Comorbidity background and rehabilitation potential among the cerebral stroke patients

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Stroke is one of the most significant social problems due to the high incapacitation rates among the patients. The rehabilitation of the patients in the older age group with stroke consequences is complicated by the fact that they almost always have a comorbidity background, influencing the efficiency of restoring the lost functions and the possibilities of using any technologies of medical rehabilitation. Comorbidity makes its contribution to the development of repeated stroke and plays a significant role when drafting the rehabilitation program. The review analyzes the data from scientific literature on the effects of concomitant diseases on the rehabilitation potential of patients after a past acute cerebrovascular accident. An analysis was carried out for the literature data using three data bases (PubMed, MEDLINE and eLIBRARY) for the period from 2000 until 2025 with 435 scientific articles analyzed, and for the detailed analysis, 35 publications were selected that meet the inclusion criteria. Based on the analysis conducted, various options were presented for evaluating the rehabilitation potential and for interpreting the evaluation results with taking into consideration the effect of various diseases, most frequently seen in patients with acute cerebrovascular accident. A discussion is presented on the necessity of compiling a single unified method of determining the rehabilitation potential. The analysis of literature data has shown that evaluating the comorbidity is one of the important components of the rehabilitation potential in the patient after the stroke. Determining the most significant factors shaping the rehabilitation potential in such patients is a top priority task determining the choice of rehabilitation therapy tactics and its efficiency.

About the authors

Boris B. Polyaev

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies

Author for correspondence.
Email: polyaev@fccps.ru
ORCID iD: 0000-0002-7032-257X
SPIN-code: 6714-0595

MD, PhD, Assistant Professor

Russian Federation, 1 Ostrovityanova st, bldg 10, Moscow, 117513

Galina E. Ivanova

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies

Email: reabilivanova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3180-5525
SPIN-code: 4049-4581

MD, PhD, Professor

Russian Federation, Moscow

Mariya A. Bulatova

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies

Email: inface@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7510-7107
SPIN-code: 5864-7146

MD, PhD

Russian Federation, Moscow

Olga V. Fuchizhi

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies

Email: fuchiji.o@fccps.ru
ORCID iD: 0000-0002-7446-0929
SPIN-code: 8374-2841
Russian Federation, Moscow

