Prediksjon av ganghastighet hos hjerneslagpasienter innlagt for rehabilitering i spesialisthelsetjenesten – Delprosjekt til FIRST-Oslo

Abstract

Bakgrunn: Når et rehabiliteringsopphold for en slagpasient planlegges, og mål og tiltak skal settes, kan det være en fordel dersom en ved innkomst kan predikere hvordan pasientens gangfunksjon sannsynligvis vil være ved utskrivelse. Tidligere forskning har vist at kliniske tester og bakgrunnsvariabler, vurdert ved innkomst til hjerneslagrehabilitering, kan predikere gangfunksjonen slagpasienten vil ha 6 måneder etter et hjerneslag. Fortsatt mangler det imidlertid validerte prediksjonsmodeller som kan predikere den gangfunksjonen en slagpasient vil ha allerede ved utskrivelse fra et rehabiliteringsopphold. Formål: Formålet med studien er å undersøke hvilke variabler, vurdert ved innkomst til hjerneslagrehabilitering, som kan predikere ganghastighet, målt med 10 meter gangtest, hos slagpasienter ved utskrivelse. Metode: Denne studien er basert på datamaterialet fra implementeringsstudien «Focused Intensive Repetitive Step Training – FIRST Oslo». Masteroppgaven omhandler 81 av deltakerne inkludert i FIRST Oslo. Studiens utfallsmål er ganghastighet målt med 10 meter gangtest ved utskrivelse. Ulike kliniske tester (Bergs balanseskala, 10 meter gangtest, 6 minutter gangtest, 30 sek reise og sette seg test) og bakgrunnsvariabler (alder, kjønn, sivilstand, type hjerneslag, trombolyse/ trombektomi, tidligere hjerneslag, annen hjerte-karsykdom, antall dager siden skaden oppstod og gruppetilhørighet) ble innhentet ved baseline. Univariate analyser og multippel lineær regresjonsanalyse ble benyttet for å vurdere om noen av variablene ved baseline kunne predikere ganghastighet ved utskrivelse. Resultater: Fire variabler ble stående som statistisk signifikante prediktorer for ganghastighet ved utskrivelse: Bergs balanseskala, 10 meter gangtest ved innkomst, annen hjerte-karsykdom og gruppetilhørighet. To prediksjonsmodeller kunne forklare 53 % (Bergs balanseskala, annen hjertekarsykdom og gruppetilhørighet) og 57 % (10 meter gangtest ved innkomst, annen hjerte-karsykdom og gruppetilhørighet) av variansen i ganghastighet ved utskrivelse. Konklusjon: Det å bruke de prediktorene for ganghastighet som ble funnet i denne studien, kan i teorien hjelpe en kliniker til å sette realistiske rehabiliteringsmål, velge riktige tiltak, samt bidra inn i planleggingen av utskrivelse hos pasienter med hjerneslag. De prediksjonsmodellene som er utviklet i denne studien kan likevel ikke brukes i klinikken enda, da ingen prediksjonsmodeller bør implementeres i praksis før de i minste fall har blitt validert på én annen gruppe individer. Videre forskning er dermed nødvendig.

Background: In the process of planning an inpatient rehabilitation for a stroke patient where goals and interventions are set, it may be an advantage if it was possible to predict the patients walking ability at discharge. Research has shown that clinical assessments and demographic data obtained on admission can successfully predict the walking ability of a stroke patient 6 months post stroke. However, there is still a lack of validated models that can predict the walking ability a patient is likely to have on discharge. Objectives: The purpose of this study is to investigate which variables as assessed at admission to an inpatient stroke rehabilitation unit can predict walking speed at discharge, measured by “the10 meter walk test”. Methods: This study is based on the data material gathered in the implementation study “Focused Intensive Repetitive Step Training – FIRST Oslo». This master thesis deals with 81 of the participants included in FIRST Oslo. The main outcome is walking speed measured with the “10 meter walk test” at discharge. Various clinical tests (e.g. Bergs balance scale, the 10 meter walk test, the 6 minute walk test, the 30 second sit to stand) and background variables (e.g. age, gender, martial status, type of stroke, thrombolysis / thrombectomy, previous stroke, other cardiovascular disease, days since the stroke and group affiliation) were obtained as baseline measurements. Univariate analysis and multiple linear regression analysis were used to assess whether any of the baseline variables could predict walking speed at discharge. Results: Four variables turned out to be statistically significant predictors of walking speed at discharge: Bergs balance scale, the 10 meter walk test on admission, other cardiovascular disease and group affiliations. Two prediction models explained 53% (Bergs balance scale, the 10 meter walk test, other cardiovascular disease and group affiliations), and 57% (the 10 meter walk test on admission, other cardiovascular disease and group affiliations) of the variance in walking speed at discharge Conclusions: The use of predictors found in this study may help a therapist set realistic rehabilitation goals, choose the right interventions and contribute to the discharge planning in stroke patients. However, the prediction models developed in this study cannot yet be used in clinical practice as no prediction models should be implemented in practice until they have at least been validated on one other group of individuals. Further research is therefore necessary.