Анализ и прогнозирование ранних функциональных исходов у пациентов с инсультом - жителей субъекта Арктического макрорегиона тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Черных Екатерина Михайловна

• Черных Екатерина Михайловна
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Черных Екатерина Михайловна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ПРЕДИКТОРЫ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ИСХОДОВ У ПАЦИЕНТОВ С ИНСУЛЬТОМ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИСХОДОВ ИНСУЛЬТА, РОЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ИНСУЛЬТА И ЕГО ИСХОДОВ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)

1.1 Функциональные исходы инсульта и их предикторы

1.2 Половозрастные аспекты у пациентов с инсультом

1.3 Сопутствующие заболевания у пациентов с инсультом, их распространенность, роль в предикции тяжести инсульта и его функциональных исходов

1.4 Особенности инсультов у городского и сельского населения

1.5 Прогнозирование исходов инсульта

1.6 Роль машинного обучения в прогнозировании инсульта и его

исходов

ГЛАВА 2. ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1 Организация исследования

2.1.1 Объект, предмет, гипотеза исследования

2.1.2 Топография и климатические условия территории проживания исследуемых пациентов

2.1.3 Организация помощи больным с ОНМК на территории Архангельской области

2.1.4 Критерии включения

2.1.5 Критерии невключения и исключения

2.2. Методика исследования

2.3 Методы статистического анализа данных

ГЛАВА 3. СТРУКТУРА ТИПОВ ИНСУЛЬТА И РАСПРОСТРАНЕННОСТЬ СОПУТСТВУЮЩИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ У ГОРОДСКИХ И СЕЛЬСКИХ ПАЦИЕНТОВ, ПРОЖИВАЮЩИХ В

АРХАНГЕЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ С УЧЕТОМ СТРАТИФИКАЦИИ ПО ПОЛУ И ВОЗРАСТУ. АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ЧАСТОТЫ ВСТРЕЧАЕМОСТИ СОПУТСТВУЮЩИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ (В СРАВНЕНИИ С РЕГИСТРОМ ИНСУЛЬТА Г.АРХАНГЕЛЬСК 20022008)

ГЛАВА 4. ПРЕДИКТОРЫ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ВОССТАНОВЛЕНИЯ У ПАЦИЕНТОВ С ИНСУЛЬТОМ

4.1. Предикторы функционального статуса в остром периоде инсульта

4.2. Предикторы раннего функционального исхода и динамики

восстановления у пациентов в остром периоде инсульта

ГЛАВА 5. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАННЕГО

ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ИСХОДА У ПАЦИЕНТОВ С ИНСУЛЬТОМ

С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ВЫВОДЫ

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ АВТОРОМ ПО ТЕМЕ

ДИССЕРТАЦИИ

СПИСОК ИЛЛЮСТРАТИВНОГО МАТЕРИАЛА

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Анализ и прогнозирование ранних функциональных исходов у пациентов с инсультом - жителей субъекта Арктического макрорегиона»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Проблема острых цереброваскулярных заболеваний (ОЦВЗ) является одной их ведущих в современном здравоохранении. За последние десятилетия глобальное бремя инсульта растет, оставляя за острыми нарушениями мозгового кровообращения (ОНМК) второе место по смертности и третье по возникновению инвалидности среди всех причин в мире [168].

Архангельская область (АО), занимающая по площади примерно треть территории Европейского севера России и входящая в структуру Арктического макрорегиона, несет свое региональное бремя инсульта. Заболеваемость инсультом в АО в 2020-2024 гг. составила порядка 3,95 на 1000 населения, что выше среднего уровня заболеваемости по стране [15, 43].

Функциональный статус пациента с инсультом в определенный момент времени является своеобразной оценочной точкой для уже проведенных, а также для предстоящих лечебных и реабилитационных мероприятий. Ввиду гетерогенности причин возникновения, многофакторности пато- и саногенеза инсульта, функциональные последствия ОЦВЗ сильно различаются: от полного восстановления до стойкой тяжелой инвалидности [104, 232, 270].

Помимо решения профилактических, лечебных и реабилитационных вопросов у пациентов с ОНМК актуальным является прогнозирование исходов инсульта. Разработка надежных прогностических моделей необходима для стратификации рисков осложнений, проведения эффективных персонифицированных мероприятий по лечению, реабилитации, вторичной профилактике ОНМК, осуществления продуктивной коммуникации с пациентом и его родственниками [136, 170, 232]. Выявленные региональные закономерности, заложенные в прогностическую модель, предполагают её использование в учреждениях изучаемого региона с возможностью использования в субъектах с аналогичными климато-демографическими

характеристиками.

Зависимость динамики и результата восстановления у пациентов с ОНМК от разнообразных предикторов остаются до конца не изученными. Разработка прогностического инструмента постинсультных функциональных исходов остается актуальным направлением современной медицинской науки.

Степень разработанности темы. На сегодняшний день проблема изучения предикторов и прогнозирования исходов инсульта продолжает волновать отечественных и зарубежных исследователей. Публикации, посвященные этой тематике, прослеживаются с 70-х годов прошлого столетия [251, 290].

Исходно наибольшее внимание уделялось изучению клинико-демографических факторов, оказывающих воздействие на исход инсульта [100, 122, 125, 154, 170, 184, 196, 197, 226]. Параллельно с клиническими исследованиями проводились работы в лаборатории с моделированием на животных [91, 93, 119, 152, 193, 247]. Изучение многофакторности исходов инсульта предопределило выделение и исследование биологических, нейровизуализационных, инструментальных и экологических маркеров [47, 71, 82, 112, 161, 207, 235, 238, 241].

Исследование механизмов восстановления после острого сосудистого события выполняется на разных этапах постинсультного периода. Общепринятым стандартом в исследованиях острого инсульта является оценка результатов через 3 месяца [98, 139]. Достаточно много работ, прогнозирующих восстановление через 6 и 12 месяцев от дебюта ОНМК [120, 160, 204, 234]. Изучению предикторов раннего восстановления (в остром периоде) посвящены единичные публикации [192, 236, 254].

Наиболее широко изучение факторов риска и предикторов исходов инсульта представлено в работах авторов стран Азиатского региона [78, 182, 232, 294]. Европейских исследователей представляют Arnao V. et al. (2021), Wolf S. et al, (2022) [242, 282].

Анализ исходов инсульта в арктических странах представлен в трудах шведских и датских авторов [90, 120, 197, 250]. Данные, касающиеся предикторов исходов инсульта на Российских арктических территориях, ограничены, а результаты регистров инсульта в регионах Российской Федерации (РФ) представляют только основные эпидемиологические показатели и частоту встречаемости наиболее важных факторов риска.

Различия в прогностических факторах, влияющих на исход инсульта, в зависимости от региона проживания пациента (учитывая разницу в популяционном управлении факторами сердечно-сосудистого риска и доступе к медицинским услугам между жителями сельских и городских районов) -являются также до конца неизученной проблемой [121, 266].

Новый трудоемкий и затратный раздел работы, ведущий к персонализации постинсультного прогноза, связан с разработками в области генетики [96, 117, 232]. В 2017 году была создана сеть генетики функциональных исходов ишемического инсульта (GISCOME) для объединения генотипических и фенотипических данных из нескольких учреждений. Söderholm et al. были первыми, изучавшими функциональный исход с использованием набора данных GISCOME и обнаружившими единственный значимый интронный вариант (rs1842681). В настоящее время выявлено 74 генетических варианта, охватывающих 48 признаков, связанных с функциональным исходом инсульта [115, 117, 166, 167, 173, 227, 294].

С переходом к использованию клинических данных на популяционном уровне и одновременно увеличением вычислительной мощности технических средств произошло изменение запроса на инструмент для обработки крупномасштабных данных, отвечающий современным требованиям. В 2006 г на основе немецкой базы данных Stroke Database, Linder и соавт. впервые пытались обосновать использование машинного обучения (МО) для прогнозирования исхода инсульта путем сравнения логистического регрессионного анализа и использования искусственных нейронных сетей (ИНС) [136, 299]. Разработки последних лет демонстрируют преимущество

алгоритмов МО, перед традиционными методами в прогнозировании долгосрочных результатов у пациентов с инсультом, но данные по эффективности моделей МО в сравнении с регрессионными моделями противоречивы [78, 211]. Предпочтение применения того или иного алгоритма искусственного интеллекта (ИскИ) зависит от специфики исходных данных и цели исследования, при этом ни один алгоритм не является абсолютно точным, а результаты варьируют в зависимости от используемых данных и методологии.

Продолжающийся поиск предикторов функциональных исходов идет по пути изучения их взаимодействия и выявления комбинации, обусловливающей наиболее достоверный и точный результат [232]. Требуется дальнейшая разработка и проверка моделей, с возможностью универсального применения и обеспечения наилучшей прогностической эффективности. Несмотря на достигнутые успехи индивидуальные прогнозы по-прежнему остаются затруднительны. Создание надёжного прогностического инструмента для пациентов с инсультом остаётся сложной и до конца нерешенной задачей.

Всё вышеизложенное определяет актуальность изучения предикторов ранних функциональных исходов ОЦВЗ и важность их прогнозирования, что послужило предпосылкой для проведения настоящего исследования.

Цель исследования: изучить структуру, предикторы тяжести и функциональные исходы острого инсульта при оказании специализированной медицинской помощи у городских и сельских пациентов субъекта Арктического макрорегиона (Архангельской области) для выполнения раннего прогнозирования функционального исхода ОЦВЗ.

Задачи исследования:

1. Проанализировать и сравнить структуру, клинико-демографические характеристики, распространенность сопутствующих заболеваний у городских и сельских пациентов с инсультом, проживающих в Архангельской области с учетом стратификации по полу и возрасту.

2. Выявить отличия в структуре и динамике сопутствующих заболеваний у пациентов регистра инсульта г. Архангельск за 2002-2008 гг. и у пациентов Архангельской области с ОЦВЗ за 2017-2020 гг.

3. Выделить и ранжировать наиболее значимые клинико-демографические (анамнестические) предикторы тяжести функционального статуса, исходов и динамики функционального восстановления в остром периоде инсульта.

4. Разработать и апробировать универсальную прогностическую модель функционального исхода в остром периоде инсульта путем построения алгоритмов машинного обучения на основе клинико-анамнестических предикторов с практической реализацией в виде online-калькулятора.

Научная новизна исследования. Впервые выполнено сравнительное исследование эпидемиологических и клинико-анамнестических характеристик острого инсульта у городских и сельских пациентов АО, проживающих на территориях с разной плотностью населения. Проведен анализ изменения частоты встречаемости сопутствующих заболеваний у пациентов с инсультом в изучаемом регионе (в сравнении с показателями РИ г. Архангельск 2002-2008).

Впервые выделены и проанализированы с помощью многомерного моделирования предикторы функционального статуса при поступлении, функциональных исходов и динамики функционального восстановления у пациентов с острым инсультом, проживающих в АО.

На основании выделенных региональных клинико-анамнестических предикторов создана апробирована прогностическая модель путем построения алгоритма МО Random Forest с практической реализацией в виде online -калькулятора.

Практическая значимость работы. Результаты изучения эпидемиологических и клинико-анамнестических особенностей ОЦВЗ у жителей АО являются научным обоснованием совершенствования лечебно-профилактических мероприятий на уровне региона. Находки исследования могут быть использованы для разработки региональных рекомендаций по

профилактике ОЦВЗ с учетом выделения половозрастных групп с повышенной распространенностью факторов риска.

Полученные результаты послужили основой для определения персонифицированных стратегий лечения и реабилитации. Применение разработанной модели с использованием алгоритма МО Random Forest в остром периоде инсульта позволяет прогнозировать ранний функциональный исход у пациентов с инсультом в изучаемом регионе.

Положения, выносимые на защиту

1. ОЦВЗ у жителей Архангельской области имеют половозрастные особенности, отличия в структуре типов и распространенности сопутствующей патологии в зависимости от проживания в городской и сельской местности. Зафиксированы региональные различия структуры сопутствующей патологии у пациентов с ОЦВЗ.

2. Структура сопутствующих заболеваний у пациентов с инсультом изменилась в сравнении с 2002 - 2008 гг.: увеличилась частота встречаемости фибрилляции предсердий и сахарного диабета на фоне уменьшения частоты встречаемости постинфарктного кардиосклероза.

3. Основными предикторами тяжести функционального состояния (NIHSS, mRs) на момент госпитализации являются женский пол, пожилой и старческий возраст, геморрагический тип инсульта, хроническая сердечная недостаточность. В условиях равнозначного раннего реабилитационного вмешательства достоверно значимыми предикторами лучшего функционального исхода (NIHSS) являются: женский пол, молодой возраст, лакунарный вариант ишемического инсульта, время от начала заболевания до госпитализации в региональный сосудистый центр, применение методов экстренной реперфузии. Эти же факторы, за исключением возраста, наиболее значимо влияют на динамику функционального восстановления в остром периоде инсульта.

4. Использование универсальной научно-обоснованной прогностической модели с использованием алгоритма машинного обучения

Random Forest для определения раннего функционального исхода инсульта определяет персонифицированный подход к ведению пациентов, в том числе проживающих на удаленных территориях с низкой плотностью населения.

Апробация работы. Достоверность полученных результатов определяется достаточным объемом выборки, всесторонним анализом фактического материала, применением современных адекватных методов статистической обработки данных, соответствующих цели и задачам исследования.

Материалы диссертации доложены на Научно-практической конференции неврологов Северо-Западного ФО РФ "Актуальные вопросы неврологии. Совершенствование оказания медицинской помощи неврологическим пациентам", Архангельск, 16.11.2022; Шестом национальном конгрессе с международным участием «Реабилитация - XXI век: традиции и инновации», Санкт-Петербург, 18-19.09.2023; IX Всероссийской научно-практическая конференции "Перспективы развития медицинской реабилитации в современном мире", Санкт-Петербург, 5-6.10. 2023; II Всероссийской научно-практической конференция «Медико-биологические проблемы в Арктике», г. Апатиты, 23-24.10.2023; LII Ломоносовских чтениях. Итоговая научная сессия «Фундаментальные и прикладные аспекты сбережения здоровья человека в Арктике», Архангельск, 15.11.2023; Всероссийской конференции с международным участием «III Юдахинские чтения», Архангельск, 25-28.06. 2024 г; X Всероссийской научно-практической конференции «Медицинская реабилитация в современном мире», Санкт-Петербург,26-27.09.2024 г.; XII международном молодежном медицинском форуме «Медицина будущего -Арктике», Архангельск, 24-25.04.2025 г.

