Clinical and laboratory characteristics of moderate and severe cerebral ischemic stroke without significant carotid artery thrombosis

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: Due to its high prevalence and severe disability outcomes, ischemic stroke remains one of the major challenges in modern neurology, requiring detailed investigation aimed at developing more effective therapeutic and preventive strategies. It is generally believed that more severe cases of stroke are associated with thrombosis or occlusion of major intracranial arteries; consequently, most published studies have focused on the rapid removal of the thrombus. Patients with severe stroke without thrombosis of cerebral arteries confirmed by CT angiography (NIHSS score >6) receive treatment according to current clinical practice guidelines; however, dedicated diagnostic pathways for verifying the cause of stroke and approaches to secondary prevention in this subgroup have not yet been fully defined.

AIM: This study aimed to investigate clinical, radiological, and laboratory characteristics in patients with ischemic stroke according to the presence or absence of carotid artery thrombosis as detected by CT angiography performed in the emergency department.

METHODS: The study included 194 patients with confirmed moderate or severe ischemic stroke treated at a regional vascular center between 2021 and 2023. A comparative analysis was performed between two groups of patients stratified according to the presence (comparison group, n = 98) or absence (main group, n = 96) of large cerebral artery thrombosis as detected by CT angiography during the acute phase of ischemic stroke.

RESULTS: Patients with ischemic stroke without evidence of obstructive carotid artery thrombosis on CT angiography were older (68.6 ± 10.5 years) than those with thrombosis (64.9 ± 10.8 years; p = 0.04). Statistically significant sex-related differences were observed (p < 0.001). Among the 96 patients in the main group, 61.6% (n = 59) were women and 38.4% (n = 37) were men, whereas in the comparison group, 37.7% (n = 37) were women and 62.3% (n = 61) were men. Cryptogenic stroke was significantly more common in the main group (p < 0.001), whereas atherothrombotic stroke predominated in the comparison group. Echocardiography in patients of the main group more frequently revealed left atrial enlargement and/or areas of fibrosis and hypokinesia (p < 0.01) compared with the comparison group; these findings are recognized predictors of atrial fibrillation.

CONCLUSION: The prognosis during the acute phase of ischemic stroke in patients without carotid artery thrombosis verified by CT angiography is more favorable than in those with thrombosis. The findings suggest that patients with moderate and severe ischemic stroke in the carotid territory without detectable arterial thrombosis require long-term follow-up to assess the incidence of recurrent stroke, as well as extended (≥ 72-hour) Holter monitoring, which may improve the detection of cardiac rhythm disturbances.

About the authors

Anna L. Sharapova

Novgorod Regional Clinical Hospital

Author for correspondence.
Email: kra2453@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2421-2238
SPIN-code: 7437-2507
Russian Federation, Veliky Novgorod

Elena G. Klocheva

North-Western State Medical University n.a. I.I. Mechnikov

Email: klocheva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6814-0454
SPIN-code: 6220-5349

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Saint-Petersburg

Vitalii V. Goldobin

North-Western State Medical University n.a. I.I. Mechnikov

Email: vitalii.goldobin@szgmu.ru
ORCID iD: 0000-0001-9245-8067
SPIN-code: 4344-5782

