläufe gehabt haben dürfte. Hauptaussage der Studie ist, dass von 4.182 eingeschlossenen COVID-positiv-getesteten Probanden 588 (13%) Symptome noch nach 28 Tagen hatten, 189 (4,5%) nach 8 Wochen und 95 (2,3%) noch nach 12 Wochen. Da der Hauptteil der Studienteilnehmer weiblich und unter 70 Jahren alt war, hat man sich die Mühe gemacht und die erhobenen Häufigkeitsangaben mit der Geschlechts- und Altersverteilung von Großbritannien zu adjustieren. Dann kommt man auf 14,5% der Infizierten mit Post-Covid-Symptomen nach 28 Tagen 5,1% nach 8 Wochen und 2,2% nach 12 Wochen.

Von den Studienteilnehmern, die von Post-Covid-Symptomen berichteten, klagte ein sehr großer Teil über Fatigue und episodische Kopfschmerzen (97%, bzw. 91%), dann erst folgten der Verlust des Geruchsinns und anhaltender Husten oder Kurzatmigkeit. 16% der Betroffenen berichteten von Rückfällen. Anders als bei anderen Studien gab es eine Kontrollgruppe mit negativer COVID-PCR, hier wurde in 11% von Rückfällen berichtet.

Hauptrisikofaktoren, für die Entwicklung eines Long Covid-Syndroms waren weibliches Geschlecht, ein schwerer Krankheitsverlauf, höheres Lebensalter und hoher Body Mass Index. Die Autoren haben ein Vorhersagetool entwickelt, ob ein Betroffener mit höherer Wahrscheinlichkeit Long Covid entwickelt, welches mit der Anzahl der Symptome in der ersten Krankheitswoche (Fatigue, Kopfschmerzen, Atemnot, Stimmprobleme und Muskelschmerzen), dem Alter und dem Geschlecht auskommt.

Große retrospektive Studie aus den USA

Daugherty, S. E., Guo, Y., Heath, K., Dasmariñas, M. C., Jubilo, K. G., Samranvedhya, J., Lipsitch, M., & Cohen, K. (2021). Risk of clinical sequelae after the acute phase of SARS-CoV-2 infection: retrospective cohort study. BMJ, 373, n1098. https://doi.org/10.1136/bmj.n1098

In dieser Studie wurden US-amerikanische Versicherungs-, Krankenhaus- und Labordaten retrospektiv eingeschlossen. Das Interessante an dieser Studie ist, dass es insgesamt drei Vergleichsgruppen gab und (das ist aber bei retrospektiven Studien auch leichter) ingesamt sehr hohe Fallzahlen in den einzelnen Gruppen (jeweils um 250.000). Neben der Gruppe mit positiver SARS-CoV2-Diagnose, wurde eine Vergleichsgruppe mit Daten aus 2020 und eine mit Daten aus 2019 gebildet, zudem eine Vergleichsgruppe mit Patienten, die einen anderen Infekt der unteren Atemwege erlitten hatten. Long Covid-Symptome hatten gut 14% der SARS-CoV2-positiven Probanden. Das ist ein Wert, der relativ im Mittelfeld der hier zitierten Studien rangiert. Das Spektrum der Symptome ähnelt dem der anderen Long Covid-Studien: Auf einem der ersten Plätze rangieren anhaltende Müdigkeit und verminderte körperliche Belastbarkeit.

Jetzt kommt aber das Interessante: In der Vergleichsgruppe mit anderen Atemwegsinfektionen lag diese Rate bei 12,35%, der Unterschied betrug also „nur“ 1,65%. Probanden ohne COVID-Diagnose entwickelten vergleichbare Beschwerden in ca. 10% der Fälle.

Daten der britischen Statistikbehörde

Ayoubkhani, D. (2021). Prevalence of ongoing symptoms following coronavirus ( COVID-19 ) infection in the UK : 1 April 2021 (Issue April). https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/healthandsocialcare/conditionsanddiseases/bulletins/prevalenceofongoingsymptomsfollowingcoronaviruscovid19infectionintheuk/1april2021#prevalence-of-ongoing-symptoms-following-coronavirus-infection-in-the

Es handelt sich bei den Daten der britischen Statistikbehörde um einen fortlaufend aktualisierten Bericht, der offenbar immer die letzten vier Wochen vor Veröffentlichung berücksichtigt, in der zitierten Ausgabe also die vier Wochen vor dem 06. März 2021. In diesem Zeitraum wurden in Großbritannien 1,1 Millionen selbst berichtete Long Covid-Beschwerden registriert, was einer Prävalenz von 1,7% aller Briten entspricht.

Von den Studienteilnehmern, die positiv auf COVID-19 getestet wurden, war die Symptomprävalenz 12 Wochen nach der Infektion bei weiblichen Teilnehmern (14,7%) höher als bei männlichen Teilnehmern (12,7%) und bei den 25- bis 34-Jährigen (18,2%) am höchsten. Im Vergleich zu einer Kontrollgruppe von COVID-negativen Briten gleicher Alters- und Geschlechtsverteilung waren die berichteten Beschwerden bei den ehemals Infizierten acht mal häufiger. Beschäftigte im Gesundheits- und Sozialwesen wiesen neben Angehörigen sozial benachteiligter Schichten die höchste Prävalanzrate auf, ebenso Arbeitstätige mit vorbestellenden „signifikanten“ bestehenden Gesundheitsstörungen. Interessant zu der erhöhten Rate von Long Covid im Gesundheits- und Sozialsektor ist die Anmerkung

„High prevalence rates of self- reported long COVID among health and social care workers may also partly reflect increased awareness of long COVID among workers in these sectors.“

Am griffigsten ist vermutlich die Tabelle der Long Covid-Symptome nach Altersgruppen und Geschlecht, was wiederum vermutlich die Häufigkeiten sind, die u.a. Karl Lauterbach verwendet hat.

Betroffene Infizierte (Mittelwert, in %)
Männer12,7
Frauen14,7
2 bis 11 Jahre7,4
12 bis 16 Jahre8,2
17 bis 24 Jahre11,5
25 bis 34 Jahre18,2
35 bis 49 Jahre16,1
50 bid 69 Jahre16,4
über 70 Jahre11,2
nach: Ayoubkhani, D. (2021). Prevalence of ongoing symptoms following coronavirus ( COVID-19 ) infection in the UK : 1 April 2021 (Issue April). https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/healthandsocialcare/conditionsanddiseases/bulletins/prevalenceofongoingsymptomsfollowingcoronaviruscovid19infectionintheuk/1april2021#prevalence-of-ongoing-symptoms-following-coronavirus-infection-in-the

Populationsbezogene Studie aus der Schweiz

Menges, D., Ballouz, T., Anagnostopoulos, A., Aschmann, H. E., Domenghino, A., Fehr, J. S., & Puhan, M. A. (2021). Burden of post-COVID-19 syndrome and implications for healthcare service planning: A population-based cohort study. PLOS ONE, 16(7), e0254523. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254523

Es handelt sich um eine prospektive Studie aus Zürich, in die 431 Erwachsene, die in der ersten Krankheitswelle im Frühjahr 2020 erkrankten, eingeschlossen wurden. 19% der Betroffenen mussten stationär behandelt werden, der Rest konnte im ambulanten Setting verbleiben. Nach 6-8 Monaten hatte ein Viertel der Probanden weiterhin anhaltende Beschwerden. Initial waren von einem Long Covid-Syndrom 55% mit vermehrter Müdigkeit und 26% mit depressiven Symptomen betroffen. Auch in der Schweizer Studie war weibliches Geschlecht ein Risikofaktor für die Entwicklung eines Long Covid-Syndroms. Im Vergleich zu anderen Studien finden sich in der Schweizer Studie sehr hohe Prozentwerte an Long Covid-Symptomen.

Prospektive Studie aus Norwegen

Blomberg, B., Mohn, K. G.-I., Brokstad, K. A., Zhou, F., Linchausen, D. W., Hansen, B.-A., Lartey, S., Onyango, T. B., Kuwelker, K., Sævik, M., Bartsch, H., Tøndel, C., Kittang, B. R., Madsen, A., Bredholt, G., Vahokoski, J., Fjelltveit, E. B., Bansal, A., Trieu, M. C., … Langeland, N. (2021). Long COVID in a prospective cohort of home-isolated patients. Nature Medicine. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01433-3
In dieser Studie wurde ein Großteil der stationär und ambulant behandelten COVID-Fälle der ersten Krankheitswelle in und um Bergen prospektiv eingeschlossen. 312 Patienten schlossen die Studie ab, davon waren 247 Patienten ambulant und 65 stationär behandelt worden. Bei Karl Lauterbach und Co wurde die Studie gerne zitiert, weil nach 6 Monaten 61% der Patienten noch mindestens ein Symptom angaben, aber auch immerhin 52% (31 Probanden von 61) der eingeschlossenen jungen, eigentlich nur leicht betroffenen, jungen Erwachsenen. Am häufigsten wurde bei ihnen ein Geschmacks- und Geruchsverlust angegeben (28%, 17/61), dann anhaltende Müdigkeit (21%, 13/61), Dyspnoe (13%, 8/61), Konzentrationsstörungen (13%, 8/61) und Gedächtnisprobleme (11%, 7/61). Insgesamt gestalteten die Ergebnisse sich so, dass initial schwer betroffene Patienten auch am schwersten betroffen waren. Kinder und Jugendliche waren kaum betroffen, allerdings bestand die Studienpopulation auch nur aus 16 Probanden, welche jünger als 16 Jahre waren.
Insgesamt fokussieren sich die Autoren auf die jüngeren Probanden und betonen z.B. dass die Prävalenz von chronischer Müdigkeit in der norwegischen Bevölkerung sonst zwischen 11-14% liege. Die Autoren vergleichen die von ihnen ermittelte Häufigkeit chronischer Müdigkeit mit Untersuchungen zu chronischen Erschöpfungssyndromen nach Influenza, EBV und Dengue-Fieber und kommen zu dem Schluss, dass die Prävalenz bei COVID deutlich über der der anderen Erkrankungen liege.

