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.
K. Tilch,
S. Hopff,
K. Appel,
M. Kraus,
B. Lorenz-Depiereux,
L. Pilgram,
G. Anton,
S. Berger,
R. Geisler,
K. Haas,
T. Illig,
D. Krefting,
R. Lorbeer,
L. Mitrov,
M. Muenchhoff,
M. Nauck,
C. Pley,
J. Reese,
S. Rieg,
M. Scherer,
M. Stecher,
C. Stellbrink,
H. Valentin,
C. Winter,
M. Witzenrath and
J. J. Vehreschild,
"Ethical and coordinative challenges in setting up a national cohort study during the COVID-19 pandemic in GermanyShort- and long-term T cell and antibody responses following dexamethasone treatment in COVID-19. BMC Medical Ethics",
Okt.
2023.
| DOI: | 10.1186/s12910-023-00959-0 |
D. Stahl,
A. Blumentritt,
E. Heim,
H. Valentin,
T. Bahls,
M. Bialke,
M. Kraus,
W. Hoffmann,
H. Rau and
L. Fiedler-Lacombe,
"Benefits of fully electronic consent management and consent collection via tablet PC in supporting time-critical pandemic research – the example of COVID-19-project NAPKON",
09
2023.
K. O. Yusuf,
I. Chaplinskaya-Sobol,
A. Schoneberg,
S. Hanss,
H. Valentin,
B. Lorenz-Depiereux,
S. Hansch,
K. Fiedler,
M. Scherer,
S. Sikdar,
O. Miljukov,
J. Reese,
P. Wagner,
I. Bröhl,
R. Geisler,
J. J. Vehreschild,
S. Blaschke,
C. Bellinghausen,
M. Milovanovic and
D. Krefting,
"Impact of Clinical Study Implementation on Data Quality Assessments - using Contradictions within Interdependent Health Data Items as a Pilot Indicator",
eingereicht bei GMDS Jahrestagung Heilbronn,
09
2023.
K. O. Yusuf,
I. Chaplinskaya-Sobol,
A. Schoneberg,
S. Hanss,
H. Valentin,
B. Lorenz-Depiereux,
S. Hansch,
K. Fiedler,
M. Scherer,
S. Sikdar,
O. Miljukov,
J. Reese,
P. Wagner,
I. Bröhl,
R. Geisler,
J. J. Vehreschild,
S. Blaschke,
C. Bellinghausen,
M. Milovanovic and
D. Krefting,
"Impact of Clinical Study Implementation on Data Quality Assessments – Using Contradictions within Interdependent Health Data Items as a Pilot Indicator, German Medical Data Sciences 2023 – Science close to People",
09
2023.
| DOI: | 10.3233/SHTI230707 |
F. Steinbeis,
C. Thibeault,
S. Steinbrecher,
I. A. Haack,
D. August,
B. Balzuweit,
C. Bellinghausen,
S. Berger,
I. Chaplinskaya-Sobol,
O. Cornely,
P. Doeblin,
M. Endres,
C. Fink,
C. Finke,
S. Frank,
S. Hanss,
T. J. Hartung,
J. C. Hellmuth,
S. Herold,
P. Heuschmann,
J. Heyckendorf,
R. Heyder,
S. Hippenstiel,
W. Hoffmann,
S. U. Kelle,
P. Knape,
P. Koehler,
L. Kretzler,
D. M. Leistner,
J. Lienau,
R. Lorbeer,
B. Lorenz-Depiereux,
C. D. Lüttke,
K. Mai,
U. Merle,
L. Meyer-Arndt,
O. Miljukov,
M. Muenchhoff,
M. Müller-Plathe,
J. Neuhann,
H. Neuhauser,
A. Nieters,
C. Otte,
D. Pape,
R. M. Pinto,
C. Pley,
A. Pudszuhn,
P. Reuken,
S. Rieg,
P. Ritter,
G. Rohde,
M. Rönnefarth,
M. Ruzicka,
J. Schaller,
A. Schmidt,
S. Schmidt,
V. Schwachmeyer,
G. Schwanitz,
W. Seeger,
D. Stahl,
N. Stobäus,
H. C. Stubbe,
N. Suttorp,
B. Temmesfeld,
S. Thun,
P. Triller,
F. Trinkmann,
I. Vadasz,
H. Valentin,
M. J. G. T. Vehreschild,
C. Kalle,
M. Lilienfeld-Toal,
J. Weber,
T. Welte,
C. Wildberg,
R. Wizimirski,
S. Zvork,
L. E. Sander,
J. Vehreschild,
T. Zoller,
F. Kurth and
M. Witzenrath,
"Analysis of acute COVID-19 including chronic morbidity: protocol for the deep phenotyping National Pandemic Cohort Network in Germany (NAPKON-HAP). Infection",
07
2023.
| DOI: | 10.1007/s15010-023-02057-0 |
Y. Shi,
R. Strobl,
C. Apfelbacher,
T. Bahmer,
R. Geisler,
P. Heuschmann,
A. Horn,
H. Hoven,
T. Keil,
M. Krawczak,
L. Krist,
C. Lemhöfer,
W. Lieb,
B. Lorenz-Depiereux,
R. Mikolajczyk,
F. Montellano,
J. Reese,
S. Schreiber,
N. Skoetz,
S. Störk,
J. J. Vehreschild,
M. Witzenrath,
E. Grill and
On Behalf Of The Napkon Study Group,
"Persistent symptoms and risk factors predicting prolonged time to symptom-free after SARS‑CoV‑2 infection: an analysis of the baseline examination of the German COVIDOM/NAPKON-POP cohort",
05
2023.
| DOI: | 10.1007/s15010-023-02043-6 |
D. Krefting,
G. Anton,
I. Chaplinskaya-Sobol,
S. Hanss,
W. Hoffmann,
S. Hopff,
M. Kraus,
R. Lorbeer,
B. Lorenz-Depiereux,
T. Illig,
C. Schäfer,
J. Schaller,
D. Stahl,
H. Valentin,
P. Heuschmann and
J. Vehreschild,
"The Importance of Being FAIR and FAST - The Clinical Epidemiology and Study Platform of the German Network University Medicine (NUKLEUS)",
05
2023.
| DOI: | 10.3233/SHTI230071 |
C. Dolch,
I. Bernemann,
B. Fösel,
S. Haag,
N. Klopp,
V. Kopfnagel,
A. Kühn-Steven,
S. Kunze,
B. Lorenz-Depiereux,
S. Mücke,
I. Ruhl,
M. Schieck,
G. Anton,
T. Illig and
M. Scheuner,
"Der NAPKON Bioprobenkern stellt sich vor",
05
2023.
S. Mücke,
S. Kunze,
V. Kopfnagel,
B. Fösel,
I. Bernemann,
P. Christ,
C. Dolch,
N. Klopp,
B. Lorenz-Depiereux,
T. Illig,
G. Anton and
N. Lindemann,
"Dezentralisiertes Biobanking in NAPKON – nach dem Sammeln ist vor der Herausgabe“.",
05
2023.
G. Anton,
T. Bahmer,
S. Ciesek,
C. Dolch,
B. Fösel,
P. Heuschmann,
V. Kopfnagel,
S. Kunze,
B. Lorenz-Depiereux,
S. Mücke,
M. Nauck,
S. Pullamsetti,
M. Ralser,
J. Reese,
C. Schäfer,
M. Schattschneider,
S. Schreiber,
J. Vehreschild,
M. Witzenrath and
T. Illig,
"Systematische molekulare Analysen der NAPKON Kohorten – ein Überblick.",
05
2023.
B. Lorenz-Depiereux,
M. Scherer,
H. Valentin,
S. Berger,
M. Stecher,
A. Hermes,
M. Müller,
B. Balzuweit,
D. Stahl,
C. Schäfer,
S. Hanss,
J. Schaller,
M. Kraus and
E. Heim,
"Poster NAPKON.vention: Ethik-Koordination in NAPKON",
05
2023.
