Hierarchisierung von Risikofaktoren für schwere COVID-19-Erkrankungsverläufe im Kontext der COVID-19-Schutzimpfungen
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Epidemiologisches Bulletin 19 | 2021 12. Mai 2021 (online vorab) 3
Hierarchisierung von Risikofaktoren
für schwere COVID-19-Erkrankungsverläufe
im Kontext der COVID-19-Schutzimpfungen
Eine gepoolte GKV-Routinedatenanalyse basierend auf 30 Mio. Versicherten
Einleitung basis unter Verwendung von Abrechnungsdaten der
Im Rahmen der aktuellen Coronavirus Disease gesetzlichen Krankenversicherung (GKV). Auf
2019-(COVID-19-)Pandemie sind Impfstoffe ent- Grundlage dieser Daten können die Prävalenz und
scheidend für die Prävention schwerer Krankheits- der Einfluss von Risikofaktoren, die potenziell mit
verläufe und zur Überwindung der derzeit notwen- schweren COVID-19-Verläufen assoziiert sind, be-
digen gesellschaftlichen Einschränkungen des täg- stimmt werden.10
lichen Lebens. Aktuell (Stand 15.4.2021) sind in
Deutschland Impfstoffe der Hersteller BioNTech/ Das Ziel der hier vorgestellten Studie war es, die Re-
Pfizer, Moderna, AstraZeneca und Janssen-Cilag levanz ausgewählter Vorerkrankungen für einen
(Johnson & Johnson) gegen COVID-19 zugelassen. schweren COVID-19-Verlauf in der in Deutschland
Angesichts der derzeit bestehenden Knappheit ge- lebenden Bevölkerung empirisch zu überprüfen
eigneter Impfstoffe geht mit den bundesweiten und Erkrankungen hinsichtlich ihres Risikos für
Schutzimpfungen gegen COVID-19 die Notwendig- einen schweren COVID-19-Verlauf zu ordnen. Die
keit einer Priorisierung bestimmter Bevölkerungs- Analyseergebnisse sollen eine einfache, im Versor-
gruppen einher. Basierend auf den Empfehlungen gungsalltag unkompliziert umsetzbare und dabei
der Ständigen Impfkommission (STIKO) sollen ge- möglichst effektive Grundlage für die Impfrangfol-
mäß Coronavirusimpfverordnung (CoronaImpfV) ge in der ambulanten ärztlichen Versorgung bilden.
zunächst Personen, die ein besonders hohes Risiko
für schwere oder tödliche COVID-19-Verläufe haben
oder beruflich besonders exponiert sind, geimpft Methodik
werden.1,2 Datengrundlage
Die Grundlage der hier präsentierten, im Rahmen
Für den deutschen Versorgungskontext steht nur des Verbundprojektes egePan Unimed des NUM
begrenzt Evidenz zur Bedeutung relevanter Risiko- durchgeführten Analysen, bildeten GKV-Routine
faktoren im Hinblick auf einen schweren COVID-19- daten von insgesamt ca. 30 Millionen gesetzlich Ver-
Verlauf zur Verfügung.3–8 Die Empfehlungen der sicherten der AOK Bayern – Die Gesundheitskasse,
STIKO basieren überwiegend auf internationalen der AOK PLUS Sachsen (ausgewertet durch das
Studien, die via eines umfangreichen Systemati- Zentrum für evidenzbasierte Gesundheitsversor-
schen Reviews identifiziert wurden.9 Das Projekt gung (ZEGV) der Dresdner Hochschulmedizin),
„Nutzung von GKV-Routinedaten zur Modellierung der BARMER, der DAK-Gesundheit sowie der For-
von Risikofaktoren für schwere COVID-19-bedingte schungsdatenbank des Instituts für angewandte Ge-
Erkrankungsverläufe sowie der Effektivität von Impf- sundheitsforschung (Daten von Betriebskranken-
strategien“, das im Rahmen des vom Bundesminis- kassen (BKK)).11 In die Analyse wurden erwachsene
terium für Bildung und Forschung (BMBF) geför- Personen mit einer ambulant gesicherten oder
derten Verbundprojektes egePan Unimed des Netz- stationär dokumentierten COVID-19-Erkrankung
werks Universitätsmedizin (NUM) umgesetzt wird (ICD-10-GM: U07.1! – COVID-19, Virus nachgewie-
(Förderkennzeichen: 01KX2021), schließt diese Lü- sen) zwischen dem 27.1.2020 und 30.6.2020 einge-
cken durch die Schaffung einer breiten Evidenz schlossen, die im Jahr 2019 und zwischen demEpidemiologisches Bulletin 19 | 2021 12. Mai 2021 (online vorab) 4
1.1.2020 und 31.7.2020 bzw. bis zum Tod durchge- Adipositas
hend versichert waren und deren ambulante und sta- Angeborener Immundefekt
tionäre Daten für den genannten Zeitraum vollstän- Asthma bronchiale
dig vorlagen. Auf Basis ambulant und stationär ab- Autoimmunerkrankungen
gerechneter COVID-19-bezogener Leistungen wurde Bluthochdruck
das Indexdatum als der Beginn der COVID-19- chronische Niereninsuffizienz
Erkrankung definiert. Abrechnungsdaten der einge- Colitis ulcerosa
schlossenen Personen aus dem Jahr vor dem Index- chronische obstruktive Lungenkrankheit (COPD) und sonstige
datum wurden zur Erhebung von Risikofaktoren für schwere Lungenerkrankungen
einen schweren COVID-19-Verlauf genutzt. Da die Demenz
Impfungen von Personen im Alter ab 80 Jahren ge- Depression
