Publikationen im NUM
Hier finden Sie eine Liste der Publikationen, die im Zusammenhang mit dem Netzwerk Universitätsmedizin in der ersten und zweiten Förderphase entstanden sind.
[eng]
J. Lücke,
M. Nawrocki,
J. Schnell,
N. Meins,
F. Heinrich,
T. Zhang,
F. Bertram,
M. Sabihi,
M. Böttcher,
T. Blankenburg,
M. Pfaff,
S. Notz,
J. Kempski,
M. Reeh,
S. Wolter,
O. Mann,
J. R. Izbicki,
M. Lütgehetmann,
A. Duprée,
A. D. Giannou,
B. Ondruschka and
S. Huber,
"TNFα aggravates detrimental effects of SARS-CoV-2 infection in the liver",
Frontiers in Immunology,
vol. 14,
pp. 1151937,
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.3389/fimmu.2023.1151937 |
Abstract:
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.
T. P,
L. L,
K. C,
B. D,
M. Beer and
K. HA,
"Unsupervised domain adaptation for the detection of cardiomegaly in cross-domain chest X-ray images.",
Frontiers in artificial intelligence,
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.3389/frai.2023.1056422 |
Abstract:
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.
[en]
M. S. Woo,
M. Shafiq,
A. Fitzek,
M. Dottermusch,
B. Mohammadi,
C. Mayer,
L. C. Bal,
L. Raich,
J. Matschke,
S. Krasemann,
S. Pfefferle,
T. T. Brehm,
M. Lütgehetmann,
J. Schädler,
J. Wiesch,
B. Ondruschka,
M. A. Friese and
M. Glatzel,
"Vagus nerve inflammation contributes to dysautonomia in COVID-19",
Acta Neuropathologica,
vol. 146,
no. 3,
pp. 387—394,
Sep.
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1007/s00401-023-02612-x |
| Datei: | https://doi.org/10.1007/s00401-023-02612-x |
Abstract:
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.
T. M,
B. C and
B. J,
"Validation of clinical-radiological scores for prognosis of mortality in acute pulmonary embolism.",
Respiratory research,
Aug.
2023.
Abstract:
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<sub>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.
| DOI: | 10.1186/s12931-023-02489-0 |
Abstract:
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<sub>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.
S. M. Hopff,
"Vergleich von Akut- und Langzeit-Symptomen bei mit den SARS-CoV-2-Varianten Delta und Omikron infizierten Patient:innen - Ergebnisse des Nationalen Pandemie Kohorten Netzes (NAPKON)",
Vortrag KIT Kongress 2023, Leipzig,
2023.
T. M,
K. H,
H. M,
O. J,
C. E,
C. M,
D. M,
K. İ,
O. Ç,
Y. Ö,
H. E,
I. E,
Ö. H,
E. H,
C. O,
S. H,
G. KA and
P. M,
"Visceral to subcutaneous fat ratio predicts short-term mortality in patients with Covid 19. A multicenter study.",
The British journal of radiology,
Mä.
2023.
Abstract:
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), <i>p</i> < 0,001) verbunden. Höhere MwSt.-Dichte wurde mit der Zulassung zu ICU (OR = 1.068, 95%CI=(1.029;1.109), <i>p</i> < 0.001) verbunden. Höhere MD war ein Schutzfaktor für MV und ICU-Zulassung (OR = 0.914, 95%CI=(0.870;0.960), <i>p</i> < 0.001; OR = 0.882, 95%CI=(0.832;0.934), <i>p>/i> = 0.028). Höhere VSR war mit der Sterblichkeit verbunden (OR = 2.147, 95%CI=(1.022;4.512), <i>p</i> = 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.
| DOI: | 10.1259/bjr.20220869 |
Abstract:
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), <i>p</i> < 0,001) verbunden. Höhere MwSt.-Dichte wurde mit der Zulassung zu ICU (OR = 1.068, 95%CI=(1.029;1.109), <i>p</i> < 0.001) verbunden. Höhere MD war ein Schutzfaktor für MV und ICU-Zulassung (OR = 0.914, 95%CI=(0.870;0.960), <i>p</i> < 0.001; OR = 0.882, 95%CI=(0.832;0.934), <i>p>/i> = 0.028). Höhere VSR war mit der Sterblichkeit verbunden (OR = 2.147, 95%CI=(1.022;4.512), <i>p</i> = 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.