M. Lebedin,
C. V. García,
L. Spatt,
C. Ratswohl,
C. Thibeault,
L. Ostendorf,
F. Paul,
L. E. Sander,
F. Kurth and
K. Rosa,
"Discriminating promiscuous from target-specific autoantibodies in COVID-19. Eur J Immunol",
04
2023.
| DOI: | 10.1002/eji.202250210 |
R. JMM,
M. L,
B. GL,
F. N,
R. JC,
N. J,
O. S,
G. M,
S. B,
S. P,
A. H,
F. C and
P. T,
"A machine learning tool to improve prediction of mediastinal lymph node metastases in non-small cell lung cancer using routinely obtainable [<sup>18</sup>F]FDG-PET/CT parameters.",
European journal of nuclear medicine and molecular imaging,
Jun.
2023.
Abstract:
Bei Patienten mit nichtkleinem Zell-Lungenkrebs (NSCLC) ist die Genauigkeit der [<sup>18</sup>F]FDG-PET/CT für prätherapeutische Lymphknoten (LN)-Stufung durch falsche positive Ergebnisse begrenzt. Unser Ziel war es, das maschinelle Lernen mit routinemäßig erhältlichen Variablen zu bewerten, um die Genauigkeit bei der Standard-Bildbeurteilung zu verbessern. Monozentrische retrospektive Analyse von vortherapeutischen [<sup>18</sup>F]FDG-PET/CT bei 491 aufeinanderfolgenden Patienten mit NSCLC mit einem analogen PET/CT-Scanner (Training + Testkohort, n = 385) oder Digitalscanner (Validierung, n = 106). Vierzig klinische Variablen, Tumoreigenschaften und Bildvariablen (z.B. primärer Tumor und LN SUVmax und Größe) wurden gesammelt. Verschiedene Kombinationen von maschinellen Lernmethoden zur Merkmalsauswahl und Klassifizierung von N0/1 gegen N2/3-Krankheit wurden verglichen. Die zehnfache geschachtelte Kreuzvalidierung diente dazu, den mittleren Bereich unter der ROC-Kurve der zehn Testfalten ("test AUC") und AUC im Validierungskohort abzuleiten. Referenzstandard war die letzte N-Phase aus interdisziplinärem Konsens (historische Ergebnisse für N2/3 LNs in 96%). N2/3-Krankheit war bei 190 Patienten vorhanden (39%; Training + Test, 37%; Validierung, 46%; p = 0,09). Als letztes Modell wurde ein Gradienten-Boost-Klassifikator (GBM) mit 10 Features ausgewählt, basierend auf Test AUC von 0.91 (95% Vertrauensintervall, 0.87-0.94). Validierung AUC betrug 0.94 (0.89-0.98). Bei einer Zielempfindlichkeit von ca. 90 %, Test/Validierungsgenauigkeit der GBM betrug 0,78/0,87. Dies war deutlich höher als die Genauigkeit auf der Grundlage von "mediastinalen LN-Aufnahme > mediastinum" (0.7/0.75; je p < 0,05) oder kombinierten PET/CT-Kriterien (PET positive und/oder LN kurze Achsen Durchmesser > 10 mm; 0,68/0.75; je p < 0,001). Die Harmonisierung der PET-Bilder zwischen den beiden Scannern beeinflusste SUVmax und die visuelle Beurteilung der LNs, verringerte aber nicht den AUC des GBM. Ein maschinelles Lernmodell basierend auf routinemäßig verfügbaren Variablen aus [<sup>18</sup>F]FDG-PET/CT verbesserte Genauigkeit in der mediastinalen LN-Stufe im Vergleich zu etablierten visuellen Bewertungskriterien. Eine Web-Anwendung, die dieses Modell implementiert, wurde zur Verfügung gestellt.
| DOI: | 10.1007/s00259-023-06145-z |
Abstract:
Bei Patienten mit nichtkleinem Zell-Lungenkrebs (NSCLC) ist die Genauigkeit der [<sup>18</sup>F]FDG-PET/CT für prätherapeutische Lymphknoten (LN)-Stufung durch falsche positive Ergebnisse begrenzt. Unser Ziel war es, das maschinelle Lernen mit routinemäßig erhältlichen Variablen zu bewerten, um die Genauigkeit bei der Standard-Bildbeurteilung zu verbessern. Monozentrische retrospektive Analyse von vortherapeutischen [<sup>18</sup>F]FDG-PET/CT bei 491 aufeinanderfolgenden Patienten mit NSCLC mit einem analogen PET/CT-Scanner (Training + Testkohort, n = 385) oder Digitalscanner (Validierung, n = 106). Vierzig klinische Variablen, Tumoreigenschaften und Bildvariablen (z.B. primärer Tumor und LN SUVmax und Größe) wurden gesammelt. Verschiedene Kombinationen von maschinellen Lernmethoden zur Merkmalsauswahl und Klassifizierung von N0/1 gegen N2/3-Krankheit wurden verglichen. Die zehnfache geschachtelte Kreuzvalidierung diente dazu, den mittleren Bereich unter der ROC-Kurve der zehn Testfalten ("test AUC") und AUC im Validierungskohort abzuleiten. Referenzstandard war die letzte N-Phase aus interdisziplinärem Konsens (historische Ergebnisse für N2/3 LNs in 96%). N2/3-Krankheit war bei 190 Patienten vorhanden (39%; Training + Test, 37%; Validierung, 46%; p = 0,09). Als letztes Modell wurde ein Gradienten-Boost-Klassifikator (GBM) mit 10 Features ausgewählt, basierend auf Test AUC von 0.91 (95% Vertrauensintervall, 0.87-0.94). Validierung AUC betrug 0.94 (0.89-0.98). Bei einer Zielempfindlichkeit von ca. 90 %, Test/Validierungsgenauigkeit der GBM betrug 0,78/0,87. Dies war deutlich höher als die Genauigkeit auf der Grundlage von "mediastinalen LN-Aufnahme > mediastinum" (0.7/0.75; je p < 0,05) oder kombinierten PET/CT-Kriterien (PET positive und/oder LN kurze Achsen Durchmesser > 10 mm; 0,68/0.75; je p < 0,001). Die Harmonisierung der PET-Bilder zwischen den beiden Scannern beeinflusste SUVmax und die visuelle Beurteilung der LNs, verringerte aber nicht den AUC des GBM. Ein maschinelles Lernmodell basierend auf routinemäßig verfügbaren Variablen aus [<sup>18</sup>F]FDG-PET/CT verbesserte Genauigkeit in der mediastinalen LN-Stufe im Vergleich zu etablierten visuellen Bewertungskriterien. Eine Web-Anwendung, die dieses Modell implementiert, wurde zur Verfügung gestellt.
[en]
K. S. Appel,
R. Geisler,
D. Maier,
O. Miljukov,
S. M. Hopff and
J. J. Vehreschild,
"A systematic review of predictor composition, outcomes, risk of
bias, and validation of COVID-19 prognostic scores",
Clin. Infect. Dis.,
Okt.
2023.
Oxford University Press (OUP).
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1093/cid/ciad618 |
| Pubmed: | 37879096 |
Abstract:
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.
K. M,
I. M,
T. U and
G. F,
"Added value of chest CT in a machine learning-based prediction model to rule out COVID-19 before inpatient admission: A retrospective university network study.",
European journal of radiology,
Jun.
2023.
