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Articolo metodologico

Fattori associati all'ipotensione ortostatica nei pazienti con malattia di Parkinson: una revisione sistematica e una meta-analisi

933 visualizzazioni

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DOI:

10.3791/69191

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14 ottobre 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 questo articolo

Sommario

Questo studio riassume e quantifica i fattori associati all'ipotensione ortostatica nei pazienti con malattia di Parkinson.

Abstract

L'ipotensione ortostatica (OH) è un sintomo non motorio prevalente nella malattia di Parkinson (PD), aumentando il rischio di cadute e mortalità. Questo studio mirava a identificare e quantificare i fattori associati all'OH nei pazienti con PD. È stata condotta una ricerca completa di nove database, PubMed, CINAHL, Web of Science, Scopus, Cochrane Library, Embase, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Biology Medicine (CBM) e Wanfang, coprendo gli articoli dall'inizio del database al 27 novembre 2024. Due ricercatori hanno vagliato in modo indipendente titoli, abstract e testi completi, valutando la qualità metodologica degli studi. I dati rilevanti sono stati analizzati attraverso la meta-analisi utilizzando il software R. Sono stati inclusi diciannove studi di qualità da moderata ad alta. L'analisi ha rivelato associazioni significative tra l'OH correlata al PD e diversi fattori indipendenti: età (OR = 1,06; IC 95%: 1,05-1,08; I2 = 78%; P < 0,01), stadio di Hoehn-Yahr (stadio H-Y) (OR = 1,57; IC 95%: 1,09-2,26; I2 = 51%; P = 0,02), emoglobina A1c (HbA1c) (OR = 2,08; IC 95%: 1,28-3,38; I2 = 0%; P < 0,01), Disturbo del comportamento del sonno REM (RBD) (OR = 5,83; IC 95%: 2,70-12,61; I2 = 24%; P < 0,01), dose giornaliera equivalente a levodopa (LEDD) (OR = 1,00; IC 95%: 1,00-1,01; I2 = 79%; P = 0,06), disfunzione PD-autonomica (SCOPA-AUT) (OR = 1,15; IC 95%: 0,99-1,34; I2 = 94%; P = 0,06) e ipertensione (OR = 3,86; IC 95%: 1,25-11,90; I2 = 71%; P = 0,02). Questi risultati suggeriscono che fattori come l'età, lo stadio H-Y, l'HbA1c, la LEDD, SCOPA-AUT, l'ipertensione e l'RBD sono associati all'OH correlata al PD. Ulteriori ricerche sono essenziali per affinare le strategie di prevenzione.

Introduzione

Dopo il morbo di Alzheimer, il morbo di Parkinson (PD) è la seconda malattia neurodegenerativa più comune nella popolazione anziana1. L'ipotensione ortostatica (OH) è prevalente nella PD2 e colpisce tra il 30,1% e il 60% dei pazienti 3,4. Nonostante la sua elevata prevalenza, l'OH è spesso sottovalutata a causa della sua natura asintomatica, che complica la diagnosi 5,6. I sintomi comuni dell'OH nei pazienti con PD includono vertigini, visione offuscata e perdita transitoria di coscienza7, che contribuiscono all'instabilità posturale e all'aumento del rischio di cadute. La ricerca di Francois et al. ha dimostrato che i pazienti con PD con OH hanno sperimentato tassi significativamente più elevati di ricoveri correlati alla caduta (7% vs. 3%) e visite al pronto soccorso (18% vs. 10%) rispetto a quelli senza OH8. Inoltre, l'OH è collegato all'insorgenza di malattie cardiovascolari, demenza e fragilità 9,10,11,12. La presenza di OH limita fortemente le attività quotidiane, diminuisce la qualità della vita13 e aumenta il rischio di disabilità e mortalità14,15.

Date queste conseguenze, lo screening precoce e la gestione dell'OH correlata al Parkinson sono essenziali. Identificare i fattori che contribuiscono al suo sviluppo nei pazienti con PD è fondamentale per la prevenzione. Tuttavia, la maggior parte degli studi esistenti ha affrontato principalmente il modo in cui il PD-OH funge da fattore di rischio che influenza gli esiti della malattia16. Inoltre, l'impatto di vari fattori sul PD-OH rimane insufficientemente esplorato e controverso. Ad esempio, uno studio di Yin et al.17 ha suggerito che lo stadio di Hoehn-Yahr (H-Y) è predittivo dell'insorgenza di PD-OH, mentre Ou et al.18 ha identificato la funzione cognitiva come un fattore di rischio significativo. Tuttavia, diversi studi non sono riusciti a corroborare questi risultati, indicando che né la funzione cognitiva 19,20,21 né lo stadio H-Y22,23 sono costantemente correlati con lo sviluppo di PD-OH. Questo dibattito in corso merita ulteriori indagini.

Precedenti meta-analisi su PD-OH si sono concentrate prevalentemente sulla prevalenza e sull'uso di farmaci24,25. Mancano, tuttavia, analisi complete che riassumano i fattori che contribuiscono all'insorgenza della PD-OH. Questo studio mira a colmare questa lacuna impiegando metodi statistici quantitativi per esplorare i fattori associati allo sviluppo di PD-OH, sfidando le ipotesi convenzionali e fornendo una solida base basata sull'evidenza per le strategie preventive.

I criteri di ammissibilità per questo studio includevano: (a) studi osservazionali, come disegni caso-controllo, di coorte o trasversali; b) popolazioni che soddisfano i criteri diagnostici clinici per la malattia di Parkinson; c) la misura dell'esito è l'insorgenza di OH nei pazienti con PD; d) confronto di almeno due gruppi, uno costituito da pazienti con PD senza OH e l'altro da pazienti con PD con OH.

I criteri di esclusione erano i seguenti: (a) recensioni, abstract di conferenze e commenti; b) studi privi di disponibilità del testo integrale; c) studi con dati incompleti o insufficienti; d) studi per i quali non è stato possibile ottenere i dati richiesti.

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Protocollo

Questo studio è stato condotto in conformità con le linee guida PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis)26. È stato registrato PROSPERO (CRD42023397565).

1. Installazione del software

  1. Installazione del software R
    1. Visita il sito Web ufficiale del software R (vedi Tabella dei materiali). Fare clic su Scarica R per Windows, quindi selezionare base e fare clic su Download. Scegliere la versione di installazione della piattaforma appropriata per scaricare il pacchetto di installazione.
    2. Esegui il file eseguibile facendo doppio clic su di esso, quindi segui le istruzioni di installazione: Fare clic su Avanti, selezionare la directory di installazione desiderata e procedere con Avanti. Completare la configurazione selezionando Fine.
  2. Installazione del software EndNote 21
    1. Accedi al sito ufficiale di EndNote (vedi Tabella dei Materiali) per ottenere il pacchetto di installazione di EndNote 21 in formato ZIP.
    2. Estrarre il file ZIP in una directory locale. Avvia il programma di installazione facendo doppio clic su di esso e segui le istruzioni di configurazione: fai clic su Avanti, riview la schermata "Benvenuto in EndNote 21.0", inserisci il codice prodotto, inserisci i dettagli utente, accetta i termini di licenza, scegli Installazione tipica e finalizzaselezionando Fine.

