CC BY
123
ПЕРЕАОВАЯ СТАТЬЯ
Вирусные энцефалиты у детей: прогнозирование исходов
Н. В. Скрипченко, М. В. Савина, В. Н. Команцев, Г. П. Иванова
ФГУ НИИ детских инФЕкиий ФМБА, Санкт-Петербург
В статье представлены результаты разработанной логистической модели прогнозирования исходов энцефалитов у детей, основанной на комплексной диагностике вирусных энцефалитов у 72 детей в возрасте от 2 до 17 лет с использованием соматосен-сорных вызванных потенциалов. Определены параметры, по комплексной оценке которых возможно уточнить характер и исход заболевания. Показана роль соматосенсорных вызванных потенциалов в прогнозировании исходов энцефалитов у детей. Ключевые слова: дети, энцефалит, вызванные потенциалы мозга, диагностика, прогнозирование
УДК 616.022:578.833.26
Viral encephalitis in children: prognostication of outcomes
N. V. Skripchenko, M. V. Savina, V. N. Komanoev, G. P. Ivanova
The Federal State Institution Scientific Institute of Children's Infections of Federal Medico-Biological Agency, Saint Petersburg
The article presents the results of the study by complex diagnostic method of the 72 children with viral encephalitis (from 2 up to 17 years of age). The logistic model of predicting outcomes in encephalitic patients by complex diagnostic method with somatosensory evoked potentials has been described. The importance of somatosensory evoked potentials in predicting outcomes in encephalitic has been showed. Key words: children, encephalitis, evoked potentials, diagnosis, prognosis
Вирусные энцефалиты являются актуальной нейроинфекционной проблемой ввиду широкого распространения, тяжелого течения и частоты инвалидизирующих последствий, достигающих 60% [1]. Прогнозирование исходов энцефалита в ранние сроки заболевания является важной составляющей диагностического процесса, так как позволяет своевременно проводить коррекцию терапии для уменьшения тяжести и частоты резидуальных неврологических нарушений. Традиционно определение тяжести поражения ЦНС и прогнозирование исходов вирусных энцефалитов осуществляются на основании клинико-нев-рологических данных, включающих оценку сознания ребенка, состояние витальных функций, степени выраженности общемозговой и очаговой неврологической симптоматики [2]. Как известно, тяжесть поражения мозга при энцефалите зависит от степени повреждения нейронов ЦНС в ответ на вирусное воздействие [3]. Для оценки структурных нарушений мозга в последние годы широко используются методы нейровизуализации, особенно МРТ в Т1, Т2-режимах взвешенного изображения, Flair-после-довательности, которые позволяют оценить распространенность воспалительного поражения ткани мозга, остроту процесса и отслеживать динамику очагов в процессе саногенеза [4, 5]. Однако, несмотря на высокие диагностические возможности, методы нейровизуализации не позволяют оценить функциональное состояние ЦНС при энцефалите, степень нарушения которого напрямую зависит от сохранности нейронов мозга. Наиболее изучено использование метода электроэнцефалографии (ЭЭГ) для определения степени нарушения функционального состояния ЦНС при энцефалитах, и позволяющий определять прогноз заболевания [6]. Однако по данным Kepa L. (2000) комплексное применение ЭЭГ наряду с клиническими нарушениями позволяет точно прогнозиро-
Скрипченко Наталья Викторовна — д. м. н., проф., зам. директора по науке НИИ детских инфекций ФМБА; 197022, Санкт-Петербург, ул. проф. Попова, д. 9; (812) 234-10-38
вать исход заболевания только в 45% наблюдений. Кроме того, в острый период энцефалита изменения ЭЭГ могут быть неспецифическими или вообще отсутствовать [8].
Вызванные потенциалы (ВП) позволяют определить состояние проводящих афферентных систем головного мозга и оценить состояние нейрональных центров [9]. Имеются единичные сообщения о применении ВП в нейроин-фекционной практике, данные которых противоречивы и неоднозначные [10, 11]. Сведения об использовании вызванных потенциалов в детском возрасте для прогнозирования исходов вирусных энцефалитов отсутствуют.
Целью данного исследования явилось изучение возможностей использования соматосенсорных вызванных потенциалов мозга в прогнозировании течения и исходов вирусных энцефалитов у детей разного возраста.
