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.