Eine Studie aus Köln zu dem Thema

Augustin, M., Schommers, P., Stecher, M., Dewald, F., Gieselmann, L., Gruell, H., Horn, C., Vanshylla, K., Cristanziano, V. Di, Osebold, L., Roventa, M., Riaz, T., Tschernoster, N., Altmueller, J., Rose, L., Salomon, S., Priesner, V., Luers, J. C., Albus, C., … Lehmann, C. (2021). Post-COVID syndrome in non-hospitalised patients with COVID-19: a longitudinal prospective cohort study. The Lancet Regional Health – Europe, 6(January), 100122. https://doi.org/10.1016/j.lanepe.2021.100122

Diese Studie existierte bislang nur als Preprint, nun wurde sie allerdings auch regulär veröffentlicht.

Eingeschlossen wurden 958 Patienten mit PCR-bestätigter COVID-Infektion, die allesamt leicht betroffen waren. Die Patienten waren mit 31 bis 54 Jahren eher jung. Diese wurden sieben Monate lang nachbeobachtet. Long Covid wurde hier definiert als eines der folgenden Symptome nach durchgemachter COVID-Infektion: Geruchs- oder Geschmacksverlust, Fatigue oder Atemnot).

Von den eingeschlossenen Patienten gaben 8,6% nach vier Monaten anhaltende Luftnot 12,4% einen anhaltenden Geruchsverlust und 9,7% eine Fatigue an. In Bezug auf die Gesamtpopulation der eingeschlossenen Patienten ergab sich eine Rate von 12,8% mit Long Covid-Symptomen nach vier Monaten. Die sieben-Monats-Daten zeigen sogar leicht steigende Häufigkeiten: 13,6% berichteten von Luftnot, 14,7% von einer Geruchsstörung und ebenfalls 14,7% von Fatigue. Frauen waren – wie in den anderen Studien auch – öfters betroffen, nach sieben Monaten konnten 11% der Long Covid-Patienten nicht vollständig am zuvorigen Alltags- und Arbeitsleben teilnehmen.

Die Autoren betonen, dass die Post Covid-Symptome von Patienten mit erfolgter Krankenhaus- und insbesondere mit Intensivstationsbehandlung oft durch die schwere der Erkrankung und ggfs. eine mechanische Beatmung erklärbar seien, dies sei bei den von Ihnen beschriebenen Patienten anders.

Die Studie hat meines Erachtens mehrere eklatante methodische Schwächen: Eingeschlossen wurden in kurzer Zeit möglichst viele Probanden, dafür hat man über die öffentlichen Medien zur Studienteilnahme aufgerufen (vermutlich sehr verzehrte Studienpopulation hierdurch). Von 958 Probanden sind nur 442 zur zweiten Visite und nur 353 zur dritten Visite nach sieben Monaten erschienen, es haben demnach nur 36% der Probanden die Studie abgeschlossen. Und es gibt keine Kontrollgruppe.

Wenn man die Studie harsch kritisiert hat man also gemessen, dass 34,8% derjenigen, die nach milder COVID-Infektion bei sich selber ein Long Covid-Syndrom vermutet haben und sich daher zu der Studienteilnahme bereiterklärt und die Studie auch abgeschlossen haben, nach sieben Monaten noch irgendein Post-Covid-Syndrom hatten. Was das jetzt besagt, sei mal dahingestellt. v.a. wenn man berücksichtigt, dass 2/3 der Probanden die Studie nie abgeschlossen haben und die Selektion der Studienpopulation in keinster Weise repräsentativ für die deutsche (oder Kölner) Bevölkerung war.

Eine Heidelberger-Studie

Seeßle, J., Waterboer, T., Hippchen, T., Simon, J., Kirchner, M., Lim, A., Müller, B., & Merle, U. (2021). Persistent symptoms in adult patients one year after COVID-19: a prospective cohort study. Clinical Infectious Diseases, 1–10. https://doi.org/10.1093/cid/ciab611

Die Heidelberger Studie hat mit die höchsten Prozentangaben von Long Covid-Symptomen auch nach vielen Monaten Nachbeobachtungszeit. Dementsprechend wird sie aus einer bestimmten medizinischen und politischen Ecke besonders häufig zitiert:

Eingeschlossen wurden prospektiv 96 Patienten mit positiver SARS-CoV2-PCR fünf Monate nach der Infektion. Bis 12 Monate nach Infektion fand eine Nachbeobachtung statt. Knapp ein Drittel der Patienten wurde im Krankenhaus behandelt, 55% der Probanden waren weiblich (was für Patienten der ersten Krankheitswelle nicht repräsentativ ist, siehe auch die anderen Studien mit ungefähr 60% männlichen Teilnehmern).

Nach 12 Monaten wurde nur bei knapp 23% der Probanden eine völlige Beschwerdefreiheit angegeben, ansonsten waren die häufigsten Symptome reduzierte körperliche Leistungsfähigkeit (56,3%), Müdigkeit (53,1%), Kurzluftigkeit (37,5%), Konzentrations- (39,6%), Wortfindungs- (32,3%) und Schlafstörungen (26,0%). Auch in dieser Studie waren Frauen weitaus häufiger als Männer von anhaltenden Beschwerden betroffen. Bei knapp 40% der Probanden konnte auch nach 12 Monaten ein mindestens leicht erhöhter ANA-Titer (> 1:160) als rheumatologischer Screening-Paramter festgestellt werden. Die erhöhten ANA-Titer waren signifikant mit anhaltenden Beschwerden assoziiert. Die Autoren schließen auf eine autoimmunologische (Mit)Ursache von Long Covid.

Eine deutsche retrospektive Studie mit leichter betroffenen Patienten

Jacob, L., Koyanagi, A., Smith, L., Tanislav, C., Konrad, M., van der Beck, S., & Kostev, K. (2021). Prevalence of, and factors associated with, long-term COVID-19 sick leave in working-age patients followed in general practices in Germany. International Journal of Infectious Diseases, 109, 203–208. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2021.06.063

Es handelt um die größte mir bekannte Studie aus Deutschland. Es wurden Registerdaten von 30.950 gesetzlich versicherten Patienten, bei denen zwischen März 2020 und Februar 2021 in einer von 1.255 Allgemeinmedizin-Praxen COVID-19 diagnostiziert wurde. Auch in dieser Studie waren Frauen öfter als Männer eingeschlossen, die Patienten waren mit einem mittleren Alter von 41,5 Jahren relativ jung. Die Häufigkeit von Long Covid wurde anhand der Dauer der Krankschreibung auf Grund einer COVID-Infektion approximiert, ab vier Wochen Arbeitsunfähigkeit ging man von Long Covid aus. Dies betraf 5,8% der Patienten, was im Vergleich zu den anderen Studien relativ gering erscheint. Allerdings wird man vermutlich auf Grund einer anhaltenden Geschmacksstörung nicht krankgeschrieben werden, so dass hier eher schwerere Long Covid-Verläufe erfasst sein dürften.

Weibliches Geschlecht, höheres Lebensalter, chronisch-entzündliche Darmerkrankungen, depressive und Anpassungsstörungen, Diabetes mellitus, Refluxkrankheit, atopisches Ekzem, arterielle Hypertonie und bestehende Mononeuropathien (?! interessant) waren mit einem höheren Risiko für Long Covid assoziiert.

Oft zitiert und oft kritisiert: Die Studie mit dem Internetfragebogen

Davis, H. E., Assaf, G. S., McCorkell, L., Wei, H., Low, R. J., Re’em, Y., Redfield, S., Austin, J. P., & Akrami, A. (2020). Characterizing long COVID in an international cohort: 7 months of symptoms and their impact. MedRxiv. https://doi.org/10.1101/2020.12.24.20248802

Das hier ist der Tweet, weshalb ich überhaupt was zu Long Covid schreibe:

Ich kannte diese Studie – die weiterhin nur als Preprint erhältlich ist – vorher nur ganz oberflächlich, wusste aber, dass sie auf Grund ihres Studiendesigns

„International web-based survey of suspected and confirmed COVID-19 cases with illness lasting over 28 days and onset prior to June 2020“

und des -settings:

„Survey distribution via online COVID-19 support groups and social media“

an verschiedenen Stellen heftig kritisiert wurde und nun postet Karl Lauterbach den Link zu dieser Arbeit mit den Worten „Bisher beste Langzeitstudie dazu“. Habe ich mich sofort furchtbar drüber aufgeregt. Aber was steht eigentlich drin?

