T. Biester, O. Kordonouri, N. Datz, T. von dem Berge, F. Reschke, T. Danne, W. März
ZUSAMMENFASSUNG Unter dem Begriff Diabetes mellitus versteckt sich eine Vielzahl unterschiedlicher Erkrankungen, deren Leitsymptome der erhöhte Blutzucker und die Glukosurie sind. Aufgrund der unterschiedlichen Pathophysiologie z. B. des Typ-1- oder Typ-2-Diabetes mellitus ist die exakte Kenntnis der zugrunde liegenden Erkrankung essenziell für eine korrekte und zielführende Therapie. Aktuelle Leitlinien beschreiben z. T. komplexe Pfade der Diagnosestellung des Diabetes mellitus, in der Differenzialdiagnostik jedoch ist im klinischen oder Praxisalltag eine rasche definitive Diagnosestellung zur Therapieeinleitung wünschenswert. Wir stellen die diagnostischen Leitparameter zur Unterscheidung der einzelnen Krankheitsentitäten und deren Bedeutung in einer übersichtlichen Zusammenfassung dar, um eine Hilfestellung im täglichen Alltag auf dem Weg zur sicheren Diagnose zu geben.
{"title":"Labordiagnostik bei Diabetes mellitus","authors":"T. Biester, O. Kordonouri, N. Datz, T. von dem Berge, F. Reschke, T. Danne, W. März","doi":"10.1055/a-1206-9418","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-1206-9418","url":null,"abstract":"ZUSAMMENFASSUNG Unter dem Begriff Diabetes mellitus versteckt sich eine Vielzahl unterschiedlicher Erkrankungen, deren Leitsymptome der erhöhte Blutzucker und die Glukosurie sind. Aufgrund der unterschiedlichen Pathophysiologie z. B. des Typ-1- oder Typ-2-Diabetes mellitus ist die exakte Kenntnis der zugrunde liegenden Erkrankung essenziell für eine korrekte und zielführende Therapie. Aktuelle Leitlinien beschreiben z. T. komplexe Pfade der Diagnosestellung des Diabetes mellitus, in der Differenzialdiagnostik jedoch ist im klinischen oder Praxisalltag eine rasche definitive Diagnosestellung zur Therapieeinleitung wünschenswert. Wir stellen die diagnostischen Leitparameter zur Unterscheidung der einzelnen Krankheitsentitäten und deren Bedeutung in einer übersichtlichen Zusammenfassung dar, um eine Hilfestellung im täglichen Alltag auf dem Weg zur sicheren Diagnose zu geben.","PeriodicalId":39563,"journal":{"name":"Klinikarzt","volume":"49 1","pages":"312 - 319"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-08-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1055/a-1206-9418","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45872210","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Beinahe wäre in Mainz die erste Universitätsklinik Deutschlands entstanden. 1781 entschied sich die zum Aushängeschild der gesamten Hochschule gewachsene Medizinische Fakultät nämlich ein Universitätsklinikum zu bauen. 1790 wurden die ersten 10 Zimmer im Altmünsterkloster fertiggestellt. Viele Ärzte hatten große Visionen. Doch als die Zitadelle während der Belagerung preußischer Truppen zerstört wurde, entschied der Mainzer Kurfürst den obdachlos gewordenen Benediktinern das Altmünsterkloster zur Verfügung zu stellen. Die medizinische Fakultät musste dafür ihr im Aufbau befindliches Krankenhaus bereits 1793 wieder räumen. Als Vorläufer der heutigen Klinik der Universität Mainz gilt das 1911 gebaute Städtische Krankenhaus Mainz, das ursprünglich als Erweiterung des 1729 gegründeten Rochusspitals errichtet wurde. Seit 2008 nennt sich das Klinikum der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz nun Universitätsmedizin, die heute über 60 Kliniken, Institute und Abteilungen vereint, etwa 8000 Menschen beschäftigt und über etwa 1500 Betten verfügt. Ca. 70 000 Patienten kommen jährlich stationär, ca. 280 000 ambulant. Durchschnittlich 3400 Studierende begleiten die Arbeit von rund 1000 Ärzten.
