Algorithm for physical rehabilitation of patients with multiple sclerosis: practical experience

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Multiple sclerosis is a pressing problem of modern society and healtcare. The high risk of disability of the able-bodied population, together with the observed trend of increase in morbidity and decrease in the age of onset of the disease, create a number of economic and social difficulties. It is well known that current medical treatment of multiple sclerosis is most effective in reducing the frequency of exacerbations and disability progression, but does not affect the already established residual manifestations, indicators of disability progression objectified by magnetic resonance imaging data.

AIM: Evaluation of the effectiveness of using the algorithm for choosing a method of physical rehabilitation, according to the selected models of patients with multiple sclerosis.

MATERIALS AND METHODS: The medical histories of patients aged from 31 to 58.8 (average age 48.9±8.6) years who were in hospital treatment were analyzed (n=504; men — 34%, women — 66%), of which 56% had no disability, 11% had disability group I, 25% had disability group II, and 8% had disability group III.

RESULTS: An algorithm for working with patients in this category was developed from the perspective of functioning in the categories of the International Classification of Functioning, Disability and Health, and Assessment of Impairments, which is a huge part of the medical rehabilitation protocol for patients with multiple sclerosis.

CONCLUSION: The proposed models of patients, including pronounced disorders, make it possible to systematize and standardize the process of rehabilitation measures, improve the quality of provided medical services and provide the population with qualified rehabilitation care.

About the authors

Tatyana A. Kuzminova

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies

Author for correspondence.
Email: kta0997@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6408-1853
SPIN-code: 8200-5455

Cand. Sci. (Ped.)

Russian Federation, 1/10 Ostrovityanova street, 117513 Moscow

Yana V. Fedorenko

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies

Email: fedorenko.yv@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5836-964X
Russian Federation, 1/10 Ostrovityanova street, 117513 Moscow

Galina E. Ivanova

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov; Union of Rehabilitologists of Russia

Email: reabilivanova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3180-5525
SPIN-code: 4049-4581

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, 1/10 Ostrovityanova street, 117513 Moscow; Moscow; Moscow

Sergey A. Ryabov

The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov

Email: sergey.3r@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6345-0517
Russian Federation, Moscow

Olga V. Boyko

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov; Russian Committee for Researchers in Multiple Sclerosis

Email: olgav.ryabukhina@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7153-5617
SPIN-code: 7244-5490

MD, Dr. Sci. (Med.)

Russian Federation, 1/10 Ostrovityanova street, 117513 Moscow; Moscow; Moscow

Alexey N. Boyko

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov; Russian Committee for Researchers in Multiple Sclerosis

Email: boykoan13@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2975-4151
SPIN-code: 9921-9109

MD, Dr. Sci. (Med.)

Russian Federation, 1/10 Ostrovityanova street, 117513 Moscow; Moscow; Moscow

References

  1. Boyko A, Smirnova N, Petrov S, Gusev E. Epidemiology of multiple sclerosis in Russia, a historical review. Mult Scler Demyelinating Disord. 2016;(1):13. doi: 10.1186/s40893-016-0016-9
  2. Boyko AN, Guseva ME, Sivertseva SA. Non-drug treatment methods and lifestyle for multiple sclerosis. Moscow: GEOTAR-Media; 2015. 239 p. (In Russ).
  3. Gusev EI, Boyko AN, Zavalishin IA, et al. Epidemiological studies of multiple sclerosis. Methodological recommendations of the Russian Ministry of Health. Moscow; 2003. 80 p. (In Russ).
  4. Elagina IA, Schmidt TE. Fatigue in multiple sclerosis. Neurological Journal. 2008;13(1):37–46. (In Russ).
  5. International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF). Available from: https://www.who.int/standards/classifications/international-classification-of-functioning-disability-and-health. (In Russ).
  6. Order of the Ministry of Health of the Russian Federation dated July 31, 2020 No. 788n “On approval of the Procedure for organizing medical rehabilitation of adults.” Available from: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/74581688/. (In Russ).
  7. Tur C, Dubessy AL, Otero-Romero S, et al. The risk of infections for multiple sclerosis and neuromyelitis optica spectrum disorder disease-modifying treatments: Eighth European Committee for Treatment and Research in Multiple Sclerosis Focused Workshop Review. April 2021. Mult Scler. 2022;28(9):1424–1456. doi: 10.1177/13524585211069068
  8. Boyko AN, Gusev EI. Modern algorithms for the diagnosis and treatment of multiple sclerosis, based on an individual assessment of the patient’s condition. Zhurnal nevrologii i psikhiatrii im. S.S. Korsakova. 2017;117(2):92–106. doi: 8.17116/jnevro20171172292-106
  9. Gusev EI, Boyko AN. Multiple sclerosis. Scientific and practical guide in 2 volumes. Vol. 1. Moscow: Human Health; 2020. P. 608. (In Russ).
  10. Clinical guidelines [Multiple sclerosis], 2022, Approved by the Scientific and Practical Council of the Ministry of Health of the Russian Federation. Available from: https://e-ecolog.ru/docs/3IEruNadLn_FbNbeMKLxF/full?utm_referrer=https%3A%2F%2Fwww.yandex.ru%2F. (In Russ).
  11. Clinical recommendations «Multiple sclerosis (G35.0)». All-Russian Society of Neurologists, etc., 2020. Available from: https://doc-way.ru/sites/default/files/2022-09/cr_23_0.pdf. (In Russ).
  12. Gusev EI, Boyko AN, Stolyarov ID. Multiple sclerosis (reference book of terms). Moscow: Human Health; 2015. 437 p. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. The degree of disability of patients diagnosed with multiple sclerosis (Data of the Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies for the period from 01.2022 to 11.2022).

Download (576KB)
3. Fig. 2. Neurological disorders in multiple sclerosis patients.

Download (422KB)

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».