While the leading symptoms during coronavirus disease 2019 (COVID-19) are acute and the majority of patients fully recover, a significant fraction of patients now increasingly experience long-term health consequences. However, most data available focus on health-related events after severe infection and hospitalisation. We present a longitudinal, prospective analysis of health consequences in patients who initially presented with no or minor symptoms of severe acute respiratory syndrome coronavirus type 2 (SARS-CoV-2) infection. Hence, we focus on mild COVID-19 in non-hospitalised patients.

Abstract Background With integrase strand transfer inhibitor (INSTI) use associated with increased body mass index (BMI) and BMI increases associated with higher diabetes mellitus (DM) risk, this study explored the relationship between INSTI/non-INSTI regimens, BMI changes, and DM risk. Methods RESPOND participants were included if they had CD4, HIV RNA, and ≥ 2 BMI measurements during follow up. Those with prior DM were excluded. DM was defined as a random blood glucose ≥ 11·1 mmol/L, HbA1c ≥ 6·5%/48 mmol/mol, use of antidiabetic medication, or site reported clinical diagnosis. Poisson regression assessed the association between natural log (ln) of time-updated BMI, current INSTI/non-INSTI, and their interactions, on DM risk. Results Among 20,865 people with HIV included, most were male (74%) and White (73%). Baseline median age was 45 years (IQR 37–52), with a median BMI of 24 kg/m2 (IQR 22–26). There were 785 DM diagnoses with a crude rate of 0·73 (95%CI 0·68–0·78)/100 PYFU. Ln(BMI) was strongly associated with DM (adjusted incidence rate ratio (aIRR) 16·54 per log increase, 95%CI 11·33–24·13; p<0·001). Current INSTI use associated with increased DM risk (IRR 1·58, 95%CI 1·37–1·82; p<0·001) in univariate analyses, only partially attenuated when adjusted for variables including ln(BMI) (aIRR 1·48, 95%CI 1·29–1·71; p<0·001). There was no interaction between ln(BMI), INSTI and non-INSTI use, and DM (p=0·130). Conclusions In RESPOND, compared with non-INSTIs, current use of INSTIs was associated with an increased DM risk, which partially attenuated when adjusted for BMI changes and other variables.

Abstract Background Women with HIV are globally underrepresented in clinical research. Existing studies often focus on reproductive outcomes, seldom focus on older women, and are often underpowered to assess sex/gender differences. We describe CD4, HIV viral load (VL), clinical characteristics, comorbidity burden, and use of antiretroviral therapy (ART) among women with HIV in the RESPOND study and compare them with those of the men in RESPOND. Methods RESPOND is a prospective, multi‐cohort collaboration including over 34 000 people with HIV from across Europe and Australia. Demographic and clinical characteristics, including CD4/VL, comorbidity burden, and ART are presented at baseline, defined as the latter of 1 January 2012 or enrolment into the local cohort, stratified by age and sex/gender. We further stratify men by reported mode of HIV acquisition, men who have sex with men (MSM) and non‐MSM. Results Women account for 26.0% ( n = 9019) of the cohort, with a median age of 42.2 years (interquartile range [IQR] 34.7–49.1). The majority (59.3%) of women were white, followed by 30.3% Black. Most women (75.8%) had acquired HIV heterosexually and 15.9% via injecting drug use. Nearly half (44.8%) were receiving a boosted protease inhibitor, 31.4% a non‐nucleoside reverse transcriptase inhibitor, and 7.8% an integrase strand transfer inhibitor. The baseline year was 2012 for 73.2% of women and >2019 for 4.2%. Median CD4 was 523 (IQR 350–722) cells/μl, and 73.6% of women had a VL <200 copies/mL. Among the ART‐naïve population, women were more likely than MSM but less likely than non‐MSM ( p < 0.001) to have CD4 <200 cells/μL and less likely than both MSM and non‐MSM ( p < 0.001) to have VL ≥100 000 copies/mL. Women were also more likely to be free of comorbidity than were both MSM and non‐MSM ( p < 0.0001). Conclusion RESPOND women are diverse in age, ethnicity/race, CD4/VL, and comorbidity burden, with important differences relative to men. This work highlights the importance of stratification by sex/gender for future research that may help improve screening and management guidelines specifically for women with HIV.

Abstract Purpose This study investigates the care provision and the role of infectious disease (ID) specialists during the coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic. Methods A survey was conducted at German study sites participating in the Lean European Open Survey on SARS-CoV-2 infected patients (LEOSS). Hospitals certified by the German Society of Infectious diseases (DGI) were identified as ID centers. We compared care provision and the involvement of ID specialists between ID and non-ID hospitals. Then we applied a multivariable regression model to analyse how clinical ID care influenced the mortality of COVID-19 patients in the LEOSS cohort. Results Of the 40 participating hospitals in the study, 35% (14/40) were identified as ID centers. Among those, clinical ID care structures were more commonly established, and ID specialists were always involved in pandemic management and the care of COVID-19 patients. Overall, 68% (27/40) of the hospitals involved ID specialists in the crisis management team, 78% (31/40) in normal inpatient care, and 80% (28/35) in intensive care. Multivariable analysis revealed that COVID-19 patients in ID centers had a lower mortality risk compared to those in non-ID centers (odds ratio: 0.61 (95% CI 0.40–0.93), p = 0.021). Conclusion ID specialists played a crucial role in pandemic management and inpatient care.

