This file was created by the TYPO3 extension publications --- Timezone: CEST Creation date: 2026-10-30 Creation time: 18:29:07 --- Number of references 1080 article allgoewer_autopsy_2026 Der Review befasst sich mit Obduktionen bei hochgefährlichen Infektionskrankheiten (High Consequence Infectious Diseases, HCIDs) wie Ebola, Marburg oder Lassa-Fieber und zeigt, dass Obduktionen entscheidend zum Verständnis neuer und bekannter Infektionskrankheiten beitragen können. Gerade für Erkrankungen, die durch Erreger der höchsten Risikogruppe (RG 4) verursacht werden, ist ein verbessertes Verständnis der Pathophysiologie essentiell, um bislang fehlende spezifische Therapeutika und Impfstoffe zu entwickeln. Doch gerade hier besteht weltweit eine erhebliche Lücke: Während für Obduktionen unter Biosicherheitsstufe 3 detaillierte Empfehlungen existieren, fehlen Leitlinien für Obduktionen unter BSL-4-Bedingungen. Die Publikation vergleicht bestehende internationale Vorgaben, diskutiert alternative Verfahren wie minimalinvasive Gewebeentnahmen und entwickelt erstmals einen strukturierten Vorschlag für die Durchführung von BSL-4-Obduktionen. Die Arbeit unterstreicht die Bedeutung international harmonisierter Standards und leistungsfähiger Obduktionsinfrastrukturen als Bestandteil der Pandemic Preparedness. JA 2026 12 null 10.1080/22221751.2026.2678656 Emerging Microbes & Infections 15 2678656 1 autopsy, biosafety level 4, forensic pathology, high consequence infectious diseases, postmortem procedures, viral haemorrhagic fevers https://doi.org/10.1080/22221751.2026.2678656 Publisher: Taylor & Francis _eprint: https://doi.org/10.1080/22221751.2026.2678656 Kristina Allgoewer Antonino Lavenia Laura Secco Tina Schaller Antonia Fitzek Charlotte Kriebel Akhator Terence Azeke Toshikazu Kondo Rexson Tse Paul Chui Stefan Schmiedel Benjamin Ondruschka article JA 2026 9 2 10.1016/S1473-3099(26)00465-2 Lancet Infect Dis S1473-3099(26)00465-2 Online ahead of print. NUM-SAR, BDBV, Bundiybugyo TD Best Lisa Oestereich F Colavita J Michel Z Igloi Z Kis S Metzger T Bleicker B van der Veer ML Schmidt N Smolka KC Heimsch F Carletti L Widerspick L Subissi P. Tober-Lau F Kurth R Molenkamp LE Sander B Palyi L Presser Andreas Nitsche S Becker S Günther J Aarum VM Corman M Koopmans C Drosten article pmid42745323 Multiparametric prostate MRI is central to prostate cancer (PCa) diagnostics, yet PI-RADS interpretation suffers from inter-reader variability. This study aimed to evaluate a commercial AI algorithm for cancer detection in prostate MRI against histopathology, comparing its standard PI-RADS classification with its quasi-continuous Level-of-Suspicion (LoS) score as decision variables. In this retrospective single-center study, 122 mpMRI examinations, each followed by systematic and/or fusion-targeted biopsy, were analyzed. Histopathology served as the reference standard for any PCa (Gleason ≥ 6) and clinically significant PCa (csPCa; Gleason ≥ 7). Diagnostic performance of the algorithm's PI-RADS and LoS outputs was assessed by ROC analysis. AUCs were compared using DeLong's test. The Youden-optimal LoS cutoff was determined, its optimism was quantified by bootstrap internal validation, and the calibration of the LoS score was assessed after logistic recalibration. For csPCa, PI-RADS yielded an AUC of 0.833 (95% CI: 0.764-0.901), versus 0.882 (95% CI: 0.820-0.943) for the LoS score (p = 0.106). At PI-RADS ≥ 4, sensitivity was 94.7% and specificity 63.1%. The Youden-optimal LoS cutoff was 81. At this exploratory threshold, sensitivity remained 94.7% while specificity was 70.8%, with positive and negative predictive values of 74.0% and 93.9%, respectively. Bootstrap internal validation indicated modest optimism, with corrected estimates of 92.9% for sensitivity and 69.1% for specificity. After logistic recalibration, the bootstrap-corrected calibration slope was 0.98 with an intercept of -0.01. In this retrospective single-center cohort, the AI algorithm achieved high diagnostic accuracy for csPCa. Its quasi-continuous LoS score provided an operating point combining high sensitivity with numerically higher specificity than the PI-RADS ≥ 4 threshold. Neither this difference (exact McNemar p = 0.063) nor the difference in AUC between the two classifiers (p = 0.106) reached statistical significance, so the finding should be regarded as a promising trend rather than a demonstrated advantage. Prospective confirmation is required before AI-assisted standardized interpretation is integrated into prostate MRI workflows on this basis. 2026 9 10.1186/s40644-026-01126-5 Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society 26 1 RACOON, Erlangen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42745323/ PMID: 42745323 Nadine Bayerl Joel Appel Maximilian Schmidt Alexander Cavallaro Robert Grimm Heinrich Busch Bernd Wullich Arndt Hartmann Michael Schlicht Michael Uder Matthias S May Stephan Ellmann article pmid42789055 To establish stratified normative reference values for MRI-derived prostate volume (PV), prostate-specific antigen (PSA), and PSA density (PSAD) in German men with no known prostate pathologies, accounting for age, body-mass index, and height. This study included men from the prospective population-based Study of Health in Pomerania, Germany, with 10 years of follow-up. Men with diagnosed prostate cancer, benign prostatic hyperplasia, or lower urinary tract symptoms were excluded to derive reference values unaffected by disease or interventions. PV and PSAD were obtained from pelvic MRI using deep-learning segmentation. In a test set, segmentation-derived volumes were compared with manual PVs. PV, PSA, and PSAD were modeled using generalized additive models for location, scale, and shape (GAMLSS). Out of 1696 men, 1037 were analyzed (median age 46.00 years [IQR 38.00-56.00]). Median PV was 31.29 mL (5th-95th: 20.74-51.39), PSA 0.81 ng/mL (0.32-2.79), and PSAD 0.025 ng/mL² (0.011-0.071). PV and PSA increased progressively with age, whereas PSAD showed greater age-stability, peaking at 71 years, plateauing until 75, and then declining. Age-adjusted PSAD never exceeded 0.11 ng/mL², unlike PSA, which rose continuously. Body-mass index correlated positively with PV but inversely with PSAD; PSA showed a negative association with height. This study provides reference values and percentile curves for PV, PSA, and PSAD in men without prostate disease, along with an open-access calculator. PSAD showed age-stability, contrasting with continuously rising PSA. These reference values may help distinguish normal from pathological prostatic variation across age strata and inform PSAD thresholds in screening programs. Question Population-based reference values with long-term follow-up for PV, PSA, and PSAD are lacking, limiting the distinction between normal variation and disease-related changes. Findings Among 1037 men without prostate disease, 95th percentiles were: PV 51.39 mL, PSA 2.79 ng/mL, and PSAD 0.071 ng/mL². PSAD remained below 0.11 ng/mL² across all age ranges. Clinical relevance MRI-based percentiles for PV and PSAD may help identify normal variation, reducing unnecessary evaluations while supporting early detection of abnormalities. An open-access calculator enables personalized assessment for clinical and research purposes. 2026 9 10.1007/s00330-026-12937-2 European radiology RACOON, Berlin (Charité), Greifswald, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42789055/ PMID: 42789055 Maximilian Lindholz Ivo G Schoots Robin Bülow Patrick Asbach Marc Kölln Saskia Nolte Salina Alaro Richard Ruppel Norbert Hosten Tobias Penzkofer Charlie A Hamm article pmid42605892 Interstitial lung disease (ILD) is a significant cause of morbidity and mortality in patients with inflammatory rheumatic disorders (IRDs). High-resolution computed tomography (HRCT) is widely considered the gold standard for the noninvasive assessment of ILD; however, its interpretation is constrained by substantial interobserver variability and the need for time-consuming expert evaluation. Computer-based image analysis, including artificial intelligence, has emerged as a promising approach for the automated, objective, and quantitative analysis of HRCT images. This method enables precise volumetric assessment of parenchymal alterations and facilitates pattern classification with unprecedented accuracy and efficiency. This review synthesizes current evidence on computational driven HRCT quantification in IRD-ILD, highlighting available technical approaches, validation strategies, and clinical applications. 2026 8 10.1002/acr.80142 Arthritis care & research RACOON, Hannover https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42605892/ PMID: 42605892 Alexander Pfeil Tobias Hoffmann Ulf Teichgräber Diane Renz Denise Beckmann Gunter Wolf Nicole Schadewaldt Bianca Lassen-Schmidt article Zoch2026-sp Der Artikel zeigt, dass Daten aus verschiedenen deutschen Universitätskliniken gemeinsam für die Forschung an seltenen Erkrankungen genutzt werden können, ohne dass die persönlichen Patientendaten zentral zusammengeführt werden. Dafür wurden Daten zu vier seltenen Erkrankungen aus 20 Kliniken ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz grundsätzlich funktioniert und neue Erkenntnisse für die Forschung und Behandlung liefern kann. Gleichzeitig gibt es noch einige Schwierigkeiten: Die Daten werden in den Kliniken teilweise unterschiedlich oder unvollständig dokumentiert, manche Erkrankungen werden nicht korrekt erkannt und sehr kleine Patientenzahlen müssen aus Datenschutzgründen verborgen werden. Dadurch lassen sich manche Fragen nicht zuverlässig beantworten. Insgesamt kommt die Studie zu dem Schluss, dass die gemeinsame, aber dezentrale Auswertung von Patientendaten großes Potenzial für die Forschung zu seltenen Erkrankungen hat. Dafür müssen Datenqualität, technische Abläufe und Datenschutz jedoch weiter verbessert werden. 01KX2121 2026 8 en BMC Med. Inform. Decis. Mak. 26 Springer Science and Business Media LLC 1 Michele Zoch Christian Gierschner Jens Weidner Martin Sedlmayr Gabriele M"uller Daniela Choukair Georg F Hoffmann Nicole Toepfner Reinhard Berner Fabian Prasser Josef Schepers Helge Hebestreit article pmid42570951 To externally validate the RSNA 2020 challenge 2nd-place deep-learning (DL) algorithm for detecting pulmonary embolism (PE) on computed tomography pulmonary angiography (CTPA) scans with additional focus on subsegmental-only PEs (SSPE). Between 2015 and 2022 1,038 CTPAs were retrospectively enrolled. An experienced radiologist (> five years) labelled CTPAs for the presence, location (central, lobar and segmental, subsegmental-only) and side (right-sided, left-sided, bilateral) of PE. The DL model was tested for its ability to predict these labels by analyzing accuracy, sensitivity, specificity and area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) using different model outcome probabilities for each analysis. Overall, 136 central, 375 peripheral PEs (303 lobar and segmental PEs, 72 SSPEs), and 527 patients without any PE were analyzed. The model correctly predicted the presence of any PE in 921/1,038 patients (88.7%), yielding a sensitivity of 0.80, specificity of 0.97 and AUROC of 0.94. No central PE was missed, whereas 100/375 (26.7%) peripheral PEs remained undetected. Using the corresponding model output probability, the central PE status was correctly identified in 999/1,038 (96.2%) patients, while peripheral PE was correctly identified in 785/1,038 (75.6%) patients. This corresponded to sensitivities of 0.94 and 0.77, specificities of 0.97 and 0.75, and AUROC values of 0.99 and 0.74, respectively. The model performed better in detecting right-sided compared to left-sided PEs (AUROC: right- vs. left-sided: 0.95 and 0.92, p < 0.05). SSPE status was correctly predicted in 796/1,038 (76.7%) patients, yielding a sensitivity of 0.94, a specificity of 0.22, and an AUROC of 0.48, respectively. The model demonstrated high performance in detecting any PE, performing best on central and slightly lower on lobar and segmental PE. Predicting the presence of SSPEs was difficult, likely due to the model not being explicitly trained for this subtype. 2026 8 10.1038/s41598-026-65551-z Scientific reports 16 1 RACOON, Dresden https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42570951/ PMID: 42570951 Patricia Hahlbohm Sebastian Starke Felix Schön Leo Misera Marius Erdmann Ralf-Thorsten Hoffmann Alex Zwanenburg Jens-Peter Kühn Steffen Löck article pmid42581617 Oesophageal cancer remains the sixth most lethal malignancy, with 5-year survival rates around 22%. CT-derived 2D body composition analysis has emerged as a promising prognostic tool, but conventional, often manually created single-slice L3 measurements are unsuited for future clinical implementation. We evaluated fully automated AI-derived volumetric body composition indices as prognostic parameters using conventional L3 and BMI measurements as reference. This retrospective cohort study included patients with histologically confirmed oesophageal cancer treated between 2011 and 2024. Automated deep learning segmentation using the nnU-Net-based body and organ analysis pipeline quantified abdominal tissue volumes from staging CTs. Three normalized indices were calculated: sarcopenia index (SI, muscle/bone volume ratio), myosteatotic fat index (MFI, intramuscular/total adipose tissue volume ratio) and abdominal fat index (AFI, visceral/subcutaneous adipose tissue volume ratio). Cox proportional hazards models assessed prognostic value after sequential adjustment for age, sex, metastatic status, ECOG performance status, BMI and L3-derived indices. Kaplan-Meier analysis evaluated survival differences stratified by sex-specific median values. The cohort comprised 563 patients (19.7% female), median age 65.4 years (IQR: 58.8-71.3); 10.1% (n = 57) had metastatic disease and 68.7% (n = 387) underwent surgery. Males had higher sarcopenia index (2.54 ± 0.41 vs. 2.24 ± 0.45, p < 0.001) and abdominal fat index (median 0.72 vs. 0.36, p < 0.001), whereas MFI showed no difference (p = 0.89). During median follow-up of 22 months, 367 deaths (65.9%) occurred. Median overall survival was 28.6 months (95% CI: 23.7-33.3); 1-year survival 70.7% (95% CI: 67.2%-74.8%) and 5-year survival 32.8% (95% CI: 29.6%-38.3%), with marked differences by metastatic status (M0 vs. M1 1-year survival: 73.4% vs. 46.4%). In the fully adjusted model incorporating all three volumetric indices alongside clinical covariates, BMI and L3-derived parameters (n = 532), only sarcopenia index retained independent significance (HR = 0.56, 95% CI: 0.37-0.82, p = 0.003); all others showed p ≥ 0.26. Metastatic status (HR = 2.23, p < 0.001) and ECOG (HR = 1.29, p < 0.001) remained significant. All L3 indices lost significance alongside volumetric parameters (p > 0.14). Male patients with high sarcopenia index showed longer survival compared with patients with low sarcopenia index (33.3 vs. 21.8 months, p < 0.001); female patients showed larger descriptive contrasts (68.8 vs. 16.8 months, p < 0.001) that were formally confirmed by a significant sex-SI Cox interaction (LRT p = 0.026). Automatic AI-derived volumetric body composition parameters calculated from routine staging CTs predict overall survival in patients with oesophageal cancer and are associated with sex-related differences of prognostic impact, supporting further evaluation toward future clinical use. 2026 8 10.1002/jcsm.70363 Journal of cachexia, sarcopenia and muscle 17 e70363 4 RACOON, Münster https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42581617/ PMID: 42581617 Christian Römer Jens Hölzen Andreas Pascher Walter Heindel Marc-David Künnemann René Hosch Katarzyna Borys Gesa Helen Pöhler article grube_ai_2026 Ein Team von Wissenschaftler*innen aus dem Institut für Rechtsmedizin am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf sowie der Technischen Universität Hamburg hat ein KI-basiertes mobiles Robotersystem entwickelt, das Ultraschalluntersuchungen von Verstorbenen vollständig autonom durchführen kann. Das System lokalisiert den Körper, identifiziert relevante anatomische Zielstrukturen (z.B. Organe, Gefäße), plant selbstständig den Scanpfad und erstellt reproduzierbare Ultraschallaufnahmen. Die Ergebnisse aus Phantomversuchen und ersten Anwendungen in der postmortalen Praxis zeigen die Machbarkeit des Ansatzes. Neben der Unterstützung bei der Verletzungsdokumentation eröffnet die Technologie auch Perspektiven für den Einsatz in der Telemedizin sowie in infektiösen Umgebungen, in denen eine kontaktarme Diagnostik von Vorteil ist. JA 2026 7 10.1109/ACCESS.2026.3713969 IEEE Access 14 108851-108865 Arteries, Autonomous robotic agents, Educational institutions, Force, Liver, Location awareness, Modeling, Phantoms, Robots, Surfaces, Ultrasonic imaging, autonomous systems, forensic imaging, legal medicine, medical imaging, medical robotics, robotic systems and software, robotic ultrasound, ultrasound imaging Sarah Grube Sarah Latus Dustin Moebius Martin Fischer Vidas Raudonis Axel Heinemann Benjamin Ondruschka Alexander Schlaefer article Schultebraucks2026-xd Many individuals hospitalized due to severe viral infections develop mental and physical sequelae, which could potentially be prevented by targeted interventions for those at risk. Our goal was to develop and externally validate an algorithm for predicting mental and physical symptoms after SARS-CoV-2 hospitalization utilizing routinely collected clinical data. Participants were included from two independent samples of the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON): a model development sample (SUEP; N = 451; mean age: 55.6 $\pm$ 15.3; 36.2% female) and an external validation sample (HAP: N = 158; mean age: 55.1 $\pm$ 12.1; 39.9% female). Machine learning models leveraging demographic, clinical and biological variables collected at the time of admission were employed to predict Patient-Reported Outcomes Measurement Information System scores (PROMIS) across 7 domains (physical function, anxiety, depression, fatigue, sleep disturbance, ability to participate in social roles and activities, and pain) three months after SARS-CoV-2 hospitalization. Shapley Additive exPlanation values were used to provide interpretable information about key predictive factors. Approximately 15-20% of participants reported moderate to severe impairment in at least one PROMIS domain three months after hospitalization. For the mental health composite score, the best-performing model achieved RMSE = 1.833 $\pm$ 0.341 and R2 = 0.927 $\pm$ 0.031 in SUEP and RMSE = 3.131 and R2 = 0.893 in HAP. For the physical health composite, the best-performing model achieved RMSE = 2.908 $\pm$ 0.703 and R2 = 0.824 $\pm$ 0.052 in SUEP and RMSE = 3.019 and R2 = 0.850 in HAP. Furthermore, the models achieved high predictive performance across all individual PROMIS domain scores in both samples. We provide an externally validated methodology for accurately predicting mental and physical symptomatology following hospitalization due to a severe viral infection. This approach may facilitate the development of a brief risk stratification tool at the point of hospitalization, enabling early identification of at-risk patients, improving the prediction accuracy of subsequent psychological and physical sequelae, and supporting timely preventive interventions. 2026 7 en Brain Behav. Immun. Health 54 Elsevier BV 101267 101267 Clinical decision-making; Early risk prediction; Machine learning; PROMIS; SARS-CoV-2 Katharina Schultebraucks Sapir Gershov Felix Fischer Katja Wingenfeld Sein Schmidt Sarah Steinbrecher Thomas Zoller Fridolin Steinbeis Sina M P"utz J"urgen Deckert Margarete Scherer Isabel Br"ohl Patricia Wagner Katharina S Appel Mirjam Kohls Steffi Jiru-Hillmann Matthias Nauck Bettina Lorenz-Depiereux Sabine Blaschke Anna Muzalyova Christoph Stellbrink Anke Steinmetz Marylyn Martina Addo Edgar Dahl Markus Zettler Stefan Hansch Andreas Dinkel Verena Keitel Maria J G T Vehreschild J"org J Vehreschild Friedemann Paul Martin Witzenrath Matthias Rose Christian Otte article pmid41169122 Effective dose management in computed tomography is impeded by 2 key operational challenges: error-prone manual protocol mapping and the high volume of nonactionable alerts from fixed diagnostic reference levels (DRLs). This "alert fatigue" creates a risk of overlooking clinically significant dose deviations. This study aimed to develop and evaluate a novel artificial intelligence (AI)-assisted framework to automate scan classification and provide a patient-specific context for dose assessment. This retrospective study analyzed 2955 CT irradiation events. A processing pipeline was developed that first performs automated body segmentation using a deep learning model. A random forest classifier was then trained on the resulting organ volumes to identify 15 distinct scan regions. For 4 common examination types, linear regression models were established to predict the CT dose index (CTDI vol ) based on the patient's mean cross-sectional water-equivalent area. Cases were identified as statistical outliers if the absolute standardized residual was >2. The number of these outliers was compared with the number of conventional DRL exceedances. The automated scan region classifier achieved high accuracy, with a macro-averaged F1 score of 93.8% on the hold-out test set. The regression models demonstrated a clear linear correlation between patient anatomy and CTDI vol (r = 0.56 to 0.79). Crucially, the patient-specific models identified substantially fewer cases for review (60 statistical outliers) compared with the standard DRL-based method (170 exceedances). Manual analysis confirmed that all flagged cases were clinically justified. Our findings validate that an AI-assisted, patient-centered framework is a highly effective strategy for dose management. By shifting the paradigm from rigid, population-based thresholds to a dynamic, patient-specific assessment, our approach provides a more effective method for identifying potential dose deviations while substantially reducing the burden of nonactionable alerts. This work charts a course towards a new standard of radiation dose monitoring, advancing the field in the direction of a more efficient and reliable form of personalized dose monitoring. 2026 7 10.1097/rli.0000000000001247 Investigative radiology 61 477-485 7 RACOON, Bonn https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41169122/ PMID: 41169122 Laura Garajová Maike Theis Sebastian Nowak Daniel Kütting Wolfgang Block Julian A Luetkens Alois M Sprinkart article pmid42536294 We developed and evaluated a deep learning (DL) model for image-based detection of acute pancreatitis (AP) on abdominal contrast-enhanced CT (CECT). A total of 552 patients from two university centers (January 2010-January 2026) were included. The internal dataset comprised 207 patients with clinically and radiologically confirmed AP (499 scans) and 250 control patients with suspected AP (368 scans). An independent external validation cohort included 95 patients. Convolutional neural network-based models were trained using monophasic and biphasic CECT data. The final model was evaluated on a 20% patient-level hold-out test set from the internal cohort and on the external cohort. Performance was assessed using the F1 score and area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). A single-input multiphase model incorporating arterial and portal venous phase scans achieved the best performance, with ensembling applied for biphasic studies. On the internal hold-out test set (n = 116), the model achieved an F1 score of 0.83 (95% confidence interval 0.75-0.89) and an AUROC of 0.89 (0.82-0.95). Performance remained robust on external validation (n = 95), with an AUROC of 0.99 (0.96-1.00) and an F1 score of 0.92 (0.86-0.97). DL enabled accurate CECT-based identification of AP in this retrospective multicenter cohort, with performance maintained in an independent external dataset. Prospective validation using broader and independently adjudicated clinical populations remains necessary. The model showed promising performance for CECT-based acute pancreatitis detection but was not designed or tested as a triage system. Diagnostic uncertainty in acute pancreatitis often arises from nonspecific abdominal symptoms and inter-reader variability in CECT interpretation. The DL model achieved high internal accuracy (AUROC 0.89) and maintained robust performance in an independent external validation cohort (AUROC 0.99). 2026 7 10.1186/s41747-026-00775-2 European radiology experimental 10 1 RACOON, Bonn https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42536294/ PMID: 42536294 Oleksandra Seidel Maike Theis Sebastian Nowak Laura Garajová Benjamin Wulff Wolfgang Block Lukas Müller Tilmann Emrich Julian A Luetkens Dariusch R Hadizadeh Alois M Sprinkart Dmitrij Kravchenko article pmid42406258 Deep learning (DL) methods increasingly outperform classical approaches in brain MRI analysis, yet their generalizability across independent imaging cohorts remains insufficiently evaluated. Because age and sex are fundamental neurobiological factors influencing brain structure and disease risk, this study systematically compares three three-dimensional architectures-Simple Fully Convolutional Network (SFCN), DenseNet121, and Swin Transformer-for age and sex prediction using T1-weighted MRI from four independent cohorts: UK Biobank (UKB, n = 47,390), Dallas Lifespan Brain Study (DLBS, n = 132), Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI, n = 108 controls), and Information eXtraction from Images (IXI, n = 319). SFCN consistently demonstrated the most robust performance. For sex classification, it achieved an AUC of 1.00 [1.00-1.00] in the UKB internal test set and 0.85-0.91 across external cohorts. For age prediction, SFCN achieved a mean absolute error (MAE) of 2.66 years (r = 0.89) internally and 4.98-5.81 years (r = 0.55-0.70) externally. Pairwise DeLong and Wilcoxon tests with Bonferroni correction confirmed significantly better performance of SFCN compared with Swin Transformer in most cohorts (p < 0.017). No significant demographic subgroup biases were observed. Explainability analyses further showed task-specific and spatially consistent attention patterns across cohorts. These findings demonstrate that simpler convolutional architectures can generalize more reliably than more complex attention-based models in multi-cohort settings. The study highlights the importance of external validation and emphasizes potential trade-offs between model complexity, robustness, and interpretability for clinically relevant neuroimaging applications. 2026 7 10.1186/s40708-026-00316-y Brain informatics 13 1 RACOON, Aachen, Dresden, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42406258/ PMID: 42406258 Radhika Juglan Marta Ligero Zunamys I Carrero Asier Rabasco Meneghetti Tim Lenz Leo Misera Gregory Patrick Veldhuizen Paul Kuntke Hagen H Kitzler Sven Nebelung Daniel Truhn Jakob Nikolas Kather article pmid42396812 The advent of machine and deep learning in the medical domain has led to significant advancements in diagnostic workflows and clinical decision-making, making rigorous evaluation of novel techniques essential for their integration into clinical practice. In this work, we introduce a Bayesian hierarchical Beta-Binomial modeling framework for estimating the effect of novel techniques in binary classification, with a particular focus on multireader, multicase study designs, motivated by applications in medical imaging. Some challenges in this context include, small sample sizes (i.e., only few readers particicipating in the study), pronounced overdispersion due to heterogeneity in reader performance, and class-imbalanced datasets. Addiotionally, the actual effect size of the novel technique may be small, further complicating robust estimation of model parameters. The proposed model explicitly accounts for overdispersion, addresses class imbalance within the test cohort, and incorporates prior information to regularize population-level parameter estimates across readers. Through simulation studies, the approach demonstrates improved robustness and lower estimation error compared to classical linear models, especially under high overdispersion and low sample sizes. Application to a real-world study of chest X-ray imaging with and without Bone Suppression Imaging enhancement illustrates the model's practical utility and highlights the importance of accounting for overdispersion and prior information in study design and analysis. 2026 7 10.1002/sim.70666 Statistics in medicine 45 e70666 15-17 RACOON, Berlin (Charité), Hamburg, Leipzig, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42396812/ PMID: 42396812 Paul-Philipp Jacobs Ingo G Steffen Constantin Ehrengut Susann Bräuer Hans-Jonas Meyer Timm Denecke article Sailer2026-hp Aims: Perioperative myocardial injury (PMI) is a frequent and often asymptomatic complication after non-cardiac surgery and is associated with increased short- and long-term mortality. Conventional risk scores, such as the Revised Cardiac Risk Index (RCRI), have limited predictive accuracy and are infrequently used in clinical practice. We aimed to develop and temporally validate an interpretable machine learning model using Explainable Boosting Machines (EBMs) to predict PMI from routine pre-operative data. Methods and results: In this retrospective cohort study at a tertiary care centre in Germany, we included 9323 adult patients undergoing 9824 non-cardiac surgical procedures between 2014 and 2023 who received post-operative high-sensitivity cardiac troponin testing as part of routine care. PMI was defined as a post-operative elevation of high-sensitivity cardiac troponin above the upper reference limit. An EBM was trained on structured pre-operative data from 2014 to 2021 and evaluated in a temporally independent test cohort from 2022 to 2023, with performance compared with logistic regression, random forest, XGBoost, and a modified RCRI. Model discrimination, calibration, and Brier scores were assessed. Feature contributions were examined using internal shape functions and SHAP values. PMI occurred in 2804 procedures (28.5%). The EBM achieved the highest predictive performance (AUROC 0.730, 95% CI 0.720-0.740), outperforming all comparators. Calibration was robust across clinically relevant risk ranges. Key predictors included age, leukocyte count, renal function, potassium, and platelet count. The EBM identified high-risk patients more efficiently than the modified RCRI and ESC guideline-based strategies (Number Needed to Evaluate 3.0 vs. 3.5) and reduced troponin assays by 18.2% in the temporally independent cohort. Conclusion: An interpretable machine learning model trained on routine clinical data can accurately predict PMI and outperform existing risk scores. The EBM supports individualized risk stratification and may enhance perioperative decision-making and resource allocation within a guideline-directed testing population. Prospective and external validation is required before clinical implementation. 2026 7 en Eur. Heart J. Digit. Health 7 Oxford University Press (OUP) ztag093 6 Explainable boosting machines; Machine learning; Non-cardiac surgery; Perioperative myocardial injury; Risk prediction model Benjamin Sailer Sibel Sari-Yavuz Stephanie Biergans Raphael Verb"ucheln Lars-Christian Achauer Peter Rosenberger Michaela Hardt Michael Koeppen article Sailer2026-hp Perioperativer Myokardschaden ist eine häufige, oft asymptomatische Komplikation nach nicht-kardialen Operationen und mit einer erhöhten Sterblichkeit und Krankheitslast assoziiert. In dieser retrospektiven Studie wurden pre-operative Daten von 9.323 Patientinnen und Patienten genutzt, um mögliche Risikofaktoren mittels Machine Learning zu untersuchen. Ein besonderer Fokus lag dabei auf sog. erklärbaren Modellen wie der Explainable Boosting Machine (EBM), welche einfach nachvollziehbare Entscheidungen liefern. Die EBM erreichte von allen getesteten Modellen die höchste prädiktive Performanz (AUROC 0.730, 95% CI 0.720–0.740). Zu den Risikofaktoren zählten fortgeschrittenes Alter, auffällige Werte bei den weißen Blutkörperchen, der Nierenfunktion, dem Kaliumspiegel und der Thrombozytenzahl. Dieser Ansatz könnte Ärztinnen und Ärzten helfen die Untersuchungen auf diejenigen Patienten zu konzentrieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit von Komplikationen am höchsten ist. 01KX2121 2026 7 en Eur. Heart J. Digit. Health 7 Oxford University Press (OUP) ztag093 6 Explainable boosting machines; Machine learning; Non-cardiac surgery; Perioperative myocardial injury; Risk prediction model Benjamin Sailer Sibel Sari-Yavuz Stephanie Biergans Raphael Verb"ucheln Lars-Christian Achauer Peter Rosenberger Michaela Hardt Michael Koeppen article kesselmeier-2026 Das Projekt POLAR_MI untersuchte, welche Risiken durch die gleichzeitige Einnahme vieler Medikamente (Polypharmazie) bei erwachsenen Patientinnen und Patienten in deutschen Universitätskliniken entstehen können. Dafür wurden Routinedaten aus Krankenhäusern genutzt, ohne dass die Forschenden direkten Zugriff auf die persönlichen Patientendaten hatten, um den Datenschutz zu gewährleisten. Da die Daten und IT-Systeme der beteiligten Kliniken sehr unterschiedlich waren, mussten zunächst technische Lösungen entwickelt werden, um die Daten einheitlich auszuwerten. Mit dieser Methode konnten Daten von rund 500.000 Patientinnen und Patienten aus zehn Kliniken analysiert werden. Die Studie zeigt, dass große gemeinsame Analysen von Gesundheitsdaten in Deutschland möglich sind und liefert Erfahrungen sowie Werkzeuge, die auch für ähnliche Projekte in anderen Ländern genutzt werden können. 01KX2121 2026 6 10.1186/s12911-026-03550-w BMC Medical Informatics and Decision Making 26 1 https://doi.org/10.1186/s12911-026-03550-w Miriam Kesselmeier Torsten Thalheim Florian Schmidt Thomas Peschel Julia Palm Alexander Strübing André Medek Jens Przybilla Anna Maria Wermund Renke Maas Steffen Härterich Louisa Redeker Martin Federbusch Daniel Steinbach Jan Gewehr Marcus Wurlitzer Andrea Riedel Frank Meineke Daniel Neumann André Scherag Markus Loeffler On Behalf Of Polar_mi article pmid42265315 To investigate whether a CT pulmonary angiography (CTPA) protocol with reduced radiation dose and deep-learning based image reconstruction (DLIR) is non-inferior in image quality to standard-dose CTPA using iterative reconstruction. A phantom study was conducted to estimate the additional radiation dose reduction enabled by high-strength deep learning-based image reconstruction (DLIR-H) compared to adaptive statistical iterative reconstruction (ASiR-V 90%). Medium and large phantoms were used to simulate different body sizes. Subsequently, we reduced radiation dose of our clinical CTPA protocol and transitioned to DLIR for image reconstruction. We retrospectively analyzed 307 consecutive patients who were examined before (n = 152) and after (n = 155) this clinically driven change in the CTPA protocol. Objective image quality was quantified and subjective image quality was rated by two radiologists. The non-inferiority margin was pre-specified as a < 5% difference in image quality parameters. In the phantom, DLIR-H allowed radiation dose to be reduced by up to 71% with equivalent or higher signal-to-noise-ratio (SNR) compared to standard-dose examinations reconstructed with ASiR-V 90%. In the patient cohort, radiation dose was reduced by 41% (median DLP 116 vs. 68 mGy*cm; effective dose 1.69 vs. 0.99 mSv, p < 0.001). In the modified protocol, median SNR was superior for the central pulmonary artery (13.6 vs. 22.3) and non-inferior for the segmental pulmonary arteries (16.4 vs. 16.8). Subjective image quality averaged over both readers was superior with the modified protocol. Compared to state-of-the-art iterative reconstruction, DLIR allows radiation dose for CTPA to be reduced by an additional 41% with non-inferior image quality. 2026 6 10.1038/s41598-026-56545-y Scientific reports 16 1 RACOON, München (LMU), Rostock, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42265315/ PMID: 42265315 Sina Sender Paul J Böttcher Ann-Christin Klemenz Tobias Geyer Justus Hillebrand Matthias Lütgens Roberto Lorbeer Mathias Manzke Marc-André Weber Felix G Meinel article pmid42340187 Purpose To develop and systematically evaluate an iterative training approach, termed the expert-guided annotation loop, for efficient reference standard medical image segmentation, including assessment of two sample-selection strategies and real-world clinical implementation. Materials and Methods This retrospective study included ten datasets comprising 1948 CT or MRI examinations from autosomal dominant polycystic kidney disease, prostate cancer, uveal melanoma, thyroid eye disease, and non-small cell lung cancer patients. nnU-Net segmentation models were iteratively trained using an expert-guided annotation loop with random or active learning-based sample selection. In each iteration, additional samples were added to the training set, and model-generated presegmentations were corrected by expert radiologists to create reference standard annotations. Expert time required for manual segmentation versus presegmentations correction was measured. Model performance and efficiency were assessed using nonparametric tests, and cost savings were estimated for kidney and tumor segmentation using probabilistic sensitivity analysis. Feasibility of end-to-end no-code implementation was evaluated. Results Fifty-seven segmentation models were trained and evaluated. Final model Dice scores ranged from 0.67-0.97 for organ segmentation and from 0.64-0.69 for lung tumor segmentation across internal and external test sets. Maximum expert time savings were 90.3% for kidney and 48.2% for tumor segmentation (P < .001 and P = .003), corresponding to estimated per-examination cost savings of $14.30[95% CI: $5.94, $26.87] and $5.63[95% CI: $-7.26, $26.09], respectively. No-code execution of the expert-guided annotation loop was feasible. Conclusion The expert-guided annotation loop reduced expert annotation time and enabled estimated cost savings while producing high-quality reference standard CT and MRI segmentations. The no-code workflow was implemented in a clinical environment. © RSNA, 2026. 2026 6 10.1148/ryai.250200 Radiology. Artificial intelligence e250200 RACOON https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42340187/ PMID: 42340187 Astha Jaiswal Miriam Rinneburger Franziska Meyer Sita Arjune Laura Oberlinkels Philomena Alice Wawer Matos Reimer Lars Lotter-Becker Ünal Akünal Markus Bujotzek Stefan Denner Klaus Maier-Hein Leonard Stepansky Matthias Stefan May Markus Habert Alexander Köhn Mirjam Schöneck Robert Peter Wawer Matos Reimer Roman-Ulrich Müller Simon Lennartz Nils Große Hokamp Andreas Bucher Thorsten Persigehl Liliana Caldeira article kuderna_infrastructure_2026 Der Kommentar adressiert, welche infrastrukturellen und politischen Reformen notwendig sind, um den Austausch großer Datenmengen und die Zusammenarbeit vieler Standorte in der medizinischen Forschung effizienter zu gestalten. Anhand der Entwicklungen in Deutschland beschreiben die Autor*innen, wie mit dem Netzwerk Universitätsmedizin (NUM), dem Nationalen Obduktionsregister (NAREG), optimierten Ethikverfahren (one study, one vote) sowie digitalen Plattformen wichtige Voraussetzungen für eine moderne, datengetriebene Forschung geschaffen wurden. Das Ziel sollte sein, administrative Hürden abzubauen, Forschungsdaten besser nutzbar zu machen und multizentrische Studien schneller umzusetzen. Gleichzeitig wird deutlich, dass nationale Maßnahmen künftig durch internationale und europäische Regelungen ergänzt werden müssen, um medizinische Forschung in Deutschland nachhaltig zu stärken. Der Beitrag unterstreicht die Bedeutung leistungsfähiger Forschungsinfrastrukturen und harmonisierter Rahmenbedingungen für die Medizin der Zukunft. JA 2026 6 en 1759-507X 10.1038/s41581-026-01090-0 Nature Reviews Nephrology Epub ahead of print Clinical trial design, Medical research, Nephrology https://www.nature.com/articles/s41581-026-01090-0 Publisher: Nature Publishing Group Anna K. Kuderna Nick K. Schneider Ralf Heyder Georg Schmidt Peter Boor article pmid42259743 Acute pulmonary embolism (APE) is a potentially life-threatening condition. We investigated the prognostic role of the skeletal musculature in patients with APE in a multicenter setting. The retrospective study comprised 1996 patients, 898 (45%) female; mean age 66.2 ± 15.8 years. Skeletal muscles were measured at the T12 level. Skeletal muscle area (SMA), skeletal muscle density (SMD), and intramuscular adipose tissue (IMAT) were quantified. SMA thresholds were used for the definition of low skeletal muscle mass (LSMM): 56.1 cm² for female patients and 92.3 cm² for male patients. Myosteatosis was defined as SMD < 31.3 HU for female patients and SMD < 37.5 HU for male patients. Sex-specific median cutoffs were used for IMAT. Uni- and multivariable logistic regression models were used to assess the impact of the skeletal musculature on clinical outcomes. LSMM was identified in 629 patients (31.5%) and myosteatosis in 1664 (83.4%). The 30-day mortality rate was 5%. LSMM was associated with 30-day mortality, OR= 2.21, 95%-CI (1.51 - 3.22), p=0.01 (multivariable analysis). The influence of LSMM on 30-day mortality was higher in female patients (OR= 2.89, 95%-CI (1.63 - 5.14), p<0.01) than in male patients (OR= 1.80, 95%-CI (1.11 - 2.94), p=0.02). Myosteatosis and IMAT were not associated with 30-day mortality in APE. LSMM is an independent and strong predictor of 30-day mortality in APE. LSMM has a higher influence on 30-day mortality in female patients. Thus, analysis of the skeletal musculature should be included in the clinical routine in APE. 2026 6 10.1016/j.acra.2026.05.013 Academic radiology RACOON, Magdeburg, Augsburg, Bochum/Minden, Lübeck, Mainz, Rostock, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42259743/ PMID: 42259743 Alexey Surov Andreas Wienke Mattes Hinnerichs Liv Sticklus Roman Kloeckner Malte Sieren Felix G Meinel Justus Hillebrand Nora Lubina Claudia Wollny Tobias Jorg Maximilian Moos Jan Borggrefe article doi1016jejrai2026100096 2026 6 10.1016/j.ejrai.2026.100096 European Journal of Radiology Artificial Intelligence 6 100096 RACOON, Hannover, Frankfurt, multizentrisch https://doi.org/10.1016/j.ejrai.2026.100096 Marcel Eicke Kai Geissler Jasmin Heepe Markus Benedikt Krueger Hinrich B. Winther Ann-Katrin Heymann Fabian Knörr Andreas M. Bucher Jochen Herrmann Clemens Benoit Hans-Joachim Mentzel Andrea Schenk Wilhelm Wößmann Diane M. Renz Bianca Lassen-Schmidt article pmid41629765 Men with suspected prostate cancer undergo magnetic resonance imaging (MRI) before biopsy. However, approximately 30%-50% of MRIs are negative (Prostate Imaging-Reporting and Data System [PI-RADS] score 1-2), representing a challenge for MRI resource utilization. This study evaluates prostate cancer polygenic risk scores and clinical markers to optimize MRI utilization. In this prospective study, 500 cancer-suspected men of Western European descent scheduled for MRI (September 2017-December 2022) were enrolled. Exclusions included prior prostate cancer diagnosis, missing serum prostate-specific antigen (PSA), or PSA levels of at least 25 ng/mL. Patient-specific prostate cancer polygenic risk scores were calculated using genotype data obtained from saliva-derived DNA samples. Participants were grouped as MRI negative and positive (PI-RADS score 3-5). Logistic regression was used to calculate odds ratios (ORs) and to build multivariable risk models, including age, PSA, and polygenic risk scores for MRI positivity. Clinical utility was tested in a holdout test set using decision curve analysis. A total of 386 men (median age = 65 years, interquartile range [IQR] = 53-77 years) were eligible for analysis, which showed statistically significant associations between prostate cancer polygenic risk scores (OR = 1.56, 95% confidence interval [CI] = 1.23 to 1.98; P < .001) with MRI positivity, while PSA alone did not (OR = 1.17, 95% CI = 0.93 to 1.46; P = .18). The highest net benefit was shown using a multivariable age and prostate cancer polygenic risk score model, increasing the proportion of MRI-positive men by 14% compared with PSA alone (60% and 46%, respectively; P = .011). Genotype-informed risk stratification using prostate cancer polygenic risk scores could increase the proportion of cancer-suspicious findings at MRI, while identifying those who could safely avoid unnecessary MRI. 2026 6 10.1093/jnci/djag027 Journal of the National Cancer Institute 118 1063-1072 6 RACOON, Berlin (Charité), München (LMU), multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41629765/ PMID: 41629765 Max P Fischer Alena Mayer Alice Braun Julia Kraft Carla M Hansen Georg Lukas Baumgärtner Patrick Asbach Anwar R Padhani Tobias Penzkofer Frank König Swapnil Awasthi Marcus R Makowski Stephan Ripke Charlie Alexander Hamm article wallisch-2026 Die Studie untersuchte die Daten von 1.700 Kindern und Jugendlichen, die zwischen 2011 und 2020 wegen angeborener Herzfehler operiert wurden. Ziel war es, einen Algorithmus zu entwickeln, der automatisch klinische Routinedaten auswertet und Risikofaktoren für Todesfälle nach Herzoperationen erkennt. Als besonders wichtige Risikofaktoren erwiesen sich der Einsatz einer Herz-Lungen-Unterstützung (ECMO), ein Geburts- bzw. Körpergewicht unter 2.500 Gramm, bestimmte schwere Formen angeborener Herzfehler sowie auffällige Nierenwerte (Kreatinin-Verhältnis). Neben der Bestätigung bereits bekannter Risikofaktoren zeigte die Studie, dass das Kreatinin-Verhältnis ein besonders aussagekräftiger Laborwert zur Abschätzung des Sterberisikos sein kann. Das entwickelte Verfahren könnte künftig dabei helfen, Behandlungsqualität und Patientenrisiken anhand von Routinedaten schnell, effizient und datenschutzkonform auch über mehrere Kliniken hinweg zu bewerten. 01KX2524 2026 6 10.3390/life16060941 Life 16 941 6 https://doi.org/10.3390/life16060941 Wolfgang Wällisch Sven Dittrich Ariawan Purbojo Isabelle Schöffl Thomas Ganslandt Hans-Ulrich Prokosch Lorenz A. Kapsner Jonathan M. Mang article pmid42301366 To estimate an upper bound of memory-based re-identification risk for chest radiographs by testing radiologists under conditions that favor recognition. In this prospective, multicenter, web-based reader study, radiologists from 38 centers completed two reading phases. In Phase 1, each reader interpreted ten chest radiographs. After a minimum interval of 24 h, Phase 2 included six follow-up target examinations and six new non-target examinations (50% target prevalence). After each Phase-2 examination, readers indicated whether they remembered the patient. Following a positive response, they were asked separately whether they remembered the Phase-1 pseudonym and/or case position. Thirty-three readers with fully classifiable Phase-2 data contributed 396 Phase-2 examinations to the predefined primary analysis. Readers answered "remember" in 139 of 396 examinations (35.1%). Sensitivity for repeated target examinations was 50.0% (99/198), whereas 20.2% of new non-target examinations were nevertheless judged as remembered (40/198). Explicit identifiers were attempted in 23 of 396 examinations (5.8%). At least one explicit identifier, defined as the Phase-1 pseudonym and/or case position, was correct in five of 396 examinations (1.3%). In a low-prevalence model with one known patient per dataset, the positive predictive value of a "remember" response decreased from 2.44% in datasets of 100 radiographs to 0.25% in datasets of 1000 radiographs. Even in a design that favored memory, correct recall of explicit identifiers was rare, whereas false-positive recognition remained common. These findings support treating radiologists' memory as a limited, upper-bound component of re-identification risk, rather than assuming that familiarity routinely translates into identification. Even under conditions deliberately favoring memory, radiologists rarely converted familiarity with prior chest radiographs into correct explicit identifiers; in low-prevalence datasets, false-positive recognition dominated the practical meaning of a "remember" judgment. How often does a radiologist's feeling of familiarity with a previously seen chest radiograph translate into correct recall of a usable explicit identifier? In a deliberately memory-favoring design, sensitivity was 50.0%, but 20.2% of new examinations were false positives and only 1.3% yielded a correct explicit identifier. 2026 6 10.1186/s13244-026-02336-y Insights into imaging 17 1 RACOON, Frankfurt, Greifswald, Heidelberg, Münster, Mainz, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42301366/ PMID: 42301366 Matthias A Fink Christian Römer Matthis Ebel Eric Frodl Daniel Pinto Dos Santos Hans-Ulrich Kauczor Andreas Bucher article doi101016jimu2026101755 2026 6 10.1016/j.imu.2026.101755 Informatics in Medicine Unlocked 63 101755 RACOON, Münster https://doi.org/10.1016/j.imu.2026.101755 Christian Römer Walter Heindel Anne Helfen Michael Köhler Rainer Eßeling Norbert Meier Julian Varghese Gesa Helen Pöhler article pmid42283081 N/A 2026 6 10.1093/jnci/djag180 Journal of the National Cancer Institute RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42283081/ PMID: 42283081 Charlie Alexander Hamm Anwar Padhani Stephan Ripke article pmid42364039 Prostate magnetic resonance imaging (MRI) is central to the detection and localization of clinically significant prostate cancers. However, its interpretation is time-consuming and variable. Artificial intelligence (AI) tools for prostate MRI are rapidly emerging, with their performance approaching that of expert readers in select settings, although robust external validation in unselected real-world cohorts remains incomplete. Moreover, many deep learning models are limited in terms of transparency; that is, the "black box" problem hinders trust, safe deployment, and regulatory acceptance. This review summarizes the core concepts of interpretability and explainable artificial intelligence (XAI), highlights commonly used approaches to explain the output of AI models, and discusses how the lack of transparency hinders clinical deployment and how this can be addressed using standardized reporting frameworks. Ultimately, the purpose of this review is to draw attention to the pressing need for XAI and to spark interest and awareness of how standardized frameworks may help us to shift from "black box" decisions to informed decision-making in clinical practice. 2026 6 10.1007/s00261-026-05644-5 Abdominal radiology (New York) RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42364039/ PMID: 42364039 Charlie Alexander Hamm Enyu Yuan Georg Lukas Baumgärtner Adriano B Dias Jeries Zawaideh Giorgio Brembilla Yuki Arita Maarten Rooij Renato Cuocolo Andrea Ponsiglione article pmid42361338 Radiology trainees require efficient, accurate, and accessible resources to master complex imaging techniques and identify findings that guide clinical decision-making. Large language models (LLMs) are emerging as promising tools for medical education and clinical workflows, offering the potential to enhance learning by providing instant feedback, aiding in diagnostic accuracy, and offering personalized learning experiences. However, systematic comparisons of LLMs for radiology education and clinical support remain limited, particularly regarding differences across subspecialties and resident experience levels. This study aimed to evaluate and compare the response quality of 2 state-of-the-art reasoning-based LLMs, namely DeepSeek-R1 and ChatGPT-o1, as clinical and radiology residency support tools, comparing performance across clinical and didactic dimensions, including text- and image-based responses. Overall, 27 radiology questions covering 9 radiological subspecialties were answered by both LLMs. Additionally, 6 image-based questions were presented only to ChatGPT-o1 due to its image processing capabilities. Responses were independently rated by 7 radiology residents (postgraduate years 2-5) across 9 rating criteria grouped into 3 dimensions (factual accuracy, clinical practicality, and didactic value), using a 5-point Likert scale. Statistics compared LLMs, reader experience, and response types for text- as well as image-based for ChatGPT-o1 queries. DeepSeek-R1 consistently outperformed ChatGPT-o1 across all rating dimensions, with highly significant differences across all criteria (mean ratings: DeepSeek-R1 4.51, SD 0.73 vs ChatGPT-o1 3.73, SD 0.98; P<.001). In an exploratory subspecialty-level analysis, DeepSeek-R1 descriptively outperformed ChatGPT-o1 across all subspecialties. For both LLMs accumulated, junior residents tended to rate slightly higher than seniors in 7 of 9 criteria, although differences were not statistically significant. However, for ChatGPT-o1, junior residents rated significantly higher in overall score across all criteria (juniors 3.81, SD 0.64 vs seniors 3.63, SD 0.65; P=.02). Image-based responses by ChatGPT-o1 scored significantly lower than text-based (mean 3.19, SD 1.42; P=.007), particularly in factual accuracy (mean 2.75, SD 1.45; P<.001) and clinical practicality (mean 3.11, SD 1.47; P=.03). Both DeepSeek-R1 and ChatGPT-o1 demonstrate promising potential on simulated radiology question sets designed for educational and clinical contexts, with DeepSeek-R1 outperforming ChatGPT-o1 across all evaluated criteria. These results emphasize the value of open-source models for educational use and provide early evidence that LLMs may support radiology resident training under controlled conditions; however, their real-world educational and clinical effects require further investigation. Future research should prospectively evaluate how LLMs can be integrated into radiology training, assess their impact alongside conventional teaching methods, and investigate multimodal capabilities to better reflect realistic clinical scenarios. 2026 6 10.2196/86974 JMIR AI 5 e86974 RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42361338/ PMID: 42361338 Semil Eminovic Robin Schmidt Bogdan Levita Maximilian Lindholz Anna-Maria Haack Alina Burdenski Maurice Bui Isabel Theresa Schobert Andrea Dell'Orco Jawed Nawabi Tobias Penzkofer article pmid41249547 This study evaluates seven open-source Large Language Models (LLMs) in summarizing radiology reports of acute ischemic stroke patients treated with mechanical thrombectomy and predicting angiography-based outcome measures relevant to post-thrombectomy reperfusion. 2000 mechanical thrombectomy reports (findings and summarizing impression section as gold standard) were split into training set (N = 1900) for model fine-tuning and test set (N = 100). A two-step evaluation was performed: (1) Quantitative analyses of seven LLMs with metrics ROUGE-1, -2, -L, METEOR, BERTScore (F1) and BLEU comparing LLM-generated summaries against gold-standard impressions. (2) Qualitative manual evaluation of the four best-performing models by two radiologists, assessing correctness and completeness across key parameters: outcome-relevant scores, vessel information, occlusion side, number of passes, relevant additional information, hallucinations, and grammar quality. Statistical significance was assessed via a two-tailed, four-sample χ² test, followed by post hoc pairwise χ² comparisons. BioMistral-7b scored highest across most quantitative metrics (ROUGE-1: 0.47, ROUGE-2: 0.30, ROUGE-L: 0.43, METEOR: 0.46, BERTScore (F1): 0.82). Manual evaluation revealed gemma-2-9b most frequently documented pass counts (56 out of 100 cases (56%); p < 0.02 vs. Llama-3.1-8b/mistral-7b-instruct), while mistral-7b-instruct described them most often correctly (29 out of 38 mentioned passes (76.32%); p < 0.02 vs. BioMistral-7b and p < 0.01 vs. gemma-2-9b). All four manually evaluated LLMs performed moderately well in predicting "Thrombolysis-In-Cerebral-Ischemia (TICI)" Score (correctness rate ranging from 66 to 71%; p = 0.89). All four manually evaluated LLMs effectively summarized thrombectomy reports and demonstrated moderate accuracy predicting TICI scores. Their integration into radiology workflows could enhance efficiency, warranting further clinical validation. Question Specifically fine-tuned Large Language Models (LLMs) can improve radiology workflow by automatically summarizing thrombectomy reports and inferring angiographic classifications from textual descriptions. Findings Fine-tuned LLMs achieve similar performance in summarizing thrombectomy reports, with each model performing best in specific categories and showing moderate accuracy in correct "Thrombolysis-In-Cerebral-Ischemia (TICI)" Score prediction (66-71%). Clinical relevance Integrating fine-tuned LLMs into radiology workflows may accelerate decision-making and improve patient outcomes by automatically summarizing reports and assessing recanalization success, while future work should enhance contextual understanding, address ambiguous inputs, and limit hallucinations. 2026 5 10.1007/s00330-025-12122-x European radiology 36 3661-3675 5 RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41249547/ PMID: 41249547 Semil Eminovic Maximilian Lindholz Andrea Dell'Orco Aymen Meddeb Georg Lukas Baumgärtner Sophia Schulze-Weddige Eberhard Siebert Mike P Wattjes Tobias Penzkofer Jawed Nawabi article pmid42129021 Extraprostatic extension (EPE) significantly impacts surgical planning for prostate cancer (PCa) patients, influencing nerve-sparing surgery and neoadjuvant therapy decisions. However, Likert-scale-based radiological (r)EPE assessment lacks sufficient diagnostic accuracy for reliable clinical decision-making. Therefore, the aim was to evaluate rEPE scoring alongside clinical parameters to develop a clinically feasible decision tree for preoperative risk stratification. This retrospective single-center study included 429 consecutive PCa patients undergoing radical prostatectomy between January 2012 and October 2018. All patients underwent multiparametric MRI with PI-RADS scoring and rEPE grading (grades 0-3). Clinical parameters included PSA density (PSAD) and ISUP grade group (GG) at biopsy. Univariate and multivariate logistic regression identified predictors of EPE. A clinical decision tree was developed using binary classification to stratify patients into risk groups. EPE was confirmed in 145 patients (33.8%). Multivariate analysis identified rEPE grade (OR 2.64, p < 0.001) and GG at biopsy (OR 1.41, p < 0.001) as independent predictors. The decision tree assigned 48% of patients to the high-risk (rEPE grade 3: 89% EPE risk) and low-risk group (rEPE < 3 + PSAD < 0.2 ng/mL² + GG < 4: 13% EPE risk), while 52% showed intermediate risk (28-45% EPE risk). The developed decision tree combining MRI-derived rEPE grading, PSAD, and biopsy GG enables reliable identification of patients at high and low risk for EPE. This tool supports informed decision-making regarding nerve-sparing surgery and neoadjuvant therapy, potentially contributing to personalized treatment planning. Decision tree combining routine MRI-based and clinical markers reliably stratifies prostate cancer patients into high-risk and low-risk groups for EPE, supporting personalized surgical planning. EPE affects surgical planning decisions in prostate cancer patients. Combining EPE grade at MRI, PSAD, and biopsy grade improves risk stratification. The developed decision tree reliably stratified every second patient into distinct EPE-risk groups, potentially improving personalized surgical planning. 2026 5 10.1186/s13244-026-02305-5 Insights into imaging 17 1 RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42129021/ PMID: 42129021 Charlie A Hamm Tim Rüterhenke Georg L Baumgärtner Catherina Mayerosch Simon Schallenberg Maximilian Lindholz Nick L Beetz Patrick Asbach Tobias Penzkofer article heinrich_spatiotemporal_2026 Die Studie untersucht die räumlich-zeitliche Verteilung der Impfstoffe BNT162b2 und mRNA-1273 bei Mäusen und verstorbenen Menschen. Dabei zeigte sich, dass sowohl die Impfstoff-mRNA als auch das gebildete Spike-Protein hauptsächlich an der Injektionsstelle im Muskel nachweisbar sind. Muskelassoziierte Fibroblasten stellten dabei eine wesentliche Quelle der Spike-Protein-Expression dar, während in Immunzellen der Impfstelle keine entsprechende Expression festgestellt wurde. Während in der Studie bei Menschen in extramuskulären Organen keine mRNA-Impfstoff-bezogene mRNA oder Spike-Proteine nachgewiesen werden konnten, wurden diese bei Mäusen in mehreren Organen nachgewiesen, sogar noch bis zu 7 Tage nach der Erstimpfung. Zusammengenommen verbessern diese Daten das Verständnis der Kinetik und Verteilungsmuster von mRNA-Impfstoffen und liefern wertvolle Erkenntnisse, die Wissenschaftlern als Orientierung dienen können, um zukünftige Therapien auf Basis von mRNA-Impfstoffen gegebenenfalls weiter zu verfeinern. JA 2026 5 en 2045-2322 10.1038/s41598-026-47568-6 Scientific Reports 16 15479 1 Biological techniques, Immunology https://www.nature.com/articles/s41598-026-47568-6 Publisher: Nature Publishing Group Fabian Heinrich Jöran Lücke Siwen Zhang Morsal Sabihi Christian Bernreuther Katja Giersch Lena Allweiss Kristin Hartmann Edda Thies Philine Lange Jakob Matschke Anja A. Kühl Ronja Mothes Helena Radbruch Ann Sophie Schröder Axel Heinemann Maura Dandri Martin Aepfelbacher Samuel Huber Anastasios Giannou Markus Glatzel Benjamin Ondruschka Marc Lütgehetmann Susanne Krasemann book fischer-2026 Für aussagekräftige Forschung mit Daten ist eine hohe Datenqualität sehr wichtig. Je komplexer die Systeme sind, aus denen die Daten stammen, und je mehr Verarbeitungsschritte die Daten durchlaufen, desto größer ist das Risiko für Fehler oder unvollständige Informationen. Solche Qualitätsprobleme können die Ergebnisse von Studien beeinträchtigen. Auch bei standardisierten medizinischen Datensätzen, wie dem onkologischen Basisdatensatz (oBDS), muss deshalb überprüft werden, ob die Daten tatsächlich zuverlässig sind. In dieser Studie wurde die Qualität von Krebsdaten untersucht, die aus sechs deutschen Universitätskliniken stammen und in das FHIR-Format überführt wurden. Dafür wurden automatische Prüfungen mit den Tools Pathling und Great Expectations eingesetzt. Diese überprüften verschiedene Aspekte der Datenqualität, zum Beispiel Vollständigkeit und Plausibilität der Daten. Die Untersuchung zeigte, dass die Datenqualität zwischen den einzelnen Kliniken unterschiedlich ausfällt. Obwohl alle Einrichtungen denselben standardisierten Datensatz verwenden, kann also nicht automatisch von einer gleich hohen Datenqualität ausgegangen werden. Die Ergebnisse sollen künftig in die Real-World-Data-Plattform des Bayerischen Zentrums für Krebsforschung (BZKF) integriert werden. Dadurch erhalten Forschende besseren Zugang zu qualitativ hochwertigen Krebsdaten für wissenschaftliche Studien. 01KX2524 2026 5 10.3233/shti260400 Studies in health technology and informatics 336 1257—1261 https://doi.org/10.3233/shti260400 Clara Fischer Christian Gulden Dorian Quell Jasmin Ziegler Dirk Hellwig Thomas Ganslandt Tobias Pukrop Peter Pallaoro book bankole-2026 Die zeitnahe Identifizierung von Kohorten stellt in Krankenhäusern aufgrund fragmentierter Systeme, verzögerter Kodierung und begrenzter IT-Kapazitäten nach wie vor eine Herausforderung dar. Wir stellen CohortMailer vor, ein schlankes Tool, das die Extraktion von Patientenkohorten aus openEHR-Repositorien mithilfe der Archetype Query Language (AQL) automatisiert und gefilterte Falllisten per E-Mail nach einem festgelegten Zeitplan versendet. Das System wurde an zwei Standorten des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein (UKSH) eingesetzt und führte strukturierte Abfragen durch, wandte regelbasierte Filter an und verteilte tabellarische Zusammenfassungen an die Studienteams. Während einer 30-tägigen Evaluierung erreichte CohortMailer eine Verfügbarkeit von 83,3 % und identifizierte 274 einzelne Patienten. In der Atemwegskohorte erreichte es einen positiven prädiktiven Wert (PPV) von 62,9 % und eine Sensitivität von 50,3 %. Die Ergebnisse zeigen, wie modulare, standardbasierte Automatisierung den manuellen Screening-Aufwand reduzieren und klinische Arbeitsabläufe in Echtzeit unterstützen kann. 01KX2524 2026 5 10.3233/shti260415 Studies in health technology and informatics 336 1332—1336 https://doi.org/10.3233/shti260415 Johnson Bankole Michael Anywar Jan Heykendorf Kevin Lütje Hannes Riemenschneider Jan Rupp Peeter Ross Björn Schreiweis incollection giacomini_regional_2026 Fragmented documentation across emergency medical services, emergency departments, and outpatient care hinders the analysis of patient pathways. This work presents a data space that enables the creation of process-mining-ready event logs from heterogeneous routine data used within the TRANSPARENT study to analyze patient pathways in Germany. Using a Design Science Research approach, the data space was developed to link primary care, prehospital, and emergency department data from the national AKTIN infrastructure through local pseudonymization, a trusted third party for record linkage, and a trusted research environment. Governance follows national and European privacy regulations. The infrastructure represents the first framework of its kind in Germany for accessing comprehensive, cross-sectoral data from urgent and emergency care. 2026 5 978-1-64368-661-5 10.3233/SHTI260382 Studies in Health Technology and Informatics IOS Press Giacomini, Mauro and Delgado, Jaime and Arvanitis, Theodoros N. and Andrikopoulou, Elisavet and Benis, Arriel and Balestra, Gabriella and Bellazzi, Riccardo and Gallos, Parisis and Gatta, Roberto and Giacobbe, Daniele Roberto and Giordano, Noemi and Hägglund, Maria and Lindsköld, Lars and Lhotska, Lenka and Marceglia, Sara and Parimbelli, Enea and Sacchi, Lucia and Soda, Paolo and Stoicu-Tivadar, Lăcrămioara and Veltri, Pierangelo and Vizza, Patrizia https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/SHTI260382 TRANSPARENT AKTIN Research Group Jonas Bienzeisler Hauke Heidemeyer Rainer Roehrig Alexander Kombeiz Mohamed Alhaskir Miriam Hertwig Jenny Unterkofler Jörg Brokmann Ronny Otto Despina Panagiotidis Harry H. Beyel Marco Pegoraro Viki Peeva Christopher T. Schwanen Wil M.P. Van Der Aalst Beate Zoch-Lesniak Ralf Wittmar Raphael W. Majeed incollection giacomini_extending_2026 Interoperable datasets and infrastructures are technically and organizationally difficult to modify, making timely incorporation of newly emerging clinical concepts very difficult. Flexible yet standards-conformant mechanisms are needed to accommodate unforeseen documentation requirements without disrupting established infrastructures based on slowly evolving datasets. This work aims to enable controlled extensibility of the HL7 CDA and FHIR–based emergency department dataset within the AKTIN infrastructure through a “wildcard” mechanism for structured addition of new variables. We implemented two open CDA entry templates and integrated them into the existing AKTIN data-processing pipeline, combined with corresponding FHIR profiles to enable semantic alignment across standards. Evaluation with synthetic CDA documents demonstrated standards-conformant processing throughout validation, transformation, and storage in the AKTIN data warehouse. While FHIR has already defined extension options, the proposed wildcard mechanism provides a concept for controlled extensibility in CDA infrastructures. It preserves interoperability and provenance within defined datatype boundaries and establishes a foundation for future governance and real-world evaluation. 2026 5 978-1-64368-661-5 10.3233/SHTI260369 Studies in Health Technology and Informatics IOS Press Giacomini, Mauro and Delgado, Jaime and Arvanitis, Theodoros N. and Andrikopoulou, Elisavet and Benis, Arriel and Balestra, Gabriella and Bellazzi, Riccardo and Gallos, Parisis and Gatta, Roberto and Giacobbe, Daniele Roberto and Giordano, Noemi and Hägglund, Maria and Lindsköld, Lars and Lhotska, Lenka and Marceglia, Sara and Parimbelli, Enea and Sacchi, Lucia and Soda, Paolo and Stoicu-Tivadar, Lăcrămioara and Veltri, Pierangelo and Vizza, Patrizia https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/SHTI260369 Hauke Heidemeyer Emily Wedek Raphael W. Majeed Kai U. Heitmann Alexander Kombeiz Saskia Ehrentreich Susanne Drynda Ronny Otto Wiebke Schirrmeister Rainer Röhrig Jonas Bienzeisler incollection giacomini_harmonized_2026 We present harmonized data quality (DQ) assessments of EHR data extracted from the emergency departments (EDs) of different hospitals. The analyzed data included 1,420,198 cases across six data items. Five DQ indicators and related parameters encompassing the completeness and uniqueness dimensions were evaluated automatically across 52 EDs. Our assessments revealed 64,536 DQ issues, all of which were completeness issues. Seven leading EDs had the highest score (100%) across all indicators. In contrast, ten EDs scored below 50% in terms of the completeness of daily data collection due to data gaps. Our study provides effective methods and promising results that support the secondary use of EHR data in clinical research and public health. It can be used for DQ benchmarking across various EDs. 2026 5 978-1-64368-661-5 10.3233/SHTI260146 Studies in Health Technology and Informatics IOS Press Giacomini, Mauro and Delgado, Jaime and Arvanitis, Theodoros N. and Andrikopoulou, Elisavet and Benis, Arriel and Balestra, Gabriella and Bellazzi, Riccardo and Gallos, Parisis and Gatta, Roberto and Giacobbe, Daniele Roberto and Giordano, Noemi and Hägglund, Maria and Lindsköld, Lars and Lhotska, Lenka and Marceglia, Sara and Parimbelli, Enea and Sacchi, Lucia and Soda, Paolo and Stoicu-Tivadar, Lăcrămioara and Veltri, Pierangelo and Vizza, Patrizia https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/SHTI260146 Kais Tahar Wiebke Schirrmeister Saskia Ehrentreich Susanne Drynda Jonas Bienzeisler Felix Walcher Ronny Otto incollection giacomini_implementing_2026 Software supply chain attacks threaten the trust essential for Federated Health Data Networks. We designed and evaluated a secure CI/CD pipeline for the German AKTIN Data Warehouse. The pipeline generates signatures, SBOMs, and provenance attestations, enabling participants to independently verify software integrity. An initial baseline assessment successfully produced these artifacts and identified 264 high-severity vulnerabilities, primarily from legacy components. The approach provides a transferable model for establishing verifiable trust and strengthening security in federated health infrastructures. 2026 5 978-1-64368-661-5 10.3233/SHTI260434 Studies in Health Technology and Informatics IOS Press Giacomini, Mauro and Delgado, Jaime and Arvanitis, Theodoros N. and Andrikopoulou, Elisavet and Benis, Arriel and Balestra, Gabriella and Bellazzi, Riccardo and Gallos, Parisis and Gatta, Roberto and Giacobbe, Daniele Roberto and Giordano, Noemi and Hägglund, Maria and Lindsköld, Lars and Lhotska, Lenka and Marceglia, Sara and Parimbelli, Enea and Sacchi, Lucia and Soda, Paolo and Stoicu-Tivadar, Lăcrămioara and Veltri, Pierangelo and Vizza, Patrizia https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/SHTI260434 AKTIN Research Group Alexander Kombeiz Emily Wedek Simon Hüning Hauke Heidemeyer Raphael W. Majeed Rainer Röhrig Jonas Bienzeisler article pmid40692436 This study aimed to compare biventricular cine measurements and quantitative maps of myocardial T1 and T2 relaxation times at field strengths ranging from 0.55T to 1.5T in patients with a clinical indication for cardiac magnetic resonance imaging (CMR). Establishing the feasibility of low-field CMR may improve accessibility due to easier siting and lower cost of the low-field systems. Thirteen patients underwent same-day comparative CMR at 0.55T and on a commercial scanner at 1.5T. We examined all individuals with breath-held segmented bSSFP cine sequences for volumetric assessment of the left ventricle (LV), right ventricle (RV), and visual assessment of wall motion abnormalities (WMA) and valve pathologies. The quantitative T1 and T2 maps were acquired in 3 short-axis views for tissue characterization. Blinded readers scored the image quality on a 3-point Likert scale. Ten healthy volunteers were additionally examined at 0.55T to obtain reference values for the parametric maps. Functional analysis of both ventricles at low-field CMR has a reasonable correlation (r=0.94 to 0.99) with conventional 1.5T measurements. LV ejection fraction (EF) ( P =0.62) and RV measurements (all P >0.05) were highly reproducible, but LV absolute volumetric measurements were slightly lower at the low-field strength (all P <0.05). T1 and T2 relaxation times correlated strongly between field strengths (r=0.79; P <0.01 and r=0.63; P =0.02). Reference values from the volunteers were 678.6±13.5 ms (T1) and 66.5±4.1 ms (T2). Overall, good image quality was achieved, and visual assessment showed excellent agreement with 1.5T. Trigger artifacts occurred more frequently during 0.55T scans compared with 1.5T. Correct clinical stratification of volumetric parameters, WMA, valve pathologies, and parametric maps was possible in 94% of all cases. CMR at 0.55T provides a comprehensive assessment of function, structure, and tissue characterization comparable to that of 1.5T. The diagnostic accuracy in this clinical cohort is high. Identification of the specific trigger problems and optimization of the trigger technique could help to overcome the slight inaccuracies in the LV absolute volumetric measurements. Low-field CMR holds promise for expanding access to this valuable diagnostic tool, benefiting patients worldwide and on an individual level. 2026 4 10.1097/RLI.0000000000001225 Investigative radiology 61 251-260 4 RACOON, Erlangen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40692436/ PMID: 40692436 Simon Mayr Stefan Zicha Daniel Giese Markus Kopp Sandy Schmidt Sebastian Arndt Lisa Sommerfeld Joy-Marie Kleiss Michael Uder Matthias S May article pmid41980587 Pulmonary diseases can be analyzed with computed tomography (CT) with regard to their severity, distribution, and morphology. Up to now, this has mainly been done descriptively by radiologists, resulting in a high variance of results. Standardized structured reporting has the great potential to systematically record pulmonary changes and make them available for machine-readable reuse. However, it is still unclear how these structured findings can be analyzed in a simple and communicable way. The aim of this study was therefore to develop a method for comprehensible visualization and to apply it to a quality-assured data set. For the retrospective evaluation, chest CTs of patients from a total of 15 different disease groups such as infectious diseases, structural and vascular lung diseases, malignant lung diseases, and pleural diseases were included monocentrically. Structured reporting was performed in the RACOON infrastructure using the RECO (Phase 1) template. The systematically reported changes were evaluated both for relative frequency and for location, severity, distribution, and specific additional criteria. The results were summarized into a "CT fingerprint" using a self-developed visual RGB schema and systematically evaluated regarding the differences across the disease groups. A total of 359 patients were included. The relative frequency of pathological CT changes shows some overlap between the disease groups. In particular, the differentiation of subgroups is therefore limited. The use of fingerprints allows for better differentiation, as here not only the frequency but also the severity, localization, and distribution of the CT changes and additional criteria are taken into account. For instance, pneumonias can be differentiated depending on the causative pathogen: Based on the frequency distribution of pathological CT changes alone, Covid-19 pneumonia can be quickly classified as a pneumonia, particularly as a subgroup of viral pneumonia, but it is not possible to clearly differentiate it from other viral pneumonias. In contrast, visual analysis of the CT fingerprint allows for a better distinction. Overall, each of the 15 diseases shows an individual fingerprint. CT fingerprints enable the visualization and differentiation of pulmonary diseases based on typical CT patterns, making them a potential contribution to pandemic preparedness. · CT fingerprints allow for a visually clear presentation of structured reports from chest CTs.. · Pulmonary disease groups can thus be compared and categorized based on CT characteristics.. · The retrospective analysis of Covid-19 pneumonia shows that even previously unknown lung diseases could be quickly assigned to known disease groups.. · Pneumonias show pathogen-specific patterns.. · Bachl M, Rüttinger T, Siegler L etal. CT Fingerprinting of Pulmonary Diseases: A Visual Analysis of Structured Reporting in RACOON-RECO. Rofo 2026; DOI 10.1055/a-2818-5917. 2026 4 10.1055/a-2818-5917 RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin RACOON, Erlangen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41980587/ PMID: 41980587 Maximilian Bachl Theresa Rüttinger Lisa Siegler Maximilian Schöniger Sebastian Arndt Lorenz A Kapsner Michael Uder Matthias Stefan May article pmid42047748 New Zealand White (NZW) rabbits are widely used in interventional radiology research due to their suitability for human-sized treatment and imaging equipment, offering high translational potential. This study aims to define selection criteria for rabbits by correlating body weight (BW) and age with abdominal organ and vessel dimensions measured on cross-sectional imaging. Computed tomography and magnetic resonance imaging scans of 80 male NZW rabbits were analyzed using 3D Slicer to measure abdominal organ volumes and vessel diameters. Additionally, an in-house nnU-Net was built for liver volumetry and validated against manual segmentations. Imaging-based measurements were confirmed by gross anatomy in five animals. Statistics included normality testing and Pearson correlation. BW ranged from 2.0 to 4.5 kg (median [IQR]: 3.5 [2.9-3.8]) and age from 10.0 to 24.9 weeks (17.7 [15.0-21.4]); age correlated strongly with BW (p < 0.001). Organ volumes (liver, both kidneys) correlated with BW and age (all p < 0.001), respectively. Additionally, several vessel diameters (left common and internal iliac arteries, inferior vena cava, right common carotid artery) significantly correlated with BW and age, while the celiac trunk (p = 0.010), common hepatic (p = 0.011), and right renal artery (p = 0.031) correlated with BW only. The liver segmentation model achieved a Dice Similarity Coefficient of 0.91. BW and age in NZW rabbits correlate with both organ volumes and large vessels relevant to interventional procedures, supporting the use of biometric data as selection criteria to improve standardization, reduce complications, and enhance preclinical research quality. Weight- and age-based selection of NZW rabbits improves anatomical suitability for image-guided interventions, enhancing technical success and reproducibility. It may reduce complications and dropouts, avoiding false attribution of adverse events to the technique rather than biometric unsuitability. Lack of standardized selection criteria in the VX2 rabbit model increases procedural risks and impairs reproducibility in interventional radiology research. Biometric data correlate with organ and vessel dimensions, enabling estimations of anatomical suitability for image-guided procedures in interventional radiological research. This study establishes anatomical reference data providing a quantitative basis to standardize and refine future VX2 rabbit research. 2026 4 10.1186/s41747-026-00708-z European radiology experimental 10 1 RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42047748/ PMID: 42047748 Selma Saclier Yubei He Justus Klockner Lasse Noack Justus Ramtke Julius Chapiro Richard Ruppel Friederike Hesse Salma A S Abosabie Juliane Katharina Unger Robin Schmidt Bernhard Gebauer Lynn Jeanette Savic article Hoffmann2026-db Linking project data and data from routine clinical practice with healthcare-related data is essential for German healthcare research in order to answer complex questions validly and efficiently. Currently, fragmented data sources, heterogeneous legal requirements, and a lack of infrastructure prevent the optimal use and linking of these data. The Network University Medicine (NUM) is therefore developing a dedicated data infrastructure to link primary study data and routine clinical data with external healthcare-related data (e. g., data from statutory and private health insurance companies, data from cancer registries of the federal states, and data from registration offices). The position paper describes the various data worlds, including examples from epidemiological and clinical research that illustrate the added value and challenges of data linkage. In particular, it presents the new structures of the data acceptance and processing center (DAAeD) in the NUM, which is intended to enable quality-assured, data protection-compliant receipt and linkage of data. Standardized application and approval procedures as well as innovative privacy-preserving record linkage procedures are central to this. International experience, including from Scandinavia and the UK, demonstrates the benefits of such infrastructures for research and healthcare. In conclusion, we advocate rapid political and institutional implementation of the recommendations described in order to make health research in Germany competitive in international comparison and to ensure sustainable, patient-centered health care. 2026 4 en Gesundheitswesen Georg Thieme Verlag KG Wolfgang Hoffmann Neeltje Berg Jochen Schmitt Peter Ihle Gabriele Anton Thomas Datzmann Bianca Franke Max Geraedts Simone Gloystein Sabine Hanß Philipp Heinrich Elisa Henke Anne Hennings Peter Heuschmann Thomas Illig Monika Kraus Caroline Lang Gabriele M"uller Anne Neumann Steffen Ortmann Vishnu Priya Jens-Peter Reese Ulrich Sax Simone Scheithauer Olaf Schoffer Martin Sedlmayr Sebastian Claudius Semler Enno Swart Frank Wissing Sylke Ruth Zeißig Ralf Heyder article bartsch_is-pro-based_2026 Die infektiöse Endokarditis (IE) ist nach wie vor schwer zu diagnostizieren, insbesondere wenn in Blut- und Gewebekulturen keine Erreger nachgewiesen werden können. Doch ist der genaue Nachweis des Erregers unerlässlich, um eine gezielte Therapie einzuleiten und den Einsatz von Breitbandantibiotika zu reduzieren. Diese Studie zeigt, dass der „Molecular Culture ID“ (MC-ID)-Test die Diagnostik bei kulturnegativen Herzklappenproben deutlich verbessert und häufig Erreger identifiziert, die bei konventionellen und molekularen Tests übersehen werden. MC-ID klärt zudem Fälle, die durch polymikrobielle Infektionen oder eine eingeschränkte taxonomische Auflösung erschwert werden, und liefert in vielen Fällen eine Identifizierung auf Artenebene oder eine klinisch verwertbare Identifizierung. JA 2026 4 10.1128/spectrum.03984-25 Microbiology Spectrum 4 14 e0398425 4 https://journals.asm.org/doi/full/10.1128/spectrum.03984-25 Patricia Bartsch Oliver Krebs Christa Augustin Martin Aepfelbacher Holger Rohde Benjamin Berinson article bergmann_kinder_2026 Die geplante Krankenhaus- und Notfallreform in Deutschland strebt unter anderem eine Umstrukturierung der Notfallversorgung hin zu integrierten Notfallzentren (INZ) und integrierten Notfallzentren für Kinder- und Jugendliche (KINZ) an. Derzeit besteht eine Lücke an aktuellen Daten über die Vorstellungsgründe und die Inanspruchnahme von Notaufnahmen durch Patienten unter 18 Jahren. Die vorliegende Studie bietet eine multizentrische Analyse der häufigsten Vorstellungsgründe von Kindern und Jugendlichen in deutschen Notaufnahmen an. 2026 4 2193-6226 10.1007/s00063-025-01254-z Medizinische Klinik - Intensivmedizin und Notfallmedizin 121 193—200 3 https://doi.org/10.1007/s00063-025-01254-z Johanna Bergmann Alina Balandin Susanne Drynda Gunnar Elke Marcus Klein Ronny Otto Domagoj Schunk article Hartung2026-mt OBJECTIVE: Neuropsychiatric symptoms are among the most prevalent sequelae of COVID-19, particularly among hospitalized patients. Recent research has identified volumetric brain changes associated with COVID-19. However, it currently remains poorly understood how brain changes relate to post-COVID fatigue and cognitive deficits. We, therefore, aimed to assess structural brain changes after hospitalization for COVID-19 and their associations with cognitive performance and fatigue. METHODS: We analyzed data from n = 57 patients previously hospitalized for COVID-19 (63% male, mean age 52 years) from the prospective, multicentric high-resolution platform of the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON-HAP) and n = 57 matched healthy control participants (HC). We assessed cortical thickness and subcortical volumes in high-resolution T1-weighted MRI and their associations with cognitive performance (Montreal Cognitive Assessment) and fatigue (Fatigue Severity Scale). RESULTS: Patients exhibited statistically significant reductions of cortical thickness in parahippocampal gyri and the temporal lobe (all p[FDR-corrected] < 0.05) as well as reduced hippocampal volumes compared to HC (left, Cohen's d [95% CI] = 0.50 [0.12-0.8]; right d = 0.43 [0.05-0.80]). Higher acute COVID-19 severity was associated with reduced cortical thickness, particularly in the olfactory system. Furthermore, reduced cortical thickness of the temporal poles and the anterior and posterior cingulate gyrus was associated with more severe post-acute fatigue. INTERPRETATION: Our results identify long-lasting macrostructural brain changes after moderate to severe COVID-19 that correlate with acute disease severity and long-term fatigue. Early identification and targeted interventions for patients at risk of persistent brain changes are needed. TRIAL REGISTRATION: NAPKON-HAP is registered at clinicaltrials.gov (NCT04747366). 2026 4 en Ann. Clin. Transl. Neurol. 13 Wiley 755—766 4 COVID-19; cognitive dysfunction; fatigue; magnetic resonance imaging; post-acute COVID-19 syndrome Tim J Hartung Florentin Steigerwald Amy Romanello Cathrin Kodde Matthias Endres Sandra Frank Peter Heuschmann Philipp Koehler Stephan Krohn Daniel Pape Jens Schaller Sophia St"ocklein Istvan Vadasz Janne Vehreschild Martin Witzenrath Thomas Zoller Carsten Finke NAPKON Study Group article schreiweis-2026 Patientendaten liegen verteilt in vielen verschiedenen IT-Systemen vor und lassen sich kaum gemeinsam nutzen. Am MeDIC des Universitätsklinikums Schleswig-Holstein wurde deshalb eine Plattform entwickelt, die Daten aus Patientenversorgung und Forschung zusammenführt und vereinheitlicht. Die Plattform integriert mittlerweile Daten von etwa 1,5 Millionen Patienten, darunter Millionen von Nachrichten und Bilddatensätze aus verschiedenen Kliniksystemen. Eine Überprüfung anhand von 39 Anforderungen zeigte, dass 77 % davon erfüllt wurden – in der Praxis wurde die Plattform anhand zweier Szenarien evaluiert. Insgesamt zeigt die Studie, dass eine solche Plattform die Lücke zwischen Klinik und Forschung schließen kann – weitere Funktionen wie KI-gestützte Analysen sind bereits in Planung. 01KX2524 2026 3 10.2196/83608 JMIR Medical Informatics 14 e83608 https://doi.org/10.2196/83608 Björn Schreiweis Benjamin Kinast Hannes Ulrich Tobias Bronsch Ann-Kristin Kock-Schoppenhauer Björn Bergh article pmid41892174 Background: The use of [68Ga]Ga-PSMA-PET/CT for prostate cancer (PCa) staging is limited by cost and availability. This study evaluates whether radiomic features from contrast-enhanced (CE) CT can predict PSMA-positive lymph nodes (LNs) as a surrogate for metastasis. Methods: A retrospective study of 447 patients included 2537 segmented LNs (425 PET-positive, 2112 PET-negative). Two uroradiologists assessed 417 LNs on CE-CT using a four-point Likert scale. Radiomic features were extracted, selected using four algorithms, and analyzed with six model-building methods. Model performance was compared to radiologist ratings. Results: Radiomic models achieved an accuracy of 0.77-0.85, sensitivity of 0.85-0.91, and specificity of 0.74-0.85. Compared to radiologists, models had higher NPV (0.97-0.98 vs. 0.96) and sensitivity (0.85-0.91 vs. 0.76), but radiologists had superior accuracy (0.95 vs. 0.77-0.85) and specificity (0.97-0.98 vs. 0.74-0.85). In a subanalysis of LNs rated as probably benign or malignant, expert radiologists outperformed the algorithm with greater specificity and PPV (p < 0.005). A density threshold of >27 HU predicted PSMA-positive LNs with 0.79 accuracy, 0.87 sensitivity, and 0.78 specificity. Conclusions: While radiomics did not outperform expert radiologists, the single first-order parameter CT density >27 HU was predictive of PSMA-positive LNs. Clinical Relevance Statement: Radiomic models did not outperform expert uroradiologists. However, in high-volume or resource-limited settings lacking access to [68Ga]Ga-PSMA-PET/CT, they may help improve LN assessment in PCa patients with CT alone. 2026 3 10.3390/curroncol33030146 Current oncology (Toronto, Ont.) 33 3 RACOON, Berlin (Charité), München (TUM), multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41892174/ PMID: 41892174 Thula Cannon Walter-Rittel Boris Gorodetski Alexander Hartenstein Julian Rogasch Imke Schatka Holger Amthauer Marcus Makowski Charlie Alexander Hamm Tobias Penzkofer article Kraus2026-wy OBJECTIVES: To assess the impact of COVID-19 vaccination on distinct clinical definitions and phenotypes of post-COVID syndrome (PCS) and identify risk factors for PCS despite vaccination. METHODS: Data were drawn from the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON), including adult COVID-19 patients with known vaccination status recruited between December 2, 2020, and February 13, 2023. PCS prevalence was assessed using 3 clinical definitions: the broad WHO definition (any sequelae at 3 months), symptom clusters (Fatigue, Respiratory, Cognitive), and a symptom-based PCS score reflecting clinical severity. Multivariable logistic regression was employed to estimate the protective effect of vaccination. RESULTS: Among 756 patients, 26% were fully vaccinated ($\geq$2 doses) before infection. Vaccination was associated with a significantly reduced risk of PCS according to the WHO definition (OR 0.555, 95% CI 0.339-0.906), the PCS score (OR 0.536, 95% CI 0.335-0.856), the Respiratory Cluster (OR 0.508, 95% CI 0.295-0.875), and the Cognitive Cluster (OR 0.443, 95% CI 0.213-0.923). In contrast, no protective association was observed for the Fatigue Cluster (OR 0.917, 95% CI 0.554-1.519). The favorable association with vaccination was particularly observed in patients with mild acute symptoms, regardless of hospitalization. The protective effect of vaccination persisted at 12-month follow-up, although fatigue remained unaffected. CONCLUSION: Findings indicate that broader PCS definitions may mask clinically relevant heterogeneity and support the need for differentiated, phenotype-oriented definitions that reflect clinical presentations of PCS, including differential responses to vaccination. Such refined clinical definitions may facilitate exploration of whether these phenotypes reflect distinct underlying pathophysiological mechanisms. 2026 3 en Mayo Clin. Proc. Elsevier BV PASC; Post-COVID syndrome; SARS-CoV-2; fatigue; long COVID; vaccines Tanja Kraus Hendrik Napierala Anne Schrimpf Stefanie Joos Sabine Blaschke Frank Hanses Maria J G T Vehreschild Eckard Hamelmann Jeremy Schmidt Christian S Scheer Christoph R"ommele Siri G"opel Maher Almahfoud Edgar Dahl Axel Hamprecht Achim J Kaasch Julia Wendel Bj"orn-Erik Ole Jensen Phil-Robin Tepasse Hiwa Dashti J Janne Vehreschild Margarete Scherer Isabel Br"ohl Shimita Raquib Carolin N"urnberger Jens-Peter Reese Katharina S Appel Dagmar Krefting Christian F"orster NAPKON Study Group article pmid41886179 PURPOSE OF REVIEW: Due to significant research efforts in the field of virtual reality (VR) and the increasing interest of the gaming industry, technical possibilities have developed rapidly. VR applications have become more extensive in recent years, with devices becoming more convenient and less complex to handle. The purpose of this review was to summarize the current state of research on the use of VR in oncology and to discuss its potential role in patient-centered care. RECENT FINDINGS: As a result of technological progress, the benefits of VR have entered the clinical field and are being used in various areas. However, since VR has not yet become part of everyday life, most patients are inexperienced in using these devices. Previous studies have shown that VR applications for oncology patients can improve well-being and reduce stress, anxiety, and nausea during therapy, surgery, and diagnostic procedures. Oncology is particularly well suited for psychological VR applications because cancer can be a potentially traumatic experience with a strong impact on mental health, which in turn can influence therapeutic success. In addition, oncological treatments are usually long-term, making them well suited for studies involving extended VR use. VR represents a promising supportive tool in oncology, particularly for improving psychological well-being and enhancing patient-centered care. Ongoing research suggests that its use may positively influence both the mental state of patients and the overall treatment experience. 2026 3 10.1007/s11912-026-01758-7 Current oncology reports 28 1 RACOON, Essen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41886179/ PMID: 41886179 Miriam Balzer Abdelrahman Elsakka Gijs Luijten Katrin Schormann Slobodan Jovic Monja Gerigk Laura Mazilescu Sophia Schmitz Julius Keyl Stefan Liszio Oliver Basu Beata Maria Goraus Stefan Kasper Jens Kleesiek Behrus Hinrichs-Puladi Jan Egger article pmid41581492 This study evaluates the accuracy of the nn-UNet TotalSegmentator (TS) by Wasserthal et al. (2023) in segmenting atypical livers with pathologies and variants in CT scans. CT scans were retrospectively collected from our RIS and divided into two cohorts: a reference group (67 healthy livers) and a study group (55 scans across eleven pathology and variant subgroups). TS performed automatic segmentation for all groups. For reference, the images were then manually segmented, with corrections reviewed by two radiologists. Accuracy was assessed using Dice similarity score, Hausdorff distance (HD), mean surface distance (MSD), volume difference, and clinical ratings. Automatic segmentation underestimated liver volume by a mean of 48.11  ml (3.1%) in the reference group and overestimated it in 84% of study group cases by 79.09 ml (4%). The average Dice score was 0.980 ± 0.007 for the reference group and 0.933 ± 0.113 for the study group. Hepatomegaly achieved the highest score (0.979 ± 0.006), Polycystic liver disease (PLD) the lowest (0.656 ± 0.230). Cirrhosis with Ascites, Beavertail, and PLD had significantly lower Dice scores than the reference group. Clinical ratings were often lower than Dice scores suggested, especially in Beavertail, Cirrhosis with Ascites, Ablation defects, Metastases, and Hemihepatectomy. TS performs excellently on healthy and well on most pathological livers. Despite high Dice scores in many pathological cases, clinical ratings reveal limitations. Clinical evaluation remains essential. Inclusion of PLD and Beavertail cases in training data may reduce bias and improve performance. 2026 3 10.1016/j.ejrad.2026.112674 European journal of radiology 196 112674 RACOON, Erlangen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41581492/ PMID: 41581492 Joy-Marie Kleiss Sebastian Arndt Lisa Sommerfeld Maximilian Schmidt Md Florian Putz Teresa Graetz Leonard Stepansky Kaan Türkan Simon Mayr Michael Uder Matthias S May article doi1016jejrai2025100067 2026 3 10.1016/j.ejrai.2025.100067 European Journal of Radiology Artificial Intelligence 5 100067 RACOON, Berlin (Charité) https://doi.org/10.1016/j.ejrai.2025.100067 Jawed Nawabi Sophia Schulze-Weddige Georg Lukas Baumgärtner Tobias Orth Andrea Dell’Orco Andrea Morotti Federico Mazzacane Helge Kniep Christian H. Nolte Uta Hanning Michael Scheel Jens Fiehler Mike P. Wattjes Tobias Penzkofer article Mirus2026-oq In dieser Studie wurde untersucht, wie die Blutverdünnung mit unfraktioniertem Heparin bei schwer kranken Intensivpatientinnen und -patienten am besten überwacht werden kann. Die Forschenden verglichen dabei einen modernen Gerinnungstest direkt am Krankenbett (ClotPro®) mit den bisher üblichen Labormethoden. Die Ergebnisse zeigen, dass der neue Test die tatsächliche Heparinwirkung genauer widerspiegelt als die häufig verwendete aPTT-Messung und besser zwischen zu niedriger, passender und zu hoher Dosierung unterscheiden kann. Dadurch könnte die Behandlung künftig schneller und gezielter angepasst werden, insbesondere wenn spezielle Laboruntersuchungen nicht sofort verfügbar sind. Die Autorinnen und Autoren sehen in dem Verfahren daher eine vielversprechende Ergänzung für die Überwachung der Blutgerinnung auf Intensivstationen. 01KX2121 2026 3 en BMC Anesthesiol. 26 Springer Science and Business Media LLC 1 Anti-factor Xa; Anticoagulation monitoring; Intensive care; Point-of-care testing; Unfractionated heparin; Viscoelastic testing Martin Mirus Anna Dietze Oliver Tiebel Jan Beyer-Westendorf Oliver Grottke Falko Tesch Peter Markus Spieth Lars Heubner article Leberzammer2026-oo AIMS: Patients with cardiovascular disease (CVD) have an increased risk of developing severe respiratory infections, including COVID-19. However, the underlying molecular mechanisms are not completely understood. It has been previously shown that CVD predisposes to an altered responsiveness to subsequent inflammatory triggers by an imprinted epigenetic memory in innate immune cells. Therefore, we hypothesized that patients with pre-existing atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) and COVID-19 display a dysregulated inflammatory response compared to patients without ASCVD due to epigenetically altered immune cells leading to increased disease severity. METHODS AND RESULTS: Single-cell RNA sequencing revealed a dysregulated myeloid immune response with hyperinflammatory and immunosuppressive features in patients with ASCVD and moderate COVID-19. Assay for Transposase-Accessible Chromatin sequencing and in vitro experiments with isolated monocytes infected with SARS-CoV-2 showed epigenetic priming of monocytes from patients with ASCVD towards increased expression of inflammatory mediators and type I interferon signalling. In a German nationwide cohort (NAPKON), using multiplex cytokine assays, enzyme-linked immunosorbent assays, and bulk-RNA sequencing, we confirmed that patients with ASCVD display an exaggerated inflammatory response during moderate COVID-19. CONCLUSION: This study demonstrates that patients with ASCVD show a dysregulated myeloid immune response in moderate COVID-19 disease. Mechanistically, epigenetic imprinting sensitizes myeloid cells of patients with ASCVD to an exaggerated type I interferon-associated immune response. 2026 2 en Cardiovasc. Res. 122 Oxford University Press (OUP) 81—97 1 COVID-19; Cardiovascular inflammation; NAPKON; SARS-CoV-2; Single-cell RNA sequencing Julian Leberzammer Wesley Tyler Abplanalp Katharina Grikscheit Emmanouil G Solomonidis Simone-Franziska Glaser Bianca Schuhmacher Maximilian Merten Gligorije Jeremijev Annett Wilken-Schmitz Lara Korth David John Stefan G"unther Carsten Kuenne Mario Looso Chanil Valasarajan Vladimir Benes Ferris Jung Vivianne Niehaus Gabriele Anton Christoph Stellbrink Christoph R"ommele Siri G"opel Soni Savai Pullamsetti Janne Vehreschild Maria Vehreschild Sandra Ciesek David M Leistner Andreas M Zeiher Stefanie Dimmeler Sebastian Cremer article pmid41627816 Prostate cancer incidence is projected to double by 2040, yet optimal risk stratification approaches for screening remain unclear despite recent international endorsements of organized programs that call for risk-adapted algorithms using readily available biomarkers. To identify biomarkers for risk-adapted prostate cancer screening in men without prostate cancer. This cohort study used data from the Study of Health in Pomerania (SHIP), a prospective population-based research initiative in Germany that randomly invited participants aged 20 to 79 years who underwent comprehensive examinations with structured 20-year follow-up. Data were collected from October 17, 1997, through September 14, 2021, with final analysis completed November 16, 2025. Baseline clinical and liquid biomarkers, including body mass index, waist-to-hip ratio, and glycated hemoglobin, together with prostate cancer-specific biomarkers of serum prostate-specific antigen (PSA) and magnetic resonance imaging-derived prostate volume and PSA density. The primary outcome was long-term prostate cancer incidence. Cumulative incidence functions for prostate cancer and death were treated as competing risks. Cause-specific Cox models were used to estimate risk and assess the association between baseline biomarkers and long-term incidence. Among 2651 men included in the study (median [IQR] age, 54.0 [48.0-62.0] years), 1482 (55.9%) had low baseline PSA levels (<1.00 ng/mL), with a cumulative prostate cancer incidence of 0.1% (95% CI, 0.0%-0.4%), 0.6% (95% CI, 0.3%-1.2%), and 3.3% (95% CI, 2.1%-4.8%) at 5, 10, and 20 years, respectively. In 958 men (36.1%) with intermediate PSA levels (1.00-3.00 ng/mL), prostate cancer incidence was 1.4% (95% CI, 0.7%-2.3%), 5.0% (95% CI, 3.6%-6.6%), and 11.8% (95% CI, 9.2%-14.8%) at 5, 10, and 20 years, respectively. In 211 men (8.0%) with high PSA levels (>3.00 ng/mL), prostate cancer incidence was 14.5% (95% CI, 10.1%-19.7%), 28.3% (95% CI, 22.2%-34.8%), and 34.8% (95% CI, 27.5%-42.2%) at 5, 10, and 20 years, respectively. Cumulative prostate cancer incidence differed significantly among the PSA groups (P < .001). In univariable and multivariable Cox regression, age (hazard ratio [HR], 1.04; 95% CI, 1.02-1.07), PSA (HR, 1.06; 95% CI, 1.04-1.07), and PSA density (HR, 1.41; 95% CI, 1.30-1.52) remained consistently associated with prostate cancer risk, whereas other variables showed either no association or inconsistent results across models. This cohort study found that a low baseline PSA level was associated with low long-term prostate cancer risk among men aged 45 to 70 years, supporting risk-adapted screening with extended intervals for men with low PSA levels. 2026 2 10.1001/jamanetworkopen.2025.56732 JAMA network open 9 e2556732 2 RACOON, Berlin (Charité), Greifswald, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41627816/ PMID: 41627816 Maximilian Lindholz Robin Bülow Ivo G Schoots Marc Kölln Saskia Nolte Georg L Baumgärtner Jean-Francois Chenot Carsten O Schmidt Martin Burchardt Matthias Nauck Henry Völzke Mark O Wielpütz Tobias Penzkofer Norbert Hosten Charlie A Hamm article dusing_orthopaund_2026 Notaufnahmen sind zentraler Bestandteil der Notfallversorgung in Deutschland. Der vom Gemeinsamen Bundesausschuss (G-BA) beschlossene Aufbau von Zentralen Notaufnahmen und die geforderten Qualifikationen des ärztlichen Personals verändern die deutschlandweite Notfallversorgung. Über die verschiedenen in der Notaufnahme versorgten Patientengruppen ist bisher allerdings nicht viel bekannt. 2026 2 2731-703X 10.1007/s00113-026-01685-z Die Unfallchirurgie https://doi.org/10.1007/s00113-026-01685-z Helena Düsing Ronny Otto Michael Raschke Felix Walcher Susanne Drynda Christian Waydhas Simon Oeckenpöhler article JA 2026 1 27 10.1186/s12879-025-12211-8 BMC Infect Dis 26 182 1 PREPARED ESVE NUM-SAR M Chaturvedi A Bartz CM Denkinger C Klett-Tammen M Kretzschmar A Kuhlmann B Lange FM Marx R. Mikolajczyk I Monsef HT Nguyen J Suer N Skoetz VK Jaeger A Karch article JA 2026 1 13 10.1192/j.eurpsy.2025.10119. Eur Psychiatry 69 e10 1 PREPARED M Glock A Erdekian M Rueb F Uhl R Husemann J Stoffers-Winterling S Lindner O Tüscher LP Hölzel K Lieb K Adorjan HF Wiegand article pmid41513702 In medical imaging, deep learning (DL) models often struggle to delineate ambiguous structures such as tumors or organ boundaries, leading to uncertainty in defining precise contours. This challenge is amplified by inter-rater variability, where experts may disagree on boundary delineations, resulting in inconsistent segmentation outcomes. Addressing these issues requires robust algorithms capable of quantifying uncertainty, standardizing annotation practices, and improving calibration to ensure reliable predictions, particularly in multi-class and multi-rater scenarios. When models are miscalibrated and overconfident, their outputs can mislead clinical decision-making, potentially influencing radiologists to over- or under-estimate malignancy risks. The CURVAS challenge (Calibration and Uncertainty for multiRater Volume Assessment in multiorgan Segmentation) was established to address these challenges by jointly assessing uncertainty, calibration, and segmentation quality, as well as promoting clinical relevance by evaluating organ volumes while accounting for annotation variability. To support this, a dataset of 90 contrast-enhanced CT scans from University Hospital Erlangen was curated, containing pancreas, liver, and kidney segmentations annotated by three experts. This resource provides a foundation for developing and benchmarking algorithms that balance segmentation accuracy, calibration, and reliability. A quantitative analysis of the annotations shows that kidney and liver segmentations exhibit strong consistency, whereas the pancreas remains challenging, emphasizing the need for refined labeling protocols and improved training strategies. 2026 1 10.1038/s41597-025-06473-9 Scientific data 13 156 1 RACOON, Erlangen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41513702/ PMID: 41513702 Meritxell Riera-Marin Joy-Marie Kleiss Anton Aubanell Andreu Antolin Juan Moreno-Vedia Julia Rodriguez-Comas Sikha O K Matthias May Javier Garcia-Lopez Adrian Galdran Miguel A González Ballester article Abolhassani2026-ly While genome-wide association studies (GWAS) have linked common genetic variants to COVID-19 susceptibility and severity, rare high-impact variants may also contribute to phenotypic heterogeneity. Inborn errors of type I interferon immunity (IFN-I-IEIs), including X-linked TLR7 deficiency, account for ~ 2% of critical COVID-19 cases. In this study, we investigated rare potentially deleterious variants in IFN-I-IEI and GWAS-prioritized genes in young, severely affected COVID-19 patients from the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON). Genome sequencing was performed on 110 hospitalized COVID-19 patients, including 82 males and 28 females, all under 60 years of age and without relevant pre-existing medical conditions. Rare potentially deleterious variants in TLR7 and 25 additional IFN-I-IEI genes, as well as 23 GWAS risk genes for COVID-19 severity, were analyzed based on allele frequency, predicted functional impact, and inheritance pattern models and subsequently classified based on the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) criteria. Polygenic Risk Scores (PRS) were additionally calculated as an exploratory and case-only analysis to assess the contribution of common variant-derived genetic predisposition for severe COVID-19. Consistent with prior findings from other studies in German cohorts, no candidate variants or large deletions were identified in TLR7. However, 7 variants of uncertain significance in IFN-I-IEI genes as well as 13 candidate variants of potential deleterious effect in GWAS risk genes were present in 19 individuals (17.3%). We observed nominally significant differences in PRS distributions, with younger individuals (< 40 years) having higher PRS (p = 0.045) compared to older individuals, and carriers of rare variants having lower PRS compared to non-carriers (p = 0.037). These patterns are consistent with an age-dependent contribution of polygenic risk to severe COVID-19 and a potentially lower polygenic burden among rare-variant carriers, although confirmation in larger well-controlled cohorts will be required. The candidate variants identified in IFN-I-IEI and GWAS risk genes represent targets for further functional studies to clarify their potential contribution to disease risk. These findings highlight the need for future integrative genomic approaches to better understand the joint contribution of common and rare variants to COVID-19 severity. 2026 1 en Hum. Genomics 20 23 1 Ayda Abolhassani T Madhusankha Alawathurage Axel Schmidt Fabian Brand Laura L Kilarski Heidi Altmann Edgar Dahl Sandra Frank Siri G"opel Frank Hanses Johannes Christian Hellmuth Christian Herr Achim J Kaasch Robin Kobbe Margarethe Justine Konik Isabell Pink Christoph R"ommele Jan Rupp Christian S Scheer Marc A Schneider Christoph Stellbrink Hans Christian Stubbe Phil-Robin Tepasse Andreas Teufel Istvan Vadasz Maria J G T Vehreschild Martin Witzenrath Gabriele Anton Isabel Br"ohl Susanne Herold Thomas Illig Steffi Jiru-Hillmann Peter Krawitz Lazar Mitrov Alexandra Philipsen Sina M P"utz Markus M Noethen Peter Nuernberg Jens-Peter Reese Olaf Riess Stefan Schreiber Joachim Schultze Fridolin Steinbeis J Janne Vehreschild Christian Wildberg Kerstin U Ludwig Eva C Schulte article benesch_vidal_implementation_2026 Die Studie untersucht die Durchführung konventioneller Obduktionen innerhalb der Hamburg City Health Study (HCHS) und deren Bedeutung für die Bestimmung von Todesursachen. Insgesamt verstarben während der Beobachtungszeit 354 Teilnehmende, von denen jedoch nur ein kleiner Teil (23 Fälle) obduziert wurde. In etwa 43 % dieser Fälle bestätigte die Autopsie die zuvor angenommene Todesursache, während in rund 17 % Abweichungen oder Unklarheiten zwischen klinischer Diagnose und Obduktionsbefund bestanden. In den übrigen Fällen war die Todesursache allein anhand äußerer Befunde nicht eindeutig feststellbar, weshalb eine Obduktion durchgeführt wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass Obduktionen zwar organisatorisch und ethisch herausfordernd sind, aber wichtige zusätzliche Informationen zur genaueren Bestimmung von Todesursachen liefern. JA 2026 1 en 1861-0692 10.1007/s00392-025-02829-8 Clinical Research in Cardiology Epub ahead of print Autopsy, Cause of death, HCHS, Outcomes, Population-based cohort https://doi.org/10.1007/s00392-025-02829-8 Maria Luisa Benesch Vidal Alena Haack Sven Anders-Lohner Julia Munzinger Laura Dorothea Keil Jan Niklas Albrecht Lotta Borger Raphael Twerenbold Benjamin Ondruschka Stefan Blankenberg Peter Moritz Becher article pmid42094598 Conventional transarterial chemoembolization (cTACE) is a guideline-approved therapy for unresectable hepatocellular carcinoma (HCC). This study aimed to characterize systemic and local cytokine changes induced by cTACE, and to evaluate their correlation with treatment response, Lipiodol deposition, and overall survival (OS). In this prospective single-center study, 46 patients with unresectable HCC underwent either cTACE followed by interstitial brachytherapy (iBT) after 24h (n = 23) or iBT alone (n = 23). Peripheral blood samples were obtained before treatment in both groups and 24h post-cTACE in the cTACE/iBT group. Additionally, tumor interstitial fluid (TIF) was isolated from tumor biopsies that were collected prior to iBT from untreated tumors (iBT group) or 24h post-cTACE (cTACE/iBT group). Serum and TIF cytokines were quantified using multiplex assays and correlated with radiologic response at 8-week MRI, Lipiodol patterns on CT 24h post-cTACE, and OS. Post-cTACE, serum IFN-γ, MCP-1, TNF-α, MIP-1α, IL-17, IL-8, IL-4, and IL-5 significantly decreased, while IL-6 increased (p < 0.005). TIF analysis showed higher IL-17 in untreated tumors compared to post-cTACE (p = 0.038), but differences were modest. In the iBT group, responders had elevated TIF IL-8 (p = 0.0103) and VEGF-A (p = 0.0185) prior to treatment, whereas in the cTACE/iBT group, responders exhibited lower TIF bFGF post-cTACE than non-responders (p = 0.0449). Elevated baseline serum IL-6 (p = 0.052), IL-8 (p = 0.036), and IFN-γ (p = 0.0508) were associated with shorter OS, while higher TIF IFN-γ (p = 0.051) correlated with improved OS. Baseline serum IL-1β (p = 0.0266) and post-cTACE serum level of VEGF-A (p = 0.0318) were higher in patients with homogeneous Lipiodol deposition in tumors, which correlated with longer OS. cTACE induces distinct systemic and local immune alterations that influence patient outcomes. Specifically, elevated serum IL-6 predicted poor survival, while homogeneous Lipiodol deposition marks favorable immune modulation and outcomes. Combining cytokine profiling with imaging biomarkers may enable improved, personalized treatment strategies in HCC. 2026 10.7150/thno.130031 Theranostics 16 6099-6112 11 RACOON, Berlin (Charité), Göttingen, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42094598/ PMID: 42094598 Emine Y Yilmaz Robin Schmidt Luisa Heidemann Yubei He Yu Liu Ornela Sulejmani Dominik N Müller Andreas Wilhelm Timo A Auer Charlie A Hamm Salma A S Abosabie Sara A Abosabie Bernhard Gebauer Lynn J Savic article pmid42694319 Large language models (LLMs) are being used to facilitate academic writing. We aimed (1) to assess the quality, integrity, and factual reliability of LLM-assisted academic writing in medicine, and (2) to compare the performance of open-source versus proprietary LLMs, reflecting differences in model transparency. In this prospective, controlled evaluation study, an open-source model (DeepSeek-R1) and proprietary model (ChatGPT-o1) completed ten academic tasks: generating five scientific essays and five evidence-based question-answers covering clinical topics in neuroradiology. Two radiologists rated outputs using 14 Likert and 7 binary criteria across the domains of academic quality, linguistic expression, factual reliability. Paired Wilcoxon/McNemar (Holm) assessed differences; ICC/Cohen's κ assessed reliability. DeepSeek-R1 achieved higher overall mean Likert scores than ChatGPT-o1 (mean ratings ± standard deviation: 3.23 ± 0.44 vs 3.02 ± 0.30, p = 0.021). It significantly outperformed in reasoning depth (p = 0.015), contextual coherence (p = 0.043), subtlety (p = 0.037), and evidence integration (p = 0.027). Although both models cited sources in every output, citation reliability was poor. DeepSeek-R1 cited more real publications (55.1% vs. 33.3%, p=0.053) but showed a higher confirmed fabrication rate (36.7% vs. 2.6%, p<0.001). DeepSeek-R1 respected word limits in 90%, ChatGPT-o1 only in 50%. Neither reviewer reliably noticed AI-generated text features. Inter-rater reliability was poor for Likert criteria (ICC = 0.466) and substantial for binary items (κ = 0.746). DeepSeek-R1 outperformed ChatGPT-o1 in generating academic content for neuroradiology, highlighting the potential of transparent, locally deployable models. However, moderate quality, citation errors and hallucinations indicate that LLMs are not yet sufficient for unsupervised academic writing and demand rigorous human review. 2026 10.1177/20552076261464745 Digital health 12 20552076261464745 RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42694319/ PMID: 42694319 Semil Eminovic Bogdan Levita Robin Schmidt Maximilian Lindholz Dmitriy Desser Tobias Penzkofer Mike P Wattjes Jawed Nawabi article pmid41507872 BACKGROUND: Volumetric segmentation in CT and MRI is valuable for artificial intelligence workflows in radiology, yet creating the large, precisely annotated datasets required for training segmentation models remains laborious. METHODS: Here, we tested in simulation whether the foundation model “Segment Anything Model 2” (SAM 2) can reduce expert annotation workload. In our workflow, annotators provide a single box at the object’s center, and SAM 2 automatically segments the object across slices; annotators then review and correct the masks as needed. Workload reduction was defined as the proportion of SAM 2’s predicted segmentation masks that were accepted without modification. Downstream segmentation models were then trained on the SAM 2-assisted masks and compared with reference models trained on ground truth masks. RESULTS: For femoral bone segmentation in MRI and liver tumor segmentation in CT, 36,614 sagittal and 16,311 axial slices were annotated, with 30% and 53% of SAM 2-generated masks accepted as is, respectively, indicating workload reduction. Crucially, segmentation models trained on SAM 2-assisted masks performed comparably to reference models, with a median dice similarity coefficient of 98.5% compared with 98.7% for femoral bone segmentation, and 77.3% compared with 77.0% for liver tumor segmentation. CONCLUSION: Using SAM 2 could thus expedite 3D medical imaging dataset annotation and segmentation model development for both research and clinical applications. 2026 1 10.1186/s12880-025-02075-4 BMC medical imaging 26 54 1 RACOON, München (TUM), Aachen, Dresden, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41507872/ PMID: 41507872 Leo Misera Sven Nebelung Zunamys I Carrero Keno Bressem Marta Ligero Jens-Peter Kühn Ralf-Thorsten Hoffmann Daniel Truhn Jakob Nikolas Kather article Bienzeislere114590 Introduction Urgent and emergency care in Germany is delivered across multiple, loosely connected sectors. In the absence of coherent, time-resolved data on patient movements between emergency medical services (EMS), out-of-hours ambulatory care, emergency departments (EDs) and inpatient care, inefficiencies and coordination gaps remain difficult to quantify. A process-centric, trans-sectoral analysis is required to characterise real-world patient pathways and identify actionable levers for improvement. The study aims to reconstruct, model and analyse patient pathways for urgent health complaints across all relevant sectors of the healthcare system in a German model region.Methods and analysis We will employ a mixed-methods observational study design. Routine data from EMS, out-of-hours ambulatory care, EDs and subsequent inpatient care will be pseudonymised at source, linked via a trusted third party and analysed within a trusted research environment. Time-stamped event logs will support process mining for discovery, conformance and performance analysis alongside descriptive statistics with stratification by context, such as setting, time of day, urgency and patient cohorts. Anonymous cross-sectional surveys of patients and front-line professionals, complemented by quarterly snapshot surveys in out-of-hours ambulatory care and interviews, will provide convergent evidence on the motives, barriers and coordination of utilisation behaviour. Enrolment for surveys is anticipated from the fourth quarter of 2025; routine data capture covers 1 January\textendash31 December 2026; analyses and dissemination run until 31 December 2027.Ethics and dissemination The study received ethical approval from the Ethics Committee of the Medical Faculty at RWTH Aachen University (EK 25-351). Survey modules are conducted anonymously with voluntary participation and without collection of direct identifiers; routine care data are processed in pseudonymised form and analysed within a trusted research environment. Stakeholder interviews will be conducted with informed consent. Results will be disseminated through peer-reviewed publications, conference presentations and summary reports for participating institutions and stakeholders, complemented by plain-language materials to support patient-centred navigation.Trial registration number DRKS00035916. 2026 2044-6055 10.1136/bmjopen-2025-114590 BMJ Open 16 British Medical Journal Publishing Group and TRANSPARENT Research Group and Schumacher, Heike and Gehrke, Simone and Capellmann, Jennifer and Schneiders, Guido and Brücken, David and Mülly, Thorsten and Tosuncuk-Ari, Nermin 2 Jonas Bienzeisler Miriam Katharina Hertwig Hauke Heidemeyer Mohamed Alhaskir Raphael W Majeed Alexander Kombeiz Wiliam Hoy Simon Huening Franziska Goettgens Jenny Unterkofler Susanne Rademacher Despina Panagiotidis Viktoria Marewski Anja Sommer Wiebke Schirrmeister Felix Walcher Ronny Otto Saskia Ehrentreich Harry H Beyel Viki Peeva Christopher T Schwanen Marco Pegoraro Beate Zoch-Lesniak Johannes Pollmanns Ralf Wittmar Dominik Graf Stillfried Rainer Röhrig Stefan K Beckers Wil M P Aalst Jörg Christian Brokmann article doi10079783032049711_65 2026 10.1007/978-3-032-04971-1_65 Lecture Notes in Computer Science 691-701 RACOON, Ulm https://doi.org/10.1007/978-3-032-04971-1_65 Daniel Wolf Heiko Hillenhagen Billurvan Taskin Alex Bäuerle Meinrad Beer Michael Götz Timo Ropinski misc Chaturvedi2026 2026 10.1186/s12879-025-12211-8 BMC Infectious Diseases https://doi.org/10.1186/s12879-025-12211-8 Madhav Chaturvedi Antonia Bartz Claudia M. Denkinger Carolina Klett-Tammen Mirjam Kretzschmar Alexander Kuhlmann Berit Lange Florian M. Marx Rafael Mikolajczyk Ina Monsef Hoa Thi Nguyen Janik Suer Nicole Skoetz Veronika K. Jaeger André Karch article bartenschlager2022 nein 10.24251/HICSS.2022.449 Gehalten auf der Hawaii International Conference on System Sciences 2022 C. Bartenschlager R. Frey M. Freitag et al article klein_inpress Science Adv In press C. Klein M. Borsche A. Balck et al article jukic M. Jukic A. Dunkel B. Haller et al article kahn2021b M. Kahn S. Zellmer A. Ebigbo et al article JA Studies in Health Technology and Informatics, eBook Serie 302 Khalid O Yusuf Sabine Hanss D Krefting inproceedings wulff2021c Conference on 66. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS) 2021 https://www.egms.de/static/de/meetings/gmds2021/21gmds058.shtml A Wulff P Biermann T von Landesberger et al poster JA Bettina Lorenz-Depiereux SM Hopff Heike Valentin Margarete Scherer Sarah Berger G. Anton Beate Balzuweit T Bahmer T. Illig Arne Blumentritt C Schäfer Sabine Hanss Matthias Nauck D Krefting Stefan Schreiber Martin Witzenrath Jens Schaller W Lieb Dana Stahl Janne Vehreschild Monika Kraus On Behalf Of The Napkon Study Group NUKLEUS Ethics Coordination poster JA M Kraus Christopher Hampf Thomas Bahls W Hoffmann Martin Bialke Arne Blumentritt Frank-Michael Moser Stefan Lang Ellen Sargsyan Aileen Stehn article Schramm2025-qz Die Primary Ciliary Dyskinesia Rule (PICADAR) ist ein diagnostisches Prognoseinstrument, das derzeit von der European Respiratory Society (ERS) empfohlen wird, um die Wahrscheinlichkeit einer Diagnose der primären ziliären Dyskinesie (PCD) zu beurteilen. Trotz ihrer Empfehlung gemäß der aktuellen ERS-Diagnoseleitlinie für PCD ist die Leistungsfähigkeit der PICADAR noch nicht ausreichend untersucht. Die Studie zeigt, dass der PICADAR eine begrenzte Sensitivität, insbesondere bei Personen ohne Lateralitätsdefekte (61 %) oder ohne charakteristische ultrastrukturelle Defekte (59 %), hat. Daher sollte der PICADAR nicht als einziger Faktor für die Einleitung einer diagnostischen Abklärung herangezogen werden und mit Vorsicht als primärer Faktor für die Einschätzung der Wahrscheinlichkeit einer PCD verwendet werden. Es werden alternative Prognoseinstrumente benötigt, insbesondere für PCD-Patienten mit normaler Körperzusammensetzung und normaler Ultrastruktur. ja 2025 12 8 en Front. Mol. Biosci. 12 Frontiers Media SA 1691758 1691758 PCD; PICADAR; ciliary ultrastructure; motile ciliopathy; predictive tool; score; situs inversus; test sensitivity Andre Schramm Johanna Raidt Sarah Riepenhausen Caroline Marie Torp Nygaard Retno Tenardi-Wenge Tavs Qvist Pernille Witt Michael Storck Heike Olbrich Kim Gjerum Nielsen Heymut Omran article hamdan_apoe4_2025 Das Protein Apolipoprotein E4 (APOE4) ist ein bekannter Risikofaktor für Alzheimer und könnte auch den Verlauf von COVID-19 beeinflussen. In dieser Studie wurden Gehirn- und Lungenproben von 38 Menschen untersucht, die an COVID-19 gestorben waren, um den Zusammenhang zwischen APOE4 und Entzündungsreaktionen im Gehirn zu klären. Dabei zeigte sich, dass APOE4-Träger, besonders aus der ersten Infektionswelle, häufiger vorkamen und eine stärkere Aktivierung von Mikroglia (Immunzellen des Gehirns) aufwiesen. Diese verstärkte Entzündung war vor allem im Kleinhirn zu sehen und betraf Männer stärker als Frauen. Zudem hing eine hohe Virusmenge in der Lunge mit einer stärkeren Entzündungsreaktion im Kleinhirn zusammen, weshalb das Kleinhirn bei der Erforschung von Infektionskrankheiten stärker berücksichtigt werden sollte. JA 2025 12 eng 1440-1789 10.1111/neup.70033 Neuropathology: Official Journal of the Japanese Society of Neuropathology 45 e70033 6 Aged, COVID-19, Humans, Male, Middle Aged, SARS-CoV-2, Brain, Aged, 80 and over, Female, Adult, microglia, neuroinflammation, COVID‐19, SARS‐CoV‐2, Microglia, APOE, Apolipoprotein E4, Homozygote, nucleocapsid Amar Hamdan Yassir El-Amri Fabian Heinrich Osama A. A. Mohamed Diego Sepulveda-Falla Markus Glatzel Jakob Matschke Susanne Krasemann article Rempe2025_PMID40481871 Medizinische Bildgebungsdaten, die in der Forschung verwendet werden, umfassen häufig sensible geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) und personenbezogene identifizierbare Informationen (PII), die strengen Rechtsrahmen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder das Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) unterliegen. Daher müssen diese Datentypen vor der Nutzung de-identifiziert werden, was für viele Forscher eine große Herausforderung darstellt. Angesichts der Vielzahl von medizinischen Bildgebungsdaten ist es notwendig, eine Vielzahl von Entschlüsselungstechniken einzusetzen. Um den Ent-Identifizierungsprozess für medizinische Bildgebungsdaten zu erleichtern, haben wir ein Open-Source-Tool entwickelt, mit dem Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) Magnetresonanzbilder, Computertomographie-Bilder, ganze Dia-Bilder und Magnetresonanz-Twix-Rohdaten identifiziert werden können. Ferner ermöglicht die Implementierung eines neuronalen Netzes die Entfernung von Text innerhalb der Bilder. Das vorgeschlagene Tool erreicht vergleichbare Ergebnisse mit aktuellen hochmodernen Algorithmen zu reduzierter Rechenzeit (bis zu × 265). Das Tool schafft es auch, Bilddaten verschiedener Typen wie Neuroimaging Informatics Technology Initiative (NIfTI) oder Whole Slide Image (WSI-)DICOMS vollständig zu identifizieren. Das vorgeschlagene Tool automatisiert eine aufwendige Ent-Identifikations-Pipeline für mehrere Arten von Eingaben, wodurch die Notwendigkeit zusätzlicher Werkzeuge zur De-Identifizierung von Abbildungsdaten reduziert wird. Frage Wie können Forscher sensible medizinische Bildgebungsdaten effektiv entschlüsseln und dabei Rechtsrahmen zum Schutz von Patientengesundheitsinformationen einhalten? Ergebnisse Wir entwickelten ein Open-Source-Tool, das die De-Identifizierung verschiedener medizinischer Bildgebungsformate automatisiert und die Effizienz von De-Identifizierungsprozessen verbessert. Klinische Relevanz Dieses Tool befasst sich mit dem kritischen Bedarf an robusten und benutzerfreundlichen De-Identifikationslösungen in der medizinischen Bildgebung, wodurch der Datenaustausch in der Forschung und der Schutz der Patienten Privatsphäre erleichtert wird. JA 2025 12 10.1007/s00330-025-11695-x European radiology Moritz Rempe Lukas Heine Constantin Seibold Fabian Hörst Jens Kleesiek article pmid40739412 A lot of research has been done, mainly on tuberculosis (TB), on the extent to which cellular immune protection as measured by interferon-γ release assays (IGRA) is age-dependent. In a previous study we showed that following an Omicron infection, adolescents with a hybrid immunity had a higher probability of having a reactive SARS-CoV-2-specific IGRA than children. Therefore, we examined in a large group of minors and adults whether age influences cellular immunity as measured by IGRA in TB and SARS-CoV-2. Participants were recruited at 13 German study sites between September and December 2022. Cellular immunity was analyzed using SARS-CoV-2 and Tb-specific IGRA and humoral immunity against SARS-CoV-2 by measuring antibodies against spike (S) and nucleocapsid protein. Analysis was done depending on natural (convalescent, not vaccinated) or hybrid immunity (convalescent and vaccinated). Overall, 1401 adults and 392 minors were included. The amount of interferon-γ released by T cells, as well as the probability of a positive SARS-CoV-2 IGRA (OR 1.022) and a positive Tb IGRA (OR 1.047) were age dependent. Sensitivity of SARS-CoV-2 IGRA in natural immunity was lower in minors (0.45), especially in those less than 5 years (0.29) as compared to adults (0.66). The interferon-γ response to SARS-CoV-2 infections and/or vaccinations and to Tb infections as measured by IGRA is in quality and quantity dependent on age. The sensitivity of commercially available tests in young children seems to be suboptimal, limiting their use as a diagnostic or research tool in this age group. 2025 12 10.1007/s15010-025-02613-w Infection 53 2669-2680 6 RACOON, Berlin (Charité), Halle, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40739412/ PMID: 40739412 Tobias Rothoeft Anna Teresa Hoffmann Christoph Maier Robin Denz Robin Kobbe Anette Friedrichs Georg M N Behrens Pia Behrens Reinhard Berner Amke Caliebe Claudia M Denkinger Katharina Giesbrecht Leonhard Hojenski Olga Hovardovska Alexandra Dopfer-Jablonka Olga Iatseniuk Achim J Kaasch Monika Kraus Lazar Mitrov Matthias Nauck Susana Nunes Miranda Margarete Scherer Yvonne Schmiedel Dana Stahl Nina Timmesfeld Nicole Toepfner Janne Vehreschild Walter A Wohlgemuth Astrid Petersmann Maria J G T Vehreschild Folke Brinkmann article doi:10.1177/17562864251391095 Es wurde ein Multiple-Sklerose-Behandlungsentscheings-Score (MS-TDS) mit Daten aus der ProVal-MS-Studie validiert. Der MS-TDS sagt die Wahrscheinlichkeit des Auftretens mindestens einer neuen oder sich vergrößernden T2-Läsion innerhalb von 6-24 Monaten nach Ausbruch der Erkrankung voraus und unterstützt die Entscheidung zwischen der Einleitung einer Plattformbehandlung oder einen "abwartenden" Ansatz. Ein sekundäres Ziel war die Machbarkeit von datenschutzkonformen Verbundkonzepten bei der Zusammenarbeit von mehreren Datenintegrationszentren aufzuzeigen. ja 2025 11 21 10.1177/17562864251391095 Therapeutic Advances in Neurological Disorders 18 17562864251391095 Stefan Buchka Alexander Hapfelmeier Jan S. Kirschke Verena Steuerwald Markus Naumann Iñaki Soto-Rey Sven Olaf Rohr Frank Kramer Lars Behrens Eva Oswald Tania Kümpfel Hanna Zimmermann Verena S. Hoffmann Marlien Hagedorn Fady Albashiti Markus Krumbholz Ulf Ziemann Oliver Kohlbacher Benjamin Sailer Viola Braunmüller Stephanie Biergans Marius Herr Ulrike Ernemann Eva Bürkle Benjamin Bender Andreas Daul Christer Ruff Jörg Römhild Benedikt Wiestler Dominik Sepp Helmut Spengler Peter Pallaoro Martin Boeker Florian Kohlmayer Vera Dehmelt Achim Berthele Mark Mühlau Paula Uibel Josephine Wauschkuhn Klaus Kuhn Makbule Senel Ioannis Vardakas Daniela Taranu Hans Armin Kestler Nico Sollmann Begüm Irmak Ön Sandra Bilger Ulrich Mansmann Antonios Bayas Joachim Havla Markus C. Kowarik Hayrettin Tumani Bernhard Hemmer and article Graefe2025-vf Die Publikation stellt ein neuartiges Framework namens RareLink vor. REDCap wird zwar häufig in der Forschung zu seltenen Erkrankungen genutzt, bietet jedoch nur geringe Interoperabilität mit internationalen Gesundheitsstandards. RareLink, ein Open-Source-Framework auf Basis eines ontologiebasierten Common Data Models, ermöglicht einen standardisierten Datenaustausch zwischen REDCap, internationalen Registern und Analysewerkzeugen. Es verknüpft Daten mit GA4GH-Phenopackets und HL7-FHIR-Profilen. Das Framework wurde international entwickelt und anhand eines simulierten Kabuki-Syndrom-Patient Kohort erfolgreich getestet. ja 2025 11 18 npj Genomic Medicine 10 72 1 Adam S L Graefe Filip Rehburg Samer Alkarkoukly Daniel Danis Ana Gr"onke Miriam R H"ubner Alexander Bartschke Thomas Debertshäuser Sophie A I Klopfenstein Julian Sass Julia Fleck Mirko Rehberg Jana Zsch"untzsch Elisabeth F Nyoungui Tatiana Kalashnikova Luis Murgu\'ıa-Favela Beata Derfalvi Nicola A M Wright Shahida Moosa Soichi Ogishima Oliver Semler S Wiegand Peter K"uhnen Christopher J Mungall Melissa A Haendel Peter N Robinson Sylvia Thun Oya Beyan article De_Arruda_Botelho2025-sy In dieser Arbeit wurde eine Lösung entwickelt, um die Güte von KI-Modellen – gemessen über die AUC – auch dann sicher berechnen zu können, wenn verschiedene Einrichtungen ihre sensiblen Daten nicht miteinander teilen dürfen. Die Forschenden stellten zwei Methoden vor: eine, die die AUC völlig exakt und datenschutzkonform berechnet, und eine zweite, die schneller ist und trotzdem sehr genaue Ergebnisse liefert. Beide Verfahren nutzen moderne Verschlüsselungstechniken, damit weder die wahren Diagnosen noch die Modellvorhersagen offengelegt werden. In der Gesundheitsplattform PHT-meDIC konnten die Methoden erfolgreich getestet und ihre Praxistauglichkeit gezeigt werden. Der frei verfügbare Programmcode erleichtert es anderen, die Verfahren im Rahmen kooperativer, datenschutzfreundlicher KI-Lösungen zu übernehmen. ja 2025 11 13 PLOS Digital Health 4 Public Library of Science e0000753 11 Marius Arruda Botelho Cem Ata Baykara Ali Burak "Unal Nico Pfeifer Mete Akg"un article doi016jesmorw2025100547 2025 11 10.1016/j.esmorw.2025.100547 ESMO Real World Data and Digital Oncology 10 100547 RACOON, Dresden https://doi.org/10.1016/j.esmorw.2025.100547 L. Misera L. Schiemann J.N. Kather R-T. Hoffmann J-P. Kühn F. Schön article Lackner2025_PMID41313446 Computed Tomography (CT) Scans sind für die Bestrahlungsplanung unerlässlich und liefern wesentliche Daten für Dosisberechnungen. Diese Studie untersuchte retrospektive Bildgebungsdosen, Scanlängen und Protokollhaftung zur Unterstützung der Bildoptimierung und zur Verringerung der Patientenstrahlung. Aus dem institutionellen Bildarchivierungs- und Kommunikationssystem (PACS) wurden CT-Daten von Patienten, die in der Zeit 04/2021 bis 12/2024 einer externen Strahlentherapie und einer Brachytherapie unterzogen wurden, abgerufen. Imaging-Dosen (volumetrischer CT-Dosenindex [CTDIvol] und Dosislängenprodukt [DLP]) wurden aus Dosisberichten extrahiert. Die Automatisierte Organsegmentierung wurde verwendet, um die Einhaltung der Standard-Betriebsverfahren (SOPs) durch Schätzung anatomischer Scanlängenunterschiede zu beurteilen. Zusätzliche Qualitätssicherung überprüft das geprüfte Protokoll und die Abbildungskonsistenz. Messprotokolle zeigten den höchsten CTDIvol (73 ± 12 mGy), während Kopf- und Halsprotokolle höhere DLP-Werte (3212 ± 757 mGy·cm hatten. Das Lungen 4D-Protokoll zeigte eine höhere effektive Dosis (23 ± 9 mSv) im Vergleich zum Standard Lungenprotokoll. Anatomische Abtastlängenunterschiede wurden an der unteren Grenze im oberen Bauch (120 ± 75 mm) und Wirbelsäule (155 ± 159 mm) beobachtet, was die Möglichkeiten zur Verbesserung des Arbeitsablaufs anzeigt. Die Verbesserung von CT-Workflows für Strahlentherapiepatienten ist wichtig und machbar. Dose- und Scan-Längenanalysen legen nahe, dass die Revision institutioneller SOPs, die Optimierung der Röntgenröhrenmodulation und die Verfeinerung der Scan-Längengrenzen für dieses Ziel berücksichtigt werden sollten. JA 2025 11 10.1007/s00066-025-02494-w Strahlentherapie und Onkologie : Organ der Deutschen Rontgengesellschaft ... [et al] Niklas A Lackner Andre Karius Tobias Brandt Oliver J Ott Florian Putz Vratislav Strnad Matthias S May Rainer Fietkau Christoph Bert Juliane Szkitsak article baum_establishing_2025 Abstract Gastrointestinal infections in Germany account for 24.5 million outpatient visits annually. To enhance outbreak detection and trend monitoring, we developed and validated a syndrome definition for syndromic surveillance of gastrointestinal infections in emergency departments. We selected presenting complaints (Canadian Emergency Department Information System) and diagnoses (ICD-10) to develop the syndrome definition. Validation involved cross-correlation analysis of syndromic and laboratory-based surveillance trends (norovirus-gastroenteritis, rotavirus-gastroenteritis, campylobacteriosis and salmonellosis notifications). We included emergency departments from the German AKTIN registry with continuous data transmission (01/2019–06/2023). Our novel syndrome definition combined complaints (diarrhoea, vomiting, nausea) and diagnoses (intestinal infectious diseases). Across 864,353 visits in 7 emergency departments, 2.1% (n = 18,158) were gastrointestinal infection cases. Of those, 57% (n = 10,424) were female; 23% were aged 0–19 years (n = 4108); and 23% 20–39 years (n = 4116). Trends were similar between surveillance systems. Cross-correlation was 0.73 (95%-confidence interval 0.61–0.85; p \textless 0.001) at lag − 1, indicating a 1-week relative reporting delay of laboratory-based surveillance. Coherent trends and significant cross-correlation validated our syndrome definition. This novel automated syndromic surveillance complements laboratory-based surveillance while offering improved timeliness and reduced workload. Therefore, it was implemented in Germany’s national routine surveillance of emergency departments. 2025 11 en 2045-2322 10.1038/s41598-025-13675-z Scientific Reports 15 38281 1 https://www.nature.com/articles/s41598-025-13675-z Jonathan Hans Josef Baum Achim Dörre Tamara Sonia Boender Katharina Heldt Hendrik Wilking Susanne Drynda Bernadett Erdmann Rupert Grashey Caroline Grupp Kirsten Habbinga Eckard Hamelmann Amrei Heining Heike Höger-Schmidt Clemens Kill Friedrich Reichert Joachim Riße Tobias Schilling AKTIN Research Group Markus Baacke Jaqueline Bauer Michael Bernhard Jonas Bienzeisler Sabine Blaschke Jörg Brokmann Volker Burst Hans-Jörg Busch Harald Dormann Christoph Duesberg Saskia Ehrentreich André Gries Thomas Händl Eric Handmann Felix Hans Frank Hanses Thomas Henke Matthias Klein Tobias Hofmann Marina Karg Jan Kleinekorth Alexander Kombeiz Bernhard Kumle Philipp Kümpers Christoph Lewejohann Alexander Dinse-Lambracht Benjamin Lucas Carsten Mach Raphael W. Majeed Jürgen Neubauer Ronny Otto Thomas Peschel Norbert Pfeufer Rainer Röhrig Wiebke Schirrmeister Domagoj Schunk Wolfgang Stahl Hartmut Stefani Lucas Triefenbach Bernd Uirich Felix Walcher Markus Wehler Hardy Wenderoth Sebastian Wolfrum Christian Wrede Markus Zimmermann Madlen Schranz article Woo2025_PMID41193908 Prostataspezifische Membran-Antigen (PSMA) Positronen-Emissionstomographie (PET) berechnete Tomographie (CT) und Ganzkörper-Magnetresonanz-Bildgebung (WB-MRI) sind der herkömmlichen CT- und Knochenscan-Bildgebung überlegen, um metastasierende Krankheit bei Patienten mit Prostatakrebs zu erkennen. Während diese höherakustischen Bildgebungsverfahren bereits das Potenzial zur Verbesserung der Patientenergebnisse gezeigt haben, ist ein gründliches Verständnis der Beziehung zwischen der Behandlungslandschaft und dem Krankheitsvolumen bei konventioneller Bildgebung sowie der prognostischen Bedeutung der prostataspezifischen Antigenantwort entscheidend, um festzustellen, wie sie effektiver eingebunden werden können. Prospektive klinische Studien sind erforderlich, um zu bewerten, ob PSMA-PET/CT und WB-MRI durch präzise Therapieanpassungen klinisch relevante Endpunkte für Patienten wirklich verbessern können. In diesem Beitrag erforschen wir die spezifischen Möglichkeiten von PSMA-PET/CT und WB-MRI als Biomarker in mehreren klinischen Bereichen, einschließlich Metastasis-Erkennung und -Stufe, Krankheitscharakterisierung und Aggressivitätsbewertungen, Biopsiezielauswahl, Auswirkungen auf die Behandlungsplanung, Bewertung der therapeutischen Reaktion und Theranostik. Wir unterstreichen die zentralen Forschungsfragen, die Aufmerksamkeit erfordern. KEY POINTS: Frage Können PSMA-PET/CT und WB-MRI, mit ihrer überlegenen Fähigkeit, Metastasen in Prostatakrebs zu erkennen, wirklich verbessern Patientenergebnisse? Das Finden von hochgenauer Bildgebung verbessert die Metastasenerkennung, Inszenierung, Bewertung von Krankheitsarmut und ermöglicht eine personalisierte Behandlungsplanung für fortgeschrittene Prostatakrebspatienten. Klinische Relevanz PSMA-PET/CT und WB-MRI haben das Potenzial, das Management von Männern mit fortgeschrittenem Prostatakrebs zu verändern, aber prospektive klinische Studien sind erforderlich, um die Vorteile für das Überleben oder die Lebensqualität zu bestätigen, bevor man die Routinenutzung empfiehlt. JA 2025 11 10.1007/s00330-025-12089-9 European radiology Sungmin Woo Luca Russo Samuel J Withey Ailin Dehghanpour Roberto García-Figueiras Ivo G Schoots Giuseppe Petralia Amish Lakhani Tobias Penzkofer Martina Pecoraro Chen-Jiang Wu Jochen Walz Matthias Eiber Wolfgang P Fendler Silke Gillessen Raquel Perez-Lopez Frédéric E Lecouvet Tara D Barwick Anwar R Padhani article ehrentreich_impact_2025 Annual discussions concerning emergency department (ED) utilization during New Year due to avoidable emergencies and potential “pyrotechnic bans” often highlight media reports of severe injuries. However, limited data exist on the ED burden and specific injury patterns. This study aimed to investigate firework-related ED cases in Germany around the turn of the year owing to the pyrotechnic ban during the COVID-19 pandemic. 2025 11 1863-9941 10.1007/s00068-025-03002-6 European Journal of Trauma and Emergency Surgery 51 337 1 https://doi.org/10.1007/s00068-025-03002-6 Saskia Ehrentreich Nele Kamer Susanne Drynda Ronny Otto Felix Walcher Benjamin Lucas article De_Arruda_Botelho2025-hi Ensuring privacy in distributed machine learning while computing the Area Under the Curve (AUC) is a significant challenge because pooling sensitive test data is often not allowed. Although cryptographic methods can address some of these concerns, they may compromise either scalability or accuracy. In this paper, we present two privacy-preserving solutions for secure AUC computation across multiple institutions: (1) an exact global AUC method that handles ties in prediction scores and scales linearly with the number of samples, and (2) an approximation method that substantially reduces runtime while maintaining acceptable accuracy. Our protocols leverage a combination of homomorphic encryption (modified Paillier), symmetric and asymmetric cryptography, and randomized encoding to preserve the confidentiality of true labels and model predictions. We integrate these methods into the Personal Health Train (PHT)-meDIC platform, a distributed machine learning environment designed for healthcare, to demonstrate their correctness and feasibility. Results using both real-world and synthetic datasets confirm the accuracy of our approach: the exact method computes the true AUC without revealing private inputs, and the approximation provides a balanced trade-off between computational efficiency and precision. All relevant code and data is publicly available at https://github.com/PHT-meDIC/PP-AUC, facilitating straightforward adoption and further development within broader distributed learning ecosystems. 2025 11 en PLOS Digit. Health 4 Public Library of Science (PLoS) e0000753 11 Marius Arruda Botelho Cem Ata Baykara Ali Burak "Unal Nico Pfeifer Mete Akg"un article weber_profiles_2025 Schwere COVID-19-Erkrankungen gehen mit Störungen im Cholesterinstoffwechsel einher, wobei das Protein PCSK9 eine wichtige Rolle spielt und vor allem in der Leber gebildet wird. In dieser Studie wurden Lebergewebe aus Obduktionen von COVID-19-Patienten mit Proben aus der Zeit vor der Pandemie verglichen sowie Blutwerte schwerkranker Patientinnen und Patienten analysiert. Dabei zeigte sich, dass PCSK9 und sein Regulator SREBP-2 mit bestimmten Leberveränderungen zusammenhängen, jedoch unabhängig davon, ob eine SARS-CoV-2-Infektion vorlag. Zwischen COVID-19- und Nicht-COVID-Patienten fanden sich weder relevante Unterschiede in der Leberstruktur noch in den gemessenen Leberwerten im Blut. Die Ergebnisse sprechen dafür, dass SARS-CoV-2 die Leber nicht direkt schädigt, auch wenn größere Studien nötig sind, um dies sicher zu bestätigen. JA 2025 11 1471-2334 10.1186/s12879-025-12129-1 BMC Infectious Diseases 25 1573 1 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12616961/ Florian Weber Vlad Pavel Martina Müller Peter Boor Lea Läber Saskia Stillfried Christa Buechler article von_stillfried_von_2025 Obwohl sich die Obduktionstechnik seit über 150 Jahren kaum verändert hat, ist ihr wissenschaftlicher Nutzen durch moderne Analyse-, Bildgebungs- und Computerverfahren stark gewachsen. In den klinischen Obduktionsablauf wurden sowohl native als auch kontrastverstärkte postmortale Bildgebungen integriert, unter anderem zur Untersuchung von Gefäßveränderungen bei chronischen Nierenerkrankungen. Zusätzlich wurde gezeigt, dass Biomaterialien aus Obduktionen wertvolle Grundlagen für die translationale Forschung liefern. Der Aufbau eines nationalen Autopsieregisters ermöglichte außerdem eine systematische Auswertung großer Datenmengen aus Obduktionen. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass postmortale Daten und Gewebe für die Erforschung komplexer und multisystemischer Erkrankungen unverzichtbar sind und innovative Methoden in der Obduktionspathologie weiter gefördert werden sollten. JA 2025 11 de 2731-7188, 2731-7196 10.1007/s00292-025-01508-9 Die Pathologie 47 62-67 Suppl 1 https://link.springer.com/10.1007/s00292-025-01508-9 Saskia Von Stillfried article Hoffmann2025_PMID41151842 Interstitielle Lungenerkrankung (ILD) stellt die häufigste und schwere Organerscheinung dar, die bei Patienten beobachtet wird, die mit Bindegewebeerkrankungen (CTDs) diagnostiziert werden. Ziel dieser retrospektiven Querschnittsstudie war es, klinische Risikofaktoren wie Lungensymptome, Alter, Geschlecht, Labor- und Lungenfunktionstest (PFT)-Parameter zu identifizieren, die mit dem Ausmaß der ILD in Verbindung stehen, gemessen durch künstliche Intelligenz-basierte Quantifizierung der Lungenhochauflösung berechneten Tomographie (AIqpHRCT). Wir enthielten Patienten mit einer CTD-ILD-Diagnose; alle leiden unter PFT und HRCT, und auch Lungensymptome und Entzündungserscheinungen wurden dokumentiert. AIpqHRCT wurde verwendet, um Lungenvolumen zu quantifizieren und ILD-Funktionen einschließlich Bodenglas-Optik (GGO), Retikulationen, hochauflösendes Lungenvolumen (HAV), Emphysema und Gesamtumfang von ILD. Schließlich waren 76 CTD-ILD-Patienten für Regressionsanalysen geeignet, um den Einfluss von klinischen Parametern auf das ILD-Grad zu bewerten. Die Verringerung der Streufähigkeit der Lunge für Kohlenmonoxid (DLCO), Gesamtlungskapazität (TLC) und erhöhte Entzündungsparameter war maßgeblich mit dem Ausmaß von GGO, Retikulationen, HAV und Gesamterstreckung von ILD verbunden. Pulmonale Symptome, Alter und erzwungene Lebensfähigkeit wurden nicht mit dem Ausmaß der ILD, das von AIqpHRCT quantifiziert wurde, verbunden. Die Studie präsentierte, dass DLCO und TLC für die CTD-ILD Schwere prognostiziert wurden. Folglich schlagen unsere Ergebnisse die Leistung von PFT, einschließlich DLCO für alle Patienten mit CTD vor. Bei reduziertem DLCO und DC sind weitere Diagnosen, einschließlich HRCT, erforderlich. JA 2025 10 10.1136/rmdopen-2025-005963 RMD open Tobias Hoffmann Ulf Teichgräber Bianca Lassen-Schmidt Diane Renz Luis Benedict Brüheim Tobias Weise Martin Krämer Joachim Böttcher Felix Güttler Gunter Wolf Alexander Pfeil article Thaploo2025_PMID41094037 Olfaktorische Dysfunktion (OD) als Symptom von COVID-19 hat aufgrund seiner hohen Prävalenz in der Forschung große Aufmerksamkeit erhalten. Während es in den meisten Individuen transient ist, hält post-COVID OD in einer bemerkenswerten Teilmenge von Patienten sogar Monate bis Jahre nach der akuten Infektion. Ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Faktoren, die dieses Phänomen führen, ist unerlässlich. Es gibt immer mehr Beweise für eine Einbeziehung des zentralen Nervensystems in dieses Defizit. Ziel dieser Studie war es, die strukturelle Konnektivität und Integrität von Weißstoffpfaden in Gehirnregionen zu untersuchen, die mit der olfaktorischen Verarbeitung unter Verwendung von MRT mit Diffusions Tensor-Bildgebung (DTI) bei Patienten mit persistentem Post-COVID OD verbunden sind. Die Studie umfasste 61 Patienten, unterteilt in zwei Gruppen: 31 Teilnehmer mit post-COVID OD (PC-OlfDys) und 30 post-COVID normosmic controls (PC-N). Bei MRI-Analysen wurde ein interessenorientierter Ansatz (ROI) und voxelweise statistische Vergleiche zwischen den Gruppen mit dem Alter als Kovariat verwendet. Die fraktionierte Anisotropie (FA) im linken Amygdala war in den PC-OlfDys höher als in der PC-N-Gruppe, und die radiale Diffusivität (RD) im rechten Amygdala war in der PC-OlfDys-Gruppe höher als in PC-N. Die PC-OlfDys-Gruppe zeigte höhere Depressionen und Angstwerte, gemessen durch die achtstufige Patienten-Gesundheits-Fragenskala und den allgemeinen Angststörungs- 7 Fragebogen. Diese Studie zeigt, dass post-COVID OD mit signifikanten Veränderungen der Myelierung oder des axonalen Durchmessers von olfaktorbezogenen Gehirnregionen verbunden ist. Da die amygdala, Putamen und piriforme Cortex (alle in olfaktorischer Funktion und emotionalem Wohlbefinden) Assoziationen mit Depressionen und Angstpunkten zeigten, vermuten wir, dass post-COVID OD und Depression und Angst miteinander verwandt sind, obwohl die Richtung dieser Beziehung noch geklärt werden muss. JA 2025 10 10.1038/s41598-025-23015-w Scientific reports Divesh Thaploo Lars-Patrick Schmill Naomi Behrend Svea Gerlach Cornelia Fogel Anne-Kathrin Ruß Wolfgang Lieb Stefan Schreiber Walter Maetzler Corina Maetzler Michael Krawczak Norman Weinert Thomas Bahmer Shimita Raquib Karin Fiedler Jörg Janne Vehreschild Olav Jansen Coralie Mignot Schekeb Aludin Martin Laudien article pmid40934552 Deep learning (DL) has become the dominant approach for medical image segmentation, yet ensuring the reliability and clinical applicability of these models requires addressing key challenges such as annotation variability, calibration, and uncertainty estimation. This is why we created the Calibration and Uncertainty for multiRater Volume Assessment in multiorgan Segmentation (CURVAS), which highlights the critical role of multiple annotators in establishing a more comprehensive ground truth, emphasizing that segmentation is inherently subjective and that leveraging inter-annotator variability is essential for robust model evaluation. Seven teams participated in the challenge, submitting a variety of DL models evaluated using metrics such as Dice Similarity Coefficient (DSC), Expected Calibration Error (ECE), and Continuous Ranked Probability Score (CRPS). By incorporating consensus and dissensus ground truth, we assess how DL models handle uncertainty and whether their confidence estimates align with true segmentation performance. Our findings reinforce the importance of well-calibrated models, as better calibration is strongly correlated with the quality of the results. Furthermore, we demonstrate that segmentation models trained on diverse datasets and enriched with pre-trained knowledge exhibit greater robustness, particularly in cases deviating from standard anatomical structures. Notably, the best-performing models achieved high DSC and well-calibrated uncertainty estimates. This work underscores the need for multi-annotator ground truth, thorough calibration assessments, and uncertainty-aware evaluations to develop trustworthy and clinically reliable DL-based medical image segmentation models. 2025 10 10.1016/j.compbiomed.2025.111024 Computers in biology and medicine 197 111024 Pt B RACOON, Erlangen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40934552/ PMID: 40934552 Meritxell Riera-Marin Sikha O K Julia Rodriguez-Comas Matthias Stefan May Zhaohong Pan Xiang Zhou Xiaokun Liang Franciskus Xaverius Erick Andrea Prenner Cédric Hémon Valentin Boussot Jean-Louis Dillenseger Jean-Claude Nunes Abdul Qayyum Moona Mazher Steven A Niederer Kaisar Kushibar Carlos Martín-Isla Petia Radeva Karim Lekadir Theodore Barfoot Luis C Garcia Peraza Herrera Ben Glocker Tom Vercauteren Lucas Gago Justin Englemann Joy-Marie Kleiss Anton Aubanell Andreu Antolin Javier Garcia-Lopez Miguel A González Ballester Adrian Galdran article Lindholz2025_PMID40674943 Radiologie-Berichte können sich während des Workflows ändern, vor allem, wenn die Bewohner vorläufige Versionen erstellen, die die Ärzte abschließend behandeln. Wir untersuchten, wie große Sprachmodelle (LLMs) und Einbettungstechniken diese Veränderungen in textuellen, semantischen oder klinisch handlungsfähigen Typen kategorisieren können. Wir haben 400 adulte CT-Berichte ausgewertet, die von Bewohnern gegen abgeschlossene Versionen von Ärzten erstellt wurden. Änderungen wurden in einer fünf-Punkt-Skala von keiner Veränderung zu kritischen bewertet. Wir untersuchten Open-Source-LLMs neben traditionellen Metriken wie normalisierte Wortunterschiede, Levenshtein und Jaccard Ähnlichkeit und Texteinbettung Ähnlichkeit. Die Modellleistung wurde mit quadratisch gewichteten Cohen's kappa (κ), (balanced) Genauigkeit, F₁, Präzision und Rückruf bewertet. Die Inter-Rater-Verlässlichkeit bei den Evaluatoren war ausgezeichnet (κ = 0.990). Von den analysierten Berichten enthielten 1,3 % kritische Veränderungen. Die getesteten Verfahren zeigten signifikante Leistungsunterschiede (P < 0,001). Das Qwen3-235B-A22B-Modell mit einer Null-Schuss-Prompt, die am besten mit menschlichen Einschätzungen von Veränderungen in klinischen Berichten fluchtet und einen κ von 0,822 (SD 0.031) erreicht. Die beste konventionelle Metrik, Wortdifferenz, hatte einen κ von 0,732 (SD 0,048), die Differenz zwischen den beiden zeigte statistische Bedeutung bei unjustierten Post-hoc-Tests (P = 0,038), aber verlorene Bedeutung nach Einstellung für Mehrfachtests (P = 0,064). Einbettungsmodelle im Vergleich zu LLMs und klassischen Methoden, die in den meisten Fällen statistische Bedeutung zeigen. Große Sprachmodelle wie Qwen3-235B-A22B zeigten eine moderate bis starke Ausrichtung mit Expertenauswertungen der klinischen Bedeutung von Veränderungen in Radiologieberichten. LLMs vertiefte Einbettungsmethoden und traditionelle String- und Wortansätze, wobei in den meisten Fällen statistische Bedeutung zukommt. Dies zeigt ihr Potenzial als Werkzeuge zur Unterstützung der Peer Review. JA 2025 10 10.1016/j.ejrad.2025.112316 European journal of radiology Maximilian Lindholz Alina Burdenski Richard Ruppel Sophia Schulze-Weddige Georg Lukas Baumgärtner Isabel Schobert Anna-Maria Haack Semil Eminovic Annette Milnik Charlie Alexander Hamm Anne Frisch Tobias Penzkofer article Schluessel2025_PMID40377852 Schwere Atemwegsinfektionen stellen eine große Herausforderung in der klinischen Praxis dar, vor allem bei älteren Erwachsenen. Die Analyse der Körperzusammensetzung könnte eine entscheidende Rolle bei der Risikobewertung und der therapeutischen Entscheidungsfindung spielen. Diese Studie untersucht, ob Adipositas oder Sarkoopenie einen größeren Einfluss auf die Mortalität bei Patienten mit schweren Atemwegsinfektionen hat. Die Studie konzentriert sich auf die Kohorte National Pandemic Cohort Network (NAPKON-SUEP), die Patienten über 60 Jahre mit bestätigter schwerer COVID-19-Pneumonie umfasst. Ein innovativer Ansatz wurde angenommen, mit vortrainierten Tiefenlernmodellen zur automatisierten Analyse der Körperzusammensetzung auf Basis von Routine-Torakic-CT-Scans. Die Studie umfasste 157 Krankenhauspatienten (mittleres Alter 70 ± 8 Jahre, 41% Frauen, Mortalitätsrate 39%) aus der NAPKON-SUEP Kohorte an 57 Studienplätzen. Ein vortrainiertes Tiefenlernmodell wurde verwendet, um Körperzusammensetzung (Muskel, Knochen, Fett und intramuskuläre Fettvolumina) aus thorakalen CT-Bildern des NAPKON-SUEP Kohorts zu analysieren. Binäre logistische Regression wurde durchgeführt, um den Zusammenhang zwischen Fettleibigkeit, Sarkoopenie und Mortalität zu untersuchen. Nicht-Überlebende zeigten ein geringeres Muskelvolumen (p = 0,043), ein höheres intramuskuläres Fettvolumen (p = 0,041) und ein höheres BMI (p = 0,031) im Vergleich zu Überlebenden. Unter allen Körperzusammensetzungsparametern war das auf das Gewicht eingestellte Muskelvolumen der stärkste Mortalitätsvorhersage im logistischen Regressionsmodell, auch nach der Anpassung an Faktoren wie Geschlecht, Alter, Diabetes, chronische Lungenerkrankungen und chronische Nierenerkrankungen (Dosisverhältnis = 0,516). Im Gegensatz dazu zeigte BMI nach der Anpassung an Komorbiditäten keine signifikanten Unterschiede. Diese Studie identifiziert das Muskelvolumen, das von Routine-CT-Scans abgeleitet wird, als Hauptvorhersage des Überlebens bei Patienten mit schweren Atemwegsinfektionen. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von AI unterstützten CT-basierten Körperzusammensetzungsanalysen zur Risikoschichtung und klinischen Entscheidungsfindung, nicht nur für COVID-19 Patienten, sondern auch für alle Patienten über 60 Jahre mit schweren akuten Atemwegsinfektionen. Die innovative Anwendung vortrainierter Tiefenlernmodelle eröffnet neue Möglichkeiten zur automatisierten und standardisierten Bewertung in der klinischen Praxis. JA 2025 10 10.1007/s15010-025-02555-3 Infection Sabine Schluessel Benedikt Mueller Olivia Tausendfreund Michaela Rippl Linda Deissler Sebastian Martini Ralf Schmidmaier Sophia Stoecklein Michael Ingrisch Sabine Blaschke Gunnar Brandhorst Peter Spieth Kristin Lehnert Peter Heuschmann Susana M Nunes Miranda Michael Drey article Levita2025_PMID41082087 Diese Studie untersucht vier große Sprachmodelle (LLMs) in der Lage, häufige Patientenfragen vor der transarteriellen periartikulären Embolisierung (TAPE), der berechneten Tomographie (CT)-geführten High-Dosis-Rate (HDR) Brachytherapie und der Blutomycinelektrotherapie (BEST) zu beantworten. Ziel ist es, ihr Potenzial zur Verbesserung der klinischen Arbeitsabläufe und des Patientenverständnisses zu bewerten und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken zu bewerten. Thirty-five TAPE, 34 CT-HDR Brachytherapie, und 36 BEST bezogene Fragen wurden an ChatGPT-4o, DeepSeek-V3, OpenBioLLM-8b und BioMistral-7b gestellt. Die LLM-generierten Reaktionen wurden unabhängig von zwei Board-zertifizierten Radiologen bewertet. Die Genauigkeit wurde auf einer 5-Punkt-Skala von Likert bewertet. Statistiken verglichen LLM-Leistungen in Fragekategorien für Patienten-Erziehungstauglichkeit. DeepSeek-V3 erreichte die höchsten Durchschnittswerte für BEST [4.49 (± 0.77)] und CT-HDR [4.24 (± 0.81)] und demonstrierte vergleichbare Performance mit ChatGPT-4o für TAPE-bezogene Fragen (DeepSeek-V3 [4.20 (± 0.77)] vs. ChatGPT-4o [4.17 (± 0.64)]; p = 1.000). Im Gegensatz dazu führten OpenBioLLM-8b (BEST 3.51 (± 1.15), CT-HDR 3.32 (± 1.13), TAPE 3.34 (± 1.16)) und BioMistral-7b (BEST 2.92 (± 1.35), CT-HDR 3.03 (± 1.06), TAPE 3.33 (± 1.28) deutlich schlechter aus als DeepSeek-V3 und ChatGPT-4o. Vorbereitung/Planung war die einzige Kategorie ohne statistisch signifikante Unterschiede in allen drei Verfahren. DeepSeek-V3 und ChatGPT-4o über TAPE, BEST und CT-HDR Brachytherapie-Fragen, die das Potenzial zur Verbesserung der Patientenausbildung in der interventionellen Radiologie angeben, wo komplexe aber minimalinvasive Verfahren oft in kurzen Konsultationen erklärt werden. Allerdings zeigten OpenBioLLM-8b und BioMistral-7b häufigere Ungenauigkeiten, was darauf hindeutete, dass LLMs noch keine umfassenden klinischen Konsultationen ersetzen kann. Patientenfeedback und klinische Workflow-Implementierung sollten diese Ergebnisse validieren. JA 2025 10 10.1186/s42155-025-00609-z CVIR endovascular Bogdan Levita Semil Eminovic Willie Magnus Lüdemann Dirk Schnapauff Robin Schmidt Anna-Maria Haack Andrea Dell'Orco Jawed Nawabi Tobias Penzkofer article Trif2025_PMID41229738 Softwaregeführte semi-quantitative Analyse der Koronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) Lungenentzündung in Lungenrechnertomographie (CT)-Datensätzen zur Schwerebewertung. Darüber hinaus werden bildgebende Erkenntnisse mit der Notwendigkeit intensiver Pflegemedizin und klinischer Parameter korreliert. Diese einzentige retrospektive Studie analysierte 66 aufeinanderfolgende Patienten (31 Frauen, mittleres Alter 64.6±16.2 Jahre) mit Lungen-CT-Datensätzen von 12/2020 bis 05/2021 und bestätigte COVID-19-Pneumonie. Lungen-CT-Datensätze wurden mit einer semiquantitativen Software zur Segmentierung und Quantifizierung ausgewertet. Die Korrelation mit zugrunde liegenden Krankheiten, Laborparametern und weiterem Kurs wurde bewertet, einschließlich Intubation und Notwendigkeit einer intensiven Pflege. Das Gesamtvolumen der Lungen betrug 3,903,65±1,185.67 mL, das mittlere Volumen der Trübungen betrug 866,52±829,29 mL, was 23,54%±21.92% des gesamten Lungenvolumens widerspiegelt. Das Volumen der hohen Trübungen betrug 186.88±208.15 mL, was 0,06%±0,07% des gesamten Lungenvolumens widerspiegelt. Insgesamt starben 12 Patienten (18,2%), 10 Patienten (15,2%) erforderlich Intubation und in 27 Fällen (40,9%) intensive Pflege war notwendig. Bei Patienten, die das Volumen an Opazitäten und hohen Opazitäten starben, waren deutlich höher (P<0.05). Wesentliche Unterschiede mit einem Risiko für eine intensive Pflegemedizin waren umfangreiche pulmonale Opazitäten, ein Volumen hoher Opazitäten und ein Prozentsatz hoher Opazitäten (P< 0,001 je). Die COVID-19-Pneumonie kann mittels eines künstlichen Intelligenz (AI)-basierten Software-Ansatzes halbquantifiziert werden. Quantitative Methoden könnten genaue Informationen über das Volumen der Trübungen liefern und die Erkennung von Verbindungen zur Patiententherapie ermöglichen, einschließlich der Notwendigkeit einer intensiven Pflege. JA 2025 10 10.21037/jtd-2025-655 Journal of thoracic disease Nicoleta Trif Christopher Kloth Susanne Martina Büttner Nadine Egenrieder Daniel Wolf Stefan Andreas Schmidt Daniel Vogele Nico Sollmann Franziska Flack Lynn Peters Beate Grüner Bettina Jungwirth Steffen Stenger Thomas Stamminger Meinrad Beer incollection Lohr2025-au Im Jahr 2024 startete das GeMTeX-Projekt die bislang größte Deidentifizierungsinitiative für deutschsprachige klinische Berichte und veröffentlichte im Rahmen einer Pilotstudie GraSCCoPHI, das erste de-identifizierte deutschsprachige Goldstandard-Korpus aus synthetischen Entlassungsberichten. Die Publikation beschreibt den De-Identifizierungs-Workflow, das Management der Annotationstools sowie der Erfahrungen in der Vorannotation, etwa beim Zusammenstellen und Schulen der Annotationsteams und bei der Weiterentwicklung der Richtlinien. Im ersten Jahr entstanden intern etwa 9.000 Dokumente mit ~20 Millionen Tokens, und die Autoren berichten über quantitative Befunde zur Menge identifizierbarer Informationen pro Dokument. Wichtige Erkenntnisse sind verschiedene ungeplante Schwierigkeiten beim Rollout an sechs Klinikstandorten und die Beobachtung, dass weniger als 20 % der Annotationen einen Großteil dieser Probleme verursachen (Pareto-Effekt). ja 2025 9 3 Studies in Health Technology and Informatics IOS Press Studies in Health Technology and Informatics Christina Lohr Jakob Faller Andrea Riedel Hung Manh Nguyen Markus Wolfien Justin Hofenbitzer Luise Modersohn Jutta Romberg Fabian Prasser Jazia Omeirat Yutong Wen Oksana Galusch Udo Hahn Marvin Seiferling Christoph Dieterich Peter Kl"ugl Franz Matthies Janina Kind Martin Boeker Markus L"offler Frank Meineke article neidhardt_digital_2025 Gewebeproben aus Obduktionen gelten als Goldstandard, um Todesursachen festzustellen und Krankheiten besser zu verstehen. Bei hochinfektiösen Erregern können postmortale, minimalinvasive Gewebeentnahmen das Infektionsrisiko für Ärztinnen und Ärzte senken. In dieser Machbarkeitsstudie wird ein System vorgestellt, das mithilfe von Computertomographie und Virtual Reality die vollständig entfernte Planung und Steuerung robotischer Biopsien ermöglicht. Drei verschiedene Interaktionsmethoden zur Nadelplatzierung wurden durch Rechtsmedizininer*innen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methode präzise, gut bedienbar und eine vielversprechende, sichere Alternative zu herkömmlichen Verfahren ist. JA 2025 9 2377-3766 10.1109/LRA.2025.3608655 IEEE Robotics and Automation Letters 10 11141-11147 11 Biopsy, Cadaver, Computed tomography, Needles, Robots, Skin, Biomedical imaging, Path Planning, Planning, Robot Control, Robot kinematics, Servers, Soft Tissue, User Interface, Virtual Reality https://ieeexplore.ieee.org/document/11154977 Maximilian Neidhardt Ludwig Bosse Vidas Raudonis Kristina Allgoewer Axel Heinemann Benjamin Ondruschka Alexander Schlaefer article matschke_fatal_2025 Vaccination against severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) has been crucial in managing the COVID-19 pandemic. In 2021, a rare syndrome characterized by thrombotic events and thrombocytopenia was identified in individuals who received the ChAdOx1 nCoV-19 or the Ad26.COV2.S vaccine, both of which use adenoviral vectors.[1] [2] [3] [4] [5] This syndrome, known as vaccine-induced immune thrombocytopenia and thrombosis (VITT), is linked to high levels of immunoglobulin G (IgG) antibodies targeting platelet factor 4 (PF4), a chemokine released from platelet α-granules.[6] Similar conditions associated with anti-PF4 antibodies include classic heparin-induced thrombocytopenia (HIT), autoimmune HIT (aHIT), and spontaneous HIT.[7] Additionally, prothrombotic, platelet-activating anti-PF4 antibodies not associated with heparin have been identified in a patient with monoclonal gammopathy.[8] These anti-PF4 disorders present with thrombosis and thrombocytopenia following exposure of PF4 to polyanions like DNA, heparin, or polyphosphate.[9] [10] Recently, anti-PF4 antibodies were detected in two individuals who developed a VITT-like syndrome after adenovirus infection, despite not receiving COVID-19 vaccination or heparin treatment.[11] In the meantime, further such cases, some of them with a preceding respiratory infection and positive testing for adenovirus, have been reported (see [Table 1]).[12] [13] [14] Here, we report the case of a 3-year-old boy who developed fatal cerebral venous sinus thrombosis (CVST) and thrombocytopenia several days after an adenovirus infection. Postmortem studies revealed the presence of anti-PF4 antibodies in his serum. This case further confirms the existence of adenovirus-triggered anti-PF4 antibodies, emphasizing the need to study anti-PF4 antibodies in patients with unexplained thrombosis and thrombocytopenia. JA 2025 9 en 0340-6245, 2567-689X 10.1055/a-2510-6235 Thrombosis and Haemostasis 125 919-922 9 Letter to the Editor http://www.thieme-connect.de/DOI/DOI?10.1055/a-2510-6235 Publisher: Georg Thieme Verlag KG Jakob Matschke Tobias Huter Thomas Renné Marc Lütgehetmann Markus Glatzel Benjamin Ondruschka article schroder_krematoriumsleichenschau_2025 Die zweite Leichenschau vor einer Feuerbestattung dient nicht nur der forensischen Fallklärung, sondern hat auch epidemiologische und gesundheitspolitische Relevanz. Die COVID-19-Pandemie stellte hierbei neue Anforderungen an die Durchführung und Bewertung. Die Studie untersucht die rechtsmedizinische Praxis der Leichenschau vor der Einäscherung im Kontext der COVID-19-Pandemie. Dabei wurde festgestellt, dass eine attestierte SARS-CoV-2-Infektion nie alleiniger Grund für eine Zurückstellung des Leichnams vor der Einäscherung war. Die Untersuchung legt nahe, dass die Durchführung von Schwangerschaftsabbrüchen nach medizinisch-sozialer Indikation nicht immer in allen Einzelheiten der aktuellen Rechtslage entspricht. Die Ergebnisse betonen die Bedeutung einer sorgfältigen und rechtskonformen Dokumentation in der forensischen Praxis. Die Studie trägt zur Weiterentwicklung der rechtsmedizinischen Standards in Zeiten globaler Gesundheitskrisen bei. JA 2025 9 de 1434-5196 10.1007/s00194-025-00787-z Rechtsmedizin 35 344–350 SARS-CoV‑2, Death certificate, Leichenschau, Todesbescheinigung, Cremation, Feuerbestattung, Postmortem examination https://doi.org/10.1007/s00194-025-00787-z Ann Sophie Schröder Benjamin Ondruschka article pmid40639009 Content-based image retrieval (CBIR) has the potential to significantly improve diagnostic aid and medical research in radiology. However, current CBIR systems face limitations due to their specialization to certain pathologies, limiting their utility. On the other hand, several vision foundation models have been shown to produce general-purpose visual features. Therefore, in this work, we propose using vision foundation models as powerful and versatile off-the-shelf feature extractors for content-based image retrieval. Our contributions include: (1) benchmarking a diverse set of vision foundation models on an extensive dataset comprising 1.6 million 2D radiological images across four modalities and 161 pathologies; (2) identifying weakly-supervised models, particularly BiomedCLIP, as highly effective, achieving a P@1 of up to 0.594 (P@3: 0.590, P@5: 0.588, P@10: 0.583), comparable to specialized CBIR systems but without additional training; (3) conducting an in-depth analysis of the impact of index size on retrieval performance; (4) evaluating the quality of embedding spaces generated by different models; and (5) investigating specific challenges associated with retrieving anatomical versus pathological structures. Despite these challenges, our research underscores the vast potential of foundation models for CBIR in radiology, proposing a shift towards versatile, general-purpose medical image retrieval systems that do not require specific tuning. Our code, dataset splits and embeddings are publicly available here. 2025 9 10.1016/j.compbiomed.2025.110640 Computers in biology and medicine 196 110640 Pt A RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40639009/ PMID: 40639009 Stefan Denner David Zimmerer Dimitrios Bounias Markus Bujotzek Shuhan Xiao Raphael Stock Lisa Kausch Philipp Schader Tobias Penzkofer Paul F Jäger Klaus Maier-Hein article Krueger2025_PMID40905704 Photon-counting-Detektor berechnete Tomographie (PCD CT) bietet eine höhere Dosiseffizienz als herkömmliche energieintegrierende Detektor CT (EID CT), was besonders für Kinder von Vorteil ist. Ein breiter Beweis fehlt, ob häufig erworbene pädiatrische Tiefdosis-Lungenbildgebung mit PCD CT weiter verbessert werden kann. Zum Vergleich der Strahlenexposition, quantitativer und qualitativer Bildqualität der pädiatrischen Tiefdosis Brust PCD CT gegen EID CT Untersuchungen. Unverstärkte, für klinische Indikationen erworbene, niederdosisarme PCD-CT- und EID-CT-Untersuchungen wurden rückwirkend verglichen. Kohorten wurden durch Wasseräquivalentdurchmesser (Dw) und Alter (n = 44 je; Medianalter 6,3 y PCD CT vs. 7,4 y EID CT) abgestimmt. Die Strahlenexposition wurde nach Volumen CT Dosisindex (CTDIvol), Dosislängenprodukt (DLP) und größenspezifische Dosisschätzung (SSDE) analysiert. Quantitative Bildqualitätsbeurteilung beinhaltete die Platzierung von interessierenden Bereichen (ROIs) in Lunge, Herz und Leber zur Extraktion von mittlerer Dämpfung, Rauschen, Signal-Rausch-Verhältnis (SNR), Kontrast-Rausch-Verhältnis (CNR) und Wertzahlen (FOMs). Qualitative Bildqualität wurde von 3 Lesern unter Verwendung von Likert-Skalen und zusätzlichen direkten Vergleichen blind bewertet. Gewicht, Höhe und Körpermasseindex (BMI) waren zwischen den 2 Kohorten (P>0.05) nicht signifikant verschieden. PCD-CT-Untersuchungen zeigten niedrigere mediane CTDIvol (0.27 vs. 0.39 mGy, P<0.0001), DLP (6.71 vs. 8.75 mGy*cm, P<0.0001), und SSDE (0.55 vs. 0.83 mGy, P<0.0001) im Vergleich zu EID CT. Qualitative Bewertung zeigte gleiche und insgesamt ausgezeichnete Ergebnisse für beide Kohorten. PCD CT ermöglicht die pädiatrische Tiefdosis-Brustbildgebung mit geringerer Strahlungsbelichtung bei ähnlicher Bildqualität im Vergleich zu EID CT. JA 2025 9 10.1097/RLI.0000000000001234 Investigative radiology Markus Benedikt Krueger Thomas Werncke Marcel Eicke Nicolaus Schwerk Jan Eckstein Carolin Huisinga Christoph Panknin Hoen-Oh Shin Farina Josepha Silchmüller Rebecca Elisabeth Schultze-Florey Gesine Hansen Frank Wacker Susanne Hellms Diane Miriam Renz incollection rohrig_embedding_2025 Introduction: Medical services routinely transmit patient data using PDF, even as FHIR emerges as the standard for structured healthcare interoperability. This mismatch reflects a broader fragmentation in digital documentation, where pragmatic workflows often outpace technical ideals. Methods: We propose embedding FHIR bundles into PDF to enable structured data reuse without disrupting established processes. These hybrid documents can be processed via FHIR Binary endpoints, allowing downstream systems to extract, validate, and map the embedded data to interoperable resources. Results: A proof-of-concept using German emergency medical services records demonstrates that vital parameters and timestamps can be transmitted as PDF while preserving machine-readable structure. Conclusion: This approach respects existing transport mechanisms and accommodates heterogeneous IT landscapes. By bridging legacy formats with modern standards, the method offers a scalable migration path toward interoperability—ready to deploy wherever PDF are already in use. Thus, our approach provides a migration pathway for integrating routine data into interoperable research infrastructures, enabling structured reuse without altering clinical workflows. 2025 9 978-1-64368-615-8 10.3233/SHTI251395 Studies in Health Technology and Informatics IOS Press Röhrig, Rainer and Ganslandt, Thomas and Jung, Klaus and Kock-Schoppenhauer, Ann-Kristin and König, Jochem and Sax, Ulrich and Sedlmayr, Martin and Spreckelsen, Cord and Zapf, Antonia https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/SHTI251395 Jonas Bienzeisler Alexander Kombeiz Hauke Heidemeyer Miriam Hertwig Bernadett Erdmann Marco Pegoraro Saskia Ehrentreich Patrick A. Eder Jasmin Mosebach Asarnusch Rashid Raphael W. Majeed article Macedo2025-li Die Publikation beschreibt die Extraktion von Allergieinformationen aus Entlassbriefen des UKSH mittels verschiedener Large-Language-Modelle. Zusätzlich wurden die Allergieinformationen nach der Extraktion automatisiert SNOMED CT codiert und als FHIR Observations abgelegt. ja 2025 8 8 en Stud. Health Technol. Inform. 329 1074—1078 Clinical Documentation; Data Integration; HL7 FHIR; Large Language Models; SNOMED CT 3 Mário Macedo Joshua Wiedekopf Tobias Hillmer Bj"orn Schreiweis Sylvia Saalfeld Hannes Ulrich article Bronsch2025-jm Die Publikation beschreibt die Integration der Broad Consent Informationen in das UKSH MeDIC mit der Erfassung im Primärsystem, der JSON-basierten Übermittlung an das MeDIC. Darüber hinaus werden die zentraler Speicherung in einer IHE Advanced Patient Privacy Consents (APPC) Komponente, sowie abfragbarer und auswertbarer Umsetzungen in openEHR und MII FHIR Kerndatensatz beschrieben. ja 2025 8 8 en Stud. Health Technol. Inform. 329 1626—1627 Broad Consent; Data Integration; FHIR™; Health Information Exchange; openEHR Tobias Bronsch Michael Anywar Benjamin Kinast Hannes Ulrich Mário Macedo Jesse Kruse Paul Behrend Bj"orn Schreiweis article Schulze-Weddige2025_PMID40868387 Das differenzierte Wachstum der sekundären Lebermetastasen ist für die frühe Erkennung von Progression wichtig, bleibt aber aufgrund variabler Tumorwachstumsraten herausfordernd. Wir wollten eine genaue, konsequente und effiziente Längsüberwachung automatisieren. Wir entwickelten einen automatischen 3D-Segmentierungs- und Tracking-Algorithmus, um das differentielle Wachstum zu quantifizieren, getestet auf kontrastverstärkten MRI-Follow-ups von Patienten mit neuroendocrine Lebermetastasen (NELMs). Die Ausgabe wurde in ein Entscheidungshilfeinstrument integriert, um zwischen fortschreitender Krankheit, stabiler Krankheit und teilweiser/vollständiger Reaktion zu unterscheiden. Eine Anwenderstudie, die eine Expertengruppe von sieben Expertenradiologen umfasst, hat ihre Auswirkungen bewertet. Gruppenvergleiche nutzten den Friedman-Test mit Post-hoc-Analysen. Unser Algorithmus entdeckte 991 Metastasen bei 30 Patienten: 13% neu, 30% progressiv, 18% stabil und 18% regressiv; der Rest war entweder zu klein, um (15%) zu messen oder mit einer anderen Metastasierung in der Folgebewertung (6%) zusammengeführt. Die Diagnosegenauigkeit verbesserte sich mit zusätzlichen Informationen über die Lebertumorbelastung und das Differenzwachstum, wenn auch nicht signifikant (p = 0,72). Die Diagnosezeit wurde erhöht (>i>p < 0,001). Alle Radiologen fanden die Methode nützlich und drückten den Wunsch aus, sie in bestehende diagnostische Werkzeuge zu integrieren. Wir automatisierten Segmentierung und Quantifizierung einzelner NELMs und ermöglichen eine umfassende Längsanalyse des differentiellen Tumorwachstums mit dem Potenzial, die klinische Entscheidungsfindung zu verbessern. JA 2025 8 10.3390/bioengineering12080874 Bioengineering (Basel, Switzerland) Sophia Schulze-Weddige Uli Fehrenbach Johannes Kolck Richard Ruppel Georg Lukas Baumgärtner Maximilian Lindholz Isabel Theresa Schobert Anna-Maria Haack Henning Jann Martina Mogl Dominik Geisel Bertram Wiedenmann Tobias Penzkofer article allgoewer_nationale_2025 Obduktionen spielen eine zentrale Rolle in der Aufklärung von Todesursachen, der Qualitätssicherung in der Medizin und der biomedizinischen Forschung. Während der COVID-19-Pandemie rückte ihr wissenschaftlicher Wert erneut in den Fokus. In diesem Kontext entstand das Nationale Obduktionsnetzwerk (NATON) als interdisziplinäre Plattform für krankheitsbezogene postmortale Forschung. Das Obduktionsnetzwerk umfasst aktuell Institute von über 90 % der deutschen Universitätsklinika und vereint Rechtsmedizin, Pathologie und Neuropathologie in einem einzigartigen Verbund. 2780 vollständige Obduktionsdatensätze und Informationen zu mehr als 67.000 postmortalen Gewebeproben wurden zentral erfasst. Neue krankheitsspezifische Registermodule – etwa zu weiteren Infektionskrankheiten, Arzneimittelerkrankungen, Tumorerkrankungen, intensivmedizinischen Verläufen und plötzlichem Herztod – sollen das Spektrum der Forschung erweitern. Die Rechtsmedizin trägt mit hoher Obduktionsfrequenz und spezifischer Fachexpertise entscheidend zur Weiterentwicklung des Netzwerks bei. JA 2025 8 de 1434-5196 10.1007/s00194-025-00784-2 Rechtsmedizin 35 315–322 COVID-19, Pandemics, Biomedical research, Registries, Academic medical centers, Multizentrische Forschung, Obduktionsregister, Postpandemie, Universitätsmedizin https://doi.org/10.1007/s00194-025-00784-2 Kristina Allgoewer Svenja Windeck Christiane Stark Anna Katharina Kuderna Saskia Stillfried Falko Fend Jessica Pablik Bruno Märkl Tina Schaller Helena Radbruch Peter Boor Benjamin Ondruschka article becker_ubersehenen_2025 Ziel dieser Studie war es, zu ermitteln, ob alle meldepflichtigen COVID-19-Todesfälle mit positivem SARS-CoV-2-Nachweis und Hamburger Zuständigkeit im Zeitraum vom 01.03.2020 bis zum 31.12.2021 an die zuständige Landesbehörde und damit an das Robert Koch-Institut übermittelt worden sind. Zudem sollte überprüft werden, ob und welche Variablen einen Einfluss auf das Endergebnis der Übermittlung hatten. Meldepflichtige Hamburger COVID-19-Todesfälle wurden über die Todesbescheinigungen, die vorliegenden Daten der Gesundheitsämter und des Instituts für Rechtsmedizin in Hamburg identifiziert. E 2237 meldepflichtige COVID-19-Todesfälle mit positivem SARS-CoV-2-Nachweis wurden in die Studie eingeschlossen. 90,3 % (95 % KI: 88,9–91,4) der meldepflichtigen COVID-19-Todesfälle dieser Studie wurden korrekt an die zuständige Landebehörde übermittelt. Verschiedene medizinische, institutionelle und soziodemographische Variablen waren mit der Chance der Übermittlung assoziiert. Meldestandards und Prozesse sollten vereinheitlicht und digitalisiert werden, um für zukünftige Pandemien ein vollständiges Übermittlungsergebnis zu erreichen. JA 2025 8 de 1434-5196 10.1007/s00194-025-00788-y Rechtsmedizin 35 332–343 SARS-CoV‑2, Mortalität, Mortality, Todesbescheinigung, Death certificates, Death case evaluation, Öffentliches Gesundheitswesen, Public health, Sterbefallevaluation https://doi.org/10.1007/s00194-025-00788-y I. Becker K. Püschel F. Stallbaum B. Ondruschka F. Heinrich article pmid40767951 AI-driven automated body composition analysis (BCA) may provide quantitative prognostic biomarkers derived from routine staging CTs. This two-centre study evaluates the prognostic value of these volumetric markers for overall survival in lung cancer patients. Lung cancer cohorts from Hospital A (n = 3345, median age 65, 86% NSCLC, 40% M1, 40% female) and B (n = 1364, median age 66, 87% NSCLC, 37% M1, 38% female) underwent automated BCA of abdominal CTs ±60 days of primary diagnosis. A deep learning network segmented muscle, bone and adipose tissues (visceral = VAT, subcutaneous = SAT, intra-/intermuscular = IMAT and total = TAT) to derive three markers: Sarcopenia Index (SI = Muscle/Bone), Myosteatotic Fat Index (MFI = IMAT/TAT) and Abdominal Fat Index (AFI = VAT/SAT). Kaplan-Meier survival analysis, Cox proportional hazards modelling and machine learning-based survival prediction were performed. A survival model including clinical data (BMI, ECOG, L3-SMI, -SATI, -VATI and -IMATI) was fitted on Hospital A data and validated on Hospital B data. In nonmetastatic NSCLC, high SI predicted longer survival across centres for males (Hospital A: 24.6 vs. 46.0 months; Hospital B: 13.3 vs. 28.9 months; both p < 0.001) and females (Hospital A: 37.9 vs. 53.6 months, p = 0.008; Hospital B: 23.0 vs. 28.6 months, p = 0.018). High MFI indicated reduced survival in males at both hospitals (Hospital A: 43.7 vs. 28.2 months; Hospital B: 28.8 vs. 14.3 months; both p ≤ 0.001) but showed center-dependent effects in females (significant only in Hospital A, p < 0.01). In metastatic disease, SI remained prognostic for males at both centres (p < 0.05), while MFI was significant only in Hospital A (p ≤ 0.001) and AFI only in Hospital B (p = 0.042). Multivariate Cox regression confirmed that higher SI was protective (A: HR 0.53, B: 0.59, p ≤ 0.001), while MFI was associated with shorter survival (A: HR 1.31, B: 1.12, p < 0.01). The multivariate survival model trained on Hospital A's data demonstrated prognostic differentiation of groups in internal (n = 209, p ≤ 0.001) and external (Hospital B, n = 361, p = 0.044) validation, with SI feature importance (0.037) ranking below ECOG (0.082) and M-status (0.078), outperforming all other features including conventional L3-single-slice measurements. CT-based volumetric BCA provides prognostic biomarkers in lung cancer with varying significance by sex, disease stage and centre. SI was the strongest prognostic marker, outperforming conventional L3-based measurements, while fat-related markers showed varying associations. Our multivariate model suggests that BCA markers, particularly SI, may enhance risk stratification in lung cancer, pending centre-specific and sex-specific validation. Integration of these markers into clinical workflows could enable personalized care and targeted interventions for high-risk patients. 2025 8 10.1002/jcsm.70021 Journal of cachexia, sarcopenia and muscle 16 e70021 4 RACOON, Münster, Essen, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40767951/ PMID: 40767951 Marc-David Künnemann Christian Römer Anne Helfen Annalen Bleckmann Marcel Kemper Walter Heindel Tobias J Brix Michael Forsting Johannes Haubold Marcel Opitz Martin Schuler Felix Nensa Katarzyna Borys René Hosch article FRANK2025112185 In dieser Studie wurde untersucht, wie sich seelische Widerstandskraft (Resilienz) während einer stationären psychosomatischen Psychotherapie verändert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Resilienz der 225 Patientinnen und Patienten vom Aufnahme- bis zum Entlassungszeitpunkt deutlich zunahm. Besonders stark profitierten Personen, die zu Beginn eine schlechtere Lebensqualität oder mehr belastende Kindheitserfahrungen hatten. Ein höheres Gefühl von innerer Stabilität und Verstehbarkeit des eigenen Lebens (Sense of Coherence) war insgesamt mit höherer Resilienz verbunden. Die Studie zeigt, dass psychosomatische Therapie die Widerstandskraft stärken kann und dass Resilienz ein wichtiges Therapieziel sein sollte. ja 2025 8 0022-3999 https://doi.org/10.1016/j.jpsychores.2025.112185 Journal of Psychosomatic Research 195 112185 Trait resilience, Psychodynamic psychotherapy, Inpatient treatment, Childhood trauma, Sense of coherence, Health-related quality of life https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022399925001497 Gina Liviana Frank Patrick Linnemann Markus Ramm Gudrun Schneider Stefan Michael Kahnert Alice Janssen Rupert Conrad article petrov_rewired_2025 Hohes Alter ist der wichtigste Risikofaktor für einen schweren oder tödlichen COVID-19-Verlauf, die zugrunde liegenden biologischen Mechanismen sind jedoch noch nicht vollständig verstanden. In dieser Studie wurden Proben von 164 SARS-CoV-2-infizierten Personen im Alter von 1 bis 84 Jahren mit modernen molekularen Methoden untersucht. Dabei zeigte sich, dass sich mit zunehmendem Alter wichtige Abwehr-Signalwege des Immunsystems verändern, was zu einer Verschiebung hin zu stärker entzündlichen Reaktionen führt. Diese Veränderungen gehen mit einer erhöhten Freisetzung von Entzündungsstoffen und einer verzögerten Rückbildung der Immunantwort nach der Infektion einher. Zudem unterscheidet sich die Antikörperantwort zwischen Kindern und Erwachsenen, was erklärt, warum ältere Menschen häufiger überschießende Entzündungen und schwerere Krankheitsverläufe entwickeln. JA 2025 8 English 2666-3791 10.1016/j.xcrm.2025.102285 Cell Reports Medicine 6 102285 8 COVID-19, SARS-CoV-2, T cells, B cells, monocytes, age, antibodies, children, immune response, signaling, STAT1, STAT3, type I IFN https://www.cell.com/cell-reports-medicine/abstract/S2666-3791(25)00358-1 Publisher: Elsevier Lev Petrov Sophia Brumhard Sebastian Wisniewski Philipp Georg David Hillus Anna Hiller Rosario Astaburuaga-García Nils Blüthgen Emanuel Wyler Katrin Vogt Hannah-Philine Dey Saskia von Stillfried Christina Iwert Roman D. Bülow Bruno Märkl Lukas Maas Christine Langner Tim Meyer Jennifer Loske Roland Eils Irina Lehmann Benjamin Ondruschka Markus Ralser J Trimpert Peter Boor Sammy Bedoui Christian Meisel MA Mall VM Corman Leif Erik Sander Jobst Röhmel Birgit Sawitzki article pmid40570701 Utilizing a fully automated AI-generated body composition analysis (BCA) from PDAC staging computed tomography (CT) imaging to discover predictive imaging biomarkers for overall survival (OS). Routine PDAC staging CTs (07/2012-12/2020) and clinicopathological data (Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) performance status, resection status, chemotherapy, age, CA19-9, Charlson Comorbidity Index, BMI) from four tertiary centers were collected retrospectively. Using a 3:1 split (training:holdout), we fitted Cox regression OS using every possible combination of 7 clinicopathological and 9 BCA variables: skeletal muscle index (SMI), area and density of total muscle compartment (TMC), skeletal muscle (SM), subcutaneous adipose tissue (SAT), visceral adipose tissue (VAT) and selected the combination with the lowest information complexity (ICOMP). The added value of BCA was calculated by comparing the BCA model with the base model (without BCA variables). Analysis included 472 PDAC patients (213 female, mean age 67.9 ± 11.5 years, resectable n = 170, unresectable n = 106, metastatic n = 196). Four clinicopathological (ECOG, resection status, chemotherapy, CA19-9) and 5 BCA variables (SMI, SM density, VAT density, TMC area, VAT area) were selected. Decreased SM density (myosteatosis) and increased VAT density showed strong association with OS (p = 0.0094 and 0.0019, respectively). The BCA model showed superior performance compared to the base model in all subgroups (AUC: resectable 0.76 versus 0.70, unresectable 0.76 versus 0.69, and metastatic 0.80 versus 0.75). BCA-identified myosteatosis and increased VAT density to be predictive imaging biomarkers for OS in all PDAC subgroups, potentially adding value to upfront risk stratification. 2025 8 10.1016/j.suronc.2025.102251 Surgical oncology 61 102251 RACOON, Bonn https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40570701/ PMID: 40570701 Maike Theis Wei Hong Belinda Lee Sebastian Nowak Julian Luetkens Stephen Stuckey Peter Gibbs Benjamin Thomson Michael Michael Alois Martin Sprinkart Hyun Soo Ko article Hoffmann2025_PMID40794200 Interstitial Lungenerkrankung (ILD) ist eine häufige und ernsthafte Organerscheinung bei Patienten mit Bindegewebeerkrankung (CTD), aber es ist unsicher, ob es einen Unterschied in der ILD zwischen symptomatischen und asymptomatischen Patienten gibt. Daher haben wir eine Studie durchgeführt, um Unterschiede im Ausmaß der ILD anhand von radiologischen Erkenntnissen zwischen symptomatischen/asymptomatischen Patienten mit einer künstlichen Intelligenz (AI)-basierten Quantifizierung der pulmonalen hochauflösenden berechneten Tomographie (AIpqHRCT) zu bewerten. In der Studie wurden mit AIqpHRCT 67 Querschnittsdatensätze und klinische Daten (einschließlich Lungenfunktionstest) von aufeinanderfolgenden Patienten (mittleres Alter: 57,1 ± 14,7 Jahre, Frau n = 45; 67,2 %) und ILD (alle ohne Immunsuppressive Therapie) analysiert. 25,4% (n = 17) der Patienten mit ILD bei der ersten Diagnose von CTD hatten keine Lungensymptome. In Bezug auf die grundlegenden Merkmale (Alter, Geschlecht, Krankheit) gab es keinen signifikanten Unterschied zwischen der symptomatischen und asymptomatischen Gruppe. Der Lungenfunktionstest (PFT) ergab folgende Mittelwerte (%vorhergesagt) in der symptomatischen und asymptomatischen Gruppe: Erzwungene Vitalkapazität (FVC) 69,4 ± 17,4 % gegenüber 86,1 ± 15,8 % (p = 0,001) und Streukapazität der Lunge für Kohlenmonoxid (DLCO) 49,7 ± 17,9 % gegenüber 60,0 ± 15,8 % (p = 0,043). AIqpHRCT-Daten zeigten einen signifikant höheren Anteil an hochgeschwächtem Volumen (HAV) (14,8 ± 11,0% gegenüber 8,9 ± 3,9%; p = 0,021) und Retikulationen (5.4 ± 8,7% gegenüber 1,4 ± 1,5%; p = 0,035) bei symptomatischen Patienten. Ein Viertel der Patienten mit ILD zum Zeitpunkt der ersten CTD-Diagnose hatte keine Lungensymptome, die DLCO zeigten, wurden in beiden Gruppen reduziert. Auch zeigte AIqpHRCT klinisch relevante ILD bei asymptomatischen Patienten. Diese Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung eines frühzeitigen, risikogerechten Screenings für ILD auch bei asymptomatischen CTD-Patienten, da ILD mit einer erhöhten Mortalität verbunden ist. JA 2025 8 10.1007/s00296-025-05934-z Rheumatology international Tobias Hoffmann Ulf Teichgräber Luis Benedict Brüheim Bianca Lassen-Schmidt Diane Renz Tobias Weise Martin Krämer Peter Oelzner Joachim Böttcher Felix Güttler Gunter Wolf Alexander Pfeil article JA 2025 7 30 10.2807/1560-7917.ES.2025.30.28.2500508 A Bludau R Egelkamp L Ehlkes H Grundmann A Dilthey C Hornberg N Fischer C Drosten S Reuter article pmid40347628 Prior studies have shown contradicting results regarding adrenal gland volume (AGV) in depressed patients, with some reporting significant enlargement and others not. The aim of this study was to retrospectively compare CT image segmentations of the adrenal glands in patients with depression to a control group with stringent exclusion criteria to minimize confounding factors. We included patients diagnosed with depression (ICD-10: F32/33) who underwent abdominal CT imaging between 2012 and 2022 and did not have any other psychiatric disorders. Diagnoses that could potentially influence AGV were excluded. The resulting 31 depressed patients were compared to a matching control group of 31 patients without depression. The AGV was manually segmented in thin-sliced reconstructions (≤1 mm). Total AGV in the depressed group was 6.78 (5.19-7.56) cm3 compared to 6.90 (5.54-10.05) cm3 in the control group. There was no significant difference in AGV between the two groups after adjusting for age, height, and weight. A positive correlation was observed between AGV and height (r = 0.41, p < 0.001) and weight (r = 0.52, p < 0.001). Males showed significantly larger AGV than females (p ≤ 0.001), and left AGV was significantly larger than right AGV (p < 0.001). Patients within the depressed group who underwent imaging after a suicide attempt showed larger total AGV compared to the control group, though not statistically significant. AGV is not increased in the well-selected cohort of depressed patients in this study, which contrasts with some previous reports in literature. Further multi-centric studies are required to identify potentially influencing factors such as attempted suicide. 2025 7 10.1016/j.jpsychires.2025.05.013 Journal of psychiatric research 187 74-79 RACOON, Berlin (Charité), Erlangen, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40347628/ PMID: 40347628 Leonard Stepansky Richard Ruppel Lisa Sommerfeld Joy Kleiß Kaan Türkan Sebastian Arndt Sebastian Bickelhaupt Florian Knoll Michael Uder Matthias Stefan May article Seletkov2025_PMID40715621 Die Identifizierung des Krankheitsrisikos und die Erkennung von Krankheiten, bevor klinische Symptome auftreten, sind für die Frühintervention und die Verbesserung der Patientenergebnisse unerlässlich. In diesem Zusammenhang bietet die Integration der medizinischen Bildgebung in einen klinischen Workflow einen einzigartigen Vorteil durch die Erfassung detaillierter struktureller und funktionaler Informationen. Im Gegensatz zu Nicht-Bilddaten, wie Lebensstil, soziodemografischen oder früheren medizinischen Bedingungen, die sich oft auf selbst gemeldete Informationen stützen, die anfällig sind, um Vorurteile und subjektive Wahrnehmungen zu erinnern, bietet die Abbildung objektivere und verlässliche Erkenntnisse. Obwohl die Verwendung der medizinischen Bildgebung in der künstlichen Intelligenz (KI)-getriebenen Risikobewertung wächst, bleibt ihr volles Potenzial untergenutzt. In dieser Arbeit zeigen wir, wie die Bildgebung in Routine-Screening-Workflows integriert werden kann, insbesondere indem wir die in der großen prospektiven Studie UK Biobank zur Verfügung stehenden Nacken-zu-Knie- Ganzkörper-Magnetresonanz-Bildgebung (MRI)-Daten nutzen. Unsere Analyse konzentriert sich auf die dreijährige Risikobewertung für ein breites Spektrum von Krankheiten, einschließlich Herz-Kreislauf-, Verdauungs-, Stoffwechsel-, Entzündungs-, degenerativen und onkologischen Bedingungen. Wir bewerten KI-basierte Pipelines für die Verarbeitung von Ganzkörper-MRT und zeigen, dass mit bildabgeleiteten Radiomics-Features die beste Prognoseleistung, Interpretationsfähigkeit und Integrationsfähigkeit mit Nichtbilddaten bietet. JA 2025 7 10.1038/s41746-025-01771-3 NPJ digital medicine Dmitrii Seletkov Sophie Starck Tamara T Mueller Yundi Zhang Lisa Steinhelfer Daniel Rueckert Rickmer Braren article Schulze-Weddige2025_PMID40805199 Intracerebrale Hämorrhage (ICH) im Zusammenhang mit primären und metastasierenden Hirntumoren stellt eine erhebliche Herausforderung in der Neuroonkologie aufgrund des erheblichen Risikos von Komplikationen [...]. JA 2025 7 10.3390/cancers17152502 Cancers Sophia Schulze-Weddige Georg Lukas Baumgärtner Tobias Orth Anna Tietze Michael Scheel David Wasilewski Mike P Wattjes Uta Hanning Helge Kniep Tobias Penzkofer Jawed Nawabi article pmid40530957 Purpose To evaluate diagnostic accuracy of various large language models (LLMs) when answering radiology-specific questions with and without access to additional online, up-to-date information via retrieval-augmented generation (RAG). Materials and Methods The authors developed radiology RAG (RadioRAG), an end-to-end framework that retrieves data from authoritative radiologic online sources in real-time. RAG incorporates information retrieval from external sources to supplement the initial prompt, grounding the model's response in relevant information. Using 80 questions from the RSNA Case Collection across radiologic subspecialties and 24 additional expert-curated questions with reference standard answers, LLMs (GPT-3.5-turbo [OpenAI], GPT-4, Mistral 7B, Mixtral 8×7B [Mistral], and Llama3-8B and -70B [Meta]) were prompted with and without RadioRAG in a zero-shot inference scenario (temperature ≤ 0.1, top-p = 1). RadioRAG retrieved context-specific information from www.radiopaedia.org. Accuracy of LLMs with and without RadioRAG in answering questions from each dataset was assessed. Statistical analyses were performed using bootstrapping while preserving pairing. Additional assessments included comparison of model with human performance and comparison of time required for conventional versus RadioRAG-powered question answering. Results RadioRAG improved accuracy for some LLMs, including GPT-3.5-turbo (74% [59 of 80] vs 66% [53 of 80], false discovery rate [FDR] = 0.03) and Mixtral 8×7B (76% [61 of 80] vs 65% [52 of 80], FDR = 0.02) on the RSNA radiology question answering (RSNA-RadioQA) dataset, with similar trends in the ExtendedQA dataset. Accuracy exceeded that of a human expert (63% [50 of 80], FDR ≤ 0.007) for these LLMs, although not for Mistral 7B-instruct-v0.2, Llama3-8B, and Llama3-70B (FDR ≥ 0.21). RadioRAG reduced hallucinations for all LLMs (rate, 6%-25%). RadioRAG increased estimated response time fourfold. Conclusion RadioRAG shows potential to improve LLM accuracy and factuality in radiology QA by integrating real-time, domain-specific data. Keywords: Retrieval-augmented Generation, Informatics, Computer-aided Diagnosis, Large Language Models Supplemental material is available for this article. © RSNA, 2025. 2025 7 10.1148/ryai.240476 Radiology. Artificial intelligence 7 e240476 4 RACOON, München (LMU), München (TUM), Aachen, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40530957/ PMID: 40530957 Soroosh Tayebi Arasteh Mahshad Lotfinia Keno Bressem Robert Siepmann Lisa Adams Dyke Ferber Christiane Kuhl Jakob Nikolas Kather Sven Nebelung Daniel Truhn article markl_rechtliche_2025 NEIN 2025 7 de 2731-7188, 2731-7196 10.1007/s00292-025-01425-x Die Pathologie 46 230-234 4 https://link.springer.com/10.1007/s00292-025-01425-x B. Märkl T. Schaller article doi101016jard202506888 2025 6 10.1016/j.ard.2025.06.888 Annals of the Rheumatic Diseases 84 1526 RACOON, Jena, Hannover, multizentrisch https://doi.org/10.1016/j.ard.2025.06.888 T. Hoffmann U. Teichgräber B. Lassen-Schmidt D. Renz L.B. Brüheim M. Krämer J. Böttcher F. Güttler G. Wolf A. Pfeil article Eminovic2025_PMID40559098 Background/Objectives: Diese Studie vergleicht die Genauigkeit der Antworten von hochmodernen Großsprachenmodellen (LLMs) auf Patientenfragen vor der CT- und MRT-Bildgebung. Wir wollen das Potenzial von LLMs bei der Verbesserung der Workflow-Effizienz demonstrieren und gleichzeitig Risiken wie Fehlinformationen hervorheben. Methods>/b>: Es gab 57 CT-bezogene und 64 MRT-bezogene Patientenfragen an ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Google Gemini und Mistral Large 2. Jede Antwort wurde von zwei brettzertifizierten Radiologen bewertet und mit einer 5-Punkt-Skala für Genauigkeit/Korrektheit/Gewohnheit bewertet. Statistiken verglichen LLM-Leistungen in Fragekategorien. Results: ChatGPT-4o erreichte die höchsten durchschnittlichen Punkte für CT-bezogene Fragen und bindet mit Claude 3.5 Sonnet für MRT-bezogene Fragen, mit höheren Punkten über alle Modelle für MRT (ChatGPT-4o: CT [4.52 (± 0.46)], MRT: [4.79 (± 0.37)]; Google Gemini: CT [4.44] Mindestens eine Antwort pro LLM wurde als ungenau bewertet, wobei Google Gemini am häufigsten potenziell irreführend beantwortet (in 5,26% für CT und 2,34% für MRT). Mistral Large 2 wurde von ChatGPT-4o für alle CT-bezogenen Fragen (p>/i> < 0.001) und von ChatGPT-4o (p = 0.003), Google Gemini (p>/i> = 0.022) und Claude 3.5 Sonnet (p>/i> = 0.004) für alle CT Contrast Medieninformationsfragen überholt. Ausschlüsse : Obwohl alle LLMs insgesamt gut durchgeführt und großes Potenzial für die Patientenerziehung zeigte, zeigte jedes Modell gelegentlich potenziell irreführende Informationen, was das klinische Anwendungsrisiko hervorhebt. JA 2025 6 10.3390/jpm15060235 Journal of personalized medicine Semil Eminovic Bogdan Levita Andrea Dell'Orco Jonas Alexander Leppig Jawed Nawabi Tobias Penzkofer article Tan2025_PMID39758710 Das Deep Learning (DL) beschleunigte kontrollierte Aliasing in paralleler Bildgebung führt zu einer höheren Beschleunigung (CAIPIRINHA)-volumetrisch interpolierte Atemhalteprüfung (VIBE), die eine hohe räumliche Auflösung T1-gewichtete Bildgebung des oberen Bauches ermöglicht. Wir wollten untersuchen, ob DL-CAIPIRINHA-VIBE die Bildqualität, die Gefäßvermutung und die Lesionsnachweisbarkeit im Vergleich zu einem Standard CAIPIRINHA-VIBE in der Nierenbildgebung bei 3 Tesla verbessern kann. In dieser prospektiven Studie wurden 50 Patienten mit 23 soliden und 45 cystischen Nierenläsionen mit klinischen MR-Sequenzen, einschließlich Standard-CAIPIRINHA-VIBE und DL-CAIPIRINHA-VIBE-Sequenzen in der nephrographischen Phase bei 3 Tesla, MRT entwickelt. Zwei erfahrene Radiologen bewerteten unabhängig sowohl Sequenzen als auch multiplanare Rekonstruktionen (MPR) der sagittalen und koronalen Ebenen für Bildqualität mit einem Likert-Skala von 1 bis 5 (5 = Best). Quantitative Messungen einschließlich der Größe der größten Läsions- und Nierenläsionenkontrastverhältnisse wurden ausgewertet. DL-CAIPIRINHA-VIBE im Vergleich zu Standard CAIPIRINHA-VIBE zeigte deutlich verbesserte Gesamtbildqualität, höhere Noten für Nierenrandabgrenzung, Nierensünden, Gefäße, Nebennieren, reduzierte Bewegungsartefakte und reduzierte wahrgenommene Geräusche in nephrographischen Phasenbildern (alle p < 0,001). DL-CAIPIRINHA-VIBE mit MPR zeigte im Vergleich zu Standard CAIPIRINHA-VIBE ein überlegenes Missionsvertrauen und Diagnosevertrauen. DL-CAIPIRINHA-VIBE präsentierte jedoch ein synthetischeres Erscheinungsbild und unter anderem Artefakte (p < 0,023). Die mittlere Größe und Signalintensität von Nierenläsionen für DL-CAIPIRINHA-VIBE ergab keine signifikanten Unterschiede im Vergleich zu Standard CAIPIRINHA-VIBE (p > 0,9). DL-CAIPIRINHA-VIBE ist gut geeignet für die Nierenbildgebung in der nephrographischen Phase, bietet eine gute Bildqualität, verbesserte Abgrenzung anatomischer Strukturen und Nierenläsionen. JA 2025 6 10.1016/j.ejro.2024.100622 European journal of radiology open Qinxuan Tan Jingyu Miao Leila Nitschke Marcel Dominik Nickel Markus Herbert Lerchbaumer Tobias Penzkofer Sebastian Hofbauer Robert Peters Bernd Hamm Dominik Geisel Moritz Wagner Thula Cannon Walter-Rittel article Herrmann2025-lc Deutsches Ärzteblatt: Einführung des Broad Consents an Universitätskliniken Die Studie evaluiert die Integration des sogenannten Broad Consent (BC) in den klinischen Alltag an vier Universitätsklinikstandorten (Dresden, Erlangen, Halle, Magdeburg). Kontext: Im Rahmen der Medizininformatik-Initiative (MII) wurden Voraussetzungen geschaffen, um Patientendaten für die Forschung nutzbar zu machen. Der Broad Consent: Er ermöglicht Patientinnen und Patienten, eine breite Einwilligung für die Nutzung ihrer Daten (Klinik, Krankenkasse, Biomaterialien) in zukünftigen, noch nicht definierten Forschungsprojekten zu geben. Ziel: Die retrospektive Analyse (03/2021 – 08/2024) soll Hürden und Erfolgsfaktoren aufzeigen, um die flächendeckende Einführung an weiteren Standorten zu erleichtern. ja 2025 6 en Dtsch. Arztebl. Int. 122 Deutscher Arzte-Verlag GmbH 338—339 12 Tim Herrmann Johannes Mallow Markus Plaumann R"udiger Lehmann Sebastian Baecke Jakob Berger Marko Rak Martin Franke Philipp Heinrich Daniel Tiller Anna Pirkl Johannes Bernarding Christian Bruns article Sobkowiak2025-vo In dieser Studie wurde ein Ausbruch von Vancomycin-resistentem Enterococcus faecium (VREfm) in einem Krankenhaus untersucht. Die Forschenden analysierten über 400 Bakterienproben mithilfe einer speziellen Genomsequenzierung, um herauszufinden, wie sich die Keime verbreitet haben. Sie entdeckten, dass alle zum Ausbruch gehörenden Bakterien ein nahezu identisches Resistenz-Plasmid (vanA-Plasmid) trugen, was half, echte Ausbruchsfälle von einzelnen, nicht zusammenhängenden Fällen zu unterscheiden. Die Übertragung fand vor allem über gemeinsam genutzte Patientenzimmer statt. Nachdem strengere Hygienemaßnahmen eingeführt worden waren, kam es zu keinen weiteren Ansteckungen mehr. Ja 2025 5 28 BMC Microbiology 25 337 1 A Sobkowiak N Scherff V Almsick F Schuler T J Brix A Mellmann V Schwierzeck article Kocman2025-jq Diese Studie untersuchte die Qualität und Vollständigkeit von medizinischen Routinedaten aus drei verschiedenen digitalen Datenquellen eines Universitätsklinikums. Die Forschenden verglichen wichtige Informationen wie Diagnosen, Behandlungen und Laborwerte zwischen den Systemen. Insgesamt waren die Daten weitgehend konsistent, es traten jedoch Unterschiede auf – zum Beispiel durch verschiedene Codiersysteme, Filterungen oder fehleranfällige Übertragungsprozesse. Solche Abweichungen können die Auswertung in der Forschung beeinflussen. Die Studie zeigt, wie wichtig es ist, die Herkunft und Verarbeitung von Routinedaten genau zu verstehen, um verlässliche Ergebnisse in der klinischen Forschung zu erzielen. ja 2025 5 15 en Stud Health Technol Inform 327

