Агарков Николай Михайлович – доктор медицинских наук, профессор кафедры биомедицинской инженерии
305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, д. 94,
308015, г. Белгород, ул. Победы, д.85
Nikolay M. Agarkov – Dr. Sc. (Med.), Professor of the Department of biomedical engineering, Southwest State University; professor of the Department of Propaedeutics of Internal Diseases and Clinical Information Technologies, Belgorod State National Research University
50 let Oktyabrya str., 94, Kursk 305040,
Pobedy Str., 85, Belgorod 308015
Павлов Олег Георгиевич – доктор медицинских наук, доцент, заведующий медико-генетическим отделением
101000, г. Москва, ул. Покровка, д. 22а
Oleg G. Pavlov – Dr. Sc. (Med.), Associate Professor
Pokrovka, st. 22a, Moscow 101000
Яковлев Александр Павлович – доктор медицинских наук, профессор, профессор кафедры иммунологии и специализированных клинических дисциплин
302026, г. Орел, ул. Комсомольская, д. 95
Alexander P. Yakovlev – Dr. Sc. (Med.), professor, professor of the Department of immunology and specialized clinical disciplines
Komsomolskaya str., 95, Oryol 302026
Иванов Виктор Афанасьевич – доктор медицинских наук, профессор кафедры анатомии человека
305041, г. Курск, ул. Карла Маркса, д. 3
Viktor A. Ivanov – Dr. Sc. (Med.), professor of the Department of Human Anatomy
Karl Marx Str., 3, Kursk 305041
Бахарева Арина Александровна – студент кафедры биомедицинской инженерии
305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, д. 94
Arina A. Bakhareva – student of the Department of Biomedical Engineering
50 let Oktyabrya str., 94, Kursk 305040
Федосеев Илья Максимович – студент кафедры биомедицинской инженерии
305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, д. 94
Ilya M. Fedoseev – student of the Department of Biomedical Engineering
50 let Oktyabrya str., 94, Kursk 305040
Введение. Для оптимизации диагностической и лечебной помощи пациентам важным является прогнозирование исходов черепно-мозговой травмы (ЧМТ) в зависимости от степени когнитивных нарушений, но последние редко используются в прогностических моделях.
Цель исследования. Разработка моделей прогнозирования исходов легкой и средней степени тяжести ЧМТ у пожилых пациентов с учетом когнитивного статуса.
Материал и методы. Обследовано 125 пациентов 60–74 лет на 8–9 и 20–21 сутки с легкой и средней степенью тяжести ЧМТ соответственно. Исходы ЧМТ классифицированы на 3 группы: 1 – способность пациентов выполнять двигательные и сенсорные действия; 2 – настроение и межличностное взаимодействие; 3 – социальные контакты и работа. Когнитивные нарушения выявлялись по шкале Mini-Mental State Examination (MMSE). Для разработки прогностических моделей вышеназванных исходов ЧМТ использована программа «Statistica 17.0» и регрессионный анализ.
Результаты. Установлены обратные слабые связи между легкой степенью тяжести ЧМТ и исходами ЧМТ. Однако ассоциация средней степени тяжести ЧМТ с исходами оказалась выше, чем для легкой ЧМТ, и особенно для участия в социальных контактах и работе (r=-0,452; p < 0,01), и для настроения и межличностного взаимодействия (r=-0,406; p < 0,01). С когнитивными нарушениями исходы ЧМТ во всех случаях имели прямую умеренную связь с коэффициентами корреляции от 0,339 до 0,372 (p < 0,01). Для прогнозирования способности пациентов выполнять двигательные и сенсорные действия (y4) с учетом балла когнитивных нарушений (x4) создана скорректированная модель y4=7,3891,724x4, для прогнозирования настроения и межличностного взаимодействия скорректированная модель y5=8,241-1,406x5, для прогнозирования участия пациентов в социальных контактах и работе скорректированная модель y =7,895-1,469x6, где x и x – балл когнитивных нарушений по шкале MMSE.
Заключение. Результаты показывают негативное влияние когнитивных нарушений на исходы ЧМТ, для прогнозирования которых разработаны прогностические модели.
Introduction. Predicting the outcomes of traumatic brain injury (TBI) depending on the degree of cognitive impairment is important for optimizing diagnostic and therapeutic care, but cognitive impairments are rarely used in predictive models.
Aim. To develop models for predicting the outcomes of mild and moderate TBI in elderly patients, taking into account cognitive status.
Material and methods. A total of 125 patients aged 60–74 years with mild and moderate TBI were examined on days 8–9 and 20–21, respectively. TBI outcomes were classified into 3 groups: 1 – patients’ ability to perform motor and sensory actions, 2 – mood and interpersonal interaction, 3 – social contacts and work. Cognitive impairments were detected using the Mini-Mental State Examination (MMSE). The Statistica 17.0 program and regression analysis were used to develop predictive models of the above-mentioned TBI outcomes.
Results. Weak inverse correlations between mild TBI severity and TBI outcomes were established. However, the association of moderate TBI severity with outcomes was higher than for mild TBI, especially for participation in social contacts and work (r = -0.452; p < 0.01) and for mood and interpersonal interaction (r = -0.406; p < 0.01). In all cases, the outcomes of TBI with cognitive impairments had a moderate positive correlation, with correlation coefficients from 0.339 to 0.372 (p < 0.01). To predict the ability of patients to perform motor and sensory actions (y4), taking into account the score of cognitive impairment (x4), an adjusted model y4 = 7,389–1,724x4 was created. To predict mood and interpersonal interaction, an adjusted model y5 = 8,241–1,406x5; to predict patient participation in social contacts and work, an adjusted model y6 = 7,895– 1,469x6, where x5 and x6 are the scores of cognitive impairments on the MMSE scale.
Conclusion. The results show the negative impact of cognitive impairment on the outcomes of TBI, for the prediction of which prognostic models have been developed.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.