Материалы и методы исследования:
Под наблюдением находилось 72 пациента в возрасте от 2 до 17 лет с вирусным энцефалитом, находящихся на лечении в клинике нейроинфекций НИИ ДИ, из них у 32 детей отмечалось острое течение заболевания, у 23 — подострое, у 17 — хроническое. В этиологической структуре 37% составляли герпесвирусы, 11% — вирус клещевого энцефалита, 4% — микст-инфекция, 47% — энцефалиты неуточненной этиологии. Группу сравнения составили 34 здоровых ребенка аналогичного возраста. Всем больным после госпитализации в стационар проводилось клинико-неврологическое обследование с обязательным определением возраста пациента, тяжести нарушения общего состояния (расстройство сознания, общемозговая симптоматика). Для уточнения распространенности, характера очаговых изменений мозга проводилась МРТ головного мозга в Т1, Т2, Flair-последовательнос-ти и внутривенным контрастированием по показаниям.
Степень неврологических нарушений оценивалась по разработанной бальной шкале с исследованием черепной иннервации, сенсорных, двигательных и координа-торных функций с последующим кодированием признаков. В качестве МРТ критериев учитывалась распростра-
ненность очагов патологической плотности (отсутствие очагов, поражение с наличием менее 3-х очагов либо многоочаговое поражение мозга). Параллельно с клиническим и МРТ обследованием всем больным проводилось исследование соматосенсорных вызванных потенциалов на чрезкожную стимуляцию большеберцового нерва (ССВП n. tibialis) на 4-х канальном электромиографе в первые дни заболевания и в динамике на 7 день болезни. Регистрировались спинальный потенциал с проекции поясничного утолщения N22 и корковый потенциал Р37 над проекцией теменных долей мозга (Cpz по международной классификации). Проводилась оценка абсолютных значений амплитуды коркового потенциала Р37, отображающего функциональную активность корковых нейронов; рассчитывался межпиковый интервал N22—P37 (время центрального афферентного проведения — ВЦП), который является показателем функции быстропроводя-щих волокон и характеризует состояние проводящих структур спинного и головного мозга. За нормативные показатели амплитуды коркового потенциала Р37 принимался показатель 3—5 мкВ. Оценка нарушения показателя ВЦП проводилась с учетом возрастных нормативных показателей. При повторном исследовании ССВП на 7 день заболевания проводился учет динамики показателей ССВП (регистрировалось восстановление, значимое улучшение выше 10% от первоначальных показателей, отсутствие или отрицательная динамика).
Статистическая обработка полученных данных проводилась в программе Statistica 6.0 for Windows с использованием непараметрического метода корреляционного анализа по Спирмену и дискриминантного анализа. Для оценки достоверности различий применялся F-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента.
Результаты и их обсуждение
Методом дискриминантного анализа с пошаговым отбором были определены 5 статистически значимых для прогнозирования исходов энцефалита признаков (табл. 1). Наряду с тяжестью общего состояния
Таблица 1. Коэффициенты линейных классификационных функций для благоприятного (ЛКФ 1) и неблагоприятного (ЛКФ 2) исходов энцефалита, отработанные в результате проведения пошагового дискриминантного анализа
(р =0,006), тяжестью неврологических нарушений (p<0,001), возрастом пациента (р =0,003), распространенностью очаговых нарушений по данным МРТ (р =0,02), для прогнозирования исходов заболевания оказались значимыми показатели функционального состояния ЦНС, выявленные методом ССВП n. tibialis: амплитуда коркового потенциала Р37 (р =0,18) и показатель динамики ССВП на 7 день заболевания (р = 0,04).
На основе выявленных показателей были получены линейно-классификационные функции (ЛКФ), позволяющие прогнозировать благоприятный (ЛКФ1) и неблагоприятный (ЛКФ 2) исход энцефалита по следующим формулам:
ЛКФ 1 =-12,45 + 6,66 х Х1 + 1,97 х Х2 + + 0,18 х Х3 + 1,21 х Х4 + 1,59 х Х5 + 2,91 х Х6 и ЛКФ 2 = -22,85 + 8,18 х Х1 + 3,78 х Х2 + + 0,25 х Х3 + 1,91 х Х4 + 1,9 х Х5 + 3,53 х Х6,
где Х1 —Х6 — прогностические критерии, оцененные в баллах: Х1 — тяжесть нарушения общего состояния (0 или 1 балл), Х2 — тяжесть неврологических нарушений (1— 3 балла), Х3 — возраст ребенка (в годах), Х4 — распространенность очагов на МРТ (1—3 балла), Х5 — амплитуда коркового потенциала соматосенсорных ВП в первые дни заболевания (1—4 балла), Х6 — динамика соматосенсорных ВП на 7 день заболевания (1—4 балла).
