Zum Hauptinhalt springen

Universitäre Notaufnahmen in der Coronapandemie – Ergebnisse des ReCovER-Registers.

Suárez, Victor ; Koehler, Felix C. ; et al.
In: Medizinische Klinik: Intensivmedizin & Notfallmedizin, Jg. 117 (2022-10-01), Heft 7, S. 558-567
Online academicJournal

Universitäre Notaufnahmen in der Coronapandemie – Ergebnisse des ReCovER-Registers  University emergency departments in the corona pandemic—Results from the ReCovER registry 

Zusammenfassung: Hintergrund: Die aktuelle COVID-19-Pandemie stellt, trotz der Verfügbarkeit von Schnelltests und des Starts der Impfkampagne, die Notaufnahme weiterhin vor große Herausforderungen. Die strukturierte Erfassung von demographischen, klinischen sowie therapiebezogenen Daten stellt die Grundlage für die Erstellung evidenzbasierter Prozesse und Behandlungskonzepte dar. Ziel der Arbeit: Darstellung der systematischen Erfassung klinischer Parameter bei Patienten mit COVID-19-Verdacht im Notaufnahmeregister ReCovER (Registry for COVID-19 in the Emergency Room) sowie deskriptive Darstellung der ersten 1000 Patienten. Material und Methoden: In zentralen Notaufnahmen (ZNA) von 6 Universitätskliniken werden kontinuierlich Daten von Patienten mit COVID-19-Verdacht, unabhängig vom Nachweis einer SARS-CoV-2-Infektion, in ein webbasiertes, anonymisiertes Register eingegeben. Ergebnisse: Zwischen dem 19.05.2020 und dem 13.01.2021 wurden 1000 Patienten in das Register eingegeben, hiervon waren 594 Patienten (59,4 %) in der SARS-CoV-2-positiven (PG) und 406 Patienten (40,6 %) in der negativen Gruppe (NG). Patienten der PG hatten signifikant weniger Vorerkrankungen und eine deutlich längere Latenz zwischen Symptombeginn und Vorstellung in der ZNA (Median 5 vs. 3 Tage), litten häufiger unter Husten, Myalgien, Fatigue sowie Geruchs/Geschmacksverlust und hatten einen signifikant höheren Sauerstoffbedarf als die NG-Patienten. Die Rate von schweren Krankheitsverläufen war in der PG signifikant erhöht und es bestanden nach Entlassung häufiger persistierende Symptome (11,1 vs. 4,6 %). Schlussfolgerungen: Durch die multizentrische Erfassung von umfangreichen klinischen Daten zu COVID-19-Verdachtsfällen in der Notaufnahme können insbesondere auch für die Situation in Deutschland spezifische Aspekte analysiert werden. Dies ist essenziell für eine gezielte Überprüfung und Adaption international publizierter Strategien.

Background: The current COVID-19 pandemic, despite the availability of rapid tests and the start of the vaccination campaign, continues to pose major challenges to emergency departments (ED). Structured collection of demographic, clinical, as well as treatment-related data provides the basis for establishing evidence-based processes and treatment concepts. Aim of the work: To present the systematic collection of clinical parameters in patients with suspected COVID-19 in the Registry for COVID-19 in the Emergency Room (ReCovER) and descriptive presentation of the first 1000 patients. Materials and methods: Data from patients with suspected COVID-19, regardless of evidence of SARS-CoV‑2 infection, are continuously entered into a web-based, anonymized registry in ED at six university hospitals. Results: Between 19 May 2020 and 13 January 2021, 1000 patients were entered into the registry, of whom 594 patients (59.4%) were in the SARS-CoV‑2 positive group (PG) and 406 patients (40.6%) were in the negative group (NG). Patients of the PG had significantly fewer pre-existing conditions and a significantly longer latency between symptom onset and presentation to the ED (median 5 vs. 3 days), were more likely to suffer from cough, myalgia, fatigue, and loss of smell/taste and had significantly higher oxygen requirements than NG patients. The rate of severe disease progression was significantly higher in the PG, and persistent symptoms were more common after discharge (11.1 vs. 4.6%). Conclusions: The multicenter collection of comprehensive clinical data on COVID-19 suspected cases in the ED allows analysis of aspects specific to the situation in Germany in particular. This is essential for a targeted review and adaptation of internationally published strategies.

Keywords: COVID-19; Notaufnahme; Registerstudie; Deutschland; SARS-CoV‑2; Emergency department; Registry; Germany

Die Autoren V Suárez und F C Koehler haben zu gleichen Teilen zum Manuskript beigetragen.

Einleitung

Seit Beginn des Jahrs 2020 besteht eine weltweite Pandemie durch das SARS-CoV-2-Virus [[1], [5]]. Das Spektrum von COVID-19 reicht von einfachen Erkältungssymptomen bis zum beatmungspflichtigen Lungenversagen (Acute Respiratory Distress Syndrome, ARDS; [[10]]). Notaufnahmen sind oft der erste Anlaufpunkt bei entsprechenden Beschwerden, was regional die Kapazitäten der Notaufnahmen und der Intensivstationen stark belastet und teilweise zu erheblichen Kapazitätsengpässen führt [[3], [10]]. Das Personal der Notaufnahmen hat eine Schlüsselrolle, da es neben der Erstversorgung auch für die Entscheidung über die primär ambulante oder stationäre Behandlung zuständig ist [[6], [8]]. Um Daten für den deutschen Raum besser zu erfassen und strukturiert auszuwerten, wurde im Mai 2020 das Notaufnahmeregister ReCovER (Registry for COVID-19 in the Emergency Room) installiert, an dem sich aktuell 6 universitäre Notaufnahmen in Deutschland kooperativ beteiligen. Primäres Ziel dabei war es, Patienten mit einer nachgewiesenen SARS-CoV-2-Infektion, die sich mit einem klinischen Verdachtsmoment, also entsprechenden Symptomen, in der Notaufnahme vorstellen, zu erfassen und zu charakterisieren. Asymptomatische COVID-19-Patienten oder Patienten, die z. B. vor Aufnahme in das Krankenhaus im Rahmen eines in der Notaufnahme durchgeführten Screeningtests als infiziert erkannt wurden, wurden explizit ausgeschlossen, um eine Verwässerung zu verhindern. Zur besseren Beschreibung der Kohorte wurde außerdem eine Referenzgruppe von Patienten in das Register mit aufgenommen, die sich ebenfalls mit COVID-19-typischen Symptomen, jedoch ohne SARS-CoV-2-Nachweis in den Notaufnahmen vorstellten.

