»Autoimmunerkrankungen steigen nach Corona-Infektion an«. So bastele ich mir eine Long-Covid-Studie

Indi­zi­en dafür, was mit der Publi­ka­ti­on einer Stu­die bewirkt wer­den soll, bie­tet immer ein Blick auf Auf­trag­ge­ber und Hin­ter­grund der For­schen­den. Dazu spä­ter mehr. Auf t‑online.de wird am 31.1.23 – wie stets unge­prüft – eine dpa-Nach­richt ver­brei­tet, in der es heißt:

»Nach Erkennt­nis­sen deut­scher For­scher haben Men­schen nach über­stan­de­ner Covid-19-Infek­ti­on deut­lich häu­fi­ger eine Auto­im­mun­erkran­kung als ande­re. Grund­la­ge ist eine umfang­rei­che Ana­ly­se von Kran­ken­ver­si­che­rungs­da­ten. "In allen Alters- und Geschlechts­grup­pen tra­ten Auto­im­mun­krank­hei­ten in der Zeit nach der Infek­ti­on signi­fi­kant häu­fi­ger auf", sag­te Jochen Schmitt vom Uni­ver­si­täts­kli­ni­kum Dresden.

Ergebnisse beziehen sich nur auf Ungeimpfte

Die Ergeb­nis­se bezie­hen sich den For­schern zufol­ge jedoch nur auf unge­impf­te Betrof­fe­ne, die eine nach­ge­wie­se­ne Coro­na-Infek­ti­on mit dem Wild­typ des Virus hat­ten. Ent­spre­chen­de Erkennt­nis­se über ande­re Vari­an­ten des Virus gebe es der­zeit nicht.

Der Ana­ly­se zufol­ge kamen bei Men­schen mit Coro­na-Infek­ti­on 15,05 Dia­gno­sen einer Auto­im­mun­erkran­kung auf 1.000 Ver­si­cher­ten­jah­re, bei Men­schen ohne einer sol­chen Infek­ti­on waren es nur 10,55 Dia­gno­sen…«

Wo ist die Studie?

Einen Link auf die Stu­die sucht man ver­geb­lich, fin­det aber den Hin­weis, die "Ergeb­nis­se sind noch nicht in einem Fach­jour­nal ver­öf­fent­licht wor­den". Nun gibt es eine Mit­tei­lung auf uni​kli​ni​kum​-dres​den​.de dazu und dort wie­der­um einen Link auf Ana­ly­sen von umfang­rei­chen Kran­ken­ver­si­che­rungs­da­ten. Dum­mer­wei­se erbringt der die Mel­dung "Die­se Sei­te ist aus dem Inter­net bzw. ohne VPN-Ver­bin­dung nicht erreich­bar."

Ein wei­te­rer Link führt auf rki​.de zum Pro­jekt "Post­a­ku­te gesund­heit­li­che Fol­gen von COVID-19" (Post-COVID-19). Es wird geför­dert vom Gesund­heits­mi­nis­te­ri­um und hat die "Pro­jekt­lauf­zeit: 01.12.2021 – 31.12.2023". Somit, um ein Lieb­lings­wort Karl Lau­ter­bachs zu ver­wen­den, kann es sich bei der Ver­öf­fent­li­chung erst um einen Zwi­schen­be­richt han­deln. Das Pro­jekt besteht aus zwei Tei­len, um des­sen ers­ten es sich hier han­delt. Es trägt den Titel "Teil­pro­jekt 1 „Post-COVID-19 Moni­to­ring in Rou­ti­ne Health Insu­rance Data” (POINTED)". Pro­jekt­lei­ter ist der genann­te Jochen Schmitt vom Zen­trum für Evi­denz­ba­sier­te Gesund­heits­ver­sor­gung, TU Dres­den. Man erfährt, daß "eine Aus­wer­tung von Rou­ti­ne­da­ten der gesetz­li­chen Kran­ken­kas­sen im POIN­TED-Kon­sor­ti­um" statt­fin­de. Genaue­res über das Kon­sor­ti­um wird nicht mit­ge­teilt, ich habe dazu nichts aus­fin­dig machen können.

Andere Ergebnisse

Recht unauf­fäl­lig wird am Ende der Mit­tei­lung informiert:

»Bis­her ist nur eine ande­re Kohor­ten­stu­die aus Eng­land als Pre­print ver­öf­fent­lich wor­den. Die­se weist für eine kür­ze­re Beob­ach­tungs­zeit der Per­so­nen und 11 aus­ge­wähl­te Erkran­kun­gen ein Über­schuss­ri­si­ko für eine neue Auto­im­mun­erkran­kung von 0,72 auf 1000 Per­so­nen­jah­re, statt 4,50 wie in die­ser Stu­die, auf.
https://​www​.medrxiv​.org/​c​o​n​t​e​n​t​/​1​0​.​1​1​0​1​/​2​0​2​2​.​1​0​.​0​6​.​2​2​2​8​0​7​7​5​v​1​.​f​ull«

Bereits hier deu­tet sich an, daß mit einer unter­schied­li­chen Aus­wahl an Kri­te­ri­en (und womög­lich ver­schie­de­nen Auf­trä­gen) sehr unter­schied­li­che Ergeb­nis­se ent­ste­hen kön­nen. Die genann­te Arbeit ist eben­so wie die hier bespro­che­ne ein Pre­print und wur­de am 7.10.22 veröffentlicht.

