08-34
|
Клинико-физиологическая и нейропсихологическая характеристика болезни Паркинсона
|
В.М.Бутова
|
Д.м.н., проф. А.С.Стариков
|
Рязанский Государственный Медицинский Университет им. акад. И.П. Павлова, Рязань, Россия
|
Цель: оценка электрофизиологических изменений состояния статических γ-мотонейронов, фазических и тонических α-мотонейронов и уровня качества жизни(КЖ) больных дрожательно-ригидной (Д-Р) и акинетико-ригидной (А-Р) формами болезни Паркинсона (БП).
Задачи: изучить формы БП с учетом нейропсихологического статуса. Показать роль статических γ-мотонейронов, фазических и тонических α-мотонейронов в происхождении ригидности и тремора.
Материалы. 49 пациентов с БП (33 с Д-Р формой БП и 16 - с А-Р). Контрольная группа - 20 практически здоровых лиц.
Методы. Критерии диагностики БП по HughesA.J. etal. (1992); «Унифицированная шкала оценки болезни Паркинсона»; поверхностная и игольчатая электромиография (ЭМГ); «Госпитальная шкала Тревоги и Депрессии», тесты SF-36, «Mini-MentalStateExamination», «Тип отношения к болезни».
Результаты. Пациенты воспринимают свое заболевание как значимый психотравмирующий фактор, снижающий уровень КЖ и ограничивающий их роль в обществе. Сохранность когнитивных функций позволяет им оценивать тяжесть страдания, формирует смешанные и диффузные дезадаптивые типы отношения к болезни.
В патогенезе тремора важное значение имеет непроизвольное патологическое возбуждение статических γ- и фазических α-мотонейронов. Преобладает непроизвольное патологическое возбуждение менее выносливых и более мощных фазических α-мотонейронов, что вызывает переутомление и атрофию мышечных волокон, участвующих в формировании тремора.
В патогенезе пластической ригидности при БП большую роль играет гиперактивность статических γ- и тонических α-мотонейронов. При А-Р форме заболевания преобладает непроизвольное патологическое возбуждение более медленных и менее мощных тонических α-мотонейронов, что вызывает переутомление и атрофию мышечных волокон, участвующих в мышечной ригидности.
Выводы: БП снижает КЖ пациентов. Состояние статических γ-мотонейронов, фазических и тонических α-мотонейронов зависит от формы БП.
|
Clinico-physiological and neuropsychological characteristic of Pakinson's disease
|
V.M.Butova
|
Dr.Sci.(Med.), prof. A.S.Starikov
|
Ryazan State Medical University named after acad. I.P. Pavlov, Ryazan, Russia
|
The purpose: an estimation of electrophysiological changes of a condition static γ-motoneurons, phasical and tonic α-motoneurons and degree of life quality (LQ) of patients with the trembling (T) and the akinetic (A) forms of Parkinson’s disease (PD).
Issues: to study forms of PD considering the neuropsychological status. To show the role of γ-motoneurons, phasical and tonic α-motoneurons in an origin of a rigidity and a tremor.
Materials. 49 patients with PD (33 with T form of PD and 16 - with А form). Control group - 20 practically healthy faces.
Methods. Criteria of diagnostics of PD Hughes’s A.J. et al. (1992); «Unified Parkinson’s Disease Rating Scale»; superficial and needle electromyography (EMG); «Hospital Anxiety and Depression Scale», tests SF-36, «Mini-Mental State Examination», «Type of the relation to disease».
Results. Patients perceive the disease as the significant psychoinjuring factor reducing the level of LQ and limiting their role in a society. Safety of cognitive functions allows them to estimate severity of suffering, forms mixed and diffuses desadaptives types of the relation to illness.
In pathogeny of a tremor at PD involuntary pathological excitation of static γ- and phasical α-motoneurons has the great value. Involuntary pathological excitation less hardy and more powerful phasical α-motoneurons prevails, that causes overfatigue and an atrophy of the muscular fibres participating in formation of a tremor.
In pathogeny of a plastic rigidity at PD the hyperactivity of static γ- and tonic α-motoneurons plays the big role. At А form of the disease involuntary pathological excitation slower and less powerful tonic α-motoneurons prevails, that causes overfatigue and an atrophy of the muscular fibres participating in muscular rigidity.