Результаты исследования представлены в виде 1 3 публикаций, включая 7 научных статей, включенных в перечень Высшей аттестационной комиссии при Министерстве науки и высшего образования Российской Федерации (K1-K2), в том числе 4 статьи в журналах, цитируемых в базе Scopus. Получены Свидетельства Федерального института промышленной собственности о

регистрации программы для ЭВМ (№ 2023661035: заявл. 29.05.2023: опубл. 07.06.2023), (№ 2023661035: заявл. 03.06.2025: опубл. 04.07.2025).

Основные положения диссертации используются в учебном процессе центра дополнительного профессионального образования ФГБОУ ВО СГМУ (г. Архангельск) Минздрава России для обучающихся по дополнительной профессиональной программе повышения квалификации по специальности «Неврология», «Общая врачебная практика», «Геронтология» (акт внедрения от 16.06.2025), в программе подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре (дисциплина «Информационные технологии», тема «Применение искусственного интеллекта в здравоохранении») (акт внедрения от 30.06.2025), в программе магистратуры по направлению подготовки «Общественное здравоохранение» (дисциплина «Интеллектуальные методы анализа данных в здравоохранении») (акт внедрения от 16.06.2025).

Программа прогнозирования раннего функционального исхода у пациентов с инсультом внедрена в лечебно-диагностический процесс неврологического отделения для больных с ОНМК Регионального сосудистого центра (РСЦ) ГБУЗ АО «Первая городская клиническая больница им. Волосевич Е.Е.» (акт внедрения от 03.06.25), неврологического отделения ГБУЗ АО «Вельская центральная районная больница» (акт внедрения от 04.06.2025), терапевтического отделения ГБУЗ АО «Плесецкая центральная районная больница» (акт внедрения от 09.06.2025).

Личный вклад автора. Автором самостоятельно проведен анализ актуальных отечественных и зарубежных источников литературы по теме диссертации, осуществлен патентно-информационный поиск, произведен сбор материала, сформирована база данных с последующим анализом и статистической обработкой информации. По результатам исследования подготовлены публикации, выполнены доклады на научных конференциях и конгрессах. В соавторстве разработан алгоритм машинного обучения для прогнозирования раннего функционального исхода инсульта. Результаты

работы внедрены в клиническую практику и в учебный процесс медицинского вуза.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 177 страницах машинописного текста, состоит из введения, обзора литературы, описания объекта и методов исследования, трех глав собственного материала с обсуждением результатов исследования, заключения, выводов и практических рекомендаций, приложения. Работа иллюстрирована 19 таблицами и 13 рисунками. Библиография включает 310 источников, из них 76 отечественных и 234 иностранных.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности.

Исследование проведено в соответствии с формулой специальности 3.1.24. Неврология (медицинские науки), направлено на изучение закономерностей протекания неврологического заболевания с учетом многофакторности процесса. Соответствует следующим пунктам области исследований специальности «Неврология»: п. 3. «Сосудистые заболевания нервной системы», п. 24. «Изучение распространенности и особенностей течения заболеваний нервной системы, совершенствование технологии их профилактики и лечения у коренного и пришлого населения в районах Крайнего Севера и приравненных к ним местностям».

ГЛАВА 1 ПРЕДИКТОРЫ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ИСХОДОВ У ПАЦИЕНТОВ С ИНСУЛЬТОМ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИСХОДОВ ИНСУЛЬТА, РОЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В

ПРОГНОЗИРОВАНИИ ИНСУЛЬТА И ЕГО ИСХОДОВ (ОБЗОР

ЛИТЕРАТУРЫ)

1.1 Функциональные исходы инсульта и их предикторы

Исход любого заболевания является оценочной характеристикой, демонстрирующей результат изменений состояния, который возникает под влиянием какого-то фактора или вмешательства. Исход инсульта — это многофакторная конечная точка, на которую влияют клинические и генетические факторы [125, 175].

Последствия инсульта можно измерить и оценить с помощью нескольких показателей, которые включают смертность, инвалидность, годы жизни с инвалидностью (DALY) и возникновение повторного инсульта [174]. Одним из главных критериев исхода инсульта является показатель летальности, но не менее важны параметры, отражающие возможности к восстановлению у выживших пациентов. Учитывая главенствующую роль инсульта в инвалидизации взрослого населения, изучение факторов, влияющих на функциональные исходы ОЦВЗ, представляет повышенный интерес для профессионального сообщества [170].

Понимание механизмов и факторов, от которых зависит восстановление конкретных нарушенных функций в определенный постинсультный период, способствует более рациональному планированию и реализации реабилитационных мероприятий. За последние десятилетия у постинсультных пациентов исследовались особенности восстановления двигательной

дисфункции (в частности моторики кисти) [58, 81], чувствительных нарушений (особенно проприоцепции) [256], афатических расстройств [46, 228], гемианопсии и зрительного неглекта [76], когнитивного и нейропсихологического дефицита [33].

В разные периоды инсульта интенсивность восстановления различных функций может отличаться, поэтому существует необходимость определения параметров, которые помогут точно прогнозировать клинические последствия инсульта на разных временных этапах.

Традиционно выделяют следующие периоды инсульта: острейший - от начала заболевания до 3 суток; острый - от 3 до 28 суток; ранний восстановительный - от 28 суток до 6 месяцев; поздний восстановительный период - от 6 месяцев до 2 лет [23, 37]. Результаты восстановления после инсульта чаще оцениваются в сроки 3, 6 и 12 месяцев от начала заболевания [37, 159, 188]. Исследований, касающихся особенностей и динамики восстановления в остром периоде инсульта существенно меньше [192, 236, 254].

Совокупность выраженности неврологического дефицита и утраты функциональной независимости пациента с острым инсультом, обозначенная при помощи шкал инсульта Национального института здоровья (National Institutes of Health Stroke Scale - NIHSS) и модифицированной шкалы Rankin (mRs), является показателям функционального статуса пациента [105, 215].

Для оценки функционального статуса в большинстве крупных исследований инсульта используют mRs, которая является золотым стандартом для определения функционального восстановления после инсульта [12, 105].

Также с этой целью применяют NIHSS, индекс Бартела, шкалу оценки моторики (MAS), шкалу равновесия Берга (BBS), шкалу оценки постурального контроля для пациентов с инсультом (PASS) [106, 212, 215].

На исход после инсульта влияет разнообразный спектр факторов, большинство из которых являются клиническими переменными, связанными с заболеванием (исходная тяжесть инсульта, тип инсульта), факторами

коморбидных заболеваний (артериальная гипертензия (АГ), фибрилляция предсердий (ФП), сахарный диабет (СД), хроническая сердечная недостаточность (ХСН) и демографическими переменными (возраст, пол, этническая принадлежность) [125, 196]. Возраст влияет не только на увеличение частоты возникновения инсульта и заболеваний сосудистого риска, но и ухудшает функциональные исходы после инсульта, что связано с патофизиологическими изменениями в нервной системе у пожилых пациентов, которые лежат в основе повышенной восприимчивости головного мозга к повреждению [116].

Сведения о гендерных различиях и результатах восстановления после инсульта неоднозначны: одни исследования сообщают о худших функциональных исходах у женщин [158, 273, 275], другие - наоборот [154, 164], а часть демонстрирует отсутствие половых различий в достижении хорошего функционального результата [225, 274].

Среди факторов, которые изучаются, как определяющие качество и исход восстановления после инсульта, в последние годы приобретают все большую актуальность биомаркеры, такие как нейронспецифическая енолаза [48], отношение нейтрофилы/лимфоциты в крови [27], маркеры уровня железа (ферритин, общая железосвязывающая способность, уровень железа, насыщение трансферрина) [118], факт проведения реперфузионных методик, нейровизуализационно определяемые объем и характер повреждения мозговой ткани [14].

Часть прогностических маркеров известна достаточно давно, но за последнее время в качестве значимых предикторов важных клинических исходов, выделены новые кандидаты: социально-экономические, такие как уровень образования, биохимические показатели системного воспаления: высокочувствительный С-реактивный белок и показатели метаболических нарушений (окружность талии) [212].

Значимость определенных клинических переменных и их связь с исходом инсульта не всегда однозначна, что представлено в противоречивых результатах некоторых исследований [125].

Важным предиктором функционального исхода у пациентов с инсультом является исходная тяжесть заболевания, определяемая его функциональным статусом при помощи шкал NIHSS и mRs. Такое сочетание оценок применяется как одна из важнейших составляющих, которые определяют дальнейшую тактику лечебных и реабилитационных мероприятий. Тяжесть исходного состояния пациента влияет на определение необходимости реперфузионного или оперативного лечения, проведения продленного мониторинга мозгового кровотока, а также является компонентом прогнозирования исходов инсульта [125, 212].

Зависимость динамики и результата восстановления после ОНМК от социально-демографических особенностей и выраженности сопутствующей патологии хотя и исследовались ранее, изучены не полностью.

Особое внимание уделяется времени, прошедшему с момента начальных проявлений ОЦВЗ. Минимизирование времени от появления первых симптомов инсульта до начала оказания помощи в специализированном неврологическом стационаре обеспечивает пациенту возможность получения реперфузионных методов лечения (как медикаментозных, так и интервенционных). Ранняя инициация реперфузионных методик лежит в основе улучшения функциональных исходов ишемического инсульта [203, 222].

Место проживания пациента на момент заболевания может оказывать влияние на результат и динамику восстановления после инсульта за счет социальных параметров: доступности ближайшей медицинской организации с возможностью специализированной помощи, транспортной доступности, достаточности покрытия территории связью, например, для проведения телемедицинского консультирования. Так, например, различия в клинических исходах у городских и сельских пациентов после выполнения тромбэктомии, зависящие от более длительного периода от начала инсульта до

реперфузионного вмешательства, демонстрировали результаты польских исследователей [285].

Еще одним перспективным направлением изучения значимых факторов является исследование генома для поиска генетических переменных, связанных с исходом инсульта [125]. Так, генетические полиморфизмы нейротрофического фактора мозга (BDNF), дофамина и аполипопротеина E влияют на нейропластичность и двигательное восстановление. Наличие генетического полиморфизма, который реализуется на молекулярном и клеточном уровнях, может влиять на успешность реабилитационных мероприятий и функциональный исход. Предполагается, что у людей с полиморфизмом BDNF изменяется восприимчивость к реабилитационным процедурам ввиду изменения нейропластичности, снижается скорость обучения и двигательного восстановления после инсульта [38, 279].

В 2017 году была создана сеть генетики функциональных исходов ишемического инсульта (GISCOME) для объединения генотипических и фенотипических данных из нескольких учреждений. Soderholm et al. были первыми, изучавшими функциональный исход методом полногеномного поиска ассоциаций (GWAS), с использованием набора данных GISCOME и обнаружившими единственный значимый интронный вариант (rs1842681). В настоящее время выявлено 74 генетических варианта, охватывающих 48 признаков, связанных с функциональным восстановлением после инсульта. Большинство вариантов приводили к ухудшению функциональных результатов, в то время как почти два десятка вариантов, по-видимому, оказывали защитное действие [117].

Chen S. et al. (2024) выявили вклад генов в функциональный исход инсульта с помощью GWAS в китайской популяции. Были идентифицированы значимо ассоциированные варианты, как факторы генетической восприимчивости и разработаны модели прогнозирования функционального исхода ишемического инсульта (ИИ) путем интеграции генетических, экологических и клинических факторов [232].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Черных Екатерина Михайловна, 2026 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Авидзба А. Р. Гемодинамика и реперфузионная терапия при ишемическом инсульте: друзья или враги? / А. Р. Авидзба, В. А. Саскин, М. Ю. Киров // Анестезиология и реаниматология (Медиа Сфера). - 2024. - № 2. - С. 91-96.

2. Алашеев А. М. Опыт оказания помощи больным с инсультом в телеконсультируемых первичных сосудистых отделениях в Свердловской области / А. М. Алашеев, Е. В. Праздничкова, А. А. Белкин // Менеджер здравоохранения. - 2024. - № 1. - С. 85-90.

3. Алашеев А. М. Телемедицина инсульта: вчера, сегодня и завтра / А. М. Алашеев, А. А. Белкин, Е. В. Праздничкова // Уральский медицинский журнал. - 2023. - Т. 22, № 4. - С. 113-118.

4. Алифирова В. М. Регистр инсульта в Северске: первые результаты / В. М. Алифирова, О. М. Антухова, Т. Е. Виноградова // Бюллетень сибирской медицины. - 2005. - Т. 4, № 3. - С. 81-85.

5. Анализ распределения по возрасту, факторам риска и социальному статусу среди пациентов с инсультом головного мозга в Архангельской области / С. А. Живолупов, Ю. С. Бутакова, И. Д. Полтавский, И. Н. Самарцев // Международный конгресс, посвященный Всемирному Дню инсульта : материалы конгр., Москва, 25-27 окт. 2017 г. -М., 2017. - С. 522-523.

6. Анализ факторов риска инсульта в Дагестане / М. Ф. Магомаев, Г. Н. Авакян, Л. В. Стаховская, В. И. Скворцова // Вестник Дагестанской государственной медицинской академии. - 2012. - № 1. - С. 34-38.

7. Артериальное давление в первые сутки после внутривенного тромболизиса и исходы ишемического инсульта: одноцентровое

рандомизированное контролируемое исследование / А. Р. Авидзба, В. А. Саскин, А. М. Никонов [и др.] // Вестник анестезиологии и реаниматологии.

- 2024. - Т. 21, № 6. - С. 42-50.

8. Бархатов Ю. Д. Прогностические факторы восстановления нарушенных в результате ишемического инсульта двигательных функций / Ю. Д. Бархатов, А. С. Кадыков // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. - 2017. - Т. 11, № 1. - С. 80-89.

9. Белялов Ф. И. Прогнозирование и шкалы в медицине / Ф. И. Белялов. - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : МЕДпресс-информ, 2020. - 248 с.

10. Бондарь И. А. Влияние уровня гликемии на динамику восстановления неврологического статуса при остром нарушении мозгового кровообращения у больных сахарным диабетом / И. А. Бондарь, И. П. Краснопевцева // Сибирский медицинский вестник. - 2018. - № 2. - С. 3-7.

11. Бутиков В. Н. Ишемический инсульт у жителей европейского севера: анализ факторов риска / В. Н. Бутиков, А. С. Заславский, Г. О. Пенина // Артериальная гипертензия. - 2010. - Т. 16, № 4. - С. 373-337.