{"title":"Ein Stück turbulenter Stadtgeschichte: Die Universitätsmedizin Mainz","authors":"Christian Hardinghaus","doi":"10.1055/a-1237-6026","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-1237-6026","url":null,"abstract":"Beinahe wäre in Mainz die erste Universitätsklinik Deutschlands entstanden. 1781 entschied sich die zum Aushängeschild der gesamten Hochschule gewachsene Medizinische Fakultät nämlich ein Universitätsklinikum zu bauen. 1790 wurden die ersten 10 Zimmer im Altmünsterkloster fertiggestellt. Viele Ärzte hatten große Visionen. Doch als die Zitadelle während der Belagerung preußischer Truppen zerstört wurde, entschied der Mainzer Kurfürst den obdachlos gewordenen Benediktinern das Altmünsterkloster zur Verfügung zu stellen. Die medizinische Fakultät musste dafür ihr im Aufbau befindliches Krankenhaus bereits 1793 wieder räumen. Als Vorläufer der heutigen Klinik der Universität Mainz gilt das 1911 gebaute Städtische Krankenhaus Mainz, das ursprünglich als Erweiterung des 1729 gegründeten Rochusspitals errichtet wurde. Seit 2008 nennt sich das Klinikum der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz nun Universitätsmedizin, die heute über 60 Kliniken, Institute und Abteilungen vereint, etwa 8000 Menschen beschäftigt und über etwa 1500 Betten verfügt. Ca. 70 000 Patienten kommen jährlich stationär, ca. 280 000 ambulant. Durchschnittlich 3400 Studierende begleiten die Arbeit von rund 1000 Ärzten.","PeriodicalId":39563,"journal":{"name":"Klinikarzt","volume":"49 1","pages":"287 - 287"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-08-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1055/a-1237-6026","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44497097","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
vor wenigen Jahren noch Science-Fiction hat uns künstliche Intelligenz (KI) quasi über Nacht überrannt und schickt sich nun an, auch die Medizin zu beflügeln. Der Wettlauf um die globale KI-Vorherrschaft hat begonnen und Milliardenbeträge werden investiert, auch in der Medizin [1], um nicht den Anschluss zu verpassen. KI verspricht in Bereichen, die von Daten und Informationen leben, durch Einsatz von komplexen Algorithmen und neuronalen Netzen Analysen mit einer Präzision und Geschwindigkeit zu meistern, wie es kein Mensch vermag. Berichte über neuronale Netze, die in wenigen Stunden Spiele erlernen [2] und das auf einem Niveau, welches dem von benannten Champions überlegen ist, so erwiesen für Schach [3] und das japanische Go [4], lassen befürchten, dass uns unsere eigene Technologie bald ersetzen wird. KIAlgorithmen interpretieren Röntgenbilder bereits heute auf Expertenniveau [5, 6] und erkennen Maligne Melanome mit einer beeindruckenden Spezifität und Sensitivität [7]. Es verwundert daher nicht, dass manch einer aufgrund dieser Studien um seinen Arbeitsplatz bangt.
{"title":"Künstliche Intelligenz in der Chirurgie","authors":"D. Wilhelm","doi":"10.1055/a-1167-7287","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-1167-7287","url":null,"abstract":"vor wenigen Jahren noch Science-Fiction hat uns künstliche Intelligenz (KI) quasi über Nacht überrannt und schickt sich nun an, auch die Medizin zu beflügeln. Der Wettlauf um die globale KI-Vorherrschaft hat begonnen und Milliardenbeträge werden investiert, auch in der Medizin [1], um nicht den Anschluss zu verpassen. KI verspricht in Bereichen, die von Daten und Informationen leben, durch Einsatz von komplexen Algorithmen und neuronalen Netzen Analysen mit einer Präzision und Geschwindigkeit zu meistern, wie es kein Mensch vermag. Berichte über neuronale Netze, die in wenigen Stunden Spiele erlernen [2] und das auf einem Niveau, welches dem von benannten Champions überlegen ist, so erwiesen für Schach [3] und das japanische Go [4], lassen befürchten, dass uns unsere eigene Technologie bald ersetzen wird. KIAlgorithmen interpretieren Röntgenbilder bereits heute auf Expertenniveau [5, 6] und erkennen Maligne Melanome mit einer beeindruckenden Spezifität und Sensitivität [7]. Es verwundert daher nicht, dass manch einer aufgrund dieser Studien um seinen Arbeitsplatz bangt.","PeriodicalId":39563,"journal":{"name":"Klinikarzt","volume":"49 1","pages":"244 - 245"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1055/a-1167-7287","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42395906","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
ZUSAMMENFASSUNG Digitale medizinische Intelligenz in den Taschen von Bürgern eröffnet neue Chancen der Patienten-Navigation – gerade auch in Zeiten von Epidemien. Hierin liegt eine historische Chance für das Gesundheitssystem als Ganzes und eine neue Rolle für die Universitätsmedizin.
