Построение прогностической модели прогрессирования некардиоэмболического инфаркта головного мозга с помощью дискриминантного анализа

Summary. The progression of ischemic stroke (IS) develops in 16–43% of patients and worsens the disease prognosis. The aim is to construct the prognostic model of progression of acute non-cardioembolic IS with discriminant analysis. 218 patients with IS (106 men and 112 women aged from 43 to 92 years, average age – 67 years) were studied prospectively. In accordance with the IS clinical course the patients were divided into 2 groups: group A – 50 patients with progressive stroke course and group B – 168 patients without aggravation of neurological symptoms. 43 clinical, demographic, electrocardiographic and laboratory parameters were used to determine the predictor of progressive IS by means of step-by-step discriminant analysis. Five independent parameters can be used as predictors of progressive IS: gender, spectral power in the LF range (0.04–0.15 Hz), maximum value of RR intervals MaxRR, time of the hospitalization and the character of neurological symptoms before admission. It has been obtained the following values of discriminant function: Wilks’s Lambda = 0.575, canonical correlation = 0.652, chi-square transformation = 51.127 (N = 218), p < 0.001. All these parameters testify a correct discrimination and appropriateness of the proposed classification. As a whole this model allows to classify the type of IS clinical course in 83% cases. The results give an opportunity to objectify the values of date of heart rate autonomic regulation and clinical parameters for prognosis of clinical course of acute non-cardioembolic ischemic stroke.

GONTSCHAR I.A. Prognostic model construction of non-cardioembolic ischemic stroke progression using discriminant analysis

 

По данным Всемирной организации здравоохранения, сосудистые заболевания головного мозга – одна из ведущих причин заболеваемости, смертности и инвалидизации во всем мире [1]. Нарастание неврологического дефицита развивается у 16–43% больных с острым ишемическим инсультом (ИИ), значительно ухудшая прогноз заболевания [2–4]. Поэтому представляется важным выявление предикторов и возможных патогенетических механизмов прогрессирования острого инфаркта головного мозга (ИГМ).

Для прогнозирования раннего ухудшения состояния больных с инсультом ряд авторов выделяет нейрорадиологические и клинические критерии [5, 6], в то время как ухудшение в более поздние сроки ассоциировано с системными нарушениями гомеостаза [7]. Состояние мозгового кровообращения находится в непосредственной зависимости не только от выраженности макро- и микроангиопатических изменений церебральных артерий, но и от уровня системного артериального давления, насосной функции сердца, сердечного ритма, величины периферического сосудистого сопротивления, а также от состояния симпато-парасимпатического баланса. Проведенный анализ актуальных научных изданий на русском и английском языках подтвердил отсутствие исследований параметров вариабельности сердечного ритма (ВСР) у пациентов с острым прогрессирующим ИГМ.

Была выдвинута гипотеза о том, что параметры вегетативной регуляции сердечного ритма наряду с клиническими характеристиками больного являются предикторами прогрессирующего клинического течения инфаркта мозга, в связи с чем и проведено настоящее исследование.

Цель исследования?– выявление предикторов и возможных патогенетических механизмов прогрессирования острого некардиоэмболического ИИ.

Материалы и методы

Выполнено проспективное исследование ВСР 218 больных (112 женщин и 106 мужчин в возрасте от 43 до 92 лет; средний возраст 67 лет) с острым ИГМ, которые были госпитализированы в 1-е неврологическое отделение больницы скорой медицинской помощи г.?Минска, клиническую базу РНПЦ неврологии и нейрохирургии Министерства здравоохранения Республики Беларусь. Пациентов с нарушениями сердечного ритма, мерцательной аритмией, выраженной экстрасистолией, искусственным водителем сердечного ритма в исследование не включали.

В соответствии с клиническим течением ИИ 218 больных были разделены на 2 группы: группу А – 50 пациентов с прогредиентным течением инсульта и группу Б – 168 человек без нарастания неврологической симптоматики.

Прогредиентное течение инсульта определено как нарастание двигательных, речевых, чувствительных, зрительных, стволовых симптомов или снижение уровня сознания не менее чем на 2 пункта шкалы инсульта Национального института здоровья (NIHSS) в течение первых 7 дней госпитализации в инсультное отделение. Кроме того, в группу прогрессирующего ИГМ включены больные с летальным исходом, наступившим в стационаре, а также пациенты в стабильно тяжелом состоянии, у которых за время лечения не удалось достичь даже минимального улучшения клинического состояния.

