CC BY
12
ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ
Клиническая неврология
© Коллектив авторов, 2023
Факторы, определяющие развитие основных подтипов ишемического инсульта у женщин среднего
и пожилого возраста
М.Ю. Максимова, В.Ю. Сазонова
ФГБНУ«Научный центр неврологии», Москва, Россия
Аннотация
Введение. Большое значение в поддержании здоровья мозга и активного долголетия имеет концепция факторов риска развития инсульта. Идентификация соотносительного вклада каждого фактора в развитие основных подтипов ишемического инсульта (ИИ) у женщин среднего и пожилого возраста является основой выбора профилактической стратегии и конкретных вмешательств.
Цель исследования — изучить распространённость отдельных факторов и их сочетаний, с высокой долей вероятности приводящих к развитию различных подтипов ИИ у женщин в возрасте 45-74лет.
Материал и методы. В исследование были включены 348 женщин в возрасте 45-74лет, из которых 145 женщин проходили стационарное лечение во 2-м неврологическом отделении ФГБНУ НЦН с диагнозом «ИИ в бассейне артерий каротидной системы» (основная группа), 203 женщины наблюдались с диагнозом «хроническая ишемия мозга», проявляющаяся когнитивными нарушениями (группа сравнения). Для построения многофакторных прогностических моделей по оценке влияния факторов риска на развитие основных подтипов ИИ использовался метод логистической регрессии с пошаговым исключением переменных по алгоритму Вальда.
Результаты. При построении прогностической модели развития атеротромботического ИИ установлено, что сахарный диабет 2-го типа увеличивает риск ИИ более чем в 5раз (отношение шансов (ОШ) = 5,961; 95% доверительный интервал (ДИ) 1,102-32,257; р = 0,038), атеростеноз внутренних сонных артерий — в 7 раз (ОШ = 7,187; 95% ДИ 1,827-28,273;р = 0,005), транзиторная ишемическая атака (ТИА) в анамнезе — в 61 раз (ОШ = 61,442; 95% ДИ 7,673-491,998;р < 0,001), чрезмерное потребление алкоголя — в 49раз (ОШ = 49,382; 95% ДИ4,557-535,121;р = 0,001), увеличение степени артериальной гипертензии повышает риск развития атеротромботического ИИ — в 4 раза (ОШ = 4,445; 95% ДИ2,331-8,476; р < 0,001). При построении прогностической модели развития кардиогенного эмболического ИИ показано, что постинфарктный кардиосклероз повышает риск ИИ в 118раз (ОШ = 118,025; 95% ДИ 5,210-2673,796; р = 0,003), фибрилляция предсердий — в 108 раз (ОШ = 108,493; 95% ДИ 24,312-484,159; р < 0,001), ТИА в анамнезе — более чем в 71 раз (ОШ = 71,558; 95% ДИ 7,945-644,535;р < 0,001), увеличение степени артериальной гипертензии — более чем в 3раза (ОШ = 3,957; 95% ДИ2,069-7,566; р < 0,001). При построении прогностической модели лакунарного ИИ выявлено, что наличие сахарного диабета 2-го типа увеличивает риск ИИ в 8 раз (ОШ = 8,324; 95% ДИ 1,923-36,041; р = 0,005), ИИ в анамнезе — более чем в 8 раз (ОШ = 8,99; 95% ДИ 1,772-45,598; р = 0,008), увеличение степени артериальной гипертензии — в 7 раз (ОШ = 7,139; 95% ДИ3,491-14,599;р < 0,001).
Заключение. Выявлены факторы риска, с высокой степенью вероятности приводящие к развитию основных подтипов ИИ у женщин среднего и пожилого возраста.
Ключевые слова: ишемический инсульт; факторы риска; прогностические модели
Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии внешних источников финансирования при проведении исследования.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Адрес для корреспонденции: 125367, Москва, Волоколамское шоссе, д. 80. ФГБНУ «Научный центр неврологии». E-mail: ncnmaximova@mail.ru. Максимова М.Ю.
Для цитирования: Максимова М.Ю., Сазонова В.Ю. Факторы, определяющие развитие основных подтипов ишемического инсульта у женщин среднего и пожилого возраста. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2023; 17(1): 5-13.
DOI: https://doi.Org/10.54101/ACEN.2023.1.1
Поступила 16.12.2022 / Принята в печать 16.01.2023 / Опубликована 25.03.2023
Factors that pre-determine the main subtypes of ischemic stroke in middle-aged and senior women
Marina Yu. Maksimova, Valeriya Yu. Sazonova
Research Center of Neurology, Moscow, Russia
Abstract
Introduction. Brain health and active longevity are affected by a number of stroke risk factors. We should identify their relative impact on the main subtypes of ischemic stroke (IS) in middle-aged and senior women to consider prevention and management strategies.