Ziel der Arbeit

Das Ziel dieser Arbeit ist die Darstellung des ReCovER-Registers (Aufbau, Protokoll) zur systematischen Erfassung klinischer Parameter bei Patienten mit COVID-19-Verdacht in der Notaufnahme sowie die Beschreibung der ersten 1000 Patienten.

Methodik

Studiendesign

ReCovER ist ein offenes, webbasiertes Register, das die anonymisierte, retrospektive Eingabe von Daten zu Patienten aus der Notaufnahme mit Verdacht auf COVID-19 ermöglicht. Nationale und EU-weite Anforderungen an den Datenschutz werden erfüllt. Auf Grundlage der Anonymisierung ist eine Aufklärung und Einwilligung der Patienten nicht notwendig [[11]]. Die Eingabemaske enthält mehr als 800 Items zu Epidemiologie, Vorerkrankungen, Symptomen sowie Monitordaten bei Vorstellung. Zusätzlich werden die diagnostischen Ergebnisse inklusive der Laborergebnisse und Bildgebung integriert. Ebenso bildet das Register den gesamten klinischen Verlauf bis zur Entlassung, entweder direkt aus der Notaufnahme oder erst nach einem stationären Aufenthalt, ab. Im Rahmen der Pandemie wurden und werden vielerorts betroffene Patienten im Sinne einer Qualitätssicherung auch nach Entlassung nachverfolgt – auch diese Daten können in ReCovER abgebildet werden. Für die schnelle, aber dennoch strukturierte Dateneingabe benutzt ReCovER ein modulares Design, das Fragen und Items entsprechend dem Krankheitsverlauf anzeigt (Abb. 1).

Graph: Abb. 1 Registry for COVID-19 in the Emergency Room: ReCovER. Datenbankstruktur, Items und Ziele des Registers. (Mit freundl. Genehmigung © Klinische Akut- und Notfallmedizin, Universitätsklinikum Köln. Alle Rechte vorbehalten)

Die Zustimmung der lokalen Ethikkommissionen (EK) wurde an allen Standorten eingeholt (federführende EK: Ethikkommission der Medizinischen Fakultät der Universität zu Köln, Az.: 20-1198), und die Studie wird nach den Vorgaben der Deklaration von Helsinki und den Richtlinien über gute klinische Praxis (GCP) durchgeführt (International Conference on Harmonization). Die Studie ist unter clinicaltrials.gov registriert (Identifier: NCT04351854).

Datensammlung

Aktuell erfassen 6 universitäre Notaufnahmen in Deutschland kontinuierlich Daten in ReCovER: Universitätsklinik Köln; Charité – Universitätsmedizin Berlin, Campus Mitte und Virchow; Universitätsklinikum Essen; Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel; Universitätsmedizin Göttingen und Universitätsklinikum Münster. Eingeschlossen werden alle Patienten mit einem positiven SARS-CoV-2-Nachweis im nasopharyngealen Abstrich (PCR), die sich mit mindestens einem COVID-19-verdächtigen Symptom vorstellten, diese Gruppe wird im Folgenden als Positivgruppe (PG) bezeichnet. Als COVID-19-verdächtige Symptome gelten entsprechend der Handreichungen des Robert Koch-Instituts (RKI): Fieber, Husten, Kurzatmigkeit, Myalgien, Fatigue, Geruchs- oder Geschmacksverlust, Diarrhöen, Übelkeit und Erbrechen. Patienten ohne diese Symptome werden – unabhängig vom Ergebnis einer SARS-CoV-2-Testung – nicht eingeschlossen. Um eine bessere Charakterisierung der Patienten in der PG zu ermöglichen, werden darüber hinaus Patienten mit negativem SARS-CoV-2-PCR-Test, aber mit mindestens einem COVID-19-verdächtigen Symptom als Referenzgruppe eingeschlossen, diese Gruppe wird im Folgenden als Negativgruppe (NG) bezeichnet. Bei der Auswahl dieser Patienten war ein „matching" im Sinne einer klassischen Fall-Kontroll-Strategie aufgrund der vor allem zu Beginn der Pandemie beobachteten geringen Notaufnahmefrequentierung nicht möglich. Um das Risiko eines Selektionsbias zu minimieren, wird zu jedem Patienten aus der PG derjenige SARS-CoV-2-negative, symptomatische Patient mit dem zeitlich am nächsten gelegenen Aufnahmezeitpunkt in die NG aufgenommen.

Die Dateneingabe erfolgt frühestens 14 Tage nach Entlassung des Patienten aus dem Krankenhaus, um eine Patientennachverfolgung in diesem Zeitraum zu ermöglichen – erneute Vorstellungen in der Notaufnahme, stationäre Aufnahmen, aber auch Informationen aus in der dieser Zeit dokumentierten telefonischen Kontakten oder ambulanten Vorstellungen können so ebenfalls erfasst werden.

