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Article de méthode

Facteurs associés à l’hypotension orthostatique chez les patients atteints de la maladie de Parkinson : une revue systématique et une méta-analyse

936 vues

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DOI :

10.3791/69191

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14 octobre 2025

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

Dans cet article

Résumé

Cette étude résume et quantifie les facteurs associés à l’hypotension orthostatique chez les patients atteints de la maladie de Parkinson.

Résumé

L’hypotension orthostatique (OH) est un symptôme non moteur répandu dans la maladie de Parkinson (MP), augmentant le risque de chutes et de mortalité. Cette étude visait à identifier et à quantifier les facteurs associés à l’OH chez les patients atteints de la MP. Une recherche exhaustive dans neuf bases de données, PubMed, CINAHL, Web of Science, Scopus, Cochrane Library, Embase, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Biology Medicine (CBM) et Wanfang, a été effectuée, couvrant les articles depuis la création de la base de données jusqu’au 27 novembre 2024. Deux chercheurs ont indépendamment examiné les titres, les résumés et les textes intégraux, évaluant la qualité méthodologique des études. Les données pertinentes ont été analysées par méta-analyse à l’aide du logiciel R. Dix-neuf études de qualité modérée à élevée ont été incluses. L’analyse a révélé des associations significatives entre l’OH liée à la MP et plusieurs facteurs indépendants : l’âge (RC = 1,06 ; IC à 95 % : 1,05-1,08 ; I2 = 78 %; P < 0,01), stade de Hoehn-Yahr (stade H-Y) (RC = 1,57 ; IC à 95 % : 1,09-2,26 ; I2 = 51 %; P = 0,02), l’hémoglobine A1c (HbA1c) (RC = 2,08 ; IC à 95 % : 1,28-3,38 ; I2 = 0 %; P < 0,01), trouble du comportement en sommeil paradoxal (TCSP) (RC = 5,83 ; IC à 95 % : 2,70-12,61 ; I2 = 24 %; P < 0,01), dose quotidienne équivalente à la lévodopa (DEL) (RC = 1,00 ; IC à 95 % : 1,00-1,01 ; I2 = 79 %; P = 0,06), dysfonctionnement autonome de la MP (SCOPA-AUT) (RC = 1,15 ; IC à 95 % : 0,99-1,34 ; I2 = 94 %; P = 0,06) et l’hypertension (RC = 3,86 ; IC à 95 % : 1,25-11,90 ; I2 = 71 %; P = 0,02). Ces résultats suggèrent que des facteurs tels que l’âge, le stade H-Y, l’HbA1c, le LEDD, le SCOPA-AUT, l’hypertension et le TCSP sont associés à l’OH liée à la MP. Des recherches supplémentaires sont essentielles pour affiner les stratégies de prévention.

Introduction

Après la maladie d’Alzheimer, la maladie de Parkinson (MP) est la deuxième maladie neurodégénérative la plus fréquente chez les personnes âgées1. L’hypotension orthostatique (OH) est prévalente dans la2, affectant entre 30,1 % et 60 % des patients 3,4. Malgré sa prévalence élevée, l’OH est souvent sous-reconnue et sous-estimée en raison de sa nature asymptomatique, ce qui complique la détection 5,6. Les symptômes courants de l’OH chez les patients atteints de la MP comprennent des étourdissements, une vision floue et une perte de conscience transitoire7, qui contribuent tous à l’instabilité posturale et à un risque accru de chutes. Des recherches menées par François et coll. ont démontré que les patients atteints de la MP atteints d’OH présentaient des taux significativement plus élevés d’hospitalisations liées à une chute (7 % contre 3 %) et de visites à l’urgence (18 % contre 10 %) que ceux qui n’en avaientpas. De plus, l’OH est liée à l’apparition de maladies cardiovasculaires, de démence et de fragilité 9,10,11,12. La présence d’OH limite considérablement les activités quotidiennes, diminue la qualité de vie13 et augmente le risque d’invalidité et de mortalité14,15.

Compte tenu de ces conséquences, le dépistage précoce et la prise en charge de l’OH liée à la MP sont essentiels. L’identification des facteurs contribuant à son développement chez les patients atteints de la MP est cruciale pour la prévention. Cependant, la plupart des études existantes ont principalement porté sur la façon dont la-OH agit comme un facteur de risque influençant l’issue de la maladie16. De plus, l’impact de divers facteurs sur la-OH reste insuffisamment exploré et controversé. Par exemple, une étude de Yin et coll.17 a suggéré que le stade de Hoehn-Yahr (H-Y) est prédictif de l’apparition de la MP-OH, tandis que Ou et coll.18 ont identifié la fonction cognitive comme un facteur de risque important. Cependant, plusieurs études n’ont pas réussi à corroborer ces résultats, indiquant que ni la fonction cognitive 19,20,21 ni le stade H-Y 22,23 ne sont systématiquement corrélés avec le développement de la-OH. Ce débat en cours mérite une enquête plus approfondie.