Die Studie wurde von Betroffenen, die selber an einem Long Covid-Syndrom leiden, konzipiert und durchgeführt. Sie beruht auf einem Onlinefragebogen, der öffentlich zugänglich war. Aus verschiedenen Social Media-Plattformen wurde auf den Fragebogen verlinkt, dieser in diverse Sprachen übersetzt. Der Fragebogen selber erscheint sehr umfangreich mit 257 Fragen und einer mittleren Bearbeitungsdauer von 69 Minuten. Neben dem Studiendesign, dem erwartbaren confirmation bias, da die Studie von Betroffenen durchgeführt und veröffentlicht wurde, ist der allergrößte Kritikpunkt dieser:

„In addition to positively tested subjects (n=1,020, either diagnostic (RT-PCR/antigen, Table 1) or antibody), we included participants with absent (n=1,819) or negative test results (n=923, diagnostic and antibody), since the prevalence of 203 symptoms (out of 205, see Section “Symptoms by test results”), as well as symptom trajectory (Figure 7) and the survival functions (Figure 1a), were not significantly different between diagnostic/antibody positive and negative or untested groups.“

Positiv getestet (PCR, Schnelltest oder Antikörper-Nachweis) wurden insgesamt nur 27% der Teilnehmer. Dass sich die Ergebnisse faktisch nicht unterscheiden, zwischen SARS-CoV2-negativen und -positiven Studienteilnehmern bis auf die Geruchs- und Geschmacksstörung, könnte man eigentlich als komplettes Scheitern der Studie auffassen, allerdings tun das die Autoren nicht. Die stellen einfach fest:

„While the majority of participants did not report receiving a positive SARS-CoV-2 diagnostic or antibody test result, our analysis confirms that this is not a limitation of our study; rather, it is a limitation of the availability and accuracy of SARS-CoV-2 tests“.

Von den Studienteilnehmern wurden nur 8,4% stationär aufgenommen, alle anderen waren im ambulanten Setting behandelt worden, was auf eher leichte COVID-Infektionen schließen lässt. 79% der Teilnehmer waren weiblich, zwischen 30 und 59 Jahre alt und weiß. Die Nachbeobachtungszeit erstreckt sich mittlerweile über 7 Monate. 96% der Teilnehmer berichteten von anhaltenden Post Covid-Symptomen, 85% von Rückfällen nach anfänglicher Besserung, 45% eine eingeschränkte Arbeitsfähigkeit und 22% eine fehlende Arbeitsfähigkeit. Die meisten Symptome waren laut Angabe der Studienteilnehmer milder Natur, die eh geringe Rate von schweren persistierenden Symptomen hat sich n der Studie innerhalb von vier Monaten nahezu null angenähert, stieg ab Monat sechs dann aber wieder an. Abgefragt wurden so ungefähr alle denkbaren Symptome inclusive

„Decrease in size of testicles/penis“,

was ich auch für ein extrem nachvollziehbares Post-Covid-Symptom halte. Hübsch ist auch die Grafik in der explizit keine neuropsychiatrischen Symptome aufgeführt würden und dann kommt da Fatigue, anhaltendes Krankheitsgefühl, Missempfindungen der Haut, sexuelle Dysfunktion, Tunnelblick, Doppelbilder und Appetitverlust vor. Da freut sich das Neurologenherz und das des Psychosomatikers umso mehr.

Was interessant ist, da ja in erster Linie leicht betroffene COVID-Patienten und Menschen, die nur vermutet haben, eine COVID-Infektion durchgemacht zu haben, in die Studie eingeschlossen wurden, ist, dass Fatigue mit einer Häufigkeit von 80% über sieben Monate konstant persistierte, ebenfalls ein anhaltendes Krankheitsgefühl (hier niedriger Beginn mit 30% Häufigkeit, dann bis Woche acht Anstieg auf 70%, seither konstant), sowie Gedächtnisstörungen und „brain fog“ (gleiche Dynamik wie das anhaltende Krankheitsgefühl) während pulmonale und gastrointestinale Beschwerden sich bis auf einen trockenen Reizhusten, der bei 40% persistiere, zurückgebildet hätten.

Die Preprint-Metaanalyse

López-León, S., Wegman-Ostrosky, T., Perelman, C., Sepulveda, R., Rebolledo, P. A., Cuapio, A., & Villapol, S. (2021). More than 50 Long-Term Effects of COVID-19: A Systematic Review and Meta-Analysis. MedRxiv, 1–22. https://doi.org/10.2139/ssrn.3769978

In der Metaanalyse wurden 15 Studien eingeschlossen, 19 auf Grund von Fallzahlen unter 100 ausgeschlossen, zudem die Internet-Fragebogen-Studie auf Grund der erwähnten methodischen Mängel. Kernaussage der Metaanalyse ist, dass Fatigue, Kopfschmerzen, Aufmerksamkeitsstörungen, Haarverlust und Dyspnoe am häufigsten auftreten. 80% der COVID-Infizierten würden mindestens ein Symptom oder auffälligen Laborparameter haben. Leider findet sich in der gesamten Metaanalyse keine Prozentangabe der einzelnen Symptome oder Laborauffälligkeiten, was die Arbeit m.E. insgesamt wenig hilfreich macht.

Und nun? Ein Zwischenfazit

Gemeinsamkeiten der Long Covid-Studien

Es fällt auf, dass sich die unter Long Covid subsumierten Symptome in den verschiedenen Untersuchungen durchaus ähneln. In der Regel geht es um anhaltende Müdigkeit, verminderte körperliche Belastbarkeit, depressive Symptome und mal mehr und mal weniger um Palpitationen (bzw. Herzrhythmusstörungen). In den Untersuchungen, welche sich auf die ersten beiden Erkrankungswellen mit dem Wildtyp fokussieren, werden auch öfters anhaltende Geschmacks- und Geruchsstörungen berichtet, was bei den bislang pandemischen Virusvarianten alpha und delta ja aber offenbar nicht mehr so ein häufiges Symptom ist.

Es fällt auch auf, dass auch bei offeneren und umfangreicheren Symptomabfragen die häufigsten Symptome immer die zitierten bleiben. Das heißt, das man vermutlich die Definition von Long Covid so stehen lassen kann wie sie ist und auch die mit Long Covid attributierten Symptome valide reproduzierbar scheinen.

Drittens beschreiben die meisten Studien eine Besserung und Regredienz der Beschwerden, in der Regel gilt: Je schwerer ein Patient betroffen war und je mehr strukturelle Organschäden entstanden sind, desto länger dauert die Restitution und umso ungewisser ist auch eine vollständige Erholung. Und je leichter ein Patient betroffen war und umso unspezifischer die Beschwerden, desto besser sind die Chancen einer kompletten Rückbildung der Symptome. Es gibt aber eine Ausnahme und damit kommen wir zum letzten Punkt:

Viertens scheinen die Risikofaktoren, ein Long Covid-Syndrom zu entwickeln reproduzierbar: Weibliches Geschlecht, ein Alter zwischen 25 und 69 Jahren, Adipositas, vorbestehende depressive Störungen und vorbestehende Traumafolgestörungen erhöhen das Risiko für Long Covid und insbesondere für besonders lang anhaltende Beschwerden nach einer COVID-19-Infektion offenbar deutlich.

Unterschiede der Long Covid-Studien

Die Häufigkeitsangaben der Long Covid-Symptome variieren hingegen beträchtlich. Und zwar so, dass man ohne wirklich gute Statistik-Kenntnisse die Studienergebnisse hinsichtlich der angegebenen Häufigkeiten kaum unter einen Hut bringen wird. Ich kann so was überhaupt nicht, daher warte ich (ein bisschen sehnsüchtig) auf eine peer reviewte Metaanalyse, die das macht. Im April schien sich die Long Covid-Häufigkeit in den verschiedenen Arbeiten um gute 10 bis knappe 15% der Infizierten einzupendeln, mittlerweile erscheint die Spanne der Häufigkeitsangaben weitaus größer.

Woran kann das liegen? Ich habe versucht, so gut es mir möglich war zu verstehen, was Gründe für die sehr unterschiedlichen Häufigkeitsangaben in den einzelnen Studien sein könnten. Hier meine Beobachtungen:

Gibt es eine Vergleichsgruppe?

Wenige Studien haben eine Vergleichsgruppe. Das ist aber interessant, weil viele Long Covid-Symptome erst einmal unspezifisch sind und eben auch ohne COVID-Erkrankung auftreten können. Hier helfen die amerikanische retrospektive und die norwegische prospektive Studie weiter. In der amerikanischen Studie gab es ja zwei Prä-Covid-Vergleichsgruppen und eine Vergleichsgruppe mit anderen viralen Atemwegsinfekten der unteren Atemwege. Hier wurde eine Prävalenz von typischen Long Covid-Symptomen auch ohne COVID-Diagnose in der Bevölkerung um 10% herausarbeitet, von 14% bei SARS-CoV2-positiven Probanden und von 12,65% bei anderen Atemwegsinfekten. In der norwegischen Studie wurde dies nur für das anhaltende Erschöpfungssyndrom getan. Hier lagen junge Erwachsene nach COVID-Infektion bei 21% gegenüber 11-14% in der Normalbevölkerung.
Demnach wäre das „Mehr“ an postinfektiösen Symptomen bei COVID in der amerikanischen Studie gerade mal 1,35% gegenüber anderen Infekten und 5% gegenüber der Normalbevölkerung ohne COVID. Bei der norwegischen Studie läge das „Mehr“ dann bei ca. 10% für das chronische Erschöpfungssyndrom gegenüber der Prävalenz in der Normalbevölkerung.

