По данным Всемирной организации здравоохранения, мозговой инсульт (МИ) ежегодно развивается у 15 млн человек и уносит жизни более 6 млн больных, являясь одной из лидирующих причин смертности и инвалидизации во всем мире, поэтому изучение вопросов, связанных с течением МИ и прогнозированием его исходов, не теряет своей актуальности.

В настоящее время лечение и реабилитация пациентов с МИ в основном направлены на устранение нарушений, отмечаемых у больных в состоянии бодрствования, в то время как широкий спектр задач, связанных с нарушениями сна, остается нерешенным. Научный интерес, в частности, представляет объективное изучение ночного сна, который имеет большое значение в плане лечебных, реабилитационных мероприятий и прогноза заболевания.

Нарушения сна являются одним из самых распространенных неспецифических осложнений МИ [1]. Установлено, что нарушения структуры сна ассоциированы с худшим восстановлением двигательных и когнитивных функций. Показано, что недостаточный, некачественный или фрагментированный сон оказывает влияние на исход и функциональное восстановление после инсульта [2—4]; у пациентов с большей эффективностью сна отмечается лучший исход инсульта [5—6]. Важное место нормального сна в процессе нейрореабилитации было отмечено [7] в связи с его действием на механизмы нейропластичности. По результатам ряда работ [8—11] было установлено, что нарушения дыхания во время сна (НДВС) у пациентов с инсультом оказывают пагубное влияние на течение заболевания на различных стадиях. Так, НДВС, возникшие в первую ночь после развития инфаркта мозга, ассоциированы с ранним ухудшением неврологического статуса и более длительной госпитализацией.

Цель настоящего исследования — создание модели, позволяющей прогнозировать отдаленный исход МИ на основании полисомнографических параметров.

Обследовали 56 пациентов (31 мужчина и 25 женщин, средний возраст 63,0±1,6 года), находящихся в остром периоде МИ, которые наблюдались в отделении реанимации и интенсивной терапии для больных с острыми нарушениями мозгового кровообращения Московской городской клинической больницы № 31.

Диагноз «инсульт» устанавливали на основании клинических данных (острое развитие неврологической симптоматики длительностью не менее 24 ч) при наличии, по данным нейровизуализации, очага, соответствующего острому ишемическому повреждению или внутримозговому кровоизлиянию.

Критерии включения пациентов в исследование: возраст от 20 до 90 лет; наличие острого инсульта, подтвержденного методами нейровизуализации (КТ/МРТ головного мозга); тяжесть инсульта по шкале Национального института инсульта США — NIHSS 20 баллов и менее; нахождение пациента в отделении реанимации и интенсивной терапии. Критерии исключения: угнетение сознания менее 14 баллов по шкале комы Глазго (Glasgo Coma Scale — ШКГ); сопутствующая церебральная патология; психиатрические заболевания; наличие в анамнезе расстройств сна; психомоторное возбуждение; использование снотворных и седативных препаратов; выраженные речевые расстройства; тяжелые и декомпенсированные сопутствующие заболевания.

Исследование было одобрено локальным этическим комитетом Российского национального исследовательского медицинского университета им. Н.И. Пирогова. Все пациенты подписали информированное согласие на участие в исследовании

Для объективизации выраженности неврологического дефицита использовались шкала NIHSS [12], степени угнетения сознания — ШКГ [13], степени функциональной независимости — модифицированная шкала Рэнкина MRS [14]. Отдаленный исход инсульта фиксировался через 1 год от начала заболевания.

Полисомнографическое исследование проводилось однократно с помощью портативного прибора Weinmann SomnoCheck 2 («R&K», Германия) в течение первых 7 сут от момента развития инсульта. Перед каждым исследованием выполнялась биокалибровка сигналов. Стандартное измерение проводилось в ночное время, на протяжении не менее 6 ч в условиях отделения реанимации и интенсивной терапии по стандартной методике для всех пациентов.

Для визуальной оценки полисомнограмм использовалось программное обеспечение SOMNOlab 2.19, анализ проводился согласно стандартным критериям Американской академии медицины сна [15].

После идентификации стадий сна проводилось вычисление следующих параметров: латенции сна (время от выключения света до возникновения первой 30-секундной эпохи сна — засыпания); общего времени сна (суммарная длительность всех стадий сна); эффективности сна (процент общего времени сна от времени в кровати); латенции быстрого сна (время от засыпания до возникновения первой эпохи REM-cна); относительной продолжительности 1, 2, 3-й стадий и REM-сна (процент соответствующей стадии от общей продолжительности сна); продолжительности бодрствования после засыпания (суммарная продолжительность пробуждений); индекса активаций (количество активаций в 1 ч); индекса периодических движений конечностей (количество периодических движений конечностей в 1 ч); индекс апноэ/гипопноэ — ИАГ (количество эпизодов нарушения дыхания в 1 ч).

