Functional predictor variables in the acute period of stroke in patients living in the Arctic macroregion: multivariate modeling findings

封面

如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: Functional status at the onset of stroke is an important component that determines treatment and rehabilitation tactics.

AIM: To study the relationship between gender and age characteristics, type of stroke, comorbid status, travel time to the hospital and the severity of the functional state at the time of hospitalization in patients with stroke living in the Arkhangelsk region.

MATERIALS AND METHODS: The study included 5221 people in the acute period of stroke. In a retrospective longitudinal two-center study, factors influencing the patient’s functional status at the time of hospitalization were studied: gender, age, type of stroke, concomitant diseases, travel time to the hospital. Multivariate analyzes were performed on models assessing outcome by mean National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score as relative risk (RR) using Poisson regression; using median regression for NIHSS score; median regression for the modified Rankin scale (mRs) score.

RESULTS: With increasing age, the number of NIHSS scores increased, significantly in patients in groups over 70. The median mRs score was higher by 1.2 (95% CI: 0.60–1.81) in patients over 90 years of age relative to younger ones. In women, the average NIHSS score was 1.11 times higher relative to men (95% CI: 1.08–1.13), but the median mRs score was 0.2 lower (95% CI: 0.08–0.33). The mean NIHSS value in patients with hemorrhagic stroke was 1.3 times (95% CI: 1.24–1.34) higher than this indicator in patients with cardioembolic stroke, the median mRs score in patients with hemorrhagic stroke was 0.7 higher (95% CI: 0.46–1.04). As travel time increased, the mean NIHSS and median mRs scores decreased. Arterial hypertension increased the average NIHSS score by 1.16 times (95% CI: 1.09–1.23), obesity by 1.16 times (95% CI: 1.10–1.21), chronic heart failure in 1.13 times (95% CI: 1.10–1.16), chronic kidney disease by 1.12 times (95% CI: 1.09–1.16), cancer by 6% (95% CI: 1.01–1.10) and coronary heart disease by 3% (95% CI: 1.00–1.05). In the presence of diabetes mellitus, the mean NIHSS value decreased by 4% (95% CI: 1.01–1.06). When assessed by mRS, only the presence of chronic heart failure increased the median score by 0.2 (95% CI: 0.05–0.35).

CONCLUSION: The main predictors of the severity of the functional status at the time of hospitalization, which appeared in all models, were female gender, elderly and senile age, hemorrhagic stroke and chronic heart failure. The studied predictors are not the same in significance and degree of influence when assessing the outcome on different scales.

作者简介

Ekaterina Chernykh

Northern State Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: raduga0302@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6523-7071
SPIN 代码: 8296-2286
俄罗斯联邦, Arkhangelsk

Nina Khasanova

Northern State Medical University

Email: khasanovanina@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-0729-3726
SPIN 代码: 6834-6281

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

俄罗斯联邦, Arkhangelsk

Andrey Grzhibovsky

Northern State Medical University; Northern (Arctic) Federal University; North-Eastern Federal University

Email: a.grjibovski@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5464-0498
SPIN 代码: 5118-0081

MD, MPhil, PhD

俄罗斯联邦, Arkhangelsk; Arkhangelsk; Yakutsk

Adelina Bogdanova

Northern State Medical University

Email: bogd.ai@bk.ru
ORCID iD: 0000-0001-8140-328X
SPIN 代码: 2934-9150
俄罗斯联邦, Arkhangelsk

