RU2810021C1 - Способ прогнозирования исхода первичного внутримозгового кровоизлияния в течение 90 дней - Google Patents
Способ прогнозирования исхода первичного внутримозгового кровоизлияния в течение 90 дней Download PDFInfo
- Publication number
- RU2810021C1 RU2810021C1 RU2023110927A RU2023110927A RU2810021C1 RU 2810021 C1 RU2810021 C1 RU 2810021C1 RU 2023110927 A RU2023110927 A RU 2023110927A RU 2023110927 A RU2023110927 A RU 2023110927A RU 2810021 C1 RU2810021 C1 RU 2810021C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- patient
- outcome
- symptom
- admission
- probability
- Prior art date
Links
- 208000020658 intracerebral hemorrhage Diseases 0.000 title claims abstract description 47
- 206010008111 Cerebral haemorrhage Diseases 0.000 title claims abstract description 29
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 claims abstract description 21
- 206010018852 Haematoma Diseases 0.000 claims abstract description 19
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 abstract description 20
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 abstract description 8
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 abstract description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 208000016988 Hemorrhagic Stroke Diseases 0.000 description 20
- 238000011161 development Methods 0.000 description 17
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 17
- 208000006011 Stroke Diseases 0.000 description 11
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 6
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 6
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 6
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 5
- 208000007542 Paresis Diseases 0.000 description 4
- 206010019465 hemiparesis Diseases 0.000 description 4
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 4
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 3
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 3
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 3
- 206010013887 Dysarthria Diseases 0.000 description 2
- 206010053172 Fatal outcomes Diseases 0.000 description 2
- 238000001207 Hosmer–Lemeshow test Methods 0.000 description 2
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 2
- 208000032851 Subarachnoid Hemorrhage Diseases 0.000 description 2
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 2
- VREFGVBLTWBCJP-UHFFFAOYSA-N alprazolam Chemical compound C12=CC(Cl)=CC=C2N2C(C)=NN=C2CN=C1C1=CC=CC=C1 VREFGVBLTWBCJP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000003146 anticoagulant agent Substances 0.000 description 2
- 229940127219 anticoagulant drug Drugs 0.000 description 2
- 201000007201 aphasia Diseases 0.000 description 2
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 230000002008 hemorrhagic effect Effects 0.000 description 2
- 238000010197 meta-analysis Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 230000002269 spontaneous effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 206010002329 Aneurysm Diseases 0.000 description 1
- 208000022211 Arteriovenous Malformations Diseases 0.000 description 1
- 206010003658 Atrial Fibrillation Diseases 0.000 description 1
- 208000007774 Broca Aphasia Diseases 0.000 description 1
- 208000005145 Cerebral amyloid angiopathy Diseases 0.000 description 1
- 206010053567 Coagulopathies Diseases 0.000 description 1
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 1
- 206010022840 Intraventricular haemorrhage Diseases 0.000 description 1
- 238000003657 Likelihood-ratio test Methods 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 208000037849 arterial hypertension Diseases 0.000 description 1
- 230000005744 arteriovenous malformation Effects 0.000 description 1
- 238000002680 cardiopulmonary resuscitation Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 238000002598 diffusion tensor imaging Methods 0.000 description 1
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 description 1
- 230000000763 evoking effect Effects 0.000 description 1
