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Artículo de método

Factores asociados con la hipotensión ortostática en pacientes con enfermedad de Parkinson: una revisión sistemática y metanálisis

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DOI:

10.3791/69191

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14 de octubre de 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

En este artículo

Resumen

Este estudio resume y cuantifica los factores asociados con la hipotensión ortostática en pacientes con enfermedad de Parkinson.

Resumen

La hipotensión ortostática (OH) es un síntoma no motor prevalente en la enfermedad de Parkinson (EP), lo que aumenta el riesgo de caídas y mortalidad. Este estudio tuvo como objetivo identificar y cuantificar los factores asociados con OH en pacientes con EP. Se realizó una búsqueda exhaustiva en nueve bases de datos, PubMed, CINAHL, Web of Science, Scopus, Cochrane Library, Embase, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Biology Medicine (CBM) y Wanfang, que abarca artículos desde el inicio de la base de datos hasta el 27 de noviembre de 2024. Dos investigadores examinaron de forma independiente los títulos, resúmenes y textos completos, evaluando la calidad metodológica de los estudios. Los datos relevantes se analizaron mediante metanálisis utilizando el software R. Se incluyeron diecinueve estudios de calidad moderada a alta. El análisis reveló asociaciones significativas entre la OH relacionada con la EP y varios factores independientes: edad (OR = 1,06; IC 95%: 1,05-1,08; I2 = 78%; P < 0,01), estadio de Hoehn-Yahr (estadio H-Y) (OR = 1,57; IC 95%: 1,09-2,26; I2 = 51%; P = 0,02), hemoglobina A1c (HbA1c) (OR = 2,08; IC 95%: 1,28-3,38; I2 = 0%; P < 0,01), Trastorno de la Conducta del Sueño REM (RBD) (OR = 5,83; IC 95%: 2,70-12,61; I2 = 24%; P < 0,01), dosis diaria equivalente a levodopa (LEDD) (OR = 1,00; IC 95%: 1,00-1,01; I2 = 79%; P = 0,06), disfunción autonómica de la EP (SCOPA-AUT) (OR = 1,15; IC 95%: 0,99-1,34; I2 = 94%; P = 0,06) e hipertensión arterial (OR = 3,86; IC 95%: 1,25-11,90; I2 = 71%; P = 0,02). Estos hallazgos sugieren que factores como la edad, el estadio H-Y, la HbA1c, LEDD, SCOPA-AUT, hipertensión y RBD están asociados con OH relacionado con la EP. Es esencial realizar más estudios de investigación para refinar las estrategias de prevención.

Introducción

Después de la enfermedad de Alzheimer, la enfermedad de Parkinson (EP) es el segundo trastorno neurodegenerativo más común en la población anciana1. La hipotensión ortostática (OH) es prevalente en la DP2, afectando entre el 30,1% y el 60% de los pacientes 3,4. A pesar de su alta prevalencia, el OH a menudo es poco reconocido y subestimado debido a su naturaleza asintomática, lo que complica la detección 5,6. Los síntomas comunes de OH en pacientes con EP incluyen mareos, visión borrosa y pérdida transitoria del conocimiento7, todo lo cual contribuye a la inestabilidad postural y un mayor riesgo de caídas. La investigación de Francois et al. demostró que los pacientes con EP con OH experimentaron tasas significativamente más altas de hospitalizaciones relacionadas con caídas (7% frente a 3%) y visitas a la sala de emergencias (18% frente a 10%) en comparación con aquellos sin OH8. Además, la OH está relacionada con la aparición de enfermedades cardiovasculares, demencia y fragilidad 9,10,11,12. La presencia de OH limita severamente las actividades diarias, disminuye la calidad de vida13 y eleva el riesgo de discapacidad y mortalidad14,15.

Dadas estas consecuencias, la detección temprana y el manejo de la OH relacionada con la EP son esenciales. Identificar los factores que contribuyen a su desarrollo en pacientes con EP es crucial para la prevención. Sin embargo, la mayoría de los estudios existentes han abordado principalmente cómo la PD-OH sirve como un factor de riesgo que influye en los resultados de la enfermedad16. Además, el impacto de varios factores en la PD-OH sigue siendo insuficientemente explorado y polémico. Por ejemplo, un estudio de Yin et al.17 sugirió que la etapa de Hoehn-Yahr (H-Y) es predictiva del inicio de la PD-OH, mientras que Ou et al.18 identificaron la función cognitiva como un factor de riesgo significativo. Sin embargo, varios estudios no han podido corroborar estos hallazgos, lo que indica que ni la función cognitiva 19,20,21 ni el estadio H-Y 22,23 se correlacionan consistentemente con el desarrollo de PD-OH. Este debate en curso merece una mayor investigación.

