DC ElementWertSprache
dc.contributor.advisorNienhaus, Albert-
dc.contributor.authorBarnekow, Tiana-
dc.date.accessioned2025-10-07T10:54:47Z-
dc.date.available2025-10-07T10:54:47Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttps://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/11942-
dc.description.abstractBeruflich bedingte COVID-19-Infektionen können als Berufskrankheit anerkannt werden. Auch Beschwerden im Rahmen des Post-COVID-Syndroms (PCS) werden hierunter erfasst, sofern ein kausaler Zusammenhang mit der initialen COVID-19-Infektion besteht. Für die Kausalitätsbewertung ist die Abwägung alternativer Ursachen, wie z.B. Vorerkrankungen, wichtig. In dieser Querschnittanalyse wurde der Zusammenhang zwischen Vorerkrankungen und schweren Post-COVID-Symptomen bei Beschäftigten im Gesundheitsdienst und in der Wohlfahrtspflege untersucht. Hierfür wurden Daten aus einer großen Längsschnittbefragung der Berufsgenossenschaft für Gesundheitsdienst und Wohlfahrtspflege (BGW) ausgewertet. Von 2.053 Versicherten waren 68,4% Post-COVID-Betroffene, wovon 33,9% schwere PCS-Symptome aufwiesen. Betroffene von schwerem PCS waren deutlich häufiger vorerkrankt. Logistische Regressionsanalysen zeigten, dass insbesondere Erkrankungen der Atemwege und der Psyche Risikofaktoren für schweres PCS bzw. einzelne schwere PCS-Symptome darstellten. Auch Herz-Kreislauf-Erkrankungen und urogenitale Erkrankungen konnten vereinzelt als Risikofaktoren identifiziert werden.de
dc.description.abstractCOVID-19 infections acquired in a work-related setting can be recognized as occupational diseases. This also includes Post-COVID syndrome (PCS), provided there is a causal relationship between the symptoms and the initial COVID-19 infection. The assessment of causality requires a consideration of alternative causes, such as pre-existing conditions. This cross-sectional study investigated the relationship between pre-existing conditions and severe Post-COVID symptoms among employees in the healthcare and social welfare services. Data from a large longitudinal survey conducted by the Institution for Statutory Accident Insurance and Prevention in the Health and Welfare Services (BGW) were analyzed. Out of 2,053 insured individuals, 68.4% were affected by Post-COVID syndrome, with 33.9% of these individuals exhibiting severe PCS symptoms. Those suffering from severe PCS were significantly more likely to have pre-existing conditions. Logistic regression analyses identified respiratory and mental disorders as the most notable risk factors both for severe PCS and for specific severe PCS symptoms. Cardiovascular and urogenital diseases were found to be risk factors in some instances as well.en
dc.language.isomulde_DE
dc.publisherStaats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzkyde
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2de_DE
dc.subjectPost-COVID-Syndromde
dc.subjectBerufskrankheitende
dc.subjectBeschäftigte im Gesundheitswesende
dc.subjectoccupational diseasesen
dc.subjecthealthcare workersen
dc.subjectpost-COVID syndromeen
dc.subject.ddc610: Medizinde_DE
dc.titleDer Einfluss von Vorerkrankungen auf die Schwere des Post- COVID-Syndroms bei Beschäftigten im Gesundheitsdienst und in der Wohlfahrtspflegede
dc.title.alternativeImpact of pre-existing conditions on the severity of post-COVID syndrome among workers in healthcare and social services in Germanyde
dc.typedoctoralThesisen
dcterms.dateAccepted2025-09-29-
dc.rights.cchttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/de_DE
dc.rights.rshttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/-
dc.subject.gndCOVID-19de_DE
dc.subject.gndPost-COVID-19-Syndromde_DE
dc.subject.gndPflegepersonalde_DE
dc.subject.gndBerufskrankheitde_DE
dc.subject.gndEpidemiologiede_DE
dc.subject.gndMedizinde_DE
dc.type.casraiDissertation-
dc.type.dinidoctoralThesis-
dc.type.driverdoctoralThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionde_DE
dc.type.thesisdoctoralThesisde_DE
tuhh.type.opusDissertation-
thesis.grantor.departmentMedizinde_DE
thesis.grantor.placeHamburg-
thesis.grantor.universityOrInstitutionUniversität Hamburgde_DE
dcterms.DCMITypeText-
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18-ediss-131647-
item.creatorOrcidBarnekow, Tiana-
item.fulltextWith Fulltext-
item.creatorGNDBarnekow, Tiana-
item.grantfulltextopen-
item.languageiso639-1other-
item.advisorGNDNienhaus, Albert-
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen
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