{"title":"KI und neue Wege der Care-Navigation","authors":"M. C. Hirsch","doi":"10.1055/a-1179-7375","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-1179-7375","url":null,"abstract":"ZUSAMMENFASSUNG Digitale medizinische Intelligenz in den Taschen von Bürgern eröffnet neue Chancen der Patienten-Navigation – gerade auch in Zeiten von Epidemien. Hierin liegt eine historische Chance für das Gesundheitssystem als Ganzes und eine neue Rolle für die Universitätsmedizin.","PeriodicalId":39563,"journal":{"name":"Klinikarzt","volume":"49 1","pages":"256 - 261"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1055/a-1179-7375","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44020994","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
E. Felinska, M. Wagner, B. Müller-Stich, F. Nickel
ZUSAMMENFASSUNG Die Künstliche Intelligenz (KI) geht Hand in Hand mit der Digitalisierung der chirurgischen Aus- und Weiterbildung und wird in der Zukunft immer mehr an Bedeutung gewinnen. Die Anforderungen an KI in der chirurgischen Aus- und Weiterbildung sind vielfältig – genauso vielfältig sind ihre Einsatzmöglichkeiten. KI wird zunehmend im chirurgischen Curriculum berücksichtigt, auch wenn sie manchmal nicht auf den ersten Blick erkennbar ist und durch ihre Algorithmen eher im Hintergrund agiert. Die modernen digitalen Lehrmethoden und Sensortechnik eröffnen neue Wege für die Einbindung der KI in die chirurgische Aus- und Weiterbildung. Die ersten Schritte sind bereits implementiert – KI unterstützt die Erstellung von digitalem Bildmaterial zu Lehrzwecken oder erfasst mithilfe von Sensortechnik die chirurgische Leistung, um diese zu analysieren. Diverse Virtual- und Augmented-Reality-Simulatoren werden nicht nur als effektive Trainingswerkzeuge genutzt, sondern stellen vielmehr wertvolle Quellen für chirurgische Daten dar. All dies birgt enormes Potenzial für neue Erkenntnisse im Bereich der Lehrforschung, was zur Entwicklung von hocheffektiven und evidenzbasierten Lehrkonzepten beiträgt.
{"title":"Machine Learning and Learning Machines: KI in der Aus- und Weiterbildung","authors":"E. Felinska, M. Wagner, B. Müller-Stich, F. Nickel","doi":"10.1055/a-1178-8934","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-1178-8934","url":null,"abstract":"ZUSAMMENFASSUNG Die Künstliche Intelligenz (KI) geht Hand in Hand mit der Digitalisierung der chirurgischen Aus- und Weiterbildung und wird in der Zukunft immer mehr an Bedeutung gewinnen. Die Anforderungen an KI in der chirurgischen Aus- und Weiterbildung sind vielfältig – genauso vielfältig sind ihre Einsatzmöglichkeiten. KI wird zunehmend im chirurgischen Curriculum berücksichtigt, auch wenn sie manchmal nicht auf den ersten Blick erkennbar ist und durch ihre Algorithmen eher im Hintergrund agiert. Die modernen digitalen Lehrmethoden und Sensortechnik eröffnen neue Wege für die Einbindung der KI in die chirurgische Aus- und Weiterbildung. Die ersten Schritte sind bereits implementiert – KI unterstützt die Erstellung von digitalem Bildmaterial zu Lehrzwecken oder erfasst mithilfe von Sensortechnik die chirurgische Leistung, um diese zu analysieren. Diverse Virtual- und Augmented-Reality-Simulatoren werden nicht nur als effektive Trainingswerkzeuge genutzt, sondern stellen vielmehr wertvolle Quellen für chirurgische Daten dar. All dies birgt enormes Potenzial für neue Erkenntnisse im Bereich der Lehrforschung, was zur Entwicklung von hocheffektiven und evidenzbasierten Lehrkonzepten beiträgt.","PeriodicalId":39563,"journal":{"name":"Klinikarzt","volume":"49 1","pages":"250 - 255"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1055/a-1178-8934","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43108482","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Im GKV-Recht dient die Aufklärung auch der Wahrung des Wirtschaftlichkeitsgebots und kann daher Auswirkungen auf den Vergütungsanspruch des Krankenhauses haben (Urteil vom 19.03.2020 – B 1 KR 20/19 R).
