Український вісник ПСИХОНЕВРОЛОГІЇ

Науково-практичний медичний журнал
ISSN 2079-0325(p)
DOI 10.36927/2079-0325

ЗВ’ЯЗОК МІЖ ПОКАЗНИКАМИ ВОЛЮМЕТРІЇ ГОЛОВНОГО МОЗКУ ТА ЯКІСТЮ ЖИТТЯ У ХВОРИХ НА РОЗСІЯНИЙ СКЛЕРОЗ ДІТЕЙ: КОРЕЛЯЦІЙНИЙ АНАЛІЗ ТА НЕЙРОБІОЛОГІЧНІ ОСНОВИ

Тип статті

Рубрика

Індекс УДК:

Анотація

Розсіяний склероз (РС) із початком у дитячому віці є рідкісною, але суттєвою загрозою для здоров’я дітей. Він має специфічні клінічні та патофізіологічні особливості як порівняти із початком у дорослому віці. Якість життя (ЯЖ) є ключовим індикатором загального благополуччя хворих на РС дітей, проте її взаємозв’язок з об’єктивними нейробіологічними маркерами, як-от об’єм структур головного мозку, залишається недостатньо вивченим у  педіатричній популяції. Метою цього дослідження було визначення кореляційних зв’язків між  показниками волюметрії головного мозку та  індексами ЯЖ, оціненими за опитувальником PEDSQL 4.0, у когорті дітей із РС. Дослідження охопило 39 хворих на РС дітей. Для  аналізу зв’язків між  суб’єктивною оцінкою ЯЖ та  об’єктивними МРТ даними використаний коефіцієнт кореляції Спірмена (R).

Встановлено значущі кореляції між  ЯЖ за  самооцінкою дітей та  об’ємами основних структур головного мозку. Зокрема, виявлено сильний прямий зв’язок з  волюметрією таламуса (до R = 0,55). Оцінки ЯЖ за  опитувальниками, надані батьками (проксі-оцінка), не  виявили значущих кореляційних зв’язків з  жодним із  волюметричних показників. Ці результати підкреслюють важливість волюметрії таламуса як потенційного морфометричного біомаркера прогресування хвороби, який корелює із суб’єктивним сприйняттям пацієнтом з  POMS свого стану. Незважаючи на  виявлену розбіжність між  самооцінкою дітей та  оцінкою батьків, ми  дотримуємося думки про важливість інтеграції обох точок зору, щоб  забезпечити всебічну оцінку стану дитини в  клінічній практиці та  подальших дослідженнях.