Objective. To assess prevalence of isolated and combinedfactors that may contribute with a high probability to development of the various IS subtypes in women aged 45-74years.
Ischemic stroke in women
Materials and methods. The study included 348female patients aged 45- 74years including 145 inpatients with carotid IS (main group) from Neurology Department 2, the Research Center of Neurology, and 203 women with cognitive disorders due to the chronic cerebral ischemia (controls). To assess the impact of various risk factors on the main IS subtypes, we generated multivariate predictive models using logistic regression and the Wald test.
Results. Predictive modeling of atherothrombotic IS demonstrated that type 2 diabetes mellitus increases IS risk by over 5 times (odds ratio [OR] = 5.961; 95% confidence interval [CI] 1.102-32.257; p = 0.038); internal carotid artery stenosis, by 7 times (OR = 7.187; 95% CI 1.827-28.273; p = 0.005); history oftransient ischemic attacks (TIA), by 61 times (OR = 61.442; 95% CI 7.673-491.998;p < 0.001); excessive alcohol intake, by 49 times (OR = 49,382; 95% CI 4.557-535.121; p = 0.001); and HTNseverity, by 4 times (OR = 4.445; 95% CI2.331-8.476; p < 0.001). Predictive modeling of cardioembolic IS demonstrated that post-infarction cardiosclerosis increases IS risk by over 118 times (OR = 118.025; 95% CI 5.210-2673.796; p = 0.003), atrial fibrillation, by 108 times (OR = 108.493; 95% CI 24.312-484.159; p < 0.001), history of TIA, by over 71 times (OR = 71.558; 95% CI 7.945-644.535; p < 0.001); and HTN severity, by over 3 times (OR = 3.957; 95% CI 2.069-7.566; p < 0.001). Predictive modeling of lacunar IS demonstrated that type 2 diabetes mellitus increases IS risk by 8 times (OR = 8.324; 95% CI 1.923-36.041; p = 0.005), history of IS, by over 8 times (OR = 8.99; 95% CI 1.772-45.598; p = 0.008); and HTN severity, by 7 times (OR = 7.139; 95% CI 3.491-14.599;p < 0.001).
Conclusion. We identified a number of risk factors that may contribute to the development of the main IS subtypes in middle-aged and senior women. Keywords: ischemic stroke; risk stroke; predictive modeling; predictive models Source of funding. This study was not supported by any external sources of funding.
Conflict of interest. The authors declare no apparent or potential conflicts of interest related to the publication of this article.
For correspondence: 125367, Russia, Moscow, Volokolamskoye shosse, 80. Research Center of Neurology. E-mail: ncnmaximova@mail.ru. Maximova M.Yu.
For citation: Maximova M.Yu., Sazonova V.Yu. Factors that pre-determine the main subtypes of ischemic stroke in middle-aged and senior women. Annals of Clinical and Experimental Neurology. 2023; 17(1): 5-13. (In Russ.)
DOI: https://doi.org/10.54101/ACEN.2023.L1
Received 16.12.2022 / Accepted 16.01.2023 / Published 25.03.2023
Введение
Ишемический инсульт (ИИ) — одна из важнейших проблем здравоохранения большинства стран мира [1]. Во многих случаях развитие ИИ обусловлено сочетанием нескольких факторов риска [2].
Факторы риска развития ИИ идентичны для обоих полов. Наиболее важные прогностические факторы — артериальная гипертония (АГ), сахарный диабет и инсулинорези-стентность, метаболический синдром, патология сердца (ишемическая болезнь сердца, фибрилляция предсердий (ФП) и сердечная недостаточность), инсульт и транзи-торные ишемические атаки (ТИА) в анамнезе, курение, чрезмерное потребление алкоголя, ожирение [1, 3]. Однако соотносительный вклад этих факторов в развитие ИИ у мужчин и женщин различен [4-7]. В дополнение к факторам риска, оказывающим влияние на индивидуальное здоровье, в исследовании NOMAS и других популяцион-ных исследованиях изучались показатели суммарного сердечно-сосудистого риска. В дополнение к Фрамингемской шкале сердечно-сосудистого риска на основе комбинации факторов риска были созданы и другие модели, предсказывающие вероятность развития инсульта, сердечно-сосудистых заболеваний и их осложнений [8].
Сложный характер взаимосвязей факторов риска развития ИИ ставит задачу идентификации совокупности наиболее значимых факторов, оказывающих влияние на развитие ИИ в различных гендерных и возрастных группах с последующим анализом соотносительного вклада каждого отдельного фактора в развитие подтипов ИИ.
