Predictors of the Effectiveness of Medical Rehabilitation of Patients with Cerebral Palsy

略语表

VAS — 视觉模拟评分

CI — 置信区间

ICP — 小儿脑瘫

ICF — 国际功能、残疾与健康分类

OR — 优势率

GMFCS ― 全球运动功能分类系统

GMFM-88 ― 粗大运动功能测试量表

MACS ― 手动能力分类系统

研究现实性

导致儿童残疾的最常见原因之一是小儿脑瘫（ICP）。本病是一组永久性的运动发育和姿势保持障碍，其形成是由于胎儿或婴儿正在发育的大脑受到非进行性损伤[1, 2]。在俄罗斯联邦，小儿脑瘫发病率与全球流行病学情况相符，根据各种数据，每1000名新生儿中有2.0例至3.3例[3, 4]。小儿脑瘫的临床表现除了运动障碍外，还包括语言障碍、智力迟钝、癫痫和其他限制小患者生命活动的障碍[5, 6]。在小儿脑瘫的医疗康复中，拥有预测结果的临床工具是至关重要的[7]。尽管目前正在积极研究决定小儿脑瘫康复预后和进一步社会适应的临床和社会经济因素[8, 9]，但尚未确定能够预测医疗康复措施有效性的预测因素。

本研究的目的利用记忆资料、量表和问卷调查来确定小儿脑瘫医疗康复效果的预测因素。

材料与方法

该前瞻性研究于2017年至2019年在俄罗斯卫生部联邦国家高等教育预算教育机构Privolzhsky Research Medical Universit的大学医院进行，由俄罗斯卫生部联邦国家高等教育预算教育机构Privolzhsky Research Medical Universit地方伦理委员会批准（2017年3月29日第4号协议）。

根据《疾病和相关健康问题国际统计分类》第10次修订版（痉挛性截瘫—G80.1，偏瘫—G80.2，无肌力脑瘫—G80.4，混合型—G80.8），纳入了各种形式的脑瘫患者。参与者被告知该研究的细节，以及该研究是自愿的。小儿脑瘫的父母和调查医生都签署了知情同意书。

纳入标准：诊断为脑瘫，年龄为4—8岁。

排除标准：与运动和姿势保持障碍有关的替代诊断；研究医生认为可能影响患者生活质量的合并症；严重的精神障碍（如躁郁症）。

根据全球运动功能分类系统（GMFCS），小儿脑瘫的运动障碍水平为1.83±0.50。患者的初始特征见表1。

表 1患者的初始临床和人口统计数据（n = 29）

为了明确脑的解剖结构病变，所有患者均行脑磁共振成像[3]。各规范的评价指标见表3。

表 3小儿脑瘫患者的国际功能、残疾与健康分类领域评估指标

通过对患者病史、回忆资料的分析，以及患者的检查和神经影像学检查结果，填写评估表，列出了儿童和青少年脑瘫患者简易基本ICF的类别[10—12]。评估表提供了病人功能状况的详细描述，包括相关的环境因素。

我们提出的标准被用来描述医疗康复的结果。根据这个标准，在至少3个领域减少至少1分，就被认为是决定因素在ICF分类成分 《功能》、《活动和参与》方面的水平提高。根据以前发表的一项研究，这一标准的敏感性和特异性分别为89%和91%[7]。

康复活动在住院、门诊和家庭环境中进行了为期一年的时间。住院康复治疗包括机械治疗、物理治疗、按摩、理疗和反射疗法，并根据需要进行药物治疗。每年2次住院康复2个疗程，每个疗程14天。门诊康复包括按摩2—3个疗程，持续10天，同时进行肉毒杆菌治疗。家庭康复通过医生建议的日常体育锻炼进行。此外，根据ICF，还与患者家长进行了磋商，以确定《障碍》环境因素，并将其修改为《促进因素》。

采用MedCalc统计软件和Microsoft Office Excel（2010）对结果进行统计处理。采用以下统计分析方法：使用夏皮罗-威尔克准则检验定量特征分布的性质。下面给出的样例参数有下列名称：Me—中位数；Q1—下四分位数；Q3—上四分位数；Mean—算术平均值；SD—标准差，n—样本量，p—差异的统计意义。使用参数和非参数统计方法对组内平均值进行统计比较：分别采用学生配对t检验和Wilcoxon检验（针对相关样本），分别采用学生检验和Mann-Whitney检验（针对非相关样本）。为了检验定性特征与序数特征之间的相关性，使用了共轭表的皮尔逊准则χ2。如果使用皮尔逊χ2检验或然率表得到的结果存在偏倚风险，则使用费舍尔精确检验来检验无效假设，对四维表中的被分析组进行成对比较，并对多重比较进行邦弗罗尼校正。将单因素分析显示亚组间差异有统计学意义的指标引入逻辑回归分析。通过计算阳性和阴性结果的敏感性、特异性和预测值来评估预测因素。为了确定最适合预测某一治疗结果的定量指标的阈值水平，构建了一条ROC曲线，显示基于预测因素的分类中真实阳性病例数与错误阴性病例数的相关性。定量预测器的阈值（如GMFM-88量表的结果）是ROC曲线下面积最大的阈值，因为该曲线对应的是预测因素的灵敏度和特异性的最佳组合。假设显著性水平的临界值为5%（p≤0.05）。

