Дифференцированные подходы к прогнозированию клинико-социального исхода острого периода мозгового ишемического супратенториального инсульта с использованием спектрального анализа электроэнцефалографического паттерна в дебюте заболевания

Abstract

С целью оптимизации дифференцированного прогнозирования исхода мозгового ишемического супратенториального инсульта проведено клинико-компьютерно-электроэнцефалографическое исследование 120 пациентов в остром периоде заболевания. На основании обработки полученных результатов методом бинарной логистической регрессии разработаны решающие правила прогнозирования вероятности наступления летального и относительно неблагоприятного варианта нелетального клинико-социального исхода острого периода мозгового ишемического супратенториального инсульта. По результатам ROC-анализа проведена оценка качества разработанных прогностических моделей и обоснована целесообразность их использования для оптимизации лечебных мероприятий у указанного контингента больных. З метою оптимізації диференційованого прогнозування завершення мозкового ішемічного супратенторіального інсульту виконано клініко-комп’ютерно-електроенцефалографічне дослідження 120 пацієнтів під час гострого періоду захворювання. На основі обробки отриманих результатів методом бінарної логістичної регресії розроблені вирішальні правила прогнозування ймовірності настання летального і відносно несприятливого варіанту нелетального завершення гострого періоду мозкового ішемічного супратенторіального інсульту. За результатами ROC-аналізу виконали оцінку якості розроблених прогностичних моделей і обґрунтували доцільність їх використання для оптимізації лікувальних заходів у зазначеного контингенту хворих. Clinical computed electroencephalographic examination of 120 patients in acute period of ischemic supratentorial stroke was made with the aim of differential outcome prognosis optimization. The criteria of lethal and unfavorable nonlethal variant of clinical, social outcome prognosis of stroke’s acute period were developed by binary logistic regression method. Evaluation of prognostic models effectiveness was made using ROC-analysis. The practicability of model’s application for treatment measures optimization was justified in patients with acute stroke.