Netherlands

703—707 Clinical Data Repositories (CDRs); Data quality Assessment (DQA); Multicenter Research Collaboration; TriNetX 2 Sude E Kocman Helene K"oster Christian Gulden Lorenz A Kapsner Igor Engel Hans-Ulrich Prokosch Jonathan M Mang article pmid40355935 Accurate assessment of expected survival in melanoma patients is crucial for treatment decisions. This study explores deep learning-based body composition analysis to predict overall survival (OS) using baseline Computed Tomography (CT) scans and identify fully volumetric, prognostic body composition features. A deep learning network segmented baseline abdomen and thorax CTs from a cohort of 495 patients. The Sarcopenia Index (SI), Myosteatosis Fat Index (MFI), and Visceral Fat Index (VFI) were derived and statistically assessed for prognosticating OS. External validation was performed with 428 patients. SI was significantly associated with OS on both CT regions: abdomen (P ≤ 0.0001, HR: 0.36) and thorax (P ≤ 0.0001, HR: 0.27), with lower SI associated with prolonged survival. MFI was also associated with OS on abdomen (P ≤ 0.0001, HR: 1.16) and thorax CTs (P ≤ 0.0001, HR: 1.08), where higher MFI was linked to worse outcomes. Lastly, VFI was associated with OS on abdomen CTs (P ≤ 0.001, HR: 1.90), with higher VFI linked to poor outcomes. External validation replicated these results. SI, MFI, and VFI showed substantial potential as prognostic factors for OS in malignant melanoma patients. This approach leveraged existing CT scans without additional procedural or financial burdens, highlighting the seamless integration of DL-based body composition analysis into standard oncologic staging routines. 2025 5 10.1186/s12967-025-06507-1 Journal of translational medicine 23 532 1 RACOON, Münster, Essen, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40355935/ PMID: 40355935 Katarzyna Borys Georg Lodde Elisabeth Livingstone Carsten Weishaupt Christian Römer Marc-David Künnemann Anne Helfen Lisa Zimmer Wolfgang Galetzka Johannes Haubold Christoph M Friedrich Lale Umutlu Walter Heindel Dirk Schadendorf René Hosch Felix Nensa article wahjudi_fulminant_2025 Lack of immune stimulation ("immune debt") in the wake of the COVID-19 pandemic has led to a resurgence of many paediatric infectious diseases, recently including parvovirus B19 (PVB19). We observed three cases of fulminant PVB19 myocarditis in infants. All had experienced a short prodromal illness and succumbed to cardiogenic shock within 2-72 h after admission. The risk of fulminant myocarditis appears to be increased in infants. Further studies are needed to assess the incidence of fulminant myocarditis caused by PVB19, potentially linked to immune debt. JA 2025 5 eng 1435-4373 10.1007/s10096-025-05072-1 European Journal of Clinical Microbiology & Infectious Diseases: Official Publication of the European Society of Clinical Microbiology 44 1239-1243 5 Myocarditis, “immune debt”, Fulminant, Parvovirus B19 virus Tatjana Wahjudi Alex Nitsch Jan-Peter Sperhake Peter H. Hoeger article JA 2025 5 10.1007/s00115-025-01812-y Nervenarzt 96 257-265 3 PREPARED A Erdekian M Glock Sophia Huetter M Rueb D Riedinger J Stoffers-Winterling S Lindner F Baum LP Hölzel O Tüscher K Lieb K Adorjan HF Wiegand article Bucher2025_PMID40418966 Koronare Berechnung, wie durch berechnete Tomographie (CT) definiert, kann mit einer Punktzahl (CAC-Score) quantifiziert werden. Es ist eine etablierte prognostische und prädiktive Abbildungsmarkierung des Herz-Kreislauf-Risikoprofils. Die prognostische Relevanz des CAC-Scores wurde bei akuten Erkrankungen, einschließlich der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) in Vorstudien, nachgewiesen. Ziel der vorliegenden Studie war es, die prognostische Relevanz der CAC-Score bei Patienten mit Coronavirus-Krankheit 2019 zu beweisen. Die vorliegende Studie nutzte eine bundesweite radiologische Forschungsplattform, um eine multizentrische retrospektive Studie durchzuführen. Die Studie umfasste insgesamt 541 Patienten, davon 176 weiblich (32,5%). Das mittlere Alter der Patienten betrug 61,2 Jahre ± 15,6 Jahre. Die Coronavirus-Krankheit (SARS-COV-2) wurde bei allen Patienten durch PCR-Tests bestätigt. Die CAC-Score wurde mit der Weston-Score berechnet, die eine semiquantitative Methode ist. Das primäre Ergebnis der Studie war die 30-tägige Mortalität. Die Gesamtsterblichkeitsrate innerhalb der 30-Tage-Periode betrug 21,2%, 115 Patienten sterben. Die mittlere Weston-Score betrug 3,0 ± 3.6. 128 Patienten (23,7%) zeigten keinen Beweis für koronare Berechnungen, wie durch einen Weston-Score von 0 angedeutet. Bei der univariablen Regressionsanalyse wurde das Vorliegen von Kalkulationen mit dem Sterblichkeitsverhältnis von 1,68 (95 % Vertrauensintervall 1,08-2,59, p=0,01) assoziiert. Dieses Ergebnis blieb jedoch bei der multivariablen Analyse nicht statistisch signifikant (p=0,49). Die Weston-Score wurde bei der univariablen Analyse mit einem Quotenverhältnis (OR) von 1,10 (95% CI 1.04-1.14, p < 0,001) und in der multivariablen Analyse mit einem OR von 1,06 (95% CI 1.005-1.138, p = 0,036) assoziiert. Der bildgebende Marker CAC-Score wurde gezeigt, dass bei Patienten, die mit der Coronavirus-Krankheit 2019 diagnostiziert werden (COVID-19) signifikante prognostische Auswirkungen auf die 30-tägige Mortalität haben. Es obliegt dem Radiologen, die einzige Anwesenheit von koronaren Kalkulationen als ein relevanter prognostischer Faktor anzuerkennen. Die prognostische Relevanz der Berechnungen wurde in Fällen, in denen eine umfangreichere Kalkulation vorhanden war, größer. · Koronare Berechnungen, die von CT bewertet werden, sind prognostische Marker für 30-Tage COVID-19 Sterblichkeit. · Berechnungsmaß hat einen größeren prognostischen Wert als die bloße Anwesenheit von Kalkulationen.. · Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit, koronare Berechnungen in klinische Risikopunkte zu integrieren.. · Bucher AM, Frodl E, Ehrengut C et al. Prognosewert der CT-definierten Koronarsklerose in COVID-19: Ergebnisse einer multizentrischen Studie basierend auf dem Weston-Score. Rofo 2025; DOI 10.1055/a-2583-0235. JA 2025 5 10.1055/a-2583-0235 RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin Andreas Michael Bucher Eric Frodl Constantin Ehrengut Lukas Müller Tilman Emrich Roman Kloeckner Malte Sieren Marwin-Jonathan Sähn Matthias A Fink Dorottya Móré Bohdan Melekh Sebastian Gottschling Felix Meinel Hanna Schön Norman Kornemann Diane Miriam Renz Nora Lubina Claudia Wollny Matthias Stefan May Lisa Siegler Jan Borggrefe Hans-Jonas Meyer Alexey Surov article JA 2025 5 10.1007/s00115-025-01824-8 Nervenarzt 96 272-277 3 PREPARED HF Wiegand K Adorjan J Stoffers-Winterling S Scheithauer J Schmitt O Tüscher P Falkai K Lieb article Kinast2025-fa In dieser Studie wurde untersucht, wie man Laborwerte aus einem internen Krankenhaus-System besser standardisieren kann, damit sie leichter zwischen verschiedenen IT-Systemen ausgetauscht und für Forschung genutzt werden können. Viele Labors arbeiten noch mit eigenen Codes, was die Weiterverwendung der Daten erschwert. Die Forschenden entwickelten daher einen automatisierten Prozess, der diese internen Codes ausliest und ihnen passende internationale LOINC-Codes zuordnet. Von fast 3.000 Laborparametern konnten so rund 27 % automatisch standardisiert werden. Das Verfahren zeigt, dass eine solche Automatisierung funktioniert, macht aber auch deutlich, dass Laborsoftware künftig direkt LOINC unterstützen sollte, um vollständige und gut nutzbare Daten zu ermöglichen. ja 2025 4 24 en Stud Health Technol Inform 324