genwärtig in Deutschland bereits weit fortgeschrit- Diabetes mellitus Typ I und Typ II
ten sind, wurden diese aus der Analyse ausgeschlos- Dialyse
sen. Die Auswertung der GKV-Routinedatensätze er- Down-Syndrom
folgte unter Wahrung des Datenschutzes separat hämotoonkologische Erkrankungen mit und ohne Therapie
durch die jeweils berechtigten Analysestellen. Hepatitis
Herzinsuffizienz
Definition verschiedener Outcome- HIV
Möglichkeiten Immunkomprimierende Erkrankungen (inkl. Gerinnungsstörun-
gen)
Als Endpunkt der Analysen wurden schwere
Immunsuppressive Therapie (inkl. Immunsuppressiva, Glucocor-
COVID-19-bedingte Erkrankungsverläufe anhand ticosteroide)
von COVID-19-assoziierter intensivmedizinischer Intelligenzminderung
Behandlung, Beatmung oder Tod im zeitlichen Interstitielle Lungenerkrankung
Zusammenhang mit einer COVID-19-Erkrankung Koronare Herzkrankheit (KHK)
definiert. Zur Identifikation von intensivmedizini- Metastasierte solide Tumorerkrankungen mit und ohne Therapie
scher Behandlung wurden Prozedurencodes ge- Morbus Crohn
mäß Internationaler Klassifikation der Prozeduren Neurologische Erkrankungen (inkl. Parkinson, Epilepsie,
in der Medizin (OPS) des Jahres 202012 (siehe An- Muskeldystrophie)
hang 1) sowie die dokumentierten Beatmungsstun- Rheuma
den im Behandlungsfall verwendet. Eine intensiv- Schwere psychische Erkrankungen (inkl. Schizophrenie)
medizinische Behandlung oder Beatmung wurde Solide Krebserkrankung mit und ohne Therapie
als COVID-19-assoziiert gewertet, wenn im jeweili- Vorhofflimmern- und Vorhofflattern
gen Behandlungsfall eine COVID-19-Diagnose Zerebrovaskuläre Erkrankungen (inkl. Schlaganfall)
(ICD-10 GM: U07.1!) dokumentiert wurde. Ein To- Zirrhotische und schwere Leberkrankheiten (inkl. Leberzirrhose,
chronisches Leberversagen)
desfall wurde als COVID-19-assoziiert klassifiziert,
Zustand nach Organtransplantation
sofern a) der Entlassungsgrund „Tod“ bei vollstati-
onärem Aufenthalt mit U07.1!-Diagnose dokumen- Erkrankungen mit einem möglicherweise erhöhten Risiko
tiert wurde, b) der Tod innerhalb von 14 Tagen nach für einen schweren COVID-19-Verlauf
einem vollstationären Aufenthalt mit U07.1!-Diag-
nose eintrat oder c) der Tod innerhalb von 30 Tagen
nach Indexdatum eintrat. Zusätzlich wurden Altersgruppen (18 – 24, 25 – 39,
40 – 49, 50 – 54, …, 75 – 79) in der Analyse berück-
Risikofaktoren sichtigt. Vor dem Hintergrund anhaltender wissen-
Basierend auf den Ergebnissen des o. g. systemati- schaftlicher Diskussionen über die Rolle von Ge-
schen Reviews von Treskova et al.12 und den Emp- schlecht hinsichtlich schwerer COVID-19-Erkran-
fehlungen der STIKO wurden insgesamt 35 Erkran- kungsverläufe13 und zur grundsätzlichen Vermei-
kungen definiert, die gemäß Studienlage mit einem dung einer möglichen Diskriminierung nach
erhöhten Risiko für einen schweren COVID-19- Geschlecht wurde dieses nicht als eigenständiger,
Verlauf assoziiert sein könnten: potenzieller Risikofaktor berücksichtigt.Epidemiologisches Bulletin 19 | 2021 12. Mai 2021 (online vorab) 5
Innerhalb der Gruppe von Personen mit onkologi- Der Algorithmus zur Erstellung der hierarchischen
schen Erkrankungen (hämatoonkologisch, metas- Rangfolge umfasste die nachfolgenden Schritte:
tasierte oder solide Tumore) wurde zwischen Perso- 1. Schätzung der mit den einzelnen Risikofakto-
nen mit und ohne Therapie unterschieden. Sofern ren assoziierten absoluten Risiken für schwere
im Jahr vor der COVID-19-Diagnose mindestens COVID-19-Erkrankungsverläufe auf Grundlage
eine strahlentherapeutische, zytostatische oder nu der jeweiligen GKV-Datensätze
klearmedizinische Behandlung im ambulanten 2. Meta-analytische Synthese der in 1. geschätzten
oder stationären Bereich in einem Quartal mit ent- absoluten Risiken
sprechender onkologischer Diagnose erfolgt war, 3. Auswahl des in 2. bestimmten Risikofaktors
wurden Personen der behandelten Gruppe („mit mit dem höchsten absoluten Risiko
Therapie“) zugeordnet. 4. Ausschluss der Personen mit dem in 3. ausge-
wählten Risikofaktor aus der Stichprobe (be-
Daten der ambulanten und stationären Versorgung reits geimpft)
sowie ambulante Arzneimitteldaten wurden zur Bil- 5. WENN bereits alle Risikofaktoren ausgewählt
dung der entsprechenden Patientengruppen ge- wurden oder eine Fortführung der Schätzungen
nutzt. Sofern mittels Routinedaten abbildbar, wur- mangels beobachteter Outcomes nicht möglich
den zusätzlich zu ambulant oder stationär dokumen- ist: Beendigung des Verfahrens. SONST: Fort-
tierten Diagnosen auch Arzneimittelverordnungen setzung bei 1.
