Relationship between sex and age characteristics, comorbid status, and dynamics of recovery in the acute period of stroke in patients living in the Arkhangelsk region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The global burden of stroke continues to rise and is the third leading cause of disability worldwide. The factors that influence the dynamics of recovery and functional outcomes in the acute period of stroke remain not fully understood. AIM: To examine the relationship between sex–age characteristics, comorbid status, and dynamics of the functional state in the acute period of stroke in patients living in the Arkhangelsk region. MATERIALS AND METHODS: A retrospective cohort study was conducted. The sex–age structure of patients, functional status according to the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) and modified Rankin scale (mRS) at hospital admission and discharge, and its dynamics during the hospitalization period were assessed. The relationship between FS and sex–age characteristics, stroke type, and concomitant diseases was analyzed. The dynamics of recovery were assessed using the rate of decline in NIHSS and mRs scores. RESULTS: The treatment results of 1,617 patients with stroke (male, n=968; female, n=649) mean age, 63.8±11.4 years) discharged from the neurological department in 2017–2020 were analyzed. Initially, more women experienced disability (p <0.001); however, their dynamics of recovery in the acute period of stroke were better than those of men. With increasing age, the rate of decline in the scores of the rating scales decreased. The best dynamics of recovery were observed in patients with atherothrombotic and lacunar types of stroke, and patients with cardioembolic stroke recovered the slowest. A high comorbidity burden was associated with poor functional outcomes. Independent associations were identified between the presence of atrial fibrillation, cerebral atherosclerosis, chronic heart failure, and a higher mRs score upon admission. At the time of discharge, atrial fibrillation, chronic heart failure, arterial hypertension, and coronary heart disease were independently associated with high mRs scores, and the presence of cerebral atherosclerosis was associated with lower mRs scores. CONCLUSION: Women recovered better, despite greater disability upon admission. Age and comorbidity burden served as reasons limiting the rate of recovery. Atrial fibrillation, chronic heart failure, coronary heart disease and arterial hypertension were the main comorbidities associated with worse functional outcomes at discharge. The results can be used to predict early functional outcomes in patients with stroke.

About the authors

E. М. Chernykh

Northern State Medical University

Email: raduga0302@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6523-7071
SPIN-code: 8296-2286
Russian Federation, 51 Troitsky prospect, 163001 Arkhangelsk

N. M. Khasanova

Northern State Medical University

Email: khasanovanina@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-0729-3726
SPIN-code: 6834-6281

MD, Cand. Sci. (Med.), Associate Professor

Russian Federation, Arkhangelsk

A. А. Karyakin

Northern State Medical University

Email: biophyzica@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4458-8702
SPIN-code: 7296-3303

Cand. Sci. (Tech.), Associate Professor

Russian Federation, Arkhangelsk

O. E. Karyakina

Northern (Arctic) Federal University

Author for correspondence.
Email: o.travnikova@narfu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0781-0164
SPIN-code: 3269-1935