Для оценки тяжести инсульта применены шкала NIHSS, шкала комы Глазго (ШКГ), шкала Оргогозо, Скандинавская шкала инсульта (СШИ), модифицированная шкала Рэнкина (МШР), индекс Бартеля [8].

При поступлении фиксировали анамнестические сведения, связанные с факторами риска инсульта, физиологические параметры, результаты нейровизуализационных, допплерографических и лабораторных исследований. После госпитализации больным проводили компьютерную (КТ) или магнитно-резонансную томографию (МРТ) головного мозга.

Нейровизуализационные данные были проанализированы нейрорадиологом и ангионеврологом, чтобы определить на основе консенсуса локализацию очага острого ишемического повреждения мозга, ответственного за развитие неврологического дефицита, a также патогенетический вариант ИГМ согласно критериям TOAST [9]. В ряде случаев больным дополнительно был сделан анализ цереброспинальной жидкости. У всех пациентов в день поступления проведена 12-канальная ЭКГ.

Помимо пола, возраста, варианта инсульта по критериям TOAST, регистрировали время от появления первых симптомов инсульта до госпитализации (1– до 6 ч; 2 – от 6 до 24 ч; 3 – от 24 до 48 ч; 4– свыше 48 ч), время развития инсульта (1– с 6 до 9 ч; 2 – с 9 до 12 ч; 3 – с 12 до 18 ч; 4 – с 18 до 21 ч; 5 – с 21 до 24 ч; 6 – с 0 до 6 ч утра), провоцирующие факторы инсульта, антигипертензивную терапию в доинсультном периоде.

Различали три варианта нарастания первоначальных симптомов ИГМ от момента появления инициальных симптомов до госпитализации: 1 – острое развитие симптомов, 2 – подострое (постепенное, флюктуирующее или ступенеобразное), 3 – хроническое (ухудшение в течение трех дней или более).

В базу данных вносили информацию о соматических заболеваниях, уровне артериального давления (АД) в первые минуты инсульта и АД в приемном покое стационара, курении, злоупотреблении алкоголем.

Всем больным, включенным в исследование, проведено исследование ВСР в минимально короткие сроки после госпитализации, в среднем на 2-е сутки пребывания в стационаре, с помощью программно-технического комплекса «Бриз М» путем регистрации 5-минутных записей ЭКГ в покое в соответствии с международными стандартами [10].

Пациенты с инсультом обследованы с 9 до 14 ч в горизонтальном положении в условиях неврологического отделения. Аппаратная платформа для программного обеспечения представляет собой персональный компьютер, лазерный принтер и электрокардиографический аналого-цифровой преобразователь «Интекард». Полоса пропускания электрокардиограммы имеет ширину 0,05–100 Гц, частота дискретизации – 1000 Гц. Зарегистрированная в течение 5 мин эпоха RR интервалов состояла из 300–500 сердечных циклов.

Были использованы временные, спектральные и нелинейные показатели ВСР:

–SDNN, стандартное отклонение RR интервалов;

–CV, коэффициент вариации кардиоинтервалов. Рассчитывается по формуле: CV=SDNN/MX100, M – среднее RR интервалов;

–MaxRR, максимальная длительность интервалов RR;

–MinRR, минимальная длительность интервалов RR;

–Range MinRR-MaxRR, разность между минимальным и максимальным значениями RR интервалов;

–Med, медиана длительности интервалов RR – значение RR, занимающее срединное положение в вариационном ряду;

–RMSSD, квадратный корень суммы квадратов разностей последовательных пар RR интервалов;

–NN₅₀, количество пар последовательных RR интервалов, различающихся более чем на 50 мс за весь период записи;

–pNN₅₀%, процент NN₅₀ от общего количества зарегистрированных кардиоинтервалов;

–TI, триангулярный индекс – интеграл плотности распределения RR интервалов, отнесенный к максимуму распределения;

–ЧСС, частота сердечных сокращений в минуту;

–TP, суммарная мощность спектра ВСР (частотный диапазон 0,04–0,4 Гц);

