Оценочные шкалы и показатели диффузионно-тензерной МРТ в прогнозировании регресса двигательного дефицита у пациентов, перенесших церебральный инсульт

Автор: Гизатуллин Р.Р., Ахмадеева Л.Р., Байков Д.Э., Байкова Г.В.

Журнал: Ульяновский медико-биологический журнал @medbio-ulsu

Рубрика: Обзоры

Статья в выпуске: 3, 2024 года.

Бесплатный доступ

Инсульт и последующие вероятные двигательные нарушения являются значимой медико-социальной проблемой. В 2021 г. в Российской Федерации зарегистрировано 500 тыс. впервые выявленных инсультов. К трудовой деятельности в течение первого года после перенесенного инсульта возвращается не более 10 % людей, инвалидами на всю жизнь остаются 30 %. В связи с этим актуальной представляется задача прогнозирования моторных исходов заболевания в различные периоды у пациентов, перенесших церебральный инсульт. Существующие в настоящее время балльные шкалы тяжести состояния в большей степени применяются для характеристики ранних двигательных нарушений, а отдаленные последствия часто остаются не оцененными. Не существует методов прогнозирования степени двигательных нарушений у пациентов, перенесших церебральный инсульт, в долгосрочной перспективе. Объективно информацию о соотношении объема поражения головного мозга и вероятности последующей компенсации двигательного дефицита прижизненно можно получить по нейровизуализационным изображениям. Прогнозирование выраженности двигательных нарушений потенциально возможно путем анализа состояния проводящих путей центральной нервной системы, в первую очередь кортикоспинальных трактов. В настоящей работе представлено наше видение использования клинико-нейровизуализационного метода для прогнозирования регресса моторных последствий перенесенного церебрального инсульта с применением неврологических оценочных шкал и визуализационной оценки состояния кортикоспинальных трактов при магнитно-резонансной томографии на основании анализа современных публикаций. Клинические шкалы, используемые в остром периоде острого нарушения мозгового кровообращения, по данным литературы, коррелируют с оценкой кортикоспинальных трактов, в связи с чем комбинация данных методов является перспективной с точки зрения оценки регресса двигательного дефицита.

Еще

Инсульт, двигательный дефицит, реабилитация, нейровизуализация

Короткий адрес: https://sciup.org/14131094

IDR: 14131094   |   DOI: 10.34014/2227-1848-2024-3-6-16

Список литературы Оценочные шкалы и показатели диффузионно-тензерной МРТ в прогнозировании регресса двигательного дефицита у пациентов, перенесших церебральный инсульт

