Саркопения у пациентов после тяжелых повреждений головного мозга

Введение Данная статья посвящена обсуждению саркопении у пациентов после тяжелого повреждения головного мозга (ГМ). В статье представлены результаты сравнительного анализа группы пациентов и группы добровольцев с проведенным ультразвуковым анализом мышечного волокна.
Актуальность Саркопения является тяжелейшим осложнением у пациента в критическом состоянии. Появляется рано и достаточно быстро прогрессирует в течение нахождения пациента в критическом состоянии.
С целью диагностики саркопении могут быть использованы как лучевые, так и ультразвуковые методы. Использование ультразвуковых методов является менее трудо-, энерго- и экономически затратным и не сопряжено с повышением лучевой нагрузки на пациента. В работе освещено использование и сравнение данных методов у пациентов после тяжелых повреждений ГМ.
Цель исследования Оценить степень выраженности саркопении у пациентов после тяжелых повреждений ГМ.
Материал и методы В данное исследование включены 25 пациентов после тяжелых повреждений ГМ в минимальном сознании, средний возраст которых составил 56,75±19,84 года (диапазон от 22 до 82 лет), при оценке по шкале FOUR (Full Outline of Unresponsiveness) медиана 12 (12; 15) баллов. Оценку проводили в первые 3 дня от момента поступления в ФНКЦ РР. С целью сравнения в исследования включены 19 добровольцев в возрасте 35,63±7,02 года (диапазоне от 21 до 47 лет).
Результаты Полученные данные свидетельствуют о том, что пациенты после тяжелых повреждений ГМ имели выраженные нарушения мышечного волокна: его толщину и эхогенность. Толщина бицепса со стороны повреждения ГМ была равна 0,93±0,27 см (min 0,5; max 1,58), а со стороны, противоположной от повреждения ГМ, — 0,62±0,2 см (min 0,27; max 0,93) с p=0,0007, статистически значимо. По эхогенности отличия не были статистически значимы (p=0,1). Толщина трицепса со стороны повреждения ГМ составила 0,5±0,17 см (min 0,25; max 0,82), а с противоположной стороны от повреждения ГМ — 0,38±0,14 см (min 0,2; max 0,8) с p=0,028, статистически значимо; при этом степень эхогенности по шкале Modified Heckmatt scale со стороны повреждения ГМ — 2,5 [2,0; 3,0] (min 2,0; max 4,0), а с противоположной стороны — 3,0 [3,0; 4,0] (min 2,0; max 4,0), p=0,01. Толщина плечелучевой мышцы со стороны повреждения ГМ составила 0,59±0,15 см (min 0,39; max 0,92), с противоположной стороны — 0,50±0,17 см (min 0,25; max 0,86), p=0,06, статистически значимо; при этом степень эхогенности оказалась равной 2,0 [2,0; 3,0] (min 1,0; max 4,0) — со стороны повреждения ГМ, а с противоположной стороны от повреждения ГМ — 2,5 [2,0; 4,0] (min 2,0; max 4,0), p=0,03, статистически значимо. Выраженные статистически значимые отличия также получены по толщине прямой мышцы бедра (p=0,06) и ее эхогенности (p=0,017). При сравнении данных показателей с мышцами здоровых добровольцев по всем указанным показателям p был менее 0,05, в большинстве же случаев p=0,000001 (статистически значимо). Используя компьютерную томографию поясничного отдела позвоночника, удалось выявить уменьшение площади поперечного сечения поясничной мышцы. У пациентов были получены следующие ее значения: справа — 7,66±2,72 см²  (min 3,84; max 12,95), а слева — 7,85±2,64 см²  (min 3,7; max 12,6), скелетномышечный индекс (Skeletal Muscle Index) — 53,33±15,34 (min 28; max 81).
Выводы Методы ультразвуковой диагностики с целью оценки саркопении у пациентов после тяжелых повреждений головного мозга подтверждают свою эффективность. В настоящем исследовании данный метод получил выраженную корреляцию с методом лучевой диагностики саркопении. Нами были получены статически значимые различия в группе добровольцев и пациентов, причем некоторые показатели различались более чем в 2 раза, что говорит о наличии выраженной саркопении у данной группы пациентов.