Kom­men wir nun zur Arbeit von Schmitt et al. Sie trägt den Titel "Inci­dent auto­im­mu­ne dise­a­ses in asso­cia­ti­on with a SARS-CoV‑2 infec­tion: A matched cohort stu­dy" und wur­de sehr wohl am 26.1.23 auf medrxiv​.org publi­ziert. Ich habe mir ange­wöhnt, stets zuerst auf Inter­es­sen­kon­flik­te zu schau­en. Hier wer­den sie so benannt:

»Erklä­rung über kon­kur­rie­ren­de Interessen
FT, FE, AV, MS, JJ, BK, LR, CS und JS berich­ten über insti­tu­tio­nel­le För­de­rung für die­ses Pro­jekt durch das Bun­des­mi­nis­te­ri­um für Gesund­heit. Unab­hän­gig von die­ser Stu­die berich­tet JS über Zuschüs­se für for­schungs­in­iti­ier­te For­schung vom deut­schen GBA, dem BMG, BMBF, der EU, dem Bun­des­land Sach­sen, Nov­ar­tis, Sano­fi, ALK und Pfi­zer. Er nahm auch an Bei­rats­sit­zun­gen für Sano­fi, Lil­ly und ALK teil. MB berich­tet, dass er von der DAK-Gesund­heit eine Ver­gü­tung für die Daten­ana­ly­se erhal­ten hat, die in die­ser Arbeit vor­ge­stellt wird. Unab­hän­gig von die­ser Stu­die berich­tet MB über Zuschüs­se des deut­schen GBA, von Pfi­zer und Sano­fi Pas­teur sowie über Bera­tungs­ge­büh­ren von Jans­sen-Cilag. Er war Mit­glied in einem Bei­rat von GSK. Die ande­ren Autoren erklä­ren, dass sie kei­ne kon­kur­rie­ren­den Inter­es­sen haben.«

Nun waren an der Stu­die mehr als 20 Men­schen betei­ligt. Gan­ze zwei von ihnen erhiel­ten Gel­der von Phar­ma­fir­men. Soll­te das bedenk­lich sein? Ent­schlüs­selt man das Kür­zel "JS" als den Stu­di­en­lei­ter Jochen Schmitt, muß die Fra­ge bejaht wer­den. Der zwei­te mit Kon­zer­nen eng ver­ban­del­te Autor ist Manu­el Batram, Geschäfts­füh­rer der Van­da­ge GmbH, die ihre Tätig­keit mit "Bera­tung und Daten­ana­ly­se im Gesund­heits­we­sen, ins­be­son­de­re die Erstel­lung von Stu­di­en und Reports" beschreibt.

Mit wel­chen Stell­schrau­ben hat man die (gewünsch­ten?) Ergeb­nis­se erzielt? Im Fol­gen­den wird zitiert aus der Lang­fas­sung:

»Zusammenfassung

Ziel­set­zun­gen: Es soll­te unter­sucht wer­den, ob das Risi­ko, eine neue Auto­im­mun­erkran­kung zu ent­wi­ckeln, bei Pati­en­ten mit einer frü­he­ren COVID-19-Erkran­kung im Ver­gleich zu Per­so­nen ohne COVID-19 erhöht ist.
Metho­de: Es wur­de eine Kohor­te aus deut­schen Rou­ti­ne­da­ten der Gesund­heits­ver­sor­gung aus­ge­wählt, die 38,9 Mil­lio­nen Per­so­nen umfasst. Auf der Grund­la­ge doku­men­tier­ter Dia­gno­sen iden­ti­fi­zier­ten wir Per­so­nen mit durch Poly­me­ra­se-Ket­ten­re­ak­ti­on (PCR) bestä­tig­ter COVID-19-Infek­ti­on bis zum 31. Dezem­ber 2020. Die Pati­en­ten wur­den im Ver­hält­nis 1:3 mit Kon­troll­pa­ti­en­ten ohne COVID-19 ver­gli­chen. Bei­de Grup­pen wur­den bis zum 30. Juni 2021 wei­ter­ver­folgt. Zur Ana­ly­se des Auf­tre­tens von Auto­im­mun­erkran­kun­gen in der post­a­ku­ten Pha­se wur­den die vier Quar­ta­le vor dem Index­da­tum bis zum Ende der Nach­be­ob­ach­tung her­an­ge­zo­gen. Die Inzi­denz­ra­ten (IR) pro 1000 Per­so­nen­jah­re wur­den für jedes Ergeb­nis und jede Pati­en­ten­grup­pe berech­net. Mit Hil­fe von Pois­son-Model­len wur­den die Inzi­denz­ra­ten­ver­hält­nis­se (IRRs) für die Ent­wick­lung einer Auto­im­mun­erkran­kung in Abhän­gig­keit von einer vor­aus­ge­gan­ge­nen COVID-19-Dia­gno­se geschätzt.
Ergeb­nis­se: Ins­ge­samt wur­den 641.704 Pati­en­ten mit COVID-19 ein­ge­schlos­sen. Beim Ver­gleich der Inzi­denz­ra­ten in der COVID-19-Grup­pe (IR=15,05, 95 % KI: 14,69–15,42) und der ent­spre­chen­den Kon­troll­grup­pe (IR=10,55, 95 % KI: 10,25–10,86) stell­te sich her­aus, dass Pati­en­ten, die an COVID-19 erkrankt waren, eine um 42,63 % höhe­re Wahr­schein­lich­keit hat­ten, eine Auto­im­mu­ni­tät zu ent­wi­ckeln. Die­se Schät­zung war für häu­fi­ge Auto­im­mun­erkran­kun­gen wie Hash­i­mo­to-Thy­reo­idi­tis, rheu­ma­to­ide Arthri­tis oder das Sjögren-Syn­drom ähn­lich. Die höchs­te IRR wur­de für Auto­im­mun­erkran­kun­gen der Vas­ku­li­tis-Grup­pe beob­ach­tet. Pati­en­ten mit einem schwe­re­ren Ver­lauf von COVID-19 hat­ten ein höhe­res Risi­ko für das Auf­tre­ten von Autoimmunerkrankungen.
Schluss­fol­ge­run­gen: Eine SARS-CoV-2-Infek­ti­on ist mit einem erhöh­ten Risi­ko ver­bun­den, nach der aku­ten Pha­se der Infek­ti­on neu auf­tre­ten­de Auto­im­mun­erkran­kun­gen zu entwickeln.«

