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PAGES DU PRATICIEN
Tabagisme actif et risque de diabète de type 2Une revue systématique et une méta-analyse
Carole Willi, MD;
Patrick Bodenmann, MD, MScPH;
William A. Ghali, MD, MPH;
Peter D. Faris, PhD;
Jacques Cornuz, MD, MPH
RÉSUMÉ
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Contexte Certaines études descriptives ont
suggéré une association entre le tabagisme actif et l'incidence
du diabète de type 2.
Objectif Réaliser une revue systématique avec
méta-analyse des études évaluant l'association entre
tabagisme actif et incidence du diabète de type 2.
Sources des données Une recherche dans les bases de
données MEDLINE (1966 à mai 2007) et EMBASE (1980 à mai
2007) a été complétée par des recherches manuelles
dans des bibliographies d'articles clés, des revues de
résumés de congrès scientifiques et un contact avec des
experts.
Sélection des études Les études étaient
incluses si elles rapportaient un risque d'altération de la
glycémie à jeun, une altération de la tolérance au
glucose ou un diabète de type 2 en relation avec le statut tabagique
initial; elles avaient un schéma de cohorte et excluaient les personnes
déjà diabétiques.
Extraction et synthèse des données Deux auteurs ont
recueilli indépendamment les données, incluant la
présence ou l'absence de tabagisme actif initialement, le risque de
diabète, les méthodes utilisées pour détecter le
diabète, un critère clé de la qualité de
l'étude. Les risques relatifs (RR) étaient regroupés
à l'aide d'un modèle des effets aléatoires. Les
associations étaient évaluées dans des sous-groupes
représentant les différentes caractéristiques des
patients et les critères de qualité de l'étude.
Résultats Cette recherche a permis de trouver 25
études prospectives de cohorte (n=1.2 million de participants)
rapportant 45 844 nouveaux cas de diabète pendant un période de
suivi allant de 5 à 30 ans. Parmi ces 25 études, 24 rapportaient
des RR ajustés supérieurs à 1 (extrêmes pour toutes
les études, 0.82-3.74). Le RR regroupé ajusté
était de 1.44 (IC 95% [IC], 1.31-1.58). Les résultats
étaient compatibles et statistiquement significatifs dans tous les
sous-groupes. Le risque de diabète était supérieur pour
les gros fumeurs (?20 cigarettes/jour; RR, 1.61; IC 95%, 1.43-1.80) que pour
les fumeurs légers (RR, 1.29; IC 95%, 1.13-1.48) et plus faible pour
les anciens fumeurs (RR, 1.23; IC 95%, 1.14-1.33) par rapport aux fumeurs
actifs, ce qui était compatible avec un phénomène
dose-réponse.
Conclusion Le tabagisme actif est associé à une
augmentation du risque de diabète de type 2. Les futures recherches
doivent essayer d'établir si cette association est causale et clarifier
ses mécanismes.
JAMA.
2007;298(22):2654-2664
LE TABAGISME EST LA CAUSE PRINCIPALE des décès
évitables
globalement.1 Chaque
année, environ 4 millions de personnes décèdent en raison
du tabagisme et on estime que le tabac entraîne environ 8.8% des
décès dans le
monde.2 L'importance
de ce problème de santé publique est croissante et les
estimations suggèrent que presque 10 millions de personnes peuvent
décéder de causes liées au tabac en
2025.3 La
prévalence du diabète devrait également connaître
une augmentation majeure vers
2025,4 une tendance
préoccupante compte tenu que le diabète impose un fardeau
significatif sur la santé publique et des demandes importantes sur les
systèmes de
soins.5
Un nombre d'études primaires ont évalué l'association
entre tabagisme et incidence des anomalies du glucose, suggérant qu'un
tabagisme actif pouvait être indépendamment associé
à une intolérance au glucose, à une altération de
la glycémie à jeun et au diabète de type 2; le tabagisme
peut en conséquence être un facteur de risque modifiable pour le
diabète de type 2. Certaines de ces études ont été
résumées dans des revues
qualitatives.6-8
Toutefois, à notre connaissance, la qualité des études
existantes n'a pas été systématiquement
évaluée et les caractéristiques cliniques de ces
études n'ont pas été complètement
évaluées pour mieux caractériser cette association
potentielle et ses déterminants.
Nous avons donc réalisé une revue systématique et une
méta-analyse d'études de cohortes prospectives décrivant
l'association entre tabagisme actif et incidence du diabète ou des
autres irrégularités du métabolisme du
diabète.