联合国儿童基金会法(gpv)对医疗保险费用建议(2020年11月19日判决——b1 25 R /19号判决)的作用。
{"title":"Fehler bei der Aufklärung kann zum Wegfall des Vergütungsanspruchs führen","authors":"I. Häser","doi":"10.1055/a-1167-7229","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-1167-7229","url":null,"abstract":"Im GKV-Recht dient die Aufklärung auch der Wahrung des Wirtschaftlichkeitsgebots und kann daher Auswirkungen auf den Vergütungsanspruch des Krankenhauses haben (Urteil vom 19.03.2020 – B 1 KR 20/19 R).","PeriodicalId":39563,"journal":{"name":"Klinikarzt","volume":"49 1","pages":"240 - 243"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1055/a-1167-7229","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47188981","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Covid-19 hat uns alle kalt erwischt","authors":"M. Leschke","doi":"10.1055/a-1167-7218","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-1167-7218","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":39563,"journal":{"name":"Klinikarzt","volume":"49 1","pages":"233 - 235"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1055/a-1167-7218","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43263783","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Die Klinik der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH) wurde als zugehöriges Lehrkrankenhaus wie die Universität selbst im Jahr 1961 erbaut. Heute zählt sie 1518 Betten. Fast 8000 Mitarbeiter kümmern sich aktuell um die über 60 000 stationären und über 450 000 ambulanten Patienten im Jahr. An der Hochschule sind 3423 Studierende eingeschrieben, wovon knapp 2000 Medizin studieren und etwas mehr als 500 Zahnmedizin. Fast 65 % der Studierenden sind weiblich. Weitere Studiengänge mit geringer Auslastung sind Biomedizin, Biochemie, Gesundheits- und Hebammenwissenschaften oder Infektionsbiologie. Die MHH gilt außerdem als Deutschlands größtes Transplantationszentrum und betrieb einst einen eigenen Kernreaktor für Nuklearmedizin.
{"title":"Ein strahlendes Krankenhaus: Die Klinik der Medizinischen Hochschule Hannover","authors":"Christian Hardinghaus","doi":"10.1055/a-1195-1189","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-1195-1189","url":null,"abstract":"Die Klinik der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH) wurde als zugehöriges Lehrkrankenhaus wie die Universität selbst im Jahr 1961 erbaut. Heute zählt sie 1518 Betten. Fast 8000 Mitarbeiter kümmern sich aktuell um die über 60 000 stationären und über 450 000 ambulanten Patienten im Jahr. An der Hochschule sind 3423 Studierende eingeschrieben, wovon knapp 2000 Medizin studieren und etwas mehr als 500 Zahnmedizin. Fast 65 % der Studierenden sind weiblich. Weitere Studiengänge mit geringer Auslastung sind Biomedizin, Biochemie, Gesundheits- und Hebammenwissenschaften oder Infektionsbiologie. Die MHH gilt außerdem als Deutschlands größtes Transplantationszentrum und betrieb einst einen eigenen Kernreaktor für Nuklearmedizin.","PeriodicalId":39563,"journal":{"name":"Klinikarzt","volume":"49 1","pages":"239 - 239"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1055/a-1195-1189","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46980137","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
