- Abstract
- 1. Introduzione
- 2. Metodi
- 2.1. Strategia di ricerca
- 2.2. Criteri di ammissibilità
- 2.3. Selezione dello studio ed estrazione dei dati
- 2.4. Qualità dello studio
- 2.5. Analisi statistica
- 3. Risultati
- 3.1. Risultati della ricerca in letteratura
- 3.2. Caratteristiche degli studi inclusi
- 3.3. Meta-analisi complessiva e analisi di sensibilità
- 3.4. Analisi dei sottogruppi e analisi della metaregressione
- 3.5. Analisi specifica del sesso di DM e rischio di gotta
- 3.6. Livelli di HbA1c e rischio gotta
- 4. Discussione
- 5. Conclusione
- Conflitti di interesse
- Contributi degli autori
- Riconoscimenti
- Materiali supplementari
Abstract
Obiettivi. Sebbene diversi studi epidemiologici abbiano studiato la relazione tra diabete mellito (DM) e rischio di gotta, i risultati sono incoerenti. Pertanto, abbiamo sistematicamente retrospettato gli studi osservazionali disponibili per chiarire l’impatto della DM sul rischio di gotta. Metodo. Embase, PubMed, Cochrane Library, Scopus, Web of Science e China National Knowledge Infrastructure sono stati ricercati per articoli pertinenti dall’inizio al 2 marzo 2020. La qualità degli studi inclusi è stata valutata utilizzando la scala di valutazione della qualità di Newcastle-Ottawa. I rischi relativi aggiustati multivariati (ARR) e i corrispondenti intervalli di confidenza al 95% (IC) sono stati raggruppati sulla base di un modello ad effetto casuale. Test di Cochran e sono stati utilizzati per valutare l’eterogeneità. Risultato. Cinque studi che hanno coinvolto partecipanti 863,755 sono stati inclusi nella nostra meta-analisi. La DM era associata ad un minor rischio di gotta (aRR: 0,66; IC al 95%: da 0,59 a 0,73) ma presentava un’elevata eterogeneità (). L’analisi della metaregressione ha rivelato che i tipi di DM erano la fonte di eterogeneità. L’analisi dei sottogruppi per tipi di DM ha mostrato che il rischio di gotta era significativamente inferiore nel DM di tipo 1 (T1DM) (aRR: 0,42; 95% CI: da 0,28 a 0,63) rispetto al DM di tipo 2 (T2DM) (aRR: 0,72; 95% CI: da 0,70 a 0,74). Inoltre, quando stratificato in base al genere in DM, è stata trovata un’associazione specifica per sesso. L’associazione inversa è stata osservata solo nei maschi (aRR: 0,57; IC al 95%: da 0,43 a 0,77) e non nelle femmine (aRR: 0,96; IC al 95%: da 0,87 a 1,05). Ulteriormente stratificato in base ai livelli di emoglobina glicata (HbA1c) in DM, i livelli elevati di A1C sono stati associati a un ridotto rischio di gotta nei pazienti con DM. Conclusione. Questa meta-analisi ha indicato che il DM era correlato a un minor rischio di gotta e l’effetto protettivo del DM sul rischio di gotta era più forte nei maschi, T1DM o DM con alti livelli di HbA1c. Tuttavia, sono necessari ulteriori studi di coorte prospettici per confermare questi risultati.
1. Introduzione
La gotta è un’artropatia associata al cristallo caratterizzata dalla deposizione di urato monosodico (MSU), che è direttamente correlata all’iperuricemia causata da disturbi del metabolismo delle purine e / o diminuzione dell’escrezione di acido urico. La prevalenza della gotta rappresenta circa il 5% della popolazione globale di mezza età e anziani e l’incidenza della gotta è aumentata costantemente negli ultimi anni . Gli individui con T2DM hanno generalmente una maggiore prevalenza di ipertensione , obesità e diminuzione della funzionalità renale . Queste condizioni di comorbidità sono anche fattori di rischio di gotta. Sia la DM che la gotta sono correlate ad un alto rischio di eventi cardiovascolari, insufficienza renale e mortalità . Pertanto, la relazione tra DM e gotta ha attirato grande attenzione.
