ISSN: 1859 - 2872
Đánh giá các yếu tố tiên lượng tử vong trên cắt lớp vi tính đa dãy ở bệnh nhân xuất huyết cầu não tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Phú Thọ
Main Article Content
Keywords
Tóm tắt
Mục tiêu: Xác định các yếu tố tiên lượng nguy cơ tử vong trên cắt lớp vi tính đa dãy ở bệnh nhân xuất huyết cầu não tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Phú Thọ. Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu hồi cứu được thực hiện trên 41 bệnh nhân xuất huyết cầu não (XHCN) được chụp cắt lớp vi tính (CLVT) đa dãy điều trị tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Phú Thọ từ tháng 01/2020 đến tháng 4/2023. Mô tả các đặc điểm về tuổi, giới, tỉ lệ tử vong trong 30 ngày, điểm Glasgow, đường kính và thể tích XHCN, phân loại theo thang điểm của Huang, phân loại theo Chung và Park, dự báo nguy cơ tử vong trong 30 ngày. Kết quả: Trong số 41 bệnh nhân, có 16 bệnh nhân tử vong (39%), 25 bệnh nhân không tử vong (61%). Tuổi trung bình 56,8 ± 13,1 (34-93). Nam gặp nhiều hơn nữ (p=0,001). Điểm Glasgow < 10; đường kính ngang xuất huyết > 2,15cm với độ nhạy (Se) = 93,8%, độ đặc hiệu (Sp) = 64%, độ chính xác (Acc) = 75,6%, thể tích xuất huyết > 8,5ml với Se = 81,3%, Sp = 88%, Acc = 85,4% là các yếu tố tiên lượng nguy cơ tử vong của bệnh nhân. Theo phân loại Chung và Park, tỉ lệ tử vong trong 30 ngày của xuất huyết loại I (78,6%), loại II (40%), loại III (27,3%), loại IV không có trường hợp nào tử vong. Theo thang điểm của Huang tương ứng với số điểm 0, 1, 2, 3, 4 thì tỉ lệ tử vong lần lượt là 5,9%, 22,2%, 75%, 100%, 100%. Thang phân tầng rủi ro của Huang có giá trị cao để đánh giá tử vong trong 30 ngày sau xuất huyết. Kết luận: Cắt lớp vi tính đa dãy có giá trị cao trong việc xác định một số yếu tố tiên lượng tử vong ở bệnh nhân XHCN. Phân loại theo thang điểm của Huang có giá trị cao hơn so với phân loại Chung và Park để dự đoán nguy cơ tử vong trong 30 ngày.
Article Details
Các tài liệu tham khảo
2. Đinh Ngọc Tuấn (2015) Nghiên cứu áp dụng phân loại của Chung và Park trong tiên lượng chảy máu cầu não. Luận văn Thạc sỹ Y học, trường Đại Học Y Hà Nội.
3. Behrouz R (2018) Prognostic factors in pontine haemorrhage: Asystematic review. European Stroke Journal 3(2): 101-109.
4. Chung CS, Park CH (1992) Primary pontine hemorrhage: A new CT classification. Neurology 42(4): 830-830. doi:10.1212/WNL.42.4.830
5. Dziewas R, Kremer M, Lüdemann P et al (2003) The prognostic impact of clinical and CT parameters in patients with pontine hemorrhage. Cerebrovasc Dis 16: 224–229.
6. Greenberg SM, Ziai WC, Cordonnier C et al (2022) Guideline for the Management of Patients With Spontaneous Intracerebral Hemorrhage: A Guideline From the American Heart Association/American Stroke Association. Stroke 53(7). doi: 10.1161/STR.0000000000000407.
7. Goto N, Kaneko M, Hosaka Y, Koga H (1980) Primary pontine hemorrhage: Clinicopathological correlation. Stroke 11: 84-90.
8. Huang K, Ji Z, Sun L et al (2017) Development and validation of a grading scale for primary pontine hemorrhage. Stroke 48(1): 63-69. doi: 10.1161/STROKEAHA.116.015326.
9. Jung DS, Jeon BC, Park YS et al (2007) The predictors of survival and functional outcome in patients with pontine hemorrhage. J Korean Neurosurg Soc 41: 82-87.
10. Wijdicks EFM, St. Louis E (1997) Clinical profiles predictive of outcome in pontine hemorrhage. Neurology 41: 1342-1346.
Article Sidebar