Conclusions: PD reduces LQ of patients. A condition of static γ-motoneurons, phasical and tonic α-motoneurons depends on the form of PD.
|
08-35
|
Анализ регресса неврологического дефицита у больных ишемическим инсультом при сахарном диабете 2 типа
|
Н.С.Названова
|
К.м.н., доцент А.А.Фирсов
|
Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева, Саранск, Россия
|
Цель: проанализировать регресс неврологического дефицита у больных с ишемическим инсультом при сахарном диабете 2 типа. Задачи: провести оценку неврологического статуса у больных ИИ при СД 2 типа. Материалы: В исследование было включено 60 пациентов, в 1-ю группу вошли пациенты с ИИ и сахарным диабетом 2 типа (n=40), 2-ю группу составили пациенты с ИИ без нарушений углеводного обмена (n=20). Методы: неврологический статус оценивался по классической методике и с помощью шкалы NIHSS при поступлении в стационар, ежедневно в течение первых трех суток, на 14 и 21-е сутки от начала заболевания. Результаты: регресс неврологического дефицита по шкале NIHSSу больных с ИИ характеризовался достоверными различиями между группами пациентов с разными состояниями углеводного обмена. В 1-й группе на 1-е сутки 9,3±1,7 баллов, 2-е сутки-10,3±1,7; 3-и- 12,3±1,6;4-е – 11,5±1,6; 14-е – 9,4±1,5; 21-е – 7,3±1,1; во 2-й группе - на 1-е сутки 8,9±1,9 баллов, 2-е сутки- 8,1±1,7; 3-и- 7,6±1,5; 4-е – 6,7±1,5; 14-е – 5,0±1,5 21-е – 3,2±1,53. Так, в группе больных СД в первые двое суток от начала заболевания наблюдалась тенденция, а на 3-и сутки – значимый рост средних значений баллов в динамике (р<0,05). В группе пациентов без СД регресс неврологического дефицита отмечался с первых суток от начала ИИ (р<0,05). К 14-м суткам состояние больных стабилизировалось в обеих группах с достоверно лучшими характеристиками у пациентов сИИ без СД (р<0,01). Прогрессирование двигательных нарушений в 1-й группе отмечалось у 56,7% больных, неполный регресс симптоматики до пареза слабой степени – у 36,7%. У всех больных 2-й группы постепенный регресс симптомов определялся со вторых суток заболевания с последующим полным восстановлением двигательных функций у 60% из них. Выводы: острый период ИИ у больных СД 2 типа характеризуется меньшим регрессом неврологического дефицита в динамике по сравнению с пациентами, перенесших ИИ, но не страдающими диабетом.
|
Regression analysis of neurological deficits in patients with ischemic stroke in type 2 diabetes
|
N.S.Nazvanova
|
Cand.Sci.(Med.), Assoc.Prof. A.A.Firsov
|
Mordovian State University named after N.P. Ogarev, Saransk, Russia
|
Objective: To analyze the regression of neurological deficits in patients with ischemic stroke in type 2 diabetes. Рroblems: To assess the neurological status of patients with ischemic stroke in type 2 diabetes. Materials: The study included 60 patients in Group 1 consisted of patients with ischemic stroke and type 2 diabetes (n = 40), Group 2 consisted of patients with ischemic stroke without carbohydrate metabolism (n = 20). Methods: The neurological status was assessed by classical methods and using the scale NIHSS at admission, daily during the first three days were 14 and 21-th day from the onset. Results: The regression of neurological deficit on NIHSS scale in patients with stroke ishimicheskim characterized by significant differences between groups of patients with different states of carbohydrate metabolism. In group 1 on day 1 9,3 ± 1,7 points, 2 nd day-10, 3 ± 1,7; third-12,3 ± 1,6; 4-e - 11 5 ± 1,6; 14 th - 9,4 ± 1,5; 21-e - 7,3 ± 1,1; in group 2 - on day 1 8,9 ± 1,9 points 2 nd day-8,1 ± 1,7; third-7,6 ± 1,5; 4-e - 6,7 ± 1,5; 14 th - 5,0 ± 1,5 21 - e - 3,2 ± 1,53. Thus, in patients with diabetes in the first two days of onset tended to, but on the third day - a significant increase in the mean values of points in the dynamics of (p <0,05). In the patients without diabetes regress of neurological deficit was observed from the first day of early ischemic stroke (p <0,05). By 14 th days the condition of patients stabilized in both groups with significantly better performance in patients with ischemic stroke without diabetes (p <0,01). Progression of motor impairment in group 1 was observed in 56.7% patients, partial regression of symptoms of paresis to mild - at 36,7%. All patients in group 2 a gradual regression of symptoms was determined from the second day of the disease followed by complete recovery of motor functions in 60% of them. Conclusions: The acute phase of ischemic stroke in patients with type 2 diabetes is characterized by the worst setback of neurological deficit in the dynamics compared to patients with ischemic stroke, but not diabetes.
