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Methodenartikel

Faktoren, die mit orthostatischer Hypotonie bei Parkinson-Patienten assoziiert sind: Eine systematische Überprüfung und Metaanalyse

933 Aufrufe

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DOI:

10.3791/69191

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14. Oktober 2025

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1School of Nursing, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, 2School of Nursing, Sun Yat-sen University, 3Department of Dermatology, Hospital of Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, 4School of Nursing, Sichuan Nursing Vocational College, 5Department of Endocrinology, Hospital of Chengdu University of Traditional Chinese Medicine

* These authors contributed equally

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Diese Studie fasst Faktoren zusammen, die mit orthostatischer Hypotonie bei Parkinson-Patienten assoziiert sind, und quantifiziert sie.

Zusammenfassung

Orthostatische Hypotonie (OH) ist ein weit verbreitetes nicht-motorisches Symptom bei der Parkinson-Krankheit (PD), das das Sturz- und Mortalitätsrisiko erhöht. Ziel dieser Studie war es, die mit OH bei Parkinson-Patienten assoziierten Faktoren zu identifizieren und zu quantifizieren. Es wurde eine umfassende Recherche in neun Datenbanken durchgeführt: PubMed, CINAHL, Web of Science, Scopus, Cochrane Library, Embase, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Biology Medicine (CBM) und Wanfang, die Artikel von der Einführung der Datenbank bis zum 27. November 2024 abdeckt. Zwei Forscher überprüften unabhängig voneinander Titel, Abstracts und Volltexte und bewerteten die methodische Qualität der Studien. Relevante Daten wurden durch Meta-Analyse mit der Software R analysiert. Neunzehn Studien von mittlerer bis hoher Qualität wurden eingeschlossen. Die Analyse ergab signifikante Assoziationen zwischen Parkinson-bedingter OH und mehreren unabhängigen Faktoren: Alter (OR = 1,06; 95% CI: 1,05-1,08; I2 = 78 %; P < 0,01), Hoehn-Yahr-Stadium (H-Y-Stadium) (OR = 1,57; 95%-KI: 1,09-2,26; I2 = 51 %; P = 0,02), Hämoglobin A1c (HbA1c) (OR = 2,08; 95% CI: 1,28-3,38; I2 = 0 %; P < 0,01), REM-Schlaf-Verhaltensstörung (RBD) (OR = 5,83; 95%-KI: 2,70-12,61; I2 = 24 %; P < 0,01), Levodopa-äquivalente Tagesdosis (LEDD) (OR = 1,00; 95 % KI: 1,00-1,01; I2 = 79 %; P = 0,06), PD-autonome Dysfunktion (SCOPA-AUT) (OR = 1,15; 95%-KI: 0,99-1,34; I2 = 94 %; P = 0,06) und Hypertonie (OR = 3,86; 95% CI: 1,25-11,90; I2 = 71 %; P = 0,02). Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Faktoren wie Alter, H-Y-Stadium, HbA1c, LEDD, SCOPA-AUT, Hypertonie und RBD mit Parkinson-bedingter OH assoziiert sind. Weitere Forschung ist unerlässlich, um Präventionsstrategien zu verfeinern.

Einleitung

Nach der Alzheimer-Krankheit ist die Parkinson-Krankheit (PD) die zweithäufigste neurodegenerative Erkrankung in der älteren Bevölkerung1. Orthostatische Hypotonie (OH) ist bei PD2 weit verbreitet und betrifft zwischen 30,1 % und 60 % der Patienten 3,4. Trotz seiner hohen Prävalenz wird OH aufgrund seiner asymptomatischen Natur oft unterschätzt und unterschätzt, was den Nachweis erschwert 5,6. Häufige Symptome von OH bei Parkinson-Patienten sind Schwindel, verschwommenes Sehen und vorübergehender Bewusstseinsverlust7, die alle zu Haltungsinstabilität und einem erhöhten Sturzrisiko beitragen. Untersuchungen von François et al. zeigten, dass Parkinson-Patienten mit OH im Vergleich zu Patienten ohne OH signifikant höhere Raten von sturzbedingten Krankenhausaufenthalten (7 % vs. 3 %) und Besuchen in der Notaufnahme (18 % vs. 10 %) aufwiesen. Darüber hinaus ist OH mit dem Auftreten von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Demenz und Gebrechlichkeit verbunden 9,10,11,12. Das Vorhandensein von OH schränkt die täglichen Aktivitäten stark ein, verringert die Lebensqualität13 und erhöht das Risiko von Behinderung und Mortalität14,15.

