Wpływ wybranych czynników socjodemograficznych i klinicznych na stopień niepełnosprawności pacjentów hospitalizowanych z powodu udaru mózgu

Wstęp i cel pracy: Ważnym elementem postępowania w udarze mózgu jest wczesne prognozowanie stanu funkcjonalnego, w jakim chorzy opuszczać będą szpital. Do tej pory nie ma jednego, powszechnie akceptowanego modelu predykcyjnego, a proponowane algorytmy są najczęściej zbyt skomplikowane. Celem badania było określenie wpływu łatwych do oceny, podstawowych czynników socjodemograficznych i czynników ryzyka na stan funkcjonalny pacjentów po przebytym udarze mózgu. Materiał i metody: Retrospektywnym badaniem objęto 150 pacjentów w wieku 28–88 lat, hospitalizowanych z powodu udaru mózgu. Stan funkcjonalny pacjentów oceniano przed wypisem. Wykorzystano w tym celu zmodyfikowaną skalę Rankina (MRS) i indeks Barthel (BI). Jako punkty odcięcia dla określenia gorszego stanu chorych uznano MRS ≥4 (niepełnosprawność) i BI <60 (uzależnienie od osób trzecich). W analizach statystycznych wykorzystano test chi-kwadrat i test U Manna-Whitneya (analiza jednoczynnikowa) oraz test regresji logistycznej (analiza wieloczynnikowa). Wyniki: Obecność chromania przestankowego (iloraz szans OR 5.31; przedział ufności 95% CI, 1.90-14.82), fizyczny charakter pracy zawodowej (OR 3.65; 95% CI, 1.59-8.33) i wolny stan cywilny (OR 3.14; 95% CI, 1.23-8.33) wiążą się ze zwiększonym ryzykiem gorszej sprawności chorych po przebytym udarze mózgu. Nadciśnienie tętnicze (HA) (OR 6.44; 95% CI, 2.19-18.98), wiek powyżej 67 lat (OR 5.47; 95% CI, 1.92-16.67), cukrzyca (DM) (OR 4.16; 95% CI, 1.46-11.80) oraz brak lub jedynie podstawowe wykształcenie (OR 2.97; 95% CI, 1.22-7.25) zwiększają ryzyko mniejszej samodzielności tych chorych. Wnioski: Wykazano możliwość szerszego niż obecnie włączenia czynników socjodemograficznych i czynników ryzyka do modeli predykcyjnych gorszego stanu funkcjonalnego chorych po udarze mózgu.

Background and purpose: An important element of management in stroke patients is the early prediction of functional status in which patients will leave hospital. So far there is no single, universally accepted prediction model and the proposed algorithms are often too complex. The aim of this study was to determine the effect of easy-to-assess basic socio-demographic factors and risk factors for functional status after stroke. Material and methods: A retrospective study of 150 patients aged 28-88 years, hospitalized for stroke. Functional status was assessed before discharge using modified Rankin Scale (MRS) and Barthel Index (BI). The cut-off points for determining the poorer status of patients were MRS ≥4 (disability) and BI <60 (dependence). The statistical analyzes used Pearson chi-square test and Mann-Whitney U test (univariate analysis) and logistic regression test (multivariate analysis). Results: The presence of intermittent claudication (odds ratio OR 5.31, CI 95% CI, 1.90-14.82), the physical nature of the job (OR 3.65, 95% CI, 1.59-8.33) and non-marital status (OR 3.14, 95% CI, 1.23-8.33) were associated with increased risk of poorer performance in patients after stroke. Hypertension (HA) (OR 6.44, 95% CI, 2.19-18.98), age over 67 years (OR 5.47, 95% CI, 1.92-16.67), diabetes mellitus (DM) (OR 4.16, 95% CI, 1.46-11.80 ) and no or only primary education (OR 2.97, 95% CI, 1.22-7.25) increased the risk of less autonomy in these patients. Conclusions: A wider than currently adopted inclusion of socio-demographic factors and risk factors for predictive models on functional status of patients after stroke seems justified.