结果

康复治疗12个月后，18例（62%）脑瘫患者（第一组）好转，11例（38%）脑瘫患者（第二组）无好转。第一组患者疼痛症状强度降低，关节活动度和自主运动控制能力增强，体位、行走和手部精确运动的维持能力增强。痉挛症状也有所减少，生活限制障碍减少，生活质量有所改善。在GMFM-88量表上，运动功能有所改善（p<0.0001），在Ashworth量表上，痉挛减少（p=0.0005），在MACS量表上，手动能力有所改善（p=0.0078），在VAS上，疼痛减少（p=0.0001）。第二组临床表现无明显变化，上述量表各项指标无明显变化。两组患者GMFCS量表的运动功能水平保持不变。

表4显示了康复措施前后不同ICF领域异常程度不同的患者数量。

表 4康复措施前后不同严重程度组的小儿脑瘫患者人数

得到改善的患者在以下领域的决定性得分（根据我们提出的标准[7]）有统计学意义的下降：b134《睡眠功能》（p=0.0020），b280《痛觉》（p=0.0001），b710《关节活动性》（p=0.0020），b735《肌张力功能》（p=0.0020），b760《自主运动的控制》（p=0.0001），d415《保持一种身体姿势》（p=0.0002），d440《精巧手的使用》（p=0.0078），d450《行走》（p＜0.0001），d460《在不同地点到处移动》（p＜0.0001），d710《人际关系》（p=0.0039），d760《家庭人际关系》（p=0.0313）。在没有改善的患者中，任何领域的决定因素水平没有统计学上的显著变化。

将Ashworth评分、MACS评分、VAS评分和GMFM-88评分结果作为可能的康复效果预测指标。分布组与未改善组的符合性表明，反应前各组GMFCS量表（p=0.0083）、GMFM-88量表（p=0.001）、Ashworth stroke评分（p=0.0001）、VAS量表（p=0.0357，表 5）的差异有统计学意义。

表 5小儿脑瘫患者在康复前的问卷调查和量表评分，取决于随后的康复结果

注：* — 学生的t检验；** — 曼-惠特尼U检验

然后在各组之间比较了疼痛综合征、运动和协调功能受损以及儿童的人际交往和态度等ICF领域决定因素的水平。对不相关样本的分析表明，在康复干预之前，有改善的病人在ICF的以下领域平均有更多的最佳得分：b710《关节活动性》（p<0.0001），b735《肌张力功能》（p<0.0001），b760《自主运动的控制》（p=0.0014），d415《保持一种身体姿势》（p=0.0002），d450《行走》（p=0.0001），d460《在不同地点到处移动》（p=0.0002），d710《人际关系》（p=0.0105，表 6）。

表 6小儿脑瘫患者康复前在国际功能、残疾与健康分类领域的水平与后续康复结果的关系

注：* — 曼惠特尼U检验

在病史数据中，以下指标被认为是可能预测康复效果的指标：怀孕时母亲和父亲的年龄，母亲的怀孕次数，预产期，新生儿的体重，婴儿的性别，出生后1分钟和5分钟的Apgar评分，以及诊断为脑瘫时婴儿的年龄。没有一个病史评分在有改善和无改善的病人组之间显示出统计学上的显著差异，因此不能进入二元逻辑回归程序以确定预测能力。

在统计学上有显著差异的ICF量表和领域被输入二元逻辑回归程序，以确定具有最大预测价值的康复效果预测因素。最初，我们进行了单变量回归分析，以评估每个自变量对结果的影响。单变量分析显示，GMFM-88得分（p=0.0127）和ICF以下领域的决定性水平是康复效果的更重要预测因素：

• b760《自主运动的控制》（p=0.0050），

• d415《保持一种身体姿势》（р=0.0040），

• d710《人际关系》（р=0.0266；表 7）。

表 7小儿脑瘫患者康复效果的预测因素：单变量逻辑回归的结果

注：OR — 优势率；CI — 置信区间

发现每个模型都能充分描述预测因素对康复结果的影响（改善或无改善）。这一点从χ2的高显著性水平可以看出，它检验了预测因素的参数估计为空的假设（即预测因素影响康复结果的假设）。

