Персонифицированный подход в оценке функционального исхода острого ишемического инсульта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Основной причиной, определяющей неблагоприятный прогностический исход у пациентов, перенёсших инсульт, является полиморфизм когнитивных и двигательных нарушений.

Цель исследования ― на основании статистической методологии оценить влияние клинических и параклинических факторов на функциональный исход пациента в остром периоде ишемического инсульта.

Материалы и методы. Обследовано 160 пациентов первичного сосудистого центра с диагнозом ишемического инсульта в каротидном бассейне. Параметры функционального исхода обозначались абсолютными значениями и вычислялись разницей между показателями Монреальской шкалы оценки когнитивных функций (MoCA), шкалы Национального института здоровья (NIHSS), индекса Бартеля (BI) и модифицированной шкалы Рэнкина (mRS) до и после лечения. В качестве факторов, влияющих на прогноз острого инсульта, рассматривались демографические признаки, параметры когнитивной функции, характеристики инсульта (локализация, латерализация, подтип). Математическая статистика была выполнена с использованием языка программирования Python и библиотек Pandas и SciPy.

Результаты. Разработанная в настоящем исследовании математическая модель позволила выявить основные нейропсихологические и клинические показатели, отрицательно и положительно влияющие на функциональный исход острого инсульта. В качестве основных факторов, влияющих на функциональный исход в отношении МоСА, выявлены нарушения в сферах внимания, речи и исполнительной функции, возраст, показатели по шкалам IQCODE (опросник информатора о снижении когнитивных функций у пожилых людей) и ASPECTS (оценка ранних компьютерно-томографических изменений при инсульте). Влияние на дневную активность пациента по IB оказывали апраксия, агнозия, исполнительная дисфункция, пол, возраст, сторона поражения, параметры IQCODE. Регресс неврологической симптоматики по NIHSS зависел от показателей в сфере перцепции, праксиса, речи, значений IQCODE и ASPECTS. В отношении прогноза инвалидизации по mRS значение имели семантическая афазия, мнестическая и исполнительная дисфункция, апраксия, показатели IQCODE.

Заключение. Применение дискриминантного анализа для прогноза функционального исхода позволит сформировать персонифицированные диагностические и терапевтические стратегии по ведению пациентов в остром периоде ишемического инсульта. Прогностическая ценность клинических и параклинических маркеров в отношении восстановления двигательной и когнитивной функции у пациентов может быть полезна в дальнейшем менеджменте ишемического инсульта.

Об авторах

Анастасия Михайловна Тынтерова

Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта

Автор, ответственный за переписку.
Email: antynterova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1743-4713
SPIN-код: 2999-5812

канд. мед. наук, доцент

Россия, Калининград

Евгений Робертович Баранцевич

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова

Email: professorerb@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3804-3877
SPIN-код: 9715-2844

д-р мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Наталья Николаевна Шушарина

Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта

Email: nshusharina@kantiana.ru
ORCID iD: 0000-0002-8848-6134
SPIN-код: 6223-5146

канд. пед. наук

Россия, Калининград

Матвей Сергеевич Хоймов

Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта

Email: matthewkhoimov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8056-2019
Россия, Калининград

