Ключевые факторы риска и прогностическая модель сосудистой миелопатии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Сосудистая миелопатия остается диагностически сложным состоянием вследствие полиморфной клинической картины и отсутствия четких дифференциально-диагностических критериев, что приводит к поздней диагностике и ухудшению прогноза. Несмотря на известную роль сосудистых факторов риска, их комплексное взаимодействие и относительный вклад в развитие инфаркта спинного мозга изучены недостаточно.

Цель — систематизировать известные и вновь выявленные клинически значимые факторы риска ишемического поражения спинного мозга и разработать прогностическую модель сосудистой миелопатии.

Материалы. В проспективное и ретроспективное когортное исследование включены 177 пациентов, разделенных на группу с инфарктом спинного мозга (n = 77) и группу сравнения с другими острыми и подострыми миелопатиями (n = 100). Критериями включения служили клинико-инструментальные признаки миелопатии, подтвержденные магнитно-резонансной томографией, с последующей стратификацией по этиологии. Первичной конечной точкой было выявление независимых предикторов сосудистого генеза поражения спинного мозга с использованием многофакторного логистического регрессионного анализа.

Результаты. Результаты выявили значимые различия между группами в пользу основной по частоте атеросклероза (75,3 и 22,0%, p < 0,0001), патологии аорты (50,6 и 7,0%, p < 0,0001), гиперкоагуляционных состояний (26,0 и 2,0%, p < 0,0001), артериовенозной мальформации спинного мозга (20,8 и 3,0%, р = 0,0002) и ятрогенных воздействий (18,2 и 3,0%, p = 0,001). Многофакторный анализ определил четыре независимых предиктора сосудистой миелопатии: патологию аорты (ОШ = 28,1), тромбофилию (OШ = 36,4), венозные аномалии (OШ = 21,4) и неосложненную позвоночную травму (OШ = 11), сформировав прогностическую модель с AUC = 0,88, чувствительностью 87,0% и специфичностью 84,0%.

Заключение. Исследование подтвердило ключевую роль макрососудистых и тромбофилических факторов в патогенезе сосудистой миелопатии, предложив клинически значимую прогностическую модель для ранней диагностики данного состояния. Полученные результаты обосновывают необходимость комплексного ангиологического и гемостазиологического обследования пациентов с миелопатией неясного генеза.

Об авторах

Григорий Вячеславович Пономарев

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова

Автор, ответственный за переписку.
Email: grigoryponomarev@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6219-8855
SPIN-код: 1143-4227

канд. мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Александр Витальевич Амелин

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова

Email: grigoryponomarev@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6437-232X
SPIN-код: 2402-7452

д-р мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Александр Анисимович Скоромец

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова

Email: grigoryponomarev@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5884-3110
SPIN-код: 6273-8033