Statistik

Die deskriptive Statistik wurde mittels SPSS Software Version 26 (IBM Corp., Armonk, NY, USA) durchgeführt. Kategorische Variablen an Patientencharakteristika wurden mittels Frequenz und prozentualem Anteil zusammengefasst sowie mittels χ2-Test oder Fishers exaktem Test verglichen. Kontinuierliche Variablen wurden mittels des Medians und des Interquartilsabstands (IQR) zusammengefasst und mithilfe des Mann-Whitney-U-Tests (als Test für unverbundene Stichproben) verglichen. Aufgrund des explorativen Charakters der Analyse wurde nicht für multiples Testen korrigiert, ein p-Wert unter 0,05 wurde als statistisch signifikant interpretiert.

Ergebnisse

Eingaben in ReCovER waren ab dem 19.05.2020 möglich. Die hier gezeigte Auswertung bezieht sich auf die ersten 1000 vollständig eingegeben Patienten, dieser Meilenstein wurde am 13.01.2021 erreicht. Ein Zentrum konnte nur Patienten aktiv beisteuern, die nach September 2020 vorstellig wurden, bei allen anderen Zentren wurden Patienten seit Beginn der Pandemie eingeschlossen. In der PG wurden 594 Patienten (59,4 %), in der NG 406 Patienten (40,6 %) eingegeben. Die unterschiedlichen Gruppengrößen ergeben sich aufgrund der lokal unterschiedlichen Eingabepraktiken. Die 594 Patienten in der PG stellen ca. 90 % aller bis zum 13.01.2021 behandelten und somit prinzipiell einschließbaren Patienten dar.

Die Altersverteilung zeigt in beiden Gruppen keine signifikanten Unterschiede, die meisten Patienten in beiden Gruppen waren zwischen 30 und 49 Jahren alt; auch die Verteilung der Geschlechter unterscheidet sich in beiden Gruppen nicht. Patienten der PG litten deutlich seltener an Vorerkrankungen im Vergleich zur NG (28,3 vs. 18,7 %, p = 0,001). Vor allem hämatoonkologische Vorerkrankungen (11,8 vs. 20,4 %, p < 0,001) sowie chronische Lungenerkrankungen (11,3 vs. 19 %, p = 0,001) waren seltener als in der NG (Tab. 1).

Tab. 1 Patientencharakteristika bei initialer Vorstellung in der Notaufnahme

SARS-CoV‑2 positiv (PG)

SARS-CoV‑2 negativ (NG)

p-Wert

Eingeschlossene Fälle gesamt

594

406

Altersgruppen (Jahre),n(%)

< 18

6 (1,0)

4 (1,0)

1,000

18–29

72 (12,1)

54 (13,3)

0,581

30–49

167 (28,1)

97 (23,4)

0,137

50–64

147 (24,7)

93 (22,9)

0,503

65–74

82 (13,8)

64 (15,8)

0,389

75–89

104 (17,5)

84 (20,7)

0,217

≥ 90

16 (2,7)

10 (2,5)

0,822

Geschlecht,n(%)

Männlich

339 (57,1)

225 (55,4)

0,604

Vorerkrankungen,n(%)a

Hämato-/onkologische Erkrankung

70 (11,8)

83 (20,4)

<0,001

HIV/AIDS

5 (0,8)

4 (1,0)

0,992

Organtransplantation

14 (2,4)

10 (2,5)

0,895

Chronische Herzerkrankung

231 (38,9)

176 (43,3)

0,159

Chronische Lebererkrankung

19 (3,2)

18 (4,4)

0,310

Chronische Lungenerkrankung

67 (11,3)

77 (19,0)

0,001

Chronische Nierenerkrankung

62 (10,4)

50 (12,3)

0,355

Rheumatologische/Autoimmunerkrankung

31 (5,2)

21 (5,2)

0,974

Diabetes mellitus

108 (18,2)

62 (15,3)

0,238

Über- oder Untergewichtb

71 (12,0)

39 (9,6)

0,244

Keine Vorerkrankungen

168 (28,3)

76 (18,7)

0,001

AIDS „acquired immune deficiency syndrome", HIV „human immunodeficiency virus", NG Negativgruppe, PG Positivgruppe, RT-PCR „real-time polymerase chain reaction", SARS-CoV‑2 „severe acute respiratory coronavirus 2" a> 1 Antwort möglich pro Patient bÜbergewicht: Body mass index (BMI) > 30 kg/m2, Untergewicht: BMI < 18,5 kg/m2

Die Verteilung auf die Dringlichkeitskategorien in den entsprechend der gesetzlichen Vorgaben in allen Zentren durchgeführten Triagesystemen (Tab. 2) zeigt ein klares Übergewicht bei den PG-Patienten in der Kategorie 4 (39,4 vs. 32 %, p = 0,017), während NG-Patienten vermehrt in die Kategorie 3 eingeteilt wurden (40,9 vs. 30 %, p < 0,001). Es sei angemerkt, dass ein Zentrum den Emergency Severity Index, alle anderen Zentren das Manchester Triage System benutzen, was gewisse Einschränkungen der Vergleichbarkeit mit sich bringt. COVID-19-Patienten wiesen im Durchschnitt eine deutlich längere Latenz zwischen Beginn der Symptome und Vorstellung in der Notaufnahme auf (5 vs. 3 Tage, p < 0,001).