1. Rosenberg IH. Sarcopenia: origins and clinical relevance. J Nutr. 1997 May;127(5 Suppl):990S-991S. PMID:9164280. https://doi.org/10.1093/jn/127.5.990S

2. Cruz-Jentoft AJ, Bahat G, Bauer J, Boirie Y, Bruyère O, Cederholm T, et al. Sarcopenia: revised European consensus on definition and diagnosis. Age Ageing. 1;48(1):16–31. https://doi.org/10.1093/ageing/afy169

3. Puthucheary ZA, Rawal J, McPhail M, Connolly B, Ratnayake G, Chan P, et al. Acute skeletal muscle wasting in critical illness. JAMA. 2013;310(15):1591–600. https://doi.org/10.1001/jama.2013.278481.

4. Madden AM, Smith S. Body composition and morphological assessment of nutritional status in adults: a review of anthropometric variables. J Hum Nutr Diet. 2016;29(1):7–25. PMID:25420774. https://doi.org/10.1111/jhn.12278

5. Reber E, Gomes F, Vasiloglou MF, Schuetz P, Stanga Z. Nutritional Risk Screening and Assessment. J Clin Med. 2019;8(7):1065. PMID:31330781. https://doi.org/10.3390/jcm8071065

6. van der Werf A, Langius JAE, de van der Schueren MAE, Nurmohamed SA, van der Pant KAMI, Blauwhoff-Buskermolen S, et al. Percentiles for skeletal muscle index, area and radiation attenuation based on computed tomography imaging in a healthy Caucasian population. Eur J Clin Nutr. 2018;72(2):288–296. PMID:29242526 https://doi.org/10.1038/s41430-017-0034-5.

7. Reinders I, Murphy RA, Brouwer IA, Visser M, Launer L, Siggeirsdottir K, et al. Muscle Quality and Myosteatosis: Novel Associations With Mortality Risk: The Age, Gene/Environment Susceptibility (AGES)- Reykjavik Study. Am J Epidemiol. 2016;183(1):53–60. PMID:26643983. https://doi.org/10.1093/aje/kwv153.

8. Sergi G, De Rui M, Stubbs B, Veronese N, Manzato E. Measurement of lean body mass using bioelectrical impedance analysis: a consideration of the pros and cons. Aging Clin Exp Res. 2017;29(4):591–597. PMID:27568020. https://doi.org/10.1007/s40520-016-0622-6

9. Richards JR, McGahan JP. Focused Assessment with Sonography in Trauma (FAST) in 2017: What Radiologists Can Learn. Radiology. 2017;283(1):30–48. PMID:28318439. https://doi.org/10.1148/radiol.2017160107

10. Dexheimer Neto FL, Andrade JM, Raupp AC, Townsend Rda S, Beltrami FG, Brisson H, et al. Diagnostic accuracy of the Bedside Lung Ultrasound in Emergency protocol for the diagnosis of acute respiratory failure in spontaneously breathing patients. J Bras Pneumol. 2015;41(1):58–64. PMID:25750675. https://doi.org/10.1590/S1806-37132015000100008

11. Bubenek-Turconi ŞI, Hendy A, Băilă S, Drăgan A, Chioncel O, Văleanu L, et al. The value of a superior vena cava collapsibility index measured with a miniaturized transoesophageal monoplane continuous echocardiography probe to predict fluid responsiveness compared to stroke volume variations in open major vascular surgery: a prospective cohort study. J Clin Monit Comput. 2020;34(3):491–499. PMID:31278544. https://doi.org/10.1007/s10877-019-00346-4

12. Stringer HJ, Wilson D. The Role of Ultrasound as a Diagnostic Tool for Sarcopenia. J Frailty Aging. 2018;7(4):258–261. PMID:30298175. https://doi.org/10.14283/jfa.2018.24

13. Mackenzie TA, Clark NG, Bistrian BR, Flatt JP, Hallowell EM, Blackburn GL. A simple method for estimating nitrogen balance in hospitalized patients: a review and supporting data for a previously proposed technique. J Am Coll Nutr. 1985;4(5):575–81. PMID:3932497. https://doi.org/10.1080/07315724.1985.10720100

14. Pillen S, van Alfen N. Skeletal muscle ultrasound. Neurol Res. 2011;33(10):1016–24. PMID:22196753. https://doi.org/10.1179/1743132811Y.0000000010.