Les méta-analyses précédentes sur la-OH se sont principalement concentrées sur la prévalence et l’utilisation de médicaments24,25. Cependant, il n’existe pas d’analyses exhaustives résumant les facteurs contribuant à l’apparition de la-OH. Cette étude vise à combler cette lacune en utilisant des méthodes statistiques quantitatives pour explorer les facteurs associés au développement de la-OH, en remettant en question les hypothèses conventionnelles et en fournissant une base solide et fondée sur des données probantes pour les stratégies préventives.

Les critères d’admissibilité à cette étude comprenaient : (a) des études observationnelles, telles que des études cas-témoins, des cohortes ou des plans transversaux ; (b) les populations répondant aux critères de diagnostic clinique de la MP ; (c) la mesure du résultat étant l’apparition de l’OH chez les patients atteints de la MP ; (d) comparaison d’au moins deux groupes, l’un composé de patients atteints de la MP sans OH et l’autre de patients atteints de la MP avec OH.

Les critères d’exclusion étaient les suivants : a) revues, résumés de conférences et commentaires ; b) études dont le texte intégral n’est pas disponible ; c) les études dont les données sont incomplètes ou insuffisantes ; d) les études pour lesquelles les données requises n’ont pas pu être obtenues.

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Protocole

Cette étude a été menée conformément aux lignes directrices PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)26. Il a été enregistré à PROSPERO (CRD42023397565).

1. Installation du logiciel

  1. Installation du logiciel R
    1. Visitez le site officiel du logiciel R (voir la table des matériaux). Cliquez sur Télécharger R pour Windows, puis sélectionnez base et cliquez sur Télécharger. Choisissez la version d’installation de la plate-forme appropriée pour télécharger le package d’installation.
    2. Exécutez le fichier exécutable en double-cliquant dessus, puis suivez les instructions d’installation : cliquez sur Suivant, sélectionnez le répertoire d’installation souhaité et passez à Suivant. Terminez la configuration en sélectionnant Terminer.
  2. Installation du logiciel EndNote 21
    1. Accédez au site officiel d’EndNote (voir la Table des matériaux) pour obtenir le package d’installation d’EndNote 21 au format ZIP.
    2. Extrayez le fichier ZIP dans un répertoire local. Lancez le programme d’installation en double-cliquant dessus et suivez les instructions de configuration : cliquez sur Suivant, passez en revue l’écran « Bienvenue dans EndNote 21.0 », entrez la clé de produit, remplissez les détails de l’utilisateur, acceptez les termes de la licence, choisissez Installation standard et finalisez ensélectionnant Fin.