Angesichts dieser Folgen sind ein frühzeitiges Screening und Management von Parkinson-bedingter OH unerlässlich. Die Identifizierung der Faktoren, die zu seiner Entwicklung bei Parkinson-Patienten beitragen, ist entscheidend für die Prävention. Die meisten bestehenden Studien befassten sich jedoch in erster Linie mit der Frage, wie PD-OH als Risikofaktor für den Einfluss des Krankheitsverlaufs dient16. Darüber hinaus ist der Einfluss verschiedener Faktoren auf PD-OH nach wie vor unzureichend erforscht und umstritten. So deutete eine Studie von Yin et al.17 darauf hin, dass das Hoehn-Yahr (H-Y)-Stadium den Ausbruch von PD-OH prädiktiv ist, während Ou et al.18 die kognitive Funktion als signifikanten Risikofaktor identifizierten. Mehrere Studien konnten diese Ergebnisse jedoch nicht bestätigen, was darauf hindeutet, dass weder die kognitive Funktion 19,20,21 noch das H-Y-Stadium 22,23 konsistent mit der Entwicklung von PD-OH korrelieren. Diese anhaltende Debatte rechtfertigt weitere Untersuchungen.

Bisherige Metaanalysen zu PD-OH konzentrierten sich überwiegend auf die Prävalenz und den Medikamentenkonsum 24,25. Es fehlt jedoch an umfassenden Analysen, die die Faktoren zusammenfassen, die zum Auftreten von PD-OH beitragen. Diese Studie zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem quantitative statistische Methoden eingesetzt werden, um die mit der Entwicklung von PD-OH verbundenen Faktoren zu untersuchen, konventionelle Annahmen in Frage zu stellen und eine robuste, evidenzbasierte Grundlage für Präventionsstrategien zu schaffen.

Zu den Zulassungskriterien für diese Studie gehörten: (a) Beobachtungsstudien, wie z. B. Fall-Kontroll-, Kohorten- oder Querschnittsdesigns; b) Bevölkerungsgruppen, die die klinischen Diagnosekriterien für Parkinson erfüllen; (c) das Ergebnismaß ist das Auftreten von OH bei Parkinson-Patienten; d) Vergleich von mindestens zwei Gruppen, von denen die eine aus Parkinson-Patienten ohne OH und die andere aus Parkinson-Patienten mit OH besteht.

Die Ausschlusskriterien waren wie folgt: (a) Rezensionen, Konferenzzusammenfassungen und Kommentare; b) Studien, für die kein Volltext verfügbar ist; c) Studien mit unvollständigen oder unzureichenden Daten; d) Studien, für die die erforderlichen Daten nicht erhoben werden konnten.

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Protokoll

Diese Studie wurde in Übereinstimmung mit den PRISMA-Richtlinien (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis)26 durchgeführt. Es wurde in PROSPERO (CRD42023397565) registriert.

1. Installation der Software

  1. Installation der R-Software
    1. Besuchen Sie die offizielle R-Software-Website (siehe Materialtabelle). Klicken Sie auf Download R für Windows, wählen Sie Basis aus und klicken Sie auf Download. Wählen Sie die entsprechende Plattforminstallationsversion aus, um das Installationspaket herunterzuladen.
    2. Führen Sie die ausführbare Datei aus, indem Sie darauf doppelklicken, und folgen Sie dann den Installationsanweisungen: Klicken Sie auf Weiter, wählen Sie das gewünschte Installationsverzeichnis aus und fahren Sie mit Weiter fort. Schließen Sie die Einrichtung ab, indem Sie Fertig stellen auswählen.
  2. Installation der EndNote 21-Software
    1. Rufen Sie die offizielle EndNote-Website auf (siehe Materialtabelle) auf, um das EndNote 21-Installationspaket im ZIP-Format zu erhalten.
    2. Extrahieren Sie die ZIP-Datei in ein lokales Verzeichnis. Starten Sie das Installationsprogramm, indem Sie darauf doppelklicken, und folgen Sie den Anweisungen zur Einrichtung: Klicken Sie auf Weiter, überprüfen Sie den Bildschirm "Willkommen bei EndNote 21.0", geben Sie den Produktschlüssel ein, geben Sie die Benutzerdetails ein, akzeptieren Sie die Lizenzbedingungen, wählen Sie Typische Installation und schließen Siemit Schluss ab.