在包括几个变量（GMFM-88、b760、d415、d710）的不同模型的多变量逻辑回归中，没有发现明显的预测因素。没有任何模型显示几个变量的组合可以成为积极康复结果的预测因素。因此，每个因素都可以作为一个预测的效果的康复单独。

通过构建ROC曲线，分析各项康复效果预测指标阈值的敏感性和特异性。GMFM-88量表的ROC曲线下面积为0.937（p< 0.001），对应预测的高质量（图 1）。结果显示，GMFM-88评分在82.1%以上的患者在采取康复措施前康复预后良好。ICF领域b760《自主运动的控制》（ROC曲线下面积：0.833（p＜0.001）、d415《保持一种身体姿势》（ROC曲线下面积：0.896（p＜0.001）和d710《人际关系》（ROC曲线下面积：0.760（p=0.001）是脑瘫患者康复表现的预测因素，ROC≤1（图 2—4）。

图 1全球运动功能评定量表的ROC曲线。

图 2 b760《自主运动的控制》的ROC曲线。

图 3 d415《保持一种身体姿势》的ROC曲线。

图 4 d710《人际关系》的ROC曲线。

讨论

本研究使用专门的问卷、量表和脑瘫儿童/青少年的简短ICF基本资料，研究了临床和神经

据完成任务的初始位置分组任务：躺着、四肢站立、坐着、站着、走着、跑着和跳着。完整的GMFM-88评估大约需要40分钟。对于大多数项目，每个点都有具体的描述。使用GMFM-88比例尺手册中的描述很重要[3]。

ICF在科学研究和临床实践中都有应用[7, 10]。对于像脑瘫这样的疾病分类学形式，这些方面尤为重要，因为目前有许多针对这种病理的治疗方法被提出，但缺乏证据证明其有效性[11]。家长、儿童和医疗专业人员的努力旨在选择有效和安全的治疗干预措施[14]，并ICF是一种工具，它可以帮助确定脑瘫患儿的实际问题，确定康复的目标，计划和监测治疗，测量所取得的结果[7, 14, 15]。然而，存在一些问题使ICF的实际应用复杂化；其中一个问题就是这种分类的繁复（包括1600多个不同的类别）[12, 16]。通这个问题通过使用带有一组特定疾病信息特征的缩写版分类来解决[14]。ICF的基本组是由世卫组织一组国际专家制定的，代表了一系列类别，作为描述与具体分类学形式有关的功能的国际标准[17]。关于脑瘫相关的ICF基本资料的共识尚未达成，专家组的工作成果于2015年发表[10]。一个包含25个类别的简短通用基本资料，既便于评估儿童从0到18岁的一生中病情的动态，也便于进行流行病学研究[10, 11]。关于基本资料选择和使用的详细说明见公开出版物[10]。

GMFM-88和简短的儿童/青少年基本ICF工具包被积极用于脑瘫患者医疗康复的计划和实施[7, 10, 18]。这些临床工具对于参与小儿脑瘫康复的医生、科学家和其他专业人士来说非常熟悉。对GMFM-88阈值和小儿脑瘫/青少年的简短ICF基本资料的了解，可以预测康复干预的效果，在规划医疗康复和确定小儿脑瘫的康复潜力方面起着重要作用。

尽管取得了这些结果，但确定小儿脑瘫医疗康复有效性的预测因素仍然具有相关性[19]。需要进行涉及更多患者和更长的随访期的研究。识别医疗康复有效性的预测因素，将使未来能够更正确地确定脑性瘫痪患者的康复潜力，并选择必要的复杂的康复措施。

结论

本研究通过识别康复效果的预测因素，确定其阈值，为脑性瘫痪患者医疗康复方案的制定提供帮助。研究表明，小儿脑瘫较高的运动和协调功能指标以及较高水平的人际关系是康复效果的重要预测因素。此外，获得的结果表明，在为脑瘫患者规划康复活动时，需要使用国际功能、残疾和健康分类和运动功能定量评估（GMFM-88）。

ADDITIONAL INFORMATION

Funding. The research was carried out as part of the implementation of the strategic academic leadership program "Priority 2030".

Conflict of interests. The authors declares no conflicts of interests.

Contribution of the authors: G. E. Sheyko ― design of the study, acquisition and processing of the material, statistical processing, writing the text; A. N. Belova ― concept and design of the study, editing. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work.

Финансирование. Исследование выполнено в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет–2030».

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Вклад авторов: Шейко Г. Е. ― дизайн исследования, сбор и обработка материала, статистическая обработка, написание текста; Белова А. Н. ― концепция и дизайн исследования, редактирование. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией).