Kardiovaskulärer autonomer und immunologischer Mechanismus des Post-COVID-19-Tachykardie-Syndroms

Postakute Folgen einer COVID-19-Infektion oder Long COVID geben zunehmend Anlass zur Sorge, selbst bei Patienten mit leichter Ersterkrankung. Diese Patienten entwickeln zahlreiche chronische schwächende Symptome, darunter Müdigkeit, Brustschmerzen, reduzierte Belastbarkeit und Tachykardie, wobei die Symptome Wochen nach der Erstinfektion bestehen bleiben.

Vorläufige Daten zeigen, dass Post-COVID-19-POTS-Patienten eine reduzierte parasympathische (PNS) Funktion haben. Angesichts der Tatsache, dass das PNS vor Entzündungen schützt, wird die Hypothese aufgestellt, dass POTS nach COVID-19 durch eine verringerte PNS-Aktivität verursacht wird, die wiederum zu anhaltenden Entzündungen, orthostatischer Intoleranz und OI-Symptomen beiträgt

Ziel der Studie ist es, die Hypothese zu testen, dass eine reduzierte PNS-Aktivität mit anhaltender Entzündung bei Patienten mit post-COVID-19 POTS assoziiert ist.

Primäre Ergebnismessungen:

Bewertung der Immunzellaktivierung bei post-COVID-19 POTS und Patienten mit COVID-19-Infektion in der Vorgeschichte ohne Folgeerscheinungen und Korrelation dieser mit dem Grad der verminderten PNS-Aktivität. Der primäre Endpunkt ist der IL-6-Spiegel.

Begründung:

Erhöhte Spiegel von IL-6, CRP und D-Dimer werden bei Long-COVID-Patienten gefunden, was dem Post-COVID-Tachykardie-Syndrom bei POTS-Patienten ähnelt. Insbesondere wurde gezeigt, dass die Stimulation des efferenten Vagusnervs die Zytokinproduktion und die systemische Entzündung als Reaktion auf Endotoxin reduziert. Daher kann eine verminderte PNS-Funktion, wie sie bei einer akuten SARS-CoV-2-Infektion und bei Post-COVID-19-POTS-Patienten berichtet wurde, diese Patienten anfällig für anhaltende Entzündungen machen. Die Studie zielt darauf ab, den Zusammenhang zwischen PNS-Aktivität und Immunaktivierung bei POTS nach COVID-19 zu bestimmen.

Studienpopulation: Insgesamt 60 Teilnehmer, 30 Post-COVID-19 POTS-Patienten und 30 Kontrollen mit COVID-19-Infektion in der Vorgeschichte ohne Folgen.

Studienbesuche: 3 Besuche, 2 persönlich und 1 Telemedizin, Studienverfahren umfassen EKG, Urin- und Blutprobenentnahme, orthostatischer Stehtest, Messung des Blutvolumens mit Kohlenmonoxid-Rückatmungstechnik, Kipptischtest.

Die Teilnehmer werden gebeten, einen Fragebogen zur autonomen Symptombewertung (COMPASS-31),32 Lebensqualität EQ-5D und neuropsychologische Tests auszufüllen.

Daten- und Sicherheitsüberwachungsplan: Der Daten- und Sicherheitsüberwachungsbeauftragte (DSMO) sorgt für eine objektive Überprüfung der Behandlungsergebnisse in Bezug auf die menschliche Sicherheit und Datenqualität. Dr. Cheryl Laffer, Professorin für Medizin, Abteilung für klinische Pharmakologie, wird als DSMO fungieren. Das DSMO überprüft das ursprüngliche Protokoll und erhält alle 12 Monate Berichte über den Fortschritt der Studie. Diese Berichte enthalten Informationen zur Rekrutierung, Sicherheitsberichterstattung, Datenqualität und Wirksamkeit.

Statistische Überlegungen:

Biostatistischer Teil Power-Analyse: Der primäre Endpunkt ist Serum-IL-6. Die vorgeschlagene Stichprobengröße von 60 (30 Paare von Patienten und Kontrollen) bietet eine Aussagekraft von 90 %, um eine Effektgröße von 0,62 für den mittleren Unterschied in IL-6 zwischen POTS nach COVID-19 (Fälle) und Kontrollen (COVID-19-infiziert) zu erkennen ohne Folgen), mit dem zweiseitigen Fehler 1. Art = 5 %. Diese Berechnung basiert auf den vorläufigen Daten der mittleren Differenz von IL-6 ≈ 1,82 und der SD ≈ 2,94 in POTS.6 Die Effektgröße ist definiert als das Verhältnis der mittleren IL-6-Differenz zwischen Fällen und Kontrollen zur Standardabweichung.

Datenanalyseplan: Demografische Informationen werden tabelliert. Deskriptive Statistiken, einschließlich Mittelwerte, Standardabweichungen und Bereiche für kontinuierliche Parameter sowie Prozent und Häufigkeiten für kategoriale Parameter, werden präsentiert. T-Test oder Mann-Whitney (je nach Bedarf) werden angewendet, um die mittleren Unterschiede zwischen Fällen und Kontrollen in Bezug auf die Ergebnisse zu untersuchen. Für die multivariable Datenanalyse wird das bedingte logistische Regressionsmodell angewendet. Die angepassten p-Werte und die angepassten 95 %-Konfidenzintervalle (KIs) werden angegeben.