–HF, мощность спектра в области высоких частот (0,15–0,40 Гц) от суммарной мощности колебаний, в %. Спектр колебаний сердечного ритма вычисляют методом быстрого преобразования Фурье. Показатель HF является маркером вагусной активности, так как установлена преимущественная роль парасимпатического отдела автономной нервной системы в формировании колебаний в области высоких частот;

–HF_абс, мощность спектра высокочастотного компонента вариабельности в мс² – аналогичный показатель, выраженный в абсолютных значениях;

–LF, мощность спектра в области низких частот (0,04 –0,15 Гц) от суммарной мощности колебаний, в %. Показатель LF является маркером симпатической модуляции;

–LF_абс, мощность спектра низкочастотного компонента вариабельности в мс² – аналогичный показатель, выраженный в абсолютных значениях;

–отношение LF/HF, LF [%]/ HF [%]?– маркер симпатовагусного баланса.

МApEn, модифицированная приблизительная энтропия – нелинейный параметр ВСР, характеризующий сложность и предсказуемость временных рядов последовательных кардиоинтервалов [11]. Низкое значение МApEn характерно для регулярных (и менее сложных) биологических сигналов, высокое значение ApEn– для иррегулярных (более сложных) сигналов. Для вычисления данного параметра для N точек данных u(1), u(2) ..., u(N) необходимо задать два ряда входных параметров: длину окна m и допустимое отклонение r. В нашем исследовании выбрано значение m, равное 2, и значение r, равное 0,15 от величины средней длительности кардиоинтервалов. Значение N является фиксированным и составляет 300 зарегистрированных RR интервалов.

Перед проведением ВСР-исследования у всех больных или их законных представителей было получено информированное согласие. Исследование одобрено локальным этическим комитетом РНПЦ неврологии и нейрохирургии. Проведение настоящего исследования не вызывало задержки или отмены терапевтических мероприятий у пациентов с ИИ.

Результаты выражены в процентах для категориальных переменных. Непрерывные данные, имеющие нормальное распределение, представлены в виде среднего значения и его стандартного отклонения; данные, имеющие ненормальное распределение – в виде медианы (нижнего квартиля, верхнего квартиля). Если отдельные переменные у конкретного больного отсутствовали, анализ данных выполняли, основываясь на реальном количестве наблюдений. В зависимости от нормальности распределения данных сравнение непрерывных переменных проводили с помощью Т-теста Стьюдента или Манна–Уитни U-теста. Для более точного определения предикторов ухудшения клинического состояния больных с острым инсультом разработана модель пошагового дискриминантного анализа по методу Уилкса с включением клинических и параклинических параметров. За уровень статистической значимости принято p?<?0,05. Статистический анализ выполнен с использованием пакета программ SPSS (версия 18).

Результаты и обсуждение

Для определения предикторов неблагоприятного развития заболевания использованы 43 клинических, демо-графических, электрокардиографиче-ских, лабораторных параметра больных с инфарктом мозга. Демографические характеристики, факторы риска и клиническое данные пациентов с некардиоэмболическим ИГМ представлены в табл.1, лабораторные параметры – в табл.2, результаты 5-минутной регистрации ВСР– в табл.3.

Таблица 1. Демографические характеристики, факторы риска и клинические данные больных с некардиоэмболическим ИГМ

П р и м е ч а н и е: NIHSS – шкала инсульта Национального института здоровья; АД – артериальное давление; АСК – ацетилсалициловая кислота; ИГМ?– инфаркт головного мозга; ингибиторы АПФ – ингибиторы ангиотензинпревращающего фермента; КБА – каротидный бассейн; МШР – модицифированная шкала Рэнкина; СШИ – Скандинавская шкала инсульта; ТИА – транзиторная ишемическая атака; ЧМТ – черепно-мозговая травма; ШКГ – шкала комы Глазго.

 

Таблица 2. Лабораторные параметры больных с некардиоэмболическим ИГМ (n = 218)

 

Таблица 3. Параметры ВСР больных с некардиоэмболическим ИГМ (n = 218)

 

C помощью пошагового дискриминантного анализа созданы формулы регрессии, описывающие максимальные различия между двумя группами больных с инсультом (с неврологическим ухудшением и без него). Данные формулы могут быть использованы для прогнозирования неблагоприятного течения ИГМ, то есть для классификации пациентов по определенному набору клинических признаков в одну из двух групп. Дискриминантный анализ применяли в ситуации, когда зависимой переменной служил признак клинического течения ИИ, который носил номинальный характер и использовался для прогнозирования прогрессирующего или регрессирующего развития неврологических симптомов; цифра 1 означала группу А, цифра 2 – группу Б.