Diversi studi prospettici hanno rilevato che la gotta era associata positivamente al rischio di DM . Allo stesso modo, una meta-analisi di 11 studi di coorte con 42.834 partecipanti ha riportato una correlazione positiva tra il livello di acido urico sierico e il rischio di DM . Tuttavia, l’impatto del DM sul rischio di gotta era incoerente. Diversi piccoli studi trasversali hanno dimostrato che la DM era associata a un rischio più elevato di gotta , mentre uno studio prospettico di coorte e uno studio caso-controllo hanno suggerito che la DM era correlata negativamente al rischio di gotta e nessuna associazione è stata trovata in un altro studio prospettico di coorte . Pertanto, abbiamo retrospettato gli studi osservazionali disponibili per chiarire l’impatto della DM sul rischio di gotta.
2. Metodi
2.1. Strategia di ricerca
Questa meta-analisi è stata registrata a PROSPERO con il numero di registrazione CRD42020159645. Sei database tra cui Embase, PubMed, Cochrane Library, Scopus, Web of Science e China National Knowledge Infrastructure (CNKI) sono stati ricercati per articoli pertinenti da due autori (X-L L e Y-L X) indipendentemente dall’inizio al 2 marzo 2020. La strategia di ricerca era la combinazione dei termini MeSH e dei termini di ingresso per “Gotta o artrite gotta” e ” DM o T1DM o T2DM.”Nel frattempo, gli studi cercati erano limitati agli esseri umani e non c’era alcuna restrizione nelle lingue. Prendendo ad esempio i database PubMed e Embase, i dettagli del processo di recupero sono elencati in materiale supplementare Excel S1-S2.
2.2. Criteri di ammissibilità
Lo scopo di questo studio era quello di esplorare l’impatto della DM sul rischio di gotta. I nostri criteri di ammissibilità sono i seguenti: (1) Gli studi dovrebbero avere un design osservazionale e dovrebbero indagare la relazione tra DM e il rischio di gotta. (2) Gli studi dovrebbero diagnosticare DM prima della diagnosi di gotta. (3) I risultati devono essere presentati come rischio relativo aggiustato multivariato (RR), odds ratio (OR) o hazard ratio (HR) con IC corrispondente al 95%. (4) Gli studi dovrebbero coinvolgere soggetti senza DM o gotta come gruppo di controllo corrispondente.
2.3. Selezione dello studio ed estrazione dei dati
Lo screening degli articoli è stato eseguito indipendentemente da tre autori (X-L L, L-J L e T-T C). Per risultati incoerenti, li discuteremmo insieme o solleciteremmo il giudizio finale del ricercatore senior (HJM). Le schede tecniche standardizzate sono state utilizzate dai suddetti ricercatori per raccogliere dati in modo indipendente. Sono state estratte le seguenti informazioni: primo autore, anno di pubblicazione, progettazione dello studio, fonte dei dati, periodo di studio, definizione di casi e controlli, accertamento di DM/gotta, periodo di follow-up, numero di casi e controlli, rapporto di sesso, età dei casi e controlli, tipi di DM, confonditori di aggiustamento e OR/RR/HR aggiustati (IC 95%). Tutte le voci sono state confermate da due degli autori sopra menzionati e controllate almeno due volte per garantire l’accuratezza e la completezza.
2.4. Qualità dello studio
La qualità degli studi inclusi è stata valutata utilizzando la scala di valutazione della qualità di Newcastle-Ottawa (NOS) . Come strumento di valutazione della qualità, NOS ha valutato la qualità di uno studio attraverso tre aspetti: 4 stelle per la selezione, 2 stelle per la comparabilità e 3 stelle per l’esposizione/risultati, con un totale di 9 stelle per studi di caso-controllo e studi di coorte. Un punteggio di 0-5 era considerato di bassa qualità, mentre un punteggio che raggiungeva sei o più stelle era considerato di alta qualità . Per garantire l’accuratezza, il processo di valutazione della qualità è stato condotto da due autori in modo indipendente e supervisionato dal ricercatore senior (HJ M).
2.5. Analisi statistica
Poiché l’incidenza della gotta era relativamente bassa (<5%) , l’OR di uno studio caso-controllo o l’HR di uno studio di coorte è stato utilizzato come stima per RR per calcolare le RRS raggruppate . I rischi relativi aggiustati multivariati (ARR) e il corrispondente IC 95% riportato negli studi sono stati utilizzati per produrre appezzamenti forestali nella nostra meta-analisi. L’eterogeneità è stata valutata dal test di Cochran e . Il grado di eterogeneità è stato giudicato come segue: ha rappresentato eterogeneità insignificante, ha indicato bassa eterogeneità, ha mostrato eterogeneità moderata e ha rappresentato un’elevata eterogeneità . If, l’eterogeneità tra i gruppi era bassa e veniva utilizzato un modello a effetto fisso. Mentre, per, l’eterogeneità era ovvia e veniva utilizzato un modello a effetto casuale. Sono state eseguite analisi di metaregressione e analisi di sottogruppi per esplorare la fonte di eterogeneità. Per identificare le fonti di eterogeneità e valutare la robustezza dei risultati, è stata condotta un’analisi di sensibilità rimuovendo ogni studio individualmente e calcolando una stima degli effetti in pool per gli studi rimanenti per valutare se un singolo studio ha influenzato i risultati. Tutte le analisi statistiche sono state condotte con il software STATA 14.0.
3. Risultati
3.1. Risultati della ricerca in letteratura
Cercando sei database, sono stati identificati 3254 articoli potenzialmente rilevanti (787 da Embase, 503 da PubMed, 13 da Cochrane Library, 971 da Scopus, 355 da Web of Science e 625 da CNKI). Dopo aver controllato i record e rimosso i duplicati, 2423 articoli sono stati esaminati per titoli e abstract. 2392 articoli sono stati rimossi a causa di studi irrilevanti, lasciando 31 articoli per la revisione full-text. 26 dei 31 articoli sono stati respinti per i seguenti motivi: l’effetto della gotta / iperuricemia sul rischio di DM (), non evento come risultato (), soggetto non rilevante (), studi senza gruppo di controllo (), studio mancata dimostrazione della diagnosi di DM prima della gotta (), studio ripubblicato () e dati incompleti (). Infine, cinque studi hanno soddisfatto i criteri di inclusione e sono stati inclusi in questa meta-analisi. Il processo di screening è mostrato in Figura 1.
3.2. Caratteristiche degli studi inclusi
Tre studi di coorte e due studi caso-controllo che hanno coinvolto 863.755 partecipanti sono stati inclusi in questa meta-analisi. Gli studi inclusi sono stati pubblicati da 2010 a 2016. Dei tre studi di coorte, due studi hanno esplorato la relazione tra DM e il rischio di gotta, mentre un altro studio ha mostrato l’impatto di T2DM sul rischio di gotta. Due studi caso-controllo hanno rivelato l’impatto di T1DM e T2DM sul rischio di gotta, rispettivamente. Quattro studi hanno discusso l’impatto delle differenze di genere dei pazienti con DM sul rischio di gotta. Tutti gli studi erano basati su grandi database e la diagnosi di DM o gotta si basava principalmente su codici diagnostici, auto-report, prescrizioni per l’uso di droghe o risultati di laboratorio. La qualità degli studi inclusi è stata valutata secondo NOS e i punteggi NOS variavano da 6 a 8. Le caratteristiche dettagliate degli studi inclusi sono illustrate nelle tabelle 1 e 2.