2. Sources de données et stratégie de recherche

  1. Élaborez une stratégie de recherche détaillée intégrant à la fois les termes MeSH (Medical Subject Headings) et les termes en texte libre basés sur les sujets de recherche « maladie de Parkinson », « hypotension orthostatique » et « facteurs ».
    REMARQUE : La période de recherche s’est étendue de la création des bases de données au 27 novembre 2024, sans restriction quant au statut de publication, au pays ou à la langue. La stratégie de recherche complète utilisée dans cette étude est documentée dans le Dossier supplémentaire 1.
  2. Effectuez des recherches exhaustives dans neuf bases de données : PubMed, Web of Science, Scopus, Cochrane Library, Embase, CINAHL, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Biology Medicine (CBM) et Wanfang Database (voir la table des matières). De plus, les résultats de recherche pertinents de Google Scholar ont été pris en compte dans cette étude. Par exemple, dans PubMed : accédez à la plateforme de base de données en ligne de PubMed. Entrez la stratégie de recherche en suivant les directives de syntaxe de requête de PubMed. La requête de recherche dans cette enquête était la suivante (voir la figure supplémentaire 1A)
    1. Maladie de Parkinson
      1. Termes MeSH : Maladie de Parkinson
      2. Titre / RÉSUMÉ : « Maladie de Parkinson » OU « Maladie de Parkinson idiopathique » OU « Maladie de Parkinson à corps de Lewy » OU « Maladie de Parkinson idiopathique » OU « Maladie de Parkinson à corps de Lewy » OU « Maladie de Parkinson idiopathique » OU « Maladie de Parkinson » OU « Maladie de Parkinson idiopathique » OU « Maladie de Parkinson à corps de Lewy » OU « Parkinsonisme primaire » OU « Parkinsonisme primaire » OU « Paralysie agitante ».
      3. 2.2.1.1 OU 2.2.1.2.
    2. Hypotension orthostatique
      1. Termes MeSH : Hypotension, orthostatique
      2. Titre / RÉSUMÉ : « Hypotension orthostatique » OU « Hypotension posturale » OU « Hypotension posturale » OU « Hypotension orthostatique ».
      3. 2.2.2.1 OU 2.2.2.2.
    3. Facteur de risque
      1. Titre / RÉSUMÉ : « facteur de risque* » OU « facteur pertinent* » OU « prédicteur » OU « facteur associé* » OU « corrélat » OU « facteur d’influence* »
      2. 2.2.1.3 ET 2.2.2.3 ET 2.2.3.1
  3. Exportez tous les enregistrements récupérés de PubMed et enregistrez-les sous forme de fichier (voir la figure supplémentaire 1B).
  4. Effectuer le processus de sélection de la littérature.
    REMARQUE : La documentation exportée de PubMed a été utilisée pour démontrer comment gérer et filtrer les références dans EndNote.
    1. Importez les résultats de la recherche en sélectionnant : Fichier > Options d’importation >, puis en choisissant PubMed (NLM) sous Options d’importation et en cliquant sur Importer (voir la figure supplémentaire 2A).
    2. Établissez les groupes de critères d’inclusion et d’exclusion en cliquant avec le bouton droit de la souris sur le dossier Mes groupes dans le panneau de gauche de EndNote et en sélectionnant Créer un groupe. Ajoutez des références aux groupes correspondants soit par glisser-déposer, soit en cliquant avec le bouton droit de la souris sur les références cibles, en sélectionnant Ajouter des références à et en choisissant le groupe approprié (Figure supplémentaire 2B).
    3. Supprimez les références en double en accédant à Bibliothèque > Rechercher les doublons > Annuler, ce qui génère un groupe temporaire de références en double avec tous les doublons présélectionnés. Faites glisser les références en surbrillance vers le dossier Corbeille pour les supprimer. Effectuez un dernier examen manuel pour vous assurer qu’aucun doublon n’a été oublié (figure supplémentaire 2C).
      REMARQUE : Les études ont été examinées indépendamment par deux chercheurs à l’aide de la version 21 d’EndNote. Lors de la première phase de sélection, les articles non liés à l’OH chez les patients atteints de la MP ont été exclus sur la base des titres et des résumés. Dans la deuxième phase, les textes intégraux ont été examinés par les deux chercheurs en fonction des critères d’inclusion et d’exclusion. Tout désaccord a été résolu par une discussion avec un troisième chercheur.
  5. Générez un diagramme PRISMA dans Microsoft Word pour visualiser le nombre d’études incluses et exclues ainsi que leurs critères d’exclusion respectifs (voir le fichier supplémentaire 2).

3. Extraction des données

  1. À l’aide du modèle Excel développé, vous consignez systématiquement les éléments de données clés de chaque étude sélectionnée. Extrayez les données suivantes : premier auteur, année de publication, pays, type d’étude, durée de l’étude, taille de l’échantillon, âge (moyenne ± écart-type/tranche d’âge), nombre de femmes, nombre de personnes atteintes d’OH et facteurs associés.
    REMARQUE : Les données ont été extraites et rapprochées indépendamment par deux chercheurs, et les divergences et les incertitudes ont été examinées par un troisième chercheur.

4. Évaluation de la qualité

  1. Évaluer la qualité méthodologique des études cas-témoins et des études de cohorte à l’aide de l’échelle de Newcastle-Ottawa (NOS). Notez que l’échelle comprend 8 éléments répartis sur 3 sections avec un total de 9 scores. Un score de 0 à 3 indique une qualité médiocre, 4 à 6 indique une qualité moyenne et 7 à 9 indique une qualité élevée27 (voir le fichier supplémentaire 3).
    REMARQUE : Deux chercheurs ont évalué indépendamment la qualité de la littérature, les désaccords étant résolus par la discussion ou par un troisième chercheur.
  2. Résumez les résultats de l’évaluation de la qualité de la littérature dans un tableau, en les classant en études de cohorte et études cas-témoins.
    REMARQUE : Les résultats de l’évaluation de la qualité de la littérature ont été résumés en les classant dans un tableau les études de cohorte et les études cas-témoins.

5. Méta-analyse

REMARQUE : La méta-analyse a été réalisée à l’aide du logiciel R. Les variables dont les définitions sont homogènes et qui ont été rapportées dans au moins deux études ont été agrégées et présentées sous forme de rapports de cotes (RC) avec des intervalles de confiance (IC) à 95 %. L’impact de ces variables a été évalué par regroupement des données. Une valeur P ≤ 0,05 a été considérée comme statistiquement significative. L’hétérogénéité des études incluses a été évaluée à l’aide du test Q de Cochran (avec un niveau de signification fixé à P = 0,10) et de la statistique I2 . Un modèle à effets aléatoires a été appliqué lorsque la statistique I2 était ≥ 50 % ou P≤ 0,10. Sinon, un modèle à effets fixes a été utilisé. L’analyse de sensibilité a été réalisée en modifiant le modèle d’effet afin d’évaluer la robustesse des résultats combinés. La méta-régression a été utilisée pour identifier les sources potentielles d’hétérogénéité. De plus, le test d’Egger a été utilisé pour détecter un biais de publication potentiel. En présence d’un biais de publication, la méthode du trim-and-fill a été appliquée pour évaluer son impact sur la sensibilité et la robustesse des résultats regroupés.