После расчета показателей по формулам проводилось сравнение полученных результатов. При ЛКФ 1 > > ЛКФ 2 прогнозировался благоприятный исход энцефалита с полным выздоровлением ребенка через 6 месяцев после начала заболевания, а при ЛКФ 2 > ЛКФ 1 — неблагоприятный исход энцефалита, при котором у пациентов через 6 месяцев от начала заболевания наблюдались очаговые неврологические симптомы различной степени выраженности. Эффективность предлагаемого метода составила 83,8% со статистической достоверностью выше 99% (p <0,00001). Наиболее чувствительным оказался способ в прогнозировании благоприятных исходов вирусного энцефалита (93%). Меньшую чувствительность, но достаточную эффективность данный метод показал в прогнозировании неблагоприятных исходов энцефалита (60%).
В 72% случаев наблюдался благоприятный исход энцефалита — полное выздоровление пациентов в сроки до 6 месяцев (табл. 2): в 22 % случаев имело место полное выздоровление (исчезновение неврологической симптоматики) к моменту выписки больных из стационара, в 46 % — через 3 месяца, в 32% — через 6 месяцев от начала заболевания. Неблагоприятный исход с сохранением очаговых неврологических нарушений различной степени выраженности свыше 6 месяцев после начала заболевания отмечался в 28 % наблюдений — выявлялись остаточные очаговые неврологические проявления различной степени выраженности, в 1 5% случаев — судорожный синдром.
Сравнительный анализ различных методов прогнозирования исходов энцефалитов у детей показал, что эффективность прогнозирования исходов на основе оценки только выраженности клинико-неврологических нарушений составляет, в среднем, 81,1 %, при дополнительной оценке распространенности поражения мозга по МРТ — 78,8%,
Показатели Коэффициенты для ЛКФ 1 (благоприятный исход энцефалита) Коэффициенты для ЛКФ 2 (неблагоприятный исход энцефалита)
Общее состояние (Х1) 6,66 8,18
Неврологические нарушения (Х2) 1,97 3,78
Возраст ребенка (Х3) 0,18 0,25
Распространенность очагов по МРТ (Х4) 1,21 1,91
Амплитуда потенциала Р37 в первые дни заболевания(Х5) 1,59 1,9
Динамика ССВП (Х6) 2,91 3,53
Constant -12,45 -22,85
что ниже по эффективности метода комплексного прогнозирования (табл. 3). Кроме того, отмечается значительное увеличение чувствительности способа к прогнозированию неблагоприятных исходов энцефалитов (до 10%).
Согласно отработанным критериям, благоприятный исход энцефалита с полным выздоровлением в течение 6 месяцев от начала заболевания прогнозировался при: средне-тяжелом общем состоянии пациента; выявлении легких или умеренных неврологических нарушений по разработанной шкале; при отсутствии или при наличии до 3 очагов на МРТ; при амплитуде коркового потенциала выше 3 мкВ в первые дни заболевания; полном восстановлении или положительной динамике показателей ССВП (снижении ВЦП и увеличении амплитуды коркового потенциала Р37 более чем на 10% от первоначальных показателей) при повторном исследовании на 7 день заболевания.
Неблагоприятный исход энцефалита с наличием органических неврологических нарушений различной степени выраженности через 6 месяцев от начала заболевания прогнозировался при: тяжелом состоянии больных с нарушением сознания, судорожным синдромом, наличии тяжелых неврологических нарушений в остром периоде энцефалита; выявлении более 3 очагов патологической плотности по МРТ; снижении амплитуды коркового потенциала Р37 ниже 3 мкВ в первые дни заболевания; при отсутствии или отрицательной динамике показателей ССВП (увеличении ВЦП и снижении амплитуды коркового потенциала Р37 на 10% от первоначальных изменений) при повторном исследовании на 7 день заболевания. Проведение комплексного анализа клинико-неврологических нарушений, структурных и функциональных изменений мозга с расчетом линейно-классификационных функций позволило уже на 7 день заболевания прогнозировать характер исходов энцефалита, что способствовало своевременной коррекции проводимой нейрометаболиче-ской терапии.
