Спосіб раннього прогнозування короткострокового, 30-денного результату стаціонарного лікування гострого ішемічного інсульту у каротидному басейні

Винахід відноситься до медицини, а саме до неврології, і може бути використаний для передбачення виживання хворих, які перебувають у лікарні, протягом терміну у 30 діб від початку гострого ішемічного інсульту (ГІІ) головного мозку у басейні внутрішньої сонної артерії. Прогнозування є невід'ємною частиною клінічної практики під час лікування ГІІ і полягає у визначенні перебігу та результатів лікування хвороби, яке основане на вивченні закономірностей розвитку патологічних процесів. Надійне та точне завбачення перебігу та результатів лікування ГІІ має принципове значення для надання певних відомостей хворим та їх близьким, науково обгрунтованого визначення строків та інтенсивності лікування та реабілітації, оптимізації та активної корекції лікувальної тактики, порівняння ефективності різноманітних терапевтичних підходів та втручань, зниження летальності та запобігання розвитку ускладнень у хворих, а також для порівняння діяльності різних медичних закладів. Нажаль, сучасні клініцисти зазнають великі труднощі під час спроб визначення достовірного короткочасного індивідуального прогнозу хворого на ГІІ, зважаючи на те, що дуже мало відомостей про значущість предикторів загибелі чи інвалідізації, які отримані під час вивчення хворих на терені в Україні або сусідніх країн, а загальновизнаної, простої та надійної моделі передбачення результатів ГІІ протягом короткого (30 днів) чи довшого термінів не існує у загальносвітовій практиці (Warlow СР, Dennis MS, van Gijn J et al. Stroke: A practical guide to management. - 2nd ed. - Blackwell Science, 2002. - P. 418-9; Counsell C, Dennis M, McDowall M, Warlow C. Predicting Outcome After Acute and Subacute Stroke. Stroke. 2002; 33:1041-7; Гусев E.И., Скворцова В.И. Комплексные лечебные мероприятия при церебральном инсульте. //Doctor. Журнал для практикующи х врачей. - 2003. - №3. - C.11-13). Відомими є способи прогнозування у царині кардіології та результатів операцій у кардіохірургії, які узагальнені Шевченко Ю.Л та співавторами (Шевченко Ю.Л., Шихвердиев Н.Н., Оточкин А.В. Прогнозирование в кардиохирургии. - СПб: Питер Паблишинг, 1998. - 208с. - (Серия «Практическая медицина»). Велику увагу приділяли вітчизняні та зарубіжні кардіологи завбаченню короткочасних результатів гострого інфаркту міокарду (Бабарскинене М.Р. Результаты и возможности прогнозирования ближайших исходов и осложнений инфаркта миокарда //Врачебное дело. - 1983. - №1. - С.64-69; Алперт Дж., Френсис Г. Лечение инфаркта миокарда (практ. руковод.). - М.: Практика, 1994. - 255с.; Kerry L Lee et al. Predictors of 30-day mortality in the era of reperfusion for acute myocardial infarction //Circulation. - 1995. - Vol.91, №6. - P.1659-68). У прогностичній моделі, розробленій співробітником Інституту терапії АМН України А.В.Лещенко, з урахуванням значущості найбільш вагомих предикторів результатів 30-денного лікування гострого інфаркту міокарду (стать, вік, перенесений інфаркт міокарду у минулому, цукровий діабет, частота серцевих скорочень та ознаки набряку легень під час надходження до лікарні) був розрахований прогностичний коефіцієнт та за ним виконана стратифікація хворих на групи за прогнозом (добрий, відносно добрий, поганий та дуже поганий) (Лещенко А.В. Прогнозирование кратковременного исхода острого инфаркта миокарда. //Современные проблемы клиники внутренних болезней: Сб. науч. тр. /Редкол.: Л.Т. Малая (отв. ред.) и др.; МЗ Украины, Харьк. гос. мед. ун-т. - Харьков: РИП «Оригинал», 1997. - С.228-231). Недоліками цього способу є відсутність підрозділу хвороби залежно від локалізації та аналізу даних лабораторних досліджень, які мають істотний вплив на перебіг та результати лікування гострого інфаркту міокарду. Відомий також спосіб характеристики впливу низки чинників на результати лікування геморагічних інсультів, зокрема нетравматичних внутрішньочерепних крововиливів, запропонований у 2002 році Т.Н. Галкіною з Російського науково-дослідного нейрохірургічного інституту ім. проф. А.Л. Поленова, Санкт-Петербург [Галкина Т.Н. Клинико-статистическая характеристика и многофакторный анализ исходов нетравматических внутричерепных кровоизлияний. //www.neuro. neva.m/Russian/Issues/Articles. 