Conventional structural magnetic resonance imaging in differentiating chronic disorders of consciousness

Cover Image

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Differential diagnosis of chronic disorders of consciousness remains one of the most difficult problems even for experienced clinicians.

AIM: To evaluate the inter-expert consistency and capacity of the researcher-developed structural scale based on magnetic resonance imaging to differentiate chronic disorders of consciousness, named, DOC-MRIDS, on a larger sample of patients.

MATERIALS AND METHODS: Sixty patients with a clinically stable status diagnosed with consciousness disorders (vegetative state, n=32; minimally conscious state, n=28) were enrolled. The revised coma recovery scale (CRS-R) was included in the clinical assessment. All patients underwent structural magnetic resonance imaging with 3.0-T Siemens scanners including T2 and T1 sequences. Structural changes were assessed using the DOC-MRIDS scale and included the following features: diffuse cortical atrophy, ventricular enlargement, gyri dilatation, leukoaraiosis, brainstem and/or thalamic degeneration, corpus callosum degeneration, and focal corpus callosum lesions. A total score was calculated. Magnetic resonance imaging data were analyzed by three neuroradiologists, and inter-observer agreement (Krippendorf’s alpha) was assessed.

RESULTS: A high inter-examiner agreement of the DOC-MRIDS scale score was found, with α=0.806 (95% confidence interval 0.757–0.849). The vegetative state group had a higher DOC-MRIDS score than the minimally conscious state group (p <0.005). A negative correlation was obtained between CRS-R and DOC-MRIDS scale scores (ρ=–0.457, p <0.0001), individual clinical scale domains, and magnetic resonance imaging features.

CONCLUSION: When assessing structural changes in patients with chronic consciousness disorders, the use of the DOC-MRIDS scale helps differentiate the type of such disorders with sufficient specificity, sensitivity, and inter-rater agreement. This scale can be used in clinical practice as an additional differential diagnostic tool.

About the authors

Anastasia N. Sergeeva

Research Center of Neurology

Author for correspondence.
Email: sergeeva@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-2481-4565
SPIN-code: 6761-8250

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Sofya N. Morozova

Research Center of Neurology

Email: kulikovasn@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9093-344X
SPIN-code: 2434-7827

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Dmitrii V. Sergeev

Research Center of Neurology

Email: dmsergeev@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9130-1292
SPIN-code: 8282-3920

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Elena I. Kremneva

Research Center of Neurology

Email: moomin10j@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9396-6063
SPIN-code: 8799-8092

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Alexey A. Zimin

Research Center of Neurology

Email: leha-zimin@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-9226-2870
SPIN-code: 9525-1805
Russian Federation, Moscow

Lyudmila A. Legostaeva

Research Center of Neurology

Email: milalegostaeva@gmail.com

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Elizaveta G. Iazeva

LLC “Three sisters” Rehabilitation center

Email: lizaveta.mochalova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0382-7719
SPIN-code: 4895-3900

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Marina V. Krotenkova

Research Center of Neurology

Email: krotenkova_mrt@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3820-4554
SPIN-code: 9663-8828

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Москва

Yulia V. Ryabinkina

Research Center of Neurology

Email: ryabinkina11@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8576-9983
SPIN-code: 5044-2701

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Natalya A. Suponeva

Research Center of Neurology

Email: nasu2709@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3956-6362
SPIN-code: 3223-6006

MD, Dr. Sci. (Medicine), corresponding member of the Russian Academy of Sciences, Professor

Russian Federation, Moscow

Michael A. Piradov

Research Center of Neurology

Email: mpi711@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6338-0392
SPIN-code: 2860-1689

MD, Dr. Sci. (Medicine), academician member of the Russian Academy of Sciences, Professor