Результатом дискриминантного анализа является вычисление стандартизованных дискриминантных коэффициентов для максимального различия между группами. Для оптимального набора независимых переменных, определяющих корректную классификацию пациентов по отношению к первой или второй группе проведен пошаговый дискриминантный анализ с использованием статистики Уилкса, которая учитывает как различия между двумя группами, так и однородность каждой из групп. Первоначальный набор данных включал клинические и параклинические переменные, характеризующие больных с ИИ, в том числе временные, спектральные и нелинейные параметры ВСР.

Анализ группирующей ковариантной матрицы методом статистики Бокс-М продемонстрировал однородность дисперсии анализируемой выборки пациентов (F-значение?=?2,425; p?=?0,002) и подтвердил адекватность полученной дискриминантной модели.

Пошаговый дискриминантный анализ проведен с минимальным частичным значением F=3,84 для включения данных и максимальным частичным значением F=2,71 для исключения данных. Вначале определена та переменная, при которой средние значения в априорно заданных группах максимальны. Каждый последующий шаг рассматривает условные значения оставшихся переменных и определяет ту переменную, для которой средние значения в группах достигают наибольшего значения. Процесс отбора информативных дискриминационных переменных завершается, когда ни одна из оставшихся переменных не вносит статистически значимого вклада в различение групп. В ходе проведения анализа рассчитано значение Лямбды Уилкса, оценена полученная система классификационных уравнений, анализ канониче-ских корреляций и адекватность полученной модели.

Лямбда Уилкса – статистика, которая оценивает мощность дискриминации модели после введения в нее переменной. Значения Лямбды Уилкса находятся в диапазоне от 0 до 1. Чем меньше значение данного показателя, тем больше вклад переменной в дискриминационную функцию.

Получены следующие значения дискриминантной функции: Лямбда Уилкса = 0,575, каноническая корреляция = 0,652, хи-квадрат преобразование = 51,127 (n=218), p<0,001. По данным показателям дискриминантной функции можно сделать вывод, что предложенная классификация корректна. При этом полученная дискриминантная модель объясняет 100% имеющихся различий между двумя группами больных.

Таблица 4 включает пять наиболее информативных параметров, выбранных в результате пошагового дискриминант-ного анализа со значением статистики Лямбды Уилкса, статистики F-исключения, статистической значимостью, толерантностью (мера избыточности переменной) и стандартными каноническими коэффициентами: мощность спектра ВСР в области низких частот, характер нарастания инициальных неврологических симптомов инсульта до госпитализации, сроки госпитализации, максимальное значение длительности интервалов RR, пол больного.

 

Тваблица 4. Предикторы прогрессирующего течения некардиоэмболического ИГМ по данным пошагового дискриминантного анализа (n = 218)

 

Значения канонических стандартных коэффициентов пяти отобранных переменных показывают их удельный вес в дискриминантной функции. Соответст-венно, чем больше величина стандартизованного коэффициента, тем больше вклад переменной в функцию.

Каждая из 5 переменных производит статистически значимый вклад (p???0,01) в дискриминантную функцию. Первая переменная, отобранная в результате пошагового дискриминантного анализа, обеспечивает максимальное разделение больных на группу прогрессирующего инсульта и группу регрессирующего инсульта. В нашем исследовании это признак «мощность спектра ВСР в области низких частот LFabs»: статистика F-исключения?=?35,980 и Лямбда Уилкса?=?0,803. Второй по значимости переменной является переменная «Инициальные симптомы»: статистика F-исключения = 27,964 и Лямбда Уилкса = 0,752.

Построенная дискриминантная модель должна как можно более четко разделять группы пациентов с нарастанием неврологической симптоматики и без нее. Четкость разделения двух групп характеризуют функции групповых центроидов, которые отражают расстояние между средними значениями дискриминантной функции в исследуемых группах. Центроиды групп составили 1,723 для группы А и –0,420 для группы Б, что обеспечивает удовлетворительное разделение больных по характеру клинического течения инсульта.

