Lipoprotéine sérique (a) et reclassification du risque de maladie coronarienne ; application de la prédiction dans une analyse transversale d’une cohorte iranienne en cours | Santé publique BMC

Population étudiée

Dans cette étude de cohorte rétrospective, la population cible a été sélectionnée parmi les patients référés à la clinique d’endocrinologie et de métabolisme de l’hôpital Vali Asr de Téhéran, en Iran, entre 2003 et 2013. Nous avons inclus tous les patients ayant subi une angiographie coronarienne pour une maladie coronarienne hautement suspectée. . Les patients pour lesquels il manquait des données sur le profil lipidique ainsi que les sujets atteints de diabète sucré insulino-dépendant, de type 1, secondaire ou lié à une pancréatite avec des antécédents d’autres maladies endocriniennes (à l’exception de leur statut diabétique) ont été exclus. Les patients diabétiques inclus dans l’étude prenaient des antidiabétiques oraux.

Le consentement éclairé a été obtenu de chaque patient et l’étude a été examinée et approuvée par le conseil d’éthique médicale de l’Université des sciences médicales de Téhéran avec le code IR.TUMS.REC.1394.412.

Le diabète a été diagnostiqué selon les critères de l’American Diabetes Association [22].

Au final, 1 101 patients ont été inclus dans cette étude (deux sous-groupes : 443 patients non diabétiques et 658 patients diabétiques).

Données démographiques, examens, tests de laboratoire et autres paramètres de santé

L’âge, le sexe, le poids (kg), la taille (cm), le tour de taille (cm), la pression artérielle systolique et diastolique (TAS et DBP, respectivement) (mmHg) et les antécédents médicaux des patients ont été enregistrés.

Le tour de taille (WC) est défini comme la ligne médiane entre la côte la plus basse et la crête iliaque.

La SBP et la DBP ont été mesurées dans les deux bras après 15 minutes de repos en décubitus dorsal et la valeur moyenne a été enregistrée. Des échantillons de sang veineux ont été prélevés après 12 heures de jeûne nocturne.

Pour évaluer la glycémie plasmatique à jeun (FPG) et la glycémie post-prandiale (2hPP) 2 heures, un test de glucose oxydase a été utilisé. Les profils lipidiques comprenant le cholestérol total, le HDL-C, le LDL-C et les triglycérides (TG) ont été mesurés à l’aide d’une méthode enzymatique directe (Parsazmun, Karaj, Iran).

Pour mesurer l’insuline à jeun, un dosage radioimmunologique utilisant des anticorps spécifiques distincts a été utilisé (Immunotech, Prague, République tchèque). La créatinine sérique a été évaluée par la méthode Jaffe. L’HbA1c a été évaluée par chromatographie liquide haute performance (HPLC, kit DS5 Pink ; Drew, Marseille, France). De plus, Lp (a) a été mesurée par méthode de turbidométrie (Binding site, SPA plus, Birmingham, Royaume-Uni).

Indice de Masse Corporelle (IMC – Kg/m²) a été calculé en tant que poids/taille² et évaluation par modèle d’homéostasie de la résistance à l’insuline (HOMA-IR) comme [FPG (mg/dL) ×Fasting Insulin(U/L)] / 405. Le syndrome métabolique a été déterminé selon la version nationalement modifiée des critères de la Fédération internationale du diabète (Modifié-IDF). [23]. Le tabagisme autodéclaré au cours de l’année précédente a été enregistré à des fins d’analyse.

analyses statistiques

Les caractéristiques de base des patients ayant développé une maladie coronarienne ont été comparées à celles du groupe n’ayant pas développé de maladie coronarienne, respectivement par le test T et le chi carré pour les variables continues et catégorielles.

Pour calculer les prédictions FRS pour le risque de maladie coronarienne à 10 ans, des feuilles FRS ont été utilisées [8]. Un modèle linéaire généralisé basé sur la famille binomiale a été utilisé pour comparer séparément la prédiction et l’apparition d’événements dans le FRS conventionnel et le FRS plus Lp (a). Pour chaque modèle, le rapport de vraisemblance chi carré, le critère d’information d’Akaike (AIC), le critère d’information bayésien (BIC) et l’AUC de la courbe des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC) ont été rapportés. Nous avons également signalé le changement progressif de l’ASC du ROC et du NRI. [24].

AIC et BIC décrivent la complexité du modèle. Le pouvoir discriminant de ces deux modèles a été évalué par l’AUC du ROC. Pour déterminer la valeur du marqueur additif, les statistiques C et l’AUC ne sont pas assez efficaces. Par conséquent, de nouvelles méthodes telles que l’IDI et le NRI ont été utilisées dans cette étude. [24].

L’analyse des données a été effectuée par R en utilisant la base de packages [25]bien rangé [26]PROC [27]je teste [28]et perdictABEL [29]. Un double face P.< 0,05 a été considéré comme significatif.