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 1
- 210000003714 granulocyte Anatomy 0.000 description 1
- 201000001421 hyperglycemia Diseases 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 1
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 1
- 238000002610 neuroimaging Methods 0.000 description 1
- 230000007971 neurological deficit Effects 0.000 description 1
- 230000000926 neurological effect Effects 0.000 description 1
- 238000002638 palliative care Methods 0.000 description 1
- 230000001936 parietal effect Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 230000002739 subcortical effect Effects 0.000 description 1
- 210000001103 thalamus Anatomy 0.000 description 1
- 238000002627 tracheal intubation Methods 0.000 description 1
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 1
- 230000006459 vascular development Effects 0.000 description 1
Abstract
Изобретение относится к области медицины, в частности к неврологии и может быть использовано для прогнозирования исхода первичного внутримозгового кровоизлияния в течение 90 дней. При поступлении регистрируют возраст пациента, клинически оценивают балл по шкале инсульта Национального института здоровья (the National Institutes of Health Stroke Scale - NIHSS), по данным безконтрастного KT головного мозга оценивают наличие симптомов увеличения гематомы в динамике, в частности симптома «островка». После этого рассчитывают прогноз исхода по формуле: Pi=1/(1+exp(-(0,06967⋅x1+0,04787⋅х2+1,04941⋅x3-5,48633)), где: Pi - вероятность летального исхода у i-ого пациента, х1 - возраст пациента, в годах, х2 - NIHSS при поступлении, в баллах, х3 - наличие признаков КТ негативного прогноза в виде симптома «островка»: 0 - отсутствие, 1 - наличие. При Рi более 0,5 прогнозируют высокую вероятность летального исхода. Способ обеспечивает повышение точности за счет высокой чувствительности и специфичности. 2 табл., 6 пр.
Description
Изобретение относится к области медицины, в частности, к неврологии и может быть использовано для определения вероятности развития летального исхода (ЛИ) у пациентов с первичным внутримозговым кровоизлиянием (ВМК) в течение 90 дней.
Геморрагический инсульт представлен в основном ВМК. Они составляют около 15% от всех форм инсульта. Среди них 80% - это первичные ВМК, то есть связанные либо с длительно существующей и недостаточно контролируемой артериальной гипертензией, либо, значительно реже, с церебральной амилоидной ангиопатией, остальные 20% - вторичные, их развитие связано с аномалиями развития сосудов (артерио-венозные мальформации, аневризмы), с коагулопатиями, васкулоаптиями и др. [Rossi J, Hermier М, Eker OF, Berthezene Y, Bani-Sadr A. Etiologies of spontaneous acute intracerebral hemorrhage: A pictorial review. Clin Imaging. 2022 Dec 21;95:10-23. doi: 10.1016/j.climmag.2022.12.007].
Разработка инструментов для прогнозирования исходов ВМК играет важную роль в выявлении пациентов с повышенным риском летального исхода в течение 90 дней. Это в свою очередь позволяет определить пациентов, требующих более тщательного мониторинга и интенсивной терапии, а также выделить различные группы пациентов для клинических испытаний различных методов лечения геморрагического инсульта [Nutakki A, Chomba М, Chishimba L, Mataa MM, Zimba S, Kvalsund M, Gottesman RF, Bahouth MN, Saylor D. Predictors of in-hospital and 90-day post-discharge stroke mortality in Lusaka, Zambia. J Neurol Sci. 2022 Jun 15;437:120249. doi: 10.1016/j.jns.2022.120249].
Известна модель NAG для определения риска увеличения гематомы в динамике. Она включает в себя тяжесть неврологического дефицита, развитие гипергликемии, а также прием антикоагулянтов. Недостатком шкалы является то, что она не позволяет определить риск развития летального исхода [Sakuta K, Sato Т, Komatsu Т, Sakai K, Terasawa Y, Mitsumura Н, Iguchi Y. The NAG scale: Noble Predictive Scale for Hematoma Expansion in Intracerebral Hemorrhage. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2018 Oct; 27(10): 2606-2612. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2018.05.020].
