Tag Archives: Corona
Eine politische Frage
Die #COVID19 Pandemie wird in der zweiten Welle immer mehr zu einer politischen Frage – vor allem für die Regierenden aber nun auch für die Wähler. CDU/CSU/FDP/Nichtwähler stabilisieren dabei die Inzidenz, Wähler mit ungültiger Stimme und AfD Wähler treiben sie nach oben, SPD und GRÜNE verringern sie.
Nochmal das selbe Panel, diesmal allerdings nur die westdeutschen Bundesländer; der AfD Effekt schwächt sich hier deutlich ab; die LINKE zusammen mit der SPD wirkt sich positiv aus.
Ganz anders in den ostdeutschen Bundesländer: Bezirke mit hohem FDP Wähleranteil haben auch hier mehr Infektionen ähnlich wie in Bezirken mit hohem AfD und Nichtwähler-Anteil. Selbst bei der CDU gibt es einen Anstieg, nur Bezirke mit SPD, GRÜNE und LINKE Anteil haben tendenziell eine niedrigere COVID-19 Inzidenz.
Das Thema hat wohl Matthias Quent am 6.12. zuerst aufgegriffen (nachdem es in der ersten Welle kaum Anhaltspunkte für solche Effekte gab).
In den vergangenen Tagen gab es in den Medien und in der Politik Thesen darüber, dass Regionen besonders stark von #Corona belastet sind, in denen die #AfD besonders stark ist. Was ist da dran? Wir haben nachgerechnet.
darauf die TAZ am 12.12.
Besonders stark diskutiert wird derzeit eine Kurzauswertung von Forschern am Institut für Demokratie und Zivilgesellschaft (IDZ) Jena. Deren Direktor Matthias Quent veröffentlichte auf Twitter eine Analyse, die nahelegt, dass es einen Zusammenhang zwischen hohen Coronazahlen und AfD-Anhängerschaft geben könnte.
die FAZ am 15.12.
Eine – auf den ersten Blick schlüssige – Vermutung lautet, dass die Zahl der Neuinfektionen in den Regionen besonders hoch ist, in denen viele AfD-Wähler leben. In Sachsen hatte die AfD bei der Landtagswahl im vergangenen Jahr mit 27,5 Prozent ihr bisher bestes Ergebnis eingefahren. Und die Partei hat sich, nachdem sie zu Beginn der Pandemie, als sich der Staat noch sehr zurückhaltend zeigte, besonders harte staatliche Eingriffe gefordert hatte, zu einer der schärfsten Gegner von Corona-Beschränkungen entwickelt, seit der Staat diese immer wieder anordnet. Bereits auf den ersten Demonstrationen der sogenannten Querdenker in Stuttgart waren Fahnen und Vertreter der AfD unübersehbar…
Kaum eine Region in Deutschland ist so schlimm von der Pandemie betroffen wie der Landkreis Sächsische Schweiz-Osterzgebirge. Für Covid-Patienten gibt es keine freien Intensivbetten mehr. Ein Ortstermin in Pirna.
die ZEIT am 18.12.
Raj Kollmorgen: …. Andererseits erstaunt es mich nicht, denn es gibt eine Reihe von Faktoren, welche die Epidemie in unserer Region begünstigen. Ein Faktor sind politische Mentalitäten. Teile der Bevölkerung sind grundsätzlich skeptisch gegenüber den Entscheidungen der Politik, nicht wenige sehen sich sogar im Widerstand und protestieren. Das hat sich in den vergangenen Monaten noch einmal verschärft.
die Leipziger Internetzeitung am 23.12
Auf die Idee kann man schon kommen, wenn man die Nähe von AfD und „Querdenkern“ betrachtet. Aber kann es nicht auch sein, dass ein ganz sachlicher Grund dahintersteckt? Einer, der etwas mit den Wanderungsbewegungen der jungen Ostdeutschen zu tun hat? … Die Antwort auf die medial gestellte Frage wäre also eher nicht „die AfD ist schuld“, sondern: Die AfD ist genauso Symptom einer offenkundigen Fehlentwicklung wie die Überalterung und Destrukturierung …
Hier nun ein Regressionsmodell sowie einPCA Plot (im t-SNE Stil) mit eindeutigem Ergebnis: SPD dominierten Landkreisen ging es am besten in der Pandemie, AfD Landkreisen am schlechtesten. Ob das nun wirklich mit besserem Krisenmanagement zusammenhängt oder nur mit der zufälligen regionalen Koinzidenz ist dabei noch eine offene Frage.