Netherlands

234—239 LOINC; laboratory information system Benjamin Kinast Joshua Wiedekopf Hannes Ulrich Bj"orn Schreiweis article Ziegler2025_PMID40233352 Real-world-Daten (RWD) aus Quellen wie administrativen Ansprüchen, elektronischen Gesundheitsaufzeichnungen und Krebsregistrierungen bieten Einblicke in Patientenpopulationen jenseits der eng regulierten Umgebung von randomisierten kontrollierten Studien. Um dies zu nutzen und die Krebsforschung voranzutreiben, haben 6 Universitätskliniken in Bayern eine gemeinsame Forschungs-IT-Infrastruktur aufgebaut. Diese Studie zielte darauf ab, das Design, die Implementierung und den Einsatz einer modularen Datentransformationspipeline zu skizzieren, die die onkologische RWD in ein Health Level 7 (HL7) Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR)-Format verwandelt und dann in ein tabellarisches Format in Vorbereitung auf eine föderierte Analyse (FA) in den 6 bayerischen Krebsforschungszentrum Universitätskliniken. Um RWD effektiv zu nutzen, haben wir eine Pipeline entwickelt, um den onkologischen Basisdatensatz (oBDS) in HL7 FHIR Format umzuwandeln und auf FA vorzubereiten. Die Pipeline behandelt vielfältige IT-Infrastrukturen und -Systeme, wobei die Daten für die Analyse dezentralisiert bleiben. Um die Funktionalität und Gültigkeit unserer Umsetzung zu bewerten, haben wir eine Kohorte festgelegt, um zwei spezifische medizinische Forschungsfragen zu behandeln. Wir haben unsere Ergebnisse ausgewertet, indem wir die Ergebnisse der FA mit Berichten aus dem Bayerischen Krebsregister und den Originaldaten aus lokalen Tumordokumentationssystemen vergleichen. Wir führten eine FA von 17,885 Krebsfällen ab 2021/2022 durch. Brustkrebs war die häufigste Diagnose an 3 Standorten, Prostatakrebs in den Top 2 an 4 Standorten, und malignes Melanom war besonders verbreitet. Geschlechtsspezifische Trends zeigten Larynx- und Esophaguskrebse waren bei Männern häufiger, während Brust- und Schilddrüsenkrebs bei Frauen häufiger war. Diskrepanzen zwischen dem Bayerischen Krebsregister und unseren Daten, wie höhere Rate von malignem Melanom (3400/63,771, 5,3% vs 1921/17,885, 10,7%) und niedrigere Darstellung von Dickdarmkrebs (8100/63,771, 12,7% vs 1187/17,885, 6,6%) wahrscheinlich aus Differenzen in den untersuchten Zeiträumen (2019 vs 2021/2022) und dem Umfang der Daten resultieren. Das Bayerische Krebsregister berichtet ungefähr 3 mal mehr Krebsfälle als allein die 6 Universitätskliniken. Die modulare Pipeline hat die onkologische RWD in 6 Krankenhäusern erfolgreich transformiert, und der föderierte Ansatz bewahrte die Privatsphäre und ermöglicht eine umfassende Analyse. Zukünftige Arbeiten werden die Unterstützung neuer oBDS-Versionen hinzufügen, Datenqualitätsprüfungen automatisieren und zusätzliche klinische Daten integrieren. Unsere Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von federgeführten Gesundheitsdatennetzwerken und legen den Grundstein für die zukünftige Forschung, die hochwertige RWD nutzen kann, um wertvolle Kenntnisse auf dem Gebiet der Krebsforschung beizutragen. JA 2025 4 10.2196/65681 Journal of medical Internet research Jasmin Ziegler Marcel Pascal Erpenbeck Timo Fuchs Anna Saibold Paul-Christian Volkmer Guenter Schmidt Johanna Eicher Peter Pallaoro Renata De Souza Falguera Fabio Aubele Marlien Hagedorn Ekaterina Vansovich Johannes Raffler Stephan Ringshandl Alexander Kerscher Julia Karolin Maurer Brigitte Kühnel Gerhard Schenkirsch Marvin Kampf Lorenz A Kapsner Hadieh Ghanbarian Helmut Spengler Iñaki Soto-Rey Fady Albashiti Dirk Hellwig Maximilian Ertl Georg Fette Detlef Kraska Martin Boeker Hans-Ulrich Prokosch Christian Gulden article Schmidt2025_PMID40282451 Background/Objectives: Ziel dieser Studie war es, den prognostischen Wert der etablierten Antwortbewertungstools für hepatozelluläres Karzinom (HCC) zu untersuchen, das mit einer hoch dosierten interstitiellen Brachytherapie (iBT) allein oder mit transarterialer Chemoembolisierung (cTACE) behandelt wird. Methoden: (Non-)Referenten wurden unter Verwendung von größenbasierten RECIST 1.1 und WHO-Kriterien, Enhance-basierten MRECIST- und EASL-Kriterien und dem LI-RADS-Behandlungsreaktionsalgorithm (LR-TRA)Kategorisiert. Die Ergebnisse waren das Gesamtüberleben (OS), das progressionsfreie Überleben (PFS) und die Zeit zur Progression (TTP). Die verwendeten Statistiken enthielten Fisher's genaue Test, ein t-Test, den Mann-Whitney-U Test und eine Kaplan-Meier-Analyse. Die Median OS, PFS und TTP waren bei Patienten nach iBT (26.3, 9.1 und 13.0 Monaten) höher als nach cTACE/iBT (23.3, 7.6 und 9.2 Monaten). Ergebnisse: Die Enhance-basierten Kriterien identifizierten mehr Beantworter und prognostizierten PFS und TTP besser im Vergleich zu den größenbasierten Kriterien. In zwei Monaten zeigten die cTACE/iBT-Ansprecher eine verbesserte PFS (mRECIST und EASL: 11.3 vs. 2.3 und 11.0 vs. 2.3, p < 0.01) und TTP (mRECIST und EASL: 11.9 vs. 2.4 Monate, p>/i> 0.01) durch die verbesserungsbasierten Kriterien. Eine EASL-Bewertung in fünf Monaten prognostizierte ein verbessertes Überleben sowohl nach cTACE/iBT (PFS: 11,9 vs. 5.1 Monate, p = 0,03; TTP: 12,4 vs. 5.0, p < 0.01) als auch nach iBT (11.1 vs. 5.1 Monate, p>/i> = 0,04; 13,0 vs. Das LR-TRA zeigte für cTACE/iBT-Ansprecher fünf Monate OS-Leistungen. Größenbasierte Kriterien waren nicht prognostisch. Ausschlüsse: Die Verlängerung der Nachverfolgung nach dem iBT oder nach dem iBT/cTACE kann die Schichtung und Prognose der Befragten verbessern. JA 2025 4 10.3390/cancers17081275 Cancers Robin Schmidt Christopher Rueger Han Xu Yubei He Emine Yaren Yilmaz Luisa Heidemann Ornela Sulejmani Yu Liu Lasse Noack Friederike Hesse Richard Ruppel Sara A Abosabie Charlie Alexander Hamm Tobias Penzkofer Bernhard Gebauer Lynn Jeanette Savic article pmid39675998 The prognostic role of computed tomography (CT)-defined skeletal muscle features in COVID-19 is still under investigation. The aim of the present study was to evaluate the prognostic role of CT-defined skeletal muscle area and density in patients with COVID-19 in a multicenter setting. This retrospective study is a part of the German multicenter project RACOON (Radiological Cooperative Network of the COVID-19 pandemic). The acquired sample included 1379 patients, 389 (28.2%) women and 990 (71.8%) men. In each case, chest CT was analyzed and pectoralis muscle area and density were calculated. Data were analyzed by means of descriptive statistics. Group differences were calculated using the Mann-Whitney-U test and Fisher's exact test. Univariable and multivariable logistic regression analyses were performed. The 30-day mortality was 17.9%. Using median values as thresholds, low pectoralis muscle density (LPMD) was a strong and independent predictor of 30-day mortality, HR=2.97, 95%-CI: 1.52-5.80, p=0.001. Also in male patients, LPMD predicted independently 30-day mortality, HR=2.96, 95%-CI: 1.42-6.18, p=0.004. In female patients, the analyzed pectoralis muscle parameters did not predict 30-day mortality. For patients under 60 years of age, LPMD was strongly associated with 30-day mortality, HR=2.72, 95%-CI: 1.17;6.30, p=0.019. For patients over 60 years of age, pectoralis muscle parameters could not predict 30-day mortality. In male patients with COVID-19, low pectoralis muscle density is strongly associated with 30-day mortality and can be used for risk stratification. In female patients with COVID-19, pectoralis muscle parameters cannot predict 30-day mortality. 2025 4 10.1016/j.acra.2024.11.054 Academic radiology 32 2133-2140 4 RACOON, Berlin (Charité), Erlangen, München (LMU), Hannover, Magdeburg, Aachen, Augsburg, Bochum/Minden, Hamburg, Frankfurt, Halle, Heidelberg, Kiel, Leipzig, Lübeck, Münster, Mainz, Essen, Rostock, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39675998/ PMID: 39675998 Andreas Michael Bucher Julius Behrend Constantin Ehrengut Lukas Müller Tilman Emrich Dominik Schramm Alena Akinina Roman Kloeckner Malte Sieren Lennart Berkel Christiane Kuhl Marwin-Jonathan Sähn Matthias A Fink Dorottya Móré Bohdan Melekh Hakan Kardas Felix G Meinel Hanna Schön Norman Kornemann Diane Miriam Renz Nora Lubina Claudia Wollny Marcus Both Joe Watkinson Sophia Stöcklein Andreas Mittermeier Gizem Abaci Matthias May Lisa Siegler Tobias Penzkofer Maximilian Lindholz Miriam Balzer Moon-Sung Kim Christian Römer Niklas Wrede Sophie Götz Julia Breckow Jan Borggrefe Hans Jonas Meyer Alexey Surov article allgoewer_impact_2025 All over the world, the COVID-19 pandemic has impacted mortality beyond deaths that can be directly attributed to the viral disease. This study investigates the effects of the pandemic on admissions of deceased to a large institute of legal medicine and metropolitan morgue in Germany. Employing statistical models, the general time trend was separated from the effect of the pandemic in terms of place of death, autopsy category, age and sex. In addition, the pandemic’s impact on one of the structurally most important public health determinants, poverty, on numbers of admissions in different place of death categories was analyzed. We find that the pandemic has caused a significant increase in admissions of those who died at residential addresses, which appears to be primarily driven by SARS-CoV-2 negative cases, and those who died in retirement and care facilities, with a significant overrepresentation of SARS-CoV-2 positive cases. A high degree of poverty in a neighborhood does not impact the likelihood to be admitted to the institute in those two categories before or during the pandemic. For dead bodies found in public spaces, however, a poverty variable causes a significant increase in the number of admissions during the pre-pandemic phase. Interestingly, this effect is reversed during the pandemic period. The number of admissions without an autopsy being ordered or requested increased significantly during the pandemic. Further, the COVID-19 pandemic caused a significant increase in admissions in the senile population. Our results indicate that the reluctance of treating physicians to conduct house calls to certify a death has persisted throughout the pandemic and has caused a surge of admissions of deceased to the institute of legal medicine without any criminological indications or subsequent rise in forensic autopsy orders. JA 2025 4 en 2045-2322 10.1038/s41598-025-97117-w Scientific Reports 15 15115 1 Diseases, Medical research, Health care https://www.nature.com/articles/s41598-025-97117-w Publisher: Nature Publishing Group Kristina Allgoewer Christiane Stark Antonia Fitzek Tobias Huter Axel Heinemann Benjamin Ondruschka article Holzwarth2025_PMID39527343 Über spezifische Sicherheitsaspekte bei Kindern mit signifikanten Komorbiditäten, die den mRNA-Impfstoff BNT162b2 erhalten, ist wenig bekannt, da Zulassungsstudien diese Population nicht ansprechen. Diese Studie dient der Bewertung von Sicherheit und negativen Ereignissen in diesen Kindern im Vergleich zu gesunden Kindern. In dieser prospektiven, multizentrischen, branchenunabhängigen Kohortenstudie wurden Pflegekräfte, deren Kinder BNT162b2 erhielten, gebeten, an einem Online-Fragebogen teilzunehmen. Mögliche Nebenwirkungen wurden in zehn organbezogenen Kategorien bewertet. Die Häufigkeit der Symptome wurde in beiden Kohorten durch bivariate Analyse verglichen. Aus insgesamt 1.294 Antworten auf den Fragebogen wurden 793 Datensätze in die Analyse einbezogen (179 Kinder mit Komorbiditäten und 614 gesunde Kinder). Antworten wurden in einer Median von 17 Tagen nach der Impfung gegeben. Insgesamt war die Sicherheit von BNT162b2 in beiden Kohorten hoch. Psychologisch (OR: 3.56, [95% CI: 1.461 bis 8.629]), pulmonal (OR: 7.14, [95% CI: 2.039 bis 21.48]), gastrointestinal (OR: 2.35, [95% CI: 1.231 bis 4.665]), neurologische (OR: 1.74, [95% CI: 1.078 bis 2.796]) und dermatologische (OR: 2.28, Die höhere Rate der gemeldeten post-vaccination Symptome könnte entweder auf eine höhere Anfälligkeit für symptomatische Effekte nach Immunstimulation oder aufgrund eines trainierten Bewusstseins für gesundheitsbezogene Symptome zurückzuführen sein. Die Daten unterstreichen die Bedeutung, die Sicherheit der neuen mRNA COVID-19 Impfstoffe nicht nur bei gesunden Kindern, sondern auch bei Kindern mit Komorbiditäten zu bewerten. Für pharmazeutische Unternehmen sollte eine solche Bewertung zwingend vorgeschrieben werden. JA 2025 4 10.1007/s15010-024-02427-2 Infection Sarah Holzwarth Kimiya Saadat Maximilian Jorczyk Svenja Dreßen Sarah Kotsias-Konopelska Anne Schlegtendal Christoph Maier Jochen Schmitt Kevin Paul Julia Pagel Ania C Muntau Reinhard Berner Folke Brinkmann Nicole Toepfner article Jaiswal2025_PMID40300640 AI entsteht als vielversprechendes Werkzeug zur Diagnose von COVID-19 basierend auf Brust-CT-Scans. Ziel dieser Studie war der Vergleich von KI-Modellen zur COVID-19-Diagnostik. Daher haben wir: (1) mit einem großen, klinisch relevanten CT-Datensatz drei verschiedene KI-Modelle zur Klassifikation von COVID-19 und Nicht-COVID-19-Pneumonie (nCP) trainiert, (2) die Modellleistung mit einem unabhängigen Testsatz bewertet und (3) die Modelle sowohl algorithmisch als auch experimentell verglichen. In dieser multizentrischen Multi-Vendor-Studie haben wir n=1591 Brust-CT-Scans von COVID-19 (n=762) und nCP (n=829) Patienten aus China und Deutschland gesammelt. In Deutschland wurden die Daten von drei RACOON-Standorten erhoben. Wir trainierten und validierten drei COVID-19 AI-Modelle mit unterschiedlichen Architekturen: COVNet basierend auf 2D-CNN, DeCoVnet basierend auf 3D-CNN und AD3D-MIL basierend auf 3D-CNN mit Aufmerksamkeitsmodul. 991 CT-Scans wurden zur Ausbildung der KI-Modelle mit 5-facher Quervalidierung verwendet. Für unabhängige Tests wurden 600 CT-Scans aus 6 verschiedenen Zentren verwendet. Die Leistung der Modelle wurde mit Genauigkeit (Acc), Empfindlichkeit (Se) und Spezifität (Sp) bewertet. Die durchschnittliche Validierungsgenauigkeit der COVNet-, DeCoVnet- und AD3D-MIL-Modelle über die 5 Falten betrug 80,9%, 82,0% bzw. 84,3%. Auf dem unabhängigen Testsatz mit n=600 CT-Scans lieferte COVNet Acc=76.6%, Se=67.8%, Sp=85.7%; DeCoVnet lieferte Acc=75.1%, Se=61.2%, Sp=89.7%; und AD3D-MIL erreichten Acc=73.9%, Se=57.7%, Sp=90.8%. Die Klassifikationsleistung der bewerteten KI-Modelle ist nicht von der Architektur selbst stark abhängig. Unsere Ergebnisse zeigen eine hohe Spezifität und moderate Empfindlichkeit. Die KI-Klassifikationsmodelle sollten nicht unbeaufsichtigt verwendet werden, sondern könnten Radiologen bei der COVID-19 und der NCP-Identifizierung unterstützen. · Diese Studie vergleicht KI-Ansätze zur Diagnose von COVID-19 in Brust-CT-Scans, die für die weitere Optimierung der Versorgung von Gesundheits- und Pandemievorbereitungen unerlässlich sind. · Unsere Experimente mit einem multicenter, multi-vendor, diversen Datensatz zeigen, dass die Trainingsdaten der Schlüsselfaktor für die Bestimmung der diagnostischen Leistung sind. · Die KI-Modelle sollten nicht unübertroffen, sondern als Werkzeug zur Unterstützung von Radiologen verwendet werden. · Jaiswal A, Fervers P, Meng F et al. Performance von KI-Ansätzen für COVID-19-Diagnose mit Chest CT-Scans: Die Auswirkungen von Architektur und Datensatz. Rofo 2025; DOI 10.1055/a-2577-3928. JA 2025 4 10.1055/a-2577-3928 RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin Astha Jaiswal Philipp Fervers Fanyang Meng Huimao Zhang Dorottya Móré Athanasios Giannakis Jasmin Wailzer Andreas Michael Bucher David Maintz Jonathan Kottlors Rahil Shahzad Thorsten Persigehl article Manzke2025_PMID39812663 Zur Untersuchung der Test-Retest-Wiederholbarkeit von radiomischen Features in myokardial native T1 und T2 Mapping. In dieser prospektiven Studie haben 50 gesunde Freiwillige (29 Frauen und 21 Männer, Durchschnittsalter 39,4 ± 13,7 Jahre) zwei identische Herz-Magnetresonanz-Bildgebung (MRI)-Untersuchungen bei 1,5 T durchgeführt. Das Protokoll beinhaltete die native T1 und T2 Kartierung sowohl in der Kurz- als auch in der Langachse. Für die T1 Kartierung haben wir Standard (1.9 × 1,9 mm) und hohe (1.4 × 1,4 mm) Raumauflösung untersucht. Nach manueller Segmentierung des linken ventrikulären Myokards wurden 100 radiomische Features aus sieben Merkmalsklassen extrahiert und analysiert. Die Prüf-Retest-Wiederholbarkeit von radiomischen Merkmalen wurde mit dem Intraklasse-Korrelationskoeffizienten (ICC) bewertet und als schlecht eingestuft (ICC < 0,50), gemäßigt (0,50-0.75), gut (0.75-0,90) und ausgezeichnet (> 0,90). Für T1-Karten, die in kurzer Ausrichtung bei Standardauflösung erworben wurden, war die Wiederholbarkeit für 6 Features, gut für 29 Features, moderiert für 19 Features und schlecht für 46 Features. Wir identifizierten 15 Merkmale von 6 Klassen, die eine gute bis ausgezeichnete Reproduzierbarkeit für T1 Mapping in allen Auflösungen und allen Orientierungen zeigten. Für kurze T2-Karten war die Wiederholbarkeit für 6 Funktionen, gut für 25 Funktionen, moderiert für 23 Funktionen und schlecht für 46 Funktionen. 12 Merkmale aus 5 Klassen wurden gefunden, um eine gute bis ausgezeichnete Wiederholbarkeit in T2 Kartierung unabhängig von der Schichtorientierung zu haben. Wir haben eine Untermenge von Merkmalen mit guter bis ausgezeichneter Wiederholbarkeit unabhängig von der Schichtorientierung und der räumlichen Auflösung identifiziert. Wir empfehlen, diese Funktionen für weitere Radiomik-Forschung in myocardial T1 und T2 Mapping zu nutzen. Frage Die Studie befasst sich mit dem Bedürfnis nach zuverlässigen radiomischen Merkmalen für die quantitative Analyse des Myokards, um die diagnostische Konsistenz im Herz-MRT zu gewährleisten. Ergebnisse Wir haben eine Teilmenge von radiomischen Merkmalen identifiziert, die eine gute bis ausgezeichnete Wiederholbarkeit in nativen T1 und T2 Kartierungen unabhängig von Schichtorientierung und Auflösung zeigen. Klinische RelevanzRadiomische Merkmale wurden als diagnostische und prognostische Biomarker in verschiedenen Herzerkrankungen vorgeschlagen. Durch die Identifizierung einer Teilmenge von besonders reproduzierbaren radiomischen Merkmalen dient unsere Studie dazu, die Auswahl von radiomischen Merkmalen in zukünftigen Forschungs- und klinischen Anwendungen zu informieren. JA 2025 3 10.1007/s00330-024-11337-8 European radiology Mathias Manzke Fabian C Laqua Benjamin Böttcher Ann-Christin Klemenz Marc-André Weber Bettina Baessler Felix G Meinel article pmid39729944 The Prostate Imaging-Reporting and Data System (PI-RADS) calls for reporting the prostate index lesion and the location within the transition (TZ) or peripheral zone (PZ) and location on a corresponding sector map. The aim of this study was to train a deep learning DL-based algorithm for automatic prostate sector mapping and to validate its' performance. An automatic 24-sector grid-map (ASG) of the prostate was developed, based on an automatic zone-specific deep learning segmentation of the prostate. To evaluate the efficacy of the method, fiducials for random locations within the prostate were placed, and the corresponding sectors were determined for 50 mpMRI datasets. The reference standard was defined in a consensus read by two expert uroradiologists. Annotated fiducial locations were evaluated automatically by the ASG and by four radiologists in two reads with and without the help of a superimposed sector grid-map and the success rate was compared. The ASG algorithm identified the correct prostate sector of the annotated lesions in 80 % (40/50 reads) of the cases and outperformed readings of the four radiologists with 55 % (109/200), p < 0.0001. The added use of the 24 ASG map significantly improved the rate of correct sector annotation for the four radiologists to 71 % (141/200), p < 0.004. The 24 ASG map was effective for prostate sector segmentation and significantly improved location reporting of prostate lesions. 2025 2 10.1016/j.ejrad.2024.111897 European journal of radiology 183 111897 RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39729944/ PMID: 39729944 Thula C Walter-Rittel Anne Frisch Charlie Alexander Hamm Georg Lukas Baumgärtner Alexander Hartenstein Franziska Dräger Matthias Haas Hannes Cash Sebastian Hofbauer Bernd Hamm Nick Lasse Beetz Tobias Penzkofer article Wald2025_PMID39913077 Gadolinium-verstärkte "Sampling Perfection mit anwendungsoptimierten Kontrasten mit unterschiedlicher Flip-Winkel-Entwicklung" (SPACE)-Sequenz ermöglicht eine bessere Visualisierung von Hirnmetastasen (BMs) im Vergleich zu "magnetisierungsvorbereiteten schnellen Akquisitionsgradientenecho" (MPRAGE). Wir vermuten, dass diese bessere Vermutung zu einer qualitativ hochwertigen Annotation (HAQ) führt, die den tiefen Lernalgorithmus (DL) von BMs auf MPRAGE-Bildern verbessert. Es wurden retrospektive kontrastverstärkte (gadobutrol 0.1 mmol/kg) SPACE- und MPRAGE-Daten von 157 Patienten mit BM verwendet, die entweder auf MPRAGE notiert wurden, was zu einer normalen Annotationsqualität (NAQ) oder auf koregiertem SPACE führt, was zu HAQ führt. Mehrere DL-Methoden wurden mit NAQ oder HAQ unter Verwendung von SPACE- oder MRPAGE-Bildern entwickelt und auf ihrer Nachweisleistung mit positivem Vorhersagewert (PPV), Sensitivität und F1-Score und auf ihrer Abgrenzungsleistung mit volumetrischen Dice Ähnlichkeitskoeffizienten, PPV und Empfindlichkeit auf einem internen und vier zusätzlichen Testdatensätzen (660 Patienten) ausgewertet. Das SPACE-HAQ Modell erreichte 0,978 PPV, 0,882 Empfindlichkeit und 0,916 F1-Score. Die MPRAGE-HAQ erreichte 0,867, 0,839 und 0,840, die MPRAGE NAQ 0.964, 0.667 bzw. 0.798 (p ≥ 0.157). Die MPRAGE-HAQ F1-Score-Erkennung erhöhte sich gegenüber MPRAGE-NAQ auf allen zusätzlichen Testdatensätzen um 2,5-9,6 Punkte (p < 0,016) und die Empfindlichkeit verbesserte sich an drei Datensätzen um 4,6-8,5 Punkte (p < 0,001). Darüber hinaus verbesserte sich die volumetrische Instanzempfindlichkeit um 3,6-7,6 Punkte (p < 0,001). HAQ verbessert DL-Methoden ohne spezialisierte Bildgebung während der Anwendungszeit. HAQ allein erreicht etwa 40% der Leistungsverbesserungen, die mit SPACE-Bildern als Eingabe gesehen werden, was eine schnelle und genaue, vollautomatische Erkennung von kleinen (< 1 cm) BMs ermöglicht. Die mit der SPACE-Sequenz erstellte Ausbildung mit hochwertigen Annotationen verbessert die Erkennungs- und Delineationsempfindlichkeit von DL-Methoden zur Detektion von Hirnmetastasen (BMs) auf MPRAGE-Bildern. Dieses MRI Cross-Technique Transfer Lernen ist ein vielversprechender Weg, um die diagnostische Leistung zu erhöhen. Die Delineierung kleiner BMs auf SPACE MRI-Sequenz führt zu höheren Qualitätsannotationen als auf der MPRAGE-Sequenz aufgrund erhöhter Vermutung. Durch die Verwendung von Cross-Technique Boden Wahrheits-Annotationen während der Ausbildung verbesserte die Genauigkeit von DL-Modellen bei der Erkennung und Segmentierung von BMs. Cross-Technique-Annotation kann DL-Modelle verbessern, indem die Vorteile von spezialisierten, zeitintensiven MRT-Sequenzen integriert werden, während sie sich nicht auf sie verlassen. Eine weitere Validierung in prospektiven Studien ist erforderlich. JA 2025 2 10.1186/s41747-025-00554-5 European radiology experimental Tassilo Wald Benjamin Hamm Julius C Holzschuh Rami El Shafie Andreas Kudak Balint Kovacs Irada Pflüger Bastian Nettelbladt Constantin Ulrich Michael Anton Baumgartner Philipp Vollmuth Jürgen Debus Klaus H Maier-Hein Thomas Welzel article schranz_establishing_2025 Abstract Background Emergency department (ED) routine data offer a unique opportunity for syndromic surveillance of communicable and noncommunicable diseases (NCDs). In 2020, the Robert Koch Institute established a syndromic surveillance system using ED data from the AKTIN registry. The system provides daily insights into ED utilization for infectious diseases. Adding NCD indicators to the surveillance is of great public health importance, especially during acute events, where timely monitoring enables targeted public health responses and communication. Objective This study aimed to develop and validate syndrome definitions for the NCD indicators of acute coronary syndrome (ACS), myocardial infarction (MI), and stroke (STR). Methods First, syndrome definitions were developed with clinical experts combining ED diagnosis, chief complaints, diagnostic certainty, and discharge information. Then, using the multicenter retrospective routine ED data provided by the AKTIN registry, we conducted internal validation by linking ED cases fulfilling the syndrome definition with the hospital discharge diagnoses and calculating sensitivity, specificity, and accuracy. Lastly, external validation comprised the comparison of the ED cases fulfilling the syndrome definition with the federal German hospital diagnosis statistic. Ratios comparing the relative number of cases for all syndrome definitions were calculated and stratified by age and sex. Results We analyzed data from 9 EDs, totaling 704,797 attendances from January 1, 2019, to March 5, 2021. Syndrome definitions were based on ICD-10 (International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems 10th Revision-German Modification) diagnoses, chief complaints, and discharge information. We identified 4.3% of all cases as ACS, 0.6% as MI, and 3.2% as STR. Patients with ACS and MI were more likely to be male (58.3% and 64.7%), compared to the overall attendances (52.7%). For all syndrome definitions, the prevalence was higher in the older age groups (60‐79 years and \textgreater80 years), and the highest proportions of cases were assigned an urgency level (3=urgent or 2=very urgent). The internal validation showed accuracy and specificity levels above 96% for all syndrome definitions. The sensitivity was 85.3% for ACS, 56.6% for MI, and 80.5% for STR. The external validation showed high levels of correspondence between the ED data and the German hospital statistics, with most ratios ranging around 1, indicating congruence, particularly in older age groups. The highest differences were noted in younger age groups, with the highest ratios in women aged between 20 and 39 years (4.57 for MI and 4.17 for ACS). Conclusions We developed NCD indicators for ACS, MI, and STR that showed high levels of internal and external validity. The integration of these indicators into the syndromic surveillance system for EDs could enable daily monitoring of NCD patterns and trends to enhance timely public health surveillance in Germany. 2025 2 en 2369-2960 10.2196/66218 JMIR Public Health and Surveillance 11 e66218—e66218 https://publichealth.jmir.org/2025/1/e66218 Madlen Schranz Mirjam Rupprecht Annette Aigner Leo Benning Carmen Schlump Nesrine Charfeddine Michaela Diercke Linus Grabenhenrich Alexander Ullrich Hannelore Neuhauser Birga Maier AKTIN Research Group Felix Patricius Hans Sabine Blaschke article ibarguen-gonzalez_host_2025 Die Studie zeigt, dass die Bauchspeicheldrüse (Pankreas) von SARS-CoV-2 infiziert werden kann und dass Anzeichen einer Schädigung mit der Schwere von COVID-19 zusammenhängen. Bei 120 COVID-19-Patienten erwiesen sich erhöhte Pankreasenzyme im Blut als hilfreiche Marker zur Einschätzung des Krankheitsverlaufs und der Prognose. In Gewebeproben verstorbener COVID-19-Patienten wurde ein Zusammenhang zwischen der Expression des Wirtsfaktors PLAC8 und einer SARS-CoV-2-Infektion im Pankreas sowie in anderen Zielorganen festgestellt. Zellkulturexperimente mit Pseudoviren und echten SARS-CoV-2-Varianten zeigten, dass PLAC8 für eine erfolgreiche Infektion von Pankreaszellen notwendig ist. Die Ergebnisse legen nahe, dass PLAC8 eine wichtige Rolle bei COVID-19-bedingten Pankreasschäden spielt und ein potenzieller Ansatzpunkt für zukünftige Therapien sein könnte. NEIN 2025 2 en 2730-664X 10.1038/s43856-025-00745-6 Communications Medicine 5 34 1 https://www.nature.com/articles/s43856-025-00745-6 Lesly Ibargüen-González Sandra Heller Darío López-García Hanna Dietenberger Thomas Fe Barth Patricia Gallego Israel Fernández-Cadenas Sayoa Alzate-Piñol Catalina Crespí Julieth A. Mena-Guerrero Eugenia Cisneros-Barroso Alejandro P. Ugalde Gabriel Bretones Charlotte Steenblock Alexander Kleger Marta L. DeDiego Carles Barceló article bienzeisler_implementation_2025 Continuous access to electronic health records will fuel the digital transformation of medicine. For data-sharing initiatives, the challenge lies in ensuring data access aligns with the interests of data holders. Federated data access authorization, where data remains controlled locally, may offer a solution to balance these interests. This paper reports on a digital health implementation of the federated data access authorization system used in the German National Emergency Department Data Registry. Using data from 2017 to 2024, we analyzed the system’s effectiveness in managing data access in a nationwide research network of 58 emergency departments. Facilitating access to more than 7.9 million records, 75% of data access queries were authorized within 15 days. The system also supports periodic queries, enabling recurring real-time access. Query volumes grew from 15 to over 23,000 by 2024, with completion rates of 86%. The system may thus serve as a blueprint for data-sharing initiatives worldwide. 2025 2 2398-6352 10.1038/s41746-025-01481-w npj Digital Medicine 8 94 1 https://doi.org/10.1038/s41746-025-01481-w Jonas Bienzeisler Alexander Kombeiz Saskia Ehrentreich Ronny Otto Wiebke Schirrmeister Marco Pegoraro Dominik Brammen Behrus Puladi Rainer Röhrig Raphael W Majeed article Kottlors2025_PMID39946168 Die neueste Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) ist ein generativer vortrainierter Transformator mit großen Sprachmodellen (LLMs). Sie wurden auf massive Textmengen geschult und ermöglichten menschliche und semantische Antworten auf textbasierte Eingaben und Anfragen. Das Potenzial solcher Werkzeuge für die medizinische Datenintegration und die klinische Entscheidungsfindung ist noch nicht klar. In dieser Studie untersuchen wir das Potenzial von LLMs in der berichtsbasierten medizinischen Entscheidungsfindung am Beispiel eines akuten ischämischen Schlaganfalls (AIS), wo klinische und bildbasierte Informationen einen unmittelbaren Bedarf an mechanischer Thrombektomie (MT) andeuten können. Ziel war es, die Durchführbarkeit der Integration von Radiologieberichtsdaten und anderen klinischen Informationen im Kontext der Therapieentscheidungsfindung mit LLMs zu klären. 100 Patienten mit AIS wurden rückwirkend aufgenommen, für die 50 % (50/100) für MT angegeben wurden, während die anderen 50 % (50/100) nicht waren. Der LLM wurde mit dem berechneten Tomographiebericht, Informationen über neurologische Symptome und das Alter der Patienten versorgt. Die Leistung des KI-Entscheidungsmodells wurde mit einem Expertenkonsens zur binären Bestimmung der MT-Indikation verglichen, für die Empfindlichkeit, Spezifität und Genauigkeit berechnet wurden. Das AI-Modell hatte eine Gesamtgenauigkeit von 88%, mit einer Spezifität von 96% und einer Empfindlichkeit von 80%. Der Bereich unter der Kurve für die berichtsbasierte MT-Entscheidung betrug 0,92. Die LLM erreichte vielversprechende Genauigkeit bei der Bestimmung der Förderfähigkeit von Patienten mit AIS für MT auf Basis von Radiologieberichten und klinischen Informationen. Unsere Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von LLMs für die radiologische und medizinische Datenintegration. Diese Untersuchung sollte als Anreiz für weitere klinische Anwendungen von LLMs dienen, bei denen diese KI als verstärktes Unterstützungssystem für die menschliche Entscheidungsfindung verwendet werden sollte. JA 2025 2 10.2196/48328 Journal of medical Internet research Jonathan Kottlors Robert Hahnfeldt Lukas Görtz Andra-Iza Iuga Philipp Fervers Johannes Bremm David Zopfs Kai R Laukamp Oezguer A Onur Simon Lennartz Michael Schönfeld David Maintz Christoph Kabbasch Thorsten Persigehl Marc Schlamann article pmid39733351 The shape is commonly used to describe the objects. State-of-the-art algorithms in medical imaging are predominantly diverging from computer vision, where voxel grids, meshes, point clouds, and implicit surface models are used. This is seen from the growing popularity of ShapeNet (51,300 models) and Princeton ModelNet (127,915 models). However, a large collection of anatomical shapes (e.g., bones, organs, vessels) and 3D models of surgical instruments is missing. We present MedShapeNet to translate data-driven vision algorithms to medical applications and to adapt state-of-the-art vision algorithms to medical problems. As a unique feature, we directly model the majority of shapes on the imaging data of real patients. We present use cases in classifying brain tumors, skull reconstructions, multi-class anatomy completion, education, and 3D printing. By now, MedShapeNet includes 23 datasets with more than 100,000 shapes that are paired with annotations (ground truth). Our data is freely accessible via a web interface and a Python application programming interface and can be used for discriminative, reconstructive, and variational benchmarks as well as various applications in virtual, augmented, or mixed reality, and 3D printing. MedShapeNet contains medical shapes from anatomy and surgical instruments and will continue to collect data for benchmarks and applications. The project page is: https://medshapenet.ikim.nrw/. 2025 2 10.1515/bmt-2024-0396 Biomedizinische Technik. Biomedical engineering 70 71-90 1 RACOON, München (LMU), München (TUM), Gießen, Heidelberg, Tübingen, Essen, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39733351/ PMID: 39733351 Jianning Li Zongwei Zhou Jiancheng Yang Antonio Pepe Christina Gsaxner Gijs Luijten Chongyu Qu Tiezheng Zhang Xiaoxi Chen Wenxuan Li Marek Wodzinski Paul Friedrich Kangxian Xie Yuan Jin Narmada Ambigapathy Enrico Nasca Naida Solak Gian Marco Melito Viet Duc Vu Afaque R Memon Christopher Schlachta Sandrine De Ribaupierre Rajnikant Patel Roy Eagleson Xiaojun Chen Heinrich Mächler Jan Stefan Kirschke Ezequiel Rosa Patrick Ferdinand Christ Hongwei Bran Li David G Ellis Michele R Aizenberg Sergios Gatidis Thomas Küstner Nadya Shusharina Nicholas Heller Vincent Andrearczyk Adrien Depeursinge Mathieu Hatt Anjany Sekuboyina Maximilian T Löffler Hans Liebl Reuben Dorent Tom Vercauteren Jonathan Shapey Aaron Kujawa Stefan Cornelissen Patrick Langenhuizen Achraf Ben-Hamadou Ahmed Rekik Sergi Pujades Edmond Boyer Federico Bolelli Costantino Grana Luca Lumetti Hamidreza Salehi Jun Ma Yao Zhang Ramtin Gharleghi Susann Beier Arcot Sowmya Eduardo A Garza-Villarreal Thania Balducci Diego Angeles-Valdez Roberto Souza Leticia Rittner Richard Frayne Yuanfeng Ji Vincenzo Ferrari Soumick Chatterjee Florian Dubost Stefanie Schreiber Hendrik Mattern Oliver Speck Daniel Haehn Christoph John Andreas Nürnberger João Pedrosa Carlos Ferreira Guilherme Aresta António Cunha Aurélio Campilho Yannick Suter Jose Garcia Alain Lalande Vicky Vandenbossche Aline Van Oevelen Kate Duquesne Hamza Mekhzoum Jef Vandemeulebroucke Emmanuel Audenaert Claudia Krebs Timo Leeuwen Evie Vereecke Hauke Heidemeyer Rainer Röhrig Frank Hölzle Vahid Badeli Kathrin Krieger Matthias Gunzer Jianxu Chen Timo Meegdenburg Amin Dada Miriam Balzer Jana Fragemann Frederic Jonske Moritz Rempe Stanislav Malorodov Fin H Bahnsen Constantin Seibold Alexander Jaus Zdravko Marinov Paul F Jaeger Rainer Stiefelhagen Ana Sofia Santos Mariana Lindo André Ferreira Victor Alves Michael Kamp Amr Abourayya Felix Nensa Fabian Hörst Alexander Brehmer Lukas Heine Yannik Hanusrichter Martin Weßling Marcel Dudda Lars E Podleska Matthias A Fink Julius Keyl Konstantinos Tserpes Moon-Sung Kim Shireen Elhabian Hans Lamecker Dženan Zukić Beatriz Paniagua Christian Wachinger Martin Urschler Luc Duong Jakob Wasserthal Peter F Hoyer Oliver Basu Thomas Maal Max J H Witjes Gregor Schiele Ti-Chiun Chang Seyed-Ahmad Ahmadi Ping Luo Bjoern Menze Mauricio Reyes Thomas M Deserno Christos Davatzikos Behrus Puladi Pascal Fua Alan L Yuille Jens Kleesiek Jan Egger article pmid39666360 The magnetic resonance imaging (MRI) pathway for diagnosing clinically significant prostate cancer (csPCa; defined as International Society of Urological Pathology grade group ≥2) uses multiparametric MRI (mpMRI) for prostate biopsy (PB) decision-making. However, the intermediate impact on patient outcomes in men with negative MRI results avoiding PB and men with positive MRI results without PCa remains unknown. To assess the feasibility and safety of a community-based MRI diagnostic strategy in men with suspected PCa using 3-year active monitoring. This multisite, longitudinal cohort trial took place across 54 community-based urology practices and 2 radiology imaging centers at a referral academic institution in Berlin, Germany. Eligible participants aged 18 to 75 years with clinically suspected PCa were enrolled between September 2016 and December 2017 and monitored for 3 years. Final analysis was reported on December 23, 2023. Participants underwent 3-T mpMRI. Men with findings suspected to be PCa were recommended for targeted PB (diagnostic phase). Men with negative mpMRI results or positive mpMRI results with benign findings at PB were systematically monitored for 3 years (monitoring phase). Clinical visits were recommended every 6 months. The total proportion of men avoiding PB and those with csPCa. A total of 593 men (median [IQR] age, 64 [58-70] years) underwent mpMRI, with 286 (48%) having negative MRI results, 261 (44%) avoiding PB initially, and 242 (41%) avoiding PB over 3 years. csPCa was detected in 161 (27%) men after immediate PB, increasing to 172 (29%) men after 3 years. Seven men with negative MRI results were diagnosed with PCa by immediate PB (including 4 cases of csPCa), while 279 entered monitoring. Three-year monitoring was completed by 233 (84%) men, with 7 diagnoses of csPCa. Of 307 men with positive MRI results, 58 (19%) showed no PCa after immediate PB, of which 41 (71%) completed monitoring and 4 (7%) were diagnosed with csPCa. In this cohort study, men with negative mpMRI results avoiding biopsy were not at elevated risk of csPCa. The study confirms the oncological safety of the prebiopsy MRI strategy of avoiding an immediate PB after negative MRI results when a programmatic safety net is in place. 2025 2 10.1001/jamaoncol.2024.5497 JAMA oncology 11 145-153 2 RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39666360/ PMID: 39666360 Charlie A Hamm Patrick Asbach Anna Pöhlmann Ivo G Schoots Veeru Kasivisvanathan Thomas O Henkel Manfred Johannsen Thomas Speck Alexander D J Baur Matthias Haas Federico Collettini Tobias Penzkofer Lynn J Savic Frank Konietschke Lothar Weißbach Bernd Hamm Frank König Hannes Cash article pmid39998374 Background Although measurable organic dysfunctions are frequently absent in pediatric patients with post-COVID-19 condition (PCC), this condition adversely affects quality of life. Free-breathing phase-resolved functional lung (PREFUL) MRI may be useful for assessing lung function in pediatric patients with PCC. Purpose To detect lung changes in children and adolescents with PCC compared with healthy control participants using PREFUL MRI. Materials and Methods In this single-center, prospective, cross-sectional study conducted between April 2022 and April 2023, children and adolescents (age ≤17 years) with PCC and age- and sex-matched healthy participants underwent MRI. Subgroup analysis was performed in participants with PCC who had cardiopulmonary symptoms. Regional ventilation, flow-volume loop correlation metric (FVL-CM), quantified perfusion, ventilation and perfusion defect percentages, and ventilation-perfusion ratios were compared between participants with PCC and controls using the Wilcoxon signed rank test. Correlation of imaging parameters with spirometry, heart rate, respiratory rate, and Bell score (fatigue severity) in participants with PCC was assessed using the Spearman rank correlation coefficient. Results The final study sample included 54 participants (27 participants with PCC and 27 matched control participants; median age, 15 years [IQR, 11-17 years]; 14 male participants). Twenty-one participants had cardiopulmonary symptoms. Participants with PCC had lower regional ventilation (median, 0.2 mL/mL [IQR, 0.1-0.2 mL/mL] vs 0.2 mL/mL [IQR, 0.2-0.2 mL/mL]; P = .047) and quantified perfusion (49 mL/min per 100 mL [IQR, 33-60 mL/min per 100 mL] vs 78 mL/min per 100 mL [IQR, 59-89 mL/min per 100 mL]; P < .001). Participants with PCC and cardiopulmonary symptoms had lower FVL-CMs (median, 0.99 arbitrary units [au] [IQR, 0.98-0.99 au] vs 0.99 au [IQR, 0.99-0.99 au]; P = .01) and higher ventilation defect (median, 7.6% [IQR, 4.5%-15.1%] vs 5.4% [IQR, 2.7%-7.1%]; P = .047) and perfusion defect percentage (median, 3.2% [IQR, 2.4%-4.2%] vs 2.3% [IQR, 1.8%-3.5%]; P = .02) compared with matched control participants. In participants with PCC, greater lung perfusion correlated with increased chronic fatigue severity (ρ = 0.48; P = .009) and higher ventilation-perfusion mismatch correlated with increased heart rate (ρ = 0.44; P = .02). Conclusion Free-breathing phase-resolved functional lung MRI-derived parameters helped identify a distinct phenotype of lung perfusion in children and adolescents with PCC and were correlated with heart rate and chronic fatigue severity. Clinical trial registration no. DRKS00028963 © RSNA, 2025 Supplemental material is available for this article. See also the editorial by Parraga and Svenningsen in this issue. 2025 2 10.1148/radiol.241596 Radiology 314 e241596 2 RACOON, Hannover, Münster, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39998374/ PMID: 39998374 Gesa H Pöhler Andreas Voskrebenzev Marc-Luca Heinze Valentina Skeries Filip Klimeš Julian Glandorf Jan Eckstein Nigar Babazade Marius Wernz Alexander Pfeil Gesine Hansen Frank K Wacker Jens Vogel-Claussen Martin Wetzke Diane Miriam Renz article Saldanha2025_PMID39915630 In den nächsten 5 Jahren werden neue Brustkrebs-Screening-Richtlinien, die Magnetresonanz-Bildgebung (MRI) für bestimmte Patienten empfehlen, das Volumen der zu analysierenden Bildgebungsdaten deutlich erhöhen. Während diese Zunahme Herausforderungen für Radiologen stellt, bietet künstliche Intelligenz (KI) potenzielle Lösungen, um diese Arbeitsbelastung zu bewältigen. Die Entwicklung von KI-Modellen wird jedoch oft durch manuelle Annotationsanforderungen und strenge Datenschutzbestimmungen zwischen Institutionen behindert. In dieser Studie stellen wir eine integrierte Pipeline vor, die die Notwendigkeit detaillierter Anmerkungen mit lokaler KI-Modellausbildung über Swarm-Learning (SL) schwächer beaufsichtigt, was den zentralen Datenaustausch umgeht. Wir nutzten drei Datensätze aus 1372 weiblichen bilateralen Brust-MRT-Prüfungen von Institutionen in drei Ländern: die Vereinigten Staaten (US), die Schweiz und das Vereinigte Königreich (UK) Modelle zu trainieren. Diese Modelle wurden dann auf zwei externen Datensätzen, bestehend aus 649 bilateralen Brust-MRT-Prüfungen aus Deutschland und Griechenland, validiert. Beim systematischen Benchmarking verschiedener schwach beaufsichtigter zweidimensionaler (2D) und dreidimensionaler (3D) Deep Learning (DL)-Methoden finden wir, dass das 3D-ResNet-101 überlegene Leistung zeigt. Durch die Implementierung eines realen SL-Setups in drei internationalen Zentren beobachten wir, dass diese kollaborativ geschulten Modelle die vor Ort geschulten übertreffen. Auch bei einem kleineren Datensatz zeigen wir die praktische Durchführbarkeit, SL international mit der Datenverarbeitung vor Ort einzusetzen, Herausforderungen wie Datenschutz und Annotationsvariabilität zu bewältigen. Die Kombination schwach beaufsichtigten Lernens mit SL verbessert die interinstitutionelle Zusammenarbeit, die Verbesserung des Nutzens verteilter Datensätze für medizinische KI-Ausbildung, ohne dass detaillierte Anmerkungen oder zentrale Datenfreigabe erforderlich sind. JA 2025 2 10.1038/s43856-024-00722-5 Communications medicine Oliver Lester Saldanha Jiefu Zhu Gustav Müller-Franzes Zunamys I Carrero Nicholas R Payne Lorena Escudero Sánchez Paul Christophe Varoutas Sreenath Kyathanahally Narmin Ghaffari Laleh Kevin Pfeiffer Marta Ligero Jakob Behner Kamarul A Abdullah Georgios Apostolakos Chrysafoula Kolofousi Antri Kleanthous Michail Kalogeropoulos Cristina Rossi Sylwia Nowakowska Alexandra Athanasiou Raquel Perez-Lopez Ritse Mann Wouter Veldhuis Julia Camps Volkmar Schulz Markus Wenzel Sergey Morozov Alexander Ciritsis Christiane Kuhl Fiona J Gilbert Daniel Truhn Jakob Nikolas Kather article Grikscheit31122025 JA 2025 1 23 10.1080/22221751.2025.2459137 Emerging Microbes & Infections 14 Taylor & Francis 2459137 1 PMID: 39868965 Katharina Grikscheit Annemarie Berger Holger Rabenau Niko Kohmer Katharina S. Appel Margarete Scherer Robert Bals Sabine Blaschke Axel Hamprecht Sina M. Hopff D Krefting Patrick Meybohm Carolin Nürnberger Peter Heuschmann Caitlin Pley Susana M. Nunes Miranda Edgar Dahl B Jensen Thomas Illig Gabriele Anton Jörg Janne Vehreschild S Ciesek article JA 2025 1 8 10.1186/s12913-024-12194-3 BMC Health Serv Research 25 43 1 J Evers N Altschuck C Mehl L Rüthrich L Harst F Walther O Steidle A Suckow R Hecker J Schmitt M Geraedts article Lindholz2025_PMID39754865 Die Gesichtserkennungstechnologie in der medizinischen Bildgebung, insbesondere bei Kopfscans, stellt aufgrund identifizierbarer Gesichtszüge Datenschutzrisiken dar. Diese Studie wertet den Einsatz von Gesichtserkennungssoftware bei der Identifizierung von Gesichtsmerkmalen aus Kopf-CT-Scans aus und erforscht mit TotalSegmentator eine defacing Pipeline, um die Wiedererkennungsrisiken zu reduzieren und die Datenintegrität für die Forschung zu bewahren. 1404 hochwertige Renderings aus dem UCLH EIT Stroke Datensatz, sowohl mit als auch ohne Rücksicht wurden analysiert. Die Leistungsfähigkeit der von TotalSegmentator erstellten Gesichtsmaske wurde mit einem hochmodernen CT-Vernichtungsalgorithmus verglichen. Gesichtserkennung wurde mit Deep Learning Modellen durchgeführt. Die Kosinusähnlichkeit zwischen Gesichtseinbettungen für intra- und interpatientische Bilder wurde verglichen. Eine Support Vector Maschine wurde auf Cosinus-ähnliche Werte trainiert, um die Abstoßleistung zu bewerten, was bestimmt, ob zwei Renderings von demselben Patienten kamen. Diese Analyse wurde auf defaced und non-defaced Bildern mit 5-facher Quervalidierung durchgeführt. Gesichter wurden in 76,5 % nicht abgegrenzten Bildern nachgewiesen. Intra-Patient-Bilder zeigten eine mediane Kosinus-ähnlichkeit von 0,65 (IQR: 0.47-0.80), verglichen mit 0,50 (IQR: 0.39-0.62) für inter-Patient-Bilder. Ein binärer Klassifikator wurde mäßig auf nicht abgetasteten Bildern durchgeführt, wobei ein ROC-AUC von 0,69 (SD = 0,01) und eine Genauigkeit von 0,65 (SD = 0,01) erreicht wurde, um zu unterscheiden, ob ein Scan derselben oder einer anderen Person gehörte. Nach dem Abklingen ging die Leistung deutlich zurück. Die Defacation mit dem TotalSegmentator verringerte den ROC-AUC auf 0,55 (SD = 0,02) und die Genauigkeit auf 0,56 (SD = 0,01), während der CTA-DEFACE-Algorithmus die Leistung auf eine ROC-AUC von 0,60 (SD = 0,02) und eine Genauigkeit von 0,59 (SD = 0,01) reduzierte. Diese Ergebnisse zeigen die Wirksamkeit der Abgrenzung von Algorithmen bei der Minderung von Re-Identifikationsrisiken, wobei der TotalSegmentator einen leicht überlegenen Datenschutz bietet. Gesichtserkennung Software kann Gesichtsmerkmale aus Teil- und Vollkopf-CT-Scan Renderings identifizieren. Die Verwendung des TotalSegmentators zur Deface-Bilder reduziert jedoch die Neuidentifikationsrisiken auf ein Nah-Chance-Level. Wir bieten Code an, um diese datenschutzrechtliche Pipeline zu implementieren. Durch die Nutzung des TotalSegmentator-Frameworks entfernt die vorgeschlagene Pipeline die Gesichtseigenschaften von CT-Bildern effizient und ist damit ideal für die Mehr-Site-Forschung und den Datenaustausch. Es ist ein nützliches Werkzeug für Radiographen und Radiologen, die medico-legale Anforderungen erfüllen müssen, die die Entfernung von Gesichtsmerkmalen erfordern. JA 2025 1 10.1016/j.radi.2024.12.018 Radiography (London, England : 1995) M Lindholz R Ruppel S Schulze-Weddige G L Baumgärtner I Schobert A Panten R Schmidt T A Auer J Nawabi A-M Haack L Stepansky L Poggi R Hosch C A Hamm T Penzkofer article Louizi2025_PMID40657231 Eine Verbindung zwischen zerebralen Weißen Materie Hyperintensitäten und koronaren Arterienerkrankungen ist weit verbreitet. Beide Bedingungen sind bei älteren Menschen häufiger. Während weiße Materie Hyperintensitäten oft mit kleinen Gefäßerkrankungen verbunden sind, ist die Atherosklerose die Hauptursache für koronare Arterienerkrankungen. Wir bewerteten die Inszenierung von CT-Scans des Körpers und die Inszenierung von Hirn-MRIs von Patienten mit neu diagnostiziertem malignem Melanom (ohne Metastasis) zwischen 01/01/2015 und 06/30/2023. Die CT-Scans wurden mit einer veränderten visuellen Gesamtbewertung auf Koronararterieerkrankungen bewertet. Fazekas-Scores wurden verwendet, um die MRT für Veränderungen der weißen Materie zu bewerten. Weitere klinische Daten wurden aus digitalen Patientenaufzeichnungen gewonnen. Wir analysierten Daten von 120 Patienten (57 Weibchen, mittleres Alter 68 Jahre, Standardabweichung 14 Jahre) und fanden eine Korrelation zwischen koronarer Arterienerkrankung und beides Alter (r = 0,48, α = 0,04) und Fazekas-Score (periventricular r = 0.46, subkortical and deep white matter r = 0.55). Ein lineares Modell einschließlich Alter, koronare Arterienerkrankungen, Diabetes und arterielle Hypertonie diente als Prädiktor für die weiße Materieerkrankung und zeigte signifikante Korrelationen. Die Zugabe von (1) Atherosklerose sowie (2) Karotidstenose zum Modell führten zu (1) einer leichten Abnahme der Bedeutung und (2) zur Entformung einer potentiellen spurigen Korrelation mit Karotidstenose. Es gibt eine signifikante Korrelation zwischen Weißstoff-Hyperintensitäten und sowohl karotidierten Stenosen als auch koronaren Arterienerkrankungen. Diese Erkenntnis ist klinisch relevant: Bei Patienten mit weißer Materie sollten Hyperintensitäten und koronarer Arterienerkrankung die Karotidstenose ausgeschlossen werden. JA 2025 10.3389/fnimg.2025.1559481 Frontiers in neuroimaging Chiheb Louizi Eya Khadhraoui Joachim Lotz Daniel Behme Erelle Fuchs Johannes T Kowallick Sebastian J Müller article Leberzammer.2025 AIMS Patients with cardiovascular disease (CVD) have an increased risk of developing severe respiratory infections, including COVID-19. However, the underlying molecular mechanisms are not completely understood. It has been previously shown that cardiovascular disease predisposes to an altered responsiveness to subsequent inflammatory triggers by an imprinted epigenetic memory in innate immune cells. Therefore, we hypothesized that patients with preexisting atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) and COVID-19 display a dysregulated inflammatory response compared to patients without ASCVD due to epigenetically altered immune cells leading to increased disease severity. METHODS AND RESULTS Single-cell RNA sequencing revealed a dysregulated myeloid immune response with hyperinflammatory and immunosuppressive features in patients with ASCVD and moderate COVID-19. Assay for Transposase-Accessible Chromatin sequencing and in-vitro experiments with isolated monocytes infected with SARS-CoV-2 showed epigenetic priming of monocytes from patients with ASCVD towards increased expression of inflammatory mediators and type I interferon signalling. In a German nationwide cohort (NAPKON), using multiplex cytokine assays, enzyme-linked immunosorbent assays, and bulk-RNA-sequencing, we confirmed that patients with ASCVD display an exaggerated inflammatory response during moderate COVID-19. CONCLUSIONS This study demonstrates that patients with ASCVD show a dysregulated myeloid immune response in moderate COVID-19 disease. Mechanistically, epigenetic imprinting sensitizes myeloid cells of patients with ASCVD to an exaggerated type I interferon-associated immune response. TRANSLATIONAL PERSPECTIVE This study evaluates the underlying molecular mechanisms of worse outcomes of patients with atherosclerotic cardiovascular disease during respiratory infections, specifically COVID-19. Patients with atherosclerotic cardiovascular disease present with a dysregulated hyperinflammatory, type I interferon-driven immune response already during moderate COVID-19. This not only explains a major risk factor for severe COVID-19 but might also enable targeted therapies for this specific risk group. JA 2025 10.1093/cvr/cvaf268 Cardiovascular research Julian Leberzammer Wesley Tyler Abplanalp Katharina Grikscheit Emmanouil G. Solomonidis Simone-Franziska Glaser Bianca Schuhmacher Maximilian Merten Gligorije Jeremijev Annett Wilken-Schmitz Lara Korth David John Stefan Günther Carsten Kuenne Mario Looso Chanil Valasarajan Vladimir Benes Ferris Jung Vivianne Niehaus Gabriele Anton Christoph Stellbrink Christoph Römmele Siri Göpel Soni Savai Pullamsetti Janne Vehreschild Maria Vehreschild S Ciesek David M. Leistner Andreas M. Zeiher Stefanie Dimmeler Sebastian Cremer article Moradi2025_PMID40213035 Die Strahlentherapie (RT) ist bei der Behandlung von Kopf- und Halskrebs (HNC) von wesentlicher Bedeutung, wobei die Magnetresonanztomographie (MRI)-geführte RT einen überlegenen Weichgewebekontrast und eine funktionelle Abbildung bietet. Die manuelle Tumorsegmentierung ist jedoch zeitaufwendig und komplex und bleibt daher eine Herausforderung. In dieser Studie stellen wir unsere Lösung als Team TUMOR der HNTS-MRG24 MICCAI Challenge vor, die sich auf die automatisierte Segmentierung von primären Bruttotumorvolumina (GTVp) und metastasierenden Lymphknoten Bruttotumorvolumen (GTVn) in Vor-RT- und Mid-RT-Bildern konzentriert. Wir nutzten den HNTS-MRG2024 Datensatz, der aus 150 MRI-Scans von Patienten besteht, die mit HNC diagnostiziert werden, einschließlich Original- und registrierte Pre-RT- und Mid-RT-T2-gewichtete Bilder mit entsprechenden Segmentierungsmasken für GTVp und GTVn. Wir beschäftigten zwei hochmoderne Modelle in Deep Learning, nnUNet und MedNeXt. Für Task 1 haben wir Modelle auf vor-RT registrierten und mittleren-RT-Bildern vortrainiert, gefolgt von Feinabstimmung auf originalen Vor-RT-Bildern. Für Task 2 haben wir registrierte Pre-RT-Bilder, registrierte Pre-RT-Segmentationsmasken und Mid-RT-Daten als Multi-Channel-Eingabe für das Training zusammengefasst. Unsere Lösung für Task 1 erreichte 1. Platz in der endgültigen Testphase mit einem aggregierten Dice Ähnlichity Coeffizient von 0.8254 und unserer Lösung für Task 2 auf Platz 8 mit einem Score von 0.7005. Die vorgeschlagene Lösung ist im Github Repository öffentlich verfügbar. JA 2025 10.1007/978-3-031-83274-1_10 Head and Neck Tumor Segmentation for MR-Guided Applications : First MICCAI Challenge, HNTS-MRG 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 17, 2024, proceedings Nikoo Moradi André Ferreira Behrus Puladi Jens Kleesiek Emad Fatemizadeh Gijs Luijten Victor Alves Jan Egger article JM2025 JA 2025 10.1007/s00115-025-01824-8 Der Nervenarzt https://doi.org/10.1007/s00115-025-01824-8 J Stoffers-Winterling HF Wiegand J Broll SK Schaefer K Adorjan Oliver Tuescher Klaus Lieb article Graf2025_PMID39857998 Ziel dieser retrospektiven Studie war es, den Wert der kontrastverstärkten berechneten Tomographie (CE-CT) Bildmerkmale an der Basislinie und nach der neoadjuvanten Chemotherapie bei der Vorhersage histopathologischer Reaktionen bei Patienten mit Adenokarzinom der gastroesophagealen Verbindung (GEJ) zu bewerten. Insgesamt 105 Patienten mit einer Diagnose des Adenokarzinoms des GEJ wurden von CE-CT an der Basislinie untersucht und nach der Neoadjuvant Chemotherapie präoperativen. Alle Patienten unterzogen chirurgische Resektion. Histopathologische Parameter und Tumorregressionsstufen nach Becker et al. wurden bei 93 Patienten gesammelt. Mit ImageJ wurden Linienprofile der primären Tumorfläche in Basis- und präoperativen CE-CT generiert. Maximale Tumordichte und Tumor-zu-Wanddichte Delta wurden berechnet und mit der histopathologischen Tumorantwort korreliert. Darüber hinaus wurde die Tumorantwort nach Standard-RECIST-Messungen bei allen Patienten und durch Endoskopie bei 72 Patienten bewertet. Die Baseline und die Änderung der Basislinie auf präoperative CE-CT-Parameter zeigten keine signifikanten Unterschiede zwischen den Befragten (Becker-Grade 1a, 1b) und Nicht-Antragern (Becker-Grade 2, 3). Nach der Neoadjuvant-Therapie zeigten die Befragten und Nicht-Antrager signifikante Unterschiede in der maximalen Dichte und der Tumor-zu-Wanddichte Delta-Werte. Linienprofilmessungen zeigten eine ausgezeichnete Inter-Rater-Vereinbarung. Im Vergleich dazu zeigten weder RECIST noch Endoskopie signifikante Unterschiede zwischen diesen Gruppen. Nachbehandlung CE-CT kann histopathologische Therapiereaktion auf Neoadjuvantbehandlung im Adenokarzinom von GEJ-Patienten mit hoher Genauigkeit vorhersagen und so das Patientenmanagement verbessern. JA 2025 1 10.3390/cancers17020216 Cancers Markus Graf Sebastian Ziegelmayer Stefan Reischl Yannick Teumer Florian T Gassert Alexander W Marka Philipp Raffler Jeannine Bachmann Marcus Makowski Daniel Reim Fabian Lohöfer Egon Burian Rickmer Braren article Schmitt.2025 With the Network of University Medicine (NUM) and the Medical Informatics Initiative (MII), the BMBF is funding two pioneering, structure-building research measures that are now being merged. The data integration centers (DIZ) of the MII are to be consolidated in the NUM. The aim is to establish a standardized research infrastructure within which the existing data from the clinical routine care of the 36 German university hospitals, from clinical cohorts and clinical-epidemiological studies can be used for various research questions upon request and via coordinated processes. The legal basis for this was the MII's \textquotedblInformed Broad Consent\textquotedbl, which had been agreed upon with ethics committees and data protection authorities and implemented in all NUM locations, with a so-called \textquotedblhealth insurance module\textquotedbl that allows the collection and linking of routine medical data from statutory health insurance funds (GKV) and private health insurers (PKV) as a category of care-related data (VeDa). Linking this routine data with data from hospital information systems offers particularly high potential, as no single data source provides a complete picture of medical care and the two data sources complement each other optimally. The aim now is to integrate this routine data into the NUM's secure, transparent and participatory research infrastructure in a strategic partnership with statutory health insurance funds and private health insurance companies. This promotes Germany in its role as a research location and makes a decisive contribution to improving the quality and safety of healthcare in Germany in an evidence-based manner. Das BMBF fördert mit dem Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) und der Medizininformatik-Initiative (MII) zwei richtungsweisende strukturbildende Forschungsmaßnahmen, die nun zusammengeführt werden. Die Datenintegrationszentren (DIZ) der MII sollen im NUM verstetigt werden. Ziel ist der Aufbau einer einheitlichen Dateninfrastruktur, innerhalb der die vorhandenen Daten aus der klinischen Routineversorgung der 36 deutschen Universitätskliniken des NUM, aus klinischen Kohorten und klinisch-epidemiologischen Studien auf Antrag und über abgestimmte Prozesse für unterschiedliche Forschungsfragen genutzt werden können. Rechtsgrundlage bildet hierfür der mit Ethikkommissionen und Datenschutzbehörden abgestimmte und in allen NUM-Standorten implementierte „Broad Consent“ der Universitätsmedizin mit einem so genannten „Kassenmodul“, das die Erhebung und Verlinkung von medizinischen Routinedaten der gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) und der privaten Krankenversicherungen (PKV) als eine Kategorie versorgungsnaher Daten (VeDa) erlaubt. Die Verknüpfung dieser Routinedaten mit Daten aus Klinikinformationssystemen bietet ein besonders hohes Potenzial, da keine Datenquelle allein ein vollständiges Bild der medizinischen Versorgung zeichnet und sich die beiden Datenquellen ideal komplementär ergänzen. Ziel ist es nun, in einer strategischen Partnerschaft mit gesetzlichen Krankenkassen und privaten Krankenversicherungen diese Routinedaten in die sichere, transparente und partizipative Forschungsinfrastruktur des NUM zu integrieren. Dies fördert den Forschungsstandort Deutschland und trägt entscheidend dazu bei, die Qualität und Sicherheit der Gesundheitsversorgung in Deutschland evidenzbasiert zu verbessern. JA 2025 10.1055/a-2438-0670 Gesundheitswesen (Bundesverband der Arzte des Offentlichen Gesundheitsdienstes (Germany)) 87 S279-S288 S 02 J Schmitt Peter Ihle Olaf Schoffer Jens-Peter Reese Steffen Ortmann Enno Swart Sabine Hanß Falk Hoffmann Christoph Stallmann Monika Kraus Sebastian Claudius Semler Ralf Heyder Jörg Janne Vehreschild Peter Heuschmann D Krefting Martin Sedlmayr W Hoffmann article J2025 JA 2025 10.1186/s12913-024-12194-3 BMC Health Serv Research https://doi.org/10.1186/s12913-024-12194-3 J Evers N Altschuck C Mehl Lilly Ruethrich L Harst F Walther O Steidle A Suckow R Hecker J Schmitt M Geraedts article pmid41704855 To evaluate if higher contrast medium injection pressure can improve image quality of digital subtraction angiography (DSA) in liver-directed interventions. Prospective single-center study including twelve patients with hepatocellular carcinoma (n = 11) or liver metastases (n = 1) undergoing intra-arterial therapies to systematically compare DSA image quality (primary endpoint) and radiation exposure (secondary endpoint) using two microcatheters with maximum application pressures 750 ("C750") and 1,200 PSI ("C1200"). Patients underwent two DSAs with both microcatheters placed in the common hepatic artery. Application pressure, contrast medium flow, volume, and dose area product were recorded. Image quality was evaluated using a customized questionnaire and quantified by calculating signal- and contrast-to-noise-ratios, and vessel-to-liver signal intensity ratio. Results were compared by paired t-test and Wilcoxon Signed-Rank test. Image quality using C1200 (achieved 917 ± 94 PSI) was rated more favorably than C750 (731 ± 45 PSI). C1200 reached higher scores of artery visualization in 72% cases, and significantly outperformed C750 regarding tumor blush in 100% (p < 0.001). Contrast-to-noise-ratio were significantly higher in C1200 (p < 0.001) and vessel-to-liver intensity ratios were significantly lower (p = 0.001), both reflecting improved visualization and delineation of liver vessels. Signal-to-noise ratio did not differ significantly. Mean dose area product was comparable (C1200; 371.9 vs. 374.8 μGym2). The results suggest benefits of standardized CM injections for DSA using higher application pressure to enhance image contrast and tumor demarcation during IAT. 2025 10.3389/fradi.2025.1723413 Frontiers in radiology 5 1723413 RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41704855/ PMID: 41704855 Sara A Abosabie Tabea Kao Timo Alexander Auer Dirk Schnapauff Uli Fehrenbach Federico Collettini Martin Jonczyk Willie Magnus Lüdemann Charlie Alexander Hamm Gero Wieners Robin Schmidt Emine Yaren Yilmaz Yubei He Bernhard Gebauer Anne Frisch Lynn Jeanette Savic article doi101016jimu2025101633 2025 10.1016/j.imu.2025.101633 Informatics in Medicine Unlocked 54 101633 RACOON, Berlin (Charité) https://doi.org/10.1016/j.imu.2025.101633 Jawed Nawabi Sophia Schulze-Weddige Georg Lukas Baumgärtner Tobias Orth Andrea Dell'Orco Andrea Morotti Federico Mazzacane Helge Kniep Uta Hanning Michael Scheel Jens Fiehler Tobias Penzkofer article Buchka2025_PMID41281704 Der Verlauf der relapsing-remittierenden multiplen Sklerose (RRMS), häufig vor dem klinisch isolierten Syndrom (CIS), ist variabel und schwierig zu prognostizieren. Bei vielen verfügbaren Behandlungsoptionen gewinnen prognostische Algorithmen an Bedeutung bei der Unterrichtung von ersten Behandlungsentscheidungen. Bisher gibt es jedoch nur wenige extern validierte. Eine externe Validierung, die die Anwendung eines Modells auf unabhängige Daten beinhaltet, ist unerlässlich. Datenschutz-erhaltende föderierte Analysen einzelner Daten ermöglichen eine externe Validierung mithilfe von klinischen Datensätzen, die typischerweise schwer zugänglich sind. Mit Daten aus der ProVal-MS-Studie zur externen Validierung des Multiple Sklerose-Behandlungs-Entscheidungs-Scores (MS-TDS), einem prädiktiven Algorithmus für frühe RRMS und CIS. Die MS-TDS prognostiziert die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von mindestens einer neuen oder erweiterten T2 Läsion innerhalb von 6-24 Monaten nach Beginn der Erkrankung und unterstützt die Wahl zwischen der Einleitung der Plattformbehandlung oder einem "Warte-and-see" Ansatz. Ein sekundäres Ziel ist es, die Durchführbarkeit von datenschutzorientierten Konzepten im Konsortium Data Integration for Future Medicine (DIFUTURE) zu demonstrieren. Prospektive, multizentrische, nicht-interventionelle Kohortenstudie (ProVal-MS) innerhalb von DIFUTURE. Die kalibrierte MS-TDS wurde mit dem Bereich unter der Empfänger-Betriebskennlinie (AUROC) und dem Brier-Score in beiden gepoolten und verteilten Einstellungen ausgewertet. Eine Entscheidungskurvenanalyse (DCA) wurde verwendet, um den Nettonutzen von Behandlungsentscheidungen zu bewerten, die von der MS-TDS im Vergleich zu den durch die Behandlung von Neurologen getroffenen getroffen wurden. Von den 271 Personen, die mit CIS oder frühen RRMS diagnostiziert wurden, erhielten 202 (78,2%) Plattformbehandlung, während 59 (21,8%) keine Behandlung erhielten. Das AUROC betrug 0,561 (95% CI: 0,492-0,630) in der gebündelten Analyse und 0,567 (95% CI: 0,496-0,634) in der verteilten Analyse. Die DCA hat einen Nettovorteil gezeigt, der mit dem Ergebnis von Entscheidungen von erfahrenen Neurologen in Einklang steht. Die externe Validierung der MS-TDS zeigte eine geringe, nicht signifikante Vorhersageleistung; sie kann jedoch als nützliche Ergänzung dienen, insbesondere für weniger erfahrene Neurologen. Die verteilte Validierung wurde sowohl durchführbar als auch konform zu den Datenschutzbestimmungen gefunden. JA 2025 10.1177/17562864251391095 Therapeutic advances in neurological disorders Stefan Buchka Alexander Hapfelmeier Jan S Kirschke Verena Steuerwald Markus Naumann Iñaki Soto-Rey Sven Olaf Rohr Frank Kramer Lars Behrens Eva Oswald Tania Kümpfel Hanna Zimmermann Verena S Hoffmann Marlien Hagedorn Fady Albashiti Markus Krumbholz Ulf Ziemann Oliver Kohlbacher Benjamin Sailer Viola Braunmüller Stephanie Biergans Marius Arruda Botelho Herr Ulrike Ernemann Eva Bürkle Benjamin Bender Andreas Daul Christer Ruff Jörg Römhild Benedikt Wiestler Dominik Sepp Helmut Spengler Peter Pallaoro Martin Boeker Florian Kohlmayer Vera Dehmelt Achim Berthele Mark Mühlau Paula Uibel Josephine Wauschkuhn Klaus Kuhn Makbule Senel Ioannis Vardakas Daniela Taranu Hans Armin Kestler Nico Sollmann Begüm Irmak Ön Sandra Bilger Ulrich Mansmann Antonios Bayas Joachim Havla Markus C Kowarik Hayrettin Tumani Bernhard Hemmer article Schluessel.2025 INTRODUCTION Severe respiratory infections pose a major challenge in clinical practice, especially in older adults. Body composition analysis could play a crucial role in risk assessment and therapeutic decision-making. This study investigates whether obesity or sarcopenia has a greater impact on mortality in patients with severe respiratory infections. The study focuses on the National Pandemic Cohort Network (NAPKON-SUEP) cohort, which includes patients over 60 years of age with confirmed severe COVID-19 pneumonia. An innovative approach was adopted, using pre-trained deep learning models for automated analysis of body composition based on routine thoracic CT scans. METHODS The study included 157 hospitalized patients (mean age 70 $\pm$ 8 years, 41% women, mortality rate 39%) from the NAPKON-SUEP cohort at 57 study sites. A pre-trained deep learning model was used to analyze body composition (muscle, bone, fat, and intramuscular fat volumes) from thoracic CT images of the NAPKON-SUEP cohort. Binary logistic regression was performed to investigate the association between obesity, sarcopenia, and mortality. RESULTS Non-survivors exhibited lower muscle volume (p = 0.043), higher intramuscular fat volume (p = 0.041), and a higher BMI (p = 0.031) compared to survivors. Among all body composition parameters, muscle volume adjusted to weight was the strongest predictor of mortality in the logistic regression model, even after adjusting for factors such as sex, age, diabetes, chronic lung disease and chronic kidney disease, (odds ratio = 0.516). In contrast, BMI did not show significant differences after adjustment for comorbidities. CONCLUSION This study identifies muscle volume derived from routine CT scans as a major predictor of survival in patients with severe respiratory infections. The results underscore the potential of AI supported CT-based body composition analysis for risk stratification and clinical decision making, not only for COVID-19 patients but also for all patients over 60 years of age with severe acute respiratory infections. The innovative application of pre-trained deep learning models opens up new possibilities for automated and standardized assessment in clinical practice. 2025 10.1007/s15010-025-02555-3 Infection 53 2111—2124 5 Sabine Schluessel Benedikt Mueller Olivia Tausendfreund Michaela Rippl Linda Deissler Sebastian Martini Ralf Schmidmaier Sophia Stoecklein Michael Ingrisch Sabine Blaschke Gunnar Brandhorst Peter Spieth Kristin Lehnert Peter Heuschmann Susana M. Nunes Miranda Michael Drey article A2025 JA 2025 10.1007/s00115-025-01812-y Der Nervenarzt https://doi.org/10.1007/s00115-025-01812-y A Erdekian M Glock Sophia Huetter M Rueb D Riedinger J Stoffers-Winterling S Lindner F Baum O Tüscher LP Hölzel Klaus Lieb K Adorjan HF Wiegand article pmid39849019 During the omicron wave of the COVID-19 pandemic and with SARS-CoV-2 vaccines becoming available, seroprevalence rates rose in children and adolescents. This study investigated the impact of both SARS-CoV-2 infections and vaccinations on the incidence of acute and prolonged symptoms in real-world conditions during the transition from the pandemic to the endemic phase. Participants from a pediatric population based seroprevalence study (CorKID study) were followed up at least two and for almost four years by survey of health status features and symptoms suggestive of post-COVID syndrome (PCS). In a subgroup (n = 259) SARS-CoV-2 antibody serology was further investigated. 789 participants of the original CorKID study cohort (n = 2.121; 37.2%) were included. 67.9% reported at least one SARS-CoV2 infection. 46.6% had received one or more SARS-CoV-2 vaccinations. In the vast majority of serologically tested participants antibodies again SARS-CoV-2 spike (98.9%) or nucleocapsid (93.3%) antigen were detected following infection and/or vaccination. At least 30% experienced one unrecognized SARS-CoV-2 infection. The overall health status was comparable between children, irrespective of SARS-CoV-2 infections and similar to pre-pandemic assessment. However, a subset of young adolescents exhibited a decline in physical performance compared to pre-pandemic conditions. After infection, PCS-like symptoms persisted in 7% of the respondents for more than three months and up to four years. SARS-CoV-2 vaccinated participants (47%) reported 12% less acute flu-like infections other than SARS-CoV-2. Nearly all participants developed SARS-CoV-2 antibodies in this longitudinal study through either vaccination or infection during the Omicron wave. About 7% of participants suffered from PCS symptoms, predominately fatigue and exhaustion. Furthermore, participants who received vaccinations against SARS-CoV-2 reported a lower frequency of acute infections during follow-up. 2025 1 10.1038/s41598-024-84140-6 Scientific reports 15 2921 1 RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39849019/ PMID: 39849019 Jakob Höppner Christoph Maier Anne Schlegtendal Anna Hoffmann Astrid Petersmann Thomas Lücke Nicole Toepfner Folke Brinkmann article Valentin2025 JA 2025 10.1186/s12874-025-02526-0 BMC Anesthesiology 25 148 1 Heike Valentin Henriette Rau Dana Stahl article Hartung.2025 OBJECTIVE Neuropsychiatric symptoms are among the most prevalent sequelae of COVID-19, particularly among hospitalized patients. Recent research has identified volumetric brain changes associated with COVID-19. However, it currently remains poorly understood how brain changes relate to post-COVID fatigue and cognitive deficits. We, therefore, aimed to assess structural brain changes after hospitalization for COVID-19 and their associations with cognitive performance and fatigue. METHODS We analyzed data from n = 57 patients previously hospitalized for COVID-19 (63% male, mean age 52 years) from the prospective, multicentric high-resolution platform of the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON-HAP) and n = 57 matched healthy control participants (HC). We assessed cortical thickness and subcortical volumes in high-resolution T1-weighted MRI and their associations with cognitive performance (Montreal Cognitive Assessment) and fatigue (Fatigue Severity Scale). RESULTS Patients exhibited statistically significant reductions of cortical thickness in parahippocampal gyri and the temporal lobe (all p[FDR-corrected] \textless 0.05) as well as reduced hippocampal volumes compared to HC (left, Cohen's d [95% CI] = 0.50 [0.12-0.8]; right d = 0.43 [0.05-0.80]). Higher acute COVID-19 severity was associated with reduced cortical thickness, particularly in the olfactory system. Furthermore, reduced cortical thickness of the temporal poles and the anterior and posterior cingulate gyrus was associated with more severe post-acute fatigue. INTERPRETATION Our results identify long-lasting macrostructural brain changes after moderate to severe COVID-19 that correlate with acute disease severity and long-term fatigue. Early identification and targeted interventions for patients at risk of persistent brain changes are needed. TRIAL REGISTRATION NAPKON-HAP is registered at clinicaltrials.gov (NCT04747366). JA 2025 10.1002/acn3.70260 Annals of clinical and translational neurology Tim J. Hartung Florentin Steigerwald Amy Romanello Cathrin Kodde Matthias Endres Sandra Frank Peter Heuschmann Philipp Koehler Stephan Krohn Daniel Pape Jens Schaller Sophia Stöcklein Istvan Vadasz Janne Vehreschild Martin Witzenrath Thomas Zoller Carsten Finke article JA 2025 1 10.1007/s00103-024-03985-4 Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz 68 97-104 1 PREPARED A Ziegler AM Kunzler S Voigt-Radloff J Schmitt O Moerer S Scheithauer H Heytens C Apfelbacher JJ Meerpohl article A2025 JA 2025 10.1007/s00103-024-03985-4 Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung – Gesundheitsschutz https://doi.org/10.1007/s00103-024-03985-4 A Ziegler AM Kunzler S Voigt-Radloff J Schmitt O Moerer S Scheithauer H Heytens C Apfelbacher JJ Meerpohl article pmid39807977 Background Large-scale secondary use of clinical databases requires automated tools for retrospective extraction of structured content from free-text radiology reports. Purpose To share data and insights on the application of privacy-preserving open-weights large language models (LLMs) for reporting content extraction with comparison to standard rule-based systems and the closed-weights LLMs from OpenAI. Materials and Methods In this retrospective exploratory study conducted between May 2024 and September 2024, zero-shot prompting of 17 open-weights LLMs was preformed. These LLMs with model weights released under open licenses were compared with rule-based annotation and with OpenAI's GPT-4o, GPT-4o-mini, GPT-4-turbo, and GPT-3.5-turbo on a manually annotated public English chest radiography dataset (Indiana University, 3927 patients and reports). An annotated nonpublic German chest radiography dataset (18 500 reports, 16 844 patients [10 340 male; mean age, 62.6 years ± 21.5 {SD]) was used to compare local fine-tuning of all open-weights LLMs via low-rank adaptation and 4-bit quantization to bidirectional encoder representations from transformers (BERT) with different subsets of reports (from 10 to 14 580). Nonoverlapping 95% CIs of macro-averaged F1 scores were defined as relevant differences. Results For the English reports, the highest zero-shot macro-averaged F1 score was observed for GPT-4o (92.4% [95% CI: 87.9, 95.9]); GPT-4o outperformed the rule-based CheXpert [Stanford University] (73.1% [95% CI: 65.1, 79.7]) but was comparable in performance to several open-weights LLMs (top three: Mistral-Large [Mistral AI], 92.6% [95% CI: 88.2, 96.0]; Llama-3.1-70b [Meta AI], 92.2% [95% CI: 87.1, 95.8]; and Llama-3.1-405b [Meta AI]: 90.3% [95% CI: 84.6, 94.5]). For the German reports, Mistral-Large (91.6% [95% CI: 90.5, 92.7]) had the highest zero-shot macro-averaged F1 score among the six other open-weights LLMs and outperformed the rule-based annotation (74.8% [95% CI: 73.3, 76.1]). Using 1000 reports for fine-tuning, all LLMs (top three: Mistral-Large, 94.3% [95% CI: 93.5, 95.2]; OpenBioLLM-70b [Saama]: 93.9% [95% CI: 92.9, 94.8]; and Mixtral-8×22b [Mistral AI]: 93.8% [95% CI: 92.8, 94.7]) achieved significantly higher macro-averaged F1 score than did BERT (86.7% [95% CI: 85.0, 88.3]); however, the differences were not relevant when 2000 or more reports were used for fine-tuning. Conclusion LLMs have the potential to outperform rule-based systems for zero-shot "out-of-the-box" structuring of report databases, with privacy-ensuring open-weights LLMs being competitive with closed-weights GPT-4o. Additionally, the open-weights LLM outperformed BERT when moderate numbers of reports were used for fine-tuning. Published under a CC BY 4.0 license. Supplemental material is available for this article. See also the editorial by Gee and Yao in this issue. 2025 1 10.1148/radiol.240895 Radiology 314 e240895 1 RACOON, Bonn https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39807977/ PMID: 39807977 Sebastian Nowak Benjamin Wulff Yannik C Layer Maike Theis Alexander Isaak Babak Salam Wolfgang Block Daniel Kuetting Claus C Pieper Julian A Luetkens Ulrike Attenberger Alois M Sprinkart article pmid40567722 Explainable artificial intelligence (xAI) is becoming increasingly important as the need for understanding the model's reasoning grows when applying them in high-risk areas. This is especially crucial in the field of medicine, where decision support systems are utilised to make diagnoses or to determine appropriate therapies. Here it is essential to provide intuitive and comprehensive explanations to evaluate the system's correctness. To meet this need, we have developed Proto-Caps, an intrinsically explainable model for image classification. It explains its decisions by providing visual prototypes that resemble specific appearance features. These characteristics are predefined by humans, which on the one hand makes them understandable and on the other hand leads to the model basing its decision on the same features as the human expert. On two public datasets, this method shows better performance compared to existing explainable approaches, despite the additive explainability modality through the visual prototypes. In addition to the performance evaluations, we conducted an analysis of truthfulness by examining the joint information between the target prediction and its explanation output. This was done in order to ensure that the explanation actually reasons the target classification. Through extensive hyperparameter studies, we also found optimal model settings, providing a starting point for further research. Our work emphasises the prospects of combining xAI approaches for greater explainability and demonstrates that incorporating explainability does not necessarily lead to a loss of performance. 2025 10.7717/peerj-cs.2908 PeerJ. Computer science 11 e2908 RACOON, Ulm https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40567722/ PMID: 40567722 Luisa Gallée Catharina Silvia Lisson Timo Ropinski Meinrad Beer Michael Götz article Wiegand2025 2025 10.1007/s00115-025-01822-w Der Nervenarzt https://doi.org/10.1007/s00115-025-01822-w Hauke Felix Wiegand Kristina Adorjan Jutta Stoffers-Winterling Simone Scheithauer Jochen Schmitt Oliver Tuescher Peter Falkai Klaus Lieb article Bujotzek2025_PMID39455061 Federated Learning (FL) ermöglicht kollaboratives Modelltraining, während Daten lokal gespeichert werden. Derzeit werden die meisten FL-Studien in der Radiologie durch zahlreiche Hürden durchgeführt, die ihre Übersetzung in die Praxis behindern. Die wenigen bestehenden realen FL-Initiativen kommunizieren selten konkrete Maßnahmen, die ergriffen werden, um diese Hürden zu überwinden. Um diese bedeutende Wissenslücke zu überbrücken, schlagen wir einen umfassenden Leitfaden für reale FL in der Radiologie vor. Bei der Umsetzung von real-world FL gibt es keine umfassenden Bewertungen, die FL mit weniger komplexen Alternativen in anspruchsvollen real-world-Einstellungen vergleichen, die wir durch umfangreiche Benchmarking ansprechen. Wir haben unsere eigene FL-Infrastruktur im deutschen Radiologischen Kooperativen Netzwerk (RACOON) entwickelt und ihre Funktionalität durch Ausbildung von FL-Modellen auf Lungenpathologie-Segmentationsaufgaben in sechs Universitätskliniken demonstriert. Während der Gründung unserer FL-Initiative und der Durchführung der umfangreichen Benchmark-Experimente wurden Einblicke gesammelt und in den Leitfaden eingeordnet. Der vorgeschlagene Leitfaden beschreibt wesentliche Schritte, identifizierte Hürden und implementierte Lösungen für erfolgreiche FL-Initiativen, die Echtzeit-Experimente durchführen. Unsere experimentellen Ergebnisse beweisen die praktische Relevanz unseres Leitfadens und zeigen, dass FL weniger komplexe Alternativen in allen Bewertungsszenarien übertrifft. Unsere Ergebnisse rechtfertigen die Bemühungen, die FL in reale Anwendungen zu übersetzen, indem wir eine vorteilhafte Leistung gegenüber alternativen Ansätzen zeigen. Darüber hinaus betonen sie die Bedeutung der strategischen Organisation, das robuste Management von verteilten Daten und Infrastruktur in realen Welteinstellungen. Mit dem vorgeschlagenen Leitfaden wollen wir zukünftige FL-Forscher bei der Umgehung von Fallfällen und der Beschleunigung der Übersetzung von FL in radiologische Anwendungen unterstützen. JA 2025 1 10.1093/jamia/ocae259 Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA Markus Ralf Bujotzek Ünal Akünal Stefan Denner Peter Neher Maximilian Zenk Eric Frodl Astha Jaiswal Moon Kim Nicolai R Krekiehn Manuel Nickel Richard Ruppel Marcus Both Felix Döllinger Marcel Opitz Thorsten Persigehl Jens Kleesiek Tobias Penzkofer Klaus Maier-Hein Andreas Bucher Rickmer Braren article pmid39532042 This study evaluates the prognostic significance of pleural effusion (PE) in COVID-19 patients across thirteen centers in Germany, aiming to clarify its role in predicting clinical outcomes. In this retrospective analysis within the RACOON project (Radiological Cooperative Network of the COVID-19 pandemic), 1183 patients (29.3 % women, 70.7 % men) underwent chest CT to assess PE. We investigated PE's association with 30-day mortality, ICU admission, and the need for mechanical ventilation. PE was detected in 31.5 % of patients, showing a significant correlation with 30-day mortality (47.5 % in non-survivors vs. 27.3 % in survivors, p < 0.001), with a hazard ratio of 2.22 (95 % CI 1.65-2.99, p < 0.001). No significant association was found between PE volume or density and mortality. ICU admissions were noted in 46.8 % of patients, while mechanical ventilation was required for 26.7 %. Pleural effusion is present in a significant portion of COVID-19 patients and independently predicts increased 30-day mortality, underscoring its value as a prognostic marker. Its identification, irrespective of volume or density, should be a priority in radiological reports to guide clinical decision-making. 2025 1 10.1016/j.clinimag.2024.110303 Clinical imaging 117 110303 RACOON, Berlin (Charité), Erlangen, Magdeburg, Aachen, Bochum/Minden, Frankfurt, Halle, Heidelberg, Leipzig, Lübeck, Mainz, Essen, Rostock, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39532042/ PMID: 39532042 Andreas Michael Bucher Julia Dietz Constantin Ehrengut Lukas Müller Dominik Schramm Alena Akinina Michelle Drechsel Roman Kloeckner Malte Sieren Peter Isfort Marwin-Jonathan Sähn Matthias A Fink Dorottya Móré Bohdan Melekh Felix G Meinel Hanna Schön Matthias Stefan May Lisa Siegler Hanna Münzfeld Richard Ruppel Tobias Penzkofer Moon-Sung Kim Miriam Balzer Jan Borggrefe Hans Jonas Meyer Alexey Surov article Persigehl2025_PMID40771473 Der multidimensionale RACOON Viral Pneumonia Score (RVPS) wurde entwickelt, um die Hauptschwächen der etablierten eindimensionalen Brust-Computertomographie (CT)-Scores zu kompensieren. Sie zielte darauf ab, die Schwere der Lungenentzündung zu quantifizieren und die infektiöse Lungenerkrankung von der akuten Phase bis zur post-pneumonischen Sequenz qualitativ zu überwachen. Diese Forschung konzentriert sich auf die ursprüngliche Entwicklung und Bewertung der Anwendbarkeit und der Interreader Zuverlässigkeit des RVPS. Innerhalb des Radiological Cooperative Network (RACOON) wurde das Scoring-System nach mehreren Expertensitzungen entwickelt und in dieser Nachweisstudie mit 8,525 Beobachtungen getestet. In der Untermenge der Interreadervalidierung (7.800 Beobachtungen) applizierten acht blinde Radiologen die RVPS und bewerteten für jede Lungenkeule die folgenden CT-Ergebnisse einzeln: (I) reine Bodenglasundurchlässigkeiten (GGO), (II) GGO und interstitielle Verdickung, (III) Konsolidierungen, (IV) lineare Opazitäten und Retikulationen und (V) fibrotischartige Veränderungen. Das Ausmaß jeder Pathologie wurde auf einer Skala von 0-5 Punkten bewertet, und die Gesamtbeteiligung wurde berechnet. Die Variabilität der Interreader wurde mit Kendalls W bewertet. Die Gesamtinterreadersicherheit des RVPS war ausgezeichnet (Kendalls' W 0.95). CT-Ergebnisse im Zusammenhang mit akuter Lungenentzündung wurden mit guter Einigung erzielt (W 0.81-0.87). Bei der Trennung der Ergebnisse der Kategorie IV vs. Kategorie V (W 0.55-0.69) wurde eine geringe Unsicherheit eingeführt. Der Gesamtumfang der nachinfektiösen Ergebnisse wurde mit guter Einigung bewertet (W 0.79). Die Längsverteilung der Subscores erlaubte eine Differenzierung zwischen akuter Lungenentzündung und post-pneumonischer Sequenz. Diese Studie präsentiert das RVPS als umfassendes Werkzeug für eine zuverlässige Auswertung, Längsüberwachung und strukturierte Dokumentation des Ausmaßes sowie der Qualität der Brust-CT-Ergebnisse bei Infektions-Lungenerkrankungen. 2025 10.3389/fmed.2025.1578282 Frontiers in medicine Thorsten Persigehl Philipp Fervers Andreas Bucher Peter Isfort David Maintz Tobias Penzkofer Marwin Sähn Thomas Vogl Jonathan Kottlors Felix Doellinger article Bludau2025 2025 10.2807/1560-7917.ES.2025.30.28.2500508 Eurosurveillance https://doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2025.30.28.2500508 Anna Bludau Alexander Jack Nicole Fischer Johannes Dreesman Christian Drosten Richard Egelkamp Lutz Ehlkes Fabian Feil Adam Grundhoff Hajo Grundmann Pascal Kreuzer Masyar Monazahian Inga Overesch Daniel Schmitt Markus Troeger Alexandra Reiswitz Jonas Weber Alexander Dilthey Claudia Hornberg Sandra Reuter Simone Scheithauer article Liebl.2025 BACKGROUND Early rehabilitation in acute hospitals aims to prevent immobilization-related complications and improve the functional capacity of patients with severe or critical illness. Early rehabilitation can be a useful concept to improve functioning in COVID-19 patients. However, literature concerning early in-hospital rehabilitation in COVID-19 patients is scarce. AIM To analyze the utilization of in-hospital interdisciplinary early rehabilitation (IER) in COVID-19 patients and characterize the sample of IER patients. DESIGN Prospective cohort study. SETTING Hospitalized COVID-19 patient cases. POPULATION This study used data from the National Pandemic Cohort Network (NAPKON) in Germany. METHODS IER utilization rates were retrieved. Demographic and clinical data from hospitalized COVID-19 patients who had received IER during the course of their treatment were evaluated. RESULTS Out of the 2,644 patients in the Cross-Sectoral Platform (German abbreviation: SUEP) cohort, 0.79% [95% CI: 0.51% to 1.22%] received IER during their stay in an acute care hospital. Among the subgroup of patients who had previously been treated in intensive care, 2.13% [95% CI: 1.16% to 3.63%] received IER. The most common comorbidities were cardiovascular diseases (66.7%) and neurological/psychiatric diseases (36.1%). The small sample size limited further analyses. CONCLUSION The low rate of early rehabilitation in acute hospitals for COVID-19 patients indicates an unmet need, particularly in severe cases. Structural changes in the health system are needed to close this gap. The WHO and the German Medical Council have recently acknowledged the necessity of early in-hospital rehabilitation and have issued a call for its implementation in acute hospitals. JA 2025 10.1371/journal.pone.0334941 PloS one 20 e0334941 10 Max E. Liebl Anett Reisshauer Dana Loudovici-Krug Philipp Baumbach Katharina S. Appel Sabine Blaschke Johanna Erber Ilka Grewe Marina Hagen Ekaterina Heim Sina M. Pütz Kristin Lehnert Patrick Meybohm Olga Miljukov Milena Milovanovic Susana M. Miranda Christoph Römmele Phil-Robin Tepasse Jörg J. Vehreschild Norman Weinert Martin Weigl Julia Wendel Christina Lemhöfer article M2025 JA 2025 10.1192/j.eurpsy.2025.10119 Eur Psychiatry https://doi.org/10.1192/j.eurpsy.2025.10119 M Glock A Erdekian M Rueb F Uhl R Husemann J Stoffers-Winterling S Lindner LP Hölzel Klaus Lieb K Adorjan HF Wiegand article Heming2024-vu In dieser Studie wurden die Immunzellen in Nervenwasser (Liquor) und Blut von über 8.000 Patientinnen und Patienten untersucht, um Muster zu erkennen, die bei verschiedenen neurologischen Erkrankungen auftreten. Die Forschenden fanden heraus, dass bestimmte Abwehrzellen im Liquor und Blut mit dem Alter zunehmen oder abnehmen und so etwas wie ein „Immun-Alter“ anzeigen können. Mithilfe von Computermodellen konnten vier große Krankheitsgruppen allein anhand der Zellprofile im Liquor und Blut unterschieden werden: gesunde Personen, Autoimmunerkrankungen, Hirnhaut- bzw. Gehirnentzündungen und neurodegenerative Erkrankungen. Diese Einteilung funktionierte auch in weiteren unabhängigen Patientengruppen. Zudem zeigte sich, dass die Methode helfen kann, Erkrankungen wie Multiple Sklerose oder Demenz besser einzuschätzen und die Diagnose zu verbessern. ja 2024 12 12 en Ann Neurol 97