Abstract:
Während der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) Pandemie stehen Krankenhäuser immer noch vor der Herausforderung der rechtzeitigen Identifizierung von infizierten Personen vor der stationären Zulassung. Ein künstlicher Intelligenzansatz auf Basis eines etablierten klinischen Netzwerks kann die prospektive Pandemievorbereitung verbessern. Überwachtes maschinelles Lernen wurde verwendet, um Diagnosemodelle zu konstruieren, um COVID-19 vorherzusagen. Eine gepoolte Datenbank wurde rückwirkend aus 4437 Teilnehmerdaten generiert, die zwischen Januar 2017 und Oktober 2020 in 12 deutschen Zentren gesammelt wurden, die zum radiologischen Kooperationsnetzwerk des Konsortiums COVID-19 (RACOON) gehören. Insgesamt 692 (15,6 %) Teilnehmer waren COVID-19 positiv, bezogen auf den Reverse Transkriptions-Polymerase-Kettenreaktionstest. Die diagnostischen Modelle enthalten Brust-CT-Funktionen (Modell R), klinische Untersuchung und Labortest-Funktionen (Modell CL), oder alle drei Merkmalskategorien (Modell RCL). Performance-Ergebnisse beinhalteten Genauigkeit, Empfindlichkeit, Spezifität, negative und positive Vorhersagewerte und Bereich unter der Empfänger-Betriebskurve (AUC). Die Leistung von Prädiktionsmodellen verbesserte sich deutlich, indem Brust-CT-Funktionen zur klinischen Auswertung und Labortest-Funktionen hinzugefügt wurden. Ohne (Modell CL) und unter Einbeziehung der Brust CT (Modell RCL) betrug die Empfindlichkeit 0,82 und 0,89 (p < 0,0001), die Spezifität 0,84 und 0,89 (p < 0,0001), der negative Prädiktivwert 0,96 und 0,97 (p < 0,0001), die AUC 0,92 bzw. 0,95 (p < 0,0001), der Anteil falscher negativer Klassifikationen betrug 2,6 % bzw. 1,7 % (p < 0,0001), Die Ergänzung der Brust CT-Funktionen zu maschinellen lernbasierten Vorhersagemodellen verbessert die Wirksamkeit bei der Entscheidung am COVID-19 vor der stationären Zulassung zu regulären Stationen.
| DOI: | 10.1016/j.ejrad.2023.110827 |
Abstract:
Während der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) Pandemie stehen Krankenhäuser immer noch vor der Herausforderung der rechtzeitigen Identifizierung von infizierten Personen vor der stationären Zulassung. Ein künstlicher Intelligenzansatz auf Basis eines etablierten klinischen Netzwerks kann die prospektive Pandemievorbereitung verbessern. Überwachtes maschinelles Lernen wurde verwendet, um Diagnosemodelle zu konstruieren, um COVID-19 vorherzusagen. Eine gepoolte Datenbank wurde rückwirkend aus 4437 Teilnehmerdaten generiert, die zwischen Januar 2017 und Oktober 2020 in 12 deutschen Zentren gesammelt wurden, die zum radiologischen Kooperationsnetzwerk des Konsortiums COVID-19 (RACOON) gehören. Insgesamt 692 (15,6 %) Teilnehmer waren COVID-19 positiv, bezogen auf den Reverse Transkriptions-Polymerase-Kettenreaktionstest. Die diagnostischen Modelle enthalten Brust-CT-Funktionen (Modell R), klinische Untersuchung und Labortest-Funktionen (Modell CL), oder alle drei Merkmalskategorien (Modell RCL). Performance-Ergebnisse beinhalteten Genauigkeit, Empfindlichkeit, Spezifität, negative und positive Vorhersagewerte und Bereich unter der Empfänger-Betriebskurve (AUC). Die Leistung von Prädiktionsmodellen verbesserte sich deutlich, indem Brust-CT-Funktionen zur klinischen Auswertung und Labortest-Funktionen hinzugefügt wurden. Ohne (Modell CL) und unter Einbeziehung der Brust CT (Modell RCL) betrug die Empfindlichkeit 0,82 und 0,89 (p < 0,0001), die Spezifität 0,84 und 0,89 (p < 0,0001), der negative Prädiktivwert 0,96 und 0,97 (p < 0,0001), die AUC 0,92 bzw. 0,95 (p < 0,0001), der Anteil falscher negativer Klassifikationen betrug 2,6 % bzw. 1,7 % (p < 0,0001), Die Ergänzung der Brust CT-Funktionen zu maschinellen lernbasierten Vorhersagemodellen verbessert die Wirksamkeit bei der Entscheidung am COVID-19 vor der stationären Zulassung zu regulären Stationen.
S. AS,
P. S,
A. S,
K. D,
S. M,
S. H and
F. CM,
"Admission rates and clinical profiles of children and youth with eating disorders treated as inpatients before and during the COVID-19 pandemic in a German university hospital.",
Frontiers in public health,
2023.
Abstract:
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 (<i>n</i> = 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.
| DOI: | 10.3389/fpubh.2023.1281363 |
Abstract:
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 (<i>n</i> = 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.
M. F,
K. J,
S. R,
L. H,
F. P,
J. Y,
R. M,
L. D,
W. M,
L. W,
N. M,
S. Y,
A. L,
H. X,
M. D,
K. I,
B. A,
M. D,
Z. L,
T. F,
L. M,
P. M,
Z. H and
P. T,
"AI support for accurate and fast radiological diagnosis of COVID-19: an international multicenter, multivendor CT study.",
European radiology,
Jun.
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1007/s00330-022-09335-9 |
Abstract:
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.
[en]
B. Salzberger,
A. Mellmann,
A. Bludau,
S. Ciesek,
V. Corman,
A. Dilthey,
T. Donker,
T. Eckmanns,
R. Egelkamp,
S. G. Gatermann,
H. Grundmann,
G. Häcker,
M. Kaase,
B. Lange,
M. Mielke,
M. W. Pletz,
T. Semmler,
A. Thürmer,
L. H. Wieler,
T. Wolff,
A. F. Widmer and
S. Scheithauer,
"An appeal for strengthening genomic pathogen surveillance to
improve pandemic preparedness and infection prevention: the
German perspective",
Infection,
vol. 51,
no. 4,
pp. 805—811,
Aug.
2023.
Springer Science and Business Media LLC.
Abstract:
The SARS-CoV-2 pandemic has highlighted the importance of viable infection surveillance and the relevant infrastructure. From a German perspective, an integral part of this infrastructure, genomic pathogen sequencing, was at best fragmentary and stretched to its limits due to the lack or inefficient use of equipment, human resources, data management and coordination. The experience in other countries has shown that the rate of sequenced positive samples and linkage of genomic and epidemiological data (person, place, time) represent important factors for a successful application of genomic pathogen surveillance. Planning, establishing and consistently supporting adequate structures for genomic pathogen surveillance will be crucial to identify and combat future pandemics as well as other challenges in infectious diseases such as multi-drug resistant bacteria and healthcare-associated infections. Therefore, the authors propose a multifaceted and coordinated process for the definition of procedural, legal and technical standards for comprehensive genomic pathogen surveillance in Germany, covering the areas of genomic sequencing, data collection and data linkage, as well as target pathogens. A comparative analysis of the structures established in Germany and in other countries is applied. This proposal aims to better tackle epi- and pandemics to come and take action from the "lessons learned" from the SARS-CoV-2 pandemic.
Abstract:
The SARS-CoV-2 pandemic has highlighted the importance of viable infection surveillance and the relevant infrastructure. From a German perspective, an integral part of this infrastructure, genomic pathogen sequencing, was at best fragmentary and stretched to its limits due to the lack or inefficient use of equipment, human resources, data management and coordination. The experience in other countries has shown that the rate of sequenced positive samples and linkage of genomic and epidemiological data (person, place, time) represent important factors for a successful application of genomic pathogen surveillance. Planning, establishing and consistently supporting adequate structures for genomic pathogen surveillance will be crucial to identify and combat future pandemics as well as other challenges in infectious diseases such as multi-drug resistant bacteria and healthcare-associated infections. Therefore, the authors propose a multifaceted and coordinated process for the definition of procedural, legal and technical standards for comprehensive genomic pathogen surveillance in Germany, covering the areas of genomic sequencing, data collection and data linkage, as well as target pathogens. A comparative analysis of the structures established in Germany and in other countries is applied. This proposal aims to better tackle epi- and pandemics to come and take action from the "lessons learned" from the SARS-CoV-2 pandemic.