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Abbreviazioni: SCHS—Singapore Chinese Health Study; UK—United Kingdom; CPRD ORO—UK Clinical Practice Research Datalink ORO; Taiwan NHI—Taiwan Nazionale di Assicurazione Sanitaria; GPRD database—UK General Practice Research Database; SOTTILE database—il Miglioramento della Salute database di Rete; codice ICD-9—nona versione della Classificazione Internazionale delle Malattie codice; DM—diabete mellito; T1DM—il diabete di tipo 1; diabete di tipo 2 e di tipo 2 del diabete.
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Abbreviations: NOS—Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale; BMI—body mass index; eGFR-velocità di filtrazione glomerulare stimata; GP-medico generico; IHD-cardiopatia ischemica; DM—diabete mellito; T1DM—diabete di tipo 1; T2DM—diabete di tipo 2; OR—odds ratio; RR—rischio relativo; HR—hazard ratio; CI—intervallo di confidenza; NA-non disponibile.
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3.3. Meta-analisi complessiva e analisi di sensibilità
Dato che due studi caso-controllo hanno discusso l’impatto di T1DM e T2DM sul rischio di gotta, rispettivamente, pertanto, ciascuno dei due studi ha combinato la stima dell’effetto secondo due studi. Infine, una stima degli effetti raggruppati per valutare l’impatto della DM sul rischio di gotta è stata calcolata da sette studi con un totale di partecipanti 863,755. Rispetto ai gruppi di controllo, l’aRR aggregato della gotta nei pazienti con DM era 0,66 (IC al 95%: da 0,59 a 0,73), ma l’eterogeneità era elevata (), come mostrato nella Figura 2. Per identificare le fonti di eterogeneità e valutare la robustezza dei risultati, l’analisi di sensibilità è stata eseguita rimuovendo ogni studio individualmente e le ARR stimate nell’analisi di sensibilità variavano da 0,64 (95% CI: 0,54-0,75) a 0,70 (95% CI: 0,64-0,77) (Tabella S1). La cancellazione di ogni singolo studio non ha modificato la significatività statistica complessiva, dimostrando che i risultati erano costanti e affidabili nelle statistiche. Poiché sono stati inclusi meno di 10 studi, non è stato prodotto alcun diagramma a funnel per valutare il pregiudizio della pubblicazione.
3.4. Analisi dei sottogruppi e analisi della metaregressione
Per esplorare ulteriormente le fonti di eterogeneità, sono state eseguite un’analisi della metaregressione e un’analisi dei sottogruppi in base alla posizione geografica, alla progettazione dello studio e ai tipi di DM. Nell’analisi del sottogruppo, la maggior parte degli strati ha mostrato un’associazione inversa tra DM e il rischio di gotta. Tuttavia, fatta eccezione per i tipi di DM, non vi è stata alcuna significativa significatività statistica tra sottogruppi con un’analisi di metaregressione, indicando che i tipi di DM hanno contribuito maggiormente all’eterogeneità (Tabella 3).
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Abbreviazioni: RR—rischio relativo; IC, intervallo di confidenza; — il valore per l’eterogeneità all’interno di ogni sottogruppo; — valore di eterogeneità tra i sottogruppi di metaregression analisi.
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L’analisi del sottogruppo per tipi di DM (due studi in DM , tre studi in T2DM e due studi in T1DM ) ha mostrato che l’eterogeneità ha avuto una diminuzione significativa nel sottogruppo DM () e nel sottogruppo T2DM (), ma era ancora elevata nel sottogruppo T1DM (). Il rischio di gotta era significativamente inferiore in T1DM rispetto a T2DM; l’aRR aggregato in T1DM era 0,42 (95% IC: da 0,28 a 0,63) e l’aRR in T2DM era 0,72 (95% IC: da 0,70 a 0,74), mentre non è stata trovata alcuna associazione nel sottogruppo DM (aRR: 0,84; 95% IC: da 0,68 a 1,05), come mostrato nella Figura 3.