Und hier noch die Principal Component Analyse der 3 Cluster (Anklicken zum Vergrössern)
Die Kirchen tun sich schwer mit Weihnachten
Was für Schlagzeilen!
Innerhalb von nur 3 Tagen lese ich: “Bischöfe kämpfen für die Christmette” und heute “Kirche hält Triage für zulässig”. Weder der Logik noch der Konsequenz kann man dabei widersprechen. Continue reading Die Kirchen tun sich schwer mit Weihnachten
COVID-19 Mortalität IV: Wie wir sie senken könnten
In einem vorigen Teil habe ich die Frage gestellt, warum die COVID-19 Mortalität so unterschiedlich ist in Deutschland. Es gibt eine Reihe von epidemiologischen Gründen. Dazu zeigte ein Beispiel, dass die unterschiedliche Mortalität vermutlich an den Kliniken und nicht an der Infektionsepidemiologie liegt.
Im einem vierten Teil biete ich nun eine Erklärung für das Phänomen an. Es ist nicht meine Erklärung, sondern die von Martin Tobin, einem der renommiertesten US Pneumologen und Lehrbuchautor. Hinweise gab es bereits in der ersten Welle, dass die Frühintubation fatal sein könnte. Tobin schreibt nun in einem Editorial der wichtigsten europäischen Pneumologie Zeitschrift
It has become part of medical dogma that information gained through an RCT represents the gold-standard for clinical practice. The RCT is a superb experimental design for testing the benefit of a pharmacological agent such as streptomycin. But many therapies differ in fundamental ways from pharmacological compounds. In the case of COVID-19, RCTs provide no guidance as to when to insert an endotracheal tube—the single most important decision in these patients. That decision is based on clinical judgment, gestalt and tacit knowledge—information that cannot be captured in an RCT.
Sowohl die WHO als auch die aktuelle AWMF Leitlinie ist also nicht auf dem Wissensstand (abgesehen davon dass die NIV Leitlinie 5 Jahre nicht mehr überarbeitet wurde).
What is the science on which the WHO Guidelines are founded? The strong warnings against use of noninvasive strategies is apparently based on experience with coronavirus-induced Middle East Respiratory Syndrome (MERS). MERS is repeated nine times in the WHO Guidelines of January 28, 2020, whereas pathophysiological principles get no coverage. Published experience with MERS is based on 12 ICU patients who received mechanical ventilation…
Empirisch zeigt sich jedenfalls, dass mit Rückgang der Intubation auch die Mortalität sinkt.
Emerging data from the Intensive Care National Audit & Research Centre (ICNAARC) reveal that 28-day mortality of COVID-19 patients admitted to the ICU decreased from 43.5% … for the time period 1 February-28 March to 34.4% … for time period 16 April-21 May, 2020. Over the same period, the rate of intubation (and mechanical ventilation) decreased from 75.9% to 44.1%. … Use of CPAP is a clinical art …
(es gibt sogar einen Case/Crossover Versuch zur Intubation, der klar gegen die Intubation spricht). Nach Meinung von Tobin müssten wir also primär auf NIV/CPAP setzen und die Intubation nur als ultima ratio ansehen (… bei 38 Atemzügen/min oder ein PaO2 von 73.6 mmHg bei FiO2 0.26…). Ich ändere nun meine eigene Patientenverfügung auf #DNI (“do not intubate”) bis die Pandemie vorbei ist.
Der zweite Lockdown funktionierte überall ein bisschen. Nur nicht bei Schulkindern
COVID19 Mortalität III: Wie gut ist die Leitlinie zur Beatmung?
Schauen wir uns die Therapieempfehlung einmal genauer an, die vorgestern abend von der DIVI verschickt wurde. Wird die Leitlinie dem Anspruch gerecht, Empfehlungen zu geben “basierend auf der identifizierten Evidenz, der klinischen Expertise und den Patientenpräferenzen”? Continue reading COVID19 Mortalität III: Wie gut ist die Leitlinie zur Beatmung?
