Preview

Актуальные проблемы теоретической и клинической медицины

Расширенный поиск

Прогнозирование выживаемости пациентов после инсульта в учреждениях долговременного ухода с использованием шкалы Бартел

https://doi.org/10.5281/zenodo.8392108

Аннотация

Настоящее исследование направлено на оценку прогностической ценности индекса Бартела (ИБ) у пациентов после острого нарушения мозгового кровообращения при определении прогноза выживаемости. При проведении данного исследования были использованы такие методы, как: статистический ретроспективный анализ данных пациентов, перенесших острое нарушение мозгового кровообращения; комплексная оценка пациентов в соответствии с методикой оценки индекса Бартел; оценка прогностической достоверности шкалы Бартел при работе с пациентами, перенесшими острое нарушение мозгового кровообращения, изучение ретроспективных публикаций по данной теме. Полученные результаты позволяют оценить разницу в баллах при оценке индекса Бартел между группой выживших и группой умерших пациентов. Данная разница оказалась статистически значимой (среднее значение в группе выживших было 77,5 баллов, среднее значение в группе умерших было 37,5 баллов), при том, что бал был ниже в группе умерших, чем в группе выживших. Согласно линейному тренду, снижение показателя индекса Бартела свидетельствует о повышении риска летальности у больных перенесших ОНМК. По результатам исследования можно сделать вывод, что индекс Бартел является ценной системой оценки для формирования прогноза выживаемости у пациентов, перенесших ОНМК.

Об авторе

О. И. Полубоярцев
НУО «Казахстанско-Российский медицинский университет»
Казахстан

Полубоярцев Игорь Олегович, заместитель декана,

г. Алматы.



Список литературы

1. Arabi YM, Murthy S, Webb S. Covid-19: a novel coronavirus and a novel challenge for critical care. Intensive Care Med. (2020) 46:833–6. 10.1007/s00134-020-05955-1.

2. Dong E, Du H, Gardner L. An interactive web-based dashboard to track Covid-19 in real time. Lancet Infect Dis. (2020) 20:533–4. 10.1016/S1473-3099(20)30120-1.

3. Angell B, Sanuade O, Adetifa IMO, Okeke IN, Adamu AL, Aliyu MH, et al. Population health outcomes in Nigeria compared with other west African countries, 1998–2019: a systematic analysis for the global burden of disease study. Lancet. (2022) 399:1117–29. 10.1016/S0140-6736(21)02722-7.

4. World Health Organization. Who Coronavirus (Covid-19) Dashboard. Available online at: https://covid19.who.int/ (accessed June 16, 2022).

5. Struyf T, Deeks JJ, Dinnes J, Takwoingi Y, Davenport C, Leeflang MM, et al. Signs and symptoms to determine if a patient presenting in primary care or hospital outpatient settings has Covid-19. Cochrane Database SystRev. (2022) 5:CD013665. 10.1002/14651858.CD013665.pub3.

6. Modin D, Claggett B, Sindet-Pedersen C, Lassen MCH, Skaarup KG, Jensen JUS, et al. Acute Covid-19 and the incidence of ischemic stroke and acute myocardial infarction. Circulation. (2020) 142:2080–2. 10.1161/CIRCULATIONAHA.120.050809.

7. Mao L, Jin H, Wang M, Hu Y, Chen S, He Q, et al. Neurologic manifestations of hospitalized patients with coronavirus disease 2019 in Wuhan, China. JAMA Neurol. (2020) 77:683–90. 10.1001/jamaneurol.2020.1127.

8. Fisher M, Neugarten J, Bellin E, Yunes M, Stahl L, Johns TS, et al. Aki in hospitalized patients with and without Covid-19: a comparison study. J Am Soc Nephrol. (2020) 31:2145–57. 10.1681/ASN.2020040509.

9. Dragioti E, Tsartsalis D, Mentis M, Mantzoukas S, Gouva M. Impact of the Covid-19 pandemic on the mental health of hospital staff: an umbrella review of 44 metaanalyses. Int J Nurs Stud. (2022) 131:104272. 10.1016/j.ijnurstu.2022.104272.

10. Debie A, Khatri RB, Assefa Y. Successes and challenges of health systems governance towards universal health coverage and global health security: a narrative review and synthesis of the literature. Health Res Policy Syst. (2022) 20:50. 10.1186/s12961-022-00858-7.

11. Fabris M, Del Ben F, Sozio E, Beltrami AP, Cifu A, Bertolino G, et al. Cytokines from bench to bedside: a retrospective study identifies a definite panel of biomarkers to early assess the risk of negative outcome in Covid-19 patients. Int J Mol Sci. (2022) 23:4830. 10.3390/ijms23094830.

12. Krishnan A, Prichett L, Tao X, Alqahtani SA, Hamilton JP, Mezey E, et al. Abnormal liver chemistries as a predictor of Covid-19 severity and clinical outcomes in hospitalized patients. World J Gastroenterol. (2022) 28:570–87. 10.3748/wjg.v28.i5.570.

13. Olivieri F, Sabbatinelli J, Bonfigli AR, Sarzani R, Giordano P, Cherubini A, et al. Routine laboratory parameters, including complete blood count, predict Covid-19 in-hospital mortality in geriatric patients. Mech Ageing Dev. (2022) 204:111674. 10.1016/j.mad.2022.111674.

14. Shiri I, Salimi Y, Pakbin M, Hajianfar G, Avval AH, Sanaat A, et al. Covid-19 prognostic modeling using Ct radiomic features and machine learning algorithms: analysis of a multi-institutional dataset of 14,339 patients. Comput Biol Med. (2022) 145:105467. 10.1016/j.compbiomed.2022.105467.

15. Wynants L, Van Calster B, Collins GS, Riley RD, Heinze G, Schuit E, et al. Prediction models for diagnosis and prognosis of Covid-19: systematic review and critical appraisal. BMJ. (2020) 369:m1328. 10.1136/bmj.m1328.

16. Cremades-Martinez P, Parker LA, Chilet-Rosell E, Lumbreras B. Evaluation of diagnostic strategies for identifying Sars-Cov-2 infection in clinical practice: a systematic review and compliance with the standards for reporting diagnostic accuracy studies guideline (stard). Microbiol Spectr. (2022) 10:e0030022. 10.1128/spectrum.00300-22.


Рецензия

Для цитирования:


Полубоярцев О.И. Прогнозирование выживаемости пациентов после инсульта в учреждениях долговременного ухода с использованием шкалы Бартел. Актуальные проблемы теоретической и клинической медицины. 2023;(3):28-33. https://doi.org/10.5281/zenodo.8392108

For citation:


Poluboiartsev I.O. Predicting the survival of patients after a stroke in long-term care facilities using the Barthel Index. Actual Problems of Theoretical and Clinical Medicine. 2023;(3):28-33. (In Russ.) https://doi.org/10.5281/zenodo.8392108

Просмотров: 128


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2790-1289 (Print)
ISSN 2790-1297 (Online)