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      Große Herausforderung auch für die Pflege : COVID-19: Statement der Österreichischen Gesellschaft für Pneumologie — ÖGP

      research-article
      Procare
      Springer Vienna

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          Abstract

          Mit der COVID-19 Pandemie steht das österreichische Gesundheitssystem aktuell unverändert vor einer großen Herausforderung. Auf allen Ebenen wurden seit März 2020 in hohem Tempo einschneidende Anpassungen in den bisher gewohnten medizinischen Versorgungsstrukturen und -abläufen durchgeführt, um auf eine große Zahl von akut schwer an COVID-19 erkrankten Patienten vorbereitet zu sein. Gleichzeitig konnte mit einschneidenden gesamtgesellschaftlichen Präventivmaßnahmen die Geschwindigkeit der SARS-CoV-2 Ausbreitung in Österreich abgebremst und eine kritische Überlastung der medizinischen Versorgungszentren zunächst erfolgreich verhindert werden. Die Österreichische Gesellschaft für Pneumologie hat in einer Stellungnahme die allgemeine Erkrankungssituation dargestellt sowie Empfehlungen zum Management von Patienten mit SARS-CoV-2-Infektionen und von Patienten mit chronischen Lungenerkrankungen während der COVID-19-Pandemie zum Stand 27.04.2020 veröffentlicht, in welchen auch die wichtige Rolle der Pflegepersonen hervorgehoben wird. In der aktuellen Situation bestehen für die Pneumologie drei Ziele: Optimale medizinische Behandlung von schwer an COVID-19 erkrankten Patienten, um eine möglichst niedrige SARS-CoV-2 Letalitätsrate zu erreichen. Gewährleistung einer unverändert bestmöglichen medizinischen Akutversorgung von Patienten mit anderen schweren pulmonalen Krankheitsbildern (Infektionen, Asthma-, COPD-, ILD- oder CF-Exazerbationen, Lungenembolie, malignitätsverdächtige pulmonale Raumforderungen u. a.). Fortsetzung wichtiger medizinischer Behandlungen von Menschen mit vorbestehenden schweren chronischen Grunderkrankungen (Lungenkarzinom, Asthma, COPD, pulmonale Hypertension, ILD, CF, St. p. Lungentransplantation, schlafbezogene Atemstörungen u. a.). Diese Patienten bedürfen unserer besonderen Aufmerksamkeit, da sie durch eine SARS-CoV-2 Infektion zusätzlich bedroht sein können. Zum Erreichen aller drei genannten Ziele sollten wir uns im ärztlichen Handeln unverändert, soweit mit den aktuell Pandemie- bedingt limitierten Ressourcen möglich, an vorhandenen evidenzbasierten und gut implementierten Leitlinien orientieren und diese im Einzelfall an die aktuell schwierige Situation anpassen. Besonders bei chronischen Erkrankungen bedarf dies Augenmaß und einer offenen Kommunikation mit Patienten und Angehörigen, um praktikable Lösungen zu finden. Die aktuelle epidemiologische Situation Allgemeines zu COVID-19 Die COVID-19 Pandemie hat sich seit Jänner 2020 rasch global ausgebreitet. Weltweit waren bis Ende April laut WHO 2.804.796 COVID-19 Fälle bestätigt und 193.710 Patienten bereits daran verstorben. Epidemiologische Informationen und Studienergebnisse zu COVID-19 müssen zurzeit noch zurückhaltend interpretiert werden. Sie unterliegen einer starken Dynamik und multifaktoriellen Einflüssen, weisen eine variable Datenqualität auf und sind im internationalen Vergleich aufgrund versorgungsstruktureller und epidemiologischer Unterschiede nur eingeschränkt vergleichbar. Wie beispielsweise beim „Antibiotic Stewardship“ üblich, sollten nationale und regionale Daten systematisch erfasst und regelmäßig ausgewertet werden. Nur so kann die aktuelle lokale Situation ausreichend beurteilt werden. Es handelt sich bei der SARS-CoV-2-Infektion, ähnlich wie bei der Influenza, um eine Virusinfektion mit variablem Verlauf (von asymptomatisch über mild und schwer bis letal). Bei den meisten in Europa positiv getesteten Personen liegt eine milde Symptomatik vor. Hospitalisierte Personen klagen hingegen in 80 und mehr Prozent über Fieber, Husten und Atemnot (Tab. 1; [2, 3]). Hierbei handelt es sich meist um ältere und komorbide Patienten. In vielen Fällen liegt eine durch SARS-CoV-2 ambulant erworbene Pneumonie („community acquired pneumonia“, CAP) mit daraus resultierender Hypoxie vor. Zusätzlich werden COVID-19-spezifische Phänomene beschrieben, wie ein herabgesetztes Empfinden von Dyspnoe, wodurch womöglich eine respiratorische Verschlechterung subjektiv lange nicht wahrgenommen wird, eine fehlende Steigerung der Atemfrequenz trotz schwerer Oxygenierungsstörung und ein passagerer Geruchs- und Geschmacksverlust. Symptome Positiv getestete Personen (inklusive milde Fälle; %) Hospitalisierte COVID-19 Patienten (%) Fieber 49 85 Husten 24 86 Atemnot 80 Muskelschmerzen 34 Durchfall 2 27 Übelkeit/Erbrechen 24 Halsschmerzen 12 18 Kopfschmerzen 16 Schnupfen 4 16 Brustschmerzen 15 Bauchschmerzen 8 Schwäche, allgemein 8 Schmerzen, allgemein 7 Aufgrund der Infektiosität des Erregers ist perspektivisch auch mit krankenhausassoziierten SARS-CoV-2 Pneumonien zu rechnen. Entsprechend dem „European Centre for Disease Prevention and Control“ (ECDC) wurden bis jetzt in Europa schwere COVID-19 Verläufe (Notwendigkeit der Hospitalisierung) im Median bei 28 Prozent aller Fälle beobachtet. Durch unentdeckte milde Verläufe ist jedoch von einer hohen Dunkelziffer und einer höheren Rate milder Verläufe auszugehen. Bei hospitalisierten Patienten lag im Median bei 16 Prozent der Fälle eine sehr schwere Erkrankung (Notwendigkeit einer intensivmedizinischen Behandlung oder respiratorischen Unterstützung) vor und die COVID-19 Krankenhaus-Letalität liegt in Europa derzeit bei 14 Prozent. Bezüglich der COVID-19-Todesfälle pro 100.000 Einwohner gibt es in Europa relevante Differenzen. So wurden bei vergleichbarer COVID-19-Inzidenz (155–170 Fälle/100.000 Einwohner) in Österreich und Deutschland bis jetzt 5 Todesfälle/ 100.000 und in Frankreich, Großbritannien bzw. den Niederlanden 19 bis 27 Todesfälle/100.000 registriert. Dazu passend wurde durch das Euro-MOMO-Netzwerk (European monitoring of excess mortality for public health action) in bestimmten europäischen Ländern (Großbritannien, Schweden, Frankreich, Spanien, Belgien, den Niederlanden, Italien und der Schweiz) eine sehr starke pandemieassoziierte Übersterblichkeit erfasst, deutlich weniger jedoch in Österreich und anderen Ländern wie Deutschland, Norwegen, Irland und Dänemark. In Österreich wurden bisher 15.239 Personen SARS-CoV-2 positiv getestet und 549 (3,6 %) sind an oder mit COVID-19 verstorben. Aktuell (Stand 27.04.2020) sind 579 COVID-19 Patienten hospitalisiert (Höchststand