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

Цель. Настоящее исследование направлено на оценку прогностической ценности индекса Бартела у пациентов после острого нарушения мозгового кровообращения при определении прогноза выживаемости.
Материал и методы. 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 острое нарушение
мозгового кровообращения.
Выводы. По результатам исследования можно сделать вывод, что индекс Бартел является ценной системой оценки для формирования прогноза выживаемости у пациентов, перенесших
острое нарушение мозгового кровообращения.

1. Arabi Y. M., Murthy S., Webb S. Covid-19: a novel coronavirus and a novel challenge for critical care // Intensive Care Medicine. – 2020. – Vol. 46. – P. 833-836. – DOI: 10.1007/s00134-02005955-1.

2. Dong E., Du H., Gardner L. An interactive web-based dashboard to track Covid-19 in real time // The Lancet Infectious Diseases. – 2020. – Vol. 20. – P. 533-534. – DOI: 10.1016/S14733099(20)30120-1.

3. Angell B., Sanuade O., Adetifa IMO., Okeke I.N., Adamu A. L., Aliyu M. H. 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. – Vol. 399. – P. 1117-1129. – DOI: 10.1016/S0140-6736(21)02722-7.

4. Who Coronavirus (Covid-19) [Electronic source] // World Health Organization [Website]. – 2022. – URL: https://covid19.who.int/. (Accessed: 18.04.2023).

5. Struyf T., Deeks J. J., Dinnes J., Takwoingi Y., Davenport C., Leeflang M. M. et al. Signs and symptoms to determine if a patient presenting in primary care or hospital outpatient settings has Covid-19 // The Cochrane Database of Systematic Reviews. – 2022. – Vol. 5. – DOI: 10.1002/14651858.CD013665.pub3.

6. Modin D., Claggett B., Sindet-Pedersen C., Lassen MCH., Skaarup K. G., Jensen JUS. et al. Acute Covid-19 and the incidence of ischemic stroke and acute myocardial infarction // Circulation. – 2020. – Vol. 142. – P. 2080-2082. – DOI: 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 Neurology. – 2020. – Vol. 77. – P. 683-690. – DOI: 10.1001/jamaneurol.2020.1127.

8. Fisher M., Neugarten J., Bellin E., Yunes M., Stahl L., Johns T. S. et al. Aki in hospitalized patients with and without Covid-19: a comparison study // Journal of the American Society of Nephrology. – 2020. – Vol. 31. – P. 2145-2157. – DOI: 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 meta-analyses // International Journal of Nursing Studies. – 2022. – Vol. 131. – DOI: 10.1016/j.ijnurstu.2022.104272.

10. Debie A., Khatri R. B., 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 Research Policy and Systems. – 2022. – Vol. 20. – P. 50. – DOI: 10.1186/s12961022-00858-7.

11. Fabris M., Del Ben F., Sozio E., Beltrami A. P., 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 // International Journal of Molecular Sciences. – 2022. – Vol. 23. – P. 4830. – DOI: 10.3390/ijms23094830.

12. Krishnan A., Prichett L., Tao X., Alqahtani S. A., Hamilton J. P., Mezey E. et al. Abnormal liver chemistries as a predictor of Covid-19 severity and clinical outcomes in hospitalized patients // World Journal of Gastroenterology. – 2022. – Vol. 28. – P. 570-587. – DOI: 10.3748/wjg.v28.i5.570.

13. Olivieri F., Sabbatinelli J., Bonfigli A. R., Sarzani R., Giordano P., Cherubini A. et al. Routine laboratory parameters, including complete blood count, predict Covid-19 in-hospital mortality in geriatric patients // Mechanisms of Aging and Development. – 2022. – Vol. 204. – DOI: 10.1016/j.mad.2022.111674.

14. Shiri I., Salimi Y., Pakbin M., Hajianfar G., Avval A. H., 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 // Computers in Biology and Medicine. – 2022. – Vol. 145. – DOI: 10.1016/j.compbiomed.2022.105467.

15. Wynants L., Van Calster B., Collins G. S., Riley R. D., Heinze G., Schuit E. et al. Prediction models for diagnosis and prognosis of Covid-19: systematic review and critical appraisal // The BMJ. – 2020. – Vol. 369. – P. 1328. – DOI: 10.1136/bmj.m1328.

16. Cremades-Martinez P., Parker L. A., ChiletRosell 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) // Microbiology Spectrum. – 2022. – Vol. 10. – DOI: 10.1128/spectrum.00300-22.