[en]
F. Steinbeis,
C. Thibeault,
S. Steinbrecher,
I. A. Haack,
D. August,
B. Balzuweit,
C. Bellinghausen,
S. Berger,
I. Chaplinskaya-Sobol,
O. Cornely,
P. Doeblin,
M. Endres,
C. Fink,
C. Finke,
S. Frank,
S. Hanß,
T. Hartung,
J. C. Hellmuth,
S. Herold,
P. Heuschmann,
J. Heyckendorf,
R. Heyder,
S. Hippenstiel,
W. Hoffmann,
S. U. Kelle,
P. Knape,
P. Koehler,
L. Kretzler,
D. M. Leistner,
J. Lienau,
R. Lorbeer,
B. Lorenz-Depiereux,
C. D. Lüttke,
K. Mai,
U. Merle,
L. A. Meyer-Arndt,
O. Miljukov,
M. Muenchhoff,
M. Müller-Plathe,
J. Neuhann,
H. Neuhauser,
A. Nieters,
C. Otte,
D. Pape,
R. M. Pinto,
C. Pley,
A. Pudszuhn,
P. Reuken,
S. Rieg,
P. Ritter,
G. Rohde,
M. Rönnefarth,
M. Ruzicka,
J. Schaller,
A. Schmidt,
S. Schmidt,
V. Schwachmeyer,
G. Schwanitz,
W. Seeger,
D. Stahl,
N. Stobäus,
H. C. Stubbe,
N. Suttorp,
B. Temmesfeld,
S. Thun,
P. Triller,
F. Trinkmann,
I. Vadasz,
H. Valentin,
M. Vehreschild,
C. Kalle,
M. Lilienfeld-Toal,
J. Weber,
T. Welte,
C. Wildberg,
R. Wizimirski,
S. Zvork,
L. E. Sander,
J. Vehreschild,
T. Zoller,
F. Kurth and
M. Witzenrath,
"Analysis of acute COVID-19 including chronic morbidity:
protocol for the deep phenotyping National Pandemic Cohort
Network in Germany (NAPKON-HAP)",
Infection,
vol. 52,
no. 1,
pp. 93-104,
Jul.
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1007/s15010-023-02057-0 |
| Pubmed: | 37434025 |
Abstract:
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.
[en]
D. Hellwig,
N. C. Hellwig,
S. Boehner,
T. Fuchs,
R. Fischer and
D. Schmidt,
"Artificial intelligence and deep learning for advancing PET image reconstruction: State-of-the-art and future directions",
Nuklearmedizin,
vol. 62,
no. 6,
pp. 334—342,
2023.
Georg Thieme Verlag KG,
http://dx.doi.org/10.1055/a-2198-0358.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1055/a-2198-0358 |
Abstract:
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.
[en]
M. Harries,
V. K. Jaeger,
I. Rodiah,
M. J. Hassenstein,
J. Ortmann,
M. Dreier,
I. 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 and
B. Lange,
"Bridging the gap - estimation of 2022/2023 SARS-CoV-2
healthcare burden in Germany based on multidimensional data from
a rapid epidemic panel",
Int. J. Infect. Dis.,
Nov.
2023.
Abstract:
INTRODUCTION: Throughout the SARS-CoV-2 pandemic, Germany like other countries lacked adaptive population-based panels to monitor the spread of epidemic diseases. METHODS: To fill a gap of population-based estimates needed for winter 2022/23 we resampled in the German SARS-CoV-2 cohort study MuSPAD in mid-2022, including characterization of systemic cellular and humoral immune responses by interferon-$\gamma$-release assay (IGRA) and CLIA/IVN assay. We were able to confirm categorization of our study population into four groups with differing protection levels against severe COVID-19 course based on literature synthesis. Using these estimates we assessed potential health care burden for winter 2022/23 in different scenarios with varying assumptions on transmissibility, pathogenicity, new variants, and vaccine booster campaigns in ordinary differential equation models. RESULTS: We included 9921 participants from eight German regions. While 85% of individuals were located in one of the two highest protection categories, hospitalization estimates from scenario modelling were highly dependent on viral variant characteristics ranging from 30-300% compared to the 02/2021 peak. Our results were openly communicated and published to an epidemic panel network and a newly established modelling network. CONCLUSION: We demonstrate feasibility of a rapid epidemic panel to provide complex immune protection levels for inclusion in dynamic disease burden modelling scenarios.
Abstract:
INTRODUCTION: Throughout the SARS-CoV-2 pandemic, Germany like other countries lacked adaptive population-based panels to monitor the spread of epidemic diseases. METHODS: To fill a gap of population-based estimates needed for winter 2022/23 we resampled in the German SARS-CoV-2 cohort study MuSPAD in mid-2022, including characterization of systemic cellular and humoral immune responses by interferon-$\gamma$-release assay (IGRA) and CLIA/IVN assay. We were able to confirm categorization of our study population into four groups with differing protection levels against severe COVID-19 course based on literature synthesis. Using these estimates we assessed potential health care burden for winter 2022/23 in different scenarios with varying assumptions on transmissibility, pathogenicity, new variants, and vaccine booster campaigns in ordinary differential equation models. RESULTS: We included 9921 participants from eight German regions. While 85% of individuals were located in one of the two highest protection categories, hospitalization estimates from scenario modelling were highly dependent on viral variant characteristics ranging from 30-300% compared to the 02/2021 peak. Our results were openly communicated and published to an epidemic panel network and a newly established modelling network. CONCLUSION: We demonstrate feasibility of a rapid epidemic panel to provide complex immune protection levels for inclusion in dynamic disease burden modelling scenarios.
V. Kopfnagel,
I. Bernemann,
G. Anton,
T. Illig,
S. Mücke,
C. Dolch,
N. Klopp,
D. Drobek and
M. Kersting,
"Centralized DNA Isolation in the National Pandemic Cohort Network (NAPKON).",
no. ISBN 978-3-8382-1841-0,
pp. 51-52,
2023.
J. PP,
E. C,
P. T,
L. M,
K. J and
D. T,
"Challenges in Implementing the Local Node Infrastructure for a National Federated Machine Learning Network in Radiology.",
Healthcare (Basel, Switzerland),
Aug.
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.3390/healthcare11172377 |
Abstract:
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.
E. M,
D. M,
N. N,
S. CO,
L. M and
S. M,
"Classifying sex with volume-matched brain MRI.",
Neuroimage. Reports,
Sep.
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1016/j.ynirp.2023.100181 |
Abstract:
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.
M. HJ and
M. B,
"Clinical importance of thoracal lymphadenopathy in COVID-19.",
Journal of infection and public health,
Aug.
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1016/j.jiph.2023.05.031 |
Abstract:
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.
D. Gagiannis,
C. Hackenbroch,
W. Bloch,
F. Zech,
F. Kirchhoff,
S. Djudjaj,
S. Stillfried,
R. Bülow,
P. Boor and
K. Steinestel,
"Clinical, Imaging, and Histopathological Features of Pulmonary Sequelae Following Mild COVID-19",
American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine,
Jun.
2023.
| DOI: | 10.1164/rccm.202302-0285LE |
| Datei: | https://www.atsjournals.org/doi/abs/10.1164/rccm.202302-0285LE |
T. A. S,
I. P,
S. M,
M. G,
K. F,
K. JN,
K. C,
N. S and
T. D,
"Collaborative training of medical artificial intelligence models with non-uniform labels.",
Scientific reports,
Apr.
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1038/s41598-023-33303-y |
Abstract:
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.