3.5. Analisi specifica del sesso di DM e rischio di gotta
Considerando la differenza di genere nell’incidenza della gotta, è stata discussa un’ulteriore analisi stratificata tra DM e rischio di gotta. Quattro studi che includevano 345.943 uomini e 334.752 donne hanno mostrato che c’erano correlazioni inverse tra T2DM e il rischio di gotta tra i maschi; l’ARR aggregato era 0,57 (95% IC: da 0,43 a 0,77), con elevata eterogeneità (). Tuttavia, il rischio è scomparso nelle femmine; l’ARR aggregato era 0,96 (IC al 95%: da 0,87 a 1,05), con bassa eterogeneità () (Figura 4).
3.6. Livelli di HbA1c e rischio gotta
Per valutare l’impatto dei livelli di HbA1c sul rischio di gotta, sono stati inclusi due studi e stratificati in base ai livelli di HbA1c in DM. È interessante notare che abbiamo scoperto che i livelli di HbA1c erano inversamente correlati al rischio di gotta. Rispetto a , il rischio di gotta è stato ridotto del 22% tra quelli con livelli di HbA1c del 7,0-7,9% (aRR: 0,78; 95% CI: da 0,63 a 0,96), del 33% tra quelli con livelli di HbA1c dell ‘ 8,0–8,9% (aRR: 0,67; 95% CI: da 0,48 a 0,92) e persino del 46% tra quelli con (aRR: 0,54; 95% CI: 0,41-0,70); tuttavia, vi è un’elevata eterogeneità (Figura 5).
4. Discussione
L’interazione tra DM e gotta è intricata. Da un lato, la DM può essere associata ad un aumentato rischio di gotta, probabilmente a causa di comorbidità correlate alla DM come ipertensione, obesità e sindrome metabolica . D’altra parte, alcuni meccanismi fisiopatologici in DM possono avere l’effetto opposto sul rischio di gotta come la risposta infiammatoria compromessa e l’effetto uricosurico della glicosuria . I risultati di questa meta-analisi hanno mostrato che i pazienti con DM avevano un rischio significativamente inferiore di sviluppare la gotta, specialmente in T1DM. Tuttavia, contrariamente alle nostre conclusioni, quattro piccoli studi trasversali hanno suggerito che il DM era associato ad un aumentato rischio di gotta , ma poiché i loro risultati non sono stati adeguati ai fattori confondenti vitali della coesistenza di gotta e DM, questo potrebbe spiegare le associazioni positive. Ancora più importante, tre di questi studi non hanno avuto un gruppo di controllo e nessuno degli studi ha dimostrato che la DM è stata diagnosticata prima della gotta. Pertanto, non hanno soddisfatto i nostri criteri di inclusione e non sono stati inclusi nella nostra meta-analisi. Inoltre, in questa meta-analisi è stata trovata un’associazione specifica per il sesso tra DM e il rischio di gotta. L’associazione inversa è stata osservata solo nei maschi, non nelle femmine. Inoltre, l’aumento dei livelli di HbA1c è stato associato a un ridotto rischio di gotta nei pazienti con DM.