Los metaanálisis previos sobre PD-OH se han centrado predominantemente en la prevalencia y el uso de medicamentos24,25. Sin embargo, faltan análisis exhaustivos que resuman los factores que contribuyen a la aparición de la PD-OH. Este estudio tiene como objetivo abordar esta brecha mediante el empleo de métodos estadísticos cuantitativos para explorar los factores asociados con el desarrollo de PD-OH, desafiando las suposiciones convencionales y proporcionando una base sólida y basada en evidencia para estrategias preventivas.

Los criterios de elegibilidad para este estudio incluyeron: (a) estudios observacionales, como diseños de casos y controles, de cohortes o transversales; (b) poblaciones que cumplen con los criterios de diagnóstico clínico para la EP; (c) la medida de resultado es la aparición de OH en pacientes con EP; (d) comparación de al menos dos grupos, uno formado por pacientes con EP sin OH y el otro por pacientes con EP con OH.

Los criterios de exclusión fueron los siguientes: (a) revisiones, resúmenes de conferencias y comentarios; b) estudios que carecen de disponibilidad de texto completo; c) estudios con datos incompletos o insuficientes; d) estudios en los que no se hayan podido obtener los datos necesarios.

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Protocolo

Este estudio se realizó de acuerdo con las directrices PRISMA26. Fue registrado en PROSPERO (CRD42023397565).

1. Instalación del software

  1. Instalación del software R
    1. Visite el sitio web oficial del software R (consulte la tabla de materiales). Haga clic en Descargar R para Windows, seleccione base y haga clic en Descargar. Elija la versión de instalación de la plataforma adecuada para descargar el paquete de instalación.
    2. Ejecute el archivo ejecutable haciendo doble clic en él, luego siga las instrucciones de instalación: Haga clic en Siguiente, seleccione el directorio de instalación deseado y continúe con Siguiente. Complete la configuración seleccionando Finalizar.
  2. Instalación del software EndNote 21
    1. Acceda al sitio web oficial de EndNote (consulte la Tabla de materiales) para obtener el paquete de instalación de EndNote 21 en formato ZIP.
    2. Extraiga el archivo ZIP en un directorio local. Inicie el instalador haciendo doble clic en él y siga las instrucciones de configuración: Haga clic en Siguiente, revise la pantalla "Bienvenido a EndNote 21.0", introduzca la clave del producto, rellene los datos del usuario, acepte los términos de la licencia, elija Instalación típica y finaliceseleccionando Fin.

