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.
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",
Mai
2023,
pp. 6893—6900.
| DOI: | 10.1109/ICRA48891.2023.10161377 |
K. AM,
B. M,
B. A,
F. D,
H. J,
L. C,
S. J,
H. W and
S. S.,
"Leadership is replaced by participation in Pandemic Preparedness: A rapid review of the existing evidence on recommended approaches in crises."
in 7th International Conference on Prevention & Infection Control (ICPIC), Geneva, Switzerland.,
2023.
| DOI: | 10.1186/s13756-023-01276-2 |
| Datei: | https://doi.org/10.1186/s13756-023-01276-2 |
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 |
Z. Wang,
A. Cryar,
O. Lemke,
P. Tober-Lau,
D. Ludwig,
E. Helbig,
S. Hippenstiel,
L. Sander,
D. Blake,
C. Lane and
D. Stahl,
"A multiplex protein panel assay for severity prediction and outcome prognosis in patients with COVID-19: An observational multi-cohort study",
EClinicalMedicine,
vol. 49,
pp. 101495,
2022.
| DOI: | 10.1016/j.eclinm.2022.101495 |
V. Demichev and
et al,
"A proteomic survival predictor for COVID-19 patients in intensive care",
PLOS Digital Health,
vol. 1,
pp. e0000007,
2022.
| DOI: | 10.1371/journal.pdig.0000007 |
S. Würstle,
J. Erber,
M. Hanselmann and
D. Stahl,
"A telemedicine-guided self-collection approach for PCR-based SARS-CoV-2 testing: Comparative study",
JMIR Formative Research,
vol. 6,
no. 1,
2022.
| DOI: | 10.2196/32564 |
| Datei: | https://doi.org/10.2196/32564 |
M. Wygrecka,
A. Birnhuber,
B. Seeliger,
L. Michalick,
O. Pak,
A. Schultz,
F. Schramm,
M. Zacharias,
G. Gorkiewicz,
S. David,
T. Welte,
J. Schmidt,
N. Weissmann,
R. Schermuly,
G. Barreto,
L. Schaefer,
P. Markart,
M. Brack,
S. Hippenstiel,
F. Kurth,
L. Sander,
M. Witzenrath,
W. Kuebler,
G. Kwapiszewska and
K. Preissner,
"Altered fibrin clot structure and dysregulated fibrinolysis contribute to thrombosis risk in severe COVID-19",
Blood Adv,
vol. 6,
no. 3,
pp. 1074—1087,
2022.
| DOI: | 10.1182/bloodadvances.2021004816 |
D. Gagiannis,
V. G. Umathum,
W. Bloch,
C. Rother,
M. Stahl,
H. M. Witte,
S. Djudjaj,
P. Boor and
K. Steinestel,
"Antemortem vs Postmortem Histopathologic and Ultrastructural Findings in Paired Transbronchial Biopsy Specimens and Lung Autopsy Samples From Three Patients With Confirmed SARS-CoV-2",
American Journal of Clinical Pathology,
vol. 157,
no. 1,
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]
S. Krasemann,
C. Dittmayer,
S. Stillfried,
J. Meinhardt,
F. Heinrich,
K. Hartmann,
S. Pfefferle,
E. Thies,
R. Manitius,
T. A. D. Aschman,
J. Radke,
A. Osterloh,
S. Schmid,
E. Buhl,
J. Ihlow,
F. Dubois,
V. Arnhold,
S. Elezkurtaj,
D. Horst,
A. Hocke,
S. Timm,
S. Bachmann,
V. Corman,
H. Goebel,
J. Matschke,
S. Stanelle-Bertram,
G. Gabriel,
D. Seilhean,
B. Ondruschka,
M. Ochs,
W. Stenzel,
F. L. Heppner,
P. Boor,
H. Radbruch,
M. Laue and
M. Glatzel,
"Assessing and improving the validity of COVID-19 autopsy studies - A multicentre approach to establish essential standards for immunohistochemical and ultrastructural analyses",
EBioMedicine,
vol. 83,
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.
F. P,
F. F,
R. M,
W. M,
P. P,
K. J,
C. H,
L. S,
M. D,
S. R and
P. T,
"Assessment of COVID-19 lung involvement on computed tomography by deep-learning-, threshold-, and human reader-based approaches-an international, multi-center comparative study.",
Quantitative imaging in medicine and surgery,
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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