Les statines et la metformine chez le patient diabétique de type 2 peuvent-ils entraîner une neuropathie périphérique : étude des patients hospitalisés en service de diabétologie au CHU de Bordeaux
Bibliographic record
Abstract
Contexte : la neuropathie est une complication fréquente du patient diabétique. L'incrimination des traitements très fréquemment utilisés chez ce type de population, à savoir les statines et la metformine, est discutée. L’objectif principal de notre travail est d’étudier la relation entre la neuropathie périphérique et la présence d’un traitement par statine ou Metformine dans une population de sujets diabétiques de type 2. Méthode : l’étude transversale inclus 59 patients entre 18 et 80 ans sur la période de février 2015 à mars 2016. Les patients sont des diabétiques de type 2. L’étude s’est déroulée dans le service de diabétologie du Professeur Rigalleau au CHU de Haut-Lévêque à Bordeaux. Résultats : trente et un patients présentaient un diagnostic de neuropathie clinique probable selon les critères de Toronto. La prévalence déterminée de neuropathie était de 51%. Les patients sous statine présentant une probable neuropathie clinique selon Tesfaye étaient significativement plus nombreux par rapport aux individus sans statines (p=0,012). Il existe une association significative entre neuropathie clinique probable et statine (p=0.038) après ajustement des autres facteurs confondants retrouvés (durée de diabète, âge, évènements cardiovasculaires, taux de vitamine B12, la présence d’une rétinopathie et un traitement par insuline, taille, sexe et le poids). Trente-sept patients étaient sous metformine et présentaient un taux sérique en vitamine B12 significativement plus bas que dans le groupe sans metformine (285±132pmol/l versus 467±299pmol/l p=0.04). Cependant, les patients sous Metformine ne présentaient pas plus de signes cliniques de neuropathies que les sujets ne prenant pas de Metformine (p=0.356). Conclusion : notre étude a mis en évidence une relation entre statine et neuropathie périphérique chez nos sujets diabétiques de type 2 avec significativité conservée après ajustement de nombreux facteurs confondants. Cependant au vu des données actuelles de la littérature, il apparaît que la balance bénéfice / risque penche vers l’utilisation des statines chez nos patients à haut risque cardiovasculaire ou en prévention secondaire, et ne modifie donc pas la conduite à tenir sur le plan thérapeutique. Nous n’avons pas mis en évidence de lien entre metformine et neuropathie par l’intermédiaire d’une carence en B12, bien que le taux de vitamine B12 soit plus bas chez les patients sous Metformine.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".