oder Operationen und Prozeduren sowie ambulante
Leistungsziffern zur Risikofaktordefinition genutzt. Das durchgeführte hierarchische Verfahren simu-
In Anhang 2 findet sich eine vollständige Liste der liert folglich eine hypothetische, sukzessive Imp-
Erkrankungen und deren Definitionen. fung von Personen, die durch jeweils einen be-
stimmten Risikofaktor charakterisiert sind. Korrela-
Statistische Methodik tionen zwischen Risikofaktoren werden hierbei in-
Zur Ableitung einer einfachen und zugleich mög- sofern implizit berücksichtigt, als die in der
lichst effektiven Identifikation von Personen mit jeweiligen Iteration aufgrund eines speziellen Risi-
dem höchsten Risiko für einen schweren Verlauf kofaktors zur hypothetischen Impfung ausgewähl-
und dadurch dem dringlichsten Impfbedarf wurde ten Personen aus der Stichprobe entfernt werden.
ein mehrschrittiges, hierarchisches Verfahren ange- Hierdurch können diese Personen die weitere Rang-
wendet. Dabei wurde eine Rangfolge gebildet, in- folge nicht durch zusätzlich vorliegende Risikofak-
dem iterativ Personen mit demjenigen Risikofaktor, toren beeinflussen.
der mit dem höchsten absoluten Risiko für schwere
COVID-19-Erkrankungsverläufe assoziiert war, zur
hypothetischen Impfung vorgesehen wurden. Das Ergebnisse
absolute Risiko für einen schweren Verlauf wurde Deskriptive Statistik
hierbei über den Anteil an Personen mit dem ent- Insgesamt wurden 93.857 Personen mit dokumen-
sprechenden Risikofaktor, die eine COVID-19-asso- tierter COVID-19-Erkrankung in die Analyse einge-
ziierte Intensivbehandlung erhielten oder verstar- schlossen (s. Tab. 1). 4.728 (5 %) dieser Personen
ben, geschätzt. Die auf den Datensätzen der einzel- wurden im zeitlichen Zusammenhang mit der
nen Krankenkassen erzielten Schätzergebnisse COVID-19-Erkrankung intensivmedizinisch behan-
wurden in jedem Analyseschritt mittels meta-analy- delt, beatmet und/oder verstarben. Fast ein Viertel
tischer Verfahren durch das ZEGV gepoolt. Hierbei der eingeschlossenen Personen (24,1 %; n = 22.573)
wurden Random-Effects-MetaAnalysen zur statisti- war zwischen 25 und 39 Jahre alt. Die Häufigkeiten
schen Berücksichtigung von Populationsunter- der Vorerkrankungen variierten zwischen 133 (0,1 %)
schieden eingesetzt.14 Die Präzision der meta-analy- Personen mit Down-Syndrom und 20.428 (21,8 %)
tischen Schätzungen wurde über 95 %-Konfidenzin- Personen mit Bluthochdruck.
