Физическая и реабилитационная медицина, медицинская реабилитация

Обоснование. Задача создания универсального прогностического инструмента для пациентов с инсультом до конца не решена.

Цель исследования ― на основе алгоритмов машинного обучения разработать модели, способные с первых суток от дебюта инсульта прогнозировать функциональный исход с оценкой по шкале инсульта Национального института здоровья США (NIHSS) и модифицированной шкале Рэнкина (mRs) при выписке из стационара на основании клинико-анамнестических предикторов.

Методы. На основе базы данных, созданной из 5225 записей о пациентах с инсультом, выписанных из неврологических отделений, разработаны модели на основе алгоритмов Artificial Neural Network (ANN) и Random Forest (RF). Использовали 21 переменную, включая демографические данные пациентов, исходные баллы по NIHSS и mRS, тип инсульта, время от начала заболевания до госпитализации, сведения о сопутствующих заболеваниях и выполненной экстренной реваскуляризации. Прогнозировали исходы с оценкой в баллах по шкалам NIHSS и mRs. Алгоритмы решали задачу классификации по множественному набору значений исхода: 26 классов для модели I (0–25 баллов по NIHSS) и 6 классов для модели II (0–5 баллов по mRs). Качество моделей оценивали с помощью метода площади под кривой операционной характеристики приёмника (ROC-AUC). Вклад каждого предиктора в результат прогнозирования оценивали с помощью метода SHapley Additive exPlanations (SHAP).

Результаты. Определены результаты прогностической эффективности ANN по AUC-ROC: 0,771 для модели I и 0,844 для модели II. RF AUC-ROC составила 0,778 для модели I и 0,845 для модели II. Для дальнейшей работы выбран алгоритм RF ввиду его лучшей интерпретируемости. Наиболее значимыми признаками, влияющими на прогнозируемые исходы, стали исходные значения NIHSS и mRs, возраст пациента, время доезда до стационара от начала инсульта, тип инсульта. При проверке эффективности алгоритма RF на внешней валидационной выборке из 783 записей показатели ROC AUC cоставили 0,786 для модели I и 0,774 для модели II. Для практического применения создан калькулятор.

Заключение. Разработанные модели на основе алгоритма RF способны в течение первых суток от начала инсульта достоверно прогнозировать ранний функциональный исход с оценкой по NIHSS и mRs на основании клинико-анамнестических предикторов. Полученный инструмент полезен для формирования персонифицированных терапевтических и реабилитационных стратегий в острый период инсульта. Универсальность использования моделей позволяет их применение в удалённых сельских медицинских учреждениях с дефицитом или отсутствием профильных специалистов и диагностического оборудования.

Обоснование. Нарушение сгибания коленного сустава паретичной конечности у больных, перенёсших инсульт, является одной из частых проблем при ходьбе. Метод биологической обратной связи (БОС) по кинематике суставов стал доступен для применения относительно недавно, и его возможности требуют исследования.

Цель исследования ― определить возможность использования метода БОС для увеличения амплитуды сгибания коленного сустава у больных с гемипарезом в раннем восстановительном периоде после ишемического церебрального инсульта.

Методы. Пациенты основной группы (n = 11; гемипарез; ранний восстановительный период после ишемического церебрального инсульта) выполняли курс тренировок с БОС по амплитуде сгибания коленного сустава и индивидуальную программу реабилитации. Группа сравнения (n = 11) с теми же критериями отбора получала только стандартную реабилитацию. Биомеханическое исследование ходьбы и клиническую оценку с помощью шкал выполняли до и после курса лечения. В группу контроля вошли практически здоровые добровольцы (n = 34).

Результаты. Клиническая оценка по используемым шкалам показала достоверное улучшение (p < 0,05) состояния, как и два домена Международной классификации функционирования, ограничений жизнедеятельности и здоровья. Функционально наблюдаются общие закономерности, характерные для гемипаретической походки: уменьшение опороспособности паретичной конечности, нарушение реципрокности, асимметрия шага; также наблюдается снижение амплитуды сгибания суставов вследствие относительного удлинения конечности на стороне пареза. Мышечная активность снижена практически во всех группах, особенно в мышцах голени, что отражает уменьшение амплитуды сгибания голеностопного сустава и синдром отвисающей стопы; отсутствие высокоамплитудного сгибания обусловлено слабостью задней группы мышц бедра. Анализ фаз цикла шага в основной группе выявил достоверное снижение (p < 0,05) периода опоры на контралатеральной стороне и уменьшение величины суммарного периода двойной опоры. Результатом уменьшения периода опоры на здоровой стороне является снижение нагрузки на неё из-за более равномерной опороспособности обеих конечностей. Результатом эффективности БОС при данном типе тренировки является достоверное увеличение (p < 0,05) маховой амплитуды коленного сустава на стороне пареза в период переноса (именно эта амплитуда и была целью БОС-тренировки). В группе сравнения данная амплитуда достоверно не изменилась.

