CC BY
61
© ГОРБАЧЁВ В.И., ЛИХОЛЕТОВА Н.В. — 2014 УДК 616.831-005.1
ВЛИЯНИЕ СКОРОСТНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ МОЗГОВОГО КРОВОТОКА НА ИСХОД НЕТРАВМАТИЧЕСКИХ ВНУТРИЧЕРЕПНЫХ КРОВОИЗЛИЯНИЙ
Владимир Ильич Горбачёв, Наталья Викторовна Лихолетова (Иркутская государственная медицинская академия последипломного образования, ректор — д.м.н., проф. В.В. Шпрах)
Резюме. Целью исследования являлась оценка влияния скоростных показателей мозгового кровотока на исход внутричерепных кровоизлияний нетравматического генеза. Оценка мозгового кровотока проводилась с помощью транскраниальной допплерографии по стандартной методике. Исследование осуществлялось на 1, 2, 3 и 5 сутки после оперативного вмешательства. На основании дискриминантного анализа получены три линейные дискрими-нантные функции, позволяющие отнести пациента с нетравматическим внутричерепным кровоизлиянием к одной из трёх групп: 1-умершие, 2 — пациенты с глубоким неврологическим дефицитом, 3 — пациенты с хорошим восстановлением. Разработанная математическая модель позволяет прогнозировать исход заболевания с точностью 87,5%.
Ключевые слова: нетравматические внутричерепные кровоизлияния, скорость мозгового кровотока, математическая модель.
INFLUENCE OF CEREBRAL BLOOD FLOW VELOCITY TO OUTCOME OF NON-TRAUMATIC INTRACRANIAL HEMORRHAGES
V.I. Gorbachev, N. V. Likholetova (Irkutsk State Medical Academy of Continuing Education, Russia)
Summary. Study's objective is to estimate influence of cerebral blood flow on outcome of non-traumatic intracranial hemorrhages. The assessment of cerebral blood flow was carried out with transcranial Doppler by a standard technique. Research was carried out for 1, 2, 3 and 5 days after surgery. Three linear discriminated functions were developed using discriminate analysis, allowing to attribute the patient with non-traumatic intracranial hemorrhage to one of three groups: 1- dead, 2 — patients with deep neurologic deficiency, 3 — patients with good recovery. The developed mathematical model allows to predict a disease outcome with 87,5% sensitivity.
Key words: non-traumatic intracranial hemorrhages, cerebral blood flow velocity, mathematical model.
Внутричерепные кровоизлияния являются одним из наиболее распространённых и тяжёлых поражений мозга, что связано с широкой распространенностью патологии, высоким уровнем инвалидизации и летальности, а также социальной дезадаптацией пациентов с геморрагическими инсультами [1, 2, 3]. К внутричерепным нетравматическим кровоизлияниям относят субарахноидальные и внутримозговые кровоизлияния, оболочечные (субдуральные и эпидуральные) гематомы [4]. Спазм сосудов головного мозга представляет собой одно из наиболее часто встречаемых осложнений субарахноидального кровоизлияния. Являясь физиологической реакцией, ангиоспазм может приводить к формированию очагов ишемии, осложняющих течение заболевания и увеличивающих летальность. В связи с этим сохраняют актуальность исследования, направленные на раннее прогнозирование вазоспазма, оценку его влияния на состояние больного и исход заболевания [5]. В настоящее время для диагностики и мониторинга ангиоспазма чаще всего используют методику транскраниальной допплерографии (ТКДГ), эффективность которой доказана многими исследованиями [6-11]. ТКДГ сделала возможным мониторирование внутричерепных физиологических процессов. В то время как большинство методик мониторинга носят описательный характер, ТКДГ может способствовать принятию конкретных терапевтических решений и прогнозировать исход заболевания [4, 7, 9].
Цель исследования: оценить влияние скоростных показателей мозгового кровотока на исход внутричерепных кровоизлияний нетравматического генеза.