В заключение методом линейного дискриминационного анализа Фишера рассчитаны значения классифицирующих коэффициентов дискриминантной функции для группы А и для группы Б. В?табл. 5 отображены 5 переменных, представляющих собой независимые предикторы клинического течения инсульта и их классификационные коэффициенты.

 

Таблица 5. Коэффициенты классификационной функции клинического течения некардиоэмболического ИГМ

 

Результаты проведенного линейного дискриминантного анализа Фишера позволили получить следующую систему классификационных уравнений:

F1 = –30,331+5,300X(Пол) – 0,004X(LFабс)+0,042X(MaxRR) + 5,737X(Инициальные симптомы) + 2,203X(Сроки госпитализации);

F2 = –34,415 + 7,293X(Пол) – 0,009X(LFабс) + 0,048X(MaxRR) + 2,359X(Инициальные симптомы) + 3,884X(Сроки госпитализации).

Для прогнозирования отнесения больного в одну из двух групп необходимо рассчитать значения первой и второй дискриминационной функций с использованием конкретных значений каждой из пяти переменных так, как это было сделано в исходной базе данных программы SPSS. При арифметическом расчете указанных показателей полученное классифицированное значение будет максимальным для того уравнения, которое описывает группу, в которую входит данный пациент, т.е. вариант клинического течения ИИ относится к тому классу, для которого классифицированное значение уравнения будет максимальным.

Если полученное значение F1>?F2, то с вероятностью 62,0% можно утверждать, что у данного пациента будет развиваться нарастание неврологического дефицита, т.е. больной будет относиться к группе А. Если же, наоборот, значение F2>?F1, то вероятность благоприятного клинического течения инсульта достигает 89,3% (группа Б).

В целом же данная модель позволяет правильно классифицировать первый или второй вариант клинического течения инсульта в 83,0% случаев. На завершающем этапе анализа проведена перекрестная проверка данных с целью определения эффективности дискриминантной функции для прогнозирования прогрессирующего течения ИИ.

При проведении проверочной перекрестной классификации процент правильно распознанных случаев составляет 79,4%. Хотя перекрестный анализ данных показал несколько более низкий процент классификации больных в группу прогрессирующего и регрессирующего инсульта, различия между анализом оригинальных данных и перекрестным анализом не были статистически значимыми (р>0,05).

Прогрессирующий инсульт в научных публикациях называют «инсульт с ухудшением», «инсульт в прогрессии», «инсульт в ходу», «инсульт с неврологическим ухудшением», «инсульт с прогрессией». По данным различных авторов, частота ухудшения состояния больных с инсультом существенно различается [2, 3, 12]. Это объясняется различными методологическими подходами к оценке прогрессирующего течения инсульта [5, 13]. Чем ранее проведена оценка состояния больного, тем больше вероятность обнаружения нарастания неврологического дефицита. Поэтому в тех исследованиях, которые включали только пациентов, госпитализированных в первые 24 ч после начала симптомов, частота обнаружения прогрессирующего клинического течения инфаркта мозга составляла 19% [2], 22,4% [14], 33,6% [15], 34,0% [16], 35,9% [17] или 37,5% [18]. В то же время в значительном количестве публикаций авторы анализируют лишь ухудшение, развивающееся в первые 48 или 72 ч от начала заболевания [7, 14, 17, 19].

На практике верификация ухудшения при ИГМ с помощью специализированных балльных шкал возможна только в инсультном отделении силами квалифицированного сосудистого невролога, имеющего соответствующую подготовку. Поэтому в нашем исследовании под прогрессирующим понимали инсульт, при котором симптоматика ухудшалась уже после госпитализации, несмотря на проводимую терапию. Важное значение придавали анамнестическим сведениям, полученным от больных, членов их семей или медицинского персонала, что нашло свое отражение в паттерне «характер нарастания инициальных симптомов инсульта от момента развития первых признаков заболевания до доставки в приемное отделение больницы скорой помощи». Лишь 39,0% (85 из 218) пациентов были госпитализированы в первые 6 ч от начала инсульта. Более половины больных обратились за медицинской помощью вне «терапевтического окна». Так, 68,8% (150 из 218) составляют лица, госпитализированные в первые 24 ч после развития симптомов ИГМ.

