Erschienen in:
10.05.2023 | Entzündliche Erkrankungen in der Dermatologie | Leitthema
Handekzem oder Psoriasis: Aktuelles aus der berufsdermatologischen Kohorte der FB323-Studie
verfasst von:
Dr. rer. cur. Philipp Bentz, MScN, Kilian Eyerich, Christoph Skudlik, Claudia Schröder-Kraft, Harald Löffler, Claudia Pföhler, Reinhardt Leitz, Karisa Thölken, Elke Weisshaar
Erschienen in:
Die Dermatologie
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Ausgabe 6/2023
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Zusammenfassung
In der täglichen dermatologischen Praxis kann die Unterscheidung von Ekzem und Psoriasis bei Dermatosen der Hände sehr schwierig sein. Zur Einleitung der optimalen Therapie und zum Management ist jedoch eine klare Diagnosestellung notwendig. In den vergangenen Jahren hat sich der sog. molekulare Klassifikator zur optimierten Differenzierung von Ekzem und Psoriasis entwickelt. Es wurde daher eine berufsdermatologische Kohorte am Universitätsklinikum Heidelberg im Rahmen der von der Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung geförderten FB323-Studie aufgebaut, bei der diese neue diagnostische Methode zum Einsatz kommt. Ziel ist dabei, in einer Langzeitbeobachtung mit einem Nachbeobachtungszeitraum von 3 Jahren die Kohorte zu verfolgen und die gewonnenen Ergebnisse mit einer retrospektiven, berufsdermatologischen Kohorte zu vergleichen. Die Rekrutierung wurde im Dezember 2022 beendet. Die aktuelle Analyse berichtet über die berufliche Tätigkeit der Studienteilnehmer, den versicherungsrechtlichen Status, den Krankheitsverlauf und die Anzahl der Krankheitsfehltage. Es wurden 287 Patienten eingeschlossen, das durchschnittliche Lebensalter betrug 50,4 Jahre; 63,5 % (n = 181) waren zu Studienbeginn in Behandlung zulasten der zuständigen Berufsgenossenschaft (BG) bzw. Unfallkasse. Etwa 50 % der Patienten waren in Gesundheitsberufen, Metallberufen und im Baugewerbe tätig. Die Krankheitsdauer betrug im Mittel 6,5 Jahre. Bei 38,9 % der Patienten war die klinische Diagnose vom behandelnden Dermatologen als unklar eingestuft worden. Durch den Einsatz des molekularen Klassifikators konnte bei 98 % die Diagnose geklärt werden. Die ersten Analysen demonstrieren, dass der molekulare Klassifikator geeignet ist, durch eine optimierte Diagnose zur verbesserten Therapie beizutragen.