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a Service de Neuroéducation, Hôpitaux Universitaires de Genève, Genève; b Neurozentrum, Luzerner Kantonsspital, Luzern
Trotz Fortschritten in der Akuttherapie bleibt der Hirnschlag die häufigste Ursache von Behinderungen im Erwachsenenalter. Viele Patienten erholen sich zumindest teilweise von den anfänglichen neurologischen Defiziten, wobei der grösste Anteil der Verbesserung in den ersten 3–4 Monaten nach dem Schlaganfall stattfindet. Neuere Daten zeigen nun zwei unterschiedliche Verlaufsmuster von neurologischen Defiziten während der Neurorehabilitation in den ersten 3–6 Monaten. Diese Muster wurden zuerst bei motorischen Defiziten erkannt [1, 2], betreffen jedoch auch Sprachstörungen [3] und den hemispatialen Neglekt [3, 4].
Das erste Muster betrifft die Mehrheit der Patienten. Bei diesen Patienten (schwarze Quadrate in Abb. 1) erfolgt die Erholung der neurologischen Funktionen in einer gewissen Proportion zum initialen Defizit [1–3, 5]. Wie in Abbildung 1 zu sehen, erfahren Patienten mit schwerer anfänglicher Störung (x-Achse, rechts) absolut gesehen den grössten Funktionszuwachs (y-Achse). Da er aber bei allen Patienten in dieser Gruppe bei einer fixen Proportion (ca. 70%) der verlorenen Funktion bleibt, ist ein anfänglich schweres Defizit dennoch mit einem schlechteren Outcome verbunden. Da dieses Verlaufsmuster sowohl bei motorischen wie auch bei kognitiven Defiziten auftritt, könnten gemeinsame Grundprinzipien der Hirnplastizität wirksam sein.
Eine zweite Gruppe umfasst Patienten mit schweren Ausfällen, die keine oder nur geringe Verbesserungen zeigen (weisse Kreise in Abb. 1). Bei diesen Patienten kommen somit die üblichen Prinzipien der Plastizität nicht zur Entfaltung und sie haben daher die deutlich schlechteste Prognose. Bei der Armmotorik wurde kürzlich gezeigt, dass solch negative Verläufe bei schwerer Schädigung des kortikospinalen Trakts auftreten. Bei Patienten mit schwerer Armparese sind fehlende motorisch evozierte Potentiale [6] oder hochgradige Schädigungen der Pyramidenbahn in der Bildgebung [7, 8] verlässliche Prädiktoren für ein schlechtes Verlaufsmuster. Bei der Aphasie und dem Neglekt ist die anatomische Grundlage schlechter Verläufe nicht bekannt.
Die zweite Gruppe von Patienten profitiert derzeit nicht zufriedenstellend von den verfügbaren Therapien. Es wird von entscheidender Bedeutung sein, wirksamere Behandlungen für diese Gruppe zu entwickeln [9]. Standardisierte klinische Untersuchungen wie die Fugl-Meyer-Skala geben nützliche prognostische Informationen über die zu erwartende Rückbildung von Ausfällen und können gut mit apparativen Methoden kombiniert werden.
Disclosure statement
Die Autoren haben keine finanziellen oder persönlichen Verbindungen im Zusammenhang mit diesem Beitrag deklariert.
Credits
Kopfbild: Science Photo Library / Alamy Stock Photo
Korrespondenzadresse
Prof. Dr. med.
Adrian G. Guggisberg
Hopitaux Universitaires de Geneve
Av. de Beau-Séjour 26
CH-1211 Genève
Adrian.Guggisberg[at]
hcuge.ch
Literatur
1 Prabhakaran S, Zarahn E, Riley C, et al. Inter-individual variability in the capacity for motor recovery after ischemic stroke. Neurorehabil Neural Repair. 2008;22:64–71.
2 Winters C, van Wegen EE, Daffertshofer A, Kwakkel G. Generalizability of the Proportional Recovery Model for the Upper Extremity After an Ischemic Stroke. Neurorehabil Neural Repair. 2015;29:614–22.
3 Marchi NA, Ptak R, Di Pietro M, Schnider A, Guggisberg AG. Principles of proportional recovery after stroke generalize to neglect and aphasia. Eur J Neurol. 2017;24:1084–7.
4 Winters C, van Wegen EE, Daffertshofer A, Kwakkel G. Generalizability of the Maximum Proportional Recovery Rule to Visuospatial Neglect Early Poststroke. Neurorehabil Neural Repair. 2016.
5 Bonkhoff AK, Hope T, Bzdok D, Guggisberg AG, Hawe RL, Dukelow SP, et al. Bringing proportional recovery into proportion: Bayesian modelling of post-stroke motor impairment. Brain. 2020;143:2189–206.
6 Byblow WD, Stinear CM, Barber PA, Petoe MA, Ackerley SJ. Proportional recovery after stroke depends on corticomotor integrity. Ann Neurol. 2015;78:848–59.
7 Buch ER, Rizk S, Nicolo P, Cohen LG, Schnider A, Guggisberg AG. Predicting motor improvement after stroke with clinical assessment and diffusion tensor imaging. Neurology. 2016;86:1924–5.
8 Feng W, Wang J, Chhatbar PY, et al. Corticospinal tract lesion load: An imaging biomarker for stroke motor outcomes. Ann Neurol. 2015;78:860–70.
9 Coscia M, Wessel MJ, Chaudary U, Millán JDR, Micera S, Guggisberg A, et al. Neurotechnology-aided interventions for upper limb motor rehabilitation in severe chronic stroke. Brain. 2019;142:2182–97.
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