12. Валидация модифицированной шкалы Рэнкина (The Modified Rankin Scale, MRS) в России / Н. А. Супонева, Д. Г. Юсупова, Е. С. Жирова [и др.] // Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. - 2018. - Т. 10, № 4.

- С. 36-39.

13. Восстановление после ишемического инсульта пациентов с сахарным диабетом 2 типа / М. М. Танашян, М. Ю. Максимова, К. В. Антонова [и др.] // Фарматека. - 2019. - Т. 26, № 3. - С. 65-70.

14. Геморрагический инсульт: нейрофизиологические предикторы острого периода / И. С. Курепина, Р. А. Зорин, В. А. Жаднов, О. А. Сорокин // Acta Biomedica Scientifica (East Siberian Biomedical Journal). - 2020. - Т. 5, № 5. - С. 47-52.

15. Государственное бюджетное учреждение здравоохранения «Медицинский информационно-аналитический центр» Министерства

здравоохранения Архангельской области» [Электронный ресурс]. - URL: https://miac29.ru/docs/56/ (дата обращения: 11.03.2024).

16. Динамика восстановления пациентов с ишемическим инсультом в зависимости от показателей артериального давления и его вариабельности / О. А. Ефремова, Е. В. Бондаренко, Л. А. Камышникова [и др.] // Архивъ внутренней медицины. - 2023. - № 1(3). - С. 46-56.

17. ДрапкинаО. М. Коморбидность, мультиморбидность, двойной диагноз - синонимы или разные понятия? / О. М. Драпкина, А. М. Шутов, Е. В. Ефремова// Кардиоваскулярная терапия и профилактика. - 2019. - Т. 18, № 2. - С. 65-69.

18. Европейские рекомендации по телемедицине инсульта / А. М. Алашеев, Г. Я. Хуберт, Г. Санто [и др.] // Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. - 2020. - Т. 120, № 3-2. - С. 33-41.

19. Желтова Д. В. Особенности географического расположения города Архангельска / Д. В. Желтова // Вестник науки. - 2023. - № 8(65). - С. 447-450.

20. Звонарева Е. Б. Факторы риска и особенности течения инсульта у лиц молодого возраста в городской и сельской местности Тамбовской области / Е. Б. Звонарева, Л. И. Григорова // Медицина и физическая культура: наука и практика. - 2021. - Т. 3, № 1(9). - С. 45-52.

21. Золотовская И. А. Концептуальные аспекты лечения артериальной гипертензии / И. А. Золотовская, Д. В. Дупляков // Кардиология: новости, мнения, обучение. - 2019. - Т. 7, № 4(23). - С. 36-43.

22. Социально-экономические показатели развития города Архангельска Информационный портал городского округа "Город Архангельск" [Электронный ресурс]. - URL: https://www.arhcity.ru/?page=31/2. (дата обращения: 13.12.2024).

23. Ишемический инсульт и транзиторная ишемическая атака [Электронный ресурс] : клинические рекомендации 2024. - URL:

https://rehabrus.ru/Docs/2024/klinic-rec-ishem-2024.pdf (дата обращения: 15.12.2024).

24. Ишемический инсульт у пациентов с коморбидной патологией /

B. И. Ларькин, А. А. Борт, Т. А. Лисина [и др.] // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. - 2018. - Т. 118, № 3-2. - С. 15-19.

25. Кадырова И. А. Систематический обзор методов прогнозирования исхода мозгового инсульта / И. А. Кадырова, Ф. А. Миндубаева, А. М. Гржибовский // Экология человека. - 2015. - № 10. - С. 55-64.

26. Камышникова К. А. Современные проблемы вторичной профилактики цереброваскулярных заболеваний / К. А. Камышникова, Н. Н. Маслова, Е. В. Довгань // Вестник Смоленской государственной медицинской академии. - 2018. - Т. 17, № 1. - С. 171-178.

27. Клинико-лабораторные предикторы неблагоприятного исхода геморрагического инсульта / А. Т. Хайруллин, М. А. Кутлубаев, А. Р. Рахматуллин, Г. Ш. Сафуанова // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. - 2022. - Т. 122, № 3-2. - С. 17-21.

28. Комарницкий В. С. Нейрореабилитация после церебрального инсульта: механизмы нейропластичности, биомаркеры исхода и инструменты оценки эффективности проводимых реабилитационных мероприятий (литературный обзор) / В. С. Комарницкий, Р. А. Бодрова // Евразийский Союз Ученых. Серия: медицинские, биологические и химические науки. -2023. - № 3-1(104). - С. 3-16.

29. Коморбидная патология в клинической практике. Клинические рекомендации / Р. Г. Оганов, И. Н. Денисов, В. И. Симаненков [и др.] // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. - 2017. - Т. 16, № 6. - С. 5-56.

30. Костенко Е. В. Влияние сопутствующей заболеваемости на особенности реабилитационного процесса после инсульта / Е. В. Костенко, В.

C. Полунин, Н. В. Полунина // Лечебное дело. - 2017. - № 4. - С. 27-33.

31. Логачева Е. А. Прогноз и исходы ишемического инсульта (по данным регионального сосудистого центра Курской областной клинической больницы) / Е. А. Логачева, Т. В. Шутеева, М. А. Гриднев // Университетская наука: взгляд в будуще : сб. науч. тр. по материалам Междунар. науч. конф., посвящ. 83-летию КГМУ. - Курск, 2018. - Т. 1. - С. 56-61.

32. Лучинин А. С. Прогностические модели в медицине / А. С. Лучинин // Клиническая онкогематология. Фундаментальные исследования и клиническая практика. - 2023. - Т. 16, № 1. - С. 27-36.

33. Майорова Л. А. Двухлетнее проспективное продольное исследование динамики когнитивных функций в различные периоды инсульта / Л. А. Майорова, А. В. Гречко, В. В. Фатеева // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. - 2023. - Т. 123, № 12-2. - С. 36-42.

34. Максимова М. Ю. Факторы риска, связанные с развитием основных подтипов ишемического инсульта, у мужчин в возрасте от 45 до 74 лет / М. Ю. Максимова, В. Ю. Сазонова // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. - 2022. - Т. 122, № 12(2). - С. 5-11.

35. Мисюк Н. С. Таблица для прогнозирования мозговых инсультов / Н. С. Мисюк, Н. И. Аносова // Журнал невропатология и психиатрия им. С.С. Корсакова. - 1982. - № 12. - С. 1805.

36. Многофакторный анализ в клинической медицине / М. Я. Ядгаров, Л. Б. Берикашвили, К. К. Каданцева [и др.] // Анестезиология и реаниматология. (Медиа Сфера). - 2021. - № 5. - С. 64-70.

37. Неврология : нац. рук. / Е. И. Гусев, А. Н. Коновалов, В. И. Скворцова [и др.]. - М. : ГЭОТАР-Медиа, 2009. - 1035 с.

38. Нейротрофический фактор мозга BDNF: новые данные, функции и вопросы / М. Живкович, Е. В. Ермолаева, А. В. Соболева [и др.] // Гены и клетки. - 2024. - Т. 19, № 1. - С. 61-84.

39. Никешина Н. В. Сердечно-сосудистая коморбидность у больных, госпитализированных с острым геморрагическим инсультом / Н. В. Никешина, Л. П. Ефимова // Север России: стратегии и перспективы

развития: материалы II Всерос. науч.-практ. конф. - Сургут, 2016. - Т. 4. - С. 45-47.

40. О маршрутизации пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниеями на территории Архангельской области [Электронный ресурс] : распоряжение М-ва здравоохранения Арханг. обл. от 21.02.2023 № 05-ро. -URL: https://base.garant.ru/406792199/#friends (дата обращения: 14.12.2024).

41. Оценка качества бинарного классификатора в научных исследованиях / А. А. Ковалев, Б. К. Кузнецов, А. А. Ядченко, В. А. Игнатенко // Проблемы здоровья и экологии. - 2020. - № 4. - С. 105-113.

42. Оценка прогностической значимости некоторых биологических факторов при локальном и генерализованном светлоклеточном раке почки / А. Н. Шевченко, А. А. Бреус, И. В. Нескубина [и др.] // Южнороссийский онкологический журнал. - 2020. - Т. 1, № 1. - С. 6-22.

43. Показатели заболеваемости инсультом и смертности от него на территориях, вошедших в Федеральную программу реорганизации помощи пациентам с инсультом / О. А. Клочихина, В. В. Шпрах, Л. В. Стаховская [и др.] // Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. - 2021. - Т. 121, № 3-2. - С. 22-28.

44. Попов В. В. Особенности полиморбидной патологии у лиц пожилого и старческого возраста с артериальной гипертензией / В. В. Попов, И. А. Новикова, М. В. Трохова // Российский кардиологический журнал. -2021. - Т. 26, № 4. - С. 18-25.

45. Порядок оказания медицинской помощи больным с ОНМК [Электронный ресурс] : утвержден МЗ РФ от 15.11.2012 г. № 928н. - URL: https://minzdrav.gov.ru/documents/9104-poryadok-okazaniya-meditsinskoy-pomoschi-bolnym-s-ostrymi-narusheniyami-mozgovogo-krovoobrascheniya-utv-prikazom-ministerstva-zdravoohraneniya-rossiyskoy-federatsii-ot-15-noyabrya-2012-g-928n (дата обращения: 14.12.2024).

46. Прогноз постинсультной афазии / В. В. Алферова, В. М. Шкловский, Е. Г. Иванова [и др.] // Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. - 2018. - Т. 118, № 4. - С. 20-29.

47. Прогностическая модель исхода ишемического инсульта / Л. А. Репина, Т. В. Романова, И. Е. Повереннова, А. Х. Муртазина // Наука и инновации в медицине. - 2023. - Т. 8, № 3. - С. 181-188.

48. Прогностическое значение исследования нейронспецифической енолазы у пациентов с ишемическим инсультом / А. С. Куракина, Т. Н. Семенова, Е. В. Гузанова [и др.] // Современные технологии в медицине. -2021. - Т. 13, № 2. - С. 68-73.

49. Путилина М. В. Коморбидный пациент в реальной клинической практике / М. В. Путилина // Consilium Medicum. - 2017. - Т. 19, № 2. - С. 71-79.

50. Разумов А. Н. Комплексный подход к оценке реабилитационного прогноза у больных, перенесших инсульт / А. Н. Разумов, Е. А. Мельникова // Курортная медицина. - 2015. - № 4. - С. 14-19.

51. Решённые и нерешённые вопросы цереброваскулярной патологии при сахарном диабете / М. М. Танашян, К. В. Антонова, О. В. Лагода, А. А. Шабалина // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. - 2021. - Т. 15, № 3. - С. 5-14.

52. Роль эндотелинергических и нитроксидергических реакций в прогнозировании функционального исхода пациентов с различной степенью тяжести ишемического инсульта / А. М. Тынтерова, Е. М. Моисеева, А. М. Голубев, Н. Н. Шушарина // Общая реаниматология. - 2023. - Т. 19, № 5. - С. 13-20.

53. Правительство Архангельской области [Электронный ресурс] : сайт. - URL: https://dvinaland.ru/region/Arkhangelsk obl/ (дата обращения: 14.12.2024).

54. Росстат. Управление Федеральной службы государственной статистики по Архангельской области и Ненецкому автономному округу

[Электронный ресурс] : сайт. - URL:

https: //rosstat. gov.ru/dbscripts/munst/munst 11 /DBInet.cgi (дата обращения: 14.12.2024).

55. Общая характеристика климата Архангельской области и Ненецкого автономного округа ФГБУ Северное Управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды [Электронный ресурс] : сайт. - URL: http://www.sevmeteo.ru/files/arh-nao.pdf (дата обращения: 13.12.2024).

56. Самородская И. В. Распространенность факторов риска и программы профилактики сердечно-сосудистых заболеваний среди сельского населения / И. В. Самородская, Е. В. Болотова, Ю. К. Тимофеева [и др.] // Профилактическая медицина. - 2016. - Т. 19, № 6. - С. 21-25.

57. Сахарный диабет в Российской Федерации: динамика эпидемиологических показателей по данным Федерального регистра сахарного диабета за период 2010 - 2022 гг. / И. И. Дедов, М. В. Шестакова, О. К. Викулова, А. В. Железнякова, М. А. Исаков, Д. В. Сазонова, Н. Г. Мокрышева // Сахарный диабет. - 2023; - Т. 26, № 2. - С. 104-123.

58. Семенова Т. Н. Дисфункция руки и ее восстановление в остром периоде лакунарного ишемического инсульта / Т. Н. Семенова, В. Н. Григорьева, О. А. Новосадова // Саратовский научно-медицинский журнал. -2020. - Т. 16, № 1. - С. 380-383.

59. Сердечно-сосудистая патология при остром инсульте (некоторые аспекты распространенности, профилактики и терапии) / С. А. Румянцева, Р. Г. Оганов, Е. В. Силина [и др.] // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. - 2014. - Т. 13, № 4. - С. 47-53.

60. Скороходов А. П. Влияние факторов риска на исход кардиоэмболического инсульта / А. П. Скороходов, О. Н. Хаханова // Прикладные информационные аспекты медицины. - 2014. - Т. 17, № 1. - С. 171 -177.

61. Способ прогноза неблагоприятного исхода у пациентов с ишемическим инсультом : патент № 2769488 С1 Российская Федерация Т. В. Тыринова, Е. В. Баторов, Е. Я. Шевела [и др.]. - № 2021118699: заявл. 25.06.2021 : опубл. 01.04.2022.

62. Способ прогнозирования вероятности летального исхода в 14-дневный период острого ишемического инсульта головного мозга : патент № 2748685 С1 Российская Федерация / Е. С. Королева, В. М. Алифирова, С. Д. Казаков [и др.]. - заявл. 30.11.2020 : опубл. 28.05.2021.

63. Способ прогнозирования вероятности летального исхода ишемического инсульта у пациентов без угнетения сознания : патент № 2466396 С1 Российская Федерация / Е. С. Акарачкова, О. В. Воробьева, А. О. Дмитриев. - № 2011143428/15: заявл. 27.10.2011: опубл. 10.11.2012.

64. Способ прогнозирования исхода острого периода инсульта: патент № 2336825 С1 Российская Федерация / О. В. Качемаева, И. В. Бузаев, Н. А. Борисова. - № 2007131392/14: заявл. 09.08.2007 : опубл. 27.10.2008.