Заключение. БОС-тренировки продолжительностью 20 минут в течение 10 дней способствуют уменьшению асимметрии шага, повышению выносливости и безопасности при ходьбе. Метод БОС является неинвазивным, немедикаментозным способом лечения с минимальными противопоказаниями, что делает его перспективным в реабилитации постинсультных нарушений, в частности восстановлении амплитуды сгибания коленного сустава и улучшении опороспособности паретичной конечности у пациентов в раннем восстановительном периоде после ишемического инсульта.

Пациентам с двигательными и/или когнитивными расстройствами, перенёсшим инсульт, травму головного или спинного мозга, пациентам с хроническими болевыми синдромами, нейродегенеративными заболеваниями и неврологическими последствиями тяжёлой формы COVID-19 не всегда и недостаточно эффективно помогают фармакотерапия и традиционные методы реабилитации. Одним из инновационных терапевтических подходов для восстановления утраченных функций является вмешательство с использованием виртуальной реальности ― комбинированной интерактивной технологии, которая создаёт виртуальный мир посредством компьютерного моделирования, обеспечивает мультисенсорную стимуляцию у пациентов, активирует восстановительные нейронные механизмы и оказывает анальгезирующий эффект. Использование виртуальной реальности в неврологии возросло за последние годы, продемонстрировав её эффективность в улучшении как двигательных, так и когнитивных результатов лечения широкого спектра неврологических и нейропсихологических дисфункций за счёт нейропластичности и нейрогенеза в повреждённых областях мозга. Реабилитация на основе виртуальной реальности применяется либо отдельно, либо в сочетании с другими формами терапии. Наиболее эффективно комбинированное лечение, включающее в себя лечебную физкультуру, физиотерапию, психологическое консультирование, стандартную когнитивную тренировку и упражнения с применением иммерсивной виртуальной реальности, создающей ощущение присутствия в трёхмерной цифровой среде, которая позволяет пользователю погружаться в виртуальную среду и натуралистически взаимодействовать с виртуальными объектами с помощью головных дисплеев и датчиков мониторинга тела. Согласно результатам систематических обзоров и метаанализов, у многих или большинства пациентов в зависимости от исходного состояния наблюдается повышение объёма произвольных движений, улучшение равновесия, когнитивных функций, настроения и качества жизни, снижение тревожности и интенсивности боли. Таким образом, применение терапии на основе виртуальной реальности является перспективным подходом в реабилитации пациентов с неврологической симптоматикой. Неврологическая реабилитация на основе виртуальной реальности позволяет индивидуально определить сложность и интенсивность упражнений, повысив комплаентность пациентов за счёт геймификации (игрофикации). Тем не менее необходимы дальнейшие исследования для стандартизации тестируемых методов виртуальной реальности, уточнения критериев включения/невключения пациентов, участвующих в клинических исследованиях, а также для оптимизации протоколов и изучения долгосрочных эффектов.

Термин «хроническое критическое состояние» впервые введён в 1985 году исследователями медицинского факультета Стэнфордского университета в статье с провокационным заголовком «Спасти или дать умереть?» Авторы описали категорию пациентов, выделяющуюся среди общей популяции больных отделений реанимации и интенсивной терапии. Эти пациенты, получившие полный спектр интенсивной терапии, не погибали, но и не достигали выздоровления в течение недель, месяцев или даже лет после острого критического события. Вместе с тем исследователи заложили основу для дальнейшего изучения этого феномена.

По данным отечественных и зарубежных источников, пациенты в хроническом критическом состоянии составляют 5–20% от общего числа больных в реанимационных отделениях. Несмотря на интенсивное лечение и реабилитационные мероприятия, у большинства таких пациентов со временем развиваются нарушения гомеостаза и осложнения, приводящие к полиорганной недостаточности и летальному исходу.

В данной статье группа авторов представила опыт применения интервальной гипокси-гипероксической терапии в реабилитации пациента с хроническим нарушением сознания в хроническом критическом состоянии. В условиях реанимационного отделения на базе Научно-исследовательского института реабилитологии им. проф. Пряникова И.В. ФГБНУ «Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии» пациенту был проведён двухнедельный курс терапии. Использование дозированных гипоксических тренировок способствовало улучшению адаптационных возможностей его организма и в рамках комплексной реабилитации привело к регрессу неврологического дефицита.

Представленный клинический случай наглядно показывает, что внедрение интервальной гипокси-гиперокситерапии в лечебно-реабилитационный процесс на этапе пребывания пациентов в условиях реанимации обладает определённым потенциалом.