tervalle (KI) quantifiziert.Epidemiologisches Bulletin 19 | 2021 12. Mai 2021 (online vorab) 6
Variable Kategorie n Prozent
Intensivbehandlung und/oder Tod nein 89.129 95,0 %
ja 4.728 5,0 %
Altersgruppen 18–24 9.041 9,6 %
25–39 22.573 24,1 %
40–49 16.292 17,4 %
50–54 11.043 11,8 %
55–59 11.147 11,9 %
60–64 8.576 9,1 %
65–69 5.224 5,6 %
70–74 4.725 5,0 %
75–79 5.236 5,6 %
Geschlecht weiblich 55.039 58,6 %
männlich 38.818 41,4 %
Adipositas 3.604 3,8 %
Angeborener Immundefekt 244 0,3 %
Asthma bronchiale 2.902 3,1 %
Autoimmunerkrankungen 7.069 7,5 %
Bluthochdruck 20.428 21,8 %
Chronische Niereninsuffizienz 4.487 4,8 %
Colitis ulcerosa 498 0,5 %
COPD und sonstige schwere Lungenerkrankungen 3.599 3,8 %
Demenz 1.801 1,9 %
Depression 7.675 8,2 %
Diabetes mellitus Typ I und II 6.21 6,6 %
Dialyse 471 0,6 %
Down–Syndrom 133 0,1 %
Hämatoonkologische Erkrankungen mit Therapie 281 0,3 %
Hämatoonkologische Erkrankungen ohne Therapie 476 0,5 %
Hepatitis 306 0,3 %
Herzinsuffizienz 3.529 3,8 %
HIV 175 0,2 %
Immunkomprimierende Erkrankungen 2.419 2,6 %
Immunsuppressive Therapie 4.016 4,3 %
Intelligenzminderung 842 0,9 %
Interstitielle Lungenerkrankung 220 0,2 %
Koronare Herzkrankheit 5.205 5,5 %
Metastasierte solide Tumorerkrankungen mit Therapie 659 0,7 %
Metastasierte solide Tumorerkrankungen ohne Therapie 354 0,4 %
Morbus Crohn 503 0,5 %
Neurologische Erkrankungen 5.076 5,4 %
Rheuma 2.967 3,2 %
Schwere psychische Erkrankungen 1.042 1,1 %
Solide Krebserkrankung mit Therapie 1.246 1,3 %
Solide Krebserkrankung ohne Therapie 4.056 4,3 %
Vorhofflimmern und Vorhofflattern 3.085 3,3 %
Zerebrovaskuläre Erkrankungen 4.475 4,8 %
Zirrhotische und schwere Leberkrankheiten 564 0,6 %
Zustand nach Organtransplantation 257 0,3 %
Tab. 1 | Häufigkeitsverteilung der eingeschlossenen Personen (n = 93.857) nach Outcomes
und RisikofaktorenEpidemiologisches Bulletin 19 | 2021 12. Mai 2021 (online vorab) 7
Ergebnisse des hierarchischen Verfahrens Behandlung befindliche Personen mit metastasie-
Mit einem Anteil schwerer COVID-19-Verläufe von renden, soliden onkologischen Erkrankungen
31,5 % (95 %-KI: 26,5 % – 37,2 %) bildeten aktuell in (Anteil: 28,2 %; 95 %-KI: 23,7 % – 35,3 %) (s. Abb. 1).
Behandlung befindliche Personen mit hämatoonko- Auch die Ränge 3 (Personen mit Demenz), 4 (aktuell
logischen Erkrankungen die bedeutendste Risiko- nicht in Behandlung befindliche Personen mit me-
gruppe (s. Abb. 1). Dieser Risikogruppe wurde somit tastasierendem Krebs) und 5 (Personen mit Herz-
der höchste erwartete präventive Nutzen (Rang 1) insuffizienz) wurden durch Erkrankungen defi-
hinsichtlich der COVID-19-Schutzimpfung zuge- niert. Unter den anschließend verbleibenden Per-
wiesen. Wie in Abbildung 2 illustriert, variierten die sonen erwies sich ein Alter zwischen 75 und 79 Jah-
auf den separaten Datensätzen erzielten Punkt- ren (Rang 6) als bedeutsamster Risikofaktor für
schätzwerte für das absolute Risiko „hämatoonkolo- schwere COVID-19-Verläufe (Anteil: 19,8%; 95%-
gische Erkrankung“ hierbei zwischen 25,0 % und KI: 15,6% – 24,8%). Als weitere relevante Risikofak-
37,1 %. Durch die meta-analytische Zusammenfüh- toren traten insbesondere Dialyse (Rang 7), aktuell
rung der Einzelschätzungen konnte eine deutliche behandelte, solide, nicht-metastasierte Tumore
Reduktion der Varianz des Schätzers erzielt werden, (Rang 8), chronische Lebererkrankungen mit Zir
welche sich in einem engeren 95 %-KI des aggre- rhose (Rang 9), Down-Syndrom (Rang 10), chroni-
gierten Schätzwertes für den Anteil schwerer Er- sche Nierenerkrankungen (Rang 11), Zustand nach
krankungsverläufe widerspiegelte. Organtransplantationen (Rang 12), interstitielle Lun-
generkrankungen (Rang 14) und Herzrhythmusstö-
Unter der Annahme der erfolgten Impfung der Per- rungen/Vorhofflimmern (Rang 15) auf. Bei Anwen-
sonen auf Rang 1 ergab sich der höchste Anteil an dung der in Abbildung 1 dargestellten Rangfolge er-
schweren Verläufen in der nächsten Iteration für in gab sich für noch nicht geimpfte Personen im Alter
Rang 1: Hämatoonkologische Erkrankungen mit Therapie
Rang 2: Metastasierte solide Tumorerkrankungen mit Therapie
Rang 3: Demenz
Rang 4: Metastasierte solide Tumorerkrankungen ohne Therapie