65. Способ прогнозирования исхода острого периода ишемического инсульта : патент № 2517471 С1 Российская Федерация / С. П. Сергеева, П. Ф. Литвицкий, М. М. Гультяев [и др.]. - № 2013108722/15: заявл. 28.02.2013 : опубл. 27.05.2014.

66. Способ прогнозирования клинического течения ишемического инсульта: патент № 2217754 С1 Российская Федерация / З. А. Суслина, М. М. Танашян, В. Г. Ионова. - № 2002109172/15: заявл. 09.04.2002 : опубл. 27.11.2003.

67. Способ прогнозирования течения и исхода заболевания у пациентов в остром периоде ишемического инсульта: патент № 2234852 С2 Российская Федерация / О. А. Балунов, Н. И. Музалевская, А. В. Прохорова, П. С. Мокшанцев. - № 2002126857/14: заявл. 07.10.2002 : опубл. 27.08.2004.

68. Способ прогнозирования тяжелого функционального исхода острого ишемического инсульта : патент № 2585139 С1 Российская

Федерация / Д. З. Коробкова, М. Ю. Максимова, М. В. Кротенкова [и др.]. -№ 2015105951/14: заявл. 24.02.2015 : опубл. 27.05.2016.

69. Сравнительный анализ распространенности факторов риска артериальной гипертензии в городской и сельской местностях / Г. С. Исмарова, А. Т. Арыкова, И. С. Сабиров [и др.] // Вестник Кыргызско-Российского Славянского университета. - 2022. - Т. 22, № 9. - С. 168-174.

70. Суворов О. В. ПРОГНОЗ [Электронный ресурс] // Новая философская энциклопедия. - URL: https://iphlib.ru/library/collection/newphilenc/document/HASHad66b85e4897af23 e87aad (дата обращения: 15.12.2024).

71. Тазартукова А. Д. Прогнозирование отдаленных исходов мозгового инсульта / А. Д. Тазартукова, Л. В. Стаховская // Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. - 2018. - Т. 118, № 9-2. - С. 37-41.

72. Тарасова С. А. Прогнозирование в клинической медицине / С. А. Тарасова // Инновации в науке. - 2014. - № 30-2. - С. 57-61.

73. Тихонова Н. А. Анализ заболеваемости населения Арктической зоны Российской Федерации сахарным диабетом / Н. А. Тихонова, А. А. Ковшов, Ю. А. Новикова [и др.] // Здоровье - основа человеческого потенциала: проблемы и пути их решения. - 2020. - Т. 15, № 1. - С. 624-631.

74. Усманова Д. Д. Этиологическая и социальная характеристика мозговых инсультов в городской и сельской местности Сурхандрьинской области / Д. Д. Усманова, Д. Э. Искандарова // Российский нейрохирургический журнал им. проф. А.Л. Поленова. - 2022. - Т. 14, № S1. - С. 24.

75. Хасанова Н. М. Факторы риска инсульта и их влияние на 28-дневную выживаемость пациентов / Н. М. Хасанова, В. В. Попов, Е. Е. Шарашова // Экология человека. - 2011. - № 8. - С. 25-32.

76. Шурупова М. А. Гомонимная гемианопсия и зрительный неглект. Часть II - реабилитация / М. А. Шурупова, А. Д. Айзенштейн, Г. Е. Иванова

// Физическая и реабилитационная медицина, медицинская реабилитация. -2023. - Т. 5, № 3. - С. 237-254.

77. A study of age as a risk factor in ischemic stroke of elderly / H. P. Reddy, A. Jaganath, N. Nagaraj, Y. J. Visweswara Reddy // International Journal of Research in Medical Sciences. - 2019. - Vol. 7, N 5. - P. 1553-1557.

78. A systematic review of machine learning models for predicting outcomes of stroke with structured data / W. Wang, M. Kiik, N. Peek [et al.] // PLOS One. - 2020. - Vol. 15, N 6. - P. e0234722.

79. AbuAlrob M. A. Harnessing artificial intelligence for the diagnosis and treatment of neurological emergencies: a comprehensive review of recent advances and future directions / M. A. AbuAlrob, B. Mesraoua // Frontiers in Neurology. - 2024. - Vol. 15. - P. 1485799.

80. ACC/AHA/HFSA focused update of the 2013 ACCF/AHA guideline for the management of heart failure: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines and the Heart Failure Society of America / C. W. Yancy, M. Jessup, B. Bozkurt [et al.] // Circulation. - 2017. - Vol. 136. - P. e137-e61.

81. Actigraphic Measurement of the Upper Limbs for the Prediction of Ischemic Stroke Prognosis: An Observational Study / G. Reale, S. Giovannini, C. Iacovelli [et al.] // Sensors (Basel). - 2021. - Vol. 21, N 7. - P. 2479.

82. Age and National Institutes of Health StrokeScale Score within 6 hours after onset are accurate predictors of outcome after cerebral ischemia: development and external validation of prognostic models. German Stroke Study Collaboration / C. Weimar, I. R. König, K. Kraywinkel [et al.] // Stroke. - 2004. -Vol. 35, N 1. - P. 158-162.

83. Age- and Sex-Specific Analysis of Stroke Hospitalization Rates, Risk Factors, and Outcomes From German Nationwide Data / D. M. Kelly, C. Engelbertz, P. M. Rothwell [et al.] // Stroke. - 2024. - Vol. 55, N 9. - P. 22842294.

84. Age Stratification in Acute Ischemic Stroke Patients with Heart Failure / C. Edrissi, C. Rathfoot, K. Knisely [et al.] // Journal of Clinical Medicine. - 2022. - Vol. 12, N 1. - P. 38.

85. Age structure of patients with stroke / R. K. Shiraliyeva, R. Aliyev Rahim, Z. M. Sadikhova, R. Rufat Hasanov // National Journal of Neurology. -2018. - N 11. - P. 71-74.

86. Age-Specific Rural-Urban Disparities in the Incidence of Ischemic Stroke in the Netherlands / E. Verburgt, J. I. Verhoeven, N. A. Hilkens [et al.] // Neurology. - 2024. - Vol. 103, N 12. - P. e210102.

87. AI and Neurology / J. Bösel, R. Mathur, L. Cheng [et al.] // Neurological Research and Practice. - 2025. - Vol. 7, N 1. - P. 11.

88. Alyasein S. Using Machine Learning Algorithms for Predicting Stroke Disease / S. Alyasein, R. Alqaran, A. Al-Aiad // 15th International Conference on Information and Communication Systems (ICICS). - Irbid, 2024. - P. 1-6.

89. Andersen K. K. Age- and gender-specific prevalence of cardiovascular risk factors in 40,102 patients with first-ever ischemic stroke: a Nationwide Danish Study / K. K. Andersen, Z. J. Andersen, T. S. Olsen // Stroke. -2010. - Vol. 41, N 12. - P. 2768-2774.

90. Andersen K. K. Predictors of early and late case-fatality in a nationwide Danish study of 26,818 patients with first-ever ischemic stroke / K. K. Andersen, Z. J. Andersen, T. S. Olsen // Stroke. - 2011. - Vol. 42, N 10. - P. 2806-2812.

91. Andersen M. B. Specific behavioral effects related to age and cerebral ischemia in rats / M. B. Andersen, J. Zimmer, F. Sams-Dodd // Pharmacology Biochemistry Behavior. - 1999. - Vol. 62, N 4. - P. 673-682.

92. Armstrong J. S. Forecasting for Marketing / J. S. Armstrong, R. J. Brodie // Quantitative Methods in Marketing / eds.: G. J. Hooley, M. K. Hussey. -London: International Thompson Business Press, 1999. - P. 92-119.

93. Arterial Hypertension Aggravates Innate Immune Responses after Experimental Stroke / K. Möller, C. Pösel, A. Kranz [et al.] // Front Cell Neurosci. - 2015. - N 9 - P. 461.

94. Artificial intelligence for clinical decision support in neurology / M. Pedersen, K. Verspoor, M. Jenkinson [et al.] // Brain Communications. - 2020. -Vol. 2, N 2. - P. fcaa096.

95. Assessment of Sex Differences in Recovery of Motor and Sensory Impairments Poststroke / R. L. Hawe, T. Cluff, D. Dowlatshahi [et al.] // Neurorehabil Neural Repair. - 2020. - Vol. 34, N 8. - P. 746-757.

96. Association between genetic variant on chromosome 12p13 and stroke survival and recurrence: a one year prospective study in Taiwan / Y. C. Hsieh, S. Seshadri, W. T. Chung [et al.] // Journal of biomedical science. - 2012. - N 3. - P. 19.

97. Association Between Ischemic Stroke Subtype and Stroke Severity: The Atherosclerosis Risk in Communities Study / M. C. Johansen, J. Chen, A. L. C. Schneider [et al.] // Neurology. - 2023. - Vol. 101, N 9. - P. 913-921.

98. Association of ischemic stroke onset time with presenting severity, acute progression, and long-term outcome: A cohort study / W. S. Ryu, K. S. Hong, S. W. Jeong [et al.] // PLoS Med. - 2022. - Vol. 19, N 2. - P. e1003910.

99. Association of Prediabetes and Type 2 Diabetes With Cognitive Function After Stroke: A STROKOG Collaboration Study / J. W. Lo, J. D. Crawford, K. Samaras [et al.] // Stroke. - 2020. - Vol. 51, N 6. - P. 1640-1646.

100. Association of Traditional and Nontraditional Risk Factors in the Development of Strokes Among Young Adults by Sex and Age Group: A Retrospective Case-Control Study / M. H. Leppert, S. N. Poisson, S. Scarbro [et al.] // Circulation. Cardiovascular Quality Outcomes. - 2024. - Vol. 17, N 4. - P. e010307

101. Associations of Multimorbidity With Stroke Severity, Subtype, Premorbid Disability, and Early Mortality: Oxford Vascular Study / M. B.

Downer, L. Li, S. Carter [et al.] // Neurology. - 2023. - Vol. 101, N 6. - P. e645-e652.

102. Automatic machine-learning-based outcome prediction in patients with primary intracerebral hemorrhage / H. L. Wang, W. Y. Hsu, M. H. Lee [et al.] // Frontiers in neurology. - 2019. - N 10. - P. 910

103. Ayodele T. Types of machine learning algorithms [Electronic resource] / T. Ayodele // New Advances in Machine Learning / ed. Yagang Zhang.

- 2010. - P. 19-48. - Access mode: https://www.intechopen.com/books/3752.

104. Balkaya M. Optimizing functional outcome endpoints for stroke recovery studies / M. Balkaya, S. Cho // Journal of cerebral blood flow and metabolism. - 2019. - Vol. 39, N 12. - P. 2323-2342.

105. Banks J. L. Outcomes validity and reliability of the modified Rankin scale: implications for stroke clinical trials: a literature review and synthesis / J. L. Banks, C. A. Marotta // Stroke. - 2007. - Vol. 38, N 3. - P. 1091-1096.

106. Baseline NIH Stroke Scale score strongly predicts outcome after stroke: a report of the Trial of Org 10172 in Acute Stroke Treatment (TOAST) / H. P. Adams, P. H. Davis, E. C. Leira [et al.] // Neurology. - 1999. - Vol. 53. - P. 126-131.

107. Biological Mechanism of Sex Difference in Stroke Manifestation and Outcomes / W. S. Ryu, J. Chung, D. Schellingerhout [et al.] // Neurology. - 2023.

- Vol. 100, N 24. - P. e2490-e2503.

108. Blood pressure and stroke in heart failure in the REasons for Geographic and Racial Differences in Stroke (REGARDS) study / P. M. Pullicino, L. A. McClure, V. G. Wadley [et al.] // Stroke. - 2009. - Vol. 40. - P. 3706-3710.

109. Blood pressure and stroke: a review of sex- and ethnic/racial-specific attributes to the epidemiology, pathophysiology, and management of raised blood pressure / X. Wang, C. Carcel, M. Woodward, A. E. Schutte // Stroke. - 2022. -Vol. 53, N 4. - P. 1114-1133.

110. Blood Pressure Variability and Neurologic Outcome After Endovascular Thrombectomy: A Secondary Analysis of the BEST Study / E. A. Mistry, T. Mehta, A. Mistry [et al.] // Stroke. - 2020. - Vol. 51, N 2. - P. 511-518.

111. Blood pressure variability related to early outcome of acute ischemia stroke in a prospective observational study / W. Ningning, H. Ying, L. Shudong [et al.] // Medicine (Baltimore). - 2022. - Vol. 101, N 38. - P. e30780.

112. Broughton B. R. Apoptotic mechanisms after cerebral ischemia / B. R. Broughton, D. C. Reutens, C. G. Sobey // Stroke. - 2009. - N 5. - P. 331-339.

113. Bushnell C. Stroke in Women: Research Accomplishments and Remaining Gaps / C. Bushnell // Stroke. - 2024. - Vol. 55, N 2. - P. 467-470.

114. Butrous H. Heart Failure in Older Adults / H. Butrous, S. L. Hummel // Canadian Journal of Cardiology. - 2016. - Vol. 32, N 9. - P. 1140-1147.

115. CADISP; GISCOME; SiGN studies; and ISGC. Genetic Imbalance Is Associated with Functional Outcome After Ischemic Stroke / D. Pfeiffer, B. Chen, K. Schlicht [et al.] // Stroke. - 2019. - Vol. 50, N 2. - P. 298-304.

116. Candelario-Jalil E. Impact of aging and comorbidities on ischemic stroke outcomes in preclinical animal models: A translational perspective / E. Candelario-Jalil, S. Paul // Experimental Neurology. - 2021. - Vol. 335. - P. 113494.

117. Carnwath T. P. Genetics of ischemic stroke functional outcome / T. P. Carnwath, S. L. Demel, C. J. Prestigiacomo // Journal of Neurology. - 2024. - Vol. 271, N 5. - P. 2345-2369.

118. Causal Association of Iron Status with Functional Outcome After Ischemic Stroke / Q. He, W. Wang, D. Xu [et al.] // Stroke. - 2024. - Vol. 55, N 2. - P. 423-431.

119. Cerebral ischemic damage in diabetes: an inflammatory perspective / V. Shukla, A. K. Shakya, M. A. Perez-Pinzon, K. R. Dave // Journal of neuroinflammation. - 2017. - Vol. 14, N 1. - P. 21.

120. Changes in functional outcome over the first year after stroke: an observational study from the Swedish stroke register / T. Ullberg, E. Zia, J. Petersson, B. Norrving // Stroke. - 2015. - Vol. 46, N 2. - P. 389-394.

