Factors of stroke misdiagnosis at the onset of myastenia gravis

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: Myasthenia gravis is a rare autoimmune disease,which is difficult to diagnose mainly in the initial stages, when there are single symptoms of the disease or an atypical course. Diagnostic errors are associated with the fact that myasthenia gravis and other diseases of the nervous system have similar symptoms. The most common misdiagnosis in the onset of myasthenia gravis is a stroke. However, the reasons for a false diagnosis remain unspecified and poorly understood.

AIM: To determine the factors leading to misdiagnosis of a stroke in the onset of myasthenia gravis.

MATERIALS AND METHODS: 133 patients diagnosed with myasthenia gravis were divided into two groups. Patients with misdiagnosed stroke at the onset of myasthenia gravis formed the first group, the rest of the patients – the second group. A comparative assessment was performed according to the age of myasthenia onset, the clinical variant of the onset, primary symptoms, the duration of diagnosis, and the severity of the disease at the time of the correct diagnosis, with the percentage of misdiagnosis calculation.

RESULTS: Stroke as misdiagnosis was established more often than others (in 23% of all cases and in 44% of incorrect diagnoses). In the 1st group, complaints of dysarthria and dysphagia were significantly higher, myasthenia gravis began acutely more often, the age of myasthenia onset in patients of the 1st group was statistically higher than in the 2nd. There was no difference between the groups in terms of diagnosis duration, the disease severity, and the history of previous stroke.

CONCLUSIONS: Factors leading to stroke misdiagnosis at the onset of myasthenia are advanced age and acute onset with bulbar disorders.

About the authors

Ailer R. Alibekov

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov; Vsevolozhsk Clinical Interdistrict Hospital

Email: alibekov.ailer@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5308-6985
SPIN-code: 1112-9540

MD, postgraduate student

Russian Federation, 47 Piskarevsky Ave., Saint Petersburg, 195067; Vsevolozhsk, Leningrad region

Vitaliy V. Goldobin

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: vitalii.goldobin@szgmu.ru
ORCID iD: 0000-0001-9245-8067
SPIN-code: 4344-5782

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

Russian Federation, 47 Piskarevsky Ave., Saint Petersburg, 195067

Hosiddin F. Yuldashev

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: kh.yuldashev96@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3781-5871

MD, postgraduate student

Russian Federation, 47 Piskarevsky Ave., Saint Petersburg, 195067

Elena G. Klocheva

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: elena.klocheva@szgmu.ru
ORCID iD: 0000-0001-6814-0454
SPIN-code: 6220-5349

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

Russian Federation, 195067, Санкт-Петербург, Пискаревский пр., д. 47

Irina A. Lubenets

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: IrkaLu2000@yandex.ru

5th year student of the medical faculty

Russian Federation, 47 Piskarevsky Ave., Saint Petersburg, 195067

Aruzhan Zh. Nurmakhanbetova

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Author for correspondence.
Email: pretty_19_99@mail.ru