Viele Fragen

Das hört sich nach einem kla­ren Ergeb­nis an. Liest man wei­ter, stel­len sich vie­le Fragen:

»In der vor­lie­gen­den Ana­ly­se ver­gli­chen wir die Raten neu dia­gnos­ti­zier­ter Auto­im­mun­erkran­kun­gen zwi­schen Per­so­nen mit und ohne doku­men­tier­te SARS-CoV-2-Infek­ti­on. Per­so­nen, die sich im Jahr 2020 mit SARS-CoV‑2 infi­ziert hat­ten, und ent­spre­chen­de Kon­troll­per­so­nen wur­den bis zum 30. Juni 2021 min­des­tens drei und höchs­tens 15 Mona­te lang beob­ach­tet, wobei das Datum des Auf­tre­tens von COVID-19 als Index­da­tum für zufäl­lig aus­ge­wähl­te Ver­gleichs­grup­pen ver­wen­det wurde…

Kohor­ten
Die COVID-19-Kohor­te umfass­te Per­so­nen mit einer durch Poly­me­ra­se-Ket­ten­re­ak­ti­on (PCR) bestä­tig­ten COVID-19-Dia­gno­se (ICD-10 U07.1) im Jahr 2020. Zur Berech­nung der Risi­ko­ex­po­si­ti­ons­zeit defi­nier­ten wir das Auf­tre­ten von COVID-19 inner­halb des Quar­tals als Index­da­tum, indem wir das Datum eines ambu­lan­ten PCR-Tests oder das Datum der Auf­nah­me in ein Kran­ken­haus mit einer COVID-19-Dia­gno­se ver­wen­de­ten. In den sel­te­nen Fäl­len, in denen kein PCR-Test mit der Ver­si­che­rung abge­rech­net und kein Kran­ken­haus­auf­ent­halt ver­zeich­net wur­de, dien­ten ande­re doku­men­tier­te Ereig­nis­se, wie der Beginn des Kran­ken­stan­des oder der ers­te Kon­takt mit dem zustän­di­gen Arzt, zur Bestim­mung des Index­datums. Die Kon­troll­ko­hor­te umfass­te Per­so­nen, bei denen zwi­schen dem 1. Janu­ar 2020 und dem 30. Juni 2021 kei­ne ICD-10 U07.1 oder ICD10 U07.2 ohne doku­men­tier­te COVID-19-Dia­gno­se gestellt wurde.«

Die mar­kier­ten Pas­sa­gen las­sen eben­so Raum für Spe­ku­la­tio­nen wie die Hand­ha­bung der ICD-10-Codes. Über U07.2 infor­miert das Bun­des­ge­sund­heits­mi­nis­te­ri­um: "Sie sind an COVID-19 erkrankt… Ihre COVID-19-Erkran­kung wur­de bis­her nicht durch eine Labor-Unter­su­chung bestä­tigt."

