Феномен спастичности: что скрывается за простой формулировкой?

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Спастичность является одним из наиболее частых состояний у лиц с последствием поражения центральной нервной системы и вносит значимый вклад в процесс восстановления пациента. Среди процессов, которые опосредованно способствуют поддержанию этого состояния, можно выделить повышение вязкости гиалуроновой кислоты вследствие изменений циркуляции внеклеточного матрикса на фоне развившегося пареза, что приводит к повышению жёсткости мышц. Именно поэтому феномен спастичности не может рассматриваться исключительно как следствие поражения центральной нервной системы.

Обзор выполнен с целью верификации феномена спастичности и изучения возможности его объективной диагностики. Для поиска источников литературы использованы базы данных PubMed, eLibrary.

Анализ имеющихся источников даёт основания отказаться от широкого использования термина «спастичность», заменив его на «деформирующий спастический парез», что позволит охватить различные патофизиологические особенности и варианты данного состояния, а соответственно, пересмотреть как диагностические, так и лечебные подходы к нему. Феномен деформирующего спастического пареза может проявляться с разной степенью выраженности, в разные фазы движения, для разных мышц.

Несмотря на активное развитие инструментальных методов исследования, в настоящее время не представлено единых и универсальных алгоритмов оценки деформирующего спастического пареза. Эту позицию можно спроецировать и на имеющиеся в клинической практике модифицированные шкалы оценки спастичности ― Эшворта и Тардье, которые воспроизводятся только в пассивном состоянии пациента и не оценивают вклад данного феномена непосредственно в двигательный акт. Наиболее адекватными представляются методы, использующие для верификации роботизированные тестовые движения, что позволяет стандартизировать метод и сделать его более удобным для оценки специалиста.

Об авторах

Леонид Владимирович Климов

Федеральный центр мозга и нейротехнологий

Автор, ответственный за переписку.
Email: dr.klimov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1314-3388
SPIN-код: 5618-0734

канд. мед. наук

Россия, Москва

Дмитрий Владимирович Скворцов

Федеральный центр мозга и нейротехнологий; Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова; Федеральный научно-клинический центр специализированных видов медицинской помощи и медицинских технологий

Email: skvortsov.biom@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2794-4912
SPIN-код: 6274-4448

д-р мед. наук

Россия, Москва; Москва; Москва

Галина Евгеньевна Иванова

Федеральный центр мозга и нейротехнологий; Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова

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

д-р мед. наук

Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Zorowitz R., Gillard P., Brainin M. Poststroke spasticity: Sequelae and burden on stroke survivors and caregivers // Neurology. 2013. Vol. 80, N 3, Suppl. 2. P. 45–52. doi: 10.1212/WNL.0b013e3182764c86
  2. Luo Z., Lo W.L., Bian R., et al. Advanced quantitative estimation methods for spasticity: A literature review // J Int Med Res. 2020. Vol. 48, N 3. P. 300060519888425. doi: 10.1177/0300060519888425
  3. Pandyan A.D., Gregoric M., Barnes M.P., et al. Spasticity: Clinical perceptions, neurological realities and meaningful measurement // Disabil Rehabil. 2005. Vol. 27, N 1-2. P. 2–6. doi: 10.1080/09638280400014576
  4. Lance J.W. Symposium synopsis // Feldman R.G., Young R.R., Koella W.P., ed. Spasticity: Disordered motor control. Yearbook Medical, Chicago, 1980. P. 485–494.
  5. Young R.R. Spasticity: A review // Neurology. 1994. Vol. 44, N 11, Suppl. 9. P. S12–20.
  6. Искра Д.А., Коваленко А.П., Кошкарев М.А., Дыскин Д.Е. Спастичность: от патофизиологии к лечению // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2018. Т. 118, № 10. С. 108–114. EDN: YOYQVV doi: 10.17116/jnevro2018118101108
  7. Lundström E., Terént A., Borg J. Prevalence of disabling spasticity 1 year after first-ever stroke // Eur J Neurol. 2008. Vol. 15, N 6. P. 533–539. doi: 10.1111/j.1468-1331.2008.02114.x
  8. Stecco A., Stecco C., Raghavan P. Peripheral mechanisms contributing to spasticity and implications for treatment // Curr Phys Med Rehabil Rep. 2014. Vol. 2, N 2. P. 121–127. doi: 10.1007/s40141-014-0052-3
  9. Noort J.C., Bar-On L., Aertbeliën E., et al. European consensus on the concepts and measurement of the pathophysiological neuromuscular responses to passive muscle stretch // Eur J Neurol. 2017. Vol. 24, N 7. P. 981–e38 doi: 10.1111/ene.13322
  10. Gracies J.M. Coefficients of impairment in deforming spastic paresis // Ann Physical Rehab Med. 2015. Vol. 58, N 3. P. 173–178. doi: 10.1016/j.rehab.2015.04.004
  11. Ansari N.N., Naghdi S., Moammeri H., Jalaie S. Ashworth scales are unreliable for the assessment of muscle spasticity // Physiother Theory Pract. 2006. Vol. 22, N 3. P. 119–125. doi: 10.1080/09593980600724188
  12. Patrick E., Ada L. The Tardieu Scale differentiates contracture from spasticity whereas the Ashworth Scale is confounded by it // Clin Rehabil. 2006. Vol. 20, N 2. P. 173–182. doi: 10.1191/0269215506cr922oa
  13. Çakır T., Evcik F.D., Subaşı V., et al. Investigation of the H-reflexes, F-waves and sympathetic skin response with electromyography (EMG) in patients with stroke and the determination of the relationship with functional capacity // Acta Neurol Belg. 2015. Vol. 115, N 3. P. 295–301. doi: 10.1007/s13760-014-0397-5
  14. Walker H.W., Kirshblum S. Spasticity due to disease of the spinal cord: Pathophysiology, epidemiology, and treatment // Elovic E., Brashear A., eds. Spasticity: Diagnosis and management. New York: Demos Medical Publishing, 2010. P. 313.
  15. Elovic E. Measurement tools and treatment outcomes in patients with spasticity // Brashear A., ed. Spasticity: Diagnosis and management. New York: Demos Medical Publishing, 2015. P. 51.
  16. Nielsen J., Petersen N., Ballegaard M., et al. H-reflexes are less depressed following muscle stretch in spastic spinal cord injured patients than in healthy subjects // Exp Brain Res. 1993. Vol. 97, N 1. P. 173–176. EDN: FXZWKE doi: 10.1007/BF00228827
  17. Luo Z., Lo W.L., Bian R., et al. Advanced quantitative estimation methods for spasticity: A literature review // J Int Med Res. 2020. Vol. 48, N 3. P. 300060519888425. doi: 10.1177/0300060519888425
  18. Wang L., Guo X., Fang P., et al. A new EMG-based index towards the assessment of elbow spasticity for post-stroke patients // Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2017. Vol. 2017. P. 3640–3643. doi: 10.1109/EMBC.2017.8037646
  19. Sun R., Song R., Tong K.Y. Complexity analysis of EMG signals for patients after stroke during robot-aided rehabilitation training using fuzzy approximate entropy // IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2014. Vol. 22. P. 1013–1019. doi: 10.1109/TNSRE.2013.2290017
  20. Ao D., Sun R., Song R. Comparison of complexity of EMG signals between a normal subject and a patient after stroke: A case study // Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2013. Vol. 2013. P. 4965–4968. doi: 10.1109/EMBC.2013.6610662
  21. Marusiak J., Jaskólska A., Budrewicz S., et al. Increased muscle belly and tendon stiffness in patients with Parkinson’s disease, as measured by myotonometry // Mov Disord. 2011. Vol. 26, N 11. P. 2119–2122. doi: 10.1002/mds.23841
  22. Blanchette A.K., Mullick A.A., Moïn-Darbari K., Levin M.F. Tonic stretch reflex threshold as a measure of ankle plantar-flexor spasticity after stroke // Phys Ther. 2016. Vol. 96, N 5. P. 687–695. EDN: MRNJQU doi: 10.2522/ptj.20140243
  23. Stalberg E. Propagation velocity in human muscle fibers in situ // Acta Physiol Scand Suppl. 1966. Vol. 287. P. 1–112.
  24. Buchthal F., Guld C., Rosenfalck P. Innervation zone and propagation velocity in human muscle // Acta Physiol Scand. 1955. Vol. 35, N 2. P. 174–190. doi: 10.1111/j.1748-1716.1955.tb01276.x
  25. Yao B., Zhang X., Li S., et al. Analysis of linear electrode array EMG for assessment of hemiparetic biceps brachii muscles // Front Hum Neurosci. 2015. Vol. 9. P. 569. doi: 10.3389/fnhum.2015.00569
  26. Lukacs M., Vécsei L., Beniczky S. Large motor units are selectively affected following a stroke // Clin Neurophysiol. 2008. Vol. 119, N 11. P. 2555–2558. doi: 10.1016/j.clinph.2008.08.005
  27. Sheean G., McGuire J.R. Spastic hypertonia and movement disorders: Pathophysiology, clinical presentation, and quantification // PM R. 2009. Vol. 1, N 9. P. 827–833. doi: 10.1016/j.pmrj.2009.08.002

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».