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 - infektiologie.co.at
COVID-19-Pandemie
 mit Schwerpunkt Onkologie/Hämatologie
 Prim. Univ.-Prof. Dr. Felix Keil

© Felix Keil, Gülsah Sabirli-Gök & Robert Spörk
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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

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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

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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

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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

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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!

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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
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 Ø 34567ä8984 :(;
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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

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COVID-19 bei hämatologischen &
 onkologischen Patienten

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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%)

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COVID-19 mortality: Therapie und Mortalität

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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%]).

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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

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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
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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).

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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%)

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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.

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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

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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

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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

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HKH: Ab Juni PCR-
 Testung
 für Patienten, die
 ambulant versorgt
 werden und für
 Patienten in
 Tagesklinik (1 x pro
 Monat

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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)

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Im HKH angeforderte PCR- Tests

 Intern 4138

 Extern
 1571
 (Ihr Labor + MUW)

 Gesamt 5709

 Davon positiv
 0,47%
 in %

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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)

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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.

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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

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ÖGK-Studie – Testung von Immunglobinstatus IgM
 und IgG auf Covid-19 von Gesundheitspersonal von
 ganz Österreich

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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.

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Immunoassays

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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
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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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