6th year student of the medical faculty

Russian Federation, 47 Piskarevsky Ave., Saint Petersburg, 195067

References

  1. Gusev EI, Gekht AB. Klinicheskie rekomendatsii po diagnostike i lecheniyu miastenii. Moscow: Vserossiiskoe obshchestvo nevrologov; 2013. 29 p. (In Russ.)
  2. Breiner A, Widdifield J, Katzberg HD, et al. Epidemiology of myasthenia gravis in Ontario, Canada. Neuromuscul Disord. 2016;26:41–46. doi: 10.1016/j.nmd.2015.10.009
  3. Maddison P, Ambrose PA, Sadalage G, Vincent A. a prospective study of the incidence of myasthenia gravis in the East Midlands of England. Neuroepidemiology. 2019;53:93–99. doi: 10.1159/000500268
  4. Martinka I, Fulova M, Spalekova M, Spalek P. Epidemiology of myasthenia gravis in Slovakia in the years 1977–2015. Neuroepidemiology. 2018;50:153–159. doi: 10.1159/000487886
  5. Alekseeva TM, Kryuchkova VV, Stuchevskaya TR, Khalmurzina AN. Epidemiologic studies of myasthenia gravis: literature review. Neuromuscular Diseases. 2018;8(3):12–18. (In Russ.). doi: 10.17650/2222-8721-2018-8-3-12-18
  6. Park S-Y, Lee JY, Lim NG, Hong Y-H. Incidence and prevalence of myasthenia gravis in Korea: a population-based study using the national health insurance claims database. J Clin Neurol. 2016;12:340. doi: 10.3988/jcn.2016.12.3.340
  7. Sanders DB, Raja SM, Guptill JT, et al. The duke myasthenia gravis clinic registry: I. description and demographics. Muscle Nerve. 2021;63:209–216. doi: 10.1002/mus.27120
  8. Zieda A, Ravina K, Glazere I, et al. A nationwide epidemiological study of myasthenia gravis in Latvia. Eur J Neurol. 2018;25:519–526. doi: 10.1111/ene.13535
  9. Aarli JA. Myasthenia gravis in the elderly. Is it different? Ann NY Acad Sci. 2008;1132:238–243. doi: 10.1196/annals.1405.040
  10. Romanova TV. Ways to optimize diagnostic and therapeutic care for patients with myasthenia gravis (analysis of the experience of the regional myasthenic center). Practical medicine. 2012;(2(57)):153–157. (In Russ.)
  11. Rodolico C, Parisi D, Portaro S, et al. Myasthenia gravis: unusual presentations and diagnostic pitfalls. J Neuromuscul Dis. 2016;3:413–418. doi: 10.3233/JND-160148
  12. Vincent A. Evidence of underdiagnosis of myasthenia gravis in older people. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2003;74:1105–1108. doi: 10.1136/jnnp.74.8.1105
  13. Lobzin SV, Alibekov AR, Klocheva EG, et al. Diffculties in differential diagnosis of myasthenia gravis (clinical case). Medical alphabet. 2022;1(32):13–16. (In Russ.) doi: 10.33667/2078-5631-2022-32-13-16
  14. Khalmurzina AN., Alekseeva TM., Lobzin SV. et al. Analysis of clinical manifestations and diagnosis of late-onset myasthenia gravis. Neuromuscular Diseases. 2020;10(1):53–63. (In Russ.) doi: 10.17650/2222-8721-2020-10-1-53-63
  15. Basiri K, Ansari B, Okhovat A. Life-threatening misdiagnosis of bulbar onset myasthenia gravis as a motor neuron disease: how much can one rely on exaggerated deep tendon reflexes. Adv Biomed Res. 2015;4:58. doi: 10.4103/2277-9175.151874
  16. Lavrnić D, Rakocević-Stojanović V, Tripković I, et al. Diagnostic problems in patients with myasthenia gravis. Srp Arh Celok Lek. 2000;128:247–252. (In Serbian)
  17. Al-Asmi A, Nandhagopal R, Jacob PC, Gujjar A. Misdiagnosis of myasthenia gravis and subsequent clinical implication: a case report and review of literature. Sultan Qaboos Univ Med J. 2012;12:103–108. doi: 10.12816/0003095
  18. Durand F, Camdessanché J-P, Jomir L, et al. Myasthenia in elderly patients: a series of 23 cases. Rev Méd Interne. 2005;26:924–930. (In French). doi: 10.1016/j.revmed.2005.08.009
  19. Fisman GK, Kott HS. Myasthenia gravis mimicking stroke in elderly patients. Mayo Clin Proc. 1998;73:1077–1078. doi: 10.4065/73.11.1077
  20. Libman R, Benson R, Einberg K. Myasthenia mimicking vertebrobasilar stroke. J Neurol. 2002;249:1512–1514. doi: 10.1007/s00415-002-0858-2
  21. Tremolizzo L, Giopato F, Piatti ML, et al. Myasthenia gravis mimicking stroke: a case series with sudden onset dysarthria. Neurol Sci. 2015;36:895–898. doi: 10.1007/s10072-015-2098-0
  22. Miasteniya: diagnostika i lechenie. Ed. by S.V. Lobzin. Saint Petersburg: SpetsLit; 2015. 160 p. (In Russ.)
  23. Menon SR, Mokkath NR. Myasthenia gravis masquerading as acute stroke: a case report. Pan Afr Med J. 2020;37:305. doi: 10.11604/pamj.2020.37.305.27032
  24. Montero-Odasso M. Dysphonia as first symptom of late-onset myasthenia gravis. J Gen Intern Med. 2006;21:C4–6. doi: 10.1111/j.1525-1497.2006.00343.x
  25. Shaik S, Ul-Haq MA, Emsley HC. Myasthenia gravis as a ‘stroke mimic’ – it’s all in the history. Clin Med. 2014;14:640–642. doi: 10.7861/clinmedicine.14-6-640
  26. Serdyuk AV, Kovrazhkina EA, Vyatkina NV. A case of severe generalized myasthenia with late onset and predominant lesion of bulbar muscles: the case report and review. Consilium medicum. 2018;20(2):59–62. (In Russ.) doi: 10.26442/2075-1753_2018.2.59-62
  27. Digala L, Bailey E, Govindarajan R. Myasthenia gravis mimicking acute cerebrovascular events. RRNMF Neuromuscul J. 2020;1:9–12. doi: 10.17161/rrnmf.v1i3.13573

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Distribution of patients with suspected stroke at the onset of myasthenia gravis (n = 31). ACA, acute cerebrovascular accident; CCI, chronic cerebral ischemia

Download (256KB)
3. Fig. 2. Age composition of the patients of the 1st group

Download (70KB)
4. Fig. 3. Distribution of patient complaints at the onset of myasthenia gravis (n = 133). * p < 0.05; ** p < 0.01

Download (106KB)
5. Fig. 4. The nature of myasthenia gravis onset (n = 133)

Download (64KB)

Copyright (c) 2023 Eco-Vector



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».