2. Datenquellen und Suchstrategie

  1. Entwicklung einer detaillierten Suchstrategie, die sowohl MeSH-Fachbegriffe (Medical Subject Headings) als auch Freitextbegriffe zu den Forschungsthemen "Parkinson-Krankheit", "Orthostatische Hypotonie" und "Faktoren" umfasst.
    HINWEIS: Der Suchzeitraum reichte von der Einrichtung der Datenbanken bis zum 27. November 2024, ohne Einschränkungen hinsichtlich Publikationsstatus, Land oder Sprache. Die vollständige Suchstrategie, die in dieser Studie verwendet wurde, ist in der Zusatzdatei 1 dokumentiert.
  2. Führen Sie umfassende Recherchen in neun Datenbanken durch: PubMed, Web of Science, Scopus, Cochrane Library, Embase, CINAHL, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Biology Medicine (CBM) und Wanfang Database (siehe Materialtabelle). Zusätzlich wurden in dieser Studie relevante Forschungsergebnisse aus Google Scholar berücksichtigt. Beispiel: In PubMed: Navigieren Sie zur Online-Datenbankplattform von PubMed. Geben Sie die Suchstrategie gemäß den PubMed-Richtlinien für die Abfragesyntax ein. Die Suchanfrage in dieser Untersuchung lautete wie folgt (siehe ergänzende Abbildung 1A)
    1. Parkinson-Krankheit
      1. MeSH Begriffe: Parkinson-Krankheit
      2. Titel/ZUSAMMENFASSUNG: "Parkinson-Krankheit" ODER "Idiopathische Parkinson-Krankheit" ODER "Lewy-Körper-Parkinson-Krankheit" ODER "Parkinson-Krankheit, idiopathisch" ODER "Parkinson-Krankheit, Lewy-Körper" ODER "Parkinson-Krankheit, idiopathisch" ODER "Parkinson-Krankheit" ODER "Idiopathische Parkinson-Krankheit" ODER "Lewy-Körper-Parkinson-Krankheit" ODER "Primärer Parkinsonismus" ODER "Parkinsonismus, primär" ODER "Paralysis Agitans".
      3. 2.2.1.1 ODER 2.2.1.2.
    2. Hypotonie, orthostatisch
      1. MeSH-Begriffe: Hypotonie, orthostatisch
      2. Titel/ ZUSAMMENFASSUNG: "Hypotonie, orthostatisch" ODER "Hypotonie, postural" ODER "posturale Hypotonie" ODER "orthostatische Hypotonie".
      3. 2.2.2.1 ODER 2.2.2.2.
    3. Risikofaktor
      1. Titel/ ZUSAMMENFASSUNG: "Risikofaktor*" ODER "relevanter Faktor*" ODER "Prädiktor" ODER "assoziierter Faktor*" ODER "Korrelat" ODER "Einflussfaktor*"
      2. 2.2.1.3 UND 2.2.2.3 UND 2.2.3.1
  3. Exportieren Sie alle abgerufenen Datensätze aus PubMed und speichern Sie sie als Datei (siehe Ergänzende Abbildung 1B).
  4. Führen Sie das Literaturscreening durch.
    HINWEIS: Aus PubMed exportierte Literatur wurde verwendet, um zu veranschaulichen, wie Referenzen in EndNote verwaltet und überprüft werden.
    1. Importieren Sie die Suchergebnisse, indem Sie Datei > Import->-Optionen auswählen, dann unter Importoptionen die Option PubMed (NLM) auswählen und auf Importieren klicken (siehe Ergänzende Abbildung 2A).
    2. Legen Sie die Einschluss- und Ausschlusskriteriengruppen fest, indem Sie mit der rechten Maustaste auf den Ordner "Meine Gruppen " im linken Bereich von EndNote klicken und Gruppe erstellen auswählen. Fügen Sie Verweise zu den entsprechenden Gruppen hinzu, indem Sie sie entweder per Drag & Drop verschieben oder indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Zielreferenzen klicken, Verweise hinzufügen auf auswählen und die entsprechende Gruppe auswählen (Ergänzende Abbildung 2B).
    3. Entfernen Sie doppelte Referenzen, indem Sie zu Bibliothek navigieren > Duplikate suchen > Abbrechen, wodurch eine temporäre Duplikatreferenzgruppe mit allen vorausgewählten Duplikaten generiert wird. Ziehen Sie die markierten Verweise in den Papierkorb, um sie zu entfernen. Führen Sie eine abschließende manuelle Überprüfung durch, um sicherzustellen, dass keine Duplikate übersehen wurden (Ergänzende Abbildung 2C).
      HINWEIS: Die Studien wurden unabhängig voneinander von zwei Forschern mit EndNote Version 21 gescreent. In der ersten Screening-Phase wurden Artikel, die nichts mit OH bei Parkinson-Patienten zu tun hatten, anhand von Titeln und Abstracts ausgeschlossen. In der zweiten Phase wurden die Volltexte von beiden Forschern nach den Ein- und Ausschlusskriterien begutachtet. Etwaige Meinungsverschiedenheiten wurden durch Gespräche mit einem dritten Forscher ausgeräumt.
  5. Generieren Sie ein PRISMA-Diagramm in Microsoft Word, um die Anzahl der eingeschlossenen und ausgeschlossenen Studien mit ihren jeweiligen Ausschlusskriterien zu visualisieren (siehe Zusatzdatei 2).

