cardiovascularКардиоваскулярная терапия и профилактикаCardiovascular Therapy and Prevention1728-88002619-0125«SILICEA-POLIGRAF» LLC10.15829/1728-8800-2018-3-33-37cardiovascular-798Research ArticleМОЗГОВОЙ ИНСУЛЬТSTROKEПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ ОТДАЛЕННОГО ЛЕТАЛЬНОГО ИСХОДА ИНСУЛЬТА ПО ДАННЫМ ТЕРРИТОРИАЛЬНО-ПОПУЛЯЦИОННОГО РЕГИСТРАPREDICTION OF PROBABILITY OF THE LONG TERM FATAL OUTCOME OF STROKE BY THE DATA OF TERRITORY AND POPULATIONAL REGISTRYhttps://orcid.org/0000-0001-5551-0751КлочихинаО. А.KlochikhinaО. A.

Кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник НИИ ЦВЗ и инсульта

SPIN-код: 8073-3232

o.klochihina@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6325-9237СтаховскаяЛ. В.StakhovskayaL. V.

Доктор медицинских наук, профессор директор НИИ ЦВЗ и инсульта

SPIN-код: 1406-4071

lstakh@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3679-432XПолунинаЕ. А.PoluninaЕ. A.

Кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник НИИ КИП

SPIN-код: 8302-8407

Gilti2@yandex.ruФГБОУ ВО “Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н. И. Пирогова” Минздрава РоссииРоссияN. I. Pirogov Russian National Research Medical University (RNRMU)Russian FederationФГБОУ ВО “Астраханский государственный медицинский университет” Минздрава РоссииРоссияAstrakhanskiy State Medical UniversityRussian Federation2018200620181733337Copyright © Клочихина О.А., Стаховская Л.В., Полунина Е.А., 20182018Клочихина О.А., Стаховская Л.В., Полунина Е.А.Klochikhina О.A., Stakhovskaya L.V., Polunina Е.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://cardiovascular.elpub.ru/jour/article/view/798Цель

Цель. Разработать прогностическую модель индивидуальной вероятности отдаленного, в первые 28 сут. от начала заболевания, летального исхода инсульта.

Материал и методы

Материал и методы. Методом территориально-популяционного регистра в 2009-2016гг в 16 регионах РФ был проведен анализ значимых предикторов летального исхода инсульта. Всего было выявлено 50902 случая инсульта у лиц >25 лет. У 1553 человек отсутствовали данные по отдаленной летальности. По результатам выявленных значимых предикторов летального исхода инсульта с помощью методики LOTUS проводилось построение дерева решений для разработки прогностической модели индивидуальной вероятности отдаленного летального исхода инсульта в первые 28 сут. от начала заболевания.

Результаты

Результаты. Получены значимые предикторы летального исхода инсульта, и проведена градация всех предикторов по величине отношения шансов. На основании определения значимых предикторов летального исхода инсульта была впервые разработана прогностическая модель вероятности отдаленного летального исхода

инсульта и с учетом гетерогенности и многофакторности инсульта, а также предложены клинические рекомендации.

Заключение

Заключение. Разработанная прогностическая модель индивидуальной вероятности отдаленного летального исхода инсульта обладает высоким уровнем чувствительности и специфичности. Использование этой прогностической модели и предложенных клинических рекомендаций на различных этапах введения пациента с инсультом будет способствовать улучшению диагностического поиска, выбора стратегии ведения больного и улучшению методов профилактики.

Aim

Aim. To develop a prediction model of individual probability of long term (within first 28 days from the onset) outcome of stroke.

Material and methods

Material and methods. By the method of territory-populational registry, in 2009-2016 in 16 regions of Russia, an analysis performed, of significant predictors of fatal stroke outcome. Overall, 50902 strokes registered in persons older 25 y. In 1553 there were no data on long term mortality. By the results of revealed significant predictors of the fatal outcome of stroke by LOTUS method, a tree-branching was done for development of probability of long term fatal outcome during the first 28 days from disease presentation.

Results

Results. The significant predictors were acquired, of the fatal outcome of stroke, and graded by odds ratio. Based on the definition of significant predictors of fatal outcome, first time a prediction model developed of probability of long term stroke fatal outcome taken heterogeneity and multifactorial nature of the disease. Clinical guidelines proposed.

Conclusion

Conclusion. The developed prediction model of individual probability of long term stroke fatal outcome shows high level of sensitivity and specificity. Application of such model and of proposed clinical guidelines at various stages of patients management will facilitate diagnostical search, management strategy selection and improvement of prevention.