R. Mieling,
M. Neidhardt,
S. Latus,
C. Stapper,
S. Gerlach,
I. Kniep,
A. Heinemann,
B. Ondruschka and
A. Schlaefer,
"Collaborative Robotic Biopsy with Trajectory Guidance and Needle Tip Force Feedback"
in 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA),
Mai
2023,
pp. 6893—6900.
Abstract:
The diagnostic value of biopsies is highly dependent on the placement of needles. Robotic trajectory guidance has been shown to improve needle positioning, but feedback for real-time navigation is limited. Haptic display of needle tip forces can provide rich feedback for needle navigation by enabling localization of tissue structures along the insertion path. We present a collaborative robotic biopsy system that combines trajectory guidance with kinesthetic feedback to assist the physician in needle placement. The robot aligns the needle while the insertion is performed in collaboration with a medical expert who controls the needle position on site. We present a needle design that senses forces at the needle tip based on optical coherence tomography and machine learning for real-time data processing. Our robotic setup allows operators to sense deep tissue interfaces independent of frictional forces to improve needle placement relative to a desired target structure. We first evaluate needle tip force sensing in ex-vivo tissue in a phantom study. We characterize the tip forces during insertions with constant velocity and demonstrate the ability to detect tissue interfaces in a collaborative user study. Participants are able to detect 91 percent of ex-vivo tissue interfaces based on needle tip force feedback alone. Finally, we demonstrate that even smaller, deep target structures can be accurately sampled by performing post-mortem in situ biopsies of the pancreas.
| DOI: | 10.1109/ICRA48891.2023.10161377 |
Abstract:
The diagnostic value of biopsies is highly dependent on the placement of needles. Robotic trajectory guidance has been shown to improve needle positioning, but feedback for real-time navigation is limited. Haptic display of needle tip forces can provide rich feedback for needle navigation by enabling localization of tissue structures along the insertion path. We present a collaborative robotic biopsy system that combines trajectory guidance with kinesthetic feedback to assist the physician in needle placement. The robot aligns the needle while the insertion is performed in collaboration with a medical expert who controls the needle position on site. We present a needle design that senses forces at the needle tip based on optical coherence tomography and machine learning for real-time data processing. Our robotic setup allows operators to sense deep tissue interfaces independent of frictional forces to improve needle placement relative to a desired target structure. We first evaluate needle tip force sensing in ex-vivo tissue in a phantom study. We characterize the tip forces during insertions with constant velocity and demonstrate the ability to detect tissue interfaces in a collaborative user study. Participants are able to detect 91 percent of ex-vivo tissue interfaces based on needle tip force feedback alone. Finally, we demonstrate that even smaller, deep target structures can be accurately sampled by performing post-mortem in situ biopsies of the pancreas.
T. J. Hartung,
C. Neumann,
T. Bahmer,
I. Chaplinskaya-Sobol,
M. Endres,
J. Geritz,
K. G. Haeusler,
P. Heuschmann,
H. Hildesheim,
A. Hinz,
S. Hopff,
A. Horn,
M. Krawczak,
L. Krist,
J. Kudelka,
W. Lieb,
C. Maetzler,
A. Mehnert-Theuerkauf,
F. Montellano,
C. Morbach,
S. Schmidt,
S. Schreiber,
F. Steigerwald,
S. Störk,
W. Maetzler and
C. Finke,
"Fatigue and cognitive impairment after COVID-19: A prospective multicentre study.",
EClinicalMedicine,
09
2022.
| DOI: | 10.1016/j.eclinm.2022.101651 |
N. Hettich,
"Lebensqualität von COVID-19 Erkrankten im Verlauf (Analyse aus dem NAPKON Projekt)",
Vortrag Deutscher Kongress für Physikalische und Rehabilitative Medizin,
09
2022.