2. Fonti dei dati e strategia di ricerca

  1. Sviluppare una strategia di ricerca dettagliata che incorpori sia i termini dell'argomento MeSH (Medical Subject Headings) che i termini a testo libero basati sugli argomenti di ricerca "Morbo di Parkinson", "Ipotensione ortostatica" e "fattori".
    NOTA: Il periodo di ricerca variava dalla creazione dei database al 27 novembre 2024, senza restrizioni sullo stato di pubblicazione, sul paese o sulla lingua. La strategia di ricerca completa utilizzata in questo studio è documentata nel File supplementare 1.
  2. Conduci ricerche complete in nove database: PubMed, Web of Science, Scopus, Cochrane Library, Embase, CINAHL, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Biology Medicine (CBM) e Wanfang Database (vedi Tabella dei materiali). Inoltre, in questo studio sono stati presi in considerazione i risultati della ricerca pertinente di Google Scholar. Ad esempio, in PubMed: vai alla piattaforma di database online di PubMed. Inserisci la strategia di ricerca seguendo le linee guida sulla sintassi delle query di PubMed. La query di ricerca in questa indagine è stata la seguente (vedi Figura 1A supplementare)
    1. Morbo di Parkinson
      1. Termini MeSH: Morbo di Parkinson
      2. Titolo/ ABSTRACT: "Morbo di Parkinson" O "Morbo di Parkinson idiopatico" O "Morbo di Parkinson a corpi di Lewy" O "Morbo di Parkinson, idiopatico" O "Morbo di Parkinson, a corpi di Lewy" O "Morbo di Parkinson, idiopatico" O "Morbo di Parkinson" O "Morbo di Parkinson idiopatico" O "Morbo di Parkinson a corpi di Lewy" O "Parkinsonismo primario" O "Parkinsonismo primario" O "Paralisi agitante".
      3. 2.2.1.1 O 2.2.1.2.
    2. Ipotensione, ortostatica
      1. Termini MeSH: Ipotensione, Ortostatico
      2. Titolo/ ABSTRACT: "Ipotensione, ortostatica" O "Ipotensione, posturale" O "Ipotensione posturale" O "Ipotensione ortostatica".
      3. 2.2.2.1 O 2.2.2.2.
    3. Fattore di rischio
      1. Titolo/ ABSTRACT: "fattore di rischio*" O "fattore rilevante*" O "predittore" O "fattore associato*" O "correlato" O "fattore di influenza*"
      2. 2.2.1.3 E 2.2.2.3 E 2.2.3.1
  3. Esporta tutti i record recuperati da PubMed e salvali come file (vedi Figura 1B supplementare).
  4. Condurre il processo di screening della letteratura.
    NOTA: La letteratura esportata da PubMed è stata utilizzata per dimostrare come gestire e vagliare i riferimenti in EndNote.
    1. Importare i risultati della ricerca selezionando: File > Opzioni di importazione >, quindi scegliendo PubMed (NLM) in Opzioni di importazione e facendo clic su Importa (vedere la Figura 2A supplementare).
    2. Per stabilire i gruppi di criteri di inclusione ed esclusione, fare clic con il pulsante destro del mouse sulla cartella Gruppi personali nel pannello sinistro di EndNote e selezionare Crea gruppo. Aggiungere riferimenti ai gruppi corrispondenti trascinandoli o facendo clic con il pulsante destro del mouse sui riferimenti di destinazione, selezionando Aggiungi riferimenti a e scegliendo il gruppo appropriato (Figura 2B supplementare).
    3. Per rimuovere i riferimenti duplicati, accedere a Libreria > Trova duplicati > Annulla, che genera un gruppo di riferimenti duplicati temporaneo con tutti i duplicati preselezionati. Trascina i riferimenti evidenziati nella cartella Cestino per la rimozione. Eseguire una revisione manuale finale per assicurarsi che non siano stati trascurati duplicati (Figura 2C supplementare).
      NOTA: Gli studi sono stati esaminati in modo indipendente da due ricercatori utilizzando EndNote versione 21. Nella prima fase di screening, gli articoli non correlati all'OH nei pazienti con PD sono stati esclusi in base ai titoli e agli abstract. Nella seconda fase, i testi completi sono stati esaminati da entrambi i ricercatori in base ai criteri di inclusione ed esclusione. Eventuali disaccordi sono stati risolti attraverso la discussione con un terzo ricercatore.
  5. Genera un diagramma PRISMA in Microsoft Word per visualizzare il conteggio degli studi inclusi ed esclusi insieme ai rispettivi criteri di esclusione (vedi File supplementare 2).

3. Estrazione dei dati

  1. Utilizza il modello Excel sviluppato per registrare sistematicamente gli elementi chiave dei dati di ogni studio selezionato. Estrarre i seguenti dati: primo autore, anno di pubblicazione, paese, tipo di studio, durata dello studio, dimensione del campione, età (media ± deviazione standard/fascia di età), numero di donne, numero di individui con OH e fattori associati.
    NOTA: I dati sono stati estratti e riconciliati in modo indipendente da due ricercatori, con eventuali discrepanze e incertezze esaminate da un terzo ricercatore.

4. Valutazione della qualità

  1. Valutare la qualità metodologica degli studi caso-controllo e di coorte utilizzando la scala Newcastle-Ottawa (NOS). Si noti che la scala include 8 elementi in 3 sezioni con un totale di 9 punteggi. Un punteggio compreso tra 0 e 3 indica una qualità bassa, 4-6 indica una qualità media e 7-9 indica una qualità alta27 (vedi File supplementare 3).
    NOTA: Due ricercatori hanno valutato in modo indipendente la qualità della letteratura, con i disaccordi risolti attraverso la discussione o da un terzo ricercatore.
  2. Riassumere i risultati della valutazione della qualità della letteratura in una tabella, classificandoli in studi di coorte e caso-controllo.
    NOTA: I risultati della valutazione della qualità della letteratura sono stati riassunti classificandoli in studi di coorte e studi caso-controllo in una tabella.

