Medizinische Rehabilitation nach COVID-19-Infektion: Determinanten für die Genesung und die Entwicklung der Fatigue

Zusammenfassung

Hintergrund Das Ziel dieses Artikels ist es, die gesundheitlichen Veränderungen während der medizinischen Rehabilitation nach COVID-19 und potenzielle Determinanten für die Fatigue und ihre Genesung darzustellen.

Materialien und Methoden Wir berichten quantitative Daten der Kohortenstudie einer multizentrischen Mixed-Methods-Studie. Rehabilitand*innen wurden zu 5 Zeitpunkten zu ihrer Gesundheit und Funktionsfähigkeit befragt und um ihre Zustimmung zur Analyse ihrer Klinikdaten gebeten. Vorliegend wurden die ersten zwei Messzeitpunkte analysiert: Mittels t-Tests und Effektstärken (Cohens d) erfolgte ein Vergleich zwischen Aufnahme (t₀) und Entlassung (t₁). In einer multiplen linearen Regression wurden mögliche Prädiktoren für die Fatigue und ihren Verlauf überprüft.

ErgebnisseFür 267 Rehabilitand*innen lagen Daten für t₀ und t₁ sowie Klinikdaten vor. Wir fanden Verbesserungen in allen Dimensionen (Dyspnoe, motorische Funktionsfähigkeit, Depressivität, Ängstlichkeit,Lebensqualität und Erwerbsprognose) zum Ende der Rehabilitation. Ein höherer motorischer Funktionsstatus, höhere Lebensqualität, höheres Alter, geringere Depressivität und das männliche Geschlecht sind mit einer geringeren, eine schlechtere Erwerbsprognose mit einer höheren Erschöpfung bei t₀ assoziiert. Bei t₁ sind eine höhere Lebensqualität und motorische Leistungsfähigkeit mit einer geringeren Fatigue verbunden. Personen mit einer schlechteren Erwerbsprognose bei t₀ haben eine stärkere Fatigue bei t₁.

Schlussfolgerungen Die Fatigue hat eine hohe Relevanz in der Post-COVID-Versorgung. Nur wenige untersuchte Faktoren zeigen während der medizinischen Rehabilitation einen statistischen Zusammenhang mit der Fatigue. Vermutlich existieren unentdeckte Prädiktoren, die weiter untersucht werden sollten, um die rehabilitative Versorgung Post-COVID-Betroffenen zu optimieren.

Abstract

Objective The aim of this article is to present health changes during medical rehabilitation after COVID-19 in Germany and to find potential determinants for fatigue and its recovery.

Materials and Methods We report quantitative data from a cohort study of a multicentre mixed-methods study. Participants were surveyed about their health and functioning at 5 measurement points, and were asked for their consent to analyse their clinic data. Present, the first two measurement points were analysed in more detail: Comparisons between admission (t₀) and discharge (t₁) were made using t-tests and effect sizes (Cohen's d). Multiple linear regression was conducted to find potential predictors for fatigue and its trajectory.

Results Full data were available for 267 participants. At the end of rehabilitation, we found improvements in all outcomes (dyspnea, activity of daily living, depression, anxiety, quality of life, and work capacity). Higher scores in activity of daily living, quality of life, older age, lower depression, and male gender were associated with lowerfatigue at t₀. At t₁, higher quality of life and a less impaired activity of daily living were associated with lower fatigue, while individuals with poor work capacity at t₀ have stronger fatigue at t₁.

Conclusions Fatigue is highly relevant in post COVID-19 care. Few analysed factors show a statistical association with fatigue during medical rehabilitation. Probably, undiscovered predictors exist, which should be further researched to optimize rehabilitative care after COVID-19.

Schlüsselwörter

COVID-19 - Medizinische Rehabilitation - Fatigue - Post-COVID - Long-COVID

Keywords

COVID-19 - Medical rehabilitation - Fatigue - post COVID - long COVID

Einleitung

Bis die Corona-Pandemie in Deutschland Anfang April 2023 für beendet erklärt wurde, hatte das Robert Koch-Institut in Deutschland über 38 Millionen COVID-19-Fälle registriert. Zudem waren bis zu diesem Zeitpunkt etwa 171.169 Todesfälle auf COVID-19-Erkrankungen zurückzuführen [1].

COVID-19 ist eine Multiorgankrankheit und kann sich in unterschiedlichen Ausprägungen manifestieren. Die Literatur berichtet von rund 200 Symptomen, die mit COVID-19 in Verbindung gebracht werden [2]. Die dabei am häufigsten genannten Symptome sind Fatigue und Dyspnoe – je nach Population und Erhebungszeitpunkt variieren die Angaben zur Häufigkeit in der Literatur stark. Es zeigt sich eine Verlagerung der Symptome seit Beginn der Pandemie. So waren zunächst viele Menschen vom Post Intensive Care Syndrom (PICS) und Atemwegsproblemen betroffen, während milde oder moderate Akuterkrankungen später zunahmen [3]. Schätzungen zufolge entwickeln 10 bis 30% der nicht hospitalisierten und 50 bis 70% der hospitalisierten Infizierten langanhaltende Symptome [2].

Symptome, die drei Monate nach der akuten COVID-19-Infektion vorliegen, mindestens zwei Monate anhalten und nicht durch eine andere Diagnose erklärbar sind, fallen diese unter die Bezeichnung Post-COVID-Syndrom (PCS) [4].

Rehabilitation nach COVID-19

Die Folgen des PCS sind oftmals lange Krankschreibungen, mittel- und langfristige Teilhabeeinschränkungen in Alltag und Beruf sowie eine reduzierte Lebensqualität. Viele Betroffene finden nur schwer zurück in das Arbeitsleben oder sehen ihre Erwerbsfähigkeit als gefährdet an [2] [5] [6] [7] [8]. Im Sinne der Internationalen Klassifikation der Funktionsfähigkeit, Behinderung und Gesundheit (ICF) verursacht PCS nicht nur ein Gesundheitsproblem, sondern führt auch zu massiven Einschränkungen der Funktionsfähigkeit durch die Beeinträchtigung aller anderen Dimensionen [9]. Damit ist PCS hochgradig rehabilitationsrelevant. So empfiehlt die Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften (AWMF) in ihren Leitlinien eine symptomorientiert ausgewählte medizinische Rehabilitation in den Fachabteilungen Neurologie, Pneumologie, Kardiologie oder Psychosomatik [10]. Für die zentralen Symptome von COVID-19 lassen sich diese Empfehlungen auch aus Studienergebnissen aus der Zeit vor COVID-19 ableiten [11] [12] [13] [14] [15]. Mittlerweile geben erste internationale und deutsche Kohorten und randomisiert-kontrollierte Studien (RCT) Hinweise darauf, dass Rehabilitation insgesamt zu einer deutlichen Verringerung der Symptomlast beiträgt und damit einen positiven Einfluss auf den Genesungsverlauf aufweisen kann [16] [17] [18] [19] [20]. So werden positive Einflüsse auf die körperliche Leistungsfähigkeit, die Lebensqualität und die Reduktion der Erschöpfungssymptome berichtet [17]. Pneumologische Rehabilitation reduziert Atemnot sowie Erschöpfung und steigert Lungenfunktion, körperliche Leistungsfähigkeit und Lebensqualität [21]. Gleichzeitig werden Schmerz, Angst und Depression reduziert [12] [18]. Zu berücksichtigen ist, dass sich die Maßnahmen je nach Land und Rehabilitationssystem stark voneinander unterscheiden können.