Известна предикторная модель исходов геморрагического инсульта, основанная на биомаркерах, полученных в условиях приемного отделения стационара. Она включает в себя такие показатели, как наличие сахарного диабета, фибрилляции предсердий, прием антикоагулянтов, потребность в интубации трахеи, сердечно-легочной реанимации, внутрижелудочковое кровоизлияние, наличие масс-эффекта по данным компьютерной томографии (КТ), повышение лейкоцитов и гранулоцитов в частности, повышение уровня глюкозы. Недостатком данной модели является то, что не включает в себя признаки увеличения гематомы в динамике по данным КТ [Muresan ЕМ, Golea A, Vesa SC, Givan I, Perju-Dumbrava L. Admission Emergency Department Point-of-care Biomarkers for Prediction of Early Mortality in Spontaneous Intracerebral Hemorrhage. In Vivo. 2022 May-Jun;36(3):l534-1543. doi: 10.21873/invivo. 12864].
Известна модель, позволяющая прогнозировать моторные исходы геморрагического инсульта с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ) в режиме диффузионно-взвешенного изображения (ДВИ). Показатель соотношения фракционной анизотропии на пораженной стороне и непораженной стороне по результатам МРТ в режиме ДВИ достоверно коррелирует с показателем моторного восстановления после геморрагического инсульта [Chang МС, Kwak SG, Park D. Prediction of the motor prognosis with diffusion tensor imaging in hemorrhagic stroke: a meta-analysis. J Integr Neurosci. 2021 Dec 30; 20(4): 1011-1017. doi: 10.31083/j.jin2004102]. Недостатком данной модели является то, что она требует проведения МРТ в режиме ДВИ, что не является обязательным обследованием для пациентов с геморрагическим инсультом в Российской Федерации [Приказ Министерства здравоохранения РФ от 1 июля 2015 г. №395ан "Об утверждении стандарта специализированной медицинской помощи при субарахноидальных и внутримозговых кровоизлияниях"], а также подразумевает специальный анализ полученного изображения, прогноз определяет только моторный аспект восстановления после геморрагического инсульта.
Известна модель отдаленной выживаемости пациентов трудоспособного возраста после церебрального инсульта. Было показано, что геморрагический тип инсульта, отсутствие работы, мужской пол и увеличение возраста являются предикторами отдаленной выживаемости после инсульта [Крючков Д.В., Павлова С.В., Артамонова Г.В. Отдаленная выживаемость пациентов трудоспособного возраста после церебрального инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова 2016; 116(3 Вып 2):36-42. doi: 10.17116/jnevro20161163236-42]. Недостатками данной модели являются то, что она направлена на определение рисков неблагоприятного исхода в долгосрочной перспективе (3, 7 лет) и не включает в себя данных дополнительных методов обследований.
Наиболее близким аналогом изобретения является способ прогнозирования течения острого периода геморрагического паренхиматозного инсульта супратенториальной локализации, заключающийся в том, что у пациента с диагностированным паренхиматозным геморрагическим инсультом супратенториальной локализации по данным рентгеновской компьютерной томографии определяют объем гематомы, локализацию (лобарные; медиальные и латеральные субкортикальные), сторону локализации гематомы (латерализацию); регистрируют электроэнцефалограмму в течение 30 минут, эндогенные вызванные потенциалы на слуховой стимул (потенциал Р300), оценивают вариабельность сердечного ритма [патент RU 2738811, 2020 г.]. Недостатками прототипа являют: способ достаточно трудоемок, включает в себя данные полученные при регистрации ЭЭГ, ВП, ВСР, которые не входят в обязательный набор обследований для пациентов с геморрагическим инсультом [Приказ Министерства здравоохранения РФ от 1 июля 2015 г. №395ан "Об утверждении стандарта специализированной медицинской помощи при субарахноидальных и внутримозговых кровоизлияниях"], не включает лабораторные показатели, требует сложного анализа данных ЭЭГ, а также небольшой объем выборки (n=75 человек).
Задачей изобретения является разработка способа прогнозирования развития ЛИ при первичном ВМК, на основе доступных анамнестических, клинико-лабораторных и нейровизуализационных данных, доступных в течение первых 40 минут после поступления пациента в специализированный стационар.