5. Meta-analisi

NOTA: La meta-analisi è stata condotta utilizzando il software R. Le variabili con definizioni omogenee riportate in almeno due studi sono state aggregate e presentate come odds ratio (OR) con intervalli di confidenza (CI) del 95%. L'impatto di queste variabili è stato valutato mettendo insieme i dati. Un valore P ≤ 0,05 è stato considerato statisticamente significativo. L'eterogeneità degli studi inclusi è stata valutata utilizzando il test Q di Cochran (con un livello di significatività fissato a P = 0,10) e la statistica I2 . È stato applicato un modello a effetti casuali quando la statistica I2 era ≥ 50% o P≤ 0,10. In caso contrario, è stato utilizzato un modello a effetti fissi. L'analisi di sensibilità è stata condotta modificando il modello di effetto per valutare la robustezza dei risultati combinati. La meta-regressione è stata impiegata per identificare potenziali fonti di eterogeneità. Inoltre, il test di Egger è stato utilizzato per rilevare potenziali bias di pubblicazione. In presenza di bias di pubblicazione, è stato applicato il metodo trim-and-fill per valutarne l'impatto sulla sensibilità e sulla robustezza dei risultati aggregati.

  1. Inserire il primo autore dello studio, l'anno di pubblicazione, il valore OR e i limiti superiore e inferiore dell'intervallo di confidenza al 95% (UCI, LCI) in un file Excel e salvare i dati in formato .csv (vedere la Figura 3A supplementare).
  2. Apri il software R, scarica il pacchetto Meta e caricalo. Leggi il file di dati in formato CSV pre-salvato, prendi il logaritmo naturale del valore OR e il suo intervallo di confidenza del 95%, conduci una meta-analisi e genera grafici forestali. Il codice di esecuzione per l'analisi dell'"Età" è il seguente (vedi Figura supplementare 3B, C)
    install.packages("meta")
    libreria("meta")
    m1<-read.csv(file="C:/Utenti/DELL/Desktop/age.csv")
    m1
    #forest trama
    meta1<-metagen(log(m1$o), (log(m1$uci)-log(m1$lci))/3.92, sm="or", data=m1, comb.fixed=F,comb.random=T, studlab=paste(Studio))
    foresta(meta1)
    foresta(meta1, xlim=c(0,05, 10))
    foresta(meta1, col.square="rosso", col.diamond="rosso", col.diamond.lines="nero")
    NOTA: Il codice di analisi per gli altri fattori è identico; È sufficiente sostituire "età" con altri fattori per eseguirlo.

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Risultati

Questo studio ha seguito rigorosamente le procedure e i metodi delineati nel protocollo per condurre una meta-analisi. I risultati includono: (1) lo screening di 19 studi originali pertinenti; (2) il completamento delle valutazioni di qualità per questi 19 articoli; e (3) l'estrazione e l'analisi quantitativa di 14 fattori di influenza per esplorare la loro correlazione con l'insorgenza di OH nei pazienti con PD. I risultati combinati sono stati considerati statisticamente significativi con un valore P di ≤ 0,05.

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Discussione

Questo studio presenta una meta-analisi volta a identificare e quantificare i fattori associati all'OH nei pazienti con PD. L'analisi ha rivelato che tra 14 fattori, l'età, lo stadio H-Y, l'HbA1c, il LEDD, SCOPA-AUT, l'ipertensione e l'RBD erano significativamente associati al PD-OH. Questo studio dimostra inoltre una forte associazione tra livelli elevati di HbA1c e ipotensione ortostatica (OH), corroborando i precedenti rapporti39,40<...

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Dichiarazioni

Gli autori dichiarano di non avere alcun conflitto di interessi.

Ringraziamenti

Questo lavoro è stato sostenuto dal Programma di Scienza e Tecnologia del Sichuan (n. 2024YFFK0159), il Progetto Speciale Ospedaliero della Commissione Sanitaria di Chengdu (WXLH202403127).

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Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
NomeAziendaNumero di catalogoCommenti
R sofeware  Tecnologie LucentVersione ufficialeR è un  ambiente software per il calcolo statistico e la grafica. R fornisce un'ampia varietà di tecniche statistiche e grafiche ed è altamente estensibile. Sito internet ufficiale:https://www.r-project.org
EndnoteClarivateVersione ufficialeEndNote è uno strumento di gestione dei riferimenti ampiamente utilizzato per aiutarti a raccogliere, organizzare e condividere i tuoi riferimenti. Sito ufficiale: https://endnote.com/downloads.
Microsoft Excel   ValentinaVersione ufficialeMicrosoft Excel, un software per fogli di calcolo con un'interfaccia intuitiva, eccellenti capacità informatiche e strumenti grafici, è uno dei software di elaborazione dati più popolari per personal computer.
Microsoft WordValentinaVersione ufficialeMicrosoft Word offre una serie di strumenti per la creazione di documenti facili da usare, nonché un ricco set di funzionalità per la creazione di documenti complessi, nonché la formattazione del testo o la manipolazione delle immagini.
Siti web di database
Pubmedhttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
Rete della Scienzahttp://www.web di 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/
Zanna Biancahttps://c.wanfangdata.com.cn/

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