Однако ухудшение клинического состояния развивалось в стационаре у больных как с ранней госпитализацией, так и с поздней. Поэтому было бы нерационально ограничиваться в исследовании лишь пациентами, принятыми в стационар в первые 24 ч от начала симптомов инсульта. Кроме того, на практике все больные с инсультом условно подразделяются на 3 категории: пациенты с нарастанием неврологического дефицита (и возможным летальным исходом), больные в стабильно тяжелом клиническом состоянии, не реагирующие на терапевтические мероприятия, и лица с улучшением. Так как больные в стабильно тяжелом состоянии не могли быть отнесены к группе пациентов с регрессом неврологической симптоматики, их причисляли в группу А с неблагоприятным течением некардиоэмболического ИГМ.

При анализе клинических и параклинических характеристик, ответственных за неблагоприятное течение ИИ, мы не разделяли больных на группы раннего ухудшения и позднего ухудшения, а диагностировали прогрессирующее течение инсульта, если нарастание неврологического дефицита развивалось в первые 7 дней нахождения в стационаре.

Аналогичную продолжительность наблюдения за пациентами для диагностики прогрессирующего течения ИГМ можно встретить и в работах других авторов [3, 20]. Позднее нарастание неврологической симптоматики описано в публикации A. Davalos (1999), посвященной результатам Европейского объединенного исследования острого инсульта (European Cooperative Stroke Study (ECASS)) [18]. Частота позднего неврологического ухудшения составила 20,3% при анализе данных 615 больных, включенных в данное исследование.

В процессе построения прогностиче-ской дискриминантной модели в качестве критерия прогрессирования ИИ в настоящем исследовании использовано нарастание выраженности неврологического дефицита не менее чем на 2 пункта шкалы NIHSS в течение первых 7 суток лечения в инсультном отделении. Кроме того, тяжесть неврологического дефицита в момент поступления и момент выписки из стационара была объективизирована с помощью шести шкал: NIHSS, ШКГ, СШИ, Оргогозо, МШР, индекса Бартеля. При поступлении в стационар у больных с некардиоэмболическим ИГМ, включенных в исследование, наблюдалась отчетливая разница выраженности неврологического дефицита. Состояние больных из группы прогрессирующего ИГМ изначально было более тяжелым, чем в группе регрессирующего инсульта, что подтверждается оценкой по шкале NIHSS (8 (5; 12) и 6 (4; 9) баллов соответственно; р = 0,024), шкале Оргогозо (80 (55; 90) и 85 (70; 90) баллов соответственно; р = 0,012), индексу Бартеля (50 (10; 70) и 55 (35; 80) баллов соответственно; р = 0,04). При оценке неврологического дефицита, вызванного инсультом, по СШИ отмечено преобладание тяжелого неврологического дефицита в группе А по сравнению с группой Б, однако различия носили характер статистической тенденции (40 (25; 50) и 45 (35; 50) соответственно; р = 0,108).

В то же время прогрессирующее течение инсульта достоверно ухудшало исход заболевания. На 10–14-е сутки тяжесть состояния пациентов в группе А была достоверно более выражена, чем в группе Б, что подтверждается оценкой по шкалам NIHSS, ШКГ, СШИ, Оргогозо, МШР, Бартела.

Проанализированы данные о темпах нарастания неврологического дефицита от момента развития первых симптомов до госпитализации. Как видно из полученной формулы дискриминантного анализа, постепенное, флюктуирующее или ступенеобразное развитие симптомов инсульта на догоспитальном этапе значительно повышало вероятность неблагоприятного течения заболевания в стационаре, сопровождающегося нарастанием неврологической симптоматики в условиях инсультного отделения.

Данные клинического наблюдения за 1968 больными с некардиоэмболическим инфарктом мозга, включенными в Лозаннский регистр инсульта, служили основой для построения модели множественной логистической регрессии [16]. Ухудшение состояния пациентов было связано со следующими параметрами: возраст моложе 65 лет, локализация очага инфаркта вне корковых отделов каротидных бассейнов, артериальная гипертензия, снижение уровня сознания, отсутствие транзиторных ишемических атак.

Мы включали возраст наряду с полом в модель пошагового дискриминантного анализа, однако независимым предиктором неблагоприятного течения некардиоэмболического ИГМ оказался только пол больных (1 – мужчины, 2 – женщины).