参考

  1. Brott T, Adams HP, Olinger CP, et al. Measurements of acute cerebral infarction: A clinical examination scale. Stroke. 1989;20(7):864–870. doi: 10.1161/01.str.20.7.864
  2. Banks JL, Marotta CA. Outcomes validity and reliability of the modified Rankin scale. Implications for stroke clinical trials: A literature review and synthesis. Stroke. 2007;38(3):1091–1096. doi: 10.1161/01.STR.0000258355.23810
  3. Polushin AYu, Odinak MM, Voznyuk IA, et al. Severity of stroke as criterion for extended monitoring of cerebral blood flow in acute period of ischemic stroke. Vestnik Rossiiskoi voenno-medicinskoi academii = Bulletin of the Russian military medical academy. 2013;(4):34–40. EDN: RPTIGT
  4. Efremova OA, Bondarenko EV, Kamyshnikova LA, et al. Recovery dynamics in patients with ischemic stroke depending on the blood pressure indicators and its variability. Russ Arch oInternal Med. 2023;13(1):46–56. EDN: LMZZMT doi: 10.20514/2226-6704-2023-13-1-46-56
  5. Gerasimova MA. Dynamics of mortality from stroke and its sequelae (I60–I64, I69) in the Arkhangelsk region in 2011–2015. Smolenskii meditsinskii al’manakh. 2017;(1):81–84. EDN: YTXGRP
  6. Usmanova DD, Iskandarova DE. Etiological and social characteristics of brain strokes in urban and rural areas of Surkhandrya Region. Russ Neurosurg J named after Prof Polenov. 2022;14(S1):24. (In Russ.) EDN: MPTQFB
  7. Xing L, Jing L, Tian Y, et al. High prevalence of stroke and uncontrolled associated risk factors are major public health challenges in rural northeast China: A population-based study. Int J Stroke. 2020;15(4):399–411. doi: 10.1177/1747493019851280
  8. Xing L, Jing L, Tian Y, et al. Epidemiology of stroke in urban northeast China: A population-based study 2018–2019. Int J Stroke. 2021;16(1):73–82. doi: 10.1177/1747493019897841
  9. Revich BA, Khar’kova TL, Kvasha EA. Mortality among adults in the Arctic macro-region: Dynamics, structure and features Health Risk Analysis. 2023;(1):13–26. EDN: VDWDIS doi: 10.21668/health.risk/2023.1.02
  10. Revich BA, Kharkova TL, Podolnaya MA. Mortality dynamics and life expectancy of population of Arctic/Subarctic Region of the Russian Federation in 1999–2014. Human ecology = Ekologiya cheloveka. 2017;(9):48–58. EDN: ZFVNMX doi: 10.33396/1728-0869-2017-9-48-58
  11. Stakhovskaya LV, Klochikhina OA, Kovalenko VV, Bogatyreva MD. Epidemiology of stroke in Russia based on the results of the territorial-population register (2009–2010). Zhurnal nevrologii i psikhiatrii imeni S.S. Korsakova = S.S. Korsakov journal of neurology and psychiatry. 2013;113(5): 4–10. (In Russ.) EDN: QAWZFV
  12. Ponomareva GM, Penina GO. Stroke in the Far North ― 15 years of study of the territorial population register of the Komi Republic. In: XXV Anniversary Congress with international participation “Davidenkov Readings 2023”: Congress materials. Saint Petersburg, Sept. 21–22. Saint Petersburg: Chelovek i ego zdorov’e; 2023. P. 284–285. (In Russ.) EDN: VYZPEN
  13. Ponomareva GM, Penina GO. Stroke in the Komi Republic ― fifteen years of observation. In: XXV Anniversary Congress with international participation “Davidenkov Readings 2023”: Congress materials. Saint Petersburg, Sept. 21–22. Saint Petersburg: Chelovek i ego zdorov’e; 2023. P. 278–279. (In Russ.) EDN: JQQXRA
  14. Ivanova SA, Nikolaeva TYa. Cerebral stroke in the Arctic zone of the Republic of Sakha (Yakutia). Culture. Science. Production. 2021;(7):63–72. EDN: QIYBFH doi: 10.52978/26187701_2021_7_63