Anfang März mit 1010 hospitalisierten Patienten), davon werden 140 auf Intensivstationen behandelt (Höchststand Anfang März mit 267 ICU Patienten; 24–26 % — also deutlich mehr als im europäischen Durchschnitt). Damit waren in Österreich Anfang März 26 Prozent (aktuell 12 %) aller verfügbaren Intensivbetten mit COVID-19 Patienten belegt [6]. Primärdaten zur Zahl der bisher im Krankenhaus oder auf Intensivstationen behandelten Patienten und deren Letalitätsrate liegen aus Österreich derzeit nicht vor. Hospitalisierungs- und Sterblichkeitsrisiko bei COVID-19 und anderen erregerbedingten ambulant erworbenen Pneumonien Um die aktuellen COVID-19-Daten realistisch einordnen zu können, müssen diese auch mit der Häufigkeit und dem Verlauf schwerer respiratorischer Infektionen vor der Pandemie verglichen werden. Prinzipiell gilt, dass erregerbedingte CAP häufig sind. Bei einer Inzidenz von 296 krankenhauspflichtigen CAP pro 100.000 Einwohnern werden in Österreich jährlich schätzungsweise 26.222 und monatlich 2185 Patienten mit einer CAP im Krankenhaus behandelt. Bei einer durchschnittlichen Krankenhaus-Letalitätsrate von 13 Prozent (Tab. 2) ergeben sich für Österreich jährlich 3409 (39 CAP-Todesfälle/100.000) und monatlich 284 CAP-Todesfälle. An COVID-19 verstarben während der Hochphase der Pandemie (27.03. bis 27.04.2020) 491 Menschen pro Monat. Daher ist anzunehmen, dass es im Rahmen der Pandemie mindestens zu einer passageren Verdoppelung der CAP Todesfälle/100.000 Einwohner kam. Krankenhaus-Letalität ICU-Letalität CAP allgemein [7, 15–19] 12,9–14,1 % 17,0–29,5 % S. pneumoniae [18, 20, 21] 8,0–12,0 % 17,5–26,0 % L. pneumonia [22-25] 3,9–18,5 % 21,6 % Virale CAP allgemein [26, 27] 14,8 % 22,0 % Influenza A/B [10, 19, 28-31] 12,6 % 17,1–41,2 % COVID-19 China (Wuhan)* [32-36] 10,7–21,9 % 61,5 % USA (New York)** [37] 21,0 % 78,0 % Europa (ECDC) [2] 14 % Großbritannien* [26] 30,3–50,7 % Spanien* [38] 29,2 % Italien (Lombardei)* [39] 25,6 % *Epizentren der COVID-19 Pandemie **Epizentrum New York: am 23.04.2020 ca. 10x mehr SARS-CoV-2 Infizierte/100.000 Einwohner und 20x mehr COVID-19 Todesopfer/100.000 Einwohner als zum selben Zeitpunkt in Österreich [40] Die Influenza muss getrennt betrachtet werden, da die Influenza-Letalität nicht ausschließlich durch Influenza-Pneumonien bedingt ist, aber jährlich weltweit mit 400.000 Influenza-assoziierten Todesfällen gerechnet wird. Die Inzidenz krankenhauspflichtiger Influenza-Erkrankungen liegt in Europa je nach Saison und effektiver Durchimpfungsrate der Bevölkerung zwischen 12 und 95/100.000 und allein bei Kindern in Österreich von 2002 bis 2018 bei 50/100.000. Wird diese Inzidenz auf Österreich im Allgemeinen übertragen und dabei von einer ICU-Rate von sieben Prozent und einer Krankenhaus-Letalität von vier Prozent ausgegangen, ergeben sich während jeder Influenza-Saison in Österreich mindestens 1152 bis 8416 krankenhauspflichtige Erkrankungen, 81 bis 589 ICUpflichtige Erkrankungen und 46 bis 337 im Krankenaus verstorbene Patienten. Für die Zeit von Dezember bis April (Influenza- Saison) bedeutet dies für Österreich monatlich 288 bis 2104 krankenhauspflichtige und 20 bis 147 ICU-pflichtige Influenza- Erkrankungen. Aufgrund der im Vergleich mit anderen europäischen Ländern sehr niedrigen Influenza-Durchimpfungsrate ist in Österreich eher mit einer höheren als niedrigeren Rate zu rechnen. Diese Annahme wird durch Berechnungen der AGES gestützt, die basierend auf dem FluMOMO-Modell in den vergangenen vier Jahren von durchschnittlich 2326 Influenza-Todesopfern pro Jahr und somit während der Influenza-Saison von 582 Influenza- Todesopfern pro Monat ausgeht (COVID-19: aktuell ca. 450 Tote pro Monat, Stand 19.04.2020) [14]. Somit führt in Österreich die jährliche Influenza-Welle sehr wahrscheinlich zu einer vergleichbaren Belastung des Gesundheitswesens wie die derzeitige COVID-19 Pandemie. Eine systematische Erfassung von Influenzaassoziierten Todesfällen hospitalisierter Patienten sollte daher, wie aktuell für COVID- 19 etabliert, auch in Österreich eingeführt werden. Zusammenfassend kann davon ausgegangen werden, dass mit SARS-CoV-2 ein weiterer relevanter CAP-Erreger hinzugekommen ist, der für eine noch nicht absehbare Zeit die CAP-Inzidenz besonders bei älteren Menschen deutlich erhöht und wie bei Influenza-Infektionen mit einem erheblichen krankenhaushygienischen und logistischen Aufwand verbunden ist. Aufgrund der staatlich verordneten Präventivmaßnahmen inner- und außerhalb des Gesundheitswesens wurde die COVID- 19-Pandemie in Österreich zwar vorerst erfolgreich eingedämmt, eine erneute Zunahme an COVID-19-Fällen ist nach Lockerung der Maßnahmen jedoch möglich. Soweit aktuell beurteilbar, scheint die Hospitalisierungsrate bei SARS-CoV-2-CAP höher als bei und die Krankenhaus-Letalität in Abhängigkeit von der Funktionalität des Gesundheitssystems vergleichbar mit anderen erregerbedingten CAP zu sein (Tab. 2). Das Letalitätsrisiko einer CAP wird bestimmt vom Ausmaß der unmittelbaren Lungenparenchymschädigung, sekundären Infektionen/Komplikationen, dem Alter und vorbestehenden Komorbiditäten sowie der Qualität der verfügbaren medizinischen Versorgung. Die Bedeutung klassischer kardio-pulmonaler, renaler und metabolischer Komorbiditäten für den Verlauf einer CAP sind von Influenza-, Pneumokokken- und Legionella-Infektionen bekannt und spielen in gleicher Weise auch bei der SARS-CoV-2 CAP eine entscheidende Rolle. So steigt das Hospitalisierungs- und Sterblichkeitsrisiko bei der SARS-CoV-2 CAP ähnlich wie bei anderen CAP-Erregern ab dem 60. Lebensjahr und mit der Zahl der Begleiterkrankungen deutlich an (Tab. 3). Komorbiditäten verstorbener Patienten COVID-19 (%) Andere CAP-Erreger (%) Arterieller Hypertonus 40–75 54 Diabetes 20–31 31 Herzerkrankungen 23–49 38 Neurologische Erkrankungen 13 16–19 Karzinome 2–18 28 Chronische Niereninsuffizienz 23 13–27 Chronische Lungenerkrankungen 8–19 6–24 Demenz 18 28 Bei COVID-19 wurde darüber hinaus deutlich, dass die Letalitätsrate einer akuten Erkrankung immer auch von gesellschaftlichen und strukturellen Faktoren bestimmt wird (beispielsweise zeitgerechte Public-Health-Interventionen zur Verlangsamung der Ausbreitungsgeschwindigkeit einer pandemischen Infektion, zeitnahe und flexible Strukturanpassung des Gesundheitssystems, Zahl der akut verfügbaren Intensiv- oder Beatmungsbetten, Kapazität an Isolationsund Schutzmöglichkeiten im ambulanten und stationären Bereich, kurzfristige und effektive Schulung des medizinischen Personals). In