Sehr unterschiedliche Probanden-Populationen

Die Grundgesamtheiten der Probanden-Populationen unterscheiden sich teilweise erheblich. Studien, die ihre Probanden aus Long Covid-Ambulanzen rekrutieren, liefern deutlich höhere Long Covid-Prävalenzen als andere Studien. Am „schlimmsten“ sieht es bei der Internetfragebogen-Studie aus. Ausnahme ist hier die Züricher Studie, die sehr hohe Prävalenzen auch bei einem bevölkerungsbezogenen Ansatz ergab.

Es scheint zudem eine große Rolle zu spielen, ob eine Geschlechts-Adjustierung auf die Gechlechterverteilung von COVID-Infektionen in der Normalbevölkerung stattgefunden hat oder nicht. Mehrere Studien haben einen sehr hohen Anteil weiblicher Probanden, eigentlich alle Studien zeigen, dass Frauen erheblich häufiger als Männer von Long Covid-Symptomen betroffen sind, Männer erkranken aber eher und schwerer an COVID-19. Wenn man das nicht berücksichtigt, resultieren relativ hohe Long Covid-Prävalenzen.

Was wird überhaupt gemessen? Ist das, was gemessen wird überhaupt relevant?

In vielen Studien geht es darum, ob nach einem Zeitpunkt X mindestens ein Symptom, welches mit Long Covid assoziiert ist, vorhanden ist. Hier ergeben sich zwei Probleme: Die relativ hohe Prävalenz der eigentlich unspezifischen Long Covid-Symptome in der Normalbevölkerung (siehe oben) und die Sache mit den Geruchs- und Geschmacksstörungen.

Hierzu ein Beispiel aus eigener Erfahrung: Nachdem ich erst überzeugt war, dass ich meine COVID-Infektion ohne Folgeschäden überstanden habe, ist mir nun doch aufgefallen, dass mein Geschmacksempfinden retrospektiv seit der Infektion doch nicht wieder ganz hergestellt scheint (ich hatte zwischenzeitlich einen relativ starken Geruchs- und Geschmacksverlust): So hat z.B. Cola jetzt einen ganz eigenartig unangenehmen Nachgeschmack im Abgang und verschiedene Dinge schmecken „seifig“, z.B. Bohnen. Die Frage ist nur: 1. Interessiert das überhaupt einen großen Geist, inclusive mich. Ist eh besser, wenn ich keine Cola trinke. 2. Ist das wirklich ein Long Covid-Symptom oder kommt mir das retrospektiv nur so vor und Bohnen und Cola haben schon immer so geschmeckt? 3. Hat das irgendeinen negativen Einfluss auf mein weiteres Leben und meine Lebensqualität? Nein, eher nicht. Dennoch könnte ich jetzt bei einer Long Covid-Studie unter Umständen ein Symptom angeben und würde somit als Long Covid-Fall zählen.

In diesem Punkt kann die retrospektive Studie aus Deutschland ggfs. Anhaltspunkte geben, bei denen knapp 6% der COVID-Patienten längerfristig krankgeschrieben waren, vermutlich auf Grund schwerer Long Covid-Beschwerden.

Über- und Unterschätzung von Long Covid-Symptomen

Die retrospektiven Arbeiten sind ja auf die Dokumentation/Codierung von Long Covid-Symptomen angewiesen. Wenn die initial behandelnden Ärzte diese Symptome entweder nicht erfragt haben oder – weil sie sie als „normalen Krankheitsverlauf“ aufgefasst haben nicht dokumentiert haben, werden sie nicht erfasst. Dadurch neigen diese Arbeiten zum systematischen Unterschätzen von Long Covid-Symptomen. Behelfen kann man sich, wenn man wie in der amerikanischen Register-Studie gute Vergleichsgruppen bildet, bei denen der selbe systematische Fehler auch gemacht wird und dann die Differenz der angegebenen Häufigkeiten bildet (in der Studie also 5% Long Covid-Symptome gegenüber der Normalbevölkerung und 1,35% gegenüber anderen Virusinfekten der unteren Atemwege).

Studien mit aktiver Probanden-Befragung werden die Häufigkeiten von Long Covid hingegen eher überschätzen, siehe auch mein Beispiel von gerade eben mit meiner Geschmacksstörung. Wenn man es ganz offen lässt wie in der Internetfragebogen-Studie, resultieren dann unter Umständen auch so skurrile Long Covid-Symptome wie die abnehmende Penisgröße.

Und nun? Wie soll man mit Long Covid-Studien umgehen, die jemand zitiert oder als Argumentationsgrundlage benutzt?

Bei den heterogenen Studienergebnissen (was die Long Covid-Häufigkeiten betrifft) und der sehr emotional aufgeladenen öffentlichen Debatte hierzu bleibt eigentlich nur das Warten auf eine auch offiziell veröffentlichte Metaanalyse. Ansonsten muss man sich am ehesten jeweils anschauen, wer und mit welcher Intention welche Studie gerade zitiert. Meines Erachtens geschieht das beim Thema Long Covid in einem Großteil der Fälle mit einem Hintergedanken dabei (in die eine oder die andere Richtung). Und man wird die Studien (die ja erfreulicherweise überwiegend open access sind) wohl oder übel selber lesen müssen, wenn man sich eine fundierte Meinung bilden möchte.

Corona-Paper-Bullshit-Bingo-Journal-Club Teil 1

Eigentlich wollte ich heute den lange verschobenen Beitrag zum Thema Schmerzen und Parkinson veröffentlichen, aber dann haben meine Lieblings-Twitterer Karl Lauterbach und Cornelius Römer folgendes Preprint gepostet:

Mlcochova, P., Kemp, S. A., Shanker Dhar, M., Papa, G., Meng, B., Mishra, S., Whittaker, C., Mellan, T., Ferreira, I., Datir, R., Collier, D., Singh, S., Pandey, R., Ponnusamy, K., Radhakrishnan, V. S., Sengupta, S., Brown, J., Marwal, R., Ponnusamy, K., … Gupta, R. K. (2021). SARS-CoV-2 B.1.617.2 Delta variant emergence, replication and immune evasion. BioRxiv, 2021.05.08.443253. https://doi.org/10.1101/2021.05.08.443253, was man hier runterladen kann. Bei Karl Lauterbach wurde das Paper in diesen Tweet eingebettet:

Vor allem die Aussage „weshalb Delta Variante so gefährlich auch für Geimpfte ist.“ hat mich stutzig gemacht und mal wieder furchtbar aufgeregt. Ich hatte ja schon im ersten Teil vom Artikel zu Bullshit-Corona-Papern (Link) erläutert, welche Schwierigkeiten ich mit der Verwendung wissenschaftlicher Literatur habe, gerade wie Karl Lauterbach sie oft betreibt. Und dann musste ich unbedingt nachschauen, was wirklich im Artikel steht und worum es darin eigentlich geht.

Preprint: SARS-CoV-2 B.1.617.2 Delta variant emergence, replication and immune evasion

Es handelt sich um eine Arbeit aus Indien, die verschiedene laborchemische Aspekte der Delta-Variante zusammenträgt und mit epidemiologischen Daten von sogenannten „Durchbruchsinfektionen“ bei zuvor Geimpften assoziiert. Die Daten der Infizierten stammen von Beschäftigten im indischen Gesundheitssystem, die in dem Artikel mit HCW (health care worker) abgekürzt werden.

Einleitung

Die Autoren beschreiben die Herkunft und die molekulargenetischen Unterschiede der Delta-Variante im Vergleich zum Wildtyp und der Alpha-Variante, insbesondere die Aspekte, die darauf hindeuten, warum die Delta-Variante sich so schnell und umfassend durchgesetzt hat (spezielle Mutationen im Spike-Protein). Außerdem findet sich eine (weitere) Kurzzusammenfassung der Kernaussagen des Artikels.

Ergebnisse

Wachstumsvorteile der Delta-Variante

Zunächst wird hier das Verfahren beschrieben, das mit einem mathematischen Modell (der bayesschen Statistik, Link Wikipedia, ich verstehe davon kein Wort) verschiedene molekulargenetische und epidemiologische Faktoren und Aussagen assoziiert wurden. Sie beschreiben auch die methodische Schwäche dieses statistischen Verfahrens, nämlich dass eine homogene Bevölkerungsstruktur besteht mit der gleichen Zahl von Kontakten und auch gleichem Expositionsrisiko. Daher wurden offenbar weitere stochastische Verfahren verwendet um diesen „Fehler“ auszubügeln. Ob es realistisch ist, von 50% nicht gemeldeten COVID19-Todesfällen auszugehen, kann ich für Indien nicht beurteilen, ein Übertrag für Deutschland ist es auf Grund der RKI-Zählweise der COVID-Todesfälle und der flächendeckenden Testung bei Krankenhausaufnahmen zumindest für die Krankenhäuser unplausibel (die ewige Diskussion an oder mit COVID gestorben). Auch werden weitere methodische Schwächen (u.a. die Generierung des Serumproben von sich freiwillig vorstellenden, nicht-repräsentativen, Probanden) benannt.