Long-COVID-Fatigue

Mindestens ein Drittel aller PCS-Patient*innen weist auch Symptome einer Fatigue auf [2]. In einer deutschen Studie war die Fatigue bei 98,2% der Teilnehmenden mit Post-COVID das Leitsymptom. Bei einem Großteil hält die Fatigue über sechs Monate an [8], was ein Hinweis auf eine Chronifizierung gibt [10]. Es gibt große Unterschiede zwischen den berichteten Inzidenzraten von Fatigue nach COVID-19-Erkrankungen [17] [22] [23] [24]. Dies ist möglicherweise durch die schwierige Diagnosestellung von Fatigue zu erklären [25]. Frauen sind insgesamt häufiger betroffen als Männer [24] [26]. Betroffene fühlen sich allgemein kraftlos und empfinden unangenehmen Energiemangel [27]. Fatigue wird häufig bei COVID-19-Patient*innen mit milden und asymptomatischen Akutverläufen beobachtet [25]. Wie sich eine mit PCS assoziierte Fatigue entwickelt, ist weitgehend unklar [24] [28]. Hinweise geben Alhumayn et al. (2022), die in ihrem systematischen Review eine Schwäche der Atemmuskulatur, das postvirale Fatiguesyndrom sowie allgemeine Dekonditionierung als mögliche Ursachen identifizieren [29]. In der Übersichtsarbeit von van Elzakker et al. (2019) werden vor allem biologische bzw. neurologische Mechanismen als Ursache für Fatigue und chronische Müdigkeit angeführt [30].

Als besondere Herausforderung für die Therapie von Rehabilitand*innen mit chronischer Fatigue wird das komplexe Zusammenspiel zwischen körperlichem Training und Erschöpfung benannt. Körperliche Anstrengung kann bei diesem Syndrom eine übermäßige Erschöpfung (Post-Exertional Malaise) hervorrufen und damit die Leistungsfähigkeit reduzieren. Gleichzeitig führt eine verringerte körperliche Aktivität zu einer allgemeinen Dekonditionierung, was wiederum die Fatigue verstärken kann [31]. Vor diesem Hintergrund ist das sogenannte Pacing essenzieller Bestandteil der rehabilitativen Versorgung von PCS-Patient*innen mit Fatigue bzw. Myalgischer Enzephalomyelitis/Postvirales Müdigkeitssyndrom (ME/CFS). Dieses beinhaltet ein individuelles Symptommanagement durch Festlegung individueller Aktivitätsgrenzen und ein ausgewogenes Verhältnis von Ruhe und Aktivität [28].

Insgesamt weisen Untersuchungen darauf hin, dass die meisten PCS-Fatigue-Betroffenen durch rehabilitative Maßnahmen eine Verbesserung des Erschöpfungszustandes bzw. der Fatiguesymptomatik erleben [32] [33] [34]. Laut Daynes et al. (2021) steigern Personen, die keine Verbesserung der Erschöpfung empfunden haben, zumindest deutlich ihre körperliche Leistungsfähigkeit [32].

Die Entwicklung und Umsetzung angepasster Behandlungskonzepte für die Rehabilitation ist durch die vielfältigen und sich verändernden Symptome und Symptomkomplexe herausfordernd [10]. Eine wichtige Aufgabe für Forschung und Praxis ist es daher, die rehabilitativen Versorgungsbedarfe der betroffenen Personen zu identifizieren und herauszufinden, welche Komponenten Bestandteil der COVID-19-Rehabilitation sein sollten. Dies macht es erforderlich, die Symptomlagen der Betroffenen zu beschreiben, herauszufinden, welche Einflüsse den Krankheits- und Genesungsverlauf bedingen und welche Bedeutung die Rehabilitation in der Versorgung nach COVID-19 einnimmt.

Ziel dieses Beitrages ist es, Veränderungen der Gesundheit und der Funktionsfähigkeit während der medizinischen Rehabilitation aufzuzeigen. Aufgrund der oben erläuterten Relevanz der Fatigue, analysieren wir insbesondere, welche Faktoren die Fatigue und deren Genesung determinieren könnten.

Material und Methoden

In diesem Artikel berichten wir Teilergebnisse einer Kohortenstudie, die aus einem Mixed-Methods-Forschungsprojekt stammen. Die Kohortenstudie hat ein quantitatives longitudinales und exploratives Design. PCS-Rehabilitand*innen wurden über einen Zeitraum von sechs Monaten ab Mai 2022 in drei Rehabilitationskliniken konsekutiv rekrutiert und mit standardisiertem Fragebogen zu ihrem Gesundheitszustand und ihrer Funktionsfähigkeit befragt. Die hier berichteten Ergebnisse beziehen sich auf die Zeitpunkte bei Aufnahme in die Rehabilitationsklinik sowie bei Entlassung. Da die Fatigue eines der wichtigsten PCS-Symptome ist, fokussieren wir den Zeitraum der medizinischen Rehabilitation und können so rehabilitationsrelevante Ergebnisse hinsichtlich der Fatigue ableiten.

Einschluss

In die Kohortenstudie wurden Rehabilitand*innen aus drei kooperierenden Rehabilitationskliniken in Nordrhein-Westfalen und Bayern mit pneumologischem, kardiologischem und neurologischem Schwerpunkt eingeschlossen. Eingeschlossen wurden alle Rehabilitand*innen, die PCS oder COVID-19 als Primärdiagnose nach der internationalen Klassifikation der Krankheiten (ICD) aufwiesen. Der zusätzliche Einschluss von COVID-19-Diagnosen war erforderlich, da viele PCS-Rehabilitand*innen keine entsprechende ICD-Diagnose erhielten, obwohl ihre langanhaltenden Symptome der PCS-Definition entsprachen.

Der Einschluss erfolgte nach Information und schriftlichem Einverständnis der Rehabilitand*innen in den ersten drei Arbeitstagen nach Aufnahme in die jeweilige Rehabilitationsklinik. Die Informations- und Aufklärungsgespräche mit potenziellen Teilnehmenden wurden von Projektmitarbeitenden der Kliniken durchgeführt, sodass keine personenbezogenen Daten an die Projektzentrale übermittelt wurden. Die zuständige Ethikkommission bewertete die Studie als ethisch unbedenklich.

Da die Anzahl an PCS-Rehabilitand*innen in den beteiligten Einrichtungen zum Zeitpunkt der Projektplanung schwer absehbar war erfolgte keine Fallzahlberechnung. Ziel war es, möglichst viele PCS-Rehabilitand*innen in die Studie einschließen zu können. Für den vorliegenden Beitrag werden nur Fälle berücksichtigt, für die Daten bei Aufnahme und Entlassung vorliegen sowie, welche der Dokumentenanalyse (siehe Datenerhebung) zugestimmt haben.

Datenerhebung

In der Dokumentenanalyse wurden soziodemografische und klinische Basisdaten berücksichtigt, um Untergruppen zu beschreiben und zu vergleichen ([Tab. 1]). Diese Daten wurden aus den Klinikdaten bei Vorliegen einer informierten Einwilligung durch die Rehabilitand*innen extrahiert.

