Muskelbanor hos patienter med akut stroke

STUDERA DESIGN:

Två longitudinella prospektiva kohortstudier kommer att genomföras där icke-ambulerande (kohort 1) och ambulerande (kohort 2) akut strokepatienter kommer att delta.

PATIENTREKRYTERING:

Utredarna siktar på att rekrytera 200 försökspersoner (100/kohort). Patienter kommer att rekryteras på neurologavdelningen i UZ Brussel.

PROCEDUR:

Alla överlevande stroke som är inlagda på neurologiavdelningen i UZ Brussel kommer att undersökas för behörighet. Efteråt kommer ett informerat samtycke att genomföras för alla försökspersoner som uppfyllde inklusionskriterierna.

Baslinjebedömningar (T0) av gångåterhämtningsresultat å ena sidan och prediktorer för gångåterhämtning å andra sidan kommer att mätas. För att förutsäga gångåterhämtning kommer forskare att observera två nya biomarkörer: stroke-inducerad muskelförtvining och inflammation. Vidare kommer utredarna också att bedöma relevanta kända prediktorer för gångåterhämtning för att jämföra relevansen av de nya markörerna. T0-bedömningar startar helst inom 3 dagar efter stroke.

För att bedöma tidsrelaterade banor av muskelförändringar och inflammation, kommer uppföljningsbedömningar av dessa prediktorer att utföras 3 dagar efter baslinjebedömningar (T1), vid utskrivning (T2) och 3 månaders uppföljning (T3). T1-uppföljningsmätningar kommer endast att vara möjliga för patienter med motorisk funktionsnedsättning efter stroke eftersom de har en längre vistelse på sjukhuset jämfört med patienter utan motoriska funktionsnedsättningar efter stroke (genomsnittlig sjukhusvistelse på 5 till 8 dagar för patienter utan eller med motorisk funktionsnedsättning efter stroke).

Bedömningarna av utfallsmåtten för gångåterhämtning kommer att upprepas vid utskrivning (T2) och 3 månaders uppföljning (T3).

MATERIAL:

För att mäta gångåterhämtning hos överlevande akut stroke kommer forskarna att använda bärbara gångsensorer (Physiolog®, Gait Up SA, Schweiz) för att registrera gånghastighet och ett lätt gasanalyssystem (Metamax 3B, Cortex, Tyskland) för att mäta kardiorespiratoriska parametrar.

För prediktorerna kommer utredarna att använda handhållna dynamometrar (MicroFET2 och Martin Vigorimeter) för att bedöma muskelstyrka, greppstyrka och muskeltrötthet. Vidare behöver forskare en bioelektrisk impedansanalys (BIA) (Bodystat® QuadScan 4000, Storbritannien) för att bedöma muskelmassan hos våra försökspersoner och ett bärbart ultraljudssystem (Viamo SV 7 med linjär-array-givare, Canon Medical Systems, Nederländerna) för att bedöma muskelarkitekturen.

STATISTISK ANALYS:

Olika biomarkörer kommer att observeras vid var och en av de planerade tidpunkterna. Eftersom syftet är att göra korrekta förutsägelser baserat på all information som finns tillgänglig i tidiga skeden, kommer observationerna inte bara att betraktas som sådana, utan också sammanfattas i termer av deras tidsrelaterade egenskaper, såsom brantaste fall, förbättringsfrekvens , eller någon annan egenskap som kan avslöja sig som utmärkande. Dessa prediktorer kommer att kombineras till prediktiva modeller som slumpmässiga skogar och boosting för att etablera de bästa kombinationerna för att göra bra förutsägelser samtidigt som inter-prediktorkorrelationer tillgodoses. Kvaliteten på modellerna kommer att fastställas med korsvalidering. Den stora uppsättningen observationer och deras sammanfattade tidsmässiga egenskaper kommer att användas för att avgöra om olika typer av banor uppstår. Hierarkisk klusteranalys kommer att märka patienter för var och en av klusterlösningarna och användbarheten av patientmärkning kommer att utvärderas utifrån deras förutspådda gångprestanda. Den extraherade patienttypen kommer att inkluderas i slumpmässiga skogar eller boosting för att utvärdera dess betydelse. Den extraherade patienttypen skulle också kunna användas tillsammans med andra prediktorer som föreslås vara viktiga i antingen en linjär/logistisk (blandad) modell eller en utökad cox proportionell riskmodell, som är mer traditionella statistiska metoder. Även om prediktiv prestanda förblir huvudmålet, skulle sådana modeller vara mer tolkbara på den potentiella underliggande mekanismen, med parameteruppskattningar och konfidensintervall.