Выводы
1. Для определения тяжести нарушений функции ЦНС при энцефалите целесообразно использовать показатель амплитуды коркового потенциала соматосенсорных вызванных потенциалов мозга в первые дни заболевания, а также учитывать динамику соматосенсорных вызванных потенциалов в динамике нейроинфекционного процесса.
2. Прогнозирование исходов вирусных энцефалитов у детей на первой неделе заболевания возможно на основании комплексной оценки с учетом возраста пациента, тяжести клинико-неврологических нарушений, распространенности очаговых нарушений по данным МРТ, а также исследованием соматосенсорных вызванных потенциалов.
3. Дополнительное использование показателей сома-тосенсорных вызванных потенциалов мозга повышает эффективность прогнозирования исходов энцефалита в первую неделю заболевания до 83,3%.
4. Прогнозирование неблагоприятного исхода энцефалита в ранние сроки заболевания позволяет своевременно провести коррекцию нейрометаболической терапии, что способствует снижению резидуальных неврологических проявлений.
Таблица 2. Соотношение прогнозируемых и реальных исходов энцефалита (n = 72)
Исход Правильно диагностировано предложенным методом абс. кол-во (%) Ложнополо-жительные (*) и ложноотрица-тельные (**) результаты, абс. кол-во (%) Настоящие исходы заболевания, абс. кол-во (%)
Благоприятный исход (*) 47 (93%) 5 (7%) 52 (72%)
Неблагоприятный исход (**) 12(60%) 8 (40%) 20 (28%)
Итого 58 (83,8%) 13 (16,2%) 72 (100%)
Таблица 3. Диагностическая эффективность различных методов прогнозирования исходов вирусных энцефалитов у детей (п =72)
Клини-ко-невро-логические нарушения (%) Нарушения по МРТ (%) Клиника и МРТ (%) Комплексный анализ клини-ко-неврологиче-ских, МРТ и функциональных нарушений (%)
Специфичность 94,4 85,5 89,1 93,0
Чувствительность 45,0 20,0 50,0 60,0
Эффективность 81,1 68,0 78,7 83,8
Литература:
1. Childhood encephalitis in Sweden: Etiology, clinical presentation and outcome / A. Fowler, A. Stodberg, M. Eriksson, R. Wickstrom // Eur. J. Paediatr. Neurol. - 2008. - V. 9. - № 4. - P. 1 29-135.
2. Сорокина М. Н. Вирусные менингиты энцефалиты у детей / Н. М. Сорокина, Н. В. Скрипченко - М.: Медицина, 2004. -С. 92-150.
3. Лещинская Е. В. Острые вирусные энцефалиты у детей / Е. В. Ле-щинская, И. Н. Мартыненко. - М.: Медицина, 1990. - 256 с.
4. Нейрорадиология / Под ред. Т. Н. Трофимовой. - СПб.: Издат. Дом СПб. МАПО, 2005. - 288 с.
5. Старшинов Я. Ю. Клинико-лучевые и иммунологические особенности энцефаломиелитов у детей: Автореф. дис. ... к.м.н. -СПб., 2003.- 23 с.
6. Росин Ю. А. Прогностическое значение электроэнцефалографии при тяжелых острых нейроинфекциях у детей / Ю. А. Ро-син, Р. Л. Басс, Е. Я. Войтинский // Вопр. охраны материнства и детства. - 1999. - Т. 36, № 5. - С. 8-12.
7. EEG examination in patients with purulent, bacterial meningoen-cephalitis-literature review and own observations / L. Kepa, B. Oc-zko-Grzesik, I. Warakomska, W. Stolarz // Wiad Lek. - 2000. -V. 59. - № 7-8. - Р. 458-462.
8. Oliveira M. Electroencephalography of children / M. Oliveira, F. Car-mo // Clin. Encephalogr. - V. 34. - № 5. - P. 180-188.
9. Гнездицкий В. В. Опыт применения вызванных потенциалов в клинической практике. - М.: АОЗТ «Антидор», 2001. - 480 с.
10. Надеждина М. В. Динамика акустических стволовых вызванных потенциалов у больных с разными формами клещевого энцефалита в остром периоде // Журн. Неврол. и психиат. им С. С. Корсакова - 2001. - № 9. - С. 27-33.
1 1. Kalita J. Neurophysiological changes in Japanese encephalitis / J. Kalita, U. Misra // Neurol. India. - 2002. - V. 50. - № 2. -P. 262-266.