Tab. 2 Triage, Zuweisung, Vitalzeichen und klinische Symptome bei initialer Vorstellung in der Notaufnahme

SARS-CoV‑2 positiv (PG)

SARS-CoV‑2 negativ (NG)

p-Wert

Triage,n(%)

532

384

Kategorie 1

13 (2,2)

8 (2,0)

0,813

Kategorie 2

71 (12,0)

64 (15,8)

0,078

Kategorie 3

178 (30,0)

166 (40,9)

<0,001

Kategorie 4

234 (39,4)

130 (32,0)

0,017

Kategorie 5

36 (6,1)

16 (3,9)

0,138

Vitalzeichen, Median (IQR)

Auswertbare Fälle

540

383

Herzfrequenz (/min)

89 (78–102)

92 (80–106)

0,019

Systolischer Blutdruck (mm Hg)

130 (118–141)

134 (119–146)

0,013

Diastolischer Blutdruck (mm Hg)

80 (71–89)

80 (70–90)

0,897

Temperatur (°C)

37,1 (36,5–38,0)

37,0 (36,5–38,0)

0,873

SO2 (%)

97 (95–99)

98 (95–99)

0,362

qSOFA ≥ 2, n (%)

31 (5,2)

13 (3,2)

0,127

Beschwerdebeginn vor Vorstellung, Tage (IQR)

5 (3–8)

3 (2–7)

< 0,001

Klinische Symptome, n (%)a

Auswertbare Fälle

594

406

Fieber

330 (55,4)

215 (53,0)

0,442

Husten

313 (52,5)

179 (44,1)

0,008

Tachykardie

149 (25,0)

142 (35,0)

0,001

Geschmacksverlust

85 (14,3)

15 (3,7)

<0,001

Geruchsverlust

57 (9,6)

12 (3,0)

<0,001

Diarrhöen

36 (6,0)

29 (7,1)

0,495

Übelkeit/Erbrechen

39 (6,5)

17 (4,2)

0,108

Myalgien

116 (19,5)

49 (12,1)

0,002

Fatigue

221 (37,1)

112 (27,6)

0,002

Kopfschmerzen

97 (16,3)

54 (13,3)

0,189

Verwirrtheit

9 (1,5)

11 (2,7)

0185

Bewusstseinseinschränkung

9 (1,5)

12 (3,0)

0,119

Die bei der Triage angegebenen Kategorien geben die Klassifikation in die 5 erfassten Stufen des jeweiligen Systems (5-mal Manchester Triage System, einmal Emergency Severity Index) wider NG Negativgruppe, PG Positivgruppe, qSOFA „quick sepsis-related organ failure assessment", SpO2 pulsoxymetrisch gemessene Sauerstoffsättigung a> 1 Antwort möglich

Patienten der PG hatten in der ZNA eine niedrigere Herzfrequenz (89 vs. 92/min, p = 0,019), einen niedrigeren systolischen Blutdruck (130 vs. 134 mm Hg, p = 0,013) sowie eine höhere Atemfrequenz (18 vs. 16/min, p = 0,018) als in der NG. Der Anteil der Patienten mit einem qSOFA-Score ≥ 2 unterschied sich zwischen den beiden Gruppen nicht (5,2 vs. 3,2 %, p = 0,127).

In der Analyse der klinischen Zeichen bei Vorstellung waren in der PG vor allem Husten, Myalgien, Fatigue sowie Geruchs- und Geschmacksverlust signifikant erhöht gegenüber der NG. Patienten der NG wiesen dagegen häufiger Tachykardien mit einer Herzfrequenz > 100/min auf (Tab. 2).

Die Analyse der Laborwerte zeigte bei PG-Patienten gegenüber den NG-Patienten erhöhte Werte für Laktatdehydrogenase (LDH), Ferritin, Aspartat-Aminotransferase (ASAT), Alanin-Aminotransferase (ALAT) und Hämoglobin (Hb). Gegenüber den NG-Patienten erniedrigt waren hingegen die Lymphozyten- und Thrombozytenzahlen, das C‑reaktive Protein (CRP) und das Prokalzitonin (PCT; Tab. 3).

Tab. 3 Laborergebnisse bei initialer Vorstellung in der Notaufnahme

SARS-CoV‑2 positiv (PG)

SARS-CoV‑2 negativ (NG)

p-Wert

Eingeschlossene Fälle gesamt

594

406

Laborergebnisse, Median (IQR)

Leukozyten × 109/ml (nmiss = 150)

6,1 (4,7–8,4)

9,0 (6,4–13,1)

<0,001

Lymphozyten × 109/ml (nmiss = 558)

1,0 (0,7–1,5)

1,3 (0,8–2,0)

0,001

Thrombozyten × 109/ml (nmiss = 196)

191 (150–254)

232 (178–291)

<0,001

Hämoglobin (g/dl, nmiss = 197)

13,5 (12,3–14,6)

12,5 (11,1–14,4)

<0,001

C‑reaktives Protein (mg/dl, nmiss = 171)

7,4 (2,4–23,8)

8,0 (2,5–25,2)

<0,001

Prokalzitonin (µg/l, nmiss = 473)

0,10 (0,07–0,20)

0,15 (0,09–0,47)

<0,001

Laktatdehydrogenase (U/l, nmiss = 279)

291 (228–403)

249 (206–319)

<0,001

Ferritin (µg/l, nmiss = 675)

521 (148–1093)

190 (88–520)

<0,001

Alanin-Aminotransferase (U/l, nmiss = 333)

29 (19–45)

24 (17–41)

0,015

Aspartat-Aminotransferase (U/l, nmiss = 377)

38 (28–58)

27 (21–43)

<0,001

Kreatinin (mg/dl, nmiss = 177)

0,95 (0,77–1,20)

0,94 (0,75–1,22)

0,864

Natrium (mmol/l, nmiss = 218)

138 (135–140)

138 (135–141)

0,375

Kalium (mmol/l, nmiss = 219)

4,0 (3,7–4,3)

4,0 (3,7–4,4)

0,162

IQR Interquartilsabstand, NG Negativgruppe, PG Positivgruppe

In der initialen CT-Bildgebung zeigten sich in der PG häufiger multiple und überwiegend peripher lokalisierte Läsionen. Auch Milchglasinfiltrate und das „Crazy-paving"-Muster konnte häufiger bei PG-Patienten nachgewiesen werden. Eine Lungenultraschalluntersuchung kam nur selten zur Anwendung (Tab. 4).

