Прогнозирование функционального исхода острого периода мозгового ишемического супратенториального инсульта на основании спектрального анализа биоэлектрической активности головного мозга

A. A. Kuznietsov

Аннотация


Цель работы – определить наиболее информативные параметры спектрального анализа биоэлектрической активности головного мозга для прогнозирования функционального исхода острого периода мозгового ишемического супратенториального инсульта (МИСИ).

Материалы и методы. Проведено проспективное, когортное, сравнительное исследование 103 пациентов в остром периоде МИСИ (61 мужчина и 42 женщины, средний возраст – 67,7 ± 0,8 года). Уровень неврологического дефицита оценивали по National Institute of Health Stroke Scale. Электроэнцефалографическое исследование проводили на 2–3 сутки заболевания. Отдельно для пораженного полушария (ПП) и непораженного полушария (НП) определяли значения абсолютной спектральной мощности, относительной спектральной мощности ритмов (ОСМР) дельта (0,5–4 Гц), тета (4–8 Гц), альфа (8–13 Гц), бета (13–35 Гц) диапазонов, тета1 (4–6 Гц), тета2 (6–8 Гц), альфа1 (8–10 Гц), альфа2  (10–13 Гц), бета1 (13–25 Гц) и бета2 (25–35 Гц) поддиапазонов, а также лобно-затылочные градиенты (ЛЗГР) и выраженность межполушарной асимметрии ритмов (МПАР). Функциональный исход острого периода МИСИ оценивали на 21 сутки заболевания по модифицированной шкале Рэнкина (мШР), при этом в качестве неблагоприятного функционального исхода рассматривали значение >3 балла по мШР.

Результаты. Относительно неблагоприятный функциональный исход зарегистрирован у 46 (44,6 %) пациентов. На основании мультивариантного логистического регрессионного анализа определили параметры спектрального анализа ЭЭГ-паттерна, которые независимо ассоциированы с функциональным исходом острого периода МИСИ: ОСМР дельта-диапазона ИП (ОШ 95 % ДИ = 1,31 (1,13–1.52), р = 0,0004), ЛЗГР альфа-диапазона ПП (OШ 95 % ДИ = 29,07 (1,86–455,15), р = 0,0224) и МПАР альфа-диапазона (ОШ 95 % ДИ = 0,01 (0,0001–0,80), р = 0,0402), при этом оптимальными точками отсечения значений указанных показателей для верификации функционального прогноза выступают ОСМР дельта-диапазона ИП >18,4% (Se = 87,0 %, Sp = 87,7 %, AUC 95 % ДИ = 0,94 (0,87–0,98), p < 0,0001), ЛЗГР альфа-диапазона ПП >-0,066 (Se = 67,4 %, Sp = 70,0 %; AUC 95 % ДИ = 0,74 (0,65–0,82), p < 0,0001) и МПАР альфа-диапазона ≤-0,066 (Se = 60,9 %, Sp = 70,2 % AUC 95 % ДИ = 0,66 (0,56–0,75), p < 0,0039).

Выводы. Наиболее информативные параметры спектрального анализа биоэлектрической активности головного мозга для определения функционального прогноза исхода острого периода МИСИ: относительная спектральная мощность ритмов δ-диапазона интактного полушария, лобно-затылочный градиент ритмов α-диапазона пораженного полушария и межполушарная асимметрия ритмов α-диапазона.

 


Ключевые слова


инфаркт мозга; электроэнцефалография; прогноз

Полный текст:

PDF (English)

Литература


Ministerstvo okhorony zdorovia Ukrainy (2012). Unifikovanyi klinichnyi protokol medychnoi dopomohy «Ishemichnyi insult (ekstrena, pervynna, vtorynna (spetsializovana) medychna dopomoha, medychna reabilitatsiia)» [Unified clinical protocol for medical aid "Ischemic stroke (emergency, primary, secondary (specialized) medical aid, medical rehabilitation)"]. Retrieved from http://mtd.dec.gov.ua/images/dodatki/2012_602/2012_602dod4ykpmd.pdf

Ovbiagele, B., Goldstein, L. B., Higashida, R. T., Howard, V. J., Johnston, S. C., Khavjou, O. A., et al. (2013). Forecasting the future of stroke in the United States: a policy statement from the American Heart Association and American Stroke Association. Stroke, 44(8), 2361–2375. doi: 10.1161/STR.0b013e31829734f2.

Pearson, T. A., Palaniappan, L. P., Artinian, N. T., Carnethon, M. R., Criqui, M. H., Daniels, S. R., et al. (2013). American Heart Association Guide for Improving Cardiovascular Health at the Community Level, 2013 update: a scientific statement for public health practitioners, healthcare providers, and health policy makers. Circulation, 127(16), 1730–1753. doi: 10.1161/CIR.0b013e31828f8a94.

Esteghamati, A., Hafezi-Nejad, N., Sheikhbahaei, S., Heidari, B., Zandieh, A., & Eslami, V. (2014). Comparing the Predictive Ability of Prognostic Models in Ischemic Stroke; Derivation, Validation, and Discrimination Beyond the ROC Curve. Front Neurol, 5, 9. doi: 10.3389/fneur.2014.00009.

