Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh, 19(1):234. DOI
Lượt xem: 162 Lượt tải PDF: 1
Phạm Thành Trang *, Cao Phi Phong**
Đặt vấn đề: Nghiên cứu Đột quỵ thiếu máu não cục bộ cấp sẽ
giúp định hướng trong việc chẩn đoán,
điều trị phòng ngừa các yếu tố nguy cơ.
Đối tượng và phương pháp nghiên cứu:
Chúng tôi tiến hành khảo sát các
yếu tố tiên lượng dự hậu dựa theo thang điểm GOS (Glasgow outcome scale) lúc ra
viện, của 136 bệnh nhân bị đột quỵ thiếu máu não cấp, nhập viện trong 72 giờ
sau khởi bệnh, các yếu tố tiên lượng dự hậu này, được xác định nhờ phương pháp phân tích thống kê đơn biến, đa biến hồi quy logistic để
tìm ra các yếu tố có giá trị tiên lượng độc lập cho kết cục tại thời điểm lúc
ra viện.
Kết quả: Các yếu tố tiên lượng có
giá trị dự báo đến kết cục khi ra viện như: tuổi, rung nhĩ, rối loạn đi tiểu,
phản xạ tháp, yếu nửa người, bệnh van tim, rối loạn lipid máu, NIHSS (National
Institute of Health Stroke Scale), MRS (Modified Rankin Scale) là những yếu tố
có tương quan độc lập với GOS lúc xuất viện khi tiến hành phân tích đơn biến,
nhưng khi đưa các yếu tố này vào phân tích hồi quy đa biến thì chúng
không còn giữ được giá trị tiên đoán kết cục nữa và chỉ còn lại
chỉ 3 biến có giá trị tiên đoán độc lập với kết cục là: yếu liệt, NIHSS (National Institute of
Health Stroke Scale), MRS (Modified Rankin Scale) GOS lúc xuất viện với mô hình dự báo có độ chính xác chung 91,1%.
Kết luận: Có thể sử dụng thang điểm GOS lúc ra viện để tìm
các yếu tố tiên lượng dự hậu cho bệnh nhân Đột quỵ thiếu máu não cục bộ cấp.
Từ khóa: Thiếu máu cục bộ, đột quỵ, yếu tố nguy cơ mạch
máu não cấp tính.
Background: Study of stroke patients
by
local acute cerebral ischemia will help
guide in the diagnosis,
treatment, prevention and risk factors.
Methodology: We conduct a survey of
prognostic factors based on a scale outcomes at
hospital discharge GOS, of 136 patients with
acute cerebral ischemic stroke, hospitalization for 72 hours after onset, the
outcome prognostic factors this method is defined
by univariate statistical
analysis, multivariate logistic
regression to find out the factors that the
independent prognostic value for
outcome at discharge from hospital
in time.
Results: The prognostic factors
have predictive value to the outcome at
discharge as: age, atrial fibrillation, abnormal urination,
Babinski sign, weaker
half, valvular heart disease, history of TIA, dyslipidemia,
NIHSS, MRS is
the factors independently
associated with GOS at discharge when conducting univariate analysis, but when put these factors
in a multivariate regression analysis, they no longer hold the value predicted
outcome more and
only 3 remaining
variables have predictive
value is independent of the
outcome: paralysis, NIHSS, mRS. GOS at discharge with forecasting
models have 91.1% overall accuracy.
Conclusions: Can be used at hospital discharge GOS scale
to find prognostic factors for outcome of patients
with acute ischemic stroke ischemic.
Key words: acute cerebral ischemic, stroke, risk factors.
