Clinical and functional model of patients with a stroke under the International classification of functioning, disability and health as a basis for personalized rehabilitation

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: Stroke is a pressing healthcare and social issue. The treatment and rehabilitation outcome relies on a comprehensive approach and an individual medical rehabilitation (MR) plan based on the clinical manifestations and functional status of the patient. Diverse symptoms caused by variable brain damage and individual characteristics require medical decisions to improve MR programs. The clinical and functional patient model based on the biopsychosocial approach is the basis for the classification of health and improved MR programs.

AIM: To develop clinical and functional rehabilitation models for patients with a stroke based on the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) for the further development of a personalized MR plan.

METHODS: A single-center, prospective, cohort, continuous uncontrolled study was conducted at the Moscow Centre for Research and Practice in Medical Rehabilitation, Restorative and Sports Medicine named after S.I. Spasokukotsky of Moscow Healthcare Department. The study included 957 patients with ischemic stroke. Stage 1 involved the clinical and functional evaluation of patients with ischemic stroke according to the International Classification of Diseases, 10th Revision, and the ICF classification. Stage 2 involved the development of clinical and functional models of patients with a stroke.

We conducted a clinical examination; the assessment was made using standardized scales and questionnaires and ICF domains.

RESULTS: The study identified the most common patterns of dysfunction and performance impairment in patients with ischemic stroke. The most relevant ICF domains were analyzed to describe each model. Nine clinical and functional models of patients with a stroke were developed based on clinical evidence and ICF. Each model has a set of functional disorders (predominant dysfunction of the upper limb, predominant dysfunction of the lower limb, and coexistent disorders) grouped by severity (mild, moderate, and severe).

CONCLUSION: Clinical and functional models of patients with a stroke based on the clinical manifestations and ICF functional status allows developing a personalized MR program for optimal recovery and improved quality of life. Further development of the methodology for personalization of model formation will allow to improve rehabilitation programs and outcomes in patients with a stroke.

About the authors

Liudmila V. Petrova

S.I. Spasokukotsky Moscow Centre for Research and Practice in Medical Rehabilitation, Restorative and Sports Medicine of Moscow Healthcare Department

Author for correspondence.
Email: ludmila.v.petrova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0353-553X
SPIN-code: 9440-1425

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, 21 Vucheticha st, Moscow, 127206

Elena V. Kostenko

S.I. Spasokukotsky Moscow Centre for Research and Practice in Medical Rehabilitation, Restorative and Sports Medicine of Moscow Healthcare Department; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov

Email: ekostenko58@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0629-9659
SPIN-code: 1343-0947

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, 21 Vucheticha st, Moscow, 127206; Moscow

Irena V. Pogonchenkova

S.I. Spasokukotsky Moscow Centre for Research and Practice in Medical Rehabilitation, Restorative and Sports Medicine of Moscow Healthcare Department

Email: pogonchenkovaiv@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0001-5123-5991
SPIN-code: 8861-7367

MD, Dr. Sci. (Medicine), Associate Professor

Russian Federation, 21 Vucheticha st, Moscow, 127206

Maksim S. Filippov

S.I. Spasokukotsky Moscow Centre for Research and Practice in Medical Rehabilitation, Restorative and Sports Medicine of Moscow Healthcare Department

Email: apokrife@bk.ru
ORCID iD: 0000-0001-9522-5082
SPIN-code: 8103-6730

MD

Russian Federation, 21 Vucheticha st, Moscow, 127206

Elena V. Kaverina

S.I. Spasokukotsky Moscow Centre for Research and Practice in Medical Rehabilitation, Restorative and Sports Medicine of Moscow Healthcare Department