Материалы и методы
Наблюдения проводились на 80 пациентах с внутричерепными кровоизлияниями нетравматического гене-за в возрасте от 21 до 78 лет в остром периоде заболевания. Среди больных преобладали лица трудоспособного возраста (79,7%) от 21 до 6о лет, при этом 56,3% из них
женщины, 43,7% — мужчины. Средний возраст составил 49,4±1,43 года. При поступлении и в динамике всем пациентам выполнялась мультиспиральная компьютерная томография (МСКТ) головного мозга. При этом у 82,5% с помощью МСКТ-ангиографии верифицировано субарахноидальное кровоизлияние вследствие разрыва артериальной аневризмы головного мозга, у 17,5% пациентов — геморрагический инсульт с формированием внутримозговой гематомы полушарной локализации. Все пациенты были прооперированы в первые сутки от начала заболевания.
Критериями включения в исследование являлись:
— выживаемость прооперированных пациентов сроком не менее одной недели от начала заболевания
— инвазивный мониторинг внутричерепного давления (ВЧД) при помощи паренхиматозного датчика или вентрикулярного дренажа
— наличие височных ультразвуковых окон и возможность ежедневного проведения транскраниальной допплерографии (ТКДГ)
Пациенты исключались из исследования при наличии следующих критериев:
— сочетание острого нарушения мозгового кровообращения с декомпенсированной сопутствующей патологией (кардиогенный шок, гипергликемия более 25 ммоль/л);
— наличие критического стеноза (>75%) либо окклюзии интракраниальных артерий;
— наличие анемии тяжёлой степени (Hb менее 70 г/л);
— возраст старше 80 лет.
Исход геморрагического инсульта оценивался по шкале исходов Глазго (ШИГ) [Jennet B., Bond M., 1975]. ШИГ имеет ряд преимуществ в качестве оценочного метода: шкала выводит одну суммарную оценку и охватывает все возможные исходы, включая смерть и вегетативное состояние; содержит легко применимые критерии; формирует иерархию и клинически значимые различия критериев. В зависимости от исхода заболевания все больные были разделены на три группы:
1-я группа — 16 умерших больных (20%), 2-я группа — 25 пациентов (31,3%) с глубокой инвалидизацией (4-5 баллов ШИГ), 3-я группа — 39 больных (48,7%) с умеренной инвалидизацией и хорошим восстановлением (6-8 баллов ШИГ).
Оценка мозгового кровотока проводилась с помощью транскраниальной допплерографии по стандартной методике аппаратом «8опо8еаре 88».
Регистрировались:
— средняя линейная скорость кровотока в магистральных артериях шеи в общей сонной внутренней сонной и позвоночных артериях и основных интракра-ниальных артериях (в передней, средней, задней мозговых, основной и интракраниальных отделах позвоночных артерий) в поражённом и интактном полушариях головного мозга;
— индекс Пурсело / резистивный индекс (М) в магистральных артериях шеи;
— индекс Гёслинга / пульсативный индекс (Р1) в ин-тракраниальных артериях.
Исследование осуществлялось в динамике на первые, вторые, третьи и пятые сутки после оперативного вмешательства.
С целью сравнительной оценки скоростных показателей мозгового кровотока рассчитывался показатель межполушарной асимметрии линейной скорости кровотока или коэффициент асимметрии (КА) в одноименных сосудах по следующей формуле:
^«^мап^СМ^ VcMAп
где ^СМАп — скорость кровотока в средней мозговой артерии поражённого полушария, VСMAи — скорость кровотока в средней мозговой артерии интактного полушария.
Линейная скорость кровотока во внутренних сонных артериях, индексы Пурсело и Гёслинга от первых к пятым суткам заболевания оставались практически неизменными, статистически значимых различий между данными показателями не выявлено, поэтому оценка межполушарной асимметрии по данным показателям не проводилась.
Таким образом, исследовалось 12 переменных статистического анализа: линейная скорость кровотока в средней мозговой артерии поражённого полушария
(1ЧжАп, 2Чжап, 3ЧжАп и 5Чжап), линейная скорость кровотока в средней мозговой артерии интактного
полушария (1^маи, 2^МАи, 3^МАи, 5^МАи) и с°ОТ-ветствующие показатели межполушарной асимметрии
(КА1, КА2, КА3, КА5) в 1, 2, 3 и 5 сутки от начала заболевания.
Проведение исследования было одобрено Комитетом по этике ГБОУ ДПО «Иркутская государственная медицинская академия последипломного образования».
