Вторник, 11 Июль 2017 15:29

Возможности компьютерной томографии в прогнозирования летального исхода инсульта

Автор 
Оцените материал
(0 голосов)

УДК: 616.831-005:616-037

Котов М. А.

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова" Министерства здравоохранения Российской Федерации. 191015, г. Санкт-Петербург, ул. Кирочная, д.41

 

Возможности компьютерной томографии в прогнозирования летального исхода инсульта

 

Цель исследования. Улучшение лучевой диагностики инсульта, за счет построения прогностической модели.

Ключевые слова: прогноз инсульта, исход ОНМК, компьютерная томография

Контактное лицо:

Котов Максим Анатольевич

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова" Министерства здравоохранения Российской Федерации. 191015, г. Санкт-Петербург, ул. Кирочная, д.41. Тел.: :+78129890415, e-mail:   Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 

Kotov M.A.

Federal state budgetary educational institution of higher professional education "North-Western state medical  University

n.a.I.I.Mechnikov"oftheMinistryofhealthoftheRussian Federation. 191015, Saint-Petersburg, Kirochnaya str.,41.

 

Possibilities of computer tomography in the prediction of lethal outcome of stroke

 

Aim. To improved radiological diagnosis of stroke, due to the construction of a predictive model.

Key words: prognosis of stroke the outcome of stroke, computed tomography

 

Contact person:

Kotov Maksim

Federal state budgetary educational institution of higher professional education «north-western state medical University n. a. i. i. Mechnikov» of the Ministry of health of the Russian Federation.191015, saint-Petersburg, Kirochnaya str., 41., tel:+78129890415, e-mail:   Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Введение. В Российской Федерации неуклонно растет число болезней нервной системы, так, в период с 2008 по 2014 год, был выявлен рост на 5% [2]и составил 5 874,4 случая на 100 тысяч населения[2]. На фоне общего роста числа заболеваний нервной системы, безусловно растет и число острых нарушений мозгового кровообращения (ОНМК) в Российской Федерации регистрируется не менее 450  000,  а в мире более шести миллионов инсультов в год [6]. Ишемический тип  инсульта  составляет  до90±1,3%, на долю геморрагического типа- приходится до 9,3±0,5 %. [8].Актуальность ОНМК вызвана, в первую очередь исходом заболевания [12], как то инвалидизация и летальный исход [3], формируя одну из ведущих причин смертности [1,7]. Среди всех заболеваний системы кровообращения, ОНМК, как причина смертности стоит на втором месте, уступая толькоишемической болезни сердца [9].Увеличивается и смертность у пациентовсострымнарушением мозгового кровообращения [5]. Смертность приинсульте в России одна из самых высоких в мире и составляет до 175 человек на 100 000 населения [10].Увеличивается число молодых пациентов с инсультом [15]. У 20% ОНМК причины возникновения не выявлены [4, 11]. Возрастают экономические потери страны, вследствие инвалидизации и смертности работоспособного населения[10].

На этом фоне оптимизация диагностики, раннее выявление пациентов группы повышенного риска, приобретет огромное значение и непосредственно влияетнапрогноз и исходзаболевания.

Цель исследования: оптимизация лучевой диагностики пациентов  с ОНМК, разработка критериев и модели прогнозирования исхода ОНМК, по данным спиральной компьютерной томографии (СКТ) выполненной на этапе приемного покоя.

 

Материалы и методы. Была проведена СКТ 140 пациентам с ОНМК, в течении часа от поступления в больницу Святого Великомученика Георгия, г. Санкт-Петербург. Ис- следование пациентов с ОНМК выполнялось   на    рентгеновском компьютерной томографе ToshibaAquilion64,настандартной программе Head.130(92,9%)пациентов выжило, 10 (7,1%) пациентов погибло. Средний возраст пациентов  составил  71,8± 11,1 лет,большинство их которых женщины - 92 (65,7%), мужчин   соответственно 48 (34,3%). Различия сравниваемых групп пациентов по возрасту, оцененные с помощью t-критерия Стьюдента - статистически не значимы (p=0, 648).

В случае подтвержденного нормального распределения количественных показателей, полученные данные объединялись в вариационные ряды, в которых проводился расчет средних арифметических величин (M) и средних квадратических отклонений (σ) по стандартным формулам. Анализпроводился с использованием методов параметрическойстатистики.Совокупности количественныхпоказателей, распределение которыхотличалось от нормального, описывались при помощи значений медианы (Me), нижнегои верхнего квартилей (Q1иQ3).   Для   анализаиспользовались   методы   непараметрической статистики. Различия сравниваемых групп пациентов по возрасту, оцененные с помощью t-критерия Стьюдента - статистически не значимы (p=0, 648).

