哮喘特征为理解疾病的异质性提供诶了有意义的见解
2017/11/30
摘要
背景：如层次聚类（HC）和主成分分析（PCA）的数据驱动的方法已被用于鉴定哮喘亚型，但结果不一致。
目标：研究能发现稳定及临床有意义的哮喘亚型的框架
方法：我们在有613例哮喘儿童的丰富数据集中进行了HC，使用了45个临床变量（模型1）和PCA降维后（模型2）。然后临床专家鉴定出一组提示两组分析集群的哮喘特征/域。在模型3中，我们使用这些特征重新聚集数据，以确定这是否改进了发现过程。
结果：模型1和2中的集群稳定性差。临床专家强调了四个哮喘特征/区域，其区分两个模型中的集群：发病年龄，过敏致敏，严重程度和近期恶化。在模型3（使用这四个特征的HC）中，集群稳定性大大提高。集群分配已更改，提供更多临床可解释的结果。在一5-集群模型中，我们将集群标记为：“难治性哮喘”（n = 132）；“早发型轻度变应性”（n = 210）；“早发性轻度非变应性”（n = 153）；“迟发型”（n = 105）及“易恶化哮喘”（n = 13）。多元回归表明，“难治性哮喘”儿童的肺功能显着降低，血嗜酸粒细胞增多是“难治性”、“早发性轻度变应性”及“迟发性哮喘”的重要特征。每个集群均存在中重度哮喘儿童。
结论及临床意义：将数据与临床专业领域知识相结合的综合方法确定了四个特征，可有利于确定哮喘内型。这些发现表明，作为哮喘存在、严重程度或控制的关键性决定因素的变量可能不是确定哮喘亚型的最有用的参数。我们的研究结果表明，易恶化哮喘可能是一单独哮喘内型，但重症哮喘并不是单一的存在，而是几种不同哮喘内型的极端结局。
文献来源：Deliu M.et al. Clincal Experimental Allergy, 2017, Aug 22
背景：如层次聚类（HC）和主成分分析（PCA）的数据驱动的方法已被用于鉴定哮喘亚型，但结果不一致。
目标：研究能发现稳定及临床有意义的哮喘亚型的框架
方法：我们在有613例哮喘儿童的丰富数据集中进行了HC，使用了45个临床变量（模型1）和PCA降维后（模型2）。然后临床专家鉴定出一组提示两组分析集群的哮喘特征/域。在模型3中，我们使用这些特征重新聚集数据，以确定这是否改进了发现过程。
结果：模型1和2中的集群稳定性差。临床专家强调了四个哮喘特征/区域，其区分两个模型中的集群：发病年龄，过敏致敏，严重程度和近期恶化。在模型3（使用这四个特征的HC）中，集群稳定性大大提高。集群分配已更改，提供更多临床可解释的结果。在一5-集群模型中，我们将集群标记为：“难治性哮喘”（n = 132）；“早发型轻度变应性”（n = 210）；“早发性轻度非变应性”（n = 153）；“迟发型”（n = 105）及“易恶化哮喘”（n = 13）。多元回归表明，“难治性哮喘”儿童的肺功能显着降低，血嗜酸粒细胞增多是“难治性”、“早发性轻度变应性”及“迟发性哮喘”的重要特征。每个集群均存在中重度哮喘儿童。
结论及临床意义：将数据与临床专业领域知识相结合的综合方法确定了四个特征，可有利于确定哮喘内型。这些发现表明，作为哮喘存在、严重程度或控制的关键性决定因素的变量可能不是确定哮喘亚型的最有用的参数。我们的研究结果表明，易恶化哮喘可能是一单独哮喘内型，但重症哮喘并不是单一的存在，而是几种不同哮喘内型的极端结局。
文献来源：Deliu M.et al. Clincal Experimental Allergy, 2017, Aug 22
（中国医科大学附属一院呼吸与危重症科 黎炜琦 孔灵菲）
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