United States

779—790 4 Michael Heming Anna-Lena B"orsch Simone Melnik Noemi Gmahl Louisa M"uller-Miny Christine Dambietz Lukas Fisch Timm Kühnel Tobias J Brix Alice Janssen Eva Schumann Catharina C Gross Julian Varghese Tim Hahn Heinz Wiendl Gerd Meyer Zu H"orste article Gupta2024_PMID39653370 Künstliche Intelligenz (KI) ist bei der Lösung routinemäßiger Alltagsaufgaben üblich. Durch das exponentielle Wachstum im Datenvolumen und der Komplexität der medizinischen Bildgebung nimmt die Arbeitsbelastung der Radiologen stetig zu. KI wurde gezeigt, um die Effizienz in der medizinischen Bilderzeugung, -verarbeitung und -interpretation zu verbessern, und verschiedene solche KI-Modelle wurden in Forschungslaboren weltweit entwickelt. Doch nur wenige davon, wenn überhaupt, finden ihren Weg in den routinemäßigen klinischen Gebrauch, eine Diskrepanz, die die Trennung zwischen AI-Forschung und erfolgreicher AI-Übersetzung widerspiegelt. Ziel dieses Papiers ist es, einen Überblick über den Schnittpunkt von KI- und medizinischen Bildgebungslandschaften zu geben. Außerdem möchten wir die Leser über die Bedeutung der Verwendung von Standards in ihrem Radiologie-Workflow und die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Bereitstellung von AI-Modellen im klinischen Workflow informieren. Der Schwerpunkt dieses Papiers liegt darin, den bestehenden Zustand des Radiologie-Workflows zu untersuchen und die Herausforderungen zu identifizieren, die die Implementierung von KI in Krankenhauseinstellungen behindern. Dieser Bericht spiegelt umfangreiche wöchentliche Diskussionen und praktische Problemlösungen wider, die über mehrere Jahre von Branchenexperten, bildgebenden Informatikern, Wissenschaftlern und Klinikern gesammelt wurden. Um ein tieferes Verständnis der Anforderungen für die Bereitstellung von KI-Modellen zu gewinnen, führen wir eine Taxonomie von KI-Verwendungsfällen ein, ergänzt durch reale Fälle der KI-Modellintegration in Krankenhäusern. Wir werden auch erklären, wie die Notwendigkeit der KI-Integration in Radiologie mit dem Medical Open Network for AI (MONAI) angesprochen werden kann. MONAI ist ein Open-Source-Konsortium zur Bereitstellung reproduzierbarer Deep Learning-Lösungen und Integrationstools für die Radiologiepraxis in Krankenhäusern. JA 2024 12 10.2196/55833 JMIR AI Vikash Gupta Barbaros Erdal Carolina Ramirez Ralf Floca Bradley Genereaux Sidney Bryson Christopher Bridge Jens Kleesiek Felix Nensa Rickmer Braren Khaled Younis Tobias Penzkofer Andreas Michael Bucher Ming Melvin Qin Gigon Bae Hyeonhoon Lee M Jorge Cardoso Sebastien Ourselin Eric Kerfoot Rahul Choudhury Richard D White Tessa Cook David Bericat Matthew Lungren Risto Haukioja Haris Shuaib article Theis2024_PMID39699798 In jüngster Zeit wurde epikardiales Fettgewebe (EAT) mit CT als unabhängiger Mortalitätsvorhersager bei Patienten mit verschiedenen Herzerkrankungen identifiziert. Unser Ziel war es, eine tiefgreifende Lernpipeline für eine robuste automatische EAT-Bewertung in CT zu entwickeln. Kontrastverstärkte EKG-verstärkte Herz- und Thorako-Abdominalspirale CT-Bildgebung von 1502 Patienten, die einen transcatheter aortic Ventilersatz (TAVR) erlitten haben. Die Selektion auf Aortenventil (AV)-Ebene und EAT-Segmentierung erfolgte manuell als Bodenwahrheit. Für die Schichtextraktion wurden zwei Ansätze verglichen: Ein Regressionsmodell mit einem 2D-Konvolutional-Neuralnetzwerk (CNN) und einem 3D CNN unter Verwendung von Verstärkungslernen (RL). Die Leistungsauswertung basiert auf einer mittleren absoluten z-Abweichung auf der manuell ausgewählten AV-Ebene (Δz). Für die Gewebesegmentierung wurde ein 2D U-Net auf Einzel-Slice-Bilder auf AV-Ebene trainiert und mit Dice-Score im Vergleich zur Open-Source-Körper- und Organanalyse (BOA). Für die End-to-End-Auswertung wurden überlegene Methoden ausgewählt, bei denen der mittlere absolute Unterschied (MAD) von EAT-Bereich und Gewebedichte verglichen wurde. 95 % Vertrauensintervalle (CI) wurden für alle Metriken bewertet. Die Slice-Extraktion mit RL war etwas genauer (Δz: RL 1,8 mm (95% CI: [1.6, 2.0]), 2D CNN 2,0 mm (95% CI: [1.8, 2.3])). Für die EAT-Segmentierung auf AV-Ebene hat das 2D U-Net BOA deutlich übertroffen (Dice-Score: 2D U-Net 91.3% (95% CI: [90.7, 91.8]), BOA 85.6% (95% CI: [84.7, 86.5]). Die End-to-End-Bewertung ergab eine hohe Übereinstimmung zwischen automatischen und manuellen Messungen der EAT (MAD-Bereich: 1,1 cm² (95% CI: [1.0, 1.3]), MAD-Dichte: 2.2 Hounsfield Einheiten (95% CI: [2.0, 2.5]). Wir schlagen eine Methode zur robusten automatischen EAT-Bewertung in Spiral-CT-Scans vor, die eine opportunistische Auswertung in der klinischen Routine ermöglicht. Da entzündliche Veränderungen im epikardialen Fettgewebe (EAT) mit einem erhöhten Risiko von Herzerkrankungen verbunden sind, kann die automatisierte Auswertung als Grundlage für die Entwicklung automatisierter Herz-Kreislauf-Risikobewertungstools dienen, die für eine effiziente, groß angelegte Bewertung in opportunistischen Einstellungen unerlässlich sind. Tiefe Lernmethoden zur automatischen Beurteilung von epikardialen Fettgewebe (EAT) haben großes Potenzial. Ein 2-stufiger Ansatz mit Scheibenextraktion und Gewebesegmentierung ermöglicht eine robuste automatisierte Auswertung von EAT. End-to-End-Automatisierung ermöglicht umfangreiche Forschung über den Wert von EAT für die Ergebnisanalyse. JA 2024 12 10.1186/s13244-024-01875-6 Insights into imaging Maike Theis Laura Garajová Babak Salam Sebastian Nowak Wolfgang Block Ulrike I Attenberger Daniel Kütting Julian A Luetkens Alois M Sprinkart article Sayed2024_PMID39728912 Medizinische Bildsegmentierung ist ein wesentlicher Schritt sowohl in der klinischen als auch in der Forschung, und automatisierte Segmentierungsmodelle - wie TotalSegmentator- sind allgegenwärtig geworden. Allerdings bleiben robuste Verfahren zur Validierung der Genauigkeit dieser Modelle begrenzt, und oft ist eine manuelle Inspektion erforderlich, bevor die von diesen Modellen erzeugten Segmentierungsmasken verwendet werden können. Um diese Lücke zu lösen, haben wir ein neuartiges Validierungskonzept für Segmentierungsmodelle entwickelt, das die Datenvergrößerung zur Beurteilung der Modellkonsistenz nutzt. Wir produzierten Segmentierungsmasken für die Original- und Augmented-Scans, und wir berechneten die Ausrichtungsmetriken zwischen diesen Segmentierungsmasken. Unsere Ergebnisse zeigen eine starke Korrelation zwischen der Segmentierungsqualität des Originalscans und der durchschnittlichen Ausrichtung zwischen den Masken des Originals und erweiterten CT-Scans. Diese Ergebnisse wurden durch die Unterstützung von Metriken, einschließlich des Varianzkoeffizienten und der durchschnittlichen symmetrischen Oberflächendistanz, validiert, was darauf hindeutet, dass die Übereinstimmung mit augmented-scan-Segmentationsmasken ein gültiger Proxy für die Segmentierungsqualität ist. Insgesamt bietet unser Rahmen eine Pipeline zur Auswertung der Segmentierungsleistung, ohne sich auf manuell markierte Bodenwahrheitsdaten zu verlassen und eine Grundlage für zukünftige Fortschritte bei der automatisierten medizinischen Bildanalyse zu schaffen. JA 2024 12 10.3390/tomography10120150 Tomography (Ann Arbor, Mich.) Mattin Sayed Sari Saba-Sadiya Benedikt Wichtlhuber Julia Dietz Matthias Neitzel Leopold Keller Gemma Roig Andreas M Bucher article pmid39636479 In 2022, over 1,000,000 people from Ukraine fled to Germany, mostly women and children. The aim of this study was to determine health status and socio-demographic background of Ukrainian refugee minors in Germany and to compare that to German minors. In this study, Ukrainian refugees of all ages, who voluntarily made contact with the study centres via flyers or refugee shelters, were interviewed with the help of trained interpreters from 09-12/2022. We assessed data from minors and their families on socio-economic status, general health perception, current and pre-existing infectious and non-contagious diseases, and vaccination status. The data for the minors were collected by interviewing the accompanying adults. In addition, a physical examination and serological screening for infectious and vaccine-preventable diseases were performed. Overall, 392 minors and accompanying adults (358) were included. Minors' general and mental health were reported as "at least good" in 83% (316) and 80% (304), respectively. In 16% (63), infectious or other underlying diseases were recorded. Tuberculosis infections (7, 1.8%) and hepatitis C (2, 0.5%) were found through the serological tests. HIV could only be detected in one previously known case. Self-reported vaccinations against measles and varicella, for example, did not match serological findings (protection against measles 304; 84%; varicella 230; 64%). Accompanying adults often rate the general health and well-being of Ukrainian refugee minors as rather poor. Frequently, self-reported vaccinations and preexisting diseases did not match serology results; therefore, Ukrainian refugee minors without formal vaccination certificate should be offered all recommended vaccinations and be generously screened for hepatitis B, C and HIV in addition to tuberculosis. • Infectious diseases (TB, hepatitis B/C, HIV) are more common among Ukrainian minors and vaccine hesitancy is more widespread than in many host countries and require appropriate medical care. • Displacement and war worsen medical care and have negative impact on mental health.. • Although intrafamilial spread of infectious diseases was rare (in this cohort), perceived general health of Ukrainian minors is rather poor. • Semi-structured interviews-even with interpreters-are often insufficient to collect valid medical information. 2024 12 10.1007/s00431-024-05847-2 European journal of pediatrics 184 64 1 RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39636479/ PMID: 39636479 Anna Teresa Hoffmann Robin Kobbe Robin Denz Christoph Maier Nicole Toepfner Nina Timmesfeld Astrid Petersmann Katharina Giesbrecht Olga Hovardovska Jörg Janne Vehreschild Margarete Scherer Susana M Nunes Miranda Lazar Mitrov Anette Friedrichs Amke Caliebe Katarzyna Emilia Skipiol Sarah Holzwarth Yadwinder Kaur Anne Schlegtendal Leonhard Hojenski Anne-Kathrin Ruß Maria J G T Vehreschild Folke Brinkmann article pmid39388839 Self-supervised pre-training of deep learning models with contrastive learning is a widely used technique in image analysis. Current findings indicate a strong potential for contrastive pre-training on medical images. However, further research is necessary to incorporate the particular characteristics of these images. We hypothesize that the similarity of medical images hinders the success of contrastive learning in the medical imaging domain. To this end, we investigate different strategies based on deep embedding, information theory, and hashing in order to identify and reduce redundancy in medical pre-training datasets. The effect of these different reduction strategies on contrastive learning is evaluated on two pre-training datasets and several downstream classification tasks. In all of our experiments, dataset reduction leads to a considerable performance gain in downstream tasks, e.g., an AUC score improvement from 0.78 to 0.83 for the COVID CT Classification Grand Challenge, 0.97 to 0.98 for the OrganSMNIST Classification Challenge and 0.73 to 0.83 for a brain hemorrhage classification task. Furthermore, pre-training is up to nine times faster due to the dataset reduction. In conclusion, the proposed approach highlights the importance of dataset quality and provides a transferable approach to improve contrastive pre-training for classification downstream tasks on medical images. 2024 12 10.1016/j.compbiomed.2024.109242 Computers in biology and medicine 183 109242 RACOON, Ulm https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39388839/ PMID: 39388839 Daniel Wolf Tristan Payer Catharina Silvia Lisson Christoph Gerhard Lisson Meinrad Beer Michael Götz Timo Ropinski article rong_persistence_2024 JA 2024 12 English 1931-3128 10.1016/j.chom.2024.11.007 Cell Host & Microbe 32 2112-2130 12 SARS-CoV-2, brain, long COVID, mRNA vaccine, meninges, neurodegeneration, neuroinflammation, skull, spike protein, tissue clearing https://www.cell.com/cell-host-microbe/abstract/S1931-3128(24)00438-4 Publisher: Elsevier Zhouyi Rong Hongcheng Mai Gregor Ebert Saketh Kapoor Victor G. Puelles Jan Czogalla Senbin Hu Jinpeng Su Danilo Prtvar Inderjeet Singh Julia Schädler Claire Delbridge Hanno Steinke Hannah Frenzel Katja Schmidt Christian Braun Gina Bruch Viktoria Ruf Kurt-Wolfram Sühs Mojtaba Nemati Franziska Hopfner Selin Ulukaya Denise Jeridi Daniele Mistretta Ozum Sehnaz Caliskan Jochen Martin Wettengel Fatma Cherif Zeynep Ilgin Kolabas Muge Molbay Izabela Horvath Shan Zhao Natalie Krahmer Ali Önder Yildirim Siegfried Ussar Jochen Herms Tobias B. Huber Sabina Tahirovic Susanne M. Schwarzmaier Nikolaus Plesnila Günter Höglinger Benjamin Ondruschka Ingo Bechmann U Protzer Markus Elsner Harsharan Singh Bhatia Farida Hellal Ali Erturk article pmid39210199 The prognostic role of pleural and pericardial effusion in patients with acute pulmonary embolism (PE) is still unclear with a trend for worse clinical outcome. The aim of the present study was to demonstrate the prognostic role of pleural and pericardial effusion in patients with acute PE in a large multicentre setting. The investigated patient sampled was retrospectively comprised of 1082 patients (494 female, 45.7%) with a mean age of 63.8 years ± 15.8. In every case, contrast enhanced computed tomography (CT) pulmonalis angiography was analyzed to diagnose and quantify the pleural and pericardial effusion. The 30-day mortality was the primary endpoint of this study. A total of 127 patients (11.7%) died within the 30-day observation period. Pleural effusion was identified in 438 patients (40.5%) and pericardial effusion was identified in 196 patients (18.1%). The presence of pleural effusion was associated with 30-day mortality, HR = 2.78 (95%CI1.89-4.0), p < 0.001 (univariable analysis), and HR = 2.52 (95%CI1.69-3.76), p < 0.001 (multivariable analysis). The pleural effusion width and density were not associated with 30-day mortality. The presence of pericardial effusion was not associated with 30-day mortality in multivariable analysis, HR = 1.28 (95%CI 0.80-2.03), p = 0.29. Pleural effusion is a common finding in patients with acute pulmonary embolism, occurring in 40.5% of cases, and is a prognostic imaging finding associated with 30-day mortality. The presence of pleural effusion alone, regardless of volume or density, has been shown to be prognostic and should be included in CT reports. The prognostic role of pericardial effusion is limited. 2024 12 10.1007/s10140-024-02281-7 Emergency radiology 31 815-821 6 RACOON, Bochum/Minden, Rostock, Leipzig, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39210199/ PMID: 39210199 Hans-Jonas Meyer Constantin Ehrengut Anar Aghayev Mattes Hinnerichs Dominik Schramm Felix G Meinel Jan Borggrefe Alexey Surov article Schlegtendal2024_PMID39707044 Mangel an Kontrollgruppe(n) und Selektionsbias waren die Hauptkritiken früherer Studien, die die Prävalenz des post-coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19)-Syndroms (PCS) untersuchten. Es gibt unzureichende Daten zu pädiatrischen PCS, insbesondere in der SARS-CoV-2 Omicron-Ära. Als solche untersuchte unsere Studie PCS-assoziierte Symptome in einer repräsentativen kontrollangepassten Kohorte. Im Rahmen des Projekts "Immunebridge" der Deutschen Netzwerkuniversitätsmedizin (NUM) wurden zwischen Juli und Oktober 2022 Kinder und Jugendliche rekrutiert. Kinder mit Polymerase-Kettenreaktion bestätigte SARS-CoV-2 Infektion in 2022 (COVID-19 Gruppe) wurden mit denen ohne Geschichte der SARS-CoV-2 Infektion und negativ für SARS-CoV-2 Antikörper verglichen. Zu den Abfragen gehören Impfungen, Lebensqualität (QoL) und psychische und körperliche Symptome, die in den letzten drei Monaten möglicherweise mit PCS verbunden sind. Aus den Antworten wurde ein zusätzlicher Verbundwerkstoff "physikalische Leistung" geschaffen. Die Anzahl der Kinder mit ≥ 1 PCS-Symptom(en) war zwischen den COVID-19 (n = 114 [62.1%]) und Kontrollgruppen (n = 66 [64.9%]) vergleichbar. Konzentrationsstörungen wurden häufiger in der COVID-19 Gruppe gemeldet (12,3 % gegenüber 1,5 %; p = 0,012) und "physische Leistung" wurde deutlich beeinträchtigt (p = 0,016) unabhängig von Alter, Geschlecht und SARS-CoV-2 Impfung. Die Häufigkeiten anderer Symptome waren in beiden Gruppen ähnlich. Die COVID-19 Gruppe bewertet ihre Fitness so schlechter, mit ansonsten gleichen QoL-Ratings in Bezug auf allgemeine und geistige Gesundheit. Fazit Kinder mit und ohne vorherige Infektionen waren in den meisten PCS-assoziierten Symptomen nicht unterschiedlich. Ausnahmen enthielten körperliche Leistungsfähigkeit und kognitive Probleme, die nach Omicron-Infektion stärker beeinträchtigt als in Kontrollen. • Vor allem durch zu wenige kontrollierte Studien ist das Wissen über die Prävalenz einzelner Symptome im pädiatrischen post-COVID-19-Syndrom (PCS) für die Omicron-Ära schlecht. • In einer repräsentativen kontrollangepassten Kohorte unterscheiden sich die meisten elterlich gemeldeten PCS-assoziierten Symptome und die Lebensqualität bei Kindern und Jugendlichen mit einer PCR-geprüften SARS-CoV-2 Infektion nicht von denen ohne Infektion. • Ausnahmen waren körperliche Leistungsfähigkeit und kognitive Probleme, die nach SARS-CoV-2-Omicron-Infektion offenbar stärker beeinträchtigt wurden als in den Kontrollpersonen. JA 2024 12 10.1007/s00431-024-05919-3 European journal of pediatrics Anne Schlegtendal Christoph Maier Julien Stein Jakob Höpner Astrid Petersmann Denisa Drinka Reinhard Berner Thomas Lücke Nicole Toepfner Folke Brinkmann article Penzkofer2024_PMID38902564 Industriefokusierte Software Tipps. JA 2024 12 10.1007/s00330-024-10867-5 European radiology Tobias Penzkofer article Penzkofer2024_PMID38981893 Industriefokusierte Software Tipps // KI Tipps. JA 2024 12 10.1007/s00330-024-10909-y European radiology Tobias Penzkofer article Steeg2024_PMID39640939 Gesichtserkennungssoftware (FRS) wurde historisch als Mangel an der Fähigkeit empfunden, Personen aus medizinischen Querschnittsbildern zu identifizieren. Die Verwendung solcher Daten zu Identifizierungszwecken wurde aufgrund der erheblichen Rechenleistung und der speziellen technischen Expertise, die sie benötigen, als unlösbar angesehen. Die jüngsten Fortschritte in der auf künstlicher Intelligenz basierenden (AI-basierten) Software und Open-Source-Tools haben diese Anwendungen jedoch weit verbreitet und einfach zu bedienen und neue Datenschutzbedenken zu erhöhen. Dieses Konzept wurde als Querschnittsstudie konzipiert und umfasste Teilnehmer mit einer verifizierten Online-Präsenz. An diesen Teilnehmern wurden Standard-Magnetresonanztomographie (MRI)-Kopfscans durchgeführt, aus denen mittels freier und öffentlich verfügbarer Software dreidimensionale Rendering-Bilder (3DR) erstellt wurden. Diese Bilder wurden für Gesichtssuche durch kostenlose und öffentlich verfügbare FRS verwendet. Auf die 3DR-Bilder wurden unterschiedliche Kopforientierungen und Frisuren angewendet, um zu beurteilen, ob die FRS-Ergebnisse nicht-gesichtsmäßig beeinflusst wurden. Alle Ergebnisse wurden zwischen dem 10. Februar 2024 und dem 1. März 2024 erzielt. Gesichtssuche von 3DR-Bildern in einer Datenbank mit mehr als 800 Millionen Bildern aus dem World Wide Web (WWW) ergaben richtige Spiele für 50% der Teilnehmer in weniger als 10 min. Die benutzerfreundliche Software benötigt minimale Rechenkenntnisse oder Ressourcen, so dass dieser Prozess weit zugänglich ist. Modifizierende Elemente wie Frisuren oder die Orientierung des 3DR, um tatsächliche Fotografien der Teilnehmer besser ähneln, verbesserte FRS-Spiele. Aktuelle bestehende FRS können Personen aus MRI-Kopf-Scans schnell und genau identifizieren. Dies stellt ein erhebliches Datenschutzrisiko für Teilnehmer an eingeschriebenen klinischen Studien dar und unterstreicht den dringenden Bedarf an verbesserten Datenschutzmaßnahmen und erhöhter Sensitivität, um die Vertraulichkeit der Teilnehmer zu gewährleisten. Für diese Studie gab es keine Finanzierungsquelle. JA 2024 12 10.1016/j.eclinm.2024.102930 EClinicalMedicine Katharina Steeg Evelyn Bohrer Stefan Benjamin Schäfer Viet Duc Vu Jan Scherberich Anton George Windfelder Gabriele Anja Krombach article Kottlors2024_PMID38479409 Aufgrund der steigenden Anzahl an COVID-19-Infektionen seit Frühjahr 2020 hat sich der Patient-Pflege-Workflow in Deutschland verändert. Zur Minimierung der Gesichtsbelichtung und zur Verringerung des Infektionsrisikos wurden nicht zeitkritische elektive medizinische Verfahren verschoben. Da Ultraschalluntersuchungen nicht zeitkritische Wahlprüfungen umfassen und oft durch andere bildgebende Modalitäten ersetzt werden können, die keinen direkten Patientenkontakt erfordern, ist die Anzahl der Untersuchungen deutlich zurückgegangen. Ziel dieser Studie ist es, die Basiszahl der Ultraschalluntersuchungen in den Jahren vor, während und in der frühen post-pandemischen Periode der COVID-19 Pandemie (seit Januar 2015 bis September 2023) zu quantifizieren und die Anzahl der Untersuchungen an verschiedenen deutschen Universitätskliniken zu messen. Die Anzahl der Untersuchungen wurde anhand einer webbasierten Datenbank an allen teilnehmenden Kliniken zu den angegebenen Zeitpunkten bewertet. N = 288 562 Sonographische Untersuchungen von vier Standorten wurden in die vorliegende Untersuchung einbezogen. Von Januar 2020 bis Juni 2020 wurde eine deutlich niedrigere Anzahl von Untersuchungen von n = 591.21 vs. 698.43 (p = 0,01) pro Monat und inkl. Zentrum durchgeführt. Auch ohne die anfängliche Pandemie bis Juni 2020 wurden deutlich weniger Ultraschalluntersuchungen im Vergleich zu den Vor-Paridem-Jahren 648.1 vs. 698.4 (p < 0,05), pro Monat und inklusive Zentrum durchgeführt, wobei hier Unterschiede zwischen den einzelnen Zentren beobachtet wurden. In der späten Phase der Pandemie (n = 681.96) und in der post-pandemischen Phase (wie durch die WHO-Kriterien vom Mai 2023 definiert; n = 739.95) kehrte die Anzahl der sonographischen Untersuchungen auf die vor-pandemische Ebene zurück. Der Rückgang der durch die COVID-19 Pandemie verursachten sonographischen Untersuchungen war zunächst weitgehend absichtlich und kann quantitativ dargestellt werden. Nach einem anfänglichen abrupten Rückgang der sonographischen Untersuchungen konnte die Vor-Parademie für eine lange Zeit nicht erreicht werden, was auf eine Umstrukturierung der Patientenversorgung und Nachbehandlung zurückzuführen sein könnte. In der post-pandemischen Phase wurde die Vor-pandemik wieder erreicht. Die Gründe für eine längere Reduzierung der Ultraschalluntersuchungen werden in diesem Artikel diskutiert. · Während der Pandemie wurden deutlich weniger Ultraschalluntersuchungen in den eingeschlossenen Zentren durchgeführt.. · Die Anzahl der Untersuchungen konnte für eine lange Zeit nicht auf die Vor-Parade-Ebene erreicht werden, was auf eine Umstrukturierung der Patientenversorgung und Nachbehandlung zurückzuführen sein könnte. · Die Identifizierung der Ursachen für die sonographische Prüfungsreduktion ist entscheidend für die pandemische Bereitschaft, die Qualität und Kontinuität der Gesundheitsversorgung für alle Patienten zu gewährleisten. · Der lang anhaltende Rückgang der sonographischen Untersuchungen während der Pandemie stellt keinen dauerhaften Trend dar, wie sich die Rückkehr zu vor-pandemischen Ebenen bemerkbar macht. · Kottlors J, Fervers P, Froelich M et al. Die weltweite COVID-19 Pandemie verursachte einen Rückgang der sonographischen Untersuchungen - ist das ein anhaltender Trend?. Fürtschr Röntgenstr 2024; 196: 1246 - 1252. JA 2024 12 10.1055/a-2263-1632 RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin Jonathan Kottlors Philipp Fervers Matthias F Froelich Jan-Peter Grunz Christian Booz Andra-Iza Iuga David Maintz Carola Heneweer Thorsten Persigehl Nils Große Hokamp article Bucher2024_PMID38926263 Die standardisierte Berichterstattung der multiparametrischen Prostata MRI (mpMRI) ist weit verbreitet und folgt internationalen Standards (Pi-RADS). Allerdings sind quantitative Messungen von mpMRI nicht weit vergleichbar. Obwohl T2 Mapping-Sequenzen wiederholbare quantitative Bildmessungen liefern und zuverlässige bildgebende Biomarker aus mpMRI extrahieren können, sind sie oft zeitaufwendig. Wir untersuchten daher den Wert quantitativer Messungen auf einer hoch beschleunigten T2-Mapping-Sequenz, um eine Schwelle zu schaffen, um Gutign von malignen Läsionen zu unterscheiden. Dazu haben wir eine neuartige, hoch beschleunigte T2-Mapping-Forschungssequenz ausgewertet, die eine hochauflösende Bildaufnahme mit kurzen Akquisitionszeiten in der klinischen Praxis ermöglicht. In dieser retrospektiven Einzelzentrumsstudie umfassten wir 54 Patienten mit klinisch angedeutetem MRT des Prostata- und Biopsie bestätigten Karzinoms (n = 37) oder Ausschluss von Karzinom (n = 17). Alle Patienten hatten einen Standard der Pflegebiopsie der Prostata erhalten, deren Ergebnisse verwendet wurden, um die Anwesenheit von malignen Läsionen zu bestätigen oder auszuschließen. Wir nutzten die linearen Mischeffekte Modell-fit von REML, um die Differenz zwischen Mittelwerten von Krebsgewebe und gesundem Gewebe zu bestimmen. Wir fanden eine gute Differenzierung zwischen malignen Läsionen und normal auftretendem Gewebe in der peripheren Zone basierend auf dem mittleren T2-Wert. Insbesondere betrug der mittlere T2-Wert für Gewebe ohne maligne Läsionen (151,7 ms [95% CI: 146,9-156,5 ms] im Vergleich zu 80,9 ms für maligne Läsionen [95% CI: 67.9-79,1 ms]; p < 0,001). Auf der Grundlage dieser Bewertung wird eine Grenze von 109,2 ms vorgeschlagen. Zwar wurde eine signifikante Korrelation zwischen T2 -Werten der Peripheriezone und PI-RADS-Scores beobachtet (p = 0,0194). Es wurde jedoch keine Korrelation zwischen dem Gleason Score und der T2 Relaxationszeit gefunden. Mit REML fanden wir einen Unterschied von -82,7 ms bei Mittelwerten zwischen Krebsgewebe und gesundem Gewebe. Wir haben einen Cut-off-Wert von 109,2 ms ermittelt, um genau zwischen malignen und nicht malignen Prostataregionen zu unterscheiden. Die Hinzufügung von T2 Mapping-Sequenzen zur Routineabbildung könnte eine automatisierte Läsionserkennung und eine kontrastfreie multiparametrische MRT der Prostata ermöglichen. JA 2024 12 10.1007/s10278-024-01150-6 Journal of imaging informatics in medicine Andreas Michael Bucher Jan Egger Julia Dietz Ralph Strecker Tom Hilbert Eric Frodl Mike Wenzel Tobias Penzkofer Bernd Hamm Felix Kh Chun Thomas Vogl Jens Kleesiek Martin Beeres article JA 2024 11 4 10.3390/healthcare12212192 Healthcare 21 2192 21 pandemic preparedness; COVID-19; ambulatory care; hospitals; emergency medical services; nursing services; regional health planning; telemedicine; egepan S. Kugai Benjamin Aretz Yelda Krumpholtz Manuela Schmidt Daniela Süssle Linda Steyer Adrienne Henkel Katrin Bender Felix Girrbach Sebastian Stehr Katrin Balzer B. Weltermann article Hoffmann2024_PMID39249141 Die hochauflösende berechnete Tomographie (HRCT) ist wichtig für die Diagnose der interstitiellen Lungenerkrankung (ILD) bei entzündlichen rheumatischen Erkrankungen (IRD)-Patienten. Die visuelle ILD-Bewertung über HRCT hat jedoch oft eine hohe Interreader-Variabilität. Künstliche Intelligenz (KI)-basierte Techniken für quantitative Bildanalyse versprechen genauere Diagnose- und Prognoseinformationen. Diese Studie bewertete die Zuverlässigkeit der künstlichen Intelligenz-basierten Quantifizierung von pulmonären HRCT (AIqpHRCT) bei IRD-ILD-Patienten und überprüfte IRD-ILD-Quantifizierung mit AIqpHRCT im klinischen Umfeld. Die Reproduzierbarkeit von AIqpHRCT wurde für jedes typische HRCT-Muster (Bodenglas-Optik [GGO], unspezifische interstitielle Lungenentzündung [NSIP], übliche interstitielle Lungenentzündung [UIP], Granuloma) überprüft. Zusätzlich wurden 50 HRCT-Datensätze von 50 IRD-ILD-Patienten mit AIqpHRCT analysiert und mit klinischen Daten und Lungenfunktionsparametern korreliert. AIqpHRCT präsentierte eine 100%ige Vereinbarung (Koeffizient der Variation = 0,00%, Intraklasse-Korrelationskoeffizient = 1.000) über die Detektion des unterschiedlichen HRCT-Musters. Darüber hinaus zeigten AIqpHRCT-Daten eine Zunahme der ILD von 10,7 ± 28,3 % (vermittelt = 1,3 %) in GGO auf 18,9 ± 12,4 % (vermittelt = 18,0 %) im UIP-Muster. Das Ausmaß der Fibrose korrelierte mit FVC (ρ=-0.501), DC (ρ=-0.622) und DLCO (ρ=-0.693) (p < 0,001) negativ. GGO gemessen von AIqpHRCT auch signifikant negativ mit DLCO (ρ=-0.699), DC (ρ=-0.580) und FVC (ρ=-0.423) korreliert. Erstmals zeigt die Studie, dass AIpqHRCT eine hoch zuverlässige Methode zur Quantifizierung von Lungenparenchymalen Veränderungen in HRCT-Bildern von IRD-ILD-Patienten bietet. Ferner ergab die AIqpHRCT-Methode signifikante Zusammenhänge zwischen dem Ausmaß der ILD- und Lungenfunktionsparameter. Dies unterstreicht das Potenzial von AIpqHRCT, die Genauigkeit der ILD-Diagnostik und Prognose in klinischen Einstellungen zu verbessern, letztlich das Patientenmanagement und die Ergebnisse zu verbessern. JA 2024 11 10.1007/s00296-024-05715-0 Rheumatology international Tobias Hoffmann Ulf Teichgräber Bianca Lassen-Schmidt Diane Renz Luis Benedict Brüheim Martin Krämer Peter Oelzner Joachim Böttcher Felix Güttler Gunter Wolf Alexander Pfeil article Canalini2024_PMID39594149 Objectives: Virtuelle Nichtkontrast (VNC)-Serie rekonstruiert aus kontrastverstärkten Herzinfarkten, die mit Photonenzähler CT (PCD-CT)-Systemen erworben wurden, haben das Potenzial, echte Nichtkontrast (TNC)-Serie zu ersetzen. Es ist jedoch ein quantitativer Vergleich der Bildeigenschaften von TNC- und VNC-Daten erforderlich, um zu bestimmen, inwieweit sie austauschbar sind. Diese Arbeit wertet die Bildähnlichkeit zwischen VNC und TNC-Rekonstruktionen quantitativ aus, indem die Stabilität von Multi-Klassen-Radiomics-Funktionen gemessen wird, die in intra-Patient-TNC- und VNC-Rekonstruktionen extrahiert werden. Methods: TNC und VNC Serie von 84 Patienten wurden rückwirkend gesammelt. Für jeden Patienten wurden das Myokard- und Epikardipos-Gewebe (EAT) in beiden VNC- und TNC-Rekonstruktionen halbautomatisch segmentiert und in jeder Maske 105 Radiomics-Features extrahiert. Intra-feature Korrelationspunkte wurden mit dem Intra-Klasse Korrelationskoeffizienten (ICC) berechnet. Stabile Merkmale wurden mit einem ICC über 0,75 definiert. Results: Im Myokard wurden 41 stabile Features identifiziert, und die drei mit dem höchsten ICC waren gglrlm GrayLevelVariance mit ICC3 von 0.98 [0.97, 0.99], ngtdm Strength mit ICC3 von 0.97 [0.95, 0.98], firstorder Variance mit ICC3 von 0.96 [0.94, 0.98]. Für das epikardiale Fett wurden 40 stabile Eigenschaften gefunden, und die drei höchsten Range sind Firstorder Median mit ICC3 von 0.96 [0.93, 0.97], firstorder RootMeanSquared mit ICC3 von 0.95 [0.92, 0.97], firstorder Mean mit ICC3 von 0.95 [0.92, 0.97]. Insgesamt 24 Merkmale (22,8%; 24/105) zeigten Stabilität in beiden anatomischen Strukturen. Ausschlüsse : Die signifikanten Unterschiede in der Korrelation von Radiomics-Features in VNC- und TNC-Volumen des Myokards und Epicardie-Fetts deuteten darauf hin, dass sich die beiden Rekonstruktionen mehr als ursprünglich angenommen unterscheiden können. Dies deutet darauf hin, dass sie nicht austauschbar sind, und solche Unterschiede könnten klinische Auswirkungen haben. Daher sollte bei der Auswahl von VNC als Ersatz für TNC in der Radiomikroforschung darauf geachtet werden, eine genaue und zuverlässige Analyse zu gewährleisten. Darüber hinaus können die beobachteten Variationen die klinischen Arbeitsabläufe beeinflussen, wo eine präzise Gewebecharakterisierung für die Diagnose- und Behandlungsplanung kritisch ist. JA 2024 11 10.3390/diagnostics14222483 Diagnostics (Basel, Switzerland) Luca Canalini Elif G Becker Franka Risch Stefanie Bette Simon Hellbrueck Judith Becker Katharina Rippel Christian Scheurig-Muenkler Thomas Kroencke Josua A Decker article Erley2024_PMID38819515 Zur Bestimmung des Einflusses der arteriellen Hypertonie (AHT), des Geschlechts und der Wechselwirkung zwischen links- und rechtsventrikulärer (LV, RV) Morphologie, Funktion und Gewebeeigenschaften. Die Hamburg City Health Study (HCHS) ist eine bevölkerungsbasierte, prospektive, monozentrische Studie. 1972 Individuen ohne eine Geschichte von Herzerkrankungen / Interventionen wurden 3 T Herz-MR-Bildgebung (CMR). Allgemeine lineare Modelle wurden durchgeführt, einschließlich AHT, Sex (und die Interaktion wenn signifikant), Alter, Körpermasse Index, Geburtsort, Diabetes mellitus, Rauchen, Hyperlipoproteinämie, Atrialfibrillation, und Medikamente. Von 1972 Fächern litten 68% unter AHT. 42% mit AHT und 49% Kontrollen waren weiblich. Frauen zeigten insgesamt eine höhere Ejektionsfraktion (EF) (LV: Regressionskoeffizient +2,4% [95% Vertrauensintervall: 1,7; 3,1]), geringere Volumina und LV-Masse (-19,8% [-21.3; -18,5]) und verlängerte native Septum T1 (+22.1 ms [18,3; 25,9])/T2-Relaxationszeiten (+1.1 ms [0,9; 1,31)]) (alle männlichen p Themen mit AHT zeigten eine höhere EF (LV: +1,2% [0.3; 2.0], p = 0,009) und LV-Masse (+6,6% [4,3; 9,0], p < 0,001) als Kontrollen. Die Interaktion zwischen Sex und AHT beeinflusste das Mapping. Nach Ausschluss von Segmenten mit LGE zeigten Männchen (-0.7 ms [-1.0; -0.3 |) und Weibchen mit AHT (-1.1 ms [-1.6; -0.6]) kürzere T2 Relaxationszeiten als die sex-respektiven Kontrollen (p < 0,001), die Wirkung war jedoch bei Frauen stärker. In den HCHS zeigten weibliche und männliche Subjekte mit AHT ebenfalls eine höhere EF- und LV-Masse als Kontrollen, unabhängig von Sex. Unterschiede in den Gewebeeigenschaften zwischen Subjekten mit AHT und Kontrollen schienen jedoch sexspezifisch zu sein. Die Wechselwirkung zwischen Sex und Herzrisikofaktoren ist ein unterschätzter Faktor, der beim Vergleich von Gewebeeigenschaften zwischen hypertensiven Subjekten und Kontrollen und bei der Festlegung von Cutoff-Werten für normale und pathologische Relaxationszeiten berücksichtigt werden sollte. Es gibt sexabhängige Unterschiede in der arteriellen Hypertonie, aber es ist unklar, ob kardiale MR-Parameter sexspezifisch sind. Unterschiede bei Herz-MR-Parametern zwischen hypertensiven Subjekten und gesunden Kontrollen schienen sex-spezifisch für Gewebeeigenschaften zu sein. Sex muss beim Vergleich von Gewebeeigenschaften bei Patienten mit arterieller Hypertonie mit gesunden Kontrollen berücksichtigt werden. JA 2024 11 10.1007/s00330-024-10797-2 European radiology Jennifer Erley Charlotte M Jahnke Samuel Schüttler Isabel Molwitz Hang Chen Mathias Meyer Kai Muellerleile Ersin Cavus Gunnar K Lund Stefan Blankenberg Gerhard Adam Enver Tahir article Starck2024_PMID39562746 Zuverlässige Referenzdaten in der medizinischen Bildgebung sind weitgehend nicht verfügbar. Die Entwicklung von Werkzeugen, die den Vergleich einzelner Patientendaten mit Referenzdaten ermöglichen, hat ein hohes Potenzial, die Diagnoseabbildung zu verbessern. Bevölkerungsatlasen sind ein häufig verwendetes Werkzeug in der medizinischen Bildgebung, um dies zu erleichtern. Bei der Arbeit mit hoch heterogenen Datensätzen, wie Ganzkörperbildern, die signifikante anatomische Variationen aufweisen, wird der Aufbau solcher Atlas besonders schwierig. In dieser Arbeit schlagen wir eine Pipeline zur Erzeugung eines standardisierten Ganzkörperatlas für eine hoch heterogene Bevölkerung vor, indem wir die Bevölkerung in anatomisch sinnvolle Untergruppen unterteilen. Mit Magnetresonanzbildern aus dem UK Biobank-Datensatz schaffen wir sechs Ganzkörperatlasen, die einen gesunden Bevölkerungsdurchschnitt darstellen. Wir beunruhigen sie auch, und so erhalten wir eine realistische Darstellung der Bevölkerung. Neben den anatomischen Atlasen erzeugen wir probabilistische Atlasen, die die Verteilungen von Bauchfett (visceral und subkutan) und fünf Bauchorgane über die Bevölkerung (Liber, Milz, Pankreas, linke und rechte Nieren) erfassen. Unsere Pipeline erzeugt effektiv hochwertige, realistische Ganzkörperatlasen mit klinischer Anwendbarkeit. Die probabilistischen Atlasen zeigen Unterschiede in der Fettverteilung zwischen Probanden mit medizinischen Bedingungen wie Diabetes und Herz-Kreislauf-Erkrankungen und gesunden Probanden im Atlasraum. Mit dieser Arbeit stellen wir die konstruierten anatomischen und Label Atlas öffentlich zur Verfügung, mit der Erwartung, dass sie die medizinische Forschung mit Ganzkörper-MR-Bildern unterstützen werden. JA 2024 11 10.1038/s43856-024-00670-0 Communications medicine Sophie Starck Vasiliki Sideri-Lampretsa Jessica J M Ritter Veronika A Zimmer Rickmer Braren Tamara T Mueller Daniel Rueckert incollection stoicu-tivadar_designing_2024 The AKTIN Emergency Department Registry, a German health data network, faces operational challenges due to rapid growth. Manual data request processes have become inefficient, hindering timely research and straining personnel. To address these challenges, we undertook a user-centered analysis utilizing Design Thinking principles to identify pain points and functional requirements in current data request creation and management processes. Future work will prioritize iterative implementation of the created concepts with continuous user engagement and rigorous software validation. 2024 11 978-1-64368-554-0 10.3233/SHTI241065 Studies in Health Technology and Informatics IOS Press Stoicu-Tivadar, Lăcrămioara and Benis, Arriel and Deserno, Thomas M. and Bolboacă, Sorana D. and Saranto, Kaija and Crişan-Vida, Mihaela and Gallos, Parisis and Chirila, Oana S. and Weber, Patrick and Mihalaş, George and Tamburis, Oscar https://ebooks.iospress.nl/doi/10.3233/SHTI241065 Alexander Kombeiz Jonas Bienzeisler Raphael W. Majeed Rainer Röhrig AKTIN Research Group article zhou_glucocorticoids_2024 Acute kidney injury (AKI) is a frequent and challenging clinical condition associated with high morbidity and mortality and represents a common complication in critically ill patients with COVID-19. In AKI, renal tubular epithelial cells (TECs) are a primary site of damage, and recovery from AKI depends on TEC plasticity. However, the molecular mechanisms underlying adaptation and maladaptation of TECs in AKI remain largely unclear. Here, our study of an autopsy cohort of patients with COVID-19 provided evidence that injury of TECs by myoglobin, released as a consequence of rhabdomyolysis, is a major pathophysiological mechanism for AKI in severe COVID-19. Analyses of human kidney biopsies, mouse models of myoglobinuric and gentamicin-induced AKI, and mouse kidney tubuloids showed that TEC injury resulted in activation of the glucocorticoid receptor by endogenous glucocorticoids, which aggravated tubular damage. The detrimental effect of endogenous glucocorticoids on injured TECs was exacerbated by the administration of a widely clinically used synthetic glucocorticoid, dexamethasone, as indicated by experiments in mouse models of myoglobinuric- and folic acid-induced AKI, human and mouse kidney tubuloids, and human kidney slice cultures. Mechanistically, studies in mouse models of AKI, mouse tubuloids, and human kidney slice cultures demonstrated that glucocorticoid receptor signaling in injured TECs orchestrated a maladaptive transcriptional program to hinder DNA repair, amplify injury-induced DNA double-strand break formation, and dampen mTOR activity and mitochondrial bioenergetics. This study identifies glucocorticoid receptor activation as a mechanism of epithelial maladaptation, which is functionally important for AKI. 2024 10 eng 1946-6242 10.1126/scitranslmed.adk5005 Science Translational Medicine 16 eadk5005 767 Acute Kidney Injury, Animals, COVID-19, Dexamethasone, Disease Models, Animal, Epithelial Cells, Female, Glucocorticoids, Humans, Kidney Tubules, Male, Mice, Mice, Inbred C57BL, Myoglobin, Receptors, Glucocorticoid, SARS-CoV-2, Stress, Physiological Luping Zhou Marc Torres Pereiro Yanqun Li Marcus Derigs Carsten Kuenne Thomas Hielscher Wei Huang Bettina Kränzlin Gang Tian Kazuhiro Kobayashi Gia-Hue Natalie Lu Kevin Roedl Claudia Schmidt Stefan Günther Mario Looso Johannes Huber Yong Xu Thorsten Wiech Jan-Peter Sperhake Dominic Wichmann Hermann-Josef Gröne Thomas Worzfeld article JA 2024 10 10.1055/a-2365-9179 Gesundheitswesen S03 S334-S343 87 PREPARED ESVE PAKOP MUSE GenSurv NUM-SAR S Scheithauer J Hoffmann C Lang D Fenz M Berens A Köster I Panchyrz L Harst K Adorjan C Apfelbacher S Ciesek CM Denkinger C Drosten M Geraedts R Hecker W Hoffmann A Karch T Koch D Krefting K Lieb JJ Meerpohl EA Rehfuess N Skoetz S Sopka T von Lengerke HF Wiegand J Schmitt article Surov2024_PMID39354441 Eine genaue Vorhersage der kurzfristigen Sterblichkeit im akuten Lungenembolismus (APE) ist sehr wichtig. Ziel der vorliegenden Studie war es, die prognostische Rolle von Radiomikwerten des epikardialen Fettgewebes (EAT) in APE zu analysieren. Insgesamt wurden 508 Patienten in die Studie aufgenommen, 209 weiblich (42.1%), mittleres Alter, 64.7 ± 14.8 Jahre. 4,6% und 12,4% starben (7- bzw. 30-Tage-Sterblichkeit). Zur externen Validierung wurde eine Kohorte von 186 Patienten weiter analysiert. 20,2% bzw. 27,7% starben (7- bzw. 30-Tage-Sterblichkeit). CTPA wurde bei der Zulassung für jeden Patienten vor jeder vorherigen Behandlung auf Multi-Slice CT Scanner durchgeführt. Ein ausgebildeter Radiologe, der den Patientenergebnissen verblendet wurde, segmentierte die EAT auf einem dedizierten Arbeitsplatz mit ImageJ-Software. Die Extraktion von radiomischen Funktionen wurde mit der pyradiomics-Bibliothek angewendet. Nach Korrektur der Korrelation zwischen den Merkmalen und der Feature-Reinigung durch zufälligen Wald und Feature-Ranking, haben wir Feature-Signaturen mit 247 Merkmalen jedes Patienten implementiert. Insgesamt wurden 26 Merkmalskombinationen mit unterschiedlichen Merkmalsklassenkombinationen identifiziert. Patienten wurden zufällig einem Training und einer Validierungskohorte mit einem Verhältnis von 7:3 zugeordnet. Wir charakterisierten zwei Modelle (30-Tag und 7-Tage-Sterblichkeit). Die Modelle enthalten eine Kombination aus 13 Merkmalen von sieben verschiedenen Bildmerkmalklassen. Wir haben die charakterisierten Modelle auf eine Validierungskohorte (n = 169) montiert, um die Genauigkeit unserer Modelle zu testen. Wir beobachteten einen AUC von 0.776 (CI 0.671-0.881) und einen AUC von 0.724 (CI 0.628-0.820) zur Vorhersage von 30-tägiger Sterblichkeit bzw. 7-tägiger Sterblichkeit. Der Gesamtprozentsatz der korrekten Vorhersage betrug dabei 88% und 79% der Validierungskohorten. Schließlich betrug der AUC in einem unabhängigen externen Validierungskohort 0,721 (CI 0.633-0.808) bzw. 0.750 (CI 0.657-0.842). Radiomics-Parameter von EAT sind stark mit Mortalität bei Patienten mit APE verbunden. Nicht anwendbar. JA 2024 10 10.1186/s12931-024-02977-x Respiratory research Alexey Surov Silke Zimmermann Mattes Hinnerichs Hans-Jonas Meyer Anar Aghayev Jan Borggrefe article Li2024_PMID39166972 Zweck Um zu ermitteln, ob die ununterbrochene Domänenanpassung (UDA)-Methode mit generierten Bildern die Leistung eines überwachten Lernmodells (SL) für Prostatakrebs (PCa)-Erkennung mit multisite biparametric (bp) MRI-Datensätzen verbessert. Materialien und Methoden Diese retrospektive Studie umfasste Daten von 5150 Patienten (14 191 Proben), die in neun verschiedenen Bildgebungszentren gesammelt wurden. Ein neuartiges UDA-Verfahren mit einem einheitlichen Generativmodell wurde zur PCa-Detektion unter Verwendung von Multisite bpMRI-Datensätzen entwickelt. Diese Methode übersetzt diffusionsgewichtete Bildgebung (DWI) Akquisitionen, einschließlich scheinbarer Diffusionskoeffizient (ADC) und einzelne diffusionsgewichtete (DW)-Bilder, die mit verschiedenen b-Werten erfasst werden, um die Art der Bilder, die unter Verwendung von b-Werten, die von Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS)-Richtlinien empfohlen werden, anzupassen. Die generierten ADC- und DW-Bilder ersetzen die Originalbilder für die PCa-Erkennung. Zur Auswertung wurde ein unabhängiger Satz von 1692 Testfällen (2393 Proben) verwendet. Als primäre Metrik wurde die Fläche unter der Empfänger-Betriebskennlinie (AUC) verwendet und über Bootstrapping eine statistische Analyse durchgeführt. Ergebnisse Für alle Testfälle betrugen die AUC-Werte für die Basislinie SL und UDA-Methoden 0,73 bzw. 0,79 (P < .001), für PCa-Läsionen mit PI-RADS-Score von 3 oder mehr und 0,77 bzw. 0,80 (P>/i> < .001) für Läsionen mit PI-RADS-Scores von 4 oder mehr. In den 361 Testfällen unter der ungünstigsten Bildaufnahmeeinstellung betrugen die AUC-Werte für die Basislinie SL und UDA 0,49 und 0,76 (P < .001) für Läsionen mit PI-RADS-Scores von 3 oder mehr und 0,50 und 0,77 (P>/i> < .001) für Läsionen mit PI-RADS-Scores von 4 oder mehr. Fazit UDA mit generierten Bildern verbesserte die Leistung von SL-Methoden in der PCa-Leseerkennung über Multisite-Datensätze mit verschiedenen b-Werten, insbesondere für Bilder, die mit signifikanten Abweichungen vom PI-RADS-recommended DWI-Protokoll (z.B. mit einem extrem hohen b-Wert) erfasst wurden. Keywords: Prostate Cancer Detection, Multisite, Unsupervised Domain Adaptation, Diffusion-weighted Imaging, b Wert Supplementalmaterial ist für diesen Artikel verfügbar. © RSNA, 2024. JA 2024 9 10.1148/ryai.230521 Radiology. Artificial intelligence Hao Li Han Liu Heinrich Busch Robert Grimm Henkjan Huisman Angela Tong David Winkel Tobias Penzkofer Ivan Shabunin Moon Hyung Choi Qingsong Yang Dieter Szolar Steven Shea Fergus Coakley Mukesh Harisinghani Ipek Oguz Dorin Comaniciu Ali Kamen Bin Lou article pmid40233823 The current gap between the availability of routine imaging data and its provisioning for medical research hinders the utilization of radiological information for secondary purposes. To address this, the German Medical Informatics Initiative (MII) has established frameworks for harmonizing and integrating clinical data across institutions, including the integration of imaging data into research repositories, which can be expanded to routine imaging data. This project aims to address this gap by developing a large-scale data processing pipeline to extract, convert, and pseudonymize DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) metadata into "ImagingStudy" Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) and integrate them into research repositories for secondary use. The data processing pipeline was developed, implemented, and tested at the Data Integration Center of the University Hospital Erlangen. It leverages existing open-source solutions and integrates seamlessly into the hospital's research IT infrastructure. The pipeline automates the extraction, conversion, and pseudonymization processes, ensuring compliance with both local and MII data protection standards. A large-scale evaluation was conducted using the imaging studies acquired by two departments at University Hospital Erlangen within 1 year. Attributes such as modality, examined body region, laterality, and the number of series and instances were analyzed to assess the quality and availability of the metadata. Once established, the pipeline processed a substantial dataset comprising over 150,000 DICOM studies within an operational period of 26 days. Data analysis revealed significant heterogeneity and incompleteness in certain attributes, particularly the DICOM tag "Body Part Examined." Despite these challenges, the pipeline successfully generated valid and standardized FHIR, providing a robust basis for future research. We demonstrated the setup and test of a large-scale end-to-end data processing pipeline that transforms DICOM imaging metadata directly from clinical routine into the Health Level 7-FHIR format, pseudonymizes the resources, and stores them in an FHIR server. We showcased that the derived FHIRs offer numerous research opportunities, for example, feasibility assessments within Bavarian and Germany-wide research infrastructures. Insights from this study highlight the need to extend the "ImagingStudy" FHIR with additional attributes and refine their use within the German MII. 2024 9 10.1055/a-2521-4250 Methods of information in medicine 63 77-84 3-04 RACOON, Erlangen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40233823/ PMID: 40233823 Alexa Iancu Johannes Bauer Matthias S May Hans-Ulrich Prokosch Arnd Dörfler Michael Uder Lorenz A Kapsner article misailovski_refining_2024 Purpose Until now, the Hospitalization Rate (HR) served as an indicator (among others) for the COVID-19 associated healthcare burden. To ensure that the HR accomplishes its full potential, hospitalizations caused by COVID-19 (primary cases) and hospitalizations of patients with incidental positive SARS-CoV-2 test results (incidental cases) must be differentiated. The aim of this study was to synthesize the existing evidence on differentiation criteria between hospitalizations of primary cases and incidental cases. Methods An online survey of the members of the German Network University Medicine (NUM) was conducted. Additionally, senior clinicians with expertise in COVID-19 care were invited for qualitative, semi-structured interviews. Furthermore, a rapid literature review was undertaken on publications between 03/2020 and 12/2022. Results In the online survey (n=30, response rate 56%), pneumonia and acute upper respiratory tract infections were the most indicative diagnoses for a primary case. In contrast, malignant neoplasms and acute myocardial infarctions were most likely to be associated with incidental cases. According to the experts (n=6), the diagnosis, ward, and type of admission (emergency or elective), low oxygen saturation, need for supplemental oxygen, and initiation of COVID-19 therapy point to a primary case. The literature review found that respiratory syndromes and symptoms, oxygen support, and elevated levels of inflammatory markers were associated with primary cases. Conclusion There are parameters for the differentiation of primary from incidental cases to improve the objective of the HR. Ultimately, an updated HR has the potential to serve as a more accurate indicator of the COVID-19 associated healthcare burden. 2024 9 2590-0889 10.1016/j.infpip.2024.100371 Infection Prevention in Practice 6 100371 3 COVID-19, Hospitalization rate, Incidental SARS-CoV-2 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590088924000350 M. Misailovski D. Koller S. Blaschke M Berens AM Köster R. Strobl R. Berner P. Boor M. Eisenmann S. Stillfried D Krefting M. Krone J. Liese P. Meybohm G. Ulrich- Merzenich S. Zenker S Scheithauer E. Grill conference JA 2024 9 10.3205/24dkvf197 German Medical Science GMS Publishing House; 2024. Doc24dkvf197 23. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung (DKVF) Potsdam J Evers N Altschuck C Mehl R Hecker O Steidle L Harst L Rüthrich A Suckow J Schmitt M Geraedts article Hoffmann2024_PMID37847297 Ein 69-jähriger männlicher Patient mit seropositiver erosiver rheumatoider Arthritis (RA) präsentierte sich in unserer Klinik durch progressive Dyspnea. Hochauflösende berechnete Tomographie (HRCT) und immunologische Bronchioalveolarlavage ergaben Bodenglas-Optik und eine durch interstitielle Lungenerkrankungen (ILD) in RA verursachte lymphozytische Alveolitis. In Anbetracht früherer Behandlungsformen wurde die krankheitsmodifizierende antirheumatische Behandlung (DMARD) auf die Facitinib umgestellt. Die Tofacitinib-Behandlung zeigte eine Verringerung der Bodenglas-Optik durch künstliche Intelligenz-basierte Quantifizierung der Lungen HRCT im Laufe von 6 Monaten, die mit einer Verbesserung der Dyspnea-Symptome verbunden war. Abschließend stellt Tofacitinib eine effektive entzündungshemmende therapeutische Option bei der Behandlung von RA-ILD dar. JA 2024 8 10.1007/s00393-023-01434-2 Zeitschrift fur Rheumatologie Tobias Hoffmann Ulf Teichgräber Bianca Lassen-Schmidt Claus Kroegel Martin Krämer Martin Förster Diane Renz Peter Oelzner Joachim Böttcher Marcus Franz Gunter Wolf Felix Güttler Alexander Pfeil article Manzke2024_PMID39143126 Um ein tiefes lernbasiertes Modell zu entwickeln, das in der Lage ist, das linke ventrikuläre (LV)-Myokard auf nativen T1-Karten von Herz-MRT in sowohl Long-Achs- als auch Short-Axis-Ausrichtung zu segmentieren. Modelle wurden auf nativen myocardial T1 Karten von 50 gesunden Freiwilligen und 75 Patienten mit manueller Segmentierung als Referenzstandard ausgebildet. Basierend auf einer U-Net-Architektur optimierten wir das Modelldesign systematisch mit zwei unterschiedlichen Trainingsmetriken (Sørensen-Dice Koeffizient = DSC und Intersection-over-Union = IOU), zwei unterschiedlichen Aktivierungsfunktionen (ReLU und LeakyReLU) und verschiedenen Trainingsepochs. Das Training mit DSC-Metrik und einer ReLU-Aktivierungsfunktion über 35 Epochen erreichten die höchste Gesamtleistung (mittlerer Fehler in T1 10,6 ± 17,9 ms, mittlere DSC 0,88 ± 0,07). Grenzen der Übereinstimmung zwischen Modellergebnissen und Bodenwahrheit waren von -35,5 bis + 36,1 ms. Dies war der Vereinbarung zwischen zwei Menschenraten überlegen (-34,7 bis + 59,1 ms). Die Segmentierung war genau für Long-Axis-Ansichten (mittlerer Fehler T1: 6,77 ± 8,3 ms, mittlerer DSC: 0,89 ± 0,03) wie bei Kurzachs-Bildern (mittlerer Fehler ΔT1: 11,6 ± 19,7 ms, mittlerer DSC: 0,88 ± 0,08). Vollautomatische Segmentierung und quantitative Analyse von nativen Myokard-T1-Karten ist sowohl in lang- und kurzachsigen Orientierungen mit sehr hoher Genauigkeit möglich. JA 2024 8 10.1038/s41598-024-69529-7 Scientific reports Mathias Manzke Simon Iseke Benjamin Böttcher Ann-Christin Klemenz Marc-André Weber Felix G Meinel article Bucher2024_PMID39199765 Ziel dieser Studie war es, einen standardisierten strukturierten Workflow zu etablieren, um Erkenntnisse aus hochauflösenden, optimierten Rekonstruktionen von nachmortem berechneter Tomographie (pmCT) mit Autopsy-Ergebnissen zum Nachweis von Brüchen des Laryngohyoid-Komplexes in Strangulationsopfern zu vergleichen. Es wurden vierundvierzig Strangulationsfälle ausgewählt und PmCT-Scans des Laryngohyoidkomplexes erhalten. Sowohl pmCT-Scans als auch Autopsieberichte wurden mit einer strukturierten Vorlage analysiert und mit Cohens kappa-Koeffizienten (κ) und dem McNemar-Test verglichen. Die Studie hat auch die Prävalenz von Ossa-Sesamoidea und die Nicht-Fusion der großen und kleinen Hörner des Hyoid-Knochens zwischen beiden diagnostischen Methoden verglichen. Der Bruchnachweis zeigte eine sehr gute Korrelation zwischen Autopsie- und pmCT-Ergebnissen (κ = 0,905), wobei der McNemar-Test keinen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den beiden Methoden zeigte. PmCT identifizierte 28 Sesamoidknochen, 45 Nicht-Fusionen der Haupthörner und 47 Nicht-Fusionen der Nebenhörner des Hyoidknochens im Vergleich zu vier, sechs bzw. null, die durch Autopsie identifiziert wurden (p < 0,0001). Autopsie- und pmCT-Ergebnisse korrelieren gut und können komplementär eingesetzt werden. PmCT ist der Autopsie überlegen, Dislokationen zu erkennen und anatomische Variationen im Laryngohyoid-Komplex zu erkennen, die zu Fehlinterpretationen bei der Autopsie führen können. Daher befürworten wir nicht, die Autopsie durch pmCT zu ersetzen, sondern schlagen einen strukturierten Workflow, einschließlich unserer standardisierten Berichtsvorlage, zur Auswertung von Läsionen im Laryngohyoid-Komplex vor. JA 2024 8 10.3390/bioengineering11080807 Bioengineering (Basel, Switzerland) Andreas M Bucher Adrian Koppold Mattias Kettner Sarah Kölzer Julia Dietz Eric Frodl Alexey Surov Daniel Pinto Dos Santos Thomas J Vogl Marcel A Verhoff Martin Beeres Constantin Lux Sara Heinbuch article Rothoeft2024_PMID38499828 Im Gegensatz zu Erwachsenen ist der Immunschutz gegen SARS-CoV-2 bei Kindern und Jugendlichen mit natürlicher oder hybrider Immunität immer noch schlecht verstanden. Ziel dieser Studie war es, verschiedene Immunfächer in verschiedenen Altersgruppen zu analysieren und ob humorale Immunreaktionen mit einer zellulären Immunreaktion korrelieren. 72 Kinder und Jugendliche mit einer früheren SARS-CoV-2 Infektion wurden rekrutiert. 37 wurden mit einem RNA-Impfstoff (BNT162b2) geimpft. Nach einer Infektion durch Messung von Spikeprotein (S), Nucleocapsid (NCP) und Neutralisation von Antikörpern (nAB) wurde die humorale Immunität 3-26 Monate (vermittelt 10 Monate) analysiert. Zelluläre Immunität wurde mit einem SARS-CoV-2-spezifischen Interferon-γ-Release-Assay (IGRA) analysiert. Alle Kinder und Jugendlichen hatten S-Antikörper; Titer waren höher bei denen mit Hybrid-Immunität (14.900 BAU/ml vs. 2118 BAU/ml). NCP-Antikörper wurden in > 90% nachweisbar. Neutralisierende Antikörper (nAB) wurden häufiger (90%) mit höheren Titern (1914 RLU) bei Jugendlichen mit hybrider Immunität als bei Kindern mit natürlicher Immunität (62.5%, 476 RLU) nachgewiesen. Kinder mit natürlicher Immunität waren weniger wahrscheinlich reaktive IGRAs (43,8%) als Jugendliche mit hybrider Immunität (85%). Die von T-Zellen freigesetzte Menge an Interferon-γ war in der natürlichen und hybriden Immunität vergleichbar. Spike-Antikörper sind die zuverlässigsten Marker, um eine Immunreaktion gegen SARS-CoV-2 zu überwachen. Hohe Antikörpertiter von Spike-Antikörpern und nAB korrelierten mit zellulärer Immunität, ein Phänomen, das nur bei Jugendlichen mit hybrider Immunität gefunden wurde. Hybride Immunität ist mit deutlich höheren Antikörpertitern und einer höheren Wahrscheinlichkeit einer zellulären Immunantwort als einer natürlichen Immunität verbunden. JA 2024 8 10.1007/s15010-024-02225-w Infection T Rothoeft C Maier A Talarico A Schlegtendal B Lange A Petersmann R Denz N Timmesfeld N Toepfner E Vidal-Blanco S Pfaender T Lücke F Brinkmann article Gehrmann2024_PMID39257886 Das Cancer of Unknown Primary (CUP)-Syndrom zeichnet sich durch identifizierbare Metastasen aus, während der primäre Tumor verborgen bleibt. In den letzten Jahren wurden verschiedene datengesteuerte Ansätze vorgeschlagen, um den Standort des primären Tumors (LOP) bei CUP-Patienten vorherzusagen, die eine verbesserte Diagnose und ein Ergebnis versprechen. Diese LOP-Prädiktionsansätze verwenden hochdimensionale Eingabedaten wie Bilder oder genetische Daten. Die Verwendung solcher Daten ist jedoch herausfordernd, ressourcenintensiv und damit eine mögliche Translationsbarriere. Anstatt hochdimensionale Daten zu verwenden, analysierten wir die LOP-Prädiktionsleistung niedrigdimensionaler Daten aus der Routinemedizin. Mit unseren Erkenntnissen zeigen wir, dass solche niedrigdimensionalen klinischen Informationen als Eingabedaten für baumbasierte LOP-Prädiktionsmodelle genügen. Das beste Modell erreichte eine mittlere Genauigkeit von 94% und eine mittlere Matthews Korrelationskoeffizient (MCC) Punktzahl von 0,92 in 10-facher geschachtelter Kreuzvalidierung (NCV) bei der Unterscheidung von vier Krebsarten. Bei der Betrachtung von acht Krebsarten erreichte dieses Modell eine mittlere Genauigkeit von 85% und eine mittlere MCC-Score von 0,81. Dies ist vergleichbar mit der Leistung, die durch Ansätze mit hochdimensionalen Eingangsdaten erreicht wird. Darüber hinaus scheint das Verteilungsmuster von Metastasen wichtige Informationen bei der Vorhersage der LOP zu sein. JA 2024 8 10.3389/fmed.2024.1396459 Frontiers in medicine Julia Gehrmann Devina Johanna Soenarto Kevin Hidayat Maria Beyer Lars Quakulinski Samer Alkarkoukly Scarlett Berressem Anna Gundert Michael Butler Ana Grönke Simon Lennartz Thorsten Persigehl Thomas Zander Oya Beyan article Shahzadi2024_PMID38859660 Akute Lungenembolie (APE) ist eine potentiell lebensbedrohliche Erkrankung, die die Bedeutung einer genauen Risikoschichtung und Überlebensprognose betont. Die Erforschung von bildgebenden Biomarkern, die das Überleben des Patienten widerspiegeln können, bietet das Potenzial, die Schichtung von APE-Patienten weiter zu verbessern und eine personalisierte Behandlung und frühzeitige Intervention zu ermöglichen. Daher entwickeln wir in dieser Studie rechnerische Tomographie-Pulmonal-Angiographie (CTPA) radiomische Signaturen für die Prognose von 7- und 30-Tage-All-Cause Mortalität bei Patienten mit APE. Diagnostische CTPA-Bilder von 829 Patienten mit APE wurden gesammelt. Zweihundert vierunddreißig Merkmale aus jedem Skelettmuskel (SM), intramuskuläres Fettgewebe (IMAT) und beide Gewebe kombiniert (SM + IMAT) wurden auf der Höhe des Brustwirbels 12 berechnet. Radiomische Signaturen wurden mit 10 mal wiederholter dreifacher Kreuzvalidierung auf den Trainingsdaten für SM, IMAT und SM + IMAT zur Vorhersage von 7- und 30-tägiger Mortalität abgeleitet. Die Leistung der radiomischen Signaturen wurde dann auf ausgehaltenen Testdaten bewertet und mit dem vereinfachten Pulmon-Embolismus-Senverity-Index (sPESI)-Score, einem etablierten Biomarker zur Risikoschichtung in APE, verglichen. Prädiktive Genauigkeit wurde durch den Bereich unter der Empfänger-Betriebskennlinie (AUC) mit einem 95 %-Konfidenzintervall (CI), Empfindlichkeit und Spezifität beurteilt. Die radiomischen Signaturen auf Basis von IMAT und einer Kombination von SM und IMAT (SM + IMAT) erzielten eine moderate Performance für die Vorhersage von 30-tägiger Mortalität auf Testdaten (IMAT: AUC = 0.68, 95% CI [0.57-0.78], Sensitivität = 0.57, Spezifität = 0.73; SM + IMAT: AUC = 0.70, 95% CI [0.60-0.79], Empfindlichkeit = 0.74, Spezifität = 0.74, Spezifität Radiomische Signaturen, die für die Vorhersage der 7-Tage-Gesamtsterblichkeit entwickelt wurden, zeigten eine insgesamt niedrige Leistung. Die klinische Signatur, d.h. sPESI, erreichte im Vergleich zu den radiomischen Signaturen für die Prädiktion von sowohl 7- als auch 30-tägiger Mortalität auf den Testdaten eine etwas bessere Leistung (7 Tage: AUC = 0,73, 95% CI [0.67-0.79], Sensitivität = 0.92, Spezifität = 0.16; 30 Tage: AUC = 0.74, 95% CI [0.66-06). Wir entwickelten und testeten radiomische Signaturen zur Vorhersage von 7- und 30-Tage-All-Cause-Sterblichkeit in APE mit einem multizentrischen retrospektiven Datensatz. Die gegenwärtige Multizentre-Arbeit zeigt, dass aus SM und IMAT gewonnene Radiomik-Parameter bei Patienten mit APE 30-Tage-All-Cause-Sterblichkeit vorhersagen können. JA 2024 8 10.1002/jcsm.13488 Journal of cachexia, sarcopenia and muscle Iram Shahzadi Alex Zwanenburg Lynn Johann Frohwein Dominik Schramm Hans Jonas Meyer Mattes Hinnerichs Christoph Moenninghoff Julius Henning Niehoff Jan Robert Kroeger Jan Borggrefe Alexey Surov article pmid38820951 Radiological reporting is transitioning to quantitative analysis, requiring large-scale multi-center validation of biomarkers. A major prerequisite and bottleneck for this task is the voxelwise annotation of image data, which is time-consuming for large cohorts. In this study, we propose an iterative training workflow to support and facilitate such segmentation tasks, specifically for high-resolution thoracic CT data. Our study included 132 thoracic CT scans from clinical practice, annotated by 13 radiologists. In three iterative training experiments, we aimed to improve and accelerate segmentation of the heart and mediastinum. Each experiment started with manual segmentation of 5-25 CT scans, which served as training data for a nnU-Net. Further iterations incorporated AI pre-segmentation and human correction to improve accuracy, accelerate the annotation process, and reduce human involvement over time. Results showed consistent improvement in AI model quality with each iteration. Resampled datasets improved the Dice similarity coefficients for both the heart (DCS 0.91 [0.88; 0.92]) and the mediastinum (DCS 0.95 [0.94; 0.95]). Our AI models reduced human interaction time by 50 % for heart and 70 % for mediastinum segmentation in the most potent iteration. A model trained on only five datasets achieved satisfactory results (DCS > 0.90). The iterative training workflow provides an efficient method for training AI-based segmentation models in multi-center studies, improving accuracy over time and simultaneously reducing human intervention. Future work will explore the use of fewer initial datasets and additional pre-processing methods to enhance model quality. 2024 7 10.1016/j.ejrad.2024.111534 European journal of radiology 176 111534 RACOON, Berlin (Charité), Erlangen, Hannover, Aachen, Frankfurt, Köln, Lübeck, Mainz, Tübingen, Würzburg, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38820951/ PMID: 38820951 Bianca Lassen-Schmidt Bettina Baessler Matthias Gutberlet Josephine Berger Jan M Brendel Andreas M Bucher Tilman Emrich Philipp Fervers Jonathan Kottlors Philipp Kuhl Matthias S May Tobias Penzkofer Thorsten Persigehl Diane Renz Marwin-Jonathan Sähn Lisa Siegler Peter Kohlmann Alexander Köhn Florian Link Hans Meine Marc T Thiemann Horst K Hahn Malte M Sieren article schwabenland_high_2024 The underlying pathogenesis of neurological sequelae in post-COVID-19 patients remains unclear. Here, we used multidimensional spatial immune phenotyping and machine learning methods on brains from initial COVID-19 survivors to identify the biological correlate associated with previous SARS-CoV-2 challenge. Compared to healthy controls, individuals with post-COVID-19 revealed a high percentage of TMEM119+P2RY12+CD68+Iba1+HLA-DR+CD11c+SCAMP2+ microglia assembled in prototypical cellular nodules. In contrast to acute SARS-CoV-2 cases, the frequency of CD8+ parenchymal T cells was reduced, suggesting an immune shift toward innate immune activation that may contribute to neurological alterations in post-COVID-19 patients. 2024 7 eng 1432-0533 10.1007/s00401-024-02770-6 Acta Neuropathologica 148 11 1 Adult, Aged, Brain, CD8-Positive T-Lymphocytes, COVID-19, Cicatrix, Female, Humans, Imaging mass cytometry, Immunity, Innate, Long-COVID, Machine Learning, Male, Microglia, Middle Aged, Neuro-long-COVID-19, PACS, PCC, Post-COVID condition, Post-acute COVID syndrome, SARS-CoV-2 Marius Schwabenland Dilara Hasavci Sibylle Frase Katharina Wolf Nikolaus Deigendesch Joerg M. Buescher Kirsten D. Mertz Benjamin Ondruschka Jakob Matschke Markus Glatzel Stephan Frank Robert Thimme Juergen Beck Jonas A. Hosp Thomas Blank Bertram Bengsch Marco Prinz article gaertner_plasmacytoid_2024 JA 2024 7 en 0028-0836, 1476-4687 10.1038/s41586-024-07671-y Nature 631 645—653 8021 https://www.nature.com/articles/s41586-024-07671-y Florian Gaertner Hellen Ishikawa-Ankerhold Susanne Stutte Wenwen Fu Jutta Weitz Anne Dueck Bhavishya Nelakuditi Valeria Fumagalli Dominic Van Den Heuvel Larissa Belz Gulnoza Sobirova Zhe Zhang Anna Titova Alejandro Martinez Navarro Kami Pekayvaz Michael Lorenz Louisa Von Baumgarten Jan Kranich Tobias Straub Bastian Popper Vanessa Zheden Walter Anton Kaufmann Chenglong Guo Guido Piontek Saskia Von Stillfried Peter Boor Marco Colonna Sebastian Clauß Christian Schulz Thomas Brocker Barbara Walzog Christoph Scheiermann Claus Nerlov Konstantin Stark Tobias Petzold Stefan Engelhardt Michael Sixt Robert Hauschild Martina Rudelius Robert A. J. Oostendorp Matteo Iannacone Matthias Heinig Steffen Massberg article pmid39041937 Deep learning (DL) is currently the standard artificial intelligence tool for computer-based image analysis in radiology. Traditionally, DL models have been trained with strongly supervised learning methods. These methods depend on reference standard labels, typically applied manually by experts. In contrast, weakly supervised learning is more scalable. Weak supervision comprises situations in which only a portion of the data are labeled (incomplete supervision), labels refer to a whole region or case as opposed to a precisely delineated image region (inexact supervision), or labels contain errors (inaccurate supervision). In many applications, weak labels are sufficient to train useful models. Thus, weakly supervised learning can unlock a large amount of otherwise unusable data for training DL models. One example of this is using large language models to automatically extract weak labels from free-text radiology reports. Here, we outline the key concepts in weakly supervised learning and provide an overview of applications in radiologic image analysis. With more fundamental and clinical translational work, weakly supervised learning could facilitate the uptake of DL in radiology and research workflows by enabling large-scale image analysis and advancing the development of new DL-based biomarkers. 2024 7 10.1148/radiol.232085 Radiology 312 e232085 1 RACOON, Aachen, Dresden, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39041937/ PMID: 39041937 Leo Misera Gustav Müller-Franzes Daniel Truhn Jakob Nikolas Kather article JA 2024 6 13 10.1038/s41598-024-63945-5 38871878 Sci Rep. 2024 Jun 13;14(1):13607 K Appel CH Lee Susana Nunes Miranda D Maier Jens-Peter Reese G. Anton T Bahmer Sabrina Ballhausen Beate Balzuweit C Bellinghausen Arne Blumentritt Markus Brechtel Irina Chaplinskaya-Sobol J Erber Karin Fiedler Ramsia Geisler R Heyder T. Illig M Kohls L Krist Roberto Lorbeer Olga Miljukov Lazar Mitrov Carolin Nürnberger C Pape Christina Pley C Schäfer Jens Schaller Mario Schattschneider Margarete Scherer N Schulze Dana Stahl Hans Christian Stubbe T Tamminga Johannes Josef Tebbe M Vehreschild Jörg J Vehreschild Silke Wiedmann J Kollek article JA 2024 6 10 10.2196/50049 J Med Internet Res. 2024 Jun 10;26:e50049 C Stellmach SM Hopff T Jaenisch Susana Nunes Miranda E Rinaldi NAPKON group ReCoDID Working Groups article doiheumdis2024eular2680 2024 6 10.1136/annrheumdis-2024-eular.2680 Annals of the Rheumatic Diseases 83 2113-2114 RACOON, Jena, Hannover, multizentrisch https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2024-eular.2680 T. Hoffmann U. Teichgräber B. Lassen-Schmidt D. Renz L.B. Brüheim M. Krämer P. Oelzner J. Böttcher F. Güttler G. Wolf A. Pfeil article pmid37847316 Epicardial adipose tissue (EAT) has been established as a quantitative imaging biomarker associated with disease severity in coronary heart disease. Our aim was to use this prognostic marker derived from computed tomography pulmonary angiography (CTPA) for the prediction of mortality and prognosis in patients with acute pulmonary embolism. The clinical database was retrospectively screened for patients with acute pulmonary embolism between 2015 and 2021. Overall, 513 patients (216 female, 42.1%) were included in the analysis. The study end-point was 30-day mortality. Epicardial adipose tissue was measured on the diagnostic CTPA in a semiquantitative manner. The volume and density of EAT were measured for every patient. Overall, 60 patients (10.4%) died within the 30-day observation period. The mean EAT volume was 128.3 ± 65.0 cm3 in survivors and 154.6 ± 84.5 cm3 in nonsurvivors (p = 0.02). The density of EAT was -79.4 ± 8.3 HU in survivors and -76.0 ± 8.4 HU in nonsurvivors (p = 0.86), and EAT density was associated with 30-day mortality (odds ratio [OR] = 1.07; 95% confidence interval [CI]: 1.03; 1.1, p < 0.001) but did not remain statistically significant in multivariable analysis. No association was identified between EAT volume and 30-day mortality (OR = 1.0; 95% CI: 1.0; 1.0, p = 0.48). There might be an association between EAT density and mortality in patients with acute pulmonary embolism. Further studies are needed to elucidate the prognostic relevance of EAT parameters in patients with acute pulmonary embolism. 2024 6 10.1007/s00059-023-05210-5 Herz 49 219-223 3 RACOON, Magdeburg, Bochum/Minden, Leipzig, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37847316/ PMID: 37847316 Anar Aghayev Mattes Hinnerichs Andreas Wienke Hans-Jonas Meyer Alexey Surov article Donker.2024 JA 2024 6 10.1073/pnas.2314262121 Proceedings of the National Academy of Sciences 121 e2314262121 25 T Donker A Papathanassopoulos H Ghosh R Kociurzynski M Felder H Grundmann S Reuter article JA 2024 6 10.1016/j.jhin.2024.04.004 J Hosp Infect 148 145-154 Hospitals; Human resource management; Infection prevention and control professionals; Organizations; Pandemic preparedness R Ülgüt I Tomsic IF Chaberny T von Lengerke article Eckstein2024_PMID38117123 Das Post-COVID-Syndrom (PCS) kann die Lebensqualität der Patienten und ihrer Familien beeinträchtigen. Insbesondere ist der Grad der Herzbeeinträchtigung bei Kindern mit PCS unbekannt. Ziel dieser Studie war es, mögliche Herzentzündungssequenzen bei Kindern mit PCS im Vergleich zu gesunden Kontrollen zu identifizieren. Diese einzentige, prospektive, intraindividuelle, Beobachtungsstudie bewertet die Herzfunktion, globale und segmentbasierte Stämme und die Gewebecharakterisierung in 29 alters- und sexangepassten Kindern mit PCS und gesunden Kindern mit einer 3 T-Magnetresonanztomographie (MRI). Herz-MRT wurde über 36,4 ± 24,9 Wochen nach-COVID-Infektion durchgeführt. Die Studie Kohorte hat ein durchschnittliches Alter von 14,0 ± 2,8 Jahren, für die die meisten Menschen von Müdigkeit, Konzentrationsstörungen, Dyspnea, Schwindel und Muskelschmerzen erfahren. Kinder mit PSC im Gegensatz zur Kontrollgruppe zeigten eine erhöhte Herzfrequenz (83,7 ± 18,1 Schläge pro Minute vs 75,2 ± 11,2 Schläge pro Minute, P = 0,019), erhöhtes rechtsventrikuläres enddiastolic Volumen (95,2 ± 19,2 ml -2 vs 82,0 ± 21,5 ml -2, P = 0,018) und endsystolisches Volumen (40,3 ± 7,9 ml Basierend auf der aktualisierten Lake Louise Criteria, Myokardinentzündung ist in 20 (69%) Kindern mit PCS. Für globale Stämme wurde kein statistisch signifikanter Unterschied beobachtet. Cardiac MRI ergab geänderte rechtsventrikuläre Volumentrikten und erhöhte T1 und T2 Mapping-Werte bei Kindern mit PCS, suggestiv für eine diffuse myokardial Entzündung, die für die diagnostische Aufarbeitung von PCS bei Kindern nützlich sein kann. JA 2024 6 10.1097/RLI.0000000000001048 Investigative radiology Jan Eckstein Valentina Skeries Gesa Pöhler Nigar Babazade Till Kaireit Marcel Gutberlet Norman Kornemann Susanne Hellms Alexander Pfeil Andreas Michael Bucher Georg Hansmann Philipp Beerbaum Gesine Hansen Frank Wacker Jens Vogel-Claussen Martin Wetzke Diane Miriam Renz article schadler_pilot_2024 JA 2024 6 en 1556-2891 10.1007/s12024-023-00661-y Forensic Science, Medicine and Pathology 20 500—507 2 COVID-19, Funeral and crematory workers, Occupational health and safety, SARS-CoV-2, Seroprevalence, Vaccination https://doi.org/10.1007/s12024-023-00661-y Julia Schädler Marc Lütgehetmann Ann Sophie Schröder Carolin Edler Klaus Püschel Benjamin Ondruschka Antonia Fitzek article JA 2024 5 20 Nat Commun. 2024 May 20; 15(1):4259. Y Devaux L Zhang AI Lumley K Karaduzovic-Hadziabdic V Mooser S Rousseau M Shoaib V Satagopam PK Srivastava C Emanueli F Martelli S Greco L Badimon T Padro M Lustrek M Scholz M Rosolowski T Brandenburger Jörg Janne Vehreschild Bettina Lorenz-Depiereux Marcus Dörr O Witzke M Jordan B Benczik P Ferdinandy G Sanchez S Kul AH Baker G Fagherazzi M Ollert R Wereski NL Mills H Firat article ja 2024 5 14 10.2196/45593 38743464 J Med Internet Res 26 Jonas Bienzeisler Guido Becker Bernadett Erdmann Alexander Kombeiz Raphael W. Majeed Rainer Röhrig Felix Greiner Ronny Otto Fabian Otto-Sobotka article JA 2024 5 3 10.1007/s15010-024-02270-5 Infection. 2024 May 3 SM Hopff K Appel Olga Miljukov J. Schneider S Bercker Sabine Blaschke Isabel Bröhl Hiwa Dashti J Erber Anette Friedrichs Ramsia Geisler S Göpel M Hagen Frank Hanses B Jensen A Krawczyk Bettina Lorenz-Depiereux Patrick Meybohm Milena Milovanovic Lazar Mitrov Carolin Nürnberger C. Römmele C Schäfer Christian Scheer Margarete Scherer J Schmidt Kristina Seibel Shimita Sikdar Johannes Josef Tebbe P R Tepasse Maria Vehreschild C Weismantel Jörg J Vehreschild R Bals N Büchner M Keul W Obst P Thelen article Weis2024-bw JA 2024 5 en 10.1016/j.jad.2024.02.041 J. Affect. Disord. 352 Elsevier BV 296—305 Martin Weiß Julian Gutzeit Katharina S Appel Thomas Bahmer M Beutel Jürgen Deckert Julia Fricke Sabine Hanß Nora Hettich-Damm Peter U Heuschmann Anna Horn Kamila Jauch-Chara Mirjam Kohls Lilian Krist Bettina Lorenz-Depiereux Christian Otte Daniel Pape Jens-Peter Reese Stefan Schreiber Stefan Störk Jörg Janne Vehreschild Grit Hein article Nowak2024_PMID37934243 Zur Untersuchung des Potenzials und der Einschränkungen der Nutzung von transformatorbasierter Report-Annotation zur Vor-Ort-Entwicklung von bildbasierten diagnostischen Entscheidungsunterstützungssystemen (DDSS). Die Studie umfasste 88,353 Brust-Röntgen von 19,581 intensiven Pflegeeinheiten (ICU) Patienten. Zur Kennzeichnung von sechs typischen Befunden in 17,041 Bildern wurden die entsprechenden Freitextberichte der anwesenden Radiologen von medizinischen Forschungsassistenten ("Gold-Labels") bewertet. Für alle Berichte wurden automatisch generierte "Silber"-Etiketten von auf Gold-Etiketten ausgebildeten Transformatormodellen extrahiert. Zur Untersuchung des Vorteils solcher Silberetiketten wurden die bildbasierten Modelle mit drei Ansätzen geschult: nur mit Goldetiketten (M_G), zuerst mit Silberetiketten, dann mit Goldetiketten (M_S/G) und zusammen mit Silber- und Goldetiketten (M_S+G). Um den Einfluss des investierten Annotationsaufwands zu untersuchen, wurden die Experimente mit unterschiedlichen Zahlen (N) von goldannotierten Berichten zur Ausbildung des Transformators und bildbasierten Modellen wiederholt und auf 2099 goldannotierten Bildern getestet. Wesentliche Unterschiede im makrogemittelten Bereich unter der Empfänger-Betriebskennlinie (AUC) wurden durch nicht überschneidende 95 %-Konfidenzintervalle bewertet. Die Verwendung von silbernen Transformatoren-basierten Etiketten ergab deutlich höhere makrogemittelte AUC als ausschließlich mit Gold-Etiketten (N = 1000: M_G> 67.8 [66.0-69.6], M_S/G> 77.9 [76.2-79.6]; N = 14,580: M_{G>/sub> 74.5 [72.8-76.2]. Die Ausbildung mit Silber- und Goldetiketten war zusammen mit nur 500 Goldetiketten (MS+G 76.4 [74.7-78.0], MS/G 75.3 [73.5-77.0]) von Vorteil. Transformerbasierte Annotation hat Potenzial zur Entriegelung von Freitext-Berichtsdatenbanken für die Entwicklung von bildbasierten DDSS. Die Vor-Ort-Entwicklung von bildbasierten DDSS könnte jedoch von anspruchsvolleren Anmerkungspipelines profitieren, einschließlich weiterer Informationen als ein einziger radiologischer Bericht. Mit Hilfe von klinischen Datenbanken zur Vor-Ort-Entwicklung von künstlichen Intelligenz (KI)-basierten Diagnose-Entscheidungsunterstützungssystemen durch textbasierte Transformatoren könnte die Anwendung von KI in der klinischen Praxis durch Umgehung hochregulierter Datenaustausche mit Dritten gefördert werden. Die Datenmenge aus einer Datenbank, die zur Entwicklung von AI-gestützten diagnostischen Entscheidungssystemen verwendet werden kann, ist oft durch die Notwendigkeit einer zeitraubenden Identifizierung von Pathologien durch Radiologen begrenzt. • Die transformatorbasierte Strukturierung von Freitext-Radiologischen Berichten zeigt Potenzial, entsprechende Bilddatenbanken zur Vor-Ort-Entwicklung von bildbasierten Diagnose-Entscheidungsunterstützungssystemen zu entsperren. • Die Qualität der Bildnotationen, die ausschließlich auf den Inhalt eines einzigen Radiologieberichts erzeugt werden, kann jedoch durch potenzielle Ungenauigkeiten und Unvollkommenheiten dieses Berichts begrenzt werden.} JA 2024 5 10.1007/s00330-023-10373-0 European radiology Sebastian Nowak Helen Schneider Yannik C Layer Maike Theis David Biesner Wolfgang Block Benjamin Wulff Ulrike I Attenberger Rafet Sifa Alois M Sprinkart article pmid37702415 N/A 2024 5 10.1002/jmri.28988 Journal of magnetic resonance imaging : JMRI 59 1798-1799 5 RACOON, Berlin (Charité), Erlangen, Frankfurt, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37702415/ PMID: 37702415 Andreas Michael Bucher Tobias Penzkofer Matthias Stefan May article windeck_entwicklung_2024 Obduktionen gelten seit langem als der Goldstandard für die Qualitätssicherung in der Medizin. Die COVID-19-Pandemie hat ihr Potenzial für das Verständnis der Pathophysiologie, Therapie und Krankheitsbewältigung wieder in den Fokus gerückt. Im April 2020 wurde das Deutsche Register für COVID-19-Obduktionen (DeRegCOVID) eingerichtet, gefolgt vom Konsortium DEFEAT PANDEMIcs (2020–2021), das sich zum Nationalen Obduktionsnetzwerk (NATON) entwickelte. JA 2024 5 de 2731-7196 10.1007/s00292-024-01307-8 Die Pathologie 45 203-210 3 Autopsie, Autopsy, COVID-19, Deutschland, Disease management, Germany, Krankheitsmanagement, Register, Registries https://doi.org/10.1007/s00292-024-01307-8 Svenja Windeck Saskia Stillfried Lucas Triefenbach Ulrike Nienaber Roman David Bülow Rainer Röhrig Benjamin Ondruschka Peter Boor NATON article pmid38155024 The prognostic role of pericardial effusion (PE) in Covid 19 is unclear. The aim of the present study was to estimate the prognostic role of PE in patients with Covid 19 in a large multicentre setting. This retrospective study is a part of the German multicenter project RACOON (Radiological Cooperative Network of the Covid 19 pandemic). The acquired sample comprises 1197 patients, 363 (30.3%) women and 834 (69.7%) men. In every case, chest computed tomography was analyzed for PE. Data about 30-day mortality, need for mechanical ventilation and need for intensive care unit (ICU) admission were collected. Data were evaluated by means of descriptive statistics. Group differences were calculated with Mann-Whitney test and Fisher exact test. Uni-and multivariable regression analyses were performed. Overall, 46.4% of the patients were admitted to ICU, mechanical lung ventilation was performed in 26.6% and 30-day mortality was 24%. PE was identified in 159 patients (13.3%). The presence of PE was associated with 30-day mortality: HR= 1.54, CI 95% (1.05; 2.23), p = 0.02 (univariable analysis), and HR= 1.60, CI 95% (1.03; 2.48), p = 0.03 (multivariable analysis). Furthermore, density of PE was associated with the need for intubation (OR=1.02, CI 95% (1.003; 1.05), p = 0.03) and the need for ICU admission (OR=1.03, CI 95% (1.005; 1.05), p = 0.01) in univariable regression analysis. The presence of PE was associated with 30-day mortality in male patients, HR= 1.56, CI 95%(1.01-2.43), p = 0.04 (multivariable analysis). In female patients, none of PE values predicted clinical outcomes. The prevalence of PE in Covid 19 is 13.3%. PE is an independent predictor of 30-day mortality in male patients with Covid 19. In female patients, PE plays no predictive role. 2024 5 10.1016/j.acra.2023.12.003 Academic radiology 31 1784-1791 5 RACOON, Berlin (Charité), Erlangen, Magdeburg, Aachen, Bochum/Minden, Frankfurt, Halle, Heidelberg, Leipzig, Lübeck, Mainz, Essen, Rostock, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38155024/ PMID: 38155024 Andreas Michael Bucher Kristina Henzel Hans Jonas Meyer Constantin Ehrengut Lukas Müller Dominik Schramm Alena Akinina Michelle Drechsel Roman Kloeckner Peter Isfort Marwin-Jonathan Sähn Matthias Fink Dorottya Móré Bohdan Melekh Felix G Meinel Franziska Dreger Matthias May Lisa Siegler Hanna Münzfeld Richard Ruppel Tobias Penzkofer Moon-Sung Kim Miriam Balzer Jan Borggrefe Alexey Surov article Stake2024_PMID38893597 In dieser Studie haben wir versucht, die Fähigkeiten von Radiomik und maschinellem Lernen bei der Vorhersage von Seropositivität bei Patienten mit vermuteter Autoimmunenzenzenzephalitis (AE) aus MR-Bildern zu bewerten, die bei Symptombeginn erhalten wurden. Bei 83 Patienten, die zwischen 2011 und 2022 mit AE diagnostiziert wurden, wurde die manuelle bilaterale Segmentierung der Amygdala auf vorkontrastierten T2-Bildern mit 3D Slicer Open-Source-Software durchgeführt. Unsere Probe von 83 Patienten enthielt 43 seropositive und 40 seronegative AE-Fälle. Bilder wurden in unserem tertiären Pflegezentrum und in verschiedenen Sekundärpflegezentren in Nordrhein-Westfalen, Deutschland, erhalten. Die Probe wurde zufällig in Trainingsdaten und unabhängige Testdaten aufgeteilt. Insgesamt 107 radiomische Merkmale wurden aus bilateralen Interessengebieten (ROI) gewonnen. Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) wurde verwendet, um die vielversprechendsten maschinellen Lernalgorithmen zu identifizieren. Die Feature-Auswahl wurde unter Verwendung einer rekursiven Merkmalsbehebung (RFE) durchgeführt und basiert auf der Bestimmung der wichtigsten Merkmale. Ausgewählte Funktionen wurden verwendet, um verschiedene maschinelle Lernalgorithmen auf 100 verschiedenen Datenpartitionen zu trainieren. Anschließend wurde die Leistung auf unabhängigen Testdaten ausgewertet. Unser Radiomics-Ansatz konnte die Anwesenheit von Autoantikörpern in den unabhängigen Testproben mit einem mittleren AUC von 0,90, einer mittleren Genauigkeit von 0,83, einer mittleren Empfindlichkeit von 0,84 und einer mittleren Spezifität von 0,82 vorhersagen, wobei Lasso Regressionsmodelle die vielversprechendsten Ergebnisse liefern. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass das funktechnische Lernen ein vielversprechendes Werkzeug sein könnte, um die Anwesenheit von Autoantikörpern bei Verdacht auf AE-Patienten vorherzusagen. Angesichts der Auswirkungen der Seropositivität auf die endgültige Diagnose von vermuteten AE-Fällen kann dies die diagnostische Aufarbeitung noch beschleunigen, bevor Ergebnisse aus spezialisierten Labortests gewonnen werden können. Darüber hinaus zeigen unsere Ergebnisse in Verbindung mit den jüngsten Veröffentlichungen, dass die Charakterisierung von AE-Subtypen durch den Einsatz von Radiomikros in Zukunft möglich werden kann, was es den Ärzten ermöglicht, die Behandlung im Geiste der personalisierten Medizin auch vor Abschluss der Laborarbeit zu personalisieren. JA 2024 5 10.3390/diagnostics14111070 Diagnostics (Basel, Switzerland) Jacob Stake Christine Spiekers Burak Han Akkurt Walter Heindel Tobias Brix Manoj Mannil Manfred Musigmann article Appel2024-cd Abstract Purpose The objective examination of the Post-COVID syndrome (PCS) remains difficult due to heterogeneous definitions and clinical phenotypes. The aim of the study was to verify the functionality and correlates of a recently developed PCS score. Methods The PCS score was applied to the prospective, multi-center cross-sectoral cohort (in- and outpatients with SARS-CoV-2 infection) of the "National Pandemic Cohort Network (NAPKON, Germany)". Symptom assessment and patient-reported outcome measure questionnaires were analyzed at 3 and 12 months (3/12MFU) after diagnosis. Scores indicative of PCS severity were compared and correlated to demographic and clinical characteristics as well as quality of life (QoL, EQ-5D-5L). Results Six hundred three patients (mean 54.0 years, 60.6% male, 82.0% hospitalized) were included. Among those, 35.7% (215) had no and 64.3% (388) had mild, moderate, or severe PCS. PCS severity groups differed considering sex and pre-existing respiratory diseases. 3MFU PCS worsened with clinical severity of acute infection (p = .011), and number of comorbidities (p = .004). PCS severity was associated with poor QoL at the 3MFU and 12MFU (p Conclusion The PCS score correlated with patients' QoL and demonstrated to be instructive for clinical characterization and stratification across health care settings. Further studies should critically address the high prevalence, clinical relevance, and the role of comorbidities. Trail registration number The cohort is registered at www.clinicaltrials.gov under NCT04768998. JA 2024 4 en 10.1007/s15010-024-02226-9 Infection Springer Science and Business Media LLC Katharina S Appel Carolin Nürnberger Thomas Bahmer Christian Förster Maria Cristina Polidori Mirjam Kohls Tanja Kraus Nora Hettich-Damm Julia Petersen Sabine Blaschke Isabel Bröhl Jana Butzmann Hiwa Dashti Jürgen Deckert Michael Dreher Karin Fiedler Carsten Finke Ramsia Geisler Frank Hanses Sina M Hopff Björn-Erik O Jensen Margarethe Konik Kristin Lehnert Susana M Nunes Miranda Lazar Mitrov Olga Miljukov Jens-Peter Reese Gernot Rohde Margarete Scherer Kristin Tausche Johannes J Tebbe Jörg Janne Vehreschild Florian Voit Patricia Wagner Martin Weigl Christina Lemhöfer E Hamelmann H Heidenreich C Hornberg N S A Kulamadayil-Heidenreich P Maasjosthusmann A Muna M Ruwe C Stellbrink N Buechner Y Dashti C Tessmer B Laumerich I Silberbaur S Bader M Engelmann A Fuchs A Langer B Maerkl H Messmann A Muzalyova C Roemmele R Berner S Dressen T Koch D Lindemann K Seele P Spieth N Toepfner S V Bonin T Feldt V Keitel A Killer L Knopp T Luedde M Lutterbeck M Paluschinski J P V Pereira J Timm D Kraska A E Kremer M Leppkes J Mang M F Neurath H U Prokosch J Schmid M Vetter C Willam K Wolf C Arendt C Bellinghausen S Cremer A Groh A Gruenewaldt Y Khodamoradi S Klinsing M Vehreschild T Vogl A L F Engels D Jarczak M Kerinn S Kluge R Kobbe S Petereit C Schlesner T Zeller R Baber S Bercker N Krug S D Mueller H Wirtz G Boeckel J A Meier T Nowacki P R Tepasse R Vollenberg C Wilms E Dahl N Marx D Mueller-Wieland J Wipperfuerth C Brochhausen-Delius R Burkhardt M Feustel O Haag S Hansch M Malfertheiner T Niedermair P Schuster S Wallner W Barkey J Erber L Fricke J Lieb T Michler L Mueller C Spinner C Winter M Bitzer S Bunk S Göpel H Haeberle K Kienzle H Mahrhofer N Malek P Rosenberger C Struemper F Trauner S Frantz A Frey K Haas C Haertel J Herrmann N Isberner J Liese P Meybohm J Schmidt P Schulze F Brinkmann Y Brueggemann T Gambichler K Hellwig T Luecke A Reinacher-Schick W E Schmidt C Schuette E Steinmann C Torres Reyes A Hafke G Hermanns S Y Nussbeck M Santibanez-Santana S Zeh L Brochhagen S Dolff C Elsner A Krawczyk R J Madel M Otte O Witzke K Becker M Doerr N Piasta E Schaefer C Scheer A Arlt F Griesinger U Guenther A Hamprecht K Juergens A Kluge C Meinhardt K Meinhardt A Petersmann R Prenzel M Brechtel M Laugwitz C Lee G Sauer N Schulze K Seibel M Stecher M Hagen S Sikdar C Weismantel L Wolf K Günther J Haug F Haug C Fiessler P U Heuschmann L Schmidbauer S Jiru-Hillmann T Bahls H Valentin I Chaplinskaya S Hanß D Krefting C Pape M Rainers A Schoneberg N Weinert M Kraus B Lorenz-Depiereux R Lorbeer J Schaller J Fricke L Krist M Rönnefarth S Schmidt T Bahmer A Hermes M Krawczak W Lieb T Tamminga S Herold P Heuschmann R Heyder T Illig M Witzenrath Group article pmid38341908 Body composition on computed tomography can predict prognosis in patients with COVID-19. The reported data are based on small retrospective studies. The aim of the present study was to analyze the prognostic relevance of skeletal muscle parameter derived from chest computed tomography for prediction of 30-d mortality in patients with COVID-19 in a multicenter setting. The clinical databases of three centers were screened for patients with COVID-19 between 2020 and 2022. Overall, 447 patients (142 female; 31.7%) were included into the study. The mean age at the time of computed tomography acquisition was 63.8 ± 14.7 y and median age was 65 y. Skeletal muscle area and skeletal muscle density were defined on level T12 of the chest. Overall, 118 patients (26.3%) died within the 30-d observation period. Of the patient sample, 255 patients (57.0%) were admitted to an intensive care unit and 122 patients needed mechanical ventilation (27.3%). The mean skeletal muscle area of all patients was 96.1 ± 27.2 cm² (range = 23.2-200.7 cm²). For skeletal muscle density, the mean was 24.3 ± 11.1 Hounsfield units (range = -5.6 to 55.8 Hounsfield units). In survivors, the mean skeletal muscle density was higher compared with the lethal cases (mean 25.8 ± 11.2 versus 20.1 ± 9.6; P < 0.0001). Presence of myosteatosis was independently associated with 30-d mortality: odds ratio = 2.72 (95% CI, 1.71-4.32); P = 0.0001. Myosteatosis is strongly associated with 30-d mortality in patients COVID-19. Patients with COVID-19 with myosteatosis should be considered a risk group. 2024 4 10.1016/j.nut.2023.112327 Nutrition (Burbank, Los Angeles County, Calif.) 120 112327 RACOON https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38341908/ PMID: 38341908 Alexey Surov Hans Jonas Meyer Constantin Ehrengut Silke Zimmermann Dominik Schramm Mattes Hinnerichs Caroline Bär Jan Borggrefe article pmid38458134 Vulnerability to infectious diseases in refugees is dependent on country of origin, flight routes, and conditions. Information on specific medical needs of different groups of refugees is lacking. We assessed the prevalence of infectious diseases, immunity to vaccine-preventable diseases, and chronic medical conditions in children, adolescents, and adult refugees from Ukraine who arrived in Germany in 2022. Using different media, we recruited Ukrainian refugees at 13 sites between 9-12/2022. An antigen test for acute respiratory syndrome coronavirus type 2 (SARS-CoV-2) infection, serologies for a range of vaccine-preventable diseases, as well as interferon gamma release assays (IGRAs) for tuberculosis (TB), and SARS-CoV-2 were performed. We assessed personal and family history of chronic medical conditions, infectious diseases, vaccination status, and conditions during migration. Overall, 1793 refugees (1401 adults and 392 children/adolescents) were included. Most participants were females (n = 1307; 72·3%) and from Eastern or Southern Ukraine. TB IGRA was positive in 13% (n = 184) of the adults and in 2% (n = 7) of the children. Serology-based immunological response was insufficient in approximately 21% (360/1793) of the participants for measles, 32% (572/1793) for diphtheria, and 74% (1289/1793) for hepatitis B. We show evidence of low serological response to vaccine-preventable infections and increased LTBI prevalence in Ukrainian refugees. These findings should be integrated into guidelines for screening and treatment of infectious diseases in migrants and refugees in Germany and Europe. Furthermore, low immunity for vaccine-preventable diseases in Ukrainians independent of their refugee status, calls for tailor-made communication efforts. 2024 4 10.1016/j.jiph.2024.02.003 Journal of infection and public health 17 642-649 4 RACOON, Berlin (Charité), Halle, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38458134/ PMID: 38458134 Folke Brinkmann Anette Friedrichs Georg Mn Behrens Pia Behrens Reinhard Berner Amke Caliebe Claudia M Denkinger Katharina Giesbrecht Alexander Gussew Anna Theresa Hoffmann Leonhard Hojenski Olga Hovardovska Alexandra Dopfer-Jablonka Achim J Kaasch Robin Kobbe Monika Kraus Andreas Lindner Christoph Maier Lazar Mitrov Matthias Nauck Susana Nunes Miranda Margarete Scherer Yvonne Schmiedel Dana Stahl Nina Timmesfeld Nicole Toepfner Janne Vehreschild Walter A Wohlgemuth Astrid Petersmann Maria J G T Vehreschild article pmid38262126 The recent release of ChatGPT, a chat bot research project/product of natural language processing (NLP) by OpenAI, stirs up a sensation among both the general public and medical professionals, amassing a phenomenally large user base in a short time. This is a typical example of the 'productization' of cutting-edge technologies, which allows the general public without a technical background to gain firsthand experience in artificial intelligence (AI), similar to the AI hype created by AlphaGo (DeepMind Technologies, UK) and self-driving cars (Google, Tesla, etc.). However, it is crucial, especially for healthcare researchers, to remain prudent amidst the hype. This work provides a systematic review of existing publications on the use of ChatGPT in healthcare, elucidating the 'status quo' of ChatGPT in medical applications, for general readers, healthcare professionals as well as NLP scientists. The large biomedical literature database PubMed is used to retrieve published works on this topic using the keyword 'ChatGPT'. An inclusion criterion and a taxonomy are further proposed to filter the search results and categorize the selected publications, respectively. It is found through the review that the current release of ChatGPT has achieved only moderate or 'passing' performance in a variety of tests, and is unreliable for actual clinical deployment, since it is not intended for clinical applications by design. We conclude that specialized NLP models trained on (bio)medical datasets still represent the right direction to pursue for critical clinical applications. 2024 3 10.1016/j.cmpb.2024.108013 Computer methods and programs in biomedicine 245 108013 RACOON, Essen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38262126/ PMID: 38262126 Jianning Li Amin Dada Behrus Puladi Jens Kleesiek Jan Egger article schadler_concordance_2023 JA 2024 3 en 1437-1596 10.1007/s00414-023-03088-w International Journal of Legal Medicine 138 431-442 2 COVID-19, Conventional autopsy, Minimally invasive tissue sampling, Post-mortem ultrasound, RT-qPCR, SARS-CoV-2 specific E-gene https://doi.org/10.1007/s00414-023-03088-w Julia Schädler Akhator Terence Azeke Benjamin Ondruschka Stefan Steurer Marc Lütgehetmann Antonia Fitzek Dustin Möbius article Tayebi2024_PMID38486100 Künstliche Intelligenz (KI) Modelle werden zunehmend im medizinischen Bereich eingesetzt. Da medizinische Daten jedoch sehr empfindlich sind, sind besondere Vorsichtsmaßnahmen erforderlich, um ihren Schutz zu gewährleisten. Der Goldstandard für die Privatsphärenerhaltung ist die Einführung von Differential Privacy (DP) zur Modellbildung. Vorangegangene Arbeiten zeigen, dass DP negative Auswirkungen auf die Modellgenauigkeit und Fairness hat, die in der Medizin nicht akzeptabel sind und eine wesentliche Barriere für die weit verbreitete Verwendung von Datenschutz-Schutztechniken darstellen. In dieser Arbeit haben wir die Wirkung der datenschutzerhaltenden Ausbildung von KI-Modellen hinsichtlich Genauigkeit und Fairness im Vergleich zu nicht-privater Ausbildung bewertet. Wir verwendeten zwei Datensätze: (1) Ein großer Datensatz (N = 193,311) von hochqualitativen klinischen Brust-Radiographen und (2) ein Datensatz (N = 1625) von 3D-Abdominal-Computertomographie (CT)-Bildern, mit der Aufgabe, das Vorhandensein von Pankreas-Kanal-Adenokarzinom (PDAC) zu klassifizieren. Beide wurden rückwirkend gesammelt und manuell von erfahrenen Radiologen markiert. Wir verglichen dann nicht-private tief konvolutionale neuronale Netzwerke (CNNs) und datenschutz- (DP)-Modelle in Bezug auf die als Bereich unter der Empfänger-Betriebskennlinie (AUROC) gemessenen Privacy-utility-Trade-offs und Privacy-Fairness-Trade-offs, gemessen als Pearson's r oder Statistical Parity Difference. Wir finden, dass, während die schutzbedürftige Ausbildung weniger Genauigkeit liefert, es weitgehend nicht verstärkt Diskriminierung von Alter, Geschlecht oder Mitmorbidität. Wir finden jedoch einen Hinweis darauf, dass schwierige Diagnosen und Untergruppen stärkere Leistungseingriffe im privaten Training erleiden. Unsere Studie zeigt, dass - unter den herausfordernden realistischen Umständen eines realen klinischen Datensatzes - die schutzbedürftige Ausbildung diagnostischen Tiefenlernmodellen mit ausgezeichneter Diagnosegenauigkeit und Fairness möglich ist. JA 2024 3 10.1038/s43856-024-00462-6 Communications medicine Soroosh Tayebi Arasteh Alexander Ziller Christiane Kuhl Marcus Makowski Sven Nebelung Rickmer Braren Daniel Rueckert Daniel Truhn Georgios Kaissis article Radke2024-ty JA 2024 3 en 10.1038/s41593-024-01573-y Nature Neuroscience 27 409–420 3 NATON Josefine Radke Jenny Meinhardt Tom Aschman Robert Lorenz Chua Vadim Farztdinov Sören Lukassen Foo Wei Ten Ekaterina Friebel Naveed Ishaque Jonas Franz Valerie Helena Huhle Ronja Mothes Kristin Peters Carolina Thomas Shirin Schneeberger Elisa Schumann Leona Kawelke Julia Jünger Viktor Horst Simon Streit Regina Manitius Péter Körtvélyessy Stefan Vielhaber Dirk Reinhold Anja E Hauser Anja Osterloh Philipp Enghard Jana Ihlow Sefer Elezkurtaj David Horst Florian Kurth MA Müller Nils C Gassen Julia Melchert Katharina Jechow Bernd Timmermann Camila Fernandez-Zapata Chotima Böttcher Werner Stenzel Elke Krüger Markus Landthaler Emanuel Wyler VM Corman Christine Stadelmann Markus Ralser Roland Eils Frank L Heppner Michael Mülleder Christian Conrad Helena Radbruch article Thiam2024_PMID38459104 Die erfolgreiche Integration von neuronalen Netzwerken in eine klinische Umgebung ist trotz großer Erfolge, die durch künstliche Intelligenz in anderen Bereichen erzielt werden, noch unüblich. Dies ist vor allem auf die schwarze Box-Charakteristik der optimierten Modelle und die unbestimmte Verallgemeinerungsfähigkeit der geschulten Architekturen zurückzuführen. Die aktuelle Arbeit befasst sich mit beiden Problemen im Bereich der Radiologie, indem sie sich auf die Entwicklung einer effektiven und interpretierbaren Kardiomegalie-Detektionsarchitektur basierend auf Segmentierungsmodellen konzentriert. Die Architektur besteht aus zwei unterschiedlichen neuronalen Netzwerken, die die Segmentierung sowohl von kardialen als auch von thorakalen Gebieten eines Radiographen durchführen. Die jeweiligen Segmentierungsausgänge werden anschließend zur Schätzung des Kardiothorakalverhältnisses verwendet und das entsprechende Röntgenbild wird als Kardiomegalie basierend auf einer vorgegebenen Schwelle eingestuft. Durch die Knappheit von pixel-level-markierten Brust-Radiographen werden beide Segmentierungsmodelle halbüberwacht optimiert. Dies führt zu einer erheblichen Reduzierung der Kosten für die manuelle Anmerkung. Die resultierenden Segmentierungsausgänge verbessern die Interpretationsfähigkeit der endgültigen Klassifizierungsergebnisse der Architektur deutlich. Die Verallgemeinerungsfähigkeit der Architektur wird in einer Kreuzdomäneneinstellung beurteilt. Die Bewertung zeigt die Wirksamkeit der semi-supervisierten Optimierung der Segmentierungsmodelle und die Robustheit der anschließenden Klassifizierungsarchitektur. JA 2024 3 10.1038/s41598-024-56079-1 Scientific reports Patrick Thiam Christopher Kloth Daniel Blaich Andreas Liebold Meinrad Beer Hans A Kestler article Harries2023-mm JA 2024 2 en 10.1016/j.ijid.2023.11.014 International Journal of Infectious Diseases 139 50-58 Humoral immunity; IGRA; Neutralizing Antibodies; ODE Model;SARS-CoV-2; SEIR; Scenarios; Seroepidemiological Studies; Simulation, PREPARED, COVIM, IMMUNEBRIDGE M Harries VK Jaeger I Rodiah M J Hassenstein J Ortmann M Dreier I von Holt M Brinkmann A Dulovic D Gornyk O Hovardovska C Kuczewski M A Kurosinski M Schlotz N Schneiderhan-Marra M Strengert G Krause M Sester F Klein A Petersmann A Karch B Lange article pmid38104402 Artificial intelligence (AI) has a multitude of applications in cancer research and oncology. However, the training of AI systems is impeded by the limited availability of large datasets due to data protection requirements and other regulatory obstacles. Federated and swarm learning represent possible solutions to this problem by collaboratively training AI models while avoiding data transfer. However, in these decentralized methods, weight updates are still transferred to the aggregation server for merging the models. This leaves the possibility for a breach of data privacy, for example by model inversion or membership inference attacks by untrusted servers. Somewhat-homomorphically-encrypted federated learning (SHEFL) is a solution to this problem because only encrypted weights are transferred, and model updates are performed in the encrypted space. Here, we demonstrate the first successful implementation of SHEFL in a range of clinically relevant tasks in cancer image analysis on multicentric datasets in radiology and histopathology. We show that SHEFL enables the training of AI models which outperform locally trained models and perform on par with models which are centrally trained. In the future, SHEFL can enable multiple institutions to co-train AI models without forsaking data governance and without ever transmitting any decryptable data to untrusted servers. 2024 2 10.1016/j.media.2023.103059 Medical image analysis 92 103059 RACOON, München (LMU), Aachen, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38104402/ PMID: 38104402 Daniel Truhn Soroosh Tayebi Arasteh Oliver Lester Saldanha Gustav Müller-Franzes Firas Khader Philip Quirke Nicholas P West Richard Gray Gordon G A Hutchins Jacqueline A James Maurice B Loughrey Manuel Salto-Tellez Hermann Brenner Alexander Brobeil Tanwei Yuan Jenny Chang-Claude Michael Hoffmeister Sebastian Foersch Tianyu Han Sebastian Keil Maximilian Schulze-Hagen Peter Isfort Philipp Bruners Georgios Kaissis Christiane Kuhl Sven Nebelung Jakob Nikolas Kather article Tayebi2024_PMID38326501 Pretraining markierte Datensätze, wie ImageNet, sind zu einem technischen Standard in der fortgeschrittenen medizinischen Bildanalyse geworden. Das Erscheinen von selbstüberwachtem Lernen (SSL), das unmarkierte Daten nutzt, um robuste Features zu lernen, bietet jedoch die Möglichkeit, den intensiven Etikettierungsprozess zu umgehen. In dieser Studie untersuchten wir, ob SSL für die Vorschulung auf nicht-medizinischen Bildern auf Brust-Radiographen angewendet werden kann und wie es mit überwachten Vorschulungen auf nicht-medizinischen Bildern und auf medizinischen Bildern vergleicht. Wir nutzten einen Vision-Transformator und initialisierten seine Gewichte auf der Grundlage der folgenden: (i) SSL-Vorschulung auf nicht-medizinischen Bildern (DINOv2), (ii) überwachtes Lernen (SL) Vorschulung auf nicht-medizinischen Bildern (ImageNet-Datensatz) und (iii) SL-Vorschulung auf Brust-Radiographen aus der MIMIC-CXR-Datenbank, dem größten markierten öffentlichen Datensatz von Brustradiographen. Wir testeten unseren Ansatz auf über 800.000 Brust-Radiographen aus 6 großen globalen Datensätzen, die mehr als 20 unterschiedliche Abbildungsergebnisse diagnostizieren. Die Leistung wurde mit dem Bereich unter der Empfänger-Betriebskennlinie quantifiziert und mit Bootstrapping für statistische Bedeutung ausgewertet. Die SSL-Vorschulung auf nicht-medizinischen Bildern hat nicht nur ImageNet-basierte Vorschulung (p < 0,001 für alle Datensätze) übertroffen, sondern in bestimmten Fällen auch SL auf dem MIMIC-CXR-Datensatz überschritten. Unsere Erkenntnisse legen nahe, dass die Auswahl der richtigen Vorschulstrategie, insbesondere mit SSL, für die Verbesserung der Diagnosegenauigkeit von künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung entscheidend sein kann. Indem wir das Versprechen von SSL in der Brustbildanalyse demonstrieren, unterstreichen wir einen transformativen Wandel hin zu effizienteren und präziseren AI-Modellen in der medizinischen Bildgebung. Selbstbetreutes Lernen unterstreicht einen Paradigmenwechsel zur Verbesserung der AI-getriebenen Genauigkeit und Effizienz in der medizinischen Bildgebung. Die breitere Anwendung des selbsterweiterten Lernens in der medizinischen Bildgebung erfordert eine tiefere Erkundung, insbesondere in Kontexten, in denen umfassende notierte Datensätze begrenzt sind. JA 2024 2 10.1186/s41747-023-00411-3 European radiology experimental Soroosh Tayebi Arasteh Leo Misera Jakob Nikolas Kather Daniel Truhn Sven Nebelung article Soll2024_PMID38383419 Anaplastischer Schilddrüsenkrebs (ATC) ist ein seltener und aggressiver Neoplasm. Wir haben noch keine wirksamen Behandlungsoptionen, so dass Überlebensraten sehr niedrig bleiben. Hier haben wir die Aktivität der Kombination von Lenvatinib und Pembrolizumab als systemische Erstlinientherapie in ATC bewertet. In einer retrospektiven Analyse untersuchten wir die Aktivität und Verträglichkeit von kombiniertem Lenvatinib (Startddosis 14 bis 24 mg täglich) und Pembrolizumab (200 mg alle drei Wochen) als Erstlinientherapie in einem institutionellen Kohort von ATC-Patienten. Fünf Patienten mit metastasierendem ATC erhielten Lenvatinib und Pembrolizumab als systemische Erstlinientherapie. Das mediane progressionsfreie Überleben betrug 4,7 (Bereich 0,8-5,9) Monate und das mediane Gesamtüberleben betrug 6,3 (Bereich 0,8-nicht erreicht) Monate. Bei der ersten Folge hatte ein Patient eine partielle Reaktion, drei Patienten hatten eine stabile Erkrankung, und ein Patient war aufgrund einer Störung der Bewertung durch eine mithelfende akute infektiöse Schilddrüse formal nicht auswertbar. Dieser Patient war dann für mehr als ein Jahr stabil und war noch bei der Datenabschaltung ohne Krankheitsfortschritt Therapie. Weitere Analysen ergaben eine unzureichende DNA-Mangel-Reparatur, hohe CD8⁺ Lymphozyten-Infiltration und geringe Makrophagen-Infiltration bei diesem Patienten. Von den anderen Patienten, zwei hatten progressive Krankheit nach negativen Drogenreaktionen und Therapie-Deskalation, und zwei starben nach der ersten Inszenierung. Für alle Patienten reichte der PD-L1 kombinierte positive Score von 12 bis 100 %. Die Kombination von Lenvatinib und Pembrolizumab war bei behandlungsnahen ATC-Patienten mit gelegentlicher lang anhaltender Reaktion wirksam und mäßig toleriert. Allerdings konnten wir die außergewöhnlichen Reaktionen für diese Kombinationstherapie, die zuvor bei vorbehandelten Patienten gemeldet wurde, nicht bestätigen. JA 2024 2 10.1186/s12902-024-01555-y BMC endocrine disorders Dominik Soll Philip Bischoff Anne Frisch Marie Jensen Zehra Karadeniz Martina T Mogl David Horst Tobias Penzkofer Joachim Spranger Ulrich Keilholz Knut Mai article pmid38383555 A knowledge gap persists between machine learning (ML) developers (e.g., data scientists) and practitioners (e.g., clinicians), hampering the full utilization of ML for clinical data analysis. We investigated the potential of the ChatGPT Advanced Data Analysis (ADA), an extension of GPT-4, to bridge this gap and perform ML analyses efficiently. Real-world clinical datasets and study details from large trials across various medical specialties were presented to ChatGPT ADA without specific guidance. ChatGPT ADA autonomously developed state-of-the-art ML models based on the original study's training data to predict clinical outcomes such as cancer development, cancer progression, disease complications, or biomarkers such as pathogenic gene sequences. Following the re-implementation and optimization of the published models, the head-to-head comparison of the ChatGPT ADA-crafted ML models and their respective manually crafted counterparts revealed no significant differences in traditional performance metrics (p ≥ 0.072). Strikingly, the ChatGPT ADA-crafted ML models often outperformed their counterparts. In conclusion, ChatGPT ADA offers a promising avenue to democratize ML in medicine by simplifying complex data analyses, yet should enhance, not replace, specialized training and resources, to promote broader applications in medical research and practice. 2024 2 10.1038/s41467-024-45879-8 Nature communications 15 1603 1 RACOON, Aachen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38383555/ PMID: 38383555 Soroosh Tayebi Arasteh Tianyu Han Mahshad Lotfinia Christiane Kuhl Jakob Nikolas Kather Daniel Truhn Sven Nebelung article Steuwe2024_PMID38534481 CT-Protokolle, die COVID-19 diagnostizieren, variieren hinsichtlich der zugehörigen Strahlungsbelichtung und der gewünschten Bildqualität (IQ). Diese Studie zielt darauf ab, CT-Protokolle von Krankenhäusern, die am RACOON (Radiological Cooperative Network)-Projekt teilnehmen, zu bewerten und CT-Protokolle zu konsolidieren, um Empfehlungen und Strategien für künftige Pandemie bereitzustellen. In dieser retrospektiven Studie wurden CT-Erwerbe von COVID-19-Patienten, die zwischen März 2020 und Oktober 2020 (RACOON Phase 1) gescannt wurden, aufgenommen und alle nicht kontrastreichen Protokolle ausgewertet. Zu diesem Zweck wurden CT-Protokollparameter, IQ-Ratings, Strahlenexposition (CTDI_{>sub>/sub>) und zentrale Patientendurchmesser abgetastet. Schließlich wurden die Daten aus 14 Standorten und 534 CT Akquisitionen analysiert. IQ wurde für 81 % der bewerteten Untersuchungen gut bewertet. Bewegungs-, Strahlenhärtende Artefakte oder Bildgeräusche waren Gründe für einen suboptimalen IQ. Das Rohrpotenzial reichte zwischen 80 und 140 kVp, mit der Mehrheit zwischen 100 und 120 kVp>/sub>. CTDIvol betrug 3.7 ± 3.4 mGy. Die meisten im Lieferumfang enthaltenen Gesundheitseinrichtungen hatten kein spezifisches nicht kontrastreiches CT-Protokoll. Darüber hinaus variierten CT-Protokolle für die Brustbildgebung in ihren Einstellungen und Strahlungsexposition. In Zukunft werden Empfehlungen zu den erforderlichen IQ- und Protokollparametern für die Mehrzahl der CT-Scanner erforderlich sein, um vergleichbare IQ- sowie Strahlenexposition für verschiedene Standorte, aber identische Diagnosefragen zu ermöglichen.} JA 2024 2 10.3390/bioengineering11030207 Bioengineering (Basel, Switzerland) Andrea Steuwe Benedikt Kamp Saif Afat Alena Akinina Schekeb Aludin Elif Gülsah Bas Josephine Berger Evelyn Bohrer Alexander Brose Susanne Martina Büttner Constantin Ehrengut Mirjam Gerwing Sergio Grosu Alexander Gussew Felix Güttler Andreas Heinrich Petra Jiraskova Christopher Kloth Jonathan Kottlors Marc-David Kuennemann Christian Liska Nora Lubina Mathias Manzke Felix G Meinel Hans-Jonas Meyer Andreas Mittermeier Thorsten Persigehl Lars-Patrick Schmill Manuel Steinhardt The Racoon Study Group Gerald Antoch Birte Valentin article Peng2024_PMID38354027 Multisite klinische Studien verwenden zunehmend Echtzeit-Daten, um reale Beweise zu gewinnen. Aufgrund der Heterogenität von Quelldaten ist es jedoch schwierig, solche Daten in einheitlicher Weise über Kliniken zu analysieren. Daher ist die Implementierung von Extract-Transform-Load (ETL) oder Extract-Load-Transform (ELT) Prozessen zur Harmonisierung lokaler Gesundheitsdaten erforderlich, um die Datenqualität für die Forschung zu gewährleisten. Die Entwicklung solcher Prozesse ist jedoch zeitaufwendig und unbrauchbar. Eine vielversprechende Möglichkeit, dies zu erleichtern, ist die Verallgemeinerung von ETL/ELT-Prozessen. In dieser Arbeit untersuchen wir bestehende Möglichkeiten zur Entwicklung von generischen ETL/ELT-Prozessen. Insbesondere konzentrieren wir uns auf Ansätze mit geringer Entwicklungskomplexität, indem wir beschreibende Metadaten und strukturelle Metadaten verwenden. Nach den Richtlinien PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) haben wir eine Literaturrezension durchgeführt. Wir haben 4 Publikationsdatenbanken (d.h. PubMed, IEEE Explore, Web of Science und Biomed Center) verwendet, um relevante Publikationen von 2012 bis 2022 zu suchen. Der PRISMA-Flow wurde dann mittels eines R-basierten Tools (Evidence Synthesis Hackathon) visualisiert. Alle relevanten Inhalte der Publikationen wurden zur weiteren Analyse und Visualisierung in ein Tabellenblatt extrahiert. In Bezug auf die PRISMA-Leitlinien haben wir 33 Publikationen in dieser Literaturrezension aufgenommen. Alle Publikationen wurden in 7 verschiedene Fokusgruppen (d.h. Medizin, Datenlager, Big Data, Industrie, Geoinformatik, Archäologie und Militär) eingeteilt. Basierend auf den extrahierten Daten waren die ontologischen und regelbasierten Ansätze die 2 am häufigsten verwendeten Ansätze in verschiedenen thematischen Kategorien. In den Anwendungsfällen wurden verschiedene Ansätze und Werkzeuge gewählt, um unterschiedliche Zwecke zu erreichen. Unsere Literaturrecherche zeigt, dass die Verwendung von metadata-getriebenen (MDD) Ansätzen zur Entwicklung eines ETL/ELT-Prozesses in verschiedenen thematischen Kategorien unterschiedliche Zwecke erfüllen kann. Die Ergebnisse zeigen, dass es vielversprechend ist, einen ETL/ELT-Prozess zu implementieren, indem MDD-Ansatz angewendet wird, um die Datentransformation von Fast Healthcare Interoperability Resources zu Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model zu automatisieren. Die Bestimmung eines geeigneten MDD-Ansatzes und eines geeigneten Werkzeugs zur Umsetzung eines solchen ETL/ELT-Prozesses bleibt jedoch eine Herausforderung. Dies liegt an der mangelnden umfassenden Einsicht in die Charakterisierungen der in dieser Studie vorgestellten MDD-Ansätze. Unser nächster Schritt ist es daher, die in dieser Studie vorgestellten MDD-Ansätze zu bewerten und die am besten geeigneten MDD-Ansätze zu ermitteln und in den ETL/ELT-Prozess zu integrieren. Dies könnte die Fähigkeit der Verwendung von MDD-Ansätzen zur Verallgemeinerung des ETL-Prozesses zur Harmonisierung medizinischer Daten überprüfen. JA 2024 2 10.2196/52967 JMIR medical informatics Yuan Peng Franziska Bathelt Richard Gebler Robert Gött Andreas Heidenreich Elisa Henke Dennis Kadioglu Stephan Lorenz Abishaa Vengadeswaran Martin Sedlmayr article Steinbeis.2024 BackgroundPatients with post-COVID-19 condition frequently suffer from chronic dyspnoea. The causes and mechanism for dyspnoea in these patients without evidence of structural lung disease are unclear. MethodsPatients treated for COVID-19 at Charité University Hospital in Berlin received pulmonary function testing including respiratory muscle strength tests and completed health-related quality-of-life questionnaires during follow-up. Patients with post-COVID-19 condition during outpatient follow-up with fatigue and exertional intolerance (PCF) were compared to patients with post-COVID-19 condition with evidence of chronic pulmonary sequelae (post-COVID-19 restriction (PCR)) as well as to patients without post-COVID-19 condition (NCF). ResultsA total of 170 patients presented for follow-up. 36 participants met criteria for PCF, 28 for PCR and 24 for NCF. PCF patients reported dyspnoea in 63.8%. % predicted value of respiratory muscle strength (median (IQR)) was reduced in PCF (55.8 (41.5—75.9)) compared to NCF and PCR (70.6 (66.3—88.9) and 76.8 (63.6—102.2), respectively; p=0.011). A pattern of reduced forced vital capacity (FVC), but normal total lung capacity (TLC), termed complex ventilatory dysfunction defined as TLC $-$ FVC \textgreater10% predicted was observed and occurred more frequently in PCF (88.9%) compared to NCF and PCR (29.1% and 25.0%, respectively; p\textless0.001). ConclusionDyspnoea in PCF is characterised by reduced respiratory muscle strength and complex ventilatory dysfunction indicating neuromuscular disturbance as a distinct phenotype among patients with post-COVID-19 condition. These observations could be a starting point for developing personalised rehabilitation concepts. Shareable abstract Patients with post-COVID-19 condition, fatigue and exertional malaise frequently suffer from dyspnoea. Dyspnoea in this patient group might be caused by a novel pattern of complex ventilatory dysfunction and neuromuscular disturbance. https://bit.ly/3WKhDrN JA 2024 10.1183/23120541.01027-2023 ERJ Open Research 10 5 https://publications.ersnet.org//content/erjor/10/5/01027-2023 Fridolin Steinbeis Claudia Kedor Hans-Jakob Meyer Charlotte Thibeault Mirja Mittermaier Philipp Knape Katharina Ahrens Gabriele Rotter Bettina Temmesfeld-Wollbrück Leif Erik Sander Florian Kurth Martin Witzenrath Carmen Scheibenbogen Thomas Zoller article Bialke.2024 INTRODUCTION In German and international research networks different approaches concerning patient consent are applied. So far it is time-consuming to find out to what extent data from these networks can be used for a specific research project. To make the contents of the consents queryable, we aimed for a permission-based approach (Opt-In) that can map both the permission and the withdrawal of consent contents as well as make it queryable beyond project boundaries. MATERIALS AND METHODS The current state of research was analysed in terms of approach and reusability. Selected process models for defining consent policies were abstracted in a next step. On this basis, a standardised semantic terminology for the description of consent policies was developed and initially agreed with experts. In a final step, the resulting code was evaluated with regards to different aspects of applicability. RESULTS A first and extendable version for a Semantic Consent Code (SCC) based on 3-axis (CLASS, ACTION, PURPOSE) was developed, consolidated und published. The added value achieved by the SCC was illustrated using the example of real consents from large national research associations (Medical Informatics Initiative and NUM NAPKON/NUKLEUS). The applicability of the SCC was successfully evaluated in terms of the manual semantic mapping of consents by briefly trained personnel and the automated interpretability of consent policies according to the SCC (and vice versa). In addition, a concept for the use of the SCC to simplify consent queries in heterogeneous research scenarios was presented. CONCLUSIONS The Semantic Consent Code has already successfully undergone initial evaluations. As the published 3-axis code SCC is an essential preliminary work to standardising initially diverse consent texts and contents and can iteratively be extended in multiple ways in terms of content and technical additions. It should be extended in cooperation with the potential user community. JA 2024 10.1016/j.ijmedinf.2024.105545 International journal of medical informatics 190 105545 Martin Bialke Christopher Hampf Arne Blumentritt Frank-Michael Moser Stefan Lang Aileen Stehn Ellen Sargsyan W Hoffmann Monika Kraus article Vogele2024_PMID38248074 Sarcopenia gilt als negative prognostische Faktor bei Patienten mit malignen Tumoren. Unter anderem diagnostische Optionen kann die rechnetierte Tomographie (CT), die wiederholt an Tumorpatienten durchgeführt wird, von weiterem Nutzen sein. Die vorliegende Studie zielt darauf ab, einen Rahmen für die Einstufung der Auswirkungen von Sarkopenie auf die Prognose von Patienten zu schaffen, die mit Ösophagus- oder Magenkrebs diagnostiziert werden. Zusätzlich untersucht sie die Bedeutung von CT-Radiomics in diagnostischen und prognostischen Methoden. CT-Scans von 83 Patienten mit Ösophagus- oder Magenkrebs zum Zeitpunkt der Diagnose und während einer Nachlaufzeit von einem Jahr wurden rückwirkend ausgewertet. Insgesamt wurden 330 CT-Scans analysiert. Siebenzig drei dieser Patienten erhielten eine operative Tumorrektion nach der Neoadjuvant Chemotherapie, und 74% der Patienten waren männlich. Das Durchschnittsalter betrug 64 Jahre (31-83 Jahre). Drei Zeitpunkte (t) wurden als Grundlage für die statistische Analyse definiert, um den Krankheitsverlauf zu strukturieren: t1 = anfängliche Diagnose, t2 = folgende (neoadjuvante) Chemotherapie und t3 = Ende des ersten Jahres nach der Operation in der "chirurgischen" Gruppe oder Ende des ersten Jahres nach der Chemotherapie. Sarcopenia wurde mit dem Psoas-Muskelindex (PMI) bestimmt. Die weitere Analyse umfasste die Analyse ausgewählter radiomatischer Merkmale der Psoas-Dur, Quadratus lumborum und der erector spinae Muskeln auf der L3-Ebene. Der Krankheitsverlauf wurde nach den Reaktionsauswertungskriterien in festen Tumoren überwacht (RECIST 1.1). CT-Scans und Radiomics wurden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Tumorfortschritt und ihre Korrelation zu Sarkoopenie zu beurteilen. Für maschinelles Lernen wurden die etablierten Algorithmen Entscheidungsbaum (DT), K-nächster Nachbar (KNN) und zufälliger Wald (RF) angewendet. Zur Bewertung der Leistung jedes Modells wurde eine 10-fache Kreuzvalidierung sowie eine Berechnung der Genauigkeit und Fläche unter der Kurve (AUC) verwendet. Während der Beobachtungszeit der Studie gab es einen signifikanten Rückgang der PMI. Dies zeigte sich am deutlichsten bei Patienten mit chirurgischer Therapie im Vergleich zwischen der Diagnose und nach der Neoadjuvant-Therapie und Chirurgie (jeweils p < 0,001). Die Tumorfortschritte (PD) wurden bei Patienten mit Sarkoopenie im Vergleich zu denen ohne Sarkoopenie zu einem beliebigen Zeitpunkt nicht deutlich beobachtet (p = 0,277 bis p = 0,465). Im Durchschnitt trat PD nach 271.69 ± 104.20 Tagen auf. Die Zeit von der anfänglichen Diagnose bis zur PD bei Patienten "mit Sarkoopenie" war zu keinem Zeitpunkt deutlich kürzer als bei Patienten "ohne Sarkoopenie" (p = 0,521 bis p = 0,817). Die CT-Radiomics des Skelettmuskels könnten sowohl Sarkaopenie als auch Tumorfortschritt vorhersagen, mit den besten Ergebnissen für den Psoas-Durmuskel mit dem RF-Algorithmus. Zur Erkennung von Sarkoopen betrug die Genauigkeit 0,90 ± 0,03 und AUC 0,96 ± 0.02. Für die Vorhersage von PD betrug die Genauigkeit 0,88 ± 0,04 und die AUC 0,93 ± 0,04. In der vorliegenden Studie korreliert die CT-Radiomics des Skelettmuskels zusammen mit dem maschinellen Lernen mit dem Vorhandensein von Sarkaopenie, und dies kann zusätzlich bei der Vorhersage des Krankheitsverlaufs helfen. Diese Funktionen können als vielversprechende Alternativen zu konventionellen Methoden eingestuft werden, mit großem Potenzial für weitere Forschung und zukünftige klinische Anwendung. Bei der Diagnose von Sarcopenia mit PMI konnte jedoch keine signifikante Korrelation zwischen Sarcopenia und PD beobachtet werden. JA 2024 1 10.3390/diagnostics14020198 Diagnostics (Basel, Switzerland) Daniel Vogele Teresa Mueller Daniel Wolf Stephanie Otto Sabitha Manoj Michael Goetz Thomas J Ettrich Meinrad Beer article Harries2024 2024 10.1016/j.ijid.2023.11.014 International Journal of Infectious Diseases https://doi.org/10.1016/j.ijid.2023.11.014 Manuela Harries Veronika K. JaegerIsti Rodiah Max J. Hassenstein Julia Ortmann Maren Dreier Isabell Holt Melanie Brinkmann Alex Dulovic Daniela Gornyk Olga Hovardovska Christina Kuczewski Marc-André Kurosinski Maike Schlotz Nicole Schneiderhan-Marra Monika Strengert Gérard Krause Martina Sester Florian Klein Astrid Petersmann André Karch Berit Lange article Fervers2024_PMID39036542 Um die Machbarkeit des großen Sprachmodells (LLM) ChatGPT zur Klassifizierung von Leberläsionen nach dem Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) basierend auf MRI-Berichten zu untersuchen und die Klassifizierungsleistung auf strukturierten vs. unstrukturierten Berichten zu vergleichen. LI-RADS-klassifizierbare Leberläsionen wurden aus deutschen schriftlichen strukturierten und unstrukturierten MRT-Berichten mit Bericht über Größe, Lage und arterielle Phasenkontrastverbesserung als Mindestinklusionsanforderungen aufgenommen. Die Ergebnisse der Berichte wurden an ChatGPT (GPT-3.5) weiterverbreitet, die für jede klassifizierte Leberläsion zur Bestimmung von LI-RADS-Scores angewiesen wurde. Die Bodenwahrheit wurde durch zwei Radiologen im Konsens begründet. Die Vereinbarung zwischen Grundwahrheit und ChatGPT wurde mit Cohens Kappa bewertet. Test-Retest-Verlässlichkeit wurde bewertet, indem eine Teilmenge von n>/i> = 50 Läsionen fünfmal an ChatGPT, unter Verwendung des Intra-Klasse-Korrelationskoeffizienten (ICC). Es wurden 205 MRT von 150 Patienten aufgenommen. Die Genauigkeit von ChatGPT bei der Bestimmung von LI-RADS-Kategorien war schlecht (53% und 44% auf unstrukturierte und strukturierte Berichte). Die Übereinstimmung mit der Grundwahrheit war höher (k = 0,51 und k = 0,44), der mittlere absolute Fehler bei LI-RADS-Scores war niedriger (0,5 ± 0,5 vs. 0,6 ± 0,7, p < 0,05), und die Prüfretestsicherheit war höher (ICC = 0,81 vs. 0.50), in freier Textfassung im Vergleich zu strukturierten Berichten bzw. ChatGPT erreichte nur eine geringe Genauigkeit, wenn sie darum gebeten wurde, LI-RADS-Scores aus Leber-Imaging-Berichten zu bestimmen. Die überlegene Genauigkeit und Konsistenz in Freitextberichten könnte sich auf den Schulungsprozess von ChatGPT beziehen. Unsere Studie zeigt sowohl die Notwendigkeit der Optimierung von LLMs für strukturierte klinische Dateneingabe als auch das Potenzial von LLMs zur Erstellung von maschinenlesbaren Etiketten auf Basis großer freitextiger radiologischer Datenbanken. JA 2024 10.3389/fradi.2024.1390774 Frontiers in radiology Philipp Fervers Robert Hahnfeldt Jonathan Kottlors Anton Wagner David Maintz Daniel Pinto Dos Santos Simon Lennartz Thorsten Persigehl article Nowak2024_PMID37572195 Um den prognostischen Wert von CT-basierten Markern von Sarkaropenie und Myosteatose im Vergleich zur Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG)-Score für das Überleben von Patienten mit fortgeschrittenem Pankreaskarzinom zu bewerten, der mit hochintensivem fokussiertem Ultraschall (HIFU) behandelt wird. Für 142 retrospektive Patienten wurden der Skelettmuskelindex (SMI), die Skelettmuskel-Radiodensität (SMRD), die Fettmuskelfraktion (FMF) und die intermuskuläre Fettfraktion (IMFF) auf dem überlegenen mesenterischen Arterieniveau im vorinterventionalen CT bestimmt. Jeder Marker wurde auf Assoziationen mit Sex, Alter, Körpermasseindex (BMI) und ECOG getestet. Der prognostische Wert der Marker wurde in Kaplan-Meier-Analysen mit dem Log-Rank-Test und in uni- und multivariablen Cox-Proportionalgefahren (CPH)-Modellen untersucht. Folgende signifikante Assoziationen wurden beobachtet: männliche Patienten hatten höhere BMI und SMI. Patienten mit niedrigerem ECOG hatten niedrigeres BMI und SMI. Patienten mit BMI unter 21,8 kg/m² (median) zeigten auch weniger SMI und IMFF. Patienten, die jünger als 63,3 Jahre (median) wurden gefunden, haben höhere SMRD, niedriger FMF und niedriger IMFF. In der Kaplan-Meier-Analyse wurden signifikant geringere Überlebenszeiten bei Patienten mit höherem ECOG oder niedrigerem SMI beobachtet. Bei höheren ECOG, niedrigerem BMI und niedrigerem SMI bei unveränderlichen CPH-Analysen für 1-, 2- und 3-jähriges Überleben wurde ein erhöhtes Patientenrisiko beobachtet. Multivariable CPH-Analyse für 1-Jahres-Überleben ergab ein erhöhtes Patientenrisiko für höhere ECOG, niedrigere SMI, niedrigere IMFF und höhere FMF. Bei der multivariablen Analyse des 2- und 3-jährigen Überlebens blieben nur ECOG und FMF signifikant. CT-basierte Marker von Sarkoopenie und Myosteatose zeigen einen prognostischen Wert für die Beurteilung des Überlebens bei fortgeschrittenen Pankreaskrebspatienten, die eine HIFU-Therapie erfahren. Die Ergebnisse zeigen eine größere Rolle der Myosteatose für eine zusätzliche Risikobewertung über klinische Punkte hinaus, da nur FMF mit einem langfristigen Überleben in multivariablen CPH-Analysen entlang ECOG assoziiert wurde und auch ECOG in Gruppenanalysen unabhängig zeigte. • Diese Studie untersucht den prognostischen Wert von CT-basierten Markern von Sarkoopenie und Myosteatose für Patienten mit Pankreaskrebs, die mit hochintensitätsorientiertem Ultraschall behandelt werden. • Marker für Sarkoopenie und Myosteatose zeigten neben der klinischen Beurteilung des physikalischen Status durch die östliche Genossenschaft Onkologie Gruppe einen prognostischen Wert. Im Gegensatz zu Muskelgrößenmessungen zeigte die Myosteatose-Marker-Fettmuskelfraktion die Unabhängigkeit der klinischen Partitur. • Die Ergebnisse zeigen, dass Myosteatose eine größere Rolle für zusätzliche Patientenrisikobewertungen spielen könnte, die über klinische Beurteilungen des körperlichen Status hinausgehen. JA 2024 1 10.1007/s00330-023-09974-6 European radiology Sebastian Nowak Christoph Kloth Maike Theis Milka Marinova Ulrike I Attenberger Alois M Sprinkart Julian A Luetkens article Wei.2024 BACKGROUND Depression and fatigue are commonly observed sequelae following viral diseases such as COVID-19. Identifying symptom constellations that differentially classify post-COVID depression and fatigue may be helpful to individualize treatment strategies. Here, we investigated whether self-reported post-COVID depression and post-COVID fatigue are associated with the same or different symptom constellations. METHODS To address this question, we used data from COVIDOM, a population-based cohort study conducted as part of the NAPKON-POP platform. Data were collected in three different German regions (Kiel, Berlin, Würzburg). We analyzed data from \textgreater2000 individuals at least six months past a PCR-confirmed COVID-19 disease, using elastic net regression and cluster analysis. The regression model was developed in the Kiel data set, and externally validated using data sets from Berlin and Würzburg. RESULTS Our results revealed that post-COVID depression and fatigue are associated with overlapping symptom constellations consisting of difficulties with daily activities, perceived health-related quality of life, chronic exhaustion, unrestful sleep, and impaired concentration. Confirming the overlap in symptom constellations, a follow-up cluster analysis could categorize individuals as scoring high or low on depression and fatigue but could not differentiate between both dimensions. LIMITATIONS The data presented are cross-sectional, consisting primarily of self-reported questionnaire or medical records rather than biometric data. CONCLUSIONS In summary, our results suggest a strong link between post-COVID depression and fatigue, highlighting the need for integrative treatment approaches. JA 2024 10.1016/j.jad.2024.02.041 Journal of affective disorders 352 296—305 Martin Weiß Julian Gutzeit Katharina S. Appel Thomas Bahmer M Beutel Jürgen Deckert Julia Fricke Sabine Hanß Nora Hettich-Damm Peter U. Heuschmann Anna Horn Kamila Jauch-Chara Mirjam Kohls Lilian Krist Bettina Lorenz-Depiereux Christian Otte Daniel Pape Jens-Peter Reese Stefan Schreiber Stefan Störk Jörg Janne Vehreschild Grit Hein article pmid38415484 Despite the availability of vaccines, there is an increasing number of SARS-CoV-2-breakthrough-infections. The aim of this study was to determine whether there is a radiological difference in lung parenchymal involvement between infected vaccinated and unvaccinated patients. Additionally, we aimed to investigate whether vaccination has an impact on the course of illness and the need for intensive care. This study includes all patients undergoing chest computed tomography (CT) or x-ray imaging in case of a proven SARS-CoV-2 infection between September and November 2021. Anonymized CT and x-ray images were reviewed retrospectively and in consensus by two radiologists, applying an internal severity score scheme for CT and x-ray as well as CARE and BRIXIA scores for x-ray. Radiological findings were compared to vaccination status, comorbidities, inpatient course of the patient’s illness and the subjective onset of symptoms. In total, 38 patients with acute SARS-CoV-2 infection underwent a CT scan, and 168 patients underwent an x-ray examination during the study period. Of these, 32% were vaccinated in the CT group, and 45% in the x-ray group. For the latter, vaccinated patients exhibited significantly more comorbidities (cardiovascular (p=0.002), haemato-oncological diseases (p=0.016), immunosuppression (p=0.004)), and a higher age (p<0.001). Vaccinated groups showed significantly lower extent of lung involvement (severity scores in CT cohort and x-ray cohort both p≤0.020; ARDS 42% in unvaccinated CT cohort vs. 8% in vaccinated CT cohort). Furthermore, vaccinated patients in the CT cohort had significantly less need for intensive care treatment (p=0.040). Our data suggest that vaccination, in the case of breakthrough infection, favours a milder course of illness concerning lung parenchymal involvement and the need for intensive care, despite negative predictors, such as immunosuppression or other pre-existing conditions. 2024 10.2174/0115734056282920231212104602 Current medical imaging 20 e15734056282920 RACOON, Düsseldorf https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38415484/ PMID: 38415484 Andrea Steuwe Alexandra Ljimani Marcel Andree Tobias Wienemann Nadine Lübke Andreas Walker Björn-Erik Ole Jensen The Racoon Study Group Karl Ludger Radke Gerald Antoch Birte Valentin article pmid38148083 Epicardial adipose tissue (EAT) has been established as a quantitative imaging biomarker associated with the prognosis of several diseases, especially cardiovascular diseases. The cardiac injury by coronavirus disease 2019 (COVID-19) might be linked to the EAT. This study aimed to use this prognostic marker derived from computed tomography (CT) images to predict 30-day mortality in patients with COVID-19. Consecutive patients with COVID-19 were retrospectively screened between 2020 and 2022. Overall, 237 patients (78 female, 32.9%) were included in the present study. The study end-point was the 30-day mortality. EAT was measured using the diagnostic CT in a semiquantitative manner. EAT volume and density were measured for each patient. Overall, 70 patients (29.5%) died within the 30-day observation period and 143 patients (60.3%) were admitted to the intensive care unit (ICU). The mean EAT volume was 140.9±89.1 cm3 in survivors and 132.9±77.7 cm3 in non-survivors, p=0.66. The mean EAT density was -71.9±8.1 Hounsfield units (HU) in survivors, and -67.3±8.4 HU in non-survivors, p=0.0001. EAT density was associated with 30-day mortality (p<0.0001) and ICU admission (p<0.0001). EAT volume was not associated with mortality and/or ICU admission. EAT density was associated with 30-day mortality and ICU admission in patients with COVID-19. 2024 10.21873/invivo.13436 In vivo (Athens, Greece) 38 281-285 1 RACOON, Magdeburg, Bochum/Minden, Leipzig, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38148083/ PMID: 38148083 Hans-Jonas Meyer Anar Aghayev Mattes Hinnrichs Jan Borggrefe Alexey Surov article Kaya2024_PMID39079602 Die Diagnose der Myokarditis beruht auf multimodalen Daten, einschließlich Herz-Kreislauf-Magnetresonanz (CMR), klinischen Symptomen und Blutwerten. Die korrekte Interpretation und Integration von CMR-Ergebnissen erfordert radiologisches Fachwissen und Wissen. Wir wollten die Leistung des Generativen vortrainierten Transformers 4 (GPT-4), eines großen Sprachmodells, für berichtsbasierte medizinische Entscheidungsfindung im Kontext der Herz-MRT für vermutete Myokarditis untersuchen. Diese retrospektive Studie umfasst CMR-Berichte von 396 Patienten mit vermuteter Myokarditis bzw. acht Zentren. CMR-Berichte und Patientendaten einschließlich Blutwerte, Alter und weitere klinische Informationen wurden GPT-4 und Radiologen mit 1 (Bewohner 1), 2 (Bewohner 2) und 4 Jahren (Bewohner 3) der Erfahrung in CMR und Kenntnisse der Lake Louise Criteria 2018 zur Verfügung gestellt. Der endgültige Eindruck des Berichts über die radiologische Beurteilung, ob Myokarditis vorliegt oder nicht, wurde nicht vorgelegt. Die Leistung des Generativen vortrainierten Transformators 4 (GPT-4) und der menschlichen Leser wurde mit einer Konsenslesung verglichen (zwei Board-zertifizierte Radiologen mit 8 und 10 Jahren Erfahrung in der CMR). Empfindlichkeit, Spezifität und Genauigkeit wurden berechnet. GPT-4 ergab eine Genauigkeit von 83 %, eine Empfindlichkeit von 90 % und eine Spezifität von 78 %, die dem Arzt mit 1 Jahr Erfahrung vergleichbar war (R1: 86 %, 90 %, 84 %, p = 0,14) und niedriger als die der erfahrenen Ärzte (R2: 89 %, 86 %, 91 %, p = 0,007 und R3: 91 %, 85 %, 96 %, p < 0,001). GPT-4 und menschliche Leser zeigten eine höhere Diagnoseleistung, wenn Ergebnisse aus T1- und T2-Mapping-Sequenzen Teil der Berichte waren, für Bewohner 1 und 3 mit statistischer Bedeutung (p = 0,004 bzw. p = 0,02). GPT-4 lieferte eine gute Genauigkeit für die Diagnose von Myokarditis auf Basis von CMR-Berichten in einem großen Datensatz aus mehreren Zentren und hält daher das Potenzial, als diagnostisches Entscheidungshilfewerkzeug in dieser Kapazität zu dienen, insbesondere für weniger erfahrene Ärzte. Weitere Studien sind erforderlich, um das volle Potenzial und die erzieherischen Aspekte der Integration großer Sprachmodelle in die medizinische Entscheidungsfindung zu erforschen. JA 2024 10.1016/j.jocmr.2024.101068 Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance Kenan Kaya Carsten Gietzen Robert Hahnfeldt Maher Zoubi Tilman Emrich Moritz C Halfmann Malte Maria Sieren Yannic Elser Patrick Krumm Jan M Brendel Konstantin Nikolaou Nina Haag Jan Borggrefe Ricarda von Krüchten Katharina Müller-Peltzer Constantin Ehrengut Timm Denecke Andreas Hagendorff Lukas Goertz Roman J Gertz Alexander Christian Bunck David Maintz Thorsten Persigehl Simon Lennartz Julian A Luetkens Astha Jaiswal Andra Iza Iuga Lenhard Pennig Jonathan Kottlors article R2024 JA 2024 10.1016/j.jhin.2024.04.004 Journal of Hospital Infection https://doi.org/10.1016/j.jhin.2024.04.004 R Ülgüt I Tomsic IF Chaberny T von Lengerke article Hofmann.2024 In the early phase of the COVID-19 pandemic, many local collections of clinical data on patients infected with SARS-CoV-2 were initiated in Germany. As part of the National Pandemic Cohort Network (NAPKON) of the University Medicine Network, the \textquotedblIntegration Core\textquotedbl was established to design the legal, technical and organisational requirements for the integration of inventory data into ongoing prospective data collections and to test the feasibility of the newly developed solutions using use cases (UCs). Detailed study documents of the data collections were obtained. After structured document analysis, a review board evaluated the integrability of the data in NAPKON according to defined criteria. Of 30 university hospitals contacted, 20 responded to the request. Patient information and consent showed a heterogeneous picture with regard to the pseudonymised transfer of data to third parties and re-contact. The majority of the data collections (n=13) met the criteria for integration into NAPKON; four studies would require adjustments to the regulatory documents. Three cohorts were not suitable for inclusion in NAPKON. The legal framework for retrospective data integration and consent-free data use via research clauses (§27 BDSG) was elaborated by a legal opinion by TMF - Technology, Methods and Infrastructure for Networked Medical Research, Berlin. Two UCs selected by the NAPKON steering committee (CORKUM, LMU Munich; Pa-COVID-19, Charité- Universitätsmedizin Berlin) were used to demonstrate the feasibility of data integration in NAPKON by the end of 2021. Quality assurance and performance-based reimbursement of the cases were carried out according to the specifications. Based on the results, recommendations can be formulated for various contexts in order to create technical-operational prerequisites such as interoperability, interfaces and data models for data integration and to fulfil regulatory requirements on ethics, data protection, medical confidentiality and data access when integrating existing cohort data. The possible integration of data into research networks and their secondary use should be taken into account as early as the planning phase of a study - particularly with regard to informed consent - in order to maximise the benefits of the data collected. In der frühen Phase der COVID-19-Pandemie wurden in Deutschland viele lokale Sammlungen klinischer Daten mit SARS-CoV-2 infizierter Patient:innen initiiert. Im Rahmen des Nationalen Pandemie-Kohorten-Netzes (NAPKON) des Netzwerkes Universitätsmedizin wurde der „Integrationskern“ etabliert, um die rechtlichen, technischen und organisatorischen Voraussetzungen für eine Integration von Bestandsdaten in laufende prospektive Datensammlungen zu konzipieren und die Machbarkeit der entwickelten Lösungen mittels Use Cases (UCs) zu prüfen. Detaillierte Studienunterlagen der Datensammlungen wurden eingeholt. Nach strukturierter Dokumentenanalyse, bewertete ein Review Board, gemäß definierter Kriterien die Integrierbarkeit der Daten in NAPKON. Von 30 kontaktierten Universitätskliniken hatten 20 auf die Anfrage geantwortet. Die Patient:inneninformationen und Einwilligungen zeigten ein heterogenes Bild bezüglich der pseudonymen Weitergabe der Daten an Dritte und des Re-Kontakts. Ein Großteil der Datensammlungen (n=13) erfüllte die Kriterien für eine Integration in NAPKON, bei vier Studien wären Anpassungen der regulatorischen Dokumente erforderlich. Drei Kohorten waren nicht für einen Einschluss in NAPKON geeignet. Die rechtlichen Rahmenbedingungen einer retrospektiven Datenintegration und einer einwilligungsfreien Datennutzung über Forschungsklauseln (§27 BDSG) wurde durch ein Rechtsgutachten der TMF — Technologie- und Methodenplattform, für die vernetzte medizinische Forschung e. V., Berlin erarbeitet. Anhand zweier vom NAPKON-Lenkungsausschuss ausgewählter UCs(CORKUM, LMU München; Pa-COVID-19, Charité- Universitätsmedizin Berlin) wurde die Machbarkeit einer Datenintegration bis Ende 2021 in NAPKON gezeigt. Es erfolgte gemäß den Vorgaben die Qualitätssicherung und die aufwandsgenaue Abrechnung der übertragenen Fälle. Basierend auf den Ergebnissen können Empfehlungen für verschiedene Kontexte formuliert werden, um technisch-operative Voraussetzungen wie Interoperabilität, Schnittstellen und Datenmodelle für die Datenintegration zu schaffen sowie regulatorische Anforderungen an Ethik, Datenschutz, ärztliche Schweigepflichtsentbindung und den Datenzugang bei der Integration bestehender Kohortendaten zu erfüllen. Die mögliche Integration von Daten in Forschungsnetzwerke und deren Sekundärnutzung sollte bereits in der Planungsphase einer Studie — insbesondere beim Informed Consent — berücksichtigt werden, um den größtmöglichen Nutzen aus den erhobenen Daten zu ziehen. JA 2024 10.1055/a-2346-9680 Gesundheitswesen (Bundesverband der Arzte des Offentlichen Gesundheitsdienstes (Germany)) 86 647—654 10 Anna-Lena Hofmann Jörg Janne Vehreschild Martin Witzenrath W Hoffmann Thomas Illig Stefan Schreiber Gabriele Anton Johannes Christian Hellmuth M Muenchhoff Clemens Scherer Christina Pley Charlotte Thibeault Florian Kurth Sarah Berger Michael Hummel Sina Marie Hopff Melanie Stecher Katharina Appel Dana Stahl Monika Kraus Bettina Lorenz-Depiereux Sabine Hanß Sebastian Kielmansegg Irene Schlünder Anna Niemeyer Peter Heuschmann Michael Krawczak Jens-Peter Reese article Orban2024-hr BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has significantly impacted the mental health of children and families, i.e., due to measures like social distancing and remote schooling. While previous research has shown negative effects on mental health and health-related quality of life (HRQoL), most studies have focused on pre-post comparisons in the early pandemic stages. This systematic review aims to examine longitudinal studies to understand the long-term impacts of the pandemic on children and adolescents. METHODS: This systematic review adhered to the PRISMA guidelines and was preregistered in the international prospective register of systematic reviews (Record ID: CRD42022336930). We systematically searched PubMed/MEDLINE, Web of Science, PsycINFO, PSYNDEX, and the WHO-COVID-19 database and included studies published up to August 30, 2022. Based on pre-defined eligibility criteria, longitudinal and prospective studies that assessed the mental health or quality of life of children or adolescents (0-19 years) in the general population over a longer time span (at two or more measurement points) during the COVID-19 pandemic were included in the review. The methodological quality of the included studies was assessed using an adapted version of the Effective Public Health Practice Project (EPHPP) checklist. Narrative data synthesis was used to summarize the findings. RESULTS: A total of 5,099 results were obtained from literature searches, with 4,935 excluded during title/abstract screening. After reviewing 163 full-text articles, 24 publications were included in the review. Sample sizes ranged between n = 86 and n = 34,038. The length of the investigated time periods and the number of assessment points, as well as outcomes, varied. The majority of studies were of moderate methodological quality. Mental health outcomes were more frequently studied compared to measures of HRQoL. The findings from these studies mostly suggest that children and adolescents experienced heightened mental health problems, specifically internalizing symptoms like anxiety and depression. Further, there was a decline in their overall HRQoL over the course of the COVID-19 pandemic that did not necessarily subside when lockdowns ended. CONCLUSION: It is crucial to continue monitoring the mental health and well-being of children and adolescents following the pandemic to identify groups at risks and plan interventions. This should ideally be conducted by large systematic studies, using validated instruments, and encompassing representative samples to obtain reliable and comprehensive insights with the aim of improving youth mental health care. JA 2024 1 en https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1275917 Front Public Health 11

