Спектр когнитивных нарушений у пациентов с рассеянным склерозом

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Когнитивные нарушения (КН) являются распространённым проявлением рассеянного склероза (РС), значимо влияющим на повседневную и профессиональную активность пациентов. Несмотря на развитие методик скрининговой оценки КН при РС, сохраняется недостаток данных об их распространённости в российской популяции.

Цель исследования — комплексная оценка когнитивных функций у пациентов с разными типами течения РС.

Материалы и методы. В исследование включены пациенты с РС, не имеющие иных возможных причин развития КН и заболеваний или состояний, затрудняющих тестирование. КН определяли с помощью батареи тестов Brief International Cognitive Assessment in Multiple Sclerosis и теста Струпа как снижение показателей ниже среднего на 1,5 и более стандартных отклонения. Субъективную оценку КН проводили с помощью опросника Perceived Deficit Questionnaire, утомления — шкалы Modified Fatigue Impact Scale (MFIS). Для сравнения использовали критерий Манна–Уитни и точный критерий Фишера, для оценки корреляций — критерий Спирмена.

Результаты. Обследованы 77 пациентов с РС (30 мужчин, возраст 40 [30; 48] лет, 47 — с ремиттирующим РС, 30 — с прогрессирующим РС). Частота КН у пациентов с ремиттирующим РС составила 23,4%, с прогрессирующим РС — 77%, при этом у пациентов с прогрессирующим РС статистически значимо чаще встречались мультидоменные КН. Наиболее часто регистрировались нарушения скорости обработки информации. Пациенты с ремиттирующим РС и КН были статистически значимо старше и имели бóльшую длительность заболевания по сравнению с пациентами без КН. Субъективная выраженность КН статистически значимо коррелировала с показателями MFIS, но не с результатами тестирования.

Заключение. Показана достаточно высокая частота КН у пациентов с РС, при этом бóльшая выраженность и вовлечение большего числа доменов наблюдались при прогрессирующем РС. Обнаружено отсутствие корреляции субъективной и объективной оценки КН, что может свидетельствовать о недооценке пациентами дефицита.

Об авторах

Альфия Ходжаевна Забирова

Научный центр неврологии

Автор, ответственный за переписку.
Email: alfijasabirowa@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8544-3107

лаборант-исследователь группы неинвазивной нейромодуляции Института нейрореабилитации и восстановительных технологий 

Россия, Москва

Илья Сергеевич Бакулин

Научный центр неврологии

Email: bakulinilya@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0716-3737

канд. мед. наук, с. н. с., рук. группы неинвазивной нейромодуляции Института нейрореабилитации и восстановительных технологий 

Россия, Москва

Мария Николаевна Захарова

Научный центр неврологии

Email: zakharova@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-1072-9968

д-р мед. наук, г. н. с., рук. 6-го неврологического отделения Института клинической и профилактической неврологии 

Россия, Москва

Елена Владимировна Гнедовская

Научный центр неврологии

Email: gnedovskaya@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6026-3388

д-р мед. наук, в. н. с., зам. директора по научно-организационной работе Научного центра неврологии, директор Института медицинского образования и профессионального развития 

Россия, Москва

Наталья Александровна Супонева

Научный центр неврологии

Email: nasu2709@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3956-6362

д-р мед. наук, член-корреспондент РАН, директор Института нейрореабилитации и восстановительных технологий 