Email: elenkaverina@rambler.ru
ORCID iD: 0009-0000-2881-9542

MD

Russian Federation, 21 Vucheticha st, Moscow, 127206

References

  1. GBD 2019 Stroke Collaborators. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990-2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet Neurol. 2021;20(10):795–820. doi: 10.1016/S1474-4422(21)00252-0 EDN: ZWOYDK
  2. Pogonchenkova IV, Kostenko EV, Petrova LV, Burkovskaya YuV. The system of support for medical decision-making in the formation of a rehabilitation diagnosis in the categories of the International Classification of Functioning, Disability and Health. Health Care of the Russian Federation. 2024;68(5):399–405. doi: 10.47470/0044-197X-2024-68-5-399-405 EDN: QMLDXG
  3. Lui F, Hui C, Khan Suheb MZ, Patti L. Ischemic stroke. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2025.
  4. Тhe International Classification of Functioning, Disability, and Health. Geneva: WHO; 2001. 342 p.
  5. Geyh S, Cieza A, Schouten J, et al. ICF core sets for stroke. J Rehabil Med. 2004;(44 Suppl.):135–141. doi: 10.1080/16501960410016776 EDN: XWIAED
  6. Park CH, Pyun SB, Don Yoo S, et al. Development of a short version of icf core set for stroke adapted for rehabilitation in Korea: a preliminary study. Brain Neurorehabil. 2021;14(1):e8. doi: 10.12786/bn.2021.14.e8 EDN: XRIYZL
  7. Wong MN, Tong H, Cheung MK, et al. Goal-setting and personalization under the International Classification of Functioning, Disability, and Health framework: Community reintegration program for post-stroke patients. Front Rehabil Sci. 2023;4:1219662. doi: 10.3389/fresc.2023.1219662 EDN: QABWKB
  8. Tsykunov MB. Rehabilitation diagnosis in the pathology of the musculoskeletal system using categories of the international classification of functioning. Part 1. N.N. Priorov Journal of Traumatology and Orthopedics. 2019;(1):58–66. doi: 10.17116/vto201901158 EDN: AZRXRM
  9. Kozlova NV, Levitskaya TE, Tsekhmejstruk EA, Atamanova IV. Use of ICF in rehabilitation: a clinical case. Siberian Psychological Journal. 2020;(78):145–155. doi: 10.17223/17267080/78 EDN: CUJPHW
  10. Patent RUS No. 2024617410/ 01.04.2024. Byul. No. 4. Kostenko EV, Pogonchenkova IV, Petrova LV, et al. Computer program «Automation of rehabilitation diagnosis and determination of the clinical and functional model of a patient who has suffered an ischemic stroke». Available at: https://www1.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=EVM&rn=6852&DocNumber=2024617410&TypeFile=html (In Russ.) EDN: EOONXY
  11. Patent RUS No. 145923/ 02.04.2025. Byul. No. 2. Kostenko EV, Pogonchenkova IV, Petrova LV, et al. Industrial design: Scheme «Model of a patient with post-stroke upper limb dysfunction». Available at: https://www1.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=RUDE&rn=7295&DocNumber=145923&TypeFile=html (In Russ.) EDN: RSVIDP
  12. Buzina TS, Kotelnikova AV, Shalina OS, et al. Psychological issues in the development and implementation of vr technologies in the system of medical education. National Psychological Journal. 2024;19(2):47–59. doi: 10.11621/npj.2024.0204 EDN: OQWOHK
  13. RELEASE Collaborators; Brady MC, Ali M, et al. Precision rehabilitation for aphasia by patient age, sex, aphasia severity, and time since stroke? A prespecified, systematic review-based, individual participant data, network, subgroup meta-analysis. Int J Stroke. 2022;17(10):1067–1077. doi: 10.1177/17474930221097477 EDN: PIYOVB
  14. Ryu WS, Hong KS, Jeong SW, et al. Association of ischemic stroke onset time with presenting severity, acute progression, and long-term outcome: A cohort study. PLoS Med. 2022;19(2):e1003910. doi: 10.1371/journal.pmed.1003910 EDN: MOMCUV
  15. Rice DB, McIntyre A, Mirkowski M, et al. Patient-centered goal setting in a hospital-based outpatient stroke rehabilitation center. PM R. 2017;9(9):856–865. doi: 10.1016/j.pmrj.2016.12.004
  16. Fahey M, Crayton E, Wolfe C, Douiri A. Clinical prediction models for mortality and functional outcome following ischemic stroke: A systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2018;13(1):e0185402. doi: 10.1371/journal.pone.0185402
  17. Everard G, Declerck L, Detrembleur C, et al. New technologies promoting active upper limb rehabilitation after stroke: an overview and network meta-analysis. Eur J Phys Rehabil Med. 2022;58(4):530–548. doi: 10.23736/S1973-9087.22.07404-4 EDN: MHQSYI
  18. Serrano-López Terradas PA, Criado Ferrer T, Jakob I, Calvo-Arenillas JI. Quo vadis, amadeo hand robot? A randomized study with a hand recovery predictive model in subacute stroke. Int J Environ Res Public Health. 2022;20(1):690. doi: 10.3390/ijerph20010690
  19. Fujino Y, Fukata K, Inoue M, et al. Examination of rehabilitation intensity according to severity of acute stroke: A retrospective study. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2021;30(9):105994. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2021.105994 EDN: RUBQFD
  20. Tanlaka E, King-Shier K, Green T, et al. Inpatient rehabilitation care in alberta: how much does stroke severity and timing matter? Can J Neurol Sci. 2019;46(6):691–701. doi: 10.1017/cjn.2019.276
  21. Dénes Z, Borosnyay K, Masát O. Stroke rehabilitation outcome in an inpatient neurological rehabilitation unit. Ideggyogy Sz. 2023;76(3-4):109–114. (In Hungarian). doi: 10.18071/isz.76.0109 EDN: VATBFI
  22. James J, McGlinchey MP. How active are stroke patients in physiotherapy sessions and is this associated with stroke severity? Disabil Rehabil. 2022;44(16):4408–4414. doi: 10.1080/09638288.2021.1907459 EDN: WLGCCM
  23. Girgenti SG, Brunson AO, Marsh EB. Baseline function and rehabilitation are as important as stroke severity as long-term predictors of cognitive performance post-stroke. Am J Phys Med Rehabil. 2023;102(2S Suppl. 1):43–50. doi: 10.1097/PHM.0000000000002125 EDN: ILQEBL
  24. Shmonin AA, Maltseva MN, Melnikova EV, Ivanova GE. Basic principles of medical rehabilitation, rehabilitation diagnosis in the ICF categories and rehabilitation plan. Bulletin of Rehabilitation Medicine. 2017;(2):16–22. EDN: YORCRP
  25. Ivanova GE, Bulatova MA, Polyaev BB, Trofimova AK. Application of the international classification of functioning, disabilities and health in the rehabilitation process. Bulletin of Rehabilitation Medicine. 2021;20(6):4–33. doi: 10.38025/2078-1962-2021-20-6-4-33 EDN: LFOBUL
  26. Melnikova EV, Buylova TV, Bodrova RA, et al. Use of the international classification of functioning (ICF) in outpatient and inpatient medical rehabilitation: instruction for specialists. Bulletin of Rehabilitation Medicine. 2017;(6):7–20. EDN: ZVGCHN

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Distribution of patients who have suffered a stroke by the degree of functional impairment (predominant damage to the upper or lower limb, severity) in the early and late recovery periods. UL — upper limb, LE — lower limb.

Download (162KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Models of patients who have suffered an ischemic stroke.

Download (116KB)
Indexing metadata

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».