Моделирование нейрофизиологических и психомоторных релевантных критериев у детей с двигательной дисфункцией

Введение. Детский церебральный паралич является наиболее частой причиной детской инвалидизации среди заболеваний нервной системы, распространенность его составляет в среднем 2,5 случая на 1 тыс. детей.
Цель исследования – выявление релевантных показателей в отношении прогноза задержки темпов нервно-психического развития детей и формирования детского церебрального паралича у детей 5–8 лет с помощью математического моделирования.
Материалы и методы. В исследование были включены 100 пациентов в возрасте 5–8 лет: 79 пациентов с неврологическими нарушениями и отклонениями в психоречевом развитии, 21 – группа сравнения. Обследование детей обеих групп включало сбор и анализ данных анамнеза жизни ребенка, психомоторного развития на 1-м году жизни, заболеваемости на 1-м году жизни, оценку психомоторного развития на момент исследования, проведение электронейромиографии с использованием методик стимуляционной и поверхностной электронейромиографии, а также ультразвуковое исследование мышц голени с оценкой функционального состояния и плотности мышц при помощи фиброскана.
Для статистической обработки полученных данных была выполнена описательная статистика. Определение статистической значимости показателей проводилось с использованием теста Колмогорова–Смирнова – для непрерывно распределенных величин и точного теста Фишера – для дискретных величин. Для представления категориальных признаков использовалось one-hot-кодирование. Анализ полученных данных проводился с помощью программы на языке Python с использованием библиотек pandas, numpy, scikit-learn, boruta.
Результаты и выводы. Для детей с отклонениями в нервно-психическом развитии значимыми ранними диагностическими маркерами являются показатели психомоторного становления и неврологического статуса (возраст, когда ребенок начал держать голову, снижение силы сгибателей стопы и бедра, уровень ходьбы) и инструментального исследования (ультразвукового исследования мышц бедра, электронейромиографии) – изменение плотности и параметров электровозбудимости мышц, что может служить ранним диагностическим признаком развития двигательной дисфункции и индикатором для формирования траектории восстановительной терапии.

1. Анаева Л.А., Жетишев Р.А. Современные представления о патогенезе детского церебрального паралича в обосновании внедрения программ его ранней диагностики и лечения. Кубанский научный медицинский вестник 2015;(4):7–12.

2. Батышева Т.Т. Детский церебральный паралич – актуальный обзор. Доктор.ру 2012;(5):40–4.

3. Клочкова О.А., Куренков А.Л., Кенис В.М. Формирование контрактур при спастических формах детского церебрального паралича: вопросы патогенеза. Ортопедия, травматология и восстановительная хирургия детского возраста 2018;6(1):58–66. DOI: 10.17816/PTORS6158-66

4. Нейропсихологические методы исследования. Психодиагностические методы в педиатрии и детской психоневрологии. Учебное пособие. Под ред. Д.Н. Исаева и В.Е. Кагана. СПб.: ПМИ, 1991. C. 48–73.

5. Ощепкова Е.С. Оценка развития речи у детей: обзор зарубежных методик. Вопросы психолингвистики 2020;2(44):110–23.

6. Федеральная служба госстатистики. Положение инвалидов. Доступно по: https://rosstat.gov.ru/folder/13964.

7. Шейко Г. Е., Белова А.Н., Кузнецов А.Н. и др. Применение международной классификации функционирования, ограничения жизнедеятельности и здоровья детей и подростков в оценке реабилитационных мероприятий у пациентов с детским церебральным параличом. Вестник восстановительной медицины 2020;5(99):38–45.

8. Bischoff C., Schoenie P.W., Conrad B. Increased F-wave duration in patients with spasticity. Electromyogr Clin Neurophysiol 1992;32:449–53.

9. Cappellini G., Sylos-Labini F., Assenza C. et al. Clinical relevance of state-of-the-art analysis of surface electromyography in cerebral palsy. Front Neurol 2020;11:583296. DOI: 10.3389/fneur.2020.583296

10. Colver A., Fairhurst C., Pharoah P.O. Cerebral palsy. Lancet 2014;383:1240–9.

11. Eisen A., Odusote K. Amplitude of the F-wave: a potential means of documenting spasticity. Neurology 1979;29:1306–9.

12. Graham H.K., Rosenbaum P., Paneth N. et al. Cerebral palsy. Nat Rev Dis Primers 2016;2:15082. DOI:10.1038/nrdp.2015.82

13. Kursa M., Rudnicki W. Feature selection with the Boruta package. J Stat Softw 2010;36(11):1–13.

14. Lane S.J., Ivey C.K., May-Benson T.A. Test of Ideational Praxis (TIP): Preliminary findings and interrater and test-retest reliability with preschoolers. Am J Occup Ther 2014;68(5):555–61. DOI: 10.5014/ajot.2014.012542

15. National Early Literacy Panel 2008. Available at: https://lincs.ed.gov/earlychildhood/NELP/NELPreportCitationFormat.html.

16. Park E.Y. Stability of the gross motor function classification system in children with cerebral palsy for two years. BMC Neurol 2020;20:172. DOI: 10.1186/s12883-020-01721-4

17. Pitto L., van Rossom S., Desloovere K. et al. Pre-treatment EMG can be used to model post-treatment muscle coordination during walking in children with cerebral palsy. PLoS One 2020;15(2):e0228851. DOI: 10.1371/journal.pone.0228851