A prognostic model for ischemic stroke outcome

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim – to develop a mathematical model for the prognosis of ischemic stroke outcome in the acute period of the disease.

Material and methods. The study included 103 patients with ischemic stroke in the carotid basin with existing hemiparesis. The comprehensive examination comprised clinical and anamnestic data, state assessment using clinical scales, brain computed tomography, ultrasound, transcranial magnetic stimulation, evoked potential tests, laboratory blood tests. The patients were examined at admission, at discharge and in 12-24 months after leaving hospital. According to the motor function recovery, the patients were divided into two groups – with favorable and unfavorable outcome. Statistical methods identified the significantly different results in the two groups.

Results. The most significant indicators affecting the prognosis of ischemic stroke were identified.The developed criteria served the basis for a mathematical model using the results of transcranial magnetic stimulation.

Conclusion. The obtained mathematical model can be used to determine the outcome of ischemic stroke in the acute period. Transcranial magnetic stimulation is a method that allows for prognosis of the outcome in early period of stroke.

About the authors

Lydiya A. Repina

Samara State Medical University

Email: eza13@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4146-5560

a postgraduate student of the Department of Neurology and Neurosurgery

Russian Federation, Samara

Tatyana V. Romanova

Samara State Medical University

Email: tvrom63@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2851-8672

PhD, Professor of the Department of Neurology and Neurosurgery

Russian Federation, Samara

Irina E. Poverennova

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: i.e.poverennova@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-2594-461X

