论著
系统聚类与两步聚类分析对有症状气道疾病患者的表型研究
中华内科杂志, 2016,55(9) : 679-683. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0578-1426.2016.09.005
摘要
目的

采用系统聚类和两步聚类分析研究具有喘息症状的慢性气道疾病患者的临床表型。

方法

选2012年4月至2015年1月北京市东城区东华门社区和海淀区清河社区居民,过去1年内曾出现喘息症状的患者121例,收集问卷调查、肺功能、血清总IgE水平、血嗜酸性粒细胞计数及呼气峰流量(PEF)等资料。选9个变量,吸入沙丁胺醇前第1秒用力呼气容积(FEV1)/用力肺活量(FVC)×100%、吸入沙丁胺醇前FEV1占预计值百分比、吸入沙丁胺醇后FEV1改善率、残气量(RV)占预计值百分比、一氧化碳弥散系数占预计值百分比、PEF变异率、血清总IgE水平、累计吸烟量(包年)、呼吸道症状(咳嗽、咳痰)。采用系统聚类和两步聚类分析进行表型归类。

结果

(1)通过系统聚类分析法将患者分为4类,4类患者在吸入沙丁胺醇前(FEV1/ FVC)×100%和FEV1占预计值百分比、吸入沙丁胺醇后FEV1改善率、最大呼气中段流量(MMEF)占预计值百分比、一氧化碳弥散系数占预计值百分比、RV占预计值百分比、血清总IgE水平、累计吸烟量、圣乔治呼吸问卷(SGRQ)评分、1年内急性加重情况、PEF变异率、过敏性皮炎差异有统计学意义(P<0.05)。(2)两步聚类分析法将患者分为4类,4类患者在性别分布、呼吸道症状、吸入沙丁胺醇前(FEV1/FVC)×100%和FEV1占预计值百分比、吸入沙丁胺醇后FEV1改善率、MMEF占预计值百分比、一氧化碳弥散系数占预计值百分比、RV占预计值百分比、PEF变异率、血清总IgE水平、累计吸烟量、SGRQ评分差异有统计学意义(P<0.05)。

结论

不同聚类分析法可将具有喘息症状的慢性气道疾病患者分为不同的临床表型,表型的划分有助于指导该类患者的个体化治疗。

引用本文: 宁璞, 郭岩斐, 孙铁英, 等.  系统聚类与两步聚类分析对有症状气道疾病患者的表型研究 [J] . 中华内科杂志, 2016, 55(9) : 679-683. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0578-1426.2016.09.005.
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慢性支气管炎、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、支气管哮喘(以下简称哮喘)均为常见的慢性气道疾病,这类疾病症状相似,具有气道炎症、气流阻塞或气道高反应等特点。虽然已对上述疾病的发病机制及临床特征有所了解,但在临床上区分这类疾病时仍存在诸多困难。如多年来COPD的诊断以肺功能为金标准,第1秒用力呼气容积(FEV1)也最常用来评估疾病的恶化或改善,但许多研究发现,慢性阻塞性肺疾病全球倡议(GOLD)分级相同的患者,其临床症状、肺功能、影像学表现、预后及治疗反应等有很大差异,即疾病的异质性[1,2,3]。仅依据肺功能对COPD患者进行诊断和治疗远远不够,需采取多维指标对气道疾病进行分型[4]。近年来对呼吸系统疾病表型的研究日益广泛[5,6,7,8,9],使疾病特征分型更加全面,有助于准确把握疾病的治疗。聚类分析是一种重要的多变量统计方法,主要包括系统聚类、K-均值聚类、两步聚类法等。系统聚类主要是根据群体中个体间距离的远近逐渐将所有的数据聚为一类,两步聚类则是通过构建和修改聚类特征树完成初步归类,再根据一定的统计标准进行再聚类并确定最终的类别数量[10]。本研究通过系统聚类和两步聚类法来研究有症状的慢性气道疾病的临床表型。

 
 
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