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, Saint-Petersburg

References

  1. Murtazalieva DM, Zakaryaeva AR, Zolotov MA. In-hospital mortality in patients with ischemic stroke and a large cerebral artery occlusion, who underwent mechanical thrombectomy. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2023;15(6):27–31. doi: 10.14412/2074-2711-2023-6-27-31 EDN: DLWTPI
  2. Bazhanov SP, Shuvalov SD, Fomkina OA, et al. Pathomorphological and pathogenetic features of cerebral infarction in the middle cerebral artery basin in the acute period (review). Saratov Journal of Medical Scientific Research. 2021;17(1):40–45. EDN: QKGXDB
  3. Brodetski BM, Brylin KV, Vlassov VV, et al. The correlation between results of ct angiography of intra — and extracranial arteries in patients with асute ischemic stroke and the severity of neurological symptoms at NIHSS score. Russian Electronic Journal of Radiology. 2021;11(1):137–143. doi: 10.21569/2222-7415-2021-11-1-137-143 EDN: YWFTIP
  4. Cooray C, Fekete K, Mikulik R, et al. Threshold for NIH stroke scale in predicting vessel occlusion and functional outcome after stroke thrombolysis. Int J Stroke. 2015;10(6):822–829. doi: 10.1111/ijs.12451
  5. Idicula TT, Thomassen L. Case report of a patient who underwent thrombolysis of a "silent" thrombus in the middle cerebral artery. Neurologist. 2009;15(3):142–143. doi: 10.1097/NRL.0b013e3181824741
  6. Yaghi S. Diagnosis and management of cardioembolic stroke. Continuum (Minneap Minn). 2023;29(2):462–485. doi: 10.1212/CON.0000000000001217
  7. Boodt N, Compagne KCJ, et al. Stroke etiology and thrombus computed tomography characteristics in patients with acute ischemic stroke: a MR CLEAN registry substudy. Stroke. 2020;51(6):1727–1735. doi: 10.1161/STROKEAHA.119.027749
  8. Wong JH, Marks MP. Clot imaging in large vessel occlusion strokes. Top Magn Reson Imaging. 2017;26(3):121–125. doi: 10.1097/RMR.0000000000000127
  9. Shamalov NA, Kustova MA. Cryptogenic stroke. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2014;(2S):42–49. doi: 10.14412/2074-2711-2014-2S-42-49 EDN: SXVEAN
  10. Rustemli A, Bhatti TK, Wolff SD. Evaluating cardiac sources of embolic stroke with MRI. Echocardiography. 2007;24(3):301–308; discussion 308. doi: 10.1111/j.1540-8175.2007.00393.x
  11. Diener HC, Easton JD, et al. Review and update of the concept of embolic stroke of undetermined source. Nat Rev Neurol. 2022;18(8):455–465. doi: 10.1038/s41582-022-00663-4
  12. Lim JC, Churilov L, Bivard A, et al. Does intravenous thrombolysis within 4.5 to 9 hours increase clot migration leading to endovascular inaccessibility? Stroke. 2021;52(3):1083–1086. doi: 10.1161/STROKEAHA.120.030661
  13. Maksimova MYu, Airapetova AS. Gender-related differences in clinical course and prognosis in patients with ischemic stroke. Consilium Medicum. 2019;21(9):9–16. doi: 10.26442/20751753.2019.9.190463 EDN: OZLBLF
  14. Nalliah CJ, Sanders P, Kottkamp H, Kalman JM. The role of obesity in atrial fibrillation. Eur Heart J. 2016;37(20):1565–1572. doi: 10.1093/eurheartj/ehv486
  15. Podzolkov VI, Tarzimanova AI, Bragina AE, et al. Changes in arterial wall stiffness in patients with obesity and paroxysmal form of atrial fibrillation. Rational Pharmacotherapy in Cardiology. 2020;16(4):516–521. doi: 10.20996/1819-6446-2020-08-05 EDN: NELGZJ
  16. Rakhimova I, Semenova Yu, Khaibullin T, et al. Cryptogenic stroke and embolic stroke of undetermined source: risk factors and approaches for detection of atrial fibrillation. Curr Cardiol Rev. 2022;18(4):e211221199213. doi: 10.2174/1573403X18666211221145714 EDN: YRQTUY
  17. Berlit P, Eckstein H, Krause KH. Prognose der kardialen Hirnembolie [Prognosis of cardiogenic cerebral embolism]. Fortschr Neurol Psychiatr. 1986;54(7):205–215. German. doi: 10.1055/s-2007-1001867
  18. Gao X, Passman R. Stroke prevention in atrial fibrillation. Curr Cardiol Rep. 2022;24(11):1765–1774. doi: 10.1007/s11886-022-01787-1

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

License URL: https://eco-vector.com/for_authors.php#07

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».