M. Weigl and
C. Lemhöfer,
"Leistungen zur Frührehabilitation während und nach dem akutstationären NAPKON Erweiterungsmodul zur Analyse von Pat. in Rehabilitationskliniken nach COVID-19",
Vortrag Deutscher Kongress für Physikalische und Rehabilitative Medizin,
09
2022.
S. Hopff,
"Netzwerk Universitätsmedizin - Aufbau und Projekte inkl. NAPKON",
ortrag Deutscher Kongress für Physikalische und Rehabilitative Medizin,
09
2022.
M. Weigl,
"Post-COVID: Prognostische Faktoren für Einschränkungen der Arbeitsfähigkeit und Bedarf an Rehabilitation (Analyse aus dem NAPKON Projekt",
Vortrag Deutscher Kongress für Physikalische und Rehabilitative Medizin,
09
2022.
K. O. Yusuf,
O. Miljukov,
A. Schoneberg and
S. Hanß,
"Consistency as a Data Quality Measure for German Corona Consensus items mapped from National Pandemic Cohort Network data collections.",
Methods Inf Med,
07
2022.
| DOI: | 10.1055/a-2006-1086 |
T. Bahmer,
"Severity Score-Based Study of Predictors and Clinical Correlates of Post-COVID Syndrome (PCS) in the German Population",
07
2022.
| DOI: | 10.1016/j.eclinm.2022.101549 |
M. Schons,
L. Pilgram and
J. Reese,
"The German National Pandemic Cohort Network (NAPKON): rationale, study design and baseline characteristics.",
European Journal of Epidemiology 37(8),
07
2022.
| DOI: | 10.1007/s10654-022-00896-z |
L. Fiedler-Lacombe,
E. Heim,
H. Valentin,
H. Rau,
A. Blumentritt,
D. Stahl,
M. Kraus and
B. Lorenz-Depiereux,
"Herausforderungen des Einwilligungsmanagements von Minderjährigen bei Kohortenstudien",
16. DVMD-Fachtagung,
05
2022.
H. Rau,
A. Blumentritt and
D. Stahl,
"Qualitätsgesichertes Management von Einwilligungserklärungen – Ein Appell zur Nutzung elektronischer Einwilligungserhebungen für zeitkritische klinische Forschung. 16. DVMD-Fachtagung, 12.05.2022",
05
2022.
H. Rau,
A. Blumentritt and
D. Stahl,
"Unabhängige Treuhandstelle der Universitätsmedizin Greifswald K.d.ö.R. Qualitätsgesichertes Management von Einwilligungserklärungen – Ein Appell zur Nutzung elektronischer Einwilligungserhebungen für zeitkritische klinische Forschung",
16. DVMD-Fachtagung,
05
2022.
E. Heim,
H. Valentin,
H. Rau,
A. Blumentritt,
D. Stahl,
M. Stecher,
M. Kraus and
B. Lorenz-Depiereux,
"Widerrufs- und Ausschlussmanagement unter Berücksichtigung komplexer Konstellationen in der COVID-19-Forschung am Beispiel NUM",
16. DVMD-Fachtagung,
05
2022.