  • Van der Vliet R., eds. Predicting upper limb motor impairment recovery after stroke: a mixture model. Annals of Neurology. 2020; 87 (3): 383-393.
  • Christidi F., eds. Diffusion Tensor Imaging as a Prognostic Tool for Recovery in Acute and Hyperacute Stroke. Neurology International. 2022; 14 (4): 841-874.
  • TennantA., eds. Outcome following stroke. Disability and Rehabilitation. 1997; 19 (7): 278-284.
  • Wilkinson P.R., eds. A long-term follow-up of stroke patients. Stroke. 1997; 28 (3): 507-512.
  • Wade D.T., Skilbeck C.E., Langton Hewer R. Predicting Barthel ADL Score at 6 months after an acute stroke. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 1983; 64: 24-28.
  • Parker V.M., Wade D.T., Hewer R.L. Loss of arm function after stroke: measurement, frequency, and recovery. International Rehabilitation Medicine. 1986; 8 (2), 69-73.
  • Olsen T.S. Arm and leg paresis as outcome predictors in stroke rehabilitation. Stroke. 1990; 21 (2): 247-251.
  • Feys H., eds. Predicting motor recovery of the upper limb after stroke rehabilitation: value of a clinical examination. Physiotherapy Research International. 2000; 5 (1): 1-18.
  • Henley S., eds. Who goes home? Predictive factors in stroke recovery. Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry. 1985; 48 (1): 1-6.
  • Wade D.T., Langton Hewer R. Outlook after an acute stroke: urinary incontinence and loss of consciousness compared in 532 patients. Quarterly Journal of Medicine. 1985; 56: 601-608.
  • Barer D.H., Mitchell J.R.A. Predicting the outcome of acute stroke: do multivariate models help? QJM: An International Journal of Medicine. 1989; 70 (1): 27-39.
  • Kalra L., Smith D.H., Crome P. Stroke in patients aged over 75 years: outcome and predictors. Postgraduate Medical Journal. 1993; 69 (807): 33-36.
  • Jimenez J., Morgan P.P. Predicting improvement in stroke patients referred for inpatient rehabilitation. Canadian Medical Association Journal. 1979; 121 (11): 1481.
  • Henley S., eds. Who goes home? Predictive factors in stroke recovery. Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry. 1985; 48 (1): 1-6.
  • Galski T., eds. Predicting length of stay, functional outcome, and aftercare in the rehabilitation of stroke patients. The dominant role of higher-order cognition. Stroke. 1993; 24 (12): 1794-1800.
  • Engberg A., Garde B., Kreiner S. Rasch analysis in the development of a rating scale for assessment of mobility after stroke. Acta Neurologica Scandinavica. 1995; 91 (2): 118-127.
  • Gowland C. Predicting sensorimotor recovery following stroke rehabilitation. Physiotherapy Canada. 1984; 36: 313-320.
  • Loewen S.C., Anderson B.A. Predictors of stroke outcome using objective measurement scales. Stroke. 1990; 21 (1): 78-81.
  • Duncan P. W., PropstM., Nelson S.G. Reliability of the Fugl-Meyer assessment of sensorimotor recovery following cerebrovascular accident. Physical Therapy. 1983; 63 (10): 1606-1610.
  • De Weerdt W., Lincoln N.B., Harrison M.A. Prediction of arm and hand function recovery in stroke patients. International Journal of Rehabilitation Research. 1987; 10: 110-112.
  • De Weerdt W.J.G., Harrison M.A. Measuring recovery of arm-hand function in stroke patients: a comparison of the Brunnstrom-Fugl-Meyer test and the Action Research test. Physiotherapy Canada. 1985; 37: 65-70.
  • RandD., Eng J.J. Predicting daily use ofthe affected upper extremity 1 year after stroke. Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases. 2015; 24 (2): 274-283.
  • Liu G., eds. Motor recovery prediction with clinical assessment and local diffusion homogeneity after acute subcortical infarction. Stroke. 2017; 48 (8): 2121-2128.
  • Puig J., eds. Diffusion tensor imaging as a prognostic biomarker for motor recovery and rehabilitation after stroke. Neuroradiology. 2017; 59: 343-351.
  • Bigourdan A., eds. Early fiber number ratio is a surrogate of corticospinal tract integrity and predicts motor recovery after stroke. Stroke. 2016; 47 (4): 1053-1059.
  • Hendricks H. T., eds. Systematic review for the early prediction of motor and functional outcome after stroke by using motor-evoked potentials. Archives ofPhysical Medicine and Rehabilitation. 2002; 83 (9): 1303-1308.
  • Thomalla G., eds. Diffusion tensor imaging detects early Wallerian degeneration of the pyramidal tract after ischemic stroke. Neuroimage. 2004; 22 (4): 1767-1774.
  • Puig J., eds. Wallerian degeneration in the corticospinal tract evaluated by diffusion tensor imaging correlates with motor deficit 30 days after middle cerebral artery ischemic stroke. American Journal of Neuroradiology. 2010; 31 (7): 1324-1330.
