RU2325840C1 - Spastic infantile cerebral paralysis prediction for premature children - Google Patents

Spastic infantile cerebral paralysis prediction for premature children Download PDF

Info

Publication number
RU2325840C1
RU2325840C1 RU2006146598/14A RU2006146598A RU2325840C1 RU 2325840 C1 RU2325840 C1 RU 2325840C1 RU 2006146598/14 A RU2006146598/14 A RU 2006146598/14A RU 2006146598 A RU2006146598 A RU 2006146598A RU 2325840 C1 RU2325840 C1 RU 2325840C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
diagnostic
duration
coefficient
cerebral palsy
established
Prior art date
Application number
RU2006146598/14A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Елена Витальевна Аронскинд (RU)
Елена Витальевна Аронскинд
Виктор Николаевич Шершнев (RU)
Виктор Николаевич Шершнев
Original Assignee
Государственное образовательное учреждение Высшего профессионального образования "Уральская государственная медицинская академия Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное образовательное учреждение Высшего профессионального образования "Уральская государственная медицинская академия Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" filed Critical Государственное образовательное учреждение Высшего профессионального образования "Уральская государственная медицинская академия Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию"
Priority to RU2006146598/14A priority Critical patent/RU2325840C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2325840C1 publication Critical patent/RU2325840C1/en

Links

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: invention relates to the medicine, in particular to the children's neuroscience and can be used as a tool for spastic infantile cerebral paralysis prediction for premature children. The method includes determination of the gestational age, duration of anhydrous period, artificial pulmonary ventilation, partial parenteral feeding, and a peri- intraventricular hemorrhage of the III-IV degree, periventricular leukomalacia, brain edema, the horns size of the lateral ventricles rear. Each indicator should be provided with the diagnostic rate as far as information content is decreasing. Then the amount of diagnostic coefficients should be determined starting with the amendments. The decision can be taken on the possibility of cerebral palsy child if the amount of diagnostic coefficients in descending order exceeds the upper threshold limit of 0.68. It can also be taken on the absence of cerebral palsy child, if the amount of diagnostic lower coefficients is lower than threshold which equals to -1.2. This method allows to predict the formation of spastic cerebral palsy on the 21st day of life. It reduces the probability of premature baby's disability, as a result of changes in observation and treatment.
EFFECT: this method allows to predict the formation of spastic cerebral palsy on the 21st day of life.
1 tbl, 3 ex

Description

Изобретение относится к медицине, в частности к детской неврологии, и может быть использовано в качестве способа прогнозирования детского церебрального паралича (ДЦП) у недоношенных детей.The invention relates to medicine, in particular to pediatric neurology, and can be used as a method for predicting cerebral palsy (cerebral palsy) in premature infants.

Объективное разделение больных по возможности формирования детского церебрального паралича - важнейшая классификационная задача реабилитационной медицины. Она давно привлекает внимание исследователей, так как является основой индивидуализации подхода к диспансерному наблюдению и терапии, способствует дифференцированному отношению к перинатальным поражениям головного мозга у недоношенных детей и позволяет определить наиболее важные перинатальные факторы риска, способствующие формированию детского церебрального паралича.An objective separation of patients as far as possible the formation of cerebral palsy is the most important classification task of rehabilitation medicine. It has long attracted the attention of researchers, since it is the basis for an individualized approach to dispensary observation and therapy, promotes a differentiated attitude to perinatal brain lesions in premature babies, and allows you to determine the most important perinatal risk factors that contribute to the formation of cerebral palsy.

Актуальность предложенного способа определяется высокой частотой формирования ДЦП среди недоношенных детей - от 20 до 35% [Bennett F.C., Scott D.T. Long-term perspective on premature infant outcome and contemporary intervention issues //Semn. Perinatal. - 1997 Jun. - № 21 (3). - P.190-201.].The relevance of the proposed method is determined by the high frequency of the formation of cerebral palsy among premature babies - from 20 to 35% [Bennett F.C., Scott D.T. Long-term perspective on premature infant outcome and contemporary intervention issues // Semn. Perinatal. - 1997 Jun. - No. 21 (3). - P.190-201.].

Отмечено, что способ прогнозирования спастических форм детского церебрального паралича, прежде всего, должен характеризовать выраженность патоморфологических изменений центральной нервной системы и основываться на наиболее информативных факторах перинатального исхода.It is noted that the method for predicting spastic forms of cerebral palsy, first of all, should characterize the severity of pathomorphological changes in the central nervous system and be based on the most informative factors of the perinatal outcome.