METHODES
Stratégie de recherche
Nous avons effectué une recherche systématique de la
littérature dans MEDLINE (1966 à mai 2007) et EMBASE (1980
à mai 2007) pour toutes les études décrivant
l'association entre tabagisme actif (en comparaison au tabagisme passif ou
occasionnel) et une altération de la glycémie à jeun, de
la tolérance au glucose, ou au diabète de type 2. Par ailleurs,
nous avons fait des recherches dans les bibliographies de toutes les
publications importantes identifiées, revu les abstracts des
congrès scientifiques sélectionnés (La Society for
Research on Nicotine and Tobacco et de l'American Diabetes Association) et
contacté des experts tabacologues et du diabète. Nous avons pris
en compte les articles publiés dans n'importe quelle langue. Nous avons
utilise une approche de recherche de la littérature décrite par
Egger et al9 pour
identifier les études descriptives et les études
pronostiques.
Trois thèmes de recherche ont été combinés
à l'aide de l'opérateur Booléen
"and." Le premier thème,
irrégularité du métabolisme du glucose, combinait les
versions différentes du Medical Subject Headings (MeSH) diabetes
mellitus, type 2 ou diabetes mellitus ou prediabetic
state ou metabolic syndrome X ou glucose intolerance ou
hyperglycemia ou glucose metabolism disorders ou insulin
resistance ou glucose tolerance test ou les mots du texte insulin
sensitivity ou impaired fasting glucose ou impaired glucose
tolerance ou IGT ou IFG. Le deuxième
thème, tabagisme, combinait les versions différentes des termes
MeSH smoking ou smoking cessation ou smoke inhalation
injury ou tobacco, smokeless ou tobacco use cessation
ou tobacco use disorder ou tobacco ou nicotine ou
les mots nicotine dependence ou tobacco dependence ou
smoking dependence ou cigarette*. Le troisième
thème, les études avec un schéma prospectif, combinait
les versions des termes MeSH incidence ou cohort studies ou
follow-up studies ou prognosis ou early diagnosis
ou survival analysis ou les mots course ou
predict* ou prognos*. Nous
étant centrés sur des études originales et des
études de cohorte descriptives, nous avons exclu d'autres types de
schémas, utilisant l'opérateur Booléen
"not": meta-analysis (MeSH term) ou
review (type de publication) ou case-control studies (terme
MeSH). Aucune méta-analyse antérieure n'a été
trouvée.
Critère de sélection
Deux relecteurs (C.W. et P.B.) recherchaient les articles éligibles
en vue de la revue ultérieure en réalisant un dépistage
initial des résumés ou titres. Les articles étaient pris
en compte pour être inclus dans la revue systématique s'ils
rapportaient des données d'un article originale (par d'article de
revue) et l'incidence des anomalies de la glycémie à jeun, de
l'intolérance au glucose ou du diabète de type 2 chez les
fumeurs actifs. Nous avons utilisé de larges critères
d'inclusion pour les études, incluant tous les spectres d'anomalies du
glucose (de l'anomalie de la glycémie à jeun au diabète
de type 2) et au statut tabagique. L'accord entre les relecteurs pour qu'un
article soit éligible au premier dépistage a été
de 94.6%, ce qui est un accord modeste (k=0.40). Les articles étaient
retenus lorsque l'un des deux relecteurs pensait qu'il devait être
retenu.
Le deuxième dépistage se basait sur la revue du texte entier.
Pour être inclus, les études devaient être des
études de cohorte (cohortes prospectives ou historiques) avec une
population adulte (>16 ans) exposée à un tabagisme actif
(cigarette) et un groupe de comparaison de non fumeurs. Un des critères
devait être l'incidence de l'altération de la tolérance au
glucose, une glycémie à jeun anormale ou un diabète de
type 2. Les critères d'exclusion étaient les études qui
incluaient des participants ayant un diabète au début de
l'étude ou qui avaient utilisé un groupe de comparaison
inapproprié (un groupe de comparaison qui n'était pas non fumeur
ou d'anciens fumeurs). L'accord entre les relecteurs pour
l'éligibilité des articles a été de 96.0%, pour un
k de 0.86. Tout désaccord était résolu par consensus.
Extraction des données
La variable clé d'exposition était la présence ou
l'absence de tabagisme actif initialement (à la ligne de base), et les
groupe de référence le plus adapté était «
n'a jamais fumé. » La majorité des études (n=18)
définissait une groupe d'anciens fumeurs mais 7 études
séparaient la variable d'exposition (fumeurs vs non fumeurs) sans
mentionner si le groupe non fumeur incluait des anciens fumeurs. Nous avons
considéré ce groupe hétérogène comme non
fumeurs dans l'analyse regroupée et avons réalisé une
analyse de sensibilité qui n'incluait que les études ayant un
groupe de référence défini comme étant des
personnes n'ayant strictement jamais fumé.