|
08-38
|
Прогнозирование темпа прогрессирования болезни Паркинсона при помощи нейронных сетей
|
Р.А.Зорин
|
Заведующий кафедрой нервных болезней и нейрохирургии, д.м.н., проф. В.А.Жаднов, заведующий кафедрой физиологии с курсами психофизиологии и физики, д.м.н., проф. М.М.Лапкин
|
Рязанский Государственный Медицинский Университет, Рязань, Россия
|
Ряд клинических проблем, возникающих при диагностике и лечение болезни Паркинсона (БП), связан с прогнозированием темпа прогрессирования заболевания.
На основании критериев HughesA.J. etal., 1992 нами было включено в обследование 38 пациентов с БП. Темп прогрессирования заболевания был оценен по Фёдоровой Н.В., 1996. Больным было проведено комплексное клиническое и нейрофизиологическое обследование в динамике 3-х минутной гипервентиляционной пробы. Создание нейронных сетей проводилось при помощи пакета программ StatisticaNeuralNetworks 4.0 в режиме мастера для задач классификации. Выборка была разделена на обучающую (21 на-блюдение), верификационную (8 наблюдений) и тестовую (9 наблюдений) группы. Оптимальными характеристиками по прогнозированию обладала нейронная сеть типа многослойный персептрон с 25 входными параметрами, 23 скрытыми элементами и 1 выходным параметром (темп прогрессирования заболевания). Среди входных параметров программой были определены клинические показатели (длительность заболевания и степень выраженности олигобрадикинезии), а также нейрофизиологические показатели, характеризующие деятельность неспецифических систем мозга на основе параметров электроэнцефалограммы, и показатели вариабельности сердечного ритма. Нейронная сеть продемонстрировала хорошую прогностическую эффективность (1 ошибка в тестовой выборке). При этом наиболее сложной задачей являлось определение быстрого темпа прогрессирования заболевания. Планируется увеличение объёма выборки для создания лучших условий обучения нейронной сети.
|
The prediction of pace of development of Parkinson’s disease with assistance oftechnology of neural networks
|
R.A.Zorin
|
Head of department of nervous diseases and neurosurgery, Dr.Sci.(Med.), prof. V.A.Jadnov, Head of department of physiology with courses of psychophysiology and physics, Dr.Sci.(Med.) M.M.Lapkin
|
Ryazan State Medical University, Ryazan, Russia
|
A line of clinical problems arising during the diagnostic and treatment processes of Parkinson’s disease (PD) is associated with the prediction of pace of development this neurological disorder.
On the basis of criteria Hughes A.J. et al., 1992 we included in our research 38 patients with PD. The pace of development of disease was estimated on the basis of criteria Fedorova N.V., 1996. Was carried out complex clinical and neurophysiological investigation during 3-minute hyperventilation test. The generation of neural networks was made using the Statistica Neural Networks 4.0 in a mode of the wizard for the classification problems. The sample was divided into the train (21 patient), verification (8 patient) and testing (9 patietns) groups. The optimum characteristics of prediction had neural network such as multilayer perceptron with 25 input parameters, 23 latent elements and 1 target parameter (the pace of development of disease). Among input parameters the program determined clinical parameters (duration of disease and degree of manifestation of olygobradykinesia) and also neurophysiological parameters describing activity of nonspecific systems of a brain on the basis of parameters of electroencephalogram and parameters of heart rate variability. Neural network has shown good prognostic efficiency (1 mistake in test sample). The most difficult task was the definition of fast rate of progression of diseases. The increase ofsample size for making of the best conditions of training of the neural network is planned.
| |