einigen Ländern und Regionen kam es zu akuten Versorgungsnotständen. Es ist anzunehmen, dass in diesen krisenhaften und teilweise katastrophenmedizinischen Situationen nicht alle akut schwer erkrankten Patienten rechtzeitig und adäquat medizinisch versorgt werden konnten. So lag beispielsweise die Letalitatsräte im primär unvorbereiteten Epizentrum (Stadt Wuhan in der Provinz Hubei) zunächst bei zwölf Prozent und in den anderen chinesischen Provinzen später nur noch bei ca. einem Prozent. Auch die von EuroMOMO erfasste und oben genannte Übersterblichkeit in einigen von der Pandemie stark betroffenen Ländern deutet darauf hin. SARS-CoV-2 bei Kindern In einer Auswertung der ersten knapp 45.000 Labor-bestätigten COVID-19-Fälle in China stellten Kinder unter zehn Jahren nur 0,9 Prozent (416 Kinder) und Kinder zwischen zehn und 19 Jahren nur 1,2 Prozent (549 Kinder) der Fälle dar [46]. Neonatale COVID-19-Erkrankungen wurden bisher extrem selten beobachtet. Wie viele Kinder tatsächlich infiziert sind, aber aufgrund fehlender oder milder Symptomatik nicht getestet werden, ist unbekannt. Enger Kontakt mit einem SARS-CoV-2-Erkrankten im familiären Umfeld scheint der häufigste Übertragungsweg zu sein. Im Vergleich zu Erwachsenen erkranken Kinder und Jugendliche wesentlich seltener an SARS-CoV-2 und zeigen häufig nur milde klinische Symptome. Nur ein Viertel entwickelt Temperaturen zwischen 38 und 39°C, nur zehn Prozent Temperaturen über 39,0 °C. Husten und Tachypnoe werden in ca. 30 bis 50 Prozent beschrieben und Pharyngitis (5–45 %), Rhinitis (10–30 %), Diarrhoe (10–30 %) sowie Erbrechen (6 %) deutlich seltener. Laborchemisch fallen ähnlich wie bei Erwachsenen eine Erhöhung von CRP ( mäßig), Transaminasen, LDH, D-Dimer und CK sowie eine Leukopenie (in erster Linie Lymphopenie) auf. Aufgrund der bei Kindern weniger spezifischen Symptome ist es schwierig, eine sichere klinische Diagnose zu stellen. Daher ist es gerade bei pädiatrischen Patienten wichtig, großzügig auf SARS-CoV-2 zu testen und entsprechende Schutzmaßnahmen für das betreuende Personal umzusetzen. Schwere Verläufe mit respiratorischer Insuffizienz oder der Notwendigkeit einer intensivmedizinischen Behandlung sind eher die Ausnahme. Bei Säuglingen wurden wiederholt schwere COVID-19-Erkrankungen suspiziert, wobei es sich dabei meist um Verdachtsfälle (ohne SARS-CoV-2-Nachweis) handelte. Die Autoren gehen davon aus, dass ein nicht unbeträchtlicher Teil dieser schweren Verläufe durch andere Viren (v. a. RSV) verursacht gewesen sein könnte. In der Literatur wurden bisher nur wenige pädiatrische COVID-19-Todesfälle berichtet. Aufgrund der oft milderen Verläufe bei Kindern wurde diskutiert, ob oligo- und asymptomatische Kinder eine wesentliche Rolle in der Transmission spielen könnten, ohne dass diese Hypothese jemals wissenschaftlich bestätigt wurde. Eine rezente Studie aus Island zeigt im Gegenteil, dass in einem Screening bei symptomlosen Personen der Anteil der Virusausscheider bei den 40- bis 50-Jährigen dreimal so hoch ist (ca. 1,5 %) wie bei Kindern/Jugendlichen zwischen zehn und 20 Jahren (ca. 0,5 %). Von über 800 getesteten Kindern unter zehn Jahren wurde kein einziges Kind positiv getestet. SARS-CoV-2-Infektionen bei Kindern mit Risikofaktoren und Grunderkrankungen (chronische respiratorische Erkrankungen wie zystische Fibrose, schweres Asthma, bronchopulmonale Dysplasie sowie kardiale Erkrankungen, primäre und sekundäre Immundefizienz, maligne Grunderkrankung, Malnutrition etc.) werden in den bisherigen pädiatrischen Analysen kaum berichtet. Fraglich ist, ob sich daraus ableiten lässt, dass diese Kinder weniger gefährdet sind als Erwachsene mit Risikofaktoren, oder ob Kinder aus Risikogruppen effizienter vor Ansteckung geschützt werden konnten. Epidemiologischer Ausblick Sobald die staatlich verordneten Maßnahmen zur Pandemie-Eindämmung liberalisiert werden, muss das Gesundheitswesen nicht nur auf eine wieder steigende Zahl von COVID-19 Fällen vorbereitet sein. Auch alle anderen übertragbaren respiratorischen Infektionen (beispielsweise Influenza-, RSV-, Pneumokokken-, Mycoplasma- und Bordetella- Infektionen), deren Ausbreitung durch die staatlichen Pandemie-Maßnahmen in gleicher Weise wie SARS-CoV-2 passager unterdrückt wurde, werden wieder vermehrt auftreten. In diesem Zusammenhang ist das in der Bevölkerung durch die COVID- 19-Pandemie gewachsene Bewusstsein zu potenziell bedrohlichen Infektionskrankheiten zu begrüßen. Vernünftige individuelle und gesellschaftliche Präventivmaßnahmen sollten jetzt zielgerichtet weiterentwickelt und gefördert werden. Dazu zählt beispielsweise die individuelle Bereitschaft zur Schutzimpfung gegen Influenza und andere relevante Erreger, aber auch ein vertieftes Wissen in der Bevölkerung zur selbstständigen Differenzierung zwischen harmlosen Infektionen, die zu Hause auskuriert werden sollten, und ernsthaften akuten Erkrankungen, die vom Hausarzt oder im Krankenhaus behandelt werden müssen (Abb. 1). Pneumologische Pflege Die Versorgung von COVID-19 Patienten oder Personen mit COVID-19-Verdacht stellt eine große Herausforderung für die Pflege dar. Der Bedarf an professioneller Pflege und Betreuung variiert je nach Krankheitsverlauf und Einschränkungen durch vorbestehende Komorbiditäten. Für Pflegepersonen ist bei potenziell übertragbaren und bedrohlichen Infektionen die frühzeitige Erkennung erkrankter Personen und die strikte Einhaltung von Schutzmaßnahmen bei der Durchführung der Pflegehandlungen von immanenter Bedeutung. Diese Schutzmaßnahmen dienen dem Selbstschutz des Gesundheitspersonals, aber auch der Vermeidung nosokomialer Infektionen. Die Schutzmaßnahmen umfassen: ▪ Konsequente Einhaltung persönlicher Hygienemaßnahmen: ▸ Häufiges Händewaschen ▸ Vermeidung des Kontakts mit Augen, Nase und Mund ▸ Niesen und Husten möglichst in ein Taschentuch, welches anschließend sofort entsorgt wird ▸ Mindestabstand zu anderen Personen 2 Meter ▸ Handehygiene in allen Bereichen des Gesundheitswesens ▪ Organisatorische Schutzmaßnahmen: ▸ Reduktion und Lenkung der Patientenströme zur Vermeidung der Übertragung von Patient zu Patient ▸ Versorgung der betroffenen Patienten mit einem Mund-Nasen-Schutz, wenn der Gesundheitszustand der Patienten es zulässt ▸ Räumliche Distanzierung von Verdachtspatienten von anderen Personen, idealerweise durch Unterbringung in einem Isolationszimmer mit Unterdruckschleuse und eigener Nasszelle ▸ Reduktion des Patiententransports auf ein notwendiges Minimum inklusive Vorinformation des