References

  1. Пирадов М.А., Танашян М.М., Кротенкова М.В., и др. Передовые технологии нейровизуализации // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2015. Т. 9, № 4. С. 11–18. [Piradov MA, Tanashyan MM, Krotenkova MV, et al. Advanced neuroimaging technologies. Annals of clinical and experimental neurology. 2015;9(4):11–18. (In Russ.)]. EDN: VKPNYV
  2. Кадыков А.С., Шахпаронова Н.В. Профилактика повторного ишемического инсульта // Вестник неврологии, психиатрии и нейрохирургии. 2010. № 4. С. 4–9. [Kadykov AS, Shachparonova NV. Prophylaxis of a repeat ischemic stroke. Bulletin of neurology, psychiatry and neurosurgery. 2010;(4):4–9]. EDN: SCJVOP
  3. Карреро Л. Инсульт: программа реабилитации. Москва: Медицинская литература, 2013. 160 с. [Carrero L. Stroke: a rehabilitation program. Moscow: Meditsinskaya literature; 2013. 160 p. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-89677-153-1
  4. Суслина З.А., Пирадова М.А., ред. Инсульт: диагностика, лечение, профилактика: руководство для врачей. 2-е изд. Москва: МЕДпресс-информ, 2009. 281 с. [Suslina ZA, Piradova MA, ed. Stroke: diagnosis, treatment, prevention: a guide for doctors. 2nd ed. Moscow: MEDpress-inform; 2009. 281 p. (In Russ.)]. ISBN: 5-98322-566-9
  5. Быкова О.Н., Гузева О.В. Факторы риска и профилактика ишемического инсульта // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2013. № 4. С. 46–48. [Bykova ON, Guseva OV. Risk factors and prevention of ischemic stroke. Bulletin of the Russian military medical academy. 2013;(4):46–48]. EDN: RPTIHN
  6. Ястребцева И.П., Баклушин А.Е., Мишина И.Е. Рекомендации по организации двигательной активности у пациентов с церебральным инсультом на этапе ранней реабилитации / под ред. В.В. Линькова. Москва: Маска, 2014. С. 16–17. [Yastrebtseva IP, Baklushin AE, Mishina IE. Recommendations on the organization of motor activity in patients with cerebral stroke at the stage of early rehabilitation. Ed. by V.V. Linkov. Moscow: Maska; 2014. P. 16–17. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-91146-ИСБ-Н
  7. Аблякимов З.Э., Ануфриев П.Л., Танашян М.М. Патогенетические подтипы инсульта и критерии их диагностики у больных с ишемической болезнью сердца и церебральным атеросклерозом (клиникоморфологическое исследование) // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2016. Т. 10, № 4. С. 5–10. [Ablyakimov RE, Anufriev PL, Tanashyan MM. Pathogenetic stroke subtypes and their diagnostic criteria in patients with ischemic heart disease and intracranial atherosclerosis: a clinicalmorphological study. Annals of clinical and experimental neurology. 2016;10(4):5–10]. EDN: XGVCZR
  8. Костенко ЕВ. Вторичная профилактика инсульта с учетом коморбидного статуса: Особенности профилактики атеротромботических осложнений // Медицинский алфавит. 2016;4(26):6–13. [Kostenko EV. Secondary prevention of stroke in consideration of comorbid status: features of atherothrombotic complications prevention. Medical alphabet. 2016;4(26):6–13]. EDN: XVHXRD
  9. Turhan N, Atalay A, Muderrisoglu H. Predictors of functional outcome in first-ever ischemic stroke: a special interest to ischemic subtypes, comorbidity and age. NeuroRehabilitation. 2009;24(4):321–326. doi: 10.3233/NRE-2009-0485
  10. Di Tullio MR, Zwas DR, Sacco RL, et al. Left ventricular mass and geometry and the risk of ischemic. Stroke. 2003;34(10):2380–2384. doi: 10.1161/01.STR.0000089680.77236.60
  11. Karatas M, Dilek A, Erkan H, et al. Functional outcome in stroke patients with atrial fibrillation. Arch Phys Med Rehabil. 2000;81(8):1025–1029. doi: 10.1053/apmr.2000.6981
  12. Di Carlo A, Lamassa M, Baldereschi M, et al. Risk factors and outcome of subtypes of ischemic stroke. Data from a multicenter multinational hospital-based registry. J Neurol Sci. 2006;244(1-2):143–150. doi: 10.1016/j.jns.2006.01.016
  13. Thomas F, Rudnichi A, Bacri AM, et al. Cardiovascular mortality in hypertensive men according to presence of associated risk factors. Hypertension. 2001;37(5):1256–1261. doi: 10.1161/01.hyp.37.5.1256
  14. Вербицкая С.В., Парфенов В.А. Вторичная профилактика инсульта в амбулаторных условиях // Неврологический журнал. 2011. Т. 16, № 1. С. 42–46. [Verbitskaya SV, Parfenov VA. The secondary prevention of stroke in out-patient conditions. Neurological journal. 2011;16(1):42–46]. EDN: NDNXNT
  15. Sarti C, Rastenyte D, Cepaitis Z, Tuomilehto J. International trends in mortality from stroke, 1968 to 1994. Stroke. 2000;31(7):1588–1601. doi: 10.1161/01.str.31.7.1588 EDN: LRAYIT
  16. Суслина З.А., Гулевская Т.С., Максимова М.Ю., Моргунов В.А. Нарушения мозгового кровообращения: диагностика, лечение, профилактика. Москва: МЕДпресс-информ, 2016. 529 с. [Suslina ZA, Gulevskaya TS, Maksimova MYu, Morgunov VA. Disorders of cerebral circulation: diagnosis, treatment, prevention. Moscow: MEDpress-inform; 2016. 529 p. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-00030-305-4
