Факторы, определяющие развитие основных подтипов ишемического инсульта у женщин cреднего и пожилого возраста

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Большое значение в поддержании здоровья мозга и активного долголетия имеет концепция факторов риска развития инсульта. Идентификация соотносительного вклада каждого фактора в развитие основных подтипов ишемического инсульта (ИИ) у женщин среднего и пожилого возраста является основой выбора профилактической стратегии и конкретных вмешательств.

Цель исследования — изучить распространённость отдельных факторов и их сочетаний, с высокой долей вероятности приводящих к развитию различных подтипов ИИ у женщин в возрасте 45–74 лет.

Материал и методы. В исследование были включены 348 женщин в возрасте 45–74 лет, из которых 145 женщин проходили стационарное лечение во 2-м неврологическом отделении ФГБНУ НЦН с диагнозом «ИИ в бассейне артерий каротидной системы» (основная группа), 203 женщины наблюдались с диагнозом «хроническая ишемия мозга», проявляющаяся когнитивными нарушениями (группа сравнения). Для построения многофакторных прогностических моделей по оценке влияния факторов риска на развитие основных подтипов ИИ использовался метод логистической регрессии с пошаговым исключением переменных по алгоритму Вальда.

Результаты. При построении прогностической модели развития атеротромботического ИИ установлено, что сахарный диабет 2-го типа увеличивает риск ИИ более чем в 5 раз (отношение шансов (ОШ) = 5,961; 95% доверительный интервал (ДИ) 1,102–32,257; р = 0,038), атеростеноз внутренних сонных артерий — в 7 раз (ОШ = 7,187; 95% ДИ 1,827–28,273; р = 0,005), транзиторная ишемическая атака (ТИА) в анамнезе — в 61 раз (ОШ = 61,442; 95% ДИ 7,673–491,998; р < 0,001), чрезмерное потребление алкоголя — в 49 раз (ОШ = 49,382; 95% ДИ 4,557–535,121; р = 0,001), увеличение степени артериальной гипертензии повышает риск развития атеротромботического ИИ — в 4 раза (ОШ = 4,445; 95% ДИ 2,331–8,476; р < 0,001). При построении прогностической модели развития кардиогенного эмболического ИИ показано, что постинфарктный кардиосклероз повышает риск ИИ в 118 раз (ОШ = 118,025; 95% ДИ 5,210–2673,796; р = 0,003), фибрилляция предсердий — в 108 раз (ОШ = 108,493; 95% ДИ 24,312–484,159; р < 0,001), ТИА в анамнезе — более чем в 71 раз (ОШ = 71,558; 95% ДИ 7,945–644,535; р < 0,001), увеличение степени артериальной гипертензии — более чем в 3 раза (ОШ = 3,957; 95% ДИ 2,069–7,566; р < 0,001). При построении прогностической модели лакунарного ИИ выявлено, что наличие сахарного диабета 2-го типа увеличивает риск ИИ в 8 раз (ОШ = 8,324; 95% ДИ 1,923–36,041; р = 0,005), ИИ в анамнезе — более чем в 8 раз (ОШ = 8,99; 95% ДИ 1,772–45,598; р = 0,008), увеличение степени артериальной гипертензии — в 7 раз (ОШ = 7,139; 95% ДИ 3,491–14,599; р < 0,001).

Заключение. Выявлены факторы риска, с высокой степенью вероятности приводящие к развитию основных подтипов ИИ у женщин среднего и пожилого возраста.

Об авторах

Марина Юрьевна Максимова

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Автор, ответственный за переписку.
Email: ncnmaximova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7682-6672

д.м.н., профессор, руководитель 2-го неврологического отделения ФГБНУ НЦН

Россия, Москва

Валерия Юрьевна Сазонова

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: ncnmaximova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8813-530X