Switzerland

1275917 COVID-19; adolescents; children; mental health; prospective studies; quality of life; systematic review, coverCHILD Ester Orban Lydia Yao Li Martha Gilbert Ann-Kathrin Napp Anne Kaman Sabine Topf Maren Boecker Janine Devine Franziska Reiß Flora Wendel Caroline Jung-Sievers Vanessa Sophie Ernst Marco Franze Eva Möhler Eva Breitinger Stephan Bender Ulrike Ravens-Sieberer article LUCKE2024e24508 JA 2024 1 2405-8440 10.1016/j.heliyon.2024.e24508 Heliyon 10 e24508 2 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844024005395 Jöran Lücke Marius Böttcher Mikolaj Nawrocki Nicholas Meins Josa Schnell Fabian Heinrich Franziska Bertram Morsal Sabihi Philipp Seeger Marie Pfaff Sara Notz Tom Blankenburg Tao Zhang Jan Kempski Matthias Reeh Stefan Wolter Oliver Mann Marc Lütgehetmann Thilo Hackert Jakob R. Izbicki Anna Duprée Samuel Huber Benjamin Ondruschka Anastasios D. Giannou article S2024 JA 2024 10.1055/a-2365-9179 Gesundheitswesen https://doi.org/10.1055/a-2365-9179 S Scheithauer J Hoffmann Caroline Lang D Fenz M Berens I Panchyrz L Harst K Adorjan C Apfelbacher S Ciesek CM Denkinger C Drosten M Geraedts R Hecker Wolfgang Hoffmann A Karch T Koch D Krefting Klaus Lieb JJ Meerpohl N Skoetz S Sopka T von Lengerke HF Wiegand J Schmitt article lahmer_postmortem_2024 Background: Economic restrictions and workforce cuts have continually challenged conventional autopsies. Recently, the COVID-19 pandemic has added tissue quality and safety requirements to the investigation of this disease, thereby launching efforts to upgrade autopsy strategies. Methods: In this proof-of-concept study, we performed bedside ultrasound-guided minimally invasive autopsy (US-MIA) in the ICU of critically ill COVID-19 patients using a structured protocol to obtain non-autolyzed tissue. Biopsies were assessed for their quality (vitality) and length of biopsy (mm) and for diagnosis. The efficiency of the procedure was monitored in five cases by recording the time of each step and safety issues by swabbing personal protective equipment and devices for viral contamination. Findings: Ultrasound examination and tissue procurement required a mean time period of 13 min and 54 min, respectively. A total of 318 multiorgan biopsies were obtained from five patients. Quality and vitality standards were fulfilled, which not only allowed for specific histopathological diagnosis but also the reliable detection of SARS-CoV-2 virions in unexpected organs using electronic microscopy and RNA-expressing techniques. Interpretation: Bedside multidisciplinary US-MIA allows for the fast and efficient acquisition of autolytic-free tissue and offers unappreciated potential to overcome the limitations of research in postmortem studies. JA 2024 1 en 2075-4418 10.3390/diagnostics14030294 Diagnostics 14 294 3 COVID-19, ICU, minimal invasive autopsy, postmortem diagnostic https://www.mdpi.com/2075-4418/14/3/294 Number: 3 Publisher: Multidisciplinary Digital Publishing Institute Tobias Lahmer Gregor Weirich Stefan Porubsky Sebastian Rasch Florian A. Kammerstetter Christian Schustetter Peter Schüffler Johanna Erber Miriam Dibos Claire Delbridge Peer Hendrik Kuhn Samuel Jeske Manuel Steinhardt Adam Chaker Markus Heim Uwe Heemann Roland M. Schmid Wilko Weichert Konrad Friedrich Stock Julia Slotta-Huspenina article Brinkmann.2024 BACKGROUND Vulnerability to infectious diseases in refugees is dependent on country of origin, flight routes, and conditions. Information on specific medical needs of different groups of refugees is lacking. We assessed the prevalence of infectious diseases, immunity to vaccine-preventable diseases, and chronic medical conditions in children, adolescents, and adult refugees from Ukraine who arrived in Germany in 2022. METHODS Using different media, we recruited Ukrainian refugees at 13 sites between 9-12/2022. An antigen test for acute respiratory syndrome coronavirus type 2 (SARS-CoV-2) infection, serologies for a range of vaccine-preventable diseases, as well as interferon gamma release assays (IGRAs) for tuberculosis (TB), and SARS-CoV-2 were performed. We assessed personal and family history of chronic medical conditions, infectious diseases, vaccination status, and conditions during migration. RESULTS Overall, 1793 refugees (1401 adults and 392 children/adolescents) were included. Most participants were females (n~=~1307; 72·3%) and from Eastern or Southern Ukraine. TB IGRA was positive in 13% (n~=~184) of the adults and in 2% (n~=~7) of the children. Serology-based immunological response was insufficient in approximately 21% (360/1793) of the participants for measles, 32% (572/1793) for diphtheria, and 74% (1289/1793) for hepatitis B. CONCLUSIONS We show evidence of low serological response to vaccine-preventable infections and increased LTBI prevalence in Ukrainian refugees. These findings should be integrated into guidelines for screening and treatment of infectious diseases in migrants and refugees in Germany and Europe. Furthermore, low immunity for vaccine-preventable diseases in Ukrainians independent of their refugee status, calls for tailor-made communication efforts. JA 2024 10.1016/j.jiph.2024.02.003 Journal of infection and public health 17 642—649 4 Folke Brinkmann Anette Friedrichs GMN Behrens Pia Behrens Reinhard Berner Amke Caliebe CM Denkinger Katharina Giesbrecht Alexander Gussew Anna Theresa Hoffmann Leonhard Hojenski Olga Hovardovska A Dopfer-Jablonka Achim J. Kaasch Robin Kobbe Monika Kraus A Lindner Christoph Maier Lazar Mitrov Matthias Nauck Susana Nunes Miranda Margarete Scherer Yvonne Schmiedel Dana Stahl Nina Timmesfeld Nicole Toepfner Janne Vehreschild Walter A. Wohlgemuth Astrid Petersmann Maria J. G. T. Vehreschild article BRINKMANN2024 Background Vulnerability to infectious diseases in refugees is dependent on country of origin, flight routes, and conditions. Information on specific medical needs of different groups of refugees is lacking. We assessed the prevalence of infectious diseases, immunity to vaccine-preventable diseases, and chronic medical conditions in children, adolescents, and adult refugees from Ukraine who arrived in Germany in 2022. Methods Using different media, we recruited Ukrainian refugees at 13 sites between 9-12/2022. An antigen test for acute respiratory syndrome coronavirus type 2 (SARS-CoV-2) infection, serologies for a range of vaccine-preventable diseases, as well as interferon gamma release assays (IGRAs) for tuberculosis (TB), and SARS-CoV-2 were performed. We assessed personal and family history of chronic medical conditions, infectious diseases, vaccination status, and conditions during migration. Results Overall, 1,793 refugees (1,401 adults and 392 children/adolescents) were included. Most participants were females (n=1,307; 72·3%) and from Eastern or Southern Ukraine. TB IGRA was positive in 13% (n=184) of the adults and in 2% (n=7) of the children. Serology-based immunological response was insufficient in approximately 21% (360/1793) of the participants for measles, 32% (572/1793) for diphtheria, and 74% (1,289/1,793) for hepatitis B. Conclusions We show evidence of low serological response to vaccine-preventable infections and increased LTBI prevalence in Ukrainian refugees. These findings should be integrated into guidelines for screening and treatment of infectious diseases in migrants and refugees in Germany and Europe. Furthermore, low immunity for vaccine-preventable diseases in Ukrainians independent of their refugee status, calls for tailor-made communication efforts. JA 2024 1876-0341 https://doi.org/10.1016/j.jiph.2024.02.003 Journal of Infection and Public Health Online ahead of print https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1876034124000297 Folke Brinkmann Anette Friedrichs GMN Behrens Pia Behrens Reinhard Berner Amke Caliebe CM Denkinger Katharina Giesbrecht Alexander Gussew Anna Theresa Hoffmann Leonhard Hojenski Olga Hovardovska A Dopfer-Jablonka Achim J. Kaasch Robin Kobbe Monika Kraus A Lindner Christoph Maier Lazar Mitrov Matthias Nauck Susana Nunes Miranda Margarete Scherer Yvonne Schmiedel Dana Stahl Nina Timmesfeld Nicole Toepfner Janne Vehreschild Walter A. Wohlgemuth Astrid Petersmann Maria J.G.T. Vehreschild article Zhang.2024 JA 2024 10.1016/j.cell.2023.12.025 Cell L Zhang A Kempf I Nehlmeier A Cossmann A Richter N Bdeir L Graichen AS Moldenhauer A Dopfer-Jablonka MV Stankov E Simon-Loriere SR Schulz HM Jäck L Cičin-Šain GMN Behrens C Drosten M Hoffmann S Pöhlmann article JA 2024 10.1016/j.cell.2023.12.025 Cell 187 596-608.e17 3 B-FAST, COVIM, GenSurv L Zhang A Kempf I Nehlmeier A Cossmann A Richter N Bdeir L Graichen AS Moldenhauer A Dopfer-Jablonka MV Stankov E Simon-Loriere SR Schulz HM Jäck L Cičin-Šain GMN Behrens C Drosten M Hoffmann S Pöhlmann article JA 2024 10.1016/j.cell.2023.12.025 Cell 187 596-608.e17 3 B-FAST, COVIM, GenSurv L Zhang A Kempf I Nehlmeier A Cossmann A Richter N Bdeir L Graichen AS Moldenhauer A Dopfer-Jablonka MV Stankov E Simon-Loriere SR Schulz HM Jäck L Cičin-Šain GMN Behrens C Drosten M Hoffmann S Pöhlmann article Zhang2024 2024 10.1016/j.cell.2023.12.025 Cell https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.12.025 Lu Zhang Amy Kempf Inga Nehlmeier Anne Cossmann Anja Richter Najat Bdeir Luise Graichen Anna-Sophie Moldenhauer Alexandra Dopfer-Jablonka Metodi V. Stankov Etienne Simon-Loriere Sebastian R. Schulz Hans-Martin Jaeck Luka Čičin-Šain Georg M.N. Behrens Christian Drosten Markus Hoffmann Stefan Poehlmann article mohme_sars-cov-2-associated_2024 In COVID-19 patients, neurological symptoms and complications are increasingly recognised, but their underlying causes remain poorly understood. This study found that SARS-CoV-2-associated T cells we... JA 2024 1 en 2050-0068 10.1002/cti2.1487 Clinical & Translational Immunology 13 e1487 2 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cti2.1487 Publisher: John Wiley & Sons, Ltd Malte Mohme Christoph Schultheiß Andras Piffko Antonia Fitzek Lisa Paschold Benjamin Thiele Klaus Püschel Markus Glatzel Manfred Westphal Katrin Lamszus Jakob Matschke Mascha Binder article JA 2024 Poster, ESHG 2024 Berlin Bettina Lorenz-Depiereux T Bahmer S Ciesek Michael Mülleder Stefanie Mücke Bärbel Fösel V Kopfnagel Christoph Dolch Matthias Nauck Soni Pullamsetti Mario Looso Markus Ralser C Schäfer Mario Schattschneider Stefan Schreiber Janne Vehreschild Christian Gieger Martin Witzenrath U Völker G. Anton T. Illig article JA 2024 Präsentation, State of the art speaker T12 – Bioinformatics and –omics and Big data, EBW 2024 Wien Bettina Lorenz-Depiereux T Bahmer S Ciesek Michael Mülleder Stefanie Mücke Bärbel Fösel V Kopfnagel Christoph Dolch S Kunze Matthias Nauck Soni Pullamsetti Markus Ralser C Schäfer Mario Schattschneider Stefan Schreiber Jörg Janne Vehreschild Martin Witzenrath U Völker T. Illig G. Anton On Behalf Of The Napkon Study Group NUKLEUS Study Group Mario Looso Christian Gieger article JA 2024 Präsentation, State of the art speaker T12 – Bioinformatics and –omics and Big data, EBW 2024 Wien Bettina Lorenz-Depiereux Thomas Bahmer S Ciesek Michael Mülleder Stefanie Mücke Bärbel Fösel V Kopfnagel Christoph Dolch S Kunze Matthias Nauck Soni Pullamsetti Mario Looso Markus Ralser C Schäfer Mario Schattschneider S Schreiber Jörg Janne Vehreschild Christian Gieger Martin Witzenrath U Völker T. Illig G. Anton On Behalf Of The Napkon Study Group article meinhardt_neurobiology_2024 Worldwide, over 694 million people have been infected with SARS-CoV-2, with an estimated 55–60% of those infected developing COVID-19. Since the beginning of the pandemic in December 2019, different variants of concern have appeared and continue to occur. With the emergence of different variants, an increasing rate of vaccination and previous infections, the acute neurological symptomatology of COVID-19 changed. Moreover, 10–45% of individuals with a history of SARS-CoV-2 infection experience symptoms even 3 months after disease onset, a condition that has been defined as ‘post-COVID-19’ by the World Health Organization and that occurs independently of the virus variant. The pathomechanisms of COVID-19-related neurological complaints have become clearer during the past 3 years. To date, there is no overt — that is, truly convincing — evidence for SARS-CoV-2 particles in the brain. In this Review, we put special emphasis on discussing the  methodological difficulties of viral detection in CNS tissue and discuss immune-based (systemic and central) effects contributing to COVID-19-related CNS affection. We sequentially review the reported changes to CNS cells in COVID-19, starting with the blood–brain barrier and blood–cerebrospinal fluid barrier — as systemic factors from the periphery appear to primarily influence barriers and conduits — before we describe changes in brain parenchymal cells, including microglia, astrocytes, neurons and oligodendrocytes as well as cerebral lymphocytes. These findings are critical to understanding CNS affection in acute COVID-19 and post-COVID-19 in order to translate these findings into treatment options, which are still very limited. JA 2024 1 en 1471-0048 10.1038/s41583-023-00769-8 Nature Reviews Neuroscience 25 30—42 1 Immunology, Neuroscience https://www.nature.com/articles/s41583-023-00769-8 Publisher: Nature Publishing Group Jenny Meinhardt Simon Streit Carsten Dittmayer Regina v Manitius Helena Radbruch Frank L. Heppner inproceedings J2024 JA 2024 10.3205/24dkvf197 23. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung (DKVF), Potsdam https://doi.org/10.3205/24dkvf197 J Evers N Altschuck C Mehl R Hecker O Steidle L Harst Lilly Ruethrich A Suckow J Schmitt M Geraedts misc K2024 2024 Registernummer: 038 – 026 Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften (AWMF) Lieb K Wiegand HF Beutel M. report JA 2024 Registernummer: 038 – 026 S3-Leitlinie PREPARED https://register.awmf.org/de/leitlinien/detail/038-026 12.02.2026 K Lieb HF Wiegand M Beutel article Tayebi2023_PMID38114729 Die Entwicklung robuster künstlicher Intelligenz (KI)-Modelle, die sich gut auf ungesehene Datensätze verallgemeinern, ist anspruchsvoll und erfordert in der Regel große und variable Datensätze, vorzugsweise von mehreren Institutionen. Im föderierten Lernen (FL) wird ein Modell kollaborativ an zahlreichen Standorten geschult, die lokale Datensätze halten, ohne sie auszutauschen. Bisher wurden die Auswirkungen der Trainingsstrategie, d.h. lokale Versus-kollaborative, auf die diagnostische On-Domain- und Off-Domain-Performance von KI-Modellen, die Brustradiographen interpretieren, nicht bewertet. Daher haben wir mit 610.000 Brust-Radiographen von fünf Institutionen auf der ganzen Welt diagnostische Leistung in Abhängigkeit von der Trainingsstrategie (d.h. lokale vs. kollaborative), Netzwerkarchitektur (d.h. convolutional vs. transformator-based), Single versus cross-institutional performance (d.h. on-domain vs. off-domain), Abbildungsfindung (i.etel, cardiomegaly, Große Datensätze zeigten nicht nur minimale Leistungszuwächse mit FL, sondern zeigten teilweise sogar Abnahmen. Im Gegensatz dazu zeigten kleinere Datensätze deutliche Verbesserungen. So wurde die On-Domain-Performance hauptsächlich von der Trainingsdatengröße angetrieben. Die Off-Domain-Performance lehnte sich jedoch mehr auf die Trainingsvielfalt ab. Als sie kollaborativ über verschiedene externe Institutionen geschult wurden, übertrafen AI-Modelle regelmäßig Modelle, die lokal für Off-Domain-Aufgaben geschult wurden und das Potenzial von FL für die Nutzung der Datenvielfalt betonten. Fazit: FL kann diagnostische Privatsphäre, Reproduzierbarkeit und Off-Domain-Verlässlichkeit von AI-Modellen stärken und potenziell Gesundheitsergebnisse optimieren. JA 2023 12 10.1038/s41598-023-49956-8 Scientific reports Soroosh Tayebi Arasteh Christiane Kuhl Marwin-Jonathan Saehn Peter Isfort Daniel Truhn Sven Nebelung article Dadras2023_PMID38247898 Lung Lobe Segmentierung in der Brust CT ist für eine breite Palette von klinischen Anwendungen relevant. Jedoch weisen bestehende Segmentierungspipelines bei Verwendung von externen Datensätzen oft Schwachstellen und Performance-Degradationen auf. Dies wird in der Regel auf die Größe des verfügbaren Datensatzes oder Modells zurückgeführt. Wir zeigen, dass es möglich ist, die Verallgemeinerbarkeit ohne große Ressourcen zu verbessern, indem wir den Datensatz sorgfältig kurieren und maschinelles Lernen mit medizinischer Expertise kombinieren. Mehrere maschinelle Lerntechniken (SSL), Aufmerksamkeit (A) und Daten-Augmentation (DA)) werden verwendet, um ein schnelles und vollautomatisiertes Lungen-Lobe-Segmentationsmodell basierend auf 2D U-Net zu trainieren. Unsere Studie untersuchte diese Techniken auf einem vielfältigen Datensatz, der unter dem RACOON-Projekt gesammelt wurde, und umfasste 100 CT-Brustscans von Patienten mit bakteriellen, viralen oder SARS-CoV2-Infektionen. Wir vergleichen unser Modell mit einem auf demselben Datensatz ausgebildeten Basis-U-Net. Unser Ansatz hat die Segmentierungsgenauigkeit deutlich verbessert (Score von 92,8% gegenüber 82,3%, p>/i> < 0,001). Darüber hinaus erreichte unser Modell eine hochmoderne Performance (Dice-Score von 92,8% gegenüber 90,8% für die hochmoderne Literatur, p = 0,102) mit reduzierten Trainingsbeispielen (69 vs. 231 CT Scans). Unter den Techniken zeigten die Datenvergrößerung mit Expertenwissen die signifikantesten Auswirkungen, was die Dice-Score um +0.056 steigerte. Insbesondere sind diese Verbesserungen nicht auf die Lobe-Segmentierung beschränkt, sondern können nahtlos in verschiedene medizinische Bildgebungssegmentierungsaufgaben integriert werden, was ihre Vielseitigkeit und ihr Potenzial für breitere Anwendungen zeigt. JA 2023 12 10.3390/bioengineering11010021 Bioengineering (Basel, Switzerland) Armin A Dadras Achref Jaziri Eric Frodl Thomas J Vogl Julia Dietz Andreas M Bucher article JA 2023 12 10.4193/Rhin22.176 S Winkelmann A Korth B Voss MA Nasr N Behrend A Pudszuhn VM Hofmann C Maetzler A Hermes Christoph Borzikowsky T Bahmer W Lieb Stefan Schreiber Stefan Störk FA Montellano Martin Witzenrath T. Keil Michael Krawczak Martin Laudien On Behalf Of The Napkon Study Group C Schendzielorz article aschman_post-covid_2023 NEIN 2023 12 2051-5960 10.1186/s40478-023-01662-2 Acta Neuropathologica Communications 11 193 1 Basement membrane thickening, ME/CFS, Microangiopathy, Post-acute sequelae of COVID-19 (PASC), Post-COVID syndrome, Post-infectious syndrome, SARS-CoV-2 https://doi.org/10.1186/s40478-023-01662-2 Tom Aschman Emanuel Wyler Oliver Baum Andreas Hentschel Rebekka Rust Franziska Legler Corinna Preusse Lil Meyer-Arndt Ivana Büttnerova Alexandra Förster Derya Cengiz Luiz Gustavo Teixeira Alves Julia Schneider Claudia Kedor Judith Bellmann-Strobl Aminaa Sanchin Hans-Hilmar Goebel Markus Landthaler Victor Corman Andreas Roos Frank L. Heppner Helena Radbruch Friedemann Paul Carmen Scheibenbogen Nora F. Dengler Werner Stenzel article lutter_pulmonale_2023 Es gibt keine größeren Vergleichsstudien zu der Anwendbarkeit etablierter klinisch-diagnostischer Computertomographie (CT)-Kriterien für „Coronavirus Disease 2019“ (COVID-19)-Infektionen auf die postmortale Computertomographie (PMCT). 2023 12 de 1434-5196 10.1007/s00194-023-00667-4 Rechtsmedizin 34 17—23 Bildgebung, Coronavirus, Imaging, Lunge, Lungs, Pandemic, Pandemie, Pneumonia, Pneumonie https://doi.org/10.1007/s00194-023-00667-4 M Lutter I. Kniep B. Ondruschka A Heinemann article Theis2023_PMID37844428 Um die Überlebensprognose bei Patienten zu untersuchen, die einen transcatheteren aortischen Ventilersatz (TAVR) unter Verwendung von Deep Learning (DL)-Methoden durchführen, die direkt auf präinterventionelle CT-Bilder angewendet werden und die Leistung mit Überlebensmodellen basierend auf Skalarmarkern der Körperzusammensetzung vergleichen. Diese retrospektive Einzelzentrumsstudie umfasste 760 Patienten, die TAVR (im Alter von 81 ± 6 Jahren; 389 weiblich). Als Grundlinie wurde ein Cox-Proportional-Risikomodell (CPHM) ausgebildet, um das Überleben auf Geschlecht, Alter und die CT-Körperzusammensetzung Marker Fettmuskelfraktion (FMF), Skelettmuskel-Radiodensität (SMRD) und Skelettmuskelfläche (SMA) aus der Paraspinalmuskelsegmentierung einer einzelnen Schicht auf L3/L4-Ebene vorherzusagen. Der konvolutionale neuronale Netz-Encoder des DL-Modells zur Überlebensprognose wurde in einer Autoencoder-Einstellung mit und ohne Fokus auf paraspinalen Muskeln vortrainiert. Schließlich wurde eine Kombination aus DL und CPHM ausgewertet. Die Leistung wurde durch C-Index und Bereich unter der Empfänger-Betriebskurve (AUC) für das 1-jährige und 2-jährige Überleben bewertet. Alle Methoden wurden mit fünffacher Quervalidierung trainiert und an 152 Aushalteprüffällen ausgewertet. Die CNN für direkte bildbasierte Überlebensprognose, vortrainiert in einem fokussierten Autoencoder-Szenario, übertraf die Basislinie CPHM (CPHM: C-index = 0.608, 1Y-AUC = 0.606, 2Y-AUC = 0.594 vs. DL: C-index = 0.645, 1Y-AUC = 0.687, 2Y-AUC = 0.692). Die Kombination von DL und CPHM führte zu einer weiteren Verbesserung (C-Index = 0,668, 1Y-AUC = 0,713, 2Y-AUC = 0,696). Direkte DL-basierte Überlebensprognose zeigt Potenzial zur Verbesserung der Bildmerkmalsextraktion im Vergleich zu segmentationsbasierten Skalarmarkern der Körperzusammensetzung zur Risikobewertung bei TAVR-Patienten. JA 2023 11 10.1016/j.ejrad.2023.111150 European journal of radiology Maike Theis Wolfgang Block Julian A Luetkens Ulrike I Attenberger Sebastian Nowak Alois M Sprinkart article Nawabi2023_PMID37212845 Nicht kontrastreich berechnete Tomographie (NCCT) Marker sind robuste Prädiktoren der parenchymalen Hämatomenausweitung in der intracerebralen Blutung (ICH). Wir untersuchten, ob NCCT-Funktionen auch ICH-Patienten identifizieren können, die mit dem Risiko eines intraventrikulären Hämorrhage-Wachstums (IVH) rechnen können. Patienten mit akuter spontaner ICH in vier Tertiärzentren in Deutschland und Italien wurden von Januar 2017 bis Juni 2020 rückwirkend aufgenommen. NCCT-Marker wurden von zwei Ermittlern für heterogene Dichte, Hypodensität, schwarzes Lochzeichen, Drallzeichen, Blendzeichen, Flüssigkeitsspiegel, Inselschild, Satellitenzeichen und unregelmäßige Form bewertet. ICH- und IVH-Volumen wurden halbmanuell segmentiert. IVH-Wachstum wurde definiert als IVH-Erweiterung > 1 mL (eIVH) oder jede verzögerte IVH (dIVH) bei der Nachbildung. Predictors von eIVH und dIVH wurden mit multivariabler logistischer Regression erforscht. Hypothesize Moderatoren und Mediatoren wurden in PROCESS-Makromodellen unabhängig bewertet. Insgesamt wurden 731 Patienten aufgenommen, von denen 185 (25,31%) unter IVH-Wachstum litten, 130 (17,78%) eIVH und 55 (7,52%) dIVH. Unregelmäßige Form wurde mit IVH-Wachstum (OR 1.68; 95%CI [1.16-2.44]; p = 0,006) signifikant verbunden. Bei der durch den IVH-Wachstumstyp gestreuten Untergruppenanalyse wurden Hypodensitäten signifikant mit eIVH (OR 2.06; 95%CI [1.48-2.64]; p = 0.015) verbunden, während unregelmäßige Form (OR 2.72; 95%CI [1.91-3.53]; p = 0.016) in dIVH. Der Zusammenhang zwischen NCCT-Markern und IVH-Wachstum wurde nicht durch parenchymale Hämatom-Erweiterung vermittelt. NCCT-Funktionen identifizierten ICH-Patienten mit einem hohen Risiko von IVH-Wachstum. Unsere Ergebnisse schlagen die Möglichkeit vor, das Risiko von IVH-Wachstum mit Basis-NCCT zu verlagern und laufende und zukünftige Studien zu informieren. Nicht kontrastreiche CT-Funktionen identifizierten ICH-Patienten bei einem hohen Risiko des intraventrikulären Hämorrhagewachstums mit subtypspezifischen Unterschieden. Unsere Ergebnisse können bei der Risikoschichtung des intraventrikulären Hämorrhage-Wachstums mit Basis-CT helfen und möglicherweise laufende und zukünftige klinische Studien informieren. • NCCT-Funktionen identifizierten ICH-Patienten mit hohem Risiko des IVH-Wachstums mit subtypspezifischen Unterschieden. • Die Wirkung von NCCT-Features wurde nicht von Zeit und Ort moderiert oder indirekt durch die Hämatom-Erweiterung vermittelt. • Unsere Ergebnisse können bei der Risikoschichtung des IVH-Wachstums mit Basis-NCCT helfen und laufende und zukünftige Studien informieren. JA 2023 11 10.1007/s00330-023-09707-9 European radiology Jawed Nawabi Frieder Schlunk Andrea Dell'Orco Sarah Elsayed Federico Mazzacane Dmitriy Desser Ly Vu Estelle Vogt Haoyin Cao Maik F H Böhmer Burak Han Akkurt Peter B Sporns Marco Pasi Ulf Jensen-Kondering Gabriel Broocks Tobias Penzkofer Jens Fiehler Alessandro Padovani Uta Hanning Andrea Morotti article Lisson2023_PMID38067334 Eine genaue Vorhersage der Lymphknotenmetastase (LNM) bei Patienten mit Hodenkrebs ist für die Therapieentscheidungsfindung und prognostische Auswertung sehr relevant. Unsere Studie zielte darauf ab, klinische Radiomikromodelle für individuelle präoperative Vorhersage von LNM bei Patienten mit Hodenkrebs zu entwickeln und zu validieren. Wir haben 91 Patienten mit klinikopathologisch bestätigten frühen Stadium der Hodenkrebs, mit Krankheit beschränkt auf die Tests. Wir umfassten fünf signifikante klinische Risikofaktoren (Alter, präoperative Serum Tumormarker AFP und B-HCG, Histotyp und BMI) zur Erstellung des klinischen Modells. Nach der Segmentierung von 273 retroperitonealen Lymphknoten haben wir dann die klinischen Risikofaktoren und Lymphknoten-Radiomics-Funktionen kombiniert, um kombinierte Vorhersagemodelle mit Random Forest (RF), Light Gradient Boosting Machine (LGBM), Support Vector Machine Classifier (SVC) und K-Nearest Neighbours (KNN). Die Modellleistung wurde durch den Bereich unter der Empfängerbetriebskennlinie (ROC) (AUC) bewertet. Schließlich wurde mit der Entscheidungskurvenanalyse (DCA) die klinische Nützlichkeit bewertet. Das Random Forest kombinierte klinische Lymphknoten-Radiomics-Modell mit dem höchsten AUC von 0.95 (±0.03 SD; 95% CI) wurde als Kandidatenmodell mit Entscheidungskurvenanalyse betrachtet, was seine Nützlichkeit für präoperative Vorhersage in der klinischen Einstellung zeigt. Unsere Studie hat zuverlässige und vorausschauende maschinelle Lerntechniken für die Vorhersage von Lymphknotenmetastasen im frühen Stadium des Hodenkrebses identifiziert. Die Identifizierung der effektivsten maschinellen Lernansätze für die prädiktive Analyse auf Basis von Radiomik, die klinische Risikofaktoren integrieren, kann die Anwendbarkeit von Radiomik in der Präzisions-Onkologie und Krebsbehandlung erweitern. JA 2023 11 10.3390/cancers15235630 Cancers Catharina Silvia Lisson Sabitha Manoj Daniel Wolf Christoph Gerhard Lisson Stefan A Schmidt Meinrad Beer Wolfgang Thaiss Christian Bolenz Friedemann Zengerling Michael Goetz article Wolf2023_PMID37985685 Deep Learning in der medizinischen Bildgebung hat das Potenzial, das Risiko von diagnostischen Fehlern zu minimieren, die radiologische Arbeitsbelastung zu reduzieren und die Diagnose zu beschleunigen. Die Ausbildung solcher Deep Learning-Modelle erfordert große und genaue Datensätze, mit Anmerkungen für alle Trainingsproben. Allerdings sind in der medizinischen Bildgebungsdomäne annotierte Datensätze für bestimmte Aufgaben aufgrund der hohen Komplexität von Anmerkungen, eingeschränktem Zugriff oder der Seltenheit von Krankheiten oft klein. Um diese Herausforderung anzugehen, können tiefe Lernmodelle auf großen Bilddatensätzen vortrainiert werden, ohne dass mit Methoden aus dem Bereich des selbsterweiterten Lernens Anmerkungen gemacht werden. Nach dem Vortraining reichen kleine annotierte Datensätze aus, um die Modelle für eine bestimmte Aufgabe zu verfeinern. Die populärsten selbstbeaufsichtigten Vorschulansätze in der medizinischen Bildgebung basieren auf kontrastierendem Lernen. Neue Studien in der natürlichen Bildverarbeitung zeigen jedoch ein starkes Potenzial für maskierte Autoencoder-Ansätze. Unsere Arbeit vergleicht hochmoderne kontrastive Lernmethoden mit dem kürzlich eingeführten maskierten Autoencoder-Ansatz "SparK" für konvolutionale neuronale Netzwerke (CNNs) auf medizinischen Bildern. Daher trainieren wir auf einem großen, unbemerkten CT-Bilddatensatz und Feinabstimmung auf mehreren CT-Klassifikationsaufgaben. Aufgrund der Herausforderung, ausreichende annotierte Trainingsdaten in der medizinischen Bildgebung zu erhalten, ist es von besonderem Interesse, zu bewerten, wie die selbstübertroffenen Vortrainingsmethoden bei der Feinabstimmung auf kleinen Datensätzen durchgeführt werden. Durch Experimente mit einer allmählichen Verringerung der Trainingsdatensatzgröße für Feinabstimmung finden wir, dass die Reduktion je nach Art der gewählten Vorausbildung unterschiedliche Auswirkungen hat. Die SparK-Vortrainingsmethode ist robuster als die kontrastierenden Methoden. Basierend auf unseren Ergebnissen schlagen wir die SparK-Vorschulung für medizinische Bildgebungsaufgaben mit nur kleinen annotierten Datensätzen vor. JA 2023 11 10.1038/s41598-023-46433-0 Scientific reports Daniel Wolf Tristan Payer Catharina Silvia Lisson Christoph Gerhard Lisson Meinrad Beer Michael Götz Timo Ropinski article Li2023_PMID37981641 Traditionelle konvolutionale neuronale Netzwerk-Methoden (CNN) stützen sich auf dichte Tensors, die sie suboptimal für räumlich sparsame Daten macht. In diesem Papier schlagen wir ein CNN-Modell auf Basis von Sparse Tensors für eine effiziente Verarbeitung von hochauflösenden Formen vor, die als binäre Voxel-Belegungsgitter dargestellt sind. Im Gegensatz zu einem dichten CNN, der das gesamte Voxel-Gitter als Eingabe nimmt, verarbeitet ein spärlicher CNN nur auf den nicht leeren Voxeln, wodurch der Speicher- und Rechenkopf aufgrund der spärlichen Eingabedaten reduziert wird. Wir bewerten unsere Methode auf zwei klinisch relevanten Schädelrekonstruktionsaufgaben: (1) bei einem defekten Schädel, rekonstruieren den kompletten Schädel (d.h. Schädelformvervollständigung), und (2) bei einem groben Schädel, rekonstruieren einen hochauflösenden Schädel mit feinen geometrischen Details (Form Super-Resolution). Unsere Methode übertrifft ihre dichten CNN-basierten Gegenstücke in der Schädelrekonstruktionsaufgabe quantitativ und qualitativ, erfordert jedoch wesentlich weniger Gedächtnis für Training und Inferenz. Wir stellten fest, dass bei den 3D-Schädeldaten der Gesamtspeicherverbrauch des spärlichen CNN bei der Inferenz zu den Bildauflösungen etwa linear wächst. Während des Trainings bleibt die Speichernutzung deutlich unter den Erhöhungen der Bildauflösung-an [Formel: siehe Text] Erhöhung der Voxelzahl führt zu weniger als [Formel: siehe Text] Erhöhung der Speicheranforderungen. Unsere Studie zeigt die Wirksamkeit der Verwendung eines spärlichen CNN für Schädelrekonstruktionsaufgaben, und unsere Ergebnisse können auf andere räumlich spärliche Probleme angewendet werden. Wir beweisen dies durch zusätzliche experimentelle Ergebnisse auf anderen sparsamen medizinischen Datensätzen, wie die Aorta und das Herz. Projektseite unter https://github.com/Jianningli/SparseCNN . JA 2023 11 10.1038/s41598-023-47437-6 Scientific reports Jianning Li Christina Gsaxner Antonio Pepe Dieter Schmalstieg Jens Kleesiek Jan Egger article Gierend2023_PMID37938878 Im Rahmen der Medical Informatics Initiative haben medizinische Datenintegrationszentren (DICs) komplexe Datenflüsse implementiert, um routinemäßige Gesundheitsdaten in Forschungsdaten-Repositorien für die sekundäre Nutzung zu übertragen. Die Methoden der Datenverwaltung sind während dieser Prozesse von Bedeutung, und besondere Aufmerksamkeit sollte auf Provenienzaspekte gegeben werden. Unzureichendes Wissen kann zu Gültigkeitsrisiken führen und das Vertrauen und die Qualität der verarbeiteten Daten reduzieren. Die Notwendigkeit, pflegefähige Datenmanagement-Praktiken zu implementieren, ist unbestritten, aber es gibt einen großen Mangel an Klarheit über den Status. Unsere Studie untersucht die aktuellen Methoden des Datenmanagements während des gesamten Datenlebenszyklus innerhalb des Konsortiums Medical Informatics in Research and Care in University Medicine (MIRACUM). Wir stellen einen Rahmen für den Reifestatus von Datenmanagement-Praktiken dar und geben Empfehlungen vor, um eine vertrauensvolle Verbreitung und Wiederverwendung von routinemäßigen Gesundheitsdaten zu ermöglichen. In dieser gemischten Methodenstudie führten wir zwischen Juli und September 2021 halbstrukturierte Interviews mit Interessenvertretern aus 10 DICs durch. Wir nutzten einen selbst gestalteten Fragebogen, den wir auf die MIRACUM DICs zugeschnitten haben, um qualitative und quantitative Daten zu sammeln. Unsere Studienmethode entspricht der Good Reporting einer Mixed Methods Study (GRAMMS) Checkliste. Unsere Studie liefert Einblicke in die Datenmanagementpraxis der MIRACUM DICs. Wir identifizieren mehrere Rückverfolgbarkeitsfragen, die teilweise mit fehlenden kontextbezogenen Informationen innerhalb nicht harmonisierter Arbeitsabläufe, unklarer Verantwortlichkeiten, fehlender oder unvollständiger Datenelemente und unvollständiger Informationen über die rechnergestützten Umgebungsinformationen erläutert werden können. Basierend auf den identifizierten Mängeln schlagen wir einen Rahmen für die Reife des Datenmanagements vor, um mehr Klarheit zu erreichen und verbesserte Strategien für das Datenmanagement zu definieren. Der Rahmen für die Datenverwaltung unterstützt die Erstellung und Verbreitung von genauen und nachweislich bereicherten Daten für die sekundäre Nutzung. Unsere Arbeit dient als Katalysator für die Ableitung einer übergeordneten Datenmanagementstrategie, die die Datenintegrität und Provenienzeigenschaften als Schlüsselfaktoren bewahrt. Wir stellen fest, dass diese Arbeit zur Erzeugung fairer und aufrechterhaltener Gesundheitsforschungsdaten von hoher Qualität führen wird. JA 2023 11 10.2196/48809 Journal of medical Internet research Kerstin Gierend Sherry Freiesleben Dennis Kadioglu Fabian Siegel Thomas Ganslandt Dagmar Waltemath article heinrich_using_2023 The emergence of SARS-CoV-2 has resulted in millions of deaths as a result of COVID-19. Suitable models were missing at the beginning of the pandemic, and studies investigating disease pathogenesis relied on patients who had succumbed to COVID-19. Since then, autopsies of patients have substantially contributed to our understanding of the pathogenesis of COVID-19 and associated major organ complications. Here we summarize how autopsies have complemented experimental studies, mainly in animal models, and how they have facilitated critical knowledge of COVID-19 to improve daily clinical practice and develop therapeutic interventions. Employing advanced histopathologic and molecular genetic methods in post-mortem tissues, the COVID-19 pandemic has highlighted the importance of autopsies for virology research and clinical practice in current and emerging infectious diseases. JA 2023 11 en 2058-5276 10.1038/s41564-023-01488-7 Nature Microbiology 8 1986—1994 11 Infection, SARS-CoV-2, Viral infection https://www.nature.com/articles/s41564-023-01488-7 Fabian Heinrich Kirsten D. Mertz Markus Glatzel Martin Beer Susanne Krasemann article JA 2023 10 25 10.1007/s15010-023-02043-6 NAPKON 2.0 K Appel Ramsia Geisler D Maier Olga Miljukov SM Hopff Jörg Janne Vehreschild article JA 2023 10 17 10.1186/s12910-023-00959-0 NAPKON 2.0 K Tilch SM Hopff K Appel M Kraus Bettina Lorenz-Depiereux Lisa Pilgram G. Anton Sarah Berger Ramsia Geisler K Haas T. Illig D Krefting Roberto Lorbeer Lazar Mitrov M Muenchhoff Matthias Nauck Christina Pley Jens-Peter Reese Siegbert Rieg Margarete Scherer Melanie Stecher C Stellbrink Heike Valentin Christof Winter Martin Witzenrath Jörg Janne Vehreschild article Appel2023-tr BACKGROUND: Numerous prognostic scores have been published to support risk stratification for patients with Coronavirus disease 2019 (COVID-19). METHODS: We performed a systematic review to identify the scores for confirmed or clinically assumed COVID-19 cases. An in-depth assessment and risk of bias (ROB) analysis (Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool (PROBAST)) was conducted for scores fulfilling predefined criteria ((I) area under the curve (AUC) $\geq$ 0.75; (II) a separate validation cohort present; (III) training data from a multicenter setting ($\geq$ 2 centers); (IV) point-scale scoring system). RESULTS: Out of 1,522 studies extracted from MEDLINE/Web of Science (20/02/2023), we identified 242 scores for COVID-19 outcome prognosis (mortality 109, severity 116, hospitalization 14, long-term sequelae 3). Most scores were developed using retrospective (75.2%) or single-center (57.1%) cohorts. Predictor analysis revealed the primary use of laboratory data and sociodemographic information in mortality and severity scores. Forty-nine scores were included in the in-depth analysis. The results indicated heterogeneous quality and predictor selection, with only five scores featuring low ROB. Among those, based on the number and heterogeneity of validation studies, only the 4C Mortality Score can be recommended for clinical application so far. CONCLUSION: The application and translation of most existing COVID scores appear unreliable. Guided development and predictor selection would have improved the generalizability of the scores and may enhance pandemic preparedness in the future. JA 2023 10 en 10.1093/cid/ciad618 37879096 Clin. Infect. Dis. Oxford University Press (OUP) COVID-19; Pandemic preparedness; Prediction models; Predictors; Scores Katharina S Appel Ramsia Geisler Daniel Maier Olga Miljukov Sina M Hopff Jörg J Vehreschild article pmid37969270 Coronary artery calcification (CA) score has been established as a quantitative imaging biomarker to reflect arteriosclerosis and general vessel status. It is established as an important prognostic factor for coronary heart disease but also for other disease entities. Our aim was to use this imaging marker derived from computed tomography (CT) images to elucidate the prognostic relevance in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19). The clinical database was retrospectively screened for patients with COVID-19 between 2020 and 2022. A total of 241 patients (85 female patients, 35.3%) were included into the analysis. CA scoring was performed semiquantitatively on thoracic CT images with the established Weston score. Overall, 61 patients (25.3%) of the investigated patient sample died. In survivors, the mean CA score was 2.3±3.0 and in non-survivors, it was 4.2±4.1 (P=0.002). In univariable regression analysis, CA was associated with 30-day mortality [odds ratio (OR) =1.15; 95% confidence interval (CI): 1.06-1.25, P<0.001]. These results were confirmed by the multivariable regression analysis adjusted for age and sex, the CA score predicted 30-day mortality (OR =1.28; 95% CI: 1.08-1.4, P=0.002). CA score is an independent risk factor in COVID-19. As CA scoring can easily be performed by the radiologist, it should be further investigated as an imaging marker in patients with COVID-19 and potentially be translated into clinical routine. 2023 10 10.21037/jtd-23-728 Journal of thoracic disease 15 5559-5565 10 RACOON, Magdeburg, Bochum/Minden, Leipzig, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37969270/ PMID: 37969270 Hans-Jonas Meyer Sebastian Gottschling Jan Borggrefe Alexey Surov article Tilch2023-mj With the outbreak of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), global researchers were confronted with major challenges. The German National Pandemic Cohort Network (NAPKON) was launched in fall 2020 to effectively leverage resources and bundle research activities in the fight against the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. We analyzed the setup phase of NAPKON as an example for multicenter studies in Germany, highlighting challenges and optimization potential in connecting 59 university and nonuniversity study sites. We examined the ethics application process of 121 ethics submissions considering durations, annotations, and outcomes. Study site activation and recruitment processes were investigated and related to the incidence of SARS-CoV-2 infections. For all initial ethics applications, the median time to a positive ethics vote was less than two weeks and 30 of these study sites (65%) joined NAPKON within less than three weeks each. Electronic instead of postal ethics submission (9.5 days (Q1: 5.75, Q3: 17) vs. 14 days (Q1: 11, Q3: 26), p value = 0.01) and adoption of the primary ethics vote significantly accelerated the ethics application process. Each study center enrolled a median of 37 patients during the 14-month observation period, with large differences depending on the health sector. We found a positive correlation between recruitment performance and COVID-19 incidence as well as hospitalization incidence. Our analysis highlighted the challenges and opportunities of the federated system in Germany. Digital ethics application tools, adoption of a primary ethics vote and standardized formal requirements lead to harmonized and thus faster study initiation processes during a pandemic. 2023 10 en BMC Med. Ethics 24 84 1 COVID-19; Ethical approval; Ethics committee; Multicenter study; Pandemic preparedness; Study initiation Katharina Tilch Sina M Hopff Katharina S. Appel Monika Kraus Bettina Lorenz-Depiereux Lisa Pilgram Gabriele Anton Sarah Berger Ramsia Geisler Kirsten Haas Thomas Illig D Krefting Roberto Lorbeer Lazar Mitrov M Muenchhoff Matthias Nauck Christina Pley Jens-Peter Reese Siegbert Rieg Margarete Scherer Melanie Stecher Christoph Stellbrink Heike Valentin Christof Winter Martin Witzenrath Jörg Janne Vehreschild article Engels2023_PMID37280412 Die Studie bewertet die Auswirkungen auf die Sero-Immunität, den Gesundheitsstatus und die Lebensqualität von Kindern und Jugendlichen nach dem Aufstand der Omicron-Variante in Deutschland. Diese multizentrische Querschnittsstudie (IMMUNEBRIDGE Kids) wurde von Juli bis Oktober 2022 in der Deutschen Netzwerk-Universitätsmedizin (NUM) durchgeführt. Die SARS-CoV-2-Antikörper wurden gemessen und die Daten zu SARS-CoV-2 Infektionen, Impfungen, gesundheitlichen und sozioökonomischen Faktoren sowie der sorggiver-reported Bewertung über die Gesundheit und den psychologischen Status ihrer Kinder bewertet. 497 Kinder im Alter von 2 bis 17 Jahren wurden einbezogen. Drei Gruppen wurden analysiert: 183 Vorschulkinder im Alter von 2-4 Jahren, 176 Schulkinder im Alter von 5-11 Jahren und 138 Jugendliche im Alter von 12-18 Jahren. Positive Antikörper gegen das S- oder N-Antigen von SARS-CoV-2 wurden in 86,5% aller Teilnehmer (70,0% [128/183] der Vorschulkinder, 94,3% der Schulkinder [166/176] und 98,6% der Jugendlichen [136/138]) nachgewiesen. Unter allen Kindern wurden 40,4% (201/497) gegen COVID-19 geimpft (Vorschulkinder 4,4% [8/183], Schüler 44,3% [78/176] und Jugendliche 83,3% [115/138]). Die Seroprevalenz von SARS-CoV-2 war in der Vorschule am niedrigsten. Gesundheitsstatus und Lebensqualität der Eltern waren zum Zeitpunkt der Erhebung sehr positiv (Sommer 2022). Altersbedingte Unterschiede bei SARS-CoV-2 Sero-Immunität könnten vor allem durch Unterschiede bei Impfungen anhand der offiziellen deutschen Impfungsempfehlungen sowie Unterschiede bei SARS-CoV-2 Infektionsraten in den verschiedenen Altersgruppen erklärt werden. Gesundheitsstatus und Lebensqualität von fast allen Kindern waren sehr gut unabhängig von der Infektion und/oder Impfung von SARS-CoV-2. Deutsches Register für klinische Studien Identifier Würzburg: DRKS00025546 (Registrierung: 11.09.2021), Bochum: DRKS00022434 (Registrierung:07.08.2020), Dresden: DRKS 00022455 (Registrierung: 23.07.2020). JA 2023 10 10.1007/s15010-023-02052-5 Infection Geraldine Engels Anna-Lisa Oechsle Anne Schlegtendal Christoph Maier Sarah Holzwarth Andrea Streng Berit Lange André Karch Astrid Petersmann Hendrik Streeck Sabine Blaschke-Steinbrecher Christoph Härtel Horst Schroten Rüdiger Kries Reinhard Berner Johannes Liese Folke Brinkmann Nicole Toepfner article JA 2023 9

eingereicht bei GMDS Jahrestagung Heilbronn (Sept 23)

Dana Stahl Arne Blumentritt Ekatherina Heim Heike Valentin Thomas Bahls Martin Bialke Monika Kraus W Hoffmann Henriette Rau Lizon Fiedler-Lacombe article Ebel2023_PMID40567385 Geschlechtsunterschiede in der Größe bestimmter Gehirnstrukturen wurden umfassend untersucht, aber sorgfältige und reproduzierbare statistische Hypothesentests, um sie zu identifizieren, produzierte insgesamt kleine Effektgrößen und Unterschiede in Gehirnen von Männern und Frauen. Andererseits haben multivariate statistische oder maschinelle Lernmethoden, die MR-Bilder des gesamten Gehirns analysieren, respektable Akzente für die Aufgabe, Gehirne von Männern von Gehirnen von Frauen zu unterscheiden. Allerdings fehlten die meisten existierenden Studien eine sorgfältige Kontrolle für Hirnvolumenunterschiede zwischen den Geschlechtern und, wenn getan, ihre Genauigkeit oft auf 70% oder darunter. Dies stellt Fragen über die Relevanz der erreichten Genauigkeiten ohne sorgfältige Kontrolle des Gesamtvolumens. Wir untersuchten, wie genau der Sex aus den Eigenschaften des menschlichen Gehirns klassifiziert werden kann, wenn er sich auf das gesamte Gehirnvolumen anpasst. Wir haben getestet, wie robuste Machine Learning Klassifikatoren bei der Vorhersage von Cross-Cohort sind, d.h. wenn sie auf einer anderen Kohorte verwendet werden, als sie ausgebildet wurden. Darüber hinaus haben wir untersucht, wie ihre Genauigkeit von der Größe des Trainingssatzes abhängt und versuchte, Hirnregionen zu identifizieren, die für eine erfolgreiche Klassifizierung relevant sind. MRT-Daten wurden von zwei Bevölkerungsdatensätzen von 3298 meist älteren Erwachsenen aus der Studie of Health in Pomerania (SHIP) und 399 meist jüngeren Erwachsenen aus dem Human Connectome Project (HCP) verwendet. Wir haben zwei multivariate Methoden, logistische Regression und ein 3D-konvolutionales neuronales Netzwerk bewertet. Wir zeigen, dass männliche und weibliche Gehirne desselben intracranialen Volumens mit >92% Genauigkeit mit logistischer Regression auf einem Datensatz von 1166 angepasst Einzelpersonen unterschieden werden können. Das gleiche Modell erreichte auch 85% Genauigkeit auf einer anderen Kohorte ohne Rückgriff. Die Genauigkeit für beide Methoden erhöhte sich mit der Trainingskohortengröße bis zu und über 3000 Personen, was darauf hindeutet, dass Klassifikatoren, die auf kleinere Kohorten ausgebildet sind, einen Genauigkeitsnachteil haben. Wir fanden keine einzige hervorragende Gehirnregion, die für eine erfolgreiche Klassifikation erforderlich ist, aber wichtige Eigenschaften erscheinen ziemlich verteilt über das Gehirn. JA 2023 9 10.1016/j.ynirp.2023.100181 Neuroimage. Reports Matthis Ebel Martin Domin Nicola Neumann Carsten Oliver Schmidt Martin Lotze Mario Stanke article gagiannis_clinical_2023 JA 2023 9 1073-449X 10.1164/rccm.202302-0285LE American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine 208 618-621 5 COVID-19, SARS-CoV-2, PASC, lung pathology, longCOVID, postCOVID, lung fibrosis https://www.atsjournals.org/doi/abs/10.1164/rccm.202302-0285LE Publisher: American Thoracic Society - AJRCCM Daniel Gagiannis Carsten Hackenbroch Wilhelm Bloch Fabian Zech Frank Kirchhoff Sonja Djudjaj Saskia Stillfried Roman Bülow Peter Boor Konrad Steinestel article pmid37597399 N/A 2023 9 10.1016/j.thromres.2023.07.010 Thrombosis research 229 255-257 RACOON https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37597399/ PMID: 37597399 Hans-Jonas Meyer Sebastian Gottschling Caroline Bär Andreas Wienke Jan Borggrefe Alexey Surov article stanelle-bertram_cyp19a1_2023 JA 2023 9 en 2666-3791 10.1016/j.xcrm.2023.101152 Cell Reports Medicine 4 101152 9 COVID-19, CYP19A1, estradiol, letrozole, lung health, male sex, testosterone https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666379123003051 Stephanie Stanelle-Bertram Sebastian Beck Nancy Kouassi Mounogou Berfin Schaumburg Fabian Stoll Zoé Schmal Tian Bai Martin Zickler Georg Beythien Kathrin Becker Madeleine Roi Fabian Heinrich Claudia Schulz Martina Sauter Susanne Krasemann Philine Lange Axel Heinemann Debby Riel Lonneke Leijten Lisa Bauer Thierry P. P. Bosch Boaz Lopuhaä Tobias Busche Daniel Wibberg Dirk Schaudien Torsten Goldmann Anna Lüttjohann Jenny Ruschinski Hanna Jania Zacharias Müller Vinicius Reis Vanessa Krupp-Buzimkic Martin Wolff Chiara Fallerini Margherita Baldassarri Simone Furini Katrina Norwood Christopher Käufer Nina Schützenmeister Maren Köckritz-Blickwede Maria Schroeder Dominik Jarczak Axel Nierhaus Tobias Welte Stefan Kluge Alice C. McHardy Frank Sommer Jörn Kalinowski Susanne Krauss-Etschmann Franziska Richter Jan Thüsen Wolfgang Baumgärtner Karin Klingel Benjamin Ondruschka Alessandra Renieri Gülsah Gabriel article Yusuf2023-tr INTRODUCTION: Contradiction is a relevant data quality indicator to evaluate the plausibility of interdependent health data items. However, while contradiction assessment is achieved using domain-established contradictory dependencies, recent studies have shown the necessity for additional requirements to reach conclusive contradiction findings. For example, the oral or rectal methods used in measuring the body temperature will influence the thresholds of fever definition. The availability of this required information as explicit data items must be guaranteed during study design. In this work, we investigate the impact of activities related to study database implementation on contradiction assessment from two perspectives including: 1) additionally required metadata and 2) implementation of checks within electronic case report forms to prevent contradictory data entries. METHODS: Relevant information (timestamps, measurement methods, units, and interdependency rules) required for contradiction checks are identified. Scores are assigned to these parameters and two different studies are evaluated based on the fulfillment of the requirements by two selected interdependent data item sets. RESULTS: None of the studies have fulfilled all requirements. While timestamps and measurement units are found, missing information about measurement methods may impede conclusive contradiction assessment. Implemented checks are only found if data are directly entered. DISCUSSION: Conclusive contradiction assessment typically requires metadata in the context of captured data items. Consideration during study design and implementation of data capture systems may support better data quality in studies and could be further adopted in primary health information systems to enhance clinical anamnestic documentation. JA 2023 9 en 10.3233/SHTI230707 Stud. Health Technol. Inform. 307 152—158 Data quality; contradictions; electronic data capture; metadata definition Khalid O Yusuf Irina Chaplinskaya-Sobol Anne Schoneberg Sabine Hanß Heike Valentin Bettina Lorenz-Depiereux Stefan Hansch Karin Fiedler Margarete Scherer Shimita Sikdar Olga Miljukov Jens-Peter Reese Patricia Wagner Isabel Bröhl Ramsia Geisler Jörg Janne Vehreschild Sabine Blaschke Carla Bellinghausen Milena Milovanovic D Krefting article JA 2023 9 eingereicht bei GMDS Jahrestagung Heilbronn Khalid O Yusuf Irina Chaplinskaya-Sobol Anne Schoneberg Sabine Hanss Heike Valentin Bettina Lorenz-Depiereux Stefan Hansch Karin Fiedler Margarete Scherer Shimita Sikdar Olga Miljukov Jens-Peter Reese Patricia Wagner Isabel Bröhl Ramsia Geisler Jörg Janne Vehreschild Sabine Blaschke C Bellinghausen Milena Milovanovic D Krefting article JA 2023 9 10.3233/SHTI230707 NAPKON 2.0 2022-05-17_Khalid_DataQuality Khalid O Yusuf Irina Chaplinskaya-Sobol Anne Schoneberg Sabine Hanss Heike Valentin Bettina Lorenz-Depiereux Stefan Hansch Karin Fiedler Margarete Scherer Shimita Sikdar Olga Miljukov Jens-Peter Reese Patricia Wagner Isabel Bröhl Ramsia Geisler Jörg Janne Vehreschild Sabine Blaschke C Bellinghausen Milena Milovanovic D Krefting article pmid37453274 The ever-increasing volume of medical imaging data and interest in Big Data research brings challenges to data organization, categorization, and retrieval. Although the radiological value chain is almost entirely digital, data structuring has been widely performed pragmatically, but with insufficient naming and metadata standards for the stringent needs of image analysis. To enable automated data management independent of naming and metadata, this study focused on developing a convolutional neural network (CNN) that classifies medical images based solely on voxel data. A 3D CNN (3D-ResNet18) was trained using a dataset of 31,602 prostate MRI volumes with 10 different sequence types of 1243 patients. A five-fold cross-validation approach with patient-based splits was chosen for training and testing. Training was repeated with a gradual reduction in training data assessing classification accuracies to determine the minimum training data required for sufficient performance. The trained model and developed method were tested on three external datasets. The model achieved an overall accuracy of 99.88 % ± 0.13 % in classifying typical prostate MRI sequence types. When being trained with approximately 10 % of the original cohort (112 patients), the CNN still achieved an accuracy of 97.43 % ± 2.10 %. In external testing the model achieved sensitivities of > 90 % for 10/15 tested sequence types. The herein developed CNN enabled automatic and reliable sequence identification in prostate MRI. Ultimately, such CNN models for voxel-based sequence identification could substantially enhance the management of medical imaging data, improve workflow efficiency and data quality, and allow for robust clinical AI workflows. 2023 9 10.1016/j.ejrad.2023.110964 European journal of radiology 166 110964 RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37453274/ PMID: 37453274 Georg L Baumgärtner Charlie A Hamm Sophia Schulze-Weddige Richard Ruppel Nick L Beetz Madhuri Rudolph Franziska Dräger Konrad P Froböse Helena Posch Julian Lenk Felix Biessmann Tobias Penzkofer article woo_vagus_2023 Dysautonomia has substantially impacted acute COVID-19 severity as well as symptom burden after recovery from COVID-19 (long COVID), yet the underlying causes remain unknown. Here, we hypothesized that vagus nerves are affected in COVID-19 which might contribute to autonomic dysfunction. We performed a histopathological characterization of postmortem vagus nerves from COVID-19 patients and controls, and detected SARS-CoV-2 RNA together with inflammatory cell infiltration composed primarily of monocytes. Furthermore, we performed RNA sequencing which revealed a strong inflammatory response of neurons, endothelial cells, and Schwann cells which correlated with SARS-CoV-2 RNA load. Lastly, we screened a clinical cohort of 323 patients to detect a clinical phenotype of vagus nerve affection and found a decreased respiratory rate in non-survivors of critical COVID-19. Our data suggest that SARS-CoV-2 induces vagus nerve inflammation followed by autonomic dysfunction which contributes to critical disease courses and might contribute to dysautonomia observed in long COVID. 2023 9 en 1432-0533 10.1007/s00401-023-02612-x Acta Neuropathologica 146 387—394 3 COVID-19, Dysautonomia, Neuroinflammation, Vagus nerve https://doi.org/10.1007/s00401-023-02612-x Marcel S. Woo Mohsin Shafiq Antonia Fitzek Matthias Dottermusch Behnam Mohammadi Christina Mayer Lukas C. Bal Lukas Raich Jakob Matschke Susanne Krasemann Susanne Pfefferle Thomas Theo Brehm Marc Lütgehetmann Julia Schädler Julian Wiesch Benjamin Ondruschka Manuel A. Friese Markus Glatzel article Salzberger2023-xd JA 2023 8 en 10.1007/s15010-023-02040-9 Infection 51 805—811 4 Epidemiology; Genomics; Pandemic; SARS-CoV-2; Surveillance, GenSurv, MolTrax B Salzberger A Mellmann A Bludau S Ciesek VM Corman A Dilthey T Donker T Eckmanns R Egelkamp SG Gatermann H Grundmann G Häcker M Kaase B Lange M Mielke MW Pletz T Semmler A Thürmer LH Wieler T Wolff AF Widmer S Scheithauer article Jacobs2023_PMID37685411 Datengetriebenes maschinelles Lernen in der medizinischen Forschung und Diagnostik benötigt von klinischen Experten kuratierte großformatige Datensätze. Die Generierung großer Datensätze kann im Hinblick auf den Ressourcenverbrauch und den Zeitaufwand herausfordern, während die Verallgemeinerlichkeit und Validierung der entwickelten Modelle deutlich von der Vielfalt der Datenquellen profitieren. Schulungsalgorithmen zu kleineren dezentralen Datensätzen durch föderiertes Lernen können den Aufwand reduzieren, erfordern aber die Implementierung einer spezifischen und ambitionierten Infrastruktur, um Daten, Algorithmen und Rechenzeit zu teilen. Darüber hinaus bietet es die Möglichkeit, die Daten lokal zu pflegen und zu halten. Somit können Datensicherheitsprobleme vermieden werden, da Patientendaten nicht geteilt werden dürfen. Machine Learning Modelle werden auf lokalen Daten durch das Teilen des Modells und durch ein etabliertes Netzwerk trainiert. Neben kommerziellen Anwendungen gibt es auch zahlreiche akademische und maßgeschneiderte Implementierungen von Netzwerkinfrastrukturen. Die Konfiguration dieser Netzwerke unterscheidet sich in erster Linie, hält sich aber an einen Standardrahmen aus Grundkomponenten. In dieser technischen Anmerkung schlagen wir grundlegende Infrastrukturanforderungen für die Datenverwaltung, Datenwissenschafts-Workflows und lokale Knoten-Setup vor und berichten über die Vorteile und erfahrene Fallstricke bei der Umsetzung der lokalen Infrastruktur mit der deutschen Radiologischen kooperativen Netzwerkinitiative als Anwendungsbeispiel. Wir zeigen, wie die Infrastruktur auf einigen Basiskomponenten aufgebaut werden kann, um die Bedürfnisse eines föderierten Lernnetzwerks zu reflektieren und wie sie sowohl unter Berücksichtigung lokaler als auch globaler Netzwerkanforderungen umgesetzt werden können. Nach der Analyse des Bereitstellungsprozesses in verschiedenen Einstellungen und Szenarien empfehlen wir, den lokalen Knoten in eine bestehende klinische IT-Infrastruktur zu integrieren. Dieser Ansatz bietet Vorteile in Bezug auf Wartungs- und Bereitstellungsaufwand im Vergleich zur externen Integration in einer separaten Umgebung (z.B. der Radiologieabteilung). Diese vorgeschlagene Grundarbeit kann als beispielhafte Entwicklungsleitlinie für zukünftige Anwendungen von föderierten Lernnetzwerken in klinischen und wissenschaftlichen Umgebungen betrachtet werden. JA 2023 8 10.3390/healthcare11172377 Healthcare (Basel, Switzerland) Paul-Philipp Jacobs Constantin Ehrengut Andreas Michael Bucher Tobias Penzkofer Mathias Lukas Jens Kleesiek Timm Denecke article Meyer2023_PMID37290317 Thorakale Lymphadenopathie kann Prognosen bei Patienten mit Koronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) vorhersagen, wenngleich die gemeldeten Daten unschlüssig sind. Ziel der vorliegenden Analyse war es, die betroffenen Lymphknotenstationen und die kumulative Lymphknotengröße, die sich aus der berechneten Tomographie (CT) ergibt, zur Vorhersage von 30-tägiger Mortalität bei Patienten mit COVID-19 zu analysieren. Die klinische Datenbank wurde für Patienten mit COVID-19 zwischen 2020 und 2022 rückwirkend untersucht. Insgesamt wurden 177 Patienten (63 weiblich, 35,6%) in die Analyse aufgenommen. Thoracal Lymphadenopathie wurde durch einen kurzen Achsdurchmesser über 10 mm definiert. Die kumulative Lymphknotengröße der größten Lymphknoten wurde berechnet und die Menge der betroffenen Lymphknotenstationen quantifiziert. Insgesamt starben 53 Patienten (29,9%) innerhalb der 30-tägigen Beobachtungszeit. Bei der ICU wurden 108 Patienten (61,0%) zugelassen und 91 Patienten mussten intubiert werden (51.4%). Insgesamt gab es 130 Patienten mit Lymphadenopathie (73,4%). Die mittlere Anzahl der betroffenen Lymphknotenwerte lag bei Nicht-Überlebenden höher als bei Überlebenden (also 4,0 vs 2,2, p < 0,001). Die kumulative Größe war auch bei Nichtüberlebenden höher als bei Überlebenden (Mittel 55,9 mm gegenüber 44.1 mm, p = 0,006). Die Anwesenheit von Lymphadenopathie wurde mit 30-tägiger Mortalität in einer multivariablen Analyse verbunden, OR = 2,99 (95% CI 1,20 - 7,43), p = 0.02. Eine Thorax-Lymphadenopathie mit kumulativer Größe und von CT-Bildern abgeleiteten Betroffenen ist bei Patienten mit COVID-19 mit 30-tägiger Mortalität verbunden. JA 2023 8 10.1016/j.jiph.2023.05.031 Journal of infection and public health Hans-Jonas Meyer Bohdan Melekh Andreas Wienke Jan Borggrefe Alexey Surov article kolabas_distinct_2023 JA 2023 8 en 00928674 10.1016/j.cell.2023.07.009 Cell 186 3706-3725 17 https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0092867423007420 Zeynep Ilgin Kolabas Louis B. Kuemmerle Robert Perneczky Benjamin Förstera Selin Ulukaya Saketh Kapoor Laura M. Bartos Maren Büttner Ozum Sehnaz Caliskan Zhouyi Rong Hongcheng Mai Luciano Höher Denise Jeridi Muge Molbay Igor Khalin Ioannis K. Deligiannis Moritz Negwer Kenny Roberts Alba Simats Olga Carofiglio Mihail I. Todorov Izabela Horvath Furkan Ozturk Selina Hummel Gloria Biechele Artem Zatcepin Marcus Unterrainer Johannes Gnörich Jay Roodselaar Joshua Shrouder Pardis Khosravani Benjamin Tast Lisa Richter Laura Díaz-Marugán Doris Kaltenecker Laurin Lux Ying Chen Shan Zhao Boris-Stephan Rauchmann Michael Sterr Ines Kunze Karen Stanic Vanessa W.Y. Kan Simon Besson-Girard Sabrina Katzdobler Carla Palleis Julia Schädler Johannes C. Paetzold Sabine Liebscher Anja E. Hauser Ozgun Gokce Heiko Lickert Hanno Steinke Corinne Benakis Christian Braun Celia P. Martinez-Jimenez Katharina Buerger Günter Höglinger Johannes Levin Christian Haass Anna Kopczak Martin Dichgans Joachim Havla Tania Kümpfel Martin Kerschensteiner Martina Schifferer Mikael Simons Arthur Liesz Natalie Krahmer Omer A. Bayraktar Nicolai Franzmeier Nikolaus Plesnila Suheda Erener Victor G. Puelles Claire Delbridge Harsharan Singh Bhatia Farida Hellal Markus Elsner Ingo Bechmann Benjamin Ondruschka Matthias Brendel Fabian J. Theis Ali Erturk article Lange2023-fv PURPOSE: Despite the need to generate valid and reliable estimates of protection levels against SARS-CoV-2 infection and severe course of COVID-19 for the German population in summer 2022, there was a lack of systematically collected population-based data allowing for the assessment of the protection level in real time. METHODS: In the IMMUNEBRIDGE project, we harmonised data and biosamples for nine population-/hospital-based studies (total number of participants n = 33,637) to provide estimates for protection levels against SARS-CoV-2 infection and severe COVID-19 between June and November 2022. Based on evidence synthesis, we formed a combined endpoint of protection levels based on the number of self-reported infections/vaccinations in combination with nucleocapsid/spike antibody responses ("confirmed exposures"). Four confirmed exposures represented the highest protection level, and no exposure represented the lowest. RESULTS: Most participants were seropositive against the spike antigen; 37% of the participants $\geq$ 79 years had less than four confirmed exposures (highest level of protection) and 5% less than three. In the subgroup of participants with comorbidities, 46-56% had less than four confirmed exposures. We found major heterogeneity across federal states, with 4-28% of participants having less than three confirmed exposures. CONCLUSION: Using serological analyses, literature synthesis and infection dynamics during the survey period, we observed moderate to high levels of protection against severe COVID-19, whereas the protection against SARS-CoV-2 infection was low across all age groups. We found relevant protection gaps in the oldest age group and amongst individuals with comorbidities, indicating a need for additional protective measures in these groups. Ja 2023 8 en https://doi.org/10.1007/s15010-023-02071-2 Infection Humoral immunity; Neutralizing antibodies; SARS-CoV-2; Seroepidemiological studies B Lange VK Jaeger Manuela Harries Viktoria R"ucker Hendrik Streeck Sabine Blaschke Astrid Petersmann Nicole Toepfner Matthias Nauck Max J Hassenstein Maren Dreier I von Holt Axel Budde A Bartz Julia Ortmann Marc-André Kurosinski Reinhard Berner Max Borsche Gunnar Brandhorst Melanie Brinkmann Kathrin Budde Marek Deckena Geraldine Engels Marc Fenzlaff Christoph Härtel Olga Hovardovska Alexander Katalinic Katja Kehl Mirjam Kohls Stefan Krüger W Lieb Kristin M Meyer-Schlinkmann Tobias Pischon Daniel Rosenkranz Nicole Rübsamen Jan Rupp C Schäfer Mario Schattschneider Anne Schlegtendal Simon Schlinkert Lena Schmidbauer Kai Schulze-Wundling Stefan Störk Carsten Tiemann Henry V"olzke Theresa Winter Christine Klein Johannes Liese Folke Brinkmann Patrick F Ottensmeyer Jens-Peter Reese Peter Heuschmann A Karch article granai_impact_2023 JA 2023 8 0023-6837 10.1016/j.labinv.2023.100179 Laboratory Investigation; a Journal of Technical Methods and Pathology 103 100179 8 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10202465/ Massimo Granai Verena Warm Antonio Vogelsberg Jakob Milla Karen Greif Ulrich Vogel Tamam Bakchoul Peter Rosenberger Leticia Quintanilla-Martinez Christian Schürch Karin Klingel Falko Fend Hans Bösmüller article lucke_intestinal_2023 Abstract The intestine is constantly balancing the maintenance of a homeostatic microbiome and the protection of the host against pathogens such as viruses. Many cytokines mediate protective inflammatory responses in the intestine, among them IL-1β. IL-1β is a proinflammatory cytokine typically activated upon specific danger signals sensed by the inflammasome. SARS-CoV-2 is capable of infecting multiple organs, including the intestinal tract. Severe cases of COVID-19 were shown to be associated with a dysregulated immune response, and blocking of proinflammatory pathways was demonstrated to improve patient survival. Indeed, anakinra, an Ab against the receptor of IL-1β, has recently been approved to treat patients with severe COVID-19. However, the role of IL-1β during intestinal SARS-CoV-2 infection has not yet been investigated. Here, we analyzed postmortem intestinal and blood samples from patients who died of COVID-19. We demonstrated that high levels of intestinal IL-1β were associated with longer survival time and lower intestinal SARS-CoV-2 RNA loads. Concurrently, type I IFN expression positively correlated with IL-1β levels in the intestine. Using human intestinal organoids, we showed that autocrine IL-1β sustains RNA expression of IFN type I by the intestinal epithelial layer. These results outline a previously unrecognized key role of intestinal IL-1β during SARS-CoV-2 infection. JA 2023 8 en 0022-1767, 1550-6606 10.4049/jimmunol.2200844 The Journal of Immunology 211 1052–1061 6 https://journals.aai.org/jimmunol/article/doi/10.4049/jimmunol.2200844/265832/Intestinal-IL-1-Plays-a-Role-in-Protecting-against Jöran Lücke Fabian Heinrich Jakob Malsy Nicholas Meins Josa Schnell Marius Böttcher Mikolaj Nawrocki Tao Zhang Franziska Bertram Morsal Sabihi Jan Kempski Tom Blankenburg Anna Duprée Matthias Reeh Stefan Wolter Oliver Mann Jakob R. Izbicki Ansgar W. Lohse Nicola Gagliani Marc Lütgehetmann Madeleine J. Bunders Marcus Altfeld Guido Sauter Anastasios D. Giannou Susanne Krasemann Benjamin Ondruschka Samuel Huber article azeke_minimally_2023 In the past years the number of hospital autopsies have declined steadily, becoming almost excluded from medical training. Medicolegal (forensic) autopsies account for almost all autopsies, whereas hospital autopsies are becoming increasingly rare. Minimally invasive tissue sampling (MITS) using post mortem ultrasound offers the opportunity to increase the number of post mortem examinations in a clinical and even forensic context. MITS is a needle-based post mortem procedure that uses (radiological) imaging techniques to examine major organs of the body, acquire tissue samples and aspirate fluid from the body cavities or hollow organs. In this study, MITS was used to determine the presence of other co-existing diseases in a deceased infected 97-year-old woman with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. The examination of her body was carried out using ultrasound as an imaging tool and to gather ultrasound-guided biopsies as conventional autopsy was rejected by the next of kin. Ultrasound and histology identified an intravesical mass leading to an obstruction of the urinary outlet resulting in bilateral hydronephrosis and purulent pyelonephritis, which was unknown during her lifetime. Histopathological examination revealed the tumor mass to be a squamous cell carcinoma. This study has shown that MITS can be used to determine the cause of death and the presence of concomitant diseases in the infectious deceased. JA 2023 8 eng 2075-4418 10.3390/diagnostics13162643 Diagnostics (Basel, Switzerland) 13 2643 16 COVID-19, conventional autopsy, forensic pathology, histopathology, minimal invasive tissue sampling (MITS), post mortem, ultrasound https://doi.org/10.3390%2Fdiagnostics13162643 Akhator Terence Azeke Julia Schädler Benjamin Ondruschka Stefan Steurer Dustin Möbius Antonia Fitzek article Surov2023_PMID37543614 Akute Lungenembolie (APE) ist eine gefährliche Erkrankung mit hoher Sterblichkeit. Die Kombination von klinischen, radiologischen und serologischen Parametern kann die Risikoschichtung von APE verbessern. Die meisten der vorgeschlagenen kombinierten Punkte wurden in unabhängigen Kohorten nicht validiert. Unser Ziel war es, die vorgeschlagenen klinisch-radiologischen Ergebnisse zur Prognose von 7- und 30-tägiger Sterblichkeit in APE zu validieren. Unsere Probe umfasste 531 Patienten mit APE, mittleres Alter 64,8 ± 15,6 Jahre, 221 (41.6%) Frauen und 310 (58,4%) Männer. Die folgenden Parameter wurden gesammelt: Alter und Geschlecht der Patienten, Mortalität innerhalb der Beobachtungszeit von 30 Tagen, vereinfachter Lungenprägegrad (sPESI), pH-Poponinspiegel (pg/ml), minimaler systolischer und diastolischer Blutdruck (mmHg), Herzfrequenz, O_{2>/sub> Sättigung, Synkopsequenzen und Notwendigkeit für Vasokpressoren. Bei CT-Pulmonalangiographie (CTPA) wurden kurzes Achsverhältnis rechts Ventrikel/linkes Ventrikel (RV/LV) und Rückfluss von Kontrastmittel in die minderwertige Venenkava erhalten. Die folgenden klinisch-radiologischen Punkte wurden berechnet: BOVA-Score, Lungenembolismus-Mortalitäts-Score (PEMS), European Society of Cardiology (ESC)-Score, Kumamaru-Score und Calgary akuter Lungenembolismus (CAPE). Insgesamt starben 31 Patienten (5,8%) innerhalb von sieben und 64 Patienten (12%) innerhalb von 30 Tagen. Alle Punkte zeigten hohe negative Prognosewerte von 89,0 bis 99,0%. PEMS und CAPE haben die höchste Spezifität für die 7-Tage-Sterblichkeit gezeigt (93,4% und 85,0%), PEMS und BOVA für 30-Tage-Sterblichkeit (94,2% und 90,4%). Die höchste Empfindlichkeit wurde für das ESC 2019 (96,8% und 95,3%) beobachtet. Kumamaru und CAPE erzielten eine geringe Empfindlichkeit. Alle Punkte hatten niedrige positive und hohe negative Vorhersagewerte. Zur Prognose der 7- und 30-tägigen Sterblichkeit in APE hat PEMS die höchste Spezifität. ESC 2019 zeigt die höchste Empfindlichkeit. Alle Punkte hatten niedrige positive und hohe negative Vorhersagewerte.} JA 2023 8 10.1186/s12931-023-02489-0 Respiratory research Alexey Surov Maximilian Thormann Caroline Bär Andreas Wienke Jan Borggrefe article JA 2023 7 11 10.1007/s15010-023-02057-0 F Steinbeis C. Thibeault S Steinbrecher Ira An Haack Dietrich August Beate Balzuweit C Bellinghausen Sarah Berger Irina Chaplinskaya-Sobol Oliver Cornely P Doeblin Matthias Endres Claudia Fink Carsten Finke Stephan Frank Sabine Hanss Tim J Hartung Johannes C. Hellmuth Susanne Herold Peter Heuschmann Jan Heyckendorf R Heyder S Hippenstiel W Hoffmann Sebastian Ulrich Kelle P Knape Philipp Koehler Luzie Kretzler David Manuel Leistner Jasmin Lienau Roberto Lorbeer Bettina Lorenz-Depiereux Constanze Dorothea Lüttke Knut Mai U Merle L. Meyer-Arndt Olga Miljukov M Muenchhoff M Müller-Plathe Julia Neuhann Hannelore Neuhauser Alexandra Nieters Christian Otte Daniel Pape RM Pinto Christina Pley A Pudszuhn Philipp Reuken Siegbert Rieg Petra Ritter Gritt Rohde Maria Rönnefarth Michael Ruzicka Jens Schaller Anne Schmidt Sein Schmidt Verena Schwachmeyer Georg Schwanitz Werner Seeger Dana Stahl Nicole Stobäus Hans Christian Stubbe Norbert Suttorp Bettina Temmesfeld S Thun Paul Triller Frederik Trinkmann Istvan Vadasz Heike Valentin Maria J.G.T. Vehreschild C Kalle Marie Lilienfeld-Toal Julia Weber Tobias Welte Christian Wildberg Robert Wizimirski Saskia Zvork Leif E Sander J Vehreschild T Zoller Florian Kurth Martin Witzenrath article pmid36863372 N/A ja 2023 7 10.1055/a-2018-3464 RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin 195 620-622 7 RACOON https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36863372/ PMID: 36863372 Florian Haag Maciej Pech Alexey Surov article Steinbeis2023-hb BACKGROUND: The severe acute respiratory syndrome corona virus 2 (SARS-CoV-2) pandemic causes a high burden of acute and long-term morbidity and mortality worldwide despite global efforts in containment, prophylaxis, and therapy. With unprecedented speed, the global scientific community has generated pivotal insights into the pathogen and the host response evoked by the infection. However, deeper characterization of the pathophysiology and pathology remains a high priority to reduce morbidity and mortality of coronavirus disease 2019 (COVID-19). METHODS: NAPKON-HAP is a multi-centered prospective observational study with a long-term follow-up phase of up to 36 months post-SARS-CoV-2 infection. It constitutes a central platform for harmonized data and biospecimen for interdisciplinary characterization of acute SARS-CoV-2 infection and long-term outcomes of diverging disease severities of hospitalized patients. RESULTS: Primary outcome measures include clinical scores and quality of life assessment captured during hospitalization and at outpatient follow-up visits to assess acute and chronic morbidity. Secondary measures include results of biomolecular and immunological investigations and assessment of organ-specific involvement during and post-COVID-19 infection. NAPKON-HAP constitutes a national platform to provide accessibility and usability of the comprehensive data and biospecimen collection to global research. CONCLUSION: NAPKON-HAP establishes a platform with standardized high-resolution data and biospecimen collection of hospitalized COVID-19 patients of different disease severities in Germany. With this study, we will add significant scientific insights and provide high-quality data to aid researchers to investigate COVID-19 pathophysiology, pathology, and chronic morbidity. JA 2023 7 en 10.1007/s15010-023-02057-0 37434025 Infection 52 93-104 1 COVID-19; Coronavirus; Deep phenotyping; Infectious disease; SARS-CoV-2 Fridolin Steinbeis Charlotte Thibeault Sarah Steinbrecher Ira An Haack Dietrich August Beate Balzuweit Carla Bellinghausen Sarah Berger Irina Chaplinskaya-Sobol Oliver Cornely Patrick Doeblin Matthias Endres Claudia Fink Carsten Finke Sandra Frank Sabine Hanß Tim Hartung Johannes Christian Hellmuth Susanne Herold Peter Heuschmann Jan Heyckendorf Ralf Heyder Stefan Hippenstiel W Hoffmann Sebastian Ulrich Kelle Philipp Knape Philipp Koehler Lucie Kretzler David Manuel Leistner Jasmin Lienau Roberto Lorbeer Bettina Lorenz-Depiereux Constanze Dorothea Lüttke Knut Mai Uta Merle Lil Antonia Meyer-Arndt Olga Miljukov M Muenchhoff Moritz Müller-Plathe Julia Neuhann Hannelore Neuhauser Alexandra Nieters Christian Otte Daniel Pape RM Pinto Christina Pley Annett Pudszuhn Philipp Reuken Siegberg Rieg Petra Ritter Gernot Rohde Maria Rönnefarth Michael Ruzicka Jens Schaller Anne Schmidt Sein Schmidt Verena Schwachmeyer Georg Schwanitz Werner Seeger Dana Stahl Nicole Stobäus Hans Christian Stubbe Norbert Suttorp Bettina Temmesfeld Sylvia Thun Paul Triller Frederik Trinkmann Istvan Vadasz Heike Valentin Maria Vehreschild Christof Kalle Marie Lilienfeld-Toal Joachim Weber Tobias Welte Christian Wildberg Robert Wizimirski Saskia Zvork Leif Erik Sander Janne Vehreschild Thomas Zoller Florian Kurth Martin Witzenrath article Pappe2023-ol Introduction: Patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) have an increased risk of acquiring severe coronavirus disease 2019 (COVID-19), which is why self-isolation was recommended. However, long periods of social isolation, accompanied by limited access to health care systems, might influence the outcome of patients with severe COPD negatively. Methods: Data from COPD and pneumonia patients at Charité-Universit"atsmedizin Berlin and the volume of endoscopic lung volume reduction (ELVR) surgeries from the German Lung Emphysema Registry (Lungenemphysem Register e.V.) were analyzed from pre-pandemic (2012 to 2019) to the pandemic period (2020 and 2021). In addition, 52 patients with COPD Global initiative for chronic Obstructive Lung Disease (GOLD) stage 4 status included in the lung emphysema registry received questionnaires during lockdowns from June 2020 to April 2021. Results: Admissions and ventilation therapies administered to COPD patients significantly decreased during the COVID-19 pandemic. Likewise, there was a reduction in ELVR treatments and follow-ups registered in German emphysema centers. Mortality was slightly higher among patients hospitalized with COPD during the pandemic. Increasing proportions of COPD patients with GOLD stage 3 and GOLD stage 4 status reported behavioral changes and subjective feelings of increasing COPD symptoms the longer the lockdown lasted. However, COPD symptom questionnaires revealed stable COPD symptoms over the pandemic time period. Summary: This study reveals reduced COPD admissions and elective treatment procedures of COPD patients during the pandemic, but a slight increase in mortality among patients hospitalized with COPD, irrespective of COVID-19. Correspondingly, patients with severe COPD reported subjective deterioration of their health status, probably caused by their very strict compliance with lockdown measures. JA 2023 7 en 10.15326/jcopdf.2022.0383 Chronic Obstr. Pulm. Dis. 10 COPD Foundation 211—223 3 COPD; COVID-19; endoscopic lung volume reduction; lockdown measures Eva Pappe Ralf Hammerich Jacopo Saccomanno Thomas Sgarbossa Anne Pohrt Bernd Schmidt Christian Grah Stephan Eisenmann Angelique Holland Stephan Eggeling Franz Stanzel Martin Witzenrath Ralf-Harto Hübner article Kolck2023_PMID37421448 SARS-CoV-2 Virusinfektion kann zu akutem Atemnotsyndrom (ARDS) führen, das durch schwere Muskelverschwendung kompliziert sein kann. Bisher sind Daten über den Muskelverlust von kritisch kranken COVID-19-Patienten begrenzt, während berechnete Tomographie (CT)-Scans für klinische Nachfolge verfügbar sind. Wir wollten die Parameter der Muskelverschwendung bei diesen Patienten untersuchen, indem wir als erstes die klinische Anwendung der Körperzusammensetzungsanalyse (BCA) als intermittierendes Monitoring-Tool testen. BCA wurde an 54 Patienten durchgeführt, mit mindestens drei Messungen während der Hospitalisierung, insgesamt 239 Bewertungen. Veränderungen der psoas- (PMA) und der gesamten Bauchmuskelfläche (TAMA) wurden durch lineare Mischmodellanalyse bewertet. PMA wurde als relativer Muskelverlust pro Tag für die gesamte Überwachungsperiode sowie für das Intervall zwischen jedem aufeinanderfolgenden Scan berechnet. Cox-Regression wurde angewendet, um Assoziationen mit Überleben zu analysieren. Die Receiver-Betriebskennlinie (ROC)-Analyse und Youden-Index wurden verwendet, um einen Abkling-Ausschnitt zu definieren. Intermittent BCA ergab deutlich höhere langfristige PMA-Verlustraten von 2,62% (vs. 1.16%, p < 0.001) und maximale Muskelverfall von 5.48% (vs. 3.66%, p = 0.039) pro Tag in Nicht-Überlebenden. Die erste verfügbare Abklingrate unterscheidet sich nicht wesentlich zwischen Überlebensgruppen, zeigte jedoch signifikante Überlebensvereinigungen in der Cox-Regression (p = 0,011). In der ROC-Analyse hatte PMA-Verlust im Durchschnitt über den Aufenthalt die größte diskriminierende Macht (AUC = 0,777) für das Überleben. Ein langfristiger PMA-Abfall pro Tag von 1,84% wurde als Schwelle definiert; Muskelverlust jenseits dieser Absenkung erwies sich als ein signifikanter BCA-abgeleiteter Prädiktor der Sterblichkeit. Muskelverschwendung bei kritisch kranken COVID-19-Patienten ist schwer und korreliert mit Überleben. Intermittierende BCA aus klinisch angezeigten CT-Scans erwies sich als wertvolles Monitoring-Tool, das die Identifizierung von Personen mit Risiko für negative Ergebnisse ermöglicht und großes Potenzial hat, kritische Pflegeentscheidungen zu unterstützen. JA 2023 7 10.1186/s13613-023-01162-5 Annals of intensive care Johannes Kolck Zvonimir A Rako Nick L Beetz Timo A Auer Laura K Segger Christian Pille Tobias Penzkofer Uli Fehrenbach Dominik Geisel article Lichtner2023-eg Background: The COVID-19 pandemic has spurred large-scale, interinstitutional research efforts. To enable these efforts, researchers must agree on data set definitions that not only cover all elements relevant to the respective medical specialty but also are syntactically and semantically interoperable. Therefore, the German Corona Consensus (GECCO) data set was developed as a harmonized, interoperable collection of the most relevant data elements for COVID-19-related patient research. As the GECCO data set is a compact core data set comprising data across all medical fields, the focused research within particular medical domains demands the definition of extension modules that include data elements that are the most relevant to the research performed in those individual medical specialties. Objective: We aimed to (1) specify a workflow for the development of interoperable data set definitions that involves close collaboration between medical experts and information scientists and (2) apply the workflow to develop data set definitions that include data elements that are the most relevant to COVID-19-related patient research regarding immunization, pediatrics, and cardiology. Methods: We developed a workflow to create data set definitions that were (1) content-wise as relevant as possible to a specific field of study and (2) universally usable across computer systems, institutions, and countries (ie, interoperable). We then gathered medical experts from 3 specialties-infectious diseases (with a focus on immunization), pediatrics, and cardiology-to select data elements that were the most relevant to COVID-19-related patient research in the respective specialty. We mapped the data elements to international standardized vocabularies and created data exchange specifications, using Health Level Seven International (HL7) Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR). All steps were performed in close interdisciplinary collaboration with medical domain experts and medical information specialists. Profiles and vocabulary mappings were syntactically and semantically validated in a 2-stage process. Results: We created GECCO extension modules for the immunization, pediatrics, and cardiology domains according to pandemic-related requests. The data elements included in each module were selected, according to the developed consensus-based workflow, by medical experts from these specialties to ensure that the contents aligned with their research needs. We defined data set specifications for 48 immunization, 150 pediatrics, and 52 cardiology data elements that complement the GECCO core data set. We created and published implementation guides, example implementations, and data set annotations for each extension module. Conclusions: The GECCO extension modules, which contain data elements that are the most relevant to COVID-19-related patient research on infectious diseases (with a focus on immunization), pediatrics, and cardiology, were defined in an interdisciplinary, iterative, consensus-based workflow that may serve as a blueprint for developing further data set definitions. The GECCO extension modules provide standardized and harmonized definitions of specialty-related data sets that can help enable interinstitutional and cross-country COVID-19 research in these specialties. JA 2023 7 en 10.2196/45496 37490312 JMIR Med. Inform. 11 e45496 COVID-19; FAIR principle; FHIR; Fast Healthcare Interoperability Resources; SARS-CoV-2; cardiology; immunization; interoperability; interoperable; pediatric; research data set; standard Gregor Lichtner Thomas Haese Sally Brose Larissa Röhrig Liudmila Lysyakova Stefanie Rudolph Maria Uebe Julian Sass Alexander Bartschke David Hillus Florian Kurth Leif Erik Sander Falk Eckart Nicole Toepfner Reinhard Berner Anna Frey Marcus Dörr Jörg Janne Vehreschild Christof Kalle Sylvia Thun article Khader2023_PMID37393383 Bei der Beurteilung der Prognose von Patienten in der Intensivpflege berücksichtigen sie bildgebende und nicht bildgebende Daten. Im Gegensatz dazu verlassen sich viele traditionelle maschinelle Lernmodelle nur auf eine dieser Modalitäten und begrenzen ihr Potenzial in medizinischen Anwendungen. Diese Arbeit schlägt vor und wertet ein transformatorbasiertes neuronales Netzwerk als neuartige AI-Architektur aus, die multimodale Patientendaten, d.h. Abbildungsdaten (chest radiographs) und nicht-imaging-Daten (klinische Daten) integriert. Wir bewerten die Leistung unseres Modells in einer retrospektiven Studie mit 6,125 Patienten in intensiver Pflege. Wir zeigen, dass das kombinierte Modell (Fläche unter der Empfänger-Betriebskennlinie [AUROC] von 0,863) dem Radiographen-only-Modell (AUROC = 0,811, p < 0,001) und dem klinischen Daten-only-Modell (AUROC = 0,785, p < 0,001) überlegen ist, wenn es mit der Vorhersage von In-hospital-Überleben pro Patient betraut wird. Darüber hinaus zeigen wir, dass unser vorgeschlagenes Modell robust ist, wenn nicht alle (klinischen) Datenpunkte zur Verfügung stehen. JA 2023 7 10.1038/s41598-023-37835-1 Scientific reports Firas Khader Jakob Nikolas Kather Gustav Müller-Franzes Tianci Wang Tianyu Han Soroosh Tayebi Arasteh Karim Hamesch Keno Bressem Christoph Haarburger Johannes Stegmaier Christiane Kuhl Sven Nebelung Daniel Truhn article schweizer_quantitative_2023 SARS‐CoV‐2 may directly and indirectly damage lung tissue and other host organs, but there are few system‐wide, untargeted studies of these effects on the human body. Here, we developed a parallelized mass spectrometry (MS) proteomics workflow enabling the rapid, quantitative analysis of hundreds of virus‐infected FFPE tissues. The first layer of response to SARS‐CoV‐2 in all tissues was dominated by circulating inflammatory molecules. Beyond systemic inflammation, we differentiated between systemic and true tissue‐specific effects to reflect distinct COVID‐19‐associated damage patterns. Proteomic changes in the lungs resembled those of diffuse alveolar damage (DAD) in non‐COVID‐19 patients. Extensive organ‐specific changes were also evident in the kidneys, liver, and lymphatic and vascular systems. Secondary inflammatory effects in the brain were related to rearrangements in neurotransmitter receptors and myelin degradation. These MS‐proteomics‐derived results contribute substantially to our understanding of COVID‐19 pathomechanisms and suggest strategies for organ‐specific therapeutic interventions., This study reports a proteomic investigation of fatal COVID‐19 across organs using mass spectrometry, highlighting the central role of circulating inflammatory molecules and uncovering tissue‐specific alterations beyond inflammation. NEIN 2023 7 1757-4676 10.15252/emmm.202317459 EMBO Molecular Medicine 15 e17459 9 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10493576/ Lisa Schweizer Tina Schaller Maximilian Zwiebel Özge Karayel Johannes Bruno Müller‐Reif Wen‐Feng Zeng Sebastian Dintner Thierry M Nordmann Klaus Hirschbühl Bruno Märkl Rainer Claus Matthias Mann article pmid36820890 In patients with non-small cell lung cancer (NSCLC), accuracy of [18F]FDG-PET/CT for pretherapeutic lymph node (LN) staging is limited by false positive findings. Our aim was to evaluate machine learning with routinely obtainable variables to improve accuracy over standard visual image assessment. Monocentric retrospective analysis of pretherapeutic [18F]FDG-PET/CT in 491 consecutive patients with NSCLC using an analog PET/CT scanner (training + test cohort, n = 385) or digital scanner (validation, n = 106). Forty clinical variables, tumor characteristics, and image variables (e.g., primary tumor and LN SUVmax and size) were collected. Different combinations of machine learning methods for feature selection and classification of N0/1 vs. N2/3 disease were compared. Ten-fold nested cross-validation was used to derive the mean area under the ROC curve of the ten test folds ("test AUC") and AUC in the validation cohort. Reference standard was the final N stage from interdisciplinary consensus (histological results for N2/3 LNs in 96%). N2/3 disease was present in 190 patients (39%; training + test, 37%; validation, 46%; p = 0.09). A gradient boosting classifier (GBM) with 10 features was selected as the final model based on test AUC of 0.91 (95% confidence interval, 0.87-0.94). Validation AUC was 0.94 (0.89-0.98). At a target sensitivity of approx. 90%, test/validation accuracy of the GBM was 0.78/0.87. This was significantly higher than the accuracy based on "mediastinal LN uptake > mediastinum" (0.7/0.75; each p < 0.05) or combined PET/CT criteria (PET positive and/or LN short axis diameter > 10 mm; 0.68/0.75; each p < 0.001). Harmonization of PET images between the two scanners affected SUVmax and visual assessment of the LNs but did not diminish the AUC of the GBM. A machine learning model based on routinely available variables from [18F]FDG-PET/CT improved accuracy in mediastinal LN staging compared to established visual assessment criteria. A web application implementing this model was made available. 2023 6 10.1007/s00259-023-06145-z European journal of nuclear medicine and molecular imaging 50 2140-2151 7 RACOON, Berlin (Charité) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36820890/ PMID: 36820890 Julian M M Rogasch Liza Michaels Georg L Baumgärtner Nikolaj Frost Jens-Carsten Rückert Jens Neudecker Sebastian Ochsenreither Manuela Gerhold Bernd Schmidt Paul Schneider Holger Amthauer Christian Furth Tobias Penzkofer article pmid37087928 During the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, hospitals still face the challenge of timely identification of infected individuals before inpatient admission. An artificial intelligence approach based on an established clinical network may improve prospective pandemic preparedness. Supervised machine learning was used to construct diagnostic models to predict COVID-19. A pooled database was retrospectively generated from 4437 participant data that were collected between January 2017 and October 2020 at 12 German centers that belong to the radiological cooperative network of the COVID-19 (RACOON) consortium. A total of 692 (15.6 %) participants were COVID-19 positive according to the reference of the reverse transcription-polymerase chain reaction test. The diagnostic models included chest CT features (model R), clinical examination and laboratory test features (model CL), or all three feature categories (model RCL). Performance outcomes included accuracy, sensitivity, specificity, negative and positive predictive value, and area under the receiver operating curve (AUC). Performance of predictive models improved significantly by adding chest CT features to clinical evaluation and laboratory test features. Without (model CL) and with inclusion of chest CT (model RCL), sensitivity was 0.82 and 0.89 (p < 0.0001), specificity was 0.84 and 0.89 (p < 0.0001), negative predictive value was 0.96 and 0.97 (p < 0.0001), AUC was 0.92 and 0.95 (p < 0.0001), and proportion of false negative classifications was 2.6 % and 1.7 % (p < 0.0001), respectively. Addition of chest CT features to machine learning-based predictive models improves the effectiveness in ruling out COVID-19 before inpatient admission to regular wards. 2023 6 10.1016/j.ejrad.2023.110827 European journal of radiology 163 110827 RACOON, Jena https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37087928/ PMID: 37087928 Martin Krämer Maja Ingwersen Ulf Teichgräber Felix Güttler article Meng2023_PMID36525088 Differenzierung zwischen COVID-19 und gemeindebenötigter Lungenentzündung (CAP) in der berechneten Tomographie (CT) ist eine Aufgabe, die von menschlichen Radiologen und künstlicher Intelligenz (KI) durchgeführt werden kann. Die vorliegende Studie zielt darauf ab, (1) einen AI-Algorithmus zur Differenzierung von COVID-19 von CAP zu entwickeln und (2) seine Leistung zu bewerten. (3) Nutzen Sie das AI-Ergebnis als Hilfe für die radiologische Diagnose und die Auswirkungen auf relevante Parameter wie Genauigkeit der Diagnose, Diagnosezeit und Vertrauen. Wir enthielten n = 1591 Multicenter, Multivendor-Brust-CT-Scans und teilten sie in AI-Trainings- und Validierungsdatensätze, um einen AI-Algorithmus (n = 991 CT-Scans; n = 462 COVID-19 und n = 529 CAP) aus drei Zentren in China zu entwickeln. Ein unabhängiger chinesischer und deutscher Testdatensatz von n = 600 CT-Scans aus sechs Zentren (COVID-19 / CAP; n = 300) wurde verwendet, um die Leistung von acht blinden Radiologen und dem AI-Algorithmus zu testen. Ein Subtest-Datensatz (180 CT-Scans; n = 90) wurde verwendet, um die Leistung der Radiologen ohne und mit AI-Hilfe zu bewerten, um Änderungen der Diagnosegenauigkeit, der Berichtszeit und des Diagnosevertrauens zu quantifizieren. Die diagnostische Genauigkeit des AI-Algorithmus im chinesisch-deutschen Testdatensatz betrug 76,5%. Ohne KI-Hilfe betrug die Diagnosegenauigkeit der acht Radiologen 79,1% und stieg mit KI-Hilfe auf 81,5% und ging mit deutlich kürzeren Entscheidungszeiten und höheren Vertrauenswerten zusammen. Diese große multizentrische Studie zeigt, dass AI-Hilfe in CT-basierte Differenzierung von COVID-19 und CAP die radiologische Leistung mit höherer Genauigkeit und Spezifität, schnellere Diagnosezeit und verbessertes Diagnosevertrauen erhöht. • KI kann Radiologen dabei helfen, eine höhere Diagnosegenauigkeit zu erreichen, schnellere Entscheidungen zu treffen und das Diagnosevertrauen zu verbessern. • Die China-deutsche Multicenter-Studie zeigt die Vorteile einer Mensch-Maschine-Interaktion mit AI in der klinischen Radiologie zur diagnostischen Differenzierung zwischen COVID-19 und CAP in CT-Scans. JA 2023 6 10.1007/s00330-022-09335-9 European radiology Fanyang Meng Jonathan Kottlors Rahil Shahzad Haifeng Liu Philipp Fervers Yinhua Jin Miriam Rinneburger Dou Le Mathilda Weisthoff Wenyun Liu Mengzhe Ni Ye Sun Liying An Xiaochen Huai Dorottya Móré Athanasios Giannakis Isabel Kaltenborn Andreas Bucher David Maintz Lei Zhang Frank Thiele Mingyang Li Michael Perkuhn Huimao Zhang Thorsten Persigehl article pmid37382073 The aim of this study was to evaluate if CT findings in patients with pulmonary Post Covid syndrome represent residua after acute pneumonia or if SARS-CoV 2 induces a true ILD. Consecutive patients with status post acute Covid-19 pneumonia and persisting pulmonary symptoms were enrolled. Inclusion criteria were availability of at least one chest CT performed in the acute phase and at least one chest CT performed at least 80 days after symptom onset. In both acute and chronic phase CTs 14 CT features as well as distribution and extent of opacifications were independently determined by two chest radiologists. Evolution of every single CT lesion over time was registered intraindividually for every patient. Moreover, lung abnormalities were automatically segmented using a pre-trained nnU-Net model and volume as well as density of parenchymal lesions were plotted over the entire course of disease including all available CTs. 29 patients (median age 59 years, IQR 8, 22 men) were enrolled. Follow-up period was 80-242 days (mean 134). 152/157 (97 %) lesions in the chronic phase CTs represented residua of lung pathology in the acute phase. Subjective and objective evaluation of serial CTs showed that CT abnormalities were stable in location and continuously decreasing in extent and density. The results of our study support the hypothesis that CT abnormalities in the chronic phase after Covid-19 pneumonia represent residua in terms of prolonged healing of acute infection. We did not find any evidence for a Post Covid ILD. 2023 6 10.36141/svdld.v40i2.13983 Sarcoidosis, vasculitis, and diffuse lung diseases : official journal of WASOG 40 e2023024 2 RACOON, Regensburg https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37382073/ PMID: 37382073 Stefanie Meiler Florian Poschenrieder Arno Mohr Quirin Strotzer Gregor Scharf Janine Rennert Christian Stroszczynski Michael Pfeifer Okka Hamer article pmid37156143 Computed tomography (CT) defined muscle mass can be used as a surrogate parameter for sarcopenia. The present study used thoracic CT to assess pectoralis muscle area and density as an imaging biomarker for prognosis of 30-day mortality in patients with acute pulmonary embolism (PE) METHODS: The clinical database was retrospectively screened for patients with thoracic CT in 3 centers. Pectoralis musculature was measured on axial slices of the thoracic CT at the level of T4 of contrast enhanced pulmonary angiography CT. Skeletal muscle area (SMA), skeletal muscle index (SMI), muscle density and gauge were calculated. Overall, 981 patients (440 female, 44.9%) with a mean age of 63.5 ± 15.9 years were included into the study and 144 patients (14.6%) died within the 30-days period. Every pectoral muscle value was higher in survivors compared to non-survivors (exemplarily for SMI 9.9 ± 3.5 cm2/m2 versus 7.8 ± 2.6 cm2/m2, p < 0.001). Moreover, 91 patients were defined as hemodynamically instable (9.3%). Comparable, every pectoral muscle parameter was higher in patients with hemodynamically stable course compared to instable course. Different muscle variables are related to 30-day mortality: SMA, OR = 0.94 (95%CI= (0.92; 0.96), p < 0.001); SMI, OR = 0.78 (95%CI= (0.72; 0.84), p < 0.001); muscle density, OR = 0.96 (95%CI = (0.94; 0.97), p < 0.001); muscle gauge OR = 0.96 (95%CI = (0.94; 0.99), p < 0.001). SMI and muscle density were independently associated with 30-days mortality: SMI, OR = 0.81 (95%CI = (0.75; 0.88), p < 0.001); muscle density: OR = 0.96 (95%CI= (0.95; 0.98), p < 0.001). Parameters of the pectoralis musculature are associated with 30-day mortality in patients with acute PE. These findings should lead to an independent validation study and ultimately to the inclusion into clinical routine as a prognostic factor. 2023 6 10.1016/j.clnu.2023.04.022 Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland) 42 1036-1040 6 RACOON https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37156143/ PMID: 37156143 Hans-Jonas Meyer Hakan Kardas Dominik Schramm Caroline Bär Andreas Wienke Jan Borggrefe Alexey Surov article Cao2023_PMID37373699 Ziel dieser Studie war es, die Leistung der ersten öffentlich verfügbaren automatisierten 3D-Segmentation für spontane intrazerebrale Blutung (ICH) basierend auf einem 3D-Neuralnetzwerk vor und nach der Umschulung zu bewerten. Wir haben eine unabhängige Validierung dieses Modells mit einem multizentrischen retrospektiven Kohort durchgeführt. Performance Metriken wurden mit dem Würfel-Score (DSC), Sensitivität und positiven Vorhersagewerten (PPV) bewertet. Wir haben das Originalmodell (OM) neu trainiert und die Performance über ein externes Validierungsdesign bewertet. Ein multivariate lineares Regressionsmodell wurde verwendet, um unabhängige Variablen zu identifizieren, die mit der Leistung des Modells verbunden sind. Durch Pearsons Korrelationskoeffizienten (r) bzw. Intra-Klasse-Korrelationskoeffizienten (ICC) wurden Vereinbarungen in volumetrischen Messungen und Segmentierungen bewertet. Bei 1040 Patienten hatte das OM einen Median DSC, Sensitivität und PPV von 0,84, 0,79 und 0,93, verglichen mit deneno f 0,83, 0,80 und 0,91 im retrainierten Modell (RM). Der Median DSC für infratentoriale ICH war jedoch relativ gering und nach Umschulung bei p < 0,001 signifikant verbessert. Die Vereinbarung zwischen volumetrischen Messungen (r > 0,90, p > 0,05) und Segmentierungen (ICC ≥ 0,9, p < 0,001) war ausgezeichnet. Das Modell zeigte eine gute Verallgemeinerung in einer externen Validierungskohorte. Ortsspezifische Varianzen verbesserte sich nach dem Rücktraining deutlich. Externe Validierung und Umschulung sind wichtige Schritte, um zu berücksichtigen, bevor Sie tiefe Lernmodelle in neuen klinischen Einstellungen anwenden. JA 2023 6 10.3390/jcm12124005 Journal of clinical medicine Haoyin Cao Andrea Morotti Federico Mazzacane Dmitriy Desser Frieder Schlunk Christopher Güttler Helge Kniep Tobias Penzkofer Jens Fiehler Uta Hanning Andrea Dell'Orco Jawed Nawabi article pmid37310247 Published under a CC BY 4.0 license. 2023 6 10.1148/radiol.230877 Radiology 307 e230877 5 RACOON, Köln https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37310247/ PMID: 37310247 Roman Johannes Gertz Alexander Christian Bunck Simon Lennartz Thomas Dratsch Andra-Iza Iuga David Maintz Jonathan Kottlors article Liu2023-nn Myalgic Encephalomyelitis/ Chronic Fatigue syndrome (ME/CFS) is a complex, debilitating, long-term illness without a diagnostic biomarker. ME/CFS patients share overlapping symptoms with long COVID patients, an observation which has strengthened the infectious origin hypothesis of ME/CFS. However, the exact sequence of events leading to disease development is largely unknown for both clinical conditions. Here we show antibody response to herpesvirus dUTPases, particularly to that of Epstein-Barr virus (EBV) and HSV-1, increased circulating fibronectin (FN1) levels in serum and depletion of natural IgM against fibronectin ((n)IgM-FN1) are common factors for both severe ME/CFS and long COVID. We provide evidence for herpesvirus dUTPases-mediated alterations in host cell cytoskeleton, mitochondrial dysfunction and OXPHOS. Our data show altered active immune complexes, immunoglobulin-mediated mitochondrial fragmentation as well as adaptive IgM production in ME/CFS patients. Our findings provide mechanistic insight into both ME/CFS and long COVID development. Finding of increased circulating FN1 and depletion of (n)IgM-FN1 as a biomarker for the severity of both ME/CFS and long COVID has an immediate implication in diagnostics and development of treatment modalities. JA 2023 6 en 10.1101/2023.06.23.23291827 37425897 medRxiv Online ahead of print (n)IgM; EBV; Fibronectin; HHV-6; HSV-1; ME/CFS; dUTPase; long COVID Zheng Liu Claudia Hollmann Sharada Kalanidhi Arnhild Grothey Sam Keating Irene Mena-Palomo Stephanie Lamer Andreas Schlosser Agnes Kaiping Carsten Scheller Franzeska Sotzny Anna Horn Carolin Nürnberger Vladimir Cejka Thomas Bahmer Stefan Schreiber Jörg Janne Vehreschild Olga Miljukov C Schäfer Luzie Kretzler Thomas Keil Jens-Peter Reese Felizitas A Eichner Lena Schmidbauer Peter U Heuschmann Stefan Störk Caroline Morbach Gabriela Riemekasten Niklas Beyersdorf Carmen Scheibenbogen Robert K Naviaux Marshall Williams Maria E Ariza Bhupesh K Prusty article JA 2023 6 10.1038/s41467-023-39147-4 Nat Commun 14 3500 1 M Hoffmann LR Wong P Arora L Zhang C Rocha A Odle I Nehlmeier A Kempf A Richter NJ Halwe J Schön L Ulrich D Hoffmann M Beer C Drosten S Perlman S Pöhlmann article Ebong2023_PMID37371024 PURPOSE: Um die technische Durchführbarkeit eines KI-basierten Software-Prototyps zu implementieren, der für den Nachweis von COVID-19-Pneumonie in CT-Datensätzen der Lunge und die Differenzierung zwischen anderen Pneumonie-Etiologien optimiert ist. METHODEN: Diese einzentige retrospektive Fall-Kontroll-Studie ergab nacheinander 144 Patienten (58 weiblich, mittleres Alter 57,72 ± 18,25 y) mit CT-Datensätzen der Lunge. Untergruppen einschließlich bestätigter Bakterien (>i>n/i> = 24, 16,6%), virale (n = 52, 36,1%) oder Pilze (n = 25, 16,6%) Pneumonie und (n>/i> = 43, 30.7%) Patienten ohne nachgewiesene Pneumonie (Compison group) wurden mit Hilfe der AI-basierten RESULTS: Die Software erreichte eine optimale Empfindlichkeit von 80,8% mit einer Spezifität von 50% für den Nachweis von COVID-19; der menschliche Radiologe erreichte jedoch eine optimale Empfindlichkeit von 80,8% und eine Spezifität von 97,2%. Die mittlere Nachbearbeitungszeit betrug 7,61 ± 4,2 min. Die Verwendung eines Kontrastmittels hat die Ergebnisse der Software nicht beeinflusst (p = 0,81). Die mittlere bewertete COVID-19-Wahrscheinlichkeit liegt bei COVID-19-Patienten bei 0,80 ± 0,36 deutlich höher als bei Patienten mit pilzlicher Lungenentzündung (p>/i>/i> < 0,001). Der mittlere Anteil an Opazität (PO) und Anteil an hoher Opazität (PHO ≥ -200 HU) lag bei COVID-19 Patienten deutlich höher als bei gesunden Patienten. Der Gesamtmittelwert HU bei COVID-19-Patienten betrug -679.57 ± 112.72, was deutlich höher ist als bei der gesunden Kontrollgruppe (p < 0,001). CONCLUSION: Die Detektion und Quantifizierung von Lungenentzündungen über die primär geschulten COVID-19-Datensätze ist möglich und zeigt vergleichbare Ergebnisse für COVID-19-Pneumonie zu einem erfahrenen Leser. Die Vorteile sind die schnelle, automatisierte Segmentierung und Quantifizierung der Lungenentzündung. JA 2023 6 10.3390/diagnostics13122129 Diagnostics (Basel, Switzerland) Una Ebong Susanne Martina Büttner Stefan A Schmidt Franziska Flack Patrick Korf Lynn Peters Beate Grüner Steffen Stenger Thomas Stamminger Hans Kestler Meinrad Beer Christopher Kloth article JA 2023 5 25 10.1007/s15010-023-02043-6 Yanyan Shi Ralf Strobl C Apfelbacher T Bahmer Ramsia Geisler Peter Heuschmann Anna Horn H. Hoven T. Keil Michael Krawczak L Krist Christina Lemhöfer W Lieb Bettina Lorenz-Depiereux R. Mikolajczyk FA Montellano Jens-Peter Reese S Schreiber N Skoetz Stefan Störk Jörg Janne Vehreschild Martin Witzenrath E Grill On Behalf Of The Napkon Study Group article JA 2023 5 18 10.3233/SHTI230071 D Krefting G. Anton Irina Chaplinskaya-Sobol Sabine Hanss W Hoffmann SM Hopff M Kraus Roberto Lorbeer Bettina Lorenz-Depiereux T. Illig C Schäfer Jens Schaller Dana Stahl Heike Valentin Peter Heuschmann J Vehreschild article brautigam_comprehensive_2023 AIMS: COVID-19 has had enormous consequences on global health-care and has resulted in millions of fatalities. The exact mechanism and site of SARS-CoV-2 entry into the body remains insufficiently understood. Recently, novel virus receptors were identified, and alveolar macrophages were suggested as a potential viral entry cell type and vector for intra-alveolar virus transmission. Here, we investigated the protein expression of 10 well-known and novel virus entry molecules along potential entry sites in humans using immunohistochemistry. METHODS AND RESULTS: Samples of different anatomical sites from up to 93 patients were incorporated into tissue microarrays. Protein expression of ACE2, TMPRSS2, furin, CD147, C-type lectin receptors (CD169, CD209, CD299), neuropilin-1, ASGR1 and KREMEN1 were analysed. In lung tissues, at least one of the three receptors ACE2, ASGR1 or KREMEN1 was expressed in the majority of cases. Moreover, all the investigated molecules were found to be expressed in alveolar macrophages, and co-localisation with SARS-CoV-2 N-protein was demonstrated using dual immunohistochemistry in lung tissue from a COVID-19 autopsy. While CD169 and CD209 showed consistent protein expression in sinonasal, conjunctival and bronchiolar tissues, neuropilin-1 and ASGR1 were mostly absent, suggesting a minor relevance of these two molecules at these specific sites. CONCLUSION: Our results extend recent discoveries indicating a role for these molecules in virus entry at different anatomical sites. Moreover, they support the notion of alveolar macrophages being a potential entry cell for SARS-CoV-2. JA 2023 5 eng 1365-2559 10.1111/his.14871 Histopathology 82 846—859 6 SARS-CoV-2, COVID-19, Humans, Angiotensin-Converting Enzyme 2, Asialoglycoprotein Receptor, lectin, macrophage, Macrophages, Alveolar, Neuropilin-1, receptor, Virus Internalization Konstantin Bräutigam Stefan Reinhard Martin Wartenberg Stefan Forster Karen Greif Massimo Granai Hans Bösmüller Karin Klingel Christian M. Schürch article pmid35973807 Texture analysis is a quantitative imaging analysis that provides novel biomarkers beyond conventional image reading. Our aim was to use texture analysis of pulmonary emboli derived from thoracic computed tomography for prediction of mortality and prognosis of acute pulmonary embolism (PE). Overall, 216 patients (116 female, 53.7%) were included in the analysis. Texture analysis was calculated on axial slices of the contrast enhanced pulmonary angiography of the proximal embolus. Clinical scores, serological parameters, need for intubation, intensive care unit (ICU) admission and mortality was assessed and correlated with the texture features. In the correlation analysis, there were several associations with mortality in days, the highest for the parameter S(0,5)SumVarnc (r = -0.43, P < 0.001). Another parameter, S(3,-3)AngScMom correlated with sepsis-related organ failure assessment score (SOFA)-score (r = 0.31, P < 0.001). Several texture features correlated with venous lactate and glucose levels. In discrimination analysis, there were significant differences in regard to texture features between survivors and non-survivors and between patients with and without the need for ICU admission (P = 0.02, respectively). These results highlight the potential clinical benefit of texture features in patients with acute PE as novel imaging biomarkers. Further studies are needed to validate these results. 2023 5 10.1177/00033197221111862 Angiology 74 461-471 5 RACOON, Bochum/Minden, Leipzig, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35973807/ PMID: 35973807 Jakob Leonhardi Nikolaos Bailis Marianne Lerche Timm Denecke Alexey Surov Hans-Jonas Meyer article JA 2023 5

NAPKON.vention, 03.-04.05.2023 in Frankfurt

Christoph Dolch I Bernemann Bärbel Fösel Sara Haag Norman Klopp V Kopfnagel A Kühn-Steven S Kunze Bettina Lorenz-Depiereux Stefanie Mücke Ina Ruhl Maximilian Schieck G. Anton T. Illig Manuela Scheuner article JA 2023 5

NAPKON.vention, 03.-04.05.2023 in Frankfurt

Stefanie Mücke S Kunze V Kopfnagel Bärbel Fösel I Bernemann Patrick Christ Christoph Dolch Norman Klopp Bettina Lorenz-Depiereux T. Illig G. Anton Nadine Lindemann article Schulze-Wundling2023-oi BACKGROUND: Early during the SARS-CoV-2 pandemic, national population-based seroprevalence surveys were conducted in some countries; however, this was not done in Germany. In particular, no seroprevalence surveys were planned for the summer of 2022. In the context of the IMMUNEBRIDGE project, the GUIDE study was carried out to estimate seroprevalence on the national and regional levels. METHODS: To obtain an overview of the population-wide immunity against SARS-CoV-2 among adults in Germany that would be as statistically robust as possible, serological tests were carried out using self-sampling dried blood spot cards in conjunction with surveys, one by telephone and one online. Blood samples were analyzed for the presence of antibodies to the S and N antigens of SARS-CoV-2. RESULTS: Among the 15 932 participants, antibodies to the S antigen were detected in 95.7%, and to the N antigen in 44.4%. In the higher-risk age groups of persons aged 65 and above and persons aged 80 and above, anti-S antibodies were found in 97,4% and 98.8%, respectively. Distinct regional differences in the distribution of anti-S and anti-N antibodies emerged. Immunity gaps were found both regionally and in particular subgroups of the population. High anti-N antibody levels were especially common in eastern German states, and high anti-S antibody levels in western German states. CONCLUSION: These findings indicate that a large percentage of the adult German population has formed antibodies against the SARS-CoV-2 virus. This will markedly lower the probability of an overburdening of the health care system by hospitalization and high occupancy of intensive care units due to future SARS-CoV-2 waves, depending on the viral characteristics of then prevailing variants. JA 2023 5 en https://doi.org/10.3238/arztebl.m2023.0072 Dtsch. Arztebl. Int. 120 337—344 19 IMMUNEBRIDGE Kai Schulze-Wundling Patrick Frank Ottensmeyer Kristin Maria Meyer-Schlinkmann Marek Deckena Stefan Krüger Simon Schlinkert Axel Budde Dieter Münstermann Nicole Töpfner Astrid Petersmann Matthias Nauck A Karch B Lange Sabine Blaschke Carsten Tiemann Hendrik Streeck article Shi2023-ge PURPOSE: We aimed to assess symptoms in patients after SARS-CoV-2 infection and to identify factors predicting prolonged time to symptom-free. METHODS: COVIDOM/NAPKON-POP is a population-based prospective cohort of adults whose first on-site visits were scheduled $\geq$ 6 months after a positive SARS-CoV-2 PCR test. Retrospective data including self-reported symptoms and time to symptom-free were collected during the survey before a site visit. In the survival analyses, being symptom-free served as the event and time to be symptom-free as the time variable. Data were visualized with Kaplan-Meier curves, differences were tested with log-rank tests. A stratified Cox proportional hazard model was used to estimate adjusted hazard ratios (aHRs) of predictors, with aHR < 1 indicating a longer time to symptom-free. RESULTS: Of 1175 symptomatic participants included in the present analysis, 636 (54.1%) reported persistent symptoms after 280 days (SD 68) post infection. 25% of participants were free from symptoms after 18 days [quartiles: 14, 21]. Factors associated with prolonged time to symptom-free were age 49-59 years compared to < 49 years (aHR 0.70, 95% CI 0.56-0.87), female sex (aHR 0.78, 95% CI 0.65-0.93), lower educational level (aHR 0.77, 95% CI 0.64-0.93), living with a partner (aHR 0.81, 95% CI 0.66-0.99), low resilience (aHR 0.65, 95% CI 0.47-0.90), steroid treatment (aHR 0.22, 95% CI 0.05-0.90) and no medication (aHR 0.74, 95% CI 0.62-0.89) during acute infection. CONCLUSION: In the studied population, COVID-19 symptoms had resolved in one-quarter of participants within 18 days, and in 34.5% within 28 days. Over half of the participants reported COVID-19-related symptoms 9 months after infection. Symptom persistence was predominantly determined by participant's characteristics that are difficult to modify. JA 2023 5 en 10.1007/s15010-023-02043-6 37231313 Infection 51 1679–1694 6 COVID-19; Long COVID; Post-COVID syndrome; Risk factors; Time to symptom-free Yanyan Shi Ralf Strobl C Apfelbacher Thomas Bahmer Ramsia Geisler Peter Heuschmann Anna Horn Hanno Hoven Thomas Keil Michael Krawczak Lilian Krist Christina Lemhöfer W Lieb Bettina Lorenz-Depiereux R Mikolajczyk Felipe A Montellano Jens Peter Reese Stefan Schreiber Nicole Skoetz Stefan Störk Jörg Janne Vehreschild Martin Witzenrath Eva Grill NAPKON Study Group article JA 2023 5

