Accuracy of the Upper Limb Prediction Algorithm PREP2 Applied 2 Weeks Poststroke: A Prospective Longitudinal Study

Lundquist CB et al., Neurorehabil Neural Repair. 2021 Jan;35(1):68-78

뇌졸중 환자의 상지 기능 회복을 예측하기 위한 알고리즘의 대부분은 상지 기능 손상이 심하지 않은 환자들에서만 정확하다는 제한점을 가지고 있다. Stinear 등은 회복 잠재력 예측(Predict Recovery Potential (PREP)) 알고리즘(DOI: 10.1093/brain/aws146)을 수정한 회복 잠재력 예측(Predict Recovery Potential (PREP2)) 알고리즘-2nd version (DOI: 10.1002/acn3.488) (fig 1)을 개발하였고, 수정된 PREP2 알고리즘의 전반적 예측력을 75%로 계산하였다. PREP2 알고리즘은 급성기 뇌졸중 환자를 대상으로 뇌졸중 발생 3일에 어깨 외전 손가락 신전 (Shoulder Abduction Finger Extension; SAFE), National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), 운동유발전위(MEPs) 검사를 시행하는데, 급성기에 이러한 평가를 시행하기에 불가능한 경우가 있다.

따라서, 이 전향적 연구에서는 18세 이상의 아급성기 뇌졸중 환자를 대상으로 PREP2 알고리즘의 정확성을 보고자 하였다. SAFE 점수, MEPs는 뇌졸중 발생 후 2주에 시행하였다. 뇌졸중 3개월 후의 상지 기능을 Action Research Arm Test (ARAT) 상 4 범주(Excellent, Good, Limited, Poor)로 예측하였고, 그 예측 범주를 실제 ARAT와 비교하여, 예측 정확도를 correct classification rate (CCR)을 사용하여 계산하였다.

91명의 환자에서 PREP2 알고리즘의 전반적 CCR은 60% (95% CI 50%-71%)였다(table 3). 4 범주로 나누어 계산하면 Limited 범주에서 가장 낮은 CCR 33% (95% CI 4%-85%)을 보였고, Poor 범주에서 가장 높은 CCR 78% (95% CI 43%-95%)을 보였다. 본 연구에서 측정된 전반적인 CCR 60%는 PREP2 알고리즘 개발자들이 보고한 전반적인 CCR 75%에 비해서 의미 있게 낮은 값(p<0.001)을 보였다. 따라서, 뇌졸중 후 2주 시점에서 PREP2 알고리즘을 임상적으로 적용하기에는 부족한 것으로 보인다. 단지, PREP2 알고리즘은 이미 잘 회복된 환자에서의 좋은 상지 기능을 예측하는 것과 지속적으로 심한 상지 마비가 있는 환자에서 나쁜 상지 기능을 예측하는 데에는 사용될 수 있을 것으로 보인다.