I. Bernemann,
S. Haag,
B. Fösel,
C. Dolch,
N. Klopp,
V. Kopfnagel,
A. Kühn-Steven,
S. Kunze,
S. Mücke,
I. Ruhl,
M. Schieck,
T. Illig and
G. Anton,
"Compliance with study standards in multicentre studies using the example of NAPKON.",
no. ISBN 978-3-8382-1841-0,
pp. 61-62,
2023.
[eng]
K. Bräutigam,
S. Reinhard,
M. Wartenberg,
S. Forster,
K. Greif,
M. Granai,
H. Bösmüller,
K. Klingel and
C. M. Schürch,
"Comprehensive analysis of SARS-CoV-2 receptor proteins in human respiratory tissues identifies alveolar macrophages as potential virus entry site",
Histopathology,
vol. 82,
no. 6,
pp. 846—859,
Mai
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1111/his.14871 |
Abstract:
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.
[en]
J. Schädler,
A. T. Azeke,
B. Ondruschka,
S. Steurer,
M. Lütgehetmann,
A. Fitzek and
D. Möbius,
"Concordance between MITS and conventional autopsies for pathological and virological diagnoses",
International Journal of Legal Medicine,
Okt.
2023.
Abstract:
In pandemics or to further study highly contagious infectious diseases, new strategies are needed for the collection of post-mortem tissue samples to identify the pathogen as well as its morphological impact. In this study, an ultrasound-guided minimally invasive tissue sampling (MITS) protocol was developed and validated for post-mortem use. The histological and microbiological qualities of post-mortem specimens were evaluated and compared between MITS and conventional autopsy (CA) in a series of COVID-19 deaths. Thirty-six ultrasound-guided MITS were performed. In five cases more, specimens for histological and virological examination were also obtained and compared during the subsequently performed CA. Summary statistics and qualitative interpretations (positive, negative) were calculated for each organ tissue sample from MITS and CA, and target genes were determined for both human cell count (beta-globin) and virus (SARS-CoV-2 specific E gene). There are no significant differences between MITS and CA with respect to the detectability of viral load in individual organs, which is why MITS can be of utmost importance and an useful alternative, especially during outbreaks of infectious diseases.
| DOI: | 10.1007/s00414-023-03088-w |
| Datei: | https://doi.org/10.1007/s00414-023-03088-w |
Abstract:
In pandemics or to further study highly contagious infectious diseases, new strategies are needed for the collection of post-mortem tissue samples to identify the pathogen as well as its morphological impact. In this study, an ultrasound-guided minimally invasive tissue sampling (MITS) protocol was developed and validated for post-mortem use. The histological and microbiological qualities of post-mortem specimens were evaluated and compared between MITS and conventional autopsy (CA) in a series of COVID-19 deaths. Thirty-six ultrasound-guided MITS were performed. In five cases more, specimens for histological and virological examination were also obtained and compared during the subsequently performed CA. Summary statistics and qualitative interpretations (positive, negative) were calculated for each organ tissue sample from MITS and CA, and target genes were determined for both human cell count (beta-globin) and virus (SARS-CoV-2 specific E gene). There are no significant differences between MITS and CA with respect to the detectability of viral load in individual organs, which is why MITS can be of utmost importance and an useful alternative, especially during outbreaks of infectious diseases.
K. O. Yusuf,
A. Schoneberg,
S. Hanß,
M. Wiesenfeldt,
M. Stecher,
L. Mitrov,
S. M. Hopff,
S. Steinbrecher,
F. Kurth,
T. Bahmer,
S. Schreiber,
D. Pape,
A. Hofmann,
M. Kohls,
S. Störk,
H. C. Stubbe,
J. J. Tebbe,
J. C. Hellmuth,
J. Erber,
L. Krist,
S. Rieg,
L. Pilgram,
J. J. Vehreschild,
J. Reese and
D. Krefting,
"Consistency as a Data Quality Measure for German Corona
Consensus Items Mapped from National Pandemic Cohort Network
Data Collections",
Methods Inf Med,
vol. 62,
no. S 01,
pp. e47—e56,
Jan.
2023.
Georg Thieme Verlag KG.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1055/a-2006-1086 |
Abstract:
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.
K. O. Yusuf,
O. Miljukov,
A. Schoneberg,
S. Hanß,
M. Wiesenfeldt,
M. Stecher,
L. Mitrov,
S. Hopff,
S. Steinbrecher,
F. Kurth,
T. Bahmer,
S. Schreiber,
D. Pape,
A. Hofmann,
M. Kohls,
S. Störk,
H. C. Stubbe,
J. J. Tebbe,
J. Hellmuth,
J. Erber,
L. Krist,
S. Rieg,
L. Pilgram,
J. J. Vehreschild,
J. Reese and
D. Krefting,
"Consistency as a Data Quality Measure for German Corona Consensus Items Mapped from National Pandemic Cohort Network Data Collections.",
01
2023.
| DOI: | 10.1055/a-2006-1086 |
M. S,
P. F,
S. Q,
S. G,
R. J,
S. C,
P. M and
H. O,
"CT findings in "Post-Covid": residua from acute pneumonia or "Post-Covid-ILD"?",
Sarcoidosis, vasculitis, and diffuse lung diseases : official journal of WASOG,
Jun.
2023.
Abstract:
Ziel dieser Studie war es, zu bewerten, ob CT-Ergebnisse bei Patienten mit Lungen Post Covid-Syndrom Residua nach akuter Lungenentzündung darstellen oder ob SARS-CoV 2 eine wahre ILD induziert. Konsekutive Patienten mit Status post akute Covid-19 Lungenentzündung und anhaltende Lungensymptome wurden eingeschrieben. Inklusionskriterien waren die Verfügbarkeit von mindestens einer in der akuten Phase durchgeführten Brust CT und mindestens einer Brust CT mindestens 80 Tage nach Symptombeginn. Sowohl in der akuten als auch in der chronischen Phase wurden CTs 14 CT-Features sowie Verteilung und Ausmaß der Trübungen unabhängig voneinander durch zwei Brustradiologen bestimmt. Die Evolution jeder einzelnen CT-Lession im Laufe der Zeit wurde für jeden Patienten intraindividuell registriert. Darüber hinaus wurden Lungen-Anomalien automatisch mit einem vortrainierten nnU-Net-Modell und Volumen sowie Dichte von parenchymalen Läsionen über den gesamten Krankheitsverlauf aufgetragen, einschließlich aller verfügbaren CTs. 29 Patienten (median age 59 Jahre, IQR 8, 22 Männer) wurden eingeschrieben. Die Nachlaufzeit betrug 80-242 Tage (Mittel 134). 152/157 (97 %) Läsionen in der chronischen Phase CTs stellten Residua der Lungenpathologie in der akuten Phase dar. Die subjektive und objektive Auswertung serieller CTs ergab, dass CT-Anomalien standortstabil waren und die Ausdehnung und Dichte kontinuierlich abnimmt. Die Ergebnisse unserer Studie unterstützen die Hypothese, dass CT-Anomalien in der chronischen Phase nach Covid-19-Pneumonie Residua in Bezug auf eine verlängerte Heilung von akuter Infektion darstellen. Wir fanden keine Beweise für eine Post Covid ILD.
