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Predicting recovery of ability to walk ten meters or more independently at eight weeks and six months after stroke.

Pearn, John (2018) Predicting recovery of ability to walk ten meters or more independently at eight weeks and six months after stroke. M.D. thesis, University of Leeds.

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Abstract

Background: Models predicting return to walking after stroke might allow accurate prognostication, and planning of rehabilitation. This study aimed to construct prognostic models to predict ability to walk 10m or more independently at 8weeks and 6months after stroke. Method: All participants (N=593) were enrolled in the “Dopamine Augmented Rehabilitation in Stroke” trial, and were unable to walk 10m or more independently at baseline. Imaging predictor variables (from the first available CT scan) included where relevant: infarct size and location; vascular territory affected; haematoma location and volume; presence of atrophy, white matter hypodensities, old stroke lesions, mass effect, or hydrocephalus. Demographic variables included age, gender, and Oxford Community Stroke Project syndrome. Clinical outcomes recorded at baseline, 8weeks, and 6months included: the Rivermead Mobility Index (RMI); the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), General Health Questionnaire-12; presence of musculoskeletal pain. Using forward stepwise binary logistic regression, six models were constructed: models 1 and 2 (walking ability after ischaemic stroke); models 3 and 4 (walking ability after intracerebral haemorrhage); and models 5 and 6 (walking ability in the whole DARS sample). Models 1-4 utilised imaging, demographic, and clinical predictors; models 5 and 6 included demographic and clinical predictors only. Results: No imaging variables predicted outcome. Baseline RMI was most consistently predictive across all models. Baseline MoCA was also predictive, but with a smaller effect size than RMI. Only 68%-73% of patients were correctly classified by the models. The percentage of variance they explained was modest (20-30%). Discussion: This exploratory analysis utilised existing data, excluding predictors that might have explained additional variance. Within these limitations, this study suggests that initial level of mobility offers a more useful prediction of mobility at up to 6months than assessment of structural brain impairment on CT. Résumé Français Contexte: les modèles prédisent que le retour à la marche après un accident vasculaire cérébral pourraient permettre un pronostic précis et la planification de la réadaptation. Cette étude visait à construire des modèles pronostiques pour prédire la capacité des patients à marcher 10 mètres ou plus indépendamment à 8 semaines et 6 mois après un accident vasculaire cérébral. Méthode: Tous les participants (N = 593) ont été inscrits dans le procès "Dopamine Augmented Rehabilitation in Stroke", et ont été incapables de marcher 10 mètres indépendamment au départ. Les variables prédictives d'imagerie (à partir de la première tomodensitométrie disponible) incluses étaient significatives, et, le cas échéant, la taille et l'emplacement de l'infarctus; Territoire vasculaire affecté; Emplacement et volume de l'hématome; Présence d'atrophie, hyperintensités de la matière blanche, vieilles lésions d’accident vasculaire cérébral (AVC), effet de masse ou hydrocéphalie. Les variables démographiques comprenaient l'âge, le sexe et le syndrome de Oxford Community Stroke Project. Les résultats cliniques enregistrés à la ligne de base, 8 semaines et 6 mois comprises: Rivermead Mobility Index (RMI); Évaluation cognitive de Montréal (MoCA); Santé générale. Questionnaire-12; Présence de douleurs musculo-squelettiques. En utilisant la régression logistique binaire progressive par étapes, six modèles ont été construits: modèles 1 et 2 (capacité de marche après accident vasculaire ischémique); Modèles 3 et 4 (capacité de marche après une hémorragie); Et les modèles 5 et 6 (capacité de marche dans l'ensemble de l'échantillon DARS). Les modèles 1-4 utilisaient des prédicteurs d'imagerie, démographiques et cliniques; Les modèles 5 et 6 incluaient les prédicteurs démographiques et cliniques seulement. Résultats: aucune variable d'imagerie n'a prédit de résultat. Le RMI de référence était la variable prédictive la plus constante dans tous les modèles. Le MoCA de base était également prédictif, mais avec une taille d'effet plus petite que le RMI. Seulement 68% -73% des patients ont été correctement classés par les modèles. Le pourcentage de variance qu'ils ont expliqué était modeste (20 à 30%). Discussion: Cette analyse exploratoire a utilisé les données existantes, à l'exclusion des prédicteurs qui auraient expliqué une variance supplémentaire. Dans le cadre de ces limites, cette étude suggère que le niveau initial de mobilité offre une prédiction plus utile de la mobilité jusqu'à 6 mois que l'évaluation de l'insuffisance cérébrale structurelle sur la tomodensitométrie. Traduit par Dr Collette Isabel Stadler, Academic Clinical Fellow, University of Cambridge.

Item Type: Thesis (M.D.)
Keywords: Stroke, rehabilitation, levodopa, co-careldopa, prediction of recovery, brain imaging, computerised tomography scanning
Academic Units: The University of Leeds > Faculty of Medicine and Health (Leeds) > Institute of Molecular Medicine (LIMM) (Leeds) > Section of Musculoskeletal Disease (Leeds)
Identification Number/EthosID: uk.bl.ethos.745579
Depositing User: Dr John Pearn
Date Deposited: 22 Jun 2018 12:13
Last Modified: 25 Jul 2018 09:57
URI: http://etheses.whiterose.ac.uk/id/eprint/20639

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