Transportpersonals ▸ Reduktion sozialer Kontakte (Besucher im Krankenhaus) durch Steigerung telekommunikativer Möglichkeiten, Beschränkung der Anzahl der Besucher und der Dauer des jeweiligen Besuchs inklusive Einweisung der Besucher auf die Hygienemaßnahmen ▸ Information, Schulung und Einweisung des betroffenen Personals zu Schutzmaßnahmen und Beobachtung des jeweils eigenen Gesundheitszustands ▸ Reduktion des Ein- und Ausschleusens für die Behandlung und Pflege der betroffenen Patienten durch Kohortierung von Betroffenen unter gewissen Voraussetzungen bzw. Planung und Zusammenlegung von patientennahe durchzuführenden Maßnahmen ▸ Desinfektion und Reinigung patientennaher und kontaminierter bzw. kontaminationsgefährdeter Flächen und verwendeter Medizinprodukte durch Desinfektionsmittel mit zumindest begrenzt viruzider Wirksamkeit ▪ Personalschutzmaßnahmen/persönliche Schutzausrüstung: ▸ Die Auswahl der geeigneten persönlichen Schutzausrüstung richtet sich nach Art und Umfang der Tätigkeiten, die an Patienten durchgeführt werden. ▸ Durch die aktuell weltweite Nachfrage nach Materialien zur persönlichen Schutzausrüstung soll auf einen ressourcenschonenden Umgang mit den zur Verfügung stehenden Produkten geachtet werden (Möglichkeiten der Wiederverwendung unter Einhaltung der jeweiligen Herstellerangaben und Sicherstellung der korrekten Zwischenlagerung). ▸ Das An- und Ausziehen der persönlichen Schutzausrüstung soll konsequent geübt werden; bei COVID- 19 Patienten soll nur geschultes Personal eingesetzt werden. ▸ In vollständig isolierten Bereichen (etwa eine gesamte Station in einem Krankenhaus) sollte darauf geachtet werden, dass Schichten von Pflegepersonen, die die Schutzausrüstung dauerhaft tragen, nicht länger als drei bis maximal vier Stunden dauern, bevor eine Pause eingelegt werden kann; dies soll verhindern, dass sich druckbedingte Verletzungen durch die Schutzausrüstung bilden. Hydrokolloide zum Schutz der Haut haben sich hierbei ebenso bewährt. ▸ Händedesinfektion mit Desinfektionsmitteln mit zumindest begrenzt viruzider Wirksamkeit vor Anlegen der Schutzausrüstung bzw. nach Ausziehen der Handschuhe und vor Verlassen des Zimmers, und nach den sonst üblichen Regeln der Händehygiene ▸ Bei Tatigkeiten, die mit Aerosol- Produktion einhergehen, sollen Atemschutzmasken getragen werden, die zumindest 95 Prozent aller Partikel mit einem Durchmesser von >0,3 m abhalten. Dies entspricht der FFP2 Klasse der in Europa verwendeten Klassifikation der Atemschutzmasken. ▸ Die minimale persönliche Schutzausrüstung bei der direkten Versorgung von COVID-19 Patienten oder bei Verdacht auf das Vorliegen einer SARS-CoV-2 Infektion besteht aus FFP2 Masken, Schutzbrille oder Gesichtsschild, einem langärmeligen wasserabweisenden Schutzkittel und Einweghandschuhen. Die Maßnahmen zur Eindämmung der Infektionen werden von großen Teilen der Bevölkerung getragen. Dies und auch die Verlaufsmöglichkeiten von COVID-19 bewirken bei Betroffenen ein Angstgefühl, welches durch die Isolations- und Schutzmaßnahmen noch verstärkt werden kann. Die Reduktion der Besuche bzw. das Besuchsverbot in Krankenhäusern, Pflegeheimen und Altenwohnheimen sind förderliche Faktoren für Angst, Vereinsamung und soziale Isolation. Das Dilemma zwischen der Isolation als Schutzmaßnahme und den sozialen, psychischen und physischen Folgen durch die Isolation ist Gegenstand zahlreicher Untersuchungen und auch vom Deutschen Ethikrat als ethischer Kernkonflikt in der aktuellen Situation beschrieben worden. Hier ist die vor allem von Pflegepersonen vorgenommene Unterstützung in Aktivitäten des täglichen Lebens neben der Beziehungsarbeit eine wesentliche Maßnahme zur Vermeidung negativer Folgen bei Betroffenen. Maßnahmen zur Bewältigung der Angst von betroffenen und isolierten Patienten bedienen sich vor allem Methoden der Kommunikation. Diese ist allerdings durch die Abstandsregeln, die räumliche Distanzierung und das Tragen der persönlichen Schutzausrüstung erschwert. Vor allem Palliativsituationen, der Sterbeprozess und die Unterstützung von Angehörigen, die einen Menschen verloren haben und Abschied nehmen wollen, sind Situationen mit besonderen Herausforderungen für das Gesundheitspersonal. Aber auch für Menschen mit Demenz, Delir oder anderen psychischen Erkrankungen sind Isolationssituationen schwierig anzunehmen. Es gibt Ansätze zur Stabilisierung der häuslichen Versorgung von an Demenz erkrankten Personen. Auch Handlungsempfehlungen rund um die Dokumentation der Sterbephase sind verfügbar. Autoren Das Statement wurde von folgenden Autoren als gemeinsames Statement der Österreichischen Gesellschaft für Pneumologie (ÖGP) verfasst: H. Flick · B.M. Arns · J. Bolitschek · B. Bucher · K. Cima · E. Gingrich · S. Handzhiev· M. Hochmair · F.Horak · M. Idzko · P. Jaksch · G. Kovacs · R. Kropfmüller · B. Lamprecht · J. Löffler-Ragg · M. Meilinger · H. Olschewski · A. Pfleger · B. Puchner · C. Puelacher · C. Prior · P. Rodriguez · H. Salzer · P. Schenk · O. Schindler · I. Stelzmüller · V. Strenger · H. Täubl · M. Urban · M. Wagner · F. Wimberger · A. Zacharasiewicz · R. H. Zwick · E. Eber

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          Hospitalization Rates and Characteristics of Patients Hospitalized with Laboratory-Confirmed Coronavirus Disease 2019 — COVID-NET, 14 States, March 1–30, 2020

          Since SARS-CoV-2, the novel coronavirus that causes coronavirus disease 2019 (COVID-19), was first detected in December 2019 ( 1 ), approximately 1.3 million cases have been reported worldwide ( 2 ), including approximately 330,000 in the United States ( 3 ). To conduct population-based surveillance for laboratory-confirmed COVID-19–associated hospitalizations in the United States, the COVID-19–Associated Hospitalization Surveillance Network (COVID-NET) was created using the existing infrastructure of the Influenza Hospitalization Surveillance Network (FluSurv-NET) ( 4 ) and the Respiratory Syncytial Virus Hospitalization Surveillance Network (RSV-NET). This report presents age-stratified COVID-19–associated hospitalization rates for patients admitted during March 1–28, 2020, and clinical data on patients admitted during March 1–30, 2020, the first month of U.S. surveillance. Among 1,482 patients hospitalized with COVID-19, 74.5% were aged ≥50 years, and 54.4% were male. The hospitalization rate among patients identified through COVID-NET during this 4-week period was 4.6 per 100,000 population. Rates were highest (13.8) among adults aged ≥65 