  17. Sharma JC, Fletcher S, Vassallo M, Ross I. Cardiovascular disease and outcome of acute stroke: influence of preexisting cardiac failure. Eur J Heart Fail. 2000;2(2):145–150. doi: 10.1016/s1388-9842(00)00067-2
  18. Pantoni L. Pathophysiology of age-related cerebral white matter changes. Cerebrovasc Dis. 2002;13(Suppl 2):7–10. doi: 10.1159/000049143
  19. Дубовой Р.М., Никулина Г.П., Купаева В.А. Оценка влияния сопутствующей патологии на реабилитационный потенциал больных церебральным инсультом // Курортная медицина. 2015. № 2. С. 87–89. [Dubovoy RM, Nikulina GP, Kupaeva VA. The assessment of comorbidity influence on the rehabilitation potential of patients with cerebral apoplexy. Resort medicine. 2015;(2):87–89]. EDN: ULKWWT
  20. Linn BS, Linn MW, Gurel L. Cumulative illness rating scale. J Am Geriatr Soc. 1968;16(5):622–626. doi: 10.1111/j.1532-5415.1968.tb02103.x
  21. Miller MD, Towers A. Manual of guidelines for scoring the Cumulative Illness Rating Scale for Geriatrics (CIRS-G). Pittsburg, Pa: University of Pittsburgh; 1991.
  22. Charlson ME, Pompei P, Ales HL, MacKenzie CR. A new method of class sifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chronic Dis. 1987;40(5):373–383. doi: 10.1016/0021-9681(87)90171-8
  23. Сагатов А.Р. Оценка эффективности медико-социальной реабилитации инвалидов с последствиями инсульта // Медико-социальная экспертиза и реабилитация. 2004. № 4. С. 11–13. [Sagatov AR. Efficiency evaluation of medico-social rehabilitation of patients with consequences of stroke. Medical and social expert evaluation and rehabilitation. 2004;(4):11–13]. EDN: OPECTP
  24. Kelly PJ, Stein J, Shafqat S, et al. Functional recovery after rehabilitation for cerebellar stroke. Stroke. 2001;32(2):530–534. doi: 10.1161/01.str.32.2.530
  25. Шакалене Р.А., Путятовайте К.В., Горинене Г.Б. Оценка факторов, влияющих на эффективность кинезотерапии, в остром периоде заболевания у пациентов с инфарктом головного мозга // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2012. Т. 112, № 3-2. С. 15–20. [Shakalene RA, Putyatovaite KV, Gorinene GB. Evaluation of factors determining the efficiency of kinesotherapy in acute ischemic stroke patients. Korsakov journal of neurology and psychiatry. 2012;112(3-2):15–20]. EDN: PYWTGX
  26. Berlowitz DR, Hoenig H, Cowper DC, et al. Impact of comorbidities on stroke rehabilitation outcomes: does the method matter? Arch Phys Med Rehabil. 2008;89(10):1903–1906. doi: 10.1016/j.apmr.2008.03.024
  27. Giaquinto S. Comorbidity in post-stroke rehabilitation. Eur J Neurol. 2003;10(3):235–238. doi: 10.1046/j.1468-1331.2003.00563.x
  28. Liu M, Domen K, Chino N. Comorbidity measures for stroke outcome research: a preliminary study. Arch Phys Med Rehabil. 1997;78(2):166–172. doi: 10.1016/s0003-9993(97)90259-8
  29. Костенко Е.В., Кравченко В.Г., Горшков Д.В. Прогностическая значимость сопутствующих заболеваний для функционального исхода после инсульта // Российский медицинский журнал. 2019. Т. 25, № 2. С. 76–81. [Kostenko EV, Kravchenko VG, Gorshkov DV. Prognostic significance of comorbidities for functional outcome after stroke. Medical Journal of the Russian Federation. 2019;25(2):76–81]. doi: 10.18821/0869-2106-2019-25-2-76-81 EDN: DPLGUX
  30. Graham JE, Ripsin CM, Deutsch A, et al. Relationship between diabetes codes that affect Medicare reimbursement (tier comorbidities) and outcomes in stroke rehabilitation. Arch Phys Med Rehabil. 2009;90(7):1110–1116. doi: 10.1016/j.apmr.2009.01.014
  31. O’Brien SR, Xue Y. Predicting goal achievement during stroke rehabilitation for Medicare beneficiaries. Disabil Rehabil. 2014;36(15):1273–1278. doi: 10.3109/09638288.2013.845253
  32. Piernik-Yoder B, Ketchum N. Rehabilitation outcomes of stroke patients with and without diabetes. Arch Phys Med Rehabil. 2013;94(8):1508–1512. doi: 10.1016/j.apmr.2013.04.014
  33. Morrison HW, White MM, Rothers JL, et al. Examining the associations between post-stroke cognitive function and common comorbid conditions among stroke survivors. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(20):13445. doi: 10.3390/ijerph192013445
  34. Stinear CM, Byblow WD, Ackerley SJ, et al. Predicting recovery potential for individual stroke patients increases rehabilitation efficiency. Stroke. 2017;48(4):1011–1019. doi: 10.1161/STROKEAHA.116.015790
  35. Ferriero G, Franchignoni F, Benevolo E, et al. The influence of comorbidities and complications on discharge function in stroke rehabilitation inpatients. Eura Medicophys. 2006;42(2):91–96.
  36. Finocchi A, Campagnini S, Mannini A, et al. Multiple imputation integrated to machine learning: predicting post-stroke recovery of ambulation after intensive inpatient rehabilitation. Sci Rep. 2024;14(1):25188. doi: 10.1038/s41598-024-74537-8
  37. Sodero A, Campagnini S, Paperini A, et al. Predicting the functional outcome of intensive inpatient rehabilitation after stroke: results from the RIPS study. Eur J Phys Rehabil Med. 2024;60(1):1–12. doi: 10.23736/S1973-9087.23.07852-8

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 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».