Также в нашем исследовании независимым прогностическим паттерном прогрессирующего течения инсульта являются сроки госпитализации. Ранние сроки доставки больного в инсультное отделение в большей степени ассоциированы с вероятностью нарастания неврологического дефицита, чем поступление больных в стационар после 24 ч от начала инсульта.

В модель прогнозирования неблагоприятного клинического течения некардиоэмболического ишемического инсульта в результате пошагового дискриминантного анализа 43 переменных были отобраны два показателя состояния автономной модуляции сердечного ритма: максимальная длительность RR интервалов MaxRR и мощность спектра в диапазоне низких частот LF_абс. Для по-строения модели применены результаты первого измерения ВСР, выполненного на 1–2-й день пребывания пациента в стационаре.

MaxRR отражает конечный результат многочисленных регуляторных влияний на сердечный ритм парасимпатического и симпатического отделов вегетативной нервной системы. Чем больше величина кардиоинтервала, тем реже сердечный ритм. У лиц с нарастанием неврологической симптоматики частота сердечного ритма была несколько выше, чем у лиц с улучшением, что соотносится с данными о максимальной длительности кардиоинтервалов. Значения коэффициентов классификационных функций для максимальной длительности кардиоинтервалов MaxRR составили для группы А 0,042, а для группы Б – 0,048. То есть чем больше максимальная длительность интервалов RR, тем выше вероятность отнесения пациента к группе с благоприятным течением инфаркта мозга.

Следующий параметр, характеризующий автономную модуляцию сердечного ритма – мощность спектра ВСР в диапазоне низких частот LF_абс (0,04–0,15 Гц). Показатель LF_абс является маркером симпатической модуляции [10]. Увеличение данного параметра ВСР характерно для острого периода инфаркта мозга, особенно при поражении коры правого островка [21].

Нами обнаружена отрицательная взаимосвязь мощности спектра ВСР в области низких частот и вероятности благоприятного течения инсульта. В группе А значения коэффициентов классификационных функций для LF_абс составили –0,004, а в группе Б –0,009. Чем более выражена симпатикотония, тем выше вероятность прогрессирования неврологического дефицита в остром периоде ИИ.

Можно говорить о том, что максимальная длительность кардиоинтервалов MaxRR и мощность спектра ВСР в области низких частот LF_абс позволяют на субклиническом уровне не только во время, но и до развития ухудшения, с 83% вероятностью прогнозировать нарастание неврологической симптоматики, вызванной ИИ.

Для построения прогностической модели входящие в нее параметры должны быть независимы друг от друга, т.е. степень их корреляции между собой должна быть минимальна. Поэтому не случайно, что наибольшей прогностической ценностью обладает один из временных параметров автономной модуляции (MaxRR) и один из спектральных параметров (LF_абс) ВСР. Данные детерминанты получены путем различного анализа 5-минутных отрезков ЭКГ: анализа временных рядов (для MaxRR) и быстрого преобразования Фурье (для LFабс) и являются относительно независимыми друг от друга, что и обеспечивает их высокую прогностическую значимость в дискриминантной модели.

Среди опубликованных работ, посвященных проблеме прогрессирования инсульта, мы не нашли ни одного исследования, рассматривающего параметры вариабельности сердечного ритма как предикторы ухудшения при инфаркте мозга. В этом, как представляется, и состоит новизна настоящего исследования.

Таким образом, 5 характеристик, отобранных в результате пошагового дискриминантного анализа, могут быть использованы в качестве предикторов неблагоприятного клинического течения некардиоэмболического ишемического инсульта, сопровождающегося нарастанием неврологического дефицита или снижением уровня сознания: пол, мощность спектра ВСР в области низких частот, максимальное значение длительности кардиоинтервалов, сроки госпитализации и характер развития неврологических симптомов инсульта до госпитализации. Данные детерминанты позволяют с наибольшей степенью надежности классифицировать больных с ишемическим инсультом по нарастанию неврологического дефицита в группу прогрессирующего или регрессирующего развития острого инфаркта головного мозга.

 

Л И Т Е Р А Т У Р А

 

1. Cerebrovascular disease in the community: results of a WHO collaborative study / K. Aho [et al.] // Bull World Health Org.?– 1980. – Vol.?58. – P.?113–130.

2. Kwan, J. Early neurological deterioration in acute stroke: clinical characteristics and impact on outcome?/ J. Kwan, P. Hand // QJM. – 2006. – Vol.? 99?(9). – P.?625–633.