years. Among 178 (12%) adult patients with data on underlying conditions as of March 30, 2020, 89.3% had one or more underlying conditions; the most common were hypertension (49.7%), obesity (48.3%), chronic lung disease (34.6%), diabetes mellitus (28.3%), and cardiovascular disease (27.8%). These findings suggest that older adults have elevated rates of COVID-19–associated hospitalization and the majority of persons hospitalized with COVID-19 have underlying medical conditions. These findings underscore the importance of preventive measures (e.g., social distancing, respiratory hygiene, and wearing face coverings in public settings where social distancing measures are difficult to maintain) † to protect older adults and persons with underlying medical conditions, as well as the general public. In addition, older adults and persons with serious underlying medical conditions should avoid contact with persons who are ill and immediately contact their health care provider(s) if they have symptoms consistent with COVID-19 (https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/symptoms-testing/symptoms.html) ( 5 ). Ongoing monitoring of hospitalization rates, clinical characteristics, and outcomes of hospitalized patients will be important to better understand the evolving epidemiology of COVID-19 in the United States and the clinical spectrum of disease, and to help guide planning and prioritization of health care system resources. COVID-NET conducts population-based surveillance for laboratory-confirmed COVID-19–associated hospitalizations among persons of all ages in 99 counties in 14 states (California, Colorado, Connecticut, Georgia, Iowa, Maryland, Michigan, Minnesota, New Mexico, New York, Ohio, Oregon, Tennessee, and Utah), distributed across all 10 U.S Department of Health and Human Services regions. § The catchment area represents approximately 10% of the U.S. population. Patients must be residents of a designated COVID-NET catchment area and hospitalized within 14 days of a positive SARS-CoV-2 test to meet the surveillance case definition. Testing is requested at the discretion of treating health care providers. Laboratory-confirmed SARS-CoV-2 is defined as a positive result by any test that has received Emergency Use Authorization for SARS-CoV-2 testing. ¶ COVID-NET surveillance officers in each state identify cases through active review of notifiable disease and laboratory databases and hospital admission and infection control practitioner logs. Weekly age-stratified hospitalization rates are estimated using the number of catchment area residents hospitalized with laboratory-confirmed COVID-19 as the numerator and National Center for Health Statistics vintage 2018 bridged-race postcensal population estimates for the denominator.** As of April 3, 2020, COVID-NET hospitalization rates are being published each week at https://gis.cdc.gov/grasp/covidnet/COVID19_3.html. For each case, trained surveillance officers conduct medical chart abstractions using a standard case report form to collect data on patient characteristics, underlying medical conditions, clinical course, and outcomes. Chart reviews are finalized once patients have a discharge disposition. COVID-NET surveillance was initiated on March 23, 2020, with retrospective case identification of patients admitted during March 1–22, 2020, and prospective case identification during March 23–30, 2020. Clinical data on underlying conditions and symptoms at admission are presented through March 30; hospitalization rates are updated weekly and, therefore, are presented through March 28 (epidemiologic week 13). The COVID-19–associated hospitalization rate among patients identified through COVID-NET for the 4-week period ending March 28, 2020, was 4.6 per 100,000 population (Figure 1). Hospitalization rates increased with age, with a rate of 0.3 in persons aged 0–4 years, 0.1 in those aged 5–17 years, 2.5 in those aged 18–49 years, 7.4 in those aged 50–64 years, and 13.8 in those aged ≥65 years. Rates were highest among persons aged ≥65 years, ranging from 12.2 in those aged 65–74 years to 17.2 in those aged ≥85 years. More than half (805; 54.4%) of hospitalizations occurred among men; COVID-19-associated hospitalization rates were higher among males than among females (5.1 versus 4.1 per 100,000 population). Among the 1,482 laboratory-confirmed COVID-19–associated hospitalizations reported through COVID-NET, six (0.4%) each were patients aged 0–4 years and 5–17 years, 366 (24.7%) were aged 18–49 years, 461 (31.1%) were aged 50–64 years, and 643 (43.4%) were aged ≥65 years. Among patients with race/ethnicity data (580), 261 (45.0%) were non-Hispanic white (white), 192 (33.1%) were non-Hispanic black (black), 47 (8.1%) were Hispanic, 32 (5.5%) were Asian, two (0.3%) were American Indian/Alaskan Native, and 46 (7.9%) were of other or unknown race. Rates varied widely by COVID-NET surveillance site (Figure 2). FIGURE 1 Laboratory-confirmed coronavirus disease 2019 (COVID-19)–associated hospitalization rates,* by age group — COVID-NET, 14 states, † March 1–28, 2020 Abbreviation: COVID-NET = Coronavirus Disease 2019–Associated Hospitalization Surveillance Network. * Number of patients hospitalized with COVID-19 per 100,000 population. † Counties included in COVID-NET surveillance: California (Alameda, Contra Costa, and San Francisco counties); Colorado (Adams, Arapahoe, Denver, Douglas, and Jefferson counties); Connecticut (New Haven and Middlesex counties); Georgia (Clayton, Cobb, DeKalb, Douglas, Fulton, Gwinnett, Newton, and Rockdale counties); Iowa (one county represented); Maryland (Allegany, Anne Arundel, Baltimore, Baltimore City, Calvert, Caroline, Carroll, Cecil, Charles, Dorchester, Frederick, Garrett, Harford, Howard, Kent, Montgomery, Prince George’s, Queen Anne’s, St. Mary’s, Somerset, Talbot, Washington, Wicomico, and Worcester counties); Michigan (Clinton, Eaton, Genesee, Ingham, and Washtenaw counties); Minnesota (Anoka, Carver, Dakota, Hennepin, Ramsey, Scott, and Washington counties); New Mexico (Bernalillo, Chaves, Dona Ana, Grant, Luna, San Juan, and Santa Fe counties); New York (Albany, Columbia, Genesee, Greene, Livingston, Monroe, Montgomery, Ontario, Orleans, Rensselaer, Saratoga, Schenectady, Schoharie, Wayne, and Yates counties); Ohio (Delaware, Fairfield, Franklin, Hocking, Licking, Madison, Morrow, Perry, Pickaway and Union counties); Oregon (Clackamas, Multnomah, and Washington counties); Tennessee (Cheatham, Davidson, Dickson, Robertson, Rutherford, Sumner, Williamson, and Wilson counties); and Utah (Salt Lake County). The figure is a bar chart showing laboratory-confirmed COVID-19–associated hospitalization rates, by age group, in 14 states during March 1–28, 2020 according to the Coronavirus Disease 2019–Associated Hospitalization Surveillance Network. FIGURE 2 Laboratory-confirmed coronavirus disease 2019 (COVID-19)–associated hospitalization rates,* by surveillance site † — COVID-NET, 14 states, March 1–28, 2020 Abbreviation: COVID-NET = Coronavirus Disease 2019–Associated Hospitalization Surveillance Network. * Number of patients hospitalized with COVID-19 per 100,000 population. † Counties included in COVID-NET surveillance: California (Alameda, Contra Costa, and San Francisco counties); Colorado (Adams, Arapahoe, Denver, Douglas, and Jefferson counties); Connecticut (New Haven and Middlesex counties); Georgia (Clayton, Cobb, DeKalb, Douglas, Fulton, Gwinnett, Newton, and Rockdale counties); Iowa (one county represented); Maryland (Allegany, Anne Arundel, Baltimore, Baltimore City, Calvert, Caroline, Carroll, Cecil, Charles, Dorchester, Frederick, Garrett, Harford, Howard, Kent, Montgomery, Prince George’s, Queen Anne’s, St. Mary’s, Somerset, Talbot, Washington, Wicomico, and Worcester counties); Michigan (Clinton, Eaton, Genesee, Ingham, and Washtenaw counties); Minnesota (Anoka, Carver, Dakota, Hennepin, Ramsey, Scott, and Washington counties); New Mexico (Bernalillo, Chaves, Dona Ana, Grant, Luna, San Juan, and Santa Fe counties); New York (Albany, Columbia, Genesee, Greene, Livingston, Monroe, Montgomery, Ontario, Orleans, Rensselaer, Saratoga, Schenectady, Schoharie, Wayne, and Yates counties); Ohio (Delaware, Fairfield, Franklin, Hocking, Licking, Madison, Morrow, Perry, Pickaway and Union counties); Oregon (Clackamas, Multnomah, and Washington counties); Tennessee (Cheatham, Davidson, Dickson, Robertson, Rutherford, Sumner, Williamson, and Wilson counties); and Utah (Salt Lake County). The figure is a bar chart showing laboratory-confirmed COVID-19–associated hospitalization rates, by surveillance site, in 14 states during March 1–28, 2020 according to the Coronavirus Disease 2019–Associated Hospitalization Surveillance Network. During March 1–30, underlying medical conditions and symptoms at admission were reported through COVID-NET for approximately 180 (12.1%) hospitalized adults (Table); 89.3% had one or more underlying conditions. The most commonly reported were hypertension (49.7%), obesity (48.3%), chronic lung disease (34.6%), diabetes mellitus (28.3%), and cardiovascular disease (27.8%). Among patients aged 18–49 years, obesity was the most prevalent underlying condition, followed by chronic lung disease (primarily asthma) and diabetes mellitus. Among patients aged 50–64 years, obesity was most prevalent, followed by hypertension and diabetes mellitus; and among those aged ≥65 years, hypertension was most prevalent, followed by cardiovascular disease and diabetes mellitus. Among 33 females aged 15–49 years hospitalized with COVID-19, three (9.1%) were pregnant. Among 167 patients with available data, the median interval from symptom onset to admission was 7 days (interquartile range [IQR] = 3–9 days). The most common signs and symptoms at admission included cough (86.1%), fever or chills (85.0%), and shortness of breath (80.0%). Gastrointestinal symptoms were also common; 26.7% had diarrhea, and 24.4% had nausea or vomiting. TABLE Underlying conditions and symptoms among adults aged ≥18 years with coronavirus disease 2019 (COVID-19)–associated hospitalizations — COVID-NET, 14 states,* March 1–30, 2020† Underlying condition Age group (yrs), no./total no. (%) Overall 18–49 50–64 ≥65 years Any underlying condition 159/178 (89.3) 41/48 (85.4) 51/59 (86.4) 67/71 (94.4) Hypertension 79/159 (49.7) 7/40 (17.5) 27/57 (47.4) 45/62 (72.6) Obesity§ 73/151 (48.3) 23/39 (59.0) 25/51 (49.0) 25/61 (41.0) Chronic metabolic disease¶ 60/166 (36.1) 10/46 (21.7) 21/56 (37.5) 29/64 (45.3)    Diabetes mellitus 47/166 (28.3) 9/46 (19.6) 18/56 (32.1) 20/64 (31.3) Chronic lung disease 55/159 (34.6) 16/44 (36.4) 15/53 (28.3) 24/62 (38.7)    Asthma 27/159 (17.0) 12/44 (27.3) 7/53 (13.2) 8/62 (12.9)    Chronic obstructive pulmonary disease 17/159 (10.7) 0/44 (0.0) 3/53 (5.7) 14/62 (22.6) Cardiovascular disease** 45/162 (27.8) 2/43 (4.7) 11/56 (19.6) 32/63 (50.8)    Coronary artery disease 23/162 (14.2) 0/43 (0.0) 7/56 (12.5) 16/63 (25.4)    Congestive heart failure 11/162 (6.8) 2/43 (4.7) 3/56 (5.4) 6/63 (9.5) Neurologic disease 22/157 (14.0) 4/42 (9.5) 4/55 (7.3) 14/60 (23.3) Renal disease 20/153 (13.1) 3/41 (7.3) 2/53 (3.8) 15/59 (25.4) Immunosuppressive condition 15/156 (9.6) 5/43 (11.6) 4/54 (7.4) 6/59 (10.2) Gastrointestinal/Liver disease 10/152 (6.6) 4/42 (9.5) 0/54 (0.0) 6/56 (10.7) Blood disorder 9/156 (5.8) 1/43 (2.3) 1/55 (1.8) 7/58 (12.1) Rheumatologic/Autoimmune disease 3/154 (1.9) 1/42 (2.4) 0/54 (0.0) 2/58 (3.4) Pregnancy†† 3/33 (9.1) 3/33 (9.1) N/A N/A Symptom §§ Cough 155/180 (86.1) 43/47 (91.5) 54/60 (90.0) 58/73 (79.5) Fever/Chills 153/180 (85.0) 38/47 (80.9) 53/60 (88.3) 62/73 (84.9) Shortness of breath 144/180 (80.0) 40/47 (85.1) 50/60 (83.3) 54/73 (74.0) Myalgia 62/180 (34.4) 20/47 (42.6) 23/60 (38.3) 19/73 (26.0) Diarrhea 48/180 (26.7) 10/47 (21.3) 17/60 (28.3) 21/73 (28.8) Nausea/Vomiting 44/180 (24.4) 12/47 (25.5) 17/60 (28.3) 15/73 (20.5) Sore throat 32/180 (17.8) 8/47 (17.0) 13/60 (21.7) 11/73 (15.1) Headache 29/180 (16.1) 10/47 (21.3) 12/60 (20.0) 7/73 (9.6) Nasal congestion/Rhinorrhea 29/180 (16.1) 8/47 (17.0) 13/60 (21.7) 8/73 (11.0) Chest pain 27/180 (15.0) 9/47 (19.1) 13/60 (21.7) 5/73 (6.8) Abdominal pain 15/180 (8.3) 6/47 (12.8) 6/60 (10.0) 3/73 (4.1) Wheezing 12/180 (6.7) 3/47 (6.4) 2/60 (3.3) 7/73 (9.6) Altered mental status/Confusion 11/180 (6.1) 3/47 (6.4) 2/60 (3.3) 6/73 (8.2) Abbreviations: COVID-NET = Coronavirus Disease 2019–Associated Hospitalization Surveillance Network; N/A = not applicable. * Counties included in COVID-NET surveillance: California (Alameda, Contra Costa, and San Francisco counties); Colorado (Adams, Arapahoe, Denver, Douglas, and Jefferson counties); Connecticut (New Haven and Middlesex counties); Georgia (Clayton, Cobb, DeKalb, Douglas, Fulton, Gwinnett, Newton, and Rockdale counties); Iowa (one county represented); Maryland (Allegany, Anne Arundel, Baltimore, Baltimore City, Calvert, Caroline, Carroll, Cecil, Charles, Dorchester, Frederick, Garrett, Harford, Howard, Kent, Montgomery, Prince