ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКУ НЕВРОЛОГІЧНИХ РОЗЛАДІВ ТА ПОРУШЕНЬ ОПОРНО-РУХОВОГО АПАРАТУ В ПОСТІНСУЛЬТНИХ ПАЦІЄНТІВ
Author:
Шалабай Н. Т.,Шкробот С. І.,Ковальчук Д. О.,Мазур Л. П.,Сверстюк А. С.
Abstract
Вступ. Інсульт – тяжке соматичне захворювання, що характеризується порушенням мозкового кровообігу, функцій нервової системи та опорно-рухового апарату, одна з основних причин смертності й серйозна глобальна загроза для здоров’я населення в усьому світі. Саме тому актуальним завданням є прогнозування ризику неврологічних розладів та порушень опорно-рухового апарату.
Мета роботи – розробити багатофакторну регресійну модель прогнозування ризику неврологічних розладів та порушень опорно-рухового апарату в постінсультних пацієнтів.
Основна частина. Обстежено 107 пацієнтів, які перенесли інсульт та перебували на стаціонарному лікуванні в інсультному відділенні Тернопільської обласної клінічної психоневрологічної лікарні Тернопільської обласної ради. У дослідженні взяли участь постінсультні пацієнти віком від 35 до 83 років з різними симптомами неврологічних розладів та порушень опорно-рухового апарату, а також локалізацією вогнища ураження головного мозку. В роботі запропоновано критерії ризику неврологічних розладів та порушень опорно-рухового апарату. Як вихідні дані для дослідження було використано локалізації ураження лівої і правої півкуль, потиличної та тім’яно-потиличної ділянок, симптоми порушень опорно-рухового апарату, головокружіння, затерпання кінцівок, парези, гемігіпестезію, рухові розлади. За результатами багатофакторного регресійного аналізу в програмі Statistica 10.0 для прогнозування ризику неврологічних розладів та порушень опорно-рухового апарату, найбільш значущими факторами з рівнем значущості p<0,05 встановлено локалізацію ураження в потиличній ділянці, симптоми порушень опорно-рухового апарату, головокружіння, затерпання кінцівок, парези, гемігіпестезію та рухові розлади. Для перевірки якості прогностичної моделі використано коефіцієнт детермінації (R2), а для оцінки прийнятності моделі – аналіз ANOVA.
Висновки. Запропонована прогностична модель дасть змогу своєчасно визначати ризик неврологічних розладів та порушень опорно-рухового апарату і проводити моніторинг постінсультних пацієнтів, що забезпечить своєчасне й ефективне проведення комплексу лікувально-профілактичних заходів з метою запобігання неврологічним розладам та порушенням опорно-рухового апарату і можливістю розробки відповідного медичного калькулятора.
Publisher
Ternopil State Medical University
Reference17 articles.
1. Diegoli, H., Magalhães Pedro, S.C., Makdisse Márcia, R.P., Moro Carla, H.C., França Paulo, H.C., Lange, M.C., & Longo, A.L. (2023). Real-World Populational-Based Quality of Life and Functional Status After Stroke. Value in Health Regional Issues, 36, 76-82. DOI: 10.1016/j.vhri.2023.02.005. 2. Yang, L., Huang, X., Wang, J., Yang, X., Ding, L., Li, Z., & Li, J. (2023). Identifying stroke-related quantified evidence from electronic health records in real-world studies. Artificial Intelligence in Medicine, 140, 102552. DOI: 10.1016/j.artmed.2023.102552. 3. Biswas, N., Uddin Khandaker, M.М., Rikta, S.T., & Dey, S.K. (2022). A comparative analysis of machine learning classifiers for stroke prediction: A predictive analytics approach. Healthcare Analytics, 2, 100116. DOI: 10.1016/j.health.2022.100116. 4. Schwartz, L., Anteby, R., Klang, E., & Soffer, S. (2023). Stroke mortality prediction using machine learning: systematic review. Journal of the Neurological Sciences, 444, 120529. DOI: 10.1016/j.jns.2022.120529. 5. Huijberts, I., Pinckaers Florentina, M.E., H. van Zwam, W., Boogaarts, H.D., J. van Oostenbrugge, R., & Alida, A.P. (2023). Cerebral arterial air emboli on immediate post-endovascular treatment CT are associated with poor short- and long-term clinical outcomes in acute ischaemic stroke patients. Journal of Neuroradiology, 50(5), 530-536. DOI: 10.1016/j.neurad.2023.06.001.
|
|