Технический результат при использовании изобретения: упрощение способа за счет использования рутинных методик, повышение точности за счет высокой чувствительности и специфичности по отношению к пациентам с первичным ВМК.
Предлагаемый способ прогнозирования исхода первичного ВМК осуществляется следующим образом. При поступлении регистрируют возраст пациента, клинически оценивают балл по шкале инсульта Национального института здоровья (the National Institutes of Health Stroke Scale - NIHSS), по данным безконтрастного КТ головного мозга оценивают наличие симптомов увеличения гематомы в динамике, в частности симптома «островка». После этого рассчитывают прогноз исхода по формуле:
Pi=1/(1+exp(-(0,06967⋅x1+0,04787⋅х2+1,04941⋅x3-5,48633)),
где:
Pi - вероятность летального исхода у i-ого пациента,
x1 - возраст пациента, в годах
х2 - NIHSS при поступлении, в баллах
х3 - наличие признаков КТ негативного прогноза в виде симптома «островка»: 0 - отсутствие, 1 - наличие.
При Pi более 0,5 прогнозируют высокую вероятность летального исхода.
Проанализированы данные 131 пациента с первичными ВМК, из них 68 - мужчин, 63 - женщин. Средний возраст составил около 66 лет. В выборке были представлены в основном тяжелые инсульты со средним показателем по шкале NIHSS - 15 баллов, медиана по модифицированной шкале Рэнкина составила 4. Большинство пациентов (95,4%) поступили в течение первых суток после развития симптоматики. Все пациенты прошли обследование и консервативное лечение в соответствии со стандартом специализированной медицинской помощи при ВМК. Летальный исход отмечался в 18 (13,7%) из 131 случая, 7 случаев - в течение 30 дней и 11 - в период с 31 по 90 день с момента ОНМК.
КТ-признаки увеличения гематомы в динамике наблюдались в 30 случаях (22,9%), они были представлены симптомом «островка» - 25 случаев, другими симптомами - 5 случаев. В группе пациентов с признаками увеличения гематомы частота симптома «островка» и всех КТ-признаков вместе была достоверно выше в группе с неблагоприятными исходами, чем в группе с благоприятными исходами.
Согласно данным Morotti et al., увеличение ВМК в динамике достоверно повышает риск негативного исхода [Morotti A, Boulouis G, Dowlatshahi D, Ti Q, Shamy M, Al-Shahi Salman R, Rosand J, Cordonnier C, Goldstein JN, Charidimou A. Intracerebral haemorrhage expansion: definitions, predictors, and prevention. Lancet Neurol. 2022 Oct 26:S1474-4422(22)00338-6. doi: 10.1016/S1474-4422(22)00338-6], в связи с чем целесообразно использование КТ-маркеров данного процесса для прогнозирования исходов геморрагического инсульта [Morotti A, Arba F, Boulouis G, Charidimou A. Noncontrast CT markers of intracerebral hemorrhage expansion and poor outcome: A meta-analysis. Neurology. 2020 Oct 6;95(14):632-643. doi: 10.1212/WNL.0000000000010660].
Построение модели для оценки вероятности исхода при первичном ВМК проводилась следующим образом:
На первом этапе строились унивариантные модели, в которых рассматривался лишь один фактор возможного влияния на исход геморрагического инсульта в период до трех месяцев. В случае, если рассматриваемый фактор был статистически значим, то есть нулевая гипотеза о том, что коэффициент при нем статистически не отличался от нуля, отклонялась при р<0,1, то данный потенциальный предиктор риска учитывали при построении многофакторной модели. Унивариантные модели оценивали с помощью метода максимального правдоподобия. На втором этапе строили мультифакторную модель с факторами влияния на исход, отобранными в первом этапе. В случае если в мультифакторной модели, какой-либо из факторов оказывался статистически незначимым (то есть нулевая гипотеза о том, что коэффициент при нем статистически не отличался от нуля, принималась при р>0,05), то его исключали из обобщающей модели, а обобщающую модель перестраивали. Таким образом, все предикторы риска, учитываемые в мультифакторной модели, значимо оказывали влияние на исход при р<0,05, таким образом, достигалась достоверность получаемых результатов в модели оценки вероятности неблагоприятного исхода при первичном ВМК. Коэффициенты в мультифакторной модели оценивали с помощью метода максимального правдоподобия.