2. Fuentes de datos y estrategia de búsqueda

  1. Desarrollar una estrategia de búsqueda detallada que incorpore términos temáticos MeSH (Medical Subject Headings) y términos de texto libre basados en los temas de investigación "enfermedad de Parkinson", "hipotensión ortostática" y "factores".
    NOTA: El período de búsqueda abarcó desde el establecimiento de las bases de datos hasta el 27 de noviembre de 2024, sin restricciones sobre el estado de publicación, el país o el idioma. La estrategia de búsqueda completa utilizada en este estudio está documentada en el Archivo Complementario 1.
  2. Realizar búsquedas exhaustivas en nueve bases de datos: PubMed, Web of Science, Scopus, Cochrane Library, Embase, CINAHL, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Biology Medicine (CBM) y Wanfang Database (ver Tabla de materiales). Además, en este estudio se consideraron resultados de investigación relevantes de Google Scholar. Por ejemplo, en PubMed: Navegue a la plataforma de base de datos en línea de PubMed. Ingrese la estrategia de búsqueda siguiendo las pautas de sintaxis de consulta de PubMed. La consulta de búsqueda en esta investigación fue la siguiente (ver Figura complementaria 1A)
    1. Enfermedad de Parkinson
      1. Términos MeSH: Enfermedad de Parkinson
      2. Título/ RESUMEN: "Enfermedad de Parkinson" O "Enfermedad de Parkinson idiopática" O "Enfermedad de Parkinson con cuerpos de Lewy" O "Enfermedad de Parkinson idiopática" O "Enfermedad de Parkinson con cuerpos de Lewy" O "Enfermedad de Parkinson idiopática" O "Enfermedad de Parkinson" O "Enfermedad de Parkinson idiopática" O "Enfermedad de Parkinson con cuerpos de Lewy" O "Parkinsonismo primario" O "Parkinsonismo primario" O "Parálisis agitante".
      3. 2.2.1.1 O 2.2.1.2.
    2. Hipotensión Ortostática
      1. Términos MeSH: Hipotensión Ortostática
      2. RESUMEN: "Hipotensión Ortostática" O "Hipotensión Postural" O "Hipotensión Postural" O "Hipotensión Ortostática".
      3. 2.2.2.1 O 2.2.2.2.
    3. Factor de riesgo
      1. Título/ RESUMEN: "factor de riesgo*" O "factor relevante*" O "predictor" O "factor asociado*" O "correlacionado" O "factor de influencia*"
      2. 2.2.1.3 Y 2.2.2.3 Y 2.2.3.1
  3. Exporte todos los registros recuperados de PubMed y guárdelos como un archivo (consulte la Figura complementaria 1B).
  4. Llevar a cabo el proceso de selección de la literatura.
    NOTA: La literatura exportada desde PubMed se utilizó para demostrar cómo administrar y filtrar referencias en EndNote.
    1. Importe los resultados de la búsqueda seleccionando: Archivo > Opciones de importación >, luego elija PubMed (NLM) en Opciones de importación y haga clic en Importar (consulte la Figura complementaria 2A).
    2. Establezca los grupos de criterios de inclusión y exclusión haciendo clic con el botón derecho en la carpeta Mis grupos en el panel izquierdo de EndNote y seleccionando Crear grupo. Agregue referencias a los grupos correspondientes arrastrándolos y soltándolos o haciendo clic con el botón derecho en las referencias de destino, seleccionando Agregar referencias a y eligiendo el grupo apropiado (Figura complementaria 2B).
    3. Elimine las referencias duplicadas navegando a Biblioteca > Buscar duplicados > Cancelar, que genera un grupo de referencias duplicadas temporal con todos los duplicados preseleccionados. Arrastre las referencias resaltadas a la carpeta Papelera para eliminarlas. Realice una revisión manual final para asegurarse de que no se hayan pasado por alto duplicados (Figura complementaria 2C).
      NOTA: Los estudios fueron examinados de forma independiente por dos investigadores que utilizaron la versión 21 de EndNote. En la primera fase de selección, se excluyeron los artículos no relacionados con la OH en pacientes con EP en función de los títulos y resúmenes. En la segunda fase, los textos completos fueron revisados por ambos investigadores de acuerdo con los criterios de inclusión y exclusión. Cualquier desacuerdo se resolvió mediante discusión con un tercer investigador.
  5. Genere un diagrama PRISMA en Microsoft Word para visualizar el recuento de estudios incluidos y excluidos junto con sus respectivos criterios de exclusión (consulte el Archivo complementario 2).

3. Extracción de datos

  1. Utilice la plantilla de Excel desarrollada para registrar sistemáticamente los elementos de datos clave de cada estudio seleccionado. Extraer los siguientes datos: primer autor, año de publicación, país, tipo de estudio, duración del estudio, tamaño de la muestra, edad (media ± desviación estándar/rango de edad), número de mujeres, número de individuos con OH y factores asociados.
    NOTA: Los datos fueron extraídos y conciliados de forma independiente por dos investigadores, y cualquier discrepancia e incertidumbre fue revisada por un tercer investigador.

4. Evaluación de la calidad

  1. Evaluar la calidad metodológica de los estudios de casos y controles y de cohortes utilizando la Escala de Newcastle-Ottawa (NOS). Tenga en cuenta que la escala incluye 8 elementos en 3 secciones con un total de 9 puntuaciones. Una puntuación de 0-3 indica baja calidad, 4-6 indica calidad media y 7-9 indica alta calidad27 (ver Archivo complementario 3).
    NOTA: Dos investigadores evaluaron de forma independiente la calidad de la literatura, y los desacuerdos se resolvieron mediante discusión o por un tercer investigador.
  2. Resumir los resultados de la evaluación de la calidad de la literatura en una tabla, clasificándolos en estudios de cohortes y de casos y controles.
    NOTA: Los resultados de la evaluación de la calidad de la literatura se resumieron clasificándolos en estudios de cohortes y estudios de casos y controles en una tabla.

5. Meta-análisis

NOTA: El metanálisis se realizó utilizando el software R. Las variables con definiciones homogéneas informadas en al menos dos estudios se agregaron y se presentaron como odds ratios (OR) con intervalos de confianza (IC) del 95%. El impacto de estas variables se evaluó agrupando los datos. Un valor de p ≤ 0,05 se consideró estadísticamente significativo. La heterogeneidad de los estudios incluidos se evaluó mediante la prueba Q de Cochran (con un nivel de significación establecido en P = 0,10) y la estadística I2 . Se aplicó un modelo de efectos aleatorios cuando el estadístico I2 fue ≥ 50% o P≤ 0,10. De lo contrario, se utilizó un modelo de efectos fijos. El análisis de sensibilidad se realizó modificando el modelo de efecto para evaluar la solidez de los resultados combinados. Se empleó metarregresión para identificar posibles fuentes de heterogeneidad. Además, se utilizó la prueba de Egger para detectar posibles sesgos de publicación. En presencia de sesgo de publicación, se aplicó el método de recorte y relleno para evaluar su impacto en la sensibilidad y solidez de los resultados agrupados.

