Long-Covid lässt sich jetzt vorhersagen

Nach einem positiven Coronatest stellen sich viele nicht nur die Frage, wie wohl der weitere Verlauf der Infektion, sondern auch wie die Zeit danach aussehen wird: Werde ich von Long-Covid betroffen sein oder nicht? Doch vorhersagen liess sich das bislang nicht.
Nach einem positiven Coronatest stellen sich viele nicht nur die Frage, wie wohl der weitere Verlauf der Infektion, sondern auch wie die Zeit danach aussehen wird: Werde ich von Long-Covid betroffen sein oder nicht? Doch vorhersagen liess sich das bislang nicht.REUTERS
Werde ich Spätfolgen haben oder nicht? Die Antwort konnten viele Corona-Infizierte bislang nur abwarten. Doch offenbar gibt es klare Anhaltspunkte.

Das Coronavirus Sars-CoV-2 attackiert den Körper nicht nur während der Infektion, sondern plagt ihn oft auch im Nachhinein, mitunter monatelang. Long-Covid nennen das die Fachleute. Oft ist das nach einem schweren Verlauf der Fall. Es gibt aber auch Menschen, die die Infektion kaum merken oder nur mild erkranken, dann aber plötzlich neurologische Ausfälle, Herzprobleme oder eine chronische Erschöpfung bekommen.

Wen die Spätfolgen treffen, ließ sich bislang nicht vorhersagen. Das ändert nun eine Beobachtung von britischen Forschenden. Wie das Team um Carole Sudre vom King’s College in London im Fachjournal "Nature Medicine" schreibt, steigt das Risiko für Long-Covid, wenn während der Akutphase der Infektion mehr als fünf Symptome auftreten. Das zeigt die Auswertung der Daten von mehr als 4.100 Covid-19-Patientinnen und –Patienten aus Großbritannien, den USA und Schweden.

Symptom-Tagebuch

Gleich zu Beginn ihrer Erkrankung hatten die Frauen und Männer ihr Befinden in einer App protokolliert. Auch nach Abklingen der Infektion notierten sie die Angaben weiter. Insgesamt konnten die Forschenden den Gesundheitszustand der Teilnehmenden über mehr als drei Monate hinweg mitverfolgen.

Ergebnis: 13,3 Prozent der Betroffenen (558) litten auch noch einen Monat nach der Diagnose an Symptomen, nach acht Wochen waren es noch 189 Personen. 95 von ihnen (2,3 Prozent) litten auch nach einem Vierteljahr noch unter Spätfolgen.

Zwei Trends

Dabei stellten Sudre und ihre Kollegen zwei Trends fest: Das Risiko für Long-Covid stieg mit zunehmendem Alter und mit höherem Body-Mass-Index. Frauen waren häufiger betroffen als Männer. Konkret kämpften Patientinnen und Patienten bis zum Alter von 49 Jahren zu rund 9,9 Prozent mit Spätfolgen ihrer Erkrankung. Bei den Betroffenen über 70 waren es 21,9 Prozent. Bei den Frauen traten die langwierigen Symptome auch in den jüngeren Altersgruppen mit 14,9 Prozent deutlich häufiger auf als bei den Männern mit 9,5 Prozent.

Die Forschenden erkannten zudem zwei verschiedene Symptommuster: "Personen, die unter Erschöpfung, Kopfschmerzen und Beschwerden der Atemwege litten, und Menschen, die zusätzlich multisystemische Folgen aufwiesen, darunter anhaltendes Fieber oder gastrointestinale Symptome." Insgesamt waren Erschöpfung und wiederkehrende Kopfschmerzen die häufigsten Symptome.

Mehr als fünf Symptome in der ersten Woche

Aufschlussreich war noch eine weitere Beobachtung: Patienten, die in der ersten Woche mehr als fünf Symptome dokumentierten, hatten ein signifikant größeres Risiko, auch nach mehr als einem Monat noch unter Beschwerden zu leiden. "Dieser Zusammenhang war in allen Altersgruppen und beiden Geschlechtern ersichtlich." Das spreche dafür, dass eine organübergreifende, multisystemische Ausprägung der Infektion besonders häufig zu Spätfolgen führe.

Die am stärksten mit dem späteren Long-Covid-Risiko verknüpften Akut-Symptome waren Erschöpfung, Kopfschmerzen, Schlafstörungen, Heiserkeit und Muskelschwäche. Bei Covid-19-Erkrankten über 70 Jahren kamen die in diesem Alter normalerweise weniger häufigen Riechstörungen hinzu. Laut den Forschern ein deutlicher Hinweis auf Long-Covid.

Wofür ist das Wissen gut?

Die neuen Erkenntnisse lassen sich zur Vorhersage des weiteren Verlaufs nutzen. Das bewiesen Sudre und ihr Team in einem weiteren Schritt, an dem sich 2.400 weitere Covid-19-Erkrankte beteiligten. Dabei zeigte sich, dass sich mithilfe von "nur drei Merkmalen – der Zahl der Symptome in der ersten Woche, dem Alter und dem Geschlecht" mit 75-prozentiger Genauigkeit prognostizieren lässt, ob sich Infizierte auf Spätfolgen einstellen müssen. Das könnte helfen, "Risikogruppen zu erkennen und frühzeitig gezielt zu behandeln", so die Forschenden. Zudem sei dieses Wissen hilfreich, um Rehabilitationsprogramme zu entwickeln.

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