NAPKON.vention. 03.-04.05.2023 in Frankfurt

G. Anton T Bahmer S Ciesek Christoph Dolch Bärbel Fösel Peter Heuschmann V Kopfnagel S Kunze Bettina Lorenz-Depiereux Stefanie Mücke Matthias Nauck Soni Pullamsetti Markus Ralser JP Reese C Schäfer Mario Schattschneider Stefan Schreiber Janne Vehreschild Martin Witzenrath T. Illig inproceedings mieling_collaborative_2023 NEIN 2023 5 10.1109/ICRA48891.2023.10161377 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 6893—6900 Collaboration, Force feedback, Navigation, Needles, Phantoms, Real-time systems, Robot sensing systems Robin Mieling Maximilian Neidhardt Sarah Latus Carolin Stapper Stefan Gerlach Inga Kniep Axel Heinemann Benjamin Ondruschka Alexander Schlaefer poster JA 2023 5 Bettina Lorenz-Depiereux Margarete Scherer Heike Valentin Sarah Berger Melanie Stecher A Hermes M Müller Beate Balzuweit Dana Stahl C Schäfer Sabine Hanss Jens Schaller M Kraus Ekatherina Heim article Tayebi2023_PMID37055456 Aufgrund der rasanten Fortschritte in den letzten Jahren wird die medizinische Bildanalyse weitgehend von Deep Learning (DL) dominiert. Der Aufbau von leistungsstarken und robusten DL-Modellen erfordert jedoch Schulungen mit großen Multi-Party-Datensätzen. Während mehrere Stakeholder öffentlich verfügbare Datensätze bereitgestellt haben, sind die Art und Weise, wie diese Daten markiert werden, sehr unterschiedlich. Eine Einrichtung könnte beispielsweise einen Datensatz von Brust-Funkgraphen mit Etiketten für das Vorhandensein von Lungenentzündung bereitstellen, während eine andere Einrichtung einen Schwerpunkt auf der Bestimmung des Vorhandenseins von Metastasen in der Lunge haben könnte. Die Ausbildung eines einzigen KI-Modells mit all diesen Daten ist mit dem herkömmlichen föderierten Lernen (FL) nicht machbar. Dies ruft uns dazu auf, eine Erweiterung des weitverbreiteten FL-Prozesses vorzuschlagen, nämlich flexibles föderiertes Lernen (FFL) zur kollaborativen Ausbildung solcher Daten. Mit 695.000 Brust-Radiographen von fünf Institutionen von überall auf der Welt mit unterschiedlichen Etiketten- wir zeigen, dass mit heterogen markierten Datensätzen, FFL-basiertes Training führt zu einer signifikanten Leistungssteigerung im Vergleich zu herkömmlichen FL-Training, wo nur die gleichmäßig markierten Bilder verwendet werden. Wir glauben, dass unser vorgeschlagener Algorithmus den Prozess beschleunigen könnte, kollaborative Trainingsmethoden aus der Forschungs- und Simulationsphase in die realen Anwendungen im Gesundheitswesen zu bringen. JA 2023 4 10.1038/s41598-023-33303-y Scientific reports Soroosh Tayebi Arasteh Peter Isfort Marwin Saehn Gustav Mueller-Franzes Firas Khader Jakob Nikolas Kather Christiane Kuhl Sven Nebelung Daniel Truhn article JA 2023 4 10.1002/eji.202250210 Mikhail Lebedin Clara Vázquez García Lisa Spatt Christoph Ratswohl C. Thibeault Lennard Ostendorf Friedemann Paul Leif E Sander Florian Kurth Kathrin Rosa article Thibeault2023-jm BACKGROUNDAfter its introduction as standard-of-care for severe COVID-19, dexamethasone has been administered to a large number of patients globally. Detailed knowledge of its impact on the cellular and humoral immune response to SARS-CoV-2 remains scarce.METHODSWe included immunocompetent individuals with (a) mild COVID-19, (b) severe COVID-19 before introduction of dexamethasone treatment, and (c) severe COVID-19 infection treated with dexamethasone from prospective observational cohort studies at Charité-Universit"atsmedizin Berlin, Germany. We analyzed SARS-CoV-2 spike-reactive T cells, spike-specific IgG titers, and serum neutralizing activity against B.1.1.7 and B.1.617.2 in samples ranging from 2 weeks to 6 months after infection. We also analyzed BA.2 neutralization in sera after booster immunization.RESULTSPatients with severe COVID-19 and dexamethasone treatment had lower T cell and antibody responses to SARS-CoV-2 compared with patients without dexamethasone treatment in the early phase of disease, which converged in both groups before 6 months after infection and also after immunization. Patients with mild COVID-19 had comparatively lower T cell and antibody responses than patients with severe disease, including a lower response to booster immunization during convalescence.CONCLUSIONDexamethasone treatment was associated with a short-term reduction in T cell and antibody responses in severe COVID-19 when compared with the nontreated group, but this difference evened out 6 months after infection. We confirm higher cellular and humoral immune responses in patients after severe versus mild COVID-19 and the concept of improved hybrid immunity upon immunization.FUNDINGBerlin Institute of Health, German Federal Ministry of Education, and German Federal Institute for Drugs and Medical Devices. JA 2023 4 en 10.1172/jci.insight.166711 36881474 JCI Insight 8 8 Adaptive immunity; Immunology; Immunotherapy; Infectious disease; T cells Charlotte Thibeault Lara Bardtke Kanika Vanshylla Veronica Cristanziano Kirsten A Eberhardt Paula Stubbemann David Hillus Pinkus Tober-Lau Parnika Mukherjee Friederike Münn Lena J Lippert Elisa T Helbig Tilman Lingscheid Fridolin Steinbeis Mirja Mittermaier Martin Witzenrath Thomas Zoller Pa-COVID Group Florian Klein Leif E Sander Florian Kurth article heinrich_new_2023 We performed autopsies on persons in Germany who died from COVID-19 and observed higher nasopharyngeal SARS-CoV-2 viral loads for variants of concern (VOC) compared with non-VOC lineages. Pulmonary inflammation and damage appeared higher in non-VOC than VOC lineages until adjusted for vaccination status, suggesting COVID-19 vaccination may mitigate pulmonary damage. 2023 3 eng 1080-6059 10.3201/eid2903.221297 Emerging Infectious Diseases 29 652—656 3 Alpha variant, Autopsy, B.1.1.529, B.1.1.7, B.1.617.2, COVID-19, COVID-19 Vaccines, Delta variant, Germany, Humans, Omicron variant, SARS, SARS-CoV-2, VOC, coronavirus, coronavirus disease, organ tropism, pulmonary damage, respiratory infections, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, variants of concern, viral load, viruses, zoonoses Fabian Heinrich Tobias Huter Sophie Mertens Philine Lange Jessica Vering Axel Heinemann Dominik Sebastian Nörz Armin Hoffmann Benjamin Ondruschka Susanne Krasemann Marc Lütgehetmann article lucke_tnf_2023 Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). This virus does not only lead to pulmonary infection but can also infect other organs such as the gut, the kidney, or the liver. Recent studies confirmed that severe cases of COVID-19 are often associated with liver damage and liver failure, as well as the systemic upregulation of pro-inflammatory cytokines such as tumor necrosis factor-alpha (TNFα). However, the impact these immune mediators in the liver have on patient survival during SARS-CoV-2 infection is currently unknown. Here, by performing a post-mortem analysis of 45 patients that died from a SARS-CoV-2 infection, we find that an increased expression of TNFA in the liver is associated with elevated mortality. Using publicly available single-cell sequencing datasets, we determined that Kupffer cells and monocytes are the main sources of this TNFα production. Further analysis revealed that TNFα signaling led to the upregulation of pro-inflammatory genes that are associated with an unfavorable outcome. Moreover, high levels of TNFA in the liver were associated with lower levels of interferon alpha and interferon beta. Thus, TNFα signaling in the infected SARS-CoV-2 liver correlates with reduced interferon levels and overall survival time. JA 2023 3 eng 1664-3224 10.3389/fimmu.2023.1151937 Frontiers in Immunology 14 1151937 COVID-19, Cxcl3, Cxcl8, Cytokines, Humans, Icam1, Liver, SARS-CoV-2, TNFa, Tumor Necrosis Factor-alpha, liver, post-mortem Jöran Lücke Mikolaj Nawrocki Josa Schnell Nicholas Meins Fabian Heinrich Tao Zhang Franziska Bertram Morsal Sabihi Marius Böttcher Tom Blankenburg Marie Pfaff Sara Notz Jan Kempski Matthias Reeh Stefan Wolter Oliver Mann Jakob R. Izbicki Marc Lütgehetmann Anna Duprée Anastasios D. Giannou Benjamin Ondruschka Samuel Huber article Surov2023_PMID36744766 Um die Assoziierung von Körperzusammensetzungsparametern mit Ergebnissen in Covid-19 zu bewerten, wurden 173 Patienten, die für die Covid-19-Infektion in 6 europäischen Zentren stationiert waren, in diese retrospektive Studie aufgenommen. Die Messungen wurden auf L3-Ebene durchgeführt und umfassten Skelettmuskelindex (SMI), Muskeldichte (MD) und Adipose Gewebemessungen [visceral adipose Gewebe (VAT), subkutanes Fettgewebe (SAT), intramuskuläres Fettgewebe (IMAT), visceral-to-subcutane-adipose-tissue-area-ratio (VSR)]. Die Zuordnung zur Sterblichkeit, die Notwendigkeit der Intubation (MV) und die Notwendigkeit der Zulassung zur ICU innerhalb von 30 Tagen wurden bewertet. Höhere SAT-Dichte wurde mit einem höheren Risiko von MV (OR = 1.071, 95%CI=(1.034;1.110), p < 0,001) verbunden. Höhere MwSt.-Dichte wurde mit der Zulassung zu ICU (OR = 1.068, 95%CI=(1.029;1.109), p < 0.001) verbunden. Höhere MD war ein Schutzfaktor für MV und ICU-Zulassung (OR = 0.914, 95%CI=(0.870;0.960), p < 0.001; OR = 0.882, 95%CI=(0.832;0.934), p>/i> = 0.028). Höhere VSR war mit der Sterblichkeit verbunden (OR = 2.147, 95%CI=(1.022;4.512), p = 0,044). Der männliche Sex zeigte den stärksten Einfluss auf das Risiko von ICU-Zulassungen und MV. SMI wurde weder mit einem Parameter verknüpft. Bei Patienten, die für die Covid-19-Infektion stationiert sind, scheint die höhere VSR ein starker prognostizierter Faktor der kurzfristigen Sterblichkeit zu sein. Schwache Assoziationen mit klinischem Kurs wurden für MD- und Fettgewebemessungen gefunden. Männlicher Sex war der stärkste prognostische Faktor des negativen klinischen Kurses. VSR ist ein prognostizierter Biomarker für 30-tägige Mortalität bei Patienten, die für die Kovid-19-Krankheit ins Krankenhaus gebracht werden. JA 2023 3 10.1259/bjr.20220869 The British journal of radiology Alexey Surov Maximilian Thormann Hakan Kardas Mattes Hinnerichs Jazan Omari Eda Cingöz Mehmet Cingöz Memduh Dursun İnan Kormaz Çağrı Orhan Ömer Yıldız Elif Hocaoglu Ercan Inci Hakan Önder Hamdullah Erk Ougkour Chousein Hadi Sasani Korcan Aysun Gönen Maciej Pech Andreas Wienke article mothes_distinct_2023 Abstract Prolonged lung pathology has been associated with COVID-19, yet the cellular and molecular mechanisms behind this chronic inflammatory disease are poorly understood. In this study, we combine advanced imaging and spatial transcriptomics to shed light on the local immune response in severe COVID-19. We show that activated adventitial niches are crucial microenvironments contributing to the orchestration of prolonged lung immunopathology. Up-regulation of the chemokines CCL21 and CCL18 associates to endothelial-to-mesenchymal transition and tissue fibrosis within these niches. CCL21 over-expression additionally links to the local accumulation of T cells expressing the cognate receptor CCR7. These T cells are imprinted with an exhausted phenotype and form lymphoid aggregates that can organize in ectopic lymphoid structures. Our work proposes immune-stromal interaction mechanisms promoting a self-sustained and non-resolving local immune response that extends beyond active viral infection and perpetuates tissue remodeling. JA 2023 2 en 2041-1723 10.1038/s41467-023-36333-2 Nature Communications 14 791 1 https://www.nature.com/articles/s41467-023-36333-2 Ronja Mothes Anna Pascual-Reguant Ralf Koehler Juliane Liebeskind Alina Liebheit Sandy Bauherr Lars Philipsen Carsten Dittmayer Michael Laue Regina Von Manitius Sefer Elezkurtaj Pawel Durek Frederik Heinrich Gitta A. Heinz Gabriela M. Guerra Benedikt Obermayer Jenny Meinhardt Jana Ihlow Josefine Radke Frank L. Heppner Philipp Enghard Helena Stockmann Tom Aschman Julia Schneider VM Corman Leif E. Sander Mir-Farzin Mashreghi Thomas Conrad AC Hocke Raluca A. Niesner Helena Radbruch Anja E. Hauser article Kottlors2023_PMID36819239 Die Diagnose einer Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19)-Infektion mit hoher Spezifität in der Brust-Computertomographie (CT)-Bildgebung wird aufgrund von markanten Abbildungsmerkmalen der COVID-19-Pneumonie als möglich angesehen. Da andere virale nicht-COVID-Pneumonie meist ein anderes Verteilungsmuster zeigen, ist es sinnvoll, davon auszugehen, dass die durch das neuartige schwere akute Atemsyndrom Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) beobachteten Muster eine Folge ihrer genetisch kodierten molekularen Eigenschaften bei der Interaktion mit dem Atemgewebe sind. Da im Laufe von 2021 mehr Mutationen des anfänglichen SARS-CoV-2 Wildtyps mit unterschiedlicher Aggressivität nachgewiesen wurden, wurde deutlich, dass sein Genom in einem Transformationszustand ist und somit eine mögliche Modifikation des spezifischen morphologischen Erscheinungsbildes in CT auftreten kann. Ziel dieser Studie war es, die morphologischen Unterschiede der SARS-CoV-2-B.1.1.7 Mutation und Wildtypvariante in CT-Scans des Thorax quantitativ zu analysieren. Wir analysierten einen Datensatz von 140 Patienten, der in Pneumonien unterteilt wurde, die durch n=40 Wildtypvarianten, n=40 B.1.1.7 Varianten, n=20 Bakterienpneumonien, n=20 virale (non-COVID) Pneumonien und eine Testgruppe von n=20 unremarkable CT-Untersuchungen des Thorax verursacht wurden. Zur Quantifizierung der Lungenwege wurde eine semiautomatisierte 3D-Segmentierung des Lungengewebes durchgeführt. Das Ausmaß, das Verhältnis und die spezifische Verteilung des entzündlich betroffenen Lungengewebes in jeder Gruppe wurden in einer multivariaten Gruppenanalyse verglichen. Die Lung-Segmentierung ergab einen signifikanten Unterschied zwischen dem Ausmaß der Bodenglasundurchlässigkeiten (GGO) oder dem Konsolidierungsvergleich von SARS-CoV-2 Wildtyp und B.1.1.7 Variante. Wildtyp und B.1.1.7 Variante zeigten sowohl ein symmetrisches Verteilungsmuster stufenabhängiger GGO als auch eine Konsolidierung in aufeinander abgestimmten COVID-19-Stufen. Virale nicht-COVID Pneumonien hatten deutlich weniger Konsolidierungen als die Bakterien, aber auch als die COVID-19 B.1.1.7 Variantengruppen. Die CT-basierte Segmentierung zeigte keinen signifikanten Unterschied zwischen dem morphologischen Erscheinungsbild der COVID-19 Wildtyp-Variante und der SARS-CoV-2 B.1.1.7 Mutation. Unser Ansatz erlaubte jedoch eine halbautomatische Quantifizierung von bakteriellen und viralen Lungenerkrankungen. Quantitative CT-Bildanalysen, wie die vorgestellte, scheinen eine wichtige Komponente der Pandemievorbereitung in Anbetracht eines Organismus mit anhaltender genetischer Veränderung zu sein, um eine potenziell auftretende Veränderung des CT-morphologischen Erscheinungsbildes möglicher neuer ankommender COVID-19-Varianten zu beschreiben. JA 2023 2 10.21037/qims-22-718 Quantitative imaging in medicine and surgery Jonathan Kottlors Philipp Fervers Simon Geißen Roman Johannes Gertz Johannes Bremm Miriam Rinneburger Mathilda Weisthoff Rahil Shahzad David Maintz Thorsten Persigehl article Winkelmann2023-nj BACKGROUND: Chemosensory dysfunction (CD) has been reported as a common symptom of SARS-CoV-2 infection, but it is not well understood whether and for how long changes of smell, taste and chemesthesis persist in infected individuals. METHODOLOGY: Unselected adult residents of the German federal state of Schleswig-Holstein with Polymerase Chain Reaction (PCR)-test-confirmed SARS-CoV-2 infection were invited to participate in this large cross-sectional study. Data on the medical history and subjective chemosensory function of participants were obtained through questionnaires and visual analogue scales (VAS). Olfactory function (OF) was objectified with the Sniffin Sticks test (SST), including threshold (T), discrimination (D) and identification (I) test as well as summarized TDI score, and compared to that in healthy controls. Gustatory function (GF) was evaluated with the suprathreshold taste strips (TS) test, and trigeminal function was tested with an ampoule containing ammonia. RESULTS: Between November 2020 and June 2021, 667 infected individuals (mean age: 48.2 years) were examined 9.1 months, on average, after positive PCR testing. Of these, 45.6% had persisting subjective olfactory dysfunction (OD), 36.2% had subjective gustatory dysfunction (GD). Tested OD, tested GD and impaired trigeminal function were observed in 34.6%, 7.3% and 1.8% of participants, respectively. The mean TDI score of participants was significantly lower compared to healthy subjects. Significant associations were observed between subjective OD and GD, and between tested OD and GD. CONCLUSION: Nine months after SARS-CoV-2 infection, OD prevalence is significantly increased among infected members of the general population. Therefore, OD should be included in the list of symptoms collectively defining Long-COVID. JA 2023 2 en 10.4193/Rhin22.176 Rhinology 61 Stichting Nase 12—23 1 S Winkelmann A Korth B Voss M A Nasr N Behrend A Pudszuhn V M Hofmann P Schendzielorz C Maetzler A Hermes C Borzikowsky T Bahmer W Lieb S Schreiber S Störk F A Montellano M Witzenrath T Keil M Krawczak M Laudien On Behalf Of The Napkon Study Group misc aschman_post-covid_2023 NEIN 2023 2 10.1101/2023.02.15.23285584 medRxiv https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.02.15.23285584v1 Tom Aschman Emanuel Wyler Oliver Baum Andreas Hentschel Franziska Legler Corinna Preusse Lil Meyer-Arndt Ivana Büttnerova Alexandra Förster Derya Cengiz Luiz Gustavo Teixeira Alves Julia Schneider Claudia Kedor Rebecca Rust Judith Bellmann-Strobl Sanchin Aminaa Peter Vajkoczy Hans-Hilmar Goebel Markus Landthaler Victor Corman Andreas Roos Frank L. Heppner Helena Radbruch Friedemann Paul Carmen Scheibenbogen Werner Stenzel Nora F. Dengler article Silber2023_PMID38098830 Kinder und Jugendliche, die für psychische Gesundheitsstörungen, wie Essstörungen (ED) gefährdet sind, wurden besonders von der COVID-19 Pandemie betroffen, doch sind die Beweise für die am stärksten betroffenen und damit in Deutschland kranken Kinder knapp. Diese Querschnittsstudie untersuchte anonymisierte Routinekrankenhausdaten (demographische Informationen, Diagnosen, Behandlungsmodalitäten) von Patienten, die (n = 2,849) an die Abteilung für Kinder- und Jugendpsychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie (DCAPPP) eines Deutschen Universitätsklinikums zwischen 01/2016 und 02/2022 zugelassen wurden. Absolute und relative Zahl von Patienten mit oder ohne ED vor (01/2016-02/2020) und während der COVID-19 Pandemie (03/2020-02/2022) wurden verglichen. Die Auswirkungen von Schulabschlüssen im Rahmen von Sozialabsperrmaßnahmen für die COVID-19-Abschwächung auf die stationäre Aufnahmequote wurde untersucht, wie sie als potenzieller Risikofaktor für psychische Gesundheitsprobleme in der Jugend diskutiert wurde. Während der COVID-19 Pandemie stieg die ED-Inpatient-Eintrittsrate von 10,5 auf 16,7%, vor allem von Anorexia Nervosa (AN). Im Gegensatz zu früheren Berichten fanden wir keine Veränderung der somatischen und psychischen Störung Komorbidität, Alter oder Sexratio für krankhafte Jugendliche mit ED. Allerdings beobachteten wir eine verkürzte Länge des Krankenhausaufenthalts (LOS) für krankhafte Jugendliche mit und ohne ED. Darüber hinaus präsentierten nicht-ED-Zulassungen eine erhöhte Anzahl von psychischen Störungen Komorbiditäten. Im Gegensatz zu unserer Hypothese waren die Schulabschlüsse nicht mit dem beobachteten Anstieg der ED verbunden. Zusammenfassend wurde die COVID-19 Pandemie mit einer erhöhten Ambulanz für Jugendliche, die an AN leiden, und von Jugendlichen, die von mehreren psychischen Störungen betroffen sind, verbunden. Daher gehen wir davon aus, dass die stationäre Zulassung für Personen mit einer höheren Krankheitslast während der COVID-19 Pandemie priorisiert wurde. Unsere Ergebnisse weisen darauf hin, dass bei Umweltkrisen eine angemessene stationäre psychische Gesundheitsbehandlungsfähigkeit und eine weitere Stärkung der Psychiatrie von Kindern und Jugendlichen in Deutschland erforderlich ist. JA 2023 10.3389/fpubh.2023.1281363 Frontiers in public health Ann-Sophie Silber Simeon Platte Afsheen Kumar Sukhdeep Arora Dennis Kadioglu Marvin Schmidt Holger Storf Andreas G Chiocchetti Christine M Freitag article Salzberger2023 2023 10.1007/s15010-023-02040-9 Infection https://doi.org/10.1007/s15010-023-02040-9 Bernd Salzberger Alexander Mellmann Anna Bludau Sandra Ciesek Victor Corman Alexander Dilthey Tjibbe Donker Tim Eckmanns Richard Egelkamp Soeren G Gaterman Hajo Grundmann Georg Haecker Martin Kaase Berit Lange Martin Mielke Mathias W Pletz Torsten Semmler Andrea Thuermer Lothar H Wieler Thorsten Wolff Andreas F Widmer Simone Scheithauer article Hellwig2023-fc Positron emission tomography (PET) is vital for diagnosing diseases and monitoring treatments. Conventional image reconstruction (IR) techniques like filtered backprojection and iterative algorithms are powerful but face limitations. PET IR can be seen as an image-to-image translation. Artificial intelligence (AI) and deep learning (DL) using multilayer neural networks enable a new approach to this computer vision task. This review aims to provide mutual understanding for nuclear medicine professionals and AI researchers. We outline fundamentals of PET imaging as well as state-of-the-art in AI-based PET IR with its typical algorithms and DL architectures. Advances improve resolution and contrast recovery, reduce noise, and remove artifacts via inferred attenuation and scatter correction, sinogram inpainting, denoising, and super-resolution refinement. Kernel-priors support list-mode reconstruction, motion correction, and parametric imaging. Hybrid approaches combine AI with conventional IR. Challenges of AI-assisted PET IR include availability of training data, cross-scanner compatibility, and the risk of hallucinated lesions. The need for rigorous evaluations, including quantitative phantom validation and visual comparison of diagnostic accuracy against conventional IR, is highlighted along with regulatory issues. First approved AI-based applications are clinically available, and its impact is foreseeable. Emerging trends, such as the integration of multimodal imaging and the use of data from previous imaging visits, highlight future potentials. Continued collaborative research promises significant improvements in image quality, quantitative accuracy, and diagnostic performance, ultimately leading to the integration of AI-based IR into routine PET imaging protocols. JA 2023 en 10.1055/a-2198-0358 Nuklearmedizin 62 Georg Thieme Verlag KG

Stuttgart

334—342 6 PET image reconstruction Artificial intelligence Deep learning Medical imaging Quantitative accuracy NUM-DIZ http://dx.doi.org/10.1055/a-2198-0358 Dirk Hellwig Nils Constantin Hellwig Steven Boehner Timo Fuchs R Fischer Daniel Schmidt article pmid37904806 As the life expectancy of children with congenital heart disease (CHD) is rapidly increasing and the adult population with CHD is growing, there is an unmet need to improve clinical workflow and efficiency of analysis. Cardiovascular magnetic resonance (CMR) is a noninvasive imaging modality for monitoring patients with CHD. CMR exam is based on multiple breath-hold 2-dimensional (2D) cine acquisitions that should be precisely prescribed and is expert and institution dependent. Moreover, 2D cine images have relatively thick slices, which does not allow for isotropic delineation of ventricular structures. Thus, development of an isotropic 3D cine acquisition and automatic segmentation method is worthwhile to make CMR workflow straightforward and efficient, as the present work aims to establish. Ninety-nine patients with many types of CHD were imaged using a non-angulated 3D cine CMR sequence covering the whole-heart and great vessels. Automatic supervised and semi-supervised deep-learning-based methods were developed for whole-heart segmentation of 3D cine images to separately delineate the cardiac structures, including both atria, both ventricles, aorta, pulmonary arteries, and superior and inferior vena cavae. The segmentation results derived from the two methods were compared with the manual segmentation in terms of Dice score, a degree of overlap agreement, and atrial and ventricular volume measurements. The semi-supervised method resulted in a better overlap agreement with the manual segmentation than the supervised method for all 8 structures (Dice score 83.23 ± 16.76% vs. 77.98 ± 19.64%; P-value ≤0.001). The mean difference error in atrial and ventricular volumetric measurements between manual segmentation and semi-supervised method was lower (bias ≤ 5.2 ml) than the supervised method (bias ≤ 10.1 ml). The proposed semi-supervised method is capable of cardiac segmentation and chamber volume quantification in a CHD population with wide anatomical variability. It accurately delineates the heart chambers and great vessels and can be used to accurately calculate ventricular and atrial volumes throughout the cardiac cycle. Such a segmentation method can reduce inter- and intra- observer variability and make CMR exams more standardized and efficient. 2023 10.3389/fcvm.2023.1167500 Frontiers in cardiovascular medicine 10 1167500 RACOON, Aachen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37904806/ PMID: 37904806 Soroosh Tayebi Arasteh Jennifer Romanowicz Danielle F Pace Polina Golland Andrew J Powell Andreas K Maier Daniel Truhn Tom Brosch Juergen Weese Mahshad Lotfinia Rob J Geest Mehdi H Moghari article JA 2023 11. Nationales Biobanken Symposium 2023, Tagungsband 51-52 ISBN 978-3-8382-1841-0 V Kopfnagel I Bernemann Gabriele Anton T. Illig Stefanie Mücke Christoph Dolch Norman Klopp Dirk Drobek Markus Kersting article JA 2023 11. Nationales Biobanken Symposium 2023, Tagungsband 61-62 ISBN 978-3-8382-1841-0 I Bernemann Sara Haag Bärbel Fösel Christoph Dolch Norman Klopp V Kopfnagel A Kühn-Steven S Kunze Stefanie Mücke Ina Ruhl Maximilian Schieck T. Illig G. Anton article Yusuf2023-ia Background As a national effort to better understand the current pandemic, three cohorts collect sociodemographic and clinical data from coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients from different target populations within the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON). Furthermore, the German Corona Consensus Dataset (GECCO) was introduced as a harmonized basic information model for COVID-19 patients in clinical routine. To compare the cohort data with other GECCO-based studies, data items are mapped to GECCO. As mapping from one information model to another is complex, an additional consistency evaluation of the mapped items is recommended to detect possible mapping issues or source data inconsistencies.Objectives The goal of this work is to assure high consistency of research data mapped to the GECCO data model. In particular, it aims at identifying contradictions within interdependent GECCO data items of the German national COVID-19 cohorts to allow investigation of possible reasons for identified contradictions. We furthermore aim at enabling other researchers to easily perform data quality evaluation on GECCO-based datasets and adapt to similar data models.Methods All suitable data items from each of the three NAPKON cohorts are mapped to the GECCO items. A consistency assessment tool (dqGecco) is implemented, following the design of an existing quality assessment framework, retaining their-defined consistency taxonomies, including logical and empirical contradictions. Results of the assessment are verified independently on the primary data source.Results Our consistency assessment tool helped in correcting the mapping procedure and reveals remaining contradictory value combinations within COVID-19 symptoms, vital signs, and COVID-19 severity. Consistency rates differ between the different indicators and cohorts ranging from 95.84% up to 100%.Conclusion An efficient and portable tool capable of discovering inconsistencies in the COVID-19 domain has been developed and applied to three different cohorts. As the GECCO dataset is employed in different platforms and studies, the tool can be directly applied there or adapted to similar information models. JA 2023 1 10.1055/a-2006-1086 Methods Inf Med 62 Georg Thieme Verlag KG e47—e56 S 01 data quality; COVID-19; consistency; metadata Khalid O. Yusuf Anne Schoneberg Sabine Hanß Martin Wiesenfeldt Melanie Stecher Lazar Mitrov Sina Marie Hopff Sarah Steinbrecher Florian Kurth Thomas Bahmer Stefan Schreiber Daniel Pape Anna-Lena Hofmann Mirjam Kohls Stefan Störk Hans Christian Stubbe Johannes J. Tebbe Johannes C. Hellmuth Johanna Erber Lilian Krist Siegbert Rieg Lisa Pilgram Jörg J. Vehreschild Jens-Peter Reese D Krefting article JA 2023 1 10.1055/a-2006-1086 Khalid O Yusuf Olga Miljukov Anne Schoneberg Sabine Hanß Martin Wiesenfeldt Melanie Stecher Lazar Mitrov SM Hopff S Steinbrecher Florian Kurth T Bahmer S Schreiber Daniel Pape Anna-Lena Hofmann M Kohls Stefan Störk Hans Christian Stubbe Johannes Josef Tebbe Johannes Hellmuth J Erber L Krist Siegbert Rieg Lisa Pilgram Jörg Janne Vehreschild JP Reese D Krefting article JA 2023 11. Nationales Biobanken Symposium 2023, Tagungsband 53-54 ISBN 978-3-8382-1841-0 Stefanie Mücke S Kunze V Kopfnagel Bärbel Fösel I Bernemann Christoph Dolch Norman Klopp D Lindemann Bettina Lorenz-Depiereux T. Illig G. Anton Patrick Christ article JA 2023 Poster NAPKON Vention 2023, Frankfurt Carolin Nürnberger Katharina S. Appel Maria Cristina Polidori Nora Hettich T Bahmer Christian Förster Christina Lemhöfer On Behalf Of The Napkon Study Group article https://doi.org/10.1002/eji.202250210 Abstract Diverse autoantibodies were suggested to contribute to severe outcomes of COVID-19, but their functional implications are largely unclear. ACE2, the SARS-CoV-2 receptor and a key regulator of blood pressure, was described to be one of many targets of autoantibodies in COVID-19. ACE2 in its soluble form (sACE2) is highly elevated in the blood of critically ill patients, raising the question of whether sACE2:spike complexes induce ACE2 reactivity. Screening 247 COVID-19 patients, we observed elevated sACE2 and anti-ACE2 IgG that were poorly correlated. Interestingly, levels of IgGs recognizing ACE2, IFNα2, and CD26 strongly correlated in severe COVID-19, with 15% of sera showing polyreactivity versus 4.1% exhibiting target-directed autoimmunity. Promiscuous autoantibodies failed to impair the activity of ACE2 and IFNα2, while only specific anti-IFNα2 IgG compromised cytokine function. Our study suggests that the detection of autoantibodies in COVID-19 is often attributed to a promiscuous reactivity, potentially misinterpreted as target-specific autoimmunity with functional impact. JA 2023 10.1002/eji.202250210 36856018 European Journal of Immunology 53 2250210 5 Autoantibodies, Autoimmunity, Autoreactivity, COVID-19, SARS-CoV-2 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/eji.202250210 Mikhail Lebedin Clara Vázquez García Lisa Spatt Christoph Ratswohl Charlotte Thibeault Lennard Ostendorf Friedemann Paul Leif Erik Sander Florian Kurth Kathrin Rosa article Fuchs2023-es Nuclear imaging techniques such as positron emission tomography (PET) and single photon emission computed tomography (SPECT) in combination with computed tomography (CT) are established imaging modalities in clinical practice, particularly for oncological problems. Due to a multitude of manufacturers, different measurement protocols, local demographic or clinical workflow variations as well as various available reconstruction and analysis software, very heterogeneous datasets are generated. This review article examines the current state of interoperability and harmonisation of image data and related clinical data in the field of nuclear medicine. Various approaches and standards to improve data compatibility and integration are discussed. These include, for example, structured clinical history, standardisation of image acquisition and reconstruction as well as standardised preparation of image data for evaluation. Approaches to improve data acquisition, storage and analysis will be presented. Furthermore, approaches are presented to prepare the datasets in such a way that they become usable for projects applying artificial intelligence (AI) (machine learning, deep learning, etc.). This review article concludes with an outlook on future developments and trends related to AI in nuclear medicine, including a brief research of commercial solutions. JA 2023 en 10.1055/a-2187-5701 Nuklearmedizin 62 Georg Thieme Verlag KG

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389-398 6 Interoperability Harmonisation Image Data Clinical Data nuclear medicine NUM-DIZ http://dx.doi.org/10.1055/a-2187-5701 Timo Fuchs Lena Kaiser Dominik Müller Laszlo Papp R Fischer Johannes Tran-Gia article JA 2023 Poster KIT Kongress 2023, Leipzig K Tilch Sina Marie Hopff article JA 2023 10.1007/s00103-023-03680-w Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz 66 443—449 4 S Scheithauer A Dilthey A Bludau S Ciesek VM Corman T Donker T Eckmanns R Egelkamp H Grundmann G Häcker M Kaase B Lange A Mellmann M Mielke MW Pletz B Salzberger A Thürmer AF Widmer LH Wieler T Wolff SG Gatermann T Semmler article Scheithauer2023 2023 10.1007/s00103-023-03680-w Bundesgesundheitsblatt -Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz https://doi.org/10.1007/s00103-023-03680-w Simone Scheithauer Alexander Dilthey Anna Bludau Sandra Ciesek Victor Corman Tjibbe Donker Tim Eckmanns Richard Egelkamp Hajo Grundmann Georg Haecker Martin Kaase Berit Lange Alexander Mellmann Martin Mielke Mathias Pletz Bernd Salzberger Andrea Thuermer Andreas Widmer Lothar H. Wieler Thorsten Wolff Soeren Gatermann Torsten Semmler article JA 2023 Poster KIT Kongress 2023, Leipzig Shimita Sikdar article JA 2023 Poster NAPKON Vention 2023, Frankfurt Lena Schmidbauer Carolin Nürnberger Cornelia Fiessler Katrin Franzpötter J Haug F Haug A Hermes Steffi Jiru-Hillmann Olga Miljukov Anne-Kathrin Ruß Jörg J Vehreschild Michael Krawczak Martin Witzenrath W Lieb S Schmidt JP Reese Peter Heuschmann C Bauer article JA 2023 Poster DGEpi 2023, Würzburg L Schmidbauer Carolin Nürnberger Cornelia Fiessler Katrin Franzpötter F Haug J Haug A Hermes Steffi Jiru-Hillmann K Günther Olga Miljukov Anne-Kathrin Ruß Jörg Janne Vehreschild Michael Krawczak Martin Witzenrath W Lieb M Rose S Schmidt W Hoffmann J Schmitt P. Ihle Jens-Peter Reese Peter U Heuschmann article Hoffmann.2023 JA 2023 10.1038/s41467-023-39147-4 Nature communications 14 3500 1 M Hoffmann LR Wong P Arora L Zhang C Rocha A Odle I Nehlmeier A Kempf A Richter NJ Halwe J Schön L Ulrich D Hoffmann M Beer C Drosten S Perlman S Pöhlmann article Hoffmann2023 2023 10.1038/s41467-023-39147-4 Nature Communications https://doi.org/10.1038/s41467-023-39147-4 Markus Hoffmann Lok-Yin Roy Wong Prerna Arora Lu Zhang Cheila Rocha Abby Odle Inga Nehlmeier Amy Kempf Anja Richter Nico Joel Halwe Jacob Schoen Lorenz Ulrich Donata Hoffmann Martin Beer Christian Drosten Stanley Perlman Stefan Poehlmann article Fervers2023_PMID37274340 Die Jodaufnahme des Knochenmarks im dualen energetischen CT (DECT) ist bei maligner Krankheit erhöht. Wir wollten nach intravenöser Kontrastanwendung den physiologischen Bereich der Knochenmark-Iodaufnahme untersuchen und die Abhängigkeit von vBMD, Jod-Blutpool, Patientenalter und Sex untersuchen. Retrospektive Analyse von onkologischen Patienten ohne Nachweis der metastasierenden Erkrankung. DECT-Untersuchungen wurden an einem Spektraldetektor CT-Scanner in Portal venöser Kontrastphase durchgeführt. Die Thorax- und Lendenwirbelsäule wurden durch ein vortrainiertes neuronales Netz segmentiert, wobei volumetrische Jodkonzentrationsdaten erhalten wurden [mg/ml]. vBMD wurde mit einer phantomlosen, CE-zertifizierten Software [mg/cm3] bewertet. Der Jod-Blutpool wurde durch ROI-basierte Messungen in den großen Bauchgefäßen geschätzt. Ein multivariates Regressionsmodell passte zur abhängigen Variablen "medianen Knochenmark-Iodaufnahme". Zur Beurteilung der Auswirkungen jedes Kovariats wurden standardisierte Regressionskoeffizienten (β) berechnet. 678 aufeinanderfolgende DECT-Prüfungen von 189 Personen (93 weiblich, Alter 61.4 ± 16.0 Jahre) wurden bewertet. KI-basierte Segmentierung lieferte Volumendaten von 97,9 % der eingeschlossenen Wirbel (n=11,286). Die 95^th-prozentile Knochenmark-Iodaufnahme, als Surrogat für den oberen Rand der physiologischen Verteilung, lag zwischen 4,7-6,4 mg/ml vBMD (p <0.001, mittlere β=0,50) und Portalven-Iod-Blutpool (p <0.001, mittlere β=0,43) vermittelte den stärksten Einfluss. Darauf aufbauend wurden angepasste Referenzwerte berechnet. Die Knochenmark-Iodaufnahme zeigt ein deutliches Profil je nach vBMD, Jod-Blutpool, Patientenalter und Sex. Diese Studie ist die erste, die die angepassten Referenzwerte liefert. JA 2023 10.3389/fendo.2023.1098898 Frontiers in endocrinology Philipp Fervers Florian Fervers Miriam Rinneburger Mathilda Weisthoff Jonathan Kottlors Robert Reimer David Zopfs Erkan Celik David Maintz Nils Große-Hokamp Thorsten Persigehl article Surov2023_PMID35667979 Um die Auswirkungen der niedrigen Skelettmuskelmasse bei Patienten mit COVID-19 auf relevante Ergebnisse wie 30-Tage-Sterblichkeit zu bewerten, müssen Intubation und intensiver Pflegeeinheit Zulassung erforderlich sein. Für diese Studie wurden Daten aus sechs Zentren erworben. Die gewonnene Probe umfasst 1138 Patienten. Es gab 547 Frauen (48,1%) und 591 Männer (51.9%) mit einem mittleren Alter von 54.5 ± 18,8 Jahre; mittleres Alter, 55 Jahre; Reichweite, 18-84 Jahre). In jedem Fall wurde thoracic CT ohne intravenöse Applikation von Kontrastmittel durchgeführt. Die folgenden Parameter der Pectoralis-Muskeln wurden geschätzt: Muskelfläche als Summe der bilateralen Bereiche der pectoralis großen und kleineren Muskeln, Muskeldichte, Muskelindex (PMI) (Pectoralis-Muskelbereich geteilt durch den Körperhöhenwinkel des Patienten) als Verhältnis pectoralis großen und kleinen Muskeln geteilt durch die Körperhöhe des Patienten ≥2, und Muskelmaß als PMI x Muskeldichte. Insgesamt wurden 220 Patienten (19,33%) in die Intensivstation zugelassen. Bei 171 Patienten (15,03%) wurde eine mechanische Lungenentlüftung durchgeführt. Schließlich starben 154 Patienten (13,53%) innerhalb der Beobachtungszeit von 30-Tag. Alle untersuchten Parameter des Pectoralis-Muskels waren bei den Patienten mit ungünstigen Kursen von Covid-19 niedriger. Alle pectoralis Muskelparameter wurden mit 30-Tage-Sterblichkeit in multivariate Analysen eingestellt für Alter und Geschlecht: pectoralis Muskelfläche, HR = 0.93 CI 95% (0.91-0.95) p < 0.001; pectoralis Muskeldichte, HR = 0.94 CI 95% (0.93-0.96) p < 0.001; pectoralis Muskelindex, HR = 0.79 CI 95% (0.75-0.85) p < 0.001, pectoralis Die analysierten Muskelparameter können jedoch nicht zur Vorhersage von Krankheitskursen verwendet werden. JA 2023 1 10.1016/j.acra.2022.05.003 Academic radiology Alexey Surov Hakan Kardas Giulia Besutti Massimo Pellegrini Marta Ottone Mehmet Ruhi Onur Firat Atak Ahmet Gurkan Erdemir Elif Hocaoglu Ömer Yıldız Ercan Inci Eda Cingöz Mehmet Cingöz Memduh Dursun İnan Korkmaz Çağrı Orhan Alexandra Strobel Andreas Wienke Maciej Pech article JA 2023 1 10.1007/s00103-022-03649-1 Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz Ralf Heyder NUM Coordination Office NUKLEUS Study Group NUM-RDP Coordination RACOON Coordination AKTIN Coordination GenSurv Study Group article Miederer2023-da Digitization in the healthcare sector and the support of clinical workflows with artificial intelligence (AI), including AI-supported image analysis, represent a great challenge and equally a promising perspective for preclinical and clinical nuclear medicine. In Germany, the Medical Informatics Initiative (MII) and the Network University Medicine (NUM) are of central importance for this transformation. This review article outlines these structures and highlights their future role in enabling privacy-preserving federated multi-center analyses with interoperable data structures harmonized between site-specific IT infrastructures. The newly founded working group "Digitization and AI" in the German Society of Nuclear Medicine (DGN) as well as the Fach- und Organspezifische Arbeitsgruppe (FOSA, specialty- and organ-specific working group) founded for the field of nuclear medicine (FOSA Nuklearmedizin) within the NUM aim to initiate and coordinate measures in the context of digital medicine and (image-)data-driven analyses for the DGN. JA 2023 en 10.1055/a-2067-7642 Nuklearmedizin 62 Georg Thieme Verlag KG