  1. Ingrese el primer autor del estudio, el año de publicación, el valor de OR y los límites superior e inferior del intervalo de confianza del 95% (UCI, LCI) en un archivo de Excel y guarde los datos en formato .csv (consulte la Figura complementaria 3A).
  2. Abra el software R, descargue el paquete Meta y cárguelo. Lea el archivo de datos en formato CSV guardado previamente, tome el logaritmo natural del valor OR y su intervalo de confianza del 95%, realice un metanálisis y genere diagramas de bosque. El código de ejecución para el análisis de "Edad" es el siguiente (ver Figura complementaria 3B, C)
    install.packages("meta")
    library("meta")
    m1<-read.csv(archivo="C:/Usuarios/DELL/Escritorio/age.csv")
    m1
    #forest trama
    meta1<-metagen(log(m1$or), (log(m1$uci)-log(m1$lci))/3.92, sm="or", data=m1, comb.fixed=F,comb.random=T, studlab=paste(Estudio))
    bosque(meta1)
    bosque(meta1, xlim=c(0.05, 10))
    forest(meta1, col.square="rojo", col.diamond="rojo", col.diamond.lines="negro")
    NOTA: El código de análisis para otros factores es idéntico; simplemente reemplace la "edad" con otros factores para ejecutarlo.

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Resultados

Este estudio siguió estrictamente los procedimientos y métodos descritos en el protocolo para realizar un metaanálisis. Los hallazgos incluyen: (1) la selección de 19 estudios originales relevantes; (2) la finalización de las evaluaciones de calidad para estos 19 artículos; y (3) la extracción y análisis cuantitativo de 14 factores influyentes para explorar su correlación con la aparición de OH en pacientes con EP. Los resultados combinados se consideraron estadísticamente significativos con un valor de p de ≤ 0,05.

...

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Discusión

Este estudio presenta un metaanálisis con el objetivode identificar y cuantificar los factores asociados con la OH en pacientes con EP. El análisis reveló que entre 14 factores, la edad, el estadio H-Y, la HbA1c, LEDD, SCOPA-AUT, la hipertensión y el RBD se asociaron significativamente con PD-OH. Este estudio demuestra además una fuerte asociación entre los niveles elevados de HbA1c y la hipotensión ortostática (OH), corroborando informes previos39,40

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Divulgaciones

Los autores declaran que no tienen ningún conflicto de intereses.

Agradecimientos

Este trabajo fue apoyado por el Programa de Ciencia y Tecnología de Sichuan (No. 2024YFFK0159), el Proyecto Especial del Hospital de la Comisión de Salud de Chengdu (WXLH202403127).

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
R sofeware  Tecnologías LucentVersión oficialR es a  Entorno de software para computación estadística y gráficos. R proporciona una amplia variedad de técnicas estadísticas y gráficas, y es altamente extensible. Sitio web oficial: https://www.r-project.org
EndnoteClarivateVersión oficialEndNote es una herramienta de gestión de referencias ampliamente utilizada para ayudarle a recopilar, organizar y compartir sus referencias. Sitio web oficial: https://endnote.com/downloads.
Microsoft Excel  MicrosoftVersión oficialMicrosoft Excel, un software de hoja de cálculo con una interfaz intuitiva, excelentes capacidades informáticas y herramientas de gráficos, es uno de los programas de procesamiento de datos más populares para computadoras personales.
Microsoft WordMicrosoftVersión oficialMicrosoft Word ofrece una serie de herramientas de creación de documentos fáciles de usar, así como un amplio conjunto de funciones para crear documentos complejos, así como formato de texto o manipulación de imágenes.
Sitios web de bases de datos
Pubmedhttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
Web de la cienciahttp://www.web de science.com/
  Scopushttps://www.scopus.com/
Biblioteca Cochranehttps://www.cochranelibrary.com/
Embasehttps://www.embase.com/
CINAHLhttps://www.ebsco.com/zh-cn/products/research-databases/cinahl-database
CNKIhttps://www.cnki.net/
CBMhttp://www.sinomed.ac.cn/
Wanfanghttps://c.wanfangdata.com.cn/

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