Die Autoren gehen von einer 1,1-1,4-fach erhöhten Übertragbarkeit der Delta-Variante gegenüber der alpha-Variante und einer um 16-55% vermindert effektiven Immunantwort gegenüber Delta auf Grund ihrer mathematischen Modelle aus.

Geringere Effektivität von neutralisierenden Antikörpern in Genesenen-Seren

Es wurden Serumproben von 12 an COVID19 erkrankten und mittlerweile genesenen Probanden aus der ersten Erkrankungswelle (Wildtyp) untersucht. Es wurde gemessen, in wiefern diese Seren Delta-Varianten Nasen-Rachen-Abstrich-Proben im Vergleich zu einer Alpha-, einer Beta- und einer Wildtyp-Probe neutralisieren konnten. Die Alpha-Variante konnte 2,3-fach schlechter, die Delta-Probe 5,7-fach und die Beta-Variante 8,2-fach schlechter neutralisiert werden.

Geringere Effektivität von Impfstoff-induzierten Antikörpern

In meinen Augen der schwächste Punkt in dem Paper: Es wurde ein Delta-Varianten-„Lebend-Isolat“ auf Seren von mit AstraZeneca und BionTech Geimpften losgelassen. Für beide Impfstoffe wurde eine 8-fach verringerte Wirksamkeit gezeigt, allerdings ohne statistische Signifikanz zu erreichen. Das ganze wurde noch mal für ein sogenanntes Pseudovirus gemacht (das ist grob gesagt ein mikrobiologisches Analog-Modell zum echten Virus), wohl mit ähnlichem Ergebnis.

Erhöhte Reproduktivität im Nasen-Rachen-Raum der Delta-Variante

In einem Zellexperiment mit menschlichem Atemwegs-Epithel und in „primary 3D airway organoids“ (was immer auch das genau ist) konnte eine erhöhte Reproduktionszahl der Delta-Variante gegenüber der Alpha-Variante gefunden werden.

Zudem wurde bei der Delta-Variante eine höhere Viruslast im Rachen gefunden als beim Wildtyp (gemessen an der Reproduktionszahl der PCR-Tests, dem CT-Wert) mit einem CT-Wert von 16,5 gegenüber 19 bei Nicht-Delta-Infektionen (niedriger heißt höhere Viruslast), zum anderen gab es auch mehr „Superspreading“, im Schnitt wurden 3,3 weitere Personen angesteckt, gegenüber 1,1 bei Nicht-Delta-Varianten.

Vorteile der Delta-Variante durch Spike-Protein-Mutationen

In den nächsten beiden Abschnitten geht es um die molekulargenetischen Veränderungen am Spike-Protein, die der Delta-Variante ein einfacheres Eindringen in die menschlichen Zellen ermöglichen, im Vergleich zur Alpha-Variante (und dem Wildtyp) und die Impfstoffe schlechter wirken lässt. Dies ist derart komplex, das es für nicht molekulargenetisch arbeitende Mikrobiologen und Virologen kaum verständlich ist.

Durchbruchinfektionen bei mit AstraZeneca-Geimpften

Aus meiner klinischen Sicht der interessanteste Abschnitt. Die Autoren beschreiben eine relativ geringe Zahl von Impfdurchbrüchen (30 von 3800) unter der zunächst in Indien grassierenden Alpha-Variante. Ab April 2021 habe sich dann die Delta-Variante durchgesetzt, mit nun höherer Zahl an Impfdurchbrüchen. Untersucht wurde offenbar zunächst ein Krankenhaus. Von den dort beobachteten „Durchbruchsinfektionen“ seien alle mild verlaufen, ein Betroffener habe Sauerstoff erhalten müssen, niemand sei beatmet worden. Alle Mitarbeiter seien mit dem AstraZeneca-Impfstoff geimpft gewesen, im Mittel hätten sie die zweite Dosis 27 Tage vor der Infektion erhalten. Es sei eine auffallend hohe Anzahl an sehr ähnlichen oder sogar exakt gleichen Virus-RNA-Sequenzierungen beobachtet worden, die auf ein Superspreader-Event hindeuten würden.

Es wurden dann noch zwei weitere Krankenhäuser mit 1100, bzw. 4000 Beschäftigten untersucht. Im Krankenhaus mit 1100 Mitarbeitern seien 106 Durchbruchinfektionen aufgetreten, von denen 66 einem Superspreader-Event zugeordnet werden konnten; im Krankenhaus mit 4000 Mitarbeitern 65 Infektionen, davon 52 derart ähnliche Proben, dass man bei diesen von einem Superspreader-Event ausgehen würde.

Serologische Unterschiede zwischen Beschäftigten, die eine Durchbruchsinfektion erlitten hätten und denen, die keine Infektion erlitten hätten, habe man nicht finden können.

Methodisch sehr aufwändig wurde versucht, die Wirksamkeit einer (AstraZeneca-)Impfung gegen die Delta- und andere Varianten bei Beschäftigten im Gesundheitssystem zu ermitteln. Mangels nicht geimpfter Kontrollgruppe hat man sich bei Daten des britischen Gesundheitssystems bedient und eine Odds Ration von 5,14 einer Delta-Durchbruchsinfektion gegenüber anderen Virusvarianten-Durchbruchsinfektionen ermittelt.

Drei Einwände:

Die Infektionszahlen erscheinen mir aus persönlicher Erfahrung außergewöhnlich hoch (habe im Januar die Kontaktnachverfolgung positiv getesteter Mitarbeiter mit neustrukturiert und eine zeitlang noch begleitet). Unser Krankenhaus hat ca. 1900 Mitarbeiter, seit der flächendeckenden Impfung (zeitlich naturgemäß seit Anfang des Jahres und damit analog zum Anfluten der Alpha-Variante) hatten wir keine 15 Fälle bei vollständig Geimpften (was analog zu 30 von 3800 Mitarbeitern wäre), sondern unter 10 und davon mindestens 4 falsch positive PCR-Befunde mit sehr hohen CT-Werten und negativem Zweitabstrich.

Auch die Superspreading-Events mit 52-66 Betroffenen unter den Mitarbeitern erscheinen mir in einem deutschen Krankenhaus-Arbeitsalltag schwerlich reproduzierbar. Und auch da schöpf ich aus eigener Erfahrung, ich habe im Dezember 2020 selber so eine schöne Kontaktnachverfolgungs-Liste ausfüllen dürfen und es waren 28 Kontakte (von denen ich keinen infiziert hab) und es wurde mir mitgeteilt, dass es „beeindruckend viele“ Kontakte waren.

Ein sehr interessanter Punkt findet sich weit unten im Anhang des Preprints. Hier werden die klinischen und demographischen Daten der „Durchbruch-Infektionen“ angegeben. Abgesehen von der extrem niedrigen (und damit auch statistisch nicht signifikanten) Rate an Hospitalisierungen auf Grund der Infektion fällt auch die mittlere Symptomdauer von 1,5, bzw. 1,0 Tagen auf. Im Klartext und vielleicht etwas überspitzt heißt das, da hatte jemand einen Tag lang Erkältungssymptome und einen positiven PCR-Test. Hieraus eine verminderte Wirksamkeit der Impfstoffe abzuleiten, finde ich schon sehr mutig, Seren-Laborergebnisse hin oder her.

Zusammenfassung des Artikels

Die Autoren beschreiben verschiedene Faktoren, die die Delta-Variante ihrer Ansicht nach durchsetzungsfähiger gegenüber den anderen SARS-CoV2-Varianten, insbesondere der alpha-Variante machen. Sie nehmen an, dass die Delta-Variante zum Einen bei zuvor Infizierten und mit AstraZeneca geimpften Personen teilweise die Immunantwort umgehen kann und parallel auch noch infektiöser ist.

In der Studie wurden Delta-Varianten-Infektionen bei mit AstraZeneca-Geimpften Beschäftigten im Gesundheitssystem untersucht, bei denen diese Durchbruchinfektionen sehr mild und kurz verliefen. Die Autoren weisen zwar auf diese milden Verläufe hin, betonen aber, dass in Krankenhäusern durchaus Patienten mit schwacher oder nicht vorhandener Immunreaktion auf die Impfung behandelt werden, welche durch eine Ansteckung durch die Beschäftigten vital gefährdet seien. Zudem sehen sie es als notwendig an, dass die Impfstoffe weiter an die Virusvarianten angepasst werden müssen und, dass auch bei Geimpften die berühmten nicht-medikamentösen Maßnahmen (AHA-L) weiter gelten müssten:

Therefore strategies to boost vaccine responses against variants are warranted in HCW and attention to infection control procedures should be continued even in the post vaccine era.

Das ist in sofern interessant, da das sehr danach klingt, als gelte es für Krankenhäuser und Krankenhaus-Beschäftigte, so auch im Abstract zu Beginn des Artikels:

Whilst severe disease in fully vaccinated HCW was rare, breakthrough transmission clusters in hospitals associated with the Delta variant are concerning and indicate that infection control measures need continue in the post-vaccination era.

