La relation entre l'indice d'immuno-inflammation systémique et le modèle circadien inversé chez les patients hypertendus nouvellement diagnostiqués

Bien que l'hypertension soit considérée comme une pression intravasculaire élevée, il a été démontré que l'altération de la pression artérielle (PA) circadienne peut contribuer à de mauvais résultats cliniques. L'indice d'immuno-inflammation systémique (SII), basé sur les comptages de plaquettes, de neutrophiles et de lymphocytes, a été établi comme un puissant marqueur pronostic dans les maladies cardiovasculaires. Le rôle de l'inflammation dans la pathogenèse de l'hypertension est un problème bien connu et les marqueurs inflammatoires sont associés à la variabilité de la PA. Nous avons cherché à déterminer s'il existe une relation entre les changements de PA circadienne et le SII chez des patients hypertendus nouvellement diagnostiqués. La population de l'étude était composée de 196 patients hypertendus nouvellement diagnostiqués sans hypertrophie ventriculaire gauche (HVG). En tout, 76 (38 %) patients avaient un modèle de PA dipper, 60 (31 %) patients avaient un modèle de PA non-dipper, et 60 (31 %) patients avaient un modèle de PA inversé. Le SII a été calculé selon l'analyse de régression logistique multivariée, qui a révélé que le SII et le HDL-C étaient des prédicteurs indépendants du modèle circadien inversé chez les patients hypertendus nouvellement diagnostiqués. La valeur seuil du SII pour l'hypertension à modèle inversé dans une analyse de courbe ROC était >639,73 avec une sensibilité de 63,3 % et une spécificité de 84,2 %. Notre étude a montré que le niveau de SII était plus élevé dans le groupe de patients hypertendus à modèle inversé que dans les groupes d'hypertension dipper et non-dipper. De plus, le SII était un prédicteur indépendant chez les patients hypertendus nouvellement diagnostiqués avec un modèle inversé. La valeur élevée de SII chez les patients hypertendus nouvellement diagnostiqués peut être utilisée comme paramètre d'alerte précoce pour identifier les patients avec hypertension à modèle inversé.