»Wir schlos­sen Per­so­nen mit einer COVID-19-Dia­gno­se ohne Labor­nach­weis des Virus (ICD-10-GM: U07.2) aus den COVID-19-Grup­pen und den Nicht-COVID-19-Kon­trol­len aus, um Ver­zer­run­gen auf­grund von Fehl­klas­si­fi­zie­run­gen zu redu­zie­ren. Dar­über hin­aus schlos­sen wir Per­so­nen aus, die zwi­schen dem 01.01.2019 (oder Geburt) und dem 30.06.2021 (oder Tod), je nach­dem, was zuerst ein­trat, nicht kon­ti­nu­ier­lich bei der jewei­li­gen Kran­ken­kas­se gemel­det waren, da rele­van­te Ergeb­nis­se und vor­be­stehen­de Gesund­heits­zu­stän­de in unse­ren Daten mög­li­cher­wei­se nicht sicht­bar sind. Für jede Per­son konn­ten die Vor­er­kran­kun­gen für min­des­tens 12 Mona­te vor dem Matching-Punkt der COVID-19- und der Kon­troll­ko­hor­te ermit­telt wer­den. Aus­ge­hend vom Index­da­tum, das vom COVID-19-Fall zuge­wie­sen wur­de, wur­den die gematch­ten Per­so­nen gemein­sam für maxi­mal 15 Mona­te ver­folgt. Dies ermög­lich­te den Ver­gleich zwei­er Grup­pen über den­sel­ben Zeit­raum, um ihr Risi­ko für die Ent­wick­lung einer der vor­de­fi­nier­ten Auto­im­mun­krank­hei­ten in Abhän­gig­keit von COVID-19 zu ver­glei­chen.«

Die Aus­schluß­kri­te­ri­en wir­ken auf den ers­ten Blick kuri­os und der Matching-Punkt bleibt nebu­lös. Dafür erfährt man doch vage etwas über POINTED:

Die Daten

»Daten
Die zugrun­de­lie­gen­den Daten­quel­len wur­den für das Kon­sor­ti­um "Post-COVID-19-Moni­to­ring in Rou­ti­ne-Kran­ken­ver­si­che­rungs­da­ten" (POINTED) [16] ein­ge­rich­tet, um die Lang­zeit­fol­gen der COVID-19-Pan­de­mie in Deutsch­land zu unter­su­chen. Das POIN­TED-Kon­sor­ti­um wird vom Zen­trum für Evi­denz­ba­sier­te Gesund­heits­ver­sor­gung (ZEGV) an der TU Dres­den koor­di­niert und besteht aus dem Bun­des­ge­sund­heits­amt, dem Robert-Koch-Insti­tut, Gesund­heits­for­schungs­in­sti­tu­ten und den gesetz­li­chen Kran­ken­ver­si­che­run­gen. Es wird teil­wei­se vom Bun­des­mi­nis­te­ri­um für Gesund­heit (BMG) finanziert.

Wir haben Rou­ti­ne­da­ten zur Gesund­heits­ver­sor­gung von ver­schie­de­nen deut­schen gesetz­li­chen Kran­ken­ver­si­che­run­gen ver­wen­det: Tech­ni­ker Kran­ken­kas­se, BARMER, DAK Gesund­heit, IKK clas­sic, AOK PLUS und meh­re­re Betriebs­kran­ken­kas­sen (InGef). Ins­ge­samt umfas­sen die­se Daten rund 39 Mil­lio­nen Per­so­nen, was fast der Hälf­te der deut­schen Gesamt­be­völ­ke­rung ent­spricht. Neben sozio­de­mo­gra­fi­schen Merk­ma­len (Alter und Geschlecht) und dem Vital­sta­tus (über das Ster­be­da­tum) hat­ten wir Zugang zu umfas­sen­den Infor­ma­tio­nen über die Inan­spruch­nah­me der Gesund­heits­ver­sor­gung im ambu­lan­ten und sta­tio­nä­ren Sek­tor. Die Daten umfas­sen Daten­sät­ze zu Dia­gno­sen (nach der Inter­na­tio­na­len Sta­tis­ti­schen Klas­si­fi­ka­ti­on der Krank­hei­ten und ver­wand­ter Gesund­heits­pro­ble­me – Deut­sche Modi­fi­ka­ti­on, ICD-10-GM), medi­zi­ni­schen Pro­ze­du­ren (nach dem Ope­ra­tio­nen- und Pro­ze­du­ren­schlüs­sel, OPS; Deut­sche Modi­fi­ka­ti­on der Inter­na­tio­na­len Klas­si­fi­ka­ti­on der Pro­ze­du­ren in der Medi­zin, ICPM), Infor­ma­tio­nen zu ambu­lan­ten medi­zi­ni­schen Leis­tun­gen (nach Ein­heit­li­chem Bewer­tungs­maß­stab, EBM) und ver­ord­ne­ten Medi­ka­men­ten (nach der Deut­schen Ana­to­misch-The­ra­peu­tisch-Che­mi­schen Klas­si­fi­ka­ti­on, ATC)…«