Tab. 1 Liste der erhobenen Parameter und der Erhebungsmethode in der Dokumentenanalyse.

Dokumentenanalyse der Klinikdaten
Kategorie	Variablen
Indikation der Rehabilitationsmaßnahme	Pneumologie
	Kardiologie
	Neurologie
Zeitpunkt der COVID-19-Infektion	Monat der COVID-19-Infektion
	Vorherrschende Virusvariante zum Zeitpunkt der COVID-19-Infektion
Art der Rehabilitation	Heilverfahren (HV)
	Anschlussheilbehandlung (AHB)
Dauer der Rehabilitationsmaßnahme	Datum Beginn
	Datum Ende
	Aufenthaltsdauer in Tagen
Hospitalisierung in Akutklinik in Zusammenhang mit der COVID-19-Infektion	Ja/ nein
Zeitraum zwischen Erkrankung und Rehabilitationsbeginn	Monat der COVID-19-Infektion
	Datum Beginn Rehabilitation

Für die Fragebogenerhebung wurden Rehabilitand*innen bei Aufnahme in die Rehabilitationsklinik, bei Entlassung und drei, sechs und zwölf Monate danach mit einem standardisierten Fragebogen befragt. Für die Vergleichbarkeit bei der Erfassung von COVID-19-Betroffenen erfolgte die Auswahl der validierten Erhebungsinstrumente ([Tab. 2]) orientiert an anderen aktuellen Studien [35] [36].

Tab. 2 Liste der erhobenen Parameter und der Erhebungsmethode in der Fragebogenerhebung.

Standardisierte Fragebogenerhebung
Outcomedimension	Instrument	Anzahl Items	Summen-scores	Interpretation der Skala	Quelle
Soziodemografie und Lebenssituation	Einzelitems*	13
Komorbiditäten**	WAI (Teil 1)	14	0–14	Anzahl diagnostizierter Komorbiditäten in Bereichen	Freyer et al. (2019), doi: 10.1007/s10926-018-9803-9
					Hasselhorn & Freude (2007), ISBN: 978-3-86509-702-6
Gesundheitsbezogene Lebensqualität	EQ-5D-3L	5	0–100	100=bestmögliche gesundheitsbezogene Lebensqualität	Greiner et al. (2003), doi: 10.1007/s10198-003-0182-5
					Hinz et al. (2006), doi: 10.1055/s−2005−867061
Motorische Funktionsfähigkeit	FFB-Mot-12	16	12–60	60=bestmögliche motorische Funktionsfähigkeit	Bös et al. (2002), doi: 10.1026//0012-1924.48.2.101
	Ergänzungsskala ADL		4–20	20=bestmögliche motorische Funktionsfähigkeit
Schweregrad der Dyspnoe	mMRC-Dyspnoe-Skala	1	0–4	4=zu kurzatmig, um das Haus zu verlassen […]	Stenton (2008), doi: 10.1093/occmed/kqm162
Fatigue	FACIT-F	13	0–52	0=größtmögliche Erschöpfung; Cut-Off<34	Webster et al. (2003), doi: 10.1186/1477-7525-1-79
					Montan et al. (2018), doi: 10.1016/j.jval.2018.03.013
Depression	PHQ-9	9	0–27	20–27=schwergradige Depression; Cut-Off≥10	Kroenke et al. (2001), doi: 10.1046/j.1525-1497.2001.016009606.x
					Löwe et al. (2004), doi: 10.1159/000080393
Angst	GAD-7	7	0–21	15–21=schwere Angst; Cut-Off≥10	Löwe et al. (2008), doi: 10.1097/MLR.0b013e318160d093
Subjektive Prognose der Erwerbstätigkeit	SPE-Skala	3	0–3	3=höchste Wahrscheinlichkeit einen Rentenantrag zu stellen	Mittag et al. (2006), doi: 10.1055/s-2006-926781

*einschließlich Geschlecht, Alter, Familienstand, Bildung, Nationalität, Migrationshintergrund, Anzahl der Haushaltsmitglieder, Impfstatus; **Um die Komorbiditäten nicht zweimal im Fragebogen zu erheben, bedienten wir uns der ohnehin erhobenen Komorbiditäten des Workability Indexes (WAI).; WAI – The Workability Index, EQ-5D-3L – EuroQol five-dimension three-level questionnaire, FFB-Mot12 – Kurzfassung (12 items) des Fragebogens zur Erfassung des motorischen Funktionsstatus, ADL – Ergänzungsskala des FFB-Mot – Messung minimaler körperlichen Leistungsfähigkeit, mMRC – Medical Research Council Dyspnoea Skala, FACIT-F – Functional Assessment of Chronic Illness Therapy (Fatigue), PHQ-9 – Patient Health Questionnaire-9 (Depression), GAD-7 – Generalized Anxiety Disorder 7-item scale, and SPE – Subjektive Prognose der Erwerbsfähigkeit.

Der Fragebogen wurde einem kognitiven Pretest (n=9) unterzogen. Da viele PCS-Rehabilitand*innen kognitive Beeinträchtigungen haben [2], wurde damit überprüft, ob diese Einschränkungen das Ausfüllen der Fragebögen erschweren. Da Testpersonen nach einiger Zeit Konzentrationsschwierigkeiten zeigten, wurde zu den Erhebungszeitpunkten in der Rehabilitation eine verkürzte Version des Fragebogens verwendet. Instrumente, die im Pretest besonders herausfordernd, lang oder für die Rehabilitation weniger relevant schienen, wurden im Projektteam diskutiert und ggf. herausgenommen ([Tab. 3]).

Tab. 3 Liste der zu späteren Erhebungszeitpunkten erhobenen Parameter in der Fragebogenerhebung.

Outcomedimension	Instrument	Anzahl Items
Posttraumatische Belastungsstörung	PCL-5	20
Teilhabeeinschränkungen	IMET (ADL)	9
Kognitive Funktionseinschränkungen	CFQ	33
Arbeitsfähigkeit	WAI (Teil 2)	10
Nachsorge/Aktivitäten	Einzelitems	3

PCL-5 – The Posttraumatic Stress Disorder Checklist for DSM-5, IMET – Index for the Assessment of Health Impairments, CFQ – Cognitive Failures Questionnaire, WAI – The Workability Index.

Die Teilnehmenden hatten zu jedem Erhebungszeitpunkt die Möglichkeit, den Fragebogen in Papierform oder online (via Link) auszufüllen. Als Erinnerung erhielten sie jeweils drei Wochen nach der Teilnahmeaufforderung eine Postkarte als Erinnerung. Personen, die mindestens zu zwei aufeinanderfolgenden Erhebungszeitpunkten keine Rückmeldung gegeben haben, wurden nicht erneut kontaktiert (Lost to follow-up in [Abb. 1]).

Abb. 1 Verlauf des Dropouts seit Einschluss in die Kohortenstudie in Prozent. *n=321 entspricht den ausgefüllten und eingegangenen Fragebögen zu t₀; **Aufgrund des begrenzten Studienzeitraumes hat ca. 1/4 der Teilnehmenden keinen t₄-Fragebogen erhalten, was die niedrige Teilnahmequote 12 Monate nach der Rehabilitation begründet.