Tab. 4 Ergebnisse der Bildgebung bei initialer Vorstellung in der Notaufnahme

SARS-CoV‑2 positiv (PG)

SARS-CoV‑2 negativ (NG)

p-Wert

Eingeschlossene Fälle gesamt

594

406

Thorax-CT,n(%)a

200 (33,7)

137 (33,7)

0,981

Singuläres Infiltrat

2 (1,0)

8 (5,8)

0,018

Multiple Infiltrate

95 (47,5)

35 (25,5)

<0,001

Periphere Infiltrate

99 (49,5)

33 (24,1)

<0,001

Zentrales Infiltrat

4 (2,0)

22 (16,1)

<0,001

Milchglasinfiltrate

153 (76,5)

47 (34,3)

<0,001

„Crazy paving"

45 (22,5)

5 (3,6)

<0,001

Pleuraerguss

13 (6,5)

25 (18,2)

0,001

Lungenarterienembolie

4 (2,0)

0

0,149

CT Computertomographie, NG Negativgruppe, PG Positivgruppe a> 1 Antwort möglich pro Patient

Patienten der PG erhielten in der Notaufnahme häufiger Sauerstoff, während sich die Rate an nichtinvasiven und invasiven Beatmungen in beiden Gruppen nicht unterschied. Außerdem erhielten PG-Patienten in der Notaufnahme seltener eine medikamentöse Therapie, insbesondere weniger Antibiotika, Virostatika und Kortison. Auch die Behandlung mit Antiobstruktiva, Antihypertensiva und Diuretika war bei PG-Patienten signifikant seltener zu beobachten (Tab. 5).

Tab. 5 Therapeutisches Management

SARS-CoV‑2 positiv (PG)

SARS-CoV‑2 negativ (NG)

p-Wert

Eingeschlossene Fälle gesamt

594

406

Behandlung in der Notaufnahme, n (%)a

Katecholamintherapie

3 (0,5)

5 (1,2)

0,281

Sauerstoffgabe

86 (14,5)

39 (9,6)

0,022

High-flow-Sauerstoff (HFNC)

19 (3,2)

14 (3,4)

0,828

Nichtinvasive Beatmung (NIV)

4 (0,7)

4 (1,0)

0,722

Invasive Beatmung

6 (1,0)

2 (0,5)

0,484

Volumensubstitution

203 (34,2)

134 (33,0)

0,701

Pharmakotherapie

236 (39,7)

230 (56,7)

<0,001

Virostatika

3 (0,5)

18 (4,4)

<0,001

Antibiotika

70 (11,8)

126 (31,0)

<0,001

Glukokortikoide

9 (1,5)

17 (4,2)

0,009

Antihypertensiva

6 (1,0)

11 (2,7)

0,041

Pulmonale Antiobstruktiva

13 (2,2)

31 (7,6)

<0,001

Diuretika

2 (0,3)

18 (4,4)

<0,001

Antipyretika

44 (7,4)

23 (5,7)

0,279

HFNC „high flow nasal cannula", NG Negativgruppe, NIV „non-invasive ventilation", PG Positivgruppe a> 1 Antwort möglich

Während sich die Entlassungsraten unmittelbar aus der Notaufnahme in beiden Gruppen nicht signifikant unterschieden, zeigten Follow-up-Untersuchungen, dass PG-Patienten nach Entlassung häufiger persistierende Symptome (11,1 vs. 4,6 %, p = 0,018) hatten und bei erneuter Vorstellung häufiger stationär aufgenommen werden mussten (6,8 vs. 2,3 %, p = 0,035; Tab. 6). Die Hospitalisierungsraten für Normal- oder Intensivstationen unterschieden sich in den Gruppen nicht, allerdings war die Dauer sowohl des normalstationären Aufenthalts als auch auf der Intensivstation bei PG-Patienten deutlich erhöht (Median: 9 vs. 7 Tage, p = 0,001 auf der Normalstation bzw. 8 vs. 4 Tage, p = 0,001 auf der Intensivstation). Der stationäre Verlauf unterschied sich in den Gruppen vor allem durch eine höhere Rate an viralen Pneumonien (68,0 vs. 13,0 %, _I_p_i_ < 0,001) mit beatmungspflichtigem Lungenversagen (ARDS) in der PG-Gruppe (5,8 vs. 1,3 %, p = 0,006). Auch schwere Krankheitsverläufe, definiert als Tod, kardiopulmonale Reanimation (CPR), Intensivaufenthalt, High-flow-Sauerstoffgabe (HFNC), nichtinvasive oder invasive Beatmung, Katecholamintherapie, Sepsis, disseminierte intravasale Gerinnung oder Hospitalisierung > 14 Tage fanden sich häufiger in der PG-Gruppe (26,3 vs. 20,4 %, p = 0,034).

Tab. 6 Krankheitsverlauf und Outcome nach Vorstellung in der Notaufnahme

SARS-CoV‑2 positiv (PG)

SARS-CoV‑2 negativ (NG)

p-Wert

Eingeschlossene Fälle gesamt

594

406

Entlassung aus der Notaufnahme, n (%)

235 (39,6)

175 (43,1)

0,264

Erneute Vorstellung in der Notaufnahme

23 (9,8)

10 (5,7)

0,134

Stat. Aufnahme nach erneuter Vorstellung in der Notaufnahme

16 (6,8)

4 (2,3)

0,035

Persistierende Symptome nach Entlassung

26 (11,1)

8 (4,6)

0,018

Aufnahme auf Normalstation aus der Notaufnahme, n (%)

297 (50,0)

194 (47,8)

0,491

Dauer der Hospitalisierung (Tage), Median (IQR; nmiss = 10)

9 (5–14)

7 (4–11)

0,001

Aufnahme auf Intensivstation aus der Notaufnahme, n (%)