»Abgleich
Um die Unter­schie­de zwi­schen der COVID-19- und der Kon­troll­ko­hor­te in Bezug auf Kova­ria­ten zu mini­mie­ren, die die Bezie­hun­gen zwi­schen den Ergeb­nis­sen und der Expo­si­ti­on stö­ren könn­ten, haben wir ein 1:3‑Matching mit Erset­zung für COVID-19- und Nicht-COVID-19-Pati­en­ten durch­ge­führt. Für jede Per­son in der COVID-19-Kohor­te wähl­ten wir drei Nicht-COVID-19-Per­so­nen mit iden­ti­schem Alter (in Jah­ren), Geschlecht und der Anga­be, ob vor dem Index­da­tum eine Auto­im­mun­erkran­kung vor­lag oder nicht. Wir ent­schie­den uns für ein exak­tes Matching bei die­sen Merk­ma­len, um eine stra­ti­fi­zier­te Ana­ly­se zu ermög­li­chen. Dar­über hin­aus haben wir das Vor­han­den­sein von Kova­ria­ten durch ein Pro­pen­si­ty-Score-Matching berück­sich­tigt. Die Schät­zung des Pro­pen­si­ty Score basier­te auf einer logis­ti­schen Regres­si­on, in die alle Ver­si­cher­ten ein­be­zo­gen wur­den. Ange­sichts der unter­schied­li­chen Prä­va­lenz von Krank­hei­ten, die als Kova­ria­ten berück­sich­tigt wur­den, schätz­ten wir sepa­ra­te Regres­si­ons­mo­del­le für Kinder/Jugendliche und Erwachsene.«

In einer zitier­ten Vor­stu­die aus dem Novem­ber 2022 hat­te man ein "Matching" im Ver­hält­nis 1:5 vor­ge­nom­men. War­um ging man jetzt anders vor? Was war das "Index­da­tum" bei nicht posi­tiv Getesteten?

Die Magie der Ausschlüsse

»Nach dem Abgleich von Per­so­nen mit COVID-19 und Kon­trol­len schlos­sen wir Per­so­nen aus den Abgleichs­grup­pen aus, die vor Beginn der Post-COVID-Pha­se star­ben, d. h. inner­halb des Quar­tals der COVID-19-Dia­gno­se oder des fol­gen­den Quar­tals. Wir schlos­sen auch Per­so­nen mit COVID-19 aus, die kei­nen Matching-Part­ner hat­ten. Bei der Ana­ly­se spe­zi­fi­scher Gesund­heits­er­geb­nis­se schlos­sen wir außer­dem Per­so­nen aus der Ana­ly­se aus, bei denen das betref­fen­de Ergeb­nis in zwei der vier vor­an­ge­gan­ge­nen Quar­ta­le im ambu­lan­ten Bereich oder ein­mal im sta­tio­nä­ren Bereich doku­men­tiert wur­de. Um die Aus­ge­wo­gen­heit der Kohor­ten in Bezug auf die Kova­ria­ten auf­recht­zu­er­hal­ten, schlos­sen wir eine kom­plet­te Matching-Grup­pe von COVID-19- und Kon­troll­fäl­len aus, wenn das Ergeb­nis bei der Per­son mit COVID-19 oder allen ihren gematch­ten Nicht-COVID-19-Kon­troll­fäl­len bereits vor­lag. Für die Schät­zung wur­den die Daten der Per­so­nen in der Kon­troll­ko­hor­te mit der umge­kehr­ten Anzahl der in der jewei­li­gen Match-Grup­pe ver­blie­be­nen Per­so­nen gewich­tet (d. h. Gewich­te zwi­schen 1/3 und 1), um sicher­zu­stel­len, dass die Gesamt­ge­wich­te in der Kon­troll­ko­hor­te der Anzahl der Per­so­nen in der COVID-19-Kohor­te ent­spre­chen.«

Und die der ausgewählten Krankheiten

»Gesund­heit­li­che End­punk­te (out­co­mes)
Basie­rend auf der kli­ni­schen Erfah­rung des Autoren­teams defi­nier­ten wir 64 poten­zi­el­le End­punk­te aus 41 Auto­im­mun­erkran­kun­gen, die wäh­rend der Nach­be­ob­ach­tung 3 bis 15 Mona­te nach der doku­men­tier­ten COVID-19-Infek­ti­on unter­sucht wur­den, z. B. das zuge­wie­se­ne Index­da­tum. Die Ope­ra­tio­na­li­sie­rung die­ser Out­co­mes basier­te auf den sta­tio­nä­ren und ambu­lan­ten Dia­gno­sen nach ICD-10-GM und den Leit­li­ni­en Good Prac­ti­ce Sekun­där­da­ten­ana­ly­se (GPS) der Deut­schen Gesell­schaft für Epi­de­mio­lo­gie (DGE­pi). In 23 Fäl­len wur­de eine spe­zi­fi­sche­re Defi­ni­ti­on des Ergeb­nis­ses mit geeig­ne­ter Medi­ka­ti­on gewählt. Bei Typ-I-Dia­be­tes wur­den nur die Fäl­le mit einer Insu­lin­ver­schrei­bung als gül­tig betrach­tet. Eine voll­stän­di­ge Lis­te der berück­sich­tig­ten Out­co­mes und ihrer Defi­ni­tio­nen fin­det sich im Zusatz­ma­te­ri­al S1.«

Wor­an sich die "kli­ni­sche Erfah­rung des Autoren­teams" fest­macht, bleibt im Dunk­len. Die im wei­te­ren Text dar­ge­stell­ten sta­tis­ti­schen Ope­ra­tio­nen wären sicher eine nähe­re Unter­su­chung wert. Und wei­ter wird mun­ter nach merk­wür­di­gen Kri­te­ri­en gesiebt:

