Пространственное игнорирование и делирий после инсульта

Оценка и профилактика делирия оказывают огромное влияние на результаты госпитализации и затраты на здравоохранение. Делирий — многокомпонентный синдром, характеризующийся острым снижением когнитивных функций, влияющим на сознание, мышление, внимание и память. Выжившие после инсульта, составляющие 17% населения США в возрасте 65 лет и старше (CDC, 2012), подвергаются высокому риску развития делирия (до 50% случаев правополушарного инсульта). Кроме того, около 50% пациентов с правополушарным инсультом испытывают пространственное пренебрежение, что снижает безопасность и восстановление. В этом исследовании исследуется потенциальный нейронный механизм, объясняющий высокую частоту делирия и пространственного игнорирования после правополушарного инсульта. Гипотеза исследования состоит в том, что при этих расстройствах могут быть затронуты мозговые сети, отвечающие за возбуждение и внимание, состоящие из восходящих проекций мезэнцефальной ретикулярной формации и объединяющие праводоминантные дорсальные и вентральные корковые и лимбические компоненты. В исследовании оцениваются данные магнитно-резонансной томографии (МРТ) и поведенческие данные выживших после правополушарного инсульта. Предполагается, что нарушение активности и структурной целостности мозговых сетей, отвечающих за возбуждение и внимание, будет коррелировать с поведенческими признаками бреда и пространственного пренебрежения. Исследование будет проводиться в двух центрах с набором образцов пациентов с острым (n = 45) и подострым (n = 30) состоянием. Результаты этого исследования могут повлиять на лечение инсульта, предоставив критический биомаркер и поведенческий профиль постинсультного делирия. Это может побудить клиницистов к началу профилактической помощи и целенаправленных вмешательств у пациентов с высоким риском госпитальной заболеваемости и потери независимости.

Гипотезы исследования Гипотеза 1. Предполагается, что анализ дефекта поражения покажет, что у пациентов с делирием и/или пространственным пренебрежением области правого полушария в сетях внимания, ориентации и возбуждения поражены инсультными поражениями.

Гипотеза 2: Поскольку предполагается, что оба расстройства связаны с дисфункцией общих мозговых сетей, ожидается, что тяжесть пространственного игнорирования будет предиктором тяжести делирия с учетом относительного размера поражения и тяжести инсульта. Гипотеза 3: И пространственное игнорирование, и делирий серьезность будет коррелировать с функциональной связью между областями мозга в сетях внимания, ориентации и возбуждения.

Гипотеза 4. На основе данных предыдущей работы с пациентами с послеоперационным делирием, безнадзорностью и пациентами в коме предполагается, что целостность связей белого вещества между областями мозга, включающими корковые и подкорковые сети для внимания, ориентации и возбуждения, обратно коррелирует. с выраженностью бреда и пространственной небрежностью.

Запланированные анализы:

Гипотеза 1:

Чтобы изучить критические компоненты сети, затронутые постинсультным делирием, в исследовании будут изучены структурные сканирования участников. Структурные сканы, записанные в ходе исследования, будут включать Т1-взвешенное и Т2-взвешенное изображение FLAIR для 30 участников с подострым инсультом. Кроме того, клинические снимки будут получены для 45 участников острого инсульта, в результате чего будет проведено 75 сканирований головного мозга. Структурные поражения будут картироваться с использованием полуавтоматического картирования поражений в пакете MRIcron, где каждый воксель мозга будет оцениваться в бинарной форме как поврежденный или неповрежденный. Трехмерные маски поражений будут загружены в программное обеспечение VLSM 2, реализованное в Matlab (картирование симптомов поражения вокселей). Для псевдонепрерывных результатов, таких как тест на поведенческую невнимательность (BIT) и оценка степени серьезности метода оценки спутанности сознания (CAM-S), будет вычисляться t-показатель, проверяющий, предсказывает ли поражение в данном вокселе более высокий или более низкий показатель серьезности. . Для бинарных результатов, таких как диагноз делирия, для каждого воксела будет вычислена мера Лейбермейстера, проверяющая, предсказывает ли данный поврежденный воксель делирий или отсутствие делирия для всех участников. Анализ будет последовательно проходить через воксели мозга и проводить тест в каждом вокселе. Вокселы будут иметь пороговое значение таким образом, что будут учитываться только те, которые встречаются как минимум у 5 пациентов. В типичном исследовании повреждений это приведет к рассмотрению сотен вокселей среди участников. Окончательные результаты корректируются для множественных сравнений с использованием коэффициента ложных открытий p<0,05.

Гипотеза 2:

Эта гипотеза направлена ​​на то, чтобы установить, существует ли какая-либо связь между наличием и тяжестью постинсультного делирия и пространственным пренебрежением. Чтобы проверить эту гипотезу, будет проведен регрессионный анализ с использованием оценки BIT в качестве предиктора и оценки CAM в качестве результата. Анализ будет контролировать оценку по шкале инсульта NIH и размер поражения, а также возраст. В обоих наборах анализов необработанные оценочные баллы будут преобразованы в проценты для единообразия шкалы.

