Modeling the outcomes of thrombolytic therapy in ischemic stroke

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim – to predict the effectiveness of systemic thrombolysis based on a comprehensive assessment of risk factors at the stage of decision making for thrombolytic therapy.

Material and methods. The study included 110 ischemic stroke patients hospitalized between 2016 and 2021 who received the rt-PA systemic thrombolytic therapy. Depending on the outcome of the disease, all patients were ranked into two groups. Group I (favorable outcome) included 79 patients who had regression of focal neurological deficit, assessed using the NIHSS, mRS, Rivermead scales. Group II (unfavorable outcome) included 31 patient, among whom 4 patients had a worsening condition, expressed as an increase in focal neurological deficit, assessed using the NIHSS scale, as well as 27 patients who developed a lethal outcome.

Results. The following factors were revealed having the greatest impact on the outcome of the thrombolytic therapy: the age of patients, the time passed from the development of stroke symptoms to systemic thrombolysis, the severity of neurological deficit, the ASPECTS score at admission, the blood glucose level at admission. In order to group the array of processed clinical, laboratory and neuroimaging data, we used a two-stage cluster analysis. Four clusters were formed in the process of cluster analysis. A mathematical model was developed in order to improve the efficiency of systemic thrombolysis and to predict the outcome of the disease in patients with ischemic stroke, which was tested on the basis of the neurological department of the Regional Clinical Hospital named after V.D. Seredavin.

Conclusion. The application of this mathematical model based on medical information systems will make it possible to stratify the risk of disease outcome in patients with ischemic stroke timely and effectively at the stage of the emergency department in the vascular centers and primary vascular departments of the city of Samara.

About the authors

Yuliya D. Minina

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: jminina1988@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2992-6451

neurologist, PhD candidate of the Department of Neurology and neurosurgery

Russian Federation, Samara

Vladimir A. Kalinin

Samara State Medical University

Email: v.a.kalinin@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3233-8324

PhD, Professor, Department of Neurology and neurosurgery

Russian Federation, Samara

Anastasiya S. Tkachenko

Samara State Medical University

Email: Tka4enko.n777@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4931-0256