Цель исследования — изучить распространённость отдельных факторов риска и их сочетаний, с высокой долей вероятности приводящих к развитию различных подтипов ИИ у женщин среднего и пожилого возраста.
Материал и методы
В исследование включены 348 женщин в возрасте 4574 лет, из которых 145 женщин проходили стационарное лечение во 2-м неврологическом отделении ФГБНУ НЦН с диагнозом ИИ в бассейне артерий каротидной системы (основная группа) и 203 женщины наблюдались с диагнозом «хроническая ишемия мозга» (ХИМ), проявляющаяся когнитивными нарушениями (группа сравнения).
Критерии включения:
• женщины среднего и пожилого возраста;
• острый период ИИ с развитием инфарктов в бассейне артерий каротидной системы — для основной группы;
• ХИМ, проявляющаяся когнитивными нарушениями лёгкой и умеренной степени (оценка по Монреальской шкале когнитивных функций от 20 до 26 баллов) — для группы сравнения;
• подписанное информированное согласие на проведение диагностических и лечебных мероприятий.
Критерии исключения:
• ТИА или инфаркт в бассейне артерий вертебробазиляр-ной системы;
• геморрагический инсульт;
• декомпенсированная соматическая патология.
Магнитно-резонансную томографию головного мозга и магнитно-резонансную ангиографию артерий головного мозга в режиме 3D-TOF проводили на аппаратах «Magnetom Symphony 1,5 T» («Siemens»). Дуплексное сканирование брахиоцефальных артерий выполняли на аппарате «Philips iU22», трансторакальную эхокардиогра-фию — на приборе «Philips iE 33». Для регистрации электрокардиограммы использовали аппарат «Cardiovit AT-2 plus» («Schiller AG»).
Таблица 1. Подтипы ИИ по критериям TOAST у обследованных женщин в возрасте 45-74 лет
Table 1. TOAST IS subtypes in women aged 45-74 years
Подтип ИИ IS subtype
%
Атеротромботический ИИ Large-artery atherothrombotic stroke Кардиогенный эмболический ИИ Cardioembolic stroke Лакунарный ИИ Lacunar stroke
ИИ, обусловленный другой установленной причиной
Stroke of another determined etiology
ИИ, обусловленный неустановленной причиной
или 2 и более причинами
Stroke of undetermined etiology or stroke with
at least two causes
32
54
22,1 37,2
35 24,1
9 6,2
15 10,3
Стандартные лабораторные исследования включали исследование общего анализа крови на гематологическом анализаторе «Nihon MEK 7222K» («Nihon Kohdem Cor-paration»), биохимических показателей на анализаторе «Konelab PRIME 30i» («Thermo Fischer Scientific»), показателей системы гемостаза на коагулометре «ASL 9000» («Instrumentation Laboratory»).
Пациенты распределялись по патогенетическим подтипам ИИ согласно критериям TOAST (Trial of Org 10172 in Acute Stroke Treatment) (табл. 1).
Из факторов риска развития ИИ анализировались артериальная гипертония (АГ) и её степень, ФП, ишемиче-ская болезнь сердца, инфаркт миокарда в анамнезе, ТИА в анамнезе, предшествующий ИИ в анамнезе, атеростеноз внутренних сонных артерий, курение, сахарный диабет 2-го типа (СД2), нарушения липидного обмена, курение, чрезмерное потребление алкоголя, избыточная масса тела.
Для выявления ФП всем пациентам производилась запись ЭКГ (при необходимости холтеровский мониторинг ЭКГ), а также учитывались указания на ФП в анамнезе.
Сведения о курении и чрезмерном потреблении алкоголя получали при опросе пациентов или близких родственников. Курящими признавали пациентов, выкуривающих в течение 1 года 1 сигарету в день. Чрезмерным потреблением алкоголя считали систематический его приём более 21 удельных доз (1 доза соответствует 30 мл крепких спиртных напитков) алкоголя в неделю или в дозе более 70 г чистого этанола в день.
О начальной форме ожирения (избыточная масса) свидетельствовал индекс массы тела 26-29 кг/м2, о клинической форме ожирения — индекс массы тела более 30 кг/м2.
Все вышеописанные показатели сопоставлялись между группой сравнения и группами пациентов с ИИ в общей популяции, а также в подгруппах с основными патогенетическими подтипами ИИ.