»Beschrei­bung der Studienpopulation
Im Jahr 2020 waren 38,9 Mil­lio­nen Per­so­nen min­des­tens einen Tag lang bei einer der teil­neh­men­den Ver­si­che­rungs­ge­sell­schaf­ten ver­si­chert. Wir schlos­sen Per­so­nen, die im Jahr 2019 (n=2.074.654) oder zwi­schen dem 1. Janu­ar 2020 und dem 30. Juni 2021 (n=2.051.855) nicht kon­ti­nu­ier­lich ein­ge­schrie­ben waren, Per­so­nen mit einer COVID-19-Dia­gno­se ohne ein­deu­ti­ge Labor­be­stä­ti­gung (ICD-10 U07.2) (n=3.549.324) und Per­so­nen mit einer COVID-19-Dia­gno­se in den ers­ten bei­den Quar­ta­len des Jah­res 2021 (n=569.410) aus den Ana­ly­sen aus. Aus der ver­blei­ben­den Stich­pro­be wur­den 670.301 Per­so­nen mit einer COVID-19-Dia­gno­se im Ver­hält­nis 1:3 mit Kon­trol­len abge­gli­chen. Für 29 Per­so­nen mit COVID-19 (0,004 %) wur­de kein geeig­ne­ter Matching-Part­ner gefun­den. Nach dem Matching gab es 28.810 Per­so­nen mit COVID-19 und 20.932 Kon­troll­fäl­le, die in der Zeit zwi­schen dem (zuge­wie­se­nen) Index­da­tum und dem Beginn des zwei­ten Quar­tals nach dem (zuge­wie­se­nen) Index­quar­tal star­ben. Durch den Aus­schluss die­ser Fäl­le aus der beob­acht­ba­ren Post-COVID-19-Kohor­te blie­ben wei­te­re 81.570 Kon­trol­len (aus 28.810 Match-Grup­pen) und 55 Per­so­nen mit COVID-19 ohne Matching-Part­ner und muss­ten daher aus der Stu­die aus­ge­schlos­sen wer­den. Die end­gül­ti­ge Stu­di­en­po­pu­la­ti­on bestand aus 641.407 Per­so­nen mit COVID-19 und 1.560.357 Nicht-COVID-19-Per­so­nen, die als Kon­trol­len in 1.907.992 Kon­troll­fäl­len dien­ten. Die meis­ten der Per­so­nen in der COVID-19-Grup­pe hat­ten drei Kontrollfälle.«

Nicht nur bei "1.560.357 Nicht-COVID-19-Per­so­nen, die als Kon­trol­len in 1.907.992 Kon­troll­fäl­len dien­ten", schwirrt mir der Kopf.

»Beschrei­bung der Population
Von den 641.407 in die COVID-19-Stu­die ein­be­zo­ge­nen Per­so­nen hat­ten 76.518 (11,9 %) vor COVID19 eine Auto­im­mun­erkran­kung. Von den Per­so­nen ohne vor­be­stehen­de Auto­im­mun­dia­gno­sen ent­wi­ckel­ten 6.489 3 bis 15 Mona­te nach der SARS-CoV-2-Infek­ti­on eine ers­te Auto­im­mun­erkran­kung. Von den Per­so­nen mit vor­be­stehen­der Auto­im­mu­ni­tät ent­wi­ckel­ten 1744 eine zusätz­li­che Autoimmunerkrankung…

Inzi­denz einer neu­en Autoimmunerkrankung
Die Inzi­denz­ra­te (IR) einer Auto­im­mun­erkran­kung 3 bis 15 Mona­te nach der SARS-CoV-2-Infek­ti­on betrug 15,05 (95%-CI 14,69- 15,42) pro 1000 Per­so­nen­jah­re in der COVID-19-Grup­pe und 10,55 (95%-CI: 10,25–10,86) in der Kon­troll­grup­pe bei Pati­en­ten ohne vor­he­ri­ge Auto­im­mun­erkran­kung. Dar­aus ergibt sich ein Über­schuss­ri­si­ko auf­grund einer SARS-CoV-2-Infek­ti­on von 4,50 pro 1000 Per­so­nen­jah­re. Die IRR für das Auf­tre­ten einer Auto­im­mun­erkran­kung betrug 1,43 (95%-CI=1,37–1,48). Dar­über hin­aus tra­ten Auto­im­mun­erkran­kun­gen häu­fi­ger bei Per­so­nen mit COVID-19 auf, die eine vor­be­stehen­de Auto­im­mun­erkran­kung hat­ten, wäh­rend die rela­ti­ve Wahr­schein­lich­keit im Ver­gleich zu Kon­trol­len mit vor­be­stehen­der Auto­im­mun­erkran­kung gerin­ger war (IR COVID-19=38,10, IRR=1,23 95%-KI=1,15–1,32)…«

Über Vor­er­kran­kun­gen von nicht posi­tiv Getes­te­ten erfährt man an die­ser Stel­le nichts. Dafür gibt es wei­te­re Aus­schlüs­se von Störfaktoren:

»Von der Lis­te der Auto­im­mun­erkran­kun­gen wur­den nur die­je­ni­gen wei­ter unter­sucht, die min­des­tens 20 Ereig­nis­se in der COVID-19-Grup­pe auf­wie­sen. Somit wur­den 24 von 64 Ergeb­nis­sen aus der Ana­ly­se aus­ge­schlos­sen…«

Die bei der­ar­ti­gen Stu­di­en übli­che Dis­kus­si­on von Limi­tie­run­gen fehlt hier völ­lig. In der genann­ten Vor­stu­die gab es sie noch. Eben­so fin­den sich kei­ne Aus­sa­gen dar­über, wie sich der "Impf­sta­tus" auf die beob­ach­te­te Ent­wick­lung auswirkte.