Fazit

Karl Lauterbach hat (mal wieder) eine steile These hingelegt, die er mit der zitierten Quelle nicht belegen kann. Ich glaube mittlerweile, dass das System hat und kein Versehen oder Schludrigkeit ist. Vielmehr wird nur ein verschwindend geringer Anteil der Leser seines Tweets die Originalquelle lesen und ein noch geringerer Anteil ausreichend genau. So scheint er eine politische Forderung (überspitzt „Masken für immer“ und „Delta ist ganz schlimm“) wissenschaftlich zu belegen, ohne es wirklich zu tun. Für jemanden der derart in der Öffentlichkeit steht (bzw. sich dort hinstellt oder sich selber als Gesundheitsminister ins Spiel bringt) und den Anschein des Experten aufrecht erhält finde ich das unerträglich. Irgendwer (ich hab vergessen wer es war) hat Karl Lauterbach mal als „wissenschaftlichen Populisten“ beschrieben, vermutlich trifft es das ganz gut.

Das Paper selber erscheint mir sehr aufwändig gemacht und zumindest im laborchemischen Teil unglaublich komplex. Ob die Analogie zu den „real world“-Durchbruchsinfektionen wirklich so stehen gelassen werden kann und ob sie in den westeuropäischen oder zumindest deutschen Krankenhausalltag übertragbar ist, weiß ich nicht. Ob man von den reinen Labordaten zum BionTech-Impfstoff ohne klinische Daten eine verminderte Impfstoffwirksamkeit gegenüber der Delta-Variante schließen kann, bezweifle ich sogar. Allerdings gibt es da ja die israelischen Daten, die das zu belegen scheinen. Was ich schwierig finde, ist die Deutung der Ergebnisse, so wie sie gemacht wird. In meinen Augen sind die Durchbruchsinfektionen allesamt extrem mild verlaufen. Es gab keinen einzigen schweren Krankheitsverlauf. Die Krankheitsdauer hat offenbar nur bei wenigen Tagen gelegen, im Mittel gerade mal bei 1-1,5 Tagen. Das spricht in meiner Wahrnehmung für eine exzellente Wirkung der Impfstoffe auch gegen die Virusvarianten. Ob man tatsächlich eine Impfung gegen Husten, Schnupfen und Heiserkeit erwarten kann und konnte, glaube ich nicht. Das führt übrigens noch einmal zu Karl Lauterbachs Aussagen zurück und der „Gefährlichkeit“ der Delta-Variante auch für Geimpfte. Das ist schlicht und ergreifend Bullshit.

Etwas schwieriger ist das Thema Übertragbarkeit des Virus auch durch Geimpfte im Krankenhaus oder in anderen Risikobereichen. Auch da kann man in meinen Augen nicht die gleichen Maßstäbe anlegen, wie im öffentlichen Leben und eine „Maske für immer“-Politik kann man kaum mit den hier veröffentlichten Daten begründen. Und anders herum wurden in Bereichen mit immunsupprimierten Patienten schon immer besondere Schutzmaßnahmen wie Mund-Nase-Schutz getragen. Ob man daraus eine generelle unbeschränkte Maskenpflicht in Krankenhäusern oder Pflegeheimen ableiten kann, weiß ich nicht. Ich würde aus persönlicher Erfahrung eher nein sagen und zwar aus folgendem Grund: Gerade bei den hochaltrigen Patienten leidet ein ganz großer Teil an einer Presbyakusis. Lippenlesen ist hierbei ein häufiger Kompensationsmechanismus. Das fällt bei dem ständigen Maskentragen ersatzlos weg und führt zu noch mehr Deprivation, als wir sie eh im Krankenhaus sehen. Meiner Erfahrung nach sehen wir seit Beginn der Pandemie und der Schutzmaßnahmen eine erhöhte Rate von Delirien. Ich finde es relativ plausibel, dass das (neben den Besuchsverboten) unter anderem an der schlechteren non-verbalen Kommunikation und dem schlechteren Erkennen einzelner Bezugspersonen hinter der Uniformität der Masken liegen kann. Da wir alle von der erhöhten Mortalität im und nach einem Delir wissen (vergleiche auch den allerersten brainpainblog-Artikel, Link), muss man das meines Erachtens durchaus berücksichtigen, wenn man so etwas wie eine ständige Maskenfplicht erwägen sollte.

Wo man weiterlesen kann

Mlcochova, P., Kemp, S. A., Shanker Dhar, M., Papa, G., Meng, B., Mishra, S., Whittaker, C., Mellan, T., Ferreira, I., Datir, R., Collier, D., Singh, S., Pandey, R., Ponnusamy, K., Radhakrishnan, V. S., Sengupta, S., Brown, J., Marwal, R., Ponnusamy, K., … Gupta, R. K. (2021). SARS-CoV-2 B.1.617.2 Delta variant emergence, replication and immune evasion. BioRxiv, 2021.05.08.443253. https://doi.org/10.1101/2021.05.08.443253, Link

Corona und das Paper-Bullshit-Bingo: Warum Wissenschaft gerade ein riesiges Qualitätsproblem hat

Vorneweg

Ja, ich weiß, eigentlich sollte es um critical illness Polyneuropathie gehen, aber ich bin schon wieder innerlich getrieben, was zu COVID zu schreiben. Beim nächsten Mal geht’s dann aber wirklich (ehrlich wahr) um die critical illness Polyneuropathie.

Worum geht es in diesem Beitrag eigentlich nicht?

Unter anderem hierum, obwohl es (zumindest für mich) ein Riesenthema ist:

https://www.tagesschau.de/investigativ/monitor/ausgangssperren-103.html

Was ist der Hintergrund? Mal wieder ein Preprint, welches man hier findet: Link und in dem verschiedene Regierungsmaßnahmen in der zweiten COVID-Welle (also im Herbst/Winter) und ihre Wirkung auf die Infektionszahlen-Entwicklung untersucht wurden. Und was dann passiert ist so furchtbar pathognomonisch für die derzeitige Situation: Die Ergebnisse werden vom jeweiligen politischen Akteur in ihrem oder seinen Sinne gedeutet und sofort mit Bedeutung aufgeladen und als Forderung für politische Maßnahmen oder als Begründung für deren Umsetzung verwendet:

Das Skurrile ist, dass es von Anfang an Stimmen gegeben hat, die – aus Gründen – davor gewarnt haben, die Studie als 1:1-Rechtfertigung für weitere Beschränkungen zu verwenden, z.B. populärwissenschaftlich und für alle einsehbar hier: Link, aber genau diese Deutung ist dann passiert. Und nun gibt es – und da kommen wir zum Tagesschau-Artikel zurück – eine öffentliche Korrektur der politischen Interpretation der Studienergebnisse durch Autoren der Studie.

Wie kann das passieren?

Zum Einen sicherlich durch die Politisierung von Wissenschaft, die zum Einen aus der Politik kommt, die Wissenschaftler für ihre Zwecke und Meinungen vereinnahmt; zum Anderen von Wissenschaftlern selber, die ihre Forschungsergebnisse mit konkreten politischen Forderungen oder Visionen von Gesellschaftsmodellen verbinden. Ein Beispiel hierfür wäre sicherlich Melanie Brinkmann, die man bei Twitter hier findet: https://twitter.com/BrinkmannLab

Oder – der von mir schon beim Long Covid-Thema zitierte – Dirk Brockmann: https://twitter.com/DirkBrockmann

Am anderen Ende der COVID-Interpretationsskala gilt das aber sicherlich auch für Klaus Stöhr: https://twitter.com/stohr_klaus

Ein zweiter relevanter Punkt ist, dass wissenschaftliche Arbeiten als Quelle und Begründung für politische Forderungen dienen und zitiert werden, beim genaueren Hinsehen man aber den Eindruck haben muss, dass die- oder derjenige die Arbeit entweder gar nicht gelesen, nicht zu Ende gelesen oder nicht verstanden hat. Ein prominentes Beispiel hierzu ist die im Long-Covid-Artikel erwähnte Internetfragebogen-Selbstbeobachtungsstudie, die ja auch mit einer Bedeutung aufgeladen wurde, die sie schlicht und einfach nicht haben kann:

Das dritte Problem ist sicherlich das unglaublich miserable Pandemiemonitoring, wie wir es in Deutschland betreiben, was zu extrem großen Problemen bei der Prognoseabschätzung der Infektionszahlenentwicklung und ihrer Implikation auf das Gesundheitssystem führt, amüsant nachzulesen zum Beispiel hier:

Und hier:

Wie tief dieses Defizit reicht und welche Ausmaße es hat, hat Jan-Martin Wiarda, der u.a. für den Tagesspiegel schreibt, recherchiert und hier aufgeschrieben, die Lektüre lohnt sich allemal:

https://www.jmwiarda.de/2021/04/28/die-datenerhebungskatastrophe/

Aber das soll alles eigentlich gar nicht das Thema sein.