Rang 5: Herzinsuffizienz
Rang 6: Alter 75– 79
Rang 7: Dialyse
Rang 8: Solide Krebserkrankung mit Therapie
Rang 9: Zirrhotische und schwere Leberkrankheiten
Rang 10: Down-Syndrom
Rang 11: Chronische Niereninsuffizienz
Rang 12: Zustand nach Organtransplantation
Rang 13: Alter 70– 74
Rang 14: Vorhofflimmern und Vorhofflattern
Rang 15: Interstitielle Lungenerkrankung
Rang 16: Alter 65– 69
Rang 17: Koronare Herzkrankheit
Rang 18: Schwere psychische Erkrankungen
Rang 19: Diabetes mellitus Typ I und II
Rang 20: COPD und sonstige schwere Lungenerkrankungen
Rang 21: Zerebrovaskuläre Erkrankungen
Rang 22: Adipositas
Rang 23: Neurologische Erkrankungen
Rang 24: Alter 60– 64
0% 10 % 20 % 30 % 40 %
Anteil schwerer COVID-19-Erkrankungsverläufe (in %)
Abb. 1 | Ergebnisse des hierarchischen Verfahrens zur Bildung einer Rangfolge nach erwartetem präventivem Nutzen, Ränge 1– 24
der Risikofaktoren. Dargestellt sind die hierarchisch geschätzten absoluten Risiken für schwere COVID-19-Erkrankungsverläufe
mit 95 %-Konfidenzintervallen.Epidemiologisches Bulletin 19 | 2021 12. Mai 2021 (online vorab) 8
Datengrundlage Fallzahl Anteil 95 %-KI Gewicht
AOK Bayern 35 0,37 [0,23; 0,54] 14 %
AOK PLUS Sachsen 8 0,25 [0,06; 0,60] 2%
BARMER 86 0,28 [0,19; 0,38] 29 %
DAK Gesundheit 38 0,26 [0,15; 0,42] 12 %
InGef Forschungsdatenbank 114 0,34 [0,26; 0,43] 43 %
gepoolter Schätzer 281 0,31 [0,26; 0,37] 100 %
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6
Abb. 2 | Forest-Plot zur Random-Effects-Meta-Analyse der geschätzten absoluten Risiken für in Behandlung befindliche Personen
mit hämatoonkologischer Erkrankung. KI = Konfidenzintervall, Gewicht = Gewicht der Schätzung bei der Bestimmung des
aggregierten Punktschätzwertes im Rahmen der Meta-Analyse.
von 65 – 69 Jahren (Rang 16) ein absolutes Risiko plexität gewährleistet werden, die die Umsetzbar-
von 9,8 % (95 %-KI: 6,3 % – 15,8 %) und für Perso- keit in der ambulanten Praxis sicherstellt, und an-
nen im Alter von 60 – 64 Jahren (Rang 24) ein dererseits eine dennoch hohe Effektivität der Impf-
Schätzwert von 3,9 % (95 %-KI: 2,3 % – 6,5 %). strategie erzielt werden. Analog zu dem von der
STIKO vor Beginn der COVID-19-Impfkampagne
im Dezember 2020 entwickelten Stufenplan kön-
Diskussion nen so die Zahl an COVID-19-assoziierten Todes
Vor dem Hintergrund der eingeschränkten Verfüg- fällen und die Zahl der Personen, die intensivmedi-
barkeit von Impfdosen ist eine möglichst effektive zinisch behandelt werden müssen, potenziell redu-
Nutzung der COVID-19-Schutzimpfungen weiter- ziert werden.
hin von großer Bedeutung. Durch die Nutzung von
GKV-Routinedaten von insgesamt ca. 30 Millionen Die Ergebnisse der Analysen belegen, dass eine rein
Versicherten kann das hier vorgestellte Projekt zu am Alter orientierte Rangfolge nicht optimal ist. So
einer evidenzgeleiteten Optimierung der Impfkam- zeigte sich, dass insbesondere Patienten mit hämato
pagne in Deutschland beitragen. Insgesamt wurden onkologischen Erkrankungen, metastasierendem
93.857 Personen mit COVID-19-Infektion in die Krebs, Demenz und Herzinsuffizienz, aber auch
Studienpopulation eingeschlossen. Erstmals liegen Personen mit weiteren oben aufgeführten Erkran-
damit umfangreiche Daten aus dem deutschen Ge- kungen ein hohes Risiko für schwere COVID-19-
sundheitssystem zur Prävalenz und zum Effekt von Verläufe aufwiesen. Dieses Risiko überstieg in vie-
Grundkrankheiten und Alter in Bezug auf schwere len Fällen das allgemeine Risiko von Angehörigen
COVID-19-Krankheitsverläufe vor. Aus methodi- bestimmter Altersgruppen. Bei aufeinanderfolgen-
scher Sicht wurde ein hierarchisches Schätzverfah- der Impfung der oben dargestellten Personengrup-
ren eingesetzt, das die Ableitung einer Impfrang pen in der empirisch bestimmten Rangfolge ist eine
folge von Personengruppen mit einzelnen Risiko- Steigerung der Effektivität der Schutzimpfungen
faktoren ermöglicht, wobei durch dieses Verfahren hinsichtlich der Verhinderung schwerer Erkran-
zumindest indirekt das Vorliegen mehrerer Grund- kungsverläufe im Vergleich zu einer zufälligen Ver-
krankheiten bzw. das Alter berücksichtigt wird. impfung zu erwarten.
