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Hintergrund: Long COVID ist ein seit 2020 beschriebenes Krankheitsbild mit großer Variationsbreite an Symptomen und Verläufen. Nach eigenen, vorläufigen Schätzungen wurde Long-COVID in Deutschland 2022 bei 1.175.703 und 2024 bei 461.113 Menschen dokumentiert. Bislang fehlt eine Schweregradeinteilung, die in der Versorgungsplanung und dem ärztlichen Alltag Orientierung bieten kann.

Zielsetzung/Fragestellung: Untersucht wird, ob sich Long COVID-Fälle anhand der Anzahl der Quartale mit sektorenübergreifend dokumentierter Long COVID-Diagnose in Schweregrade differenzieren lassen.

Material & Methoden: Im Innofonds-Projekts BD-LC-PS werden sektorenübergreifende Abrechnungsdaten der BARMER ausgewertet. Inzidente Long COVID-Fälle werden für den Zeitraum 2020 bis 2026 anhand der erstmaligen Kodierung der ICD-10-Codes U07.4 oder U09.9 identifiziert. Der individuelle Beobachtungszeitraum umfasst das Quartal der Erstdiagnose und die drei Folgequartale. Die Einteilung erfolgt explorativ anhand der Anzahl der Quartale mit dokumentierter Long COVID-Diagnose. Zusätzlich werden soziodemographische, klinische und leistungsbezogene Merkmale zwischen den Gruppen verglichen.

Ergebnisse: Vorläufige Ergebnisse für 166.814 BARMER-Versicherte mit mindestens einer sektorenübergreifend dokumentierten Long COVID-Diagnose zeigen, dass 69,2% nur in einem Quartal und 11,0% in allen vier Quartalen eine entsprechende Diagnose aufwiesen. Mit zunehmender Anzahl betroffener Quartale zeigte sich ein konsistenter Anstieg zentraler Belastungsindikatoren. Die durchschnittliche Krankenhausverweildauer stieg von 3,0 Tagen bei Dokumentation in einem Quartal auf 5,2 Tage bei Dokumentation in vier Quartalen. Besonders deutlich fiel der Unterschied bei den Arbeitsunfähigkeitstagen aus, die von 39,6 auf 132,7 Tage anstiegen.

Diskussion: Die Differenzierung nach der Anzahl der Quartale mit dokumentierter Long COVID-Diagnose zeigt einen klaren Zusammenhang mit klinisch und versorgungsrelevanten Belastungsmerkmalen. Dieser konsistente Anstieg spricht dafür, dass die quartalsbasierte Einteilung grundsätzlich als Indikator für die Schwere der Erkrankung auf Basis von Routinedaten geeignet ist.

Take Home Message für die Praxis: Für die Versorgung von Menschen mit Long COVID ist eine Differenzierung nach Schweregraden zentral. Die Ergebnisse liefern erste Hinweise, dass Routinedaten genutzt werden können, um Betroffene mit höherem Unterstützungsbedarf systematischer zu identifizieren.

Interessenkonflikte: Keine