Die Flut der Veröffentlichungen zum Thema COVID19

Sondern es soll um Paper gehen, die – zum Teil sogar den Peer Review-Prozess absolviert haben – und die in unendlich großer Zahl Tag für Tag veröffentlicht werden. Die Zahl ist so groß, dass wenn man bei pubmed einfach nur COVID19 eingibt (Link) über 123.000 Veröffentlichungen findet. Das kann kein Mensch überblicken. Niemals. Deshalb gibt es Dinge wie den Journal Club zum Thema COVID19 meiner Fachgesellschaft, der Deutschen Gesellschaft für Neurologie. Den findet man hier: Link. Und auch hier kann man sich aktuell bis zu Seite 50 durchklicken. Wenn man alleine das versucht zu verfolgen, wird einem Angst und Bange. Und zwar nicht auf Grund der ganzen Katastrophennachrichten, die man dort erfahren würde, sondern weil man selbst als mittelmäßig begabter Neurologe durchschauen kann, dass viele Dinge, die dort vorgestellt und besprochen werden (immer im Konjunktiv, was erfreulicherweise die nötige Distanz schafft) so hanebüchen sind, dass man nicht verstehen kann, warum sie überhaupt den Weg an die Öffentlichkeit gefunden haben. Eigentlich fasst dieser Tweet das Ganze schon zusammen

https://twitter.com/PhilWMagness/status/1388869227151560706

aber ich versuche mal ein paar Beispiele zu geben und eine Art Charakterisierung der drei häufigsten Phänomene vorzunehmen:

Zeitliche Korrelation vs. Kausalität: Guillain-Barré-Syndrom und COVID-19

Schon im April 2020 wurden erste Fallberichte veröffentlicht, in denen von Patienten berichtet wurde, welche nicht nach einer COVID19-Infektion ein Guillain-Barré- oder ein Miller-Fisher-Syndrom entwickelt hatten, sondern bei denen das Guillain-Barré-Syndrom zur stationären Aufnahme geführt hatte und bei denen sekundär die Diagnose einer COVID19-Erkrankung gestellt wurde, entweder weil die Patienten dann typische COVID19-Symptome entwickelten oder auch als symptomarmer oder asymptomatischer Verlauf bei Reihentestung der Patienten, sozusagen als parainfektiöses GBS. Die ersten Fallberichte wurden sehr hochrangig veröffentlicht, in Lancet Neurology, Neurology und dem New England Journal of Medicine, vergleiche hier: Link. Alle Erkrankungen in den ersten Fallserien verliefen relativ mild, IVIG halfen in der Regel gut, oft waren keine Gangliosid-Antikörper nachweisbar, in keinem Fall SARS-CoV2-RNA im Liquor.

Aus Deutschland wurde dann im Sommer 2020 ein Fallbericht (Lampe et al.) veröffentlicht, der ebenfalls von einem Patienten berichtete, bei dem sich sehr rasch nach COVID19-Symptombeginn ein ebenfalls mildes Guillain-Barré-Syndrom entwickelte. Der Patient hatte zwar ca. vier Wochen vor GBS-Beginn einen Atemwegsinfekt gehabt, der antibiotisch behandelt worden war, die Autoren gehen dennoch auf Grund der zeitlichen Korrelation zur COVID19-Infektion von einem parainfektiösen GBS aus. Die Option, dass es sich um ein mildes „normales“ GBS nach dem durchgemachten Atemwegsinfekt vier Wochen zuvor handeln könnte, wird in einem Nebensatz abgehandelt. Der Artikel gipfelt in der Feststellung:

Moreover, it substantiates the evidence of a potential association between SARS-CoV-2 and GBS.

Ebenfalls im Sommer 2020 wurde eine Zusammenfassung von 24 derartigen parainfektiösen GBS publiziert (Finsterer et al.), hier wurden auch schwerere Verläufe berichtet. An der direkten parainfektiösen Genese wurde auch hier kein Zweifel geäußert, es wurden Vermutungen über ein direktes molekulares Mimikry zwischen SARS-CoV2 und neuronalen Oberflächenstrukturen als Auslöser vermutet. Auffällig war allerdings eine geringere Häufigkeit des parainfektiösen GBS gegenüber dem „normalen“ GBS. Auch in diesem Paper ist die Zusammenfassung besonders interessant:

It is concluded that SARS‐CoV‐2 can cause GBS. The CSF is free of virus‐RNA in SARS‐CoV‐2‐associated GBS. If SARS‐CoV‐2 is truly the cause of GBS in all cases included in this review, remains speculative since a strong causative relation was not established in each case.

Im Dezember 2020 wurde dann hochrangig publiziert in Brain zurückgerudert (Lunn et al.). Zum Einen konnte eine deutlich geringere GBS-Inzidenz in Großbritannien in der ersten COVID19-Welle gegenüber den Vorjahren nachgewiesen und nachvollziehbar herausgearbeitet werden, dass durch die Lockdown-Maßnahmen die typischen Auslöser des GBS, die Infektionen mit Campylobacter jejuni und CMV, deutlich zurückgegangen waren. Auch konnten die Autoren die Idee des molekularen Mimikry von SARS-CoV2 und peripheren Nervenoberflächen-Proteinen aufwändig widerlegen.

Was ist hier passiert?

Peter Berlit hat das Thema schon in diesem Editorial (Link) aufgegriffen, hier die wichtigsten Punkte:

Zunächst einmal wurde der alte Grundsatz der evidenzbasierten Medizin „Correlation does not imply causation“ (Link Wikipedia, Link Universität Duisburg) nicht beachtet. Peter Berlit schreibt hierzu:

Ein ausschließlich zeitlicher Zusammenhang neurologischer Manifestationen mit neuartigen Erkrankungen (wie COVID-19) rechtfertigt zunächst einmal keine kausale Verknüpfung

Dann wurde eine Erkrankungs-Serie mit sehr kleiner Fallzahl (24 Patienten) mit einer aktuell, sehr, sehr häufigen Erkrankung assoziiert, was statistisch ein relativ problematisches Unterfangen ist, wenn man das gut machen will. Bei der Influenza konnte eine Assoziation zwischen der Impfung gegen den Serotyp H1N1 und einem GBS nach Impfung erst im letzten Jahr in einer großen Metaanalyse (Petráš et al.) widerlegt werden. Mehrere Studien zuvor hatten einen (vermeintlichen) Zusammenhang gezeigt. Und dann wurde zumindest in der Arbeit von Lampe et al. (und die ist mir am vertrautesten) ein möglicher Zusammenhang des GBS mit dem vier Wochen zuvor durchgemachten antibiotisch behandelten Atemwegsinfekt offenbar bewusst kleingeredet, wobei dieser vom zeitlichen Horizont her viel plausibler zu dem beschriebenen GBS passt. Dafür kann man die weiter oben zitierte Zusammenfassung, in der ein Beweis für eine neue COVID19-Krankheitsentität gesehen wird, dann wohl als gepflegte Selbstüberschätzung auffassen.

Gleiches Problem: EEG-Veränderungen bei schweren COVID-Verläufen

Zumindest in der Neurologie wurde das Thema (kurzzeitig) intensiver diskutiert , nachdem in einer ersten Arbeit retrospektiv bei Patienten mit schweren COVID-Verläufen ein erhöhter Anteil von pathologischen EEG-Veränderungen, insbesondere scharfen Wellen und rhythmischen Delta-Wellen-Entladungen, gefunden worden war. Dieses Thema hat sich mit einer größeren Datenbasis und der Berücksichtigung der Schwere der einzelnen zunächst berichteten Krankheitsverläufe komplett egalisiert, vergleiche auch hier und hier.

Wo man weiterlesen kann

Lampe, A., Winschel, A., Lang, C., & Steiner, T. (2020). Guillain-Barré syndrome and SARS-CoV-2. Neurological Research and Practice, 2(1), 19. https://doi.org/10.1186/s42466-020-00066-0

Finsterer, J., Scorza, F. A., & Ghosh, R. (2021). COVID‐19 polyradiculitis in 24 patients without SARS‐CoV‐2 in the cerebro‐spinal fluid. Journal of Medical Virology, 93(1), 66–68. https://doi.org/10.1002/jmv.26121

Petráš, M., Králová Lesná, I., Dáňová, J., & Čelko, A. M. (2020). Is an Increased Risk of Developing Guillain–Barré Syndrome Associated with Seasonal Influenza Vaccination? A Systematic Review and Meta-Analysis. Vaccines, 8(2), 150. https://doi.org/10.3390/vaccines8020150

Keddie, S., Pakpoor, J., Mousele, C., Pipis, M., Machado, P. M., Foster, M., Record, C. J., Keh, R. Y. S., Fehmi, J., Paterson, R. W., Bharambe, V., Clayton, L. M., Allen, C., Price, O., Wall, J., Kiss-Csenki, A., Rathnasabapathi, D. P., Geraldes, R., Yermakova, T., … Lunn, M. P. (2021). Epidemiological and cohort study finds no association between COVID-19 and Guillain-Barré syndrome. Brain, 144(2), 682–693. https://doi.org/10.1093/brain/awaa433

Berlit, P., Lehmann, H.C.) Vorsicht vor kausalen Verknüpfungen. DGNeurologie 4, 149–150 (2021). https://doi.org/10.1007/s42451-021-00340-8