Hierdurch kann einerseits eine Reduktion der Kom-Epidemiologisches Bulletin 19 | 2021 12. Mai 2021 (online vorab) 9
Stärken und Limitationen gefordert. Hierdurch sollte eine möglichst spezifi-
Die für die Analysen zur Verfügung stehende breite sche Definition der Risikofaktoren sichergestellt
Datenbasis ermöglichte den Einschluss einer gro- werden, die insbesondere den fehlerhaften Ein-
ßen Anzahl an Patienten mit nachgewiesener schluss von Personen in Risikogruppen vermeidet.
COVID-19-Erkrankung. Durch die geringe Präva- In Bezug auf die hier vorgenommene Abgrenzung
lenz bestimmter Erkrankungen in der Gesamtbevöl- von Krebserkrankungen mit bzw. ohne Therapie ist
kerung war die Fallzahl für einige betrachtete Risi- zu beachten, dass rein chirurgisch behandelte Krebs
kofaktoren dennoch eingeschränkt. Die hieraus re- patienten nicht in der erstgenannten Kategorie er-
sultierende Unsicherheit bei der Schätzung absolu- fasst wurden.
ter Risiken wurde durch die Darstellung von KI im
Rahmen der statistischen Auswertung transparent Des Weiteren enthalten GKV-Routinedaten keine
gemacht. Insbesondere im Vergleich zu der separa- Informationen zu Todesursachen. Demnach konn-
ten Auswertung der einzelnen Datengrundlagen ten COVID-19-assoziierte Todesfälle im Rahmen
konnte durch die Anwendung meta-analytischer dieser Studie ausschließlich über den zeitlichen Zu-
Verfahren zur Evidenzsynthese eine deutliche sammenhang mit einer COVID-19-Diagnose defi-
Reduktion der Unsicherheit erzielt werden. Einige niert werden. Das besonders hohe Risiko von Perso-
Erkrankungen konnten im Rahmen dieser Analy- nen mit hämatoonkologischen und metastasierten
sen aufgrund ihrer Seltenheit jedoch nicht oder nur Krebserkrankungen im Zusammenhang mit einer
im Rahmen größerer Erkrankungsgruppen (z. B. COVID-19-Erkrankung zu versterben kann zum Teil
Muskeldystrophie als Teil neurologischer Erkran- auch auf die insgesamt verkürzte Lebenswartung
kungen) berücksichtigt werden. Für Personen mit der Betroffenen zurückzuführen sein. Unbenom-
entsprechenden Erkrankungen erscheint eine Ein- men dieser Limitation steht die hier erzielte neue
zelfallprüfung hinsichtlich der COVID-19-Schutz wissenschaftliche Evidenz auf Basis eines erhebli-
impfungen weiterhin geboten. chen Anteils der bundesdeutschen Bevölkerung für
ein deutlich erhöhtes Risiko schwerer COVID-19-
Durch die Verwendung von GKV-Routinedaten Erkrankungsverläufe bei Personen mit Krebser-
konnten lediglich Personen mit dokumentierter krankung (insb. mit Therapie) jedoch im Einklang
COVID-19-Erkrankung in die Analysen einbezogen mit den Ergebnissen internationaler Studien.15,16
werden. Dies schließt insbesondere eine Vielzahl an
Personen mit asymptomatischen COVID-19-Erkran- Durch die Nutzung von Daten aus den ersten bei-
kungen aus und resultiert in eine Überschätzung den Quartalen des Jahres 2020 konnte das Versor-
des Anteils schwerer Erkrankungsverläufe. Dieser gungsgeschehen in der ersten Pandemiewelle abge-
Umstand betrifft jedoch nicht zwangsläufig die bildet werden. Mögliche strukturelle Änderungen
Rangfolge der Risikofaktoren hinsichtlich des mit des Infektionsgeschehens sowie veränderte medizi-
Ihnen assoziierten absoluten Risikos. Da diese nische Behandlungen von Personen mit COVID-19-
Rangfolge konstitutiv für die hier entwickelte Erkrankung (insb. hinsichtlich Beatmung) in der
Impfrangfolge ist, ist grundsätzlich von einer Ro- zweiten und dritten Welle der Pandemie könnten
bustheit der Ergebnisse auszugehen. die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf die gegen-
wärtige Situation einschränken. Die Operationali-
GKV-Routinedaten können Unschärfen hinsichtlich sierung schwerer Erkrankungsverläufe über inten-
der Kodierung von Erkrankungen enthalten. So sivmedizinische Behandlungen und Todesfälle im
könnten bestimmte Erkrankungen unter- oder über- zeitlichen Zusammenhang mit einer COVID-19-
kodiert sein und die Analyseergebnisse entspre- Erkrankung lässt jedoch die Robustheit der Ergeb-
chend beeinflussen. Zur Mitigation dieser Proble- nisse erwarten.
matik wurde grundsätzlich eine (teil-) stationäre
Diagnose oder zwei ambulante Diagnosen inner- Eine weitere Limitation der hier vorgestellten Ana-
halb von vier Quartalen (M2Q-Kriterium) sowie im lysen besteht in der eingeschränkten Berücksichti-
Falle einiger Erkrankungen eine Validierung der gung von Multimorbidität und möglichen Interak
Diagnosen durch Medikamente oder Prozeduren tionen zwischen Erkrankungen und Alter hinsicht-Epidemiologisches Bulletin 19 | 2021 12. Mai 2021 (online vorab) 10
lich des Risikos für schwere COVID-19-Erkran- sonstigen Primärforschung unterrepräsentiert sind.