62 (10,4)

37 (9,1)

0,491

Dauer der Hospitalisierung (Tage), Median (IQR; nmiss = 25)

8 (4–14)

4 (3–6)

0,001

Krankheitsverlauf bei hospitalisierten Patienten, n (%)a

Akute virale Pneumonie

244 (68,0)

30 (13,0)

<0,001

ARDS

21 (5,8)

3 (1,3)

0,006

Arrhythmien

4 (1,1)

9 (3,9)

0,025

Sepsis

17 (4,7)

16 (6,9)

0,258

Schwerer Krankheitsverlaufb

156 (26,3)

83 (20,4)

0,034

Tod, n (%)

53 (8,9)

23 (5,7)

0,056

Tod während stat. Aufenthalt

47 (7,9)

20 (4,9)

0,064

Tod in der Notaufnahme

6 (1,0)

3 (0,7)

0,746

ARDS Acute Respiratory Distress Syndrome, IQR Interquartilsabstand, NG Negativgruppe, PG Positivgruppe a> 1 Antwort möglich bSchwerer Krankheitsverlauf definiert als: Tod, kardiopulmonale Wiederbelebung (CPR), Aufnahme auf eine Intensivstation, Therapie mit high flow nasal cannula (HFNC), nichtinvasiver Beatmung (NIV) oder invasiver Beatmung, Kreislaufunterstützung, Sepsis, Massenblutung/Disseminierte intravasale Gerinnung oder Hospitalisierung > 14 Tage

Diskussion

Die COVID-19-Pandemie hat zu intensiver Forschung geführt und dazu beigetragen, das Krankheitsbild in kurzer Zeit umfassend zu charakterisieren [[4], [7], [10], [13]]. Dennoch ist es bisher nicht gelungen, für die initiale Phase der klinischen Notfallversorgung hinreichend validierte Prädiktionsfaktoren für einen komplizierten Verlauf zu finden, da in den meisten klinischen Beobachtungsstudien eine ausreichend lange Nachbeobachtung der Patienten fehlt [[12]]. Die Struktur von ReCovER adressiert dies, indem Patientendaten grundsätzlich erst mit einer zeitlichen Latenz eingegeben werden, um den außerklinischen Verlauf der Patienten abbilden zu können. Darüber hinaus ermöglicht der Einschluss von SARS-CoV-2-negativen Verdachtsfällen die Analyse attributiver klinischer Merkmale von SARS-CoV-2-positven Patienten in der ZNA. Die Charakterisierung der ersten 1000 Patienten aus ReCovER zeigt, dass das Bild an 6 deutschen Universitätskliniken erheblich von dem abweicht, was wir aus der Berichterstattung aus Regionen wie der Lombardei (Italien), New York (USA) oder Lissabon (Portugal) kennen. So handelt es sich in unserer Analyse vor allem um Patienten mittleren Lebensalters, die bei Vorstellung in der Mehrzahl der Fälle nicht schwer erkrankt waren, auch nicht im Vergleich mit SARS-CoV-2-negativen Referenzpatienten. Bei ebenfalls gleicher Rate an stationären Aufnahmen hatten die COVID-19-positiven Patienten allerdings deutlich längere und kompliziertere Verläufe, inklusive eines beatmungspflichtigen Lungenversagens (ARDS). Auch nach Entlassung aus dem Krankenhaus zeigten die COVID-19-Patienten häufiger persistierende Symptome. Die ebenfalls hohe Hospitalisierungsrate bei erneuter Vorstellung zeigt, dass Ärztinnen und Ärzte der Notaufnahmen sorgfältig prüfen müssen, wen sie nach Hause entlassen können und wen nicht. Möglicherweise besteht hier ein Potenzial zur Verhinderung prolongierter Krankheitsverläufe durch den frühzeitigen Einsatz intensivierter Therapieverfahren. Hierzu fehlt bisher Evidenz für die spezifische Versorgungssituation in Deutschland, sodass ReCovER eine wichtige Datengrundlage für die optimierte Versorgung und die Identifikation von Risikopatienten in der ZNA schafft.

ReCovER ist ein Register mit hoher Granularität, dennoch ermöglicht der modulare Aufbau des Registers eine Dokumentation mit relativ geringem Aufwand. Neben der Charakterisierung des Krankheitsbilds und der Abbildung notfallmedizinischer Aspekte hinsichtlich der initialen Behandlung von COVID-19-Patienten ermöglicht die Plattform die Beantwortung weiterer wichtiger Fragen. So kann die Auswertung größerer Datensätze dazu beitragen, spezifische Verlaufsprädiktoren zu identifizieren oder aber die longitudinale Veränderung des Krankheitsgeschehens in Deutschland zu erfassen. Vor diesem Hintergrund ist es wünschenswert, dass sich zukünftig möglichst viele weitere Notaufnahmen an ReCovER beteiligen.

Zu Beginn der ersten Infektionswelle im Jahr 2020 bestand noch große Verunsicherung bezüglich der optimalen Strategie zum Umgang mit COVID-19 in den Notaufnahmen. Dagegen ist es im Lauf der letzten Monate durch die Steigerung der Testkapazitäten und weitere Maßnahmen wie Maskenpflicht und Lockdowns zur Entlastung von Notaufnahmen und Intensivstationen gekommen. Der Effekt der laufenden Impfung der Bevölkerung gegen SARS-CoV‑2 ist aktuell noch nicht zu beurteilen, wird aber voraussichtlich weitere Entlastung bringen. Dennoch sind – auch vor dem Hintergrund bereits weltweit nachgewiesener und teils hoch ansteckender Mutationen von SARS-CoV‑2 [[2], [9]] – weitere gemeinsame Anstrengungen erforderlich, um die Versorgung erkrankter Patienten in der Notaufnahme einerseits sowie den Schutz des dort tätigen Personals andererseits zu verbessern. Der longitudinale Vergleich mittels ReCovER ermöglicht zudem die Analyse der Inanspruchnahme medizinischer Ressourcen in verschiedenen Phasen der Pandemie. Zudem bietet die kooperative Forschung im Rahmen eines gemeinsamen Registers die Chance, wichtige Erkenntnisse für zukünftige Pandemien zu gewinnen.