3. Deteriorating ischemic stroke. Risk factors and prognosis / A. Dávalos [et al.] // Neurology. – 1990.?– Vol.?40. – P.?1865.

4. Birschel, P. Progressing stroke: towards an internationally agreed definition / P. Birschel?17 (2–3). – P.?242–252. , J. Ellul, D. Barer // Cerebrovasc. Dis. – 2004. – Vol.

5. Deteriorating Ischemic Stroke in 4 Clinical Categories Classified by the Oxfordshire Community Stroke Project?/ H. Tei [et al.] // Stroke. – 2000. – Vol.?31. – P.?2049–2054.

6. Neurological deterioration in acute ischemic stroke. Potential predictors and associated factors in the European Cooperative Acute Stroke Study (ECASS) I / A. Dávalos [et al.] // Stroke. – 1999. – Vol.?30. – P.?2631–2636.

7. Castillo, J. Predictors of deteriorating cerebral infarct: role of inflammatory mechanisms. Would its early treatment be useful? / J. Castillo // Cerebrovasc Dis. – 2001. – Vol.?11, Suppl.?1. – P.?40–48. , R. Leira

8. Белова, А.Н. Шкалы, тесты и опросники в неврологии и нейрохирургии / А.Н. Белова. – М., 2004.?– С.?224–225.

9. Classification of subtype of acute ischemic stroke: definitions for use in a multicenter clinical trial: TOAST: Trial of Org 10172 in Acute Stroke Treatment / H.P. Jr. Adams [et al.] // Stroke. – 1993. – Vol.?24. – P.?35–41.

10. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use?// Circulation. – 1996. – Vol.?93. – P.?1043–1065.

11. Pincus, S.M. Approximate entropy as a measure of system complexity / S.M. Pincus // Proc. Nath. Acad. Sci. USA. – 1991. – Vol.?88. – P.?2297–2301.

12. Britton, M. Progression of stroke after arrival at hospital / M. Britton, A. Roden // Stroke. – 1985. – Vol.?16.?– P.?629–632.

13. Thanvi, B. Early neurological deterioration in acute ischaemic stroke: predictors, mechanisms and management / B. Thanvi // Postgrad. Med. J. – 2008. – Vol.?84. – P.?412–417. , S. Treadwell, T. Robinson

14. Predictors of Early Neurological Deterioration after Ischaemic Stroke: A Case-Control Study / M. Barber [et al.] // Gerontology. – 2004. – Vol.?50. – P.?102–109.

15. Castillo, J. Progression of ischaemic stroke and excitotoxic aminoacids / J. Castillo, A. Davalos, M. Noya // Lancet. – 1997. – Vol.?349. – P.?79–83.

16. Yamamoto, H. Different predictors of neurological worsening in different causes of stroke / H. Yamamoto, J. Bogousslavsky, G. van Melle // Arch. Neurol. – 1998.?– Vol.?55. – P.?481–486.

17. Proinflammatory cytokines and early neurological worsening in ischemic stroke / N. Vila [et al.] // Stroke.?– 2000. – Vol.?31 (10). – P.?2325–2329.

18. Dávalos, A. Progressing stroke / A. Dávalos, J. Castillo. Current Review of Cerebrovascular Disease / Fisher M, Bogousslavsky J (eds). -1999, Woburn: Butterworth-Heinemann. – P.?149–160.

19. Stroke-in-Evolution: Infarct-Inherent Mechanisms versus Systemic Causes / V.G. Karepov [et al.] // Cerebrovasc. Dis. – 2006. – Vol.?21?(1-2).?– P.?42–46.

20.Progressing stroke with neurological deterioration in a group of Israeli elderly / E. Lubart [et al.] // Archives of Gerontology and Geriatrics?41 (1).?– P.?95–100. . – 2005. – Vol.

21. Effects of Stroke Localization on Cardiac Autonomic Balance and Sudden Deat / S.L. Tokgözoglu [et al.] // Stroke. – 1999. – Vol.?30. – P.?1307–1311.

 

Медицинские новости. – 2011. – №1. – С. 69-76.

Внимание! Статья адресована врачам-специалистам. Перепечатка данной статьи или её фрагментов в Интернете без гиперссылки на первоисточник рассматривается как нарушение авторских прав.