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Identification et analyse des phénotypes des patients BPCO: cohorte PALOMB - 10/01/21

Doi : 10.1016/j.rmra.2020.11.003 
E.H. Ouaalaya 1, , A. El Benna 1, M. Zysman 2, É. Berteaud 1, L. Falque 3, L. Nguyen 4, J.M. Dupis 5, M. Sabatini 6, A. Bernady 7, A. Ozier 4, C. Nocent-Ejnaini 8, C. Roy 9, F. Le Guillou 10, E. Monge 3, M. Aliati 11, A. Prudhomme 12, L. Petrov 8, M.L. Quinquenel 13, M. Staali 14, F. Pilard 14, M. Sapène 15, J. Casteigt 16, J. Moinard 17, Y. Daoudi 18, E. Iglesias 14, É. Blanchard 19, J. Macey 19, R. Veillon 19, X. Demant 19, C. Bon 19, L. Grassion 19, M. Molimard 20, C. Raherison-Semjen 1
1 Université de Bordeaux, inserm U1219, Bordeaux Population Health Research Center, équipe: EPICENE, Bordeaux, France 
2 Université de Bordeaux, inserm UMR1045, Centre de recherche cardiothoracique de Bordeaux, équipe: 2, Bordeaux, France 
3 Cabinet médical, avenue Thiers, Bordeaux, France 
4 Clinique Saint-Augustin, Bordeaux, France 
5 Cabinet médical, Pessac, France 
6 CHG de la côte Basque, Bayonne, France 
7 Centre de réhabilitation Toki-Eder, Cambo Les Bains, France 
8 CHG de la côte Basque, Bayonne, France 
9 CH de Libourne, Libourne, France 
10 Pneumopôle Aunis, La Rochelle, France 
11 Cabinet médical, rue Louis Beydts, Lormont, France 
12 Cabinet médical, route de Lourdes, Aressy, France 
13 Cabinet médical, avenue de la Brède, Léognan, France 
14 Rehabilitation Center, Avicenne Clinic, Libourne, France 
15 Bel Air Clinic, avenue de la République, Bordeaux, France 
16 Cabinet médical, avenue Montaigne, Saint Médard En Jalles, France 
17 Cabinet médical, rue de Rivière, Bordeaux, France 
18 Cabinet médical, rue Francis Poulenc, Saint-Médard-en-jalles, France 
19 CHU de Bordeaux, pôle cardiothoracique, service des maladies respiratoires, Pessac, France 
20 Pharmaco-epidémiologie U1219, Université de Bordeaux, Bordeaux, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Introduction

L’identification de sous-groupes de patients atteints de BPCO et partageant des caractéristiques cliniques et/ou paracliniques communes est à l’origine du concept de phénotypes dans cette pathologie. De nombreuses études de cohortes observationnelles sont en cours, pour tenter d’identifier de nouveaux phénotypes de patients BPCO. L’objectif de cette étude est de déterminer l’analyse en cluster la plus optimale (supervisé vs non-supervisé) pour identifier de façon robuste les phénotypes cliniques dans le cadre de la cohorte PALOMB.

Méthodes

Les patients BPCO (VEMS/CVF<70 % post BD) ont été inclus par leur pneumologue depuis janvier 2014 jusqu’au février 2020. Les pneumologues ont rempli un questionnaire en ligne comportant les données cliniques, fonctionnelles, les comorbidités et les traitements inhalés. Après cinq ans de suivi, les données sur leur statut vital ont été obtenues en utilisant le RNIPP. En premier lieu, une analyse en composantes principales, suivie d’une classification hiérarchique sur les composantes principales a été réalisée, suivie de deux algorithmes de classification non-supervisée (k-means et PAM). Nous avons procédé à plusieurs classifications, retenu celle qui semble la “robuste” en fonction des paramètres suivants: R 2, homogénéité des clusters, l’indice de connectivité, l’indice de Dunn et l’indice de silhouette.

Résultats

2968 patients (70 ans, 63,7 % d’hommes, 38,7 % de fumeurs actuels) ont été inclus (Tableau 1). Parmi eux, 43,6 % ont eu au moins deux exacerbations au cours des 12 derniers mois, 58 % avaient de la toux chronique et 56,3 % avaient une dyspnée plus sévère. Selon GOLD 2007, la sévérité de la BPCO était représentée par le stade I (18,2 %), le stade II (51,7 %), le stade III (24,1 %) et le stade IV (6 %). Le taux de la mortalité à 5 ans est de 11,3 %. Sur la base de notre hypothèse, nous avons pu déterminer quatre phénotypes, à l’issu de la méthode PAM (k-médoïdes: partition Around Medoids): le phénotype A (24,2 %), B (23,9 %), C (25,5 %), et D (26,2 %). Le phénotype (A) était constitué de patients âgés, comorbides (cardiovasculaire et de diabète), peu symptomatiques, sévère sur le VEMS. Le phénotype (B) était très sévère, plus symptomatique, avec un IMC faible, plus de comorbidité métabolique, ostéo-articulaire et neuropsychiatrique.

Conclusion

Ces Résultats illustrent l’aspect plurifactoriel des différents phénotypes identifiés chez les patients BPCO. Parmi toutes les mesures de classification, la méthode PAM (Machine Learning) apparaît la plus valide.

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© 2020  Publié par Elsevier Masson SAS.
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Vol 13 - N° 1

P. 3-4 - janvier 2021 Retour au numéro
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  • Bénéfices d’un programme d’éducation thérapeutique du patient atteint de BPCO 2011–2018
  • F. Marchandise, J. Perriot, M.J. Pojer, J. Fulleringer, S. Véret, S. Pages, C. Couturier
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  • Évaluation de la mesure quantitative des voies aériennes proximales au scanner comme facteur prédictif du phénotype « exacerbateur fréquent » chez les patients atteints de broncho-pneumopathie chronique obstructive
  • M. Oranger, F. Coste, P. Berger, F. Laurent, I. Benlala, M. Zysman, E. Gomez, A. Guillaumot, F. Chabot, A. Chaouat

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