121. China Stroke Study Collaboration. Stroke in China: advances and challenges in epidemiology, prevention, and management / S. Wu, B. Wu, M. Liu [et al.] // Lancet Neurology. - 2019. - Vol. 18, N 4. - P. 394-405.

122. Choi K. The effect of atrial fibrillation on functional outcomes in stroke patients: A meta-analysis / K. Choi, S. Kwak, M. Chang // Neurology Asia. - 2022. - Vol. 27, N 3. - P. 583-586.

123. Cipolla M. J. The importance of comorbidities in ischemic stroke: Impact of hypertension on the cerebral circulation / M. J. Cipolla, D. S. Liebeskind, S. L. Chan // Journal of cerebral blood flow and metabolism. - 2018. -Vol. 38, N 12. - P. 2129-2149.

124. Clinical prediction models: diagnosis versus prognosis / M. van Smeden, J. B. Reitsma, R. D. Riley [et al.] // Journal of clinical epidemiology. -2021. - Vol. 132. - P. 142-145.

125. Clinical Variables and Genetic Risk Factors Associated with the Acute Outcome of Ischemic Stroke: A Systematic Review / N. P. Torres-Aguila, C. Carrera, E. Muiño [et al.] // Journal of Stroke. - 2019. - Vol. 21, N 3. - P. 276289.

126. Co-existence and interrelationship between intracranial artery stenosis and extracranial carotid atherosclerosis in an asymptomatic rural population of 13 villages in northern China / Z. Shen, H. Jin, Q. Peng [et al.] // Clinical neurology and neurosurgery. - 2021. - Vol. 210. - P. 107013.

127. Comorbidity in Stroke-Survivors: Prevalence and Associations with Functional Outcomes and Health / P. Appelros, M. Matérne, G. Jarl, M. Arvidsson-Lindvall // Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases Published. -2021. - Vol. 30, N 10. - P. 106000.

128. Comparative Analysis of Risk Factors and Dietary Status of High-risk Groups of Stroke in Urban and Rural Areas of Xiangtan City / Z. Liu, Z. Han, J. Chen [et al.] // Alternative therapies in health and medicine. - 2024. - Jul 19.

129. Comparing motor recovery in ischaemic stroke and intracerebral haemorrhage: A Systematic Review / L. Grima, S. Davenport, A. R. Parry-Jones [et al.] // Health Open Research. - 2023. - N 5. - P. 33.

130. Comparison between Ischemic and Hemorrhagic Strokes in Functional Outcome at Discharge from an Intensive Rehabilitation Hospital / E. Salvadori, G. Papi, G. Insalata [et al.] // Diagnostics (Basel). - 2020. - Vol. 11, N 1. - P. 38.

131. Comparison of motor function recovery and brain changes in intracerebral hemorrhagic and ischemic rats with similar brain damage / K. Tamakoshi, K. Meguro, Y. Takahashi [et al.] // NeuroReport. - 2023. - Vol. 34, N 6. - P. 332-337.

132. Contemporary Trends in Characteristics, Treatment, and Outcomes in Acute Ischemic Stroke: Data from The Florida Stroke Registry / N. Asdaghi, H. Gardener, A. Jameson [et al.] // Stroke. - 2025. - Vol. 56, Suppl. 1.

133. Contributors to the Excess Stroke Mortality in Rural Areas in the United States / G. Howard, D. O. Kleindorfer, M. Cushman [et al.] // Stroke. -2017. - Vol. 48, N 7. - P. 1773-1778.

134. Cryptogenic Stroke and Embolic Stroke of Undetermined Source: Risk Factors and Approaches for Detection of Atrial Fibrillation / I. Rakhimova, Y. Semenova, T. Khaibullin [et al.] // Current cardiology reviews. - 2022. - Vol. 18, N 4. - P. e211221199213.

135. Dahl S. Sex differences in risk factors, treatment, and prognosis in acute stroke / S. Dahl, C. Hjalmarsson, B. Andersson // Womens Health (London). - 2020. - Vol. 16. - P. 1745506520952039.

136. Daidone M. Machine learning applications in stroke medicine: advancements, challenges, and future prospective / M. Daidone, S. Ferrantelli, A.

Tuttolomondo // Neural Regeneration Research. - 2024. - Vol. 19, N 4. - P. 769773.

137. Deep neural networks can predict new-onset atrial fibrillation from the 12-lead ECG and help identify those at risk of atrial fibrillation-related stroke / S. Raghunath, J. M. Pfeifer, A. E. Ulloa-Cerna [et al.] // Circulation. - 2021. - Vol. 143. - P. 1287-1298

138. Developing and externally validating a machine learning risk prediction model for 30-day mortality after stroke using national stroke registers in the UK and Sweden / W. Wang, J. A. Otieno, M. Eriksson [et al.] // BMJ Open. -2023. -N 13. - P. e069811.

139. Development and validation of a nomogram model for predicting unfavorable functional outcomes in ischemic stroke patients after acute phase / C. Yan, Y. Zheng, X. Zhang [et al.] // Frontiers in aging neuroscience. - 2023. - N 15. - P. 1161016.

140. Diabetes and long-term outcomes of ischaemic stroke: findings from Get with the Guidelines-Stroke / J. B. Echouffo-Tcheugui, H. Xu, R. A. Matsouaka [et al.] // European Heart Journal. - 2018. - Vol. 39, N 25. - P. 2376-2386.

141. Diabetes and Stroke: What Are the Connections? / O. Mosenzon, A. Y. Cheng, A. A. Rabinstein, S. Sacco // Journal of stroke. - 2023. - Vol. 25, N 1. -P. 26-38.

142. Diabetes As an Independent Risk Factor for Stroke Recurrence in Ischemic Stroke Patients: An Updated Meta-Analysis / L. Zhang, X. Li, C. D. A. Wolfe // Neuroepidemiology. - 2021. - Vol. 55, N 6. - P. 427-435.

143. Differences in prevalence of hypertension and associated risk factors in urban and rural residents of the northeastern region of the People's Republic of China: A cross-sectional study / J. Wang., W. Sun., G. A. Wells [et al.] // PLoS ONE. - 2018. - Vol. 13, N 4. - P. 714-719.

144. Differential Clinical Outcomes Among Stroke Patients from Rural and Urban Areas in a Pilot Stroke Network / N. Llanos, C. Pardo, G. Pinilla [et al. // Stroke. - 2021. - Vol. 52. - P. 181.

145. Editorial: Machine Learning in Action: Stroke Diagnosis and Outcome Prediction / V. Abedi, Y. Kawamura, J. Li [et al.] // Frontiers in Neurology. - 2022. - Vol. 13. - P. 984467.

146. Eighteen-year trends in stroke mortality and the prognostic influence of comorbidity / M. Schmidt, J. B. Jacobsen, S. P. [et al.] // Neurology. - 2014. -Vol. 82, N 4. - P. 340-350.

147. Embolic strokes of undetermined source: the case for a new clinical construct / R. G. Hart, H. C. Diener, S. B. Coutts [et al.] // Lancet Neurology. -2014. - Vol. 13, N 4. - P. 429-438.

148. ENCHANTED2/MT Investigators. Intensive blood pressure control after endovascular thrombectomy for acute ischaemic stroke (ENCHANTED2/MT): a multicentre, open-label, blinded-endpoint, randomised controlled trial / P. Yang, L. Song, Y. Zhang [et al.] // Lancet. - 2022. - Vol. 400, N 10363. - P. 1585-1596.

149. Epidemiology of stroke in Europe and trends for the 21st century / Y. Bejot, H. Bailly, J. Durier, M. Giroud // Presse Medicale. - 2016. - Vol. 45. - P. 391-398.

150. Eriksson M. The disparity in long-term survival after a first stroke in patients with and without diabetes persists: the Northern Sweden MONICA study / Eriksson M., Carlberg B, Eliasson M. // Cerebrovascular Diseases. - 2012. - Vol. 34, N 2. - P. 153-160.

151. Ethnic Differences in Associations Between Blood Pressure and Stroke in South Asian and European Men / S. V. Eastwood, T. Tillin, N. Chaturvedi, A. D. Hughes // Hypertension. - 2015. - Vol. 66, N 3. - P. 481-488.

152. Exacerbated brain damage, edema and inflammation in type-2 diabetic mice subjected to focal ischemia / K. Tureyen, K. Bowen, J. Liang [et al. [ // Journal of neurochemistry. - 2011. - Vol. 116, N 4. - P. 499-507.

153. Feasibility of a Clinical-Radiomics Model to Predict the Outcomes of Acute Ischemic Stroke / Y. Zhou, D. Wu, S. Yan [et al.] // Korean Journal of Radiology. - 2022. - Vol. 23, N 8. - P. 811-820.

154. Female Stroke: Sex Differences in Acute Treatment and Early Outcomes of Acute Ischemic Stroke / A. K. Bonkhoff, A. Karch, R. Weber [et al.] // Stroke. - 2021. - Vol. 52, N 2. - P. 406-415.

155. Ferrari F. Hyperglycemia in acute ischemic stroke: physiopathological and therapeutic complexity / F. Ferrari, A. Moretti, R. F. Villa // Neural Regeneration Research. - 2022. - Vol. 17, N 2. - P. 292-299.

156. Fill J. Genetically determined atrial fibrillation and risk of stroke: a Mendelian randomization study / J. Fill, A. Fokina, G. Klappacher // European Heart Journal. - 2020. - Vol. 41, Suppl. 2.

157. Frequency, distribution and determinants of hypertension in adult stroke population of d.i.khan division, Pakistan / N. Ain, S. Khan, M. Marwat [et al.] // Gomal Journal of Medical Sciences. - 2020. - Vol. 17, N 3. - P. 81-89.

158. FSR Investigators. Sex differences in short-term outcomes after acute ischemic stroke: the fukuoka stroke registry / F. Irie, M. Kamouchi, J. Hata [et al.] // Stroke. - 2015. - Vol. 46, N 2. - P. 471-476.

159. Functional Outcome Following Stroke Thrombectomy in Clinical Practice / F. A. Wollenweber, S. Tiedt, A. Alegiani [et al.] // Stroke. - 2019. - Vol. 50, N 9. - P. 2500-2506.

160. Functional outcome improvement from 3 to 12 months after intracerebral hemorrhage / A. Morotti, J. Nawabi, A. Pilotto [et al.] // European stroke journal. - 2024. - Vol. 9, N 2. - P. 391-397.

161. Functional Outcome Prediction in Ischemic Stroke: A Comparison of Machine Learning Algorithms and Regression Models / S. A. Alaka, B. K. Menon, A. Brobbey [et al.] // Frontiers in Neurology. - 2020. - Vol. 11. - P. 889.

162. Gao Y. Changing Patterns of Stroke and Subtypes Attributable to High Systolic Blood Pressure in China From 1990 to 2019 / Y. Gao, K. Liu, S. Fang // Stroke. - 2024. - Vol. 55, N 1. - P. 59-68.

163. Gaviria E. Neuroimaging biomarkers for predicting stroke outcomes: A systematic review / E. Gaviria, A. H. Eltayeb Hamid // Health Science Reports. - 2024. - Vol. 7, N 7. - P. e2221.

164. Gender differences in post-stroke functional outcome at discharge from an intensive rehabilitation hospital / A Poggesi, G. Insalata, G. Papi [et al.] // European journal of neurology. - 2021. - Vol. 28, N 5. - P. 1601-1608.

165. Genome-wide association and Mendelian randomisation analysis provide insights into the pathogenesis of heart failure / S. Shah, A. Henry, C. Roselli [et al.] // Nature communications. - 2020. - N 11. - P. 163.

166. Genome-wide association meta-analysis of functional outcome after ischemic stroke / M. Soderholm, A. Pedersen, E. Lorentzen [et al.] // Neurology. -2019. - Vol. 92, N 12. - P. e1271-e1283.

167. GISCOME - Genetics of Ischaemic Stroke Functional Outcome network: A protocol for an international multicentre genetic association study / J. M. Maguire, S. Bevan, T. M. Stanne [et al.] // European stroke journal. - 2017. -Vol. 2, N 3. - P. 229-237.

168. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990-2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019 // Lancet Neurology. - 2021. - Vol. 20, N 10. - P. 795-820.

169. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990-2021: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021 // Lancet Neurology. - 2024. - Vol. 23, N 10. - P. 973-1003.

170. Gorelick P. B. The global burden of stroke: persistent and disabling / P. B. Gorelick // Lancet Neurology. - 2019. - Vol. 18, N 5. - P. 417-418.

171. Group- and Individual-Level Responsiveness of the 3-Point Berg Balance Scale and 3-Point Postural Assessment Scale for Stroke Patients / Y. Huang, G. Lin, S. Lee [et al.] // Archives of physical medicine and rehabilitation. -2017. - Vol. 99, N 3. - P. 529-533.

172. Gurbel P. A. Antiplatelet and anticoagulant agents in heart failure: current status and future perspectives / P. A. Gurbel, U. S. Tantry // JACC Heart Failure. - 2014. - Vol. 2, N 1. - P. 1-14.

173. GWAS-linked hot loci predict short-term functional outcome and recurrence of ischemic stroke in Chinese population / R. Zhu, Y. Zhao, D. Tian [et

al.] // American journal of translational research. - 2021. - Vol. 13, N 5. - P. 4521-4534.

174. Hankey G. J. Population Impact of Potentially Modifiable Risk Factors for Stroke / G. J. Hankey // Stroke. - 2020. - Vol. 51, N 3. - P. 719-728.

175. Heart Disease and Stroke Statistics-2020 Update: A Report from the American Heart Association / S. S. Virani, A. Alonso, E. J. Benjamin [et al.] // Circulation. - 2020. - Vol. 141, N 9. - P. e139-e596.

176. Heart failure and the risk of ischemic stroke recurrence: A systematic review and meta-analysis / A. H. Katsanos, J. Parissis, A. Frogoudaki [et al.] // Journal of the neurological sciences. - 2016. - Vol. 362. - P.182-187.

177. Heart failure and the risk of stroke: the Rotterdam Study /V. P. Alberts, M. J. Bos, P. Koudstaal [et al.] // European Journal of Epidemiology. -2010. - Vol. 25, N 11. - P. 807-812.

178. High prevalence of stroke and uncontrolled associated risk factors are major public health challenges in rural northeast China: A population-based study / L. Xing, L. Jing, Y. Tian [et al.] // International journal of stroke. - 2020. - N 4. -P. 399-411.