2.2002/galkina.htm]. Автор наводить математичні моделі, які оцінюють значущість найбільш впливових факторів (ступінь порушення свідомості та важкість стану під час надходження до лікарні, об'єм гематоми, кількість факторів ризику, вік хворого) у визначенні вітального прогнозу. Недоліками цього способу є аналіз даних на гострий геморагічний, а не ГІІ, відсутність оцінки впливу ураження лівої та правої півкуль мозку, строків госпіталізації від початку хвороби, рівня артеріального тиску, змін на електрокардіограмі, важкості захворювання за сучасними шкалами для об'єктивізації стану хвори х на інсульт, лабораторних показників, які відображають системні метаболічні та запальні порушення внаслідок ураження мозку. Відомим також є спосіб Wang Y et al., 2001, у якому з метою прогнозування 30-денної летальності серед хворих на ГІІ оцінювали значущість рівня свідомості, наявності дисфагії, сфінктерних порушень, гемі- чи тетрапарезу, систолічного та діастолічного тиску, рівня глюкози та кількості лейкоцитів периферичної крові, температури тіла під час надходження до лікарні, а також анамнезу цукрового діабету. Після багатофакторного аналізу шляхом пропорційного додавання найбільш вагомих предикторів летальності (порушення свідомості - 5 балів, сфінктерні порушення - 4 бали, дисфагія - 3 бали, підвищення температури тіла та гіперглікемія без анамнезу цукрового діабету - по 2 бали) розроблений прогностичний індекс, який вказує на високий ризик 30денної летальності у разі досягнення значення 11 або більше [Wang Y, Lim L-Y, Levi С, Heller RF, Fischer J. A prognostic index for 30-day mortality after stroke. J Clin Epidemiol 2001; 54:766-773]. Недоліками цього способу є неврахування ураженої півкулі мозку та судинного басейну (каротидний чи вертебро-базилярний), даних нейровізуалізіції та інши х інстр ументальних методів, часу від початку захворювання до початку лікування, результатів інших лабораторних тестів, зокрема кількісного визначення рівнів маркерів запалення, відсутність серед чинників, що аналізували, даних анамнезу щодо ішемічної хвороби серця та інсультів у минулому, а також неврологічних та системних ускладнень, що виникали у хворих під час лікування. За прототип обрано спосіб прогнозування короткострокових результатів лікування ГІІ, який був розроблений М.М. Sumer et al. шляхом аналізу комплексу показників у 266 хворих [Sumer MM, Ozdemir I, Tascilar N. Predictors of outcome after acute ischemic stroke. Acta Neurol Scand. 2003; 107(4):276-9]. Клініко-анамнестичні відомості охоплювали анамнез цукрового діабету та ішемічної хвороби серця, вік, стать, а також оцінку за Канадською неврологічною шкалою під час госпіталізації. Набір інструментальних досліджень включав рентгенографію грудної клітини, ЕКГ у 12 відведеннях, трансторакальну чи транезофагеальну ехокардіографію, допплерівське ультразвукове дослідження сонних артерій чи магнітно-резонансну ангіографію інтра- та екстракраніальних артерій, комп'ютерну та/або магнітно-резонансну томографію голови під час надходження у лікарню та повторно через 48-72 години. До низки лабораторних досліджень увійшли ліпопротеїди, глюкоза, креатинин, азот сечовини, клінічний аналіз та електроліти крові. Аналіз за методом логістичної регресії виявив два незалежні прогностичні фактори: важкість неврологічного дефіциту під час госпіталізації та локалізація ураження у вертебробазилярному судинному басейні. Недоліками цього способу є відсутність серед чинників, що включено до аналізу, часу від початку захворювання до початку лікування, ураженої півкулі мозку, дисфагії, температури тіла, рівня систолічного та діастолічного артеріального тиску, а також неврологічних та системних ускладнень, що виникали у хворих під час лікування. В основу винаходу поставлено задачу вдосконалення способу раннього прогнозування короткострокового (30-денного) результату стаціонарного лікування ГІІ у каротидному басейні, в якому за рахунок багатофакторного аналізу великої кількості показників розроблено точну та надійну прогностичну модель. Відомо, що саме комплексна оцінка незалежних чинників (клініко-анамнестичних, інструментальних та лабораторних даних) підвищує точність та надійність прогнозування залежних параметрів. Поставлена задача вирішується у способі