Известен способ прогнозирования ДЦП с помощью программно-аппаратного комплекса «Микромоторика-2000» [Ефимов А.П. Системное представление о комплексном лечении и реабилитации детей с последствиями родовых травм. Второй Международный конгресс "Восстановительная медицина и реабилитация 2005". 20-21 сентября. Сборник тезисов, Москва, 2005. С.24-25], позволяющий регистрировать и анализировать микродвижения тела при разных патологических состояниях опорно-двигательной и нервной систем.A known method for predicting cerebral palsy using the hardware-software complex "Micromotorics-2000" [Efimov A.P. Systemic understanding of the comprehensive treatment and rehabilitation of children with the consequences of birth injuries. Second International Congress "Restorative Medicine and Rehabilitation 2005". September 20-21. Abstracts, Moscow, 2005. P.24-25], allowing to register and analyze the micromotion of the body under various pathological conditions of the musculoskeletal and nervous systems.

Недостатки способа:The disadvantages of the method:

1. Не применим к недоношенным детям, вследствие особенностей их нервно-мышечного созревания, двигательной активности [Amiel-Tison С, Stewart A. Follow up studies during the first five years of life: a pervasive assessment of neurological function. Arch Dis. Child 1989; 64:496-502] до момента достижения ими скорректированного возраста в 40 недель.1. Not applicable to premature babies, due to the characteristics of their neuromuscular maturation, motor activity [Amiel-Tison C, Stewart A. Follow up studies during the first five years of life: a pervasive assessment of neurological function. Arch Dis. Child 1989; 64: 496-502] until they reach an adjusted age of 40 weeks.

2. Требует дорогостоящего оборудования.2. Requires expensive equipment.

Наиболее близким к заявляемому способу прогнозирования ДЦП является индекс неонатального клинического риска - Neonatal Medical Index (NMI), который учитывает массу тела ребенка при рождении, длительность искусственной вентиляции легких (ИВЛ), потребность в дополнительной оксигенации и ее длительность, персистенцию фетальных коммуникаций, наличие апноэ и брадикардии, уровень гипербилирубинемии, потребовавший проведения операции заменного переливания крови, наличие и степень пери-интравентрикулярных кровоизлияний (ПИВК), перивентрикулярной лейкомаляции (ПВЛ), а также наличие синдрома неонатальных судорог и менингита [Korner A.F., Stevenson D.Kraemer H.C. Prediction of the development of low birth weight preterm infants by a new neonatal medical index. J. Dev. Behav. Pediatr. - 1993 Oct. - V. 14(2), - p.106-111] - прототип.Closest to the claimed method for predicting cerebral palsy is a neonatal clinical risk index - Neonatal Medical Index (NMI), which takes into account the baby’s body weight at birth, the duration of mechanical ventilation (IVL), the need for additional oxygenation and its duration, persistence of fetal communications, the presence of apnea and bradycardia, the level of hyperbilirubinemia, requiring replacement blood transfusion, the presence and degree of peri-intraventricular hemorrhage (PIVC), periventricular leukemia malignancy (PVL), as well as the presence of neonatal seizure syndrome and meningitis [Korner A.F., Stevenson D. Kraemer H.C. Prediction of the development of low birth weight preterm infants by a new neonatal medical index. J. Dev. Behav. Pediatr. - 1993 Oct. - V. 14 (2), - p.106-111] - prototype.

Недостатки способа:The disadvantages of the method:

1. Выделяет наиболее важные неонатальные факторы риска развития неблагоприятных неврологических отклонений, однако не учитывает влияние факторов интранатального периода.1. Highlights the most important neonatal risk factors for the development of adverse neurological abnormalities, but does not take into account the influence of factors of the intrapartum period.

2. Отсутствует дифференцированный подход к отсроченным неврологическим отклонениям в состоянии здоровья недоношенных детей (двигательные, психические, когнитивные и другие неблагоприятные отклонения), что является определяющим при выборе тактики диспансерного наблюдения и лечения указанного контингента детей.2. There is no differentiated approach to delayed neurological abnormalities in the state of health of premature babies (motor, mental, cognitive and other unfavorable abnormalities), which is crucial when choosing the tactics of dispensary observation and treatment of this contingent of children.

3. Точность способа не известна.3. The accuracy of the method is not known.

4. Способ применяется в грудном возрасте, начиная с одного месяца жизни, не позволяет проводить раннюю диагностику в первые недели жизни.4. The method is used in infancy, starting from one month of life, does not allow for early diagnosis in the first weeks of life.

5. Учитывая невозможность непрерывного мониторирования частоты дыхания и сердечных сокращений у всех недоношенных детей длительное время, создается возможность недоучета апное и/или брадикардии и, следовательно, неверное определение прогноза.5. Given the impossibility of continuous monitoring of the respiratory rate and heart rate in all premature infants for a long time, there is the possibility of underestimating apnea and / or bradycardia and, therefore, incorrect determination of the prognosis.