Россия, Москва

Список литературы

  1. GBD 2016 Multiple Sclerosis Collaborators. Global, regional, and national burden of multiple sclerosis 1990-2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016. Lancet Neurol. 2019;18(3):269–285. doi: 10.1016/S1474-4422(18)30443-5
  2. Ласков В.Б., Логачева Е.А., Третьякова Е.Е., Гриднев М.А. Клинико-эпидемиологические особенности больных рассеянным склерозом в Курской области. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2017;9(1):55–60. Laskov V.B., Logacheva E.A., Tretyakova E.E., Gridnev M.A. Clinical and epidemiological features of patients with multiple sclerosis in the Kursk Region. Neurology, neuropsychiatry, psychosomatics. 2017;9(1):55–60. doi: 10.14412/2074-2711-2017-1-55-60
  3. Смагина И.В., Ельчанинова Е.Ю., Ельчанинова С.А. Рассеянный склероз в Алтайском крае: результаты проспективного эпидемиологического исследования. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2019;119(2-2): 7–11. Smagina I.V., Elchaninova E.Yu., Elchaninova S.A. Multiple sclerosis in the Altai region of Russia: a prospective epidemiological study. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2019;119(2-2):7–11. (In Russ.) doi: 10.17116/jnevro2019119227
  4. Захарова М.Н., Абрамова А.А., Аскарова Л.Ш. и др. Рассеянный склероз: вопросы диагностики и лечения. Практическое руководство для врачей. М.; 2018. Zakharova M.N., Abramova A.A., Askarova L.Sh. et al. Multiple sclerosis: questions of diagnostics and treatment. Moscow; 2018. (In Russ.)
  5. Milo R., Korczyn A.D., Manouchehri N., Stüve O. The temporal and causal relationship between inflammation and neurodegeneration in multiple sclerosis. Mult. Scler. 2020;26(8):876–886. doi: 10.1177/1352458519886943
  6. Kuhlmann T., Moccia M., Coetzee T. et al. Multiple sclerosis progression: time for a new mechanism-driven framework. Lancet Neurol. 2023;22(1): 78–88. doi: 10.1016/S1474-4422(22)00289-7
  7. Koch-Henriksen N., Magyari M. Apparent changes in the epidemiology and severity of multiple sclerosis. Nat. Rev. Neurol. 2021;17(11):676–688. doi: 10.1038/s41582-021-00556-y
  8. Ward M., Goldman M.D. Epidemiology and pathophysiology of multiple sclerosis. Continuum (Minneap Minn). 2022;28(4):988–1005. doi: 10.1212/CON.0000000000001136
  9. Pashazadeh Kan F., Hoseinipalangi Z., Ahmadi N. et al. Global, regional and national quality of life in patients with multiple sclerosis: a global systematic review and meta-analysis. BMJ Support. Palliat. Care. 2022;12(2):158–166. doi: 10.1136/bmjspcare-2020-002604
  10. Penner I.K. Evaluation of cognition and fatigue in multiple sclerosis: daily practice and future directions. Acta Neurol. Scand. 2016;134 Suppl 200:19–23. doi: 10.1111/ane.12651
  11. Lakin L., Davis B.E., Binns C.C. et al. Comprehensive approach to management of multiple sclerosis: addressing invisible symptoms — a narrative review. Neurol. Ther. 2021;10(1):75–98. doi: 10.1007/s40120-021-00239-2
  12. Morrow S.A., Conway D., Fuchs T. et al. Quantifying cognition and fatigue to enhance the sensitivity of the EDSS during relapses. Mult. Scler. 2021;27(7):1077–1087. doi: 10.1177/1352458520973618
  13. Moccia M., Lanzillo R., Palladino R. et al. Cognitive impairment at diagnosis predicts 10-year multiple sclerosis progression. Mult. Scler. 2016;22(5):659–667. doi: 10.1177/1352458515599075
  14. Zhang J., Cortese R., De Stefano N., Giorgio A. Structural and functional connectivity substrates of cognitive impairment in multiple sclerosis. Front. Neurol. 2021;12:671894. doi: 10.3389/fneur.2021.671894
  15. Dekker I., Schoonheim M.M., Venkatraghavan V. et al. The sequence of structural, functional and cognitive changes in multiple sclerosis. Neuroimage Clin. 2021;29:102550. doi: 10.1016/j.nicl.2020.102550
  16. Lommers E., Guillemin C., Reuter G. et al. Voxel-Based quantitative MRI reveals spatial patterns of grey matter alteration in multiple sclerosis. Hum. Brain Mapp. 2021;42(4):1003–1012. doi: 10.1002/hbm.25274
  17. Ruet A., Brochet B. Cognitive assessment in patients with multiple sclerosis: from neuropsychological batteries to ecological tools. Ann. Phys. Rehabil. Med. 2020;63(2):154–158. doi: 10.1016/j.rehab.2018.01.006
  18. Benedict R.H., Cox D., Thompson L.L. et al. Reliable screening for neuropsychological impairment in multiple sclerosis. Mult. Scler. 2004;10(6):675–678. doi: 10.1191/1352458504ms1098oa
  19. Kalb R., Beier M., Benedict R.H. et al. Recommendations for cognitive screening and management in multiple sclerosis care. Mult. Scler. 2018;24(13):1665–1680. doi: 10.1177/1352458518803785
  20. De Meo E., Portaccio E., Giorgio A. et al. Identifying the distinct cognitive phenotypes in multiple sclerosis. JAMA Neurol. 2021;78(4):414–425. doi: 10.1001/jamaneurol.2020.4920