| DOI: | 10.36141/svdld.v40i2.13983 |
Abstract:
Ziel dieser Studie war es, zu bewerten, ob CT-Ergebnisse bei Patienten mit Lungen Post Covid-Syndrom Residua nach akuter Lungenentzündung darstellen oder ob SARS-CoV 2 eine wahre ILD induziert. Konsekutive Patienten mit Status post akute Covid-19 Lungenentzündung und anhaltende Lungensymptome wurden eingeschrieben. Inklusionskriterien waren die Verfügbarkeit von mindestens einer in der akuten Phase durchgeführten Brust CT und mindestens einer Brust CT mindestens 80 Tage nach Symptombeginn. Sowohl in der akuten als auch in der chronischen Phase wurden CTs 14 CT-Features sowie Verteilung und Ausmaß der Trübungen unabhängig voneinander durch zwei Brustradiologen bestimmt. Die Evolution jeder einzelnen CT-Lession im Laufe der Zeit wurde für jeden Patienten intraindividuell registriert. Darüber hinaus wurden Lungen-Anomalien automatisch mit einem vortrainierten nnU-Net-Modell und Volumen sowie Dichte von parenchymalen Läsionen über den gesamten Krankheitsverlauf aufgetragen, einschließlich aller verfügbaren CTs. 29 Patienten (median age 59 Jahre, IQR 8, 22 Männer) wurden eingeschrieben. Die Nachlaufzeit betrug 80-242 Tage (Mittel 134). 152/157 (97 %) Läsionen in der chronischen Phase CTs stellten Residua der Lungenpathologie in der akuten Phase dar. Die subjektive und objektive Auswertung serieller CTs ergab, dass CT-Anomalien standortstabil waren und die Ausdehnung und Dichte kontinuierlich abnimmt. Die Ergebnisse unserer Studie unterstützen die Hypothese, dass CT-Anomalien in der chronischen Phase nach Covid-19-Pneumonie Residua in Bezug auf eine verlängerte Heilung von akuter Infektion darstellen. Wir fanden keine Beweise für eine Post Covid ILD.
[en]
S. Stanelle-Bertram,
S. Beck,
N. K. Mounogou,
B. Schaumburg,
F. Stoll,
Z. Schmal,
T. Bai,
M. Zickler,
G. Beythien,
K. Becker,
M. Roi,
F. Heinrich,
C. Schulz,
M. Sauter,
S. Krasemann,
P. Lange,
A. Heinemann,
D. Riel,
L. Leijten,
L. Bauer,
T. P. P. Bosch,
B. Lopuhaä,
T. Busche,
D. Wibberg,
D. Schaudien,
T. Goldmann,
A. Lüttjohann,
J. Ruschinski,
H. Jania,
Z. Müller,
V. Reis,
V. Krupp-Buzimkic,
M. Wolff,
C. Fallerini,
M. Baldassarri,
S. Furini,
K. Norwood,
C. Käufer,
N. Schützenmeister,
M. Köckritz-Blickwede,
M. Schroeder,
D. Jarczak,
A. Nierhaus,
T. Welte,
S. Kluge,
A. C. McHardy,
F. Sommer,
J. Kalinowski,
S. Krauss-Etschmann,
F. Richter,
J. Thüsen,
W. Baumgärtner,
K. Klingel,
B. Ondruschka,
A. Renieri and
G. Gabriel,
"CYP19A1 mediates severe SARS-CoV-2 disease outcome in males",
Cell Reports Medicine,
pp. 101152,
Aug.
2023.
Abstract:
Male sex represents one of the major risk factors for severe COVID-19 outcome. However, underlying mechanisms that mediate sex-dependent disease outcome are as yet unknown. Here, we identify the CYP19A1 gene encoding for the testosterone-to-estradiol metabolizing enzyme CYP19A1 (also known as aromatase) as a host factor that contributes to worsened disease outcome in SARS-CoV-2-infected males. We analyzed exome sequencing data obtained from a human COVID-19 cohort (n = 2,866) using a machine-learning approach and identify a CYP19A1-activity-increasing mutation to be associated with the development of severe disease in men but not women. We further analyzed human autopsy-derived lungs (n = 86) and detect increased pulmonary CYP19A1 expression at the time point of death in men compared with women. In the golden hamster model, we show that SARS-CoV-2 infection causes increased CYP19A1 expression in the lung that is associated with dysregulated plasma sex hormone levels and reduced long-term pulmonary function in males but not females. Treatment of SARS-CoV-2-infected hamsters with a clinically approved CYP19A1 inhibitor (letrozole) improves impaired lung function and supports recovery of imbalanced sex hormones specifically in males. Our study identifies CYP19A1 as a contributor to sex-specific SARS-CoV-2 disease outcome in males. Furthermore, inhibition of CYP19A1 by the clinically approved drug letrozole may furnish a new therapeutic strategy for individualized patient management and treatment.
| DOI: | 10.1016/j.xcrm.2023.101152 |
| Datei: | https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666379123003051 |
Abstract:
Male sex represents one of the major risk factors for severe COVID-19 outcome. However, underlying mechanisms that mediate sex-dependent disease outcome are as yet unknown. Here, we identify the CYP19A1 gene encoding for the testosterone-to-estradiol metabolizing enzyme CYP19A1 (also known as aromatase) as a host factor that contributes to worsened disease outcome in SARS-CoV-2-infected males. We analyzed exome sequencing data obtained from a human COVID-19 cohort (n = 2,866) using a machine-learning approach and identify a CYP19A1-activity-increasing mutation to be associated with the development of severe disease in men but not women. We further analyzed human autopsy-derived lungs (n = 86) and detect increased pulmonary CYP19A1 expression at the time point of death in men compared with women. In the golden hamster model, we show that SARS-CoV-2 infection causes increased CYP19A1 expression in the lung that is associated with dysregulated plasma sex hormone levels and reduced long-term pulmonary function in males but not females. Treatment of SARS-CoV-2-infected hamsters with a clinically approved CYP19A1 inhibitor (letrozole) improves impaired lung function and supports recovery of imbalanced sex hormones specifically in males. Our study identifies CYP19A1 as a contributor to sex-specific SARS-CoV-2 disease outcome in males. Furthermore, inhibition of CYP19A1 by the clinically approved drug letrozole may furnish a new therapeutic strategy for individualized patient management and treatment.
S. Mücke,
S. Kunze,
V. Kopfnagel,
B. Fösel,
I. Bernemann,
C. Dolch,
N. Klopp,
D. Lindemann,
B. Lorenz-Depiereux,
T. Illig,
G. Anton and
P. Christ,
"Decentralized biobanking in NAPKON - 500 sample requests later.",
no. ISBN 978-3-8382-1841-0,
pp. 53-54,
2023.
C. Nürnberger,
K. S. Appel,
M. C. Polidori,
N. Hettich,
T. Bahmer,
C. Förster,
C. Lemhöfer and
On Behalf Of The Napkon Study Group,
"Der Post-COVID-Score ist zur Identifizierung von Betroffenen in der SÜP anwendbar. Die Einbeziehung von Assessmentinstrumenten kann zu einer detaillierteren Darstellung beitragen",
Poster NAPKON Vention 2023, Frankfurt,
2023.
T. M,
B. W,
L. JA,
A. UI and
N. S,
"Direct deep learning-based survival prediction from pre-interventional CT prior to transcatheter aortic valve replacement.",
European journal of radiology,
Nov.
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1016/j.ejrad.2023.111150 |
Abstract:
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.
M. Lebedin,
C. V. García,
L. Spatt,
C. Ratswohl,
C. Thibeault,
L. Ostendorf,
F. Paul,
L. E. Sander,
F. Kurth and
K. Rosa,
"Discriminating promiscuous from target-specific autoantibodies in COVID-19",
European Journal of Immunology,
vol. 53,
no. 5,
pp. 2250210,
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1002/eji.202250210 |
| Pubmed: | 36856018 |
| Datei: | https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/eji.202250210 |
Abstract:
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.