Unterstützung beim Ausfüllen des Fragebogens durch Projektmitarbeitende oder das persönliche Umfeld nahmen bei Aufnahme und Entlassung je 4,1% (n=11) in Anspruch. Rehabilitand*innen hatten zudem die Möglichkeit, eine Online-Version des Fragebogens zu nutzen, diese wurde von 4,5% (n_t0 =12) bzw. 6,0% (n_t1 =16) genutzt.

Datenaufbereitung

Der qualitative (hier nicht beschriebene) Studienteil gab Hinweise darauf, dass die Virusvariante einen Einfluss auf die PCS-Symptomatik und den Krankheits- bzw. Genesungsverlauf haben könnte. Für die vorliegende Analyse wurde daher angenommen, dass der Zeitpunkt der Erkrankung Aufschluss über die Virusvarianten gibt, die unterschiedliche Verläufe und Rehabilitationsbedürfnisse mit sich bringen können. Daher wurden die Erkrankungszeitpunkte in eine Infektion vor und seit Dominanz der Omikron-Virusvariante dichotomisiert. Dies erfolgte orientiert an der vom Robert Koch-Institut vorgenommenen Phaseneinteilung der COVID-19-Pandemie [3] (Stichtag Kalenderwoche 52/2021).

Die Daten der Online-Befragungen und des Papierfragebogens wurden in einem Datensatz zusammengefasst. Bei zehn Prozent der Fragebögen erfolgte eine Überprüfung durch eine doppelte Eingabe im Sinne des vier Augenprinzips. Ebenso wurde der Datensatz auf Extremwerte überprüft. Diese Extremwerte wurden auf Plausibilität geprüft, Eingabefehler wurden korrigiert, unplausible Extremwerte wurden ausgeschlossen. Bei der Datenaufbereitung wurden alle Fragebogendaten entsprechend der Auswertungsempfehlungen der Literatur umkodiert und es erfolgte, falls laut Literatur ([Tab. 2]) vorgesehen, eine Erstellung von Summenvariablen oder Indizes sowie die Kategorisierung der Ausprägungen. Sofern möglich, wurde der Umgang mit fehlenden Werten an den Vorgaben der standardisierten Fragebögen orientiert. Lagen keine entsprechenden Angaben vor, wurde bei bis zu 10% fehlender Items in einer Skala über den Mittelwert imputiert. Fälle, bei denen mehr als 10% der Angaben innerhalb einer Skala fehlten, wurden nicht in die Summenskalen eingeschlossen und als fehlende Werte berücksichtigt. Nach einer Überprüfung können die fehlenden Werte als zufällig angenommen werden.

Statistische Analysen

Die statistischen Analysen wurden mit IBM SPSS Statistics Version 28 durchgeführt. Für die durch die Dokumentenanalyse und den Fragebogen erhobenen Variablen wurden als relevante Kennzahlen Häufigkeiten, Mittelwerte, Standardabweichungen sowie die Spannweite berechnet.

Mögliche Unterschiede und Zusammenhänge zwischen Subgruppen wurden mittels t-Test für unabhängige Stichproben bzw. ANOVA überprüft. Die Veränderungen zwischen der Prä- und Post-Messung wurden mittels t-Test für abhängige Stichproben untersucht.

Um Zusammenhänge einzelner Merkmale mit der Schwere der Fatigue zu identifizieren, wurden zunächst bivariate Korrelationen nach Pearson für die Prädiktoren zum Zeitpunkt t₀ berechnet. Hierbei zeigten sich moderate bis starke Korrelationen zwischen den Outcomes. Ausgenommen der Komorbiditäten (r=− 0,169), des Alters (r=0,196) und der Zeit die zwischen Akutinfektion und Reha vergangen ist (r=0,062), korrelieren alle Variablen linear mit der Fatigueskala moderat (SPE r=− 0,403) oder stark (EQ5D r=0,0628; FFBMot ADL r=0,503; FFBMot12 r=0,523; PHQ-9 r=− 0,794; GAD-7 r=− 0,554). Zur Überprüfung möglicher Kollinearitäten wurde zudem die Korrelation zwischen den potenziellen Prädiktoren der Fatigue untersucht. Korrelationen mit r über 0,7 geben Hinweis auf Multikollinearität, dies trifft auf den GAD-7 und PHQ-9 (r=0,708) sowie FFB-Mot-12 und FFB-Mot ADL (r=0,784) zu. Hier gilt inhaltlich zu berücksichtigen, dass die beiden FFB-Mot-Skalen das gleiche latente Konstrukt, aber in unterschiedlichen Itemschwierigkeiten erfassen. Bei der Durchführung der multiplen linearen Regressionen wurden der Varianzinflationsfaktor (VIF<5) und Toleranzwert (>0,25) geprüft. Sie zeigten keine Auffälligkeiten, sodass zunächst alle Prädiktoren in das Modell aufgenommen wurden. Als weitere Voraussetzungen wurden die Normalverteilung der abhängigen Variable (FACIT-F bei t₀ und t₁) und der Prädiktoren sowie die Homoskedastizität und die Normalverteilung der Residuen überprüft. Der Einschluss der Prädiktoren erfolgte blockweise. Alle nicht signifikanten Prädiktoren wurden aus dem Modell entfernt und so ein vereinfachtes Modell erstellt. In diesem vereinfachten Modell wurden alle zuvor nicht signifikanten Prädiktoren noch einmal mit einer Vorwärtsselektion aufgenommen, um Prädiktoren mit einem zuvor verdeckten Erklärungsanteil in das finale Modell aufzunehmen. Im Prädiktorenmodell für den Fatigue-Wert bei Entlassung wurde der Fatigue-Wert bei Aufnahme mit in das Modell aufgenommen, um für diesen zu kontrollieren. Alle Prädiktoren zur Vorhersage der Fatigue bei Entlassung sind bei Aufnahme (t₀) erfasste Werte.

Ergebnisse

Für die Kohortenstudie wurden insgesamt 412 Personen bei Aufnahme in eine der drei kooperierenden Rehabilitationskliniken um ihre Teilnahme gebeten. Davon willigten 321 (78%) Personen in die ein. Für 267 Rehabilitand*innen (83% der Teilnehmenden) lagen Daten für beide Messzeitpunkte und die Dokumentenanalyse vor (Sample in [Tab. 4]).

Tab. 4 Beschreibung des untersuchten Samples (n=267) bei Aufnahme in die Rehabilitationsklinik (t₀).