  15. O’Donnell MJ, Chin SL, Rangarajan S, et al.; INTERSTROKE investigators. Global and regional effects of potentially modifiable risk factors associated with acute stroke in 32 countries (INTERSTROKE): A case-control study. Lancet. 2016;388(10046):761–775. doi: 10.1016/S0140-6736(16)30506-2
  16. Magnussen C, Ojeda FM, Leong DP, et al.; Global Cardiovascular Risk Consortium. Global effect of modifiable risk factors on cardiovascular disease and mortality. N Engl J Med. 2023;389(14):1273–1285. doi: 10.1056/NEJMoa2206916
  17. Sipilä JO. Adult-onset neuroepidemiology in Finland: Lessons to learn and work to do. J Clin Med. 2023;12(12):3972. doi: 10.3390/jcm12123972
  18. Chernykh EM, Khasanova NM, Karyakin AA, Karyakina OE. Relationship between sex and age characteristics, comorbid status, and dynamics of recovery in the acute period of stroke in patients living in the Arkhangelsk Region. Physical Rehabilitation Medicine, Medical Rehabilitation. 2024;6(2):131–142. EDN: TTKDQJ doi: 10.36425/rehab627557
  19. Yadgarov MYa, Berikashvili LB, Kadantseva KK, et al. Multivariate analysis in clinical medicine. Anesteziologiya i reanimatologiya = Russ J Anеsthesiology Reanimatology. 2021;(5):64–70. EDN: SAUUXM doi: 10.17116/anaesthesiology202105164
  20. Samuthpongtorn C, Jereerat T, Suwanwela NC. Stroke risk factors, subtypes and outcome in elderly Thai patients. BMC Neurology. 2021;21(1):322. doi: 10.1186/s12883-021-02353-y
  21. Reddy HP, Jaganath A, Nagaraj N, Visweswara Reddy YJ. A study of age as a risk factor in ischemic stroke of elderly. Int J Res Med Sci. 2019;7(5):1553–1557. doi: 10.18203/2320-6012.ijrms20191634
  22. Carcel C, Woodward M, Wang X, et al. Sex matters in stroke: A review of recent evidence on the differences between women and men. Frontiers Neuroendocrinology. 2020;59:100870. doi: 10.1016/j.yfrne.2020.100870
  23. Bonkhoff AK, Karch A, Weber R, et al. Female stroke: Sex differences in acute treatment and early outcomes of acute ischemic stroke. Stroke. 2021;52(2):406–415. doi: 10.1161/STROKEAHA.120.032850
  24. Ryu WS, Chung J, Schellingerhout D, et al. Biological mechanism of sex difference in stroke manifestation and outcomes. Neurology. 2023;100(24):e2490–e2503. doi: 10.1212/WNL.0000000000207346
  25. Dahl S, Hjalmarsson C, Andersson B. Sex differences in risk factors, treatment, and prognosis in acute stroke. Womens Health (London). 2020;16:1745506520952039. doi: 10.1177/1745506520952039
  26. Terecoasă EO, Radu RA, Negrilă A, et al. Pre-hospital delay in acute ischemic stroke care: current findings and future perspectives in a tertiary stroke center from Romania: A cross-sectional study. Medicina (Kaunas). 2022;58(8):1003. doi: 10.3390/medicina58081003
  27. 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
  28. Johansen MC, Chen J, Schneider AL, et al. Association between ischemic stroke subtype and stroke severity: The atherosclerosis risk in communities study. Neurology. 2023;101(9):e913–e921. doi: 10.1212/WNL.0000000000207535
  29. Jiang X, Morgenstern LB, Cigolle CT, et al. Multiple chronic conditions and functional outcome after ischemic stroke: A systematic review and meta-analysis. Neuroepidemiology. 2020;54(3):205–213. doi: 10.1159/000503900
  30. Edrissi C, Rathfoot C, Knisely K, et al. Age stratification in acute ischemic stroke patients with heart failure. J Clin Med. 2022;12(1):38. doi: 10.3390/jcm12010038
  31. Downer MB, Li L, Carter S, et al. Associations of multimorbidity with stroke severity, subtype, premorbid disability, and early mortality: Oxford vascular study. Neurology. 2023;101(6):e645–e652. doi: 10.1212/WNL.0000000000207479

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


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».