На третьем этапе проводили мониторинг качества получаемой мультифакторной модели оценки вероятности неблагоприятного исхода. Для этого оценивался коэффициент R2 Макфаддена, чем ближе данный коэффициент к 1, тем больше модель способна объяснить за счет отобранных факторов влияния вариации вероятности возникновения неблагоприятного исхода при геморрагическом инсульте. Также рассматривался тест отношения правдоподобия (LR-тест), нулевой гипотезой, в котором служило предположение о том, что построенная модель в целом статистически незначимая. В случае, если для LR-статистики р-уровень меньше 0,05, то считали, что нулевая гипотеза не подтвердилась, и делали заключение о значимости построенной модели. Также для проверки согласованности реальных и расчетных значений использовали критерий Хосмера-Лемешова. В случае, если р>0,1, то считали, что гипотеза о согласованности значений подтверждается и оценки коэффициентов в модели являются достоверными и надежными.
На первом этапе анализа на основе унивариантных моделей результат сведен в таблицу 1; как видно статистически значимое влияние на исход при отсутствии учета других факторов оказывают при p<0,05: возраст пациента (чем старше, тем хуже прогноз), объем гематомы (чем больше гематома, тем выше шансы выжить), КТ признаки негативного прогноза в виде с-м островка (при его наличии шансы неблагоприятного исхода возрастают). При р<0,1 значимое влияние оказывают уровень эритроцитов в крови (чем выше, тем хуже прогноз) и NIHSS при поступлении (повышение баллов является признаком ухудшения прогноза по исходу).
На втором этапе модель была перестроена, оставлены только статистически значимые факторы при р<0,05 (табл. 2).
На третьем этапе проведена оценка прогностической ценности модели. R2 Макфаддена 0,16, то есть отобранные факторы на 16% объясняют летальный исход при геморрагическом инсульте, при этом данный результат является статистически значимым, так как согласно LR-тесту нулевую гипотезу о статистической незначимости модели в целом отклонили при р<0,001. Согласно, тесту Хосмера-Лемешова, реальные данные согласуются с расчетными (р=0,205).
Полученную формулу мультифакторной модели можно использовать для прогнозирования дальнейшего течения (исхода) первичного ВМК. Это послужит основой для своевременного проведения диагностических мероприятий, включающих в себя динамичное наблюдение неврологическим статусом (шкала NIHSS) и выявление КТ-симптома «островка», особенно у пожилых людей, что позволит своевременно скорректировать лечение. Заявляемый способ отличается неинвазивностью, технической простотой, доступностью выполнения в условиях стационара любого первичного или регионального сосудистого центра.
Сущность изобретения поясняется следующими клиническими примерами.
Пример №1.
Пациент А. 58 лет. Основной диагноз: геморрагический инсульт по типу внутримозгового кровоизлияния с формированием гематомы в левой теменной области, сенсо-моторной афазией умеренной степени, цефалгическим синдромом.
Клинико-компьютерно-томографическое исследование при поступлении: NIHSS при поступлении 20 баллов, с наличием симптома «островка» по КТ головного мозга.
Pi=1/(1+ехр(-(0,06967⋅х1+0,04787⋅х2+1,04941⋅х3-5,48633))=1/(1+ехр(-(0,06967⋅58+0,04787⋅20+1,04941⋅1-5,48633))=0,3631(36,13%)
Учитывая вероятность наступления события Р ниже 0,5 (50%), прогнозируем развитие у пациента ЛИ с вероятностью 36,13%. При дальнейшем наблюдении за пациентом прогноз развития благоприятного исхода подтвердился - пациент был выписан на 21 сутки.
Пример №2.
Пациент Б. 65 лет. Основной диагноз: геморрагический инсульт по типу внутримозгового кровоизлияния с формированием гематомы в правой медиальной области с центральным левосторонним умеренным гемипарезом, умеренной дизартрией.
Клинико-компьютерно-томографическое исследование при поступлении: NIHSS при поступлении 8 баллов, с отсутствием симптома «островка» по КТ головного мозга.
Pi=1/(1+exp(-(0,06967⋅x1+0,04787⋅х2+1,04941⋅х3-5,48633))=1/(1+ехр(-(0,06967⋅65+0,04787⋅8+1,04941⋅0-5,48633))=0,6368(63,68%)
Учитывая вероятность наступления события Р выше 0,5 (50%), прогнозируем развитие у пациента ЛИ с вероятностью 63,68%. При дальнейшем наблюдении за пациентом прогноз развития ЛИ подтвердился - пациент умер на 9 сутки.
Пример №3.
Пациент В. 44 лет. Основной диагноз: геморрагический инсульт по типу внутримозгового кровоизлияния с формированием гематомы в левом полушарии головного мозга в медиальной области, синдром умеренной сенсорно-моторной афазии.
Клинико-лабораторное исследование при поступлении: NIHSS при поступлении 4 балла, с отсутствием симптома «островка» по КТ головного мозга.
Pi=1/(1+ехр(-(0,06967⋅х1+0,04787⋅х2+1,04941⋅х3-5,48633))=1/(1+ехр(-(0,06967⋅44+0,04787⋅4+1,04941⋅0-5,48633))=0,0971 (9,71%)
Учитывая вероятность наступления события Р ниже 0,5 (50%), прогнозируем развитие у пациента ЛИ с вероятностью 9,71%. При дальнейшем наблюдении за пациентом прогноз развития благоприятного исхода подтвердился - пациент был выписан на 17 сутки.
Пример №4.
Пациент В. 83 лет. Основной диагноз: геморрагический инсульт по типу внутримозгового кровоизлияния с формированием гематомы в проекции таламуса слева с прорывом крови в 3 желудочек, синдром умеренного центрального правостороннего гемипареза, болевой гемигипестезии справа, синдром амнестической афазии умеренной степени. Клинико-компьютерно-томографическое исследование при поступлении: NIHSS при поступлении 24 балла, с наличием симптома «островка» по данным КТ.
Pi=1/(1+exp(-(0,06967⋅x1+0,04787⋅х2+1,04941⋅х3-5,48633))=1/(1+ехр(-(0,06967⋅83+0,04787⋅24+1,04941⋅1-5,48633))=0,9238(92,38%)
Учитывая вероятность наступления события Р выше 0,5 (50%), прогнозируем развитие у пациента ЛИ с вероятностью 92,38%. При дальнейшем наблюдении за пациентом прогноз развития ЛИ подтвердился - пациент умер на 3 сутки.
Пример №5.
Пациент В. 72 лет. Основной диагноз: геморрагический инсульт по типу внутримозгового кровоизлияния в правом полушарии головного мозга с формированием гематомы в медиальной области с прорывом в сильвиев водопровод, IV желудочек, синдром умеренного центрального левостороннего гемипареза, левосторонней гемигипестезии, легкой дизартрией
Клинико-компьютерно-томографическое исследование при поступлении: NIHSS при поступлении 18 баллов, с наличием симптома «островка».
Pi=1/(1+exp(-(0,06967⋅x1+0,04787⋅х2+1,04941⋅х3-5,48633))=1/(1+ехр(-(0,06967⋅72+0,04787⋅18+1,04941⋅1-5,48633))=0,8086 (80,86%)
Учитывая вероятность наступления события Р выше 0,5 (50%), прогнозируем развитие у пациента ЛИ с вероятностью 80,86%). При дальнейшем наблюдении за пациентом прогноз развития ЛИ подтвердился - пациент умер на 5 сутки.
