Динамика госпитальной летальности при инсульте и факторы, повлиявшие на её снижение в странах Евросоюза, Ближнего Востока, в Америке, Канаде, Эфиопии и Китае

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. На современном этапе развития системы специализированной медицинской помощи пациентам с острым нарушением мозгового кровообращения (ОНМК) ранняя госпитальная летальность справедливо выбрана в качестве целевого индикатора. Она интегрально отражает правильность организационных решений, полноту и качество диагностического процесса, доступность помощи и коморбидные особенности пациентов.

Цель. Поиск сведений, отражающих уровень внутрибольничной летальности при ОНМК, и факторов, повлиявших на её снижение.

Материалы и методы. Поиск информации осуществлялся в базе данных Medline посредством электронной поисковой системы PubMed по ключевым словам «mortality rate», «in-hospital mortality», «stroke», «prediction». В обзор включались источники на любом языке с 2000 г. по настоящее время, имеющие полнотекстовую версию в онлайн-доступе. Большая часть статистических данных получена из национальных регистров пациентов с инсультом.

Результаты. Прямые показатели доли госпитальной летальности существенно различались в разных странах, что не позволило использовать метод прямого сравнения. Госпитальная летальность существенно изменялась и зависела от клинических особенностей и организации помощи, в том числе от уровня и размера больниц. Динамика изменений госпитальной летальности, отражённая в 9 отчетах из 22, позволила отследить степень снижения этого показателя. Средняя скорость снижения составила 0,36% в год. Более быстрые изменения данного параметра были характерны для ишемического типа ОНМК и сопутствовали внедрению и расширению сети сосудистых центров для ОНМК с обязательным отделением «stroke units». Нами выделены «модифицируемые» и «немодифицируемые» факторы, определяющие госпитальную летальность у пациентов с ОНМК.

Заключение. Для более точной оценки роли факторов, влияющих на изменение госпитальной летальности в различных странах, требуется проведение метаанализа, который бы учитывал локальные организационные особенности, наличие подготовленных кадров для сосудистых центров, степень информированности населения. Наиболее устойчивыми предикторами причин госпитальной летальности являются возраст, тип инсульта, локализация поражения, уровень сознания по Шкале комы Глазго, тяжесть инсульта по NIHSS, коморбидность. К факторам, способствующим снижению доли госпитальной летальности, относятся информированность населения, повышение доступности интенсивных коек для пациентов с ОНМК, телемедицина, контроль за развитием поздних осложнений, первичная профилактика. 

Об авторах

Игорь Алексеевич Вознюк

ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова»; ГБУ «Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт скорой помощи имени И.И. Джанелидзе»

Email: airty@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

Елена Михайловна Морозова

ГБУ «Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт скорой помощи имени И.И. Джанелидзе»

Email: airty@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

Мария Викторовна Прохорова

ГБУ «Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт скорой помощи имени И.И. Джанелидзе»