La variable d'évaluation était définie par la
présence ou l'absence de diabète de type 2, d'anomalie de la
glycémie à jeun ou d'intolérance au glucose ou la
combinaison des deux. Les définitions et les procédures
diagnostiques utilisées pour définir cette variable variait
quelque peu dans les études en raison des pays et périodes
différentes de réalisation des études. L'American
Diabetes Association et l'Organisation Mondiale de la Santé partagent
maintenant des critères diagnostiques identiques pour le diabète
de type 210 mais les définitions ont changé avec le temps. De
plus, la prévalence du diabète peut évoluer en fonction
des critères diagnostiques
utilisés.11
Les critères utilisés dans les études trouvées
incluaient les critères de l'OMS de
198512 (seuil de
glycémie à jeun 140 mg/dl; pour convertir le glucose en
mmol/l, multiplier par 0.0555), les critères 1999 de
l'OMS13 ou les
critères de l'American Diabetes Association
199714 (seuil de
glycémie à jeun 126 mg/dl), ou d'autres critères
(seuil de glycémie 110 mg/dl ou 120 mg/dl).
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Figure 1.. Distribution de la méta-analyse
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Dans toutes les études analysées, les participants avaient un
dépistage du diabète initialement et étaient exclus en
cas de diabète. Toutefois, les méthodes de dépistage du
diabète initial variaient dans les études et pouvaient
être biologiques (tests sanguins ou analyse d'urine), des rapports du
patient ou du médecin. Les méthodes utilisées pour
dépister les irrégularités du métabolisme du
glucose au cours des périodes de suivi variaient selon les
études et incluaient un dépistage biologique, un rapport du
participant avec ou sans confirmation (du médecin, d'un registre ou
d'un test biologique ultérieur), ou un rapport du médecin avec
ou sans confirmation (d'un registre ou d'un test biologique).
Nous avons alors extrait tout risque relatif rapporté (RR), les
rapports de risques, les rapports de cotes (OR), ou les rapports de
densité d'incidence pour le risque de développer un
diabète ou d'autres irrégularités du métabolisme
du glucose pour les fumeurs actifs par rapport aux non fumeurs. Les valeurs
non ajustées ou ajustées étaient extraites pour ces
mesures de risque. Si possible, nous faisions une extraction de tout risque
rapporté de diabète pour les anciens fumeurs par rapport aux
personnes n'ayant jamais fumé et pour les gros fumeurs et fumeurs
légers par rapport aux personnes n'ayant jamais fumé.
Nous avons aussi extrait des informations sur les indicateurs clés
de la qualité des études, à l'aide des standards MOOSE
(Meta-analysis of Observational
Studies)15 pour le
rapport des méta-analyses des études descriptives. Nous avons
pris en compte l'inclusion des participants consécutifs dans une
cohorte (tous les participantsse présentant avec les critères
d'inclusion de l'étude pendant une période spécifique
devaient être inclus dans la cohorte), la durée du suivi (la
durée devait être suffisamment longue pour permettre une
période de latence), la mise en aveugle du personnel de l'étude
évaluant les paramètres clés du statut d'exposition et un
ajustement statistique pour les principaux facteurs intéressants de
confusion (sexe, niveau socio-économique, activité physique,
âge, obésité, régime, augmentation de la
circonférence de la taille, consommation d'alcool,
hérédité, hypercholestérolémie, pression
artérielle, glycémie à jeun, comorbidités et
utilisation d'antihypertenseurs).
Analyse statistique
Les RR étaient utilisés comme mesure commune de l'association
dans les études. Pour réaliser ceci, les rapports de risque et
les rapports de densité de l'incidence étaient directement
considérés comme RR. Les intervalles de confiance étaient
transformés en RR à l'aide de la formule RR=OR/[(1-Po)+(PoxOR)],
dans lequel Po est l'incidence du critère de jugement dans le groupe
non
exposé.16
Cette méthode de transformation a quelques limites et peut sous-estimer
la variance des RR dérivée des
OR.17,18
Nous avons alors réalisé une analyse de sensibilité qui
excluait les 5 études dans lesquelles cette transformation avait
été effectuée. Nous avons aussi comparé les
résultats en appliquant l'approche de Miettinen basé sur le
test19 calculant la
variance des lnRR (variance lnRR=variance lnORx[lnRR/lnOR]).
Une méta-analyse a été faite à l'aide du Stata
version 9.1 (StataCorp, College Station, Texas). Nous avons utilisé la
commande "metan" dans Stata pour regrouper le lnRR dans les
études à l'aide du modèle des effets aléatoires de
DerSimonian et
Laird.20 Les points
de Forest ont été utilisés pour évaluer
visuellement les estimations des RR et les intervalles de confiance à
95% (IC) dans les études. Les analyses ont été
stratifiées par critère de qualité de l'étude et
par caractéristique de participant.
Pour évaluer l'hétérogénéité des
RR dans les études, la statistique Q Cochrane (taux de
significativité de P<0.10 et la statistique I2 ont été
calculées.21,22
Une méta-régression et une analyse de sensibilité ont
été effectuées pour évaluer les effets de la
qualité des études sélectionnées et les facteurs
cliniques sur le risque de diabète.
