Модели прогнозирования исходов черепно-мозговой травмы у пожилых людей с учётом когнитивного статуса
Аннотация
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 y6=7,895-1,469x6, где x5 и x6 – балл когнитивных нарушений по шкале MMSE.
Заключение. Результаты показывают негативное влияние когнитивных нарушений на исходы ЧМТ, для прогнозирования которых разработаны прогностические модели.

