COVID-19-Pandemie mit Schwerpunkt Onkologie/Hämatologie - Prim. Univ.-Prof. Dr. Felix Keil - infektiologie.co.at
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COVID-19-Pandemie mit Schwerpunkt Onkologie/Hämatologie Prim. Univ.-Prof. Dr. Felix Keil © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
COVID-19 Allgemeine Informationen Ø Coronaviren umhüllte RNA-Viren, die beim Menschen vor allem respiratorischen Erkrankungen auslösen Ø Übertragung zumeist durch Tröpfchen bzw. Aerosole von COVID-19 Infizierten © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Symptomatik & Prognose Ø Symptome bei Erstpräsentation nicht spezifisch und ähnlich eines grippalen Infektes Ø Inkubationszeit im Median bei 4-5 Tagen Ø Ca. 80% der Infizierten keine bzw. milde Symptome Ø 10-20% bakterielle Superinfektionen Ø Bis zu 25% virale Koinfektionen vor allem des Atemtraktes Ø Bis zu 20% ein akutes respiratorisches Versagen (ARDS) Ø Bis zu 5% Nierenschaden, Leberenzymanstiege © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
COVID-19 Pandemie – Die Welt im Fieber SPECTRUM/Onkologie – Sonderausgabe 2020 Ø à Im Auftrag der Österreichischen Gesundheitskasse für das Hanusch- Krankenhaus eine Übersicht bzgl. COVID-19 zusammengestellt Ø à Die Ärztinnen und Ärzte der 3. Med. Abteilung sowie die wissenschaftlichen Mitarbeiter haben publizierte wissenschaftliche Arbeiten bzgl. COVID-19 gesichtet, bewertet und zusammengefasst. MEDMEDIA Verlag / www.spectrum-onkolgie.at © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
COVID-19 aktuell in Österreich (Stand: 07.07.2020) Aktuell Erkrankte: 1.029 Jemals positiv Getestete: 18.344 https://info.gesundheitsministerium.at/dashboard_Epidem.html?l=de © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
COVID-19 aktuell in Österreich (Stand: 07.07.2020) https://info.gesundheitsministerium.at/dashboard_GenTod.html?l=de Genesene: 16.686 Gemeldete Todesfälle: 706 über 75 Jährige 524 Todesfälle, 74% aller Todesfälle über 65 Jahre 640 Todesfälle, 90% aller Todesfälle Alter größter Risikofaktor! © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Mortalität und Prävalenz Ø Bommer und Vollmer stellen Schätzungen für die Infektionszahlen mittels Todesraten an Ø Grundlage der Berechnung der Todesraten: alters-spezifische Schätzungen einer rezenten Publikation mit Daten aus China für die 40 am stärksten betroffenen Länder Ø Ø Zeit von Symptom bis Tod à 18 Tage; Personen ca. 4 Tage nach Auftreten von Symptomen getestet !"#$%& '()*+,ä&&* $. /0.2/ Ø 34567ä8984 :(;
Case fatality rate und gesamte Infektionen – Rückschlüsse möglich? • Infection fatality rate = Summe der altersspezifischen Todesraten von Verity et al. (2020), gewichtet mit den Populationsanteilen jeder Altersgruppe von Daten der Vereinten Nationen • Für Österreich liegt die von Bommer und Vollmer nach Verity et al. geschätzte Todesrate bei 1.15% (0.0115) • Beispiel: • Aktuell Österreich (07.07.2020): 706 Todesfälle, 18.344 positiv-getestete à ca. 61.391 (geschätzte Anzahl an Infektionen 23.06.2020) . • Daraus lässt sich eine Detektionsrate in Österreich errechnen: . à ca. 0,3 (30%) . • Caveat: genaue case fatality rate unklar auch kann sich durch Mutationen bzw. unterschiedliche Populationen ändern © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
COVID-19 bei hämatologischen & onkologischen Patienten © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
COVID-19 mortality in patients with cancer on chemotherapy or other anticancer treatments: a prospective cohort study Lancet 2020; 395: 1919–26 Published Online May 28, 2020https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)31173-9 All patients (n=800) Cancer stage All patients Age, years 69 (59–76) (n=800) Comorbidities Primary tumour localised 149 (19%) Cardiovascular disease 109 (14%) Chronic obstructive 61 (8%) Primary tumour locally advanced 78 (10%) pulmonary disease Diabetes 131 (16%) Metastatic 347 (43%) Hypertension 247 (31%) Remission 21 (3%) None 169 (21%) No information 205 (25%) Other† 336 (42%) © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
COVID-19 mortality: Therapie und Mortalität © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
COVID-19 mortality in patients with cancer on chemotherapy or other anticancer treatments: a prospective cohort study 226 (28%) patients died, with reports stating that the death was principally attributable to COVID- 19 in most patients (211 [93%]). © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
COVID-19 mortality in patients with cancer on chemotherapy or other anticancer treatments: a prospective cohort study Ø 226 (28%) patients died and risk of death was significantly associated with advancing patient age (odds ratio 9·42) Ø being male (1·67; p=0·003) Ø the presence of other comorbidities such as hypertension (1·95;p
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CLL – Patientendaten → N=888 PatientInnen, die zwischen 2012 und 2017 im Hanuschkrankenhaus (HKH) oder den Gesundheitszentren (GZs) behandelt bzw. observiert wurden • 52.6% männlich, 47.4% weiblich Medianes Alter bei Diagnose: weiblich vs. männlich 68 • Medianes Alter bei Diagnose: 67.5 Jahre (range: 27.6-101.9 Jahre) Medianes Alter bei Diagnose (in Jahren) 67 • Medianer BMI bei Diagnose: 25.5 (range: 17.6-45.5) 66 65 • 258 (29.1%) PatientInnen erhielten Therapie, 64 630 (70.9%) PatientInnen erhielten nie Therapie 63 • Time to first treatment (years): Mean 4.0 (Mdn 2.3, range: 0.0-31.8) 62 61 • Exitus trotz Therapie: N=70 Patienten (27.1%) 60 • Exitus ohne Therapie : N=84 Patienten (13.3%) weiblich männlich © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
CLL Komorbiditäten – Patienten im HKH Charlson Comorbidity Index (CCI) gesamte Stichprobe (N=888) 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 10% 11% 12% 13% 14% 15% 16% 17% 18% 19% 20% Diabetes mellitus (ohne Endorganschäden) 14,9% cerebrovaskuläre Erkrankung 9,2% periphere arterielle Verschlusskrankheit 8,8% chronische Lungenerkrankung 8,2% Tumorerkrankun g 7,8% Herzinsuffizienz 6,0% Herzinfarkt 4,2% Leichte Lebererkrankung 1,8% Ulkuskrankheit 1,6% Demen z 1,4% Diabetes mellitus (mit Endorganschäden) 0,9% Mäßig schwere & schwere Nierenerkrankung 0,8% 60% der Patienten haben keine Komorbiditäten © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Comorbidity and its impact on 1590 patients with Covid-19 in China: A Nationwide Analysis Guan W-jie, Liang W-hua, Zhao Y, et al. Comorbidity and its impact on 1590 patients with Covid-19 in China: A Nationwide Analysis. Eur Respir J 2020; in press (https://doi.org/10.1183/13993003.00547-2020). © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Comorbidity and its impact on 1590 patients with Covid-19 in China: A Nationwide Analysis Ø data from 1,590 laboratory-confirmed hospitalized patients 575 hospitals in 31 province/autonomous regions/provincial municipalities across mainland China between December 11th, 2019 and January 31st, 2020 Ø mean age 48.9 years - 686 patients (42.7%) females Ø 399 (25.1%) reported having at least one comorbidity Ø most prevalent comorbidity hypertension (16.9%), followed by diabetes (8.2%) © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Comorbidity and its impact on 1590 patients with Covid-19 in China: A Nationwide Analysis à the composite endpoints, which consisted of admission to intensive care unit, or invasive ventilation, or death; The risk of reaching to the composite endpoints was compared according to the presence and number of comorbidities. Clinical characteristics and outcomes of Covid-19 stratified by organ systems of comorbidities: A total of patients reported having • 269 (16.9%) hypertension, • 59 (3.7%) cardiovascular diseases, • 30 (1.9%) cerebrovascular diseases, • 130 (8.2%) diabetes, No Comorbidity 