George’s, Queen Anne’s, St. Mary’s, Somerset, Talbot, Washington, Wicomico, and Worcester counties); Michigan (Clinton, Eaton, Genesee, Ingham, and Washtenaw counties); Minnesota (Anoka, Carver, Dakota, Hennepin, Ramsey, Scott, and Washington counties); New Mexico (Bernalillo, Chaves, Dona Ana, Grant, Luna, San Juan, and Santa Fe counties); New York (Albany, Columbia, Genesee, Greene, Livingston, Monroe, Montgomery, Ontario, Orleans, Rensselaer, Saratoga, Schenectady, Schoharie, Wayne, and Yates counties); Ohio (Delaware, Fairfield, Franklin, Hocking, Licking, Madison, Morrow, Perry, Pickaway and Union counties); Oregon (Clackamas, Multnomah, and Washington counties); Tennessee (Cheatham, Davidson, Dickson, Robertson, Rutherford, Sumner, Williamson, and Wilson counties); and Utah (Salt Lake County). † COVID-NET included data for one child aged 5–17 years with underlying medical conditions and symptoms at admission; data for this child are not included in this table. This child was reported to have chronic lung disease (asthma). Symptoms included fever, cough, gastrointestinal symptoms, shortness of breath, chest pain, and a sore throat on admission. § Obesity is defined as calculated body mass index (BMI) ≥30 kg/m2, and if BMI is missing, by International Classification of Diseases discharge diagnosis codes. Among 73 patients with obesity, 51 (69.9%) had obesity defined as BMI 30–<40 kg/m2, and 22 (30.1%) had severe obesity defined as BMI ≥40 kg/m2. ¶ Among the 60 patients with chronic metabolic disease, 45 had diabetes mellitus only, 13 had thyroid dysfunction only, and two had diabetes mellitus and thyroid dysfunction. ** Cardiovascular disease excludes hypertension. †† Restricted to women aged 15–49 years. §§ Symptoms were collected through review of admission history and physical exam notes in the medical record and might be determined by subjective or objective findings. In addition to the symptoms in the table, the following less commonly reported symptoms were also noted for adults with information on symptoms (180): hemoptysis/bloody sputum (2.2%), rash (1.1%), conjunctivitis (0.6%), and seizure (0.6%). Discussion During March 1–28, 2020, the overall laboratory-confirmed COVID-19–associated hospitalization rate was 4.6 per 100,000 population; rates increased with age, with the highest rates among adults aged ≥65 years. Approximately 90% of hospitalized patients identified through COVID-NET had one or more underlying conditions, the most common being obesity, hypertension, chronic lung disease, diabetes mellitus, and cardiovascular disease. Using the existing infrastructure of two respiratory virus surveillance platforms, COVID-NET was implemented to produce robust, weekly, age-stratified hospitalization rates using standardized data collection methods. These data are being used, along with data from other surveillance platforms (https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/covid-data/covidview.html), to monitor COVID-19 disease activity and severity in the United States. During the first month of surveillance, COVID-NET hospitalization rates ranged from 0.1 per 100,000 population in persons aged 5–17 years to 17.2 per 100,000 population in adults aged ≥85 years, whereas cumulative influenza hospitalization rates during the first 4 weeks of each influenza season (epidemiologic weeks 40–43) over the past 5 seasons have ranged from 0.1 in persons aged 5–17 years to 2.2–5.4 in adults aged ≥85 years ( 6 ). COVID-NET rates during this first 4-week period of surveillance are preliminary and should be interpreted with caution; given the rapidly evolving nature of the COVID-19 pandemic, rates are expected to increase as additional cases are identified and as SARS-CoV-2 testing capacity in the United States increases. In the COVID-NET catchment population, approximately 49% of residents are male and 51% of residents are female, whereas 54% of COVID-19-associated hospitalizations occurred in males and 46% occurred in females. These data suggest that males may be disproportionately affected by COVID-19 compared with females. Similarly, in the COVID-NET catchment population, approximately 59% of residents are white, 18% are black, and 14% are Hispanic; however, among 580 hospitalized COVID-19 patients with race/ethnicity data, approximately 45% were white, 33% were black, and 8% were Hispanic, suggesting that black populations might be disproportionately affected by COVID-19. These findings, including the potential impact of both sex and race on COVID-19-associated hospitalization rates, need to be confirmed with additional data. Most of the hospitalized patients had underlying conditions, some of which are recognized to be associated with severe COVID-19 disease, including chronic lung disease, cardiovascular disease, diabetes mellitus ( 5 ). COVID-NET does not collect data on nonhospitalized patients; thus, it was not possible to compare the prevalence of underlying conditions in hospitalized versus nonhospitalized patients. Many of the documented underlying conditions among hospitalized COVID-19 patients are highly prevalent in the United States. According to data from the National Health and Nutrition Examination Survey, hypertension prevalence among U.S. adults is 29% overall, ranging from 7.5%–63% across age groups ( 7 ), and age-adjusted obesity prevalence is 42% (range across age groups = 40%–43%) ( 8 ). Among hospitalized COVID-19 patients, hypertension prevalence was 50% (range across age groups = 18%–73%), and obesity prevalence was 48% (range across age groups = 41%–59%). In addition, the prevalences of several underlying conditions identified through COVID-NET were similar to those for hospitalized influenza patients identified through FluSurv-NET during influenza seasons 2014–15 through 2018–19: 41%–51% of patients had cardiovascular disease (excluding hypertension), 39%–45% had chronic metabolic disease, 33%–40% had obesity, and 29%–31% had chronic lung disease ( 6 ). Data on hypertension are not collected by FluSurv-NET. Among women aged 15–49 years hospitalized with COVID-19 and identified through COVID-NET, 9% were pregnant, which is similar to an estimated 9.9% of the general population of women aged 15–44 years who are pregnant at any given time based on 2010 data. †† Similar to other reports from the United States ( 9 ) and China ( 1 ), these findings indicate that a high proportion of U.S. patients hospitalized with COVID-19 are