Список литературы

  1. Иванова Г.Е., Мельникова Е.В., Шмонин А.А., и др. Медикаментозная поддержка реабилитационного процесса при острых нарушениях мозгового кровообращения // Consilium Medicum. 2016. Т. 18, № 2-1. С. 20-24. EDN: WBDETF
  2. Owolabi M.O., Thrift A.G., Mahal A., et al. Primary stroke prevention worldwide: Translating evidence into action // Lancet Public Health. 2022. Vol. 7, N 1. P. e74-e85. EDN: KVBPXA doi: 10.1016/S2468-667(21)00230-9
  3. Левин О.С., Боголепова А.Н. Постинсультные двигательные и когнитивные нарушения: клинические особенности и современные подходы к реабилитации // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2020. Т. 120, № 11. С. 99-107. EDN: VZORCZ doi: 10.17116/jnevro202012011199
  4. Yao Y.Y., Wei Z.J., Zhang Y.C., et al. Functional disability after ischemic stroke: A Community-Based Cross-Sectional Study in Shanghai, China // Front Neurol. 2021. Vol. 12. P. 649088. doi: 10.3389/fneur.2021.649088
  5. Kasner S.E. Clinical interpretation and use of stroke scales // Lancet Neurol. 2006. Vol. 5, N 7. P. 603-612. doi: 10.1016/S1474-4422(06)70495-1
  6. Ratha Krishnan R., Yeo E.Q., Lim C.J., Chua K.S. The impact of stroke subtype on recovery and functional outcome after inpatient rehabilitation: A retrospective analysis of factors // Life (Basel). 2022. Vol. 12, N 9. P. 1295. EDN: GLNQCH doi: 10.3390/life12091295
  7. Zhou J., Liu F., Zhou M., et al. Functional status and its related factors among stroke survivors in rehabilitation departments of hospitals in Shenzhen, China: A cross-sectional study // BMC Neurol. 2022. Vol. 22, N 1. P. 173. EDN: TAWHDH doi: 10.1186/s12883-022-02696-0
  8. Новикова Л.Б., Акопян А.П., Латыпова Р.Ф. Анализ исхода острого периода ишемического инсульта // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2022. Т. 16, № 4. С. 5-11. EDN: PTAFKE doi: 10.54101/ACEN.2022.4.1
  9. Стаховская Л.В., Клочихина О.А., Короткевич И.А., и др. Анализ прогностических показателей-предикторов летального исхода у больных инсультом // Астраханский медицинский журнал. 2018. Т. 13, № 2. С. 97-103. EDN: XURHJB doi: 10.17021/2018.13.2.97.103
  10. Adams H.P., Bendixen B.H., Kappelle L.J., et al. Classification of subtype of acute ischemic stroke. Definitions for use in a multicenter clinical trial. TOAST. Trial of Org 10172 in Acute Stroke Treatment // Stroke. 1993. Vol. 24, N 1. P. 35-41. doi: 10.1161/01.str.24.1.35
  11. SSRN [Интернет]. Senthilnathan Samithamby. Usefulness of correlation analysis [July 9, 2019]. doi: 10.2139/ssrn.3416918
  12. Akoglu H. User’s guide to correlation coefficients // Turk J Emerg Med. 2018. Vol. 18, N 3. P. 91-93. doi: 10.1016/j.tjem.2018.08.001
  13. Тихомиров Г.В., Григорьева В.Н. Зрительная предметная агнозия сложных форм у больных острым ишемическим инсультом // Практическая медицина. 2019. Т. 17, № 7. С. 107-110. EDN: GTMVAX doi: 10.32000/2072-1757-2019-7-107-110
  14. Hazelton C., Thomson K., Todhunter-Brown A., et al. Interventions for perceptual disorders following stroke // Cochrane Database Syst Rev. 2022. Vol. 11, N 11. P. CD007039. doi: 10.1002/14651858.CD007039
  15. Babik I., Gardner E.S. Factors affecting the perception of disability: A developmental perspective // Front Psychol. 2021. Vol. 12. P. 702166. doi: 10.3389/fpsyg.2021.702166
  16. Aguilar-Ferrándiz M.E., Toledano-Moreno S., García-Ríos M.C., et al. Effectiveness of a functional rehabilitation program for upper limb apraxia in poststroke patients: A randomized controlled trial // Arch Phys Med Rehabil. 2021. Vol. 102, N 5. P. 940-950. doi: 10.1016/j.apmr.2020.12.015
  17. Donkervoort M., Dekker J., Deelman B.G. Sensitivity of different ADL measures to apraxia and motor impairments // Clin Rehabil. 2002. Vol. 16, N 3. P. 299-305. doi: 10.1191/0269215502cr492oa
  18. Kernbach J.M., Hartwigsen G., Lim J.S., et al. Bayesian stroke modeling details sex biases in the white matter substrates of aphasia // Commun Biol. 2023. Vol. 6, N 1. P. 354. doi: 10.1038/s42003-023-04733-1
  19. Курушина О.В., Барулин А.Е., Куракова Е.А., Ансаров Х.Ш. Нарушения речи и их коррекция у пациентов после инсульта // Медицинский совет. 2017. № 5. С. 28-32. EDN: WCVFDU doi: 10.21518/2079-701X-2017-5-28-32
  20. Chapman C.A., Hasan O., Schulz P.E., et al. Evaluating the distinction between semantic knowledge and semantic access: Evidence from semantic dementia and comprehension-impaired stroke aphasia // Psychon Bull Rev. 2020. Vol. 27, N 4. P. 607-639. EDN: ONWWGG doi: 10.3758/s13423-019-01706-6
  21. Ralph M.A., Jefferies E., Patterson K., et al. The neural and computational bases of semantic cognition // Nat Rev Neurosci. 2017. Vol. 18, N 1. P. 42-55. doi: 10.1038/nrn.2016.150
  22. Максимова М.Ю., Сазонова В.Ю., Айрапетова А.С. Гендерные особенности нарушений мозгового кровообращения в различных возрастных группах // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2019. Т. 13, № 3. С. 11-19. EDN: JAFPMN doi: 10.25692/ACEN.2019.3.2
  23. Rexrode K.M., Madsen T.E., Yu A.Y., et al. The impact of sex and gender on stroke // Circ Res. 2022. Vol. 130, N 4. P. 512-528. EDN: GIMGMR doi: 10.1161/CIRCRESAHA.121.319915
  24. Kim G., Min D., Lee E.O., et al. Impact of co-occurring dysarthria and aphasia on functional recovery in post-stroke patients // Ann Rehabil Med. 2016. Vol. 40, N 6. P. 1010-1017. doi: 10.5535/arm.2016.40.6.1010
  25. Kongsawasdi S., Klaphajone J., Watcharasaksilp K., et al. Prognostic factors of functional recovery from left hemispheric stroke // Scientific World J. 2018. Vol. 2018. P. 4708230. EDN: VHEOBM doi: 10.1155/2018/4708230
  26. Van Nieuwkerk A.C., Pendlebury S.T., Rothwell P.M.; Oxford Vascular Study. Accuracy of the informant questionnaire on cognitive decline in the elderly for detecting preexisting dementia in transient ischemic attack and stroke: A population-based study // Stroke. 2021. Vol. 52, N 4. P. 1283-1290. doi: 10.1161/STROKEAHA.120.031961
  27. Demeestere J., Scheldeman L., Cornelissen S.A., et al. Alberta stroke program early CT score versus computed tomographic perfusion to predict functional outcome after successful reperfusion in acute ischemic stroke // Stroke. 2018. Vol. 49, N 10. P. 2361-2367. doi: 10.1161/STROKEAHA.118.021961

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Динамика показателей по основным клиническим шкалам до и после лечения.

Скачать (500KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Корреляция показателей когнитивной функции с параметрами функционального исхода.

Скачать (759KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Корреляция показателей ишемического инсульта с параметрами функционального исхода.

Скачать (699KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Основные факторы, влияющие на функциональный исход.

Скачать (696KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».