179. High Prevalence of Stroke in Rural Gadchiroli, India: A Community-Based Study / Y. V. Kalkonde, V. Sahane, M. D. Deshmukh [et al.] // Neuroepidemiology. - 2016. - Vol. 46, N 4. - P. 235-239.

180. Ho W. Outcomes in patients with acute stroke treated at a comprehensive stroke center using telemedicine versus in-person assessments / W. Ho, A. Fawcett // Journal of Telemedicine and Telecare. - 2023. - Vol. 30. - P. 1487-1492.

181. Hypertension and Dementia: A comprehensive review from the HOPE Asia Network / Y. Turana, J. Tengkawan, Y. C. Chia [et al.] // The journal of clinical hypertension (Greenwich). - 2019. - Vol. 21, N 8. - P. 1091-1098.

182. Hypertension and stroke in Asia: A comprehensive review from HOPE Asia / Y. Turana, J. Tengkawan, Y. C. Chia [et al.] // The journal of clinical hypertension (Greenwich). - 2021. - Vol. 23, N 3. - P. 513-521.

183. Impact of acute blood pressure variability on ischemic stroke outcome / L. G. Stead, R. M. Gilmore, K. C. Vedula [et al.] // Neurology. - 2006. - Vol. 66, N 12. - P. 1878-1881.

184. Impact of Conventional Stroke Risk Factors on Stroke in Women: An Update / T. E. Madsen, V. J. Howard, M. Jiménez [et al.] // Stroke. - 2018. - Vol. 49, N 3. - P. 536-542.

185. Impact of diabetes on complications, long term mortality and recurrence in 608, 890 hospitalised patients with stroke / W. A. Szlachetka, T. A. Pana, S. Tiamkao [et al.] // Global Heart. - 2020. - Vol. 15, N 1. - P. 2.

186. Impact of heart failure on stroke mortality and recurrence / T. A. Pana, A. D. Wood, J. A. Perdomo-Lampignano [et al.] // Heart Asia. - 2019. - Vol. 11, N 1. - P. 011139.

187. Impact of onset-to-door time on outcomes and factors associated with late hospital arrival in patients with acute ischemic stroke / E. J. Lee, S. J. Kim, J. Bae [et al.] // PLoS One. - 2021. - Vol. 16, N 3. - P. e0247829.

188. Improvement in Delivery of Ischemic Stroke Treatments but Stagnation of Clinical Outcomes in Young Adults in South Korea / J. Kim, J. Y. Kim, J. Kang [et al.] // Stroke. - 2023. - Vol. 54, N 12. P. 3002-3011.

189. Improving the Assessment of Outcomes in Stroke: Use of a Structured Interview to Assign Grades on the Modified Rankin Scale / J. Wilson, A. Hareendran, M. Grant [et al.] // Stroke. - 2002. - Vol. 33. - P. 2243-2246.

190. Inflammation and Immunity: From an Adipocyte's Perspective / C. C. Chan, M. S. M. A. Damen, P. C. Alarcon [et al.] // Journal of Interferon and Cytokine Research. - 2019. - Vol. 39, N 8. - P. 459-471.

191. Influencing factors of stroke in patients with type 2 diabetes: A systematic review and meta-analysis / M. Zhao, Y. Dong, L. Chen, H. Shen // PLoS One. 2024. - Vol. 19, N 6. - P. e0305954.

192. In-Hospital and Post-Discharge Recovery after Acute Ischemic Stroke: a Nationwide Multicenter Stroke Registry-base Study / M. U. Jang, J.

Kang, B. J. Kim [et al.] // Journal of Korean Medical Science. - 2019. - Vol. 34, N 36. - P. 240.

193. Intravenous delivery of adipose tissue-derived mesenchymal stem cells improves brain repair in hyperglycemic stroke rats / M. C. Gómez-de Frutos, F. Laso-García, L. Diekhorst [et al.] // Stem Cell Research Therapy. - 2019. - Vol. 10, N 1. - P. 212.

194. Investigation of a new motor assessment scale for stroke patients / J. Carr, R. Shepherd, L. Nordholm, D. Lynne // Physical therapy. - 1985. - Vol. 65, N 2. - P. 175-180.

195. Ischaemic stroke in young adults: a global perspective / E. Boot, M. S. Ekker, J. Putaala [et al.] // Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry. -2020. - Vol. 91, N 4. - P. 411-417.

196. Ischemic stroke subtypes: risk factors, treatments, and 1-month prognosis - The Lille, France Stroke Registry / L. Langanay, R. Gonzalez Sanchez, A. Hamroun [et al.] // Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases. - 2024. -Vol. 33, N 8. - P. 107761.

197. Ischemic Strokes Are Common Among Young Greenlanders: A Cross-Sectional Study / N. Albertsen, A. S. Hansen, N. Skovgaard [et al.] // Stroke. - 2023. - Vol. 54, N 10. - P. e438-e439.

198. Ki^r C. Knowledge and application of upper limb prediction models and attitude toward prognosis among physiotherapists and occupational therapists in the clinical stroke setting / C. Ki^r, C. B. Lundquist, I. Brunner // Topics in Stroke Rehabilitation. - 2021. - Vol. 28, N 2. P. 135-141.

199. Kotit S. Rurality and race in heart failure risk: Insights from the Southern Community Cohort Study / S. Kotit // Global cardiology science and practice. -2024. - N 1. - P. e202404.

200. Lee J. Interpretable machine learning for prediction of clinical outcomes in acute ischemic stroke / J. Lee, K. M. Park, S. Park // Frontiers in Neurology. - 2023. - Vol. 14. - P. 1234046.

201. Levine S. R. Telestroke: the application of telemedicine for stroke / S. R. Levine, M. Gorman // Stroke. - 1999. - 30. - P. 464-469.

202. LiLAC study group. Long-term survival and vascular event risk after transient ischaemic attack or minor ischaemic stroke: a cohort study / I. van Wijk, L. J. Kappelle, J. van Gijn [et al.] // Lancet. - 2005. - Vol. 365. - P. 2098-2104.

203. Long-term functional outcome and quality of life 2.5 years after thrombolysis in acute ischemic stroke / M. Schäbitz, L. Möller, A. Friedrich [et al.] // Neurological Research and Practice. - 2023. - Vol. 5, N 1. - P. 62.

204. Long-term health-related quality of life, survival and costs by different levels of functional outcome six months after stroke / A. S. Rudberg, E. Berge, A. Gustavsson [et al.] // European stroke journal. - 2018. - Vol. 3, N 2. - P. 157-164.

205. Long-Term Outcome in Patients With Acute Ischemic Stroke and Heart Failure / S. Takahashi, K. Ishizuka, T. Hoshino [et al.] // Circulation journal. - 2023. - Vol. 87, N 3. - P. 401-408.

206. Long-term survival after stroke: 30 years of follow-up in a cohort the Copenhagen City Heart Study / G. Boysen, J. L. Marott, M. Grenbaek [et al.] // Neuroepidemiology. - 2009. - Vol. 33. - P. 254-260.

207. Maas M. B. Molecular biomarkers in stroke diagnosis and prognosis / M. B. Maas, K. L. Furie // Biomarkers in Medicine. - 2009. - N 4. - P. 363-375.

208. Machine and deep learning meet genome-scale metabolic modeling / G. Zampieri, S. Vijayakumar, E. Yaneske, C. Angione // PLoS Comput Biol. -2019. - N 15. - P. e1007084.

209. Machine learning in heart failure: ready for prime time / S. E. Awan, F. Sohel, F. M. Sanfilippo [et al.] // Current Opinion Cardiology. - 2018. - Vol. 33. - P. 190-195.

210. Machine learning to predict mortality after rehabilitation among patients with severe stroke / D. Scrutinio, C. Ricciardi, L. Donisi [et al.] // Scientific reports. - 2020. - N 10. - P. 20127.

211. Machine Learning-Based Model for Prediction of Outcomes in Acute Stroke / J. Heo, J. G. Yoon, H. Park [et al.] // Stroke. - 2019. - Vol. 50, N 5. - P. 1263-1265.

212. Machine learning-based prediction of clinical outcomes after first-ever ischemic stroke / L. Fast, U. Temuulen, K. Villringer [et al.] // Frontiers in Neurology. - 2023. - Vol. 21, N 14. - P. 1114360.

213. Mainali S. Machine Learning in Action: Stroke Diagnosis and Outcome Prediction / S. Mainali, M. E. Darsie, K. S. Smetana // Frontiers in Neurology. - 2021. - N 12. - P. 734345.

214. Manwani B. Strategies for Maintaining Brain Health: The Role of Stroke Risk Factors Unique to Elderly Women / B. Manwani, C. Finger, L. Lisabeth // Stroke. - 2022. - Vol. 53, N 8. - P. 2662-2672.

215. Measurements of acute cerebral infarction: a clinical examination scale / T. Brott, H. P. Jr. Adams, C. P. Olinger [et al.] // Stroke. - 1989. - Vol. 20, N 7. - P. 864-870.

216. Mendelian Randomization Study of Heart Failure and Stroke Subtypes / Q. Li, S. Yan, Y. Li [et al.] // Frontiers in Cardiovascular Medicine. - 2022. -Vol. 9. - P. 844733.

217. Metinta§ S. Awareness of hypertension and other cardiovascular risk factors in rural and urban areas in Turkey / S. Metinta§, i Arikan, C. Kalyoncu // Transactions of the Royal Society of Tropical Medicine and Hygiene. - 2009. -Vol. 103. - P. 812-818.

218. Migdady I. Atrial Fibrillation and Ischemic Stroke: A Clinical Review / I. Migdady, A. Russman, A. B. Buletko // Seminars in Neurology. - 2021. - Vol. 41, N 4. - P. 348-364.

219. Morning surge in blood pressure and blood pressure variability in Asia: Evidence and statement from the HOPE Asia Network / G. P. Sogunuru, K. Kario, J. Shin [et al.] // The journal of clinical hypertension (Greenwich). - 2019. -Vol. 21, N 2. P. 324-334.

220. Multiancestry genome-wide association study of 520,000 subjects identifies 32 loci associated with stroke and stroke subtypes / R. Malik, G. Chauhan, M. Traylor [et al.] // Nature genetics. - 2018. - Vol. 50. - P. 524-37.

221. Navis A. Epidemiology and outcomes of ischemic stroke and transient ischemic attack in the adult and geriatric population / A. Navis, R. Garcia-Santibanez, M. Skliut // Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases. - 2019. -Vol. 28, N 1. - P. 84-89.

222. Optimal patient protocols in regional acute stroke care / B. L. Garcia, R. Bekker, R. D. van der Mei [et al.] // Health Care Management Science. - 2021. - Vol. 24, N 3. - P. 515-530.

223. Optimizing acute stroke outcome prediction models: Comparison of generalized regression neural networks and logistic regressions / S. Qu, M. Zhou, S. Jiao [et al.] // PLOS One. - 2022. - Vol. 17, N 5. - P. e0267747.

224. Outcome prediction in large vessel occlusion ischemic stroke with or without endovascular stroke treatment: THRIVE-EVT / A. C. Flint, S. L. Chan, N. J. Edwards [et al.] // International Journal of Stroke. - 2023. - Vol. 18, N 3. - P. 331-337.

225. Oxford Vascular Study. Confounding by Pre-Morbid Functional Status in Studies of Apparent Sex Differences in Severity and Outcome of Stroke / C. Renoux, J. Coulombe, L. Li [et al.] // Stroke. - 2017. - Vol. 48, N 10. - P. 2731-2738.

226. Patient-specific prediction of functional recovery after stroke / A. Douiri, J. Grace, S. J. Sarker [et al.] // International Journal Stroke. - 2017. - Vol. 12, N 5. - P. 539-548.

227. PATJ Low Frequency Variants Are Associated with Worse Ischemic Stroke Functional Outcome / M. Mola-Caminal, C. Carrera, C. Soriano-Tárraga [et al.] // Circulation research. - 2019. - Vol. 124, N 1. - P. 114-120.

228. Patterns of Recovery from Aphasia in the First 2 Weeks After Stroke / S. M. Wilson, D. K. Eriksson, T. H. Brandt [et al.] // Journal of speech, language, and hearing research. - 2019. - Vol. 62, N 3. - P. 723-732.

229. Point of View on Outcome Prediction Models in Post-Stroke Motor Recovery / O. van der Groen, M. Ghosh, R. Norman [et al.] // Neurorehabilitation and Neural Repair. - 2024. - Vol. 38, N 5. - P. 386-398.

230. Population-based study of diabetes and risk characteristics in Turkey: results of the Turkish diabetes epidemiology study (TURDEP) / I. Satman., T. Yilmaz, A. §engul [et al.] // Diabetes Care. - 2002. -Vol. 25. - P. 1551-1556.

231. Predicting 10-day mortality in patients with strokes using neural networks and multivariate statistical methods / G. Qelik, O. K. Baykan, Y. Kara, H. Tireli // Journal of stroke and cerebrovascular diseases. - 2014. - Vol. 23, N 6. - P. 1506-1512.

232. Predicting functional outcome in ischemic stroke patients using genetic, environmental, and clinical factors: a machine learning analysis of population-based prospective cohort study / S. Chen, Z. Xu, J. Yin [et al.] // Briefings in Bioinformatics. - 2024. - Vol. 25, N 6. - P. bbae487.

233. Predicting survival for 1 year among different subtypes of stroke / C. S. Anderson, K. D. Jamrozik, R. J. Broadhurst, E. G. Stewart-Wynne // Stroke. -1994. - Vol. 25. - P. 1935-1944.

234. Predicting the functional outcome of intensive inpatient rehabilitation after stroke: results from the RIPS Study / A. Sodero, S. Campagnini, A. Paperini [et al.] // European journal of physical and rehabilitation medicine. - 2024. - Vol. 60, N 1. - P. 1-12.

235. Prediction of Clinical Outcomes in Acute Ischaemic Stroke Patients: A Comparative Study / D. Rajashekar, M. D. Hill, A. M. Demchuk [et al.] // Frontiers in Neurology. - 2021. - N 12. - P. 663899.

236. Prediction of functional outcome after stroke rehabilitation / M. Inouye, K. Kishi, Y. Ikeda [et al.] // American journal of physical medicine & rehabilitation. - 2000. - Vol. 79, N 6. - P. 513-518.

237. Prediction of long-term outcome in the early hours following acute ischaemic stroke / M. Fiorelli, A. Alperovitch, N. Argentino [et al.] // Archives of Neurology. - 1995. - Vol. 52. - P. 250-255.