La possibilité de biais de publication était
évaluée à l'aide du test de Begg et par une inspection
visuelle d'un funnel
plot.23,24
Nous avons aussi réalisé la procédure non
paramétrique « trim and fill » (équilibre et
suffisance) de Duval et Tweedie pour évaluer par ailleurs le possible
effet d'un biais de publication dans notre
méta-analyse.21
Cette méthode considère la possibilité d'études
« manquantes » hypothétiquement qui pourraient exister,
impute leur RR et recalcule un RR regroupé qui incorpore les
études manquantes hypothétiquement comme s'ils avaient
réellement existé.
RESULTATS
Recherche de la littérature
La stratégie de recherche a permis de récupérer 2246
citations uniques: 1340 de MEDLINE et 906 d'EMBASE. Parmi celles-ci, 2098 ont
été exclues après la première sélection
basée sur les résumés ou titres, ce qui laissait 148
articles pour une revue du texte complet
(FIGURE 1). Une recherche
manuelle des références bibliographiques de ces articles a
identifié 1 autre article, pour un total de 149 articles pour revue du
texte complet. Dans cette revue, 124 articles ont été exclus
pour les raisons listées dans la
figure 1, ce qui laisse 25
études pour inclusion finale dans la revue systématique et la
méta-analyse.
Deux autres études ont été identifiées mais
publiées sous la forme de résumés dans des proceedings de
conférence de congrès
scientifiques.25,26
Elles n'ont pas été incluses dans les analyses regroupées
en raison d'un manque de détails sur les variables clés de
l'étude et en raison de la qualité de l'étude. Les
risques ont été exprimés pour les sous-groupes de fumeurs
(gros fumeurs et fumeurs légers) et étaient plus
élevés pour les fumeurs versus non fumeurs. Toutefois, il n'y
avait pas suffisamment de données pour calculer un risque moyen pour
les fumeurs et ils ne pouvaient donc pas être inclus avec les autres
études dans les analyses de sensibilité.
La revue a mis en évidence deux articles basés sur des
données se croisant de la Nurses' Health
study27,28
et 2 articles basés sur des données se croisant de
l'étude de cohorte MONICA (Monitoring Trends and Determinants of
Cardiovascular
Disease).29,30
Nous avons évité l'inclusion dupliquée de données
en sélectionnant seulement l'article le plus complet de chaque
cohorte.
Caractéristiques des études
Les caractéristiques des 25 études
sélectionnées sont montrées dans le
Tableau
1.27,29,31-53
Toutes étaient des études prospectives de cohorte. Toutes les
études rapportaient l'incidence du diabète comme critère
de jugement à l'exception d'une
seule53 qui
rapportait l'incidence d'un critère composite (diabète et/ou
altération de la glycémie à jeun). L'association entre le
tabagisme et le diabète était le critère principal de
jugement pour 16 études, et le critère secondaire dans 9
études.
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Tableau 1.. Caractéristiques des études incluses dans la
méta-analyse
Abréviations: CARDIA, Coronary Artery Risk Development in Young
Adults; FGT, glycémie à jeune; JPHC, Japan Public Health Center;
KORA, Cooperative Research in the Region of Augsburg; MONICA, Monitoring
Trends and Determinants of Cardiovascular Disease; MHTS, Multiphasic Health
Testing and Services; NA, non enregistré ou disponible. IC facteur de
conversion: Pour converter le glucose en mmol/l, multiplier par 0.0555.
a N'égale pas le total pour l'incidence du diabète
selon le statut tabagique en raison de données manquantes.
b Données manquantes par catégories. Il y avait un
total de 194 nouveaux cas de diabète pour Perry et al; 509 pour Rimm et
al; 41 pour Kawakami et al; 296 pour Sugimori et al; 94 pour Strandberg et al;
3300 pour Hu et al; 280 pour Sawada et al; 7990 pour Sairenchi et al; et 127
pour Lyssenko et al.
c Incidence à 15 ans derive d'une analyse de
Kaplan-Meier.
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Le diabète a été dépisté par une
évaluation biologique dans 11 études, rapporté par les
patients ou les médecins dans 11 études et
déterminé par d'autres méthodes (registres
médicaux hospitaliers, ou d'assurance) dans 3 études. Pour ce
qui concerne les définitions du seuil de diabète, 6
études ont utilisé une glycémie de 140 mg/dl ou plus, 8
de 126 mg/dl ou plus, et 1 étude de 120 mg/dl ou plus, 2 études
de 110 mg/dl ou plus et 8 études n'ont pas mentionné clairement
les critères utilisés. Un dépistage des patients
diabétiques initial a été effectué par test
biologique dans 14 études et en demandant aux patients ou
médecins pour les 11 autres études.