Сторінки

Рік / Номер журналу

Перелiк використаної лiтератури

  1. Clivlend Clinic, Neurological Institute. Pediatric-Onset Multiple Sclerosis. https://my.clevelandclinic.org/departments/neurological/depts/multiple-sclerosis/ms-approaches/pediatriconset-multiple-sclerosis
  2. Waldman A, Ness J, Pohl D, et al. Pediatric multiple sclerosis: Clinical features and outcome. Neurology. 2016;87(9 Suppl 2):S74- S81. doi:https://doi.org/1212/WNL.0000000000003028
  3. Hacohen Y, Eshaghi A. Multiple Sclerosis in Children and Adults: Does Age Matter?. Neurology. 2021;97(20):929-930 doi:https://doi.org/1212/WNL.0000000000012866
  4. Mastorci F, Lazzeri MFL, Ait-Ali L, Festa P, Pingitore A. Chronic Disease in Pediatric Population—A Narrative Review of Psychosocial Dimensions and Strategies for Management. Children. 2025; 12(8):967. https://doi.org/10.3390/children12080967
  5. Pinquart M. Health-Related Quality of Life of Young People With and Without Chronic Conditions. J Pediatr Psychol. 2020;45(7):780-792. doi:https://doi.org/1093/jpepsy/jsaa052
  6. Ekmekci O. Pediatric Multiple Sclerosis and Cognition: A Review of Clinical, Neuropsychologic, and Neuroradiologic Features. Behav Neurol. 2017;2017:1463570. doi:https://doi.org/1155/2017/1463570. 2017:1463570. doi: https://doi.org/10.1155/2017/1463570
  7. Tarantino S, Proietti Checchi M, Papetti L, Monte G, Ferilli MAN, Valeriani M. Neuropsychological performances, quality of life, and psychological issues in pediatric onset multiple sclerosis: a narrative review. Neurol Sci. 2024;45(5):1913-1930. doi:https://doi.org/1007/s10072-023-07281-y
  8. Varni JW, Seid M, Kurtin PS. PedsQL 4.0: reliability and validity of the Pediatric Quality of Life Inventory version 4.0 generic core scales in healthy and patient populations. Med Care. 2001;39(8):800-812. doi: https://doi.org/10.1097/00005650-200108000-00006
  9. Brune S, Høgestøl EA, Cengija V, et al. LesionQuant for Assessment of MRI in Multiple Sclerosis-A Promising Supplement to the Visual Scan Inspection. Front Neurol. 2020;11:546744. Published 2020 Dec 11. doi: https://doi.org/10.3389/fneur.2020.546744
  10. Marek J, Bachurska D, Wolak T, Borowiec A, Sajdek M, Maj E. Quantitative brain volumetry in neurological disorders: from disease mechanisms to software solutions. Pol J Radiol. 2025;90:e299-e306. Published 2025 Jun 11. doi: https://doi.org/5114/ pjr/203781
  11. The Role of Volumetric Neuroimaging in the Evaluation of Multiple Sclerosis. March 31, 2016. https://www.cortechs.ai/volumetric-neuroimaging-ms
  12. Dwyer MG, Bergsland N, Ramasamy DP, Jakimovski D, Weinstock-Guttman B, Zivadinov R. Atrophied Brain Lesion Volume: A New Imaging Biomarker in Multiple Sclerosis. J Neuroimaging. 2018;28(5):490-495. doi: https://doi.org/10.1111/jon.12527
  13. Brain volume changes may be key indicator for MS progression. Last updated: 15th June 2018. https://www.msif.org/news/2018/06/15/brain-volume-changes-may-be-keyindicator-for-ms-progression/
  14. Varni JW. The PedsQL. Measurement Model for the Pediatric Quality of Life Invertory. About the Model. https://www.pedsql.org/about_pedsql.html
  15. Varni JW. The PedsQL. Measurement Model for the Pediatric Quality of Life Invertory. Newsletter. https://www.pedsql.org/pedsql2.html
  16. Sattoe JN, van Staa A, Moll HA; On Your Own Feet Research Group. The proxy problem anatomized: child-parent disagreement in health related quality of life reports of chronically ill adolescents. Health Qual Life Outcomes. 2012;10:10. Published 2012 Jan 25. doi:https://doi.org/1186/1477-7525-10-10
  17. Lam W, Ngai FW, Chan KYY, et al. Agreement Between Child Self-Report With Parent Proxy Report on the Quality of Life of Children With Medical Complexity: A Cross-Sectional Study. Nurs Health Sci. 2025;27(2):e70103. doi:https://doi.org/1111/nhs.70103
  18. Armin M, Daniel Ontaneda D. Thalamic Injury and Cognition in Multiple Sclerosis. Front Neurol. 202;11:623914. Published 2021 Feb 5. doi:https://doi.org/3389/fneur.2020.623914
  19. Koubiyr I, Krijnen EA, Eijlers AJC et al. Longitudinal fibre-specific white matter damage predicts cognitive decline in multiple sclerosis. Brain Commun. 2024;6(1):fcae018. Published 2024 Jan 27. doi:https://doi.org/1093/braincomms/fcae018
  20. Hulst HE, Steenwijk MD, Versteeg A, et al. Cognitive impairment in MS Impact of white matter integrity, gray matter volume, and lesions. Neurology. 2013;80 (11) :1025-1032 doi: https://doi.org/10.1212/WNL.0b013e31828726cc