238. Prediction of outcome in patients with suspected acute ischaemic stroke with CT perfusion and CT angiography: the Dutch acute stroke trial (DUST) study protocol / J. W. Dankbaar, A. D. Horsch, M. J. Luitse [et al.] // BMC Neurology. - 2014. - Vol. 25. - P. 14-37.

239. Prediction of stroke thrombolysis outcome using CT brain machine learning / P. Bentley, J. Ganesalingam, A. L. Carlton Jones [et al.] // Neuroimage. Clinical. - 2014. - N 4. - P. 635-640.

240. Pre-Hospital Delay in Acute Ischemic Stroke Care: Current Findings and Future Perspectives in a Tertiary Stroke Center from Romania-A Cross-Sectional Study / E. O. Terecoasä, R. A. Radu, A. Negrilä [et al.] // Medicina (Kaunas). - 2022. - Vol. 58, N 8. - P. 1003.

241. Presence of intracranial artery calcification is associated with mortality and vascular events in patients with ischemic stroke after hospital discharge: a cohort study / J. M. Bugnicourt, C. Leclercq, J. M. Chillon [et al.] // Stroke. - 2011. - Vol. 42, N 12. - P. 3447-3453.

242. Pre-stroke socioeconomic status predicts upper limb motor recovery after inpatient neurorehabilitation / S. Wolf, S. E. Holm, T. Ingwersen [et al.] // Annals of medicine. - 2022. - Vol. 54, N 1. - P. 1265-1276.

243. Prevalence and incidence of stroke, white matter hyperintensities, and silent brain infarcts in patients with chronic heart failure: A systematic review, meta-analysis, and meta-regression / S. Tan., C. E. S. M. Ho, Y. N. Teo [et al.] // Frontiers in cardiovascular medicine. - 2022. - N 9. - P. 967197.

244. Prevalence and risk factors of stroke in the elderly in Northern China: data from the National Stroke Screening Survey / X. Xia, W. Yue, B. Chao [et al.] // Journal of neurology. - 2019. - Vol. 266, N 6. - P. 1449-1458.

245. Prevalence of diabetes and its effects on stroke outcomes: A meta-analysis and literature review / L. H. Lau, J. Lew, K. Borschmann [et al.] // Journal of Diabetes Investigation. - 2019. - Vol. 10, N 3. - P. 780-792.

246. Prevalence of Stroke and Associated Risk Factors in Sleman District of Yogyakarta Special Region, Indonesia / I. Setyopranoto, H. F. Bayuangga, A. S.

Panggabean [et al.] // Stroke research and treatment. - 2019. - Vol. 2019. - P. 2642458.

247. Preventative, but not post-stroke, inhibition of CD36 attenuates brain swelling in hyperlipidemic stroke / E. Kim, J. Yang, K. Woo Park, S. Cho // Journal of cerebral blood flow & metabolism. - 2020. - Vol. 40, N 4. - P. 885894.

248. Prognostic rules for predicting cognitive syndromes following stroke: A systematic review / B. A. Drozdowska, K. McGill, M. McKay [et al.] // European Stroke Journal. - 2021. - Vol. 6, N 1. - P. 18-27.

249. Qian Wu. A new role for miRNAs in ischemic stroke with comorbidities / Wu. Qian, M. Chopp, J. Chen // Experimental Neurology. - 2020. - Vol. 331. - P. 113382.

250. Recovery, Functional Status, and Health-Related Quality of Life Status up to 4 Years after First-Ever Stroke Onset: A Population-Based Study / J. Aked, H. Delavaran, F. Wennerstrom, A. G. Lindgren // Neuroepidemiology. -2024. - Vol. 58, N 6. - P. 481-491.

251. Rehabilitation after stroke: Outcomes and prognosis / J. Lehmann, B. Delator, R. Fowler [et al.] // Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. -1975. - Vol. 56, N 9. - P. 383-389.

252. Rehabilitation Engineering Research Center on Mobile Rehabilitation: State of the Science Conference Report-Future Directions for mRehab for People with Disabilities / J. Morris, M. Jones, F. DeRuyter [et al.] // International journal of environmental research and public health. - 2025. - Vol. 22, N 4. - P. 532.

253. Relationship Between Different Risk Factor Patterns and Follow-Up Outcomes in Patients with ST-Segment Elevation Myocardial Infarction / S. Chen, Q. Che, Q. Zheng [et al.] // Frontiers in Cardiovascular Medicine. - 2021. - N 8. -P. 339.

254. Relationship between pre-stroke frailty status and short-term functional outcome in older patients with acute stroke-A mediation analysis / M.

Noguchi, H. Kubo, M. Kanai [et al.] // Archives of gerontology and geriatrics. -2021. - Vol. 94. - P. 104370.

255. Renal Function as a Predictor of Mortality and Functional Outcomes in Acute Stroke: A Prospective Study / Y. D. Reddy, V. Thyagaraj, V. Shetty [et al.] // Cureus. - 2024. - Vol. 16, N 11. - P. e73176.

256. Resting state functional connectivity associated with impaired proprioception post-stroke / J. M. Kenzie, D. Rajashekar, B. G. Goodyear, S. P. Dukelow // Human brain mapping. - 2024. - Vol. 45, N 1. - P. e26541.

257. Risk Factor Prevalence in Ischemic Stroke Patients Across Two Decades / D. V. Jillella, S. Crawford, A. S. Tang [et al.] // Stroke. - 2020. - Vol. 51, Suppl. 1.

258. Risk Factors and Causes of Ischemic Stroke in 1322 Young Adults / M. S. Ekker, J. I. Verhoeven, M. M. I. Schellekens [et al.] // Stroke. - 2023. - Vol. 54, N 2. - P. 439-447.

259. Risk factors, mechanisms, and clinical outcomes of stroke in young adults presenting to a North Central London stroke service: UCL Young Stroke Systematic Evaluation Study (ULYSSES) / R. Moussa, G. Ambler, H. Ozkan [et al.] // European Stroke Journal. - 2025. - P. 23969873251314360.

260. Role of Artificial Intelligence in TeleStroke: An Overview / F. Ali, U. Hamid, O. Zaidat [et al.] // Frontiers in Neurology. - 2020. - Vol. 11. - P. 559322.

261. Roquer J. Sex differences in first-ever acute stroke / J. Roquer, A. R. Campello, M. Gomis // Stroke. - 2003. - Vol. 34, N 7. - P. 1581-1585.

262. Rural Hospital Performance in Guideline-Recommended Ischemic Stroke Thrombolysis, Secondary Prevention, and Outcomes / S. Man, D. Bruckman, K. Uchino [et al.] // Stroke. - 2024. - Vol. 55, N 10. - P. 2472-2481.

263. Rural/urban differences in the prevalence of stroke risk factors: A cross-sectional analysis from the REGARDS study / D. Kamin Mukaz, E. Dawson, V. J. Howard [et al.] // Rural Health Care Association. - 2022. - Vol. 38, N 3. -668-673.

264. Rural-urban and geographical differences in prognosis of atrial fibrillation in Finland: a nationwide cohort study / K. Teppo, K. E. J. Airaksinen, O. Halminen [et al.] // Scandinavian journal of public health. - 2024. - Vol. 52, N 7. - P. 785-792.

265. Rural-urban differences in stroke risk factors, incidence, and mortality in people with and without prior Stroke / M. K. Carsal, P. C. Austin, G. Jeyakumar [et al.] // Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes. - 2019. - Vol. 12, N 2. - P. e004973.

266. Rural-Urban Differences in Stroke Risk Factors, Incidence, and Mortality in People with and Without Prior Stroke / M. K. Kapral, P. C. Austin, G. Jeyakumar [et al.] // Circulation. Cardiovascular quality and outcomes. - 2019. -Vol. 12, N 2. - P. 004973.

267. Rural-Urban Disparities in Outcomes of Myocardial Infarction, Heart Failure, and Stroke in the United States / E. C. Loccoh, K. E. Joynt Maddox, Y. Wang [et al.] // Journal of the American College of Cardiology. - 2022. - Vol. 79, N 3. - P. 267-279.

268. Samuthpongtorn C. Stroke risk factors, subtypes and outcome in elderly Thai patients / C. Samuthpongtorn, T. Jereerat, N. C. Suwanwela // BMC Neurology. - 2021. - Vol. 21, N 1. - P. 322.

269. Seol H. Prevalence, Mechanisms, and Management of Ischemic Stroke in Heart Failure Patients / H. Seol, J. S. Kim // Seminars in Neurology. -2021. - Vol. 41, N 4. - P. 340-347.

270. Separable systems for recovery of finger strength and control after stroke / J. Xu, N. Ejaz, B. Hertler [et al.] // Journal of neurophysiology. - 2017. -Vol. 118, N 2. - P. 1151-1163.

271. Sex and gender differences in acute stroke care: metrics, access to treatment and outcome. A territorial analysis of the Stroke Code System of Catalonia / Y. Silva, L. Sanchez-Cirera, M. Terceno [et al.] // European Stroke Journal. - 2023. - N 8. - P. 557-565.

272. Sex differences in longitudinal functional, neurological, cognitive, and quality of life outcomes in the year after first-ever ischemic stroke / K. Chen, M. Quicklis, L. Morgenstern, L. Elizabeth // Stroke. - 2025. - Vol. 56, N 1.

273. Sex Differences in Long-Term Functional Decline after Ischemic Stroke: A Longitudinal Observational Study from the Fukuoka Stroke Registry / F. Irie, R. Matsuo, K. Nakamura [et al.] // Cerebrovascular diseases. - 2023. - Vol. 52, N 4. - P. 409-416.

274. Sex Differences in Long-Term Mortality and Functional Outcome After Rehabilitation in Patients with Severe Stroke / D. Scrutinio, P. Battista, P. Guida [et al.] // Frontiers in neurology. - 2020. - N 11. - P. 84.

275. Sex Differences in Short-Term and Long-Term Outcomes Among Patients with Acute Ischemic Stroke in China / M. Wang, C. J. Wang, H. Q. Gu [et al.] // Stroke. - 2022. - Vol. 53, N 7. - P. 2268-2275.

276. Sex Differences in Stroke Attack, Incidence, and Mortality Rates in Northern France / A. Meirhaeghe, D. Cottel, B. Cousin [et al.] // Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases. - 2018. - Vol. 27, N 5. - P. 1368-1374

277. Sex matters in stroke: A review of recent evidence on the differences between women and men / C. Carcel, M. Woodward, X. Wang [et al.] // Frontiers in Neuroendocrinology. - 2020. - Vol. 59. - P. 100870.

278. Silent cerebral infarction in patients with dilated cardiomyopathy: echocardiographic correlates / G. Kozdag, E. Ciftci, A. Vural [et al.] // International journal of cardiology. - 2006. - Vol. 107, N 3. - P. 376-381.

279. Stewart J. C. Genetic Variation and Neuroplasticity: Role in Rehabilitation After Stroke / J. C. Stewart, S. C. Cramer // Journal of neurologic physical therapy: JNPT. - 2017. - Vol. 41, Suppl 3. - P. 17-23.

280. Stroke Etiology Modifies the Effect of Endovascular Treatment in Acute Stroke / S. Tiedt, M. Herzberg, C. Küpper [et al.] // Stroke. - 2020. - Vol. 51, 3. - P. 1014-1016.

281. Stroke in patients with heart failure and reduced or preserved ejection fraction / M. Yang, T. Kondo, J. H. Butt [et al.] // European heart journal. - 2023. - Vol. 44, N 31. - P. 2998-3013.

282. Stroke incidence and case fatality: a 9-year prospective population-based study in an elderly population of Bagheria, Italy / V. Arnao, G. Salemi, S. Scondotto [et al.] // Neurological Sciences. - 2021. - Vol. 42, N 6. - P. 24472452.

283. Stroke Incidence by Sex Across the Lifespan / M. V. Vyas, F. L. Silver, PC Austin [et al.] // Stroke. - 2021. - Vol. 52, N 2. - P. 447-451.

284. Stroke incidence in rural and urban Tanzania: a prospective, community-based study / R. Walker, D. Whiting, N. Unwin [et al.] // The Lancet Neurology. - 2010. - N 9. - P. 786-792.

285. Stroke patients from rural areas have lower chances for long-term good clinical outcome after mechanical thrombectomy / P. Luchowski, M. Szmygin, J. Wojczal [et al.] // Clinical Neurology and Neurosurgery. - 2021. -Vol. 206. - P. 106687.

286. Strong B. Sex differences in IV thrombolysis treatment for acute ischemic stroke: a systematic review and meta-analysis / B. Strong, L. D. Lisabeth, M. Reeves // Neurology. - 2020. - Vol. 95. - P. 11-22.

287. Systematic Review of Machine Learning Applied to the Secondary Prevention of Ischemic Stroke / M. Chen, D. Qian, Y. Wang [et al.] // Journal of Medical Systems. - 2024. - Vol. 48, N 1. - P. 8.

288. Temporal trend of comorbidity and increasing impacts on mortality, length of stay, and hospital costs of first stroke in Tianjin, North of China / R. Hao, X. Qi, X. Xia [et al.] // Cost Effectiveness and Resource Allocation. - 2021. - Vol. 19, N 1. - P. 63.

289. Temporal Trends in Stroke Management and Outcomes Between 2011 and 2020 in South Korea: Results from a Nationwide Multicenter Registry / T. H. Park, K. S. Hong, Y. J. Cho [et al.] // Journal of the American Heart Association. - 2025. - Vol. 14, N 5. - P. e035218.

290. The art of medicine: subjective measures as predictors of outcome in stroke and traumatic brain injury / N. Rao, H. M. Jellinek, J. K. Harberg, D. G.Fryback // Archives of physical medicine and rehabilitation. - 1988. - Vol. 69, N 3, pt 1. - P. 179-182.

291. The effect of age-related risk factors and comorbidities on white matter injury and repair after ischemic stroke / M. Xu, M. M. Wang, Y. Gao [et al.] // Neurobiology of Disease. - 2019. -Vol. 126. - P. 13-22.

292. The iScore predicts poor functional outcomes early after hospitalization for an acute ischemic stroke / G. Saposnik, S. Raptis, M. K. Kapral [et al.] // Stroke. - 2011. - Vol. 42, N 12. - P. 3421-3428

293. The predictive performance of artificial intelligence on the outcome of stroke: a systematic review and meta-analysis / Y. Yang, L. Tang, Y. Deng [et al.] // Frontiers in Neuroscience. - 2023. - N 17. - P. 1256592.