Задача, на которую направлено изобретение, состоит в раннем прогнозировании формирования детского церебрального паралича с целью снижения числа детей - инвалидов с детства.The problem to which the invention is directed is to early predict the formation of cerebral palsy in order to reduce the number of children with disabilities from childhood.

Технический результат, который достигается при использовании изобретения, состоит в более раннем, объективном, комплексном, достоверном, по сравнению с уже имеющимися способами прогнозирования, определении вероятности формирования ДЦП, и, следовательно, в уменьшении вероятности инвалидизации недоношенных детей, в результате раннего изменения тактики наблюдения и лечения.The technical result that is achieved by using the invention consists in an earlier, objective, comprehensive, reliable, in comparison with the existing methods of forecasting, determination of the likelihood of cerebral palsy, and, therefore, to reduce the likelihood of disability of premature babies, as a result of an early change in observation tactics and treatment.

Это достигается тем, что дополнительно оценивают гестационный возраст при рождении, длительность безводного периода, длительность частичного парентерального питания, а также наличие отека мозга, размеры задних рогов боковых желудочков (по данным нейросонографии (НСГ), в 0-14 суток жизни), при этом каждому учитываемому показателю устанавливают диагностический коэффициент (ДК) в порядке убывания информативности.This is achieved by the fact that the gestational age at birth, the duration of the anhydrous period, the duration of partial parenteral nutrition, as well as the presence of cerebral edema, the size of the posterior horns of the lateral ventricles (according to neurosonography (NSG), are estimated at 0-14 days of life), while each considered indicator is set diagnostic coefficient (DK) in descending order of information content.

Затем полученные диагностические коэффициенты суммируются, начиная с поправки, и при достижении верхнего порога (ВП), равного 0.68, ребенок относится к группе детей с ДЦП, а при достижении нижнего порога (НП), равного -1.2, ребенок относится к группе детей не ДЦП.Then, the obtained diagnostic coefficients are summarized, starting from the correction, and upon reaching the upper threshold (VP) equal to 0.68, the child belongs to the group of children with cerebral palsy, and when the lower threshold (NP) is equal to -1.2, the child belongs to the group of children without cerebral palsy .

При таком выполнении способа за счет расширения учитываемых показателей и их последующей обработки обеспечивается раннее и более достоверное прогнозирование ДЦП.With this method, due to the expansion of the considered indicators and their subsequent processing, early and more reliable prediction of cerebral palsy is provided.

Патентуемый способ прогнозирования поясняется в таблице 1 и был определен следующим образом.Patented forecasting method is illustrated in table 1 and was defined as follows.

Таблица 1
Наиболее информативные показатели и диагностические коэффициенты
Table 1
The most informative indicators and diagnostic coefficients
ПоказателиIndicators ЗначениеValue ДКDK Гестационный возрастGestational age ≤30 недель≤30 weeks 0.220.22 >30 недель> 30 weeks -0.84-0.84 Размеры задних рогов боковых желудочковDimensions of the posterior horns of the lateral ventricles ≥13 мм≥13 mm 0.510.51 <13 мм<13 mm -0.35-0.35 Длительность безводного периодаAnhydrous Duration >60 часов> 60 hours 0.720.72 <60 часов<60 hours -0.22-0.22 ДлительностьDuration искусственнойartificial ≥10 суток≥10 days 0.630.63 вентиляции легкихlung ventilation <10 суток<10 days -0.25-0.25 Пери-интравентрикулярные кровоизлияния III-IV степениPeri-intraventricular hemorrhages of the III-IV degree Естьthere is 0.710.71 НетNo -0.21-0.21 Длительность частичного парентерального питанияDuration of Partial Parenteral Nutrition ≥18 суток≥18 days 0.340.34 <18 суток<18 days -0.34-0.34 ПеривентрикулярнаяPeriventricular лейкомаляцияleukomalacia Нет -0.20No -0.20 Естьthere is 0.580.58 Отек мозгаCerebral edema Естьthere is 0.580.58 НетNo -0.20-0.20 ПоправкаAmendment -- -0.34-0.34