раннього прогнозування короткострокового (30-денного) результату стаціонарного лікування ГІІ у каротидному басейні шляхом проведення клініко-анамнестичних, інструментальних та лабораторних досліджень та математичної обробки отриманих даних, згідно з винаходом, додатково досліджують час від початку захворювання до початку лікування, ураження правої чи лівої півкулі мозку, наявність дисфагії під час госпіталізації, температуру тіла, рівень систолічного та діастолічного артеріального тиску під час госпіталізації, а також наявність важких системних ускладнень, що виникли у хворих під час лікування, і після проведення кореляційного аналізу і з'ясування сили взаємозв'язку спектру проявів та наслідків ГІІ (потенційних предикторів) з результатом лікування (хворий вижив чи помер) станом на 30-й день від виникнення хвороби виконують крокову логістичн у регресію і розраховують вірогідність Р загибелі хворого протягом перших 30 діб. 1 R= × 100%, 1+ exp- z де Р - вірогідність загибелі, a z - показник, який розраховують за наступною формулою: z=-110,478+0,11·В+0,036·РВІМ+1,508·РП+ 2,574·МТТ+0,496·КФ+0,312·КЛК+4,764·УС, де В - вік у роках, РВІМ - найбільший розмір вогнища інфаркту мозку за даними томографії у мм, РП - рівень притомності під час госпіталізації (1-ясна, 2-оглушення, 3-сопор, 4-кома), МТТ - максимальна температура тіла хворого протягом 72 годин від надходження до лікарні у °С, КФ - концентрація фібриногену у периферичній крові під час госпіталізації у г/л, КЛК - кількість лейкоцитів у периферичній крові під час госпіталізації у мільярдах /л, УС -дігностоване важке системне ускладнення ГІІ. Додавання до чинників, що досліджуються та залучуються до аналізу, вище означених додаткових показників дозволяє підвищити точність та надійність прогнозування короткострокового (30-денного) результату стаціонарного лікування ГІІ у каротидному басейні, а також зосередити увагу на прогностичне найбільш значущих показниках під час розробки або активної корекції лікувальної тактики. Спосіб, що заявляється, здійснюють таким чином. На великій кількості хворих було досліджено та включено до аналізу наступні показники: вік, стать, день госпіталізації від початку захворювання, рівень свідомості, оцінку за шкалою Оргогозо, наявність дисфагії, анамнез цукрово діабету та ішемічної хвороби серця, глюкоза крові при госпіталізації та у динаміці натщесерце на 2-3 день лікування, аритмії на ЕКГ, систолічний та діастолічний артеріальний тиск, концентрації фібриногену, креатинину крові, кількість лейкоцитів, ШЗЕ і температура тіла під час госпіталізації і її найвищий показник на протязі перших 3 діб у лікарні, а також виникнення важких системних ускладнень (пневмонія чи респіраторний дістрес-синдром дорослих, гострий інфаркт міокарда, тромбоемболія гілок легеневої артерії, шлунково-кишкова кровотеча). Рівняння лінійної регресії за умови впливу на результати лікування низки показників має наступний загальний вигляд: Z=а+b1 x1+...+bi xi; де а- константа, b - коефіцієнт, який відображує рівень значущості певного показника. Вирішення задачі прогнозування реалізовано шляхом процедури бінарної логістичної регресії кроковим методом. Під час цього йде послідовне включення у рівняння показників у порядку зменшення їх значущості, тобто спочатку найзначущій, за ним менш значущій і так далі до найменш значущого показника. Якість наближення прогностичної моделі оцінювали за допомогою функції подібності. У якості міри правдоподібності застосовується негативне подвоєне значення логарифму цієї функції (-2LL). Під час додавання нового показника кроковим методом значення -2LL зменшувалось, що відбивало поліпшення якості наближення регресійної моделі до фактичних даних. У узагальнюючій таблиці моделі наведені міри визначеності R 2 за Сох & Snell та Nagelkerkes, які вказують на ту частину дисперсії, що може бути пояснена за допомогою логістичної регресії (Таблиця 1). У нашому випадку вона складає 87,6% за Nagelkerkes. Таблиця 1 Узагальнююча таблиця моделі Крок -2LL R2 Сох & Snell R2 Nagelkerkes 1 2 3 4 116,646 108,954 103,716 97,795 0,589 0,601 0,609 0,618 0,798 0,814 0,825 0,837 5 6 7 92,165 83,943 77,482 0,627 0,638 0,647 0,848 0,864 0,876 Відповідно до підсумків розрахунків до моделі включено 7 показників, які мають статистичну надійність р