Автор, ответственный за переписку.
Email: airty@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Пирадов М.А., Гулевская Т.С., Гнедовская Е.В. и др. Синдром полиорганной недостаточности при тяжелых формах инсульта (клинико-морфологическое исследование). Неврологический журнал. 2006; 5: 9–13.
  2. Румянцева С.А., Оганов Р.Г., Силина Е.В. и др. Сердечно-сосудистая патология при остром инсульте (некоторые аспекты распространенности, профилактики и терапии). Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2014; 13(4): 47–53. doi: 10.15829/1728-8800-2014-4-47-53.
  3. Сидякина И.В., Царенко С.В., Добрушина О.Р. и др. Прогностическая модель оценки летальности и функционального восстановления после тяжелого и крайне тяжелого инсульта. Медико-социальная экспертиза и реабилитация. 2012; (3): 49–52.
  4. Ovbiagele B. Nationwide trends in in-hospital mortality among patients with stroke. Stroke. 2010; 41(8): 1748–1754. doi: 10.1161/strokeaha.110.585455. PMID: 20558829.
  5. Metsker О., Vozniuk I., Kopanitsa G., et al. Stroke ICU patient mortality day prediction. In: Krzhizhanovskaya V.V. et al. (eds.) Computational Science – ICCS 2020. Cham, 2020: 390–405, 2020. doi: 10.1007/978-3-030-50423-6_29.
  6. Sun S., Pan Y., Bai L., et al. GWTG Risk model for all stroke types predicts in-hospital and 3-month mortality in chinese patients with acute stroke. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2018; 28(3): 800–806. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2018.11.02. PMID: 30553646.
  7. Fekadu G., Chelkeba L., Kebede A. Burden, clinical outcomes and predictors of time to in hospital mortality among adult patients admitted to stroke unit of Jimma university medical center: a prospective cohort study. BMC Neurol. 2019; 19(1): 213. doi: 10.1186/s12883-019-1439-7. PMID: 31470811.
  8. Chen H., Shi L., Wang N., et al. Analysis on geographic variations in hospital deaths and endovascular therapy in ischaemic stroke patients: an observational cross-sectional study in China. BMJ Open. 2019; 9(6): e029079. doi: 10.1136/bmjopen-2019-029079. PMID: 31239305.
  9. Gebreyohannes E.A., Bhagavathula A.S., Abebe T.B., et al. In-hospital mortality among ischemic stroke patients in gondar university hospital: a retrospective cohort study. Stroke Res Treat. 2019; 2019: 7275063. doi: 10.1155/2019/7275063. PMID: 30693082.
  10. Heuschmann P.U. Predictors of in-hospital mortality and attributable risks of death after ischemic stroke: the German Stroke Registers Study Group. Arch Intern Med. 2004; 164(16): 1761–1768. doi: 10.1001/archinte.164.16.1761. PMID: 15364669.
  11. Koennecke H.C., Belz W., Berfelde D., et al. Factors influencing in-hospital mortality and morbidity in patients treated on a stroke unit. Neurology. 2011; 77(10): 965–972. doi: 10.1212/wnl.0b013e31822dc795. PMID: 21865573.
  12. Minnerup J., Wersching H., Unrath M., Berger K. Explaining the decrease of in-hospital mortality from ischemic stroke. PLоS One. 2015; 10(7): e0131473. doi: 10.1371/journal.pone.0131473. PMID: 26154704.
  13. Smith E.E., Shobha N., Dai D., et al. Risk score for in-hospital ischemic stroke mortality derived and validated within the get with the guidelines-stroke program. Circulation. 2010; 22(15): 1496–1504. doi: 10.1161/circulationaha.109.932822. PMID: 20876438.
  14. Cadilhac D.A., Kilkenny M.F., Levi C.R., et al. Risk-adjusted hospital mortality rates for stroke: evidence from the Australian Stroke Clinical Registry (AuSCR). Med J Aust. 2017; 206(8): 345–350. doi: 10.5694/mja16.00525. PMID: 28446116.
  15. Steiner M.M., Brainin M. The quality of acute stroke units on a nation-wide level: the Austrian Stroke Registry for acute stroke units. Eur J Neurology. 2003; 10(4): 353–360. doi: 10.1046/j.1468-1331.2003.00609.x. PMID: 12823485.
  16. Gattringer T., Posekany A., Niederkorn K., et al. Predicting early mortality of acute ischemic stroke. Stroke. 2018; 50(2): 349–356. doi: 10.1161/strokeaha.118.022863. PMID: 30580732.
  17. Stepanova M., Venkatesan C., Altaweel L., et al. Recent trends in inpatient mortality and resource utilization for patients with stroke in the United States: 2005–2009. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2013; 22(4),: 491–499. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2013.03.00. PMID: 23545319.