С целью определить наиболее информативные факторы перинатального исхода проводили динамическое проспективное исследование 97 недоношенных детей. Все дети находились на лечении в неонатальных отделениях областной детской клинической больницы №1 (ОДКБ) г.Екатеринбурга. В стационаре НСГ проводили через большой родничок секторальными датчиками 5 и 7,5 МГц с помощью аппаратов фирмы "Siemens", "Aloca-500", "SIM 5000 plus" путем последовательного получения 10 стандартных сечений в коронарной и сагиттальной плоскостях по общепринятой методике (всего - 198 исследований). Определяли наличие нейросонографических признаков ПИВК III-IV степени, ПВЛ, отека мозга, измеряли размеры задних рогов боковых желудочков. В зависимости от формирования спастических форм ДЦП в 12-18 месяцев жизни, все больные были разделены на 2 клинические группы:In order to determine the most informative factors of the perinatal outcome, we conducted a dynamic prospective study of 97 preterm infants. All children were treated in the neonatal departments of the Regional Children's Clinical Hospital No. 1 (CSTO) of Yekaterinburg. In the hospital, NSG was carried out through a large fontanel with 5 and 7.5 MHz sector sensors using Siemens, Aloca-500, and SIM 5000 plus devices by sequentially obtaining 10 standard sections in the coronary and sagittal planes according to the generally accepted method (total - 198 studies). The presence of neurosonographic signs of grade III-IV PIVC, PVL, cerebral edema was determined, and the sizes of the posterior horns of the lateral ventricles were measured. Depending on the formation of spastic forms of cerebral palsy in 12-18 months of life, all patients were divided into 2 clinical groups:

I группа - дети, имевшие спастические формы ДЦП (n=16);Group I - children who had spastic forms of cerebral palsy (n = 16);

II группа - дети, имевшие психомоторное развитие, соответствующее скорректированному возрасту в 12-18 месяцев жизни (n=36).Group II - children with psychomotor development corresponding to the adjusted age at 12-18 months of life (n = 36).

Критериями отбора детей во II группу были:The selection criteria for children in group II were:

- отсутствие задержки психомоторного развития (выраженной или темповой). По этой причине из исследования были удалены 19 детей;- the absence of a delay in psychomotor development (pronounced or tempo). For this reason, 19 children were removed from the study;

- отсутствие значимой патологии глаз (слепоты или слабовидения), т.к. дети с сенсорными нарушениями имеют особенности статико-моторного и/или психомоторного развития. По этой причине из исследования были удалены 12 детей.- the absence of significant eye pathology (blindness or low vision), because children with sensory impairments have features of static-motor and / or psychomotor development. For this reason, 12 children were removed from the study.

- выжившие дети. По этой причине из исследования были удалены 4 умерших ребенка;- surviving children. For this reason, 4 dead children were removed from the study;

- регулярно наблюдавшиеся дети.- regularly observed children.

Для построения диагностической модели использовали вероятностную модель диагностики, основанную на теореме Байеса.To build a diagnostic model, a probabilistic diagnostic model was used, based on the Bayes theorem.

Так как вид распределения диагностических параметров неизвестен, значения показателей были разбиты оптимальным образом на два диапазона и вычислены условные вероятности в диапазонах для каждого из двух возможных состояний пациента.Since the type of distribution of the diagnostic parameters is unknown, the values of the indicators were optimally divided into two ranges and the conditional probabilities in the ranges were calculated for each of the two possible states of the patient.

Для получения наиболее простого вида решающего правила и малого объема выборки используется предположение о независимости признаков. Для каждого признака вычисляются диагностические коэффициенты (ДК) и прогноз строится методом последовательного анализа Вальда (Гублер Е.В., Генкин А.А. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях. - Л.: Медицина, 1973. - 141 с.).To obtain the simplest type of decision rule and small sample size, the assumption of independence of attributes is used. For each symptom, diagnostic coefficients (DCs) are calculated and the forecast is constructed by the Wald sequential analysis method (Gubler E.V., Genkin A.A. Application of nonparametric statistics criteria in biomedical research. - L .: Medicine, 1973. - 141 p. )

Все исследуемые признаки ранжируются по убыванию информативности, которая вычисляется по информационной мере Кульбака. Для прогнозирования формирования ДЦП первоначально использовались 39 признаков, из которых были выделены 8 наиболее информативных признаков.All the studied characteristics are ranked in descending order of informativeness, which is calculated by the Kullback information measure. To predict the formation of cerebral palsy, 39 signs were initially used, of which 8 most informative signs were identified.

Прогноз производится на основе суммы ДК и решение принимается при достижении суммой верхнего (ВП) или нижнего порогов (НП). Значения ВП и НП определяются уровнем допустимой вероятности диагностических ошибок.The forecast is based on the amount of DC and the decision is made when the sum reaches the upper (VP) or lower thresholds (NP). The values of VP and NP are determined by the level of acceptable probability of diagnostic errors.