Статистическая обработка данных проведена с использованием программы «IBM SPSS Statistics 22». Описательные статистики представлены в виде среднего, стандартного от-
клонения, медианы и 25-го и 75-го процентилей в выборке для количественных переменных, а также частот встречаемости и долей в выборке для качественных переменных. Для порядковых переменных приведены медиана, квартили, процентное распределение показателя по категориям. Проверка распределения на нормальность проведена с использованием графического метода. Для сравнения количественных данных в несвязанных между собой выборках и порядковых переменных между группами использовался U-критерий Манна-Уитни. Для сравнения номинальных переменных в несвязанных совокупностях применяли критерий х2 и точный критерий Фишера. Все сравнения проведены на уровне значимости (р) 0,050. Для построения многофакторной модели с целью определения комбинации значимых факторов риска, по которым можно прогнозировать вероятность развития ИИ, использован метод логистической регрессии с пошаговым исключением переменных по алгоритму Вальда с критерием шагового отбора 0,05-0,10 и фиксированном пороге классификации, равном 0,50. Для оценки качества модели и определения чувствительности и специфичности построены ROC-кривые, где в качестве проверяемой переменной использована вероятность предсказанных событий, а в качестве переменной состояния — группы исследования. Для определения оптимального порога классификации рассчитывался индекс Йодена.
Результаты_
В табл. 2 представлена распространённость факторов риска среди женщин с ИИ, его основными патогенетическими подтипами и ХИМ. Женщины с ИИ были старше, чем женщины с ХИМ. У женщин с ИИ в сравнении с группой ХИМ были выше индекс массы тела, уровень глюкозы крови, уровень триглицеридов и ниже — уровень липопротеи-дов высокой плотности. Среди факторов риска у женщин с ИИ чаще, чем у женщин группы сравнения, отмечались АГ, в частности, 2-я и 3-я степени АГ, ишемическая болезнь сердца, постинфарктный кардиосклероз, постоянная и па-роксизмальная формы ФП, СД2, атеростеноз внутренних сонных артерий, ИИ и ТИА в анамнезе. У женщин с ХИМ чаще встречались АГ 1-й степени и курение.
При построении прогностической модели риска развития ИИ у женщин среднего и пожилого возраста выявлено, что риск развития ИИ особенно высок при сочетании ФП, СД2, ИИ и ТИА в анамнезе и высокой степени АГ. Наличие ФП увеличивает риск развития ИИ более чем в 8 раз, СД2 — в 5 раз, ИИ в анамнезе — более чем в 6 раз, ТИА в анамнезе — более чем в 24 раза, увеличение степени АГ на 1 единицу — в 4 раза (табл. 3). При проверке регрессионной модели площадь под ROC-кривой составила 0,938 [0,913-0,963], р < 0,001 (рис. 1). Чувствительность и специфичность построенной модели при пороге отсечения по предсказанной вероятности развития события 65,2% — 80,0 и 93,5% (индекс Йодена = 0,735).
При построении прогностической модели развития атеро-тромботического ИИ у женщин среднего и пожилого возраста было установлено, что СД2 увеличивает риск развития ИИ более чем в 5 раз, атеростеноз внутренних сонных артерий — в 7 раз, ТИА в анамнезе — в 61 раз, чрезмерное потребление алкоголя — в 49 раз, увеличение степени АГ — в 4 раза (табл. 4). При проверке регрессионной модели площадь под ROC-кривой составила 0,961 [0,938-0,985];
n
Ischemic stroke in women
Таблица 2. Факторы риска развития ИИ у женщин в возрасте 45-74 лет, n (%) Table 2. IS risk factors in women aged 45-74 years, n (%)
Группа пациентов Patient group
Показатель Parameter ИИ IS атеротромботический ИИ atherothrombotic IS кардиогенный эмболический ИИ cardioembolic IS лакунарный ИИ lacunar IS ХИМ chronic cerebral ischemia
n 145 32 54 35 203
Возраст, лет Age, years 65 [59; 71] p < 0,001 63 [57; 70] p < 0,001 68 [60; 72] p < 0,001 65 [60; 71] p < 0,001 52 [48; 56]