инсультпрогнозирование вероятности отдаленного летального исходадерево решений методика LOTUSstrokeprediction of long term fatal outcomesolution treeLOTUS methodReferencesСтародубцева О. С., Бегичева С. В. Анализ заболеваемости инсультом с использованием информационных технологий. Фундаментальные исследования 2012; 8-2: 424-7.Starodubtseva OS, Begicheva SV. Analysis of the incidence of stroke using information technology. Fundamental research 2012; 8-2: 424-7. (In Russ.)Guan T, Ma J, Li M, et al. Rapid transitions in the epidemiology of stroke and its risk factors in China from 2002 to 2013. Neurology 2017; 89 (1): 53-61. DOI: 10.1212/WNL.0000000000004056.Guan T, Ma J, Li M, et al. Rapid transitions in the epidemiology of stroke and its risk factors in China from 2002 to 2013. Neurology 2017; 89 (1): 53-61. DOI: 10.1212/WNL.0000000000004056.Никитин А. С., Асратян С. А., Смирнов Д. С. и др. Распространенность массивного ишемического инсульта в отдельном региональном сосудистом центре. Неврологический журнал 2017; 22 (1): 33-6. DOI: 10.18821/1560-95452017-22-1-33-36.Nikitin AS, Asratyan SA, Smirnov DS, et al. The prevalence of massive ischemic stroke in a separate regional vascular center. Neurolog J 2017; 22 (1): 33-6. (In Russ.) DOI: 10.18821/1560-95452017-22-1-33-36.Карякина О. Е., Добродеева Л. К., Мартынова Н. А. и др. Применение математических моделей в клинической практике. Экология человека 2012; 7: 57-64.Karyakina OE, Dobrodeyeva LK, Martynova NA, et al. Application of mathematical models in clinical practice. Human Ecology J 2012; 7: 57-64. (In Russ.)Ахминеева А. Х., Полунина О. С., Севостьянова И. В. и др. Прогнозирование развития артериальной гипертензии и ишемической болезни сердца у больных хронической обструктивной болезнью легких. Курский научно-практический вестник “Человек и его здоровье” 2014; 4: 29-34.Akhmineyeva AKh, Polunina OS, Sevost’yanova IV, et al. Predicting the development of arterial hypertension and coronary heart disease in patients with chronic obstructive pulmonary disease. Kursk Scientific and Practical Bulletin “Man and His Health” 2014; 4: 29-34. (In Russ.)Концевая А. В., Шальнова С. А., Суворова Е. И. и др. Модель прогнозирования сердечно-сосудистых событий в российской популяции: методологические аспекты. Кардиология 2016; 56 (12): 54-62. DOI: 10.18565/cardio.2016.12.54-62.Kontsevaya AV, Shalnova SA, Suvorova EI, et al. Model for predicting cardiovascular events in the Russian population: methodological aspects. Kardiologiia 2016; 56 (12): 54-62. (In Russ.) DOI: 10.18565/cardio.2016.12.54-62.Ершов В. И., Леонтьев А. Ю., Сафронова А. И. и др. К вопросу об эффективности алгоритма ведения больного в острейшем периоде ишемического инсульта. Вестник Оренбургского государственного университета 2015; 3 (178): 199-202.Ershov VI, Leont’yev AYu, Safronova AI, et al. To the question of the effectiveness of the algorithm for conducting a patient in the acute period of e ischemic stroke. Vestnik Orenburg State University 2015; 3 (178): 199-202. (In Russ.)Каленова И. Е., Шмырев В. И., Бояринцев В. В. и др. Прогнозирование исходов острого ишемического инсульта. Клиническая медицина 2013; 91 (9): 48-52.Kalenova IE, Shmyrev VI, Boyarintsev VV, et al. Prediction of outcomes of acute ischemic stroke. Clinical Medicine 2013; 91 (9): 48-52. (In Russ.)Asplund K, Tuomilehto J, Stegmayr B, et al. Diagnostic criteria and quality control of the registration of stroke events in the MONICA project. J Intern Med 1988; 728 (S728): 26-39. DOI: 10.1111/j.0954-6820.1988.tb05550.x.Asplund K, Tuomilehto J, Stegmayr B, et al. Diagnostic criteria and quality control of the registration of stroke events in the MONICA project. J Intern Med 1988; 728 (S728): 26-39. DOI: 10.1111/j.0954-6820.1988.tb05550.x.Chan KY, Loh WY. LOTUS: An algorithm for building accurate and comprehensible logistic regression trees. J Computational and Graphical Statist 2004; 13 (4): 826-52. DOI: 10.1198/106186004X13064.Chan KY, Loh WY. LOTUS: An algorithm for building accurate and comprehensible logistic regression trees. J Computational and Graphical Statist 2004; 13 (4): 826-52. DOI: 10.1198/106186004X13064.Акимжанова А. К., Хайбуллин Т. Н., Гржибовский A. М. Факторы риска 28-дневной летальности после инсульта в Казахстане: когортное исследование. Экология человека 2016; 3: 52-8.Akimzhanova AK, Khaybullin TN, Grzhibovskiy AM. Risk factors for 28-day mortality after stroke in Kazakhstan: cohort study. Hum Ecol J 2016; 3: 52-8. (In Russ.)Новикова Л. В. Прогнозирование исхода острого периода повторного мозгового ишемического полушарного инсульта. Международный неврологичеcкий журнал 2017; 8 (94): 22-8. DOI: 10.22141/2224-0713.8.94.2017.120698.Novikova LV. Predicting the outcome of an acute period of recurrent cerebral ischemic hemispheric stroke. Internat Neurolog J 2017; 8 (94): 22-8. (In Russ.)Котов М.А. Возможности компьютерной томографии в прогнозирования летального исхода инсульта. Дневник казанской медицинской школы 2017; 2 (16): 76-80.Kotov MA. The possibilities of computed tomography in predicting the lethal outcome of stroke. Dnevnik kazanskoy meditsinskoy shkoly 2017; 2 (16): 76-80. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.