Développement d’un arbre décisionnel simple pour identifier les phénotypes de BPCO en pratique clinique - 20/12/14

Les analyses en clusters permettent l’identification de phénotypes de patients BPCO mais leur complexité les rend inutilisables en pratique clinique quotidienne.

Développer un algorithme utilisable en pratique clinique pour classer les patients dans les phénotypes.

Au total, 2409 patients atteints de BPCO ont été classés à l’aide d’une analyse en cluster pour données mixtes en utilisant l’âge, l’indice de masse corporelle, le VEMS ( %), la dyspnée (échelle mMRC), le nombre annuel d’exacerbations, et la présence de comorbidités cardiovasculaires et/ou de diabète. Les phénotypes ont été validés par une analyse de la mortalité globale à 3ans et un arbre décisionnel simple permettant de classer les patients dans les phénotypes a été construit par une analyse de type CART (Classification And Regression Trees).

Cinq phénotypes ont été identifiés par l’analyse en cluster et validés du fait de différences majeures dans la survie à 3ans et l’âge de décès. L’analyse CART sur un échantillon aléatoire représentant 66,7 % de la cohorte a permis la construction d’un arbre décisionnel comprenant les comorbidités, le VEMS, l’échelle mMRC et l’âge (mais pas les exacerbations). Sur l’échantillon de validation (33,3 % de la cohorte), environ 80 % des patients étaient classés correctement par cet arbre décisionnel.

Cet arbre décisionnel, qui devra faire l’objet d’une validation dans des cohortes indépendantes, pourrait représenter une première étape vers une nouvelle classification de la BPCO.