Cand. Sci. (Biol.), Associate Professor

Russian Federation, Arkhangelsk

References

  1. GBD 2019 Stroke Collaborators. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990–2019: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet Neurol. 2021;20(10):795–820. EDN: ZWOYDK doi: 10.1016/S1474-4422(21)00252-0
  2. MIAC: Unified information and organisational space of the Arkhangelsk Oblast health care system [Internet]. Documents. (In Russ). Available from: https://miac29.ru/docs/56/. Accessed: 15.03.2024.
  3. Klochikhina OA, Shprakh VV, Stakhovskaya LV, et al. Indicators of stroke morbidity and mortality from stroke in the territories included in the federal program of caring for patients with stroke. S.S. Korsakov J Neurol Psychiatry. 2021;121(3-2):22–28. EDN: NXKVSA doi: 10.17116/jnevro202112103222
  4. Gusev EI, Konovalov AN, Skvortsova VI, Gekht AB. Neurology. National Guidelines. Moscow: GEOTAR-Media; 2009.1035 р. (In Russ).
  5. Kwakkel G, Kollen BJ. Predicting activities after stroke: What is clinically relevant? Int J Stroke. 2013;8(1):25–32. EDN: RJUXLJ doi: 10.1111/j.1747-4949.2012.00967.x
  6. Mayorova LA, Grechko AV, Fateeva VV. A two-year prospective longitudinal study of the dynamics of cognitive functions during different periods of stroke. S.S. Korsakov J Neurol Psychiatry. 2023;123(12-2):36–42. EDN: SEIZNW doi: 10.17116/jnevro202312312236
  7. Kurakina АS, Semenova TN, Guzanova EV, et al. Prognostic value of investigating neuron-specific enolase in patients with ischemic stroke. Modern Tech Med. 2021;13(2):68–73. EDN: GAATSE doi: 10.17691/stm2021.13.2.08
  8. Khayrullin AT, Kutlubaev MA, Rakhmatullin AR, Safuanova GS. Clinical and laboratory predictors of unfavorable outcome in hemorrhagic stroke. S.S. Korsakov J Neurol Psychiatry. 2022; 122(3-2):17–21. EDN: QFRNKP doi: 10.17116/jnevro202212203217
  9. Kurepina IS, Zorin RA, Zhadnov VA, Sorokin OA. Hemorrhagic stroke: Neurophysiological predictors of the acute period. Acta Biomed Sci. 2020;5(5):47–52. EDN: AMIHEL doi: 10.29413/ABS.2020-5.5.6
  10. Reale G, Giovannini S, Iacovelli C, et al. Actigraphic measurement of the upper limbs for the prediction of ischemic stroke prognosis: An observational study. Sensors (Basel). 2021;21(7):2479. EDN: PGNBGI doi: 10.3390/s21072479
  11. Semenova TN, Grigorieva VN, Novosadova OA. Hand dysfunction and its recovery in the acute period of lacunar ischemic stroke. Saratov J Med Sci Res. 2020;16(1):380–383. EDN: JSUQKE
  12. Kenzie JM, Rajashekar D, Goodyear BG, Dukelow SP. Resting state functional connectivity associated with impaired proprioception post-stroke. Hum Brain Mapp. 2024;45(1):e26541. doi: 10.1002/hbm.26541
  13. Alferova VV, Shklovsky VM, Ivanova EG., et al. Prognosis of post-stroke aphasia. S.S. Korsakov J Neurol Psychiatry. 2018;122(4): 20–29. EDN: XQXPWH doi: 10.17116/jnevro20181184120-29
  14. Wilson SM, Eriksson DK, Brandt TH, et al. Patterns of recovery from aphasia in the first 2 weeks after stroke. J Speech Lang Hear Res. 2019;62(3):723–732. doi: 10.1044/2018_JSLHR-L-18-0254
  15. Shurupova MA, Aizenshtein AD, Ivanova GE. Homonymous hemianopsia and visual neglect. Part II: Rehabilitation. Physicaland rehabilitation medicine, medical rehabilitation. 2023;5(3):237–254. EDN: QMUMHI doi: 10.36425/rehab516531
  16. Candelario-Jalil E, Paul S. Impact of aging and comorbidities on ischemic stroke outcomes in preclinical animal models: A translational perspective. Exp Neurol. 2021;(335):113494. EDN: ZXOCHT doi: 10.1016/j.expneurol.2020.113494
  17. Irie F, Kamouchi M, Hata J, et al.; FSR Investigators. Sex differences in short-term outcomes after acute ischemic stroke: The Fukuoka stroke registry. Stroke. 2015;46(2):471–476. doi: 10.1161/STROKEAHA.114.006739
  18. Irie F, Matsuo R, Nakamura K, et al.; Fukuoka Stroke Registry Investigators. Sex differences in long-term functional decline after ischemic stroke: A longitudinal observational study from the Fukuoka stroke registry. Cerebrovasc Dis. 2023;52(4):409–416. EDN: RKFSFK doi: 10.1159/000526940
  19. Wang M, Wang CJ, Gu HQ, et al. Sex differences in short-term and long-term outcomes among patients with acute ischemic stroke in china. Stroke. 2022;53(7):2268–2275. EDN: BICSHP doi: 10.1161/STROKEAHA.121.037121
  20. Poggesi A, Insalata G, Papi G, et al. Gender differences in post-stroke functional outcome at discharge from an intensive rehabilitation hospital. Eur J Neurol. 2021;28(5):1601–1608. doi: 10.1111/ene.14769
  21. Bonkhoff AK, Karch A, Weber R, et al. Female stroke: Sex differences in acute treatment and early outcomes of acute ischemic stroke. Stroke. 2021;52(2):406–415. doi: 10.1161/STROKEAHA.120.032850
  22. Hawe RL, Cluff T, Dowlatshahi D, et al. Assessment of sex differences in recovery of motor and sensory impairments poststroke. Neurorehabil Neural Repair. 2020;34(8):746–757. doi: 10.1177/1545968320935811
  23. Renoux C, Coulombe J, Li L, et al.; Oxford Vascular Study. Confounding by pre-morbid functional status in studies of apparent sex differences in severity and outcome of stroke. Stroke. 2017;48(10):2731–2738. doi: 10.1161/STROKEAHA.117.018187
  24. Scrutinio D, Battista P, Guida P, et al. Sex differences in long-term mortality and functional outcome after rehabilitation in patients with severe stroke. Front Neurol. 2020;(11):84. EDN: YHAPSC doi: 10.3389/fneur.2020.00084
  25. Barkhatov YuD, Kadykov AS. Prognostic factors for recovery of motor dysfunction following ischemic stroke. Ann Clin Exp Neurol. 2017;11(1): 80–89. EDN: YJJZGB
  26. Tanashyan MM, Maksimova MYu, Antonova KV, et al. Recovery after ischemic stroke in patients with type 2 diabetes mellitus. Pharmateka. 2019;26(3):65–70. EDN: YZCLUL doi: 10.18565/pharmateca.2019.3.65-70
  27. Cipolla MJ, Liebeskind DS, Chan SL. The importance of comorbidities in ischemic stroke: Impact of hypertension on the cerebral circulation. J Cereb Blood Flow Metab. 2018;38(12): 2129–2149. doi: 10.1177/0271678X18800589
  28. Efremova OA, Bondarenko EV, Kamyshnikova LA, et al. Recovery dynamics in patients with ischemic stroke depending on the blood pressure indicators and its variability. Russ Arch Int Med. 2023;13(1): 46–56. EDN: LMZZMT doi: 10.20514/2226-6704-2023-13-1-46-56
  29. Bondar IA, Krasnopevtseva IP. Influence of glycemic level on the dynamics of recovery of neurological status in acute cerebrovascular accident in patients with diabetes mellitus. Sibirskii meditsinskii vestnik. 2018;(2):3–7. EDN: YOCKBV
  30. Karyakina OE, Dobrodeeva LK. Correlation of the shedding of lymphocytes receptors with parameters of immunologic reactivity in residents of the north. Human Ecology. 2016;11:29–34. EDN: WYQLYR doi: 10.33396/1728-0869-2016-11-29-34

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 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».