Les études sélectionnées ont été
publiées entre 1992 et 2006 et le nombre de participants par
étude allait de 630 à 709 827, pour un total de 1.2 million de
participants dans les études (45 844 nouveaux cas de diabète).
Sept études ont été conduites aux Etats-Unis, 7 au Japon,
6 en Scandinavie, 3 au Royaume-Uni, 1 en Allemagne et 1 en Israël. Onze
études concernaient des hommes seulement, une seulement des femmes et
les autres 13 études les deux sexes. L'indice de masse corporelle (IMC;
calculé comme étant le poids en kilogrammes divisé par la
taille en mètres au carré) des participants allait de 22.3
à 28.4 et l'âge moyen initialement allait de 16 à 60 ans.
Le pourcentage des fumeurs allait de 9% à 67% et le pourcentage
groupé des fumeurs était de 35%.
Les critères de qualité des études de cohorte pour la
mise en aveugle pour s'assurer des résultats et le recrutement des
patients consécutifs n'étaient pas spécifiés
explicitement dans aucune des études que nous avons
sélectionnées. Le suivi allait de 5 à 30 ans; la
durée moyenne de suivi (moyenne ou médiane) était
donnée dans seulement 9 études. La fréquence du suivi
était au moins d'une fois par an dans 9 études, une fois tous
les deux ans dans 4 études, et initialement et à la fin de
l'étude pour les 12 études restantes. La proportion de patients
ayant eu un suivi complet à la fin de l'étude était
donnée pour 17 études et allait de 69.2 à 99.7%.
Les RR ajustés ont pu être déterminés pour
toutes les études, soit rapportés soit déduits des OR
(TABLEAU 2). La plupart des
mesures du risque étaient ajustées sur l'âge (22
études) et l'IMC (22 études); moins étaient
ajustées sur l'activité physique (13 études), la
consommation d'alcool (14 études), l'hérédité (10
études), l'éducation (6 études), le régime (2
études) ou la circonférence de la taille (3 études).
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Tableau 2.. Facteurs de confusion et méthodes d'ajustement
Abréviations: IMC, indice de masse corporelle; HDL,
lipoprotéines de haute densité; HR, rapport de risque; IDR,
rapport de densité d'incidence; NYHA, New York Heart Association; OR,
rapport de cotes; RR, risque relatif.
a Les résultats persistaient après ajustement sur
l'âge, l'IMC, l'activité physique, la consommation d'alcool et
l'éducation.
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Risque de diabète chez les fumeurs par rapport aux non fumeurs
Dans les 25 études sélectionnées, à l'exception
d'une35, toutes ont
trouvé une association entre le tabagisme actif et une augmentation du
risque de diabète, bien que toutes n'aient pas été
statistiquement significatives. Trois études ont rapporté des RR
non
ajustés43,52,53;
l'estimation regroupée brute du RR de ces études était de
1.89 (IC 95%, 1.58-2.27). Les 25 études ont fourni des risques
ajustés exprimés sous la forme de RR, de rapports de risque, et
de rapports de densité d'incidence, ou d'OR, et les RR ajustés
déduits allaient de 0.82 à 3.74.
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Figure 2.. Risques relatifs ajustés de diabète pour les fumeurs actifs
par rapport aux non fumeurs
IC correspond à intervalle de confiance. La taille des marqueurs des
données indique le poids de l'étude.
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Les fumeurs actifs avaient une augmentation du risque de développer
un diabète de type 2 par rapport aux non fumeurs, avec un RR
groupé de 1.44 (IC 95%, 1.31-1.58)
(FIGURE 2).
Une analyse de sensibilité qui excluait toutes les études
pour lesquelles la conversion OR en RR était utilisée, a eu un
résultat similaire, avec un RR regroupé de 1.44 (IC 95%,
1.30-1.59). A l'aide de l'approche de
Miettinen19 sur la
base du test, la variance calculée a donné essentiellement des
résultats identiques (RR, 1.44 [IC 95%, 1.31-1.58]). Dans une analyse
de sensibilité qui incluait-seulement les 18 études dans
lesquelles la comparaison était définie par des non fumeurs
stricts (sans anciens fumeurs), le RR groupé a été de
1.45 (IC 95%, 1.31-1.62). Il y avait des preuves montrant une
hétérogénéité statistique des RR dans les
études (Q statistique, 98.08; P<0.001; I2, 75.5%). Ces mesures de
l'hétérogénéité étaient probablement
largement dues au nombre global extrêmement large des participants dans
notre analyse (>1 million). Le point d'estimation des RR était
constamment supérieur à 1 dans toutes les études sauf
une, et les sous-groupes étaient plus homogènes.