3. Datenextraktion

  1. Verwenden Sie die entwickelte Excel-Vorlage, um wichtige Datenelemente aus jeder ausgewählten Studie systematisch zu erfassen. Extrahieren Sie die folgenden Daten: Erstautor, Veröffentlichungsjahr, Land, Studientyp, Dauer der Studie, Stichprobengröße, Alter (mittlere ± Standardabweichung/Altersspanne), Anzahl der Frauen, Anzahl der Personen mit OH und damit verbundene Faktoren.
    HINWEIS: Die Daten wurden unabhängig voneinander extrahiert und von zwei Forschern abgeglichen, wobei alle Diskrepanzen und Unsicherheiten von einem dritten Forscher überprüft wurden.

4. Qualitätsbewertung

  1. Bewertung der methodischen Qualität von Fall-Kontroll- und Kohortenstudien anhand der Newcastle-Ottawa-Skala (NOS). Beachten Sie, dass die Skala 8 Elemente in 3 Abschnitten mit insgesamt 9 Punktzahlen umfasst. Eine Punktzahl von 0-3 steht für eine geringe Qualität, 4-6 für eine mittlere Qualität und 7-9 für eine hohe Qualität27 (siehe Zusatzdatei 3).
    HINWEIS: Zwei Forscher bewerteten unabhängig voneinander die Qualität der Literatur, wobei Meinungsverschiedenheiten durch Diskussion oder durch einen dritten Forscher gelöst wurden.
  2. Fassen Sie die Ergebnisse der Literaturqualitätsbewertung in einer Tabelle zusammen und kategorisieren Sie sie in Kohorten- und Fall-Kontroll-Studien.
    HINWEIS: Die Ergebnisse der Literaturqualitätsbewertung wurden zusammengefasst, indem sie in einer Tabelle in Kohortenstudien und Fall-Kontroll-Studien eingeteilt wurden.

5. Meta-Analyse

HINWEIS: Die Meta-Analyse wurde mit der Software R durchgeführt. Variablen mit homogenen Definitionen, die in mindestens zwei Studien berichtet wurden, wurden aggregiert und als Odds Ratios (ORs) mit 95% Konfidenzintervallen (CIs) dargestellt. Die Auswirkungen dieser Variablen wurden durch Zusammenlegung der Daten bewertet. Ein p-Wert ≤ 0,05 wurde als statistisch signifikant angesehen. Die Heterogenität der eingeschlossenen Studien wurde mit dem Cochran-Q-Test (mit einem Signifikanzniveau von P = 0,10) und derI2-Statistik bewertet. Ein Random-Effects-Modell wurde angewendet, wenndie I2-Statistik ≥ 50 % oder P≤ 0,10 betrug. Andernfalls wurde ein Modell mit festen Effekten verwendet. Die Sensitivitätsanalyse wurde durchgeführt, indem das Effektmodell modifiziert wurde, um die Robustheit der kombinierten Ergebnisse zu bewerten. Die Metaregression wurde eingesetzt, um potenzielle Quellen der Heterogenität zu identifizieren. Darüber hinaus wurde Eggers Test verwendet, um potenzielle Publikationsverzerrungen zu erkennen. Bei Vorliegen eines Publikationsbias wurde die Trim-and-Fill-Methode angewendet, um deren Einfluss auf die Sensitivität und Robustheit der gepoolten Ergebnisse zu bewerten.

