1/ Die bisher größte prospektive Kohortenstudie zu #LongCovid mit hoher Fallzahl und guten Methoden wurde in Nature Medicine (nature.com/articles/s4159…) veröffentlicht.
Ein wichtiges Thema, daher ein kurzer🧵zu den Ergebnissen und ein bisschen Methodik.
➡️gerne💚RT :)
2/ Was wurde gemacht?
Im März und April 2020 wurden 4 Millionen Personen (ohne COVID) rekrutiert um ihre Symptome per App zu loggen. Vorteil: Teilnehmende wurden nicht auf Basis von COVID gewählt, d. h. Ergebnisse sind etwas weniger anfällig für "Selektionsbiases".
3/
4182 symptomatische Personen mit positivem PCR-Test aus UK, US und Schweden wurden inkludiert:
- Durchschnittsalter 42,
- 14% im KH
- 72% weiblich,
- ca. 6 Symptome in der ersten Woche.
4/ Als Symptome wurden definiert:
Bauchschmerzen, Brustschmerzen, Halsschmerzen, Kurzatmigkeit, Müdigkeit, heisere Stimme, Delirium, Durchfall, ausgelassene Mahlzeiten, Fieber, anhaltender Husten, ungewöhnliche Muskelschmerzen, Geruchsverlust und Kopfschmerzen
5/ #LongCovid wurde definiert als Symptome, die mehr als 4 Wochen (28 d, LC28), mehr als 8 Wochen (56 d, LC56) oder mehr als 12 Wochen (LC84) zwischen Symptombeginn und -ende anhielten, und "kurzes COVID" als unter 10 Tage zwischen Symptombeginn und -ende, ohne Rückfall.
6/ Ergebnis:
Von den 4182 hatten:
13.3% länger als 28 Tage,
4.5% länger als 8 Wochen und
2.3% länger als 12 Wochen anhaltende Symptome.
Die wichtigsten Risikofaktoren waren:
BMI, Alter, und weibliches Geschlecht.
7/ Die häufigsten Symptome waren: Fatigue, Kopfschmerzen, Kurzatmigkeit, und Geschmacksverlust.
Anhand nur dreier Variablen - Anzahl der Symptome in der ersten Woche, Alter, und Geschlecht - lassen sich laut der Studie "kurzes COVID" und "langes COVID" relativ gut vorhersagen.
8/
Im Vergleich zu ONS Daten aus dem Dezember liegt der Anteil an Long-COVID hier niedriger (ONS: ca. 10% bei Woche 12, ons.gov.uk/peoplepopulati…).
Ich habe eine Koautorin der Nature Studie zu Unterschieden zu den ONS-Daten gefragt, sie hält die Inklusions-/Exklusionskriterien..
9/
... für maßgeblich: denn hier wurden anfangs "Ungesunde" nicht mit einbezogen, Personen exkludiert wenn sie für eine Weile Symptome nicht geloggt haben usw..
10/...30% nach 6 Monaten Symptome. Es handelt sich hier allerdings um eine kleine Stichprobe (250) aus einem Zentrum, Symptome wurden retrospektiv erfragt, die Vergleichsgruppe klein, und Teilnehmende zu Studienbeginn nicht gesund, Generalisierung daher nur eingeschränkt möglich.
11/ Auch die Daten der Nature-Studie sind limitiert: weniger ältere Teilnehmende, kein repräsentatives Sample (nur diejenigen, die die App nutzten), weniger Risikofaktoren und Komorbiditäten als die Allgemeinbevölkerung (würde ich sagen).
12/ Trotzdem ist das m.E. die beste Arbeit, die aktuell zum Thema #LongCovid existiert und kann als Referenzpunkt für weitere Studien dienen.
Wo letztenendes genau der Anteil von #LongCovid liegt, lässt sich schwer feststellen, aber ich denke die Studie hilft, eine ungefähre...
13/ ... Vorstellung einer Größenordnung zu bekommen (obwohl ich persönlich das Gefühl habe, der Anteil müsste etwas höher sein).
1/ Der Schutz von älteren Menschen ist möglich. Tübingen hat gezeigt wie es geht. Solange gezielte Maßnahmen von Teilen der Wissenschaft ignoriert werden (siehe #Leopoldina) wird es auch 2021 unnötige Coronatote geben. Ja, auch mit #LockdownJetzt. 🔽 ein Thread, gern RT💚
2/ Was hat Tübingen gemacht? 1) Regelmäßiges Testen: Personal, Bewohner, mobile Pflegediensten, etc. 2) FFP2 für alle>65 (per Post) 3) Reserviertes Zeitfenster für Einkäufe von neun bis elf Uhr 4) Taxifahrten zum Preis des Bussystems für Menschen über 60 bit.ly/3431q4F