Fahey, M., Crayton, E., Wolfe, C., & Douiri, A. (2018). Clinical prediction models for mortality and functional outcome following ischemic stroke: A systematic review and meta-analysis. PLoS One, 13(1), e0185402. doi: 10.1371/journal.pone.0185402.

Diedler, J., Sykora., M., Bast, T., Poli, S., Veltkamp, R., Mellado, P., et al. (2009). Quantitative EEG correlates of low cerebral perfusion in severe stroke. Neurocrit Care, 11(2), 210–216. doi: 10.1007/s12028-009-9236-

Jordan, K. G. (2004). Emergency EEG and continuous EEG monitoring in acute ischemic stroke. J Clin Neurophysiol, 21(5), 341–352.

van Putten, M. J., & Hofmeijer, J. (2016). EEG Monitoring in Cerebral Ischemia: Basic Concepts and Clinical Applications. J Clin Neurophysiol, 33(3), 203–210. doi: 10.1097/WNP.0000000000000272.

Finnigan, S. P., Rose, S. E., Walsh, M., Griffin, M., Janke, A. L., McMahon, K. L., et al. (2004). Correlation of quantitative EEG in acute ischemic stroke with 30-day NIHSS score: comparison with diffusion and perfusion MRI. Stroke, 35(4), 899–903. doi: 10.1161/01.STR.0000122622.73916.d2.

Li, J., Shalabi, A., Ji, F., & Meng, L. (2016). Monitoring cerebral ischemia during carotid endarterectomy and stenting. J Biomed Res, 31(1), 11–16. doi: 10.7555/JBR.31.20150171.

Cuspineda, E., Machado, C., Galán, L., Aubert, E., Alvarez, M. A., Llopis, F., et al. (2007). QEEG prognostic value in acute stroke. Clin EEG Neurosci, 38(3), 155–160. doi: 10.1177/155005940703800312.

Sheorajpanday, R. V., Nagels, G., Weeren, A. J., van Putten, M. J., & De Deyn, P. P. (2009). Reproducibility and clinical relevance of quantitative EEG parameters in cerebral ischemia: a basic approach. Clin Neurophysiol, 120(5), 845–855. doi: 10.1016/j.clinph.2009.02.171.

Sheorajpanday, R. V., Nagels, G., Weeren, A. J., De Surgeloose, D., & De Deyn, P. P. (2010). Additional value of quantitative EEG in acute anterior circulation syndrome of presumed ischemic origin. Clin Neurophysiol, 121(10), 1719–1725. doi: 10.1016/j.clinph.2009.10.037.

Wu, J., Srinivasan, R., Burke Quinlan, E., Solodkin, A., Small, S. L., & Cramer, S. C. (2016). Utility of EEG measures of brain function in patients with acute stroke. J Neurophysiol, 115(5), 2399–2405. doi: 10.1152/jn.00978.2015.

Adams, H. P. Jr., Bendixen, B. H., Kappelle, L. J., Biller, J., Love, B. B., Gordon, D. L., & Marsh, E. E. 3rd. (1993). 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, 24(1), 35–41.

Finnigan, S. P., Walsh, M., Rose, S. E., & Chalk, J. B. (2007). Quantitative EEG indices of sub-acute ischaemic stroke correlate with clinical outcomes. Clin Neurophysiol, 118(11), 2525–2532. doi: 10.1016/j.clinph.2007.07.021.

Sheorajpanday, R. V., Nagels, G., Weeren, A. J., van Putten, M. J., & De Deyn, P. P. (2011). Quantitative EEG in ischemic stroke: correlation with functional status after 6 months. Clin Neurophysiol, 122(5), 874–883. doi: 10.1016/j.clinph.2010.07.028.

Xin, X., Chang, J., Gao, Y., & Shi, Y. (2017). Correlation Between the Revised Brain Symmetry Index, an EEG Feature Index, and Short-term Prognosis in Acute Ischemic Stroke. J Clin Neurophysiol, 34(2), 162–167. doi: 10.1097/WNP.0000000000000341.

Assenza, G., Zappasodi, F., Pasqualetti, P., Vernieri, F., & Tecchio, F. (2013). A contralesional EEG power increase mediated by interhemispheric disconnection provides negative prognosis in acute stroke. Restor Neurol Neurosci, 31(2), 177–188. doi: 10.3233/RNN-120244.

Wolf, M. E., Ebert, A. D., & Chatzikonstantinou, A. (2017). The use of routine EEG in acute ischemic stroke patients without seizures: generalized but not focal EEG pathology is associated with clinical deterioration. Int J Neurosci, 127(5), 421–426. doi: 10.1080/00207454.2016.1189913.




DOI: https://doi.org/10.14739/2310-1210.2018.3.132127

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Запорожский медицинский журнал   Лицензия Creative Commons
Запорожский государственный медицинский университет