(Her­vor­he­bun­gen in blau nicht in den Ori­gi­na­len. Fuß­no­ten und Hin­wei­se auf Tabel­len und Abbil­dun­gen wur­den hier weggelassen.)

14 Antworten auf „»Autoimmunerkrankungen steigen nach Corona-Infektion an«. So bastele ich mir eine Long-Covid-Studie“

  1. Pro­fes­sor Dr. Lothar H. Wie­ler wird ab 01.04.2023 Spre­cher des neu­en Digi­tal Health Clus­ters am Hasso-Plattner-Institut 

    "Das muss das berühm­te Dreh­tür­prin­zip sein, von dem immer alle reden. @HPI_DE
    , #SDGs. Gra­tu­lie­re, @mikrowie
    . Fol­ge­rich­tig – zumal Sie die letz­ten Jah­re ohne­hin schon für die glei­chen Inter­es­sen gear­bei­tet haben.
    https://​hpi​.de/​p​r​e​s​s​e​m​i​t​t​e​i​l​u​n​g​e​n​/​2​0​2​3​/​p​r​o​f​-​l​o​t​h​a​r​-​h​-​w​i​e​l​e​r​-​w​i​r​d​-​s​p​r​e​c​h​e​r​-​d​e​s​-​n​e​u​e​n​-​d​i​g​i​t​a​l​-​h​e​a​l​t​h​-​c​l​u​s​t​e​r​s​-​a​m​-​h​p​i​.​h​tml "

    https://​twit​ter​.com/​a​y​a​_​v​e​l​a​z​q​u​e​z​/​s​t​a​t​u​s​/​1​6​2​0​5​3​3​2​1​4​3​7​1​7​9​4​944

    ".@mikrowie
    for­der­te im Rah­men der C‑19 Task Force des @BMI_Bund
    Schul­schlie­ßun­gen. Dadurch war eine von @HPI_DE
    ent­wi­ckel­te Home­schoo­ling Soft­ware plötz­lich sehr gefragt: Die HPI Schul­cloud, geför­dert durch das @BMBF_Bund
    . Public-pri­va­te partnerships "

    https://​twit​ter​.com/​a​y​a​_​v​e​l​a​z​q​u​e​z​/​s​t​a​t​u​s​/​1​6​2​0​5​3​7​8​7​0​6​3​6​4​3​7​505

  2. ein schwe­rer ver­lauf = eine a‑typische lun­gen­ent­zün­dung, eine Fibro­se, Throm­bo­sen, könn­te sel­ber eine auto­im­m­un­re­ak­ti­on sein, des­halb ist es inter­es­sant zu fra­gen, erzeugt eine infek­ti­on eine auto­im­m­un­re­ak­ti­on oder besteht eine all­er­gie als dis­po­si­ti­on für einen schwe­ren verlauf.
    die ech­te vul­nerable grup­pe wäre die durch eine auto­im­mun­erkran­kung dis­po­nier­te, und nicht alle und jeder, inso­fern wäre es auch kei­ne pan­de­mie, weil gar nicht jeder schwer krank wer­den kann.

    https://​www​.labor​jour​nal​.de/​e​d​i​t​o​r​i​a​l​s​/​2​4​7​5​.​php
    (08.04.2022)
    Rad­bruch » Bei Pati­en­ten, die mit ­COVID-19 auf der Inten­siv­sta­ti­on lagen, haben wir Ein­zel­zell­ana­ly­sen gemacht, um zu ver­ste­hen, war­um die­se Men­schen so schwer erkrankt sind. Es zeig­te sich, dass bei die­sen Pati­en­ten das Virus offen­sicht­lich sehr schnell die Pro­duk­ti­on des Zyto­kins Trans­forming Growth Fac­tor beta, kurz TGFß, aus­löst, das Immun­re­ak­tio­nen her­un­ter­re­gu­liert. Die Betrof­fe­nen haben zwar noch chro­ni­sche Immun­re­ak­tio­nen, es ent­ste­hen dau­ernd neue Anti­kör­per-pro­du­zie­ren­de Zel­len. Doch die­se Anti­kör­per sind nicht gegen das Virus gerich­tet. Wahr­schein­lich sind es Auto­an­ti­kör­per gegen kör­per­ei­ge­ne Struk­tu­ren, das wis­sen wir nicht so genau. Durch die Induk­ti­on von TGFß greift das Virus direkt in die Immun­re­ak­ti­on ein. Nach die­sen ers­ten Unter­su­chun­gen haben wir erkannt, dass die­ses Zyto­kin auch Natür­li­che Kil­ler­zel­len dar­an hin­dern kann, infi­zier­te Zel­len abzu­tö­ten. Bei den schwer betrof­fe­nen Pati­en­ten hat das Virus also die humo­ra­le und die zel­lu­lä­re Abwehr aktiv behindert.

