DIAF Mustapha1, TIRES Amina1, KHALED Méghit Boumediène1 Associations entre la consommation d'antioxydants alimentaires et les marqueurs d'athérosclérose chez les femmes d'âge moyen du nord-ouest algérien DIAF Mustapha1, TIRES Amina1, KHALED Méghit Boumediène1 1Département de Biologie, Faculté des Sciences de la Nature et de la Vie et Laboratoire de Recherche Environnement et Santé, Université Djillali Liabes de Sidi-Bel-Abbès, Sidi Bel Abbes, Algérie

CONTEXTE ET OBJECTIF La prévention des lésions athérogènes précoces, selon l'hypothèse d'oxydation de l'athérosclérose, est fondée sur le système de défense antioxydant comprenant à la fois des composés dérivés de manière endogène et exogène (régime). Récemment, des suggestions cumulatives soutiennent le rôle pivot des ratios des lipoprotéines [cholestérol total/lipoprotéines de haute densité (CT/HDL)] et des apolipoprotéines (apo B/apo A1) comme prédicteurs cohérents du risque athérogène, à un stade précoce. La présente étude vise à évaluer la relation entre l'apport alimentaire en vitamines antioxydantes (A, C et E) et les minéraux (Mg, Zn et Cu) et deux ratios lipidiques qui sont considérés comme des marqueurs métaboliques potentiels de l'athérosclérose (CT/HDL et apo B/apo A1) dans un groupe de femmes d'âge moyen. La population de l'étude était composée de femmes diabétiques de type 2 et non diabétiques issues de la région nord-ouest de l'Algérie.

PATIENTS ET MÉTHODES Population d’étude Une étude transversale (entre Mars et juillet 2015) 188 femmes (95 étaient de diabète de type 2 et 93 non-diabétiques) « Maison du diabète » et la polyclinique Mostefa Ben Brahim, à Sidi-Bel-Abbès L'hôpital Meslem Tayeb, à Mascara Mesures anthropométriques Poids, Taille, IMC et Tour de taille Mesure de la pression artérielle Le tensiomètre OMRON M3 (Omron Healthcare., Ltd. Kyoto, Japon) Paramètres biochimiques Des échantillons de sang ont été prélevés sur chaque patient 12 h après un jeûne d'une nuit. CT, de HDL et de LDL hémoglobine glyquée (HbA1c) Pour Apo A1 et B Évaluation de l'apport nutritionnel Au moyen d'un registre alimentaire de trois jours (deux jours par semaine et un jour de fin de semaine) Analyses statistiques Le logiciel NutriSurvey pour Windows 2007 a été utilisé pour calculer l'apport énergétique total, la composition du régime et la consommation de nutriments (vitamines, minéraux et acides aminés). Toutes les analyses statistiques ont été traitées à l'aide de SPSS 22.0

TABLEAU 1 | La consommation d'antioxydants et prédiction de l'athérosclérose selon un modèle de régression multivariée basé sur le rapport TC/HDL-c.   All Patients Odds Ratio (95% CI) *p-value Non diabetic patients Odds Ratio (95% CI)  Type 2 diabetic patients Odds Ratio (95% CI)  Vitamins intake Vitamin A (μg) Q1 (549-1052) Referent Q2 (1053-1533) 0.380[0.049-2.965] 0.356 0.382 [0.023-2.258] 0.500 0.500 [0.040-3.176] 0.589 Q3 (1534-1883) 0.990[0.101-4.680] 0.993 1.778 [0.081-3.121] 0.715 1.613 [0.133-5.604] 0.707 Q4 (1884-3423) 0.295[0.067-1.798] 0.954 1.261 [0.051-3.262] 0.888 1.470 [0.099-2.916] 0.582 Vitamin C (mg) Q1 (62-108) Q2 (109-121) 1.907[1.671-2.237] 0.001 1.68 [1.079-4.203] 0.007 2.116 [1.361-3.162] 0.031 Q3 (122-153) 3.931[1.183-8.576] 0.039 2.502 [0.648-3.447] 0.081 2.420 [0.303-3.127] 0.201 Q4 (154-363) 3.519[2.405-4.408] 0.009 3.984 [1.775-7.412] 0.020 2.491 [0.343-4.884] 0.213 Vitamin E (mg) Q1 (3-14) Q2 (15-19) 1.101 [0.182-6.684] 0.916 1.650 [0.199-3.679] 0.643 0.768 [0.092-6.421] 0.807 Q3 (20-24) 3.849 [0.772-4.182] 0.100 3.526 [1.097-5.656] 0.040 1.653 [0.188-4.519] 0.650 Q4 (25-35) 2.425[2.017-5.715] 0.012 1.843 [1.877-2.731] 0.019 1.332 [0.682-2.685] 0.094 Minerals intake Zinc (mg) Q1 (6-9.30) Q2 (9.40-10.50) 1.188[0.305-4.631] 0.803 1.535 [0.324-7.278] 0.590 1.159 [0.204-6.604] 0.868 Q3 (10.60-12.80) 0.498 [0.099-2.505] 0.398 0.447 [0.059-3.370] 0.435 1.544 [0.141-6.844] 0.722 Q4 (12.90-22.20) 3.168 [0.569-6.625] 0.188 2.604 [0.538-6.422] 0.163 3.488 [0.264-6.144] 0.343 Magnesium (mg) Q1 (1-2.20) Q2 (2.30-2.80) 0.589 [0.187-1.860] 0.367 0.534 [0.146-1.949] 0.342 0.469 [0.141-1.565] 0.218 Q3 (2.90-3.50) 0.638 [0.233-1.747] 0.382 0.932 [0.284-3.061] 0.908 0.433 [0.137-1.372] 0.155 Q4 (3.60-9.30) 0.994 [0.292-3.382] 1.103 [0.284-4.291] 0.887 0.868 [0.206-3.653] 0.847 Copper (mg) Q1 (1.20-2.10) Q2 (2.15-2.30) 1.217 [0.410-3.613] 0.723 1.258 [0.345-4.590] 0.729 1.238 [0.391-3.924] 0.716 Q3 (2.35-2.40) 0.525 [0.181-1.525] 0.236 0.483-[0.138-1.685] 0.254 0.635 [0.201-1.999] 0.437 Q4 (2.50-3.40) 2.098 [0.663-6.641] 0.208 2.132 [0.567-8.010] 0.262 2.571 [0.713-9.270] 0.149