  • Kunimatsu A., eds. Utilization of diffusion tensor tractography in combination with spatial normalization to assess involvement of the corticospinal tract in capsular/pericapsular stroke: feasibility and clinical implications. Journal of Magnetic Resonance Imaging: An Official Journal of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine. 2007; 26 (6): 1399-1404.
  • Newton J.M., WardN.S., Parker G.J.M., eds. Non-invasive mapping of corticofugal fibres from multiple motor areas - elevance to stroke recovery. Brain. 2006; 129 (7): 1844-1858.
  • Riley J.D., eds. Anatomy of stroke injury predicts gains from therapy. Stroke. 2011; 42 (2): 421-426.
  • Kim B., Winstein C. Can neurological biomarkers of brain impairment be used to predict poststroke motor recovery? A systematic review. Neurorehabilitation and Neural Repair. 2017; 31 (1): 3-24.
  • BoydL.A., eds. Biomarkers of stroke recovery: consensus-based core recommendations from the stroke recovery and rehabilitation roundtable. International Journal of Stroke. 2017; 12 (5): 480-493.
  • Кремнева Е.И. Оценка микроструктуры белого вещества головного мозга по данным диффузионной магнитно-резонансной томографии при церебральной микроангиопатии. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2020; 14 (1): 33-43.
  • Farkhadovna M.Z., eds. Clinical and neuroimaging techniques in prediction of regress of motor deficiency after cerebral stroke for prevention of falls. Journal of Biomedicine and Practice. 2023; 8 (2).
  • Туркин А.М. Отек головного мозга - возможности магнитно-резонансной томографии. Вестник рентгенологии и радиологии. 2009; 4-6: 4-11.
  • Дробаха В.Е., Кулеш А.А., Шестаков В.В. Фракционная анизотропия белого и серого вещества головного мозга в остром периоде ишемического инсульта как маркер неврологического, когнитивного и функционального статуса. Медицинская визуализация. 2015; 6: 8-15.
  • Chen J.L., Schlaug G. Resting state interhemispheric motor connectivity and white matter integrity correlate with motor impairment in chronic stroke. Frontiers Neurology. 2013; 4: 1-7.
  • Stinear C.M., Barber P.A., Smale P.R., eds. Functional potential in chronic stroke patients depends on corticospinal tract integrity. Brain. 2007; 130 (pt 1): 170-180.
  • Paul T., CieslakM., HenselL., Wiemer V.M., Grefkes C., Grafton S.T., VolzL.J. The role of corticospinal and extrapyramidal pathways in motor impairment after stroke. Brain Communications. 2023; 5 (1): fcac301. DOI: 10.1093/braincomms/fcac301.
  • Yu C., Zhu C., Zhang Y. A longitudinal diffusion tensor imaging study on wallerian degeneration of corticospinal tract after motor pathways stroke. Neuroimage. 2009; 47: 451-458.
  • Schaechter J.D., Fricker Z.P., Perdue K.L. Microstructural status of ipsilesional and contralesional corticospinal tract correlates with motor skill in chronic stroke patients. Hum. Brain Mapp. 2009; 30: 3461-3474.
  • Lindenberg R., Renga V., Zhu L.L. Structural integrity of corticospinal motor fibers predicts motor impairment in chronic stroke. Neurology. 2010; 74: 280-287.
  • Кулеш А.А., Дробаха В.Е., Шестаков В.В. Магнитнорезонансная морфометрия головного мозга у пациентов с постинсультными когнитивными нарушениями. Пермский медицинский журнал. 2014; 31 (3): 39-45.
  • Rong D., ZhangM., Ma Q. Corticospinal Tract Change during Motor Recovery in Patients with Medulla Infarct: A Diffusion Tensor Imaging Study. BioMed Research International. 2014; 2014: 524096. DOI: http://dx.doi.org/10.1155/2014/524096.
  • Beaulieu C. The Biological Basis of Diffusion Anisotropy. In: Johansen-Berg H., Behrens T. Diffusion MRI: From Quantitative Measurement to In Vivo Neuroanatomy. London: Elsevier, 2009. 490.
  • Guo J., Wang S., Li R. Cognitive impairment and whole brain diffusion in patients with carotid artery disease and ipsilateral transient ischemic attack. Neurol. Res. 2014; 36 (1): 41-46.
  • Fernandez-AndujarM., DoorninkF., Dacosta-Aguayo R. Remote thalamic microstructural abnormalities related to cognitive function in ischemic stroke patients. Neuropsychology. 2014; 28 (6): 984-996.
  • ClarkM.E., Payton J.E., Pittiglio L.I. Acute ischemic stroke and hyperglycemia. Crit. Care Nurs. 2014; 37 (2): 182187.
  • Marmarelis V.Z., Shin D.C., OrmeM.E., ZhangR. Modelbased quantification of cerebral hemodynamics as a physiomarker for Alzheimer's disease? Curr. Alzheimer Res. 2014; 11 (1): 11 -17.
Еще
Статья обзорная