kungsverläufe. Diese Einschränkung ist der Ziel- Durch die Kombination mehrerer GKV-Datensätze
stellung geschuldet, eine in der ambulanten Praxis mit insgesamt ca. 30 Millionen Versicherten konnte
möglichst einfach anzuwendende Impfrangfolge eine im Vergleich zu Einzelauswertungen der Da-
abzuleiten, welche eine unter dieser Nebenbedin- tensätze deutliche Erhöhung der Präzision der Risi-
gung erreichbare hohe Effektivität sicherstellt. In koschätzer erzielt werden. Der Analyseprozess war
weiterführenden Analysen ist geplant, ein verfeiner- durch eine enge methodische Abstimmung der Be-
tes Verfahren zur Bestimmung einer Impfrangfolge teiligten bei gleichzeitiger Wahrung der Daten-
zu entwickeln, das den Fokus verstärkt auf Multi- schutzkonformität durch den Einsatz meta-analyti-
morbidität und Altersinteraktionen legt. Unter Ein- scher Verfahren geprägt und ermöglichte eine zeit-
bezug statistischer, klinischer und epidemiologi- nahe Generierung von Analyseergebnissen.
scher Expertise wird hierbei ein Score-Verfahren
entwickelt, das die transparente Bestimmung einer Konklusion und Ausblick
effektiven Rangfolge einzelner Patienten auf Basis Im zweiten Quartal 2021 ist mit einer Beschleuni-
der Gesamtheit ihrer Risikofaktoren ermöglicht und gung der COVID-19-Impfkampagne in Deutschland
zudem mögliche Unterschiede in der Relevanz von durch den Einbezug der niedergelassenen Ärzte
Erkrankungen zwischen Altersgruppen berücksich- und steigende Liefermengen der zugelassenen
tigt. Durch den geplanten Einbezug von Daten der Impfstoffe zu rechnen. Im Wettlauf mit der dritten
Techniker Krankenkasse (TK) ist hierbei eine weite- Welle sollten die steigenden aber dennoch weiterhin
re Steigerung der Belastbarkeit der statistischen begrenzten Impfstoffmengen effizient eingesetzt
Analyseergebnisse zu erwarten. Neben einem po- werden, um eine Überlastung der Intensivstationen
tenziellen Einsatz in ambulanten Arztpraxen könn- zu vermeiden. Die hier dargestellte Rangfolge von
te dieses Score-Verfahren durch weitere Akteure mit Risikofaktoren für einen schweren Verlauf (inkl.
Zugriff auf relevante Patientendaten (z. B. Kranken- Intensivstation-Aufenthalt) bietet eine evidenzba-
kassen, Kassenärztliche Vereinigungen) effizient sierte und praxistaugliche Orientierungsmöglich-
implementiert werden. keit für eine mögliche Aktualisierung der bestehen-
den Impfrangfolge, die auch im niedergelassenen
Eine wesentliche Stärke der hier dargestellten Ana- Bereich einfach eingesetzt werden kann. Die Um-
lysen ist die umfassende Abbildung des Versor- setzung dieser Rangfolge bietet potenziell die Mög-
gungsgeschehens unter Einbezug sowohl stationä- lichkeit, schwere COVID-19-Erkrankungsverläufe
rer als auch ambulanter Daten. Hierdurch konnte und Überlastungen des Gesundheitswesens im All-
auf Informationen von Versicherten und Leistungs- gemeinen sowie der Intensivstationen im Besonde-
erbringern Bezug genommen werden, die in der ren zu verhindern.
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10.25646/8129Epidemiologisches Bulletin 19 | 2021 12. Mai 2021 (online vorab) 11
3 Dreher M, Kersten A, Bickenbach J et al.: Systematisches Verzeichnis. 2019; published online
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4 Engelhardt M, Shoumariyeh K, Rösner A et al.: Global Health 2021; 9: e14–5
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14 Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein
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DOI: 10.1093/ecco-jcc/jjaa126
Autorinnen und Autoren
7 Härter G, Spinner CD, Roider J et al.: COVID-19 in
*a) Dr. Martin Rößler | *b) Josephine Jacob | b) Lisa Risch |
people living with human immuno-deficiency virus: a)
Falko Tesch | b) Dr. Dirk Enders | c) Danny Wende |
a case series of 33 patients. Infection 2020; 48: d)
Dr. Roland Jucknewitz | d) Oliver Weidinger |
681 – 6 e)
Manuel Batram | c) Pedro Ballesteros | f ) Stefan Baßler |
c)
8 Nachtigall I, Lenga P, Jóźwiak K et al.: Clinical cour- Dr. Dagmar Hertle | c) Uwe Repschläger |
g)
se and factors associated with out-comes among Nico Richter | c) Claudia Schulte | d) Dr. Anja Schramm |
g)
1904 patients hospitalized with COVID-19 Franziska Sobik | h) Dr. Marina Treskova-Schwarzbach |
h)
in Germany: an observational study. Clin Microbiol Stefan Scholz | #a) Prof. Dr. Jochen Schmitt |
#b)