TABLEAU 2 | La consommation d'antioxydants et la prédiction de l'athérosclérose selon un modèle de régression multivariée basé sur le rapport apo B/apo A1.   All Patients Odds Ratio (95% CI) *p-value Non Diabetic patients Odds Ratio (95% CI) Type 2 diabetic patients Odds Ratio (95% CI) Vitamins intake Vitamin A (μg) Q1 (549-1052) Referent Q2 (1053-1533) 0.949 [0.158-5.684] 0.954 0.160 [0.007-3.896] 0.260 1.218 [0.118-5.536] 0.868 Q3 (1534-1883) 1.113 [0.148-8.382] 0.918 0.497 [0.017-7.871] 0.687 0.959 [0.098-9.348] 0.971 Q4 (1884-3423) 1.722 [0.161-8.431] 0.653 2.136 [0.070-8.229] 0.664 2.109 [0.111-8.124] 0.620 Vitamin C (mg) Q1 (62-108) Q2 (109-121) 1.179 [0.184-7.554] 0.862 0.027 [0.001-1.020] 0.051 1.827 [0.193-7.336] 0.600 Q3 (122-153) 1.299 [0.137-2.347] 0.820 0.022 [0.001-0.880] 0.043 2.814 [0.170-4.588] 0.470 Q4 (154-363) 1.788 [0.324-9.852] 0.505 0.156 [0.010-2.430] 0.185 1.935 [0.197-9.017] 0.571 Vitamin E (mg) Q1 (3-14) Q2 (15-19) 0.433 [0.088-2.135] 0.304 0.156 [0.018-1.335] 0.090 0.407 [0.064-2.584] 0.340 Q3 (20-24) 0.840 [0.203-3.486] 0.810 0.391 [0.063-2.412] 0.312 0.525 [0.070-3.944] 0.531 Q4 (25-35) 1.638[0.305-8.804] 0.565 0.067 [0.002-1.937] 0.115 1.903 [0.231-5.657] 0.550 Minerals intake Zinc (mg) Q1 (6-9.30) Q2 (9.40-10.50) 1.004 [0.280-3.596] 0.995 0.349 [0.069-1.776] 0.205 1.059 [0.211-5.312] 0.944 Q3 (10.60-12.80) 1.643 [0.362-7.455] 0.520 1.362 [0.149-7.415] 0.784 2.800 [0.296-6.482] 0.369 Q4 (12.90-22.20) 0.779 [0.176-3.446] 0.742 0.059 [0.006-0.572] 0.015 1.150 [0.101-3.082] 0.910 Magnesium (mg) Q1 (1-2.20) Q2 (2.30-2.80) 0.782 [0.266-2.301] 0.656 1.538 [0.430-5.495] 0.508 0.744 [0.245-2.260] 0.602 Q3 (2.90-3.50) 0.940 [0.353-2.501] 0.901 1.923 [0.561-6.597] 0.298 0.883 [0.293-2.656] 0.824 Q4 (3.60-9.30) 0.534 [0.165-1.729] 0.295 0.794 [0.206-3.065] 0.738 0.595 [0.152-2.324] 0.455 Copper (mg) Q1 (1.20-2.10) Q2 (2.15-2.30) 0.925 [0.320-2.672] 0.885 0.515 [0.135-1.969] 0.332 0.812 [0.270-2.441] 0.711 Q3 (2.35-2.40) 0.338 [0.121-0.946] 0.039 0.166 [0.043-0.642] 0.009 0.418 [0.140-1.250] 0.119 Q4 (2.50-3.40) 0.613 [0.206-1.826] 0.380 0.192 [0.048-0.766] 0.019 0.607 [0.186-1.977] 0.407

CONCLUSION La relation entre les antioxydants alimentaires et les indices athérogènes n'était pas nécessairement influencée par le DT2. La plupart des résultats de cette étude ont montré que le rapport CT/HDL était plus susceptible d'être associé à l'apport en vitamines antioxydantes en particulier la vitamine C et E. Cependant, le rapport apo B/apo A1 a été influencé par le profil minéral (Zn et Cu). Malgré le fait que notre travail, parmi ceux des quelques autres enquêtes prospectives, semble prometteur, d'établir des conclusions fermes pour explorer la relation entre les maladies cardiovasculaires, y compris l'athérosclérose et les antioxydants alimentaires, nécessitent d'autres études, de préférence des essais contrôlés randomisés, ainsi que des études prospectives et d'intervention à grande échelle.