15. Moreta MC, Fleet A, Reebye R, McKernan G, Berger M, Farag J, et al. Reliability and Validity of the Modified Heckmatt Scale in Evaluating Muscle Changes With Ultrasound in Spasticity. Arch Rehabil Res Clin Transl. 2020;2(4):100071. PMID:33543098. https://doi.org/10.1016/j.arrct.2020.100071

16. Hara T, Abo M, Hara H, Kobayashi K, Shimamoto Y, Shibata Y,et al. Effects of botulinum toxin A therapy and multidisciplinary rehabilitation on lower limb spasticity classified by spastic muscle echo intensity in poststroke patients. Int J Neurosci. 2018 ;128(5):412–420. PMID:28985683. https://doi.org/10.1080/00207454.2017.1389927

17. Kim JS, Kim WY, Park HK, Kim MC, Jung W, Ko BS. Simple age specific cutoff value for sarcopenia evaluated by computed tomography. Ann Nutr Metab. 2017; 71(3–4):157–163. https://doi.org/10.1159/000480407

18. Amini B, Boyle SP, Boutin RD, Lenchik L. Approaches to Assessment of Muscle Mass and Myosteatosis on Computed Tomography: A Systematic Review. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2019;74(10):1671–1678. PMID:30726878. https://doi.org/10.1093/gerona/glz034

19. Масенко В.Л., Коков А.Н., Григорьева И.И., Кривошапова К.Е. Лучевые методы диагностики саркопении. Исследования и практика в медицине. 2019;4:127–137. https://doi.org/10.17709/2409-2231-2019-6-4-13

20. Терентьев, А.А. Биохимия мышечной ткани: учебное пособие. Москва: ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России; 2019.

21. Patkova A, Joskova V, Havel E, Kovarik M, Kucharova M, Zadak Z, et al. Energy, Protein, Carbohydrate, and Lipid Intakes and Their Effects on Morbidity and Mortality in Critically Ill Adult Patients: A Systematic Review. Adv Nutr. 2017;8(4):624–634. PMID:28710148. https://doi.org/10.3945/an.117.015172

22. Scrutinio D, Lanzillo B, Guida P, Passantino A, Spaccavento S, Battista P. Association Between Malnutrition and Outcomes in Patients With Severe Ischemic Stroke Undergoing Rehabilitation. Arch Phys Med Rehabil. 2020;101(5):852–860. PMID:31891712. https://doi.org/10.1016/j.apmr.2019.11.012

23. Aliasghari F, Izadi A, Khalili M, Farhoudi M, Ahmadiyan S, Deljavan R. Impact of Premorbid Malnutrition and Dysphagia on Ischemic Stroke Outcome in Elderly Patients: A Community-Based Study. J Am Coll Nutr. 2019;38(4):318–326. PMID:30252628. https://doi.org/10.1080/07315724.2018.1510348

24. Tollár J, Nagy F, Csutorás B, Prontvai N, Nagy Z, Török K, et al. High Frequency and Intensity Rehabilitation in 641 Subacute Ischemic Stroke Patients. Arch Phys Med Rehabil. 2021;102(1):9–18. PMID:32861668. https://doi.org/10.1016/j.apmr.2020.07.012.

25. Wu WX, Zhou CY, Wang ZW, Chen GQ, Chen XL, Jin HM, He DR. Effect of Early and Intensive Rehabilitation after Ischemic Stroke on Functional Recovery of the Lower Limbs: A Pilot, Randomized Trial. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2020;29(5):104649. PMID:32115341. https://doi.org/10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2020.104649

26. Xing Y, Bai Y. A Review of Exercise-Induced Neuroplasticity in Ischemic Stroke: Pathology and Mechanisms. Mol Neurobiol. 2020;57(10):4218–4231. PMID:32691303. https://doi.org/10.1007/s12035-020-02021-1