АГ HTN 134 (92,4%) p < 0,001 29 (90,6%) p < 0,001 50 (92,6%) p < 0,001 35 (100,0%) p < 0,001 78 (39%)
в том числе including
1 степени grade 1 14 (9,7%) p < 0,001 4 (12,5%) p = 0,133 3 (5,6%) p = 0,002 2 (5,7%) p = 0,013 49 (24,5%)
2 степени grade 2 45 (31,0%) p < 0,001 9 (28,1%) p = 0,006 24 (44,4%) p < 0,001 7 (20,0%) p = 0,080 19 (9,5%)
3 степени grade 3 75 (51,7%) p < 0,001 16 (50,0%) p < 0,001 23 (42,6%) p < 0,001 26 (74,3%) p < 0,001 10 (5,0%)
ФП Atrial fibrillation 53 (36,6%) p < 0,001 0 (0%) p = 0,379 47 (87,0%) p = 0,001 1 (2,9%) p = 0,698 12 (5,9%)
Постинфарктный кардиосклероз Post-infarction cardiosclerosis 13 (9,0%) p < 0,001 2 (6,3%) p = 0,091 6 (11,1%) p = 0,001 1 (2,9%) p = 0,381 2 (1,0%)
Ишемическая болезнь сердца Ischaemic heart disease 44 (30,6%) p < 0,001 9 (29,0%) p = 0,010 16 (29,6%) p = 0,001 11 (31,4%) p = 0,003 22 (10,8%)
ТИА в анамнезе History of TIA 26 (7,9%) p < 0,001 10 (31,3%) p < 0,001 8 (14,8%) p < 0,001 4 (11,4%) p = 0,018 4 (2,0%)
Ишемический инсульт в анамнезе History of IS 30 (20,7%) p < 0,001 8 (25,0%) p < 0,001 11 (20,4%) p < 0,001 9 (25,7%) p < 0,001 6 (3,0%)
Атеростеноз внутренних сонных артерий Internal carotid artery atherostenosis 99 (68,3%) p < 0,001 28 (87,5%) p < 0,001 36 (66,7%) p < 0,001 20 (57,1%) p = 0,001 57 (28,1%)
Курение Smoking 19 (13,3%) p = 0,04 7 (22,6%) p = 0,675 4 (7,5%) p = 0,004 4 (11,4%) p = 0,060 53 (26,1%)
СД2 Type 2 diabetes mellitus 52 (35,9%) p < 0,001 9 (28,1%) p < 0,001 16 (29,6 %) p < 0,001 18 (51,4%) p < 0,001 7 (3,4%)
Гиперхолестеринемия (> 5,0 ммоль/л) Hypercholesterolemia (> 5,0 mmol/liter) 111 (78,2%) p = 0,006 25 (80,6%) p = 0,228 41 (77,4%) p = 0,025 28 (80,0%) p = 0,158 173 (89,2%)
Окончание табл. 2 I End of the Table 2
Группа пациентов Patient group
Показатель Parameter ИИ IS атеротромботический ИИ atherothrombotic IS кардиогенный эмболический ИИ cardioembolic IS лакунарный ИИ lacunar IS ХИМ chronic cerebral ischemia
Дислипидемия Dyslipidaemia 118 (83,1%) p = 0,593 31 (96,9%) p = 0,090 42 (79,2%) p = 0,291 28 (80,0%) p = 0,431 173 (85,2%)
Чрезмерное потребление алкоголя Excessive alcohol drinking 3 (2,1%) p = 0,663 2 (6,5%) p = 0,132 0 (0%) p > 0,999 0 (0%) p > 0,999 3 (1,5%)
Индекс массы тела, кг/м2 Body mass index, kg/m2 28,9 [26,5; 34,3] p = 0,014 27,4 [25,7; 31,0] p = 0,573 28,3 [27,3; 31,6] p = 0,115 31,2 [26,6; 40,2] p = 0,020 27,3 [24,2; 32,2]
Индекс массы тела Body mass index
> 30 кг/м2 I kg/m2 24 (42,9%) p = 0,503 3 (30,0%) p = 0,746 7 (36,8%) p = 0,925 10 (52,6%) p = 0,209 77 (37,9%)
25-30 кг/м2 I kg/m2 50 (89,3%) p = 0,003 9 (90,0%) p = 0,287 18 (94,7%) p = 0,019 17 (89,5%) p = 0,065 141 (69,5%)
Глюкоза, ммоль/л Glucose, mmol/L 5,7 [5,2; 7,0] p < 0,001 5,6 [5,2; 6,1] p = 0,056 5,6 [5,6; 6,0] p = 0,021 6,1 [5,3; 8,2] p < 0,001 5,4 [5,0; 5,8]
Общий холестерин, ммоль/л Total cholesterol, mmol/L 6,2 [5,1; 7,2] p = 0,222 6,1 [5,2; 7,1] p = 0,202 5,9 [5,1; 6,9] p = 0,026 7,1 [5,2; 7,8] p = 0,242 6,4 [5,6; 7,1]
Липопротеины низкой плотности, ммоль/л Low-density lipoproteins, mmol/L 2,64 [2,04; 3,35] p = 0,929 2,66 [2,11; 3,43] p = 0,559 2,37 [2,04; 3,05] p = 0,342 3,00 [1,87; 3,46] p = 0,530 2,67 [2,08; 3,11]
Триглицериды, ммоль/л Triglycerides, mmol/L 1,44 [1,06; 2,14] p < 0,001 1,54 [1,10; 2,38] p < 0,001 1,32 [0,98; 1,71] p = 0,003 1,72 [1,20; 2,41] p < 0,001 1,05 [0,75; 1,50]
Липопротеины высокой плотности, 1,70 1,76
ммоль/л [1,41; 2,10] [1,36; 2,20]
High-density lipoproteins, mmol/L p < 0,001 p < 0,006
1,64 [1,41; 2,11] p < 0,001
1,89 [1,55; 2,10] p = 0,041
2,06 [1,75; 2,39]
Примечание. Количественные данные представлены в виде медианы и квартилей (Me [Q1; Q3]). Качественные данные представлены в виде частот и процентных долей. Note. Quantitative data are presented as the median and quartiles (Me [Q1; Q3]). Qualitative data are presented as frequencies and percentages.