Пример №6.
Пациент А. 79 лет. Основной диагноз: геморрагический инсульт по типу внутримозгового кровоизлияния с формированием гематомы в правой лобно-височной области, с левосторонним гемипарезом выраженной степени, цефалгическим синдромом.
Клинико-компьютерно-томографическое исследование при поступлении: NIHSS при поступлении 7 баллов, с наличием симптома «островка» по КТ головного мозга.
Pi=1/(1+ехр(-(0,06967⋅х1+0,04787⋅х2+1,04941⋅х3-5,48633))=1/(1+ехр(-(0,06967⋅79+0,04787⋅7+1,04941⋅1-5,48633))=0,6896(68,96%)
Учитывая вероятность наступления события Р выше 0,5 (50%), прогнозируем развитие у пациента ЛИ с вероятностью 69%. При дальнейшем наблюдении за пациентом прогноз развития летального исхода подтвердился - пациент умер на 78 сутки, в отделении паллиативной помощи.
Claims (8)
- Способ прогнозирования исхода первичного внутримозгового кровоизлияния в течение 90 дней, включающий определение тяжести состояния пациента по шкале инсульта национального института здоровья NIHSS и оценку КТ-симптома увеличения гематомы в динамике, отличающийся тем, что дополнительно определяют возраст пациента, а в качестве КТ-симптома увеличения гематомы в динамике определяют наличие КТ-симптома «островка», после чего рассчитывают прогноз исхода по формуле:
- Р i =1/(1+exp(–(0,06967•x 1 + 0,04787 •x 2 + 1,04941•x 3-5,48633)),
- где:
- Р i - вероятность летального исхода у i-ого пациента,
- x 1 - возраст пациента, в годах,
- x 2 - NIHSS при поступлении, в баллах,
- x 3 - наличие признаков КТ негативного прогноза в виде симптома «островка»: 0 - отсутствие, 1 - наличие;
- и при Р i более 0,5 прогнозируют высокую вероятность летального исхода.
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2810021C1 true RU2810021C1 (ru) | 2023-12-21 |
Family
ID=
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2245103C2 (ru) * | 2002-01-23 | 2005-01-27 | Российский научно-исследовательский нейрохирургический институт им. проф. А.Л. Поленова | Способ прогнозирования исходов нетравматических внутричерепных кровоизлияний |
RU2566612C1 (ru) * | 2014-12-15 | 2015-10-27 | Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Дополнительного Профессионального Образования "Иркутская Государственная Медицинская Академия Последипломного Образования" Министерства Здравоохранения Российской Федерации | Способ прогнозирования исхода нетравматических внутричерепных кровоизлияний |
RU2723754C1 (ru) * | 2019-12-19 | 2020-06-17 | Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы "Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения г. Москвы" | Способ оценки риска неблагоприятного исхода заболевания у больных с нетравматическим субарахноидальным кровоизлиянием (нсак) вследствие разрыва артериальных аневризм головного мозга |
RU2738811C1 (ru) * | 2020-07-17 | 2020-12-17 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Способ прогнозирования течения острого периода геморрагического паренхиматозного инсульта супратенториальной локализации |
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2245103C2 (ru) * | 2002-01-23 | 2005-01-27 | Российский научно-исследовательский нейрохирургический институт им. проф. А.Л. Поленова | Способ прогнозирования исходов нетравматических внутричерепных кровоизлияний |
RU2566612C1 (ru) * | 2014-12-15 | 2015-10-27 | Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Дополнительного Профессионального Образования "Иркутская Государственная Медицинская Академия Последипломного Образования" Министерства Здравоохранения Российской Федерации | Способ прогнозирования исхода нетравматических внутричерепных кровоизлияний |