д-р мед. наук, профессор, академик РАН

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Dokponou YCH, Ontsi Obame FL, Takoutsing B, et al. Spinal cord infarction: A systematic review and meta-analysis of patient’s characteristics, diagnosis accuracy, management, and outcome. Surg Neurol Int. 2024;15:325. doi: 10.25259/SNI_477_2024
  2. Gharios M, Stenimahitis V, El-Hajj VG, et al. Spontaneous spinal cord infarction: a systematic review. BMJ Neurol Open. 2024;6(1):e000754. doi: 10.1136/bmjno-2024-000754
  3. Barreras P, Fitzgerald KC, Mealy MA, et al. Clinical biomarkers differentiate myelitis from vascular and other causes of myelopathy. Neurology. 2018;90(1):e12–e21. doi: 10.1212/WNL.0000000000004765
  4. Da Ros V, Picchi E, Ferrazzoli V, et al. Spinal vascular lesions: anatomy, imaging techniques and treatment. Eur J Radiol Open. 2021;8:100369. doi: 10.1016/j.ejro.2021.100369
  5. Weidauer S, Nichtweiß M, Hattingen E, Berkefeld J. Spinal cord ischemia: aetiology, clinical syndromes and imaging features. Neuroradiology. 2015;57(3):241–257. doi: 10.1007/s00234-014-1464-6
  6. Zalewski NL, Rabinstein AA, Krecke KN, et al. Characteristics of Spontaneous Spinal Cord Infarction and Proposed Diagnostic Criteria. JAMA Neurol. 2019;76(1):56–63. doi: 10.1001/jamaneurol.2018.2734
  7. Zalewski NL. Vascular Myelopathies. Continuum (Minneap Minn). 2021;27(1):30–61. doi: 10.1212/CON.0000000000000905
  8. Rupp R, Biering-Sørensen F, Burns SP, et al. International Standards for Neurological Classification of Spinal Cord Injury: Revised 2019. Top Spinal Cord Inj Rehabil. 2021;27(2):1–22. doi: 10.46292/sci2702-1
  9. Skoromets AA, Afanasiev VV, Skoromets AP, Skoromets TA. Vascular diseases of the spinal cord: Handbook for praktitioners. Saint Petersburg: Politekhnika; 2019. doi: 10.25960/7325-1131-4 EDN: PNWABK
  10. Khoueiry M, Moussa H, Sawaya R. Spinal cord infarction in a young adult: What is the culprit? J Spinal Cord Med. 2021;44(6):1015–1018. doi: 10.1080/10790268.2019.1671077
  11. Kubota T, Hosaka T, Ando D, et al. Spinal Cord Infarction in an Adolescent with Protein S Deficiency: A Case Report and Literature Review. Intern Med. 2023;62(16):2415–2418. doi: 10.2169/internalmedicine.0153-22
  12. Vuong SM, Jeong WJ, Morales H, Abruzzo TA. Vascular Diseases of the Spinal Cord: Infarction, Hemorrhage, and Venous Congestive Myelopathy. Semin Ultrasound CT MR. 2016;37(5):466–481. doi: 10.1053/j.sult.2016.05.008
  13. Kiyosue H, Matsumaru Y, Niimi Y, et al. Angiographic and Clinical Characteristics of Thoracolumbar Spinal Epidural and Dural Arteriovenous Fistulas. Stroke. 2017;48(12):3215–3222. doi: 10.1161/STROKEAHA.117.019131
  14. Wang MX, Smith G, Albayram M. Spinal cord watershed infarction: Novel findings on magnetic resonance imaging. Clin Imaging. 2019;55:71–75. doi: 10.1016/j.clinimag.2019.01.023
  15. Yadav N, Pendharkar H, Kulkarni GB. Spinal Cord Infarction: Clinical and Radiological Features. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2018;27(10):2810–2821. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2018.06.008
  16. Vargas MI, Boto J, Meling TR. Imaging of the spine and spinal cord: An overview of magnetic resonance imaging (MRI) techniques. Rev Neurol (Paris). 2021;177(5):451–458. doi: 10.1016/j.neurol.2020.07.005
  17. Zalewski NL, Flanagan EP, Keegan BM. Evaluation of idiopathic transverse myelitis revealing specific myelopathy diagnoses. Neurology. 2018;90(2):e96–e102. doi: 10.1212/WNL.0000000000004796
  18. Zalewski NL, Rabinstein AA, Krecke KN, et al. Spinal cord infarction: Clinical and imaging insights from the periprocedural setting. J Neurol Sci. 2018;388:162–167. doi: 10.1016/j.jns.2018.03.029

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Сопутствующая патология, выявленная у пациентов исследуемых групп.

Скачать (133KB)
Метаданные
3. Рис. 2. ROC-кривая модели № 1 бинарной логистической регрессии для диагноза инфаркт СМ.

Скачать (95KB)
Метаданные
4. Рис. 3. ROC-кривая модели № 2 бинарной логистической регрессии для диагноза инфаркт СМ.

Скачать (95KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».