Die frühe Phase der COVID-19-Pandemie in Bayern
Der Effekt von NPIs („nicht pharmakologische Interventionen“) beim Ausbruch von Epidemien ist unbestritten, sowohl bei historischen Ausbrüchen wie auch bei der aktuellen COVID-19-Pandemie. Die Auswirkung von NPIs wurde allerdings bisher kaum quantitativ untersucht, daher habe ich es im April mal angeschaut. Leider ist das Manuskript erst jetzt erschienen, aber hier ist der Link: Wjst et al, DMW 2020; epub ahead
RKI Daten sind tages- und nicht fallbasiert
Leider kann man mit den RKI Daten nicht direkt in ein Regressionsmodell gehen, weil an vielen Tagen mehr als ein Fall in derselben Kategorie auftritt Continue reading RKI Daten sind tages- und nicht fallbasiert
COVID-19 Mortalität II: Hamburg und München im Vergleich
Sehen wir uns den Verlauf der an das RKI gemeldeten Fälle (grau), Todesfälle (rot) sowie in blau die Case Fatality Ratio oder Fall-Verstorbenen-Anteil und zwar als “verzögerungsbereinigter Fall-Verstorbenen-Anteil”, in dem in einem Verschiebefenster die Fälle plus / minus 3 Tage um den Indextag mit den Todesfällen an Tag 14 plus / minus 3 Tage korreliert werden. Im ersten Märzdrittel ist die CFR stabil in München; über den gesamten Zeitraum beträgt sie 219/6526=3.4%.
Im Vergleich dazu nun Hamburg. Hier ist die CFR im selben Zeitraum mit 264/5090=5.2% höher und hat zusätzlich noch einen Peak im letzten Märzdrittel.
Das Sterberisiko ist in der Gesamtpopulation signifikant höher in Hamburg mit einem OR von 1.6 (1.3-1.9). Schauen wir uns daher auch noch die Alters- und Geschlechtsverteilung der Verstorbenen an.
In Hamburg versterben in allen Altersklassen mehr Menschen. Aus technischen Gründen kann ich leider nicht für Alter und Geschlecht adjustieren weil in den RKI Meldedaten nach IfSchG Todesfall und Erkrankungsfall auf unterschiedlichen Zeilen stehen.
Wie sieht es auf Intensivstationen aus? Nach den klinischen Studien von Kluge (Hamburg) und den Angaben von Wendtner (München) wurden in Hamburg 996 und in München 1300 Patienten hospitalisiert. Hamburg hat davon 261 Patienten auf die Intensivstation verlegt, München 270.
Von 223 Fällen auf der Intensivstation in Hamburg starben 78, also 35%. Bei 261 Fällen gesamt waren es damit hochgerechnet ca 91 Todesfälle. In München starben 28% also 76 Menschen. Hamburg behandelte somit signifikant mehr Patienten auf der Intensivstation (OR 1.4, P=0.002). Auf der Intensivstation sterben mehr Patienten als in München (ebenfalls OR 1.4, P=0.09) damit ergibt sich ein gepooltes Mantel-Haenszel OR von 1.6 ( 1.2-2.2, P=0.003) in der Klinik.
Dass bei der Auswertung der klinischen Daten nun exakt dasselbe Ergebnis herauskommt wie in den populationsbasierten RKI Daten belegt meiner Ansicht nach, dass die CFR von der klinischen Versorgung bestimmt wird.
Das wird zwar bisher von den Intensivmedizinern vehement bestritten, ist aber nachvollziehbar da nach RKI Angaben deutschlandweit 73% der Infektionsfälle hospitalisiert werden.
Was macht Hamburg nur anders als München? Ich vermute die Behandlung ist etwas unterschiedlich.
COVID-19 Mortalität I: Wieso ist die Mortalität In Deutschland so unterschiedlich?
Wenig diskutiert wurde bislang die sehr unterschiedliche IFR/CFR (Infection Fatality Ratio bzw Case Fatality Ratio) innerhalb der Bundesrepublik Deutschland.
Zum einen könnte die Unterschiede ganz einfach methodische Gründe habe, dass etwa in einem Bundesland häufiger getestet wird. Damit steigt der Nenner des Quotienten aus Verstorbenen zu infizierten Fällen und die Ratio sinkt. Oder die Verstorbenen werden nicht vollständig erfasst, dann sinkt der Quotient ebenfalls. Für beide Annahmen gibt es aktuell wenig Belege.