р < 0,001 (рис. 2). Чувствительность и специфичность построенной модели при пороге отсечения по предсказанной вероятности развития события 14,5% — 96,8 и 88,0% (индекс Йодена = 0,848).
При построении прогностической модели развития карди-огенного эмболического ИИ показано, что постинфарктный кардиосклероз повышает риск развития инсульта в 118 раз, ФП — в 108 раз, ТИА в анамнезе — более чем 71 раз, увеличение степени АГ — более чем в 3 раза (табл. 5). При проверке регрессионной модели площадь под ROC-кривой составила 0,969 [0,936-1,000], р < 0,001 (рис. 3). Чувствительность и специфичность построенной модели при пороге
отсечения по предсказанной вероятности развития события 48,7% — 94,3 и 97,4% (индекс Йодена = 0,917).
При построении прогностической модели лакунарного ИИ у женщин среднего и пожилого возраста показано, что наличие СД2 увеличивает риск развития ИИ в 8 раз, ИИ в анамнезе — более чем в 8 раз, увеличение степени АГ — в 7 раз (табл. 6). При проверке регрессионной модели площадь под ROC-кривой составила 0,965 [0,937-0,992], р < 0,001 (рис. 4). Чувствительность и специфичность построенной модели при пороге отсечения по предсказанной вероятности развития события 33,4% — 88,6 и 94,0% (индекс Йодена = 0,826).
Ischemic stroke in women
0.2 0.4 0.6 0.8
1 - Специфичность | 1 - Specificity
Рис. 1. ROC-кривая для прогнозируемой вероятности развития ИИ у женщин в возрасте 45-74 лет.
Fig. 1. ROC curve for predicted probability of IS development in women aged 45-74 years.
0.2 0.4 0.6 0.8
1 - Специфичность | 1 - Specificity
Рис. 2. ROC-кривая для прогнозируемой вероятности развития атеро-тромботического ИИ у женщин в возрасте 45-74 лет.
Fig. 2. ROC curve for predicted probability of large-artery atherothrom-botic IS in women aged 45 to 74 years.
Таблица 3. Прогностическая модель риска развития ИИ у женщин в возрасте 45-74 лет Table 3. Predictive model of IS risk in women aged 45-74 years
Переменная ОШ [95% ДИ] P Точность прогностической модели
Variable OR [95% CI] Predictive model accuracy
ФП 8,97 < 0,001
Atrial fibrillation [3,332-24,148]
СД2 Type 2 diabetes mellitus 5,074 [1,768-14,561] 0,003
ИИ в анамнезе 6,857 0,004
History of IS [1,825-25,762]
ТИА в анамнезе 24,818 < 0,001
History of TIA [5,754-107,048]
АГ, степень HTN grade
Таблица 4. Прогностическая модель развития атеротромботического ИИ у женщин в возрасте 45-74 лет Table 4. Predictive model of atherothrombotic IS risk in women aged 45-74 years
4,067 [2,89-5,723]
< 0,001
Переменная ОШ [95% ДИ] P Точность прогностической модели
Variable OR [95% CI] Predictive accuracy
СД2
Type 2 diabetes mellitus
Атеростеноз внутренних сонных артерий
Internal carotid artery atherostenosis
5,961 [1,102-32,257]
7,187 [1,827-28,273]
0,038 0,005
ТИА в анамнезе History of TIA
Чрезмерное потребление алкоголя Excessive alcohol drinking АГ, степень HTN grade
61,442 [7,673-491,998]
49,382 [4,557-535,121]
4,445 [2,331-8,476]
< 0,001 0,001 < 0,001
91,
Таблица 5. Прогностическая модель развития кардиогенного эмболического ИИ у женщин в возрасте 45-74 лет Table 5. ROC curve for predicted probability of cardioembolic IS development in women aged 45-74 years
Переменная Variable ОШ [95% ДИ] Odds ratio [95% CI] P Точность прогностической модели Predictive accuracy
Постинфарктный кардиосклероз Post-infarction cardiosclerosis 118,025 [5,210-2673,796] 0,003
ФП Atrial fibrillation 108,493 [24,312-484,159] < 0,001 96,3
ТИА в анамнезе History of TIA 71,558 [7,945-644,535] < 0,001
АГ, степень HTN grade 3,957 [2,069-7,566] < 0,001
Таблица 6. Прогностическая модель развития лакунарного ИИ у женщин в возрасте 45-74 лет Table 6. Predictive model of lacunar IS development in women aged 45-74 years
Переменная Отношение шансов [95% ДИ] р Точность прогностической модели
Variable OR [95% CI] Predictive accuracy
СД2
Type 2 diabetes mellitus
ИИ в анамнезе History of IS
АГ, степень HTN grade
8,324 [1,923-36,041]
8,99 [1,772-45,598]
7,139 [3,491-14,599]
0,005 0,008 < 0,001
93,4
— 0.6
0.2 0.4 0.6 0.8
1 - Специфичность | 1 - Specificity
Рис. 3. ROC-кривая для прогнозируемой вероятности развития кардиоэмболического ИИ у женщин в возрасте 45-74 лет.