Paper, die allgemeine Weisheiten transportieren: Delir und COVID-19

Ein echtes Ärgernis sind Veröffentlichungen, die so gar nichts neues beitragen können, aber so tun als ob. Und die gibt es reichlich. Ein gutes Beispiel ist die Arbeit von Kennedy et al. zum Thema Delir bei älteren Patienten mit COVID19. Hier wurde gezeigt, dass ein Delir Erstsymptom einer COVID19-Erkrankung sein kann und den respiratorischen Symptomen vorausgehen kann. Knapp 30% der untersuchten älteren Patienten wiesen im Rahmen der COVID-Infektion ein Delir auf. Das Delir trat häufiger auf bei Patienten jenseits des 75. Lebensjahrs, bei Patienten, die in Pflegeeinrichtungen wohnen, die mit psychoaktiven Substanzen oder Neuroleptika vorbehandelt waren, die schlecht Hören oder Sehen konnten, in der Vorgeschichte einen Schlaganfall erlitten hatten oder an Parkinson erkrankt waren. Das Auftreten des Delirs war mit einer höheren Mortalität und schweren Krankheitsverläufen assoziiert. Jetzt gibt es viele gute Arbeiten zum Thema Delir, auch der erste Blogbeitrag ging darum: Link, aber alle Kollegen, mit denen ich über diese Arbeit gesprochen habe, hatten nur ein spöttisches Lachen übrig. Was nicht wundert, da wirklich jeder Ärztin und jedem Arzt die schon einmal in einer Notaufnahme gearbeitet haben oder die allgemeinmedizinisch tätig sind klar ist, dass ein Delir bei multimorbiden älteren Patienten bei jedem Infekt Erstsymptom sein kann und auch häufig Erstsymptom ist. Und zwar egal bei welchem Infekt, viral oder bakteriell, die Atemwege, den Harntrakt oder auch mal den Bauch betreffend. Allen ist klar, dass man bei einem Patienten mit einem Delir einen Infekt ausschließen und wenn dieser vorliegt, den Fokus suchen muss. Und natürlich gilt das auch für COVID19. Und genau, die beschriebenen Risikofaktoren sind die Faktoren, die für ein Delir bei jedem Infekt prädisponieren. Und ja, ein Delir ist immer mit einem schweren und längeren Krankheitsverlauf und mit einer erhöhten Mortalität verbunden. Aber für diese Erkenntnis braucht es kein neues Paper zum Thema COVID19, da reichen auch die vorhandenen (guten) Arbeiten zum Delir.

Ähnliches gilt auch für die Arbeit zum Thema Delir bei schwer kranken COVID19-Patienten von Bun et al. Auch hier werden am Ende die ganz normalen Fakten zum ganz normalen Delir berichtet. Ungefähr 50% der im Schnitt 64-jährigen Patienten entwickelten ein Delir, maschinelle Beatmung, mechanische Fixierung, Neuroleptika- und Benzodiazepingabe erhöhten das Delirrisiko, Verwandtenbesuche senkten es. Insbesondere Männer im höheren Lebensalter, sowie alkoholkranke Patienten hatten schwerere Delirverläufe.

Warum gibt es derartige Veröffentlichungen?

Ich weiß es nicht, der Mehrwert dieser Arbeiten beträgt exakt 0%. Vielleicht ist es der in uns allen wohnende Geltungsdrang (ohne diesen gäbe es allerdings auch diesen Blog nicht), vielleicht ist es nur gut gemeint und der Versuch auch (vermeintliche) Selbstverständlichkeiten mit Daten zu unterfüttern.

Wo man weiterlesen kann

Kennedy, M., Helfand, B. K. I., Gou, R. Y., Gartaganis, S. L., Webb, M., Moccia, J. M., Bruursema, S. N., Dokic, B., McCulloch, B., Ring, H., Margolin, J. D., Zhang, E., Anderson, R., Babine, R. L., Hshieh, T., Wong, A. H., Taylor, R. A., Davenport, K., Teresi, B., … Inouye, S. K. (2020). Delirium in Older Patients With COVID-19 Presenting to the Emergency Department. JAMA Network Open, 3(11), e2029540. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.29540

Pun, B. T., Badenes, R., Heras La Calle, G., Orun, O. M., Chen, W., Raman, R., Simpson, B.-G. K., Wilson-Linville, S., Hinojal Olmedillo, B., Vallejo de la Cueva, A., van der Jagt, M., Navarro Casado, R., Leal Sanz, P., Orhun, G., Ferrer Gómez, C., Núñez Vázquez, K., Piñeiro Otero, P., Taccone, F. S., Gallego Curto, E., … Sarwal, A. (2021). Prevalence and risk factors for delirium in critically ill patients with COVID-19 (COVID-D): a multicentre cohort study. The Lancet Respiratory Medicine, 9(3), 239–250. https://doi.org/10.1016/S2213-2600(20)30552-X

Paper, mit steilen Thesen

Im Rahmen der ganzen Fallberichte und kleinen Fallserien finden sich erstaunlich viele Arbeiten mit – sagen wir mal – gewagten Hypothesen. Diese besagen meistens, dass die gerade beschriebene Erkrankung mit einer COVID19-Infektion zusammenhängen muss. Das Problem mit der zeitlichen Korrelation und der Kausalität haben wir dabei ja weiter oben schon thematisiert.

Zum Beispiel diese Arbeit aus Italien (Karvigh et al.), in der von einem 73-jährigen Patienten berichtet wird, der 2017 einen linkshirnigen Schlaganfall erlitten hatte. Im Rahmen einer COVID19-Infektion mit relativ leichten Symptomen kam es nun zu einem linkshirnig generierten epileptischen Anfall, im Verlauf auch zu einem fokalen Anfallsstatus. Im Liquor dieses Patienten ließ sich tatsächlich SARS-CoV2-RNA nachweisen (was ja in den allermeisten anderen Untersuchungen nicht gelang), daher schließen die Autoren auf eine direkte Genese des epileptischen Anfalls durch die COVID-Infektion mit Gehirnbeteiligung. Ketzerisch würde ich mal einwenden, dass ein epileptischer Anfall bei einer vorbestehenden kortikalen Narbe im Rahmen eines systemischen Infektes nichts außergewöhnliches ist.

Oder die Arbeit von Kim et al. Hier wird ein Patient mit einer drei Monate zuvor durchgemachten COVID19-Infektion und einer Hinterstrangschädigung sowie einer höhergradigen zervikalen spinalen Enge allerdings ohne Myelopathiesignal berichtet, bei dem eine Dekompressions-Operation zunächst keinen Erfolg brachte. Der Patient entwickelte postoperativ ein langstreckiges T2-hyperintenses Signal im zervikalen Myelon im Bereich der Hinterstränge. Nach intensiver Rehabilitation besserten sich die Beschwerden des Patienten. Eine umfangreiche serologische Diagnostik incl. AQP4-AK und MOG-AK blieb nicht wegweisend. Die Autoren postulieren einen Zusammenhang mit der COVID-Infektion und nennen das Krankheitsbild Post-COVID-19 Enzephalomyelitis, wobei mir die Gehirnbeteiligung nicht ganz klar ist. Auch hier gilt das Problem mit der zeitlichen Assoziation und der Kausalität, zudem gibt es mit der spinalen Enge eine mindestens genauso plausible andere Ursache mit zeitlicher Korrelation.

Wo man weiterlesen kann

Karvigh, S. A., Vahabizad, F., Mirhadi, M. S., Banihashemi, G., & Montazeri, M. (2021). COVID-19-related refractory status epilepticus with the presence of SARS-CoV-2 (RNA) in the CSF: a case report. Neurological Sciences, 2, 0–3. https://doi.org/10.1007/s10072-021-05239-6

Kim, J., Abdullayev, N., Neuneier, J., Fink, G. R., & Lehmann, H. C. (2021). Post-COVID-19 encephalomyelitis. Neurological Research and Practice, 3(1), 18. https://doi.org/10.1186/s42466-021-00113-4

Hier braucht es ein Fazit

So können wir nicht weitermachen. Und zwar auf allen Ebenen nicht. Nicht beim ersten Thema, dem mindestens fahrlässigen Gebrauch von Papern, um einen eigenen Standpunkt zu verdeutlichen, egal ob die zitierte Quelle das hergibt oder nicht. Nicht beim Thema Politisierung von Wissenschaft, vor allem was das Thema confirmation bias und zu COVID-forschende Wissenschaftler, die aus persönlicher Überzeugung politisch aktiv sind, betrifft. Sonst sind uns potentielle Interessenkonflikte immer wichtig, das muss dann gerade bei so einem aufgeladenen Thema wie COVID19 auch gelten. Nicht was die Diskussionskultur betrifft, in der man nur noch Querdenker oder No Covid-Jünger sein kann. Und ganz sicher nicht, was das Thema Paper betrifft. Hier braucht es ganz dringend eine geringere Schlagzahl, dafür hochwertigere und aussagekräftigere Arbeiten, die vielmehr ihre eigenen Grenzen erkennen. Es ist nicht schlimm, wenn man eine gerade politisch diskutierte Frage nicht mit der passenden wissenschaftlichen Arbeit unterfüttern kann. Es ist gar nicht verkehrt zu sagen: Hierzu können wir gerade keine belastbare Aussage treffen (nicht wahr, liebe STIKO bezüglich des Themas Zweitimpfung mit einem mRNA-Impstoff nach Erstimpfung mit AstraZeneca). In einem anderen Editorial (Link) im Dezember 2020 haben Peter Berlit und Hans-Christoph Diener (als graue Eminenzen der Neurologie in Deutschland) geschrieben, dass der Wissenschaft deutlich mehr gedient gewesen wäre, wenn es nur ein Viertel der bisherigen Veröffentlichungen zu COVID19 gegeben hätte, diese aber von besserer Qualität gewesen wären. Dem ist nichts hinzuzufügen.

Wo man weiterlesen kann

Diener, HC., Berlit, P. COVID-19: Risiko für gute Wissenschaft. InFo Neurologie 22, 3 (2020). https://doi.org/10.1007/s15005-020-1567-z