Personalized approach to assessing the functional result of acute ischemic stroke

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The main reason for the poor prognostic outcome in stroke patients is the polymorphism of cognitive and motor impairments.

AIM: The purpose of this study is to evaluate the impact of clinical and paraclinical factors on the functional outcome of the patient in the acute period of ischemic stroke based on statistical methodology.

MATERIALS AND METHODS: 160 patients of the primary vascular center with a diagnosis of “Ischemic stroke” were examined. Functional outcome parameters were designated as absolute values and were calculated as the difference between Montreal Cognitive Assessment (MoCA), National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), Barthel Index (BI), Modified Rankin (mRS) scale scores before and after treatment. The following criteria were considered as factors influencing the prognosis of the functional result of acute stroke: demographic characteristics, parameters of cognitive function, stroke characteristics (localization, lateralization, subtype). Mathematical statistics was performed using the Python programming language and the Pandas and SciPy libraries.

RESULTS: The mathematical model developed in this study made it possible to identify the main neuropsychological and clinical indicators that negatively and positively affect the functional result of acute stroke. As the main factors influencing the functional result in relation to MoCA, impairments in the areas of attention, speech and executive function, age, indicators on the IQCODE and ASPECTS scales were identified. Apraxia, agnosia, executive dysfunction, sex, age, lesion side, IQCODE parameters influenced the prognosis of the degree of patient’s daily activity according to IB. Regression of neurological symptoms according to NIHSS depended on indicators in the field of perception, praxis, speech, IQCODE and ASPECTS values. Semantic aphasia, mnestic and executive dysfunction, apraxia, and IQCODE scores were important for the prognosis of disability degree according to mRS.

CONCLUSION: The use of discriminant analysis to predict the functional result will allow to create personalized diagnostic and therapeutic strategies for managing patients in the acute period of ischemic stroke. The predictive value of clinical and paraclinical markers in relation to the recovery of motor and cognitive function of patients may be useful in the further management of ischemic stroke.

About the authors

Anastasya M. Tynterova

Immanuel Kant Baltic Federal University

Author for correspondence.
Email: antynterova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1743-4713
SPIN-code: 2999-5812

MD, Cand. Sci. (Medicine), Associate Professor

Russian Federation, Kaliningrad

Evgenii R. Barantsevich

Academician I.P. Pavlov First St. Petersburg State Medical University

Email: professorerb@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3804-3877
SPIN-code: 9715-2844

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Natalia N. Shusharina

Immanuel Kant Baltic Federal University

Email: nshusharina@kantiana.ru
ORCID iD: 0000-0002-8848-6134
SPIN-code: 6223-5146

Cand. Sci. (Pedagogy)

Russian Federation, Kaliningrad

Matvey S. Khoymov

Immanuel Kant Baltic Federal University

Email: matthewkhoimov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8056-2019
Russian Federation, Kaliningrad