Fig. 3. ROC curve for predicted probability of cardioembolic IS development in women aged 45-74 years.
0.2 0.4 0.6 0.8
1 - Специфичность | 1 - Specificity
Рис. 4. ROC-кривая для прогнозируемой вероятности развития лакунарного ИИ у женщин в возрасте 45-74 лет.
Fig. 4. ROC curve for predicted probability of lacunar embolic IS development in women aged 45-74 years.
Ischemic stroke in women
Обсуждение
Большое значение в поддержании здоровья мозга и активного долголетия имеет концепция факторов риска развития ИИ как основы одного из направлений профилактики нарушений мозгового кровообращения и деменции, суть которого состоит в устранении или снижении влияния ряда факторов [9]. В оптимальном варианте эта концепция заключается в определении групп высокого риска развития ИИ с целью не только коррекции этих факторов, но и своевременного лечения предвестников тяжёлых нарушений мозгового кровообращения.
Сердечно-сосудистые заболевания являются ведущей причиной смертности среди женщин во всём мире, однако традиционно рассматриваются как болезни мужчин молодого и среднего возраста. Существует точка зрения, что женщины, в силу своих гормональных особенностей, защищены от сердечно-сосудистых заболеваний и что эта проблема для них менее актуальна, чем для мужчин [10-13].
Обращение с женщинами как с группой меньшинств привело к отсутствию клинической осведомлённости о риске ИИ у женщин и снижению доли женщин, получающих адекватную помощь. Такие инициативы, как глобальная программа Американской кардиологической ассоциации «Go Red for Women», предпринимают усилия по проведению специальных исследований с участием женщин, а так-
же повышению осведомлённости женщин и врачей о факторах риска сердечно-сосудистых заболеваний [14].
Полученные нами данные согласуются с исследованиями последних лет об основополагающей роли ФП, СД2, ТИА и ИИ в анамнезе и высокой степени АГ в развитии ИИ у женщин [15, 16].
Выявлены различия значимости факторов риска между группами женщин с основными подтипами ИИ. Показано, что наличие СД2, атеростеноза внутренних сонных артерий, чрезмерного потребления алкоголя и увеличение степени АГ ассоциируется с высоким риском развития атеротромботического ИИ. Риск развития кардиогенного эмболического ИИ значителен у женщин с постинфарктным кардиосклерозом, ФП, ТИА в анамнезе и АГ высокой степени. СД2, ИИ в анамнезе и увеличение степени АГ являются важнейшими факторами, связанными с развитием лакунарного ИИ.
Заключение
Выявление и оценка вклада отдельных факторов риска в развитие основных подтипов ИИ у женщин в возрасте 45-74 лет позволяет понять, на какие модифицируемые факторы риска необходимо обращать пристальное внимание при проведении лечебно-профилактических мероприятий.
Список источников / References
1. Инсульт: современные технологии диагностики и лечения / Под ред. М.А. Пирадова, М.М. Танашян, М.Ю. Максимовой. М.; 2018. 360 с. Stroke: modern technologies for diagnosis and treatment / Eds. M.A. Piradov, M.M. Tanashyan, M.Yu. Maksimova. Moscow; 2018. 360 p.
2. Гнедовская Е.В., Кравченко М.А., Прокопович М.Е. и др. Распространённость факторов риска цереброваскулярных заболеваний в возрасте 40-59 лет (клинико-эпидемиологическое исследование). Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2016; 10(4): 11-19. Gnedovskaya E.V., Kravchenko M.A., Prokopovich M.E. et al. Prevalence of the risk factors of cerebrovascular disorders in the capital city residents aged 40-59: a clinical and epidemiological study. Annals of Clinical and Experimental Neurology. 2016; 10(4): 11-19. doi: 10.17816/psaic13
3. Суслина З.А., Гулевская Т.С., Максимова М.Ю., Моргунов В.А. Нарушения мозгового кровообращения: диагностика, лечение, профилактика. М.; 2016. 536 с.