Infect 2020; 26: 1663–9 Dr. Jochen Walker
9 Treskova-Schwarzbach M, Haas L, Reda S et al.: *,#) Diese Personen haben in ihren Rollen als Erst- bzw.
Pre-Existing Health Conditions and Severe Letztautoren äquivalente Beiträge gleistet
COVID-19 Outcomes: Umbrella Review and a)
Zentrum für evidenzbasierte Gesundheitsversor-
Meta-Analysis of Global Evidence. 2021; published
gung, Universitätsklinikum und Medizinische
online Feb 23. DOI: Pre-Print
Fakultät Carl Gustav Carus an der Technischen
10 Ohlmeier C, Frick J, Prütz F et al.: Nutzungsmög- Universität Dresden
b)
lichkeiten von Routinedaten der Gesetzlichen Kran- InGef – Institut für angewandte Gesundheits
kenversicherung in der Gesundheitsberichterstat- forschung Berlin GmbH
c)
tung des Bundes. Bun-desgesundheitsbl 2014; 57: BARMER Institut für Gesundheitssystemforschung
464 – 72 (bifg)
d)
AOK Bayern – Die Gesundheitskasse
11 Andersohn F, Walker J: Characteristics and external e)
Universität Bielefeld, Fakultät für Wirtschaftswissen-
validity of the German Health Risk Institute (HRI)
schaften
Database. Pharmacoepidemiol Drug Saf 2016; 25: f )
AOK PLUS
106 – 9 g)
DAK-Gesundheit
h)
12 Deutsches Institut für Medizinische Dokumentati- Robert Koch-Institut, Fachgebiet Impfprävention
on und Informatik (DIMDI), editor. OPS Version Korrespondenz: ScholzS@rki.de
2020 Systematisches Verzeichnis – Operationen-
und Prozedurenschlüssel Internationale Klassifika-
tion der Prozeduren in der Medizin (OPS) Band 1:Epidemiologisches Bulletin 19 | 2021 12. Mai 2021 (online vorab) 12
Vorgeschlagene Zitierweise Anhang 1
Rößler M, Jacob J, Risch L, Tesch F, Enders D, Wende D, OPS Codes, die zur Abbildung intensivmedizinischer
Jucknewitz R, Weidinger O, Batram M, Ballesteros P, Behandlungen genutzt wurden
Baßler S, Hertle D, Repschläger U, Richter N, Schulte C,
▶▶ 8-701 Einfache endotracheale Intubation
Schramm A, Sobik F, Treskova-Schwarzbach M,
▶▶ 8-704 Intubation mit Doppellumentubus
Scholz S, Schmitt J, Walker J: Hierarchisierung von
▶▶ 8-706 Anlegen einer Maske zur maschinellen Beat-
Risikofaktoren für schwere COVID-19-Erkrankungs
mung
verläufe im Kontext der COVID-19-Schutzimpfungen –
▶▶ 8-712 Maschinelle Beatmung und Atemunterstüt-
Eine gepoolte GKV-Routinedatenanalyse basierend auf
zung bei Kindern und Jugendlichen
30 Mio. Versicherten
▶▶ 8-714 Spezialverfahren zur maschinellen Beatmung
Epid Bull 2021;19:3 -12 | DOI 10.25646/8405 bei schwerem Atemversagen
▶▶ 8-97a Multimodale intensivmedizinische Überwa-
(Dieser Artikel ist online vorab am 28. April 2021
chung und Behandlung bei zerebrovaskulären
erschienen.)
Vasospasmen
▶▶ 8-97b Multimodale intensivmedizinische Überwa-
chung und Behandlung bei neuromuskulären Er-
Interessenkonflikt
krankungen
Manuel Batram erklärt von GSK, einem potentiellen
▶▶ 8-980 Intensivmedizinische Komplexbehandlung
Hersteller eines COVID-19-Impfstoffes, im Rahmen
(Basisprozedur)
eines Advisory Boards ohne COVID-19 Bezug eine
▶▶ 8-98d Intensivmedizinische Komplexbehandlung im
Aufwandsentschädigung erhalten zu haben.
Kindesalter (Basisprozedur)
Unabhängig von dem hier vorgestellten Forschungs- ▶▶ 8-98f Aufwendige intensivmedizinische Komplexbe-
projekt erhielt Prof. Schmitt institutionelle Unterstüt- handlung (Basisprozedur)
zung für wissenschaftlich initiierte Studien von ▶▶ 8-920 EEG-Monitoring
Novartis, ALK, Pfizer und Sanofi sowie Honorare für ▶▶ 8-921 Monitoring mittels evozierter Potenziale
Beratertätigkeit von Novartis, Sanofi, ALK und Lilly. ▶▶ 8-923 Monitoring der hirnvenösen Sauerstoffsätti-
Alle anderen Autorinnen und Autoren geben an, dass gung
kein Interessenkonflikt besteht. ▶▶ 8-924 Invasives neurologisches Monitoring
▶▶ 8-930 Monitoring von Atmung, Herz und Kreislauf I
▶▶ 8-931 Monitoring von Atmung, Herz und Kreislauf II
▶▶ 8-932 Monitoring von Atmung, Herz und Kreislauf IIISie können auch lesen