Статистическая обработка полученных данных проводилась с использованием пакета программ 81аН81:1са 6.0 в соответствии с основными задачами исследования. Произведена проверка нормальности распределения переменных методом Шапиро-Уилкса. Для анализа использовались параметрические и непараметрические методы статистики. Данные представлены в виде среднего арифметического и среднеквадратичного отклонения (М±6). Для создания модели прогноза исхода заболевания использован метод дискриминантного и канонического дискриминантного анализа. Критический уровень значимости при проверке статистических гипотез р<0,05.
Результаты и обсуждение
При расчёте дискриминантных функций использовались показатели мозгового кровотока, полученные при проведении ТКДГ (табл. 1). Максимальная скорость кровотока как в поражённом, так и в интактном полушарии, наблюдалась на третьи сутки от начала заболевания.
Таблица 1
Скоростные показатели мозгового кровотока в зависимости от исхода заболевания
1 группа (п=16) 2 группа (п=25) 3 группа (п=39)
^гмдп, см/с 99,62±7,02 112,76±9,08 100,41±5,76
^смди, см/с 73,25±4,96 91,40±6,29 89,48±5,31
КА1 25,50±3,09 17,41±2,64 9,99±1,84
24™п, см/с 134,31±9,84 129,80±12,17 124,00±8,42
^СМА^ см/с 82,25±5,86 101,96±9,57 108,18±6,67
ка2 36,78±3,36 21,26±2,13 11,02±1,59
^гмА см/с 159,25±10,56 177,88±19,11 138,25±9,87
^СМА^ см/с 88,62±6,95 127,00±14,38 117,49±7,61
КА3 43,61±2,29 27,19±2,89 13,33±1,39
^СМА^ см/с 176,43±15,79 184,52±22,61 130,49±8,23
^СМА^ см/с 101,06±9,22 128,44±15,59 118,44±7,48
ка5 41,40±3,13 29,85±1,59 8,98±0,95
После оценки информативности полученных данных, выявлены переменные, вошедшие в модель исследования (табл. 2).
Таблица 2
Оценка уровня значимости для расчёта линейных дискриминантных функций
Показатель Уровень значимости p
ка5 0,009723
5Ч-„«п 0,020351
КА3 0,037232
0,069204
2Ч*.п 0,149578
ка2 0,151682
3Ч-„«и 0,312667
Согласно таблице 2 для расчёта линейных дискри-минантных функций используются следующие показатели: коэффициент асимметрии межполушарного кровотока на третьи и пятые сутки (КА5 КА3), средняя скорость кровотока в средней мозговой артерии на стороне повреждения на пятые сутки (5VСMAп). Коэффициенты расчётных показателей для определения исхода заболевания представлены в таблице 3.
Таблица 3
Коэфс ициенты показателей для расчётных формул
1 группа — Р1 (смертельный исход) 2 группа — Р2 (глубокая инвалидизация) 3 группа — Р3 (умеренная инвалидизация)
КА5 (X1) 11,48 9,53 6,81
54™п (Х,) -1,34 -2,41 -2,71
КА3 (X,) 2,43 1,41 0,53
Константа -28,33 -18,97 -10,09
Примечание: остальные переменные не вошли в модель дискри-минантного анализа (р>0,05).
Установленным факторам риска присваивают градации (Х1 3) и числовые значения, где:
Х1 иХ3 — коэффициент асимметрии межполушарного кровотока на пятые и третьи сутки соответственно, при этом присваивают 1 при КА < 29%, 2 — при КА = 30-49%, 3 — при КА > 50%;
Х2 — систолическая скорость кровотока в средней мозговой артерии на стороне повреждения на пятые сутки: < 120 см/с — 1, 120-199 см/с — 2, > 200 см/с- 3.
Прогностические значения F1 (смертельный исход), F2 (глубокая инвалидизация) и F3 (умеренная инвалиди-зация) определялись по следующим формулам: F1=-28,33+11,48xХ1-1,34xХ2+2,43xХ3 F2=-18,97+9,53xX-2,41xХ2+1,41xХ3 F2=-10,09+6,81xХ1-2,71xХ2+0,53xХ3
■
1 ♦
•
i • Л
1 0 и I а ■ 1 * ч
Рис. 1. Расположение координат значений для Fp F2 и F3 После подстановки в полученные формулы имеющихся значений переменных Х^ Х2, Х3, пациент может быть отнесён к той группе, где получено максимальное F. Установлено, что при рассчитанной величине Fj, большей, чем значения F2 и F3 с высокой степенью вероятности прогнозируется летальный исход; при F2 большей, чем Fj и F3 — грубый неврологический дефицит и глубокая инвалидизация; при F3 больше Fj и F2 — умеренно выраженный неврологический дефицит, минимальные неврологические нарушения либо полное восстановление до преморбидного уровня.