Limitationen und Stärken

Die aktuelle Auswertung hat mehrere Limitationen, die als registerimmanent bezeichnet werden können und sich vor allem aus der retrospektiven Erfassung von Routinedaten ergeben. Dies betrifft insbesondere fehlende Werte bedingt durch unterschiedliche Labor- und Diagnostikstandards zwischen den beteiligten Zentren. Die Aufnahme von Referenzpatienten in ReCovER beinhaltet die Gefahr eines Selektionsbias, wir versuchen dies über eine Auswahl nach der reinen zeitlichen Nähe der Vorstellung der Patienten in der Notaufnahme zu adressieren. Allerdings waren bei der vorliegenden Auswertung der ersten 1000 Patienten nicht die Daten aller eingeschlossenen Kontrollpatienten vollständig eingegeben. Dies erklärt die ungleiche Gruppengröße und mag zu einer gewissen Unschärfe beitragen. Zukünftige Auswertungen von größenäquivalenten Patientenkollektiven werden dies korrigieren. Prospektive Studien mit vergleichbaren Patientenzahlen – obwohl sicherlich von höherer Aussagekraft – sind aufgrund naheliegender logistischer und infrastruktureller Gründe (Kosten, erschwerte Einholung des Patienteneinverständnisses etc.) kaum in kurzer Zeit zu realisieren, sodass Register wie ReCovER eine wichtige Erkenntnisquelle darstellen. Insofern kann ReCovER auch als Blaupause für andere Fragestellungen in der Notfallmedizin dienen.

Fazit für die Praxis

  • Die aktuelle Pandemie stellt eine enorme Herausforderung für die Notaufnahmen dar. Unter dem Druck eines isolationspflichtigen Krankheitsbilds muss neben der Erstversorgung darüber entschieden werden, welche Teststrategien in der Notaufnahme schnell, kosteneffektiv und mit einer ausreichenden diagnostischen sowie prognostischen Wertigkeit angewendet werden können.
  • Es herrscht weiterhin Unsicherheit über die Prädiktoren eines schweren Verlaufs von COVID-19, die in der Notaufnahme als Entscheidungshilfe dienen könnten. Register, wie die hier vorgestellte ReCovER-Studie sind geeignet, die erste Phase der klinischen Versorgung mit dem weiteren Verlauf zu verbinden.
  • Standortübergreifende Register sind für den raschen Erkenntnisgewinn gerade im Fall von pandemischen Gefährdungslagen essenziell. Offene, angemessen granulare und krankheitsspezifische Register wie ReCovER eignen sich am besten, um schnell Informationen über medizinische Profile neuer Krankheitsentitäten zu erstellen und Handlungsempfehlungen abzuleiten.
  • Mit ReCovER ist es gelungen, eine Plattform zu etablieren, an der sich mehrere große Universitätskliniken in Deutschland kontinuierlich erfolgreich beteiligen. Insofern kann ReCovER auch als Modell weiterer flächendeckender Registerprojekte verstanden werden.
Funding

Open Access funding enabled and organized by Projekt DEAL.

Einhaltung ethischer Richtlinien

Interessenkonflikt

V. Suárez, F.C. Koehler, M.J. Hackl, M. Möckel, S. Pudasaini, J. Risse, D. Schunk, S. Blaschke, P. Kümpers und V. Burst geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht. A. Slagman erhielt Forschungsgelder von Roche Molecular Systems Inc.

Alle beschriebenen Untersuchungen am Menschen wurden mit Zustimmung der zuständigen Ethikkommission (federführende EK: Ethikkommission der Medizinischen Fakultät der Universität zu Köln, Az: 20-1198), im Einklang mit nationalem Recht sowie gemäß der Deklaration von Helsinki von 1975 (in der aktuellen, überarbeiteten Fassung) durchgeführt.

Literatur 1 Chen N, Zhou M, Dong X. Epidemiological and clinical characteristics of 99 cases of 2019 novel coronavirus pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study. Lancet. 2020; 395: 507-513. 1:CAS:528:DC%2BB3cXhvFOmsb8%3D. 10.1016/S0140-6736(20)30211-7 2 European Centre for Disease Prevention and Control. Rapid increase of a SARS-CoV-2 variant with multiple spike protein mutations observed in the United Kingdom. 2020: Stockholm; ECDC 3 Grasselli G, Pesenti A, Cecconi M. Critical care utilization for the COVID-19 outbreak in Lombardy, Italy: early experience and forecast during an emergency response. JAMA. 2020; 323: 1545-1546. 1:CAS:528:DC%2BB3cXovVSrtbc%3D. 10.1001/jama.2020.4031 4 Guan WJ, Ni ZY, Hu Y. Clinical characteristics of Coronavirus disease 2019 in China. N Engl J Med. 2020; 382: 1708-1720. 1:CAS:528:DC%2BB3cXovVSjsb8%3D. 10.1056/NEJMoa2002032 5 Huang C, Wang Y, Li X. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020; 395: 497-506. 1:CAS:528:DC%2BB3cXhs1Kqu7c%3D. 10.1016/S0140-6736(20)30183-5 6 Möckel M, Bachmann U, Behringer W. How emergency departments prepare for virus disease outbreaks like COVID-19. Eur J Emerg Med. 2020; 27: 161-162. 10.1097/MEJ.0000000000000703 7 Möckel M, Stegemann MS, Burst V, Kümpers P, Risse J, Koehler FC, Schunk D, Hitzek J, Dietrich TE, Slagman A. COVID-19 in the emergency department (ED): patient characteristics, outcome and parameters for hospitalization. 2020. 10.2139/ssrn.3684466 8 Wennmann DO, Dlugos CP, Hofschroer A. Handling of COVID-19 in the emergency department: field report of the emergency ward of the university hospital munster. Med Klin Intensivmed Notfmed. 2020; 115: 380-387. 1:CAS:528:DC%2BB3cXotlSitrs%3D. 10.1007/s00063-020-00693-0 9 WHO. SARS-CoV-2 variants. 2020 Wu Z, McGoogan JM. Characteristics of and important lessons from the Coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak in China: summary of a report of 72 314 cases from the Chinese Center for Disease Control and Prevention. JAMA. 2020; 323; 13: 1239-1242. 1:CAS:528:DC%2BB3cXnsFCqsrs%3D. 10.1001/jama.2020.2648. 32091533 www.covid-em.org Wynants L, Van Calster B, Collins GS. Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19 infection: systematic review and critical appraisal. BMJ. 2020; 369: m1328. 10.1136/bmj.m1328 Zhou F, Yu T, Du R. Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. Lancet. 2020; 395: 1054-1062. 1:CAS:528:DC%2BB3cXkvVGktL8%3D. 10.1016/S0140-6736(20)30566-3