Статистическая обработка данных выполнялась на персональном компьютере с помощью электронных таблиц Microsoft Excel для MacOS версия 15.32 и пакета прикладных программ IBM SPSS Statistics для MacOS, версия 24. Все полученные количественные данные были обработаны методами вариационной статистики. Для прогнозирования исхода инсульта использовалась множественная логистическая регрессия. В качестве отклика рассматривалась бинарная переменная, где 0 — благоприятный исход, соответствующий показателю по шкале MRS через год после заболевания от 0 до 2 баллов; 1 — неблагоприятный исход, MRS — от 3 до 6 баллов. При включении предикторов в уравнение множественной логистической регрессии проводилась проверка на их коллинеарность и автокорреляцию. Построение логистической регрессионной модели осуществлялось методом пошагового включения прогностических факторов с определением минимального набора предикторов по оценке квадрата Нейджелкерка (значения коэффициента детерминации R², показывающего долю влияния всех предикторов модели на дисперсию зависимой переменной). Для проверка значимости модели использовался критерий χ². При значении р<0,05 гипотеза о незначимости модели отвергалась. Соответствие модели использованным данным оценивалось с помощью критерия согласия Хосмера—Лемешева. При р>0,05 принималась гипотеза о согласованности модели. Интерпретация параметров логистической регрессии производилась на основе величины Exp (B): если коэффициент B положительный, то Exp (B) >1 и шансы наступления прогнозируемого события возрастают, если коэффициент отрицательный — шансы снижаются. Чувствительность и специфичность модели оценивались при помощи ROC-анализа. Количественная интерпретация результатов для итоговой модели проводилась по ROC-кривой с оценкой показателя площади под ROC-кривой (Area under ROC curve — AUC).

Полученные при полисомнографическом обследовании пациентов результаты представлены в табл. 1.

Для выявления полисомнографических параметров, которые могли бы служить предикторами отдаленного неблагоприятного исхода инсульта, на первом этапе был проведен однофакторный логистический регрессионный анализ. При однофакторном анализе было показано, что на отдаленный прогноз инсульта оказывают влияние общее время сна, эффективность сна, латенция REM-сна, относительная продолжительность 1-й, 2-й стадий и REM-сна, продолжительность бодрствования после засыпания, индекс активации и ИАГ. Результаты однофакторного анализа представлены в табл. 2.

Для определения наиболее значимых предикторов неблагоприятного исхода на следующем этапе был проведен многофакторный логистический регрессионный анализ, в результате которого была создана математическая модель для прогнозирования исхода заболевания у обследуемой категории пациентов. В конечное уравнение логистической регрессии вошли только такие показатели, как латенция REM-сна и ИАГ. Рассчитанные коэффициенты уравнения логистической регрессии представлены в табл. 3.

Значимость коэффициента детерминации R² Нэйджелкерка составила p=0,914, критерия согласия Хосмера—Лемешева — p=0,987.

Таким образом, вероятность (P) принадлежности пациента к группе с неблагоприятным или благоприятным исходом определяется по формуле:

где e — основание натурального логарифма, X₁ — латенция REM-сна, X₂ — ИАГ.

Границы, в которых изменяется вероятность неблагоприятного исхода, установлены в пределах от 0 до 1.

Для оценки качества построенной модели был использован ROC-анализ (см. рисунок).

При значении p<0,34 прогнозируется благоприятный исход инсульта, а при значении p≥0,34 больного относят к группе с неблагоприятным исходом.

Таким образом, предложенная модель позволяет прогнозировать исход МИ с высоким уровнем чувствительности и специфичности.

В настоящем исследовании была создана регрессионная модель для прогнозирования отдаленного исхода МИ с помощью полисомнографических показателей еще на ранних этапах заболевания. При изучении параметров ночного сна, которые могли бы повлиять на отдаленный исход инсульта, выявили, что такими факторами являются латенция REM-сна и ИАГ. Попытки определения прогностической значимости полисомнографических параметров у пациентов с МИ уже предпринимались другими исследователями. Так, в работе А. Terzoudi и соавт. [16] латенция REM-сна также была признана независимым предиктором исхода заболевания. Увеличение латенции REM-сна у пациентов с МИ, вероятно, связано с нарушением механизмов генерации фазы быстрого сна при остром очаговом поражении головного мозга, что в свою очередь способствует трудностям в двигательной реабилитации, так как эта фаза сна известна своим влиянием на консолидацию процедурной (имплицитной) памяти [17—19].

ИАГ также ранее рассматривался исследователями в качестве предиктора исхода мозгового инсульта. S. Yan-Fang и W. Yu-Ping [20] отмечали худший функциональный исход у пациентов с ИАГ >15. В работе L. Ponsaing и соавт. [21] увеличение ИАГ на единицу увеличивало риск летального исхода на 2%. Y. Xu и соавт. [22] также подтверждают, что ИАГ является независимым предиктором неблагоприятного исхода заболевания. Высокая прогностическая значимость ИАГ, по-видимому, объясняется тем, что индекс является интегральным показателем, отражающим тяжесть НДВС, негативное влияние которых на исход МИ хорошо известно. Однако некоторые исследователи показали, что меньшая эффективность сна и большая продолжительность бодрствования после засыпания ассоциированы с неблагоприятным исходом инсульта [6], что не нашло подтверждения в настоящем исследовании. Возможно, различия в полученных результатах связаны с размером выборки и разными критериями включения и исключения.

Таким образом, некоторые параметры ночного сна имеют тесную связь с функциональным восстановлением пациентов с МИ, что позволяет использовать их в качестве предикторов исхода инсульта. Безусловно, в настоящее время существуют более широко используемые модели прогнозирования МИ, однако такие показатели полисомнографии, как латенция REM-сна и ИАГ, могли бы стать дополнительными инструментами, помогающими предсказывать исход заболевания уже на ранних стадиях. Настоящее исследование подтвердило предположение о том, что ночной сон имеет важное значение при острой цереброваскулярной патологии. В связи с этим представляется актуальным повышение осведомленности и настороженности специалистов, занимающихся лечением МИ, в отношении выявления нарушений сна и их своевременной коррекции у данной категории больных.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

*e-mail: atazartukova@gmail.com; https://orcid.org/0000-0003-2795-1415