Морфометрия осуществлялись с помощью инструментов программы eFilm. Вычисляли показатели анатомического интракраниального резерва (АИР). Вычисление АИР  производили  по  методике В.В.Щедренокисоавт.[13],работая в аксиальной плоскости оценивали показатель битемпорального расстояния (БТР), диаметр большого затылочного отверстия (БЗО), ширину тенториального отверстия (ТО). Измерение плотности вещества головного мозга на уровне ножек мозжечка и на уровне БЗО, проводили в программе eFilm, интрументом элипс, захватывая всю измеряемую структуру, в аксиальнойплоскости.

 Результаты и их обсуждение. Среди 140 пациентов основной группы были зафиксированы 10 случаев летального исхода (7,1%). Нами были изучены показатели АИР и плотности вещества головного мозга на уровне ножек мозжечка и на уровне БЗО у выживших и умерших пациентов с ОНМК, результаты представлены в таблице 1.

соответствии с результатами сравнения, проведенного с помощью критерия Манна-Уитни, был установлен статистически значимый предиктор летального исхода – сумма баллов АИР, которая принимала существенно меньшие значения среди умерших пациентов (медиана составила 4,5 балла, тогда как среди выживших пациентов с ОНМК составляла 6,0 баллов). Сумма  баллов  АИР  сопоставлена  в зависимости от исхода ОНМК на рисунке1.


 

Также следует отметить возможное предиктивное значение отношения ТО/БТР, а также плотности вещества головного мозга на

уровне ножек мозжечка, уровень значимости различий которых был близок к критическому (p=0,058 и p=0,062, соответственно).

С помощью дискриминантного анализа риска летального исхода при ОНМК в зависимости от суммарной оценки АИР в баллах была получена следующая прогностическая модель (1) 


где YЛИ – функция риска летального исхода, XАИР – сумма баллов АИР. Центроиды   функции   (1)    составили в группе умерших пациентов   с   ОНМК-0,662,   а среди  выживших пациентов 0,064. Константа дискриминации составила-0,299. Пациенты с ОНМК, имеющие значение   YЛИ меньше -0,299 относились к  группе высокого риска летального исхода, выше -0,299 – к группе низкого риска летального исхода.

 

Статистическая значимость различий функции риска летального исхода при ОНМК в сравниваемых категориях пациентов, оцененная с помощью коэффициента λ Уилкса, составила p=0,03.

Математически преобразуя уравнение (1), было рассчитано значение суммы баллов АИР, являющееся критическим при разделении исследуемых  на  группы   высокого и низкого риска летального исхода при ОНМК. Оно составило:

Таким образом, критическим яв- лялось значение суммарной оцен- ки АИР, равной 5,22 балла: в том случае, если параметр был ниже- указанного значения, пациенты с ОНМК относились к группе высоко- го риска летального исхода.

 

Результаты классификации исследуемых с использованием дискриминантной функции (1) представлены в таблице 2.

 

Процентверно классифицированных исходных сгруппированных наблюдений составил 55,3%. Чувствительность параметра оценки АИР при прогнозировании летального исхода у пациентов с ОНМК составила 70,0%, специфичность – 53,8%. Вероятность летального исхода у пациентов с ОНМКпри значении АИР ниже 5,22 баллов составляла 60,2%. Соотношение шансов летального исхода у пациентов с ОНМК при снижении АИР на 1 балл, рассчитанное с помощью метода логистической регрессии, составляло 1,937, что свидетельствует об увеличении  риска летального исхода на 93,7%. При   шаговом   отборе  факторов,оказывающих влияние на риск летального исхода, в процессе построения комплексной прогностической модели методом дискриминантного  анализа,  помимо  суммы баллов АИР был также выбран показатель плотности вещества головного мозга на уровне ножек головного мозга, в результате чего диагностическая эффективность модели существенно возросла. Полученное уравнение дискриминантной функции представлено ниже. 

где YЛИ – функция риска летального исхода при ОНМК, XP(НМ) – плотность мозгового вещества на  уровне ножек мозжечка, XАИР – сумма баллов АИР.

Центроиды функции (2) составили в группе пациентов с летальным исходом -0,948, в контрольной группе 0,091. Константа дискриминации составила -0,429. Пациенты, имеющие  значение  YЛИ   меньше -0,429 относились к группе высокого риска летального исхода, выше -0,429 –  к группе  низкого  риска  летально-  го исхода. Следует отметить, что между риском летального  исхода и плотностью мозгового вещества на уровне ножек мозжечка была обратная связь: риск увеличивался при снижении плотности.

 

Статистическая значимость различий функции риска ОНМК в сравниваемых группах, оцененная с помощью коэффициента λ Уилкса, составила p=0,009.

 

Результаты классификации исследуемых согласно данным о комплексе предикторов с использованием   дискриминантной   функции

 

(2)   представлены в таблице 8. Процентверно классифицированных исходных сгруппированных наблюдений составил 69,3%. Чувствительность прогностической модели (6) при прогнозировании летального исхода составила 70,0%, специфичность   –   69,2%.    Вероятность летального исхода при ОНМК у пациентов с комплексом предикторов, соответствующих значению YЛИ  менее -0,429 составляла 69,4%.

