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COVID-19: Prognosemodell zeigt Sterblichkeitsrisiko

Routineparameter genügen
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Prognosemodell zeigt Sterblichkeit bei COVID-19
Was macht Corona riskanter? Bartosz, stock.adobe.com
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Ein Prognosemodell zeigt detailliert das Sterblichkeitsrisiko bei Corona im Krankenhaus auf der Grundlage von Alter, Fieber und hämatologischen Parametern auf.

Prof. Dr. Gero Szepannek, Professor für Statistik, Wirtschaftsmathematik und Machine Learning an der Hochschule Stralsund, hat mit seiner Expertise als Datenanalyst Kolleginnen und Kollegen von Universitäten und Kliniken aus Österreich und Schweden unterstützt. Sie haben ein „Modell zur Vorhersage der Sterblichkeit von hospitalisierten COVID-19-Patienten“ anhand von Daten aus den ersten vier Tagen nach der stationären Aufnahme erarbeitet. Dazu wurden Daten von insgesamt rund 1.000 Patienten aus drei Krankenhäusern in Österreich und einem in Schweden ausgewertet.

Was macht Corona riskanter?

„Mich hatte interessiert, was die Aspekte sind, die Corona für den Einzelnen riskanter machen“, erklärt Szepannek, deswegen nahm er mit dem Kollegen Stefan Heber von der Medizinischen Universität in Wien Kontakt auf, als er von dem Vorhaben hörte und so ergab sich eine Zusammenarbeit. Wie auch ein Kollege aus Österreich war Szepannek mit der Methodik betraut, verwendet wurde ein Regressionsmodell. Die erzielten Ergebnisse überprüfte der Wissenschaftler aus Stralsund aber entsprechend seiner Spezialisierung auch mit Methoden des Machine Learning, aus dem Gebiet der künstlichen Intelligenz.

Berechnung mit acht Parametern

Das Prognosemodell benötigt nur Variablen, die routinemäßig in Krankenhäusern erfasst werden – am Tag der Aufnahme und mindestens in den ersten danach. Es arbeitet mit Parametern wie Alter und Fieber und Daten, die über die Blutabnahme erfasst werden wie Lactatdehydrogenase und Thrombozytenzahl sowie C-reaktives Protein und Kreatinin. Das Modell könnte die Belastung des Gesundheitssystems verringern, weil darüber eine frühere Entlassung von Patienten mit geringem Risiko erwirkt werden könnte, so die Wissenschaftler. Die Forschung, deren Erstautor Stefan Heber von der MedUni Wien ist, wird demnächst veröffentlicht, ein Kurzüberblick ist bereits online verfügbar (s. Literatur).

Daten für Omikron fehlen noch

Die wohl greifbarste Erkenntnis: „Wohlgemerkt etwa alle 24 Jahre verzehnfacht sich die Chance, an Corona zu sterben bei Krankenhauspatienten“, sagt Szepannek. Der Effekt des Alters liege bei 0,096. „Das sagt einem so erstmal nichts, aber viel, wenn man weiß, wie die Gleichung funktioniert.“ Der Professor hat seine Studierenden des fünften Semesters der Wirtschaftsinformatik mit der Gleichung des neuen Prognosemodells rechnen lassen, um zu veranschaulichen, wie anhand vorhandener Daten Erkenntnisse gewonnen werden können. „Man erfährt in den Medien viel und hört viele Meinungen, in der aktuellen Zeit wird es also immer wichtiger, wie ich mit Daten umgehe“, sagt Szepannek, „und für mich bleibt es das Wichtigste, dabei auch immer zu wissen, was man nicht weiß“. Bezogen auf die Studie und das Modell sei das die Anwendbarkeit auf die Omikron-Variante, für die sei das Modell nämlich noch nicht gerechnet worden, einfach weil die Daten noch nicht vorlägen, betonen die Wissenschaftler. Die Arbeit an der Studie aber begann im Januar 2021 mit den Daten der ursprünglichen Virus-Variante und wurde dann mit Auftreten der britischen Variante auch für die Alpha-Variante gerechnet. Das Prognose-Modell sei relativ stabil geblieben – das sei eine gute Voraussetzung für die Anpassung an die neuen Varianten.

Literatur:
Stefan Heber, David Pereyra, Waltraud C. Schrottmaier, et al.: A model predicting mortality of hospitalized Covid-19 patients four days after admission: Development, internal and temporal-external validation. Frontiers, 2022, provisionally accepted.

Quelle: idw/Hochschule Stralsund

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