  18. Keller K., Geyer M., Münzel T., et al. Impact of atrial fibrillation on in-hospital mortality of ischemic stroke patients and identification of promoting factors of atrial thrombi — Results from the German nationwide inpatient sample and a single-center retrospective cohort. Observational Study Medicine (Baltimore). 2019; 98(4): e14086. doi: 10.1097/MD.0000000000014086. PMID: 30681566.
  19. Arboix A., García-Eroles L., Comes E., et al. Importance of cardiovascular risk profile for in-hospital mortality due to cerebral infarction. Rev Esp Cardiol. 2008; 61(10): 1020–1029. doi: 10.1016/s1885-5857(09)60005-0. PMID: 18817678.
  20. Lee J., Morishima T., Kunisawa S., et al. Derivation and validation of in-hospital mortality prediction models in ischaemic stroke patients using administrative data. Cerebrovasc Dis. 2013; 35(1): 73–80. doi: 10.1159/000346090. PMID: 23429000.
  21. Saposnik G., Hill M.D., O’Donnell M., et al. Variables associated with 7-day, 30-day, and 1-year fatality after ischemic stroke. Stroke. 2008; 39(8): 2318–2324. doi: 10.1161/strokeaha.107.510362. PMID: 18566303.
  22. Ohinmaa A., Zheng Y., Jeerakathil T., et al. Trends and regional variation in hospital mortality, length of stay and cost in hospital of ischemic stroke patients in Аlberta accompanying the provincial reorganization of stroke care. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2016; 25(12): 2844–2850. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2016.07.046. PMID: 27663512.
  23. Ganesh A., Lindsay P., Fang J., et al. Integrated systems of stroke care and reduction in 30-day mortality. Neurology. 2016; 86(10): 898–904. doi: 10.1212/wnl.0000000000002443. PMID: 26850979.
  24. Roussot A., Cottenet J., Gadreau M., et al. The use of national administrative data to describe the spatial distribution of in-hospital mortality following stroke in France, 2008–2011. Int J Health Geogr. 2016; 15(1): 2. doi: 10.1186/s12942-015-0028-2. PMID: 26754188.
  25. Tanne D., Koton S., Molshazki N., et al. Trends in management and outcome of hospitalized patients with acute stroke and transient ischemic attack: The National Acute Stroke Israeli (NASIS) Registry. Stroke. 2012; 43(8): 2136–2141. doi: 10.1161/strokeaha.111.647610. PMID: 22569935.
  26. Rodríguez Lucci F., Pujol Lereis V., Ameriso S., et al. In-hospital mortality due to stroke. Medicina (B Aires). 2013; 73(4): 331–334. PMID: 23924531.
  27. The 2018 National (Irish) Stroke Register Annual Report
  28. Counsell C., Dennis M., McDowall M., Warlow C. Predicting outcome after acute and subacute stroke: development and validation of new prognostic models. Stroke. 2002; 33(4): 1041–1047. doi: 10.1161/hs0402.105909. PMID: 11935058.
  29. Counsell C., Dennis M. Systematic review of prognostic models in patients with acute stroke. Cerebrovascular Diseases. 2001; 12(3): 159–170. doi: 10.1159/000047699. PMID: 11641579.
  30. Ho W.M., Lin J.R., Wang H.H., et al. Prediction of in-hospital stroke mortality in critical care unit. Springerplus. 2016; 5(1): 1051. doi: 10.1186/s40064-016-2687-2. PMID: 27462499.
  31. Weimar C. Age and National Institutes of Health Stroke Scale Score within 6 hours after onset are accurate predictors of outcome after cerebral ischemia: development and external validation of prognostic models. Stroke. 2003; 35(1): 158–162. doi: 10.1161/01.str.0000106761.94985.8b. PMID: 14684776.
  32. Viana Baptista M., van Melle G., Bogousslavsky J. Prediction of in-hospital mortality after first-ever stroke: the Lausanne Stroke Registry. J Neurol Sci. 1999; 166(2): 107–114. doi: 10.1016/s0022-510x(99)00117-3. PMID: 10475103
  33. Wang Y., Lim L.L., Levi C., et al. A prognostic index for 30-day mortality after stroke. J Clin Epidemiol. 2001; 54(8): 766–773. doi: 10.1016/s0895-4356(01)00338-9. PMID: 11470384.
  34. Weimar C., Ziegler A., König I.R., Diener H.C. Predicting functional outcome and survival after acute ischemic stroke. J Neurol. 2002; 249(7): 888–895. doi: 10.1007/s00415-002-0755-8. PMID: 12140674.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Vozniuk I.A., Morozova E.M., Prokhorova M.V., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77-83204 от 12.05.2022.


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах