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Un algorithme pour l’identification des phénotypes de BPCO en pratique clinique quotidienne - 11/01/17

Doi : 10.1016/j.rmr.2016.10.017 
P.-R. Burgel 1, , J.-L. Paillasseur 2, J. Piquet 3, J.-M. Chavaillon 3, W. Janssens 4, M. Decramer 4, J. Soriano 5, N. Roche 1
1 Initiatives BPCO, Paris, France 
2 Effi-Stat, Paris, France 
3 CPHG EA BPCO, Montfermeil, France 
4 UZ Leuven, Leuven, Belgique 
5 3CIA Initiative, Madrid, Espagne 

Auteur correspondant.

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Résumé

Introduction

Les analyses en clusters ont identifié un certain nombre de phénotypes cliniques chez les patients atteints de BPCO mais leurs résultats sont difficiles à utiliser en pratique clinique quotidienne. Notre objectif était de développer un algorithme utilisable en pratique clinique pour classer individuellement les patients dans les phénotypes.

Méthodes

Les données cliniques de 2409 patients atteints de BPCO recrutés dans 3 cohortes françaises et belges ont été analysées à l’aide d’une analyse en cluster pour données mixtes, et les phénotypes identifiés ont été validés en utilisant la mortalité toutes causes confondues à 3ans. Un arbre décisionnel simple permettant de classer les patients dans les phénotypes a été construit par une analyse de type classification and regression trees (CART). Cet arbre décisionnel a été testé dans une cohorte indépendante de 3651 patients atteints de BPCO issus de l’initiative 3CIA, un regroupement international de cohortes.

Résultats

L’analyse en cluster a permis l’identification de 5 phénotypes qui ont été validés du fait de différences dans la survie à 3ans et l’âge de décès. Un arbre décisionnel comprenant les comorbidités cardiovasculaires et/ou le diabète, le VEMS, l’échelle mMRC, l’indice de masse corporelle et l’âge (mais pas les exacerbations) a permis la classification d’environ 80 % des patients dans le phénotype approprié. Cet arbre décisionnel a été appliqué sur les patients issus de la cohorte 3CIA et a permis l’identification de patients ayant des caractéristiques cliniques et un pronostic différent, permettant une validation externe.

Conclusion

Un algorithme simple, fondé sur des données facilement disponibles en pratique clinique quotidienne permet l’identification de phénotypes de BPCO. Cet algorithme pourrait servir de base à une nouvelle classification de la BPCO pour inclure les patients dans des essais thérapeutiques ou pour analyser des cohortes observationnelles disposant de biomarqueurs (imagerie, marqueurs biologiques). Ces analyses ont été financées à l’aide d’une subvention inconditionnelle de Boehringer Ingelheim France.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Plan


© 2016  Publié par Elsevier Masson SAS.
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Vol 34 - N° S

P. A7 - janvier 2017 Retour au numéro
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