 

Выводы.

 

Таким образом, была установлена роль предиктора летального исхода при ОНМК для суммы баллов АИР. При значениях данного показателя ниже 5,22 балла прогнозировался высокий риск летального исхода, подтверждаемый, по нашим данным, в 60,2%.

Прогностическая модель, построенная методом дискриминантного анализа, включающая в качестве факторных признаков сумму бал- лов АИР и плотность мозгового вещества на уровне ножек мозжечка, имеет достаточную диагностическую эффективность, характеризуется чувствительностью 70% и специфичностью 69,2%.

 Литература

1.  Верткин А.Л. Оптимистическая трагедия больного инсультом: возможности и реалии тромболитической терапии. Врач скорой помощи / Верткин А.Л., Гнусов В.Д., Фарус Ю.Г. и др.  ̶   2011.  ̶  № 12.  ̶  С. 4-12.

2.  Доклад о состоянии здоровья населения и организации здравоохранения по итогам деятельности органов исполнительной власти субъектов российской федерации за 2014 год. [Сайт Министерства Здравоjхранения Российской Федерации]. (Дата обращения 18.06.2015). URLhttps://static-0. rosminzdrav.ru/system/attachments/attaches/000/026/627/original/Doklad_o_ sostojanii_zdorovja_naselenija_2014.pdf?1434640648 (Дата обращения: 13.05.2017)

3.   Исмагилов М. Ф. Результаты лечения больных с  мозговым  инсультом в условиях неврологического отделения и стационара с инсультным блоком/ Исмагилов М. Ф. //Неврологический вестник. – 2006 г. – №. 1-2. –  С.20-24

4.   Лукьянчикова Л.В. Мультигенная тромбофилия как фактор риска повторного инсульта. Неврологический журнал/ Лукьянчикова Л.В., Бельская Г.Н., Хайрутдинова Д.Ф., Лузанова Е.И. и др.  ̶   2014.  ̶  №19(4).  ̶  C.44-49.

5.  Монгуш Х. Д. Анализ летальности при инсульте по материалам республиканской больницы №1 (республика Тыва) / Монгуш Х. Д., Ондар А. Б., Чылбакоол Р. Ч., Куулар Л. Ы. и др. // Журнал Казанский медицинский журнал.  ̶  2013.  ̶  № 4.  ̶  Т.94.  ̶  С.529-531.

6.  Муравьева В. Н. Современные представления о факторах риска и профилактики ОНМК (обзор литературы) / Муравьева В. Н. Карпова Е. Н. // Международныйжурналэкспериментальногообразования.  ̶  2014.  ̶  №3-2.̶  C59-64.

7.  Мухаметзянов А. М. Анализ смертности от острых нарушений мозгового кровообращения населения города Уфы/ Мухаметзянов А.М.//Электронныйнаучно-образовательныйвестник«ЗдоровьеиобразованиевXXIвеке».  ̶   2012.  ̶  4. ̶  Т.14. ̶  С19-21.

8.  CтародубцеваО.С.Анализзаболеваемостиинсультомсиспользованием информационных технологий/ Стародубцева О. С. Бегичева С. В.// Жур- нал Фундаментальные исследования.  ̶  2012.  ̶  № 8-2.  ̶  C424-427.

9.   Стаховская Л.В. Инсульт руководство для врачей/ Стаховская Л.В., Котов С.В.// Медицинское информационное агентство.  ̶  2014.  ̶  400 с.

10.Стаховская Л.В. Эпидемиология инсульта в России по результатам территориально-популяционного регистра (2009-2010) / Стаховская Л.В., КлочихинаО.А., БогатыреваМ.Д., КоваленкоВ.В.  // Неврологияипсихиатрия.  ̶  2013.  ̶  5. ̶  С. 4-10.

11.   Ярош А.С.Современное состояние проблемы острых нарушений мозговогокровообращения/ЯрошА.С.ПироговаЛ.А.ФилинаН.А.//Журнал  Гродненского государственного медицинского университета.   ̶   2014.   ̶  № 3 (47). ̶  С.17-19.

12.    Mozaffarian D. Heart disease and stroke statistics-2015 update: A report fromtheamericanheartassociation.Circulation/MozaffarianD,BenjaminEJ,Go AS, Arnett DK, Blaha MJ, Cushman M et al.  ̶  2015.  ̶  v.131.  ̶  P.29-322.

 13.     Yannick Bejot. Rising Stroke Incidence in Young Adults: More EpidemiologicalEvidence,MoreQuestionstoBeAnswered/YannickBejot,Benoit Delpont,MauriceGiroud//JournaloftheAmericanHeartAssociation.   ̶   2016.   ̶  v.11.

Прочитано 109 раз Последнее изменение Вторник, 11 Июль 2017 15:56