גורמי סיכון לדימום תוך-גולגולתי לאחר תרומבקטומי מכאנית (מתוך הכנס השנתי מטעם ה-AAN)

מדד קליני עשוי לסייע לרופאים לזהות את החולים לאחר תרומבקטומי מכאנית עד 24 שעות מאירוע מוחי המצויים בסיכון מוגבר להתפתחות דימום תוך-גולגולתי תסמיני, כך עולה מתוצאות מחקר חדש שהיו אמורים להתפרסם בכנס השנתי מטעם ה-American Academy of Neurology.

מדגם המחקר כלל 578 חולים בגיל ממוצע של 73 שנים, אשר הופנו להשלמת תרומבקטומי מכאנית בשל אירוע איסכמי חד. מבין אלו, 19 חולים (3.3%) אובחנו עם דימום תוך-גולגולתי תסמיני.

החוקרים השוו את הממצאים הקליניים וההדמייתיים בין חולים שפיתחו דימום תוך-גולגולתי תסמיני ואלו שלא פיתחו סיבוך זה. מהנתונים עלה כי מדד TICI (Thrombolysis in Cerebral Ischemia) הינו גורם מנבא של סיבוך זה, כאשר כל ירידה של יחידה אחת במדד זה לוותה בסיכון מוגבר לדימום תוך-גולגולתי תסמיני (יחס סיכויים של 5.13, P=0.002).

כל ירידה של נקודה אחת במדד ASPECTS (Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score) גם ניבאה סיכון מוגבר לדימום תוך-גולגולתי תסמיני (יחס סיכויים של 1.52, p=0.003). המרכיב המרכזי היה גודל מרכז האוטם, אשר היה מצוי במתאם עם מדד ASPECTS.

עוד מדווחים החוקרים כי כל עליה של 10 מ”ג/ד”ל בריכוז סוכר בדם לוותה בעליה של 7% בסיכון לדימום תוך-גולגולתי תסמיני (יחס סיכויים של 1.07, p=0.018).

לאחר מכן, החוקרים שילבו את המשתנים הללו למדד TAG score. כל עליה של יחידה אחת במדד משולב זה לוותה בסיכון מוגבר לדימום תוך-גולגולתי תסמיני (יחס סיכויים של 1.98, p<0.001).

החוקרים לא זיהו קשר בין טיפול ב-tPA (Tissue Plasminogen Activator) ובין הסיכון לדימום תוך-גולגולתי תסמיני. עם זאת, הם מציינים כי הדבר עשוי לנבוע מהמספר הקטן של חולים עם דימום תוך-גולגולתי תסמיני שנכללו במחקר.

החוקרים קוראים להשלים מחקרים נוספים במטרה לאשר את מערכת הניקוד החדשה ולבחון גישות להפחתת הסיכון לדימום תוך-גולגולתי.

מתוך הכנס השנתי מטעם ה-AAN

לידיעה במדסקייפ

תגובות רוצה להצטרף לדיון?

אין תגובות עדיין. היה הראשון להגיב!

מאמרים

חיזוי התפתחות שפה בילדים לאחר השתלת שבלול באמצעות AI

חיזוי התפתחות שפה בילדים לאחר השתלת שבלול באמצעות AI

מקור: JAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery
פרופ' יוסף אלידן
פרופ' יוסף אלידן
אין תגובות|11/01/2026

אפילו ששתל שבלול הוא הטיפול היעיל ביותר לחירשות עמוקה בילדים, קיים שוני רב בתוצאות השפתיות. המחקר נועד לבדוק אם מודל בינה מלאכותית (Deep Learning) יכול לנבא את ההצלחה השפתית על בסיס הדמיה טרום־ניתוחית.

כניסת צוות רפואי

הכניסה לאתר מותרת אך ורק לצוות הרפואי

לקבלת קוד אימות לנייד ולמייל, יש למלא את כתובת המייל ואת מספר הטלפון שלך

עדיין לא נרשמת? באפשרותך לבצע רישום כאן