Russian Federation, Moscow

References

  1. Koch C, Massimini M, Boly M, Tononi G. Neural correlates of consciousness: progress and problems. Nat Rev Neurosci. 2016;17(5):307–321. doi: 10.1038/nrn.2016.22
  2. Monti MM, Laureys S, Owen AM. The vegetative state. BMJ. 2010;341:376–385. doi: 10.1136/bmj.c3765
  3. Giacino JT, Ashwal S, Childs N, et al. The minimally conscious state: Definition and diagnostic criteria. Neurology. 2002;58(3):349–353. doi: 10.1212/wnl.58.3.349
  4. Belkin AA, Aleksandrova EV, Akhutina TV, et al. Chronic Disorders of Consciousness: guidelines of the All-Russian public organization “Federation of Anesthesiologists and Reanimatologists”. Annals of critical care. 2023;(3):7–42. doi: 10.21320/1818-474X-2023-3-7-42
  5. Giacino JT. The vegetative and minimally conscious states: Consensus-based criteria for establishing diagnosis and prognosis. Neurorehabilitation. 2004;19(4):293–298. doi: 10.3233/NRE-2004-19405
  6. Seel RT, Sherer M, et al. Assessment scales for disorders of consciousness: evidence-based recommendations for clinical practice and research. Arch Phys Med Rehabil. 2010;91(12):1795–1813. doi: 10.1016/j.apmr.2010.07.218
  7. Schnakers C, Vanhaudenhuyse A, Giacino J, et al. Diagnostic accuracy of the vegetative and minimally conscious state: Clinical consensus versus standardized neurobehavioral assessment. BMC Neurol. 2009;(9):35–40. doi: 10.1186/1471-2377-9-35
  8. Stender J, Gosseries O, Bruno M, et al. Diagnostic precision of PET imaging and functional MRI in disorders of consciousness: A clinical validation study. Lancet. 2014;384(9942):514–522. doi: 10.1016/S0140-6736(14)60042-8
  9. Monti M, Vanhaudenhuyse A, Coleman M, et al. Willful modulation of brain activity in disorders of consciousness. N. Engl. J. Med. 2010;362(7):579–589. doi: 10.1056/NEJMoa0905370
  10. Crone J, Bio B, Vespa P, et. al. Restoration of thalamo-cortical connectivity after brain injury: Recovery of consciousness, complex behavior, or passage of time. J. Neurosci. Res. 2018;96(4):671–687. doi: 10.1002/jnr.24115
  11. Demertzi A, Antonopoulos G, Heine L, et al. Intrinsic functional connectivity differentiates minimally conscious from unresponsive patients. Brain. 2015;138(9):2619–2631. doi: 10.1093/brain/awv169
  12. Lutkenhoff E, Chiang J, Tshibanda L, et al. Thalamic and extrathalamic mechanisms of consciousness after severe brain injury. Ann. Neurol. 2015;78(1):68–76. doi: 10.1002/ana.24423
  13. Guldenmund P, Soddu A, Baquero K, et al. Structural brain injury in patients with disorders of consciousness: A voxel-based morphometry study. Brain Inj. 2016;30(3):343–352. doi: 10.3109/02699052.2015.1118765
  14. Annen J, Frasso G, Crone J, et al. Regional brain volumetry and brain function in severely brain-injured patients. Ann. Neurol. 2018;83(4):842–853. doi: 10.1002/ana.25214
  15. Morozova SN, Kremneva EI, Sergeev DV, et al. Conventional Structural Magnetic Resonance Imaging in Differentiating Chronic Disorders of Consciousness. Brain Sci. 2018;8(8):144–155. doi: 10.3390/brainsci8080144
  16. Legostaeva LA, Mochalova EG, Suponeva NA, et al. Difficulties in evaluation of chronic disorders of consciousness: approaches to clinical assessment and instrumental studies. Russian Journal of Anesthesiology and Reanimatology. 2017;62(6):449–456. EDN: YPLNJY doi: 10.18821/0201-7563-2017-62-6-449-456
  17. Solovyeva PI, Sinkin МV, Talypov АE, et al. Clinical assessment of patients with chronic disorders of consciousness by different medical specialists. Annals of Clinical and Experimental Neurology. 2022;16(2):44–49. doi: 10.54101/ACEN.2022.2.5
  18. Medina JP, Nigri A, Stanziano M, et al. Resting-State fMRI in Chronic Patients with Disorders of Consciousness: The Role of Lower-Order Networks for Clinical Assessment. Brain Sci. 2022;12(3):355–374. doi: 10.3390/brainsci12030355
  19. Rohaut B, Doyle KW, Reynolds AS, et al. Deep structural brain lesions associated with consciousness impairment early after hemorrhagic stroke. Sci Rep. 2019;9(1):4174. doi: 10.1038/s41598-019-41042-2
  20. Alnagger N, Cardone P, Martial C, et al. The current and future contribution of neuroimaging to the understanding of disorders of consciousness. Presse Med. 2023;52(2):104163. doi: 10.1016/j.lpm.2022.104163
  21. Bakulin IS, Kremneva EI, Kuznetsov AV, et al. Chronic disorders of consciousness. Piradov MA, editor. Moscow: Hot line — Telecom; 2020.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. DOC-MRIDS score: a–d — on the example of a healthy volunteer; e–h — on the example of a patient with CNS. The indicated distances: a–b — cortex thickness; b–c — sulcus width; h–i — thickness of the central part of the corpus callosum; distances d–e and f–g were used to calculate the Evans index. Areas highlighted in blue: a — unchanged thalamus; c — brainstem; e — degeneration of thalamus; g — degeneration of brainstem. Lines: e— red dotted lines indicate the prevalence of leukoaraiosis; h — solid blue line marks hypointense foci in the corpus callosum.

Download (299KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Negative correlation between the CRS-R and DOC-MRIDS scores (ρ=–0.457, p<0.0001). Red dots – vegetative state group; blue dots – minimally conscious state group.

Download (97KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. ROC curve for differentiation of patients in a vegetative state and in a minimally conscious state. AUC=0.71; p=0.005.

Download (81KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 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».