	M (SD)*bzw. n (%)
Größe des Samples	267 (100%)
Alter
	51,2 (12,4)
Verfügbare Daten	267 (100%)
Geschlecht
Weiblich	153 (57,3%)
Männlich	114 (42,7%)
Verfügbare Daten	267 (100%)
Erwerbsstatus
erwerbstätig	202 (80,5%)
erwerbslos/arbeitslos	21 (8,4%)
Hausfrau/-mann	5 (2,0%)
in Ausbildung/Studium	3 (1,2%)
in Rente	20 (8,0%)
Verfügbare Daten	251 (94,0%)
Familienstand
ledig	35 (13,3%)
in Partnerschaft lebend	37 (14,0%)
verheiratet	163 (61,7%)
geschieden	19 (7,2%)
verwitwet	10 (3,8%)
Verfügbare Daten	264 (98,9%)
Kinder im Haushalt
	119 (45,2%)
Verfügbare Daten	263 (98,5%)
Pflege Angehöriger
	41 (16,0%)
Verfügbare Daten	257 (96,3%)
Migrationshintergrund**
	32 (12,6%)
Verfügbare Daten	254 (95,1%)
Erkrankungszeitpunkt
vor Dominantwerden von Omikron	97 (37,2%)
nach Dominantwerden von Omikron	164 (62,8%)
Verfügbare Daten	261 (97,8%)
Hospitalisierung (Akutkrankenhaus)
Krankenhausaufenthalt allgemein
	48 (18,8%)
Verfügbare Daten	256 (95,9%)
mit Intensivstation
	15 (6,1%)
Verfügbare Daten	245 (91,8%)
mit nichtinvasiver Beatmung
	10 (4,5%)
Verfügbare Daten	221 (82,8%)
mit invasiver Beatmung
	4 (1,7%)
Verfügbare Daten	231 (86,5%)
Zeit zwischen Akutinfektion und Rehabilitation in Monaten
	8,7 (5,9)
Verfügbare Daten	262 (98,1%)
Rehabilitationsart
Anschlussheilbehandlung (AHB)	38 (14,4%)
Heilverfahren (HV)	226 (85,6%)
Verfügbare Daten	264 (98,9%)

*M: Mittelwert, SD: Standardabweichung; **trifft zu, wenn beide Elternteile oder die betreffende Person und ein Elternteil in einem anderen Land geboren wurden (Schenk et al., 2006; doi: 10.1007/s00103-006-0018-4).

Subgruppenvergleiche innerhalb des Samples

In [Tab. 5] zeigt sich, dass Frauen im Durchschnitt eine Komorbidität mehr angaben und bei der motorischen Leistungsfähigkeit sowie der gesundheitsbezogenen Lebensqualität signifikant schlechtere Werte berichteten. Sie waren zudem stärker von Depressivität, Ängstlichkeit und Fatigue betroffen. Bei der Fatigue fanden sich Unterschiede zwischen den Geschlechtern (mittlere Effektstärke nach Cohen). Keine signifikanten Geschlechterunterschiede zeigten sich bei der mMRC-Dyspnoe-Skala und der Subjektiven Prognose der Erwerbstätigkeit (SPE).

Tab. 5 Ausprägungen der untersuchten Outcomedimensionen und Ergebnisse der t-Tests nach Geschlecht und Infektionszeitpunkt (vor bzw. seit Omikron).

Dimension	M±SD [95%-KI]	M±SD		t-Test	Cohens d	M±SD		t-Test	Cohens d
	Gesamt	Weiblich (n=153, 57,3%)	Männlich (n=114, 42,7%)			Vor Omikron (n=97; 37,2%)	Seit Omikron (n=164; 62,8%)
Alter in Jahren	51,2±12,4 [49,7; 52,6] (n=267)	49,3±12,8 (n=153)	53,7±11,3 (n=114)	− 2,946**	0,364	53,4±11,8 (n=97)	50,2±12,3 (n=165)	2,006*	0,257
WAI (Komorbiditäten)	3,7±2,3 [3,4; 4,0] (n=256)	4,1±2,4 (n=144)	3,2±2,0 (n=112)	3,174**	0,400	3,7±2,3 (n=93)	3,6±2,2 (n=158)	0,238	0,031
Dyspnoe	1,1±0,9 [1,0; 1,2] (n=262)	1,2±0,9 (n=150)	0,9±0,9 (n=112)	1,951	0,244	1±0,9 (n=93)	1,1±0,9 (n=163)	− 0,838	0,109
FFB-Mot-12	31,0±9,8 [29,8; 32,2] (n=264)	29,5±9,1 (n=152)	33,0±10,3 (n=112)	− 2,853**	0,355	31,7±9,7 (n=96)	30,5±10 (n=162)	0,936	0,121
FFB-Mot ADL	15,5±3,4 [15,1; 15,9] (n=265)	15,0±3,6 (n=152)	16,2±3,0 (n=113)	− 2,846**	0,368	15,7±3,4 (n=96)	15,4±3,5 (n=163)	0,702	0,090
FACIT-F	22,8±11,5 [21,5; 24,2] (n=266)	19,8±10,1 (n=152)	26,9±12,0 (n=114)	− 5,164***	0,656	26,0±11,5 (n=96)	20,9±11,1 (n=164)	3,527***	0,453
PHQ-9	11,2±5,4 [10,6; 11,9] (n=264)	12,3±5,5 (n=150)	9,8±5,0 (n=114)	3,907***	0,485	10,1±5,2 (n=96)	11,9±5,5 (n=162)	− 2,692**	0,347
GAD-7	7,6±5,0 [7,0; 8,2] (n=263)	8,4±5,1 (n=151)	6,5±4,8 (n=112)	2,995**	0,373	6,9±5,2 (n=94)	8,1±4,9 (n=163)	− 1,757	0,228
EQ-5D-3L	65,3±18,1 [63,1; 67,6] (n=259)	63,4±17,7 (n=149)	68,0±18,4 (n=110)	− 2,051*	0,258	69,6±16,3 (n=91)	62,6±18,9 (n=162)	3,092**	0,389
SPE	1,4±1,1 [1,3; 1,6] (n=224)	1,4±1,1 (n=130)	1,4±1,2 (n=94)	− 0,256	0,035	1,3±1,1 (=78)	1,5±1,1 (n=140)	− 1,038	0,147

Zweiseitige Signifikanz *p<0,05; **p<0,01; ***p<0,001; *M: Mittelwert, SD: Standardabweichung.

Rehabilitand*innen, die seit dominant werden der SARS-CoV-2-Variante Omikron und damit später erkrankten, waren im Mittel jünger als Rehabilitand*innen die zwischen Beginn der Pandemie und KW 51/2021 erkrankten. Später erkrankte Personen wiesen signifikant schlechtere Werte auf der Fatigue- und Depressivitätsskala auf. Ebenso wurde eine schlechtere gesundheitsbezogene Lebensqualität berichtet.

Ausgenommen dem Alter und der Fatigue bestanden zwischen den Fachabteilungen keine signifikanten Unterschiede ([Tab. 6]). Die Mittelwerte des FACIT-F-Summenscores zeigen, dass die Schwere der Fatigue zwischen den pneumologischen (MW=23,2 Scorepunkte) und kardiologischen (MW=23,6) Rehabilitand*innen vergleichbar ist. Neurologische Rehabilitand*innen berichteten eine stärkere Fatigue (MW=18,8). Sie waren zudem jünger, die kardiologischen Rehabilitand*innen waren am ältesten.

Tab. 6 Ergebnisse der ANOVA zum Vergleich der Fachabteilungen.

