課題全体としての研究成果：
① システム構築：横断的ICU情報検索システムCRISIS上に、派生研究が可能となるEDC(Electric Data Capture)システムを構築した（研究分担者：橋本）、重症COVID-19患者の治療を行える全国の集中治療病床と診療状況を一元的かつリアルタイムに可視化できるウェブシステムに構築した。
② 重症化因子・治療反応性解析による病態分析・治療基盤のための包括的解析：上記を用いて、3つの大きな感染時期を通じて、CRISISへの登録を促進した。ECMO患者は約1200人、人工呼吸患者は約8500人の患者登録が行われた（研究分担者：竹田）。このリアルワールドデータに基づき、重症COVID-19患者の重症化因子・治療反応性解析による病態分析・治療基盤のための包括的解析を行った。9418名のうち、1214名(13％)がECMOを受け、救命率は63％で、世界的にもトップクラスであった。ECMO患者の生存率は、第1～5波まで60～68％と横ばいだった。年齢、ECMO開始前の人工呼吸日数、施設のECMO経験数が、ECMOの予後因子であった。以上の結果は研究報告主論文として英文医学雑誌Critial Care Medicineに投稿中（研究代表者：志馬、研究分担者：大下）。加えて、多角的視点からの病態および治療効果解析テーマ（13の副次研究）の研究計画書とEDCを構築した（研究分担者：久志本）。
③ COVID-19以外の重症呼吸器感染症に広く対応できるウェブシステムへの機能拡大： COVID-19に関連した多彩な解析のための機能拡大はほぼ完遂したが、他病態への拡大についてはEDC作成における複雑性への対応中（研究分担者：橋本）。
④ 課題達成のため、研究分担者の進捗状況を監視し、タスクの円滑進行をWEBで定期確認した（研究代表者：志馬）。

代表研究者の研究成果の概要（研究代表者：志馬）
　EDC拡張により、副研究を外部委託を含め推進した。1)腹臥位療法：腹臥位実施後の酸素化能が死亡や人工呼吸器離脱指標となること、2)機械学習によるECMO必要性、死亡予測の予測モデル作成、3)成人COVID-19関連多系統炎症性症候群（MIS-A）の疫学調査、4)脱血、送血カニューレサイズと転帰の関連評価、5)重大な出血合併症の疫学調査、等の研究を行い、国内複数学会で発表した。