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276—283 5 Digitalization Data integration Harmonization Federated learning Multi-centric analysis NUM-DIZ http://dx.doi.org/10.1055/a-2067-7642 1 Isabelle Miederer Julian Manuel Michael Rogasch R Fischer Timo Fuchs Constantin Lapa Philipp Lohmann Kuangyu Shi Johannes Tran-Gia Thomas Wendler Dirk Hellwig article Thiam2023_PMID36844424 In den letzten Jahren wurden mehrere tiefgreifende Lernansätze im Bereich der medizinischen Bildanalyse erfolgreich angewandt. Speziell wurden verschiedene tiefe neuronale Netzwerkarchitekturen für die Detektion verschiedener Pathologien auf der Grundlage von Brust-Röntgenbildern vorgeschlagen und bewertet. Während die durchgeführten Bewertungen sehr vielversprechende Ergebnisse gezeigt haben, bestehen die meisten von ihnen in der Ausbildung und Bewertung der Leistung der vorgeschlagenen Ansätze auf einem einzigen Datensatz. Die Verallgemeinerung solcher Modelle ist jedoch in einer Kreuzdomaineinstellung recht begrenzt, da bei der Auswertung dieser Modelle auf Datensätzen, die aus verschiedenen medizinischen Zentren stammen oder unter verschiedenen Protokollen aufgezeichnet werden, ein signifikanter Leistungsabbau beobachtet werden kann. Der Leistungsabbau wird meist durch die Domänenverschiebung zwischen dem Trainingssatz und dem Bewertungssatz verursacht. Um dieses Problem zu lindern, werden in der aktuellen Arbeit unterschiedliche ununterbrochene Domänenanpassungsansätze vorgeschlagen und ausgewertet, um Kardiomegalie basierend auf Brust-Röntgenbildern in einer Kreuzdomäneneinstellung zu erkennen. Die vorgeschlagenen Ansätze erzeugen Domäneninvariante Merkmalsdarstellungen durch Anpassung der Parameter eines auf einer großen Menge markierter Proben optimierten Modells an eine Reihe von unmarkierten Bildern, die aus einem anderen Datensatz stammen. Die durchgeführte Auswertung weist auf die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Ansätze hin, da die angepassten Modelle optimierte Modelle ausprägen, die ohne jede Form der Domänenanpassung direkt auf die Auswertesätze angewendet werden. JA 2023 10.3389/frai.2023.1056422 Frontiers in artificial intelligence Patrick Thiam Ludwig Lausser Christopher Kloth Daniel Blaich Andreas Liebold Meinrad Beer Hans A Kestler article JA 2023 Vortrag KIT Kongress 2023, Leipzig Sina Marie Hopff inproceedings AM2023 JA 2023 10.1186/s13756-023-01276-2 7th International Conference on Prevention & Infection Control (ICPIC), Geneva, Switzerland. https://doi.org/10.1186/s13756-023-01276-2 M Berens A Bludau D Fenz J Hoffmann Caroline Lang J Schmitt W Hoffmann S Scheithauer article bludau2021 JA 2022 12 10.1007/s00103-022-03607-x Bundesgesundheitsbl 65 1299–1306 B-FAST https://www.dghm-kongress.de/fileadmin/congress/media/dghm2021/pdf/DGHM_2021_digital_Programme_booklet.pdf Manuscript submitted S Scheithauer A Bludau S Heinemann M Anton P Knolle article JA 2022 12 10.1007/s00103-022-03607-x Bundesgesundheitsbl 65 1299–1306 B-FAST S Scheithauer A Bludau S Heinemann M Anton P Knolle article Almubarak2022_PMID36548534 Noncontrast Computed Tomography (NCCT) Funktionen sind vielversprechende Marker für akute Hämatomenausweitung (HE) bei Patienten mit intracerebraler Blutung (ICH). Es bleibt unklar, ob die genaue Identifizierung dieser Marker auch bei Rattern mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen zuverlässig ist. Patienten mit akuter spontaner ICH in vier Tertiärzentren in Deutschland und Italien wurden von Januar 2017 bis Juni 2020 rückwirkend aufgenommen. Insgesamt wurden neun NCCT-Marker von einer Radiologie, einem Radiologie-Stipendiaten und einem Neuroradiologie-Stipendiaten mit verschiedenen Ebenen Erfahrung in der ICH-Bildgebung bewertet. Interrater-Relationen des Anwohner- und Radiologiekollegen wurden durch berechnete Cohen's kappa (κ)-Statistiken in Bezug auf den Neuroradiologie-Stipendiaten, der als Goldstandard bezeichnet wurde, ausgewertet. Gold-Standard-Ratings wurden nach berechneten Interrater κ-Statistiken bewertet. Globale Interrater-Relationen wurden durch berechnete Fleiss kappa-Statistiken in allen drei Lesern bewertet. Ein Vergleich der Empfänger-Betriebseigenschaften (ROCs) wurde verwendet, um Unterschiede in der Diagnosegenauigkeit für die Vorhersage der akuten Hämatomen-Expansion (HE) unter den Rattern zu bewerten. Für den Bewohner mit Interrater Cohen's kappa von 0,70 (95% CI 0.65-0.81) bis 0,96 (95% CI 0.94-0.98) wurde eine substantiell-zu-fast-perfect interrater concordance gefunden. Der Interrater Cohens Kappa für den Radiologie-Stipendiat war moderat bis fast perfekt und reichte von 0,58 (95% CI 0.52-0.65) bis 94 (95% CI 92-0.97). Der Intrarater Gold-Standard Cohen's kappa war fast perfekt und reichte von 0,79 (95% CI 0.78-0.90) bis 0,98 (95% CI 0.78-0.90). Der globale Interrater Fleiss kappa reichte von 0,62 (95%CI 0.57-0.66) auf 0,93 (95%CI 0.89-0.97). Die Diagnosegenauigkeit für die Vorhersage der akuten Hämatomenausdehnung (HE) war für das Inselzeichen und das Flüssigkeitszeichen unterschiedlich, mit p-Werten < 0,05. Die NCCT-Marker hatten eine weitgehend durchgängige Interrater-Vereinbarung unter den Raten mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen. Unterschiede in der Diagnosegenauigkeit für die Vorhersage von akutem HE wurden in zwei von neun NCCT-Markern gefunden. Die Studie unterstreicht das vielversprechende Nutzen von NCCT-Markern für eine akute HE-Prädiktion. JA 2022 12 10.3390/tomography8060242 Tomography (Ann Arbor, Mich.) Hawra Almubarak Sarah Elsayed Federico Mazzacane Frieder Schlunk Haoyin Cao Ly Huong Vu Estelle Vogt Andrea Dell Orco Dmitriy Desser Maik F H Böhmer Burak Han Akkurt Peter B Sporns Tobias Penzkofer Uta Hanning Andrea Morotti Jawed Nawabi article Fervers2022_PMID36330188 Das Ausmaß der Lungenbeteiligung an der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19)-Pneumonie, quantifiziert auf berechnete Tomographie (CT), ist ein etablierter Biomarker für Prognosen und führt klinische Entscheidungsfindungen. Der klinische Standard ist semi-quantitatives Scoring von Lungeneinbindung durch einen erfahrenen Leser. Wir wollen die Leistung automatisierter Tief- und Schwellenverfahren mit dem manuellen semiquantitativen Lungenscoring vergleichen. Darüber hinaus wollen wir eine optimale Schwelle zur Quantifizierung der beteiligten Lunge in der COVID-Pneumonie-Brust-CT unter Verwendung eines multizentrischen Datensatzes untersuchen. Insgesamt wurden 250 Patienten aufgenommen, 50 aufeinanderfolgende Patienten mit RT-PCR bestätigten COVID-19 aus unserer lokalen institutionellen Datenbank und weitere 200 Patienten aus vier internationalen Datensätzen (n=50 pro). Das Engagement der Lung wurde semi-quantitative von drei erfahrenen Radiologen nach der etablierten Brust CT Punktzahl (CCS) von 0-25 bewertet. Die Interrater-Verlässlichkeit wurde durch den Intra-Klasse-Korrelationskoeffizienten (ICC) gemeldet. Die Deep-learning-basierte Segmentierung von Grundglas und Konsolidierung wurde von CT Pulmo Auto Results Prototyp Plugin auf IntelliSpace Discovery (Philips Healthcare, Niederlande) erhalten. Die Threshold-basierte Segmentierung der betroffenen Lunge wurde mit Hilfe eines Open-Source-Tools für die Ganzlungssegmentierung unter Anwesenheit schwerer Pathologien (R231CovidWeb, Hofmanninger et al., 2020) und fortlaufender quantitativer Bewertung der Lungendämpfung durchgeführt. Die beste Schwelle wurde durch Training und Testen einer linearen Regression von tiefgreifenden und schwellenbasierten Ergebnissen in einer fünffachen Cross-Validationsstrategie untersucht. Median CCS unter 250 bewerteten Patienten betrug 10 [6-15]. Inter-Rater Zuverlässigkeit des CCS war ausgezeichnet [ICC 0.97 (0.97-0.98)]. Die beste Dämpfungsschwelle für die Identifizierung der betroffenen Lunge betrug -522 HU. > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > Das manuelle semiquantitative CCS unterschätzt das Ausmaß der COVID-Pneumonie in höheren Score-Bereichen, was seine klinische Nützlichkeit bei schweren Erkrankungen begrenzt. Die klinische Umsetzung vollautomatischer Methoden, wie tiefgreifende oder schwellenbasierte Ansätze (beste Schwelle in unserem Multicenter-Datensatz: -522 HU), könnte Zeit des geschulten Personals sparen, Interreader-Variabilität abschaffen und eine wirklich quantitative, lineare Bewertung der COVID-Lungenbeteiligung ermöglichen. JA 2022 11 10.21037/qims-22-175 Quantitative imaging in medicine and surgery Philipp Fervers Florian Fervers Astha Jaiswal Miriam Rinneburger Mathilda Weisthoff Philip Pollmann-Schweckhorst Jonathan Kottlors Heike Carolus Simon Lennartz David Maintz Rahil Shahzad Thorsten Persigehl article pmid36084564 Automatic segmentation of ground glass opacities and consolidations in chest computer tomography (CT) scans can potentially ease the burden of radiologists during times of high resource utilisation. However, deep learning models are not trusted in the clinical routine due to failing silently on out-of-distribution (OOD) data. We propose a lightweight OOD detection method that leverages the Mahalanobis distance in the feature space and seamlessly integrates into state-of-the-art segmentation pipelines. The simple approach can even augment pre-trained models with clinically relevant uncertainty quantification. We validate our method across four chest CT distribution shifts and two magnetic resonance imaging applications, namely segmentation of the hippocampus and the prostate. Our results show that the proposed method effectively detects far- and near-OOD samples across all explored scenarios. 2022 11 10.1016/j.media.2022.102596 Medical image analysis 82 102596 RACOON, Frankfurt https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36084564/ PMID: 36084564 Camila González Karol Gotkowski Moritz Fuchs Andreas Bucher Armin Dadras Ricarda Fischbach Isabel Jasmin Kaltenborn Anirban Mukhopadhyay article Hartung2022-mu Background: Reliable estimates of frequency, severity and associated factors of both fatigue and cognitive impairment after COVID-19 are needed. Also, it is not clear whether the two are distinct sequelae of COVID-19 or part of the same syndrome." Methods: In this prospective multicentre study, frequency of post-COVID fatigue and cognitive impairment were assessed in n = 969 patients (535 [55%] female) $\geq$6 months after SARS-CoV-2 infection with the FACIT-Fatigue scale (cut-off $łeq$30) and Montreal Cognitive Assessment ($łeq$25 mild, $łeq$17 moderate impairment) between November 15, 2020 and September 29, 2021 at University Medical Center Schleswig-Holstein, Campus Kiel and University Hospital W"urzburg in Germany. 969 matched non-COVID controls were drawn from a pre-pandemic, randomised, Germany-wide population survey which also included the FACIT-Fatigue scale. Associated sociodemographic, comorbid, clinical, psychosocial factors and laboratory markers were identified with univariate and multivariable linear regression models. Findings: On average 9 months after infection, 19% of patients had clinically relevant fatigue, compared to 8% of matched non-COVID controls (p < 0.001). Factors associated with fatigue were female gender, younger age, history of depression and the number of acute COVID symptoms. Among acute COVID symptoms, altered consciousness, dizziness and myalgia were most strongly associated with long-term fatigue. Moreover, 26% of patients had mild and 1% had moderate cognitive impairment. Factors associated with cognitive impairment were older age, male gender, shorter education and a history of neuropsychiatric disease. There was no significant correlation between fatigue and cognitive impairment and only 5% of patients suffered from both conditions. Interpretation: Fatigue and cognitive impairment are two common, but distinct sequelae of COVID-19 with potentially separate pathophysiological pathways. Funding: German Federal Ministry of Education and Research (BMBF). JA 2022 11 en 10.1016/j.eclinm.2022.101651 36133318 EClinicalMedicine 53 Elsevier BV 101651 101651 CI, confidence interval; COVID-19; COVID-19, Coronavirus Disease 2019; CRP, C-reactive protein; CSF, cerebrospinal fluid; Cognitive dysfunction; Fatigue; GAD-7, 7-item anxiety screening questionnaire; MoCA, Montreal Cognitive Assessment; NAPKON, National Pandemic Cohort Network; PCR, polymerase chain reaction; PHQ-8, 8-item depression module of the Patient Health Questionnaire; PSQI, Pittsburgh Sleep Quality Index; Post-acute COVID-19 syndrome; SARS-CoV-2; SARS-CoV-2, Severe Acute Respiratory Distress Syndrome caused by Corona Virus 2; VIF, variance inflation factor Tim J Hartung Christian Neumann Thomas Bahmer Irina Chaplinskaya-Sobol Matthias Endres Johanna Geritz Karl Georg Haeusler Peter U Heuschmann Hanna Hildesheim Andreas Hinz Sina Hopff Anna Horn Michael Krawczak Lilian Krist Jennifer Kudelka W Lieb Corina Maetzler Anja Mehnert-Theuerkauf Felipe A Montellano Caroline Morbach Sein Schmidt Stefan Schreiber Flo Steigerwald Stefan Störk Walter Maetzler Carsten Finke article werlein_inflammation_2023 JA 2022 11 0969-6970 10.1007/s10456-022-09860-7 Angiogenesis 26 233—248 2 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9660162/ Christopher Werlein Maximilian Ackermann Helge Stark Harshit R. Shah Alexandar Tzankov Jasmin Dinonne Haslbauer Saskia Stillfried Roman David Bülow Ali El-Armouche Stephan Kuenzel Jan Lukas Robertus Marius Reichardt Axel Haverich Anne Höfer Lavinia Neubert Edith Plucinski Peter Braubach Stijn Verleden Tim Salditt Nikolaus Marx Tobias Welte Johann Bauersachs Hans-Heinrich Kreipe Steven J. Mentzer Peter Boor Stephen M. Black Florian Länger Mark Kuehnel Danny Jonigk article gaede_pandemic_2022 NEIN 2022 11 de 1433-8629 10.1007/s00350-022-6331-6 Medizinrecht 40 892—901 11 https://doi.org/10.1007/s00350-022-6331-6 Karsten Gaede John Heidemann Hanna-Lisa Goebels Axel Heinemann Klaus Püschel Benjamin Ondruschka article pmid35850138 So far, typical findings for COVID-19 in computed tomography (CT) have been described as bilateral, multifocal ground glass opacities (GGOs) and consolidations, as well as intralobular and interlobular septal thickening. On the contrary, round consolidations with the halo sign are considered uncommon and are typically found in fungal infections, such as invasive pulmonary aspergillosis. The authors recently observed several patients with COVID-19 pneumonia presenting with round, multifocal consolidations accompanied by a halo sign. As this may indicate alterations of CT morphology based on the virus variant, the aim of this study was to investigate this matter in more detail. 161 CT scans of patients with confirmed SARS-CoV-2 infection (RT-PCR within 2 days of CT) examined between January 2021 and September 15, 2021 were included. Follow-up examinations, patients with invasive ventilation at the time of CT, and patients with insufficient virus typing for variants of concern (VOC) were excluded. CT scans were assessed for vertical and axial distribution of pulmonary patterns, degree of involvement, uni- vs. bilaterality, reticulations, and other common findings. The mean density of representative lesions was assessed in Hounsfield units. Results were compared using Mann-Whitney U-tests, Student's t-rests, descriptive statistics, and Fisher's exact tests. 75 patients did not meet the inclusion criteria. Therefore, 86/161 CT scans of unique patients were analyzed. PCR VOC testing confirmed manifestation of the Delta-VOC SARS-CoV-2 in 22 patients, 39 patients with Alpha-VOC and the remaining 25 patients with Non-VOC SARS-CoV-2 infections. Three patients with the Delta-VOC demonstrated multiple pulmonary masses or nodules with surrounding halo sign, whereas no patients with either Alpha-VOC (p = 0.043) or non-VOC (p = 0.095) demonstrated these findings. All three patients were admitted to normal wards and had no suspicion of a pulmonary co-infection. Patients with Delta-VOC were less likely to have ground glass opacities compared to Alpha-VOC (7/22 or 31.8 % vs. 4/39 or 10.3 %; p < 0.001), whereas a significant difference has not been observed between Delta-VOC and non-VOC (5/25 or 20 %; p = 0.348). The mean representative density of lesions did not show significant differences between the studied cohorts. In this study 3 out of 22 patients (13.6 %) with Delta-VOC presented with bilateral round pulmonary masses or nodules with surrounding halo signs, which has not been established as a notable imaging pattern in COVID-19 pneumonia yet. Compared to the other cohorts, a lesser percentage of patients with Delta-VOC presented with ground glass opacities. Based on these results Delta-VOC might cause a divergence in CT-morphologic phenotype. · Until recently, CT-morphologic signs of COVID-19 pneumonia have been presumed to be uncontroversially understood. Yet, recently the authors observed diverging pulmonary alterations in patients infected with Delta-VOC.. · These imaging alterations included round pulmonary masses or nodules with surrounding halo sign.. · These imaging alterations have not yet been established as typical for COVID-19 pneumonia, yet.. · Based on these results, Delta-VOC could impose a divergence of CT-morphologic phenotype.. · Yüksel C, Sähn M, Kleines M et al. Possible Alterations of Imaging Patterns in Computed Tomography for Delta-VOC of SARS-CoV-2 . Fortschr Röntgenstr 2022; 194: 1229 - 1241. 2022 11 10.1055/a-1826-0436 RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin 194 1229-1241 11 RACOON https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35850138/ PMID: 35850138 Can Yüksel Marwin-Jonathan Sähn Michael Kleines Jörg Christian Brokmann Christiane K Kuhl Daniel Truhn Andreas Ritter Peter Isfort Maximilian Franz Schulze-Hagen article Lemhofer2022-fq Die Pr"avalenz des Post-COVID-Syndroms (PCS) ist noch nicht abschließend gekl"art. Die bisherigen Definitionen bilden vorrangig zeitliche Aspekte ab, lassen jedoch funktionelle Defizite sowie die Objektivierung von Symptomen außer Acht. Dies f"uhrt zu diagnostischen sowie therapeutischen Unklarheiten. In Pubmed wurde daher nach systematischen Reviews gesucht, die sich mit den Folgen einer SARS-CoV-2-Infektion befassten. Die zugrunde liegenden Definitionen sowie zeitlichen Einschlusskriterien wurden extrahiert. 16 systematische Reviews wurden eingeschlossen, davon 11 mit einer Definition des PCS. In 58 % der analysierten Einzelstudien wurden Patienten mit einer Symptomatik > 12 Wochen und damit entsprechend der Definition des PCS inkludiert. Fazit: Eine weitere Pr"azisierung der Definition des PCS ist notwendig, um Diagnostik und eine multimodale Behandlung zu erleichtern und die knappen therapeutischen Ressourcen entsprechend zu nutzen. 2022 10 Dtsch Med Wochenschr 147 Georg Thieme Verlag KG 1391—1397 21 Post-COVID-Syndrom; Long-COVID; Pr"avalenz; multimodale Therapie Christina Lemhöfer Katharina S. Appel Winfried Häuser Nora Hettich Mirjam Kohls Maria Cristina Polidori article voigtlaender_thromboembolic_2022 Unlabelled Image 2022 10 0049-3848 10.1016/j.thromres.2022.08.021 Thrombosis Research 218 171—176 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9420077/ Minna Voigtlaender Carolin Edler Moritz Gerling Julia Schädler Benjamin Ondruschka Ann Sophie Schröder Jan Sperhake Stephan Ehrhardt Lin Wang Munif Haddad Verena Kiencke Thomas Renné Kevin Roedl Stefan Kluge Dominic Wichmann Florian Länger article JA 2022 9 17 10.1016/j.eclinm.2022.101651 EClinicalMedicine Tim J Hartung Christian Neumann T Bahmer Irina Chaplinskaya-Sobol Matthias Endres Johanna Geritz Karl Georg Haeusler Peter Heuschmann Hanna Hildesheim Andreas Hinz SM Hopff Anna Horn Michael Krawczak L Krist Jennifer Kudelka W Lieb C Maetzler Anja Mehnert-Theuerkauf FA Montellano C Morbach S Schmidt S Schreiber Flo Steigerwald Stefan Störk Walter Maetzler Carsten Finke article krasemann_assessing_2022 BACKGROUND: Autopsy studies have provided valuable insights into the pathophysiology of COVID-19. Controversies remain about whether the clinical presentation is due to direct organ damage by SARS-CoV-2 or secondary effects, such as overshooting immune response. SARS-CoV-2 detection in tissues by RT-qPCR and immunohistochemistry (IHC) or electron microscopy (EM) can help answer these questions, but a comprehensive evaluation of these applications is missing. METHODS: We assessed publications using IHC and EM for SARS-CoV-2 detection in autopsy tissues. We systematically evaluated commercially available antibodies against the SARS-CoV-2 proteins in cultured cell lines and COVID-19 autopsy tissues. In a multicentre study, we evaluated specificity, reproducibility, and inter-observer variability of SARS-CoV-2 IHC. We correlated RT-qPCR viral tissue loads with semiquantitative IHC scoring. We used qualitative and quantitative EM analyses to refine criteria for ultrastructural identification of SARS-CoV-2. FINDINGS: Publications show high variability in detection and interpretation of SARS-CoV-2 abundance in autopsy tissues by IHC or EM. We show that IHC using antibodies against SARS-CoV-2 nucleocapsid yields the highest sensitivity and specificity. We found a positive correlation between presence of viral proteins by IHC and RT-qPCR-determined SARS-CoV-2 viral RNA load (N= 35; r=-0.83, p-value \textless0.0001). For EM, we refined criteria for virus identification and provide recommendations for optimized sampling and analysis. 135 of 144 publications misinterpret cellular structures as virus using EM or show only insufficient data. We provide publicly accessible digitized EM sections as a reference and for training purposes. INTERPRETATION: Since detection of SARS-CoV-2 in human autopsy tissues by IHC and EM is difficult and frequently incorrect, we propose criteria for a re-evaluation of available data and guidance for further investigations of direct organ effects by SARS-CoV-2. FUNDING: German Federal Ministry of Health, German Federal Ministry of Education and Research, Berlin University Alliance, German Research Foundation, German Center for Infectious Research. 2022 9 eng 2352-3964 10.1016/j.ebiom.2022.104193 EBioMedicine 83 104193 Autopsy, COVID-19, Electron microscopy, Humans, Immunohistochemistry, Pathology, RNA, Viral, Reproducibility of Results, SARS-CoV-2, Viral Proteins Susanne Krasemann Carsten Dittmayer Saskia Stillfried Jenny Meinhardt Fabian Heinrich Kristin Hartmann Susanne Pfefferle Edda Thies Regina Manitius Tom Alex David Aschman Josefine Radke Anja Osterloh Simone Schmid EM Buhl Jana Ihlow Frank Dubois Viktor Arnhold Sefer Elezkurtaj David Horst AC Hocke Sara Timm Sebastian Bachmann VM Corman Hans-Hilmar Goebel Jakob Matschke Stephanie Stanelle-Bertram Gülsah Gabriel Danielle Seilhean Benjamin Ondruschka Matthias Ochs Werner Stenzel Frank L. Heppner Peter Boor Helena Radbruch Michael Laue Markus Glatzel article casagrande_detection_2022 JA 2022 9 eng 1468-2079 10.1136/bjophthalmol-2020-318618 The British Journal of Ophthalmology 106 1313—1317 9 COVID-19, Genomics, Humans, Optic Nerve, RNA, Viral, Retina, SARS-CoV-2, Spike Glycoprotein, Coronavirus, microbiology, optic nerve, retina Maria Casagrande Antonia Fitzek Martin Spitzer Klaus Püschel Markus Glatzel Susanne Krasemann Martin Aepfelbacher Dominik Nörz Marc Lütgehetmann Susanne Pfefferle Maximilian Schultheiss article JA 2022 9 Vortrag Deutscher Kongress für Physikalische und Rehabilitative Medizin Nora Hettich article JA 2022 9 Vortrag Deutscher Kongress für Physikalische und Rehabilitative Medizin Martin Weigl Christina Lemhöfer article JA 2022 9 ortrag Deutscher Kongress für Physikalische und Rehabilitative Medizin SM Hopff article JA 2022 9 Vortrag Deutscher Kongress für Physikalische und Rehabilitative Medizin Martin Weigl article Bahmer2022-lo Background: Post-COVID syndrome (PCS) is an important sequela of COVID-19, characterised by symptom persistence for >3 months, post-acute symptom development, and worsening of pre-existing comorbidities. The causes and public health impact of PCS are still unclear, not least for the lack of efficient means to assess the presence and severity of PCS. Methods: COVIDOM is a population-based cohort study of polymerase chain reaction (PCR) confirmed cases of SARS-CoV-2 infection, recruited through public health authorities in three German regions (Kiel, Berlin, W"urzburg) between November 15, 2020 and September 29, 2021. Main inclusion criteria were (i) a PCR confirmed SARS-CoV-2 infection and (ii) a period of at least 6 months between the infection and the visit to the COVIDOM study site. Other inclusion criteria were written informed consent and age $\geq$18 years. Key exclusion criterion was an acute reinfection with SARS-CoV-2. Study site visits included standardised interviews, in-depth examination, and biomaterial procurement. In sub-cohort Kiel-I, a PCS (severity) score was developed based upon 12 long-term symptom complexes. Two validation sub-cohorts (W"urzburg/Berlin, Kiel-II) were used for PCS score replication and identification of clinically meaningful predictors. This study is registered at clinicaltrials.gov (NCT04679584) and at the German Registry for Clinical Studies (DRKS, DRKS00023742). Findings: In Kiel-I (n = 667, 57% women), 90% of participants had received outpatient treatment for acute COVID-19. Neurological ailments (61·5%), fatigue (57·1%), and sleep disturbance (57·0%) were the most frequent persisting symptoms at 6-12 months after infection. Across sub-cohorts (W"urzburg/Berlin, n = 316, 52% women; Kiel-II, n = 459, 56% women), higher PCS scores were associated with lower health-related quality of life (EQ-5D-5L-VAS/-index: r = -0·54/ -0·56, all p < 0·0001). Severe, moderate, and mild/no PCS according to the individual participant's PCS score occurred in 18·8%, 48·2%, and 32·9%, respectively, of the Kiel-I sub-cohort. In both validation sub-cohorts, statistically significant predictors of the PCS score included the intensity of acute phase symptoms and the level of personal resilience. Interpretation: PCS severity can be quantified by an easy-to-use symptom-based score reflecting acute phase disease burden and general psychological predisposition. The PCS score thus holds promise to facilitate the clinical diagnosis of PCS, scientific studies of its natural course, and the development of therapeutic interventions. Funding: The COVIDOM study is funded by the Network University Medicine (NUM) as part of the National Pandemic Cohort Network (NAPKON). JA 2022 9 en 10.1016/j.eclinm.2022.101549 35875815 EClinicalMedicine 51 Elsevier BV 101549 101549 COVID-19; Fatigue; LongCOVID, Post-acute sequelae of SARS-CoV-2 infection (PASC); Post-COVID-Syndrome (PCS); Resilience; SARS-CoV-2 infection Thomas Bahmer Christoph Borzikowsky W Lieb Anna Horn Lilian Krist Julia Fricke Carmen Scheibenbogen Klaus F Rabe Walter Maetzler Corina Maetzler Martin Laudien Derk Frank Sabrina Ballhausen Anne Hermes Olga Miljukov Karl Georg Haeusler Nour Eddine El Mokhtari Martin Witzenrath Jörg Janne Vehreschild D Krefting Daniel Pape Felipe A Montellano Mirjam Kohls Caroline Morbach Stefan Störk Jens-Peter Reese Thomas Keil Peter Heuschmann Michael Krawczak Stefan Schreiber NAPKON group article paparoupa_effects_2022 JA 2022 9 en 10.3238/arztebl.m2022.0255 Deutsches Ärzteblatt International 119 607—608 35-36 https://dx.doi.org/10.3238/arztebl.m2022.0255 Maria Paparoupa Ann Sophie Schröder Josephine Braunsteiner Marylyn M. Addo Marc Lütgehetmann Kevin Roedl Stefan Kluge Benjamin Ondruschka Dominic Wichmann article pmid35913573 The coronavirus pandemic has posed major challenges to clinical training. Innovative and interactive concepts are needed to maintain training for residents even in times of contact restrictions and distance rules. Training concepts for residents are underrepresented in the current literature. We present an innovative online-based training concept for radiology residents in our department, based on a tripartite design; independent case preparation where residents refer to existing knowledge is followed by a case discussion and specific questions and feedback from the participating senior physicians. A questionnaire-based evaluation of the training concept was carried out after 12 months. We found that participants rated the training concept positively when it came to difficulty, representativeness of clinical work and relevance for specialist training. The questionnaire responses also provided insights into the desired duration, the selection of imaging modalities, and frequency of the concept in the future. All respondents stated that they had benefited from the format. Online-based concepts can therefore be a relevant contribution to the clinical training of residents and represent an adequate alternative to or extension of analog concepts. 2022 8 10.1007/s00117-022-01005-7 Radiologie (Heidelberg, Germany) 62 692-700 8 RACOON, Bochum/Minden https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35913573/ PMID: 35913573 Maximilian Thormann Teresa Lerach Sebastian Gottschling Jazan Omari Maciej Pech Alexey Surov article pmid36073489 Within the scope of the two NUM projects CODEX and RACOON we developed a preliminary technical concept for documenting clinical and radiological COVID-19 data in a collaborative approach and its preceding findings of a requirement analysis. At first, we provide an overview of NUM and its two projects CODEX and RACOON including the GECCO data set. Furthermore, we demonstrate the foundation for the increased collaboration of both projects, which was additionally supported by a survey conducted at University Hospital Frankfurt. Based on the survey results mint Lesion™, developed by Mint Medical and used at all project sites within RACOON, was selected as the "Electronic Data Capture" (EDC) system for CODEX. Moreover, to avoid duplicate entry of GECCO data into both EDC systems, an early effort was made to consider a collaborative and efficient technical approach to reduce the workload for the medical documentalists. As a first effort we present a preliminary technical concept representing the current and possible future data workflow of CODEX and RACOON. This concept includes a software component to synchronize GECCO data sets between the two EDC systems using the HL7 FHIR standard. Our first approach of a collaborative use of an EDC system and its medical documentalists could be beneficial in combination with the presented synchronization component for all participating project sites of CODEX and RACOON with regard to an overall reduced documentation workload. 2022 8 10.3233/shti220804 Studies in health technology and informatics 296 58-65 RACOON, Berlin (Charité), Frankfurt, Essen, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36073489/ PMID: 36073489 Marvin Schmidt Sebastian Gebauer Annette Bartholmes Dennis Kadioglu Jens Kleesiek Bernd Hamm Thomas J Vogl Tobias Penzkofer Andreas Michael Bucher Holger Storf article JA 2022 8 10.1016/j.jhin.2022.05.012 J Hosp Infect 126 87-92 B-FAST AA Mardiko S Heinemann A Bludau HEJ Kaba A. Leha N von Maltzahn NT Mutters R Leistner S Scheithauer article JA 2022 8 10.1016/j.jhin.2022.05.012 J Hosp Infect 126 87-92 B-FAST AA Mardiko S Heinemann A Bludau HEJ Kaba A. Leha N von Maltzahn NT Mutters R Leistner S Scheithauer article Akbil2022-zk PURPOSE: Six to 19% of critically ill COVID-19 patients display circulating auto-antibodies against type I interferons (IFN-AABs). Here, we establish a clinically applicable strategy for early identification of IFN-AAB-positive patients for potential subsequent clinical interventions. METHODS: We analyzed sera of 430 COVID-19 patients from four hospitals for presence of IFN-AABs by ELISA. Binding specificity and neutralizing activity were evaluated via competition assay and virus-infection-based neutralization assay. We defined clinical parameters associated with IFN-AAB positivity. In a subgroup of critically ill patients, we analyzed effects of therapeutic plasma exchange (TPE) on the levels of IFN-AABs, SARS-CoV-2 antibodies and clinical outcome. RESULTS: The prevalence of neutralizing AABs to IFN-$\alpha$ and IFN-$ømega$ in COVID-19 patients from all cohorts was 4.2% (18/430), while being undetectable in an uninfected control cohort. Neutralizing IFN-AABs were detectable exclusively in critically affected (max. WHO score 6-8), predominantly male (83%) patients (7.6%, 18/237 for IFN-$\alpha$-AABs and 4.6%, 11/237 for IFN-$ømega$-AABs in 237 patients with critical COVID-19). IFN-AABs were present early post-symptom onset and at the peak of disease. Fever and oxygen requirement at hospital admission co-presented with neutralizing IFN-AAB positivity. IFN-AABs were associated with lower probability of survival (7.7% versus 80.9% in patients without IFN-AABs). TPE reduced levels of IFN-AABs in three of five patients and may increase survival of IFN-AAB-positive patients compared to those not undergoing TPE. CONCLUSION: IFN-AABs may serve as early biomarker for the development of severe COVID-19. We propose to implement routine screening of hospitalized COVID-19 patients for rapid identification of patients with IFN-AABs who most likely benefit from specific therapies. JA 2022 8 en 10.1007/s10875-022-01252-2 35511314 J. Clin. Immunol. 42 Springer Science and Business Media LLC 1111—1129 6 Autoantibodies; COVID-19; SARS-CoV-2; Type I interferon Tim Meyer Paula Stubbemann Charlotte Thibeault Olga Staudacher D Niemeyer J Jansen Barbara Mühlemann Jan Doehn Christoph Tabeling Christian Nusshag Cédric Hirzel David Sökler Sanchez Alexandra Nieters Achim Lother Daniel Duerschmied Nils Schallner JN Lieberum Dietrich August Siegbert Rieg Valeria Falcone Hartmut Hengel Uwe Kölsch Nadine Unterwalder Ralf-Harto Hübner Terry C Jones Norbert Suttorp C Drosten Klaus Warnatz Thibaud Spinetti Joerg C Schefold Thomas Dörner Leif Erik Sander VM Corman Uta Merle Pa-COVID Group Florian Kurth Horst Bernuth Christian Meisel C Goffinet article hirschbuhl_high_2022 The rate of SARS-CoV-2 infections in vaccinees has become a relevant serious issue. This study aimed to determine the causes of death, histological organ alteration, and viral spread in relation to demographic, clinical-pathological, viral variants, and vaccine types for deceased individuals with proven SARS-CoV-2 infection after vaccination who died between January and November 2021. Twenty-nine consecutively collected cases were analyzed and compared to 141 nonvaccinated control cases. Autopsies were performed on 16 partially and 13 fully vaccinated individuals. Most patients were elderly and suffered from several relevant comorbidities. Real-time RT-PCR (RT-qPCR) identified a significantly increased rate of generalized viral dissemination within organ systems in vaccinated cases versus nonvaccinated cases (45% vs. 16%, respectively; P = 0.008) mainly with Ct-values of higher than 25 in non-respiratory samples. However, vaccinated cases also showed high viral loads, reaching Ct-values below 10, especially in the upper airways and lungs. This was accompanied by high rates of pulmonal bacterial or mycotic superinfections and the occurrence of immunocompromising factors, such as malignancies, immunosuppressive drug intake, or decreased immunoglobulin levels. All these findings were particularly accentuated in partially vaccinated patients compared to fully vaccinated individuals. The virus dissemination observed in our case study may indicate that patients with an impaired immune system have a decreased ability to eliminate the virus. However, the potential role of antibody-dependent enhancement must also be ruled out in future studies. Fatal cases of COVID-19 in vaccinees were rare and often associated with severe comorbidities or other immunosuppressive conditions. 2022 8 en 1530-0285 10.1038/s41379-022-01069-9 Modern Pathology 35 1013—1021 8 Respiratory tract diseases, Viral infection https://www.nature.com/articles/s41379-022-01069-9 Number: 8 Publisher: Nature Publishing Group K Hirschbühl Tina Schaller Bruno Märkl Rainer Claus Eva Sipos Lukas Rentschler Andrea Maccagno Bianca Grosser Elisabeth Kling Michael Neidig Thomas Kröncke Oliver Spring Georg Braun Hans Bösmüller Maximilian Seidl Irene Esposito Jessica Pablik Julia Hilsenbeck Peter Boor M Beer Sebastian Dintner Claudia Wylezich article Fervers2022_PMID35687921 Vaccin-induzierte immunthrombotische Thrombozytopenie (VITT) mit cerebraler venöser Thrombose (CVST) ist eine unwahrscheinliche (0.0005%), aber möglicherweise tödliche Komplikation nach ChAdOx1 Impfung. Andererseits gehört Kopfschmerzen zu den häufigsten Nebenwirkungen von ChAdOx1 (29,3%). Im September 2021 schlug die American Heart Association (AHA) einen diagnostischen Workflow vor, um die risikoadaptierte Verwendung von bildgebenden Ressourcen für Patienten mit neurologischen Symptomen nach ChAdOx1 zu erleichtern. Wir wollten den AHA-Workflow in einem retrospektiven Patientenkohort bewerten, der nach ChAdOx1 an vier primären Pflegekrankenhäusern in Deutschland präsentiert. Wissenschaftliche Literatur wurde für Fallberichte von VITT mit CVST nach ChAdOx1, veröffentlicht bis 1. September 2021. Einhundertdreizehn aufeinanderfolgende Patienten (77 weiblich, mittleres Alter 38,7 +/- 11,9 Jahre) wurden an unseren Instituten bewertet, darunter ein Fall von VITT mit CVST. Weitere 228 Fallberichte von VITT mit CVST werden in jüngster Literatur veröffentlicht, die Thrombozyten-Thema (225/227 berichtet) und erhöhte d-Dimer-Spiegel (100/101 berichtet) teilen. Der AHA-Workflow hätte alle VITT-Fälle mit CVST (100% Empfindlichkeit) erkannt, die für die Diagnose (NND) benötigte Anzahl betrug 1:113. Die anfängliche Auswertung von Thrombocytopenie oder erhöhten d-Dimer-Spiegeln hätte den NND auf 1:68 reduziert, ohne dass die Empfindlichkeit gekostet wäre. Daher schlagen wir vor, dass bei normalen Thrombozyten- und d-Dimerenspiegeln der Zugang zu weiteren Diagnostiken durch die etablierten klinischen Überlegungen unabhängig von der Impfungsgeschichte begrenzt werden sollte. JA 2022 8 10.1016/j.jocn.2022.05.031 Journal of clinical neuroscience : official journal of the Neurosurgical Society of Australasia Philipp Fervers Jonathan Kottlors Thorsten Persigehl Simon Lennartz Volker Maus Sebastian Fischer Hanna Styczen Cornelius Deuschl Marc Schlamann Anastasios Mpotsaris Seraphine Zubel Michael Schroeter David Maintz Gereon Rudolf Fink Nuran Abdullayev article jonigk_organ_2022 JA 2022 8 eng 1432-2307 10.1007/s00428-022-03319-2 Virchows Archiv: An International Journal of Pathology 481 139—159 2 Acute kidney damage, Autopsy, COVID-19, Diffuse alveolar damage, Humans, Immune response, Lung, Pandemics, SARS-CoV-2 Danny Jonigk Christopher Werlein Gustavo Baretton Peter Barth Rainer M. Bohle Andreas Büttner Reinhard Büttner Reinhard Dettmeyer Philip Eichhorn Sefer Elezkurtaj Irene Esposito Katja Evert Matthias Evert Falko Fend Nikolaus Gaßler Stefan Gattenlöhner Markus Glatzel Heike Göbel Elise Gradhand Torsten Hansen Arndt Hartmann Axel Heinemann Frank L. Heppner Julia Hilsenbeck David Horst Jan C. Kamp Gita Mall Bruno Märkl Benjamin Ondruschka Jessica Pablik Susanne Pfefferle Alexander Quaas Helena Radbruch Christoph Röcken Andreas Rosenwald Wilfried Roth Martina Rudelius Peter Schirmacher Julia Slotta-Huspenina Kevin Smith Linna Sommer Konrad Stock Philipp Ströbel Stephanie Strobl Ulf Titze Gregor Weirich Joachim Weis Martin Werner Claudia Wickenhauser Thorsten Wiech Peter Wild Tobias Welte Saskia Stillfried Peter Boor article Schons2022-qt The German government initiated the Network University Medicine (NUM) in early 2020 to improve national research activities on the Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic. To this end, 36 German Academic Medical Centers started to collaborate on 13 projects, with the largest being the National Pandemic Cohort Network (NAPKON). The NAPKON's goal is creating the most comprehensive Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) cohort in Germany. Within NAPKON, adult and pediatric patients are observed in three complementary cohort platforms (Cross-Sectoral, High-Resolution and Population-Based) from the initial infection until up to three years of follow-up. Study procedures comprise comprehensive clinical and imaging diagnostics, quality-of-life assessment, patient-reported outcomes and biosampling. The three cohort platforms build on four infrastructure core units (Interaction, Biosampling, Epidemiology, and Integration) and collaborations with NUM projects. Key components of the data capture, regulatory, and data privacy are based on the German Centre for Cardiovascular Research. By April 01, 2022, 34 university and 40 non-university hospitals have enrolled 5298 patients with local data quality reviews performed on 4727 (89%). 47% were female, the median age was 52 (IQR 36-62-) and 50 pediatric cases were included. 44% of patients were hospitalized, 15% admitted to an intensive care unit, and 12% of patients deceased while enrolled. 8845 visits with biosampling in 4349 patients were conducted by April 03, 2022. In this overview article, we summarize NAPKON's design, relevant milestones including first study population characteristics, and outline the potential of NAPKON for German and international research activities.Trial registration https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04768998 . https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04747366 . https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04679584. JA 2022 8 en 10.1007/s10654-022-00896-z 35904671 Eur. J. Epidemiol. 37 Springer Science and Business Media LLC 849—870 8 COVID-19; Cross-sectoral; Epidemiology; Longitudinal study; Population-based; Prospective national cohort; SARS-CoV-2 Maximilian Schons Lisa Pilgram Jens-Peter Reese Melanie Stecher Gabriele Anton Katharina S Appel Thomas Bahmer Alexander Bartschke Carla Bellinghausen Inga Bernemann Markus Brechtel Folke Brinkmann Clara Brünn Christine Dhillon Cornelia Fiessler Ramsia Geisler Eckard Hamelmann Stefan Hansch Frank Hanses Sabine Hanß Susanne Herold Ralf Heyder Anna-Lena Hofmann Sina Marie Hopff Anna Horn Carolin Jakob Steffi Jiru-Hillmann Thomas Keil Yascha Khodamoradi Mirjam Kohls Monika Kraus D Krefting Sonja Kunze Florian Kurth W Lieb Lena Johanna Lippert Roberto Lorbeer Bettina Lorenz-Depiereux Corina Maetzler Olga Miljukov Matthias Nauck Daniel Pape Valentina Püntmann Lennart Reinke Christoph Römmele Stefanie Rudolph Julian Sass C Schäfer Jens Schaller Mario Schattschneider Christian Scheer Margarete Scherer Sein Schmidt Julia Schmidt Kristina Seibel Dana Stahl Fridolin Steinbeis Stefan Störk Maike Tauchert Johannes Josef Tebbe Charlotte Thibeault Nicole Toepfner Kathrin Ungethüm Istvan Vadasz Heike Valentin Silke Wiedmann Thomas Zoller Eike Nagel Michael Krawczak Christof Kalle Thomas Illig Stefan Schreiber Martin Witzenrath Peter Heuschmann Jörg Janne Vehreschild NAPKON Research Group article von_stillfried_update_2022 Obduktionen sind ein wichtiges Instrument zum Verständnis von Krankheiten, einschließlich COVID-19. Das im April 2020 eingerichtete und gestartete Deutsche Register für COVID-19-Obduktionen (DeRegCOVID) dient als elektronisches Rückgrat des Nationalen Obduktionsnetzwerks (NATON), das Anfang 2022 im Anschluss an DEFEAT PANDEMIcs gestartet worden ist. Die vernetzte, kollaborative Obduktionsforschung des NATON-Konsortiums wird durch eine beispiellose Zusammenarbeit von 138 Personen an mehr als 35 universitären und nichtuniversitären Obduktionszentren ermöglicht, durch die Daten, einschließlich Daten zu Biomaterialien aus Pathologie, Neuropathologie und Rechtsmedizin, im DeRegCOVID gesammelt sowie gewebebasierte Forschung und Methodenentwicklung betrieben werden. Aus den teilnehmenden Obduktionszentren sind inzwischen mehr als 145 Publikationen hervorgegangen, die verschiedene grundlagenwissenschaftliche und klinische Aspekte von COVID-19 beleuchten, z. B. thromboembolische Ereignisse, Organtropismus, Nachweismethoden von SARS-CoV‑2 oder die Infektiosität von SARS-CoV‑2 bei der Obduktion. Die teilnehmenden Zentren haben den hohen Wert der Autopsie und der aus der Autopsie gewonnenen Daten und Biomaterialien für die moderne Medizin unter Beweis gestellt. Die geplante langfristige Fortführung und Weiterentwicklung des Registers und Netzwerks und die offene und partizipative Gestaltung ermöglichen es, alle interessierten Partner miteinzubeziehen. JA 2022 8 2731-7188 10.1007/s00292-022-01117-w Die Pathologie 43 101—105 Suppl 1 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9483541/ Saskia Stillfried Benita Freeborn Svenja Windeck Peter Boor article pmid35272354 To assess the prognostic power of quantitative analysis of chest CT, laboratory values, and their combination in COVID-19 pneumonia. Retrospective analysis of patients with PCR-confirmed COVID-19 pneumonia and chest CT performed between March 07 and November 13, 2020. Volume and percentage (PO) of lung opacifications and mean HU of the whole lung were quantified using prototype software. 13 laboratory values were collected. Negative outcome was defined as death, ICU admittance, mechanical ventilation, or extracorporeal membrane oxygenation. Positive outcome was defined as care in the regular ward or discharge. Logistic regression was performed to evaluate the prognostic value of CT parameters and laboratory values. Independent predictors were combined to establish a scoring system for prediction of prognosis. This score was validated on a separate validation cohort. 89 patients were included for model development between March 07 and April 27, 2020 (mean age: 60.3 years). 38 patients experienced a negative outcome. In univariate regression analysis, all quantitative CT parameters as well as C-reactive protein (CRP), relative lymphocyte count (RLC), troponin, and LDH were associated with a negative outcome. In a multivariate regression analysis, PO, CRP, and RLC were independent predictors of a negative outcome. Combination of these three values showed a strong predictive value with a C-index of 0.87. A scoring system was established which categorized patients into 4 groups with a risk of 7 %, 30 %, 67 %, or 100 % for a negative outcome. The validation cohort consisted of 28 patients between May 5 and November 13, 2020. A negative outcome occurred in 6 % of patients with a score of 0, 50 % with a score of 1, and 100 % with a score of 2 or 3. The combination of PO, CRP, and RLC showed a high predictive value for a negative outcome. A 4-point scoring system based on these findings allows easy risk stratification in the clinical routine and performed exceptionally in the validation cohort. · A high PO is associated with an unfavorable outcome in COVID-19. · PO, CRP, and RLC are independent predictors of an unfavorable outcome, and their combination has strong predictive power. · A 4-point scoring system based on these values allows quick risk stratification in a clinical setting. · Scharf G, Meiler S, Zeman F et al. Combined Model of Quantitative Evaluation of Chest Computed Tomography and Laboratory Values for Assessing the Prognosis of Coronavirus Disease 2019. Fortschr Röntgenstr 2022; 194: 737 - 746. 2022 7 10.1055/a-1731-7905 RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin 194 737-746 7 RACOON, Regensburg https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35272354/ PMID: 35272354 Gregor Scharf Stefanie Meiler Florian Zeman Jan Schaible Florian Poschenrieder Charlotte Knobloch Henning Kleine Sophie Elisabeth Scharf Julien Dinkel Christian Stroszczynski Niels Zorger Okka Wilkea Hamer article JA 2022 7 10.1055/a-2006-1086 Methods Inf Med Khalid O Yusuf Olga Miljukov Anne Schoneberg Sabine Hanß article JA 2022 7 10.1016/j.eclinm.2022.101549 T Bahmer article JA 2022 7 10.1007/s10654-022-00896-z European Journal of Epidemiology 37(8) Maximilian Schons Lisa Pilgram JP Reese article aschman_what_2022 JA 2022 7 eng 1097-4180 10.1016/j.immuni.2022.06.013 Immunity 55 1159—1172 7 Animals, Brain, COVID-19, Central Nervous System, Neuroimmunology, SARS-CoV-2, neurotropism, sickness behaviour Tom Aschman Ronja Mothes Frank L. Heppner Helena Radbruch article pomara_autopsies_2022 NEIN 2022 6 eng 2666-7762 10.1016/j.lanepe.2022.100392 The Lancet Regional Health. Europe 17 100392 Cristoforo Pomara Monica Salerno Alessandro Miani Prisco Piscitelli article pmid35436690 Sarcopenia defined as low skeletal muscle mass (LSMM) is associated with several clinically relevant factors in people who are critically ill. The aim of the present study was to analyze the role of LSMM derived from thoracic computed tomography (CT) for prediction of mortality and prognosis of acute pulmonary embolism (PE). The clinical database of our department was retrospectively screened for patients with acute PE between 2013 and 2017. Overall, 234 patients were included in the analysis. LSMM was assessed on axial slides at the thoracic vertebra 5 (Th5) level of contrast-enhanced pulmonary angiography thoracic CT. The skeletal muscle index (SMI) was calculated by adjusting the muscle area to height. All-cause 30-d mortality was used as a primary outcome. Overall, 64 participants (27.4% of the sample) died. SMI was slightly higher for survivors than non-survivors (57.7 ± 11.9 versus 55.6 ± 14.3 cm2/m2; P = 0.07). SMI was associated with 30-d mortality in univariate as well as multivariate analysis (respective hazard ratios and 95% CI: 1.06, 1.03-1.09; 1.08, 1.04-1.11). SMI at Th5 derived from thoracic CT has a relevant effect on 30-d mortality in people with acute PE and should be included in the clinical routine. 2022 6 10.1016/j.nut.2022.111622 Nutrition (Burbank, Los Angeles County, Calif.) 98 111622 RACOON, Bochum/Minden, Leipzig, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35436690/ PMID: 35436690 Hans-Jonas Meyer Franz Benkert Nikolaos Bailis Marianne Lerche Timm Denecke Alexey Surov article pmid35286158 Visceral adipose tissue (VAT) has been established as an important parameter of body composition. It can be assessed by imaging modalities like computed tomography (CT). The purpose of the present study was to analyse the prognostic role of VAT derived from thoracic CT in patients with acute pulmonary embolism (PE). The clinical database of our center was retrospectively screened for patients with acute PE between 2014 and 2017. Overall, 184 patients were included into the analysis. VAT was assessed on axial slices of the thoracic CT at the level of the first lumbar vertebra. Clinical scores, serological parameters, need for intubation, ICU admission and 30 days mortality were assessed. Using the previously reported threshold of 100 cm² for visceral obesity definition 136 (73.9%), patients were considered as visceral obese. There was a moderate correlation between VAT and BMI (r = 0.56, p < 0.0001). There was also a moderate correlation between VAT and body height (r = 0.41, p =< 0.0001). Of all investigated clinical scores relating to acute PE, only the GENEVA score correlated weakly with VAT (r = 0.15, p = 0.04). There were significant correlations between VAT and creatinine (r = 0.38, p < 0.0001) and Glomerular filtration rate (r = -0.21, p = 0.005). No associations were identified for VAT and mortality or visceral obesity and mortality. VAT was not associated with mortality in patients with acute pulmonary embolism. Visceral obesity is frequent in patients with acute pulmonary embolism but it is not associated with mortality. 2022 6 10.1259/bjr.20211267 The British journal of radiology 95 20211267 1134 RACOON, Bochum/Minden, Leipzig, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35286158/ PMID: 35286158 Hans-Jonas Meyer Franz Benkert Nikolaos Bailis Marianne Lerche Alexey Surov article triefenbach2022establishing ja 2022 5 25 https://doi.org/10.3233/shti220439 35612058 Stud Health Technol Inform. 294 209-213 25 Lucas Triefenbach Robert Otto Jonas Bienzeisler Alexander Kombeiz Saskia Ehrentreich Rainer Röhrig Raphael W Majeed article JA 2022 5 12 16. DVMD-Fachtagung Lizon Fiedler-Lacombe Ekatherina Heim Heike Valentin Henriette Rau Arne Blumentritt Dana Stahl M Kraus Bettina Lorenz-Depiereux article JA 2022 5 12 Henriette Rau Arne Blumentritt Dana Stahl article JA 2022 5 12 16. DVMD-Fachtagung Henriette Rau Arne Blumentritt Dana Stahl article JA 2022 5 12 16. DVMD-Fachtagung Ekatherina Heim Heike Valentin Henriette Rau Arne Blumentritt Dana Stahl Melanie Stecher M Kraus Bettina Lorenz-Depiereux article Wyler2022-rm For coronavirus disease 2019 (COVID-19), effective and well-understood treatment options are still scarce. Since vaccine efficacy is challenged by novel variants, short-lasting immunity, and vaccine hesitancy, understanding and optimizing therapeutic options remains essential. We aimed at better understanding the effects of two standard-of-care drugs, dexamethasone and anti-severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) antibodies, on infection and host responses. By using two COVID-19 hamster models, pulmonary immune responses were analyzed to characterize effects of single or combinatorial treatments. Pulmonary viral burden was reduced by anti-SARS-CoV-2 antibody treatment and unaltered or increased by dexamethasone alone. Dexamethasone exhibited strong anti-inflammatory effects and prevented fulminant disease in a severe disease model. Combination therapy showed additive benefits with both anti-viral and anti-inflammatory potency. Bulk and single-cell transcriptomic analyses confirmed dampened inflammatory cell recruitment into lungs upon dexamethasone treatment and identified a specifically responsive subpopulation of neutrophils, thereby indicating a potential mechanism of action. Our analyses confirm the anti-inflammatory properties of dexamethasone and suggest possible mechanisms, validate anti-viral effects of anti-SARS-CoV-2 antibody treatment, and reveal synergistic effects of a combination therapy, thus informing more effective COVID-19 therapies. JA 2022 5 en 10.1016/j.ymthe.2022.03.014 35339689 Mol. Ther. 30 Elsevier BV 1952—1965 5 COVID-19 treatment; SARS-CoV-2; antibody; dexamethasone; hamster; monoclonal antibody therapy; scRNA-seq; transcriptomics Emanuel Wyler Kathrin Eschke G Teixeira Alves Stefan Peidli F Pott J Kazmierski Laura Michalick Olivia Kershaw Judith Bushe Peter Pennitz Dylan Postmus C Goffinet Jakob Kreye S Momsen Reincke Harald Prüss Nils Blüthgen Achim D Gruber Wolfgang M Kuebler Martin Witzenrath Markus Landthaler Geraldine Nouailles J Trimpert article gruendner2022architecture 2022 5 https://doi.org/10.2196/36709 35486893 JMIR Medical Informatics 10 e36709 5 Forthcoming/In press, DOI: 10.2196/preprints.36709 Julian Gruendner Noemi Deppenwiese Michael Folz Thomas Köhler Björn Kroll Hans-Ulrich Prokosch Lorenz Rosenau Mathias Rühle Marc-Anton Scheidl Christina Schüttler Brita Sedlmayr Alexander Twrdik Alexander Kiel Raphael W Majeed article Prokosch2022-pq COVID-19 has challenged the healthcare systems worldwide. To quickly identify successful diagnostic and therapeutic approaches large data sharing approaches are inevitable. Though organizational clinical data are abundant, many of them are available only in isolated silos and largely inaccessible to external researchers. To overcome and tackle this challenge the university medicine network (comprising all 36 German university hospitals) has been founded in April 2020 to coordinate COVID-19 action plans, diagnostic and therapeutic strategies and collaborative research activities. 13 projects were initiated from which the CODEX project, aiming at the development of a Germany-wide Covid-19 Data Exchange Platform, is presented in this publication. We illustrate the conceptual design, the stepwise development and deployment, first results and the current status. 2022 5 en Stud. Health Technol. Inform. 294 674—678 Covid-19; Real world data; data sharing network; pandemic preparedness Hans-Ulrich Prokosch Thomas Bahls Martin Bialke Jürgen Eils Christian Fegeler Julian Gruendner Birger Haarbrandt Christopher Hampf W Hoffmann Hauke Hund Marvin Kampf Lorenz A Kapsner Piotr Kasprzak Oliver Kohlbacher D Krefting Jonathan M Mang M Marschollek Sebastian Mate Armin Müller Fabian Prasser Julian Sass Sebastian Semler Holger Stenzhorn Sylvia Thun Sven Zenker Roland Eils article JA 2022 4 Oral presentation Kongress ECCMID 04/2022 SM Hopff K Tilch M Kraus Bettina Lorenz-Depiereux G. Anton K Appel T Bahmer A Bartschke C Bellinghausen I Bernemann Markus Brechtel Clara Brünn Cornelia Fiessler Ramsia Geisler Stefan Hansch Frank Hanses Sabine Hanß R Heyder Andreas Hoffmann A Horn Carolin Jakob Steffi Jiru-Hillmann T. Keil Yascha Khodamoradi M Kohls D Krefting S Kunze Florian Kurth W Lieb Lena J Lippert Roberto Lorbeer Liudmila Lysyakova C Maetzler Olga Miljukov Matthias Nauck Lisa Pilgram Valentina Püntmann JP Reese L Reinke S Rudolph J Sass C Schäfer Jens Schaller Mario Schattschneider Christian Scheer Margarete Scherer J Schmidt S Schmidt Maximilian Schons Kristina Seibel Dana Stahl Melanie Stecher F Steinbeis Stefan Störk M Tauchert C Thibeault Nicole Töpfner Kathrin Ungethüm Heike Valentin Silke Wiedmann T Zoller Reinhard Berner Michael Krawczak Eike Nagel T. Illig Stefan Schreiber Martin Witzenrath Peter Heuschmann Jörg Janne Vehreschild article ameratunga_first_2022 Transient myopericarditis has been recognised as an uncommon and usually mild adverse event predominantly linked to mRNA-based COVID-19 vaccines. These have mostly occurred in young males after the second dose of mRNA COVID-19 vaccines. JA 2022 4 en 1573-2592 10.1007/s10875-021-01187-0 Journal of Clinical Immunology 42 441-447 3 COVID-19, adverse events, autopsy, death, eosinophil, hypersensitivity, myocarditis, vaccine https://doi.org/10.1007/s10875-021-01187-0 Rohan Ameratunga See-Tarn Woon Mary N. Sheppard Jack Garland Benjamin Ondruschka Christopher X. Wong Ralph A. H. Stewart Michael Tatley Simon R. Stables Rexson D. Tse article von_stillfried_first_2022 JA 2022 4 eng 2666-7762 10.1016/j.lanepe.2022.100330 The Lancet Regional Health. Europe 15 100330 Autopsy, COVID-19, Cause of Death, Registry, SARS-CoV-2 Saskia Stillfried Roman David Bülow Rainer Röhrig Peter Boor DeRegCOVID Collaborators COVID-19 Autopsies (DeRegCOVID) article rosenau2022generation 2022 4 https://doi.org/10.2196/35789 JMIR Med Inform 10 e35789 4 Lorenz Rosenau Raphael W Majeed Josef Ingenerf Alexander Kiel Björn Kroll Thomas Köhler Hans-Ulrich Prokosch Julian Gruendner article heinrich_new_2022 Critically ill COVID-19 patients are at high risk for venous thromboembolism (VTE), namely deep vein thrombosis (DVT) and/or pulmonary embolism (PE), and death. The optimal anticoagulation strategy in critically ill patients with COVID-19 remains unknown. This study investigated the ante mortem incidence as well as postmortem prevalence of VTE, the factors predictive of VTE, and the impact of changed anticoagulation practice on patient survival. We conducted a consecutive retrospective analysis of postmortem COVID-19 (n = 64) and non-COVID-19 (n = 67) patients, as well as ante mortem COVID-19 (n = 170) patients admitted to the University Medical Center Hamburg-Eppendorf (Hamburg, Germany). Baseline patient characteristics, parameters related to the intensive care unit (ICU) stay, and the clinical and autoptic presence of VTE were evaluated and statistically compared between groups. The occurrence of VTE in critically ill COVID-19 patients is confirmed in both ante mortem (17%) and postmortem (38%) cohorts. Accordingly, comparing the postmortem prevalence of VTE between age- and sex-matched COVID-19 (43%) and non-COVID-19 (0%) cohorts, we found the statistically significant increased prevalence of VTE in critically ill COVID-19 cohorts (p = 0.001). A change in anticoagulation practice was associated with the statistically significant prolongation of survival time (HR: 2.55, [95% CI 1.41-4.61], p = 0.01) and a reduction in VTE occurrence (54% vs. 25%; p = 0.02). In summary, in the autopsy as well as clinical cohort of critically ill patients with COVID-19, we found that VTE was a frequent finding. A change in anticoagulation practice was associated with a statistically significantly prolonged survival time. 2022 4 eng 1999-4915 10.3390/v14040811 Viruses 14 811 4 Anticoagulants, Autopsy, COVID-19, Critical Illness, Humans, Retrospective Studies, Risk Factors, SARS-CoV-2, Venous Thromboembolism, deep vein thrombosis, pulmonary embolism, respiratory infections, venous thromboembolism Fabian Heinrich Kevin Roedl Dominik Jarczak Hanna-Lisa Goebels Axel Heinemann U Schäfer Frank Ludwig Martin Bachmann Berthold Bein Christian Friedrich Weber Karsten Sydow Marc Bota Hans-Richard Paschen Andreas Weerth Carsten Veit Oliver Detsch Philipp-Alexander Brand Stefan Kluge Benjamin Ondruschka Dominic Wichmann article brandner_contamination_2022 JA 2022 3 en 1432-2307 10.1007/s00428-021-03263-7 Virchows Archiv 480 519—528 3 Autopsy, COVID-19, Contamination, Personal protective equipment, SARS-CoV-2 https://doi.org/10.1007/s00428-021-03263-7 Johanna M. Brandner Peter Boor Lukas Borcherding Carolin Edler Sven Gerber Axel Heinemann Julia Hilsenbeck Atsuko Kasajima Larissa Lohner Bruno Märkl Jessica Pablik Ann Sophie Schröder Julia Slotta-Huspenina Linna Sommer Jan-Peter Sperhake Saskia Stillfried Sebastian Dintner article Wolff2022-to The COVID-19 pandemic has posed challenges to maintaining medical care for patients with Parkinson's disease (PD). The Parkinson's Disease during the COVID-19 Pandemic (ParCoPa) survey was conducted as an online, nationwide, cross-sectional survey from December 2020 to March 2021 and aimed to assess the impact of the pandemic on the medical care of PD patients from the physicians' perspective. Invitations containing a randomly generated registration code were mailed to healthcare professionals from sixty-seven specialty centers in Germany. Confounders for the worsening of subjective treatment quality, perceived health risk due to the profession, and adequate protective measures against SARS-CoV-2 were assessed using logistic regression analysis. Of all forty physicians who responded, 87.5% reported a worsening of motor and nonmotor symptoms in their patients, 97.5% experienced cancellation of appointments, and difficulties in organizing advanced and supplementary therapies were reported by over 95%. Participants offered alternative consultation options, mostly in the form of telephone (77.5%) or online (64.1%) consultations, but telephone consultations were the most accepted by patients ("broadly accepted", 40.0%). We identified pandemic-related deficits in providing care for patients with PD and areas of improvement to ensure continued care for this vulnerable patient population. 2022 3 en Brain Sci. 12 MDPI AG 353 3 COVID-19; Parkinson's disease; provision of care; telemedicine; B-FAST Andreas Wolfgang Wolff Bernhard Haller Antonia Franziska Demleitner Erica Westenberg Paul Lingor article von_stillfried_intracranial_2022 BACKGROUND: In severe cases, SARS-CoV-2 infection leads to acute respiratory distress syndrome (ARDS), often treated by extracorporeal membrane oxygenation (ECMO). During ECMO therapy, anticoagulation is crucial to prevent device-associated thrombosis and device failure, however, it is associated with bleeding complications. In COVID-19, additional pathologies, such as endotheliitis, may further increase the risk of bleeding complications. To assess the frequency of bleeding events, we analyzed data from the German COVID-19 autopsy registry (DeRegCOVID). METHODS: The electronic registry uses a web-based electronic case report form. In November 2021, the registry included N = 1129 confirmed COVID-19 autopsy cases, with data on 63 ECMO autopsy cases and 1066 non-ECMO autopsy cases, contributed from 29 German sites. FINDINGS: The registry data showed that ECMO was used in younger male patients and bleeding events occurred much more frequently in ECMO cases compared to non-ECMO cases (56% and 9%, respectively). Similarly, intracranial bleeding (ICB) was documented in 21% of ECMO cases and 3% of non-ECMO cases and was classified as the immediate or underlying cause of death in 78% of ECMO cases and 37% of non-ECMO cases. In ECMO cases, the three most common immediate causes of death were multi-organ failure, ARDS and ICB, and in non-ECMO cases ARDS, multi-organ failure and pulmonary bacterial ± fungal superinfection, ordered by descending frequency. INTERPRETATION: Our study suggests the potential value of autopsies and a joint interdisciplinary multicenter (national) approach in addressing fatal complications in COVID-19. JA 2022 3 eng 1466-609X 10.1186/s13054-022-03945-x Critical Care (London, England) 26 83 1 Autopsy, Bleeding events, COVID-19, ECMO, Extracorporeal Membrane Oxygenation, Humans, Intracranial Hemorrhages, Intracranial bleeding, Male, Registry, Respiratory Distress Syndrome, Respiratory Insufficiency, SARS-CoV-2 Saskia Stillfried Roman David Bülow Rainer Röhrig Patrick Meybohm Peter Boor DeRegCOVID Collaborators# COVID-19 Autopsies (DeRegCOVID) article wanner_molecular_2022 JA 2022 3 eng 2522-5812 10.1038/s42255-022-00552-6 Nature Metabolism 4 310—319 3 COVID-19, Humans, Liver, Proteomics, SARS-CoV-2, Tropism Nicola Wanner Geoffroy Andrieux Pau Badia-I-Mompel Carolin Edler Susanne Pfefferle Maja T. Lindenmeyer Christian Schmidt-Lauber Jan Czogalla Milagros N. Wong Yusuke Okabayashi Fabian Braun Marc Lütgehetmann Elisabeth Meister Shun Lu Maria L. M. Noriega Thomas Günther Adam Grundhoff Nicole Fischer Hanna Bräuninger Diana Lindner Dirk Westermann Fabian Haas Kevin Roedl Stefan Kluge Marylyn M. Addo Samuel Huber Ansgar W. Lohse Jochen Reiser Benjamin Ondruschka Jan P. Sperhake Julio Saez-Rodriguez Melanie Boerries Salim S. Hayek Martin Aepfelbacher Pietro Scaturro Victor G. Puelles Tobias B. Huber article JA 2022 2 28 https://www.christophlohfert-stiftung.de/panorama/ausschreibung-fuer-den-lohfert-preis-2022-beendet/ Dana Stahl article georg_complement_2022 JA 2022 2 eng 1097-4172 10.1016/j.cell.2021.12.040 Cell 185 493-512 3 Adult, Aged, Aged, 80 and over, COVID-19, Chemotactic Factors, Complement Activation, Cytotoxicity, Immunologic, Endothelial Cells, Female, Humans, Lymphocyte Activation, Male, Microvessels, Middle Aged, Monocytes, Neutrophils, Proteome, Receptors, IgG, SARS-CoV-2, Single-Cell Analysis, T cells, T-Lymphocytes, Cytotoxic, Transcriptome, Young Adult, complement, cytotoxicity, immunopathology Philipp Georg Rosario Astaburuaga-García Lorenzo Bonaguro Sophia Brumhard Laura Michalick Lena J. Lippert Tomislav Kostevc Christiane Gäbel Maria Schneider Mathias Streitz Vadim Demichev Ioanna Gemünd Matthias Barone Pinkus Tober-Lau Elisa T. Helbig David Hillus Lev Petrov Julia Stein Hannah-Philine Dey Daniela Paclik Christina Iwert Michael Mülleder Simran Kaur Aulakh Sonja Djudjaj Roman D. Bülow Henrik E. Mei Axel R. Schulz Andreas Thiel Stefan Hippenstiel Antoine-Emmanuel Saliba Roland Eils Irina Lehmann Marcus A. Mall Sebastian Stricker Jobst Röhmel Victor M. Corman Dieter Beule Emanuel Wyler Markus Landthaler Benedikt Obermayer Saskia Stillfried Peter Boor Münevver Demir Hans Wesselmann Norbert Suttorp Alexander Uhrig Holger Müller-Redetzky Jacob Nattermann Wolfgang M. Kuebler Christian Meisel Markus Ralser Joachim L. Schultze Anna C. Aschenbrenner Charlotte Thibeault Florian Kurth Leif E. Sander Nils Blüthgen Birgit Sawitzki PA-COVID-19 Study Group article pmid35018725 Low skeletal muscle mass (LSMM) and visceral fat areas can be assessed by cross-sectional images. These parameters are associated with several clinically relevant factors in various disorders with predictive and prognostic implications. Our aim was to establish the effect of computed tomography (CT)-defined LSMM and fat areas on unfavourable outcomes and in-hospital mortality in coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients based on a large patient sample. MEDLINE library, Cochrane, and Scopus databases were screened for the associations between CT-defined LSMM as well as fat areas and in-hospital mortality in COVID-19 patients up to September 2021. In total, six studies were suitable for the analysis and included into the present analysis. The included studies comprised 1059 patients, 591 men (55.8%) and 468 women (44.2%), with a mean age of 60.1 years ranging from 48 to 66 years. The pooled prevalence of LSMM was 33.6%. The pooled odds ratio for the effect of LSMM on in-hospital mortality in univariate analysis was 5.84 [95% confidence interval (CI) 1.07-31.83]. It was 2.73 (95% CI 0.54-13.70) in multivariate analysis. The pooled odds ratio of high visceral fat area on unfavourable outcome in univariate analysis was 2.65 (95% CI 1.57-4.47). Computed tomography-defined LSMM and high visceral fat area have a relevant association with in-hospital mortality in COVID-19 patients and should be included as relevant prognostic biomarkers into clinical routine. 2022 2 10.1002/jcsm.12868 Journal of cachexia, sarcopenia and muscle 13 159-168 1 RACOON, Bochum/Minden, Leipzig, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35018725/ PMID: 35018725 Hans-Jonas Meyer Andreas Wienke Alexey Surov article neidhardt_robotic_2022 JA 2022 2 2576-3202 10.1109/TMRB.2022.3146440 IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics 4 94—105 1 Biopsy, COVID-19, Cadaver, Collaborative robot, Collision avoidance, Computed tomography, Needles, Robots, Skin, forensic medicine, medical robotics, path planning Conference Name: IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics Maximilian Neidhardt Stefan Gerlach Robin Mieling Max-Heinrich Laves Thorben Weiß Martin Gromniak Antonia Fitzek Dustin Möbius Inga Kniep Alexandra Ron Julia Schädler Axel Heinemann Klaus Püschel Benjamin Ondruschka Alexander Schlaefer article jansen_sars-cov-2_2022 Kidney failure is frequently observed during and after COVID-19, but it remains elusive whether this is a direct effect of the virus. Here, we report that SARS-CoV-2 directly infects kidney cells and is associated with increased tubule-interstitial kidney fibrosis in patient autopsy samples. To study direct effects of the virus on the kidney independent of systemic effects of COVID-19, we infected human-induced pluripotent stem-cell-derived kidney organoids with SARS-CoV-2. Single-cell RNA sequencing indicated injury and dedifferentiation of infected cells with activation of profibrotic signaling pathways. Importantly, SARS-CoV-2 infection also led to increased collagen 1 protein expression in organoids. A SARS-CoV-2 protease inhibitor was able to ameliorate the infection of kidney cells by SARS-CoV-2. Our results suggest that SARS-CoV-2 can directly infect kidney cells and induce cell injury with subsequent fibrosis. These data could explain both acute kidney injury in COVID-19 patients and the development of chronic kidney disease in long COVID. 2022 2 eng 1875-9777 10.1016/j.stem.2021.12.010 Cell Stem Cell 29 217—231.e8 2 COVID-19, Fibrosis, Humans, Kidney, Organoids, Post-Acute COVID-19 Syndrome, SARS-CoV-2, chronic kidney disease, fibrosis, human iPSC kidney organoids, kidney injury, protease blocker Jitske Jansen Katharina C. Reimer James S. Nagai Finny S. Varghese Gijs J. Overheul Marit Beer Rona Roverts Deniz Daviran Liline A. S. Fermin Brigith Willemsen Marcel Beukenboom Sonja Djudjaj Saskia Stillfried Larissa E. Eijk Mirjam Mastik Marian Bulthuis Wilfred den Dunnen Harry Goor Jan-Luuk Hillebrands Sergio H. Triana Marie-Cherelle Timm Bartholomeus T. Berge Martijn Broek Quincy Nlandu Joelle Heijnert Eric M. J. Bindels Remco M. Hoogenboezem Fieke Mooren Christoph Kuppe Pascal Miesen Katrien Grünberg Ties Ijzermans Eric J. Steenbergen Jan Czogalla Michiel F. Schreuder Nico Sommerdijk Peter Boor Victor G. Puelles Jürgen Floege Tobias B. Huber COVID Moonshot consortium Ronald P. Rij Ivan G. Costa Rebekka K. Schneider Bart Smeets R Kramann article schug2022sick 2022 2 10.3390/ijerph19041947 International Journal of Environmental Research and Public Health 19 1947 4 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8872054/pdf/ijerph-19-01947.pdf C. Schug F. Geiser N. Hiebel P. Beschoner L. Jerg-Bretzke K. Weidner E. Morawa Y. Erim article wang2022multiplex 2022 10.1016/j.eclinm.2022.101495 EClinicalMedicine 49 101495 Z Wang A Cryar O Lemke P Tober-Lau D Ludwig ET Helbig S Hippenstiel LE Sander D Blake CS Lane Dana Stahl article demichev2022proteomic 2022 10.1371/journal.pdig.0000007 PLOS Digital Health 1 e0000007 Vadim Demichev et al article wuerstle2022telemedicine 2022 10.2196/32564 JMIR Formative Research 6 1 https://doi.org/10.2196/32564 S Würstle J Erber M Hanselmann Dana Stahl article wygrecka2022altered 2022 10.1182/bloodadvances.2021004816 Blood Adv 6 1074—1087 3 M Wygrecka A Birnhuber B Seeliger L Michalick O Pak AS Schultz F Schramm M Zacharias G Gorkiewicz S David T Welte JJ Schmidt N Weissmann RT Schermuly G Barreto L Schaefer P Markart MC Brack S Hippenstiel F Kurth LE Sander M Witzenrath WM Kuebler G Kwapiszewska KT Preissner article gagiannis_antemortem_2022 Respiratory failure is the major cause of death in coronavirus disease 2019 (COVID-19). Autopsy-based reports describe diffuse alveolar damage (DAD), organizing pneumonia, and fibrotic change, but data on early pathologic changes and during progression of the disease are rare.We prospectively enrolled three patients with COVID-19 and performed full clinical evaluation, including high-resolution computed tomography. We took transbronchial biopsy (TBB) specimens at different time points and autopsy tissue samples for histopathologic and ultrastructural evaluation after the patients’ death.Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) was confirmed by reverse transcription polymerase chain reaction and/or fluorescence in situ hybridization in all TBBs. Lung histology showed reactive pneumocytes and capillary congestion in one patient who died shortly after hospital admission with detectable virus in one of two lung autopsy samples. SARS-CoV-2 was detected in two of two autopsy samples from another patient with a fulminant course and very short latency between biopsy and autopsy, showing widespread organizing DAD. In a third patient with a prolonged course, autopsy samples showed extensive fibrosis without detectable virus.We report the course of COVID-19 in paired biopsy specimens and autopsies, illustrating vascular, organizing, and fibrotic patterns of COVID-19–induced lung injury. Our results suggest an early spread of SARS-CoV-2 from the upper airways to the lung periphery with diminishing viral load during disease. 2022 1 0002-9173 10.1093/ajcp/aqab087 American Journal of Clinical Pathology 157 54—63 1 https://doi.org/10.1093/ajcp/aqab087 Daniel Gagiannis Vincent Gottfried Umathum Wilhelm Bloch Conn Rother Marcel Stahl Hanno Maximilian Witte Sonja Djudjaj Peter Boor Konrad Steinestel article buhr2022attitudes 2022 10.2196/31857 JMIR Mhealth Uhealth 10 e31857 1 Lydia Buhr Silke Schicktanz Eva Nordmeyer article schulz2022augmented 2022 10.1002/eji.202249841 European journal of immunology SR Schulz et al article schmid2022awake 2022 10.3390/jcm11020391 J Clin Med 11 391 2 Bastian Schmid Merle Griesel AL Fischer Carlos S Romero Maria-Inti Metzendorf Stephanie Weibel Fabian Fichtner article demleitner ja 2022 https://doi.org/10.1007/s00702-022-02484-7 J Neural Transm (Vienna) 129 1377-1385 11 A.F. Demleitner A. Wolff J. Erber et al article brauninger_cardiac_2022 JA 2022 1 eng 1755-3245 10.1093/cvr/cvab322 Cardiovascular Research 118 542—555 2 Aged, Aged, 80 and over, Autopsy, COVID-19, Cardiac infection, Cardiac signature matrix, Female, Heart, Humans, Inflammation, MACE, Male, Myocardium, RNA-seq, SARS-CoV-2, Transcriptome, Virus Replication Hanna Bräuninger Bastian Stoffers Antonia D. E. Fitzek Kira Meißner Ganna Aleshcheva Michaela Schweizer Jessica Weimann Björn Rotter Svenja Warnke Carolin Edler Fabian Braun Kevin Roedl Katharina Scherschel Felicitas Escher Stefan Kluge Tobias B. Huber Benjamin Ondruschka Heinz-Peter Schultheiss Paulus Kirchhof Stefan Blankenberg Klaus Püschel Dirk Westermann Diana Lindner article lingscheid2022characterization 2022 10.1007/s15010-022-01796-w Infection 50 1441—1452 6 T Lingscheid LJ Lippert D Hillus T Kruis C Thibeault ET Helbig P Tober-Lau F Pfäfflin H Müller-Redetzky M Witzenrath T Zoller A Uhrig B Opitz N Suttorp TS Kramer LE Sander MS Stegemann F Kurth article Walker.2022 JA 2022 10.1093/cid/ciab588 Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America 74 1039—1046 6 A Walker T Houwaart P Finzer L Ehlkes A Tyshaieva M Damagnez D Strelow A Duplessis J Nicolai T Wienemann T Tamayo M Kohns Vasconcelos L Hülse K Hoffmann N Lübke S Hauka MP Däumer A Thielen S Kolbe-Busch K Göbels R Zotz K Pfeffer J Timm A Dilthey article dulovic2022comparative 2022 10.3389/fimmu.2022.828053 Frontiers in Immunology 13 828053 Andrea Dulovic et al article georg2022complement 2022 Cell 185 493—512.e425 P Georg R Astaburuaga-García L Bonaguro S Brumhard L Michalick et al. Lippert article brandner2022contamination 2022 10.1007/s00428-021-03263-7 Virchows Arch 1-10 JM. Brandner P. Boor L. Borcherding et al article JA 2022 SCIENTIFIC REPORTS. (open access) 2022; 12(1):7249 Christian Scheer Lizon Fiedler-Lacombe Dana Stahl Matthias Nauck W Hoffmann E Schäfer K Saljé A Fritz T Kohlmann N Hübner M Napp B Rauch U Völker S Felix G Lucchese A Flöel S Engeli K Hahnenkamp M Tzvetkov article JA 2022 SCIENTIFIC REPORTS. (open access) 2022; 12(1):7249 E Schäfer Christian Scheer K Saljé A Fritz T Kohlmann N Hübner M Napp Lizon Fiedler-Lacombe Dana Stahl B Rauch Matthias Nauck U Völker S Felix G Lucchese A Flöel S Engeli W Hoffmann K Hahnenkamp M Tzvetkov article Mardiko.2022 JA 2022 10.1016/j.jhin.2022.05.012 The Journal of hospital infection 126 87—92 AA Mardiko S Heinemann A Bludau HEJ Kaba A. Leha N von Maltzahn NT Mutters R Leistner F Mattner S Scheithauer article Mardiko2022 2022 10.1016/j.jhin.2022.05.012 Journal of Hospital Infection https://doi.org/10.1016/j.jhin.2022.05.012 A.A. Mardiko S. Heinemann A. Bludau H.E.J. Kaba A. Leha N. Maltzahn N.T. Mutters R. Leistner F. Mattner S. Scheithauer article Scheithauer2022 2022 10.1007/s00103-022-03607-x Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz https://doi.org/10.1007/s00103-022-03607-x Simone Scheithauer Anna Bludau Stephanie Heinemann Martina Anton Percy Knolle article Scheithauer.2022 JA 2022 10.1007/s00103-022-03607-x Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz 65 1299—1306 12 S Scheithauer A Bludau S Heinemann M Anton P Knolle article radbruch2022covid 2022 Rheinisches Ärzteblatt 6 Lukas Radbruch Claudia Bausewein article toberlau2022crossvariant 2022 10.3201/eid2805.220271 Emerging infectious diseases 28 P. Tober-Lau et al article meyerarndt2022serum 2022 10.4049/jimmunol.2100990 Journal of immunology 208 1001–1005 L. Meyer-Arndt et al article chen2022 2022 10.15252/emmm.202114182 EMBO Mol Med 14 1 https://doi.org/10.15252/emmm.202114182 H. Chen A. Maul‐Pavicic M Holzer et al article chen2022detection 2022 10.15252/emmm.202114182 EMBO Mol Med 14 e14182 Haixia Chen et al article JA 2022 Nationales Biobanken Symposium Abstract 11 M Tauchert I Bernemann A Kühn-Steven V Kopfnagel S Kunze T. Illig G. Anton article tauchert2022digital 2022 Not available M Tauchert I Bernemann A Kühn-Steven V Kopfnagel S Kunze T Illig G Anton article vanshylla2022durability 2022 10.1016/S1473-3099(22)00135-9 The Lancet Infectious Diseases 22 445–446 K. Vanshylla et al article heinrich_dying_2022 The current pandemic with Severe acute respiratory syndrome-coronavirus-2 has been taking on new dynamics since the emergence of new variants last fall, some of them spreading more rapidly. Many countries currently find themselves in a race to ramp up vaccination strategies that have been initiated and a possible third wave of the pandemic from new variants, such as the Variant of Concern-202012/01 from the B.1.1.7 lineage. Until today, many investigations in death cases of Coronavirus-disease-19 have been conducted, revealing pulmonary damage to be the predominant feature of the disease. Thereby, different degrees of macroscopic and microscopic lung damage have been reported, most of them resembling an Acute Respiratory Distress Syndrome. Far more, systemic complications of the disease such as pulmonary embolisms have been described. However, neither morphologic nor virologic findings of patients dying of the new variants have yet been reported. Here, we report on a comprehensive analysis of radiologic, morphologic, and virologic findings in a fatal case of this variant. 2022 1 en 1437-1596 10.1007/s00414-021-02618-8 International Journal of Legal Medicine 136 193—202 1 501Y.V1, B.1.1.7, Coronavirus-disease-19, Postmortem, Respiratory infections, SARS-CoV-2, Variant of Concern-202012/01 https://doi.org/10.1007/s00414-021-02618-8 Fabian Heinrich Carina Romich Tamara Zimmermann Inga Kniep Antonia Fitzek Stefan Steurer Markus Glatzel Dominik Nörz Thomas Günther Manja Czech-Sioli N Fischer A Grundhoff Marc Lütgehetmann Benjamin Ondruschka article koerber2022 2022 10.1038/s41467-021-27649-y Nat Commun 13 1 N. Koerber A. Priller S. Yazici et al article akbil2022early 2022 10.1007/s10875-022-01252-2 Journal of Clinical Immunology Online ahead of print et al article guarino_effectiveness_2022 NEIN 2022 1 en 0168-8278 10.1016/j.jhep.2021.07.034 Journal of Hepatology 76 237—239 1 COVID-19, Sars-CoV-2 vaccination, immunosuppression, liver transplantation https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168827821019619 Maria Guarino Valentina Cossiga Ilaria Esposito Alessandro Furno Filomena Morisco article doi10079783658369323_59 2022 10.1007/978-3-658-36932-3_59 Informatik aktuell 279-284 RACOON, Berlin (Charité) https://doi.org/10.1007/978-3-658-36932-3_59 Klaus Kades Jonas Scherer Jan Scholtyssek Tobias Penzkofer Marco Nolden Klaus Maier-Hein article pietzner2022elf5 2022 10.1101/2022.01.17.22269283 medRxiv Preprint Maik Pietzner Robert L Chua Eleanor Wheeler Kevin Jechow Helena Radbruch et al. Trump article hopff2022ethical JA 2022 Abstract ECCMID 2022 SM Hopff K Tilch M Kraus L Lorenz-Depiereux G Anton K Appel T Bahmer A Bartschke C Bellinghausen I Bernemann Dana Stahl article antoniou2022european 2022 10.1183/13993003.02174-2021 Eur Respir J 60 2102174 2 KM Antoniou E Vasarmidi AM Russell B Crestani M Delcroix AT Dinh-Xuan V Poletti N Sverzellati M Vitacca M Witzenrath T Tonia A Spanevello article kruger2022lumiradx 2022 10.1007/s15010-021-01681-y Infection 50 https://doi.org/10.1007/s15010-021-01681-y LJ Krüger JAF Klein F Tobian Dana Stahl article hoffmann2022ace2independent 2022 10.1128/mbio.00364-22 mBio e0036422 M Hoffmann et al article pmid34772618 Several prognostic factors have been identified for COVID-19 disease. Our aim was to elucidate the influence of non-pulmonary findings of thoracic computed tomography (CT) on unfavorable outcomes and in-hospital mortality in COVID-19 patients based on a large patient sample. MEDLINE library, Cochrane and SCOPUS databases were screened for the associations between CT-defined features and mortality in COVID-19 patients up to June 2021. In total, 22 studies were suitable for the analysis, and included into the present analysis. Overall, data regarding 4 extrapulmonary findings could be pooled: pleural effusion, pericardial effusion, mediastinal lymphadenopathy, and coronary calcification. The included studies comprised 7859 patients. The pooled odds ratios for the effect of the identified extrapulmonary findings on in-hospital mortality are as follows: pleural effusion, 4.60 (95% CI 2.97-7.12); pericardial effusion, 1.29 (95% CI 0.83-1.98); coronary calcification, 2.68 (95% CI 1.78-4.04); mediastinal lymphadenopathy, 2.02 (95% CI 1.18-3.45). Pleural effusion, mediastinal lymphadenopathy and coronary calcification have a relevant association with in-hospital mortality in COVID-19 patients and should be included as prognostic biomarker into clinical routine. 2022 1 10.1016/j.acra.2021.10.001 Academic radiology 29 17-30 1 RACOON, Bochum/Minden, Leipzig, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34772618/ PMID: 34772618 Hans-Jonas Meyer Andreas Wienke Alexey Surov article menger_fatal_2022 NEIN 2022 1 en 1437-1596 10.1007/s00414-021-02687-9 International Journal of Legal Medicine 136 189—192 1 Autopsy, B1.1.7, COVID, Children, MIS-C, SARS-CoV-2 https://doi.org/10.1007/s00414-021-02687-9 Johanna Menger Sofia Apostolidou Carolin Edler Inga Kniep Robin Kobbe Dominique Singer Jan-Peter Sperhake article ameratunga2022first 2022 10.1007/s10875-021-01187-0 J Clin Immunol ST. Woon MN. Sheppard et al article vonstillfried2022first 2022 10.1016/j.lanepe.2022.100330 The Lancet Regional Health - Europe 100330 S. Von Stillfried RD. Bülow R. Röhrig P. Boor DeRegCOVID Collaborators article steinbeis2022functional 2022 10.1016/j.rmed.2022.106968 Respir Med 202 106968 F Steinbeis P Knape M Mittermaier ET Helbig P Tober-Lau C Thibeault LJ Lippert W Xiang M Müller-Plathe S Steinbrecher Dana Stahl article kuhnapfel2022genetic 2022 10.3390/genes13010111 Genes (Basel) 13 111 1 A Kühnapfel K Horn U Klotz M Kiehntopf M Rosolowski M Loeffler N Suttorp M Witzenrath M Scholz article JA 2022 A Kühnapfel K Horn U Klotz M Kiehntopf M Rosolowski M Loeffler Norbert Suttorp Martin Witzenrath M Scholz article dannebaum2022highly 2022 10.1016/j.eclinm.2022.101438 EClinicalMedicine 48 101438 R Dannebaum P Suwalski H Asgharian Zhipei G Du H Lin J Weiner M Holtgrewe C Thibeault M Müller X Wang Dana Stahl article JA 2022 EClinicalMedicine.2022;48:101438 R Dannebaum P Suwalski H Asgharian Zhipei G Du J Weiner M Holtgrewe C. Thibeault M Müller X Wang Joe Saccomanno Jan-Moritz Doehn Ralf-Harto Hübner Norbert Suttorp Martin Witzenrath S Hippenstiel Leif E Sander Florian Kurth Pa-COVID Group H Lin Z Karadeniz B Hinzmann A Blüher S Siemann D Telman C Skurk W Poller D Beule T Guettouche U Landmesser J Berka K Luong F Rubelt B Heidecker article honzke2022human 2022 10.1183/13993003.02725-2021 Eur Respir J 60 2102725 6 K Hönzke B Obermayer C Mache D Fathykova M Kessler S Dökel E Wyler M Baumgardt A Löwa K Hoffmann Dana Stahl article honzke2022human 2022 10.1183/13993003.02725-2021 Eur Respir J 60 2102725 6 K Hönzke B Obermayer C Mache D Fathykova M Kessler et al. Dökel article pmid34972737 The effect of sarcopenia on patients with severe Covid-19 disease is unknown. We aimed to assess the influence of baseline computed tomography (CT)-based body composition parameters (pectoralis muscle area, pectoralis muscle index, skeletal muscle gauge) on clinical variables in patients with severe Covid-19 disease. Chest CT scans of adult patients with confirmed Covid-19 who were hospitalized from March 2020 to May 2021 at a level-one medical center in Germany were retrospectively analyzed. Pectoralis muscle area, pectoralis muscle index and skeletal muscle gauge were measured on the first CT scan after admission. Body composition parameters were assessed for association with clinical variables and 30-day mortality. A total of 46 patients were included. None of the body composition parameters was a predictor for 30-day mortality, duration of hospital stay, duration of intensive care unit treatment, or duration of invasive mechanical ventilation. Pectoralis muscle composition parameters in CT chest scans did not predict outcomes in adult patients with severe Covid-19 infection. 2022 10.21873/invivo.12713 In vivo (Athens, Greece) 36 375-380 1 RACOON, Bochum/Minden https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34972737/ PMID: 34972737 Hakan Kardas Maximilian Thormann Caroline Bär Jazan Omari Andreas Wienke Maciej Pech Alexey Surov article pmid34649286 To find out the opinion of radiological inpatient and outpatient medical staff regarding the measures taken in relation to the COVID-19 pandemic during the first and second waves and to identify the measures that are still perceived as needing improvement. We conducted an anonymous online survey among more than 10 000 radiologists/technicians in Germany from January 5 to January 31, 2021. A total of 862 responses (head physicians, n = 225 [inpatient doctors, n = 138; outpatient doctors, n = 84; N/A, n = 3]; radiologic personnel, n = 637 [inpatient doctor, n = 303; outpatient doctor, n = 50; inpatient technician, n = 217; outpatient technician, n = 26; N/A, n = 41]) were received. Questions of approximation, yes/no questions, and Likert scales were used. During the first/second wave, 70 % (86/123)/43 % (45/104) of inpatient and 26 % (17/66)/10 % (5/52) of outpatient head physicians agreed that they received financial support from the authorities but the majority rated the financial support as insufficient. During the first and second wave, 33 % (8/24) and 80 % (16/20) of outpatient technicians agreed that they were adequately provided with personal protective equipment. The perceived lack of personal protective equipment improved for all participants during the second wave. Inpatient [outpatient] technicians perceived an increased workload in the first and second wave: 72 % (142/198) [79 % (19/24)] and 84 % (146/174) [80 % (16/20)]. Technicians seem increasingly negatively affected by the COVID-19 pandemic in Germany. Financial support by the competent authorities seems to be in need of improvement. · The accessibility of personal protective equipment resources improved in the second wave.. · In particular, radiology technicians seem increasingly negatively affected by the COVID-19 pandemic.. · Financial and consulting support from the government could be improved.. · Bernatz S, Afat S, Othman AE et al. Impact of the COVID-19 Pandemic on Radiology in Inpatient and Outpatient Care in Germany: A Nationwide Survey Regarding the First and Second Wave. Fortschr Röntgenstr 2022; 194: 70 - 82. 2022 1 10.1055/a-1586-3278 RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin 194 70-82 1 RACOON, Berlin (Charité), Tübingen, Mainz, Frankfurt, Lübeck, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34649286/ PMID: 34649286 Simon Bernatz Saif Afat Ahmed E Othman Konstantin Nikolaou Malte Sieren Marwin-Jonathan Sähn Daniel Pinto Dos Santos Tobias Penzkofer Andreas Michael Bucher Bernd Hamm Thomas J Vogl Boris Bodelle article sedlmayr2022improving 2022 10.1055/s-0042-1744549 Appl Clin Inform 13 400—409 Benjamin Sedlmayr Martin Sedlmayr Christian Schüttler et al article wratil2022 2022 10.1007/s15010-021-01672-z Infection 50 P.R. Wratil N.A. Schmacke A Osterman et al article dragano2022increase 2022 10.3238/arztebl.m2022.0133 Deutsches Ärzteblatt International 119 179–187 DOI: 10.3238/arztebl.m2022.0133 N. Dragano M. Reuter A. Peters M. Engels B. Schmidt KH. Greiser B. Bohn S. Riedel-Heller A Karch R. Mikolajczyk G. Krause O. Lang L. Panreck M. Rietschel H. Brenner B Fischer CW. Franzke S. Gastell B. Holleczek KH. Jöckel R. Kaaks T. Keil A. Kluttig O. Kuß N. Legath M. Leitzmann W Lieb C. Meinke-Franze KB. Michels N. Obi T. Pischon I. Feinkohl S. Rospleszcz T. Schikowski MB Schulze A. Stang H. Völzke SN. Willlich K. Wirkner H. Zeeb K. Berger article Bludau.2022 JA 2022 10.1016/j.jhin.2022.03.014 The Journal of hospital infection 125 28—36 A Bludau S Heinemann AA Mardiko HEJ Kaba A. Leha N von Maltzahn NT Mutters R Leistner F Mattner S Scheithauer article JA 2022 10.1016/j.jhin.2022.03.014. Journal of Hospital Infection 125 28-36 B-FAST A Bludau S Heinemann AA Mardiko HEJ Kaba A. Leha N von Maltzahn NT Mutters R Leistner F Mattner S Scheithauer article JA 2022 10.1016/j.jhin.2022.03.014. Journal of Hospital Infection 125 28-36 B-FAST A Bludau S Heinemann AA Mardiko HEJ Kaba A. Leha N von Maltzahn NT Mutters R Leistner F Mattner S Scheithauer article Bludau2022 2022 10.1016/j.jhin.2022.03.014 Journal of Hospital Infection https://doi.org/10.1016/j.jhin.2022.03.014 A. Bludau S. Heinemann A.A. Mardiko H.E.J. Kaba A. Leha N. Maltzahn N.T. Mutters R. Leistner F. Mattner S. Scheithauer article Houwaart.2022 JA 2022 10.2807/1560-7917.ES.2022.27.43.2101089 Euro surveillance : bulletin Europeen sur les maladies transmissibles = European communicable disease bulletin 27 43 T Houwaart S Belhaj E Tawalbeh D Nagels Y Fröhlich P Finzer P Ciruela A Sabrià M Herrero C Andrés A Antón A Benmoumene D Asskali H Haidar J von Dahlen J Nicolai M Stiller J Blum C Lange C Adelmann B Schroer U Osmers C Grice PP Kirfel H Jomaa D Strelow L Hülse M Pigulla P Kreuzer A Tyshaieva J Weber T Wienemann M Kohns Vasconcelos K Hoffmann N Lübke S Hauka M Andree CJ Scholz N Jazmati K Göbels R Zotz K Pfeffer J Timm L Ehlkes A Walker A Dilthey German COVID-19 OMICS Initiative (DeCOI) article JA 2022 10.2807/1560-7917.ES.2022.27.43.2101089 Euro surveillance : bulletin Europeen sur les maladies transmissibles = European communicable disease bulletin 27 43 T Houwaart S Belhaj E Tawalbeh D Nagels Y Fröhlich P Finzer P Ciruela A Sabrià M Herrero C Andrés A Antón A Benmoumene D Asskali H Haidar J von Dahlen J Nicolai M Stiller J Blum C Lange C Adelmann B Schroer U Osmers C Grice PP Kirfel H Jomaa D Strelow L Hülse M Pigulla P Kreuzer A Tyshaieva J Weber T Wienemann M Kohns Vasconcelos K Hoffmann N Lübke S Hauka M Andree CJ Scholz N Jazmati K Göbels R Zotz K Pfeffer J Timm L Ehlkes A Walker A Dilthey German COVID-19 OMICS Initiative (DeCOI) article Torsten2022 2022 10.2807/1560-7917.ES.2022.27.43.2101089 Eurosurveillance https://doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2022.27.43.2101089 Houwaart Torsten Belhaj Samir Tawalbeh Emran Nagels Dirk Froehlich Yara Finzer Patrick Ciruela Pilar Sabrià Aurora Herrero Mercè Andrés Cristina Antón Andrés Benmoumene Assia Asskali Dounia Haidar Hussein Janina Nicolai Jessica Stiller Mygg Blum Jacqueline Lange Christian Adelmann Carla Schroer Britta Osmers Ute Grice Christiane Kirfel Phillipp P. Jomaa Hassan Strelow Daniel Hülse Lisanna Pigulla Moritz Kreuzer Pascal Tyshaieva Alona Weber Jonas Wienemann Tobias Kohns Vasconcelos Malte Hoffmann Katrin Luebke Nadine Hauka Sandra Andree Marcel Scholz Claus Juergen Jazmati Nathalie Goebels Klaus Zotz Rainer Pfeffer Klaus Timm Joerg Ehlkes Lutz Walker Andreas Dilthey Alexander T. German COVID-19 OMICS Initiative (DeCOI) article muller2022integration 2022 10.1007/s10389-021-01655-2 Journal of Public Health 30 93—97 1 A Müller H Haneke V Kirchberger G Mastella M Dommasch U Merle O Heinze A Siegmann C Spinner A Buiatti K-L Laugwitz G Schmidt E Martens article kantauskaite2022mycophenolate 2022 10.1111/ajt.16851 American journal of transplantation : official journal of the American Society of Transplantation and the American Society of Transplant Surgeons 22 634–639 M. Kantauskaite et al article oorschot2022pallpan2 2022 Schmerz, Nervenarzt, Forum DKG, Urologe, Onkologe Oorschot Dana Stahl article donges2022interplay 2022 10.3389/fphy.2022.842180 Frontiers in Physics 10 842180 P Dönges J Wagner S Contreras E N Iftekhar S Bauer S B Mohr J Dehning A C Valdez M Kretzschmar M Mäs K Nagel V Priesemann article vonstillfried2022intracranial 2022 10.1186/s13054-022-03945-x Critical care (London, England) 26 83 S. Stillfried RD. Bülow R. Röhrig P. Meybohm P. Boor article pauli2022like 2022 10.1177/02692163221076355 Palliative Medicine Benjamin Pauli Julia Strupp Kathrin Schloesser Dana Stahl article krishnaratne2022measures 2022 10.1002/14651858.CD015029 Cochrane Database of Systematic Reviews 2022 CD015029 Shari Krishnaratne Hannah Littlecott Katie Sell Jacob Burns Jeanne E Rabe Jan M Stratil Tomasz Litwin Clemens Kreutz Michaela Coenen Katharina Geffert Anne H Boger Ani Movsisyan Stefanie Kratzer Christoph Klinger Karl Wabnitz Birte Strahwald Bianca Verboom EA Rehfuess Robert L Biallas Claire Jung-Sievers Susanne Voss Lisa M Pfadenhauer article ackermann_microvascular_2022 JA 2022 1 eng 1097-6868 10.1016/j.ajog.2021.06.098 American Journal of Obstetrics and Gynecology 226 135—136 1 Adult, COVID-19, Female, Humans, Infant, Newborn, Microvessels, Placenta, Pregnancy, Pregnancy Complications, Infectious, SARS-CoV-2 Maximilian Ackermann Danny D. Jonigk article schwartz2022modelle 2022 Praxis Palliative Care 54 29-36 Aktualisierte Version der Publikation von Schwartz et al., 2021 in Der Onkologe Julika Schwartz Marco C. Reuters Marco Schallenburger Stefanie Meier Constanze Roch Lea Werner Birgit Oorschot Michael Neukirchen article wanner2022molecular 2022 10.1038/s42255-022-00552-6 Nat Metab 4 310-319 N. Wanner G. Andrieux P. Badia-i-Mompel et al article gruell2022mRNA 2022 10.1038/s41591-021-01676-0 Nature Medicine Henning Gruell et al article liu2022multiomics 2022 10.3389/fimmu.2022.838132 Frontiers in immunology 13 838132 Z. Liu et al article JA 2022 Plenarvortrag, Nationales Biobanken Symposium T. Illig article bausewein2022national 2022 10.1186/s12904-021-00898-w BMC palliative care 21 10 1 Claudia Bausewein Farina Hodiamont Nina Berges Antje Ullrich Christina Gerlach Karin Oechsle Bernhard Pauli Julia Weber Stephanie Stiel Nils Schneider Dana Stahl article heinrich2022new 2022 10.3390/v14040811 Viruses 14 811 F. Heinrich K. Roedl D. Jarczak et al article arora2022noevidence 2022 10.1038/s41423-021-00811-8 Cellular & Molecular Immunology P Arora et al article ercanoglu2022nosubstantial 2022 10.1016/j.isci.2022.103951 iScience 25 103951 Mustafa S. Ercanoglu et al article zellmer2022 2022 10.3390/ijerph19010175 Int J Environ Res Public Health 19 1 S. Zellmer E. Bachmann A. Muzalyova et al article jonigk2022organ 2022 10.1007/s00428-022-03319-2 Virchows Arch D. Jonigk C. Werlein et al article oorschot2022pallpan1 2022 Der Ophthalmologe Oorschot Dana Stahl article Ebler.2022 JA 2022 10.1038/s41588-022-01043-w Nature genetics 54 518—525 4 J Ebler P Ebert WE Clarke T Rausch PA Audano T Houwaart Y Mao JO Korbel EE Eichler MC Zody A Dilthey T Marschall article Ebler2022 2022 10.1038/s41588-022-01043-w Nature Genetics https://doi.org/10.1038/s41588-022-01043-w Jana Ebler Peter Ebert Wayne E. Clarke Tobias Rausch Peter A. Audano Torsten Houwaart Yafei Mao Jan O. Korbel Evan E. Eichler Michael C. Zody Alexander T. Dilthey Tobias Marschall article heinrich2022postmortem 2022 10.3201/eid2801.211749 Emerg Infect Dis 28 244-247 F. Heinrich AS. Schröder AL. Gerberding et al article heinrich_postmortem_2022 JA 2022 1 eng 1080-6059 10.3201/eid2801.211749 Emerging Infectious Diseases 28 244—247 1 Ag-RDT, Autopsy, COVID-19, Diagnostic Tests, Routine, Humans, SARS-CoV-2, Sensitivity and Specificity, Viral Load, antigen-detecting rapid diagnostic test, coronavirus, coronavirus disease 2019, infectivity, postmortem, respiratory infections, serostatus, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, viral RNA load, viruses, zoonoses Fabian Heinrich Ann Sophie Schröder Anna-Lina Gerberding Moritz Gerling Felicia Langenwalder Philine Lange Axel Heinemann Eric Bibiza-Freiwald Dominik Sebastian Nörz Martin Aepfelbacher Susanne Pfefferle Benjamin Ondruschka Marc Lütgehetmann article schwarz2022preserved 2022 10.1101/2021.10.11.21264694 Multiple Sclerosis Journal T. Schwarz et al article gorji2022 2022 10.1101/2022.01.24.22269676 MedRxiv Preprint H. Gorji N. Stauffer I. Lunati et al article daechert2022 2022 10.1007/s00430-022-00728-7 Med Microbiol Immunol 211 1 https://doi.org/10.1007/s00430-022-00728-7 C. Dächert M Muenchhoff A Graf et al article zickler2022replication 2022 10.1016/j.cmet.2021.12.002 Cell Metab 34 1-2 M. Zickler S. Stanelle-Bertram S. Ehret et al article zickler_replication_2022 Zickler et al. describe SARS-CoV-2 RNA in post-mortem samples of human adipose tissue. In the hamster model, SARS-CoV-2 propagation in adipose tissue leads to specific changes in lipid metabolism, which are reflected in lipidome patterns of hamster and human plasma. JA 2022 1 eng 1932-7420 10.1016/j.cmet.2021.12.002 Cell Metabolism 34 1—2 1 Adipose Tissue, Animals, COVID-19, Cricetinae, Female, Humans, Lipid Metabolism, Liver, Lung, Male, SARS-CoV-2, Virus Replication Martin Zickler Stephanie Stanelle-Bertram Sandra Ehret Fabian Heinrich Philine Lange Berfin Schaumburg Nancy Mounogou Kouassi Sebastian Beck Michelle Y. Jaeckstein Oliver Mann Susanne Krasemann Maria Schroeder Dominik Jarczak Axel Nierhaus Stefan Kluge Manuela Peschka Hartmut Schlüter Thomas Renné Klaus Pueschel Andreas Kloetgen Ludger Scheja Benjamin Ondruschka Joerg Heeren Guelsah Gabriel article neidhardt2022robotic 2022 10.1109/TMRB.2022.3146440 IEEE Trans. Med. Robot. Bionics 4 94-105 M. Neidhardt S. Gerlach R. Mieling et al article hammerschmidt2022 2022 10.1002/eji.202149645 Eur J Immunol 52 2 SI Hammerschmidt C. Thurm B. Bošnjak et al article reincke2022sarscov2beta 2022 10.1126/science.abm5835 Science (New York, N.Y.) S. Momsen Reincke et al article layer2022sarscov2 2022 10.1016/j.ijid.2022.02.045 International Journal of Infectious Diseases 118 126—131 E Layer S Hoehl M Widera D Bojkova T Westphal R Gottschalk B Boeddinghaus J Schork S Ciesek U Goetsch article backhaus2022sars 2022 https://doi.org/10.1016/j.puhe.2022.03.009 Public Health DOI: https://doi.org/10.1016/j.puhe.2022.03.009 (mit NUM-Förderung) I. Backhaus D. Hermsen J Timm F. Boege N Lübke T. Degode K Göbels N. Dragano article arora2022sarscov2variants 2022 10.1016/j.celrep.2022.110754 Cell Reports 39 110754 P Arora et al article JA 2022 Respir Med. 2022;191:106709. F Steinbeis C. Thibeault F Doellinger RM Ring M Mittermaier Caroline Ruwwe-Glösenkamp P Knape HJ Meyer LJ Lippert ET Helbig Bettina Temmesfeld N Suttorp Leif E Sander Florian Kurth T Penzkofer Martin Witzenrath T Zoller D Grund article Steinbeis2022_PMID34871947 Prospektive und longitudinale Daten zur Lungenverletzung über ein Jahr nach akuter Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) sind spärlich. Die Patienten mit akutem COVID-19 wurden in ein laufendes, prospektives Beobachtungsstudium eingeschrieben und 6 Wochen, 3, 6 und 12 Monate nach Beginn der Symptome von COVID-19 untersucht. Chest CT-Scans, Lungenfunktion und Symptome, die von St. Georges Respiratory Questionnaire bewertet wurden, wurden verwendet, um Atembeschränkungen zu bewerten. Die Patienten wurden nach Schwere der akuten COVID-19 gestreut. Das mittlere Alter aller Patienten betrug 57 Jahre, 37,8% waren weiblich. Höheres Alter, männliches Geschlecht und höheres BMI wurden mit akuter COVID-19 Schwere verbunden (p < 0,0001, 0,001 bzw. 0,004). Auch die Lungenbeschränkung und die verringerte Kohlenmonoxiddiffusionskapazität war mit der Krankheitsschwere verbunden. Bei Patienten mit eingeschränkter und beeinträchtigter Diffusionskapazität verbesserte sich FVC über 12 Monate von 61,32 bis 71,82, DC von 68,92 bis 76,95, D_LCO von 60,18 bis 68,98 und K_CO von 81,28 bis 87,80 (prozentige prognostizierte Werte; p = 0,002, 0,045, 0,0002 und 0,0005). Der CT-Score der Lungenbeteiligung in der akuten Phase war mit einer Restriktion und Verringerung der Diffusionskapazität im Anschluss verbunden. Atemwegserkrankungen verbesserten sich bei Patienten in höheren Schweregruppen während der Folge, nicht aber bei Patienten mit zunächst milder Erkrankung. Schwere des Atemversagens während der COVID-19 korreliert mit dem Grad der Lungenfunktion Beeinträchtigung und Atmungsqualität des Lebens im Jahr nach akuter Infektion. JA 2022 1 10.1016/j.rmed.2021.106709 Respiratory medicine Fridolin Steinbeis Charlotte Thibeault Felix Doellinger Raphaela Maria Ring Mirja Mittermaier Christoph Ruwwe-Glösenkamp Florian Alius Philipp Knape Hans-Jakob Meyer Lena Johanna Lippert Elisa Theresa Helbig Daniel Grund Bettina Temmesfeld-Wollbrück Norbert Suttorp Leif Erik Sander Florian Kurth Tobias Penzkofer Martin Witzenrath Thomas Zoller article medenwald2022shift 2022 10.1007/s00066-021-01883-1 Strahlenther Onkol 198 334—345 4 Daniel Medenwald Thomas Brunner Hans Christiansen et al article koll2022statistical 2022 10.1038/s41597-022-01669-9 Sci Data 9 776 1 CEM Koll SM Hopff T Meurers CH Lee M Kohls C Stellbrink C Thibeault L Reinke S Steinbrecher S Schreiber Dana Stahl article JA 2022 10.1038/s41597-022-01669-9 Sci Data 9, 776 CEM Koll SM Hopff T Meurers article mayer2022 2022 10.1007/s00405-021-06992-2 Eur Arch Otorhinolaryngol 279 2 M. Mayer S. Zellmer J. Zenk et al article hoven2022striving 2022 10.3389/ijph.2022.1604542 International Journal of Public Health 67 1604542 DOI: 10.3389/ijph.2022.1604542 H. Hoven N. Dragano P. Angerer C Apfelbacher I. Backhaus B Hoffmann A. Icks S. Wilm F. Fangerau F. Söhner article peter2022tacrolimusresistant 2022 10.1016/j.omtm.2022.02.012 Molecular therapy. Methods & clinical development 25 52–73 L. Peter et al article czypionka2022benefits 2022 10.1016/j.lanepe.2021.100294 The Lancet Regional Health-Europe 13 100294 T Czypionka E N Iftekhar B Prainsack V Priesemann S Bauer A C Valdez S Cuschieri E Glaab E Grill J Krutzinna C Lionis H Machado C Martins G N Pavlakis M Perc E Petelos M Pickersgill A Skupin E Schernhammer E Szczurek S Tsiodras P Willeit P Wilmes article krasemann2022bloodbrain 2022 10.1016/j.stemcr.2021.12.011 Stem Cell Reports 17 307-320 S. Krasemann U. Haferkamp S Pfefferle et al article ackermann2022bronchial 2022 10.1164/rccm.202103-0594IM Am J Respir Crit Care Med 205 121-125 P. Tafforeau WL. Wagner et al article ackermann_bronchial_2022 JA 2022 1 eng 1535-4970 10.1164/rccm.202103-0594IM American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine 205 121—125 1 Aged, Arteriovenous Anastomosis, Bronchial Arteries, COVID-19, Humans, Lung, Male, Microscopy, Phase-Contrast, Middle Aged, Pneumonia, Viral, Pulmonary Circulation, SARS-CoV-2, Tomography, X-Ray Computed, Vascular Remodeling Maximilian Ackermann Paul Tafforeau Willi L. Wagner Claire L. Walsh Christopher Werlein Mark P. Kühnel Florian P. Länger Catherine Disney Andrew J. Bodey Alexandre Bellier Stijn E. Verleden Peter D. Lee Steven J. Mentzer Danny D. Jonigk article borusiak2022impact 2022 Arch Public Health 80 113 1 Online verfügbar unter: \urlhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8990278/pdf/13690_2022_Article_876.pdf P Borusiak Y Mazheika S Bauer E Haberlandt I Krois C Fricke L Simon P Beschoner L Jerg-Bretzke F Geiser N Hiebel K Weidner E Morawa Y Erim article hannemann2022impact 2022 10.1371/journal.pone.0264290 PLoS One 17 e0264290 2 J Hannemann Y Erim E Morawa L Jerg-Bretzke P Beschoner F Geiser N Hiebel K Weidner S Steudte-Schmiedgen article schreiber2022mek1 2022 10.1007/s00018-021-03917-x Cell Mol Life Sci 79 65 Andre Schreiber Dorothee Viemann Janine Schöning Sebastian Schloer Andres Mecate Zambrano et al. Brunotte article wratil2022 2022 10.1038/s41591-022-01715-4 Nat Med Advance online publication P.R. Wratil M Stern A. Priller et al article kamp2022time 2022 10.3390/ijms23031583 Int J Mol Sci 23 JC. Kamp L. Neubert et al article kamp_time-dependent_2022 (1) Background: In COVID-19 survivors there is an increased prevalence of pulmonary fibrosis of which the underlying molecular mechanisms are poorly understood; (2) Methods: In this multicentric study, n = 12 patients who succumbed to COVID-19 due to progressive respiratory failure were assigned to an early and late group (death within ≤7 and \textgreater7 days of hospitalization, respectively) and compared to n = 11 healthy controls; mRNA and protein expression as well as biological pathway analysis were performed to gain insights into the evolution of pulmonary fibrogenesis in COVID-19; (3) Results: Median duration of hospitalization until death was 3 (IQR25-75, 3-3.75) and 14 (12.5-14) days in the early and late group, respectively. Fifty-eight out of 770 analyzed genes showed a significantly altered expression signature in COVID-19 compared to controls in a time-dependent manner. The entire study group showed an increased expression of BST2 and IL1R1, independent of hospitalization time. In the early group there was increased activity of inflammation-related genes and pathways, while fibrosis-related genes (particularly PDGFRB) and pathways dominated in the late group; (4) Conclusions: After the first week of hospitalization, there is a shift from pro-inflammatory to fibrogenic activity in severe COVID-19. IL1R1 and PDGFRB may serve as potential therapeutic targets in future studies. 2022 1 eng 1422-0067 10.3390/ijms23031583 International Journal of Molecular Sciences 23 1583 3 Aged, COVID-19, Female, Hospital Mortality, Hospitalization, Humans, Lung, Male, Middle Aged, Pulmonary Fibrosis, Respiratory Insufficiency, SARS-CoV-2, inflammation, pulmonary fibrosis Jan C. Kamp Lavinia Neubert Helge Stark Christopher Werlein Jan Fuge Axel Haverich Alexandar Tzankov Konrad Steinestel Johannes Friemann Peter Boor Klaus Junker Marius M. Hoeper Tobias Welte Florian Laenger Mark P. Kuehnel Danny D. Jonigk article Wulff.2022 JA 2022 10.3233/SHTI220168 Studies in health technology and informatics 290 699—703 A Wulff P Biermann T von Landesberger T Baumgartl C Schmidt K Schick P Waldstein Y Zhu D Krefting S Scheithauer M Marschollek article schug2022vaccination 2022 1 10.1007/s00103-021-03418-6 Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz 65 74—85 1 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8458789/pdf/103_2021_Article_3418.pdf C. Schug Y. Erim F. Geiser N. Hiebel P. Beschoner L. Jerg-Bretzke K. Weidner S. Steudte-Schmiedgen A. Borho M Lieb E. Morawa article stroehlein2022dtscharztebl 2022 10.3238/arztebl.m2022.0006 Dtsch Arztebl Int 119 23-30 Claudia Struwe Martin Golinski Clemens Grimm Steffen Dickel Kathrin Grummich Monika Nothacker S Voigt-Radloff JJ Meerpohl O Moerer incollection mayer2022pandemic 2022 In the Realm of Corona Normativities II Verlag Vitorrio Klostermann Gephart, W K Mayer article reichardt_3d_2021 NEIN 2021 12 2050-084X 10.7554/eLife.71359 eLife 10 e71359 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8747495/ Marius Reichardt Patrick Moller Jensen Vedrana Andersen Dahl Anders Bjorholm Dahl Maximilian Ackermann Harshit Shah Florian Länger Christopher Werlein Mark P Kuehnel Danny Jonigk Tim Salditt article pmid34060228 Bolus tracking is applied in computed tomography pulmonary angiography. The time that it takes for contrast to reach a predefined threshold in the pulmonary artery is called time to threshold (TTT). Our purpose was to analyse possible associations between TTT and circulatory state and prognosis in patients with acute pulmonary embolism (PE). In a single-centre, retrospective study 138 patients with PE and contrast administration via peripheral venous line were included. Clinical parameters of circulatory state were arterial pH, systolic blood pressure, heart rate, sPESI score, Wells score and GENEVA score. Survival was defined as surviving the following 30 days after the PE diagnosis. Time to threshold was only weakly correlated with Fi02 (r = 0.26, P = 0.04), pH (r = -0.22, P = 0.009), venous base excess (r = -0.18, P = 0.04) and venous lactate (r = 0.21, P = 0.01). TTT did not correlate with clinical parameters/scores and mortality. There were weak associations between TTT and blood gas analysis parameters. There were no associations with clinically relevant prognosis scores and overall survival. Therefore, albeit TTT is an easily assessable parameter of CTPA, the potential use in clinical routine is limited for prognosis stratification in patients with PE. 2021 12 10.1111/1754-9485.13246 Journal of medical imaging and radiation oncology 65 846-849 7 RACOON, Bochum/Minden, Leipzig, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34060228/ PMID: 34060228 Hans-Jonas Meyer Nikolaos Bailis Alexey Surov article JA 2021 12 10.1007/s00430-021-00719-0 Med Microbiol Immunol 263-275 210 B-FAST A Osterman M Iglhaut A Lehner P Späth M Stern H Autenrieth M Muenchhoff A Graf S Krebs H Blum A Baiker N Grzimek-Koschewa U Protzer L Kaderali HM Baldauf OT Keppler article von_stillfried_entwicklung_2021 JA 2021 12 de 1432-1963 10.1007/s00292-021-01004-w Der Pathologe 42 129—134 2 Autopsy, Biobanken, Biological specimen banks, COVID-19, Forensic medicine, Forensische Medizin, Obduktion, SARS-CoV‑2 https://doi.org/10.1007/s00292-021-01004-w Saskia Stillfried Peter Boor DeRegCOVID PANDEMIcs article walsh_imaging_2021 JA 2021 12 en 1548-7105 10.1038/s41592-021-01317-x Nature Methods 18 1532—1541 12 Cardiovascular biology, Kidney, Translational research, X-ray tomography https://www.nature.com/articles/s41592-021-01317-x Number: 12 C. L. Walsh P. Tafforeau W. L. Wagner D. J. Jafree A. Bellier C. Werlein M. P. Kühnel E. Boller S. Walker-Samuel J. L. Robertus D. A. Long J. Jacob S. Marussi E. Brown N. Holroyd D. D. Jonigk M. Ackermann P. D. Lee article wendisch_sars-cov-2_2021 JA 2021 12 eng 1097-4172 10.1016/j.cell.2021.11.033 Cell 184 6243—6261.e27 26 ARDS, Antigens, CD, Antigens, Differentiation, Myelomonocytic, COVID-19, Cell Communication, Cohort Studies, Fibroblasts, Gene Expression Regulation, Humans, IPF, Idiopathic Pulmonary Fibrosis, Macrophages, Mesenchymal Stem Cells, Phenotype, Proteome, Receptors, Cell Surface, Respiratory Distress Syndrome, SARS-CoV-2, Tomography, X-Ray Computed, Transcription, Genetic, fibrosis, lung, macrophages, monocytes, proteomics, pulmonary fibrosis, single-cell transcriptomics Daniel Wendisch Oliver Dietrich Tommaso Mari Saskia Stillfried Ignacio L. Ibarra Mirja Mittermaier Christin Mache Robert Lorenz Chua Rainer Knoll Sara Timm Sophia Brumhard Tobias Krammer Henrik Zauber Anna Luisa Hiller Anna Pascual-Reguant Ronja Mothes Roman David Bülow Jessica Schulze Alexander M. Leipold Sonja Djudjaj Florian Erhard Robert Geffers Fabian Pott Julia Kazmierski Josefine Radke Panagiotis Pergantis Kevin Baßler Claudia Conrad Anna C. Aschenbrenner Birgit Sawitzki Markus Landthaler Emanuel Wyler David Horst Deutsche COVID-19 OMICS Initiative (DeCOI) Stefan Hippenstiel Andreas Hocke Frank L. Heppner Alexander Uhrig Carmen Garcia Felix Machleidt Susanne Herold Sefer Elezkurtaj Charlotte Thibeault Martin Witzenrath Clément Cochain Norbert Suttorp Christian Drosten Christine Goffinet Florian Kurth Joachim L. Schultze Helena Radbruch Matthias Ochs Roland Eils Holger Müller-Redetzky Anja E. Hauser Malte D. Luecken Fabian J. Theis Christian Conrad Thorsten Wolff Peter Boor Matthias Selbach Antoine-Emmanuel Saliba Leif Erik Sander article witkowski_untimely_2021 JA 2021 12 en 1476-4687 10.1038/s41586-021-04142-6 Nature 600 295—301 7888 Infection, Innate immunity, Innate lymphoid cells, SARS-CoV-2 https://www.nature.com/articles/s41586-021-04142-6 Number: 7888 Mario Witkowski Caroline Tizian Marta Ferreira-Gomes Daniela Niemeyer Terry C. Jones Frederik Heinrich Stefan Frischbutter Stefan Angermair Thordis Hohnstein Irene Mattiola Philipp Nawrath Sophie McEwen Silvia Zocche Edoardo Viviano Gitta Anne Heinz Marcus Maurer Uwe Kölsch Robert Lorenz Chua Tom Aschman Christian Meisel Josefine Radke Birgit Sawitzki Jobst Roehmel Kristina Allers Verena Moos Thomas Schneider Leif Hanitsch Marcus A. Mall Christian Conrad Helena Radbruch Claudia U. Duerr Joseph A. Trapani Emanuela Marcenaro Tilmann Kallinich Victor M. Corman Florian Kurth Leif Erik Sander Christian Drosten Sascha Treskatsch Pawel Durek Andrey Kruglov Andreas Radbruch Mir-Farzin Mashreghi Andreas Diefenbach article berezowska_update_2021 NEIN 2021 12 de 1432-1963 10.1007/s00292-021-00991-0 Der Pathologe 42 199—202 2 https://doi.org/10.1007/s00292-021-00991-0 Sabina Berezowska Peter Boor Danny Jonigk Verena Tischler article smadja_covid-19_2021 NEIN 2021 11 en 1573-7209 10.1007/s10456-021-09805-6 Angiogenesis 24 755—788 4 https://doi.org/10.1007/s10456-021-09805-6 David M. Smadja Steven J. Mentzer Michaela Fontenay Mike A. Laffan Maximilian Ackermann Julie Helms Danny Jonigk Richard Chocron Gerald B. Pier Nicolas Gendron Stephanie Pons Jean-Luc Diehl Coert Margadant Coralie Guerin Elisabeth J. M. Huijbers Aurélien Philippe Nicolas Chapuis Patrycja Nowak-Sliwinska Christian Karagiannidis Olivier Sanchez Philipp Kümpers David Skurnik Anna M. Randi Arjan W. Griffioen article lehmann_human_2021 NEIN 2021 11 en 1933-0219 10.1038/s41385-021-00437-z Mucosal Immunology 14 1381—1392 6 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1933021922002318 Malte Lehmann Kristina Allers Claudia Heldt Jenny Meinhardt Franziska Schmidt Yasmina Rodriguez-Sillke Désirée Kunkel Michael Schumann Chotima Böttcher Christiane Stahl-Hennig Sefer Elezkurtaj Christian Bojarski Helena Radbruch Victor M. Corman Thomas Schneider Christoph Loddenkemper Verena Moos Carl Weidinger Anja A. Kühl Britta Siegmund article ondruschka_multiorgan_2021 JA 2021 11 en 1437-1596 10.1007/s00414-021-02691-z International Journal of Legal Medicine 135 2347—2349 6 Autopsy, B.1.1.7, Organ tropism, SARS-CoV-2, Variants of concern https://doi.org/10.1007/s00414-021-02691-z Benjamin Ondruschka Fabian Heinrich Maja Lindenmeyer Carolin Edler Dustin Möbius Jan Czogalla Axel Heinemann Fabian Braun Martin Aepfelbacher Marc Lütgehetmann Tobias B. Huber article JA 2021 11 10.1016/j.scitotenv.2021.149031 Sci Total Environ 149031 797 R Rubio-Acero J Beyerl M Muenchhoff MS Roth N Castelletti I Paunovic K Radon B Springer C Nagel B Boehm MM Böhmer A Graf H Blum S Krebs OT Keppler A Osterman ZN Khan M Hoelscher A Wieser on behalf of the KoCo19-Study Group article wenzel_sars-cov-2_2021 JA 2021 11 en 1546-1726 10.1038/s41593-021-00926-1 Nature Neuroscience 24 1522—1533 11 Blood–brain barrier, Central nervous system infections https://www.nature.com/articles/s41593-021-00926-1 Number: 11 Jan Wenzel Josephine Lampe Helge Müller-Fielitz Raphael Schuster Marietta Zille Kristin Müller Markus Krohn Jakob Körbelin Linlin Zhang Ümit Özorhan Vanessa Neve Julian U. G. Wagner Denisa Bojkova Mariana Shumliakivska Yun Jiang Anke Fähnrich Fabian Ott Valentin Sencio Cyril Robil Susanne Pfefferle Florent Sauve Caio Fernando Ferreira Coêlho Jonas Franz Frauke Spiecker Beate Lembrich Sonja Binder Nina Feller Peter König Hauke Busch Ludovic Collin Roberto Villaseñor Olaf Jöhren Hermann C. Altmeppen Manolis Pasparakis Stefanie Dimmeler Jindrich Cinatl Klaus Püschel Matija Zelic Dimitry Ofengeim Christine Stadelmann François Trottein Ruben Nogueiras Rolf Hilgenfeld Markus Glatzel Vincent Prevot Markus Schwaninger article gerlach_needle_2021 JA 2021 10 en 2364-5504 10.1515/cdbme-2021-2199 Current Directions in Biomedical Engineering 7 779—782 2 biopsy, forensic medicine, needle placement, path planning, robotics https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/cdbme-2021-2199/html Stefan Gerlach Maximilian Neidhardt Thorben Weiß Max-Heinrich Laves Carolin Stapper Martin Gromniak Inga Kniep Dustin Möbius Axel Heinemann Benjamin Ondruschka Alexander Schlaefer article heinrich_sars-cov-2_2021 NEIN 2021 10 2328-8957 10.1093/ofid/ofab509 Open Forum Infectious Diseases 8 ofab509 11 https://doi.org/10.1093/ofid/ofab509 Fabian Heinrich Michael F Nentwich Eric Bibiza-Freiwald Dominik Nörz Kevin Roedl Martin Christner Armin Hoffmann Flaminia Olearo Stefan Kluge Martin Aepfelbacher Dominic Wichmann Marc Lütgehetmann Susanne Pfefferle article lohner_sars-cov-2-assoziierte_2021 JA 2021 10 de 1434-5196 10.1007/s00194-021-00483-8 Rechtsmedizin 31 418—426 5 Adipositas, Comorbidities, Deaths in young persons, Komorbiditäten, Obesity, SARS-CoV-2 autopsies, SARS-CoV-2-Infektionen, SARS-CoV‑2-Obduktionen, SARS-CoV‑2-infections, Todesfälle bei jungen Personen https://doi.org/10.1007/s00194-021-00483-8 L. Lohner D. Fröb C. Edler A. S. Schröder E. Dietz B. Ondruschka article klein_sars-cov2-zufallsentdeckungen_2021 NEIN 2021 10 de 1434-5196 10.1007/s00194-021-00481-w Rechtsmedizin 31 427—433 5 COVID-19, Corona virus, Coronavirus, Dunkelziffer, Epidemiologie, Epidemiology, Estimated number of unreported cases, Mortality, Mortalität https://doi.org/10.1007/s00194-021-00481-w Anke Klein Felicia Langenwalder Fabian Heinrich Kira Meißner Ann Sophie Schröder Klaus Püschel Benjamin Ondruschka Marc Lütgehetmann Axel Heinemann article pmid33557585 Our aim was to analyze possibility of combination of basic clinical and radiological signs to predict 30-day mortality after acute pulmonary embolism (PE). We included 486 patients. Age, gender, simplified pulmonary embolism index (sPESI), pH, troponin, N-terminal natriuretic peptide, minimal systolic and diastolic blood pressure, O2 saturation, syncope, need for vasopressors, thrombotic obstruction, vessel diameter, short axis ratio right ventricle/left ventricle, and contrast medium reflux into the inferior vena cava (IVC) were analyzed. A backward algorithm in a logistic regression model was used to identify relevant risk factors. Multiple logistic regression analysis identified that sPESI, pH, minimal diastolic blood pressure, IVC reflux, and need for vasopressors influenced 30-day mortality. A score for mortality prediction was constructed (the Pulmonary Embolism Mortality Score): sPESI >2 points (1 point), pH <7.35 (1 point), minimal diastolic blood pressure <45 mm Hg (1 point), IVC reflux (1 point), and need for vasopressors (2 points). Patients with >3 points showed higher 30-day mortality (sensitivity: 84.9%, specificity: 83.0%, positive predictive value: 51.8%, negative predictive value: 96.2%). The net reclassification improvement compared with the sPESI was 0.94 (95% CI = 0.73-1.15). In conclusion, a new score can predict 30-day mortality in patients with PE and is more sensitive than sPESI. 2021 9 10.1177/0003319721993346 Angiology 72 787-793 8 RACOON, Bochum/Minden https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33557585/ PMID: 33557585 Alexey Surov Mideia Akritidou Andreas Gunther Bach Nikolaos Bailis Marianne Lerche Hans Jonas Meyer Maciej Pech Andreas Wienke article pmid33772486 To determine the performance of radiologists with different levels of expertise regarding the differentiation of COVID-19 from other atypical pneumonias. Chest CT to identify patients suffering from COVID-19 has been reported to be limited by its low specificity for distinguishing COVID-19 from other atypical pneumonias ("COVID-19 mimics"). Meanwhile, the understanding of the morphologic patterns of COVID-19 has improved and they appear to be fairly specific. Between 02/2020 and 04/2020, 60 patients with COVID-19 pneumonia underwent chest CT in our department. Cases were matched with a comparable control group of 60 patients of similar age, sex, and comorbidities, who underwent chest CT prior to 01/2020 for atypical pneumonia caused by other pathogens. Included were other viral, fungal, and bacterial pathogens. All 120 cases were blinded to patient history and were reviewed independently by two radiologists and two radiology residents. Readers rated the probability of COVID-19 pneumonia according to the COV-RADS classification system. Results were analyzed using Clopper-Pearson 95 % confidence intervals, Youden's Index for test quality criteria, and Fleiss' kappa statistics. Overall, readers were able to correctly identify the presence of COVID-19 pneumonia in 219/240 (sensitivity: 91 %; 95 %-CI; 86.9 %-94.5 %), and to correctly attribute CT findings to COVID-19 mimics in 159/240 ratings (specificity: 66.3 %; 59.9 %-72.2 %), yielding an overall diagnostic accuracy of 78.8 % (378/480; 74.8 %-82.3 %). Individual reader accuracy ranged from 74.2 % (89/120) to 84.2 % (101/120) and did not correlate significantly with reader expertise. Youden's Index was 0.57. Between-reader agreement was moderate (κ = 0.53). In this enriched cohort, radiologists were able to distinguish COVID-19 from "COVID-19 mimics" with moderate diagnostic accuracy. Accuracy did not correlate with reader expertise. · In a scenario of direct comparison (no negative findings), CT allows the differentiation of COVID-19 from other atypical pneumonias ("COVID mimics") with moderate accuracy.. · Reader expertise did not significantly influence these results.. · Despite similar patterns and distributions of pulmonary findings, radiologists were able to estimate the probability of COVID-19 pneumonia using the COV-RADS classification in a standardized manner in the larger proportion of cases.. · Sähn M, Yüksel C, Keil S et al. Accuracy of Chest CT for Differentiating COVID-19 from COVID-19 Mimics. Fortschr Röntgenstr 2021; 193: 1081 - 1091. 2021 9 10.1055/a-1388-7950 RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin 193 1081-1091 9 RACOON, Aachen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33772486/ PMID: 33772486 Marwin-Jonathan Sähn Can Yüksel Sebastian Keil Marcel P Zeisberger Manuel Post Michael Kleines Jörg Christian Brokmann Christian Hübel Christiane K Kuhl Peter Isfort Maximilian Franz Schulze-Hagen article ihlow_covid-19_2021 NEIN 2021 9 1471-2334 10.1186/s12879-021-06605-7 BMC Infectious Diseases 21 901 1 Bile duct, COVID-19, Case report, Hepatitis, SARS-CoV-2 https://doi.org/10.1186/s12879-021-06605-7 Jana Ihlow Alexander Seelhoff Victor M. Corman Achim D. Gruber Simon Dökel Jenny Meinhardt Helena Radbruch Ernst Späth-Schwalbe Sefer Elezkurtaj David Horst Hermann Herbst article metzendorf2021cochrane_covid19_studienregister 2021 9 10.3205/mbi000498 GMS Med Bibl Inf 21 Doc09 1-2 Maria-Inti Metzendorf article fitzek2021prospective 2021 9 10.1038/s41598-021-98499-3 Sci Rep 11 19342 1 A. Fitzek J. Schädler E. Dietz A. Ron M. Gerling AL. Kammal L. Lohner C. Falck D. Möbius H. Goebels AL. Gerberding AS. Schröder JP. Sperhake A. Klein D. Fröb H. Mushumba S. Wilmes I. Kniep F. Heinrich F. Langenwalder K. Meißner P. Lange A. Zapf K. Püschel A Heinemann M. Glatzel J. Matschke M. Lütgehetmann S. Steurer C. Thorns C. Edler B. Ondruschka article fitzek_prospective_2021 Coronavirus disease 19 (COVID-19), caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has become a global pandemic with significant mortality. Accurate information on the specific circumstances of death and whether patients died from or with SARS-CoV-2 is scarce. To distinguish COVID-19 from non-COVID-19 deaths, we performed a systematic review of 735 SARS-CoV-2-associated deaths in Hamburg, Germany, from March to December 2020, using conventional autopsy, ultrasound-guided minimally invasive autopsy, postmortem computed tomography and medical records. Statistical analyses including multiple logistic regression were used to compare both cohorts. 84.1% (n = 618) were classified as COVID-19 deaths, 6.4% (n = 47) as non-COVID-19 deaths, 9.5% (n = 70) remained unclear. Median age of COVID-19 deaths was 83.0 years, 54.4% were male. In the autopsy group (n = 283), the majority died of pneumonia and/or diffuse alveolar damage (73.6%; n = 187). Thromboses were found in 39.2% (n = 62/158 cases), pulmonary embolism in 22.1% (n = 56/253 cases). In 2020, annual mortality in Hamburg was about 5.5% higher than in the previous 20 years, of which 3.4% (n = 618) represented COVID-19 deaths. Our study highlights the need for mortality surveillance and postmortem examinations. The vast majority of individuals who died directly from SARS-CoV-2 infection were of advanced age and had multiple comorbidities. JA 2021 9 en 2045-2322 10.1038/s41598-021-98499-3 Scientific Reports 11 Nature Publishing Group 19342 1 Epidemiology, Infectious diseases, SARS-CoV-2 https://www.nature.com/articles/s41598-021-98499-3 Number: 1 Antonia Fitzek Julia Schädler Eric Dietz Alexandra Ron Moritz Gerling Anna L. Kammal Larissa Lohner Carla Falck Dustin Möbius Hanna Goebels Anna-Lina Gerberding Ann Sophie Schröder Jan-Peter Sperhake Anke Klein Daniela Fröb Herbert Mushumba Sandra Wilmes Sven Anders Inga Kniep Fabian Heinrich Felicia Langenwalder Kira Meißner Philine Lange Antonia Zapf Klaus Püschel Axel Heinemann Markus Glatzel Jakob Matschke Martin Aepfelbacher Marc Lütgehetmann Stefan Steurer Christoph Thorns Carolin Edler Benjamin Ondruschka article schroder_handling_2021 NEIN 2021 9 en 1556-2891 10.1007/s12024-021-00379-9 Forensic Science, Medicine and Pathology 17 411—418 3 Autopsy, COVID-19, Coronavirus, External Examination, Infectivity, SARS-CoV-2 https://doi.org/10.1007/s12024-021-00379-9 Ann Sophie Schröder Carolin Edler Benjamin Ondruschka Klaus Püschel Julia Schädler Axel Heinemann Fabian Heinrich Marc Lütgehetmann Susanne Pfefferle Martin Aepfelbacher Antonia Fitzek Jan-Peter Sperhake article althaus2021antibody 2021 8 10.3324/haematol.2021.279000 Haematologica 106 2170-2179 8 doi: 10.3324/haematol.2021.279000 Peter Möller Georgi Uzun Arne Singh Andreas Beck Maximilian Bettag Hans Bösmüller Martina Guthoff Franziska Dorn Georg C. Petzold Hans Henkes Nils Heyne H Jumaa Kati Kreiser Christine Limpach Britta Luz Matthias Maschke Jan-André Müller Jan Münch Siegfried Nagel Bernd Pötzsch Jan Müller Carsten Schlegel Andreas Viardot Hans Bäzner Michael Wolf Ludwig Pelzl Veit Warm Winfried A. Willinek Juliane Steiner Nicole Schneiderhan-Marra Dominik Vollherbst Ulrich J. Sachs Falko Fend Tamam Bakchoul article aschman2021association 2021 8 10.1001/jamaneurol.2021.2004 JAMA Neurol 78 948-960 8 T. Aschman J. Schneider S. Greuel J. Meinhardt S. Streit HH. Goebel I. Büttnerova S. Elezkurtaj F. Scheibe J. Radke C. Meisel C Drosten H. Radbruch FL. Heppner VM Corman W. Stenzel article aschman_association_2021 JA 2021 8 2168-6149 10.1001/jamaneurol.2021.2004 JAMA Neurology 78 948—960 8 https://doi.org/10.1001/jamaneurol.2021.2004 Tom Aschman Julia Schneider Selina Greuel Jenny Meinhardt Simon Streit Hans-Hilmar Goebel Ivana Büttnerova Sefer Elezkurtaj Franziska Scheibe Josefine Radke Christian Meisel Christian Drosten Helena Radbruch Frank L. Heppner Victor Max Corman Werner Stenzel article norz_evaluation_2021 . NEIN 2021 8 en 1386-6532 10.1016/j.jcv.2021.104894 Journal of Clinical Virology 141 104894 Del-HV69/70, High-throughput, N501Y, RT-qPCR, SARS-CoV-2, Variants https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S138665322100161X Dominik Nörz Moritz Grunwald Flaminia Olearo Nicole Fischer Martin Aepfelbacher Susanne Pfefferle Marc Lütgehetmann article kruse_evidence_2021 NEIN 2021 8 en 2045-2322 10.1038/s41598-021-95694-0 Scientific Reports 11 16039 1 Pathogenesis, Viral infection https://www.nature.com/articles/s41598-021-95694-0 Number: 1 Jan Matthias Kruse Daniel Zickler Willie M. Lüdemann Sophie K. Piper Inka Gotthardt Jana Ihlow Selina Greuel David Horst Andreas Kahl Kai-Uwe Eckardt Sefer Elezkurtaj article kaltschmidt_hepatic_2021 NEIN 2021 8 en 1542-3565 10.1016/j.cgh.2021.01.044 Clinical Gastroenterology and Hepatology 19 1726—1729.e3 8 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S154235652100094X Barbara Kaltschmidt Antonia D. E. Fitzek Julia Schaedler Christine Förster Christian Kaltschmidt Torsten Hansen Fabian Steinfurth Beatrice A. Windmöller Christian Pilger Cihang Kong Kashika Singh Axel Nierhaus Dominic Wichmann Jan Sperhake Klaus Püschel Thomas Huser Martin Krüger Simon C. Robson Ludwig Wilkens Jan Esch article ricke2021impaired 2021 8 10.1371/journal.pone.0255335 PLoS One 16 e0255335 8 M. Ricke-Hoch E. Stelling L. Lasswitz AP. Gunesch M. Kasten FJ. Zapatero-Belinchón G. Brogden G. Gerold T. Pietschmann V. Montiel JL. Balligand F. Facciotti E. Hirsch T. Gausepohl H. Elbahesh GF. Rimmelzwaan A. Höfer MP. Kühnel D. Jonigk J. Eigendorf U. Tegtbur L. Mink M. Scherr T. Illig A. Schambach TJ Pfeffer A. Hilfiker A. Haverich D. Hilfiker-Kleiner article simnica_landscape_2021 NEIN 2021 8 en 2050-0068 10.1002/cti2.1340 Clinical & Translational Immunology 10 e1340 9 COVID-19, T-cell repertoire, public T-cell receptors, risk cohort https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/cti2.1340 _eprint: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/cti2.1340 Donjete Simnica Christoph Schultheiß Malte Mohme Lisa Paschold Edith Willscher Antonia Fitzek Klaus Püschel Jakob Matschke Sandra Ciesek Daniel G Sedding Yu Zhao Nicola Gagliani Yacine Maringer Juliane S Walz Janna Heide Julian Schulze-zur-Wiesch Mascha Binder article kahn_performance_2021 NEIN 2021 8 1471-2334 10.1186/s12879-021-06524-7 BMC Infectious Diseases 21 798 1 (3–10): SARS-CoV-2, COVID-19 testing, Point-of-care testing, SARS-COV-2 antigen testing https://doi.org/10.1186/s12879-021-06524-7 Maria Kahn Lukas Schuierer Christina Bartenschlager Stephan Zellmer Ramona Frey Marie Freitag Christine Dhillon Margit Heier Alanna Ebigbo Christian Denzel Selin Temizel Helmut Messmann Markus Wehler Reinhard Hoffmann Elisabeth Kling Christoph Römmele article boender2021using 2021 8 10.1101/2021.08.19.21262303 medRxiv Preprint: doi.org/10.1101/2021.08.19.21262303 Thomas S Boender Wei Cai Melanie Schranz Dana Stahl article dickel2021nationwide 2021 7 29 10.3390/jcm10153363 J Clin Med 10 3363 15 S. Dickel C. Grimm M. Popp C. Struwe A. Sachkova M. Golinski C. Seeber F. Fichtner D. Heise P. Kranke W. Meissner S. Laudi S Voigt-Radloff JJ Meerpohl O Moerer Group On Behalf Of The German CEOsys Study article holzmann2021covid 2021 7 12 10.3390/vaccines9070777 Vaccines (Basel) 9 777 7 C Holzmann-Littig M. C. Braunisch P. Kranke M. Popp C. Seeber F. Fichtner B. Littig J. Carbajo-Lozoya T. Frank JJ Meerpohl B. Haller C. Schmaderer article evert_autopsy_2021 Between April and June 2020, i.e., during the first wave of pandemic coronavirus disease 2019 (COVID-19), 55 patients underwent long-term treatment in the intensive care unit at the University Hospital of Regensburg. Most of them were transferred from smaller hospitals, often due to the need for an extracorporeal membrane oxygenation system. Autopsy was performed in 8/17 COVID-19-proven patients after long-term treatment (mean: 33.6 days). Autopsy revealed that the typical pathological changes occurring during the early stages of the disease (e.g., thrombosis, endothelitis, capillaritis) are less prevalent at this stage, while severe diffuse alveolar damage and especially coinfection with different fungal species were the most conspicuous finding. In addition, signs of macrophage activation syndrome was detected in 7 of 8 patients. Thus, fungal infections were a leading cause of death in our cohort of severely ill patients and may alter clinical management of patients, particularly in long-term periods of treatment. JA 2021 7 en 1432-2307 10.1007/s00428-020-03014-0 Virchows Archiv 479 97—108 1 Autopsy, COVID-19, Fungal infection, Macrophage activation syndrome, Mycosis https://doi.org/10.1007/s00428-020-03014-0 Katja Evert Thomas Dienemann Christoph Brochhausen Dirk Lunz Matthias Lubnow Markus Ritzka Felix Keil Matthias Trummer Alexander Scheiter Bernd Salzberger Udo Reischl Peter Boor André Gessner Jonathan Jantsch Diego F. Calvisi Matthias Evert Barbara Schmidt Michaela Simon article greuel_covid-19_2021 NEIN 2021 7 en 1201-9712 10.1016/j.ijid.2021.05.069 International Journal of Infectious Diseases 108 274—281 Autopsy, COVID-19, Cause of death, SARS-CoV-2, Younger https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1201971221004720 Selina Greuel Jana Ihlow Mihnea-Paul Dragomir Simon Streit Victor Max Corman Linus Haberbosch David Winkler Jenny Meinhardt Tom Aschman Julia Schneider Iryna Trotsyuk Catarina Alisa Kunze Lukas Maurer Helena Radbruch Frank L. Heppner David Horst Sefer Elezkurtaj article edler2021deaths 2021 7 10.1016/j.legalmed.2021.101895 Leg Med (Tokyo) 51 101895 C. Edler A. Klein AS. Schröder JP. Sperhake B. Ondruschka article edler_deaths_2021 NEIN 2021 7 en 1344-6223 10.1016/j.legalmed.2021.101895 Legal Medicine 51 101895 Autopsy, COVID-19 vaccine, Comirnaty®, SARS-CoV-2, Vaccination https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1344622321000596 Carolin Edler Anke Klein Ann Sophie Schröder Jan-Peter Sperhake Benjamin Ondruschka article schwabenland_deep_2021 JA 2021 7 en 1074-7613 10.1016/j.immuni.2021.06.002 Immunity 54 1594—1610.e11 7 COVID-19, SARS-CoV-2, T cells, brain autopsy, encephalopathy, high-dimensional imaging, mass cytometry, microglia, neuroinflammation, single-cell analysis https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1074761321002466 Marius Schwabenland Henrike Salié Jovan Tanevski Saskia Killmer Marilyn Salvat Lago Alexandra Emilia Schlaak Lena Mayer Jakob Matschke Klaus Püschel Antonia Fitzek Benjamin Ondruschka Henrik E. Mei Tobias Boettler Christoph Neumann-Haefelin Maike Hofmann Angele Breithaupt Nafiye Genc Christine Stadelmann Julio Saez-Rodriguez Peter Bronsert Klaus-Peter Knobeloch Thomas Blank Robert Thimme Markus Glatzel Marco Prinz Bertram Bengsch article subbarayan_expression_2020 NEIN 2021 7 10.2174/1568009620666201207145019 Current Cancer Drug Targets 21 428—442 5 https://www.eurekaselect.com/article/112117 Karthikeyan Subbarayan Kamatchi Ulagappan Claudia Wickenhauser Barbara Seliger article wong_multisystemic_2021 JA 2021 7 2073-4409 10.3390/cells10081900 Cells 10 1900 8 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8394956/ Dickson W. L. Wong Barbara M. Klinkhammer Sonja Djudjaj Sophia Villwock M. Cherelle Timm Eva M. Buhl Sophie Wucherpfennig Claudio Cacchi Till Braunschweig Ruth Knüchel-Clarke Danny Jonigk Christopher Werlein Roman D. Bülow Edgar Dahl Saskia Stillfried Peter Boor article vonstillfried2021sarscov2 2021 7 10.1111/1751-7915.13828 Microb Biotechnol 14 1627-1641 4 Epub 2021 May 16 Saskia Stillfried Sandra Villwock Robin D. Bülow Sonja Djudjaj EM Buhl Andrea Maurer Nadine Ortiz-Brüchle Peter Celec Bernhard M. Klinkhammer Dominic WL Wong Clara Cacchi Till Braunschweig Ruth Knüchel-Clarke Edgar Dahl Peter Boor article von_stillfried_sars-cov-2_2021 JA 2021 7 en 1751-7915 10.1111/1751-7915.13828 Microbial Biotechnology 14 1627—1641 4 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/1751-7915.13828 _eprint: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/1751-7915.13828 Saskia Stillfried Sophia Villwock Roman D. Bülow Sonja Djudjaj Eva M. Buhl Angela Maurer Nadina Ortiz-Brüchle Peter Celec Barbara M. Klinkhammer Dickson W.L. Wong Claudio Cacchi Till Braunschweig Ruth Knüchel-Clarke Edgar Dahl Peter Boor article ohare_targeting_2021 JA 2021 7 en 0002-9440 10.1016/j.ajpath.2021.04.006 The American Journal of Pathology 191 1193—1208 7 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0002944021001619 Michael O'Hare Dhanesh Amarnani Hannah A. B. Whitmore Miranda An Claudia Marino Leslie Ramos Santiago Delgado-Tirado Xinyao Hu Natalia Chmielewska Anita Chandrahas Antonia Fitzek Fabian Heinrich Stefan Steurer Benjamin Ondruschka Markus Glatzel Susanne Krasemann Diego Sepulveda-Falla David Lagares Julien Pedron John H. Bushweller Paul Liu Joseph F. Arboleda-Velasquez Leo A. Kim article grimm2021targeted 2021 6 19 10.7759/cureus.15755 Cureus 13 e15755 6 C. Grimm S. Dickel A. Sachkova M. Popp M. Golinksi F. Fichtner P. Kranke C. Seeber S. Laudi S Voigt-Radloff O Moerer article metzendorf2021evaluation 2021 6 5 10.1002/jrsm.1501 Res Synth Methods Online ahead of print Maria-Inti Metzendorf Robin M Featherstone article pmid33336354 CT is important in the care of patients with COVID-19 pneumonia. However, CT morphology can change significantly over the course of the disease. To evaluate the CT morphology of RT-PCR-proven COVID-19 pneumonia in a German cohort with special emphasis on identification of potential differences of CT features depending on duration and severity of disease. All patients with RT-PCR-proven COVID-19 pneumonia and chest CT performed between March 1 and April 15, 2020 were retrospectively identified. The CT scans were evaluated regarding the presence of different CT features (e. g. ground glass opacity, consolidation, crazy paving, vessel enlargement, shape, and margin of opacifications), distribution of lesions in the lung and extent of parenchymal involvement. For subgroup analyses the patients were divided according to the percentage of parenchymal opacification (0-33 %, 34-66 %, 67-100 %) and according to time interval between symptom onset and CT date (0-5 d, 6-10 d, 11-15 d, > 15 d). Differences in CT features and distribution between subgroups were tested using the Mantel-Haenszel Chi Squared for trend. The frequency of CT features (ground glass opacity, consolidation, crazy paving, bronchial dilatation, vessel enlargement, lymphadenopathy, pleural effusion) as well as pattern of parenchymal involvement differed significantly depending on the duration of disease and extent of parenchymal involvement. The early phase of disease was characterized by GGO and to a lesser extent consolidation. The opacifications tended to be round and to some extent with sharp margins and a geographic configuration. The vessels within/around the opacifications were frequently dilated. Later on, the frequency of consolidation and especially crazy paving increased, and the round/geographic shape faded. After day 15, bronchial dilatation occurred, and lymphadenopathy and pleural effusion were seen more frequently than before. The prevalence of CT features varied considerably during the course of disease and depending on the severity of parenchymal involvement. Radiologists should take into account the time interval between symptom onset and date of CT and the severity of disease when discussing the likelihood of COVID-19 pneumonia based on CT morphology. · The frequency of CT features and pattern of parenchymal involvement vary depending on the duration and extent of COVID-19 pneumonia.. · The early phase is characterized by GGO and consolidation which demonstrate a round shape and at least to some extent have sharp margins and a geographic configuration.. · The frequency of consolidation and especially crazy paving increases during the course of disease.. · Beyond day 15 after symptom onset, bronchial dilatation occurs.. · Radiologists should take into account the duration and severity of disease when considering COVID-19 pneumonia.. · Schaible J, Meiler S, Poschenrieder F et al. CT Features of COVID-19 Pneumonia Differ Depending on the Severity and Duration of Disease. Fortschr Röntgenstr 2021; 193: 672 - 682. 