By Victor Suárez; Felix C. Koehler; Matthias J. Hackl; Martin Möckel; Anna Slagman; Samipa Pudasaini; Joachim Risse; Domagoj Schunk; Sabine Blaschke; Philipp Kümpers and Volker Burst

Reported by Author; Author; Author; Author; Author; Author; Author; Author; Author; Author; Author

Titel:
Universitäre Notaufnahmen in der Coronapandemie – Ergebnisse des ReCovER-Registers.
Autor/in / Beteiligte Person: Suárez, Victor ; Koehler, Felix C. ; Hackl, Matthias J. ; Möckel, Martin ; Slagman, Anna ; Pudasaini, Samipa ; Risse, Joachim ; Schunk, Domagoj ; Blaschke, Sabine ; Kümpers, Philipp ; Burst, Volker
Link:
Zeitschrift: Medizinische Klinik: Intensivmedizin & Notfallmedizin, Jg. 117 (2022-10-01), Heft 7, S. 558-567
Veröffentlichung: 2022
Medientyp: academicJournal
ISSN: 2193-6218 (print)
DOI: 10.1007/s00063-021-00859-4
Schlagwort:
  • COVID-19 pandemic
  • COVID-19 testing
  • FATIGUE (Physiology)
  • HOSPITAL emergency services
  • UNIVERSITY hospitals
  • SMELL disorders
  • TASTE disorders
  • GERMANY
  • Subjects: COVID-19 pandemic COVID-19 testing FATIGUE (Physiology) HOSPITAL emergency services UNIVERSITY hospitals SMELL disorders TASTE disorders
  • Emergency department
  • Germany
  • Registry
  • COVID-19
  • Deutschland
  • Notaufnahme
  • Registerstudie
  • SARS-CoV‑2 Language of Keywords: English; German
Sonstiges:
  • Nachgewiesen in: DACH Information
  • Sprachen: German
  • Alternate Title: University emergency departments in the corona pandemic—Results from the ReCovER registry.
  • Language: German
  • Document Type: Article
  • Geographic Terms: GERMANY
  • Author Affiliations: 1 = Medizinische Fakultät und Universitätsklinik Köln, Klinische Akut- und Notfallmedizin, Universität zu Köln, Kerpener Str. 62, 50937, Köln, Deutschland ; 2 = Medizinische Fakultät und Universitätsklinik Köln, Klinik II für Innere Medizin (Nephrologie, Rheumatologie, Diabetes und Allgemeine Innere Medizin) und Zentrum für Molekulare Medizin Köln, Universität zu Köln, Köln, Deutschland ; 3 = Medizinische Fakultät und Universitätsklinik Köln, CECAD, Universität zu Köln, Köln, Deutschland ; 4 = Notfall- und Akutmedizin, Zentrale Notaufnahmen, Campus Mitte und Virchow, Charité – Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Deutschland ; 5 = Australian Institute of Tropical Health and Medicine, College of Public Health Medical and Veterinary Sciences, Centre for Chronic Disease Prevention, James Cook University, Cairns, Queensland, Australien ; 6 = Zentrum für Notfallmedizin, Universitätsklinikum Essen, Essen, Deutschland ; 7 = Interdisziplinäre Notaufnahme, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel, Kiel, Deutschland ; 8 = Zentrale Notaufnahme, Universitätsmedizin Göttingen, Göttingen, Deutschland ; 9 = Medizinische Klinik D, Allgemeine Innere Medizin und Notfallmedizin, Nephrologie und Rheumatologie, Universitätsklinik Münster, Münster, Deutschland
  • Full Text Word Count: 4015

Klicken Sie ein Format an und speichern Sie dann die Daten oder geben Sie eine Empfänger-Adresse ein und lassen Sie sich per Email zusenden.

oder
oder

Wählen Sie das für Sie passende Zitationsformat und kopieren Sie es dann in die Zwischenablage, lassen es sich per Mail zusenden oder speichern es als PDF-Datei.

oder
oder

Bitte prüfen Sie, ob die Zitation formal korrekt ist, bevor Sie sie in einer Arbeit verwenden. Benutzen Sie gegebenenfalls den "Exportieren"-Dialog, wenn Sie ein Literaturverwaltungsprogramm verwenden und die Zitat-Angaben selbst formatieren wollen.

xs 0 - 576
sm 576 - 768
md 768 - 992
lg 992 - 1200
xl 1200 - 1366
xxl 1366 -