  1. Geben Sie den Erstautor der Studie, das Publikationsjahr, den OR-Wert sowie die Ober- und Untergrenze des 95%-Konfidenzintervalls (UCI, LCI) in eine Excel-Datei ein und speichern Sie die Daten in .csv Format (siehe Ergänzende Abbildung 3A).
  2. Öffnen Sie die R-Software, laden Sie das Meta-Paket herunter und laden Sie es. Lesen Sie die vorab gespeicherte Datendatei im CSV-Format, nehmen Sie den natürlichen Logarithmus des OR-Werts und sein 95 %-Konfidenzintervall, führen Sie eine Metaanalyse durch und erstellen Sie Walddiagramme. Der Ausführungscode für die Analyse des "Alters" lautet wie folgt (siehe Ergänzende Abbildung 3B,C)
    install.packages("meta")
    Bibliothek("meta")
    m1<-read.csv(Datei="C:/Benutzer/DELL/Desktop/age.csv")
    M1
    #forest Handlung
    meta1<-metagen(log(m1$or), (log(m1$uci)-log(m1$lci))/3.92, sm="oder", data=m1, comb.fixed=F,comb.random=T, studlab=paste(Studie))
    Wald(meta1)
    forest(meta1, xlim=c(0.05, 10))
    forest(meta1, col.square="rot", col.diamond="rot", col.diamond.lines="schwarz")
    HINWEIS: Der Analysecode für die anderen Faktoren ist identisch. Ersetzen Sie einfach "Alter" durch andere Faktoren, um es auszuführen.

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Ergebnisse

Diese Studie hielt sich strikt an die im Protokoll beschriebenen Verfahren und Methoden zur Durchführung einer Metaanalyse. Zu den Ergebnissen gehören: (1) das Screening von 19 relevanten Originalstudien; (2) den Abschluss von Qualitätsbewertungen für diese 19 Artikel; und (3) die Extraktion und quantitative Analyse von 14 Einflussfaktoren, um ihre Korrelation mit dem Auftreten von OH bei Parkinson-Patienten zu untersuchen. Die kombinierten Ergebnisse wurden mit einem P-Wert von ≤ 0,05 als statistisch signifikant angeseh...

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Diskussion

Diese Studie stellt eine Metaanalyse vor, die darauf abzielt, dieFaktoren zu identifizieren und zu quantifizieren, die mit OH bei Parkinson-Patienten assoziiert sind. Die Analyse ergab, dass unter 14 Faktoren Alter, H-Y-Stadium, HbA1c, LEDD, SCOPA-AUT, Hypertonie und RBD signifikant mit PD-OH assoziiert waren. Diese Studie zeigt außerdem einen starken Zusammenhang zwischen erhöhten HbA1c-Spiegeln und orthostatischer Hypotonie (OH), was frühere Berichte bestätigt

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Offenlegungen

Die Autoren erklären, dass sie keinen Interessenkonflikt haben.

Danksagungen

Diese Arbeit wurde unterstützt durch das Sichuan Science and Technology Program (Nr. 2024YFFK0159), das Krankenhaus-Sonderprojekt der Chengdu Health Commission (WXLH202403127).

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
R sofeware  Lucent TechnologiesOffizielle VersionR ist a  Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. R bietet eine Vielzahl von statistischen und grafischen Techniken und ist hochgradig erweiterbar. Offizielle Website:https://www.r-project.org
EndnoteKlärenOffizielle VersionEndNote ist ein weit verbreitetes Tool zur Verwaltung von Referenzen, mit dem Sie Ihre Referenzen sammeln, organisieren und freigeben können. Offizielle Website: https://endnote.com/downloads.
Microsoft Excel   MicrosoftOffizielle VersionMicrosoft Excel, eine Tabellenkalkulationssoftware mit einer intuitiven Benutzeroberfläche, hervorragenden Rechenfunktionen und Diagrammwerkzeugen, ist eine der beliebtesten Datenverarbeitungssoftware für PCs.
Microsoft WordMicrosoftOffizielle VersionMicrosoft Word bietet eine Reihe von benutzerfreundlichen Tools zur Dokumentenerstellung sowie eine Vielzahl von Funktionen zum Erstellen komplexer Dokumente sowie zur Textformatierung oder Bildbearbeitung.
Datenbank Websites
Pubmedhttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
Netz der Wissenschafthttp://www.web von science.com/
  Scopushttps://www.scopus.com/
Cochrane-Bibliothekhttps://www.cochranelibrary.com/
Einbasenhttps://www.embase.com/
CINAHLhttps://www.ebsco.com/zh-cn/products/research-databases/cinahl-database
CNKI (Englisch)https://www.cnki.net/
CBM (Englisch)http://www.sinomed.ac.cn/
Wanfanghttps://c.wanfangdata.com.cn/

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