Zusammenfassung In der frühen Phase der COVID-19-Pandemie wurden in Deutschland viele lokale Sammlungen klinischer Daten mit SARS-CoV-2 infizierter Patient:innen initiiert. Im Rahmen des Nationalen Pandemie-Kohorten-Netzes (NAPKON) des Netzwerkes Universitätsmedizin wurde der „Integrationskern“ etabliert, um die rechtlichen, technischen und organisatorischen Voraussetzungen für eine Integration von Bestandsdaten in laufende prospektive Datensammlungen zu konzipieren und die Machbarkeit der entwickelten Lösungen mittels Use Cases (UCs) zu prüfen. Detaillierte Studienunterlagen der Datensammlungen wurden eingeholt. Nach strukturierter Dokumentenanalyse, bewertete ein Review Board, gemäß definierter Kriterien die Integrierbarkeit der Daten in NAPKON. Von 30 kontaktierten Universitätskliniken hatten 20 auf die Anfrage geantwortet. Die Patient:inneninformationen und Einwilligungen zeigten ein heterogenes Bild bezüglich der pseudonymen Weitergabe der Daten an Dritte und des Re-Kontakts. Ein Großteil der Datensammlungen (n=13) erfüllte die Kriterien für eine Integration in NAPKON, bei vier Studien wären Anpassungen der regulatorischen Dokumente erforderlich. Drei Kohorten waren nicht für einen Einschluss in NAPKON geeignet. Die rechtlichen Rahmenbedingungen einer retrospektiven Datenintegration und einer einwilligungsfreien Datennutzung über Forschungsklauseln (§27 BDSG) wurde durch ein Rechtsgutachten der TMF – Technologie- und Methodenplattform, für die vernetzte medizinische Forschung e. V., Berlin erarbeitet. Anhand zweier vom NAPKON-Lenkungsausschuss ausgewählter UCs(CORKUM, LMU München; Pa-COVID-19, Charité- Universitätsmedizin Berlin) wurde die Machbarkeit einer Datenintegration bis Ende 2021 in NAPKON gezeigt. Es erfolgte gemäß den Vorgaben die Qualitätssicherung und die aufwandsgenaue Abrechnung der übertragenen Fälle. Basierend auf den Ergebnissen können Empfehlungen für verschiedene Kontexte formuliert werden, um technisch-operative Voraussetzungen wie Interoperabilität, Schnittstellen und Datenmodelle für die Datenintegration zu schaffen sowie regulatorische Anforderungen an Ethik, Datenschutz, ärztliche Schweigepflichtsentbindung und den Datenzugang bei der Integration bestehender Kohortendaten zu erfüllen. Die mögliche Integration von Daten in Forschungsnetzwerke und deren Sekundärnutzung sollte bereits in der Planungsphase einer Studie – insbesondere beim Informed Consent – berücksichtigt werden, um den größtmöglichen Nutzen aus den erhobenen Daten zu ziehen.

Abstract Background Existing risk evaluation tools underperform in predicting intensive care unit (ICU) admission for patients with the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). This study aimed to develop and evaluate an accurate and calculator-free clinical tool for predicting ICU admission at emergency room (ER) presentation. Methods Data from patients with COVID-19 in a nationwide German cohort (March 2020-January 2023) were analyzed. Candidate predictors were selected based on literature and clinical expertise. A risk score, predicting ICU admission within seven days of ER presentation, was developed using elastic net logistic regression on a northern German cohort (derivation cohort), evaluated on a southern German cohort (evaluation cohort) and externally validated on a Colombian cohort. Performance was evaluated through discrimination, calibration, and clinical utility against existing tools. Results ICU admission rates within seven days were 30.8% (derivation cohort, n=1295, median age 60, 38.1% female), 28.1% (evaluation cohort, n=1123, median age 58, 36.9% female), and 30.3% (Colombian cohort, n=780, median age 57, 38.8% female). The 11-point CROSS score, based on Confusion, Respiratory rate, Oxygen Saturation (with or without concurrent supplemental oxygen), and oxygen Supplementation, demonstrated good discrimination (area under the curve (AUC): 0.77 in the evaluation cohort; 0.69 in the Colombian cohort), good calibration, and superior clinical utility compared to existing tools. Mortality-predicting tools performed poorly in predicting ICU admission risk for patients with COVID-19. Conclusions The calculator-free CROSS score effectively predicts ICU admission for patients with COVID-19 in the ER. Further studies are needed to assess its generalizability in other settings. Mortality-predicting tools are not recommended for ICU admission prediction.