Analyses stratifiées
Afin d'explorer l'hétérogénéité de
l'étude, nous avons réalisé des analyses
stratifiées pour un certain nombre de caractéristiques
clés de l'étude et pour certains facteurs cliniques
(TABLEAU 3). Une observation
d'augmentation du risque de diabète chez les fumeurs a
été trouvée de façon consistante dans toutes les
analyses stratifiées. Les caractéristiques de qualité de
l'étude n'ont pas semblé influencer de façon
marquée les résultats, bien que les études
répondant à plus de critères de qualité tendent
à rapporter une association légèrement plus forte du
tabagisme avec l'incidence du diabète. Ainsi, des associations plus
fortes entre le tabagisme et l'incidence du diabète ont
été trouvées dans les études ajustées sur 8
facteurs de confusion ou plus, en prenant le tabagisme et l'incidence du
diabète comme critère principal, et en réalisant
initialement un dépistage biologique du diabète
(Tableau 3).
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Tableau 3.. Analyses stratifiées des risques relatifs regroupés de
diabète chez les fumeurs
Abréviations: IC, intervalle de confiance; NA, non applicable car
une seule étude; RR, risque relatif. Facteur de conversion IC: Pour
convertir le glucose en mmol/l, multiplier par 0.0555.
a Les risques relatifs ajustés pour la plupart des
variables sont pris en compte pour chaque étude.
b Représentent le test pour la significativité de
la modification de l'effet dans les strates.
c Méta-régression réalisée pour les
deux premières catégories.
d Pas de valeurs de P données pour ce groupe.
e Calculé comme le poids en kilogrammes divisé par
la taille en mètres carrés.
f Méta-régression non possible.
g gIncluait seulement les études ayant une population
à la fois d'hommes et de femmes.
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Les caractéristiques des participants inclus dans les études
primaires semblaient aussi être associées aux résultats.
Par exemple, les études rapportaient une association plus forte entre
le tabagisme et l'incidence du diabète en cas d'inclusion de
participants plus âgés (âge moyen des participants, 50
ans) ou lorsque les participants tendaient à avoir un surpoids ou une
obésité (IMC moyen des participants, 25)
(Tableau 3). Dans les
études qui incluaient à la fois des hommes et des femmes, le
risque regroupé était similaire dans les deux sexes (RR
groupé, 1.28 [IC 95%, 1.12-1.45] pour les hommes et 1.25 [IC 95%,
1.06-1.65] pour les femmes).
Les analyses stratifiées montrées dans le
Tableau 3 suggèrent une
relation dose-réponse entre le tabagisme et le diabète.
L'association entre tabagisme et diabète était plus forte pour
les gros fumeurs (20 cigarettes/jour; RR, 1.61 [IC 95%, 1.43-1.80]) par
rapport aux fumeurs légers (RR, 1.29 [IC 95%, 1.13-1.48]).
L'association était aussi plus faible pour les anciens fumeurs (RR,
1.23 [IC 95%, 1.14-1.33]) que pour les fumeurs actifs.
L'association entre tabagisme et diabète était
légèrement plus forte s'il y avait eu un dépistage
biologique du diabète au cours du suivi (RR, 1.49 [IC 95%, 1.35-1.63])
par rapport aux cas rapportés par le patient ou le médecin (RR,
1.39 [IC 95%, 1.20-1.62]).
L'association entre tabagisme et diabète était aussi plus
forte pour les 6 études dans lesquelles un seuil de glycémie de
140 mg/dl ou plus avait été utilisé (RR, 1.63 [IC 95%,
1.33-1.99]) par rapport aux 8 études dans lesquelles un seuil de
glycémie de 126 mg/dl ou plus avait été utilisé
(RR, 1.47 [IC 95%, 1.30-1.65]). Dans une analyse de sensibilité, les 24
études qui rapportaient seulement l'incidence du diabète
(excluant l'étude qui avait évalué le risque
d'altération de la tolérance au
glucosê3), le
résultat global regroupé n'avait pas changé (RR, 1.43 [IC
95%, 1.30-1.57]).
Biais de publication
L'inspection visuelle du funnel plot de Begg a révélé
une asymétrie (P<0.001) (FIGURE
3A). Ceci soulève la possibilité d'un biais de
publication, bien que le test de Begg n'ait pas été
statistiquement significatif (z=1.45; P=0.15). Pour cela, nous avons fait une
analyse de sensibilité à l'aide de la méthode «trim
and fill »,54
qui impute de façon conservatrice les études
hypothétiques négatives non publiées pour correspondre en
miroir aux études positives entraînant l'asymétrie du
funnel plot. Les études imputées produisent un funnel plot
symétrique (Figure 3B).
L'analyse regroupée incorporant les études hypothétiques
continuaient à montrer une association statistiquement significative
entre le tabagisme et le diabète (RR, 1.32 [IC 95%, 1.21-1.44];
P<0.001).