Tuttavia, l’elevata eterogeneità non può essere ignorata. L’analisi della metaregressione ha rivelato che i tipi di DM erano la fonte di eterogeneità. Sebbene l’analisi dei sottogruppi per tipi di DM abbia mostrato che l’eterogeneità ha avuto una diminuzione significativa nel sottogruppo DM () e nel sottogruppo T2DM (), c’era ancora un’elevata eterogeneità nel sottogruppo T1DM () (Figura 3). Quindi, le possibili cause di elevata eterogeneità nel sottogruppo T1DM sono state ulteriormente esplorate. Questa meta-analisi ha rivelato che l’associazione inversa è stata osservata solo nei maschi (aRR: 0,57; IC al 95%: da 0,43 a 0,77) e non nelle femmine (aRR: 0,96; IC al 95%: da 0,87 a 1,05). Pertanto, il rapporto maschile più elevato con DM significava un minor rischio di gotta. È interessante notare che la percentuale di maschi (casi/controlli—72,5%/73,9%) nello studio di Rodriguez et al. era significativamente più alto di quello in altri studi (Pan et al.: casi / controlli-39,7% / 39,8%; Wijnands et al.: casi / controlli-49,4% / 49,4%), come mostrato nella Tabella 2, che potrebbe causare il minor rischio di gotta (aRR: 0,33; IC al 95%: da 0,24 a 0,46) e un’elevata eterogeneità nel sottogruppo T1DM. Sfortunatamente, l’altro studio nel sottogruppo T1DM non ha fornito il rapporto tra i sessi dei partecipanti, e anche se abbiamo fatto ogni sforzo per contattare l’autore, non sono stati ottenuti dati grezzi sufficienti. Sono necessari ulteriori studi prospettici di coorte per verificare i risultati e fornire ulteriori prove. Un’altra preoccupazione per l’analisi dei sottogruppi per tipi di DM era che il rischio scompariva nel sottogruppo DM. Va notato che di tutti gli studi inclusi, solo lo studio di Chen et al. non ha trovato alcuna correlazione negativa tra DM e il rischio di gotta, portando infine a nessuna significatività statistica nel sottogruppo DM. Quindi, le possibili cause di questo risultato sono state ulteriormente analizzate. Da un lato, la scelta dei controlli in questo studio non è stata rigorosa, che ha preso solo quelli senza DM nel database come gruppo di controllo; tuttavia, i fattori importanti come l’età e il sesso non sono stati abbinati al gruppo DM. D’altra parte, alcuni importanti fattori confondenti non sono stati aggiustati, come la malattia renale cronica, l’insufficienza cardiaca cronica e diversi tipi di diuretici, che sono stati confermati per essere collegati a un aumento significativo del rischio di gotta in studi precedenti .
La correlazione inversa tra DM e il rischio di gotta può essere spiegata dall’effetto uricosurico della glicosuria, che generalmente si verifica quando i livelli di glucosio sierico superano 10 mmol / L . Alcuni studi hanno indicato che livelli di glucosio sierico moderatamente elevati erano correlati a livelli sierici di acido urico più elevati, mentre livelli di glucosio più elevati sufficienti a causare glicosuria (>10 mmol/L) erano correlati a livelli sierici di acido urico più bassi . Infatti, è stato osservato che l’escrezione di acido urico era direttamente proporzionale ai livelli sierici di glucosio una volta che il carico di glucosio era sufficiente a portare alla glicosuria . Inoltre, le persone con prediabete avevano un rischio più elevato di sviluppare la gotta, mentre il rischio è sceso a un livello più basso una volta sviluppato il diabete rispetto ai nonabetici . Allo stesso modo, diversi studi hanno costantemente dimostrato che le persone con DM hanno livelli di acido urico sierico più bassi rispetto agli individui normali . Pertanto, la glicosuria può aumentare l’escrezione di acido urico attraverso un alto tasso di filtrazione e diuresi osmotica, riducendo così il livello di acido urico sierico e il rischio di gotta in DM .
Inoltre, una risposta infiammatoria compromessa può essere un altro motivo importante per il minor rischio di gotta in DM. La gotta è un’artrite infiammatoria acuta comune causata dalla deposizione di cristalli di urato monosodico nelle articolazioni. I cristalli di urato possono innescare rapidamente una reazione infiammatoria stimolando la sintesi e il rilascio di mediatori infiammatori e quindi amplificando e mantenendo una risposta infiammatoria grave . Tuttavia, molti processi infiammatori sono stati trovati danneggiati in DM, che ha esattamente ostacolato l’intenso processo infiammatorio causato dai cristalli di urato . La risposta infiammatoria alterata trovata in DM ha incluso l’inibizione della chemiotassi dei leucociti e l’apoptosi aumentata dei leucociti , risposta diminuita delle cellule endoteliali ai fattori di permeabilità quali istamina e bradichinina , degranulazione ridotta dei mastociti , adesione danneggiata dei neutrofili alle cellule endoteliali e migrazione ai siti infiammatori e rilascio ridotto di citochine e prostaglandine da parte dei neutrofili . Questi risultati forniscono inoltre un potenziale meccanismo biologico e possono essere la base dell’associazione inversa osservata in questo studio.