PhD, Professor, Head of the Department of Neurology and Neurosurgery

Russian Federation, Samara

Aliya Kh. Murtazina

Samara State Medical University

Email: almurt@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0866-5686

a postgraduate student of the Department of Neurology and Neurosurgery

Russian Federation, Samara

References

  1. Piradov MA, Maksimova MJu, Tanashjan MM. Stroke. Step-by-step instructions. M., 2019. (In Russ.). [Пирадов М.А., Максимова М.Ю., Танашян М.М. Инсульт. Пошаговая инструкция. М., 2019]. doi: 10.33029/9704-5782-5-str2-2020-1-288
  2. Samoilova EM, Yusubalieva GM, Belopasov VV, et al. Infections and inflammation in the development of stroke. Journal of Neurology and Psychiatry named after S.S. Korsakov. 2021;121(8-2):11-21. (In Russ.). [Самойлова Е.М., Юсубалиева Г.М., Белопасов В.В., и др. Инфекции и воспаление в развитии инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2021;121(8-2):11-21]. doi: 10.17116/jnevro202112108211
  3. Sazonov IE, Nemahova EA, Murashkina TI, Lavrov YuV. Physiotherapeutic treatment during early rehabilitation of patients with stroke. International Journal of Neuromedicine The universe of the brain. 2019;1:19-21. (In Russ.). [Сазонов И.Э., Немахова Е.А., Мурашкина Т.И., Лавров Ю.В. Физиотерапевтическое лечение в период ранней реабилитации больных с ОНМК. Международный журнал нейромедицины Вселенная мозга. 2019;1:19-21].
  4. Raevskaja AI, Shevchenko PP. Modern methods of rehabilitation of stroke patients. Drug prevention. International Student Scientific Bulletin. 2018;2:4. (In Russ.). [Раевская А.И., Шевченко П.П. Современные методы реабилитации больных, перенесших инсульт. Медикаментозная профилактика. Международный студенческий научный вестник. 2018;2:4]. URL https://eduherald.ru/ru/article/view?id=18145 (16 January 2023)
  5. Uteuliev ES, Konysbaeva KK, Zhangalieva DR, Habieva TH. Epidemiology and prevention of ischemic stroke. Bulletin of KazNMU. 2017;4:126-129. (In Russ.). [Утеулиев Е.С., Конысбаева К.К., Жангалиева Д.Р., Хабиева Т.Х. Эпидемиология и профилактика ишемического инсульта. Вестник КазНМУ. 2017;4:126-129].
  6. Putilina MV. Combined therapy of cerebrovascular disorders with neuroprotectors. Journal of Neurology and Psychiatry. 2016;11:58-63. (In Russ.). [Путилина М.В. Комбинированное применение нейропротекторов в терапии цереброваскулярных заболеваний. Журнал неврологии и психиатрии. 2016;11:58-63]. doi: 10.17116/jnevro201611611158-63
  7. Khasnulin VI, Artamonova OG, Khasnulina AV, Pavlov AN. Adaptive types of mobilization of organism adaptive reserves and resistance to hypertension in the North. Human Ecology. 2014;7:24-29. (In Russ.). [Хаснулин В.И., Артамонова О.Г., Хаснулина А.В., Павлов А.Н. Адаптивные типы мобилизации приспособительных резервов организма и устойчивость к артериальной гипертензии на Севере. Экология человека. 2014;7:24-29]. doi: 10.17816/humeco17219
  8. Bogdanov A, Dobrynin Yu, Dobrynina I, Sonina S. Epidemiology, risk factors, and emergency care for ischemic stroke in the urban center of the north of West Siberia: 20-year study experience. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2014;6(2S):28-33. (In Russ.). [Богданов А., Добрынин Ю., Добрынина И., Сонина С. Эпидемиология, факторы риска и организация неотложной помощи при ишемическом инсульте в городском центре севера Западной Сибири (опыт 20-летнего изучения). Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2014;6(2S):28-33]. doi: 10.14412/2074-2711-2014-2S-28-33
  9. Chichanovskaya LV, Bakhareva ON, Nazarov MV, Menshikova TV. Results of the implementation system for medical rehabilitation. Physical and rehabilitation medicine, medical rehabilitation. 2019;1(2):10-13. (In Russ.). [Чичановская Л.В., Бахарева О.Н., Назаров М.В., Меньшикова Т.В. Оценка нейросоматического статуса больных ОНМК, поступивших на второй этап реабилитации. Физическая и реабилитационная медицина, медицинская реабилитация. 2019;1(2):10-13]. doi: 10.36425/2658-6843-19180
  10. Schönecker S, Hoffmann V, Albashiti F, et al. PREDICT juvenile stroke: Prospective evaluation of a prediction score determining individual clinical outcome three months after ischemic stroke in young adults – a study protocol. BMC Neurol. 2023;23(1):2. doi: 10.1186 / s12883-022-03003-7
  11. Lee YT, Tsai CF, Yen YC, et al. Periodontitis is a potential risk factor for transient ischemic attack and minor ischemic stroke in young adults: A nationwide population-based cohort study. Periodontol. 2022;93(12):1848-1856. doi: 10.1002 / JPER.21-0528
  12. Li J, Lin J, Pan Y, et al. CNSR-III Investigators. Interleukin-6 and YKL-40 predicted recurrent stroke after ischemic stroke or TIA: analysis of 6 inflammation biomarkers in a prospective cohort study. J Neuroinflammation. 2022;19(1):131. doi: 10.1186 / s12974-022-02467-1
  13. Liao X, Zuo L, Dong Y, Pan Y, et al. Persisting cognitive impairment predicts functional dependence at 1 year after stroke and transient ischemic attack: a longitudinal, cohort study. BMC Geriatr. 2022;22(1):1009. doi: 10.1186 / s12877-022-03609
  14. Zheng J, Wang Z, Li N, Zhang X, et al. Synthetic role of miR-200b-3p, ABCD 2 score, and carotid ultrasound in the prediction of cerebral infarction in patients with transient ischemic attack. Brain Behav. 2022;12(4):2518. doi: 10.1002/brb3.2518
  15. van Dam-Nolen DHK, Truijman MTB, van der Kolk AG, et al. Carotid plaque characteristics predict recurrent ischemic stroke and TIA: The PARISK (Plaque At RISK) Study. JACC Cardiovasc Imaging. 2022;15(10):1715-1726. doi: 10.1016 / j.jcmg.2022.04.003
  16. Hemingway H, Riley RD, Altman D. Ten steps towards improving prognosis research. BMJ. 2009;339:b4184. doi: 10.1136/bmj.b4184
  17. Risco JR, Kelly AG, Holloway RG. Chapter 12 – Prognostication in neurology. Handbook of Clinical Neurology. 2022;190:175-193. doi: 10.1016/b978-0-323-85029-2.00003-8
  18. Petrukhina NB, Zorina OA, Shikh EV, et al. А prognostic model for the prediction of generalized chronic periodontitis in patients with metabolic syndrome. Bulletin of Russian State Medical University. 2019;2:43-47. (In Russ.). [Петрухина Н.Б., Зорина О.А., Ших Е.В., и др. Прогностическая модель для оценки хронического генерализованного пародонтита у пациентов с метаболическим синдромом. Вестник Российского государственного медицинского университета. 2019;2:43-47]. doi: 10.24075/brsmu.2019.026
  19. Karatzetzou S, Tsiptsios D, Terzoudi A, et al. Transcranial magnetic stimulation implementation on stroke prognosis. J Neurol Sci. 2022;43(2):873-888. doi: 10.1007/s10072-021-05791-1
  20. Hunhorst MH, Nijland RM, van den Berg PJ, et al. Does transcranial magnetic stimulation have additional value for clinical evaluation in predicting upper limb function in the early stages after a severe stroke? Neurorehabilitation restoration of the nervous system. 2018;32(8):682-690. doi: 10.1177/1545968318785044

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1. The predictive model quality evaluation using ROC-analysis.

Download (792KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Repina L.A., Romanova T.V., Poverennova I.E., Murtazina A.K.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».