RU2723754C1 (ru) * | 2019-12-19 | 2020-06-17 | Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы "Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения г. Москвы" | Способ оценки риска неблагоприятного исхода заболевания у больных с нетравматическим субарахноидальным кровоизлиянием (нсак) вследствие разрыва артериальных аневризм головного мозга |
RU2738811C1 (ru) * | 2020-07-17 | 2020-12-17 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Способ прогнозирования течения острого периода геморрагического паренхиматозного инсульта супратенториальной локализации |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
ГОДКОВ И. М. и др. Шкалы прогноза исхода у больных с геморрагическим инсультом. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2021;121(12-2):15-19. ЕВДОКИМОВА О. В. и др. Прогнозирование исходов острого периода нетравматических внутримозговых кровоизлияний методами кластерного анализа и технологии искусственных нейронных сетей. Вестник новых медицинских технологий. 2022, номер 1, 2022, стр. 9-13. * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Mase et al. | Immediate prognosis of primary intracerebral hemorrhage using an easy model for the prediction of survival | |
Friedland | 'Normal'-pressure hydrocephalus and the saga of the treatable dementias | |
Cheung et al. | Validation and modification of the Ottawa subarachnoid haemorrhage rule in risk stratification of Asian Chinese patients with acute headache | |
RU2810021C1 (ru) | Способ прогнозирования исхода первичного внутримозгового кровоизлияния в течение 90 дней | |
Lee et al. | Lesions on DWI and the outcome in hyperacute posterior circulation stroke | |
Wang et al. | Relationship between transcranial Doppler variables in acute stage and outcome of intracerebral hemorrhage | |
RU2624171C1 (ru) | Способ оценки риска развития сепсиса у больных с тяжелой черепно-мозговой травмой | |
Gallagher et al. | Are gait changes linked to CSF flow changes in the sagittal sinus? | |
Tong et al. | Prevalence and risk factors for death in sepsis-associated brain dysfunction: a retrospective study from ICU admissions | |
Nasra et al. | Prediction of the functional outcome in a group of Egyptian patients with posterior circulation stroke | |
RU2210321C2 (ru) | Способ диагностики дислокации головного мозга | |
Antunes et al. | Dilated optic nerve sheath by ultrasound predicts mortality among patients with acute intracerebral hemorrhage | |
Cimflová | Utilization of CTA and CTP in Middle Cerebral Artery Stroke | |
Jamil et al. | Predictors of outcome for non-traumatic intracerebral hemorrhage | |
Krishnamoorthy et al. | 503: SYSTOLIC DYSFUNCTION FOLLOWING MODERATE-SEVERE TRAUMATIC BRAIN INJURY | |
Martinez et al. | Yield and Safety of Pancreatoscopy in Main Duct Intraductal Papillary Mucinous Neoplasms: 284 | |
Anand et al. | 502: MAGNETOENCEPHALOGRAPHY SCANNING ALTERS SALIVARY CORTISOL, ACTH, AND S100Β IN PRE-SCHOOL CHILDREN | |
Chun et al. | 501: QT INTERVAL ADAPTATION TO HEART RATE IS IMPAIRED IN PEDIATRIC EPILEPSY FOLLOWING STATUS EPILEPTICUS | |
Kirpalani | Transient Ischemic Attack | |
Dikanović et al. | Rizični čimbenici i tipizacija moždanih udara u Slavoniji | |
Gašparić et al. | Moždani udar u bolesnika sa šećernom bolešću | |
Ivanuša et al. | Rizični čimbenici za moždani udar i akutni infarkt miokarda: sličnosti i razlike | |
Ay | S-100B Levels in Stroke Patients: Is It Useful for Showing Short-term Mortality? | |
Đuranović et al. | Galen's vein aneurysm in infancy-case report | |
Lovrenčić-Huzjan et al. | 3D Ultrasound of the Circle of Willis and Vertebrobasilar System |