Potential protective role of ACE-inhibitors and AT1 receptor blockers against levodopa-induced dyskinesias: a retrospective case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Growing evidence has highlighted that angiotensin-converting enzyme (ACE)-inhibitors (ACEi)/AT1 receptor blockers (ARBs) may influence the complex interplay between dopamine and the renin-angiotensin system in the nigrostriatal pathway, thus affecting the development of levodopa-induced dyskinesia in Parkinson's disease (PD). In the present study, we analyzed whether the use of this class of medication was associated with a reduced occurrence of levodopa-induced dyskinesia, using electronically-stored information of idiopathic PD patients enrolled at Novara University Hospital "Maggiore della Carità". We conducted a retrospective case-control study identifying PD patients with dyskinesias (PwD; n = 47) as cases. For each PwD we selected a non-dyskinetic control (NoD), nearly perfectly matched according to sex, Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) part III score, and duration of antiparkinsonian treatment. Binary logistic regression was used to evaluate whether dyskinesias were associated with ACEi/ARBs use. Ninety-four PD patients were included, aged 72.18 ± 9 years, with an average disease duration of 10.20 ± 4.8 years and 9.04 ± 4.9 years of antiparkinsonian treatment. The mean UPDRS part III score was 18.87 ± 7.6 and the median HY stage was 2. In the NoD group, 25 (53.2%) were users and 22 (46.8%) non-users of ACEi/ARBs. Conversely, in the PwD group, 11 (23.4%) were users and 36 non-users (76.6%) of this drug class (Pearson chi-square = 8.824, P = 0.003). Concerning general medication, there were no other statistically significant differences between groups. After controlling for tremor dominant phenotype, levodopa equivalent daily dose, HY 3-4, and disease duration, ACEi/ARBs use was a significant predictor of a lower occurrence of dyskinesia (OR = 0.226, 95% CI: 0.080-0.636, P = 0.005). Therefore, our study suggests that ACEi/ARBs may reduce levodopa-induced dyskinesia occurrence and, thanks to good tolerability and easy management, represent a feasible choice when dealing with the treatment of hypertension in PD patients. The study was approved by the Ethics Committee of Novara University Hospital "Maggiore della Carità" (CE 65/16) on July 27, 2016.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».