[en]
Z. I. Kolabas,
L. B. Kuemmerle,
R. Perneczky,
B. Förstera,
S. Ulukaya,
S. Kapoor,
L. M. Bartos,
M. Büttner,
O. S. Caliskan,
Z. Rong,
H. Mai,
L. Höher,
D. Jeridi,
M. Molbay,
I. Khalin,
I. K. Deligiannis,
M. Negwer,
K. Roberts,
A. Simats,
O. Carofiglio,
M. I. Todorov,
I. Horvath,
F. Ozturk,
S. Hummel,
G. Biechele,
A. Zatcepin,
M. Unterrainer,
J. Gnörich,
J. Roodselaar,
J. Shrouder,
P. Khosravani,
B. Tast,
L. Richter,
L. Díaz-Marugán,
D. Kaltenecker,
L. Lux,
Y. Chen,
S. Zhao,
B. Rauchmann,
M. Sterr,
I. Kunze,
K. Stanic,
V. W. Y. Kan,
S. Besson-Girard,
S. Katzdobler,
C. Palleis,
J. Schädler,
J. C. Paetzold,
S. Liebscher,
A. E. Hauser,
O. Gokce,
H. Lickert,
H. Steinke,
C. Benakis,
C. Braun,
C. P. Martinez-Jimenez,
K. Buerger,
G. Höglinger,
J. Levin,
C. Haass,
A. Kopczak,
M. Dichgans,
J. Havla,
T. Kümpfel,
M. Kerschensteiner,
M. Schifferer,
M. Simons,
A. Liesz,
N. Krahmer,
O. A. Bayraktar,
N. Franzmeier,
N. Plesnila,
S. Erener,
V. G. Puelles,
C. Delbridge,
H. S. Bhatia,
F. Hellal,
M. Elsner,
I. Bechmann,
B. Ondruschka,
M. Brendel,
F. J. Theis and
A. Erturk,
"Distinct molecular profiles of skull bone marrow in health and neurological disorders",
Cell,
pp. S0092867423007420,
Aug.
2023.
| DOI: | 10.1016/j.cell.2023.07.009 |
| Datei: | https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0092867423007420 |
[en]
R. Mothes,
A. Pascual-Reguant,
R. Koehler,
J. Liebeskind,
A. Liebheit,
S. Bauherr,
L. Philipsen,
C. Dittmayer,
M. Laue,
R. Von Manitius,
S. Elezkurtaj,
P. Durek,
F. Heinrich,
G. A. Heinz,
G. M. Guerra,
B. Obermayer,
J. Meinhardt,
J. Ihlow,
J. Radke,
F. L. Heppner,
P. Enghard,
H. Stockmann,
T. Aschman,
J. Schneider,
V. M. Corman,
L. E. Sander,
M. Mashreghi,
T. Conrad,
A. C. Hocke,
R. A. Niesner,
H. Radbruch and
A. E. Hauser,
"Distinct tissue niches direct lung immunopathology via CCL18 and CCL21 in severe COVID-19",
Nature Communications,
vol. 14,
no. 1,
pp. 791,
Feb.
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1038/s41467-023-36333-2 |
| Datei: | https://www.nature.com/articles/s41467-023-36333-2 |
Abstract:
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.
T. A. S,
K. C,
S. MJ,
I. P,
T. D and
N. S,
"Enhancing domain generalization in the AI-based analysis of chest radiographs with federated learning.",
Scientific reports,
Dez.
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1038/s41598-023-49956-8 |
Abstract:
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.
[en]
T. Fuchs,
L. Kaiser,
D. Müller,
L. Papp,
R. Fischer and
J. Tran-Gia,
"Enhancing interoperability and harmonisation of nuclear medicine image data and associated clinical data",
Nuklearmedizin,
vol. 62,
no. 6,
pp. 389-398,
2023.
Georg Thieme Verlag KG,
http://dx.doi.org/10.1055/a-2187-5701.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.1055/a-2187-5701 |
Abstract:
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.
K. Tilch and
S. M. Hopff,
"Entscheidungsverhalten zur Einwilligung in Studienmodule bei Patient:innen des Nationalen Pandemie Kohorten Netzes.",
Poster KIT Kongress 2023, Leipzig,
2023.
[en]
B. Lange,
V. K. Jaeger,
M. Harries,
V. R"ucker,
H. Streeck,
S. Blaschke,
A. Petersmann,
N. Toepfner,
M. Nauck,
M. J. Hassenstein,
M. Dreier,
I. Holt,
A. Budde,
A. Bartz,
J. Ortmann,
M. Kurosinski,
R. Berner,
M. Borsche,
G. Brandhorst,
M. Brinkmann,
K. Budde,
M. Deckena,
G. Engels,
M. Fenzlaff,
C. Härtel,
O. Hovardovska,
A. Katalinic,
K. Kehl,
M. Kohls,
S. Krüger,
W. Lieb,
K. M. Meyer-Schlinkmann,
T. Pischon,
D. Rosenkranz,
N. R"ubsamen,
J. Rupp,
C. Schäfer,
M. Schattschneider,
A. Schlegtendal,
S. Schlinkert,
L. Schmidbauer,
K. Schulze-Wundling,
S. Störk,
C. Tiemann,
H. V"olzke,
T. Winter,
C. Klein,
J. Liese,
F. Brinkmann,
P. F. Ottensmeyer,
J. Reese,
P. Heuschmann and
A. Karch,
"Estimates of protection levels against SARS-CoV-2 infection and
severe COVID-19 in Germany before the 2022/2023 winter season:
the IMMUNEBRIDGE project",
Infection,
Aug.
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | https://doi.org/10.1007/s15010-023-02071-2 |
Abstract:
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.
S. Scheithauer,
A. Dilthey,
A. Bludau,
S. Ciesek,
V. Corman,
T. Donker,
T. Eckmanns,
R. Egelkamp,
H. Grundmann,
G. Häcker,
M. Kaase,
B. Lange,
A. Mellmann,
M. Mielke,
M. Pletz,
B. Salzberger,
A. Thürmer,
A. Widmer,
L. H. Wieler,
T. Wolff,
S. Gatermann and
T. Semmler,
"Etablierung der Genomischen Erreger-Surveillance zur Stärkung des Pandemie- und Infektionsschutzes in Deutschland",
Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz,
vol. 66,
no. 4,
pp. 443—449,
2023.
Abstract:
The SARS-CoV\hbox-2 pandemic has shown a~deficit of essential epidemiological infrastructure, especially with regard to genomic pathogen surveillance in Germany. In order to prepare for future pandemics, the authors consider it urgently necessary to remedy this existing deficit by establishing an efficient infrastructure for genomic pathogen surveillance. Such a network can build on structures, processes, and interactions that have already been initiated regionally and further optimize them. It will be able to respond to current and future challenges with a~high degree of adaptability.The aim of this paper is to address the urgency and to outline proposed measures for establishing an efficient, adaptable, and responsive genomic pathogen surveillance network, taking into account external framework conditions and internal standards. The proposed measures are based on global and country-specific best practices and strategy papers. Specific next steps to achieve an integrated genomic pathogen surveillance include linking epidemiological data with pathogen genomic data; sharing and coordinating existing resources; making surveillance data available to relevant decision-makers, the public health service, and the scientific community; and engaging all stakeholders. The establishment of a~genomic pathogen surveillance network is essential for the continuous, stable, active surveillance of the infection situation in Germany, both during pandemic phases and beyond. Die SARS-CoV-2-Pandemie hat ein Defizit an essentieller infektionsepidemiologischer Infrastruktur, insbesondere in Bezug auf die Genomische Erreger-Surveillance (GES) in Deutschland, gezeigt. Zur Vorbereitung auf zukünftige pandemische Notlagen sehen es die Autor*innen als dringend erforderlich an, dieses bestehende Defizit durch den Aufbau einer leistungsfähigen Infrastruktur für GES zu beheben. Ein derartiges Netzwerk kann auf bereits regional initiierten Strukturen, Prozessen und Interaktionen aufbauen und diese weiter optimieren. Es kann zukünftig mit einer hohen Anpassungsfähigkeit auf aktuelle und kommende Herausforderungen reagieren.Ziele der vorliegenden Arbeit sind die Verdeutlichung der Dringlichkeit und Skizzierung von Vorschlägen zur Etablierung eines effizienten, anpassungsfähigen und reaktionsbereiten GES-Netzwerkes unter Berücksichtigung von externen Rahmenbedingungen und internen Standards. Die erarbeiteten Vorschläge basieren auf der Grundlage globaler und länderspezifischer Best Practices und Strategiepapiere. Zu den konkreten nächsten Schritten zur Realisierung einer integrierten GES zählen die Ermöglichung der Verknüpfung epidemiologischer Daten mit Genomdaten der Erreger, die gemeinsame und koordinierte Nutzung von vorhandenen Ressourcen, die Nutzbarmachung der so gewonnenen Surveillance-Daten für relevante Entscheidungstragende, den Öffentlichen Gesundheitsdienst und die wissenschaftliche Gemeinschaft sowie die Einbindung aller Stakeholder. Der Aufbau eines GES-Netzwerkes ist essentiell für die kontinuierliche, stabile, aktive Überwachung des Infektionsgeschehens in Deutschland sowohl während pandemischer Phasen als auch außerhalb dieser.
