COVIDOM

Eine populationsrepräsentative Studie zu Folgeerkrankungen von COVID-19

Leider ist eine Neuanmeldung zur COVIDOM-Studie ab dem 1. Januar 2023 nicht mehr möglich.

Folgemorbidität von SARS-CoV-2 Infektionen – Auswirkungen auf Gesundheitszustand und Lebensqualität

COVID-19 ist eine neuartige Viruserkrankung, die primär die Lunge betrifft, sich aber bereits im Akutstadium auch auf zahlreiche andere Organsysteme in unterschiedlichem, bisher nicht vorhersehbarem Maß auswirkt. Angesichts der multiplen Organbeteiligung sowie der Schwere der auftretenden Organschäden ist davon auszugehen, dass es zu signifikanten chronischen Folgeschäden kommt, die die Betroffenen und das Gesundheitssystem erheblich belasten.

Folgeerkrankungen populationsrepräsentativ erfassen

Um entsprechende Präventions- und Behandlungsstrategien entwickeln zu können, ist eine möglichst bevölkerungsrepräsentative Erfassung der Folgeerkrankungen erforderlich. Hierzu bedarf es einer flächendeckenden Nachuntersuchung aller Infizierten in einem geographisch umrissenen Gebiet – in diesem Fall Schleswig-Holstein. Zu diesem Zweck führt das Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH) eine populationsrepräsentative COVID-19-Folgemorbiditätsstudie durch. Die Studie wird eine genaue Phänotypisierung der Patientinnen und Patienten und ihrer Krankheitsstadien sowie langfristigen Verläufe ermöglichen.

Aufbauend auf langjähriger Erfahrung

Das Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH) als einziger Maximalversorger des Landes ist für COVIDOM hervorragend aufgestellt und verfügt gemeinsam mit den Universitäten Kiel und Lübeck über eine besondere Expertise im Bereich populationsrepräsentativer Kohortenstudien bei Patienten und Patientinnen mit chronischen Erkrankungen aber auch der gesunden Bevölkerung in Schleswig-Holstein.

Vernetzung und Partner

Die Folgemorbiditätsstudie COVIDOM wird in enger Kooperation mit dem Robert Koch- Institut (RKI) und den Deutschen Zentren für Gesundheitsforschung (DZG) durchgeführt, insbesondere dem Deutschen Zentrum für Lungenforschung (DZL) sowie dem Deutschen Zentrum für Infektionsforschung (DZIF). Darüber hinaus erfolgt eine enge Abstimmung und Anbindung an das vom Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) initiierte Nationale COVID-19-Forschungsnetzwerk der deutschen Universitätsmedizin (NaFoUniMed COVID19).

PCS-Score zum Download

Nach überstandener Covid 19-Krankheit können einige Symptome weiterbestehen. Das Post-Covid-Syndrom (PCS) ist ein Zustand, von dem sehr viele Menschen betroffen sind, wobei die genaue Anzahl der Betroffenen unklar ist und es bisher ebenso unklar blieb, welche Faktoren zu dessen Entstehung beitragen.
In einer ersten Auswertung der COVIDOM-Studie haben die an der Studie beteiligten Wissenschaftler ein einfach zu handhabendes Klassifizierungssystem entwickelt, das dabei helfen soll PCS Beschwerden möglichst umfassend zu beschreiben und messbar zu machen. Diese ersten Ergebnisse der COVIDOM-Studie, an der neben dem UKSH Kiel auch das Universitätsklinikum Würzburg und die Charité Universitätsmedizin Berlin beteiligt sind, wurden in der Zeitschrift eClinicalMedicine < https://www.thelancet.com/journals/eclinm/article/PIIS2589-5370(22)00279- 6/fulltext> veröffentlicht, die zur LANCET Discovery-Reihe gehört.

Mit Hilfe dieses neuen Klassifikationssystems, dem so genannten PCS-Score, können sowohl das Vorhandensein als auch der Schweregrad von PCS erfasst werden, was erstmals die Klassifizierung verschiedener komplexer Langzeitereignisse nach einer Infektion ermöglicht. „Mit diesem neuen Score können wir objektiv zwischen verschiedenen Schweregraden der PCS-Symptome unterscheiden“, sagt Professor Bahmer, der Erstautor der Studie ist. Der PCS-Score basiert auf 12 Fragen, die auf ganz unterschiedliche Symptombereiche abzielen. Die Fragen wurden den Studienteilnehmern ca. 6-12 Monate nach der akuten Phase der Infektion gestellt, um die PCS-Beschwerden möglichst gut von einer verzögerten Genesung der akuten Erkrankung abzugrenzen.

Weitere Informationen folgen in Kürze…

PSC-Score jetzt herunterladen