older and have underlying medical conditions. The findings in this report are subject to at least three limitations. First, hospitalization rates by age and COVID-NET site are preliminary and might change as additional cases are identified from this surveillance period. Second, whereas minimum case data to produce weekly age-stratified hospitalization rates are usually available within 7 days of case identification, availability of detailed clinical data are delayed because of the need for medical chart abstractions. As of March 30, chart abstractions had been conducted for approximately 200 COVID-19 patients; the frequency and distribution of underlying conditions during this time might change as additional data become available. Clinical course and outcomes will be presented once the number of cases with complete medical chart abstractions are sufficient; many patients are still hospitalized at the time of this report. Finally, testing for SARS-CoV-2 among patients identified through COVID-NET is performed at the discretion of treating health care providers, and testing practices and capabilities might vary widely across providers and facilities. As a result, underascertainment of cases in COVID-NET is likely. Additional data on testing practices related to SARS-CoV-2 will be collected in the future to account for underascertainment using described methods ( 10 ). Early data from COVID-NET suggest that COVID-19–associated hospitalizations in the United States are highest among older adults, and nearly 90% of persons hospitalized have one or more underlying medical conditions. These findings underscore the importance of preventive measures (e.g., social distancing, respiratory hygiene, and wearing face coverings in public settings where social distancing measures are difficult to maintain) to protect older adults and persons with underlying medical conditions. Ongoing monitoring of hospitalization rates, clinical characteristics, and outcomes of hospitalized patients will be important to better understand the evolving epidemiology of COVID-19 in the United States and the clinical spectrum of disease, and to help guide planning and prioritization of health care system resources. Summary What is already known about this topic? Population-based rates of laboratory-confirmed coronavirus disease 2019 (COVID-19)–associated hospitalizations are lacking in the United States. What is added by this report? COVID-NET was implemented to produce robust, weekly, age-stratified COVID-19–associated hospitalization rates. Hospitalization rates increase with age and are highest among older adults; the majority of hospitalized patients have underlying conditions. What are the implications for public health practice? Strategies to prevent COVID-19, including social distancing, respiratory hygiene, and face coverings in public settings where social distancing measures are difficult to maintain, are particularly important to protect older adults and those with underlying conditions. Ongoing monitoring of hospitalization rates is critical to understanding the evolving epidemiology of COVID-19 in the United States and to guide planning and prioritization of health care resources.
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            The Epidemiological Characteristics of an Outbreak of 2019 Novel Coronavirus Diseases (COVID-19) — China, 2020

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              Impact of microbial Aetiology on mortality in severe community-acquired pneumonia

              Background The impact of different classes of microbial pathogens on mortality in severe community-acquired pneumonia is not well elucidated. Previous studies have shown significant variation in the incidence of viral, bacterial and mixed infections, with conflicting risk associations for mortality. We aimed to determine the risk association of microbial aetiologies with hospital mortality in severe CAP, utilising a diagnostic strategy incorporating molecular testing. Our primary hypothesis was that respiratory viruses were important causative pathogens in severe CAP and was associated with increased mortality when present with bacterial pathogens in mixed viral-bacterial co-infections. Methods A retrospective cohort study from January 2014 to July 2015 was conducted in a tertiary hospital medical intensive care unit in eastern Singapore, which has a tropical climate. All patients diagnosed with severe community-acquired pneumonia were included. Results A total of 117 patients were in the study. Microbial pathogens were identified in 84 (71.8%) patients. Mixed viral-bacterial co-infections occurred in 18 (15.4%) of patients. Isolated viral infections were present in 32 patients (27.4%); isolated bacterial infections were detected in 34 patients (29.1%). Hospital mortality occurred in 16 (13.7%) patients. The most common bacteria isolated was Streptococcus pneumoniae and the most common virus isolated was Influenza A. Univariate and multivariate logistic regression showed that serum procalcitonin, APACHE II severity score and mixed viral-bacterial infection were associated with increased risk of hospital mortality. Mixed viral-bacterial co-infections were associated with an adjusted odds ratio of 13.99 (95% CI 1.30–151.05, p = 0.03) for hospital mortality. Conclusions Respiratory viruses are common organisms isolated in severe community-acquired pneumonia. Mixed viral-bacterial infections may be associated with an increased risk of mortality.
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                Contributors
                ernst.eber@medunigraz.at
                Journal
                Procare
                Procare
                Procare
                Springer Vienna (Vienna )
                0949-7323
                1613-7574
                24 June 2020
                2020
                : 25
                : 5
                : 8-12
                Affiliations
                GRID grid.11598.34, ISNI 0000 0000 8988 2476, Klinische Abteilung für pädiatrische Pulmonologie und Allergologie, Univ. Klinik für Kinder- und Jugendheilkunde, , Medizinische Universität Graz, ; Auenbruggerplatz 34/2, 8036 Graz, Steiermark, Österreich
                Article
                1203
                10.1007/s00735-020-1203-7
                7328288
                f428c1dc-f1c5-4c33-94b3-68363f028eea
                © Springer-Verlag Wien 2020

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