Ошибка при пропуске ДЦП считалась наиболее опасной и ее вероятность принималась равной 5% (чувствительность метода прогноза - 95%). Ошибка гипердиагностики ДЦП считалась менее опасной и ее вероятность принималась равной 20% (специфичность метода прогноза - 80%). Способ определения ВП и НП описан в (Гублер Е.В., Генкин А.А. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях. - Л.: Медицина, 1973. - 141 с.). Полученные значения порогов: ВП=0.68 и НП=-1.20.The error in skipping cerebral palsy was considered the most dangerous and its probability was assumed to be 5% (the sensitivity of the forecast method is 95%). The error in the overdiagnosis of cerebral palsy was considered less dangerous and its probability was taken equal to 20% (specificity of the forecast method is 80%). The method for determining VP and NP is described in (Gubler E.V., Genkin A.A. Application of nonparametric statistical criteria in biomedical research. - L .: Medicine, 1973. - 141 p.). The obtained threshold values: VP = 0.68 and NP = -1.20.

Априорная вероятность появления ДЦП равна 31.4%, а для не ДЦП - 68.6%. Отношения априорных вероятностей для ДЦП и не ДЦП учитывается при построении прогноза.The a priori probability of the occurrence of cerebral palsy is 31.4%, and for non-cerebral palsy - 68.6%. The relations of a priori probabilities for cerebral palsy and non-cerebral palsy are taken into account when building the forecast.

Прогноз возможного развития ДЦП строится по следующему правилу:The forecast for the possible development of cerebral palsy is based on the following rule:

1. К поправке, учитывающей отношение априорных вероятностей, равной -0.34, последовательно (в порядке убывания информативности) добавляются значения ДК, соответствующие градации признака, обнаруженной у пациента.1. To the correction taking into account the ratio of a priori probabilities equal to -0.34, the values of DC corresponding to the gradation of the symptom found in the patient are added sequentially (in descending order of informativeness).

2. Если сумма ДК в порядке убывания информативности на определенном шаге анализа равна или превышала ВП, то принимается решение об отнесении пациента к группе ДЦП.2. If the amount of DC in the descending order of informativeness at a certain step of the analysis is equal to or higher than VP, then a decision is made to assign the patient to the group of cerebral palsy.

3. Если сумма ДК в порядке убывания информативности на определенном шаге анализа равна или меньше НП, то принимается решение об отнесении пациента к группе не ДЦП.3. If the amount of DC in the descending order of informativeness at a certain step of the analysis is equal to or less than NP, then a decision is made to classify the patient as a group without cerebral palsy.

4. Если сумма ДК оставалась в интервале между НП и ВП, то суммирование ДК продолжается до тех пор, пока не будут достигнуты либо один из порогов, либо не исчерпан список информативных признаков. В последнем случае прогноз не определен, так как имеющейся информации недостаточно для принятия решения с заданным уровнем надежности.4. If the amount of DC remained in the interval between NP and VP, then the summation of the DC continues until either one of the thresholds is reached or the list of informative signs is not exhausted. In the latter case, the forecast is not defined, since the available information is not enough to make a decision with a given level of reliability.

Приводим клинические примеры реализации анализа информативности признаков и определения прогноза формирования ДЦП.We give clinical examples of the analysis of the information content of signs and determining the prognosis of the formation of cerebral palsy.

Пример 1.Example 1

З., девочка, номер истории болезни №9181.Z., girl, medical history number 9181.

Ребенок от III беременности, I родов. Роды в сроке 26 недели беременности, естественные, быстрые (6 ч.). Родилась недоношенная девочка с массой тела - 1200, оценка по Апгар - 2/5 баллов. С рождения находилась на ИВЛ, длительность ИВЛ составила 11 суток.A child from III pregnancy, I childbirth. Delivery at 26 weeks of pregnancy, natural, quick (6 hours). A premature girl with a body weight of 1200 was born, an Apgar score of 2/5 points. From birth, she was on mechanical ventilation; the duration of mechanical ventilation was 11 days.

Используя выявленные наиболее информативные признаки, были составлены следующие равенства:Using the identified most informative features, the following equalities were compiled:

Поправка=-0.34+0.22 (срок гестации=26 недель<30 недель.)=-0.12+0.51 (ЗРБЖ=17 мм>13 мм)=0.39-0.22 (длительность безводного периода=6 ч<60 ч)=0.17+0.63 (длительность ИВЛ=11 с>10 суток)=0.80>ВП=0.68, следовательно, уже при определении суммы ДК четырех информативных признаков получено значение, превышающее ВП. Заключение: Заключение: данные за ДЦП - есть.Amendment = -0.34 + 0.22 (gestational age = 26 weeks <30 weeks.) = - 0.12 + 0.51 (ZRBZH = 17 mm> 13 mm) = 0.39-0.22 (anhydrous period = 6 h <60 h) = 0.17 + 0.63 (duration of mechanical ventilation = 11 s> 10 days) = 0.80> VP = 0.68, therefore, when determining the sum of the DC of four informative signs, a value exceeding the VP was obtained. Conclusion: Conclusion: there is data for cerebral palsy.