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Figure 3.. Funnel Plots sans et avec Trim and Fill
Les pseudo-intervalles de confiance à 95% (IC) sont
informatisés comme faisant part de l'analyse qui produit le the funnel
plot, et correspondent à l'IC 95% pour une erreur standard
donnée (ES). RR correspond à risque relatif.
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COMMENTAIRE
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Il existe de nombreuses preuves dans la littérature rapportant une
association entre tabagisme actif (cigarette) et l'incidence du
diabète. Les 25 études que nous avons identifiées
rapportent des RR qui, bien que d'importance variable, montrent une
association positive dans toutes les études sauf une. Par ailleurs,
l'association persiste et reste statistiquement significative dans un nombre
d'analyses stratifiées explorant les facteurs de qualité
clinique et de l'étude, et il persiste aussi dans les analyses de
sensibilité réalisées pour évaluer l'effet
potentiel des définitions variables du critère diabète et
des études hypothétiques non publiées. Compte tenu de
cette constance, nous concluons que la question pertinente ne devrait plus
être si cette association existe, mais plutôt si cette association
documentée est causale.
Les études primaires descriptives ne peuvent prouver une
causalité. Toutefois, les études dans cette revue ne
répondaient pas à plusieurs des critères de
Hill55 de
causalité. Mais, en premier, il s'agit d'une relation temporelle
appropriée; la cigarette précède l'incidence du
diabète dans toutes les études. En second, les observations sont
compatibles avec une relation dose-réponse, avec des associations plus
fortes chez les gros fumeurs par rapport aux fumeurs légers et pour les
fumeurs actifs par rapport aux anciens fumeurs, bien qu'une relation
observée dose-réponse puisse provenir de l'intensité de
l'agrégation avec d'autres facteurs de risque de diabète comme
l'absence d'activité physique et un régime inadapté. En
troisième, il existe une plausibilité biologique de
causalité en ce que le tabagisme peut entraîner une
insulinorésistance ou des réponses inadéquates de
sécrétion insulinique compensatoire selon
certaines56-61
mais pas toutes les
études62. Le
tabagisme a aussi un effet cliniquement significatif sur les tests de
tolérance au glucose à la fois par voie orale ou intraveineuse,
qui pourrait influencer la détection du
diabète.60,63-65
Ceci pourrait être dû à un effet direct de la nicotine ou
d'autres composés de la fumée de cigarette sur les cellules
bêta pancréatiques, comme le suggère l'association de la
cigarette à la pancréatite chronique et au cancer du
pancréas.66
Quatrièmement, il existe une consistance de cette association dans les
24 études, comme le montre le « forest plot »
(Figure 2).
Cinquièmement, la force de l'association avec le diabète n'est
pas négligeable dans le contexte de la recherche sur le tabac.
Inversement, il existe aussi des explications possibles non causales pour
cette association. Le tabagisme est souvent associé à d'autres
comportements inadaptés qui favorisent le gain de poids et/ou le
diabète, comme le manque d'activité physique, une faible
consommation de fruits et légumes, et une forte consommation
d'alcool.67,68
De plus, cette agrégation de compor- tement est plus prévalente
chez les personnes de faibles statuts
socio-économiques.69,70
Certains de ces facteurs ont été considérés et
ajustés dans les études incluses dans notre revue, mais
l'importance de cet ajustement sur ces facteurs potentiels
d'interférence était généralement limitée.
L'absence d'ajustement sur le statut socio-économique (seulement 6
études ajustées sur le statut socio-économique ou
l'éducation), le régime (seulement 2 études),
l'activité physique (seulement 13 études), et la consommation
d'alcool (seulement 14 études) pourrait contribuer à une
association non causale entre le tabagisme et le diabète.
Les fumeurs tendent à être plus minces que les non fumeurs ou
les anciens fumeurs, et plusieurs études ont montré que l'IMC
des fumeurs est plus
bas.71-73
Toutefois, il existe des preuves que les fumeurs (en particulier les gros
fumeurs) tendent à avoir un IMC plus élevé que les
fumeurs légers et même que les non
fumeurs.74 En plus
de l'agrégation de comportements à risque, cette observation
peut être due à un phénomène cyclique
pondéral. Les fumeurs tendent à prendre du poids lorsqu'ils
s'arrêtent de fumer; plus la dépendance est forte, plus le risque
de rechute est
grand.75,76
En conséquence, les gros fumeurs peuvent essayer plusieurs fois avant
de cesser définitivement et ils prennent du poids au cours des ces
tentatives, poids qu'ils n'arrivent jamais complètement à perdre
lorsqu'ils rechutent. De plus, avec un IMC normal, les fumeurs tendent
à avoir un risque plus important d'accumulation de graisse abdominale
par rapport aux non
fumeurs.62,77-79
Le mécanisme n'est pas bien compris mais le tabagisme ayant un effet
antioestrogènes,80,81
ceci pourrait être dû à un déséquilibre
hormonal entraînant une obésité centrale.