ZUSAMMENFASSUNG Hintergrund: Der indikationsgesteuert durchgeführte direkte Virusnachweis (RT-PCR im Abstrich) unterschätzt wegen der möglichen asymptomatischen Verläufe die Zahl der SARS-CoV-2-Infizierten erheblich. Daher sind populationsbasierte Erhebungen der Antikörperprävalenz zur verlässlichen Einschätzung der gegenwärtigen Pandemie unverzichtbar. Methoden: In einem Klinikum der Maximalversorgung wurden 74,8 % aller Mitarbeiter/innen mit direktem Patientenkontakt (n = 1480) sowie als nicht medizinprofessionelle Kontrollgruppe Mitarbeiter/innen lokaler Supermärkte mit direktem Kundenkontakt (n = 300) auf Antikörper der Klassen IgA und IgG gegen SARS-CoV-2 getestet. Die Gesamtkohorte stellt zugleich 1,5 % der Bevölkerung der Stadtregion Fulda mit 125 000 Einwohnern dar. Ergebnisse: 1,0 % der Testpersonen waren positiv für IgG, 4,4 % für IgA. Bei einer Testspezifität von 99,6 % (IgG) bzw. 92,4 % (IgA) liegt weder im Gesamttestkollektiv noch in einer der Untergruppen eine klinisch signifikante Immunität gegen SARS-CoV-2 vor. Schlussfolgerung: Von einer relevanten Anzahl durchlaufener unerkannter Infektionen kann in dieser Region nicht ausgegangen werden. Die noch spärlichen Daten aus internationalen Regionen lassen Immunitätsraten bis maximal 60 % in stark exponierten Kollektiven vermuten, wobei sich in Deutschland ein dynamisches Mosaik mit aktuellen Werten zwischen null und 15 % abzeichnet. Diese Heterogenität legt eine regionale Planung der Maßnahmen zur Kontrolle der Virusausbreitung nahe. Ein relevanter immunologischer Schutz der Bevölkerung vor SARS- CoV-2 ist bis zur Verfügbarkeit einer Impfung nicht zu erwarten.
{"title":"Studie zur Immunität gegen SARS-CoV-2","authors":"P. Kern, H. Müller, Thomas Menzel, H. Weisser","doi":"10.1055/a-1198-1243","DOIUrl":"https://doi.org/10.1055/a-1198-1243","url":null,"abstract":"ZUSAMMENFASSUNG Hintergrund: Der indikationsgesteuert durchgeführte direkte Virusnachweis (RT-PCR im Abstrich) unterschätzt wegen der möglichen asymptomatischen Verläufe die Zahl der SARS-CoV-2-Infizierten erheblich. Daher sind populationsbasierte Erhebungen der Antikörperprävalenz zur verlässlichen Einschätzung der gegenwärtigen Pandemie unverzichtbar. Methoden: In einem Klinikum der Maximalversorgung wurden 74,8 % aller Mitarbeiter/innen mit direktem Patientenkontakt (n = 1480) sowie als nicht medizinprofessionelle Kontrollgruppe Mitarbeiter/innen lokaler Supermärkte mit direktem Kundenkontakt (n = 300) auf Antikörper der Klassen IgA und IgG gegen SARS-CoV-2 getestet. Die Gesamtkohorte stellt zugleich 1,5 % der Bevölkerung der Stadtregion Fulda mit 125 000 Einwohnern dar. Ergebnisse: 1,0 % der Testpersonen waren positiv für IgG, 4,4 % für IgA. Bei einer Testspezifität von 99,6 % (IgG) bzw. 92,4 % (IgA) liegt weder im Gesamttestkollektiv noch in einer der Untergruppen eine klinisch signifikante Immunität gegen SARS-CoV-2 vor. Schlussfolgerung: Von einer relevanten Anzahl durchlaufener unerkannter Infektionen kann in dieser Region nicht ausgegangen werden. Die noch spärlichen Daten aus internationalen Regionen lassen Immunitätsraten bis maximal 60 % in stark exponierten Kollektiven vermuten, wobei sich in Deutschland ein dynamisches Mosaik mit aktuellen Werten zwischen null und 15 % abzeichnet. Diese Heterogenität legt eine regionale Planung der Maßnahmen zur Kontrolle der Virusausbreitung nahe. Ein relevanter immunologischer Schutz der Bevölkerung vor SARS- CoV-2 ist bis zur Verfügbarkeit einer Impfung nicht zu erwarten.","PeriodicalId":39563,"journal":{"name":"Klinikarzt","volume":"49 1","pages":"268 - 273"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2020-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1055/a-1198-1243","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44573271","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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