В возрасте 11 месяцев жизни был выставлен диагноз: ДЦП.At the age of 11 months of life, a diagnosis was made: cerebral palsy.

Пример 2Example 2

Б., девочка, номер истории болезни №3503. Ребенок от I беременности, I родов. Роды в сроке 28 недели беременности, оперативные. Родилась недоношенная девочка с массой тела - 1090, оценка по Апгар - 6/7 баллов. С рождения находилась на ИВЛ, длительность ИВЛ составила 9 суток.B., girl, medical history number 3503. A child from I pregnancy, I childbirth. Childbirth in the period of 28 weeks of pregnancy, operational. A premature girl with a body weight of 1090 was born, an Apgar score of 6/7 points. From birth, she was on mechanical ventilation; the duration of mechanical ventilation was 9 days.

Используя выявленные наиболее информативные признаки, было составлено следующее равенство:Using the identified most informative features, the following equality was compiled:

Поправка=-0.34+0.22 (срок гестации=26 недель<30 недель.)=-0.12-0.35 (ЗРБЖ=7 мм<13 мм)=-0.47-0.22 (длительность безводного периода=0 ч<60 ч)=-0.69-0.25 (длительность ИВЛ=9 с<10 с)=0.94-0.21 (ВЖК 3-4 ст=нет)=-1.15-0.34 (длительность частичного парентерального питания=16 суткам<18 суток)=-1.49<-1,2.Amendment = -0.34 + 0.22 (gestational age = 26 weeks <30 weeks.) = - 0.12-0.35 (ZRBZH = 7 mm <13 mm) = - 0.47-0.22 (duration of the anhydrous period = 0 h <60 h) = - 0.69 -0.25 (duration of mechanical ventilation = 9 s <10 s) = 0.94-0.21 (IVH 3-4 st = no) = - 1.15-0.34 (duration of partial parenteral nutrition = 16 days <18 days) = - 1.49 <-1.2 .

Заключение: данные за ДЦП - нет.Conclusion: data for cerebral palsy - no.

В возрасте 15 месяцев жизни на очередном приеме у невролога ребенку был выставлен диагноз: РЦОН. Миатонический синдром.At the age of 15 months of life, at the next appointment with a neurologist, the child was diagnosed with RCSC. Myatonic syndrome.

Пример 3.Example 3

П., мальчик, номер истории болезни №10234.P., boy, case history number No. 10234.

Ребенок от II беременности, I родов. Роды в сроке 31 неделя беременности, естественные. Родился недоношенный мальчик с массой тела - 1460, оценка по Апгар - 1/3 баллов. С рождения находился на ИВЛ, длительность ИВЛ составила 9 суток.A child from II pregnancy, I childbirth. Childbirth in the period of 31 weeks of pregnancy, natural. A premature boy with a body weight of 1460 was born, Apgar score - 1/3 points. From birth, he was on mechanical ventilation; the duration of mechanical ventilation was 9 days.

Используя выявленные наиболее информативные признаки, были составлены следующие равенства: Поправка=-0.34-0.84 (срок гестации=31 недель>30 недель)=-1.18+0.51 (ЗРБЖ=15 мм>13 мм)=-0.67-0.22 (длительность безводного периода=10 ч<60 ч)=-0.99-0.25 (длительность ИВЛ=9 суток<10 суток)=-1.24<-1.2. Заключение: данные за ДЦП - нет.Using the most informative signs identified, the following equalities were compiled: Correction = -0.34-0.84 (gestational age = 31 weeks> 30 weeks) = - 1.18 + 0.51 (ZRBZH = 15 mm> 13 mm) = - 0.67-0.22 (duration of the anhydrous period = 10 hours <60 hours) = - 0.99-0.25 (duration of mechanical ventilation = 9 days <10 days) = - 1.24 <-1.2. Conclusion: data for cerebral palsy - no.

Claims (1)