Dimension	M±SD			F-Wert	Eta2
	Pneumologie (n=241; 76,8%)	Kardiologie (n=48; 15,3%)	Neurologie (n=25; 8,0%)
Alter in Jahren	50,4±12,1 (n=197)	56,0±11,7 (n=45)	48,8±14,0 (n=25)	4,390**	0,032
WAI (Komorbiditäten)	3,6±2,1 (n=187)	4,2±2,5 (n=44)	3,6±2,7 (n=25)	1,393	0,011
Dyspnoe	1,0±0,9 (n=192)	1,2±0,9 (n=45)	1,0±1,0 (n=25)	0,533	0,004
FFB-Mot-12	31,2±9,7 (n=195)	28,5±10,9 (n=45)	33,9±7,9 (n=24)	2,575	0,019
FFB-Mot ADL	15,8±3,3 (n=196)	14,7±3,9 (n=45)	15,4±3,0 (n=24)	1,889	0,014
FACIT-F	23,2±11,5 (n=196)	23,6±11,7 (n=45)	18,8±10,0 (n=25)	1,757***	0,013
PHQ-9	11,4±5,5 (n=195)	10,8±5,6 (n=44)	10,6±4,0 (n=25)	0,343	0,003
GAD-7	7,6±5,2 (n=193)	7,6±4,7 (n=45)	7,2±4,8 (n=25)	0,099	0,001
EQ-5D-3L	65,1±18,2 (n=190)	65,9±19,4 (n=45)	65,8±15,4 (n=24)	0,045	0,000
SPE	1,4±1,1 (n=173)	1,6±1,1 (n=33)	1,6±1,1 (n=18)	0,878	0,008

Zweiseitige Signifikanz *p<,05; **p<,01; ***p<,001; *M: Mittelwert, SD: Standardabweichung.

Veränderungen zwischen Aufnahme und Entlassung

Für alle Outcomeparameter konnten signifikante Verbesserungen zwischen Aufnahme und Entlassung beobachtet werden ([Tab. 7]). Für die motorische Leistungsfähigkeit, gesundheitsbezogene Lebensqualität und die Subjektive Prognose der Erwerbstätigkeit (SPE) zeigten sich geringe Unterschiede (kleine Effektstärken nach Cohen). Bei Dyspnoe, Depressivität, Ängstlichkeit (mittlere Effektstärke) sowie Fatigue (große Effektstärke) waren die Verbesserungen deutlicher. Bei Aufnahme bestanden bei 82,4% (n=220) Anzeichen für eine Fatigue (Cut-Off<34), bei Entlassung war dies bei 61% (n=163) der Rehabilitand*innen der Fall. Anzeichen auf eine Depression (Cut-Off≥10) bestanden bei 61,4% (t₀ n=164) und bei 37,8% (t₁ n=101). In der Ängstlichkeit (Cut-Off≥10) waren bei Aufnahme 33,3% (n=89) und bei Entlassung 16,5% (n=44) der Befragten auffällig.

Tab. 7 Vergleich der Outcomeparameter zwischen der Aufnahme (t₀) und der Entlassung (t₁) aus der Rehabilitationsklinik.

Dimension	Anzahl (n)	M±SD		M±SD [95%-KI]	t-Test	Cohens d
		t0	t1	Differenz
Dyspnoe	260	1,1±0,9	0,7±0,8	− 0,4±0,8 [− 0,5; − 0,3]	− 8,886***	0,551
FFB-Mot-12	261	31,0±9,7	33,3±10,7	2,2±5,9 [1,5; 3,0]	6,079***	0,376
FFB-Mot ADL	261	15,6±3,4	16,3±3,6	0,8±1,9 [0,5; 1,0]	6,253***	0,387
FACIT-F	264	22,8±11,4	30,5±12,3	7,7±8,8 [6,6; 8,7]	14,209***	0,875
PHQ-9	262	11,2±5,4	8,4±5,3	− 2,9±4,0 [-3,3; -2,4]	− 11,549***	0,714
GAD-7	260	7,6±5,0	5,3±4,6	− 2,3±3,5 [− 2,7; − 1,9]	− 10,741***	0,666
EQ-5D-3L	254	65,5±18,1	72,5±17,3	7,0±15,5 [5,1; 8,9]	7,227***	0,453
SPE	213	1,4±1,1	1,2±1,1	− 0,1±0,7 [− 0,23; − 0,5]	− 2,967**	0,203

Zweiseitige Signifikanz *p<,05; **p<,01; ***p<,001; *M: Mittelwert, SD: Standardabweichung.

Etwa die Hälfte der Rehabilitand*innen im erwerbsfähigen Alter (51,3%, n=115) hatte bei Aufnahme laut SPE-Skala (SPE≥2) eine erhöhte Wahrscheinlichkeit, in den nächsten Jahren einen Rentenantrag zu stellen [37]. Bei Entlassung waren es 45% (n=104). Bei Aufnahme gaben 30,3% der Stichprobe (n=81) keine Atemnot an, bei Entlassung 52,4% (n=140).

Prädiktoren für die Fatigue bei Aufnahme

Das vorliegende Modell der multiplen linearen Regression untersuchte die Prädiktoren für Fatigue bei Aufnahme ([Tab. 8]). Es erklärt die Varianz der Fatigue zu 71,2% (korrigiertes multiples R²). Aus dem vorangegangenen Modell wurden Prädiktoren, die keinen signifikanten Beitrag zur Erklärung leisteten, entfernt (Erkrankung nach dominant werden von Omikron, Hospitalisierung, Impfung zum Erkrankungszeitpunkt, Dyspnoe, die Anzahl der Komorbiditäten, Ängstlichkeit, Beeinträchtigung durch Schmerzen, die Ergänzungsskala des FFB-Mot und die subjektive Erwerbsprognose). Geschlecht und Alter blieben als soziodemografische Variablen unabhängig von ihrer Signifikanz erhalten. Das Basismodell mit den Prädiktoren Alter und Geschlecht zeigte ein korrigiertes multiples R² von 0,108.

Tab. 8 Ergebnisse der multiplen linearen Regression: Prädiktoren für Fatigue bei Aufnahme (gemessen mit FACIT-F).

Modell	B	SE* B	β b	95%-KI für B
(Konstante)	14,974	3,534		[8,014; 21,935]
Geschlechta	2,144	0,806	0,094**	[0,557; 3,731]
Alter	0,097	0,036	0,105**	[0,026; 0,167]
FFB-Mot-12	0,246	0,050	0,211***	[0,148; 0,344]
PHQ-9	− 1,174	0,091	− 0,560***	[− 1,354; − 0,994]
EQ-5D-3L Index	0,114	0,027	0,183***	[0,060; 0,168]

^a Referenzkategorie weibliches Geschlecht; ^b standardisiertes B; *p<0,05; **p<0,01; ***p<0,001; korrigiertes r²=0,712; n=254, SE: Standardfehler.

Die Depressivität erklärt in unserer Regression den größten Teil der Varianz der Fatigue. Ein höherer motorischer Funktionsstatus, eine höhere Lebensqualität sowie ein höheres Alter waren mit einer geringeren Erschöpfung assoziiert. Das weibliche Geschlecht war ebenfalls ein signifikanter Prädiktor für Erschöpfung, der geschätzte Wert für die Fatigue lag bei Männern um 2,204 Punkte höher, was eine geringere Fatigue widerspiegelt.

Prädiktoren für die Fatigue bei Entlassung

Die Schwere der Fatiguebei Entlassung ließ sich größtenteils durch den Fatiguewert bei Aufnahme erklären ([Tab. 9]). Das Hinzufügen des Ausgangswertes führte gegenüber dem Basismodell zu einer Änderung im r² von 0,469. Die Fatigue bei Aufnahme erklärte demnach den größten Teil der Varianz des Modells. Eine höhere gesundheitsbezogene Lebensqualität und motorische Leistungsfähigkeit führten zu einer geringeren Fatigue. Ein hoher Wert auf der SPE-Skala war mit einer schwereren Fatigue zum Ende der Rehabilitation verbunden.