Для определения вероятности и процента достоверности полученного прогноза была проведена оценка чувствительности решающих правил. Общий процент правильной классификации составил 87,5%, что говорит о хорошей разделительной способности предложенной модели. Точность диагностики по решающим правилам для первой группы была равна 81,2%, для второй — 84%, для третьей — 92,3%.
Для решения задачи медицинской диагностики были применены две канонические переменные (канонические линейные дискриминантные функции) с суммарным (кумулятивным) вкладом в дисперсию симптомов 96,2% и 100%.
К = —2,64+0,61хХ+0,26хХ+0,34хХ3 К2 = —2,72+1,39хХ1-0,47хХ2-0,18хХ3 К1 наиболее важна, т.к. ответственна за 96,3% дисперсии, К 3,7% дисперсии.
При обобщении дисперсии всех показателей были получены координаты центроидов — центральных канонических переменных. После расчёта двух КЛДФ (К1 и К2) и расположением их на оси абсцисс и ординат, можно выявить местоположение каждой точки относительно центроида. Прогнозируемый неврологический дефицит устанавливается по центроиду, к которому с наибольшей степенью приближения расположена расчётная точка (рис.1).
Для подтверждения справедливости проведённых вычислений приводим клинический пример.
Пациентка Х., 1960 года рождения. Диагноз: Субарахноидальное кровоизлияние. Разрыв мешотча-той аневризмы бифуркации левой среднемозговой артерии. Hunt-Hess II.
Поступила спустя 8 часов от начала заболевания. В неврологическом статусе: умеренное оглушение, зрачки равные, реакция на свет сохранена, умеренно выраженное психомоторное возбуждение, цефалгиче-ский и менингеальный синдром. В связи с отсутствием ангиоспазма по данным ТКДГ (УСМАп = 111см/с, Vc u = 87см/с, индекс Линдегаарда на стороне поражения — 1,85, на интактной стороне — 1,55), пациентке выполнена операция — клипирование аневризмы — без технических сложностей и интраоперационной кровопотери. На третьи сутки после оперативного вмешательства, в связи с появившейся отрицательной динамикой в неврологическом статусе (угнетение сознания до сопора,
анизокория Б>8, глубокий левосторонний гемипарез) и наличием выраженного отёка и дислокации по данным МСКТ (смещение срединных структур до 12 мм), выполнена декомпрессивная трепанация черепа и установлен интрапаренхиматозный датчик «Сойтан» с целью мониторинга внутричерепного давления. На третьи сутки получены следующие скоростные показатели мозго-
вого кровотока: VС п = 157см/с, V
112 см/с, ко-
эффициент межполушарной асимметрии — 28,6 %. На пятые сутки от начала заболевания состояние больной оставалось тяжёлым, уровень сознания — кома 1, респираторная поддержка в режиме принудительной вентиляции (1РРУ). Скорость мозгового кровотока по данным ТКДГ: УСМАп = 199 см/с, УСМАи = 98 см/с, КА — 50,75%.
Определены следующие показатели факторов риска: Х1 = 51,5% (3 балла), Х2 = 199 см/с (2 балла), Х3 = 28,6% (1 балл). Получены следующие значения F:
F1=-28,33+11,48x3-1,34x2+2,43x1 = —28,33+34,442,68+12,43 = 5,86
F=-18,97+9,53x3-2,41x2+1,41x1 = — 18,97+28,594.82-1-1,41 = 6,21
F3=-10,09+6,81x3-2,71x2+0,53x1 = —10,09+20,43-5,42+30,53= 5,45
Таким образом, с вероятностью 84% можно предположить, что исходом внутричерепного кровоизлияния у данной пациентки будет являться глубокий неврологический дефицит, так как максимальное значение имеет показатель F2.
В действительности, при переводе пациентки Х. из реанимации в нейрохирургическое отделение спустя 27 суток сохранялся глубокий правосторонний гемипарез, сенсомоторная афазия тяжёлой степени, выраженные бульбарные расстройства, что соответствует глубокому неврологическому дефициту.