Die nächste Möglichkeit wäre eine unterschiedliche genetische Empfindlichkeit der Bevölkerung. Aber nach allem was wir bisher wissen, etwa den Genomscans, ist diese Möglichkeit praktisch auszuschliessen. Es könnte auch natürlich auch sein, dass lokal unterschiedliche Virusvarianten (etwa B.1.1.7) grassieren. Leider gibt es in Deutschland trotz 150 Millionen Forschungsetat keine einzige flächendeckende Untersuchung (gerade mal 800 Sequenzen seit März), obwohl ich das in der molekularen Epidemiologie hätte leisten können. In der Gesamtschau ist es allerdings unwahrscheinlich, dass hier eine Virusvariante unter dem Radar läuft.
Möglicherweise gibt es in den einzelnen Bundesländern unterschiedlich viele Patientenverfügung (“DNR” do not resuscitate, “DNI” do not intubate), wofür es aber auch keine empirischen Beweise gibt. Die CFR wird vor allem von Clustern in den Altersheimen in die Höhe getrieben. Heime sind in der Tat in Bayern mehr betroffen gewesen als in anderen Bundesländern, Ursache unbekannt, Pflegemangel könnte eine mögliche Ursache sein. Ohne eine zentrale Sammlung von Überlastungsanzeigen ist das schwer zu beweisen, weil der Pflegemangel vielleicht nur mal eine Woche und nur an einem Ort besonders extrem war. Es könnte durchaus sein, dass eine hohe CFR eine Unterversorgung anzeigt. So wurde in Tirschenreuth die höchste CFR aller Landkreisen im Lauf der Pandemie beobachtet, als alte Menschen überhaupt nicht mehr das Krankenhaus erreichten, sondern zuhause oder in Altenheimen starben. Allerdings kreuzen sich die Linien in dem Plot oben praktisch nicht, da die CFR auch bei jüngeren Patienten sehr unterschiedlich ist. Sachsen liegt auch hier am unteren Rand des Spektrums mit 2,0% und Bayern am oberen Rand mit 4,3%. Es muss damit also weitere Gründe für die Unterschiede geben.
Paradoxerweise könnte auch eine Überversorgung durch zu frühe Intubation die Prognose verschlechtern, so die Annahme von Lungenärzten schon im Frühjahr. Es ist ja schon ein Unterschied, ob sich die Lunge physiologisch mit Unterdruck oder künstlich mit Überdruck bewegt. Eine Studie im Lancet zeigte dann auch eine deutlich bessere Prognose wenn nicht maschinell beatmet wurde. Allerdings kommt hier “confounding by severity” ins Spiel, die Verzerrung durch die schlechtere Ausgangssituation. Das stimmt sicher, aber ist es die ganze Wahrheit?
Die aktuellen Empfehlungen zur Intubation basieren auf Horovitz Quotient ( arterieller Sauerstoffpartialdruck zur Konzentration von Sauerstoff in der eingeatmeten Luft), Atemfrequenz, Lungeninfiltrat und allgemeiner klinischer Situation. Es ist dann aber doch sehr unterschiedlich, was die “DIVI” (DÄ) oder die “Lungenärzte” (Respiration) zu dem Thema veröffentlichen.
Warum gibt es trotz der Kontroverse keine prospektive Studie? Warum ist die Mortalität auf Hamburger Intensivstationen 4x höher als in Moers?
Hier ein Vergleich der Leitlinie
mit der Situation auf der Intensivstation
Roedl et al 2020 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7590821 zeigen nur geringe Unterschiede in den Blutgaswerten bei Aufnahme zwischen beatmeten und nicht beatmeten Patienten, allerdings führt die Beatmung zu einem 10fach höherem Sterberisiko (OR 10.3, 3.5-40.9, p=6.3 *10^-8). Schlusssatz “Different management and therapy strategies of patients with COVID-19 requiring MV … cannot be entirely excluded.”
Warum wird Überleben nicht in einer Studie nach klinischem Status bei Aufnahme in der Klinik, auf der Intensivstation und zum Intubationszeitpunkt ausgewertet? Mit einer zentralen Auswertung der Kliniken wüssten wir vielleicht, warum die Corona Mortalität in Deutschland so unterschiedlich ist.