Tab. 9 Ergebnisse der multiplen linearen Regression: Prädiktoren für Fatigue bei Entlassung (gemessen mit FACIT-F).

Modell	B	SE* B	β d	95%-KI für B
(Konstante)	3,936	4,103		[− 4,147; 12,019]
Geschlecht a	0,210	1,115	0,008	[− 1,987; 2,406]
Alter	0,059	0,053	0,059	[− 0,044; 0,163]
FACIT-F bei Aufnahme (t0)	0,558	0,066	0,517***	[0,428; 0,687]
Kardiologie b	0,070	1,391	0,002	[− 2,669; 2,810]
Neurologie b	− 3,545	1,812	− 0,084	[− 7,114; 0,024]
EQ-5D-3L	0,091	0,040	0,135*	[0,013; 0,169]
SPE Ausprägung 1 c	0,756	1,603	0,022	[− 2,402; 3,914]
SPE Ausprägung 2 c	− 1,326	1,368	− 0,048	[− 4,021; 1,368]
SPE Ausprägung 3 c	− 4,489	1,639	− 0,141**	[− 7,718; − 1,260]
In Rente c	− 2,725	2,388	− 0,058	[− 7,428; 1,978]
Motorische Funktionsfähigkeit (FFB-Mot ADL)	0,414	0,200	0,113*	[0,020; 0,808]

^a Referenzkategorie weibliches Geschlecht; ^b Referenzkategorie Pneumologie; ^c Referenzkategorie SPE=0; ^d standardisiertes B; *p<0,05; **p<0,01; ***p<0,001; korrigiertes r²=0,560; n=256; *SE: Standardfehler.

Diskussion

Unsere Kohorte umfasst einen höheren Frauen- als Männeranteil. Zudem zeigt der Geschlechtervergleich, dass Frauen in den meisten Dimensionen eine höhere Symptomlast aufweisen als Männer. Andere Studien stützen diese Ergebnisse und zeigen, dass Frauen insgesamt häufiger von PCS betroffen sind, wohingegen Männer öfter schwere Akutverläufe der COVID-19-Erkrankung aufweisen [35] [38]. Dass die Fatigue bei Frauen häufiger vorkommt untermauern nicht nur unsere t-Tests, sondern auch die Regression, die das weibliche Geschlecht als eindeutigen Prädiktor für Fatiguesymptome identifiziert.

In der Gruppe der seit Omikron Infizierten sind die Fatiguesymptome und Depressivität höher sowie die Lebensqualität signifikant niedriger als in der anderen Gruppe. Dies deutet auf eine zunehmende Relevanz dieser Symptome für die Rehabilitation und Nachsorge der PCS-Betroffenen hin. Eine chinesische Studie untersuchte, ob sich die Symptome der fünf SARS-CoV-2-Virustypen unterscheiden. Verglichen mit der Alpha-Variante waren die Teilnehmenden mit der Omikron-Variante häufiger geimpft, hatten mehr Komorbiditäten und eine höhere Fatigue [39]. Gottlieb et al. (2023) finden hingegen eine höhere Fatigue bei Erkrankungen durch Prä-Delta-Viren gegenüber der Delta- bzw. Omikron-Virusvariante. Adjustiert nach Impfung zeigt sich dieser Unterschied jedoch nicht mehr [40]. Es sind weitere derartige Vergleiche notwendig, um eine Evidenz für den Einfluss verschiedener Virusvarianten auf die Symptomentwicklung zu generieren. Unabhängig vom Erkrankungszeitpunkt der Erkrankung könnten Faktoren wie etwa die Impfung oder weitere Komorbiditäten eine Rolle für die Post-COVID spielen, die wir nicht tiefergehend untersucht haben. Beispielsweise verweist die Literatur auf einen engen Zusammenhang zwischen Fatigue und Schmerz sowie kognitiven Beeinträchtigungen [8] [41].

Der Vergleich der Fachbereiche zeigt lediglich Unterschiede im Alter sowie in der Fatigue. Die höheren FACIT-Werte in der neurologischen Rehabilitation lassen sich durch die neurologischen Manifestationen von Erschöpfungssymptomen erklären. Es fällt auf, dass die Dyspnoe in der pneumologischen Klinik nicht signifikant höher eigenschätzt wird als in den anderen Fachbereichen. Auch liegt der durchschnittliche mMRC-Dyspnoe-Wert unserer Kohorte mit 1,1 (SD=0,9) deutlich unter dem von COPD-Rehabilitand*innen mit 2,6 (SD=1,15) [42]. Die Regression deutet zudem darauf hin, dass die neurologischen Rehabilitand*innen sich während der Maßnahme hinsichtlich der Fatigue insgesamt weniger verbessern. Beides könnte darauf hinweisen, dass die COVID-19-Rehabilitand*innen vorwiegend andere bzw. komplexe Versorgungsbedarfe aufweisen und ihre Indikation für eine Rehabilitation möglicherweise oft nicht eindeutig ist. Inhaltliche Bausteine sowie Art und Ausgestaltung der Therapien in der Rehabilitationsmaßnahme können einen Einfluss auf die Resultate haben. Diese wurden aber im Rahmen unserer Studie nicht erhoben. Alhumayn et al. (2022) empfehlen unabhängig vom Fachbereich multidisziplinäre Teams aus den Bereichen Innere Medizin, Pneumologie, Kardiologie und Neurokognition, um den komplexen Versorgungsbedarfen von PCS-Rehabilitand*innen gerecht zu werden [29].

Insgesamt werden während der Rehabilitation in allen Dimensionen Verbesserungen erzielt. Dies entspricht auch anderen Studien zur Rehabilitation nach COVID-19 [16] [32] [33]. Eklatant ist, dass bei der Fatigue die Effekte der Verbesserung zwar stark sind, bei Entlassung aus der Rehabilitation aber dennoch ein bedeutender Anteil von 61% auffällige FACIT-Werte hat. Der mittlere FACIT-Score unserer Kohorte liegt mit 22,8 (SD=11,5) bei Aufnahme und 30,5 (SD=12,3) bei Entlassung weiterhin deutlich unter dem der Normalbevölkerung mit 43 (SD=8,3) [43]. Daynes et al. (2021) überprüften den FACIT-Score von 32 PCS-Rehabilitand*innen in einem früheren Zeitraum der SARS-CoV-2-Pandemie. Bei Aufnahme lag dieser im Durchschnitt bei 29 (SD=14) und bei Entlassung bei 34 (SD=13) [32]. Diese Ergebnisse sprechen aufgrund der deutlichen Verminderung der Fatiguesymptome insgesamt für den Nutzen von medizinischer Rehabilitation. Jedoch liegen auch diese Werte noch unterhalb des Cut-Off-Wertes und dem der Normalbevölkerung, was die besondere Bedeutung der Fatigue bei PCS-Betroffenen unterstreicht. Dass die Werte bei Daynes et al. (2021) besser sind als in unserer Kohorte [32], könnte die These stützen, dass die Fatigue v. a. bei später erkrankten PCS-Patient*innen relevant ist.

