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Hintergrund: Ab Frühjahr 2020 kam es zur weltweiten Verbreitung von SARS-CoV‑2 mit der heute als erste Welle der Pandemie bezeichneten Phase ab März 2020. Diese resultierte an vielen Kliniken in Umstrukturierungen und Ressourcenverschiebungen. Ziel unserer Arbeit war die Erfassung der Auswirkungen der Pandemie auf die universitäre Hals-Nasen-Ohren(HNO)-Heilkunde für die Forschung, Lehre und Weiterbildung. Material und Methoden: Die Direktorinnen und Direktoren der 39 Universitäts-HNO-Kliniken in Deutschland wurden mithilfe einer strukturierten Online-Befragung zu den Auswirkungen der Pandemie im Zeitraum von März bis April 2020 auf die Forschung, Lehre und die Weiterbildung befragt. Ergebnisse: Alle 39 Direktorinnen und Direktoren beteiligten sich an der Umfrage. Hiervon gaben 74,4 % (29/39) an, dass es zu einer Verschlechterung ihrer Forschungstätigkeit infolge der Pandemie gekommen sei. Von 61,5 % (24/39) wurde berichtet, dass pandemiebezogene Forschungsaspekte aufgegriffen wurden. Von allen Kliniken wurde eine Einschränkung der Präsenzlehre berichtet und 97,5 % (38/39) führten neue digitale Lehrformate ein. Im Beobachtungszeitraum sahen 74,4 % der Klinikdirektoren die Weiterbildung der Assistenten nicht gefährdet. Schlussfolgerung: Die Ergebnisse geben einen Einblick in die heterogenen Auswirkungen der Pandemie. Die kurzfristige Bearbeitung pandemiebezogener Forschungsthemen und die Einführung innovativer digitaler Konzepte für die studentische Lehre belegt eindrücklich das große innovative Potenzial und die schnelle Reaktionsfähigkeit der HNO-Universitätskliniken, um auch während der Pandemie ihre Aufgaben in der Forschung, Lehre und Weiterbildung bestmöglich zu erfüllen.
Purpose: While more advanced COVID-19 necessitates medical interventions and hospitalization, patients with mild COVID-19 do not require this. Identifying patients at risk of progressing to advanced COVID-19 might guide treatment decisions, particularly for better prioritizing patients in need for hospitalization.
Methods: We developed a machine learning-based predictor for deriving a clinical score identifying patients with asymptomatic/mild COVID-19 at risk of progressing to advanced COVID-19. Clinical data from SARS-CoV-2 positive patients from the multicenter Lean European Open Survey on SARS-CoV-2 Infected Patients (LEOSS) were used for discovery (2020-03-16 to 2020-07-14) and validation (data from 2020-07-15 to 2021-02-16).
Results: The LEOSS dataset contains 473 baseline patient parameters measured at the first patient contact. After training the predictor model on a training dataset comprising 1233 patients, 20 of the 473 parameters were selected for the predictor model. From the predictor model, we delineated a composite predictive score (SACOV-19, Score for the prediction of an Advanced stage of COVID-19) with eleven variables. In the validation cohort (n = 2264 patients), we observed good prediction performance with an area under the curve (AUC) of 0.73 ± 0.01. Besides temperature, age, body mass index and smoking habit, variables indicating pulmonary involvement (respiration rate, oxygen saturation, dyspnea), inflammation (CRP, LDH, lymphocyte counts), and acute kidney injury at diagnosis were identified. For better interpretability, the predictor was translated into a web interface.
Conclusion: We present a machine learning-based predictor model and a clinical score for identifying patients at risk of developing advanced COVID-19.
(1) Background: The aim of our study was to identify specific risk factors for fatal outcome in critically ill COVID-19 patients. (2) Methods: Our data set consisted of 840 patients enclosed in the LEOSS registry. Using lasso regression for variable selection, a multifactorial logistic regression model was fitted to the response variable survival. Specific risk factors and their odds ratios were derived. A nomogram was developed as a graphical representation of the model. (3) Results: 14 variables were identified as independent factors contributing to the risk of death for critically ill COVID-19 patients: age (OR 1.08, CI 1.06–1.10), cardiovascular disease (OR 1.64, CI 1.06–2.55), pulmonary disease (OR 1.87, CI 1.16–3.03), baseline Statin treatment (0.54, CI 0.33–0.87), oxygen saturation (unit = 1%, OR 0.94, CI 0.92–0.96), leukocytes (unit 1000/μL, OR 1.04, CI 1.01–1.07), lymphocytes (unit 100/μL, OR 0.96, CI 0.94–0.99), platelets (unit 100,000/μL, OR 0.70, CI 0.62–0.80), procalcitonin (unit ng/mL, OR 1.11, CI 1.05–1.18), kidney failure (OR 1.68, CI 1.05–2.70), congestive heart failure (OR 2.62, CI 1.11–6.21), severe liver failure (OR 4.93, CI 1.94–12.52), and a quick SOFA score of 3 (OR 1.78, CI 1.14–2.78). The nomogram graphically displays the importance of these 14 factors for mortality. (4) Conclusions: There are risk factors that are specific to the subpopulation of critically ill COVID-19 patients.
Vaccination represents one of the fundamentals in the fight against SARS-CoV-2. Myocarditis has been reported as a rare but possible adverse consequence of different vaccines, and its clinical presentation can range from mild symptoms to acute heart failure. We report a case of a 29-year-old man who presented with fever and retrosternal pain after receiving SARS-CoV-2 vaccine. Cardiac magnetic resonance imaging and laboratory data revealed typical findings of acute myocarditis.