DOI: https://doi.org/10.14739/2310-1237.2018.3.151859

Прогнозування функціонального результату гострого періоду повторного мозкового ішемічного півкульового інсульту

A. A. Koziolkin, A. A. Kuznietsov, L. V. Novikova

Анотація


Мета роботи – розроблення критеріїв прогнозування функціонального результату гострого періоду повторного мозкового ішемічного півкульового інсульту (ПМІПІ) на підставі комплексного клініко-параклінічного дослідження.
Матеріали та методи. Виконали відкрите, порівняльне, проспективне, когортне дослідження 111 хворих (49 (44,1 %) жінок і 62 (55,9 %) чоловіки віком 72,0 (64,0; 77,0) року) в гострому періоді ПМІПІ. Усім пацієнтам провели детальне клініко-неврологічне обстеження з використанням National Institutes of Health Stroke Scale, mRS (modifid Rankin scale), виконали комп’ютерну томографію головного мозку, а також гематологічне та біохімічне дослідження.
Результати. На підставі уніваріантного логістичного регресійного аналізу встановлено, що на функціональний результат гострого періоду ПМІПІ впливали вік хворих (ВШ 1,06 95 % ДІ 1,00–1,11, р = 0,0284), контралатеральна локалізація ПМІПІ (ВШ 2,86 95 % ДІ 1,05–7,79, р = 0,0391), значення сумарного бала за NIHSS на 1 добу (ВШ 1,76 95 % ДІ 1,38–2,26, р < 0,0001), об’єм осередку ураження (ВШ 1,03 95 % ДІ 1,00–1,05, р = 0,0221). Встановлено, що локалізація ПМІПІ у контралатеральній півкулі асоційована з гіршим функціональним відновленням на 21 добу захворювання (χ² = 4,44, р = 0,0352). Виявили незалежний вплив ініціального рівня глікемії на функціональний результат гострого періоду ПМІПІ у пацієнтів без цукрового діабету (ВШ 2,39 95 % ДІ 1,32–4,33, р = 0,0042).
Висновки. Незалежним предиктором несприятливого функціонального результату гострого періоду ПМІПІ (mRS ≥3 на 21 добу) є значення сумарного бала за NIHSS >10 на 1 добу захворювання (чутливість 73,3 %, специфічність 90,5 %). Розробили математичну модель, котра враховує ініціальні рівні неврологічного дефіциту та глікемії і дає змогу визначати прогноз функціонального результату гострого періоду ПМІПІ з точністю до 87,5 % (AUC = 0,92, p ˂ 0,05)


Ключові слова


гострий інсульт, прогноз

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Kotova, S. G., & Antonov, I. P. (2003). Povtornye ishemicheskie insul'ty: osnovnye prichiny vozniknoveniya i puti profilaktiki [Recurrent ischemic strokes: the main causes and ways of prevention]. Medicinskie novosti, 11, 3–9. [in Russian].

Gafurov, B. G. & Rakhmanova, Sh. P. (2011). Nekotorye kliniko-patogeneticheskie kharakteristiki pervogo i povtornogo mozgovykh insul'tov [Some clinical and pathogenetic characteristics of the first and recurrent ischemic strokes]. Mezhdunarodnyj nevrologicheskij zhurnal, 1, 59–62. [in Russian].

Chin, Y. Y. Sakinah, H. Aryati, A. & Hass, B. M. (2018). Prevalence, risk factors and secondary prevention of Stroke recurrence in eight countries from south, east and southeast asia: a scoping review. Med J Malaysia, 73(2), 90–99.

Kryzhanovskij, S. M. & Mozharovskaya, M. A. (2012). Povtornyj ishemicheskij insul't: osobennosti taktiki i vedeniya pacientov [Recurrent ischemic stroke: features of patient management tactics]. Consilium Medicum, 9, 44–47. [in Russian].

Klochikhina, O. A. (2018). Povtornyj ishemicheskij insul't: osobennosti taktiki i vedeniya pacientov [Prediction of probability of the long term fatal outcome of stroke by the data of territory and populational registry]. Kardiovaskuliarna terapiia i profilaktyka, 17(3), 33–37. [in Russian].

Alonso, A., Ebert, A. D., Kern, R., Rapp, S., Hennerici, M. G., & Fatar, M. (2015). Outcome predictors of acute stroke patients in need of intensive care treatment. Cerebrovasc Dis., 40(1–2), 10–17. doi: 10.1159/000430871.

Inoa, V., Aron, A. W., Staff, I., Fortunato, G., & Sansing, L. H. (2014). Lower NIH Stroke Scale Scores Are Required to Accurately Predict a Good Prognosis in Posterior Circulation Stroke. Cerebrovascular Diseases, 37(4), 251–255. doi: 10.1159/000358869.

Nardi, K., Milia, P., Eusebi, P., Paciaroni, M., Caso, V., & Agnelli, G. (2012). Predictive value of admission glucose serum levelon short-term mortality in acute cerebral ischemia. Journal of Diabetes and Its Complications, 26(2), 70–76. doi: 10.1016/j.jdiacomp.2012.03.001.