врач-невролог научно-консультативного отделения ФГБНУ НЦН

Россия, Москва

Список литературы

  1. Инсульт: современные технологии диагностики и лечения / Под ред. М.А. Пирадова, М.М. Танашян, М.Ю. Максимовой. М.; 2018. 360 с. Stroke: modern technologies for diagnosis and treatment / Eds. M.A. Piradov, M.M. Tanashyan, M.Yu. Maksimova. Мoscow; 2018. 360 p.
  2. Гнедовская Е.В., Кравченко М.А., Прокопович М.Е. и др. Распространённость факторов риска цереброваскулярных заболеваний в возрасте 40–59 лет (клинико-эпидемиологическое исследование). Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2016; 10(4): 11–19. Gnedovskaya E.V., Kravchenko M.A., Prokopovich М.E. et al. Prevalence of the risk factors of cerebrovascular disorders in the capital city residents aged 40–59: a clinical and epidemiological study. Annals of Clinical and Experimental Neurology. 2016; 10(4): 11–19. doi: 10.17816/psaic13
  3. Суслина З.А., Гулевская Т.С., Максимова М.Ю., Моргунов В.А. Нарушения мозгового кровообращения: диагностика, лечение, профилактика. М.; 2016. 536 с. Suslina Z.A., Gulevskaya T.S., Maksimova M.Yu., Morgunov V.A. Cerebral circulation disorders: diagnosis, treatment, prevention, Moscow; 2016. 536 p.
  4. Samai A.A., Martin-Schild S. Sex differences in predictors of ischemic stroke: current perspectives. Vasc Health Risk Manag. 2015; 11: 427–436. doi: 10.2147/VHRM.S65886
  5. Максимова М.Ю., Айрапетова А.С. Влияет ли пол на клинические характеристики ишемического инсульта у пациентов в возрасте 45–74 лет. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2021; 15(1): 32–42. Maksimova M.Yu., Airapetova A.S. Does gender influence the clinical characteristics of ischaemic stroke in patients aged 45–74 years? Annals of clinical and experimental neurology. 2021; 15(1): 21–42. (In Russ.) doi: 10.25692/ACEN.2021.1.4
  6. Rexrode K.M., Madsen T.E., Yu A.Y.X. et al. The impact of sex and gender on stroke. Circ. Res. 2022; 130(4): 512–528. doi: 10.1161/CIRCRESAHA.121.319915
  7. Bushnell C.D., Chaturvedi S., Gage K.R. et al. Sex differences in stroke: challenges and opportunities. Cereb. Blood Flow Metab. 2018; 38(12): 2179–2191. doi: 10.1177/0271678X18793324
  8. Sacco R.L., Khatri M., Rundek T. et al. Improving global vascular risk prediction with behavioral and anthropometric factors. The multiethnic NOMAS (Northern Manhattan Cohort Study). J. Am. Coll. Cardiol. 2009; 54(24): 2303–2311. doi: 10.1016/j.jacc.2009.07.047
  9. Chen C.L.H., Rundek T. Vascular brain health. Stroke. 2021; 52(11): 3700–3705. doi: 10.1161/STROKEAHA.121.033450.
  10. Bushnell C.D., Kapral M.K. Advances in stroke: stroke in women. Stroke. 2022; 53(2): 605–607. doi: 10.1161/STROKEAHA.121.036975
  11. Leppert M.H., Burke J.F., Lisabeth L.D. et al. Systematic review of sex differences in ischemic strokes among young adults: are young women disproportionately at risk? Stroke. 2022; 53(2): 319–327. doi: 10.1161/STROKEAHA.121.037117
  12. Carcel C., Harris K., Peters S.A.E. et al. Representation of women in stroke clinical trials: a review of 281 trials involving more than 500,000 participants. Neurology. 2021; 97(18): e1768–e1774. doi: 10.1212/WNL.0000000000012767
  13. Jin X., Chandramouli C., Allocco B. et al. Women’s participation in cardiovascular clinical trials from 2010 to 2017. Circulation. 2020; 141(7): 540–548. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.119.043594
  14. Gulati M. Improving the cardiovascular health of women in the nation: mo-ving beyond the bikini boundaries. Circulation. 2017; 135(6): 495–498. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.116.025303
  15. Kumar A., McCullough L. Cerebrovascular disease in women. Ther. Adv. Neurol. Disord. 2021; 14: 1756286420985237. doi: 10.1177/1756286420985237
  16. Ivey S.L., Hanley H.R., Taylor C. et al. Early identification and treatment of women’s cardiovascular risk factors prevents cardiovascular disease, saves lives, and protects future generations: Policy recommendations and take action plan utilizing policy levers. Clin. Cardiol. 2022; 45(11): 1100–1106. doi: 10.1002/clc.23921

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. ROC-кривая для прогнозируемой вероятности развития ИИ у женщин в возрасте 45–74 лет.

Скачать (72KB)
3. Рис. 2. ROC-кривая для прогнозируемой вероятности развития атеротромботического ИИ у женщин в возрасте 45–74 лет.

Скачать (70KB)
4. Рис. 3. ROC-кривая для прогнозируемой вероятности развития кардиоэмболического ИИ у женщин в возрасте 45–74 лет.

Скачать (74KB)
5. Рис. 4. ROC-кривая для прогнозируемой вероятности развития лакунарного ИИ у женщин в возрасте 45–74 лет.

Скачать (69KB)

© Максимова М.Ю., Сазонова В.Ю., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».