a postgraduate student of the Department of Neurology and neurosurgery

Russian Federation, Samara

References

  1. Medical and demographic indicators of the Russian Federation in 2012. In: Stat. reference book / Ministry of Health of Russia. M., 2013. (In Russ.). [Медико-демографические показатели Российской Федерации в 2012 году. В кн.: Стат. справочник / Минздрав России. М., 2013].
  2. Stakhovskaya LV, Klochikhina OA, Bogatyreva MD, Chugunova SA. Analysis of the epidemiological indicators of recurrent strokes in the regions of the Russian Federation (according to the results of the territorial population register 2009–2014). Consilium Medicum. 2016;18(9):8-11. (In Russ.). [Стаховская Л.В., Клочихина О.А., Богатырева М.Д., Чугунова С.А. Анализ эпидемиологических показателей повторных инсультов в регионах Российской Федерации (по итогам территориально-популяционного регистра 2009–2014 гг.). Consilium Medicum. 2016;18(9):8-11].
  3. Skvortsova VI, Golukhov GN, Gubsky LV, et al. Systemic thrombolytic therapy for ischemic stroke. The Korsakov’s Journal of Neurology and Psychiatry. 2006;106(12):24-31. (In Russ.). [Скворцова В.И., Голухов Г.Н., Губский Л.В., и др. Системная тромболитическая терапия при ишемическом инсульте. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2006;106(12):24-31].
  4. Hennerici MG, Boguslavsky J, Sakko RL. Stroke: A clinical guide. (Trans. from English). M., 2008. [Хеннерици М.Г., Богуславски Ж., Сакко Р.Л. Инсульт: Клиническое руководство. (Пер. с англ.). М., 2008].
  5. Skvortsova VI, Shetova IM, Kakorina EP, et al. Reducing mortality from acute disorders of cerebral circulation as a result of the implementation of a set of measures to improve medical care for patients with vascular diseases in the Russian Federation. Preventive medicine. 2018;21(1):4-10. (In Russ.). [Скворцова В.И., Шетова И.М., Какорина Е.П., и др. Снижение смертности от острых нарушений мозгового кровообращения в результате реализации комплекса мероприятий по совершенствованию медицинской помощи пациентам с сосудистыми заболеваниями в Российской Федерации. Профилактическая медицина. 2018;21(1):4-10. doi: 10.17116/profmed20182114-10
  6. Eissa A, Krass I, Bajorek B V. Barriers to the utilization of thrombolysis for acute ischaemic stroke. J Clin Pharm Ther. 2012;37(4):399-409. doi: 10.1111/j.1365- 2710.2011.01329.x. 4
  7. Dirks M, Niessen LW, Huijsman R, et al. Promoting Acute Thrombolysis for Ischaemic Stroke (PRACTISE). Int J Stroke. 2007;2(2):151-159. doi: 10.1111/j.1747- 4949.2007.00119.x
  8. Ntaios G, Papavasileiou V, Michel P, et al. Predicting functional outcome and symptomatic intracranial hemorrhage in patients with acute ischemic stroke: A glimpse into the crystal ball? Stroke. 2015;46(3):899-908. doi: 10.1161/STROKEAHA.114.003665
  9. Szikszai Z, Fekete I, Imre SG. A comparative study of hemorheological parameters in transient ischemic attack and acute ischemic stroke patients: possible predictive value. Clin Hemorheol Microcirc. 2003;28:51-57. PMID: 12632012
  10. Schmidt EV, Lunev DK, Vereshchagin NV. Vascular diseases of the brain and spinal cord . M., 1976. (In Russ.). [Шмидт Е.В., Лунев Д.К., Верещагин Н.В. Сосудистые заболевания головного и спинного мозга. М., 1976].
  11. Vereshchagin NV. Stroke heterogeneity in clinical practice. Nervous diseases. 2004;1:19-20. (In Russ.). [Верещагин Н.В. Гетерогенность инсульта в клинической практике. Нервные болезни. 2004;1:19-20].
  12. Pizova NV. Subtypes of ischemic disorders of cerebral circulation at a young age: diagnosis and treatment. Neurology, neuropsychiatry, psychosomatics. 2012;4:34-38. (In Russ.). [Пизова Н.В. Подтипы ишемических нарушений мозгового кровообращения в молодом возрасте: диагностика и лечение. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2012;4:34-38].
  13. Adams HPJ, Bendixen BH, Kappelle LJ, et al. 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. 1993;24(1):35-41.
  14. Ay H, Furie KL, Singhal A, et al. An evidence-based causative classification system for acute ischemic stroke. Ann Neurol. 2005;58(5):688-697.
  15. Amarenco P, Bogousslavsky J, Caplan LR, et al. A new approach to stroke subtyping: the A-S-C-O (phenotypic) classification of stroke. Cerebrovasc Dis. 2009;27:502-508.
  16. Leonov V. Logistic regression in medicine and biology (In Russ.). [Леонов В. Логистическая регрессия в медицине и биологии]. URL: http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_1.htm
  17. Anzini A, Niaz A, Durastanti L, et al. Thrombolysis in young patients: the SITSMOST data. Cerebrovasc Dis. 2008;25(2):3.
  18. Putaala J, Metso TM, Metso AJ, et al. Thrombolysis in young adults with ischemic stroke. Stroke. 2009; 40:2085-91. doi: 10.1161/ STROKEAHA.108.541185
  19. Kurashvili LV, Kosoi GA, Zakharova IR. Modern concept of lipid peroxidation and antioxidant system in pathological conditions. Penza, 2003. (In Russ.). [Курашвили Л.В., Косой Г.А., Захарова И.Р. Современное представление о перекисном окислении липидов и антиоксидантной системе при патологических состояниях. Пенза, 2003].
  20. Bogatyreva MD, Klochikhina OA, Stakhovskaya LV. Epidemiology of stroke in the Stavropol Territory. Medical Bulletin of the North Caucasus. 2013;1:91-92. (In Russ.). [Богатырева М.Д., Клочихина О.А., Стаховская Л.В. Эпидемиология инсульта в Ставропольском крае. Медицинский вестник Северного Кавказа. 2013;1:91-92].
  21. Simon JE, Sandler DL, Pexman JH, et al. Is intravenous recombinant tissue plasminogen activator (rt-PA) safe for use in patients over 80 years old with acute ischaemic stroke? The Calgary experience. Age Ageing. 2004;33(2):143-149.
  22. Hacke W, Donnan G, Fieschi C, et al. Association of outcome with early stroke treatment: pooled analysis of ATLANTIS, ECASS, and NINDS rt-PA stroke trials. Lancet. 2004;363:768-774. doi: http://dx.doi.org/10.1016/S0140- 6736(04)15692-4
  23. Emberson J, Lees KR, Lyden P, et al. Effect of treatment delay, age, and stroke severity on the effects of intravenous thrombolysis with alteplase for acute ischaemic stroke: a meta-analysis of individual patient data from randomised trials. Lancet. 2014; 384(9958):1929-1935. doi: 10.1016/S0140-6736(14)60584-5
  24. Dzialowski I, Hill MD, Coutts SB, et al. Extent of early ischemic changes on computed tomography (ct) before thrombolysis: prognostic value of the Alberta Stroke Program Eearly CT Score in ECASS II. Stroke. 2006;37: 973-978. doi: http://dx.doi.org/10.1161/01
  25. Luan D, Zhang Y, Yang Q, et al. Efficacy and Safety of Intravenous Thrombolysis in Patients with Unknown Onset Stroke: A Meta-Analysis. Behav Neurol. 2019 Sep 3;2019:5406923. doi.: 10.1155/2019/5406923

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. Classifier of outcomes of thrombolytic therapy for ischemic stroke (IS) depending on age.

Download (167KB)
3. Figure 2. Distribution of analyzed patients by clusters.

Download (92KB)
4. Figure 3. Evaluation of the quality of the predictive model using ROC analysis.

Download (30KB)

Copyright (c) 2022 Minina Y.D., Kalinin V.A., Tkachenko A.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».