aggiornamenti

Nel numero dello scorso 7 giugno 2008, l’autorevole rivista "The Lancet"...

...riapre il dibattito sulla vexata quaestio dell’utilità o meno di identificare la sindrome metabolica (SM). Ricordando come i criteri diagnostici per la SM erano stati proposti per meglio comprendere i legami fra l’insulino-resistenza e le malattie cardiovascolari (CV), gli autori dell’analisi dei dati di due studi prospettici (1) rammentano come la validità clinica della diagnosi di SM sia stata oggetto di ampio (ed aspro) dibattito nel mondo scientifico internazionale. Una recente metanalisi (2), per esempio, evidenzia circa il 50 per cento di eccesso di rischio per coronaropatia nei pazienti con SM rispetto a coloro senza sindrome.

Questo rischio, peraltro, risulta ridimensionato (all’analisi ROC) quando i criteri della SM per popolazioni di mezza età vengono confrontati con i ben noti algoritmi (come Framingham) nel predire la malattia CV. Ciononostante, le ricerche che utilizzano i vari criteri diagnostici di SM continuano imperterrite, con conclusioni spesso discutibili. Inoltre, solo pochi studi hanno correlato simultaneamente la SM con il rischio di nuovi casi di diabete e/o di malattia coronarica per comprendere come predire tali patologie con un unico set di criteri. Nel tentativo di dare una risposta a questo quesito si sono uniti i data base di due studi svolti su popolazione anziana: il Prospective Study of Pravastatin in the Elderly at Risk (PROSPER, 3) e il British Regional Heart Study (BRHS, 4).

In entrambi gli studi prospettici erano disponibili, all’arruolamento, i criteri per la diagnosi di SM (BMI sostituito dal giro vita nello studio PROSPER, come già validato); per tutt’e due gli studi, poi, sono stati registrati i nuovi casi di diabete e di malattie cardiovascolari (fatali e non fatali). Gli autori hanno potuto così analizzare i dati per comprendere quanto e come i componenti della SM (secondo NCEP) erano correlabili al rischio di queste condizioni. La figura 1 mostra, nel prospetto, la tipologia di popolazione su cui è stata effettuata l’analisi statistica.

La figura 2 invece riassume le curve di Kaplan-Meier delle stime del rischio di nuovi casi di malattia CV e diabete nei pazienti senza tali patologie al momento dell’arruolamento, stratificati per diagnosi di SM e per ogni componente della stessa sindrome (dopo gli opportuni aggiustamenti statistici per età, sesso, nazionalità e braccio di trattamento).



Queste curve dimostrano come la SM e la maggior parte dei suoi componenti risultino sostanzialmente associati al rischio di nuovi casi di diabete, ma non all’incidenza di nuovi eventi CV. Anzi, il criterio dell’iperglicemia a digiuno, preso come tale, è il miglior determinante di incidenza di diabete. Certamente sorprende il fatto che una sindrome proposta proprio per comprendere la futura evoluzione verso patologie CV non risulti statisticamente predittiva di nuovi casi di cardio-vasculopatie! Nella discussione gli autori ribadiscono come la diagnosi di SM abbia un’associazione trascurabile con l’incidenza di eventi vascolari, specie nella popolazione anziana e come i cut off utilizzati quali criteri diagnostici per la sindrome non aggiungano predittività utile per aiutare gli orientamenti clinici.

Ancor più rilevante è il fatto che i criteri della SM nulla aggiungono (se addirittura non sono inferiori) ai metodi convenzionali (algoritmo di Framingham) per predire l’incidenza di cardiopatie. Una possibile spiegazione di questo fallimento può ricercarsi nel fatto che i criteri per la diagnosi di SM utilizzano un disegno dicotomico piuttosto debole (dal punto di vista matematico) per variabili in realtà continue, non prendendo in considerazione altri fattori di rischio maggiori (per esempio il fumo) quale determinante di malattie CV. Da questa analisi statistica viene confermato che l’iperglicemia a digiuno è il miglior predittore di incidenza di diabete mellito, specie nella popolazione più anziana, per cui gli autori si chiedono se l’attuale definizione di SM sia clinicamente necessaria per identificare persone a rischio di futura malattia metabolica, o non sia meglio utilizzare un programma che preveda il riconoscimento, mediante questionario, dei soggetti a maggior rischio di diabete (per età, familiarità, origine etnica, sedentarietà, abitudini alimentari...), rilevando poi semplicemente la glicemia a digiuno (o dopo il pasto) nei soggetti così identificati a rischio.

Le implicazioni di questo studio si possono riassumere, proprio secondo gli autori, in cinque punti.

1. Per quanto la SM – come entità – possa avere valore concettuale, essa non offre alcun beneficio sulla stratificazione del rischio CV nella popolazione anziana. Ciò è di particolare rilievo, poiché la maggior parte degli eventi CV interessano persone di oltre 60 anni d’età. Pur offrendo predittività per persone più giovani, la diagnosi di SM risulta meno efficace dell’algoritmo di Framingham nel predire eventi CV in questa fascia di popolazione.
2. Molti studi hanno dimostrato che la SM, come entità clinica, non offre predittività di rischio superiore alla somma del rischio dei singoli componenti diagnostici.
3. L’iperglicemia a digiuno è un potente predittore di incidenza di diabete ma non sembra associato (nella popolazione anziana) al rischio di incidenza di eventi CV, sia in assenza di una patologia pre-esistente, sia in soggetti già affetti da malattia CV. Questa osservazione pone ulteriore enfasi sul fatto che l’iperglicemia (almeno nel range non diabetico) non sembra utile per stratificare il rischio di eventi CV. Per soggetti non diabetici sono più utili i tradizionali algoritmi.
4. La maggiore limitazione della SM è proprio l’utilizzo di cut off dicotomici. Applicando analisi per variabili continue si potrebbe modificare il potere prognostico.
5. Infine, questo studio sottolinea che le condizioni di rischio per nuovi casi di diabete sono differenti rispetto ai determinanti di nuovi eventi CV, per cui i criteri diagnostici della SM non possono essere considerati come un substrato unificato di rischio sia per diabete, sia per malattia CV.

Bibliografia

1. Sattar N, et al. Can metabolic syndrome usefully predict cardiovascular disease and diabetes? Outcome data from two prospective studies. Lancet 2008; 371: 1927–35
2. Gami AS, et al. Metabolic syndrome and risk of incident cardiovascular events and death: a systematic review and meta-analysis of longitudinal studies. J Am Coll Cardiol 2007; 49: 403–14
3. Shepherd J, et al. Pravastatin in elderly individuals at risk of vascular disease (PROSPER): a randomised controlled trial. Lancet 2002; 360: 1623–30
4. Shaper AG, et al. British Regional Heart Study: cardiovascular risk factors in middle-aged men in 24 towns. Br Med J (Clin Res Ed) 1981; 283: 179–86