一文掌握慢阻肺临床表型分类新方法

1、.一文掌握慢阻肺临床表型分类新方法本文编辑：杨建雅研究背景明确慢性阻塞性肺疾病（简称慢阻肺）表型一度被认为是慢阻肺未来的发展方向，但是目前要将慢阻肺分型从探索性研究转到临床应用上还比较困难。 2017 年 11 月欧洲呼吸杂志（影响因子 10.569）发表了法国巴黎笛卡尔大学 Burqel PR 等学者进行的一项研究，主要是通过聚类分析研发了一个简单的慢阻肺临床表型分类法。该研究的数据来自法国 /比利时的 3 个慢阻肺队列（ n=2409 ）研究。研究将这 3 个队列研究中的 3 年全因死亡率作为临床相关性变量，使用聚类分析将慢阻肺患者分为不同临床亚型。聚类分析中，主要考虑了以下几个因素：年龄

2、、 BMI 指数、 FEV1% predicted 、 mMRC 评分、过去 12 个月慢阻肺急性加重次数及有无心血管并发症 （高血压、 冠心病和 /或左心衰）和 /或糖尿病。研究根据上述聚类分析结果采用分类决策树（ CART ）推导出相应的慢阻肺分类方法，继而在慢阻肺国际合作评估队列（ 3CIA ）倡议数据库 （ n=3651 ）中验证这一分类法的有效性。根据慢阻肺患者的不同临床特征，研究人员通过聚类分析将慢阻肺受试者分为以下 5 个亚组：亚组 I ：年龄较大，心血.管合并症和糖尿病发生率高，死亡率50.9%。亚组 II ：中重度慢阻肺，合并症发生率低，死亡率21.8%。亚组 III ：年龄

3、相较亚组 II 更大，合并症和肥胖发生率高，死亡率30.0% 。亚组 IV ：极重度慢阻肺，心血管合并症和糖尿病发生率低，死亡率 47.0%。亚组 V ：轻度慢阻肺，合并症发生率低，死亡率 2.5%。根据这一聚类分析结果，使用CART 分析推导出相应的慢阻肺分类法（图1）。图 1：基于法国 /比利时队列研究通过 CART 分析推导出相应的慢阻肺分类算法，并在3CIA倡议队列中加以验证这一分类法在3CIA 倡议队列数据中进行验证后，得到了与推导队列类似的结果；证实这一慢阻肺分类法能在具有不同临床特征、不同死亡率（4%-27% ）和不同死亡年龄（ 68-76 岁）的慢阻肺患者中应用。上述结果说明整

4、合了临床疾病特征和合并症的慢阻肺分类法，能方便准确的明确各种慢阻肺临床表型。科研思路气流受限是慢阻肺的典型特征，一直以来，临床工作者都将 FEV1 视为慢阻肺严重程度的主要标志物。但是针对观察性队列研究的分析发现（如ECLIPSE 研究），有着类似FEV1水平的慢阻肺患者，其疾病负担水平却大相径庭。目前 GOLD 指南对慢阻肺患者分类主要考虑下列因素： FEV1 水平、呼吸困难、 HRQoL 和既往慢阻肺急性加重 /住院情况，.但指南并未考虑年龄和合并症这两个对慢阻肺产生重大影响的危险因素。已有数个研究使用聚类分析评估了慢阻肺患者的不同表型。但这些研究样本量较小，缺乏外部验证队列，且相应表型分类方法很难转化到日常实践应用中。本研究通过聚类分析及CART 分析推导出了一种新型慢阻肺临床表型分类法，并将这一分类法在3CIA 倡议队列数据中进行了外部验证，