Определив для больной К1 и К2 (0,31 и 0,44 соответственно) и установив координаты расчётной точки на графике, возможно определить минимальное расстояние до соответствующего центроида. В приведённом примере наименьшим является расстояние от расчётной точки до центроида группы F2, что также говорит о возможном развитии глубокого неврологического дефицита (рис. 2).
Таким образом, для прогнозирования степени неврологического дефицита в исходе заболевания у пациентов с нетравматическими внутричерепными кровоизлияниями, с первых суток от начала заболевания необходимо проведение ТКДГ с оценкой полученных показателей в динамике. Информативными предикторами исхода заболевания являются линейная скорость кровотока в средней мозговой артерии в поражённой гемисфере головного мозга, а также коэффициент межполушарной асимметрии кровотока на третьи и пятые сутки от начала заболевания. Предложенная модель дискриминант-ного анализа позволяет с 87,5% степенью достоверности прогнозировать исход геморрагического инсульта.
Рис. 2. Расположение координат значений для больной X
ЛИТЕРАТУРА
1. Белкин А.А., Алашеев А.М., Инюшкин С.Н. Транскраниальная допплерография как метод диагностики и мониторинга церебральной недостаточности при критических состояниях: методическое пособие для врачей. — Екатеринбург: Изд-во Клинического института Мозга СУНЦ РАМН, 2004. — 68 с.
2. Горбачёв В.И., Лихолетова Н.В., Горбачёв С.В. Мониторинг внутричерепного давления: настоящее и перспективы (сообщение 2) // Политравма. — 2014. — №1 — С. 66-76.
3. Горбачёв В.И., Лихолетова Н.В. Методы контроля внутричерепного давления: пособие для врачей. — Иркутск: РИО ГБОУ ДПО ИГМАПО, 2014. — 52 с.
4. Данилов В.И. Внутричерепные нетравматические кровоизлияния: диагностика и показания к хирургическому лечению // Неврологический вестник. — 2005. — Т. XXXVII. Вып.1-2. — С.77-84.
5. Куксова Н.С., Хамидова Л.Т., Трофимова Е.Ю. Оценка функционального состояния головного мозга при нетравматическом субарахноидальном кровоизлиянии. Часть I. Сосудистый спазм, ишемия мозга и электрическая активность // Нейрохирургия. — 2011. — №3. — С.34-42.
6. Behrens A., Lenfeldt N., Ambarki K., et al. Transcranial Doppler pulsatility index: not an accurate method to assess intracranial pressure // Neurosurgery. — 2010. — Vol. 66. №6. — P.1050-1057.
7. McMahon C. J., McDermott P., Horsfall D., et al. The reproducibility of transcranial Doppler middle cerebral artery velocity measurements: implications for clinical practice // British Journal of Neurosurgery. — 2007. — Vol.21. №.1. — P.21-27.
8. Meada H., Etani H., Handa N., et al. A validation study on the reproducibility of transcranial Doppler velocimetry // Ultrasound in Medicine and Biology. — 1990. — Vol.16. — P.9-14.
9. Moreno J. A., Mesalles E., Gener J., et al. Evaluating the outcome of severe head injury with transcranial Doppler ultrasonography // Neurosurgical Focus. — 2000. — Vol.8.№1. — P.8-12.
10. Shen Q., Stuart J., Venkatesh B., et al. Inter observer variability of the transcranial Doppler ultrasound technique: impact of lack of practice on the accuracy of measurement // Clinical Monitoring and Computing. — 1999. — Vol.15.№.3-4. — P.179-184.
11. Voulgaris S. G., Partheni M., Kaliora H., et al. Early cerebral monitoring using the transcranial Doppler pulsatility index in patients with severe brain trauma // Medical Science Monitor. — 2005. — Vol.11.№2. — P.49-52.