Lee, S.-J., Hong, J. M., Lee, S. E., Kang, D. R., Ovbiagele, B., Demchuk, A. M., & Lee, J. S. (2017). Association of fibrinogen level with early neurological deterioration among acute ischemic stroke patients with diabetes. BMC Neurology, 17(1), 101. doi: 10.1186/s12883-017-0865-7.

Soriano-Tárraga, C., Giralt-Steinhauer, E., Mola-Caminal, M., Ois, A., Rodríguez-Campello, A., Cuadrado-Godia, E., & Jiménez-Conde, J. (2018). Biological Age is a predictor of mortality in Ischemic Stroke. Scientific Reports, 8(1), 4148. doi: 10.1038/s41598-018-22579-0.

Jørgensen, H. S. (1996). The Copenhagen Stroke Study experience. J Stroke Cerebrovasc Dis., 6(1), 5–16. doi: https://doi.org/10.1016/S1052-3057(96)80020-6.

Fan, C., Zhang, L., He, Z., Shao, P., Ding, L., Wang, G., & Jia, J. (2017). Reduced Severity of Outcome of Recurrent Ipsilateral Transient Cerebral Ischemia Compared with Contralateral Transient Cerebral Ischemia in Rats. Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases, 26(12), 2915–2925. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.

Laredo, C., Zhao, Y., Rudilosso, S., Renú, A., Pariente, J. C., Chamorro, Á., & Urra, X. (2018). Prognostic Significance of Infarct Size and Location: The Case of Insular Stroke. Scientific Reports, 8(1), 9498. doi: 10.1038/s41598-018-27883-3.

Hedna, V. S., Bodhit, A. N., Ansari, S., Falchook, A. D., Stead, L., Heilman, K. M., & Waters, M. F. (2013). Hemispheric Differences in Ischemic Stroke: Is Left-Hemisphere Stroke More Common? Journal of Clinical Neurology, 9(2), 97–102. doi: 10.3988/jcn.2013.9.2.97.

Markkula, R. L. (2014). Recovery from Neglect after Right Hemisphere Stroke. International Journal of Neurorehabilitation, 1, 103. doi: 10.4172/2376-0281.1000103.

Bruno, A., Shah, N., Akinwuntan, A. E., Close, B., & Switzer, J. A. (2013). Stroke size correlates with functional outcome on the simplified modified Rankin Scale questionnaire. J Stroke Cerebrovasc Dis., 22(6), 781–3. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2012.03.011.

Kruetzelmann, A., Kohrmann, M., Sobesky, J., Cheng, B., Rosenkranz, M., Röther, J., et al. (2011). Pretreatment diffusion-weighted imaging lesion volume predicts favorable outcome after intravenous thrombolysis with tissue-type plasminogen activator in acute ischemic stroke. Stroke, 42(5), 1251–1254. doi: 10.1161/STROKEAHA.110.600148.

Yaghi, S., Willey, J. Z., Andrews, H., Boehme, A. K., Marshall, R. S., & Boden-Albala, B. (2016). The itemized NIHSS Scores are associated with discharge disposition in patients with minor stroke. Neurohospitalist, 6(3), 102–106. doi: 10.1177/1941874416641466.

Raza, S. A., Frankel, M. R., & Rangaraju, S. (2017). Abbreviation of the follow-up NIH stroke scale using factor analysis. Cerebrovasc Dis, 7(3), 120–129. doi: 10.1159/000479933.

Reznik, M. E., Yaghi, S., Jayaraman, M. V., McTaggart, R. A., Hemendinger, M., Mac Grory, B. C., & Furie, K. L. (2018). Baseline NIH Stroke Scale is an inferior predictor of functional outcome in the era of acute stroke intervention. International Journal of Stroke, 3(8), 806–810. doi: 10.1177/1747493018783759.

Zhang, J., Ren, Q., Song, Y., He, M., Zeng, Y., Liu, Z., & Xu, J. (2017). Prognostic role of neutrophil–lymphocyte ratio in patients with acute ischemic stroke. Medicine, 96(45), e8624. doi: 10.1097/md.0000000000008624.

Swarowska, M., Ferens, A., Pera, J., Slowik, A., & Dziedzic, T. (2016). Can Prediction of Functional Outcome after Stroke Be Improved by Adding Fibrinogen to Prognostic Model. Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases, 25(11), 2752–2755. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2016.07.

Fuentes, B., Castillo, J., San Jose, B., Leira, R., Serena, J., & Vivancos, J. (2008). The Prognostic Value of Capillary Glucose Levels in Acute Stroke: The GLycemia in Acute Stroke (GLIAS) Study. Stroke, 40(2), 562–568. doi: 10.1161/strokeaha.108.519926.

Sung, J. Y., Chen, C. I., Hsieh, Y. C., Chen, Y. R., Wu, H. C., Chan, L., et al. (2017). Comparison of admission random glucose, fasting glucose, and glycated hemoglobin in predicting the neurological outcome of acute ischemic stroke: a retrospective study. Peer J., 5, e2948. doi: 10.7717/peerj.2948.




ПАТОЛОГІЯ   Лицензия Creative Commons
Запорізький державний медичний університет