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Association entre les facteurs de risque cardiovasculaire et la survenue d’une artérite à cellules géantes : revue systématique et méta-analyse - 26/11/24

Doi : 10.1016/j.rhum.2024.10.377 
F. Barde 1, , L. Pacoureau 2, A. Elbaz 1, R. Seror 3, Y. Nguyen 4
1 Inserm, UVSQ, Gustave-Roussy, CESP, université Paris-Saclay, Villejuif 
2 Médecine interne et immunologie clinique, hôpital Bicêtre, AP–HP, Le Kremlin-Bicêtre 
3 Service de rhumatologie, université Paris Sud XI, AP–HP, Le Kremlin-Bicêtre 
4 Rhumatologie, hôpital Bicêtre, AP–HP, Le Kremlin-Bicêtre 

Auteur correspondant.

Riassunto

Introduction

L’artérite à cellules géantes (ACG) touche principalement les personnes âgées de plus de 50 ans, avec une prédominance féminine. Sa physiopathologie est débattue. À côté de facteurs de prédisposition génétique (HLA-DR4), il existe des données contradictoires sur le rôle des facteurs de risque cardiovasculaire dans la survenue d’ACG. Notre objectif était de déterminer si les facteurs de risque cardiovasculaire sont associés à la survenue d’ACG à travers une revue systématique et méta-analyse de la littérature.

Matériels et méthodes

Trois auteurs ont réalisé indépendamment une revue systématique des bases Web of Science, PubMed et Embase jusqu’au 31/1/2024 selon les recommandations PRISMA. Les articles étaient inclus si : 1) il s’agissait d’études cas-témoins, de cohorte ou transversales évaluant l’association entre un facteur de risque cardiovasculaire et l’ACG ; 2) les diagnostics d’ACG et de facteurs de risque cardiovasculaire étaient validés (critères clinicobiologiques, histologiques et/ou de codage). Les séries de cas et les revues étaient exclues. L’outil ROBINS-E (Risk Of Bias [ROB] In Non-randomized Studies – of Exposures) a été utilisé pour évaluer les biais. Une méta-analyse a été réalisée. Les résultats étaient calculés sous forme d’Odds ratio (OR) avec intervalle de confiance à 95 % (IC95 %).

Résultats

Au total, 4210 articles ont été identifiés. Après exclusion de 957 doublons, nous avons évalué 3259 articles : 18 études répondaient aux critères d’inclusion (12 études cas-témoins, 4 études de cohorte ; 22 215 cas, 1 921 555 non cas). La méta-analyse des 12 études ayant évalué l’association entre diabète et le risque d’ACG retrouvait une association négative et significative entre diabète et survenue d’ACG (OR IC95 % 0,75 [0,61–0,93], Fig. 1). Cette tendance a été observée dans des analyses de sensibilité excluant les études avec un risque de biais majeur (OR IC95 % 0,86 [0,71–1,04]) et limitées aux études dont le délai entre le diabète et le diagnostic d’ACG était1 an (OR IC95 % 0,37 [0,06–2,07]). Sur les cinq études évaluant l’association entre surpoids/obésité (IMC25kg/m2) et le risque d’ACG, une tendance non significative en faveur d’une diminution du risque d’ACG a été mise en évidence (OR IC95 % [0,64 (0,41–1,00]). Une association significative entre un antécédent de maladie cardiovasculaire (évènement thromboembolique veineux ou artériel) et l’ACG a été mise en évidence (OR IC95 % 1,29 [1,20–1,40]). Aucune association n’a été identifiée entre le risque d’ACG et l’existence d’une dyslipidémie (OR 95 % 0,97 [0,76–1,24]), d’une hypertension artérielle (OR IC95 % 1,20 [0,98–1,46]) ou d’un tabagisme ancien ou actuel (OR IC95 % 1,07 [0,83–1,39]) (Fig. 1).

Conclusion

Notre étude suggère une association inverse entre le diabète et le risque d’ACG et une tendance en faveur d’une diminution du risque en cas de surpoids/obésité. Ces résultats soulèvent des questions sur les mécanismes physiopathologiques sous-jacents, ces associations pouvant s’expliquer soit par le facteur de risque cardiovasculaire lui-même ou par l’utilisation de médicaments utilisés dans ces facteurs de risque. Concernant l’association avec l’antécédent personnel de maladie cardiovasculaire, le résultat est à prendre avec précaution, l’analyse étant basée uniquement sur trois études de taille très différentes.

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