  21. Brochet B., Clavelou P., Defer G. et al. Cognitive impairment in secondary progressive multiple sclerosis: effect of disease duration, age, and progressive phenotype. Brain Sci. 2022;12(2):183. doi: 10.3390/brainsci12020183
  22. Gavrilov Y.V., Shkilnyuk G.G., Valko P.O. et al. Validation of the Russian version of the fatigue impact scale and fatigue severity scale in multiple sclerosis patients. Acta Neurol. Scand. 2018;138(5):408–416. doi: 10.1111/ane.12993
  23. Evdoshenko E., Laskova K., Shumilina M. et al. Validation of the Brief International Cognitive Assessment for Multiple Sclerosis (BICAMS) in the Russian Population. J. Int. Neuropsychol. Soc. 2022;28(5):503–510. doi: 10.1017/S1355617721000722
  24. Langdon D.W., Amato M.P., Boringa J. et al. Recommendations for a Brief International Cognitive Assessment for Multiple Sclerosis (BICAMS). Mult. Scler. 2012;18(6):891–898. doi: 10.1177/1352458511431076
  25. Beier M., Gromisch E.S., Hughes A.J. et al. Proposed cut scores for tests of the Brief International Cognitive Assessment of Multiple Sclerosis (BICAMS). J. Neurol. Sci. 2017;381:110–116. doi: 10.1016/j.jns.2017.08.019
  26. Morrow S.A. Normative data for the Stroop color word test for a North American population. Can. J. Neurol. Sci. 2013;40(6):842–847. doi: 10.1017/s0317167100015997
  27. Eijlers A.J.C., van Geest Q., Dekker I. et al. Predicting cognitive decline in multiple sclerosis: a 5-year follow-up study. Brain. 2018;141(9):2605–2618. doi: 10.1093/brain/awy202
  28. Renner A., Baetge S.J., Filser M. et al. Characterizing cognitive deficits and potential predictors in multiple sclerosis: a large nationwide study applying Brief International Cognitive Assessment for Multiple Sclerosis in standard clinical care. J. Neuropsychol. 2020;14(3):347–369. doi: 10.1111/jnp.12202
  29. Planche V., Gibelin M., Cregut D. et al. Cognitive impairment in a population-based study of patients with multiple sclerosis: differences between late relapsing-remitting, secondary progressive and primary progressive multiple sclerosis. Eur. J. Neurol. 2016;23(2):282–289. doi: 10.1111/ene.12715
  30. Dackovic J., Pekmezovic T., Mesaros S. et al. The Rao's Brief Repeatable Battery in the study of cognition in different multiple sclerosis phenotypes: application of normative data in a Serbian population. Neurol. Sci. 2016;37(9):1475–1481. doi: 10.1007/s10072-016-2610-1
  31. Ruano L., Portaccio E., Goretti B. et al. Age and disability drive cognitive impairment in multiple sclerosis across disease subtypes. Mult. Scler. 2017;23(9):1258–1267. doi: 10.1177/1352458516674367
  32. Giedraitiene N., Kaubrys G., Kizlaitiene R. Cognition during and after multiple sclerosis relapse as assessed with the Brief International Cognitive Assessment for Multiple Sclerosis. Sci. Rep. 2018;8(1):8169. doi: 10.1038/s41598-018-26449-7
  33. Benedict R.H., Pol J., Yasin F. et al. Recovery of cognitive function after relapse in multiple sclerosis. Mult. Scler. 2021;27(1):71–78. doi: 10.1177/1352458519898108
  34. Wojcik C., Fuchs T.A., Tran H. et al. Staging and stratifying cognitive dysfunction in multiple sclerosis. Mult. Scler. 2022;28(3):463–471. doi: 10.1177/13524585211011390
  35. Amato M.P., Prestipino E., Bellinvia A. et al. Cognitive impairment in multiple sclerosis: an exploratory analysis of environmental and lifestyle risk factors. PLoS One. 2019;14(10):e0222929.
  36. doi: 10.1371/journal.pone.0222929
  37. Landmeyer N.C., Bürkner P.C., Wiendl H. et al. Disease-modifying treatments and cognition in relapsing-remitting multiple sclerosis: a meta-analysis. Neurology. 2020;94(22):e2373–e2383. doi: 10.1212/WNL.0000000000009522
  38. Merlo D., Kalincik T., Zhu C. et al. Subjective versus objective performance in people with multiple sclerosis using the MSReactor computerised cognitive tests. Mult. Scler. Relat. Disord. 2022;58:103393. doi: 10.1016/j.msard.2021.103393
  39. Davenport L., Cogley C., Monaghan R. et al. Investigating the association of mood and fatigue with objective and subjective cognitive impairment in multiple sclerosis. J. Neuropsychol. 2022;16(3):537–554. doi: 10.1111/jnp.12283
  40. Bellew D., Davenport L., Monaghan R. et al. Interpreting the clinical importance of the relationship between subjective fatigue and cognitive impairment in multiple sclerosis (MS): how BICAMS performance is affected by MS-related fatigue. Mult. Scler. Relat. Disord. 2022;67:104161. doi: 10.1016/j.msard.2022.104161
  41. Thomas G.A., Riegler K.E., Bradson M.L. et al. Subjective report, objective neurocognitive performance, and "Invisible symptoms" in multiple sclerosis. Arch. Clin Neuropsychol. 2023;38(2):169–181. doi: 10.1093/arclin/acac086

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Забирова А.Х., Бакулин И.С., Захарова М.Н., Гнедовская Е.В., Супонева Н.А., 2024

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».