294. The STROMICS genome study: deep whole-genome sequencing and analysis of 10K Chinese patients with ischemic stroke reveal complex genetic and phenotypic interplay / S. Cheng, Z. Xu, S. Bian [et al.] // Cell Discovery. - 2023. -Vol. 9, N 1. - P. 75.

295. The use of artificial intelligence, machine, learning and deep learning in oncologic histopathology / A. S. Sultan, M. A. Elgharib, T. Tavares [et al.] // Journal of oral pathology and medicine. - 2020. - Vol. 49. - P. 849-856.

296. THRIVE Score for Stroke Outcome [Electronic resource]. - Access mode: https://www.mdcalc.com/calc/1706/thrive-score-stroke-outcome#creator-insights (accessed on 29.03.2024).

297. Trends in the incidence of ischaemic stroke in young adults between 1985 and 2011: the Dijon Stroke Registry / Y. Bejot, B. Daubail, A. Jacquin [et al.] // Journal Neurology, Neurosurgery and Psychiatry. - 2014. - Vol. 85. - P. 509513.

298. Trends in the incidence of stroke and its subtypes from 1963 to 2018 in Japanese urban and rural communities: The Circulatory Risk in Communities

Study (CIRCS) / J. Li, H. Imano, A. Kitamura [et al.] // International Stroke Society. - 2023. - Vol. 18, N 6. - P. 657-662.

299. Two models for outcome prediction - a comparison of logistic regression and neural networks / R. Linder, I. R. König, C. Weimar [et al.] // Methods of information in medicine. - 2006. - Vol. 45, N 5. - P. 536-540.

300. Urban-rural differences in hypertension prevalence, blood pressure control, and systolic blood pressure levels / B. Heindl, G. Howard, S. Clarkson [et al.] // Journal of human hypertension. - 2023. - Vol. 37, N 12. - P. 1112-1118.

301. Using artificial intelligence for improving stroke diagnosis in emergency departments: a practical framework / V. Abedi, A. Khan, D. Chaudhary [et al.] // Therapeutic Advances in Neurological Disorders. - 2020. - Vol. 13. - P. 1756286420938962.

302. Validation of Prognostic Scales for Functional Outcome in Ischemic Stroke Patients Treated with Intravenous Thrombolysis in a Rural Setting / A. Loggini, F. G. Saleh Velez, J. Hornik [et al.] // Cerebrovascular diseases extra. -2024. - Vol. 14, N 1. - P. 148-157.

303. Von Kummer R. Time is brain / R. von Kummer // Stroke. - 2019. -Vol. 50. - P. 552-553.

304. Warenczak A. Functional assessment of stroke patients / A. Warenczak, P. Lisinski, D. Wozniak // Issues of Rehabilitation, Orthopaedics, Neurophysiology and Sport Promotion - 2021. - Vol. 37, N 37. - P. 77-83.

305. Wood-Dauphinee S.Examining outcome measures in a clinical study of stroke / S. Wood-Dauphinee, J. Williams, S. Shapiro // Stroke. - 1990. - Vol. 21, N 5. - P. 731-739.

306. World Health Organization. Rehabilitation 2030 Initiative. 2017 [Electronic resource]. - Access mode: https://www.who.int/initiatives/rehabilitation-2030 (accessed on 18 February 2025).

307. World Health Organization. Strengthening Rehabilitation in Health Systems. 30 May 2023 [Electronic resource]. - Access mode:

https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf files/WHA76/A76 R6-en.pdf (accessed on 18 February 2025).

308. Worse Stroke Outcome in Atrial Fibrillation is Explained by More Severe Hypoperfusion, Infarct Growth, and Hemorrhagic Transformation / H. Tu, B. Campbell, S. Christensen [et al.] // International Journal of Stroke. - 2015. - N 10. - P. 534-540.

309. Zahidi N. F. M. Analyzing Classification Models: Random Forest vs. Neural Networks in Health Prediction / N. F. M. Zahidi, Tukiran Z, Tukiran I. // International Conference on Future Technologies for Smart Society (ICFTSS). -Kuala Lumpur, 2024. - P. 183-187.

310. Ziaeian B. Epidemiology and aetiology of heart failure / B. Ziaeian, G. C. Fonarow // Nature reviews. Cardiology. - 2016. - Vol. 13. - P. 368-378.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Возможности машинного обучения в прогнозировании ранних функциональных исходов у пациентов с инсультом / Е. М. Черных, Н. М. Хасанова, А. А. Карякин, З. Э. Джафарова, А. А. Клюкас // Физическая и реабилитационная медицина, медицинская реабилитация. - 2025. - Т. 7, № 2 - С. 82-94.

2. Искусственная нейронная сеть в прогнозировании раннего функционального исхода после перенесенного инсульта / Е. М. Черных, Н. М. Хасанова, А. А. Карякин, О. Е. Карякина // Сибирское медицинское обозрение. - 2024. - № 3(147). - С. 83-90.

3. Калькулятор для прогнозирования ранних функциональных исходов с оценкой по National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) и Modified Rankin scale (mRs) у ПАциентов С инсультом (КОМПАС):

свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025667430 Российская Федерация / А. А. Карякин, Н. М. Хасанова, Е. М. Черных, О. Е. Карякина. - № 2023661035 : заявл. 03.06.2025 : опубл. 04.07.2025.

4. Основы персонифицированного подхода к профилактике инсульта у городских и сельских жителей субъекта Арктического макрорегиона / Е. М. Черных, Н. М. Хасанова, А. А. Карякин [и др.] // Acta Biomedica Scientifica. - 2025. - Т. 10, № 2. - С. 150-163.

5. Острый период инсульта: предикторы и динамика функционального восстановления / Е. М. Черных, Н. М. Хасанова, А. М. Гржибовский, В. А. Саскин // Сибирское медицинское обозрение. - 2025. - № 2(152). - С. 78-86.

6. Предикторы функционального статуса в острейшем периоде инсульта у пациентов - жителей субъекта Арктического макрорегиона: результаты многомерного моделирования / Е. М. Черных, Н. М. Хасанова, А. М. Гржибовский, А. И. Богданова // Физическая и реабилитационная медицина, медицинская реабилитация. - 2024. - Т. 6, № 4. - С. 336-347.

7. Программный модуль прогнозирования раннего функционального исхода острого нарушения мозгового кровообращения : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023662382 Российская Федерация / А. А. Карякин, Н. М. Хасанова, Е. М. Черных, О. Е. Карякина. - № 2023661035: заявл. 29.05.2023 : опубл. 07.06.2023.

8. Связь между половозрастными характеристиками, коморбидным статусом и динамикой восстановления в остром периоде инсульта у пациентов, проживающих в Архангельской области / Е. М. Черных, Н. М. Хасанова, А. А. Карякин, О. Е. Карякина // Физическая и реабилитационная медицина, медицинская реабилитация. - 2024. - Т. 6, № 2. - С. 131-142.

9. Социально-демографические особенности и структура коморбидной патологии у пациентов с инсультом в Архангельской области /

Е. М. Черных, Н. М. Хасанова, А. А. Карякин, М. С. Щепочкина // Сибирское медицинское обозрение. - 2023. - № 6(144). - С. 41-49.

10. Социально-демографические характеристики, коморбидные заболевания и показатели функционального статуса у пациентов с инсультом: свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2023621346 Российская Федерация / Н. М. Хасанова, Е. М. Черных, О. Е. Карякина, А. А. Карякин. - № 2023621064: заявл. 24.04.2023: опубл. 27.04.2023.

11. Черных Е. М. Возможности прогнозирования раннего функционального исхода у пациентов с инсультом / Е. М. Черных, Н. М. Хасанова, В. В. Попов // Реабилитация - XXI век: традиции и инновации : сб. тез. Шестого нац. Конгр. с междунар. участием к 145-летию со дня рождения Г.А. Альбрехта, Санкт-Петербург, 18-19 сент. 2023 г. - СПб., 2023. - С. 216217.

12. Черных Е. М. Концепция "сложного" пациента с инсультом: по результатам двухцентрового ретроспективного исследования в условиях Арктической и субарктической климатических зон / Е. М. Черных, Н. М. Хасанова, О. Е. Карякина // III Юдахинские чтения : сб. науч. материалов, Архангельск, 25-28 июня 2024 г. - Архангельск, 2024. - С. 384-388.

13. Черных Е. М. Различия в структуре коморбидных заболеваний среди городских и сельских пациентов с инсультом (на примере Архангельской области) / Е. М. Черных, Н. М. Хасанова // Давиденковские чтения : Материалы XXVI Всерос. конгр. с междунар. участием, Санкт-Петербург, 19-20 сент. 2024 г. - СПб., 2024. - С. 338-340.

СПИСОК ИЛЛЮСТРАТИВНОГО МАТЕРИАЛА

1. Рисунок 1 - Численность населения АО с учетом половозрастного состава за 2017-2020, 2024 г. (чел.).......................................................................50

2. Рисунок 2 - Численность населения АО с учетом проживания в городской и сельской местности за 2017-2020, 2024 г. (чел.).....................50

3. Рисунок 3 - Численность населения МО, МР и городских образований Архангельской области на 1.01.2024 г. (чел.)........................51

4. Таблица 1 - Клинико-демографические характеристики исследованных пациентов.................................................................57

5. Таблица 2 - Распределение пациентов разных возрастных групп по типам инсульта в сравниваемых РСЦ, % (п), (95% ДИ)...........................60

6. Таблица 3 - Результаты сравнительной оценки функционального статуса у городских и сельских пациентов............................................61

7. Таблица 4 - Распределение пациентов в зависимости от времени, прошедшего от момента появления первых симптомов до госпитализации в РСЦ; применения реперфузионных методик, п (%).................................62

8. Таблица 5 - Количество сопутствующих заболеваний у городских и сельских пациентов с инсультом, абс. (%)..........................................63

9. Таблица 6 - Распространенность сопутствующих заболеваний у городских и сельских пациентов с инсультом, абс. (%)............................63

10. Таблица 7 - Различия в частоте встречаемости сопутствующих заболеваний среди ЖЕНЩИН разных возрастных категорий для региональных сосудистых центров, % (п).............................................65

11. Таблица 8 - Различия в частоте встречаемости сопутствующих заболеваний среди МУЖЧИН разных возрастных категорий для региональных сосудистых центров, % (п)...............................................................66

12. Таблица 9 - Распространенность некоторых сопутствующих заболеваний у пациентов с острым инсультом в сравниваемых популяциях АО в разные временные периоды, п (%)....................................................67

13. Таблица 10 - Распространенность некоторых сопутствующих заболеваний у пациентов с острым инсультом в сравниваемых популяциях жителей г. Архангельск в разные временные периоды, п (%).....................68

14. Таблица 11 - Распространенность некоторых сопутствующих заболеваний у мужчин и женщин с острым инсультом в сравниваемых популяциях жителей г. Архангельск в разные временные периоды, п (%о).. ..69

15. Таблица 12 - Ассоциации предикторов с тяжестью неврологического дефицита (оценка по NIHSS) при поступлении в неврологический стационар (регрессия Пуассона)..................................76

16. Таблица 13 - Ассоциации предикторов с тяжестью неврологического дефицита (оценка по NIHSS) и функциональной независимости (оценка по тК^) при поступлении в неврологический

стационар (медианная регрессия).......................................................79

17. Таблица 14 - Ассоциации предикторов с тяжестью неврологического дефицита (оценка по NIHSS) при выписке (регрессия Пуассона)............................ 83

18. Таблица 15 - Ассоциации предикторов с тяжестью неврологического дефицита (оценка по NIHSS, оценка по mRs) при выписке (медианная регрессия).....................................................................85

19. Таблица 16 - Ассоциации предикторов с улучшением балла по оценочным шкалам (NIHSS, mRs) за период госпитализации (регрессия Пуассона)....................................................................................87

20. Таблица 17 - Характеристики, кодировка и количественная оценка переменных, используемых для разработки моделей МО.........................95

21. Рисунок 4 - Отобранные признаки для прогнозирования исхода nihss_dis......................................................................................96

22. Рисунок 5 - Отобранные признаки для прогнозирования исхода rank_dis.......................................................................................97

23. Рисунок 6 - Структура построенного RF (фрагмент)...............98

24. Таблица 18 - Показатели прогностической эффективности (ROC AUC) алгоритмов ANN и RF для I и II модели.......................................98

25. Рисунок 7 - ROC-AUC алгоритма RF для I модели на валидационной

выборке...................................................................99

26. Рисунок 8 - ROC-AUC алгоритма RF для II модели на валидационной

выборке.................................................................100

27. Рисунок 9 - Важность выбранных переменных для прогнозирования для модели I с исходом nihss_dis................................100

28. Рисунок 10 - Важность выбранных переменных для прогнозирования для II модели с исходом rank_dis...............................101

29. Рисунок 11 - Пример №1 использования калькулятора для прогнозирования раннего функционального исхода инсульта..................108

30. Рисунок 12 - Пример №2 использования калькулятора для прогнозирования раннего функционального исхода инсульта..................109

31. Рисунок 13 - Пример №3 использования калькулятора для прогнозирования раннего функционального исхода инсульта..................110

32. Таблица 19 - Примеры клинических случаев пациентов из валидационной выборки с демонстрацией прогнозируемых и фактических показателей функционального статуса..............................................111

ПРИЛОЖЕНИЯ Приложение А

Модифицированная шкала Рэнкина (Modified Rankin Scale)

Назначение: для оценки общей инвалидизации и примерной степени зависимости больного от помощи других лиц

балл Описание

0 Симптомы отсутствуют

1 Несмотря на наличие симптомов заболевания, признаков инвалидизации нет; пациент может выполнять все привычные виды деятельности

2 Незначительная инвалидизация; пациент не способен выполнять привычную деятельность в полном объеме, но посторонняя помощь в повседневной деятельности не требуется

3 Умеренная инвалидизация; требуется помощь в повседневной деятельности; пациент ходит самостоятельно

4 Выраженная инвалидизация; требуется помощь при ходьбе и в удовлетворении физиологических потребностей

5 Тяжёлая инвалидизация; пациент прикован к постели, страдает недержанием мочи и кала; требуется постоянный уход

6 Пациент умер

Ключ (интерпретация):

0 баллов соответствует отсутствию у пациента ограничений жизнедеятельности, в том числе незначительных.

1 балл соответствует отсутствию у пациента существенных нарушений, несмотря на наличие некоторых симптомов. Пациент может выполнять все свои обычные действия и обязанности.

2 балла соответствуют легкой степени инвалидности. Пациент не способен выполнять прежние действия, но может справляться с повседневными обязанностями без посторонней помощи.