Способ прогнозирования спастических форм детского церебрального паралича у недоношенных детей путем определения длительности искусственной вентиляции легких, степени пери-интравентрикулярных кровоизлияний, наличия перивентрикулярной лейкомаляции, отличающийся тем, что дополнительно оценивают гестационный возраст, длительность безводного периода, длительность частичного парентерального питания, а также наличие отека мозга и размеры задних рогов боковых желудочков в 1-14 сут жизни, при этом каждому учитываемому показателю устанавливают диагностические коэффициенты (ДК) по мере убывания информативности, а именно при гестационном возрасте ≤30 нед устанавливают диагностический коэффициент 0,22, а при гестационном периоде >30 нед диагностический коэффициент (-)0,84; при размерах задних рогов боковых желудочков ≥13 мм устанавливают диагностический коэффициент 0,51, а при размерах задних рогов боковых желудочков <13 мм диагностический коэффициент (-)0,35; при длительности безводного периода >60 ч устанавливают диагностический коэффициент 0,72, при длительности <60 ч диагностический коэффициент (-)0,22; при длительности искусственной вентиляции легких ≥10 сут устанавливают диагностический коэффициент 0,63, при длительности <10 сут диагностический коэффициент (-)0,25; при наличии пери-интравентрикулярных кровоизлияний III-IV степени устанавливают диагностический коэффициент 0,71, при отсутствии диагностический коэффициент (-)0,21; при длительности частичного парентерального питания ≥18 сут устанавливают диагностический коэффициент 0,34, при длительности <18 сут диагностический коэффициент (-)0,34; при наличии перивентрикулярной лейкомаляции устанавливают диагностический коэффициент 0,58, при отсутствии диагностический коэффициент (-)0,20; при наличии отека мозга устанавливают диагностический коэффициент 0,58, при отсутствии отека мозга диагностический коэффициент (-)0,20; при этом поправка составляет (-)0,34; после чего определяют сумму диагностических коэффициентов, начиная с поправки, и принимают решение об отнесении пациента к группе детского церебрального паралича, если сумма диагностических коэффициентов в порядке убывания информативности на определенном шаге анализа не менее 0,68, и к группе не детского церебрального паралича, если сумма диагностических коэффициентов равна или меньше (-)1,2.A method for predicting spastic forms of cerebral palsy in premature infants by determining the duration of mechanical ventilation, the degree of peri-intraventricular hemorrhage, the presence of periventricular leukomalacia, characterized in that the gestational age, the duration of the anhydrous period, the duration of partial parenteral nutrition, and the presence of cerebral edema are additionally evaluated. and the sizes of the posterior horns of the lateral ventricles in 1-14 days of life, while each indicator taken vayut diagnostic coefficients (DC) in descending order of informativeness, namely at ≤30 weeks gestational age, Diagnostic adjusted coefficient of 0.22, and at gestation period> 30 weeks, Diagnostic ratio (-) 0.84; with the sizes of the posterior horns of the lateral ventricles ≥13 mm, a diagnostic coefficient of 0.51 is established, and with the sizes of the posterior horns of the lateral ventricles <13 mm, the diagnostic coefficient (-) 0.35; for a duration of an anhydrous period> 60 hours, a diagnostic coefficient of 0.72 is established; for a duration of <60 hours, a diagnostic coefficient of (-) 0.22; with a duration of mechanical ventilation ≥10 days, a diagnostic coefficient of 0.63 is established; with a duration of <10 days, a diagnostic coefficient (-) of 0.25; in the presence of peri-intraventricular hemorrhages of III-IV degree, a diagnostic coefficient of 0.71 is established, in the absence of a diagnostic coefficient of (-) 0.21; with a duration of partial parenteral nutrition ≥18 days, a diagnostic coefficient of 0.34 is established; with a duration of <18 days, a diagnostic coefficient (-) of 0.34; in the presence of periventricular leukomalacia, a diagnostic coefficient of 0.58 is established; in the absence of a diagnostic coefficient (-) of 0.20; in the presence of cerebral edema, a diagnostic coefficient of 0.58 is established; in the absence of cerebral edema, a diagnostic coefficient of (-) 0.20; wherein the amendment is (-) 0.34; after which the sum of the diagnostic coefficients is determined, starting with the amendment, and a decision is made to assign the patient to the group of cerebral palsy if the sum of the diagnostic coefficients in descending order of information at a certain analysis step is not less than 0.68, and to the group of non-cerebral palsy if the sum of the diagnostic coefficients is equal to or less than (-) 1.2.
RU2006146598/14A 2006-12-27 2006-12-27 Spastic infantile cerebral paralysis prediction for premature children RU2325840C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006146598/14A RU2325840C1 (en) 2006-12-27 2006-12-27 Spastic infantile cerebral paralysis prediction for premature children

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006146598/14A RU2325840C1 (en) 2006-12-27 2006-12-27 Spastic infantile cerebral paralysis prediction for premature children

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2325840C1 true RU2325840C1 (en) 2008-06-10

Family

ID=39581244

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2006146598/14A RU2325840C1 (en) 2006-12-27 2006-12-27 Spastic infantile cerebral paralysis prediction for premature children

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2325840C1 (en)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2540514C1 (en) * 2013-07-29 2015-02-10 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Ростовский научно-исследовательский институт акушерства и педиатрии" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for prediction of infantile cerebral paralysis in infants
RU2548737C1 (en) * 2014-02-12 2015-04-20 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Уральский научно-исследовательский институт охраны материнства и младенчества" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НИИ ОММ" Минздрава России) Method for prediction of infantile cerebral paralysis in premature newborns with extremely low birth weight
RU2554752C2 (en) * 2013-02-19 2015-06-27 Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Казанский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for determining degree of severity of infantile cerebral paralysis in infants
RU2698634C1 (en) * 2019-03-18 2019-08-28 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Уральский научно-исследовательский институт охраны материнства и младенчества" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НИИ ОММ" Минздрава России) Method for prediction of the risk of infantile cerebral paralysis in infants born in early preterm delivery at the first year of life
RU2758757C1 (en) * 2021-02-16 2021-11-01 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России) Method for predicting cerebral palsy in premature infants