Suslina Z.A., Gulevskaya T.S., Maksimova M.Yu., Morgunov V.A. Cerebral circulation disorders: diagnosis, treatment, prevention, Moscow; 2016. 536 p.
4. Samai A.A., Martin-Schild S. Sex differences in predictors ofischemic stroke: current perspectives. Vasc Health Risk Manag. 2015; 11: 427-436.
doi: 10.2147/VHRM.S65886
5. Максимова М.Ю., Айрапетова А.С. Влияет ли пол на клинические характеристики ишемического инсульта у пациентов в возрасте 45-74 лет. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2021; 15(1): 32-42. Maksimova M.Yu., Airapetova A.S. Does gender influence the clinical characteristics of ischaemic stroke in patients aged 45-74 years? Annals of clinical and experimental neurology. 2021; 15(1): 21-42. (In Russ.)
doi: 10.25692/ACEN.2021.1.4
6. Rexrode K.M., Madsen T.E., Yu A.Y.X. et al. The impact of sex and gender on stroke. Circ. Res. 2022; 130(4): 512-528.
doi: 10.1161/CIRCRESAHA.121.319915
7. Bushnell C.D., Chaturvedi S., Gage K.R. et al. Sex differences in stroke: challenges and opportunities. Cereb. Blood Flow Metab. 2018; 38(12): 2179-2191. doi: 10.1177/0271678X18793324
8. Sacco R.L., Khatri M., Rundek T. et al. Improving global vascular risk prediction with behavioral and anthropometric factors. The multiethnic NOMAS (Northern Manhattan Cohort Study). J. Am. Coll. Cardiol. 2009; 54(24): 23032311. doi: 10.1016/j.jacc.2009.07.047
9. Chen C.L.H., Rundek T. Vascular brain health. Stroke. 2021; 52(11): 37003705. doi: 10.1161/STR0KEAHA.121.033450.
10. Bushnell C.D., Kapral M.K. Advances in stroke: stroke in women. Stroke. 2022; 53(2): 605-607. doi: 10.1161/STROKEAHA.121.036975
11. Leppert M.H., Burke J.F., Lisabeth L.D. et al. Systematic review of sex differences in ischemic strokes among young adults: are young women disproportionately at risk? Stroke. 2022; 53(2): 319-327. doi: 10.1161/STR0KEAHA.121.037117
12. Carcel C., Harris K., Peters S.A.E. et al. Representation of women in stroke clinical trials: a review of 281 trials involving more than 500,000 participants. Neurology. 2021; 97(18): e1768-e1774. doi: 10.1212/WNL.0000000000012767
13. Jin X., Chandramouli C., Allocco B. et al. Women's participation in cardiovascular clinical trials from 2010 to 2017. Circulation. 2020; 141(7): 540-548. doi: 10.1161/CIRCULATI0NAHA.119.043594
14. Gulati M. Improving the cardiovascular health of women in the nation: moving beyond the bikini boundaries. Circulation. 2017; 135(6): 495-498.
doi: 10.1161/CIRCULATI0NAHA.116.025303
15. Kumar A., McCullough L. Cerebrovascular disease in women. Ther. Adv. Neurol. Disord. 2021; 14: 1756286420985237.
doi: 10.1177/1756286420985237
16. Ivey S.L., Hanley H.R., Taylor C. et al. Early identification and treatment of women's cardiovascular risk factors prevents cardiovascular disease, saves lives, and protects future generations: Policy recommendations and take action plan utilizing policy levers. Clin. Cardiol. 2022; 45(11): 1100-1106. doi: 10.1002/clc.23921
Ишемический инсульт у женщин
Информация об авторах
Максимова Марина Юрьевна — д.м.н., профессор, руководитель 2-го неврологического отделения ФГБНУ НЦН, Москва, Россия, https://orcid.org/0000-0002-7682-6672
Сазонова Валерия Юрьевна — врач-невролог научно-консультативного отделения ФГБНУ НЦН, Москва, Россия, https://orcid.org/0000-0002-8813-530X
Вклад авторов. Все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией.
Information about the authors
Marina Yu. Maksimova — D. Sci (Med,), Professor, Head, 2nd Neurology department, Research Center of Neurology, Moscow, Russia, https://orcid org/0000-0002-7682-6672
Valeriya Yu. Sazonova — neurologist, Scientific advisory department, Research Center of Neurology, Moscow, Russia, https://orcid org/0000-0002-8813-530X
Author contribution. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published.