L'obésité et le gain pondéral sont des facteurs de risque
puissants de développement d'un diabète de type
282,83 et plusieurs
études montrent aussi que l'obésité abdominale est
associée au développement du diabète de type
2.84,85
Les limites de cette méta-analyse doivent être prises en
compte. Premièrement, la qualité des études individuelles
n'était pas toujours optimale, comme le montre l'absence d'informations
sur la mise en aveugle et le recrutement de patients consécutifs dans
toutes les études. Deuxièmement, la conversion des OR en RR
15 peut avoir
sous-estimé la variance des RR dérivés des OR. Toutefois,
une analyse de sensibilité qui excluait les études
affectées et l'utilisation de l'approche de Miettinen basée sur
le test pour calculer la variance de lnRR n'a eu qu'un effet extrêmement
faible sur les résultats. Troisièmement, il y avait une
hétérogénéité des RR dans les
études, correspondant en partie à une
hétérogénéité des définitions des
études. Mais, les analyses stratifiées ont montré des RR
regroupés constamment supérieurs à 1 pour un nombre de
facteurs cliniques. Quatrièmement, l'analyse du "funnel
plot" a montré une certaine asymétrie suggérant la
possibilité d'un biais de publication. L'analyse de sensibilité
"trim and fill" n'a pas modifié le résultat
général (bien que la force de l'association ait
été légèrement atténuée),
suggérant que l'association n'est pas un artéfact
d'études négatives non publiées. Néanmoins, la
possibilité n'est pas totalement exclue avec cette méthode.
Si l'on prend en compte l'observation constante d'une augmentation de
l'incidence du diabète associée à un tabagisme actif dans
un certain nombre d'études, nous pensons qu'il n'est pas besoin de
recourir à d'autres études de cohorte pour évaluer cette
hypothèse. Toutefois, il est nécessaire pour les études
d'inclure des mesures détaillées et un ajustement sur les
facteurs possibles de confusion comme le statut socio-économique,
l'éducation et l'exercice avec pour objectif de savoir si l'association
avec le tabagisme est causale. Nous recommandons que les études futures
se focalisent sur les mécanismes étiologiques ou les facteurs de
médiation comme l'obésité, l'absence d'activité
physique, les habitudes alimentaires et les niveaux de stress.
Informations sur les auteurs
Correspondance: Carole Willi, MD, Department of Ambulatory Care and
Community Medicine, 44 Bugnon Ave, 1011 Lausanne, Switzerland
(carole.willi{at}hospvd.ch).
Contributions de l'auteur: Le Dr Willi a eu un accès complet
à toutes les données de l'étude et accepte la
responsabilité de l'intégrité des données et de
l'exactitude de l'analyse des données.
Concept et schéma de l'étude: Willi, Ghali,
Cornuz.
Recueil des données: Willi, Bodenmann.
Analyse et interprétation des données: Willi, Ghali,
Faris, Cornuz.
Rédaction du manuscrit: Willi, Bodenmann.
Revue critique du manuscrit: Ghali, Faris, Cornuz.
Analyse statistique: Willi, Ghali, Faris.
Obtention du financement: Cornuz.
Aide administrative, technique et matérielle : Bodenmann,
Ghali.
Supervision de l'étude: Ghali, Cornuz.
Liens financiers: Aucun rapporté.
Financement/Soutien: Le Dr Ghali a bénéficié
d'une bourse Senior Scholar Award de la Alberta Heritage Foundation pour la
recherche médicale et d'une Canada Research Chair in Health Services
Research.
Rôle du sponsor: Les agences qui ont apporté un soutien
financier au Dr Ghali n'ont joué aucun rôle dans le schéma
et la conduite de l'étude, le recueil, la gestion, l'analyse et
l'interprétation des données; la préparation, la revue ou
l'approbation du manuscrit.
Autres contributions: Nous remercions Finlay McAlister, MD, MSc,
Université de l'Alberta, pour ses commentaires précieux sur une
version antérieure du manuscrit. Les auteurs remercient aussi Anne
Parrical, DESS (Diplôme d'Etudes Supérieures
Spécialisées), documentaliste médicale à
l'hôpital universitaire de Lausanne, pour son aide dans la formulation
de la stratégie de recherche de la littérature. Ces personnes
n'ont reçu aucune compensation pour leur aide dans cette
étude.
Affiliations des auteurs: Department of Ambulatory Care and
Community Medicine, Institute of Social and Preventive Medicine,
Université de Lausanne, Lausanne, Suisse; Departments of Medicine et
Community Health Sciences, Université de Calgary, Calgary, Alberta,
Canada.
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