Гипотеза 3:

Будет проведен анализ функциональной связности на основе исходных данных для проверки корреляции между временными курсами выбранных областей мозга в зависимости от показателей CAM-S и BIT. 16 областей интереса (ROI) будут использоваться для проведения этого анализа в сетях возбуждения и внимания. Также будет проведен полный анализ ROI-to-voxel всего мозга, чтобы зафиксировать любые неожиданные ассоциации с бредом и тяжестью пренебрежения. Этот анализ и предварительная обработка данных будут выполняться с использованием набора инструментов CONN, кроссплатформенного программного обеспечения на основе Matlab для расчета, отображения и анализа функциональной связности в фМРТ. Во-первых, перестройка будет выполняться между всеми последующими томами мозга и 1-м томом серии. Коррекция времени среза будет применяться для учета разницы во времени в чередующемся получении срезов мозга. Структурная сегментация будет выполнена для создания масок белого вещества и спинномозговой жидкости (ЦСЖ). Эти маски будут использоваться для оценки мешающего регрессора, представляющего физиологический шум. Функциональные сканы будут нормализованы (выровнены) по структурным сканам и шаблону атласа. Это делается для сравнения групп и для определения ROI с использованием анатомического атласа. Функциональные изображения будут сглажены ядром с радиусом 6 мм. Затем из данных будет регрессирован вклад выбросов движения (большие движения), непрерывного движения (крена, тангажа и рыскания) и физиологического шума. Наконец, связь между ROI и ROI и между ROI и вокселом будет выполняться при каждом сканировании мозга, чтобы можно было проводить сравнения 2-го порядка (т.

Гипотеза 4:

Вероятностный трактографический анализ будет проводиться с использованием 16 ROI, определенных априори из литературы. Анализ будет проводиться на данных DTI с использованием инструментов тензорной трактографии диффузии, доступных в пакете анализа FSL (например, Probtrax, FDT Toolbox). Ожидается, что анализ выявит тракты, соединяющие регионы в сетях внимания и возбуждения. Он будет оценивать фракционную анизотропию (FA) по вокселям как меру целостности волокна. FA — это скалярная величина от 0 до 1, измеряющая основное направление диффузии молекул воды. FA, равная 0, указывает на идеальную сферу, то есть на однородную диффузию. Места, где соседние воксели имеют одинаковую направленную когерентность диффузии, вероятностно назначаются местоположениям трактов. Затем значения усредняются для получения глобальной FA для каждого тракта. Показатели тяжести делирия и пренебрежения будут регрессированы по значениям FA в ANCOVA (с учетом клинических/демографических/физиологических характеристик/характеристик пациента). Если подход, основанный на ROI, не увенчается успехом, будут рассмотрены карты FA всего мозга, включая области за пределами представляющих интерес сетей мозга, для связи с бредом и тяжестью игнорирования.

Определение размера выборки.

Для оценки размера эффекта было проведено пилотное исследование. 19 пациентов с правомозговым инсультом (12 женщин, 8 европеоидов, 8 афроамериканцев, 3 азиата) в возрасте 60 лет (SD = 17 лет), из них 1 хронический (> 6 месяцев после инсульта) и 18 подострых (< 1 месяца) после инсульта) участвовали в пилотном исследовании. Значение R-квадрата 0,26 было получено для связи между делирием и тяжестью пренебрежения. Это дает размер эффекта (Коэна f2) 0,35. При таком размере эффекта вероятность наблюдения эффекта составляет более 99%, при условии, что размер выборки составляет 75 пациентов, а коэффициент альфа равен 0,05. (гипотеза 2)

Чтобы оценить мощность нашего анализа дефицита поражения (гипотеза 1), данные были смоделированы с использованием 15%, 30% и 50% в качестве доли выборки участников, в которой будет поврежден один и тот же воксель. Подход Лейбермейстера был применен для вычисления p-значений для проверки нулевой гипотезы об отсутствии связи между статусом поражения вокселей и статусом бреда. С 75 участниками (острая + подострая выборка) вероятность обнаружения эффекта составляет более 80%, при условии, что по крайней мере 30 процентов выборки имеют одинаковое поражение, а поражение составляет от 40 до 100 вокселей, образуя плотный кластер. Это разумные предположения с учетом прошлых исследований.

В пилотном исследовании общая линейная модель, которая включала в качестве регрессора оценку тяжести бреда или пренебрежения, применялась к матрице измерения связности ROI 16X16 для каждого участника. Полученные t-показатели для эффектов между субъектами находились в диапазоне от 4,61 до 7,88 для меры BIT и от 7,07 до 9,31 для CAM-S. Эти t-показатели соответствуют большому размеру эффекта. Используя f Коэна 0,35 (большой эффект) для оценки мощности линейной множественной регрессии с 4 предикторами, альфа-уровнем 0,05, и двусторонний тест, по оценкам, будет 87% мощности для наблюдения этого эффекта, учитывая выборку из 30 участников (острая выборка) (гипотеза 3).

В предыдущем исследовании сообщалось о фракционной анизотропии таламуса (FA) 0,315. (0,026) в бреду по сравнению с 0,333 (0,023) у пациентов без бреда. Эти значения соответствуют большой величине эффекта Коэна d. Предполагая, что значения FA будут наблюдаться в аналогичном диапазоне, существует отличная возможность обнаружить эти эффекты с помощью модели линейной множественной регрессии.

Исходя из среднего потока пациентов, предполагается, что ежемесячно до 20 пациентов будут проходить скрининг на соответствие требованиям исследования в каждом центре. Основываясь на показателях набора пилотной выборки, предполагается, что 10-20% скрининговой выборки дадут согласие. Принимая во внимание консервативную оценку отсева в 25-40%, более чем вероятно, что предложенная выборка для исследования будет набрана. Чтобы учесть отсев пациентов, в исследовании целевая выборка будет увеличена на 5 пациентов.

Оценочная частота делирия и запущенности после инсульта правого мозга составляет около 50%. Таким образом, ожидается, что около 50 человек из исследуемой выборки будут страдать пренебрежением, делирием или и тем, и другим. Помимо использования состояния делирий/пренебрежение в качестве дихотомической переменной, будут использоваться квазинепрерывные оценки тяжести для каждой переменной, что повысит способность обнаруживать связи между этими двумя расстройствами и локализацией поражения головного мозга.