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KORNER AF, STEVENSON DK, KRAEMER HC, SPIKER D et al. Prediction of the development of low birth weight preterm infants by a new neonatal medical index. J Dev Behav Pediatr. 1993 Apr; 14(2): 106-11. [он-лайн], [найдено 2006.08.24], найдено из PubMed. *
МАЛИНОВСКАЯ О.Н. Факторы риска формирования и прогноз детского церебрального паралича и эпилептических синдромов у недоношенных детей с перивентрикулярной лейкомаляцией. Автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. мед.наук. 2004. ROSENBAUM PL, WALTER SD, HANNA SE et al. Prognosis for gross motor function in cerebral palsy: creation of motor development curves. JAMA. 2002 Sep 18; 288(11):1357-63. [он-лайн], [найдено 2006.08.24], найдено из PubMed. *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2554752C2 (en) * 2013-02-19 2015-06-27 Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Казанский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for determining degree of severity of infantile cerebral paralysis in infants
RU2540514C1 (en) * 2013-07-29 2015-02-10 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Ростовский научно-исследовательский институт акушерства и педиатрии" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for prediction of infantile cerebral paralysis in infants
RU2548737C1 (en) * 2014-02-12 2015-04-20 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Уральский научно-исследовательский институт охраны материнства и младенчества" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НИИ ОММ" Минздрава России) Method for prediction of infantile cerebral paralysis in premature newborns with extremely low birth weight
RU2698634C1 (en) * 2019-03-18 2019-08-28 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Уральский научно-исследовательский институт охраны материнства и младенчества" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НИИ ОММ" Минздрава России) Method for prediction of the risk of infantile cerebral paralysis in infants born in early preterm delivery at the first year of life
RU2758757C1 (en) * 2021-02-16 2021-11-01 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России) Method for predicting cerebral palsy in premature infants

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Wang et al. Research on behavioural phenotypes: velocardiofacial syndrome (deletion 22q11. 2)
Driscoll Jr et al. Mortality and morbidity in infants less than 1,001 grams birth weight
US6330469B1 (en) Method and apparatus for the early diagnosis of subacute, potentially catastrophic illness
Nijhuis et al. Fetal heart rate in relation to its variation in normal and growth retarded fetuses
Pickler et al. Prediction of feeding performance in preterm infants
RU2325840C1 (en) Spastic infantile cerebral paralysis prediction for premature children
JP2009539416A (en) Apparatus, method and computer readable code for predicting the development of a potentially life threatening disease
Tsai Pre-, peri-, and neonatal factors in autism
Espy et al. Incidence and correlates of breast milk feeding in hospitalized preterm infants
Muga et al. Congenital malformations among newborns in Kenya
O'Dwyer Schizophrenia in people with intellectual disability: The role of pregnancy and birth complications
Kritzinger et al. Prevalence and associated prenatal and perinatal risk factors for oropharyngeal dysphagia in high-risk neonates in a South African hospital
O'Callaghan et al. The prevalence and origins of left hand preference in high risk infants, and its implications for intellectual, motor and behavioural performance at four and six years
Habib Impact of discharge timings of healthy newborns on the rates and etiology of neonatal hospital readmissions
Atitwa Socio-economic determinants of low birth weight in Kenya: an application of logistic regression model
RU2357655C1 (en) Method of forecasting infintile cerebral paralyses in mature babies
Fenton et al. Expected and desirable preterm and small infant growth patterns
Asadollahi et al. A survey on leading indications of fetomaternal therapeutic abortions in Yazd: a cross sectional study
Reddy et al. Antepartum high-frequency fetal heart rate sinusoidal rhythm: computerized detection and fetal anemia
Monirujjaman et al. Maternal obstetric and morbidity factors in relation to infant birth weight
Mihaela et al. Monochorionic vs dichorionic twins: kanet test vs postnatal neurodevelopment
CN114929099A (en) Methods and apparatus for reducing the risk of nerve damage and identifying the presence of nerve damage in a human fetus during and prior to labor
Sullivan et al. A decade comparison of preterm motor performance at age 4
RU2358656C1 (en) Retinopathy stage iv-v diagnostic technique in premature infants
RU2358653C1 (en) Method of neonatal septis prediction in premature infants

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20081228