| DOI: | 10.1007/s00103-023-03680-w |
Abstract:
The SARS-CoV\hbox-2 pandemic has shown a~deficit of essential epidemiological infrastructure, especially with regard to genomic pathogen surveillance in Germany. In order to prepare for future pandemics, the authors consider it urgently necessary to remedy this existing deficit by establishing an efficient infrastructure for genomic pathogen surveillance. Such a network can build on structures, processes, and interactions that have already been initiated regionally and further optimize them. It will be able to respond to current and future challenges with a~high degree of adaptability.The aim of this paper is to address the urgency and to outline proposed measures for establishing an efficient, adaptable, and responsive genomic pathogen surveillance network, taking into account external framework conditions and internal standards. The proposed measures are based on global and country-specific best practices and strategy papers. Specific next steps to achieve an integrated genomic pathogen surveillance include linking epidemiological data with pathogen genomic data; sharing and coordinating existing resources; making surveillance data available to relevant decision-makers, the public health service, and the scientific community; and engaging all stakeholders. The establishment of a~genomic pathogen surveillance network is essential for the continuous, stable, active surveillance of the infection situation in Germany, both during pandemic phases and beyond. Die SARS-CoV-2-Pandemie hat ein Defizit an essentieller infektionsepidemiologischer Infrastruktur, insbesondere in Bezug auf die Genomische Erreger-Surveillance (GES) in Deutschland, gezeigt. Zur Vorbereitung auf zukünftige pandemische Notlagen sehen es die Autor*innen als dringend erforderlich an, dieses bestehende Defizit durch den Aufbau einer leistungsfähigen Infrastruktur für GES zu beheben. Ein derartiges Netzwerk kann auf bereits regional initiierten Strukturen, Prozessen und Interaktionen aufbauen und diese weiter optimieren. Es kann zukünftig mit einer hohen Anpassungsfähigkeit auf aktuelle und kommende Herausforderungen reagieren.Ziele der vorliegenden Arbeit sind die Verdeutlichung der Dringlichkeit und Skizzierung von Vorschlägen zur Etablierung eines effizienten, anpassungsfähigen und reaktionsbereiten GES-Netzwerkes unter Berücksichtigung von externen Rahmenbedingungen und internen Standards. Die erarbeiteten Vorschläge basieren auf der Grundlage globaler und länderspezifischer Best Practices und Strategiepapiere. Zu den konkreten nächsten Schritten zur Realisierung einer integrierten GES zählen die Ermöglichung der Verknüpfung epidemiologischer Daten mit Genomdaten der Erreger, die gemeinsame und koordinierte Nutzung von vorhandenen Ressourcen, die Nutzbarmachung der so gewonnenen Surveillance-Daten für relevante Entscheidungstragende, den Öffentlichen Gesundheitsdienst und die wissenschaftliche Gemeinschaft sowie die Einbindung aller Stakeholder. Der Aufbau eines GES-Netzwerkes ist essentiell für die kontinuierliche, stabile, aktive Überwachung des Infektionsgeschehens in Deutschland sowohl während pandemischer Phasen als auch außerhalb dieser.
[en]
K. Tilch,
S. M. Hopff,
K. S. Appel,
M. Kraus,
B. Lorenz-Depiereux,
L. Pilgram,
G. Anton,
S. Berger,
R. Geisler,
K. Haas,
T. Illig,
D. Krefting,
R. Lorbeer,
L. Mitrov,
M. Muenchhoff,
M. Nauck,
C. Pley,
J. Reese,
S. Rieg,
M. Scherer,
M. Stecher,
C. Stellbrink,
H. Valentin,
C. Winter,
M. Witzenrath and
J. J. Vehreschild,
"Ethical and coordinative challenges in setting up a national
cohort study during the COVID-19 pandemic in Germany",
BMC Med. Ethics,
vol. 24,
no. 1,
pp. 84,
Okt.
2023.
Abstract:
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.
Abstract:
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.
C. H,
M. F,
D. D,
S. F,
G. C,
K. H,
P. T,
F. J,
H. U and
N. J,
"External Validation and Retraining of DeepBleed: The First Open-Source 3D Deep Learning Network for the Segmentation of Spontaneous Intracerebral and Intraventricular Hemorrhage.",
Journal of clinical medicine,
Jun.
2023.
Abstract:
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 <i>p</i> < 0,001 signifikant verbessert. Die Vereinbarung zwischen volumetrischen Messungen (r > 0,90, <i>p</i> > 0,05) und Segmentierungen (ICC ≥ 0,9, <i>p</i> < 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.
| DOI: | 10.3390/jcm12124005 |
Abstract:
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 <i>p</i> < 0,001 signifikant verbessert. Die Vereinbarung zwischen volumetrischen Messungen (r > 0,90, <i>p</i> > 0,05) und Segmentierungen (ICC ≥ 0,9, <i>p</i> < 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.
[en]
K. Schulze-Wundling,
P. F. Ottensmeyer,
K. M. Meyer-Schlinkmann,
M. Deckena,
S. Krüger,
S. Schlinkert,
A. Budde,
D. Münstermann,
N. Töpfner,
A. Petersmann,
M. Nauck,
A. Karch,
B. Lange,
S. Blaschke,
C. Tiemann and
H. Streeck,
"Immunity against SARS-CoV-2 in the German population",
Dtsch. Arztebl. Int.,
vol. 120,
no. 19,
pp. 337—344,
Mai
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | https://doi.org/10.3238/arztebl.m2023.0072 |
Abstract:
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.
[en]
K. O. Yusuf,
I. Chaplinskaya-Sobol,
A. Schoneberg,
S. Hanß,
H. Valentin,
B. Lorenz-Depiereux,
S. Hansch,
K. Fiedler,
M. Scherer,
S. Sikdar,
O. Miljukov,
J. Reese,
P. Wagner,
I. Bröhl,
R. Geisler,
J. J. Vehreschild,
S. Blaschke,
C. Bellinghausen,
M. Milovanovic and
D. Krefting,
"Impact of clinical study implementation on data quality
assessments - using contradictions within interdependent health
data items as a pilot indicator",
Stud. Health Technol. Inform.,
vol. 307,
pp. 152—158,
Sep.
2023.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.3233/SHTI230707 |
Abstract:
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.
[en]
E. Pappe,
R. Hammerich,
J. Saccomanno,
T. Sgarbossa,
A. Pohrt,
B. Schmidt,
C. Grah,
S. Eisenmann,
A. Holland,
S. Eggeling,
F. Stanzel,
M. Witzenrath and
R. Hübner,
"Impact of Coronavirus disease 2019 on hospital admissions,
health status, and behavioral changes of patients with COPD",
Chronic Obstr. Pulm. Dis.,
vol. 10,
no. 3,
pp. 211—223,
Jul.
2023.
COPD Foundation.
Abstract:
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.
| DOI: | 10.15326/jcopdf.2022.0383 |
Abstract:
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.