In questa meta-analisi, i pazienti con alti livelli di HbA1c o T1DM avevano un rischio significativamente ridotto di gotta, con possibili spiegazioni meccanicistiche come un DM scarsamente controllato o di lunga durata che portava ad un effetto significativamente uricosurico della glicosuria e una risposta infiammatoria gravemente compromessa. Per quanto riguarda l’associazione protettiva osservata solo nei maschi piuttosto che nelle femmine, la differenza di sesso tra i livelli sierici di acido urico e i livelli sierici di insulina può essere una spiegazione ragionevole. Da un lato , gli studi hanno dimostrato che i livelli sierici di acido urico sono indipendentemente e strettamente correlati al grado di resistenza all’insulina e questa correlazione era significativamente più forte tra le donne rispetto agli uomini . Inoltre, poiché i livelli di insulina sierica a digiuno erano significativamente più alti sia nelle donne in premenopausa che in postmenopausa con iperuricemia rispetto agli uomini con iperuricemia, anche gli ormoni sessuali possono svolgere un ruolo. D’altra parte, molti studi hanno trovato che la concentrazione aumentata dell’insulina ha promosso significativamente il riassorbimento dell’acido urico via il trasportatore regolante dell’urato 1 (URAT1) ed il membro 2 (ABCG2) della sottofamiglia G della cassetta ATP-legante nel rene, quindi riducendo l’escrezione urinaria di acido urico ed aumentando i livelli sierici dell’acido urico . Pertanto, ipotizziamo che l’associazione protettiva nei maschi sia probabilmente l’associazione residua dopo aver annullato l’effetto dell’insulina sul riassorbimento dell’acido urico. Mentre l’effetto dell’insulina sul riassorbimento dell’acido urico era più forte nelle donne che negli uomini, proponiamo che gli effetti opposti si annullino a vicenda nelle femmine. Coerentemente con questa differenza di genere, molte evidenze hanno confermato che i livelli sierici di acido urico sono predittivi della malattia coronarica tra le donne ma non tra gli uomini , e le differenze di sesso tra i livelli sierici di acido urico e i livelli sierici di insulina possono essere parte della ragione di questa differenza di correlazione . Tuttavia, sembra impossibile spiegare questa differenza di genere di T1DM dall’effetto dell’insulina sul riassorbimento dell’acido urico. Pertanto, potrebbero esserci altri potenziali meccanismi per le differenze di genere, che ovviamente necessitano di ulteriori studi per confermare ulteriormente la loro esistenza.
Tuttavia, questo studio ha avuto alcune limitazioni. In primo luogo, tutti gli studi inclusi sono stati condotti utilizzando database di registrazione medica. Le definizioni di DM e gotta erano basate su codici diagnostici o auto-report, ed era inevitabile avere un certo grado di errata classificazione. Tale errata classificazione potrebbe verificarsi anche nella selezione dei controlli. Ad esempio, nello studio di Wijnands et al. , i controlli erano individui senza un farmaco antidiabetico noninsulin o una prescrizione di insulina durante il periodo di studio intero, che potrebbe includere alcuni individui con DM.