S. Hopff,
K. Tilch,
M. Kraus,
B. Lorenz-Depiereux,
G. Anton,
K. Appel,
T. Bahmer,
A. Bartschke,
C. Bellinghausen,
I. Bernemann,
M. Brechtel,
C. Brünn,
C. Fiessler,
R. Geisler,
S. Hansch,
F. Hanses,
S. Hanß,
R. Heyder,
A. Hoffmann,
A. Horn,
C. Jakob,
S. Jiru-Hillmann,
T. Keil,
Y. Khodamoradi,
M. Kohls,
D. Krefting,
S. Kunze,
F. Kurth,
W. Lieb,
L. J. Lippert,
R. Lorbeer,
L. Lysyakova,
C. Maetzler,
O. Miljukov,
M. Nauck,
L. Pilgram,
V. Püntmann,
J. Reese,
L. Reinke,
S. Rudolph,
J. Sass,
C. Schäfer,
J. Schaller,
M. Schattschneider,
C. Scheer,
M. Scherer,
J. Schmidt,
S. Schmidt,
M. Schons,
K. Seibel,
D. Stahl,
M. Stecher,
F. Steinbeis,
S. Störk,
M. Tauchert,
C. Thibeault,
N. Töpfner,
K. Ungethüm,
H. Valentin,
S. Wiedmann,
T. Zoller,
R. Berner,
M. Krawczak,
E. Nagel,
T. Illig,
S. Schreiber,
M. Witzenrath,
P. Heuschmann and
J. J. Vehreschild,
"Ethical and coordinative challenges in setting up a national cohort study exemplified by the German National Pandemic Cohort Network (NAPKON)",
Oral presentation Kongress ECCMID 04/2022,
04
2022.
D. Stahl,
"Vollelektronische Erfassung von Einwilligungen (Informed Consents) mittels Tablets. Lohfert – Preis.",
no. https://www.christophlohfert-stiftung.de/panorama/ausschreibung-fuer-den-lohfert-preis-2022-beendet/,
02
2022.
L. Triefenbach,
R. Otto,
J. Bienzeisler,
A. Kombeiz,
S. Ehrentreich,
R. Röhrig and
R. W. Majeed,
"Establishing a data quality baseline in the AKTIN Emergency Department Data Registry – A secondary use perspective",
Stud Health Technol Inform.,
vol. 294,
no. 25,
pp. 209-213,
Mai
2022.
| DOI: | https://doi.org/10.3233/shti220439 |
| Pubmed: | 35612058 |
C. Werlein,
H. Stark,
A. Tzankov,
J. D. Haslbauer and
et al,
"Inflammation and vascular remodeling in COVID-19 hearts",
Angiogenesis,
vol. 26,
pp. 233-248,
Nov.
2022.
| DOI: | https://doi.org/10.1007/s10456-022-09860-7 |
T. Aschman,
R. Mothes,
F. Heppner and
H. Radbruch,
"What SARS-CoV-2 does to our brains",
Immunity,
vol. 55,
no. 7,
pp. 1159-1172,
Jul.
2022.
| DOI: | https://doi.org/10.1016/j.immuni.2022.06.013 |
P. Georg,
R. Astaburuaga-García,
L. Bonaguro,
S. Brumhard,
L. Michalick,
L. Lippert and
et al,
"Complement activation induces excessive T cell cytotoxicity in severe COVID-19",
Cell,
vol. 185,
no. 3,
pp. 493-512,
Feb.
2022.
| DOI: | https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.12.040 |
S. Woon,
M. Sheppard,
J. Garland,
B. Ondruschka,
C. X. Wong and
et al,
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| DOI: | 10.1182/bloodadvances.2021004816 |
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pp. 54—63,
Jan.
2022.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1093/ajcp/aqab087 |
| Datei: | https://doi.org/10.1093/ajcp/aqab087 |
Abstract:
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.
[eng]
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pp. 104193,
Sep.
2022.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1016/j.ebiom.2022.104193 |
Abstract:
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.
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"Assessment of COVID-19 lung involvement on computed tomography by deep-learning-, threshold-, and human reader-based approaches-an international, multi-center comparative study.",
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Nov.
2022.
Abstract:
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 <i>et al.</i>, 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.
| DOI: | 10.21037/qims-22-175 |
Abstract:
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 <i>et al.</i>, 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.
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