REFERENCES
1. Belkin A.A., Alasheev A.M., Inyushkin S.N. Transcranial Doppler as a method of diagnostic and monitoring of cerebral insufficiency at critical conditions. — Yekaterinburg: Edition of Clinical institute of the Brain of Russian Academy of Medical Science, 2004. — 68 p. (in Russian)
2. Gorbachev V.I., Likholetova N.V., Gorbachev S.V. Intracranial pressure monitoring: present and prospects (report 2) // Polytrauma. — 2014. — №. 1. — P. 66-76. (in Russian)
3. Gorbachev V.I., Likholetova N.V. Methods of control of intracranial pressure. — Irkutsk: Irkutsk State Medical Academy of Continuing Education, 2014. — 52 p. (in Russian)
4. Danilov V.I. Intracranial non-traumatic hemorrhages: diagnostics and indications to surgical treatment // Nevrologicheskiy Vestnik. — 2005. — Vol. XXXVII. №1-2. — P.77-84. (in Russian)
5. Kuksova N.S., Hamidov L.T., Trofimova E.Yu. Assessment of functional condition of a brain at non-traumatic subarachnoid hemorrhages. Part I. Vascular spasm, ischemia of a brain and electric activity // Nejrokhirurgia. — 2011. — №3. — P.34-42. (in Russian)
6. Behrens A., Lenfeldt N., Ambarki K., et al. Transcranial Doppler pulsatility index: not an accurate method to assess
intracranial pressure // Neurosurgery. — 2010. — Vol.66. №6. — P.1050-1057.
7. McMahon C. J., McDermott P., Horsfall D., et al. The reproducibility of transcranial Doppler middle cerebral artery velocity measurements: implications for clinical practice // British Journal of Neurosurgery. — 2007. — Vol.21. №1. — P.21-27.
8. Meada H., Etani H., Handa N., et al. A validation study on the reproducibility of transcranial Doppler velocimetry // Ultrasound in Medicine and Biology. — 1990. — Vol.16. — P.9-14.
9. Moreno J. A., Mesalles E., Gener J., et al. Evaluating the outcome of severe head injury with transcranial Doppler ultrasonography // Neurosurgical Focus. — 2000. — Vol.8.№1. — P.8-12.
10. Shen Q., Stuart J., Venkatesh B., et al. Inter observer variability of the transcranial Doppler ultrasound technique: impact of lack of practice on the accuracy of measurement // Clinical Monitoring and Computing. — 1999. — Vol.15.№.3-4. — P.179-184.
11. Voulgaris S. G., Partheni M., Kaliora H., et al. Early cerebral monitoring using the transcranial Doppler pulsatility index in patients with severe brain trauma // Medical Science Monitor. — 2005. — Vol.11.№2. — P.49-52.
Информация об авторах: Горбачёв Владимир Ильич — д.м.н., профессор, заведующий кафедрой, Иркутская государственная медицинская академия последипломного образования, e-mail: [email protected]; Лихолетова Наталья Викторовна — аспирант, тел.: 89501397797, e-mail: [email protected]
Information About the Authors: Gorbachev Vladimir Ilyich — Head of Department, PhD, MD, professor, Irkutsk State Medical Academy of Continuing Education, e-mail: [email protected]; Likholetova Natalia Victorovna — graduate student, e-mail: [email protected]
© СУРИКОВА Ж.В., ШПРАХ В.В., БРЕГЕЛЬ Л.В., МИХАЛЕВИЧ И.М. — 2014 УДК: 616.8-02:616.12-053.2
ФАКТОРЫ РИСКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ПОРАЖЕНИЯ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ У БОЛЬНЫХ В РАННЕЙ
СТАДИИ БОЛЕЗНИ КАВАСАКИ
Жанна Владимировна Сурикова1, Владимир Викторович Шпрах1, Людмила Владимировна Брегель1,2, Исай Моисеевич Михалевич1 ('Иркутская государственная медицинская академия последипломного образования, ректор — д.м.н., проф. В.В. Шпрах, кафедра неврологии и нейрохирургии, зав. — д.м.н., проф. В.В. Шпрах, кафедра информатики и компьютерных технологий, зав. — к.г.-м.н., доц. И.М. Михалевич; 2Иркутская государственная областная детская клиническая больница, гл. врач — д.м.н., проф. Г.В. Гвак, кардиологическое отделение, зав. — д.м.н., проф. Л.В. Брегель)
Резюме. В работе представлены результаты обследования 35 детей в ранней стадии болезни Кавасаки, у 9 из которых развились неврологические осложнения. Был проведен анализ факторов риска неврологических расстройств, выявлены прогностически значимые — анемия, дилатация коронарных артерий, наличие других системных проявлений (р<0,05). Описаны оригинальные способы прогнозирования развития поражения нервной систе-