1 Comorbidity ≥2 Comorbidities • 28 (1.8%) hepatitis B infections, (N=1191) (N=269) (N=130) • 24 (1.5%) COPD, Death 15 (1.3%) 15 (5.6%) 20 (15.4%) • 21 (1.3%) chronic kidney diseases, Admission to ICU 45 (3.8%) 31 (11.5%) 23 (17.7%) • 18 (1.1%) malignancy and Invasive ventilation 19 (1.6%) 17 (6.3%) 14 (10.8%) • 3 (0.2%) immunodeficiency. © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Comorbidity and its impact on 1590 patients with Covid-19 in China: A Nationwide Analysis Patients with two or more comorbidities had significantly escalated risks of reaching to the composite endpoint compared with those who had a single comorbidity, and even more so as compared with those without (all P
Comorbidity and its impact on 1590 patients with Covid-19 in China: A Nationwide Analysis Hazard ratios for risk factors associated with the composite endpoints © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Hämatologische Patienten in Zeiten von COVID-19: organisatorisches Management: Testen, Maske und Triage Ø Im Hanusch-KH sehen wir keinen Grund Patienten eine Therapie vorzuenthalten. Ø Hauptproblem ist die Übertragung zwischen Patienten und Personal. Ø à Vorgehen: Triage mit separaten Eingängen und sowie Aufnahmebereiche, PCR-Testung, Maskenpflicht, Abstandsregelung, Mitarbeiterschutz © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Erster Cluster (Cluster A) Ø Mit 23.06. konnten 6.694 von insgesamt 17.334 COVID-19-Fällen einem von 576 ermittelten Clustern zugeordnet werden. Ø Häufungen von Fällen innerhalb eines bestimmten Zeitraums in einer bestimmten Region à Cluster Ø beim COVID-19-Ausbruch nach den Buchstaben des Alphabets geordnet, Cluster A à der erste Cluster in Österreich Ø Transmissionsketten, die zeigen, wie die Verbreitung zwischen den Fällen vor sich gehen © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
HKH: Ab Juni PCR- Testung für Patienten, die ambulant versorgt werden und für Patienten in Tagesklinik (1 x pro Monat © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Herdenimmunität als langfristiges Ziel ? Warten mit Therapie bis ausreichende Immunisierung der Bevölkerung? Ø Basisreproduktionszahl RO gibt an, wie viele Menschen eine infizierte Person durchschnittlich anstecken Ø z.B. beim Masernvirus steckt eine infizierte Person durchschnittlich 18 andere an, Ø bei der Influenza sind es zwischen einer und zwei Personen und Ø beim Coronavirus sind es nach derzeitigem Erkenntnisstand 2,5 bis 3 Personen (ohne Schutzmaßnahmen) Ø Herdenimmunität: beim Coronavirus 50-70% Infizierten Ø à Herdenimmunität ab 60% - Österreich: 4,8 Mio. Ø Bei 10.000 Ansteckungen pro Monat: 40 Jahre bis Herdenimmunität gegeben https://de.wikipedia.org/wiki/Herdenimmunit%C3%A4t#/media/Datei:Herd_immunity.svg Immunologin Ursula Wiedermann-Schmidt von der Medizinuni Wien https://science.orf.at/stories/3200325/ (Abgerufen am 01.07.2020) © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Im HKH angeforderte PCR- Tests Intern 4138 Extern 1571 (Ihr Labor + MUW) Gesamt 5709 Davon positiv 0,47% in % © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Comparison of Single and pooled PCR to detect SARS-CoV-2 Infection in Patients and Health Care Personel in the hematological department of the Hanusch Krankenhaus of the ÖGK followed by a surveillance period of 12 months Ø 500 samples of admitted patients, platelet donors and personnel at the hemato-oncological clinic Ø During the entire study, standard data obtained in routine treatment will be collected, to assess relevant medical history (comorbidities, history of exposure, symptoms, immunosuppression) and gain insights on SARS-CoV-2 disease biology (impact on blood counts, hemostaseology, signs of inflammation) © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Study Subjects Subjects for obtaining informed consent (IC), recruited from all employees and individuals at the