Клинико-функциональная модель пациента после инсульта в соответствии с Международной классификацией функционирования как основа для персонализированной реабилитации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Инсульт — актуальная медико-социальная проблема. Успех лечения и реабилитации зависит от комплексного подхода и индивидуального плана медицинской реабилитации (МР), учитывающего клиническую картину и функциональное состояние пациента. Многообразие симптомов, обусловленное вариативностью поражения мозга и индивидуальными особенностями, требует принятия врачебных решений для оптимизации программ МР. Клинико-функциональная модель пациента, основанная на биопсихосоциальном подходе, является основой для систематизации аспектов здоровья и повышения эффективности МР.

Цель. Разработать клинико-функциональные реабилитационные модели пациентов, перенёсших инсульт, в категориях Международной классификации функционирования (МКФ) для последующего формирования индивидуального плана МР.

Методы. Проведено одноцентровое проспективное когортное сплошное неконтролируемое исследование на базе Московского научно-практического центра медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины имени С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы. В исследование включено 957 пациентов после ишемического инсульта. На 1-м этапе оценивали клинические и функциональные параметры пациента после ишемического инсульта, отражённые в диагнозе по Международной классификации болезней 10-го пересмотра и категориях МКФ. На 2-м этапе сформированы клинико-функциональные модели пациента, перенёсшего инсульт.

Проведено клиническое обследование, выполнена оценка с помощью унифицированных шкал и опросников, определителей категорий доменов МКФ.

Результаты. Выделены наиболее часто встречающиеся паттерны нарушения функции и функционирования у пациентов с ишемическим инсультом. Проанализированы наиболее актуальные категории доменов МКФ для описания каждой из моделей. На основе клинических данных и МКФ сформированы 9 клинико-функциональных моделей пациентов после инсульта. Каждая модель характеризуется набором функциональных нарушений (преимущественное нарушение функции верхней конечности, преимущественное нарушение функции нижней конечности, сочетанное поражение), разделённых по степени выраженности (лёгкая, среднетяжёлая, тяжёлая).

Заключение. Формирование клинико-функциональных моделей пациентов после инсульта, основанное на оценке клинической картины и функционального состояния по МКФ, позволяет создать индивидуальную программу МР для оптимального восстановления и улучшения качества жизни. Дальнейшее развитие методологии персонализации формирования моделей будет способствовать совершенствованию реабилитационных программ и улучшению исходов после инсульта.

Об авторах

Людмила Владимировна Петрова

Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины имени С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы

Автор, ответственный за переписку.
Email: ludmila.v.petrova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0353-553X
SPIN-код: 9440-1425

канд. мед. наук

Россия, 127206, Москва, ул. Вучетича, д. 21

Елена Владимировна Костенко

Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины имени С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы; Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова

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

д-р. мед. наук, профессор

Россия, 127206, Москва, ул. Вучетича, д. 21; Москва

Ирэна Владимировна Погонченкова

Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины имени С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы

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

д-р. мед. наук, доцент

Россия, 127206, Москва, ул. Вучетича, д. 21

Максим Сергеевич Филиппов

Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины имени С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы

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

MD

Россия, 127206, Москва, ул. Вучетича, д. 21

Елена Вячеславовна Каверина

Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины имени С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы

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

MD

Россия, 127206, Москва, ул. Вучетича, д. 21

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Распределение пациентов, перенёсших инсульт, по степени функциональных нарушений (преимущественное поражение верхней или нижней конечности, степень выраженности) в ранний и поздний восстановительный периоды. ВК — верхняя конечность, НК — нижняя конечность.

Скачать (162KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Модели пациентов, перенёсших ишемический инсульт.

Скачать (116KB)
Метаданные

© 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 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».