Kleine Anekdote zum Schluss aus dem Pandemia Podcast (43:30): Der erste SARS Patient 2003 in Europa – der Arzt Hoe Nam Leong – wollte damals in Frankfurt auch nicht beatmet werden, er wusste wohl wieso…
Covid-19 genetics – Any role of MIP1B?
The first GWAS of severe COVID-19 infection was published in the NEJM with the main hit at rs11385942 at locus 3p21.31, a region linked by the authors to LZTFL1. The GWAS catalogue points to MIP1B ( Macrophage Inflammatory Protein 1 beta, MIP-1b, CCL4) level that has been mapped there as well.
MIP-1B seems to be increased in patients with COVID-19 as a study showed that levels of various CCGFs, including PDGF-BB, CCL5/RANTES, CCL4/MIP-1β, IL-9, and TNF-β were upregulated in COVID-19 patients but negatively correlated to disease severity.
Another study measured also MIP-1B but no major effect
A recent Frontiers review discusses the relationship to the cytokine storm in fatal COVID-19 infection but again no isolated effect. Nevertheless I have a gut feeling from a 1995 Science paper that it could be relevant as it was identified as the major HIV-SF produced by CD8+ T cells (which are so important also in COVID-19 recovery).
Corona – die wichtigsten Videos der Woche
Beginnen wir mit dem Appell der Bundeskanzlerin “Bitte bleiben Sie, wenn immer möglich, zu Hause”.
Dann der wichtigste Corona Experte in Deutschland “So etwas wie eine Meinung gibt es eigentlich in der Wissenschaft nicht“.
Ein aktueller Blick in die Schweiz (Zahlen hier) mit einem wunderbaren Musical.
Damit zu den Folgen im Spital Schwyz mit Prof. Reto Nüesch (Nachfolger des legendären Paul Vogt Appell).
Humility
I am surrounded by people who published close to or more than 500 papers, who have a super high Hirsch factor of bigger than 100, who have had third party funding more than 10 mill, who get prices that I have never heard before.
Scientists who spend their life in first class plane seats but not in the lab, who spend their night in expensive hotels while their postdocs do all the work. Scientists at broadcasted talk shows who haven’t read a paper from start to finish for years.
Ritchie “Science Fictions” 2020
In fact, the way academic research is currently set up incentivises these problems, encouraging researchers to obsess about prestige, fame, funding and reputation at the expense of rigorous, reliable results.
For true science the only way is to accept our incapability, our disability and our powerlessness. As @DrTedros said yesterday
Standard is Failure not Success…
Masks are working!
CDC recommends them, RKI also while there are still some people who raise doubts, people who are wearing either pseudo-masks or face shields.
So here is another argument by the most contagious airborne disease – measles has a secondary attack rate of >90%. Using masks should have reduced the incidence. And it did – as shown by a recent eurosurveillance.org paper
This is fully backed by live European data http://atlas.ecdc.europa.eu
Corona Infektionsprophylaxe und HEPA Raumluftfilter
(eigene Stellungnahme vom 23.9.2020)
Schwebstofffilter (HEPA = High-Efficiency Particulate Air Filter) sind Hochleistungs-Partikelfilter zur Trennung von Schwebstoffen aus der Luft. Sie zählen zu den Tiefenfiltern, die in der Tiefe des Filtermediums trennen und Partikel mit einem aerodynamischen Durchmesser <1 µm eliminieren wie Bakterien und Viren, Pollen, Milbeneier, -kot , Stäube, Aerosole und Rauchpartikel. Als Filter können sowohl Einmalfilter, als auch wiederverwendbare Filter eingesetzt werden. Verwendet werden HEPA Filter in hochwertigen Staubsaugern wobei der Haupteinsatz aber spezielle Luftreiniger sind, die überall dort eingesetzt werden, wo die Luft von kleinsten Schwebeteilchen gereinigt werden soll. Man findet sie fest eingebaut in Operationssälen, Intensivstationen, Reinräumen zur Chipherstellung ebenso wie in mobilen Geräten. Continue reading Corona Infektionsprophylaxe und HEPA Raumluftfilter