Das Regressionsmodell ([Tab. 8]) verweist darauf, dass die Fatigue mit Depressivität assoziiert ist. Der PHQ-9 erklärt bei Aufnahme in die Rehabilitationsklinik den größten Anteil der Varianz. Diese Assoziation ist bereits aus verschiedenen Fachbereichen wie Onkologie, Infektiologie und Neurologie bekannt [44] [45] [46], wird in unserer Stichprobe der COVID-19-Betroffenen jedoch auffallend deutlich. Für die Rehabilitation legt der Zusammenhang dieser Symptomkomplexe nahe, dass Fatigue und Depression gemeinsam betrachtet – wenn auch nicht gleichgesetzt – werden sollten. Zudem sollte aufgrund der insgesamt hohen Einjahresinzidenz der Depression von ca. 8% in der erwachsenen Bevölkerung eine Differenzialdiagnose zur Abgrenzung von der Fatigue empfohlen [47]. Einige Studien geben außerdem Hinweise auf einen allgemeinen Anstieg depressiver Symptome in der Allgemeinbevölkerung während der Pandemie (z. B. [48] [49]). Dies könnte die Ergebnisse ebenfalls beeinflussen.

Aus der Regression für den Zeitpunkt der Entlassung aus der Rehabilitationsklinik geht hervor, dass insbesondere die Schwere der Fatigue bei Aufnahme ein Prädiktor für die Fatigue bei Entlassung ist. Zusätzlich sind eine höhere Lebensqualität und eine bessere motorische Funktionsfähigkeit mit einer geringeren Fatigue assoziiert. Es lässt sich demnach vermuten, dass Personen, die mit einer geringeren Fatigue in die Maßnahme kommen, auch bessere Ergebnisse erzielen können, weil sie während der Rehabilitation insgesamt leistungsfähiger sind. Wodurch die Verbesserungen in der Fatigue letztlich in der Rehabilitation hervorgerufen werden, ist weitestgehend unklar, dies zeigt sich auch in der etwa zur Hälfte unerklärten Varianz ([Tab. 9]). Wie bereits oben angemerkt, sollten die Bausteine der rehabilitativen Behandlung im Hinblick auf ihren jeweiligen Einfluss auf die Verbesserungen des Gesundheitszustandes näher untersucht werden.

Im Kontext der Rehabilitation ist die Arbeitsfähigkeit ein wichtiges Outcome. Die subjektive Erwerbsprognose unserer Kohorte wie auch COVID-19-Rehabilitand*innen anderer Studien [5] ist deutlich schlechter als die Vergleichswerte einer Versichertenbefragung von Mittag et al. (2006) [37]. [Tab. 9]. zeigt, dass die Ausprägung 3 der SPE-Skala bei Aufnahme einen Teil der Fatigue bei Entlassung erklärt. Einerseits könnten Motivation bzw. Resignation bei Beginn der Rehabilitation einen Einfluss auf die Rehabilitationserfolge haben, dies gilt es weiter zu untersuchen. Andererseits kann eine schlechte subjektive Prognose der Erwerbsfähigkeit durch eine stärkere Fatigue bei Aufnahme begünstigt werden, sodass nicht zwingend auf Kausalität des Zusammenhangs geschlossen werden kann.

Stärken und Limitationen

Dieser Beitrag ermöglicht einen Blick auf verschiedene mögliche Determinanten für die Fatigue bei PCS. Die Analysen leisten einen Beitrag zur Untersuchung der Entstehung und Weiterentwicklung postinfektiöser Fatigue und geben dabei wichtige Hinweise für rehabilitationsrelevante Symptomkomplexe. Auch konnten wir Veränderungen der Symptomlast während der medizinischen Rehabilitation in drei verschiedenen Fachbereichen darstellen. Hinsichtlich der Analyse der verschiedenen Fachbereiche ist anzumerken, dass die Gruppe der neurologischen und kardiologischen Rehabilitand*innen eher klein ist und die Ergebnisse anhand größerer Stichproben überprüft werden sollten. Interessant wäre zudem eine Untersuchung des Einflusses verschiedener Fachbereiche auf die PCS-Symptome.

Aufgrund unseres Rekrutierungszeitraumes hat sich ein größerer Teil der Kohorte seit dominant werden der Omikron-Virusvariante infiziert. Jedoch ist zu berücksichtigen, dass uns keine Informationen über die genauen Virusvarianten der Teilnehmenden vorliegen. Die vorgenommene Unterteilung gibt daher nur einen Hinweis auf die Virusvariante bzw. auf Veränderungen der Symptome durch die neue Virusvariante.

Eine Analyse der Dropouts gab keine eindeutigen Hinweise auf Verzerrungen. Denkbar ist aber, dass Personen aufgrund größerer gesundheitlicher Probleme oder kognitiver Einschränkungen eine Studienteilnahme abgelehnt oder abgebrochen haben könnten.

Fazit

Die präsentierten Ergebnisse verdeutlichen die hohe Relevanz der Fatiguesymptomatik in der rehabilitativen Versorgung von Menschen mit PCS. Letztlich können wir nur für wenige Determinanten (Motorischer Funktionsstatus, Lebensqualität, Erwerbsprognose) statistisch nachweisen, dass sie im Zusammenhang mit der Verbesserung der Fatigue während der medizinischen Rehabilitation stehen. Wir gehen davon aus, dass es noch einige, nicht untersuchte Faktoren gibt, welche die Genesung nach einer COVID-19-Erkrankung bzw. der Fatigue beeinflussen können. Diese sollten weiter untersucht werden, um die Behandlung weiter optimieren zu können. Anhand der einführenden Literatur und auch unseren deskriptiven Ergebnissen wird deutlich, dass PCS-Betroffene verschiedenste Symptome und Symptomkomplexe berichten und dass die Durchschnittswerte dieser Gruppe oftmals weit unter denen der Allgemeinbevölkerung liegen. Der Bedarf an Rehabilitation und Weiterversorgung scheint demnach weiterhin groß zu sein und sollte im Gesundheitssystem auch längerfristig berücksichtigt werden.

Interessenkonflikt

Die Autorinnen/Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Danksagung

Wir bedanken uns bei den (ehemaligen) Rehabilitand*innen, die an den schriftlichen Befragungen und Interviews teilgenommen haben und damit einen zentralen Beitrag zu den Projektergebnissen geleistet haben. Wir danken den Mitarbeitenden unserer kooperierenden Rehabilitationskliniken, der Dr. Becker Klinik Möhnesee, der Dr. Becker Kiliani-Klinik in Bad Windsheim sowie der Klinik Martinusquelle des MZG Bad Lippspringe, die uns die umfassenden Erhebungen ermöglicht haben. Insbesondere danken wir Simone Gerke und Ines Krestel, die das Projektteam aus den Dr. Becker Kliniken als Study Nurses unterstützt haben sowie Katharina Heinemann und Willi Schrader, die als wissenschaftliche Hilfskräfte der Klinik Martinusquelle und der Universität Bielefeld für Eva-CoReha tätig waren. Wir möchten uns außerdem bei den Mitgliedern unseres Projektbeirats (Prof. Dr. Ruth Deck, Prof. Dr. Volker Köllner, Prof. Dr. Sonia Lippke, Dr. Marcus Redaèlli, Petra Roesler, Patrick Stroth) bedanken, mitdenen wir das wissenschaftliche Vorgehen und die Ergebnisse diskutieren durften, sowie bei der Reha-Methodenberatung im NRW-Forschungsverbund, die uns insbesondere bei statistischen Auswertungen intensiv beraten hat.

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Publication History

Received: 13 March 2024

Accepted after revision: 01 October 2024

Article published online:
11 November 2024