    TGFß been­det eine Immun­re­ak­ti­on – das hat das Virus sich fein ausgedacht.

    Rad­bruch » Aller­dings. Oben­drein hat eine TGFß-Akti­vie­rung auch ande­re unan­ge­neh­me Fol­gen, die­ses Zyto­kin indu­ziert näm­lich Throm­bo­sen und Fibrosen.

  3. "Die Ergeb­nis­se bezie­hen sich den For­schern zufol­ge jedoch nur auf unge­impf­te Betrof­fe­ne, die eine nach­ge­wie­se­ne Coro­na-Infek­ti­on mit dem Wild­typ des Virus hat­ten. Ent­spre­chen­de Erkennt­nis­se über ande­re Vari­an­ten des Virus gebe es der­zeit nicht."

    Als der sog. Wild­typ zir­ku­lier­te, also ca. Anfang 2020, waren 100 % der Men­schen unge­spritzt. Daher soll­ten die Erhe­bun­gen mit Ein­set­zen des Spritz­wahns ab Ende Dezem­ber 2020 begin­nen und den zeit­li­chen Ver­lauf bis heu­te berücksichtigen.

    1. Genau das ist mir auch auf­ge­fal­len, mit der Dis­kre­panz der Aus­sa­ge vom "Wild­typ des Virus" und ande­rer­seits vom Zeit­raum des angeb­li­chen "Stu­di­en-Pro­jek­tes" , und zwar
      01.12.2021 – 31.12.2023, als das Virus längst schon zu Omi­kron mutiert war und 3/4der Bevöl­ke­rung geimpft.
      Außer­dem läuft es ja noch die­ses gan­ze begon­ne­ne Jahr, in dem man noch viel ver­fäl­schen, ver­tu­schen und fal­schen Ein­druck erwe­cken kann, wor­in man ja nun Erfah­run­gen hat.…

  4. Wohl zu oft und zu lan­ge in vir­tu­el­len Wel­ten unter­wegs gewesen…
    Da kön­nen sich die Gehirn­win­dun­gen schon mal verknoten.
    Wenn das so wei­ter­geht, wird unse­re Zukunft mal eine Mischung aus "Sur­ro­ga­tes", "Wall‑E" und "Idio­cra­cy".
    Herr­li­che Aussichten…

  5. Viel­leicht habe ich es über­le­sen. Aber wie ist man mit Teilnehmer/innen umge­gan­gen, die sich wäh­rend der Nach­be­ob­ach­tungs­zeit bis 30. Juni 2021 imp­fen lie­ßen? Wur­den die samt und son­ders aus der Ana­ly­se aus­ge­schlos­sen? Oder wie stellt man sonst sicher, dass die Stu­di­en­po­pu­la­ti­on, wie aus­ge­wie­sen, nur aus "Unge­impf­ten" besteht (und die Imp­fung als Ursa­che für die Auto­im­mun­erkran­kung aus­ge­schlos­sen wer­den kann)?

  6. Man kann Bak­te­ri­en züch­ten. Man kann Bak­te­ri­en iso­lie­ren. Man kann Bak­te­ri­en auf ein Sub­strat set­zen und ver­meh­ren. All­das kann man mit Viren nicht machen. Wie auch will man ein­zel­ne Mole­kü­le isolieren!?

    Eine bestimm­te DNA oder RNA-Sequenz, die man irgend­wo erken­nen kann ist noch lan­ge kein Virus!

  7. Ich bin beein­druckt: Zum Einen von der guten Recher­che und zum ande­ren von dem elen­dig ver­bas­tel­ten Wis­sen­schafts­ge­schwur­bel gar­niert mit Rosinenpickerei.
    Betrach­tet man z.B. die Geburts­ta­ge nur im Jahr 2023, so wird man fest­stel­len, dass ca. 55.000 Bun­des­bür­ger gar nicht exis­tie­ren. Und nächs­tes Jahr sind die plötz­lich wie­der da, hei.

    Was mich aller­dings wun­dert ist, dass die "For­scher­grup­pe" hier­zu die Daten und Codes usw. der Kran­ken­kas­sen schein­bar pro­blem­los ver­ar­bei­ten und aus­wer­ten konn­te, wozu hin­ge­gen das PEI im Hin­blick auf die pot. Neben­wir­kun­gen durch "Imp­fun­gen" angeb­lich nicht in der Lage sein soll?
    Besteht denn die zumin­dest theo­re­tisch hoff­nungs­vol­le Mög­lich­keit, dass der Herr Schmitt als­bald die Nach­fol­ge von Herrn Cichutek antre­ten wird?

  8. Noch­was in dem Zusam­men­hang: Senio­ren­in­nen, wel­che den 2. Boos­ter ableh­nen bekom­men nun als kl. "Ersatz" eine Imp­fung gegen her­pes zos­ter (Gür­tel­ro­se) ange­dreht. Habe ich nun in drei Fäl­len so erlebt.

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