  1. Entrez le premier auteur de l’étude, l’année de publication, la valeur du RC et les limites supérieure et inférieure de l’intervalle de confiance à 95 % (IUC, ICV) dans un fichier Excel et enregistrez les données dans .csv format (voir la figure supplémentaire 3A).
  2. Ouvrez le logiciel R, téléchargez le package Meta et chargez-le. Lisez le fichier de données pré-enregistré au format CSV, prenez le logarithme naturel de la valeur OR et son intervalle de confiance à 95 %, effectuez une méta-analyse et générez des graphiques forestiers. Le code d’exécution pour l’analyse de « Age » est le suivant (voir Figure supplémentaire 3B,C)
    install.packages(« meta »)
    library(« meta »)
    m1<-read.csv(file="C :/Utilisateurs/DELL/Ordinateur de bureau/age.csv »)
    m1
    #forest intrigue
    meta1<-metagen(log(m1$or), (log(m1$uci)-log(m1$lci))/3.92, sm="ou », data=m1, comb.fixed=F,comb.random=T, studlab=paste(Étude))
    forêt(meta1)
    forest(meta1, xlim=c(0.05, 10))
    forest(meta1, col.square="rouge », col.diamond="rouge », col.diamond.lines="noir »)
    REMARQUE : Le code d’analyse des autres facteurs est identique. Il suffit de remplacer « Age » par d’autres facteurs pour le faire fonctionner.

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Résultats

Cette étude a strictement suivi les procédures et les méthodes décrites dans le protocole pour effectuer une méta-analyse. Les résultats comprennent : (1) l’examen de 19 études originales pertinentes ; (2) la réalisation d’évaluations de la qualité de ces 19 articles ; et (3) l’extraction et l’analyse quantitative de 14 facteurs d’influence afin d’explorer leur corrélation avec l’apparition de l’OH chez les patients atteints de la MP. Les résultats combinés ont été considérés comme statistiquement significatifs à une val...

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Discussion

Cette étude présente une méta-analyse visant à identifier et quantifier les facteurs associés à l’OH chez les patients atteints de la MP. L’analyse a révélé que parmi 14 facteurs, l’âge, le stade H-Y, l’HbA1c, le LEDD, le SCOPA-AUT, l’hypertension et le TCSP étaient significativement associés à la-OH. Cette étude démontre en outre une forte association entre des taux élevés d’HbA1c et l’hypotension orthostatique (OH), corroborant les rapports précédents...

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Déclarations de divulgation

Les auteurs déclarent qu’ils n’ont aucun conflit d’intérêts.

Remerciements

Ce travail a été soutenu par le Programme scientifique et technologique du Sichuan (n° 2024YFFK0159), le projet spécial hospitalier de la Commission de la santé de Chengdu (WXLH202403127).

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
R sofeware  ; Lucent TechnologiesVersion officielleR est a  ; environnement logiciel pour le calcul statistique et graphique. R fournit une grande variété de techniques statistiques et graphiques, et est hautement extensible. Site officiel : https ://www.r-project.org
EndnoteClarivateVersion officielleEndNote est un outil de gestion des références largement utilisé pour vous aider à collecter, organiser et partager vos références. Site officiel : https://endnote.com/downloads.
Microsoft Excel  ;   ;MicrosoftVersion officielleMicrosoft Excel, un tableur doté d’une interface intuitive, d’excellentes capacités de calcul et d’outils graphiques, est l’un des logiciels de traitement de données les plus populaires pour les ordinateurs personnels.
Mot MicrosoftMicrosoftVersion officielleMicrosoft Word offre un certain nombre d’outils de création de documents faciles à utiliser, ainsi qu’un riche ensemble de fonctionnalités pour la création de documents complexes, ainsi que la mise en forme de texte ou la manipulation d’images.
Sites Web de base de données
Pubmedhttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
Web de la sciencehttp://www.web de science.com/
  ; Scopushttps://www.scopus.com/
Bibliothèque Cochranehttps://www.cochranelibrary.com/
Embasehttps://www.embase.com/
CINAHLhttps://www.ebsco.com/zh-cn/products/research-databases/cinahl-database
CNKIhttps://www.cnki.net/
MHhttp://www.sinomed.ac.cn/
Wanfanghttps://c.wanfangdata.com.cn/

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