2021 6 10.1055/a-1293-9163 RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin 193 672-682 6 RACOON, Regensburg https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33336354/ PMID: 33336354 Jan Schaible Stefanie Meiler Florian Poschenrieder Gregor Scharf Florian Zeman Charlotte Knobloch Janine Rennert Benedikt Pregler Henning Kleine Cynthia Menzel Christian Stroszczynski Niels Zorger Okka W Hamer article hansen_first_2021 NEIN 2021 6 en 1201-9712 10.1016/j.ijid.2021.04.053 International Journal of Infectious Diseases 107 172—175 Autopsy, Histology, RT-PCR, SARS-CoV-2, Vaccine https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1201971221003647 Torsten Hansen Ulf Titze Nidhi Su Ann Kulamadayil-Heidenreich Sabine Glombitza Johannes Josef Tebbe Christoph Röcken Birte Schulz Michael Weise Ludwig Wilkens article norz_modifying_2021 NEIN 2021 6 en 1525-1578 10.1016/j.jmoldx.2021.03.007 The Journal of Molecular Diagnostics 23 777—778 6 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1525157821000891 Dominik Nörz Susanne Pfefferle Moritz Grunwald Nicole Fischer Martin Aepfelbacher Marc Lütgehetmann article fuest_postmortem_2021 JA 2021 6 en 1755-3768 10.1111/aos.14559 Acta Ophthalmologica 99 e615—e617 4 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/aos.14559 _eprint: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/aos.14559 Matthias Fuest Peter Boor Ruth Knuechel For The DeRegCOVID Peter Walter Sabine Salla article verhoff_sars-cov-2_2021 NEIN 2021 6 Deutsch 1438-3276 MMW - Fortschritte der Medizin 12/2021 56—58 163 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8214379/ Marcel Verhoff Klaus Püschel Benjamin Ondruschka article althaus_antibody-mediated_2021 JA 2021 5 en 1592-8721 10.3324/haematol.2021.279000 Haematologica 106 2170—2179 8 https://haematologica.org/article/view/haematol.2021.279000 Number: 8 Karina Althaus Peter Möller Günalp Uzun Anurag Singh Annika Beck Martin Bettag Hans Bösmüller Martina Guthoff Franziska Dorn Gabor C. Petzold Hans Henkes Nils Heyne Hassan Jumaa Kornelia Kreiser Caroline Limpach Beate Luz Matthias Maschke Janis A. Müller Jan Münch Simon Nagel Bernd Pötzsch Jens Müller Christoph Schlegel Andreas Viardot Hansjörg Bäzner Marc Wolf Lisann Pelzl Verena Warm Winfried A. Willinek Jochen Steiner Nicole Schneiderhan-Marra Dominik Vollherbst Ulrich J. Sachs Falko Fend Tamam Bakchoul article englert_defective_2021 NEIN 2021 5 en 2352-3964 10.1016/j.ebiom.2021.103382 EBioMedicine 67 103382 COVID-19, FXII, NETs, Pulmonary thrombo-inflammation, Thrombosis https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352396421001754 Hanna Englert Chandini Rangaswamy Carsten Deppermann Jan-Peter Sperhake Christoph Krisp Danny Schreier Emma Gordon Sandra Konrath Munif Haddad Giordano Pula Reiner K. Mailer Hartmut Schlüter Stefan Kluge Florian Länger Klaus Püschel Kosta Panousis Evi X. Stavrou Coen Maas Thomas Renné Maike Frye article van_ruth_determinants_2021 NEIN 2021 5 en 0033-3506 10.1016/j.puhe.2021.02.026 Public Health 194 60—66 COVID-19, EQ-5D, Health-related quality of life, Homeless, Pandemic https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0033350621000858 V. van Rüth H. -H. König F. Bertram P. Schmiedel B. Ondruschka K. Püschel F. Heinrich A. Hajek article trigaux_sars-cov-2_2021 NEIN 2021 5 0271-3683 10.1080/02713683.2020.1828487 Current Eye Research 46 666—671 5 COVID-19, SARS-CoV-2, cornea, corona virus, eye banking, tissue banking, transplantation https://doi.org/10.1080/02713683.2020.1828487 _eprint: https://doi.org/10.1080/02713683.2020.1828487 Céline Trigaux Sabine Salla Jan Schroeter Theofilos Tourtas Henning Thomasen Philip Maier Olaf J.C. Hellwinkel Ilka Wittmershaus Patrick R. Merz Berthold Seitz Bernhard Nölle Norbert Schrage Sigrid Roters Melissa Apel Andrea Gareiss-Lok Constantin E. Uhlig Sebastian Thaler Florian Raber Daniel Kampik Gerd Geerling Johannes Menzel-Severing article bayyoud_severe_2021 NEIN 2021 5 en 1932-6203 10.1371/journal.pone.0251682 PLOS ONE 16 e0251682 5 COVID 19, Eyes, Procurement, Retina, SARS CoV 2, Safety equipment, Surgical and invasive medical procedures, Virus testing https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0251682 Tarek Bayyoud Angelika Iftner Thomas Iftner Karl Ulrich Bartz-Schmidt Focke Ziemssen Hans Bösmüller Falko Fend Jens Martin Rohrbach Marius Ueffing Michael Schindler Sebastian Thaler article tampe_urinary_2021 NEIN 2021 5 2296-858X 10.3389/fmed.2021.644715 Frontiers in Medicine 8 644715 https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmed.2021.644715 Désirée Tampe Samy Hakroush Mark-Sebastian Bösherz Jonas Franz Heike Hofmann-Winkler Stefan Pöhlmann Stefan Kluge Onnen Moerer Christine Stadelmann Philipp Ströbel Martin Sebastian Winkler Björn Tampe techreport cramer2021border 2021 5 Working Paper Series: Politics of Pandemic Care, No. 2 K Cramer Dana Stahl article swoboda2021bone 2021 4 10.1111/his.14281 Histopathology 78 727-737 5 J. Swoboda D. Wittschieber J. Sanft S. Kleemann S. Elschner H. Ihle M. Hubig MW Pletz G. Mall N. Gassler article swoboda_bone_2021 NEIN 2021 4 en 1365-2559 10.1111/his.14281 Histopathology 78 727—737 5 COVID-19, SARS-CoV-2, autopsy, bone marrow, haemophagocytic lymphohistiocytosis https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/his.14281 _eprint: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/his.14281 Julia Swoboda Daniel Wittschieber Juliane Sanft Sandra Kleemann Stefan Elschner Hannah Ihle Michael Hubig Mathias W Pletz Gita Mall Nikolaus Gaßler article kniep_covid-19_2021 NEIN 2021 4 en 1434-5196 10.1007/s00194-021-00462-z Rechtsmedizin 31 145—147 2 Consolidation, Ground glass opacities, Hypostase, Hypostasis, Konsolidierung, Lungenmanifestation, Milchglastrübungen, Pulmonary manifestation, SARS-CoV-2 https://doi.org/10.1007/s00194-021-00462-z I. Kniep A. Heinemann C. Edler J. P. Sperhake K. Püschel B. Ondruschka A. S. Schröder article hajek_determinants_2021 NEIN 2021 4 1472-6963 10.1186/s12913-021-06314-6 BMC Health Services Research 21 317 1 Andersen’s behavioral model, COVID-19, Corona-virus, Health care use, Health care utilization, Homeless, SARS-CoV-2 https://doi.org/10.1186/s12913-021-06314-6 André Hajek Franziska Bertram Fabian Heinrich Victoria Rüth Benjamin Ondruschka Benedikt Kretzler Christine Schüler Klaus Püschel Hans-Helmut König article olearo_handling_2021 NEIN 2021 4 en 1386-6532 10.1016/j.jcv.2021.104782 Journal of Clinical Virology 137 104782 Accuracy, Handling, Rapid antigen test AgPOCT, SARS-CoV-2 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1386653221000494 Flaminia Olearo Dominik Nörz Fabian Heinrich Jan Peter Sutter Kevin Roedl Alexander Schultze Julian Wiesch Platon Braun Lisa Oestereich Benno Kreuels Dominic Wichmann Martin Aepfelbacher Susanne Pfefferle Marc Lütgehetmann article ricke-hoch_impaired_2021 JA 2021 4 en 1932-6203 10.1371/journal.pone.0255335 PLOS ONE 16 e0255335 8 B cells, COVID 19, Immune response, Medical risk factors, Prostaglandin, Respiratory infections, SARS CoV 2, Virus testing https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0255335 Melanie Ricke-Hoch Elisabeth Stelling Lisa Lasswitz Antonia P. Gunesch Martina Kasten Francisco J. Zapatero-Belinchón Graham Brogden Gisa Gerold Thomas Pietschmann Virginie Montiel Jean-Luc Balligand Federica Facciotti Emilio Hirsch Thomas Gausepohl Husni Elbahesh Guus F. Rimmelzwaan Anne Höfer Mark P. Kühnel Danny Jonigk Julian Eigendorf Uwe Tegtbur Lena Mink Michaela Scherr Thomas Illig Axel Schambach Tobias J. Pfeffer Andres Hilfiker Axel Haverich Denise Hilfiker-Kleiner article casagrande_presence_2021 JA 2021 4 2168-6165 10.1001/jamaophthalmol.2020.6339 JAMA Ophthalmology 139 383—388 4 https://doi.org/10.1001/jamaophthalmol.2020.6339 Maria Casagrande Antonia Fitzek Martin S. Spitzer Klaus Püschel Markus Glatzel Susanne Krasemann Dominik Nörz Marc Lütgehetmann Susanne Pfefferle Maximilian Schultheiss techreport cramer2021exploring 2021 4 Working Paper Series: Politics of Pandemic Care, No. 1 K Cramer Dana Stahl article pmid33416926 The COVID-19 pandemic has created multiple challenges for health care, social and economic systems worldwide, but also for school and university teaching. Most learning has been shifted to online classes. So far, it is unclear whether these changes are well received within the student body. The aim of this study was the evaluation of a newly developed online-based teaching concept for medical students studying radiology during the COVID-19 pandemic. The concept consisted of 12 online seminars of the 11-week course "Imaging Procedures", which were combined with 31 prerecorded video presentations. Five weeks after the start of the summer term, we conducted an anonymous online survey, which consisted of 12 questions and a box for additional comments. Furthermore, we analysed the number of requests of the presentations, the duration and the average viewing time. In all, 110 of 213 students (51.6%) completed the survey; 72.7% stated that the new teaching concept drew their interest for radiology, 78.2% agreed that it incited self-study as well as would facilitate time- and place-independent learning (95.5%). The majority indicated that the time investment for the video presentations was appropriate, but shorter video sections would simplify the learning process (70.9%) and the ideal timeframe would be 10-20 min. The majority (80.9%) agreed that the concept should be maintained in upcoming semesters. This newly developed online-based teaching concept enjoys high acceptance rates among students. It offers advantages such as time- and location-independent learning, possibilities for self-study and should be maintained in upcoming semesters after the end of social distancing due to the COVID-19 pandemic. 2021 3 10.1007/s00117-020-00793-0 Der Radiologe 61 300-306 3 RACOON, Bochum/Minden https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33416926/ PMID: 33416926 Alexey Surov Christine March Maciej Pech article traxler_biologie_2021 NEIN 2021 3 de 1432-1963 10.1007/s00292-021-00923-y Der Pathologe 42 149—154 2 Lungenversagen, MERS-CoV, Middle east respiratory syndrome coronavirus, Pandemics, Pandemien, RNA viruses, RNA-Viren, Respiratory distress syndrome, SARS-CoV‑2 https://doi.org/10.1007/s00292-021-00923-y Selina Traxler Michael Schindler Hans Bösmüller Karin Klingel article JA 2021 3 10.1093/cid/ciab588 Clin Infect Dis 74 1039-1046 6 B-FAST A Walker T Houwaart P Finzer L Ehlkes A Tyshaieva M Damagnez D Strelow A Duplessis J Nicolai T Wienemann T Tamayo M Kohns Vasconcelos L Hülse K Hoffmann N Lübke S Hauka M Andree MP Däumer A Thielen S Kolbe-Busch K Göbels R Zotz K Pfeffer J Timm A Dilthey German COVID-19 OMICS Initiative (DeCOI) article JA 2021 3 10.1093/cid/ciab588 Clin Infect Dis 74 1039-1046 6 B-FAST A Walker T Houwaart P Finzer L Ehlkes A Tyshaieva M Damagnez D Strelow A Duplessis J Nicolai T Wienemann T Tamayo M Kohns Vasconcelos L Hülse K Hoffmann N Lübke S Hauka M Andree MP Däumer A Thielen S Kolbe-Busch K Göbels R Zotz K Pfeffer J Timm A Dilthey German COVID-19 OMICS Initiative (DeCOI) article roth_covid-19_2021 NEIN 2021 3 de 1432-1963 10.1007/s00292-021-00916-x Der Pathologe 42 147—148 2 https://doi.org/10.1007/s00292-021-00916-x W. Roth P. Boor article amann_covid-19-auswirkungen_2021 JA 2021 3 de 1432-1963 10.1007/s00292-020-00899-1 Der Pathologe 42 183—187 2 Acute kidney injury, Akuter Nierenschaden, Coronavirus infections, Coronavirus-Infektionen, Electron microscopy, Elektronenmikroskopie, Extracellular traps, Extrazelluläre Netze, SARS-CoV‑2 https://doi.org/10.1007/s00292-020-00899-1 K. Amann P. Boor T. Wiech J. Singh E. Vonbrunn A. Knöll M. Hermann M. Büttner-Herold C. Daniel A. Hartmann article ritschel_covid-19_2021 JA 2021 3 de 1432-1963 10.1007/s00292-021-00924-x Der Pathologe 42 172—182 2 Autopsy, Nervensystem, Nervous system, Neuropathologie, Neuropathology, Obduktion, Register, Registry, SARS-CoV-2 https://doi.org/10.1007/s00292-021-00924-x N. Ritschel N. Schneider C. Dittmayer J. Franz C. Thomas G. Silva Boos K. Sohrabi A. Schänzer A. Németh DGNN-Taskforce „CNS-COVID19“ „DEFEAT PANDEMIcs – Neuropathologische Referenzdiagnostik COVID-19“ article ackermann_covid-19_2021 JA 2021 3 de 1432-1963 10.1007/s00292-021-00918-9 Der Pathologe 42 164—171 2 Angiogenese, Angiogenesis, Human influenza, Humane Influenza, Lungenversagen, Pneumonia, Pneumonie, Respiratory distress syndrome, SARS-CoV‑2 https://doi.org/10.1007/s00292-021-00918-9 Maximilian Ackermann Christopher Werlein Florian Länger Mark P. Kühnel Danny D. Jonigk article pmid33301962 Besides throat-nose swab polymerase chain reaction (PCR), unenhanced chest computed tomography (CT) is a recommended diagnostic tool for early detection and quantification of pulmonary changes in COVID-19 pneumonia caused by the novel corona virus. Demographic factors, especially age and comorbidities, are major determinants of the outcome in COVID-19 infection. This study examines the extra pulmonary parameter of bone mineral density (BMD) from an initial chest computed tomography as an associated variable of pre-existing comorbidities like chronic lung disease or demographic factors to determine the later patient's outcome, in particular whether treatment on an intensive care unit (ICU) was necessary in infected patients. We analyzed 58 PCR-confirmed COVID-19 infections that received an unenhanced CT at admission at one of the included centers. In addition to the extent of pulmonary involvement, we performed a phantomless assessment of bone mineral density of thoracic vertebra 9-12. In a univariate regression analysis BMD was found to be a significant predictor of the necessity for intensive care unit treatment of COVID-19 patients. In the subgroup requiring intensive care treatment within the follow-up period a significantly lower BMD was found. In a multivariate logistic regression model considering gender, age and CT measurements of bone mineral density, BMD was eliminated from the regression analysis as a significant predictor. Phantomless assessed BMD provides prognostic information on the necessity for ICU treatment in course of COVID-19 pneumonia. We recommend using the measurement of BMD in an initial CT image to facilitate a potentially better prediction of severe patient outcomes within the 22 days after an initial CT scan. Consequently, in the present sample, additional bone density analysis did not result in a prognostic advantage over simply considering age. Significantly larger patient cohorts with a more homogenous patient age should be performed in the future to illustrate potential effects. While clinical capacities such as ICU beds and ventilators are more crucial than ever to help manage the current global corona pandemic, this work introduces an approach that can be used in a cost-effective way to help determine the amount of these rare clinical resources required in the near future. 2021 3 10.1016/j.bone.2020.115790 Bone 144 115790 RACOON, Köln https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33301962/ PMID: 33301962 Jonathan Kottlors Nils Große Hokamp Philipp Fervers Johannes Bremm Florian Fichter Thorsten Persigehl Orkhan Safarov David Maintz Stephanie Tritt Nuran Abdullayev article subbarayan_immune_2021 NEIN 2021 3 1664-3224 10.3389/fimmu.2021.597399 Frontiers in Immunology 12 597399 https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fimmu.2021.597399 Karthikeyan Subbarayan Kamatchi Ulagappan Claudia Wickenhauser Michael Bachmann Barbara Seliger article strobl_internationale_2021 NEIN 2021 3 de 1432-1963 10.1007/s00292-020-00892-8 Der Pathologe 42 224—230 2 COVID-19, Crisis management, Crisis response, Krisenbewältigung, Krisenreaktion, Publication activity, Publikationsaktivität, Scientific publishing, Wissenschaftliches Publizieren https://doi.org/10.1007/s00292-020-00892-8 Stephanie Strobl Wilfried Roth article von_stillfried_kooperatives_2021 JA 2021 3 de 1432-1963 10.1007/s00292-020-00891-9 Der Pathologe 42 216—223 2 Autopsie, Autopsy, Gewebebanken, Interoperability, Interoperabilität, Register, Registries, SARS-CoV‑2, Tissue banks https://doi.org/10.1007/s00292-020-00891-9 Saskia Stillfried Till Acker Martin Aepfelbacher Gustavo Baretton Roman David Bülow Karl-Friedrich Bürrig Hans-Ulrich Holtherm Danny Jonigk Ruth Knüchel Raphael W. Majeed Rainer Röhrig Jan Wienströer Peter Boor article englisch_lesions_2021 JA 2021 3 eng 1618-0402 10.1016/j.aanat.2020.151657 Annals of Anatomy = Anatomischer Anzeiger: Official Organ of the Anatomische Gesellschaft 234 151657 Angiogenesis, Autopsy, COVID-19, Covid-19, Diffuse alveolar damage, Humans, Hyaline membranes, Lung, Lung lesions, Pathology, Perivascular inflammation, Pulmonary Alveoli, SARS-CoV-2, Thrombi Colya N. Englisch Thomas Tschernig Fidelis Flockerzi Carola Meier Rainer M. Bohle article von_stillfried_nachweismethoden_2021 JA 2021 3 de 1432-1963 10.1007/s00292-021-00919-8 Der Pathologe 42 208—215 2 COVID-19, Electron microscopy, Elektronenmikroskopie, Fluorescence in situ hybridization, Fluoreszenz-in-situ-Hybridisierung, Preanalytical phase, Präanalytische Phase, Reverse transcriptase polymerase chain reaction, Reverse-Transcriptase-Polymerase-Kettenreaktion https://doi.org/10.1007/s00292-021-00919-8 Saskia Stillfried Peter Boor article boor_praktische_2021 JA 2021 3 de 1432-1963 10.1007/s00292-021-00925-w Der Pathologe 42 197—207 2 Biomedical research, Biomedizinische Forschung, Reference standards, Referenzstandards, SARS-CoV‑2, Safety management, Sicherheitsmanagement, Ultrasonographie, Ultrasonography https://doi.org/10.1007/s00292-021-00925-w Peter Boor Philip Eichhorn Arndt Hartmann Sigurd F. Lax Bruno Märkl Thomas Menter Kristijan Skok Julia Slotta-Huspenina Saskia Stillfried Alexandar Tzankov Gregor Weirich article althaus_antibody-induced_2021 NEIN 2021 2 0006-4971 10.1182/blood.2020008762 Blood 137 1061—1071 8 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7791311/ Karina Althaus Irene Marini Jan Zlamal Lisann Pelzl Anurag Singh Helene Häberle Martin Mehrländer Stefanie Hammer Harald Schulze Michael Bitzer Nisar Malek Dominik Rath Hans Bösmüller Bernard Nieswandt Meinrad Gawaz Tamam Bakchoul Peter Rosenberger article ihlow_b_2021 NEIN 2021 2 en 1201-9712 10.1016/j.ijid.2020.12.078 International Journal of Infectious Diseases 103 628—635 B cells, Bone marrow, COVID-19, Humoral immune response, Immunodeficiency, SARS-CoV-2, Sepsis, Spleen https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1201971220326023 Jana Ihlow Edward Michaelis Selina Greuel Verena Heynol Annika Lehmann Helena Radbruch Jenny Meinhardt Florian Miller Hermann Herbst Victor Max Corman Jörg Westermann Lars Bullinger David Horst Ann-Christin Brünneck Sefer Elezkurtaj article elezkurtaj_causes_2021 NEIN 2021 2 en 2045-2322 10.1038/s41598-021-82862-5 Scientific Reports 11 4263 1 Diseases, Pathogenesis, Risk factors https://www.nature.com/articles/s41598-021-82862-5 Number: 1 Sefer Elezkurtaj Selina Greuel Jana Ihlow Edward Georg Michaelis Philip Bischoff Catarina Alisa Kunze Bruno Valentin Sinn Manuela Gerhold Kathrin Hauptmann Barbara Ingold-Heppner Florian Miller Hermann Herbst Victor Max Corman Hubert Martin Helena Radbruch Frank L. Heppner David Horst article hofman_clinical_2021 NEIN 2021 2 en 2059-7029 10.1016/j.esmoop.2020.100024 ESMO Open 6 100024 1 COVID-19, activity, biosafety, lung cancer, pathology https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2059702920328891 P. Hofman M. Ilié E. Chamorey P. Brest R. Schiappa V. Nakache M. Antoine M. Barberis H. Begueret F. Bibeau C. Bonnetaud P. Boström P. Brousset L. Bubendorf L. Carvalho G. Cathomas A. Cazes L. Chalabreysse M. -P. Chenard M. -C. Copin J. -F. Côté D. Damotte L. Leval P. Delongova V. Montpreville A. Muret A. Dema W. Dietmaier M. Evert A. Fabre F. Forest A. Foulet S. Garcia M. Garcia-Martos L. Gibault G. Gorkiewicz D. Jonigk J. Gosney A. Hofman I. Kern K. Kerr M. Kossai M. Kriegsmann S. Lassalle E. Long-Mira A. Lupo A. Mamilos R. Matěj J. Meilleroux C. Ortiz-Villalón L. Panico A. Panizo M. Papotti P. Pauwels G. Pelosi F. Penault-Llorca O. Pop N. Poté S. R. Y. Cajal J. -C. Sabourin I. Salmon M. Sajin S. Savic-Prince H. -U. Schildhaus P. Schirmacher I. Serre E. Shaw D. Sizaret A. Stenzinger J. Stojsic E. Thunnissen W. Timens G. Troncone C. Werlein H. Wolff J. -P. Berthet J. Benzaquen C. -H. Marquette V. Hofman F. Calabrese article norz_clinical_2021 NEIN 2021 2 1473-5644 10.1099/jmm.0.001295 Journal of Medical Microbiology 70 001295 2 https://www.microbiologyresearch.org/content/journal/jmm/10.1099/jmm.0.001295 Dominik Nörz Armin Hoffmann Martin Aepfelbacher Susanne Pfefferle Marc Lütgehetmann article zhao_clonal_2021 NEIN 2021 2 eng 2470-9468 10.1126/sciimmunol.abf6692 Science Immunology 6 eabf6692 56 Bronchoalveolar Lavage Fluid, COVID-19, Clone Cells, Granulocyte-Macrophage Colony-Stimulating Factor, Humans, Immunologic Memory, Inflammation, Lung, Myeloid Cells, Pneumonia, Bacterial, Th17 Cells Yu Zhao Christoph Kilian Jan-Eric Turner Lidia Bosurgi Kevin Roedl Patricia Bartsch Ann-Christin Gnirck Filippo Cortesi Christoph Schultheiß Malte Hellmig Leon U. B. Enk Fabian Hausmann Alina Borchers Milagros N. Wong Hans-Joachim Paust Francesco Siracusa Nicola Scheibel Marissa Herrmann Elisa Rosati Petra Bacher Dominik Kylies Dominik Jarczak Marc Lütgehetmann Susanne Pfefferle Stefan Steurer Julian Schulze Zur-Wiesch Victor G. Puelles Jan-Peter Sperhake Marylyn M. Addo Ansgar W. Lohse Mascha Binder Samuel Huber Tobias B. Huber Stefan Kluge Stefan Bonn Ulf Panzer Nicola Gagliani Christian F. Krebs article holz2021der 2021 2 Südostasien. Zeitschrift für Politik, Kultur, Dialog Online verfügbar: suedostasien.net/der-erfolg-vietnams-im-kampf-gegen-das-virus/ J Holz article meinhardt_olfactory_2021 NEIN 2021 2 en 1546-1726 10.1038/s41593-020-00758-5 Nature Neuroscience 24 168—175 2 Diseases, Immunology, Medical research, Neuroscience, Scientific community https://www.nature.com/articles/s41593-020-00758-5 Number: 2 Jenny Meinhardt Josefine Radke Carsten Dittmayer Jonas Franz Carolina Thomas Ronja Mothes Michael Laue Julia Schneider Sebastian Brünink Selina Greuel Malte Lehmann Olga Hassan Tom Aschman Elisa Schumann Robert Lorenz Chua Christian Conrad Roland Eils Werner Stenzel Marc Windgassen Larissa Rößler Hans-Hilmar Goebel Hans R. Gelderblom Hubert Martin Andreas Nitsche Walter J. Schulz-Schaeffer Samy Hakroush Martin S. Winkler Björn Tampe Franziska Scheibe Péter Körtvélyessy Dirk Reinhold Britta Siegmund Anja A. Kühl Sefer Elezkurtaj David Horst Lars Oesterhelweg Michael Tsokos Barbara Ingold-Heppner Christine Stadelmann Christian Drosten Victor Max Corman Helena Radbruch Frank L. Heppner article holz2021singapurs 2021 2 Südostasien. Zeitschrift für Politik, Kultur, Dialog Online verfügbar: suedostasien.net/singapurs-gebrochenes-versprechen/ J Holz article spogis_sonographic_2021 NEIN 2021 2 en 1932-6203 10.1371/journal.pone.0244781 PLOS ONE 16 e0244781 2 Arteries, Bile ducts, COVID 19, Fatty liver, Gallbladder, Histology, Necrosis, Ultrasound imaging https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0244781 Jakob Spogis Florian Hagen Wolfgang M. Thaiss Tatjana Hoffmann Nisar Malek Konstantin Nikolaou Christoph P. Berg Stephan Singer Hans Bösmüller Florian Kreth Sascha Kaufmann article nicolai_vascular_2021 JA 2021 2 en 1538-7836 10.1111/jth.15179 Journal of Thrombosis and Haemostasis 19 574—581 2 COVID‐19, SARS‐CoV‐2, immunopathology, immunothrombosis, monocytes, neutrophils https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1538783622006626 Leo Nicolai Alexander Leunig Sophia Brambs Rainer Kaiser Markus Joppich Marie‐Louise Hoffknecht Christoph Gold Anouk Engel Vivien Polewka Maximilian Muenchhoff Johannes C. Hellmuth Adrian Ruhle Stephan Ledderose Tobias Weinberger Heiko Schulz Clemens Scherer Martina Rudelius Michael Zoller Oliver T. Keppler Bernhard Zwißler Michael Bergwelt‐Baildon Stefan Kääb Ralf Zimmer Roman D. Bülow Saskia Stillfried Peter Boor Steffen Massberg Kami Pekayvaz Konstantin Stark article jansky2021it 2021 10.1371/journal.pone.0260767 PLOS ONE 16 e0260767 12 Maximilian Jansky Frank Schade Nina Rieder Daniel Lohrmann Christoph Gebel Dana Stahl article schloesser2021saying 2021 10.1186/s12913-021-06987-z BMC Health Serv Res 21 998 Kathrin Schloesser Steffen T. Simon Benjamin Pauli Dana Stahl article gebel2021auswirkungen 2021 10.1055/a-1714-8336 Gesundheitswesen EFirst Christoph Gebel Loredana Kloppenburg Maximilian K. Jansky Friedemann Nauck Frank Schade Ulrich Weddin article reichardt2021virtual 2021 10.7554/eLife.71359 Elife 10 e71359 M. Reichardt P. Moller Jensen et al article vesper2021barcoded 2021 10.3389/fimmu.2021.730766 Frontiers in immunology 12 N. Vesper et al article iftekhar2021look 2021 10.1016/j.lanepe.2021.100185 The Lancet Regional Health-Europe 8 100185 E N Iftekhar V Priesemann R Balling S Bauer P Beutels A C Valdez S Cuschieri T Czypionla U Dumpis E Glaab E Grill C Hanson P Hotulainen P Klimek M Kretzschmar T Krüger J Krutzinna N Low H Machado C Martins M McKee S B Mohr A Nassehi M Perc E Petelos M Pickersgrill B Prainsack J Rocklöv E Schernhammer A Staines E Szczurek S Tsiodras S Van Gucht P Willeit article wang2021multiplex 2021 10.1101/2021.12.03.21267253 medRxiv Zhiyong Wang Adam Cryar Oliver Lemke David Ludwig Pinkus Tober-Lau et al. Helbig article mahoney2021novelclass 2021 10.1073/pnas.2108728118 Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 118 M. Mahoney et al article peter2021pair 2021 10.1002/eji.202149374 European journal of immunology A. S. Peter et al article peter2021 2021 10.1002/eji.202149374 Eur J Immunol https://doi.org/10.1002/eji.202149374 A. S. Peter E. Roth SR Schulz et al article schuh2021surrogate 2021 10.1002/eji.202149302 European journal of immunology W. Schuh et al article demichev2021timeresolved 2021 10.1016/j.cels.2021.05.005 Cell Systems Vadim Demichev et al article demichev2021time 2021 10.1016/j.cels.2021.05.005 Cell Syst 12 780—794.e7 8 V Demichev P Tober-Lau O Lemke T Nazarenko C Thibeault H Whitwell A Röhl A Freiwald L Szyrwiel D Ludwig Dana Stahl article demichev2021time-resolved 2021 Cell Syst 12 780—+ V Demichev P Tober-Lau O Lemke T Nazarenko C Thibeault et al. Whitwell article JA 2021 Cell Syst. 2021;12(8):780-794.e7 Vadim Demichev P. Tober-Lau O Lemke T Nazarenko C. Thibeault H Whitwell A Röhl A Freiwald L Szyrwiel D Ludwig ET Helbig P Stubbemann LJ Lippert S. Klein M Mittermaier F Machleidt Clara Vázquez García Caroline Ruwwe-Glösenkamp T Lingscheid Miriam S Stegemann Philipp Enghard Anne Uhrig Holger C Müller-Redetzky S Hippenstiel Martin Witzenrath Norbert Suttorp Michael Mülleder Leif E Sander Pa-COVID-19 group Markus Ralser Florian Kurth C Correia-Melo SK Aulakh NM Grüning O Blyuss S Vernardis M White CB Messner M Joannidis T Sonnweber A Pizzini Y Wohlfarter S Sahanic R Hilbe B Schaefer S Wagner L Bosquillon de Jarcy M Pfeiffer L Jürgens S Denker D Zickler A Zelezniak A Campbell C Hayward DJ Porteous RE Marioni H Zoller J Löffler-Ragg MA Keller I Tancevski JF Timms A Zaikin M Ramharter K Lilley article brummer2021accuracy 2021 10.1371/journal.pmed.1003735 PLOS Medicine 18 8 https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003735 LE Brümmer S Katzenschlager M Gaeddert Dana Stahl article stanifer2021adapting 2021 10.3791/62857 JoVE e62857 166 Megan L Stanifer Steeve Boulant article murbe2021b 2021 10.1038/s41598-021-93281-x Sci Rep 11 D. Mürbe M. Kriegel J Lange et al article murbe2021a 2021 10.1371/journal.pone.0246819 PLoS ONE 16 2 D. Mürbe M. Kriegel J Lange et al article schwartz2021allgemeine 2021 10.1007/s00761-021-00970-3 Onkologe 27 686-690 Julika Schwartz Marco C. Reuters Marco Schallenburger Dana Stahl article weber2021ambulante 2021 10.1007/s00761-021-00974-z Onkologe 27 783-789 JP Weber Juliane M. Tielker Nasra Kamandi et al article priesemann2021action 2021 10.1016/S0140-6736(21)00150-1 The Lancet 397 469—470 10273 V. Priesemann R. Balling M.M. Brinkmann S Ciesek T. Czypionka I. Eckerle G. Giordano C. Hanson Z. Hel P. Hotulainen P. Klimek A. Nassehi A. Peichl M. Perc E. Petelos B. Prainsack E. Szczurek article bagheri2021a 2021 10.1073/pnas.2110117118 PNAS 118 49 G. Bagheri B. Thiede B. Hejazi et al article schulze2021analysis 2021 10.1093/infdis/jiab489 J Infect Dis Julia Schulze Christoph Mache Alexander Balazs David Frey D Niemeyer et al. Olze article renn2021animal 2021 10.1016/j.pharmthera.2021.107931 Pharmacology & Therapeutics 107931 M. Renn E. Bartok T. Zillinger G. Hartmann R. Behrendt article gagiannis2021antemortem 2021 10.1093/ajcp/aqab087 Am J Clin Pathol Epub ahead of print Daniel Gagiannis Vincent G. Umathum Wilhelm Bloch Charlotte Rother Martina Stahl Heiko M. Witte Sonja Djudjaj Peter Boor Konrad Steinestel article nikolai2021 2021 10.1080/23744235.2021.1969426 Infect Dis 53 12 https://doi.org/10.1080/23744235.2021.1969426 O. Nikolai C. Rohardt F. Tobian et al article popp2021antibiotics 2021 10.1002/14651858.CD015025 Cochrane Database of Systematic Reviews 2021 CD015025 Michael Popp Matthias Stegemann Maren Riemer Maria-Inti Metzendorf Carlos S Romero Aleksandra Mikolajewska Peter Kranke Patrick Meybohm Nicole Skoetz Stephanie Weibel article aschman2021association 2021 JAMA Neurol 78 948—960 T Aschman J Schneider S Greuel J Meinhardt S Streit et al. Goebel article adorjan2021auswirkungen 2021 10.1007/s00115-021-01129-6 Der Nervenarzt 92 562—570 6 Oliver Pogarell Lukas Pröbstl Michael Rüb HF Wiegand O Tüscher K Lieb Eugen Wassiliwizky Georg Gerlinger Andreas Heinz P Falkai article klupfel2021 2021 10.1007/s00216-021-03315-6 Anal Bioanal Chem 413 22 J. Klüpfel R.C. Koros K. Dehne et al article evert2021autopsy 2021 10.1007/s00428-020-03014-0 Virchows Arch 1-12 Katja Evert Torsten Dienemann Christoph Brochhausen Dirk Lunz Matthias Lubnow Markus Ritzka Frederik Keil Moritz Trummer Alexander Scheiter B Salzberger Dana Stahl article arora2021b16172 2021 10.1016/j.celrep.2021.109825 Cell Reports 109825 P Arora et al article bartenschlager2021 2021 CAREkonkret 32/33 https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/88555 C. Bartenschlager C. Römmele S. Temizel article kumar2021beyond 2021 Front Immunol 12 752227 S Kumar DM Çalışkan J Janowski A Faist BCG Conrad et al. Lange article traxler2021biologie 2021 Pathologe 42 149-154 2 German, doi: 10.1007/s00292-021-00923-y Stefan Traxler Michael Schindler Hans Bösmüller Karin Klingel article burns2021border 2021 10.1093/jtm/taab037 Journal of Travel Medicine 1—3 J Burns A Movsisyan EA Rehfuess JM Stratil article priesemann2021comprehensive 2021 10.1016/S0140-6736(21)00462-1 The Lancet 397 1541 10284 V. Priesemann M.M. Brinkmann S Ciesek S. Cuschieri T. Czypionka G. Giordano C. Hanson N. Hens E. Iftekhar P. Klimek M. Kretzschmar A. Peichl M. Perc F. Sannino E. Schernhammer A. Schmidt A. Staines E. Szczurek article priesemann2021calling 2021 10.1016/S0140-6736(20)32625-8 The Lancet 397 92—93 10269 V. Priesemann M.M. Brinkmann S Ciesek S. Cuschieri T. Czypionka G. Giordano D. Gurdasani C. Hanson N. Hens E. Iftekhar M. Kelly-Irving P. Klimek M. Kretzschmar A. Peichl M. Perc F. Sannino E. Schernhammer A. Schmidt A. Staines E. Szczurek article brauninger2021cardiac 2021 10.1093/cvr/cvab322 Cardiovasc Res cvab322 H. Bräuninger B Stoffers ADE. Fitzek et al article doehn2021cd169 2021 10.1007/s15010-021-01606-9 Infection 49 757—762 4 JM Doehn C Tabeling R Biesen J Saccomanno E Madlung E Pappe F Gabriel F Kurth C Meisel VM Corman Dana Stahl article JA 2021 Infection.2021;49(4):757-762 Jan-Moritz Doehn Christoph Tabeling Robert Biesen Joe Saccomanno Eva Madlung Elena Pappe F Gabriel Florian Kurth Christian Meisel VM Corman LG Hanitsch Sascha Treskatsch Katharina Heim Miriam S Stegemann Caroline Ruwwe-Glösenkamp Holger C Müller-Redetzky Anne Uhrig Rajan Somasundaram Claudia Spies Horst Bernuth Jörg Hofmann C Drosten Norbert Suttorp Martin Witzenrath Leif E Sander Ralf-Harto Hübner article JA 2021 Kongress European Biobank Week 2021 Bettina Lorenz-Depiereux Jörg J Vehreschild Melanie Stecher Lisa Pilgram Martin Witzenrath Christina Pley C. Thibeault S Schreiber T Bahmer Lizon Fiedler-Lacombe Arne Blumentritt Michael Stahl W Hoffmann Sabine Hanß D Krefting C Schäfer Matthias Nauck Jens Schaller M Hoffmann M Kraus On Behalf Of The Napkon Study Group article walker2021 2021 10.1101/2021.02.13.21251678 Epidemiology https://doi.org/10.1101/2021.02.13.21251678 preprint A Walker T Houwaart P Finzer et al article walker2021a 2021 10.1093/cid/ciab588 Clin Infect Dis 74 6 A Walker T Houwaart P Finzer et al article Walker2021 2021 10.1093/cid/ciab588 Clinical Infectious Diseases https://doi.org/10.1093/cid/ciab588 Andreas Walker Torsten Houwaart Patrick Finzer Lutz Ehlkes Alona Tyshaieva Maximilian Damagnez Daniel Strelow Ashley Duplessis Jessica Nicolai Tobias Wienemann Teresa Tamayo Malte Kohns Vasconcelos Lisanna Huelse Katrin Hoffmann Nadine Luebke Sandra Hauka Marcel Andree Martin P Daeumer Alexander Thielen Susanne Kolbe-Busch Klaus Goebels Rainer Zotz Klaus Pfeffer Joerg Timm Alexander T Dilthey German COVID-19 OMICS Initiative (DeCOI) article ankerhold2021 2021 10.1101/2021.06.25.449893 Immunology Preprint J. Ankerhold S. Giese P. Kolb et al article thibeault2021clinical 2021 10.1007/s15010-021-01594-w Infection C. Thibeault et al article thibeault2021clinical 2021 10.1007/s15010-021-01594-w Infection 49 703—714 4 C Thibeault B Mühlemann ET Helbig M Mittermaier T Lingscheid P Tober-Lau LA Meyer-Arndt L Meiners P Stubbemann SS Haenel Dana Stahl article mikolajewska2021colchicine 2021 10.1002/14651858.CD015045 Cochrane Database of Systematic Reviews 2021 CD015045 Aleksandra Mikolajewska AL Fischer Vanessa Piechotta Anna Mueller Maria-Inti Metzendorf Michael Becker Eline Dorando RL Pacheco Ana L C Martimbianco Rachel Riera Nicole Skoetz Matthias Stegemann article ochs2021collapse 2021 10.1183/13993003.02311-2020 Eur Respir J 57 Matthias Ochs Sebastian Timm Sefer Elezkurtaj David Horst Jenny Meinhardt et al. Heppner article herbst2021colorimetric 2021 10.21769/BioProtoc.3964 BIO-Protocols 11 6 https://doi.org/10.21769/BioProtoc.3964 K Herbst M Meurer D Kirrmaier Dana Stahl article brunotte2021combination 2021 Pharmaceutics 13 L Brunotte S Zheng A Mecate-Zambrano J Tang S Ludwig et al. Rescher article muller2021communication 2021 10.3205/21dkvf051 Doc21dkvf051 A Müller F Engler D Schütze P Nohl-Deryk C Güthlin article osterman2021 2021 10.1007/s00430-021-00719-0 Med Microbiol Immunol 210 A Osterman M Iglhaut A Lehner et al article Osterman.2021 JA 2021 10.1007/s00430-021-00719-0 Medical microbiology and immunology 210 263—275 5-6 A Osterman M Iglhaut A Lehner P Späth M Stern H Autenrieth M Muenchhoff A Graf S Krebs H Blum A Baiker N Grzimek-Koschewa U Protzer L Kaderali HM Baldauf OT Keppler article Osterman2021 2021 10.1007/s00430-021-00719-0 Medical Microbiology and Immunology https://doi.org/10.1007/s00430-021-00719-0 Andreas Osterman Maximilian Iglhaut Andreas Lehner Patricia Spaeth Marcel Stern Hanna Autenrieth Maximilian Muenchhoff Alexander Graf Stefan Krebs Helmut Blum Armin Baiker Natascha Grzimek-Koschewa Ulrike Protzer Lars Kaderali Hanna-Mari Baldauf Oliver T. Keppler article georg2021complement 2021 10.1016/j.cell.2021.12.040 Cell Philipp Georg et al article georg2021complement 2021 10.1016/j.cell.2021.12.040 Cell P. Georg R. Astaburuaga-García L. Bonaguro et al article foh2021 2021 10.1183/13993003.04004-2020 Eur Respir J Advance online publication B. Föh M. Borsche A. Balck et al article pmid32241170 Acute pulmonary embolism (PE) is a common disease with a high mortality. Computed tomographic pulmonary angiography (CTPA) represents the current gold standard for the evaluation of patients with suspected PE. To search possible CTPA predictors of 24-h and 30-day mortality in PE. Overall, 224 patients with PE (46.4% women, mean age 64.7 ± 16.7 years) were acquired. CTPA was performed on a multi-slice CT scanner. The following radiological parameters were estimated: thrombotic obstruction index; diameter of the pulmonary trunk (mm); short axis ratio of right ventricle/left ventricle; diameter of the azygos vein (mm); diameter of the superior and inferior vena cava (mm); and reflux of contrast medium into the inferior vena cava (IVC). Patients who died within the first 24 h after admission (n = 32, 14.3%) showed a reflux grade 3 into IVC more often than survivors (odds ratio [OR] 7.6, 95% confidence interval [CI] 3.3-17.7; P < 0.001). Other relevant CTPA parameters were diameter of IVC (OR 1.1, 95% CI 1.01-1.21; P = 0.034) and diameter of the pulmonary trunk (OR 0.91, 95% CI 0.82-1.01, P = 0.074), whereas the Mastora score showed nearly no influence (OR 1.01, 95% CI 0.99-1.02, P = 0.406). Furthermore, 61 (27.2%) patients died within the first 30 days after admission. These patients showed a reflux grade 3 into IVC more often than survivors (OR 3.4, 95% CI 1.7-7.0; P = 0.001). Other CTPA parameters, such as diameter of IVC (OR 1.04, 95% CI 0.97-1.12; P = 0.277) and diameter of the pulmonary trunk (OR 0.96, 95% CI 0.89-1.04; P = 0.291), seem to have no relevant influence, whereas Mastora score did (OR 0.99, 95% CI 0.976-0.999, P = 0.045). Subhepatic contrast reflux into IVC is a strong predictor of 24-h and 30-day mortality in patients with acute PE. 2021 1 10.1177/0284185120912506 Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) 62 34-41 1 RACOON, Bochum/Minden https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32241170/ PMID: 32241170 Nikolaos Bailis Marianne Lerche Hans Jonas Meyer Andreas Wienke Alexey Surov article piechotta2021convalescent 2021 10.1002/14651858.CD013600.pub4 Cochrane Database of Systematic Reviews 2021 CD013600 Vanessa Piechotta Corrado Iannizzi Keat Liang Chai Sarah J Valk Catherine Kimber Eline Dorando I Monsef Erica M Wood Abiola A Lamikanra Derek J Roberts Zoe McQuilten Cynthia So-Osman Lise J Estcourt Nicole Skoetz article beierle2021corona 2021 10.3390/ijerph18147395 Int J Environ Res Public Health 18 7395 Felix Beierle et al article pmid34288966 Cardiovascular comorbidity anticipates severe progression of COVID-19 and becomes evident by coronary artery calcification (CAC) on low-dose chest computed tomography (LDCT). The purpose of this study was to predict a patient's obligation of intensive care treatment by evaluating the coronary calcium burden on the initial diagnostic LDCT. Eighty-nine consecutive patients with parallel LDCT and positive RT-PCR for SARS-CoV-2 were included from three centers. The primary endpoint was admission to ICU, tracheal intubation, or death in the 22-day follow-up period. CAC burden was represented by the Agatston score. Multivariate logistic regression was modeled for prediction of the primary endpoint by the independent variables "Agatston score > 0", as well as the CT lung involvement score, patient sex, age, clinical predictors of severe COVID-19 progression (history of hypertension, diabetes, prior cardiovascular event, active smoking, or hyperlipidemia), and laboratory parameters (creatinine, C-reactive protein, leucocyte, as well as thrombocyte counts, relative lymphocyte count, d-dimer, and lactate dehydrogenase levels). After excluding multicollinearity, "Agatston score >0" was an independent regressor within multivariate analysis for prediction of the primary endpoint (p<0.01). Further independent regressors were creatinine (p = 0.02) and leucocyte count (p = 0.04). The Agatston score was significantly higher for COVID-19 cases which completed the primary endpoint (64.2 [interquartile range 1.7-409.4] vs. 0 [interquartile range 0-0]). CAC scoring on LDCT might help to predict future obligation of intensive care treatment at the day of patient admission to the hospital. 2021 10.1371/journal.pone.0255045 PloS one 16 e0255045 7 RACOON, Köln https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34288966/ PMID: 34288966 Philipp Fervers Jonathan Kottlors Nils Große Hokamp Johannes Bremm David Maintz Stephanie Tritt Orkhan Safarov Thorsten Persigehl Nils Vollmar Paul Martin Bansmann Nuran Abdullayev article steudte2021correlates 2021 10.3389/fpsyt.2021.686667 Frontiers in Psychiatry 12 https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.686667 S. Steudte-Schmiedgen L. Stieler Y. Erim E. Morawa F. Geiser P. Beschoner L. Jerg-Bretzke N. Hiebel K. Weidner article ebigbo2021 2021 10.1055/a-1294-0427 Endoscopy 53 2 A. Ebigbo C. Römmele C. Bartenschlager et al article baumann2021covid 2021 10.1007/s44192-021-00002-x Discov Ment Health 1 2 1 Michael Baumann article ritschel2021covid 2021 10.1007/s00292-021-00923-w Pathologe 42 172—182 Nadine Ritschel Helena Radbruch Christian Herden Nico Schneider Carsten Dittmayer et al. Franz article adhikary2021covid 2021 Nat Rev Mater 1—3 Q Ul Ain AC Hocke S Hedtrich article roth2021covid 2021 Pathologe 42 147-148 2 German, doi: 10.1007/s00292-021-00916-x Wolfram Roth Peter Boor article gaitzsch2021 2021 10.1097/HS9.000000000000060 Hemasphere 5 7 E. Gaitzsch V. Passerini E. Khatamzas et al article gaitzsch2021covid19 2021 10.1097/HS9.0000000000000603 HemaSphere 5 e603 Eva Gaitzsch et al article heinemann2021b 2021 DGHM https://www.egms.de/static/de/journals/dgkh/2021-16/dgkh000402.shtml Manuscript submitted S Heinemann A Bludau H Kaba et al article tanacli2021covid 2021 10.3389/fcvm.2021.737257 Front Cardiovasc Med 8 737257 R Tanacli P Doeblin C Götze V Zieschang A Faragli C Stehning G Korosoglou J Erley J Weiss A Berger Dana Stahl article amann2021covid 2021 Pathologe 42 183-187 2 German, doi: 10.1007/s00292-020-00899-1 Peter Boor Thorsten Wiech Jasmin Singh Elisabeth Vonbrunn Antje Knöll Matthias Hermann Maike Büttner-Herold Christoph Daniel Arndt Hartmann article seeber2021covid19 2021 10.1007/s00101-021-01037-z Anaesthesist Christian Seeber Michael Popp JJ Meerpohl et al article polotzek2021covid-19 2021 Dtsch Arztebl International 118 84— 3 K Polotzek A Karch J Karschau M Wagner B Lünsmann M Menk C Römmele J Schmitt article ackermann2021covid 2021 Pathologe 42 164-171 2 German, doi: 10.1007/s00292-021-00918-9 Christopher Werlein Florian Länger Michael P. Kühnel Danny D. Jonigk article loyal2021cross-reactive 2021 Science L Loyal J Braun L Henze B Kruse M Dingeldey et al. Reimer article loyal2021crossreactive 2021 10.1126/science.abh1823 Science (New York, N.Y.) L. Loyal et al article trimpert2021deciphering 2021 10.3390/v13112290 Viruses 13 J Trimpert et al article schwabenland2021deep 2021 10.1016/j.immuni.2021.06.002 Immunity 54 1594-1610.e11 7 M. Schwabenland H. Salié J. Tanevski S. Killmer MS. Lago AE. Schlaak L. Mayer J. Matschke K. Püschel A. Fitzek B. Ondruschka HE. Mei T. Boettler C. Neumann-Haefelin M. Hofmann A. Breithaupt N. Genc C. Stadelmann J. Saez-Rodriguez P. Bronsert KP. Knobeloch T. Blank R. Thimme M. Glatzel M. Prinz B. Bengsch article schwarz2021delayed 2021 10.3201/eid2708.211145 Emerging infectious diseases 27 T. Schwarz et al article hoff2021delayed 2021 10.1186/s40001-021-00557-z European Journal of Medical Research 26 98 N.-P. Hoff et al article arora2021delta 2021 10.1038/s41423-021-00772-y Cellular & Molecular Immunology 18 2557—2559 P Arora et al article baumann2021den 2021 Verfügbar unter: \urlhttps://www.socialnet.de/materialien/29164.php Michael Baumann Matthias Berghäuser Theresa Bolz Theresa Martens article casagrande2021detection 2021 Br J Ophthalmol 105 1057-1061 8 doi: 10.1136/bjophthalmol-2020-318618 Miriam Casagrande Antonia Fitzek Martin Spitzer Klaus Püschel Markus Glatzel Susanne Krasemann Dominic Nörz Marc Lütgehetmann Susanne Pfefferle Michael Schultheiss article dopfner2021 2021 10.1007/s00103-021-03455-1 Bundesgesundheitsbl 64 M. Döpfner C. Habbel et al article dopfner2021psychische 2021 10.1007/s00103-021-03455-1 Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz 64 1522—1532 12 M Döpfner C Habbel B Schulte K Schulze-Husmann M Simons F Heuer C Wegner S Bender B Herpertz-Dahlmann Dana Stahl article schuppert2021different 2021 10.1016/j.lanepe.2021.100151 The Lancet Regional Health - Europe 6 100151 https://doi.org/10.1016/j.lanepe.2021.100151 A. Schuppert K. Polotzek J Schmitt R. Busse J. Karschau C. Karagiannidis article ahrens2021differential 2021 10.1002/wps.20830 World Psychiatry 20 140—141 1 Robert J Neumann Björn Kollmann Michael M Plichta K Lieb O Tüscher Andreas Reif article vanshylla2021discovery 2021 10.1016/j.chom.2021.12.010 Cell host & microbe K. Vanshylla et al article schlickeiser2021disease 2021 10.3389/fimmu.2020.628971 Front Immunol 11 628971 S Schlickeiser T Schwarz S Steiner K Wittke O Meyer U Kalus A Pruß F Kurth T Zoller Dana Stahl article heinrich2021dying 2021 10.1007/s00414-021-02618-8 Int J Legal Med 1-10 Epub ahead of print Frederik Heinrich Christian Romich Thomas Zimmermann Isabel Kniep Annette Fitzek Sebastian Steurer Markus Glatzel Dominic Nörz Thomas Günther Manja Czech-Sioli N Fischer A Grundhoff Marc Lütgehetmann Benjamin Ondruschka article deinhardt-emmer2021early 2021 Elife 10 S Deinhardt-Emmer D Wittschieber J Sanft S Kleemann S Elschner et al. Haupt article gieselmann2021effective 2021 10.1038/s41596-021-00554-w Nature Protocols Lennart Gieselmann et al article deckert2021effectiveness 2021 10.1186/s13063-020-04982-z Trials 22 1 https://doi.org/10.1186/s13063-020-04982-z A Deckert Dana Stahl article deckert2021a 2021 10.1186/s13063-020-04982-z Trials 22 1 A. Deckert et al article deckert2021effectiveness2 2021 10.1186/s13063-021-05619-5 Trials 22 1 https://doi.org/10.1186/s13063-021-05619-5 A Deckert Dana Stahl article deckert2021b 2021 10.1186/s13063-021-05619-5 Trials 22 1 A. Deckert M. De Allegri et al article beschoner2021egePan-VOICE 2021 Z Psychosom Med Psychother Dec 10:OA15 P Beschoner MN Jarczok M Kempf K Weimer F Geiser N Hiebel Y Erim E Morawa S Steudte-Schmiedgen L Jerg-Bretzke article kahn2021a 2021 10.1055/a-1649-8184 Z Gastroenterol 59 12 M. Kahn S. Zellmer A. Ebigbo et al article zellmer2021 2021 10.1055/s-0041-1734140 Z Gastroenterol 59 8 S. Zellmer M. Kahn A. Ebigbo et al article jensen2021 2021 10.1016/j.lanepe.2021.100164 Lancet Reg Health Eur 8 B Jensen N Luebke T Feldt et al article Jensen.2021 JA 2021 10.1016/j.lanepe.2021.100164 The Lancet regional health. Europe 8 100164 B Jensen N Luebke T Feldt V Keitel T Brandenburger D Kindgen-Milles M Lutterbeck NF Freise D Schoeler R Haas A Dilthey A Walker J Timm T Luedde article Jensen2021 2021 10.1016/j.lanepe.2021.100164 The Lancet Regional Health- Europe https://doi.org/10.1016/j.lanepe.2021.100164 Bjoern Jensen Nadine Luebke Torsten Feldt Verena Keitel Timo Brandenburger Detlef Kindgen-Milles Matthias Lutterbeck Noemi F Freise David Schoeler Rainer Haas Alexander Dilthey Ortwin Adams Andreas Walker Joerg Timm Tom Luedde article ruhl2021endothelial 2021 10.1038/s41392-021-00819-6 Signal transduction and targeted therapy 6 418 L Ruhl et al article vonstillfried2021entwicklung 2021 German 10.1007/s00292-021-01004-w Pathologe 1-5 S. Stillfried P. Boor DeRegCOVID PANDEMIcs article zack2021erste 2021 Ärztebl Meckl-Vorpom 31 125-128 Florian Zack Sarah Nigbur Julia Manhart Hiba Derani Daniel Boy Verena Kolbe Andreas Büttner article zack_erste_2021 JA 2021 German Ärzteblatt Mecklenburg-Vorpommern 31 125—128 https://aerzteblatt-mvp.de/pdf/mv2104_125.pdf Fred Zack S Nigbur H Derani D Boy A Port Andreas Büttner article revet2021escap 2021 10.1007/s00787-020-01699-x European Child & Adolescent Psychiatry Online ahead of print A. Revet J. Hebebrand LA Kehoe COVID-19 Child S Bender P. Klauser article wagner2021 2021 10.3390/v13061118 Viruses 13 6 https://doi.org/10.3390/v13061118 R. Wagner D. Peterhoff S. Beileke et al article jones2021estimating 2021 10.1126/science.abi5273 Science (New York, N.Y.) T. C. Jones et al article eberhardt2021evaluation 2021 10.3390/microorganisms9040733 Microorganisms 9 Kirsten A. Eberhardt et al article korenkov2021 2021 10.1128/JCM.00896-21 J Clin Microbiol 59 9 M. Korenkov N. Poopalasingam M. Madler et al article toptana2021 2021 10.1016/j.jcv.2020.104713 J Clin Virol 135 T. Toptana L. Eckermann A.E. Pfeiffer et al article hildebrandt2021evaluierung 2021 10.3205/mibe000226 GMS Med Inform Biom Epidemiol 17 Doc12 3 urn:nbn:de:0183-mibe0002267 J. Hildebrandt M. I. Metzendorf T. Jakob article popp2021evidence 2021 10.1136/bmjebm-2021-111791 BMJ Evid Based Med 2021 bmjebm-2021-111791 Epub ahead of print, PMID: 34417268 Michael Popp Peter Kranke Patrick Meybohm Maria-Inti Metzendorf Nicole Skoetz Matthias S Stegemann Stephanie Weibel article wachinger2021b 2021 10.1136/bmjpo-2021-001262 BMJ Paediatr Open 5 1 https://doi.org/10.1136/bmjpo-2021-001262 J. Wachinger M. Schirmer N. Täuber et al article tielker2021experiences 2021 10.1371/journal.pone.0254056 PLoS ONE 16 e0254056 7 Juliane M. Tielker JP Weber Steffen T. Simon Claudia Bausewein Stephanie Stiel Nils Schneider article michel_folgen_2021 NEIN 2021 Deutsch 0017-6915 Hamburger Ärzteblatt 2021 28—30 11 https://fis-uke.de/portal/de/publications/folgen-einer-reanimation-in-zeiten-der-pandemie(943a98ca-7e65-4bc3-abeb-f520157640a7).html Philipp Michel Godo Savinsky Benjamin Ondruschka Ilona Czinczoll article muenchhoff2021 2021 10.2807/1560-7917.ES.2021.26.43.2002066 Euro Surveill 26 43 https://doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2021.26.43.2002066 M Muenchhoff A Graf S Krebs et al article thun2021german 2021 10.1055/s-0041-1731187 kma - Klinik Management aktuell 26 55—56 06 S Thun J Sass A Bartschke article gruber2021hamster 2021 Vet Pathol AD Gruber TC Firsching J Trimpert K Dietert article schmidt2021handlungsfahigkeit 2021 10.3205/21degam086 DocV-15-05 Preprint: https://doi.org/10.3205/21degam086 M. Schmidt S. Kugai B. Weltermann article klein2021a 2021 10.1007/s00430-021-00710-9 Med Microbiol Immunol 210 4 https://doi.org/10.1007/s00430-021-00710-9 J. A. F. Klein L. J. Krüger F. Tobian et al article hadzibegovic2021heart 2021 10.1002/ejhf.2210 Eur J Heart Fail 23 1891—1902 11 S Hadzibegovic A Lena TW Churchill JE Ho S Potthoff C Denecke L Rösnick KM Heim M Kleinschmidt LE Sander Dana Stahl article gross2021heterologous 2021 10.1016/j.ebiom.2021.103761 EBioMedicine 75 103761 Rainer Groß et al article tenbusch2021 2021 10.1016/S1473-3099(21)00420-5 Lancet Infect Dis 21 9 M. Tenbusch S. Schumacher E. Vogel et al article roessler2021hierarchisierung 2021 10.25646/8405.2 Preprint: https://doi.org/10.25646/8405.2 M. Rössler J. Jacob L. Risch F. Tesch D. Enders D. Wende R. Jucknewitz O. Weidinger M. Batram P. Ballesteros S. Baßler D. Hertle U. Repschläger N. Richter C. Schulte A. Schramm F. Sobik M. Treskova-Schwarzbach S Scholz J Walker Dana Stahl article lehmann2021human 2021 Mucosal Immunol 14 1381—1392 M Lehmann C Heldt J Meinhardt F Schmidt et al. Rodriguez-Sillke article lehmann2021human 2021 10.1038/s41385-021-00437-z Mucosal Immunol 1-12 M. Lehmann C. Heldt et al article barrosmartins2021 2021 10.1101/2021.06.01.21258172 MedRxiv https://doi.org/10.1101/2021.06.01.21258172 preprint J. Barros-Martins S. I. Hammerschmidt A Cossmann article trump2021hypertension 2021 10.1038/s41587-021-00937-2 Nat Biotechnol 39 705—716 Simon Trump Soeren Lukassen Stefan M Anker Robert L Chua Jonathan Liebig et al. Thurmann article walsh2021imaging 2021 10.1038/s41592-021-01317-x Nat Methods 18 1532-1541 12 CL. Walsh P. Tafforeau WL. Wagner et al article barrosmartins2021immune 2021 10.1038/s41591-021-01449-9 Nature Medicine 27 1525—1529 João Barros-Martins et al article burnett2021immunizations 2021 10.1016/j.immuni.2021.10.019 Immunity 54 2908—2921.e6 David L. Burnett et al article schrezenmeier2021immunogenicity 2021 10.3389/fimmu.2021.690698 Frontiers in immunology 12 690698 E. Schrezenmeier et al article ahrens2021impact 2021 10.1038/s41398-021-01508-2 Translational Psychiatry 11 1—10 1 Robert J Neumann Björn Kollmann Jan Brokelmann Nils M Werthern Andrei Malsyhau Dominik Weichert Beatrice Lutz Christian J Fiebach Michèle Wessa Dana Stahl article muehlemann2021impact 2021 10.1016/j.cmi.2021.06.008 Clinical microbiology and infection: the official publication of the European Society of Clinical Microbiology and Infectious Diseases B. Mühlemann et al article muhlemann2021impact 2021 10.1016/j.cmi.2021.06.008 Clin Microbiol Infect B Mühlemann C Thibeault D Hillus ET Helbig LJ Lippert P Tober-Lau T Schwarz MA Müller Pa-COVID-19 group M Witzenrath Dana Stahl article JA 2021 1520.e7-1520.e10 B. Mühlemann C. Thibeault D. Hillus ET Helbig LJ Lippert P. Tober-Lau T. Schwarz MA Müller Pa-COVID-19 group Martin Witzenrath Norbert Suttorp Leif E Sander C Drosten T. C. Jones VM Corman Florian Kurth article dauletbaev2021implementation 2021 10.1136/bmjopen-2021-053819 BMJ Open 11 e053819 9 N Dauletbaev S Kuhn S Holtz S Waldmann L Niekrenz B S Müller C Bellinghausen M Dreher G G U Rohde C Vogelmeier article muller2021implementation 2021 10.3390/ijerph18115710 International Journal of Environmental Research and Public Health 18 5710 11 A Müller F S Melzow G Göstemeyer S Paris F Schwendicke article hennig2021increased 2021 10.1186/s13023-021-02011-z Orphanet Journal of Rare Diseases 16 373 V. Hennig et al article JA 2021 04:01. EClinicalMedicine.2021;40:101099 J Weiner P Suwalski M Holtgrewe A Rakitko C. Thibeault MA Müller D Patriki C Quedenau U Krüger V Ilinsky ET Helbig LJ Lippert P Stubbemann X Wang Z Karadeniz Joe Saccomanno Jan-Moritz Doehn Ralf-Harto Hübner B Hinzmann S Siemann VM Corman B. Mühlemann C Drosten T. C. Jones Norbert Suttorp Martin Witzenrath S Hippenstiel C Skurk Pa-COVID Group Leif E Sander D Beule U Landmesser T Guettouche Florian Kurth B Heidecker I Popov J Balnis A Jaitovich LM Real J Macías JA Pineda M Fernandez-Fuertes M Salvo A Blueher S Jurisic JH Beer J Rutishauser B Wiggli H Schmid K Danninger R Binder R Arjun Arkal GK Fragiadakis E Mick C Comet CS Calfee DJ Erle CM Hendrickson KN Kangelaris MF Krummel PG Woodruff CR Langelier U Venkataramani F García J Zyla T Zemojtel P Wolfgang T Borodina S Ripke article weiner2021increased 2021 10.1016/j.eclinm.2021.101099 EClinicalMedicine J Weiner P Suwalski M Holtgrewe A Rakitko C Thibeault M Müller D Patriki C Quedenau U Krüger V Ilinsky Dana Stahl article dickel2021infection 2021 10.3205/dgkh000392 GMS Hyg Infect Control 16 Doc21 S Dickel C Grimm M Popp C Struwe A Sachkova M Golinski C Seeber F Fichtner D Heise P Kranke W Meissner S Laudi S Voigt-Radloff JJ Meerpohl J Jabs NT Mutters O Moerer Group On Behalf Of The German CEOsys Study article koster2021 JA 2021 10.3205/dgkh000398 GMS Hyg Infect Control 16 B-FAST A Köster A Bludau S Devcic S Scheithauer AA Mardiko R Schaumann article Koster.2021 JA 2021 2196-5226 10.3205/dgkh000398 GMS hygiene and infection control 16 Doc27 AM Köster A Bludau SK Devcic S Scheithauer AA Mardiko R Schaumann article JA 2021 10.3205/dgkh000398 GMS Hyg Infect Control 16 B-FAST A Köster A Bludau S Devcic S Scheithauer AA Mardiko R Schaumann article AM2021 JA 2021 10.3205/dgkh000398 GMS Hygiene and Infection Control https://doi.org/10.3205/dgkh000398 A Bludau S Devcic S Scheithauer AA Mardiko R Schaumann article wyler2021insights 2021 10.1101/2021.12.17.473180 bioRxiv Emanuel Wyler Kathleen Eschke Stefanie Peidli et al. Pott article houwaart2021 2021 10.1101/2021.10.18.21264530 MedRxiv T Houwaart S. Belhaj E Tawalbeh et al article schroeder2021interferon 2021 10.1016/S2666-5247(21)00069-0 Lancet Microbe 2 e210—e218 Susanne Schroeder Franziska Pott D Niemeyer T Veith Antje Richter et al. Muth article burns2021international 2021 10.1002/14651858.CD013717.pub2 Cochrane Database of Systematic Reviews 3 J Burns A Movsisyan JM Stratil RL Biallis M Coenen KMF Emmert-Fees K Geffert S Hoffmann O Horstick M Laxy C Klinger S Kratzer T Litwin S Norris LM Pfadenhauer P Philipsborn K Sell B Stadelmaier S Voss K Wabnitz EA Rehfuess article strobl2021internationale 2021 Pathologe 42 224-230 2 German, doi: 10.1007/s00292-020-00892-8 Sebastian Strobl Wolfram Roth article andreas2021interventions 2021 10.1002/14651858.CD015061 Cochrane Database of Systematic Reviews 2021 CD015061 8 V Piechotta N Skoetz K Grummich M Becker L Joos G Becker W Meissner C Boehlke article andreas2021interventions 2021 10.1002/14651858.CD015061.pub2 Cochrane Database of Systematic Reviews CD015061 Vanessa Piechotta Nicole Skoetz Katharina Grummich Mona Becker Stefanie Joos Gerd Becker Winfried Meissner C Boehlke article halwe2021 2021 10.3390/v13081498 Viruses 13 8 https://doi.org/10.3390/v13081498 S. Halwe A. Kupke K. Vanshylla et al article halwe2021intranasal 2021 10.3390/v13081498 Viruses 13 Svenja Halwe et al article bosnjak2021a 2021 10.3389/fimmu.2021.772240 Front Immunol 12 https://doi.org/10.3389/fimmu.2021.772240 B. Bošnjak I. Odak J. Barros-Martins et al article bosnjak2021intranasal 2021 10.3389/fimmu.2021.772240 Frontiers in Immunology 12 772240 Berislav Bošnjak et al article popp2021ivermectin 2021 10.1002/14651858.CD015017.pub2 Cochrane Database of Systematic Reviews 2021 CD015017 Michael Popp Matthias Stegemann Maria-Inti Metzendorf Shane Gould Peter Kranke Patrick Meybohm Nicole Skoetz Stephanie Weibel article puschel_kardiopathologische_2021 NEIN 2021 1 herzmedizin 1/2021 https://www.uke.de/dateien/einrichtungen/medizinische-fakult%C3%A4t/forschung/hzm_01_2021_kardiopathologie_1.pdf Klaus Püschel Hanna Goebels Benjamin Ondruschka Fabian Heinrich Hanna Bräuninger Diana Lindner Dirk Westermann article malin2021key 2021 10.1007/s15010-021-01645-2 Infection Epub ahead of print, PMID: 34228347 Johannes J Malin Christoph D Spinner Udo Janssens Tobias Welte Steffen Weber-Carstens Gereon Schälte Petra Gastmeier Frank Langer Martin Wepler Mike Westhoff Michael Pfeifer Klaus F Rabe Falk Hoffmann Bernd W Böttiger Julia Weinmann-Menke Alexander Kersten Peter Berlit Marek Krawczyk Wolfgang Nehls Frank Fichtner Stefan Laudi Matthias Stegemann Nicole Skoetz Monika Nothacker G Marx Christian Karagiannidis Stefan Kluge article vanshylla2021kinetics 2021 10.1016/j.chom.2021.04.015 Cell host & microbe K. Vanshylla et al article schmidt2021kommunikations 2021 10.3205/21degam120 DocV-22-02 Preprint: https://doi.org/10.3205/21degam120 M. Schmidt C. Löwe S. Kugai A. Thielmann B. Weltermann article vonstillfried2021kooperatives 2021 Pathologe 42 216-223 2 German, doi: 10.1007/s00292-020-00891-9 Saskia Stillfried Gustavo Baretton Roland D. Bülow Karin F. Bürrig Uwe H. Holtherm Danny Jonigk Ruth Knüchel Ramin W. Majeed Rainer Röhrig Jonas Wienströer Peter Boor article ludwig2021 2021 10.1038/s41587-021-00966-9 Nat Biotechnol 39 12 https://doi.org/10.1038/s41587-021-00966-9 K. U. Ludwig R. M. Schmithausen D. Li et al article englisch2021lesions 2021 10.1016/j.aanat.2020.151657 Ann Anat 234 151657 Cornelius N. Englisch Thomas Tschernig Friedrich Flockerzi Carola Meier Rainer M. Bohle article bertram_loneliness_2021 NEIN 2021 1 en 1660-4601 10.3390/ijerph18063035 International Journal of Environmental Research and Public Health 18 3035 6 COVID-19, Sars-CoV-2, UCLA-3, coronavirus disease, homeless, loneliness, sleeping rough, social exclusion, social isolation https://www.mdpi.com/1660-4601/18/6/3035 Number: 6 Franziska Bertram Fabian Heinrich Daniela Fröb Birgit Wulff Benjamin Ondruschka Klaus Püschel Hans-Helmut König André Hajek article theobald2021longlived 2021 10.15252/emmm.202114150 EMBO Mol Med S. J. Theobald et al article knolle2021 2021 10.21203/rs.3.rs-677167/v1 Research Square Preprint P Knolle N. Körber A. Priller et al article horn2021long 2021 10.1007/s15010-021-01707-5 Infection 49 1277—1287 6 A Horn L Krist W Lieb FA Montellano M Kohls K Haas G Gelbrich SJ Bolay-Gehrig C Morbach JP Reese Dana Stahl article JA 2021 Infection. 2021;49(6):1277-87. IF: 3.553 A Horn L Krist W Lieb FA Montellano M Kohls K Haas G Gelbrich SJ Bolay-Gehrig C Morbach JP Reese Stefan Störk Julia Fricke T Zoller Paul Triller Luzie Kretzler Maria Rönnefarth C Kalle Florian Kurth F Steinbeis Martin Witzenrath T Bahmer A Hermes Michael Krawczak L Reinke C Maetzler J Franzenburg Jörg J Vehreschild Maximilian Schons T. Illig G. Anton Kathrin Ungethüm Peter Heuschmann T. Keil S Schreiber article JA 2021 Infection. 2021;49(6):1277-87. IF: 3.553 A Horn L Krist W Lieb FA Montellano M Kohls K Haas G Gelbrich SJ Bolay-Gehrig C Morbach JP Reese Stefan Störk Julia Fricke T Zoller S Schmidt Paul Triller Luzie Kretzler Maria Rönnefarth Christof Kalle SN. Willlich F Kurth F Steinbeis Martin Witzenrath T Bahmer A Hermes Michael Krawczak L Reinke C Maetzler J Franzenburg Jörg J Vehreschild Maximilian Schons T. Illig G. Anton Kathrin Ungethüm Peter Heuschmann T. Keil S Schreiber S Schmidt S N Willich J Enderle A Flinspach B C Finkenberg M T Gehrig N Savaskan article toberlau2021longterm 2021 10.1016/S2213-2600(21)00456-2 The Lancet Respiratory Medicine 9 e104-e105 P. Tober-Lau et al article janikova2021loop 2021 10.1111/1751-7915.13737 Microb Biotechnol 14 307-316 1 Mária Jan\'ıková Ján Hodosy Peter Boor Boris Klempa Peter Celec article janikova_loop-mediated_2021 JA 2021 1 en 1751-7915 10.1111/1751-7915.13737 Microbial Biotechnology 14 307—316 1 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/1751-7915.13737 _eprint: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/1751-7915.13737 Monika Janíková Július Hodosy Peter Boor Boris Klempa Peter Celec article contreras2021low 2021 10.1126/sciadv.abg2243 Science advances 7 eabg2243 41 Sergio Contreras Jonas Dehning Sebastian B Mohr Stefan Bauer Fabian P Spitzner Viola Priesemann article kuhlmann2021 2021 10.1093/eurpub/ckab165.441 Eur J Public Health 31 Supplement 3 A Kuhlmann S Heinemann A Bludau et al article holfelder2021medical 2021 10.3390/j4020014 J 4 206—222 Marc Holfelder et al article bartels2021medium 2021 10.1007/s00406-021-01351-y European Archives of Psychiatry and Clinical Neuroscience Claudia Bartels Peter Hessmann Ulrike Schmidt Jonathan Vogelgsang Mirjana Ruhleder Anna Kratzenberg Mark Treptow Tobias Reh-Bergen Lukas Heß Miriam Meiser Jara Signerski-Krieger Katrin Radenbach Sarah Trost Björn H Schott Jens Wiltfang Claus Wolff-Menzler Martina Belz article stiel2021mehr 2021 10.5281/zenodo.5012504 MHH Insight Stephanie Stiel Nils Schneider article jung2021menschenwurdige 2021 10.1055/a-1388-0543 Zeitschrift für Palliativmedizin 22 229-230 05 Nadine Jung Steffen T. Simon article kunzler2021mental 2021 10.1186/s12992-021-00670-y Global Health 17 34 1 AM Kunzler Nora Röthke Lisa Günthner J Stoffers-Winterling O Tüscher Michaela Coenen EA Rehfuess Guido Schwarzer Harald Binder Christine Schmucker JJ Meerpohl K Lieb article kunzler2021mentalhealth 2021 10.1371/journal.pone.0244748 PloS one 16 e0244748 2 AM Kunzler J Stoffers-Winterling Manuel Stoll Anna L Mancini Sven Lehmann Marco Blessin Dana Gilan Isabella Helmreich Frank Hufert K Lieb article iannizzi2021methodological 2021 10.1016/j.jclinepi.2021.09.013 Journal of Clinical Epidemiology Epub ahead of print Corrado Iannizzi Edoardo Dorando Jacob Burns Simone Weibel Courtney Dooley Hannah Wakeford Lise J Estcourt Nicole Skoetz Vanessa Piechotta article iannizzi2021methods 2021 10.12688/f1000research.55108.1 F1000Research 10 802 https://doi.org/10.12688/f1000research.55108.1 C. Iannizzi L. A. et al. Kahale article ackermann2021microvascular 2021 10.1016/j.ajog.2021.06.098 Am J Obstet Gynecol Epub ahead of print DD. Jonigk article stemler2021 2021 10.1007/s15010-021-01716-4 Infection J. Stemler T. Kramer V. Dimitriou et al article schneider2021moral 2021 10.3389/fpsyg.2021.775204 Frontiers in Psychology 12 5295 https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.775204 J. N. Schneider N. Hiebel M. Kriegsmann-Rabe J. Schmuck Y. Erim E. Morawa L. Jerg-Bretzke P. Beschoner J. Hannemann K. Weidner S. Steudte-Schmiedgen L. Radbruch H. Brunsch F. Geiser article muzoora2021motivating 2021 10.3233/SHTI210379 Stud Health Technol Inform 281 1027—1028 Mark Ronald Muzoora et al article ondruschka2021multiorgan 2021 10.1007/s00414-021-02691-z Int J Legal Med Epub ahead of print Benjamin Ondruschka Frederik Heinrich Maja Lindenmeyer Carolin Edler Daniel Möbius Jan Czogalla Andreas Heinemann Fabian Braun Marc Lütgehetmann Tobias B. Huber article walsh2021multiscale 2021 10.1101/2021.02.03.429481 Nat Methods C. Walsh P. Tafforeau WL. Wagner et al article wong2021multisystemic 2021 10.3390/cells10081900 Cells 10 1900 8 Dominic WL Wong Bernhard M. Klinkhammer Sonja Djudjaj Sandra Villwock Maria C. Timm EM Buhl Stefan Wucherpfennig Clara Cacchi Till Braunschweig Ruth Knüchel-Clarke Danny Jonigk Christopher Werlein Robin D. Bülow Edgar Dahl Saskia Stillfried Peter Boor article arora2021mutation 2021 10.1038/s41392-021-00502-w Signal Transduction and Targeted Therapy 6 101 P Arora S Pöhlmann M Hoffmann article vonstillfried2021nachweismethoden 2021 Pathologe 42 208-215 2 German, doi: 10.1007/s00292-021-00919-8 Saskia Stillfried Peter Boor article gesell2021national 2021 10.1017/S1478951521001772 Palliative and Supportive Care 1-13 David Gesell Elena Lehmann Sabine Gauder Moritz Wallner Steffen T. Simon Claudia Bausewein article gerlach2021needle 2021 10.1515/cdbme-2021-2199 Current Directions in Biomedical Engineering 7 779-782 2 S. Gerlach M. Neidhardt T. Weiß MH. Laves C. Stapper M. Gromniak I. Kniep D. Möbius A Heinemann B. Ondruschka A. Schlaefer article laise2021network-based 2021 10.1101/2021.07.03.451001 bioRxiv Preprint P Laise ML Stanifer G Bosker X Sun S Triana et al. Doldan article glatzel2021neuropathology 2021 Lancet 397 276 10271 doi: 10.1016/S0140-6736(21)00098-2 Markus Glatzel Christian Hagel Jakob Matschke Jan Sperhake Nikolaus Deigendesch Alexandar Tzankov Stephan Frank article glatzel_neuropathology_2021 JA 2021 1 en 0140-6736 10.1016/S0140-6736(21)00098-2 The Lancet 397 276 10271 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140673621000982 Markus Glatzel Christian Hagel Jakob Matschke Jan Sperhake Nikolaus Deigendesch Alexandar Tzankov Stephan Frank article hammerschmidt2021a 2021 10.1038/s41423-021-00755-z Cell Mol Immunol 18 10 SI Hammerschmidt B. Bošnjak G. Bernhardt et al article stratil2021nonpharmacological 2021 10.1002/14651858.CD015085.pub2 Cochrane Database of Systematic Reviews 2021 CD015085 Jan M Stratil Roland L Biallas Jacob Burns Lucienne Arnold Katharina Geffert AM Kunzler I Monsef Judith Stadelmaier Karl Wabnitz Tomasz Litwin Clemens Kreutz Anne H Boger S Lindner Bianca Verboom Susanne Voss Ani Movsisyan article mueller_numbers_2021 NEIN 2021 1 0008-6363 10.1093/cvr/cvaa328 Cardiovascular Research 117 224—239 1 https://doi.org/10.1093/cvr/cvaa328 Karin Anne Lydia Mueller Carolin Langnau Manina Günter Simone Pöschel Sarah Gekeler Álvaro Petersen-Uribe Klaus-Peter Kreisselmeier Karin Klingel Hans Bösmüller Bo Li Philippa Jaeger Tatsiana Castor Dominik Rath Meinrad Paul Gawaz Stella E Autenrieth article rank_one_2021 NEIN 2021 1 en 2077-0383 10.3390/jcm10153305 Journal of Clinical Medicine 10 3305 15 COVID-19, SARS-CoV-2, cellular immunity, humoral immunity, persistent symptoms https://www.mdpi.com/2077-0383/10/15/3305 Number: 15 Andreas Rank Athanasia Tzortzini Elisabeth Kling Christoph Schmid Rainer Claus Eva Löll Roswitha Burger Christoph Römmele Christine Dhillon Katharina Müller Philipp Girl Reinhard Hoffmann Stefanie Grützner Kevin M. Dennehy article aguilar2021organoids 2021 Exp Mol Med 53 1471—1482 M Silva M Saraiva M Neyazi IAS Olsson S Bartfeld article toberlau2021 2021 10.3201/eid2708.210887 Emerg Infect Dis 27 8 P. Tober-Lau T. Schwarz D. Hillus et al article toberlau2021outbreak 2021 10.3201/eid2708.210887 Emerging infectious diseases 27 P. Tober-Lau et al article ziegaus2021palliativversorgung 2021 KU Gesundheitsmanagement 3/2021 Ziegaus Dana Stahl article stiel2021pallpan 2021 pflegen: Palliativ 46-48 51 Stephanie Stiel JP Weber Steffen T. Simon Claudia Bausewein Nils Schneider article buhr2021pandemieapps 2021 Dtsch Arztebl International 118 A-1362 / B-1128 27–28 Dtsch Arztebl Int. 2021; 118: A-1362 / B-1128 Lydia Buhr Eva Nordmeyer Silke Schicktanz article revet2021perceived 2021 10.1007/s00787-021-01851-1 European Child & Adolescent Psychiatry Online ahead of print A. Revet J. Hebebrand LA Kehoe COVID-19 Child S Bender P. Klauser article weber2021 2021 10.21203/rs.3.rs-776085/v1 BMC Public Health Currently under review M. Weber M. Plew C. Neumann Weber et al article kahn2021 2021 10.1186/s12879-021-06524-7 BMC Infect Dis 21 1 M. Kahn L. Schuierer C. Bartenschlager et al article lee2021 2021 10.1128/JCM.02881-20 J Clin Microbiol 59 5 https://doi.org/10.1128/JCM.02881-20 R. A. Lee J. C. Herigon A. Benedetti et al article kreuzberger2021igm 2021 10.1002/14651858.CD014946 Cochrane Database of Systematic Reviews N. Kreuzberger et al article michalick2021plasma 2021 10.1183/13993003.02384-2020 Eur Respir J 57 3 L Michalick S Weidenfeld B Grimmer D Fatykhova PD Solymosi F Behrens M Dohmen MC Brack S Schulz E Thomasch Dana Stahl article michalick2021plasma 2021 10.1183/13993003.02384-2020 Eur Respir J 57 2002384 3 Laura Michalick Sarah Weidenfeld Britta Grimmer Diana Fatykhova Peter D Solymosi Frank Behrens Magdalena Dohmen Marie-Claude Brack Stefan Schulz Enrico Thomasch Steve Simmons Holger Müller-Redetzky Norbert Suttorp Florian Kurth Jens Neudecker Mario Toennies Torsten T Bauer Stephan Eggeling VM Corman AC Hocke Martin Witzenrath Stefan Hippenstiel Wolfgang M Kuebler article joachim2021 2021 10.1016/j.eclinm.2021.101082 EClinicalMedicine 39 A. Joachim F. Dewald I. Suárez et al article roessler2021post 2021 10.1101/2021.10.21.21265133 Preprint: https://doi.org/10.1101/2021.10.21.21265133 M. Roessler F. Tesch M. Batram J. Jacob F. Loser O. Weidinger D. Wende A. Vivirito N. Toepfner M. Seifert O. Nagel C. König R. Jucknewitz J. P. Armann R. Berner M. Treskova-Schwarzbach D. Hertle S Scholz S Stern J Schmitt Dana Stahl article augustin2021postcovid 2021 10.1016/j.lanepe.2021.100122 The Lancet Regional Health. Europe 6 100122 Matthias Augustin et al article niemeyer2021 2021 10.1101/2021.10.20.465121 BioRxiv D. Niemeyer S Schroeder K Friedmann article niemeyer2021post JA 2021 10.1101/2021.10.20.465121 bioRxiv Preprint D Niemeyer S Schroeder K Friedmann F Weege J Trimpert A Richter S Stenzel J Jansen J Emanuel J Kazmierski F Pott LM Jeworowski R Olmer MC Jaboreck B Tenner J Papies J Heinze F Walper ML Schmidt N Heinemann E Möncke-Buchner T Veith M Baumgardt K Hoffmann M Widera TTN Thao A Balázs J Schulze C Mache M Morkel S Ciesek LG Hanitsch MA Mall AC Hocke V Thiel K Osterrieder T Wolff U Martin VM Corman MA Müller C Goffinet C Drosten article Niemeyer.2021 JA 2021 10.1101/2021.10.20.465121 D Niemeyer S Schroeder K Friedmann F Weege J Trimpert A Richter S Stenzel J Jansen J Emanuel J Kazmierski F Pott LM Jeworowski R Olmer MC Jaboreck B Tenner J Papies J Heinze F Walper Marie L. Schmidt N Heinemann E Möncke-Buchner T Veith M Baumgardt K Hoffmann M Widera TTN Thao A Balázs J Schulze C Mache M Morkel S Ciesek LG Hanitsch MA Mall AC Hocke V Thiel K Osterrieder T Wolff U Martin VM Corman MA Müller C Goffinet C Drosten article JA 2021 10.1101/2021.10.20.465121 bioRxiv D Niemeyer S Schroeder K Friedmann F Weege J Trimpert A Richter S Stenzel J Jansen J Emanuel J Kazmierski F Pott LM Jeworowski R Olmer MC Jaboreck B Tenner J Papies J Heinze F Walper ML Schmidt N Heinemann E Möncke-Buchner T Veith M Baumgardt K Hoffmann M Widera TTN Thao A Balázs J Schulze C Mache M Morkel S Ciesek LG Hanitsch MA Mall AC Hocke V Thiel K Osterrieder T Wolff U Martin VM Corman MA Müller C Goffinet C Drosten article Niemeyer2021 2021 10.1101/2021.10.20.465121 BioRxiv https://doi.org/10.1101/2021.10.20.465121 Daniela Niemeyer Simon Schroeder Kirstin Friedmann Friderike Weege Jakob Trimpert Anja Richter Saskia Stenzel Jenny Jansen Jackson Emanuel Julia Kazmierski Fabian Pott Lara M. Jeworowski Ruth Olmer Mark-Christian Jaboreck Beate Tenner Jan Papies Julian Heinze Felix Walper Marie L. Schmidt Nicolas Heinemann Elisabeth Möncke-Buchner Talitha Veith Morris Baumgardt Karen Hoffmann Marek Widera Tran Thi Nhu Thao Anita Balázs Jessica Schulze Christin Mache Markus Morkel Sandra Ciesek Leif G. Hanitsch Marcus A. Mall Andreas C. Hocke Volker Thiel Klaus Osterrieder Thorsten Wolff Ulrich Martin Victor M. Corman Marcel A. Mueller Christine Goffinet Christian Drosten article heinrich2021postmortem 2021 10.3201/eid2701.203112 Emerg Infect Dis 27 329-331 1 Fabian Heinrich Katja Meißner Felix Langenwalder Klaus Püschel Dominic Nörz Andreas Hoffmann Marc Lütgehetmann Elias Bibiza-Freiwald Susanne Pfefferle Axel Heinemann article heinrich_postmortem_2021 JA 2021 1 en-us 10.3201/eid2701.203112 Emerging Infectious Diseases 27 329–31 1 https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/27/1/20-3112_article Fabian Heinrich Kira Meißner Felicia Langenwalder Klaus Püschel Dominik Nörz Armin Hoffmann Marc Lütgehetmann Martin Aepfelbacher Eric Bibiza-Freiwald Susanne Pfefferle Axel Heinemann article boor2021praktische 2021 Pathologe 42 197-207 2 German, doi: 10.1007/s00292-021-00925-w Peter Boor Philipp Eichhorn Arndt Hartmann Sören F. Lax Bruno Märkl Thomas Menter Kristina Skok Julia Slotta-Huspenina Saskia Stillfried Alexandar Tzankov Gregor Weirich article casagrande2021presence 2021 10.1001/jamaophthalmol.2020.6339 JAMA Ophthalmol Maristella Casagrande Antonia Fitzek Martin S. Spitzer Klaus Püschel Markus Glatzel Susanne Krasemann Dominic Nörz Marc Lütgehetmann Susanne Pfefferle Michael Schultheiss article oestreich2021privacy 2021 10.17179/excli2021-4002 EXCLI journal 20 1243–1260 M. Oestreich D. Chen J. L. Schultze M. Fritz M. Becker article weinberger2021 2021 10.1093/cid/ciaa1935 Clin Infect Dis 73 9 T. Weinberger J. Steffen A Osterman et al article lapuente2021 2021 10.1038/s41467-021-27063-4 Nat Commun 12 1 https://doi.org/10.1038/s41467-021-27063-4 D. Lapuente J. Fuchs J. Willar et al article oberste2021 2021 10.1186/s12889-021-11206-9 BMC Public Health 21 1 M. Oberste L.M. Pusch R. Roth et al article schwartz2021psychische 2021 Deutsches Ärzteblatt 118 50 Julika Schwartz Dana Stahl article roethke2021psychische 2021 10.1007/s00115-021-01132-x Der Nervenarzt 92 579—590 6 N. Röthke D. Wollschläger AM Kunzler A. Rohde S. Molter M. Bodenstein A. Reif H. Walter K Lieb O Tüscher article veer2021psycho 2021 10.1038/s41398-020-01150-4 Translational Psychiatry 11 1—11 1 https://doi.org/10.1038/s41398-020-01150-4 I. M. Veer A. Riepenhausen M. Zerban C. Wackerhagen LMC Puhlmann H. Engen G. Köber S. A. Bögemann J. Weermeijer A. Uściłko N. Mor M. A. Marciniak A. D. Askelund S. Ayash G. Barsuola V. Bartkute-Norkuniene S. Battaglia Y. Bobko Dana Stahl article morawa2021psychosocial 2021 10.1016/j.jpsychores.2021.110415 Journal of Psychosomatic Research 144 110415 E Morawa C Schug F Geiser P Beschoner L Jerg-Bretzke K Weidner N Hiebel A Borho Y Erim article jergbretzke2021psychosocial 2021 10.3390/ijerph181910531 International Journal of Environmental Research and Public Health 18 10531 19 L Jerg-Bretzke M Kempf M N Jarczok K Weimer C Hirning H Gündel Y Erim E Morawa F Geiser N Hiebel K Weidner P Beschoner article JA 2021 European Biobank Week 2021 G. Anton A. Kuehn-Steven M.K. Taucher I Bernemann T. Illig article denzler2021 2021 10.1101/2021.07.29.21261314 MedRxiv https://doi.org/10.1101/2021.07.29.21261314 preprint A. Denzler M. L. Jacobs V. Witte et al article kluge2021recommendations 2021 10.3238/arztebl.m2021.0374 Dtsch Arztebl Int Forthcoming, arztebl.m2021.0374, Epub ahead of print, PMID: 34789365 Stefan Kluge Johannes J Malin Fabian Fichtner Oliver J Müller Nicole Skoetz Christian Karagiannidis article wagner2021recruitment 2021 10.1016/j.celrep.2021.110214 Cell reports 35 110214 K. I. Wagner et al article bauer2021relaxing 2021 10.1371/journal.pcbi.1009288 PLOS Computational Biology 17 e1009288 9 Stefan Bauer Samuel Contreras Jonas Dehning Maximilian Linden Enayetur Iftekhar Sebastian B Mohr Alvaro Olivera-Nappa Viola Priesemann article thole2021relevant 2021 10.3233/SHTI210580 Stud Health Technol Inform 283 186—193 Dominik Thole Tim Ole Diesterhöft Sebastian Vogel Moritz Greve Eva Bauer Simon Strathmann Christoph Elsner Niklas Kolbe D Krefting article ansems2021remdesivir 2021 10.1002/14651858.CD014962 Cochrane Database of Systematic Reviews 2021 CD014962 8 K Ansems F Grundeis K Dahms A Mikolajewska V Thieme V Piechotta M-I Metzendorf M Stegemann C Benstoem F Fichtner article wurzer2021remote 2021 10.1371/journal.pone.0257095 PLOS ONE 16 e0257095 9 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0257095 D. Wurzer P. Spielhagen A. Siegmann A. Gercekcioglu J. Gorgass S. Henze Y. Kolar F. Koneberg S. Kukkonen H. McGowan S. Schmid-Eisinger A. Steger M. Dommasch H. U. Haase A. Müller E. Martens B. Haller K. M. Huster G. Schmidt article graf2021reopening 2021 10.1016/j.jvoice.2021.11.012 Journal of Voice https://doi.org/10.1016/j.jvoice.2021.11.012 S Graf L Engelmann OJ Wölfler Dana Stahl article salholz-hillel2021results 2021 10.1136/bmjopen-2021-053096 BMJ Open 11 e053096 11 Mical Salholz-Hillel Paul Grabitz Marc Pugh-Jones Daniel Strech Nicholas J DeVito article nordsiek2021 2021 10.1371/journal.pone.0248004 PLOS ONE F. Nordsiek E. Bodenschatz G. Bagheri et al article wunsch2021 2021 10.1016/j.jcv.2021.105018 J Clin Virol 145 M. Wunsch D. Aschemeier E. Hegera et al article reis2021safety 2021 10.3390/jcm11010057 J Clin Med 11 57 1 Susanne Reis Michael Popp Bastian Schmid Matthias Stegemann Maria-Inti Metzendorf Peter Kranke Patrick Meybohm Stephanie Weibel article hillus2021safety 2021 10.1016/S2213-2600(21)00357-X The Lancet Respiratory Medicine D. Hillus et al article pfefferle_sars_2021 NEIN 2021 1 en 1198-743X 10.1016/j.cmi.2020.09.034 Clinical Microbiology and Infection 27 130.e5—130.e8 1 Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection cluster, Viral genomics, Viral variants https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1198743X20305875 Susanne Pfefferle Thomas Günther Robin Kobbe Manja Czech-Sioli Dominic Nörz René Santer Jun Oh Stefan Kluge Lisa Oestereich Kersten Peldschus Daniela Indenbirken Jiabin Huang Adam Grundhoff Martin Aepfelbacher Johannes K. Knobloch Marc Lütgehetmann Nicole Fischer article mockel2021 2021 10.1080/1354750X.2021.1876769 Biomarker 26 3 M. Möckel VM Corman M.S. Stegemann et al article deinhardt-emmer2021sars-cov-2 2021 J Virol S Deinhardt-Emmer S Bottcher C Haring L Giebeler A Henke et al. Zell article wendisch2021sars-cov-2 2021 10.1016/j.cell.2021.11.033 Cell 184 6243-6261.e27 D. Wendisch et al article wendisch2021profibrotic 2021 10.1016/j.cell.2021.11.033 Cell D. Wendisch O. Dietrich T. Mari et al article wendisch2021sarscov2 2021 10.1016/j.cell.2021.11.033 Cell 184 6243—6261.e27 26 D Wendisch O Dietrich T Mari S Stillfried IL Ibarra M Mittermaier C Mache RL Chua R Knoll S Timm Dana Stahl article wendisch2021sarscov2 2021 10.1016/j.cell.2021.11.033 Cell 184 6243—6261.e6227 Daniel Wendisch Olaf Dietrich Tizian Mari Saskia Stillfried Ingrid L Ibarra et al. Mittermaier article JA 2021 Cell. 2021;184(26):6243-6261.e27. D. Wendisch O. Dietrich T. Mari S. Von Stillfried IL Ibarra M Mittermaier C Mache RL Chua R Knoll S Timm S Brumhard T. Kramer Ronja Mothes RD. Bülow Julia Schulze Sonja Djudjaj F Pott J Kazmierski J. Radke S. Baßler BCG Conrad M Landthaler Emanuel Wyler David Horst S Hippenstiel AC Hocke FL. Heppner Anne Uhrig Clara Vázquez García Susanne Herold S. Elezkurtaj C. Thibeault Martin Witzenrath Norbert Suttorp C Drosten C Goffinet Florian Kurth J. L. Schultze H. Radbruch Matthias Ochs Roland Eils Holger C Müller-Redetzky Anja E Hauser Christian Conrad T Wolff P. Boor Leif E Sander H Zauber AL Hiller A Pascual-Reguant AM Leipold F Erhard R Geffers P Pergantis AC Aschenbrenner B Sawitzki C Cochain MD Luecken FJ Theis M Selbach AE Saliba F Machleidt article jansen2021sarscov2 2021 10.1016/j.stem.2021.12.010 Cell Stem Cell J Jansen KC. Reimer JS. Nagai et al article hoffmann2021minkmutations 2021 10.1016/j.celrep.2021.109017 Cell Reports 35 109017 M Hoffmann et al article malin2021neutralizingantibody 2021 10.1182/bloodadvances.2021006655 Blood advances J. J. Malin et al article schwarz2021sarscov2 2021 10.3389/fimmu.2021.629185 Frontiers in immunology 12 629185 T. Schwarz et al article heinemann2021a JA 2021 10.3205/dgkh000402 GMS Hyg Infect Control 16 B-FAST S Heinemann A Bludau H Kaba P Knolle H Grundmann S Scheithauer article Heinemann.2021 JA 2021 2196-5226 10.3205/dgkh000402 GMS hygiene and infection control 16 Doc31 S Heinemann A Bludau Hani Kaba P Knolle H Grundmann S Scheithauer article JA 2021 10.3205/dgkh000402 GMS Hyg Infect Control 16 B-FAST S Heinemann A Bludau H Kaba P Knolle H Grundmann S Scheithauer article S2021 JA 2021 10.3205/dgkh000402 GMS Hygiene and Infection Control https://doi.org/10.3205/dgkh000402 A Köster S Heinemann A Bludau H Kaba P Knolle H Grundmann S Scheithauer article hoffmann2021sarscov2variantb1617 2021 10.1016/j.celrep.2021.109415 Cell Reports 36 109415 M Hoffmann et al article hoffmann2021sarscov2escape 2021 10.1016/j.cell.2021.03.036 Cell 184 2384-2393.e12 M Hoffmann et al article ondruschka_sars-cov-2-assoziierte_2021 NEIN 2021 Deutsch 0003-9225 Archiv für Kriminologie 248 180—187 5/6 https://fis-uke.de/portal/de/publications/sarscov2assoziierte-hamburger-sterbefalle-in-der-zweiten-pandemiewelle—vergleich-der-bekannt-gewordenen-todesfalle-in-den-gesundheitsamtern-und-der-rechtsmedizin(c1c629dc-3719-4958-8c52-40ce6cad0c6b).html Benjamin Ondruschka Klaus Püschel Philine Lange Inga Becker Gudrun Rieger-Ndakorerwa Ann Sophie Schröder article lohner2021sarscov2 2021 Rechtsmedizin (Berl) 1-9 German, doi: 10.1007/s00194-021-00483-8 Luisa Lohner Dominik Fröb Carolin Edler Alexander S. Schröder Eva Dietz Benjamin Ondruschka article gassen2021sars-cov-2-mediated 2021 Nat Commun 12 3818 NC Gassen J Papies T Bajaj J Emanuel F Dethloff et al. Chua article kreuzberger2021sars 2021 10.1002/14651858.CD013825.pub2 Cochrane Database Syst Rev 9 CD013825 9 Nina Kreuzberger Christopher Hirsch Khai Li Chai Emily Tomlinson Zohreh Khosravi Maximilian Popp Maximilian Neidhardt Vanessa Piechotta Sandrine Salomon Sarah J Valk I Monsef Christoph Schmaderer Erica M Wood Cynthia So-Osman Derek J Roberts Zoe McQuilten Lise J Estcourt Nicole Skoetz article kreuzberger2021sarscov2antibodies 2021 10.1002/14651858.CD013825.pub2 Cochrane Database of Systematic Reviews 9 CD013825 N. Kreuzberger et al article hirsch2021sarscov2neutralising 2021 10.1002/14651858.CD014945 Cochrane Database of Systematic Reviews C. Hirsch et al article schmidt2021sarscov2seronegative 2021 10.3389/fimmu.2021.627568 Frontiers in immunology 12 627568 KG Schmidt et al article gornyk2021sarscov2seropravalenz 2021 Dtsch Arztebl Int 118 824–831 Dmytro Gornyk et al article klein2021sarscov2 2021 Rechtsmedizin (Berl) 1-7 German, doi: 10.1007/s00194-021-00481-w Alexander Klein Florian Langenwalder Frederik Heinrich Konrad Meißner Alexander S. Schröder Klaus Püschel Benjamin Ondruschka Marc Lütgehetmann Axel Heinemann article adams2021 2021 10.7189/jogh.11.03033 J Glob Health 11 https://doi.org/10.7189/jogh.11.03033 D. Wolday CM Denkinger et al article wuerstle2021self 2021 10.1007/s15010-021-01614-9 Infection 49 5 https://doi.org/10.1007/s15010-021-01614-9 S Würstle CD Spinner F Voit Dana Stahl article wurstle2021 2021 10.1007/s15010-021-01614-9 Infection 49 5 S. Würstle C.D. Spinner F. Voit et al article schmuck2021sense 2021 10.1371/journal.pone.0255211 PLOS ONE 16 7 J. Schmuck N. Hiebel M. Rabe J. Schneider Y. Erim E. Morawa L. Jerg-Bretzke P. Beschoner J. Hannemann K. Weidner S. Steudte-Schmiedgen L. Radbruch H. Brunsch F. Geiser article pmid34101734 Gas exchange in COVID-19 pneumonia is impaired and vessel obstruction has been suspected to cause ventilation-perfusion mismatch. Dual-energy CT (DECT) can depict pulmonary perfusion by regional assessment of iodine uptake. The purpose of this study was the analysis of pulmonary perfusion using dual-energy CT in a cohort of 27 consecutive patients with severe COVID-19 pneumonia. We retrospectively analyzed pulmonary perfusion with DECT in 27 consecutive patients (mean age 57 years, range 21-73; 19 men and 8 women) with severe COVID-19 pneumonia. Iodine uptake (IU) in regions-of-interest placed into normally aerated lung, ground-glass opacifications (GGO) and consolidations was measured using a dedicated postprocessing software. Vessel enlargement (VE) within opacifications and presence of pulmonary embolism (PE) was assessed by subjective analysis. Linear mixed models were used for statistical analyses. Compared to normally aerated lung 106/151 (70.2%) opacifications without upstream PE demonstrated an increased IU, 9/151 (6.0%) an equal IU and 36/151 (23.8%) a decreased IU. The estimated mean iodine uptake (EMIU) in opacifications without upstream PE (GGO 1.77 mg/mL; 95%-CI: 1.52-2.02; p = 0.011, consolidations 1.82 mg/mL; 95%-CI: 1.56-2.08, p = 0.006) was significantly higher compared to normal lung (1.22 mg/mL; 95%-CI: 0.95-1.49). In case of upstream PE, EMIU of opacifications (combined GGO and consolidations) was significantly decreased compared to normal lung (0.52 mg/mL; 95%-CI: -0.07-1.12; p = 0.043). The presence of VE in opacifications correlated significantly with iodine uptake (p<0.001). DECT revealed the opacifications in a subset of patients with severe COVID-19 pneumonia to be perfused non-uniformly with some being hypo- and others being hyperperfused. Mean iodine uptake in opacifications (both ground-glass and consolidation) was higher compared to normally aerated lung except for areas with upstream pulmonary embolism. Vessel enlargement correlated with iodine uptake: In summary, in a cohort of 27 consecutive patients with severe COVID-19 pneumonia, dual-energy CT demonstrated a wide range of iodine uptake in pulmonary ground-glass opacifications and consolidations as a surrogate marker for hypo- and hyperperfusion compared to normally aerated lung. Applying DECT to determine which pathophysiology is predominant might help to tailor therapy to the individual patient´s needs. 2021 10.1371/journal.pone.0252478 PloS one 16 e0252478 6 RACOON, Regensburg https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34101734/ PMID: 34101734 Florian Poschenrieder Stefanie Meiler Matthias Lubnow Florian Zeman Janine Rennert Gregor Scharf Jan Schaible Christian Stroszczynski Michael Pfeifer Okka W Hamer article steinbeis2021severity 2021 10.1016/j.rmed.2021.106709 Respir Med 191 106709 F Steinbeis C Thibeault F Doellinger RM Ring M Mittermaier C Ruwwe-Glösenkamp P Knape HJ Meyer LJ Lippert Dana Stahl article gunl2021shooting 2021 Vaccines (Basel) 9 F Günl A Mecate-Zambrano S Rehländer S Hinse S Ludwig L Brunotte article fischer2021singlecell 2021 10.1038/s41467-021-24730-4 Nature Communications 12 4515 DS Fischer et al article wulff2021b 2021 Gesundhyte 14 https://www.systembiologie.de/lw_resource/datapool/systemfiles/elements/files/D344CA9772B73013E0537E695E8653F9/live/document/PTJ-009_gesundhyte_14_2021_dt_WEB-ISSN_2702-2552_211215_WEB.pdf A Wulff C. Baier M Marschollek et al article schug2021social 2021 10.3390/ijerph18073827 International Journal of Environmental Research and Public Health 18 7 https://doi.org/10.3390/ijerph18073827 C. Schug E. Morawa F. Geiser N. Hiebel P. Beschoner L. Jerg-Bretzke K. Weidner S. Steudte-Schmiedgen A. Borho M Lieb Y. Erim article dragano2021soziale 2021 10.1007/s00103-021-03387-w Bundesgesundheitsblatt-Gesundheitsforschung-Gesundheitsschutz 64 1116—1124 DOI: 10.1007/s00103-021-03387-w N. Dragano J. Hoebel B. Wachtler M. Diercke T. Lunau M. Wahrendorf article RubioAcero.2021 JA 2021 10.1016/j.scitotenv.2021.149031 The Science of the total environment 797 149031 R Rubio-Acero J Beyerl M Muenchhoff MS Roth N Castelletti I Paunovic K Radon B Springer C Nagel B Boehm MM Böhmer A Graf H Blum S Krebs OT Keppler A Osterman ZN Khan M Hoelscher A Wieser article RubioAcero2021 2021 10.1016/j.scitotenv.2021.149031 Science of The Total Environment https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.149031 Raquel Rubio-Acero Jessica Beyerl Maximilian Muenchhoff Marc Sancho Roth Noemi Castelletti Ivana Paunovic Katja Radon Bernd Springer Christian Nagel Bernhard Boehm Merle M. Böhmer Alexander Graf Helmut Blum Stefan Krebs Oliver T. Keppler Andreas Osterman Zohaib Nisar Khan Michael Hoelscher Andreas Wieser KoCo19-Study Group article rubioacero2021 2021 10.1016/j.scitotenv.2021.149031 Sci Total Environ 797 R Rubio-Acero J Beyerl M Muenchhoff et al article einhauser2021 2021 10.3390/diagnostics11101843 Diagnostics 11 10 https://doi.org/10.3390/diagnostics11101843 S. Einhauser D. Peterhoff H. H. Niller et al article alvarezfischer2021 2021 10.2139/ssrn.3889435 Lancet Preprint M. Borsche Alexander Balck et al article geraedts2021stationare 2021 Dtsch Arztebl International 118 A-991 19—20 M Geraedts M Eberlein-Gonska R Hecker K Schneider I Schroeder-Printzen M Zeuner article torresreyes2021 2021 10.3390/covid1010029 COVID 1 1 C.R. Torres Reyes E. Steinmann N. Timmesfeld et al article warnat-herresthal2021swarm 2021 10.1038/s41586-021-03583-3 Nature S. Warnat-Herresthal et al article hempel2021synergistic 2021 10.1039/D1SC01494C Chemical Science 12 12600–12609 T. Hempel et al article wagner2021systemic 2021 10.1002/14651858.CD014963 Cochrane Database of Systematic Reviews 2021 CD014963 Carolin Wagner Merle Griesel Aleksandra Mikolajewska Anna Mueller Monika Nothacker Karoline Kley Maria-Inti Metzendorf AL Fischer Matthias Kopp Matthias Stegemann Nicole Skoetz Fabian Fichtner article ohare2021targeting 2021 10.1016/j.ajpath.2021.04.006 Am J Pathol 191 1193-1208 7 Mary O'Hare Hannah A B Whitmore Claudia Marino Luciana Ramos Santiago Delgado-Tirado Xupeng Hu Natalia Chmielewska Asmita Chandrahas Dana Stahl article baldinger2021telecovid 2021 10.1109/MPRV.2021.3066825 IEEE Pervasive Computing 20 58—62 2 Markus Baldinger Andreas Heinrich Eike Martens Michael Dommasch Alexander Muller Andreas Siegmann Gregor Schmidt Kristof Van Laerhoven article nouailles2021temporal 2021 10.1038/s41467-021-25030-7 Nat Commun 12 4869 1 G Nouailles E Wyler P Pennitz D Postmus D Vladimirova J Kazmierski F Pott K Dietert M Muelleder V Farztdinov Dana Stahl article nouailles2021temporal 2021 10.1038/s41467-021-25030-7 Nat Commun 12 4869 Guy Nouailles Emanuel Wyler Philip Pennitz Douwe Postmus Daria Vladimirova et al. Kazmierski article JA 2021 Nat Commun.2021;12(1):4869 G Nouailles E Wyler P Pennitz D Postmus D Vladimirova J Kazmierski F Pott K Dietert M Muelleder V Farztdinov B Obermayer B Sawitzki C Drosten Leif E Sander Norbert Suttorp Markus Ralser D Beule AD Gruber C Goffinet M Landthaler J Trimpert Martin Witzenrath SM Wienhold T Hoefler article kruger2021abbott 2021 10.1371/journal.pone.0247918 PLOS ONE 16 5 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247918 LJ Krüger M Gaeddert F Tobian Dana Stahl article witzenrath2021cypa 2021 10.1164/rccm.202104-0919ED Am J Respir Crit Care Med 204 385—387 4 M Witzenrath WM Kuebler article JA 2021 204(4):385-387 Martin Witzenrath WM Kuebler article ramirez2021endogenous 2021 10.1371/journal.ppat.1009687 PLOS Pathogens 17 e1009687 5 Carlos Ramirez Alvarez Cheong Kee Arun K Sharma Laura Thomas Florian I Schmidt et al. Stanifer article hornung2021inflammatory 2021 Int J Mol Sci 22 F Hornung J Rogal P Loskill B Löffler S Deinhardt-Emmer article clemens2021mediating 2021 10.1080/20008198.2021.1976441 European Journal of Psychotraumatology 12 1976441 1 Vera Clemens P Beschoner MN Jarczok K Weimer M Kempf E Morawa F Geiser S Steudte-Schmiedgen H Gündel JM Fegert L Jerg-Bretzke article hoffmann2021omicronresistant 2021 10.1016/j.cell.2021.12.032 Cell M Hoffmann et al article wachinger2021a 2021 10.1016/j.cmi.2021.07.020 Clin Microbiol Infect 27 11 https://doi.org/10.1016/j.cmi.2021.07.020 J. Wachinger I. D. Olaru S. Horner et al article bosmuller_pulmonary_2021 NEIN 2021 1 en 1432-2307 10.1007/s00428-021-03053-1 Virchows Archiv 478 137—150 1 Autopsy, COVID-19, Diffuse alveolar damage, Pulmonary disease, SARS-CoV-2 https://doi.org/10.1007/s00428-021-03053-1 Hans Bösmüller Matthias Matter Falko Fend Alexandar Tzankov article panchyrz2021role 2021 10.1016/j.zefq.2021.09.004 Zeitschrift Für Evidenz, Fortbildung Und Qualität Im Gesundheitswesen 167 68—77 I Panchyrz S Pohl J Hoffmann C Gatermann F Walther L Harst H-C Held C Kleber J Schmitt article wenzel2021sarscov2 2021 10.1038/s41593-021-00926-1 Nat Neurosci 24 1522-1533 11 J. Wenzel J. Lampe H. Müller-Fielitz et al article kitazawa2021transmission 2021 Cells 10 K Kitazawa S Deinhardt-Emmer T Inomata S Deshpande C Sotozono article pmid34860827 Acute pulmonary embolism (PE) is a life-threatening disease with a high mortality. Computed tomographic pulmonary angiography (CTPA) is used in clinical routine for diagnosis of PE. Many pulmonary obstruction scores were proposed to aid in stratifying clinical course of PE. The purpose of the present study was to compare common pulmonary obstruction scores in PE in regard of time efficiency and interreader agreement based upon a representative patient sample. Overall, 50 patients with acute PE were included in this single center, retrospective analysis. Two readers scored the CT images blinded to each other and assessed the scores proposed by Mastora et al., Qanadli et al., Ghanima et al. and Kirchner et al. The required time was assessed of each reading for scoring. For reader 1, Mastora score took the longest time duration, followed by Kirchner score, Qanadli score and finally Ghanima score (every test, p<0.0001). The interreader variability was excellent for all scores with no significant differences between them. In the Spearman's correlation analysis strong correlations were identified between the scores of Mastora, Qanadli and Kirchner, whereas Ghanima score was only moderately correlated with the other scores. There was a weak correlation between time duration and Mastora score (r = 0.35, p = 0.014). For the Ghanima score, a significant inverse correlation was found (r = -0.67, p<0.0001). For the investigated obstruction scores, there are significant differences in regard of time consumption with no relevant differences in regard of interreader variability in patients with acute pulmonary embolism. Mastora score requires the most time effort, whereas the score by Ghanima the least time. 2021 10.1371/journal.pone.0260802 PloS one 16 e0260802 12 RACOON, Bochum/Minden, Leipzig, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34860827/ PMID: 34860827 Hans-Jonas Meyer Nikolaos Bailis Alexey Surov article muzoora2021fair 2021 10.3233/SHTI210315 Stud Health Technol Inform 287 85—86 Mark Ronald Muzoora et al article Wulff2021 2021 10.3233/SHTI220168 Studies in Health Technology and Informatics https://doi.org/10.3233/SHTI220168 Antje Wulff Pascal Biermann Tatiana Landesberger Tom Baumgartl Christoph Schmidt Alan Yussef Alhaji Kristina Schick Paul Waldstein Yufei Zhu HiGHmed Infection Control Study Group Dagmar Krefting Simone Scheithauer Michael Marschollek article wulff2021a JA 2021 10.3233/SHTI220168 Studies in Health Technology and Informatics 290: MEDINFO 2021: One World, One Health – Global 699 - 703 B-FAST https://imia-medinfo.org/medinfo21/ A Wulff P Biermann T von Landesberger T Baumgartl CO Schmidt AY Alhaji K Schick P Waldstein Y Zhu HiGHmed Infection Control Study Group D Krefting S Scheithauer M Marschollek article JA 2021 10.3233/SHTI220168 Studies in Health Technology and Informatics 290: MEDINFO 2021: One World, One Health – Global 699 - 703 B-FAST A Wulff P Biermann T von Landesberger T Baumgartl CO Schmidt AY Alhaji K Schick P Waldstein Y Zhu HiGHmed Infection Control Study Group D Krefting S Scheithauer M Marschollek article wyler2021transcriptomic 2021 10.1016/j.isci.2021.102151 iScience 24 102151 Emanuel Wyler Kevin Mosbauer Vanessa Franke Anna Diag Lucas T Gottula et al. Arsie article verhoff_uber_2021 NEIN 2021 Deutsch Bestattungskultur 24—28 5 https://fis-uke.de/portal/de/publications/uber-die-ansteckungsgefahr-beim-umgang-mit-sarscov2positiven-leichen(a5affc27-e329-4aa4-8a39-566dbe2728c7).html Marcel Verhoff Klaus Püschel Benjamin Ondruschka article backhaus2021under 2021 10.1093/occmed/kqab164 Occupational Medicine kqab164 DOI: 10.1093/occmed/kqab164 I. Backhaus D. Hermsen J Timm F. Boege N Lübke K Göbels D. Lieth N. Dragano article schuster2021unexpected 2021 10.7554/eLife.62090 Elife 10 Steffen Schuster Julia Lisack Ines Subota Hendrik Zimmermann Claudia Reuter et al. Mueller article klinger2021unintended 2021 10.1093/jtm/taab123 J Travel Med Epub ahead of print, PMID: 34369562 Christoph Klinger Jacob Burns Ani Movsisyan Robert Biallas Susan L Norris Jeanne E Rabe Jan M Stratil Susanne Voss Karl Wabnitz EA Rehfuess Bianca Verboom article witkowski2021untimely 2021 10.1038/s41586-021-04142-6 Nature M. Witkowski et al article witkowski2021untimely 2021 10.1038/s41586-021-04142-6 Nature 600 295-301 7888 M. Witkowski C. Tizian M. Ferreira-Gomes et al article witkowski2021untimely 2021 10.1038/s41586-021-03859-9 Nature Marco Witkowski Claudia Tizian Maria Ferreira-Gomes D Niemeyer Thomas C Jones et al. Heinrich article berezowska2021update 2021 German 10.1007/s00292-021-00991-0 Pathologe 1-4 S. Berezowska P. Boor D. Jonigk V. Tischler article dittmayer_using_2021 NEIN 2021 1 en 0140-6736 10.1016/S0140-6736(21)00032-5 The Lancet 397 197—198 10270 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140673621000325 Carsten Dittmayer Jenny Meinhardt Helena Radbruch Josefine Radke Barbara Ingold Heppner Frank L Heppner Werner Stenzel Gudrun Holland Michael Laue article gross2021 2021 10.3390/jcm10143049 J Clin Med 10 14 O. Gross O Moerer T. Rauen et al article nicolai2021vascular 2021 10.1111/jth.15179 J Thromb Haemost 19 574-581 2 Leo Nicolai Andrea Leunig Sebastian Brambs Regina Kaiser Melanie Joppich Marie-Luise Hoffknecht Corinna Gold Andreas Engel Viola Polewka M Muenchhoff Dana Stahl article roedl2021viral 2021 Am J Respir Crit Care Med 203 242-245 2 doi: 10.1164/rccm.202009-3386LE Katharina Roedl Sarah Heidenreich Susanne Pfefferle Dominik Jarczak Tomasz T. Urbanowicz Dominic Nörz Nicolaus Kröger Stefan Kluge Marc Lütgehetmann Maximilian Christopeit Dominic Wichmann article roedl_viral_2021 NEIN 2021 1 1073-449X 10.1164/rccm.202009-3386LE American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine 203 242—245 2 https://www.atsjournals.org/doi/10.1164/rccm.202009-3386LE Kevin Roedl Silke Heidenreich Susanne Pfefferle Dominik Jarczak Tatiana Theresa Urbanowicz Dominik Nörz Martin Aepfelbacher Nicolaus Kröger Stefan Kluge Marc Lütgehetmann Maximilian Christopeit Dominic Wichmann article stroehlein2021vitaminD 2021 10.1002/14651858.CD015043 Cochrane Database of Systematic Reviews 2021 CD015043 Julia K Stroehlein Johanna Wallqvist Christopher Iannizzi Aleksandra Mikolajewska Maria-Inti Metzendorf Carina Benstoem Patrick Meybohm Matthias Becker Nicole Skoetz Matthias Stegemann Vanessa Piechotta article weigang2021 2021 10.1038/s41467-021-26602-3 Nat Commun 12 1 https://doi.org/10.1038/s41467-021-26602-3 S. Weigang J. Fuchs G. Zimmer et al inproceedings eggers2021best 2021 D Eggers inproceedings metzendorf2021dnebm 2021 Vortrag. 22. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin Maria-Inti Metzendorf Jan Hildebrandt Thomas Jakob Robin M Featherstone inproceedings winter2021exploring 2021 10.1109/EMBC48546.2021.9630667 2021 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society 2215—2221 Marco Winter et al inproceedings lowin2021twitter 2021 PACIS 2021 Proceedings https://aisel.aisnet.org/pacis2021/147 M Lowin D Kellner inproceedings beierle2021public 2021 10.1109/CBMS52030.2021.00120 2021 IEEE 34th International Symposium on Computer-Based Medical Systems 342—347 Felix Beierle et al inproceedings anton2021quality 2021 European Biobank Week 2021 G. Anton A. Kuehn-Steven M.K. Taucher I Bernemann T. Illig misc pohl2021consensus 2021 10.3205/21dkvf264 Doc21dkvf264 S Pohl I Panchyrz J Hoffmann C Gatermann L Harst F Walther H-C Held C Kleber J Schmitt misc muller2021dmea 2021 DMEA, Connecting Digital Health, Online. 07.06.2021 A Müller misc bausewein2021nationale 2021 10.5281/zenodo.5012504 Zenodo Claudia Bausewein Steffen T. Simon misc muller2021miracum 2021 Miracum, Spring School 2021: „IT-Unterstützung in der Corona-Pandemie“, online. 06.05.2021 A Müller misc backhaus2021seropraevalenz 2021 \urlhttps://www.uniklinik-duesseldorf.de/fileadmin/Fuer-Patientenund-Besucher/Kliniken-ZentrenInstitute/Institute/Institut_fuer_Medizinische_Soziologie/Forschung/SeroDus/Feld-_und_Ergebnisbericht_SERODUS-I_SERODUS-II_03-02-2021_v01.pdf URL: \urlhttps://www.uniklinik-duesseldorf.de/fileadmin/Fuer-Patientenund-Besucher/Kliniken-ZentrenInstitute/Institute/Institut_fuer_Medizinische_Soziologie/Forschung/SeroDus/Feld-_und_Ergebnisbericht_SERODUS-I_SERODUS-II_03-02-2021_v01.pdf I. Backhaus N. Dragano misc muller2021usability 2021 92nd EGPRN Meeting, Closing evidence gaps in general practice/family medicine, Online. 30.04.2021 A Müller P Nohl-Deryk S Schulz-Rothe P Elliott A Thielmann B Müller C Guethlin F Gerlach misc nohl-deryk2021usage 2021 10.3205/21dkvf047 Doc21dkvf047 P Nohl-Deryk C Güthlin P Kurtz A Müller misc muller2021veranderung 2021 DEGAM, 55. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin, Digitalisierung-Chancen und Risiken für die Allgemeinmedizin, Lübeck. 16.09.2021 A Müller P Nohl-Deryk C Guethlin misc nohl-deryk2021wofur 2021 DEGAM, 55. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin, Digitalisierung-Chancen und Risiken für die Allgemeinmedizin, Lübeck. 16.09.2021 P Nohl-Deryk C Güthlin A Müller techreport greiner2021routinedaten 2021 10.25646/9413 Robert Koch-Institut Tobias Greiner Thomas S Boender Franziska Greiner Dana Stahl article boor_bericht_2020 NEIN 2020 12 1432-1963 10.1007/s00292-020-00882-w Der Pathologe 41 96—98 Suppl 2 Autopsie-Register, Autopsy registry, Detection methods, Detektionsmethoden, Diffuse alveolar damage, Diffuser Alveolarschaden, SARS-CoV‑2, Thromben, Thrombi https://doi.org/10.1007/s00292-020-00882-w P. Boor A. Hartmann article bojkova_sars-cov-2_2020 NEIN 2020 12 0008-6363 10.1093/cvr/cvaa267 Cardiovascular Research 116 2207—2215 14 https://doi.org/10.1093/cvr/cvaa267 Denisa Bojkova Julian U G Wagner Mariana Shumliakivska Galip S Aslan Umber Saleem Arne Hansen Guillermo Luxán Stefan Günther Minh Duc Pham Jaya Krishnan Patrick N Harter Utz H Ermel Achilleas S Frangakis Hendrik Milting Andreas M Zeiher Karin Klingel Jindrich Cinatl Andreas Dendorfer Thomas Eschenhagen Carsten Tschöpe Sandra Ciesek Stefanie Dimmeler article lauermann_there_2020 NEIN 2020 12 2451-9936 10.1016/j.ajoc.2020.100884 American Journal of Ophthalmology Case Reports 20 100884 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2451993620301997 Peer Lauermann Marcus Storch Michael Weig Björn Tampe Martin Winkler Hans Hoerauf Nicolas Feltgen Samy Hakroush article huppe_versorgungsprobleme_2020 NEIN 2020 12 0044-2771, 1439-7803 10.1055/a-1291-8518 Zeitschrift für Gastroenterologie 58 1182—1185 12 http://www.thieme-connect.de/DOI/DOI?10.1055/a-1291-8518 Dietrich Hüppe Claus Niederau Yvonne Serfert Heinz Hartmann Heiner Wedemeyer Für Das Dhc-R article bojkova_aprotinin_2020 NEIN 2020 11 2073-4409 10.3390/cells9112377 Cells 9 2377 11 2019-nCoV, COVID-19, antiviral, aprotinin, drug discovery, severe acute respiratory syndrome coronavirus, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 https://www.mdpi.com/2073-4409/9/11/2377 Number: 11 Denisa Bojkova Marco Bechtel Katie-May McLaughlin Jake E. McGreig Kevin Klann Carla Bellinghausen Gernot Rohde Danny Jonigk Peter Braubach Sandra Ciesek Christian Münch Mark N. Wass Martin Michaelis Jindrich Cinatl article lindner_association_2020 NEIN 2020 11 2380-6583 10.1001/jamacardio.2020.3551 JAMA Cardiology 5 1281—1285 11 https://doi.org/10.1001/jamacardio.2020.3551 Diana Lindner Antonia Fitzek Hanna Bräuninger Ganna Aleshcheva Caroline Edler Kira Meißner Katharina Scherschel Paulus Kirchhof Felicitas Escher Heinz-Peter Schultheiss Stefan Blankenberg Klaus Püschel Dirk Westermann article sperhake_autopsies_2020 NEIN 2020 11 1344-6223 10.1016/j.legalmed.2020.101769 Legal Medicine 47 101769 Autopsy, COVID-19, Pandemic, Post mortem, SARS-CoV-2 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1344622320301036 Jan-Peter Sperhake article pmid32961451 Low-dose computed tomography (LDCT) of the chest is a recommended diagnostic tool in early stage of COVID-19 pneumonia. High age, several comorbidities as well as poor physical fitness can negatively influence the outcome within COVID-19 infection. We investigated whether the ratio of fat to muscle area, measured in initial LDCT, can predict severe progression of COVID-19 in the follow-up period. We analyzed 58 individuals with confirmed COVID-19 infection that underwent an initial LDCT in one of two included centers due to COVID-19 infection. Using the ratio of waist circumference per paravertebral muscle circumference (FMR), the body composition was estimated. Patient outcomes were rated on an ordinal scale with higher numbers representing more severe progression or disease associated complications (hospitalization/ intensive care unit (ICU)/ tracheal intubation/ death) within a follow-up period of 22 days after initial LDCT. In the initial LDCT a significantly higher FMR was found in patients requiring intensive care treatment within the follow-up period. In multivariate logistic regression analysis, FMR (p < .001) in addition to age (p < .01), was found to be a significant predictor of the necessity for ICU treatment of COVID-19 patients. FMR as potential surrogate of body composition and obesity can be easily determined in initial LDCT of COVID-19 patients. Within the multivariate analysis, in addition to patient age, low muscle area in proportion to high fat area represents an additional prognostic information for the patient outcome and the need of an ICU treatment during the follow-up period within the next 22 days. This multicentric pilot study presents a method using an initial LDCT to screen opportunistically for obese patients who have an increased risk for the need of ICU treatment. While clinical capacities, such as ICU beds and ventilators, are more crucial than ever to help manage the current global corona pandemic, this work introduces an approach that can be used for a cost-effective way to help determine the amount of these rare clinical resources required in the near future. 2020 11 10.1016/j.ejrad.2020.109274 European journal of radiology 132 109274 RACOON, Köln https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32961451/ PMID: 32961451 Jonathan Kottlors David Zopfs Philipp Fervers Johannes Bremm Nuran Abdullayev David Maintz Stephanie Tritt Thorsten Persigehl article puschel_covid-19-pravention_2020 NEIN 2020 11 der kriminalist 11-2020 https://www.bdk.de/der-bdk/was-wir-tun/publikationen/der-kriminalist/der-kriminalist-11-2020 Klaus Püschel Alexander Frenkel Günther Mull Hermann Birkholz Clarissa Hengfoss article lang_defibrotide_2020 NEIN 2020 11 2048-7207 10.1093/jpids/piaa117 Journal of the Pediatric Infectious Diseases Society 9 622—625 5 https://doi.org/10.1093/jpids/piaa117 Peter Lang Thomas Eichholz Tamam Bakchoul Monika Streiter Maurice Petrasch Hans Bösmüller Reinhild Klein Armin Rabsteyn Anne-Marie Lang Constantin Adams Karin Klingel Michaela Gessner Peter Rosenberger Peter Ruef Rupert Handgretinger article matschke_neuropathology_2020 NEIN 2020 11 1474-4422 10.1016/S1474-4422(20)30308-2 The Lancet Neurology 19 919—929 11 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1474442220303082 Jakob Matschke Marc Lütgehetmann Christian Hagel Jan P Sperhake Ann Sophie Schröder Carolin Edler Herbert Mushumba Antonia Fitzek Lena Allweiss Maura Dandri Matthias Dottermusch Axel Heinemann Susanne Pfefferle Marius Schwabenland Daniel Sumner Magruder Stefan Bonn Marco Prinz Christian Gerloff Klaus Püschel Susanne Krasemann Martin Aepfelbacher Markus Glatzel article cantuti-castelvetri_neuropilin-1_2020 NEIN 2020 11 10.1126/science.abd2985 Science 370 856—860 6518 https://www.science.org/doi/10.1126/science.abd2985 Ludovico Cantuti-Castelvetri Ravi Ojha Liliana D. Pedro Minou Djannatian Jonas Franz Suvi Kuivanen Franziska Meer Katri Kallio Tuğberk Kaya Maria Anastasina Teemu Smura Lev Levanov Leonora Szirovicza Allan Tobi Hannimari Kallio-Kokko Pamela Österlund Merja Joensuu Frédéric A. Meunier Sarah J. Butcher Martin Sebastian Winkler Brit Mollenhauer Ari Helenius Ozgun Gokce Tambet Teesalu Jussi Hepojoki Olli Vapalahti Christine Stadelmann Giuseppe Balistreri Mikael Simons article pmid32919265 The aim of this study was to investigate if CT performed in the early disease phase can predict the course of COVID-19 pneumonia in a German cohort. All patients with RT-PCR proven COVID-19 pneumonia and chest CT performed within 10 days of symptom onset between March 1st and April 15th 2020 were retrospectively identified from two tertiary care hospitals. 12 CT features, their distribution in the lung and the global extent of opacifications were evaluated. For analysis of prognosis two compound outcomes were defined: positive outcome was defined as either discharge or regular ward care; negative outcome was defined as need for mechanical ventilation, treatment on intensive care unit, extracorporeal membrane oxygenation or death. Follow-up was performed until June 19th. For statistical analysis uni- und multivariable logistic regression models were calculated. 64 patients were included in the study. By univariable analysis the following parameters predicted a negative outcome: consolidation (p = 0.034), crazy paving (p = 0.004), geographic shape of opacification (p = 0.022), dilatation of bronchi (p = 0.002), air bronchogram (p = 0.013), vessel enlargement (p = 0.014), pleural effusion (p = 0.05), bilateral disease (p = 0.004), involvement of the upper lobes (p = 0.004, p = 0.015) or the right middle lobe (p < 0.001) and severe extent of opacifications (p = 0.002). Multivariable analysis revealed crazy paving and severe extent of parenchymal involvement to be independently predictive for a poor outcome. Easy to assess CT features in the early phase of disease independently predicted an adverse outcome of patients with COVID-19 pneumonia. 2020 10 10.1016/j.ejrad.2020.109256 European journal of radiology 131 109256 RACOON, Regensburg https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32919265/ PMID: 32919265 Stefanie Meiler Jan Schaible Florian Poschenrieder Gregor Scharf Florian Zeman Janine Rennert Benedikt Pregler Henning Kleine Christian Stroszczynski Niels Zorger Okka W Hamer article gagiannis_clinical_2020 NEIN 2020 10 1664-3224 10.3389/fimmu.2020.587517 Frontiers in Immunology 11 587517 https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fimmu.2020.587517 Daniel Gagiannis Julie Steinestel Carsten Hackenbroch Benno Schreiner Michael Hannemann Wilhelm Bloch Vincent G. Umathum Niklas Gebauer Conn Rother Marcel Stahl Hanno M. Witte Konrad Steinestel article wagner_mikrovaskulare_2020 NEIN 2020 10 1432-2102 10.1007/s00117-020-00743-w Der Radiologe 60 934—942 10 Computed tomography, Computertomographie, Microvessels, Mikrogefäße, Pathological correlation, Pathologische Korrelation, Perfusion, SARS-CoV‑2 https://doi.org/10.1007/s00117-020-00743-w W. L. Wagner K. Hellbach M. O. Fiedler G. A. Salg E. Wehrse C. H. Ziener U. Merle C. Eckert T. F. Weber W. Stiller M. O. Wielpütz C. Dullin H. G. Kenngott H.-P. Schlemmer M. A. Weigand P. Schirmacher T. Longerich H.-U. Kauczor F. K.-F. Kommoss C. Schwab article wiech_nierenpathologische_2020 NEIN 2020 10 0341-2350, 1439-3859 10.1055/a-1262-0048 Der Klinikarzt 49 425—428 10 http://www.thieme-connect.de/DOI/DOI?10.1055/a-1262-0048 Thorsten Wiech Jan-Peter Sperhake Peter F. Zipfel Tobias B. Huber article goebels_obduktionen_2020 NEIN 2020 10 0341-2350, 1439-3859 10.1055/a-1260-9966 Der Klinikarzt 49 404—408 10 http://www.thieme-connect.de/DOI/DOI?10.1055/a-1260-9966 Hanna Goebels Carolin Edler Antonia Fitzek Julia Schädler Ann Sophie Schröder Inga Kniep Klaus Püschel article kniep_postmortale_2020 NEIN 2020 10 1432-2102 10.1007/s00117-020-00733-y Der Radiologe 60 927—933 10 Pandemics, Pandemie, Pneumonia, Pneumonie, Postmortale Computertomographie, Postmortem computed tomography, SARS-CoV‑2, Screening https://doi.org/10.1007/s00117-020-00733-y I. Kniep M. Lutter A. Ron C. Edler K. Püschel H. Ittrich M. Heller A. Heinemann article heinrich_germanys_2020 NEIN 2020 9 1432-2307 10.1007/s00428-020-02872-y Virchows Archiv 477 335—339 3 Autopsy, COVID-19, Micro-thrombosis, Morphology, SARS-CoV-2 https://doi.org/10.1007/s00428-020-02872-y Fabian Heinrich Jan-Peter Sperhake Axel Heinemann Herbert Mushumba Maximilian Lennartz Dominik Nörz Markus Glatzel Marc Lütgehetmann Klaus Püschel article nicolai_immunothrombotic_2020 NEIN 2020 9 10.1161/CIRCULATIONAHA.120.048488 Circulation 142 1176—1189 12 COVID-19, blood platelets, disseminated intravascular coagulation, neutrophils, respiratory insufficiency, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, thrombosis https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/CIRCULATIONAHA.120.048488 Leo Nicolai Alexander Leunig Sophia Brambs Rainer Kaiser Tobias Weinberger Michael Weigand Maximilian Muenchhoff Johannes C. Hellmuth Stephan Ledderose Heiko Schulz Clemens Scherer Martina Rudelius Michael Zoller Dominik Höchter Oliver Keppler Daniel Teupser Bernhard Zwißler Michael Bergwelt-Baildon Stefan Kääb Steffen Massberg Kami Pekayvaz Konstantin Stark article gromniak_needle_2020 NEIN 2020 9 en 2364-5504 10.1515/cdbme-2020-0031 Current Directions in Biomedical Engineering 6 1 CT imaging, biopsy, forensic autopsy, robotics https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/cdbme-2020-0031/html Martin Gromniak Maximilian Neidhardt Axel Heinemann Klaus Püschel Alexander Schlaefer article bosmuller_evolution_2020 NEIN 2020 9 1432-2307 10.1007/s00428-020-02881-x Virchows Archiv 477 349—357 3 Autopsy, COVID-19, Capillaritis, Lung, Microthrombosis https://doi.org/10.1007/s00428-020-02881-x Hans Bösmüller Selina Traxler Michael Bitzer Helene Häberle Wolfgang Raiser Dominik Nann Leonie Frauenfeld Antonio Vogelsberg Karin Klingel Falko Fend article pmid32868017 N/A 2020 9 10.1016/j.jvir.2020.06.006 Journal of vascular and interventional radiology : JVIR 31 1426 9 RACOON, Regensburg https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32868017/ PMID: 32868017 Stefanie Meiler Okka W Hamer article eckermann_3d_2020 NEIN 2020 8 2050-084X 10.7554/eLife.60408 eLife 9 e60408 3d histology, Covid-19, lung tissue, phase contrast, tomography, x-ray https://doi.org/10.7554/eLife.60408 Marina Eckermann Jasper Frohn Marius Reichardt Markus Osterhoff Michael Sprung Fabian Westermeier Alexandar Tzankov Christopher Werlein Mark Kühnel Danny Jonigk Tim Salditt article wichmann_autopsy_2020 NEIN 2020 8 0003-4819 10.7326/M20-2003 Annals of Internal Medicine 173 268—277 4 https://www.acpjournals.org/doi/10.7326/M20-2003 Dominic Wichmann Jan-Peter Sperhake Marc Lütgehetmann Stefan Steurer Carolin Edler Axel Heinemann Fabian Heinrich Herbert Mushumba Inga Kniep Ann Sophie Schröder Christoph Burdelski Geraldine Heer Axel Nierhaus Daniel Frings Susanne Pfefferle Heinrich Becker Hanns Bredereke-Wiedling Andreas Weerth Hans-Richard Paschen Sara Sheikhzadeh-Eggers Axel Stang Stefan Schmiedel Carsten Bokemeyer Marylyn M. Addo Martin Aepfelbacher Klaus Püschel Stefan Kluge article von_stillfried_autopsy_2020 NEIN 2020 8 1757-4676 10.15252/emmm.202012885 EMBO Molecular Medicine 12 e12885 8 https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/emmm.202012885 Saskia Stillfried Roman David Bülow Rainer Röhrig Ruth Knüchel-Clarke Peter Boor DeRegCOVID the article puelles_multiorgan_2020 NEIN 2020 8 0028-4793 10.1056/NEJMc2011400 New England Journal of Medicine 383 590—592 6 https://www.nejm.org/doi/10.1056/NEJMc2011400 Victor G. Puelles Marc Lütgehetmann Maja T. Lindenmeyer Jan P. Sperhake Milagros N. Wong Lena Allweiss Silvia Chilla Axel Heinemann Nicola Wanner Shuya Liu Fabian Braun Shun Lu Susanne Pfefferle Ann S. Schröder Carolin Edler Oliver Gross Markus Glatzel Dominic Wichmann Thorsten Wiech Stefan Kluge Klaus Pueschel Martin Aepfelbacher Tobias B. Huber article braun_sars-cov-2_2020 NEIN 2020 8 0140-6736 10.1016/S0140-6736(20)31759-1 The Lancet 396 597—598 10251 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140673620317591 Fabian Braun Marc Lütgehetmann Susanne Pfefferle Milagros N Wong Alexander Carsten Maja T Lindenmeyer Dominik Nörz Fabian Heinrich Kira Meißner Dominic Wichmann Stefan Kluge Oliver Gross Klaus Pueschel Ann S Schröder Carolin Edler Martin Aepfelbacher Victor G Puelles Tobias B Huber article leppkes_vascular_2020 NEIN 2020 8 2352-3964 10.1016/j.ebiom.2020.102925 EBioMedicine 58 102925 Aggregated neutrophil extracellular traps, Coagulopathy, Endothelialitis, Immunothrombosis, SARS-CoV-2 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352396420303005 Moritz Leppkes Jasmin Knopf Elisabeth Naschberger Aylin Lindemann Jeeshan Singh Irmgard Herrmann Michael Stürzl Léonie Staats Aparna Mahajan Christine Schauer Anita N. Kremer Simon Völkl Kerstin Amann Katja Evert Christina Falkeis Andreas Wehrfritz Ralf J. Rieker Arndt Hartmann Andreas E. Kremer Markus F. Neurath Luis E. Muñoz Georg Schett Martin Herrmann article puschel_corona_2020 NEIN 2020 7 1437-1596 10.1007/s00414-020-02332-x International Journal of Legal Medicine 134 1267—1269 4 https://doi.org/10.1007/s00414-020-02332-x Klaus Püschel Jan P. Sperhake article casagrande_detection_2020 NEIN 2020 7 0927-3948 10.1080/09273948.2020.1770301 Ocular Immunology and Inflammation 28 721—725 5 ACE-2, COVID-19, RT-PCR, SARS-CoV-2, autopsy, retina https://doi.org/10.1080/09273948.2020.1770301 _eprint: https://doi.org/10.1080/09273948.2020.1770301 Maria Casagrande Antonia Fitzek Klaus Püschel Ganna Aleshcheva Heinz-Peter Schultheiss Laura Berneking Martin S. Spitzer Maximilian Schultheiss article edler_dying_2020 NEIN 2020 7 1437-1596 10.1007/s00414-020-02317-w International Journal of Legal Medicine 134 1275—1284 4 Autopsy, COVID-19, Coronavirus, Pulmonary embolism, SARS-CoV-2, Venous thromboembolic disease https://doi.org/10.1007/s00414-020-02317-w Carolin Edler Ann Sophie Schröder Martin Aepfelbacher Antonia Fitzek Axel Heinemann Fabian Heinrich Anke Klein Felicia Langenwalder Marc Lütgehetmann Kira Meißner Klaus Püschel Julia Schädler Stefan Steurer Herbert Mushumba Jan-Peter Sperhake article ackermann_pulmonary_2020 NEIN 2020 7 0028-4793 10.1056/NEJMoa2015432 New England Journal of Medicine 383 120—128 2 https://www.nejm.org/doi/10.1056/NEJMoa2015432 Maximilian Ackermann Stijn E. Verleden Mark Kuehnel Axel Haverich Tobias Welte Florian Laenger Arno Vanstapel Christopher Werlein Helge Stark Alexandar Tzankov William W. Li Vincent W. Li Steven J. Mentzer Danny Jonigk article schreck_situation_2020 NEIN 2020 7 1432-1963 10.1007/s00292-020-00791-y Der Pathologe 41 400—405 4 Autopsy, Corona, Obduktion, Survey, Umfrage, University Pathologies, Universitätspathologien https://doi.org/10.1007/s00292-020-00791-y J. Schreck G. Baretton P. Schirmacher article kommoss_pathology_2020 NEIN 2020 7 1866-0452 10.3238/arztebl.2020.0500 Deutsches Arzteblatt International 117 500—506 29-30 Adult, Aged, Aged, 80 and over, COVID-19, Coronavirus Infections, Female, Humans, Lung Injury, Male, Middle Aged, Pandemics, Pneumonia, Viral, Severity of Illness Index Felix K. F. Kommoss Constantin Schwab Luca Tavernar Johannes Schreck Willi L. Wagner Uta Merle Danny Jonigk Peter Schirmacher Thomas Longerich article schadler_covid-19-pneumonie_2020 NEIN 2020 6 0017-6915 Hamburger Ärzteblatt 06/2020 36—37 https://fis-uke.de/portal/de/publications/covid19pneumonie-und-rezidivierende-lungenembolien(1f102047-835f-464f-a95e-c366a899d7ee).html Julia Schädler Moritz Gerling Carolin Edler article fitzek_evidence_2020 NEIN 2020 6 1434-5196 10.1007/s00194-020-00401-4 Rechtsmedizin 30 184—189 3 Biological Agents Ordinance, Biostoffverordnung, COVID-19, Deceased, High risk autopsy, Hochrisiko-Autopsie, SARS-CoV‑2, Verstorbene https://doi.org/10.1007/s00194-020-00401-4 A. Fitzek J. Sperhake C. Edler A. S. Schröder A. Heinemann F. Heinrich A. Ron H. Mushumba M. Lütgehetmann K. Püschel article pmid32762834 Only limited evidence has been available to date on the accuracy of systematic low-dose chest computed tomography (LDCT) use in the diagnosis of COVID-19 in patients with non-specific clinical symptoms. The COVID-19 Imaging Registry Study Aachen (COVID-19-Bildgebungs-Register Aachen, COBRA) collects data on imaging in patients with COVID-19. Two of the COBRA partner hospitals (RWTH Aachen University Hospital and Dueren Hospital) systematically perform reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) from nasopharyngeal swabs as well as LDCT in all patients presenting with manifestations that are compatible with COVID-19. In accordance with the COV-RADS protocol, the LDCT scans were prospectively evaluated before the RT-PCR findings were available in order to categorize the likelihood of COVID-19. From 18 March to 5 May 2020, 191 patients with COVID-19 manifestations (117 male, age 65 ± 16 years) underwent RT-PCR testing and LDCT. The mean time from the submission of the sample to the availability of the RT-PCR findings was 491 minutes (interquartile range [IQR: 276-1066]), while that from the performance of the CT to the availability of its findings was 9 minutes (IQR: 6-11). A diagnosis of COVID-19 was made in 75/191 patients (39%). The LDCT was positive in 71 of these 75 patients and negative in 106 of the 116 patients without COVID-19, corresponding to 94.7% sensitivity (95% confidence interval [86.9; 98.5]), 91.4% specificity [84.7; 95.8], positive and negative predictive values of 87.7% [78.5; 93.9] and 96.4% [91.1; 98.6], respectively, and an AUC (area under the curve) of 0.959 [0.930; 0.988]. The initial RT-PCR test results were falsely negative in six patients, yielding a sensitivity of 92.0% [83.4; 97.0]; these six patients had positive LDCT findings. 47.4% of the LDCTs that were negative for COVID-19 (55/116) exhibited pathological pulmonary changes, including infiltrates, that were correctly distinguished from SARS-CoV-2 related changes. In patients with symptoms compatible with COVID-19, LDCT can esablish the diagnosis of COVID-19 with comparable sensitivity to RT-PCR testing. In addition, it offers a high specificity for distinguishing COVID-19 from other diseases associated with the same or similar clinical symptoms. We propose the systematic use of LDCT in addition to RT-PCR testing because it helps correct false-negative RT-PCR results, because its results are available much faster than those of RT-PCRtesting, and because it provides additional diagnostic information useful for treatment planning regardless of the type of the infectious agent. 2020 6 10.3238/arztebl.2020.0389 Deutsches Arzteblatt international 117 389-395 22-23 RACOON, Aachen https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32762834/ PMID: 32762834 Maximilian Schulze-Hagen Christian Hübel Michael Meier-Schroers Can Yüksel Anton Sander Marwin Sähn Michael Kleines Peter Isfort Christian Cornelissen Sebastian Lemmen Nikolaus Marx Michael Dreher Jörg Brokmann Andreas Kopp Christiane Kuhl article pmid32460340 N/A 2020 6 10.1055/a-1164-7001 RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin 192 513-517 6 RACOON, Köln, Regensburg, multizentrisch https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32460340/ PMID: 32460340 Jan Schaible Stefanie Meiler Florian Poschenrieder Gregor Scharf David Maintz Benedikt Pregler Christian Stroszczynski Okka Wilkea Hamer article puschel_von_2020 NEIN 2020 6 0017-6915 Hamburger Ärzteblatt 74 34—36 06/2020 https://fis-uke.de/portal/de/publications/von-den-toten-lernen—neue-erkenntnisse-zu-covid19(fd7b5c64-a609-4b09-9654-a83695f66e7b).html Klaus Püschel Stefan Kluge Marylyn Martina Addo Martin Aepfelbacher article ramsthaler_aktuelle_2020 NEIN 2020 3 Archiv für Kriminologie 245 50-63 https://www.archivfuerkriminologie.de/uploads/JSrJ2YzH/ArbeitRamsthaleretal_ArchKrimBand24534.pdf Frank Ramsthaler Sara Heinbuch Peter H. Schmidt Rainer M. Bohle Jürgen Rissland Barbara Gärtner Marcel A. Verhoff Mattias Kettner Stefan Potente article ron_todesursachen_2020 NEIN 2020 3 WUNDmanagement 14 133-135 3/2020 https://www.uke.de/dateien/einrichtungen/medizinische-fakult%C3%A4t/forschung/todesursachen_corona-wundmanagement_p%C3%BCschel-2020.pdf Alexandra Ron Klaus Püschel article daothi2020colorimetric 2020 10.1126/scitranslmed.abc7075 Science Translational Medicine 12 556 https://doi.org/10.1126/scitranslmed.abc7075 VL Dao Thi K Herbst K Börner Dana Stahl article boor2020bericht 2020 German 10.1007/s00292-020-00882-w Pathologe 41 96-98 Suppl 2 Peter Boor Annette Hartmann article pmid33362199 Cardiovascular comorbidity anticipates poor prognosis of SARS-CoV-2 disease (COVID-19) and correlates with the systemic atherosclerotic transformation of the arterial vessels. The amount of aortic wall calcification (AWC) can be estimated on low-dose chest CT. We suggest quantification of AWC on the low-dose chest CT, which is initially performed for the diagnosis of COVID-19, to screen for patients at risk of severe COVID-19. Seventy consecutive patients (46 in center 1, 24 in center 2) with parallel low-dose chest CT and positive RT-PCR for SARS-CoV-2 were included in our multi-center, multi-vendor study. The outcome was rated moderate (no hospitalization, hospitalization) and severe (ICU, tracheal intubation, death), the latter implying a requirement for intensive care treatment. The amount of AWC was quantified with the CT vendor's software. Of 70 included patients, 38 developed a moderate, and 32 a severe COVID-19. The average volume of AWC was significantly higher throughout the subgroup with severe COVID-19, when compared to moderate cases (771.7 mm3 (Q1 = 49.8 mm3, Q3 = 3065.5 mm3) vs. 0 mm3 (Q1 = 0 mm3, Q3 = 57.3 mm3)). Within multivariate regression analysis, including AWC, patient age and sex, as well as a cardiovascular comorbidity score, the volume of AWC was the only significant regressor for severe COVID-19 (p = 0.004). For AWC > 3000 mm3, the logistic regression predicts risk for a severe progression of 0.78. If there are no visually detectable AWC risk for severe progression is 0.13, only. AWC seems to be an independent biomarker for the prediction of severe progression and intensive care treatment of COVID-19 already at the time of patient admission to the hospital; verification in a larger multi-center, multi-vendor study is desired. 2020 10.1371/journal.pone.0244267 PloS one 15 e0244267 12 RACOON, Köln https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33362199/ PMID: 33362199 Philipp Fervers Jonathan Kottlors David Zopfs Johannes Bremm David Maintz Orkhan Safarov Stephanie Tritt Nuran Abdullayev Thorsten Persigehl article meerpohl2020ceosys 2020 10.1002/14651858.CD202002 Cochrane Database of Systematic Reviews 12 Suppl 1 JJ Meerpohl S Voigt-Radloff Gabriel Rueschemeyer Felix Balzer Carina Benstoem Harald Binder Martin Boeker Jacob Burns Ulrich Dirnagl Robin Featherstone Frank Fichtner H Grundmann Hartmut Hengel Volkhard Kempf Winfried Kern Peter Kranke Stefan Laudi Susanne Lieb Anika Maun Chris Mavergames Maria I Metzendorf Monika Nothacker Christoph Schmaderer Christine Schmucker Lukas Schwingshackl Nicole Skoetz Anke Steckelberg Matthias Stegemann Daniel Strech O Moerer EA Rehfuess Claudia Spies article gagiannis2020clinical 2020 10.3389/fimmu.2020.587517 Front Immunol 11 587517 Daniel Gagiannis Julie Steinestel Carmen Hackenbroch Birgit Schreiner Mirko Hannemann Wilhelm Bloch Volker Gabriel Umathum Norbert Gebauer Carmen Rother Michael Stahl Dana Stahl article pmid33211737 COVID-19 is frequently complicated by venous thromboembolism (VTE). Computed tomography (CT) of the chest-primarily usually conducted as low-dose, non-contrast enhanced CT-plays an important role in the diagnosis and follow-up of COVID-19 pneumonia. Performed as contrast-enhanced CT pulmonary angiography, it can reliably detect or rule-out pulmonary embolism (PE). Several imaging characteristics of COVID-19 pneumonia have been described for chest CT, but no study evaluated CT findings in the context of VTE/PE. In our retrospective study, we analyzed clinical, laboratory and CT imaging characteristics of 50 consecutive patients with RT-PCR proven COVID-19 pneumonia who underwent contrast-enhanced chest CT at two tertiary care medical centers. All patients with RT-PCR proven COVID-19 pneumonia and contrast-enhanced chest CT performed at two tertiary care hospitals between March 1st and April 20th 2020 were retrospectively identified. Patient characteristics (age, gender, comorbidities), symptoms, date of symptom onset, RT-PCR results, imaging results of CT and leg ultrasound, laboratory findings (C-reactive protein, differential blood count, troponine, N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP), fibrinogen, interleukin-6, D-dimer, lactate dehydrogenase (LDH), creatine kinase (CK), creatine kinase muscle-brain (CKmb) and lactate,) and patient outcome (positive: discharge or treatment on normal ward; negative: treatment on intensive care unit (ICU), need for mechanical ventilation, extracorporeal membrane oxygenation (ECMO), or death) were analyzed. Follow-up was performed until May 10th. Patients were assigned to two groups according to two endpoints: venous thromboembolism (VTE) or no VTE. For statistical analysis, univariate logistic regression models were calculated. This study includes 50 patients. In 14 out of 50 patients (28%), pulmonary embolism was detected at contrast-enhanced chest CT. The majority of PE was detected on CTs performed on day 11-20 after symptom onset. Two patients (14%) with PE simultaneously had evidence of deep vein thrombosis. 15 patients (30%) had a negative outcome (need for intensive care, mechanical ventilation, extracorporeal membrane oxygenation, or death), and 35 patients (70%) had a positive outcome (transfer to regular ward, or discharge). Patients suffering VTE had a statistically significant higher risk of an unfavorable outcome (p = 0.028). In univariate analysis, two imaging characteristics on chest CT were associated with VTE: crazy paving pattern (p = 0.024) and air bronchogram (n = 0.021). Also, elevated levels of NT-pro BNP (p = 0.043), CK (p = 0.023) and D-dimers (p = 0.035) were significantly correlated with VTE. COVID-19 pneumonia is frequently complicated by pulmonary embolism (incidence of 28% in our cohort), remarkably with lacking evidence of deep vein thrombosis in nearly all thus affected patients of our cohort. As patients suffering VTE had an adverse outcome, we call for a high level of alertness for PE and advocate a lower threshold for contrast-enhanced CT in COVID-19 pneumonia. According to our observations, this might be particularly justified in the second week of disease and if a crazy paving pattern and / or air bronchogram is present on previous non-enhanced CT. 2020 10.1371/journal.pone.0242475 PloS one 15 e0242475 11 RACOON, Regensburg https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33211737/ PMID: 33211737 Stefanie Meiler Okka Wilkea Hamer Jan Schaible Florian Zeman Niels Zorger Henning Kleine Janine Rennert Christian Stroszczynski Florian Poschenrieder article klein_erste_2020 NEIN 2020 0937-9819 10.1007/s00194-020-00404-1 Rechtsmedizin 30 325—331 5 https://fis-uke.de/portal/de/publications/der-erste-covid19hotspot-ineiner-hamburger-senioreneinrichtung-praventionskonzept-letalitat-und-obduktionsbefunde(e4e6c84f-de81-490b-b6ed-e4d4258dd960).html A. Klein C. Edler A. Fitzek D. Fröb A. Heinemann K. Meißner H. Mushumba K. Püschel A. S. Schröder J. P. Sperhake F. Ishorst-Witte M. Aepfelbacher F. Heinrich article schrappe_pandemie_2020 NEIN 2020 1866-0533 Monitor Versorgungsforschung 5 35—68 https://fis-uke.de/portal/de/publications/die-pandemie-durch-sarscov2covid19—der-ubergang-zur-chronischen-phase(329ee191-6357-4f08-8ea2-af048c3e45d8).html M. Schrappe H. Francois-Kettner F. Knieps H. Pfaff Klaus Püschel G. Glaeske article subbarayan2020expression 2020 10.2174/1568009620666201207145019 Curr Cancer Drug Targets Karthiga Subbarayan Karthikeyan Ulagappan Claudia Wickenhauser Barbara Seliger article thun2020gecco 2020 EHEALTHCOM 5 14—17 https://e-health-com.de/fileadmin/user_upload/dateien/ePaper/EHC_5_2020_ePaper.pdf S Thun A Bartschke J Sass C Kalle A Essenwanger S Rudolph article walker2020 2020 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.22.2000746 Euro Surveillance 25 22 A Walker T Houwaart T. Wienemann et al article alm2020 2020 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.32.2001410 Eurosurveillance 25 32 E.K. Broberg T. Connor et al article abdelkarim2020how 2020 10.1007/s13218-020-00638-x KI - Künstliche Intelligenz 34 199—207 2 Norman Pfeuffer Gritt Rohde Oliver Hinz article schmitt2020konzept 2020 10.3205/20dkvf053 German Medical Science GMS Publishing House Preprint: https://doi.org/10.3205/20dkvf053 J Schmitt L Harst TO Weber M. Sedlmayr S Ciesek C Apfelbacher M. Bajbouj V. Bierbaum S. Combs C Drosten M Geraedts J. Haier P. Ihle K Lieb G. Rohde H. Schmidberger C. Vogelmeier S. Weber-Carstens B. Weltermann M. Wagner article bernardes2020longitudinal 2020 10.1016/j.immuni.2020.11.017 Immunity 53 1296—1314.e9 6 JP Bernardes N Mishra F Tran T Bahmer L Best JI Blase D Bordoni J Franzenburg U Geisen J Josephs-Spaulding Dana Stahl article bacher2020lowavidity 2020 10.1016/j.immuni.2020.11.016 Immunity 53 1258—1271.e5 Peter Bacher et al article krishnaratne2020measures 2020 10.1002/14651858.CD013812 Cochrane Database Syst Rev 12 CD013812 Shari Krishnaratne Lisa M Pfadenhauer Michaela Coenen Katharina Geffert Claire Jung-Sievers Christoph Klinger Stefanie Kratzer Hannah Littlecott Ani Movsisyan Jeanne E Rabe EA Rehfuess Katie Sell Birte Strahwald Jan M Stratil Susanne Voss Karl Wabnitz Jacob Burns article wenzel2020moglichkeiten 2020 10.1007/s10405-019-00297-2 Der Pneumologe 17 59—64 1 https://doi.org/10.1007/s10405-019-00297-2 M. Wenzel F. K. H. Chun O. Hinz article augustin2020 2020 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.21.2000531 Euro Surveill 25 21 M. Augustin P. Schommers I. Suárez et al article schneider2020 2020 10.1186/s13756-020-00848-w Antimicrob Resist Infect Control 9 1 S. Schneider B. Piening P.A. Nouri-Pasovsky et al article bojkova2020sars 2020 10.1093/cvr/cvaa267 Cardiovasc Res 116 2207-2215 14 Denisa Bojkova Jakob U. G. Wagner Mariia Shumliakivska Gurkan S. Aslan Umair Saleem Arne Hansen Guillermo Luxán Stefan Günther Michael D. Pham Jishnu Krishnan Dana Stahl article klein2020 2020 10.3390/v12080863 Viruses 12 8 https://doi.org/10.3390/v12080863 S. Klein T. G. Müller D. Khalid et al article pmid33178983 CT is important in the care of patients with COVID-19 pneumonia. However, specificity might be poor in the absence of a clinical and epidemiological context. The goal of this work was to systematically evaluate two novel CT features (sharp margin and geographic shape) of COVID-19 pneumonia. All patients with reverse transcription polymerase chain reaction proven COVID-19 pneumonia and chest CT between March first and April 15, 2020 were retrospectively identified from two tertiary care hospitals in Germany. The CTs were evaluated regarding the presence of typical CT signs (e.g. ground glass opacitiy, consolidation, crazy paving). Moreover, the shape of the opacifications (round, geographic, curvilinear) and their margin (unsharp, sharp) was determined. The study population comprised 108 patients (64 male) with a mean age of 59.6 years. Ground glass opacities (96%) and consolidation (75%) were the most prevalent CT signs. Crazy paving was seen in 17%, bronchial dilatation in 21%, air bronchogram in 29%, vessel enlargement in 47%, cavitation in 0%, lymphadenopathy in 32%, pleural effusion in 16%. Round configuration of densities was present in 41% of CTs, geographic shape in 27% and curvilinear opacities in 44%. 79% of opacifications were at least partially sharply marginated. In almost all cases, the lung was affected bilaterally (94%). The CT pattern of COVID-19 pneumonia in a cohort from Germany was in accordance with prior studies. However, we identified two novel CT signs of COVID-19 pneumonia which have so far not been systematically evaluated. A sharp border and geographic shape of opacifications were frequently observed. The newly described CT features "sharp margin" and "geographic shape" of opacifications in patients with COVID-19 pneumonia might help to increase specificity of CT. 2020 10.1259/bjro.20200026 BJR open 2 20200026 1 RACOON, Regensburg https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33178983/ PMID: 33178983 Jan Schaible Stefanie Meiler Florian Poschenrieder Gregor Scharf Florian Zeman Janine Rennert Benedikt Pregler Charlotte Knobloch Henning Kleine Sina Grote Christian Stroszczynski Niels Zorger Okka Wilkea Hamer article gruber2020standardization 2020 Am. J. Respir. Cell Mol. Biol. 63 856—859 AD Gruber N Osterrieder LD Bertzbach D Vladimirova S Greuel et al. Ihlow article erber2020 2020 10.1101/2020.10.04.20206136 MedRxiv Preprint J. Erber V. Kappler B. Haller et al article sass2020german 2020 10.1186/s12911-020-01374-w BMC Med Inform Decis Mak 20 341 1 J Sass A Bartschke M Lehne A Essenwanger E Rinaldi S Rudolph K Heitmann J Vehreschild C Kalle S Thun incollection mayer2020china 2020 Comparative Covid Response: Crisis, Knowledge, Politics Jasanoff, S and et al. Online verfügbar: \urlassets.website-files.com/5fdfca1c14b4b91eeaa7196a/5ffda00d50fca2e6f8782aed_Harvard-Cornell%20Report%202020.pdf M Mayer L Kunhan M Zhu