hemato-oncology department at the Hanusch Hospital: Ø Employees of the 3rd Medical Department, Ø Platelet donors of the platelet donation center of the local blood bank that are being PCR tested on a routine basis Ø Patients of the hemato-oncological department of the Hanusch hospital that will be screened for SARS-CoV-2 on a routine basis. following data from our study subjects for this project: Ø SARS-CoV-2 PCR from sputum and gargle lavage Ø Data from a questionnaire about potential risk for disease exposition and symptoms of COVID-19 Ø Demographic and basic clinical data (cohort, age, sex, major comorbidities) Additional laboratory diagnostic data, if available from routine blood sampling such as blood counts and differential, AB0 blood group, clinical chemistry, hemostaseology. © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Kosten und Dauer der Testung Ø Materialkosten: Ø PCR: 35.122.368 Euro Ø AK Tests: 28.536.924 Euro 983.519 1.211.629 60-90 60-90 Ø Dauer Jahre alt Jahre alt Ø 15.000 Tests pro Tag Ø Total 147 Tage © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
ÖGK-Studie – Testung von Immunglobinstatus IgM und IgG auf Covid-19 von Gesundheitspersonal von ganz Österreich © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Testung-Units Ø Administration und Einscannen der Reverse und Fragebogen Ø Probeentnahme Ø Ablesen und einscannen der Ergebnisse Ø Dauer der Testung: 5-6 min. © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Immunoassays © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
© Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Infektiosität Aerosol und klinischer Verlauf Ø Aerosol (Airborne)- und Tröpcheninfektion sind für die Infektion mit dem Covid-19-Virus verantwortlich. Ø Aerosole bestehen aus dispers in der Luft verteilten festen oder flüssigen Bestandteilen. à Um diese in einer zur Infektion mit dem Virus führenden Menge aufzunehmen, sind verschiedene Faktoren erforderlich. Ø Nennenswerte Viruslast durch die Atmung und ggf. Husten entstehenden Bioaerosol Ø Bestandteil eines Bioaerosols zwischen 0.3 µm und 100 µm groß Ø Aerosole zwischen 0.3 µm und 2 µm können sich über weite Distanzen verbreiten, spielen aber eher bei Masern- und Pockeninfektionen eine Rolle Ø Geringere Partikelgrößen in der Umgebungsluft während jene mit Partikelgrößen über 5 µm an Oberflächen Ø Speicheltröpfchen, Expektorat und Aerosole um die 100 µm breiten sich in einem Radius von 1-2 Meter aus Ø Bei Aerosolen höchste Ansteckungsgefahr für Covid-19 in der Frühphase der Erkrankung präsent, da Virusausscheidung schon 1-3 Tage vor Symptombeginn stattfindet und Peak bei Erkrankungsbeginn à Großteil der Ansteckungen von asymptomatischen bzw. präsymptomatischen Personen Rothe, C. et al. (2020). The New England journal of medicine DOI: 10.1056/NEJMc2001468. Bahl, P. et al. (2020). The Journal of infectious diseases. DOI: 10.1093/infdis/jiaa189. Wölfel, R. et al. (2020). Nature. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2196-x © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
Maskenschutz Ø Masken blockieren bis zu 99% der Aerosole Ø Frühe Empfehlung von Masken in Taiwan führte zu weniger Ansteckungen Ø Verringerung von R0 bereits bei mittelmäßiger Wirksamkeit und Adhärenz zum Tragen von Masken Ma et al. (2020). Potential utilities of mask-wearing and instant hand hygiene for fighting SARS-CoV-2. Journal of Medical Virology. Advance online publication. https://doi.org/10.1002/jmv.25805 Chiang et al. (2020). The Practice of Wearing Surgical Masks during the COVID-19 Pandemic. Emerging Infectious Diseases, 26(8). https://doi.org/10.3201/eid2608.201498 Howard et al. (2020). Face Masks Against COVID-19: An Evidence Review. Advance online publication. https://doi.org/10.20944/preprints202004.0203.v1 © Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
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