References

  1. Ivanova GE, Melnikova EV, Shmonin AA, et al. Medication support of the rehabilitation process in acute cerebral circulatory disorders. Consilium Medicum. 2016;18(2-1):20-24. EDN: WBDETF
  2. Owolabi MO, Thrift AG, Mahal A, et al. Primary stroke prevention worldwide: Translating evidence into action. Lancet Public Health. 2021;7(1):e74-e85. EDN: KVBPXA doi: 10.1016/S2468-667(21)00230-9
  3. Levin OS, Bogolepova AN. Poststroke motor and cognitive impairments: Clinical features and current approaches to rehabilitation. S.S. Korsakov journal of neurology and psychiatry. 2020;120(11): 99-107. EDN: VZORCZ doi: 10.17116/jnevro202012011199
  4. Yao YY, Wei ZJ, Zhang YC, et al. Functional disability after ischemic stroke: A Community-Based Cross-Sectional Study in Shanghai, China. Front Neurol. 2021;12:649088. doi: 10.3389/fneur.2021.649088
  5. Kasner SE. Clinical interpretation and use of stroke scales. Lancet Neurol. 2006;5(7):603-612. doi: 10.1016/S1474-4422(06)70495-1
  6. Ratha Krishnan R, Yeo EQ, Lim CJ, Chua KS. The impact of stroke subtype on recovery and functional outcome after inpatient rehabilitation: A retrospective analysis of factors. Life (Basel). 2022;12(9):1295. EDN: GLNQCH doi: 10.3390/life12091295
  7. Zhou J, Liu F, Zhou M, et al. Functional status and its related factors among stroke survivors in rehabilitation departments of hospitals in Shenzhen, China: A cross-sectional study. BMC Neurol. 2022;22(1):173. EDN: TAWHDH doi: 10.1186/s12883-022-02696-0
  8. Novikova LB, Akopyan AP, Latypova RF. Evaluation of the outcome in ischemic stroke acute period. Annals of clinical and experimental neurology. 2022;16(4):5-11. EDN: PTAFKE doi: 10.54101/ACEN.2022.4.1
  9. Stakhovskaya LV, Klochikhina OA, Korotkevich IA. Analysis of prognostic indicators-predictors of death in stroke patients. Astrakhanskii meditsinskii zhurnal. 2018;13(2):97-103. EDN: XURHJB doi: 10.17021/2018.13.2.97.103
  10. Adams HP, Bendixen BH, Kappelle LJ, et al. Classification of subtype of acute ischemic stroke. Definitions for use in a multicenter clinical trial. TOAST. Trial of Org 10172 in Acute Stroke Treatment. Stroke. 1993;24(1):35-41. doi: 10.1161/01.str.24.1.35
  11. SSRN [Internet]. Senthilnathan Samithamby. Usefulness of correlation analysis [July 9, 2019]. doi: 10.2139/ssrn.3416918
  12. Akoglu H. User’s guide to correlation coefficients. Turk J Emerg Med. 2018;18(3):91-93. doi: 10.1016/j.tjem.2018.08.001
  13. Tikhomirov GV, Grigoryeva VN. Visual object agnosia for complex shapes in patients with acute ischemic stroke. Practical medicine. 2019;17(7):107-110. EDN: GTMVAX doi: 10.32000/2072-1757-2019-7-107-110
  14. Hazelton C, Thomson K, Todhunter-Brown A, et al. Interventions for perceptual disorders following stroke. Cochrane Database Syst Rev. 2022;11(11):CD007039. doi: 10.1002/14651858.CD007039
  15. Babik I, Gardner ES. Factors affecting the perception of disability: A developmental perspective. Front Psychol. 2021;12:702166. doi: 10.3389/fpsyg.2021.702166
  16. Aguilar-Ferrándiz ME, Toledano-Moreno S, García-Ríos MC, et al. Effectiveness of a functional rehabilitation program for upper limb apraxia in poststroke patients: A randomized controlled trial. Arch Phys Med Rehabil. 2021;102(5):940-950. doi: 10.1016/j.apmr.2020.12.015
  17. Donkervoort M, Dekker J, Deelman BG. Sensitivity of different ADL measures to apraxia and motor impairments. Clin Rehabil. 2002;16(3):299-305. doi: 10.1191/0269215502cr492oa
  18. Kernbach JM, Hartwigsen G, Lim JS, et al. Bayesian stroke modeling details sex biases in the white matter substrates of aphasia. Commun Biol. 2023;6(1):354. doi: 10.1038/s42003-023-04733-1
  19. Kurushina OV, Barulin AE, Kurakova EA, Ansarov HSh. Speech disorders and their correction in post-stroke patients. Medical council. 2017;(5):28-32. EDN: WCVFDU doi: 10.21518/2079-701X-2017-5-28-32
  20. Chapman CA, Hasan O, Schulz PE, et al. Evaluating the distinction between semantic knowledge and semantic access: Evidence from semantic dementia and comprehension-impaired stroke aphasia. Psychon Bull Rev. 2020;27(4):607-639. EDN: ONWWGG doi: 10.3758/s13423-019-01706-6
  21. Ralph MA, Jefferies E, Patterson K, et al. The neural and computational bases of semantic cognition. Nat Rev Neurosci. 2017;18(1):42-55. doi: 10.1038/nrn.2016.150
  22. Maximova MYu, Sazonova VYu, Ayrapetova AS. Gender features in cerebrovascular disorders in different age groups. Annals of clinical and experimental neurology. 2019;13(3):11-19. EDN: JAFPMN doi: 10.25692/ACEN.2019.3.2
  23. Rexrode KM, Madsen TE, Yu AY, et al. The impact of sex and gender on stroke. Circ Res. 2022;130(4):512-528. EDN: GIMGMR doi: 10.1161/CIRCRESAHA.121.319915
  24. Kim G, Min D, Lee EO, et al. Impact of co-occurring dysarthria and aphasia on functional recovery in post-stroke patients. Ann Rehabil Med. 2016;40(6):1010-1017. doi: 10.5535/arm.2016.40.6.1010
  25. Kongsawasdi S, Klaphajone J, Watcharasaksilp K, et al. Prognostic factors of functional recovery from left hemispheric stroke. Scientific World J. 2018;2018:4708230. EDN: VHEOBM doi: 10.1155/2018/4708230
  26. Van Nieuwkerk AC, Pendlebury ST, Rothwell PM; Oxford Vascular Study. Accuracy of the informant questionnaire on cognitive decline in the elderly for detecting preexisting dementia in transient ischemic attack and stroke: A population-based study. Stroke. 2021;52(4): 1283-1290. doi: 10.1161/STROKEAHA.120.031961
  27. Demeestere J, Scheldeman L, Cornelissen SA, et al. Alberta stroke program early CT score versus computed tomographic perfusion to predict functional outcome after successful reperfusion in acute ischemic stroke. Stroke. 2018;49(10):2361-2367. doi: 10.1161/STROKEAHA.118.021961

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Dynamics of indicators on the main clinical scales before and after treatment.

Download (500KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Correlation of cognitive function indicators with functional outcome parameters.

Download (759KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Correlation of ischemic stroke indicators with functional outcome parameters.

Download (699KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Main factors influencing functional outcome.

Download (696KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


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».