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
2. Рис. 1. Сопутствующая патология, выявленная у пациентов исследуемых групп.

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

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

Скачать (95KB)

© 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

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).