Ұзақ мерзімді емдеу мекемелеріндегі инсульттан кейін пациенттердің өмір сүруін Бартел шкаласын қолдана отырып болжау

Мақсаты. Бұл зерттеу өмір сүру болжамын анықтау кезінде цереброваскулярлық жедел бұзылудан кейінгі пациенттердегі Бартел индексінің болжамды мәнін бағалауға бағытталған.
Материалдар мен əдістері. Осы зерттеуді жүргізу кезінде мынадай əдістер пайдаланылды: ми қан айналымының жіті бұзылуынан зардап шеккен пациенттердің деректерін статистикалық ретроспективті талдау; Бартел индексін бағалау әдістемесіне сәйкес пациенттерді кешенді бағалау; ми қан айналымының жіті бұзылуынан зардап шеккен пациенттермен жұмыс
істеу кезінде Бартел шкаласының болжамдық дұрыстығын бағалау, осы тақырып бойынша ретроспективті жарияланымдарды зерттеу.
Нәтижелер тірі қалғандар тобы мен қайтыс болған пациенттер тобы арасындағы Бартел индексін бағалау кезінде ұпайлардағы айырмашылықты бағалауға мүмкіндік береді. Бұл
айырмашылық статистикалық тұрғыдан маңызды болды (тірі қалғандар тобындағы орташа көрсеткіш 77,5 балл, қайтыс болғандар тобындағы орташа көрсеткіш 37,5 балл болды), ал бал тірі
қалғандар тобына қарағанда қайтыс болғандар тобында төмен болды. Сызықтық трендке сәйкес, Бартел индексі көрсеткішінің төмендеуі ми қан айналымының жедел бұзылуымен
ауыратын науқастарда өлім қаупінің жоғарылауын көрсетеді.
Қорытынды. Зерттеу нəтижелері бойынша Бартел индексі Ми қан айналымының жедел бұзылуымен ауыратын науқастарда өмір сүру болжамын қалыптастыру үшін құнды бағалау жүйесі болып табылады деген қорытынды жасауға болады.

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.