In secondo luogo, questa era una meta-analisi di studi osservazionali in cui diversi potenziali fattori confondenti sono stati aggiustati per ridurre il bias di confondimento. Tuttavia, a causa di alcune ragioni oggettive della raccolta dei dati, i fattori confondenti corretti per ogni studio erano diversi e alcuni fattori confondenti non corretti negli studi originali non potevano essere ignorati. Alcune comorbidità (come ipertensione, iperlipidemia, insufficienza cardiaca congestizia e malattia renale cronica) e comedicazioni (come statine, aspirina a basse dosi e in particolare diversi tipi di diuretici) hanno dimostrato di essere associate a un rischio significativamente aumentato di gotta in studi precedenti. Tuttavia, ad eccezione dello studio di Wijnands et al. che hanno aggiustato sia le comorbidità che le commedie come fattori confondenti, sono state aggiustate più comorbidità ma le commedie sono state ignorate in altri studi. Inoltre, altri importanti fattori di rischio per la gotta, come l’esposizione dietetica e l’attività fisica, non sono stati aggiustati nella maggior parte degli studi. Fortunatamente, tutti gli studi sono stati regolati dal BMI associato alle abitudini alimentari e all’attività fisica per controllare questi fattori di rischio in una certa misura. Inoltre, anche gli effetti dei farmaci antidiabetici e dei farmaci che abbassano l’acido urico sui risultati dovevano essere considerati. Bruderer et al. ha fornito la prova che i tipi differenti di droghe antidiabetiche non hanno alterato il rischio di gotta, mentre l’uso delle droghe d’abbassamento dell’urato per trattare l’iperuricemia può pregiudicare il rischio di gotta in teoria e le persone con DM sono generalmente più probabili trattare l’iperuricemia che gli individui non diabetici, poichè i pazienti diabetici hanno più probabilità di scoprire Sfortunatamente, nessuno degli studi inclusi ha fornito dati sull’uso di farmaci che abbassano l’acido urico. Pertanto, questi risultati dovrebbero essere interpretati con cautela e in futuro sono necessari ulteriori studi di coorte prospettici di alta qualità per fornire prove più sostanziali.
In terzo luogo, sebbene avessimo fatto del nostro meglio per raccogliere tutti i dati disponibili, questa meta-analisi includeva meno studi originali e aveva un certo grado di eterogeneità, anche se abbiamo esercitato il massimo sforzo per trovare la fonte dell’eterogeneità. Pertanto, in futuro sono necessari ulteriori studi di coorte prospettici per confermare i risultati e sono necessari ulteriori studi di base per esplorare potenziali meccanismi molecolari.
5. Conclusione
In conclusione, questa meta-analisi ha suggerito che DM ha ridotto il rischio futuro di gotta e l’effetto protettivo è stato più forte nei maschi, T1DM o DM con un alto livello di HbA1c. Il ruolo sostanziale dell’effetto uricosurico della glicosuria e la ridotta risposta infiammatoria potrebbero offrire potenziali meccanismi. Questi risultati possono apparire controintuitivi, ma non è contraddittorio enfatizzare contemporaneamente la prevenzione di DM e gotta. Gotta dovrebbe essere prevenuta da aggiustamenti dietetici o trattamento iperuricemia piuttosto che concentrandosi su DM. I professionisti del diabete dovrebbero essere consapevoli della relazione tra DM e gotta, specialmente nei pazienti con DM ben controllato. Queste evidenze potrebbero persino cambiare la strategia di trattamento dei pazienti diabetici per utilizzare i farmaci che abbassano l’acido urico in modo più aggressivo.
Conflitti di interesse
Gli autori dichiarano di non avere conflitti di interesse.
Contributi degli autori
Huijian Ma e Xiaoli Li hanno concettualizzato questo studio. Xiaoli Li e Yuling Xing hanno cercato e proiettato i documenti. Xiaoli Li, Lianju Li e Tiantian Cheng hanno completato l’estrazione dei dati e la valutazione della qualità. Xiaoli Li e Shaohui Ren hanno condotto analisi statistiche e fatto interpretazioni per i risultati. Xiaoli Li ha scritto la prima bozza del manoscritto. Huijuan Ma ha rivisto e rivisto il manoscritto. Tutti gli autori hanno letto, rivisto e rivisto il manoscritto finale.
Riconoscimenti
Questo studio è stato supportato dalla Fondazione di Scienze Naturali della provincia di Hebei (n. H2019307108).
Materiali supplementari
Supplementari 1. Tabella S1. Analisi di sensibilità del rischio di gotta nei pazienti con DM e controlli.
Supplementare 2. Excel S1-S2. La cronologia di recupero nei database PubMed e EMBASE.