文摘
气道阻塞和实质破坏构成表型和严重程度在慢性阻塞性肺疾病(COPD)。我们旨在预测,通过临床和肺功能数据,主要的类型和严重性病变定量评估计算机断层扫描(CT)。
气道壁厚(AWT-Pi10)和肺面积的百分比与< -950胡(% LAA x射线衰减值-950年100年)测量(学习)对473例接受门诊治疗慢性阻塞性肺病的临床和功能评价。原始CT测量翻译小说通过主成分分析在一个平面坐标CT1 CT2,根据不同(气流限制的普遍机制)和(严重性)AWT-Pi10和% LAA求和-950年,分别。CT1 CT2,估计在临床和功能旨在设定的学习模型变量,用于373名患者在测试集进行分类。
基于模型的肺一氧化碳扩散能力,肺活量和脓性痰预测CT1 (r = 0.64;p < 0.01)。一个模型基于用力呼气量在1 s /肺活量,功能余气量和脓性痰预测CT2 (r = 0.77;p < 0.01)。病人在测试集分类模型预测得到的CT1 CT2反映,根据临床和功能相关性变量,慢性阻塞性肺病表型和严重性。
基于肺功能的多变量模型变量和痰脓患者根据总体严重程度进行分类和慢性阻塞性肺病的主要表型由CT定量评估。
文摘
COPD患者肺功能和痰脓模型分类量化的严重性和表型CThttp://ow.ly/kyP6d
介绍
慢性阻塞性肺疾病(COPD)是诊断的比例在1 s (FEV用力呼气量1)用力肺活量(FVC) < 70%,根据严重程度水平的评估以FEV呼气气流限制1(1]。其发病的机制和程度的临床条件可能大大不同下统一术语COPD的肺量测定的检测气流限制。FEV1单独和其比率FVC可以被认为是可靠的筛查工具,因为它们反映了气道阻塞和肺气肿。然而,肺量测定法本身并没有提供一个综合评价的复杂性和严重性的慢性阻塞性肺病(2- - - - - -6]。呼气气流限制的概念,慢性阻塞性肺病的标志,可能不同的共同结果肺部病理变化,如导电航空的阻塞,肺实质破坏或各种组合的两个,已经从中间的重要观察几十年的二十世纪7]目前爆炸的兴趣识别慢性阻塞性肺病的临床表型(8]。最近,呼吸道症状和发作患病率介绍了慢性阻塞性肺病的定义及分级的新维度在个人9,10]。
慢性阻塞性肺病定量计算机断层扫描(CT)的研究打开了一个新时代的理解机制气流限制。CT可提供在活的有机体内信息来评估疾病的严重程度和区分主要导电气道阻塞的患者主要是肺气肿的破坏(11- - - - - -17]。最近对CT数据分析软件的发展增加了测量的可靠性的病变发生在COPD肺。一般来说,有证据表明,定量CT数据识别主要表型(18- - - - - -22)和评估总体严重程度(23- - - - - -27)慢性阻塞性肺病的相当的精度。然而,考虑到慢性阻塞性肺病在普通人群中患病率高,考试的成本和风险所需的辐射获得CT扫描(28),很明显,不能定量CT扫描数据,目前,影响COPD的患者都被获得。进一步的技术改进CT在未来可能增加其使用的病人,这样那些慢性阻塞性肺病,与年龄相关的辐射暴露的风险可能会低得多。还有待确定是否以及在多大程度上由定量CT评估可以与慢性阻塞性肺病的常规描述准确的病史和肺功能评价依据,除了肺量测定法、静态肺容积和扩散能力。
本研究的目的是建立一个定量CT肺密度的数据之间的联系和气道壁增厚22,29日)和临床和全肺功能评估的一系列影响慢性阻塞性肺病的患者。特别是,通过使用统计方法允许病人大组的分类变量,避免先天的预期对疾病特点,我们想确定的总体严重程度和主要类型肺部病理变化定量评估CT可以预测的临床和肺功能的数据。
方法
病人和研究设计
这只有横断面研究伦理委员会批准的佛罗伦萨大学医院(意大利的佛罗伦萨)。所有参与者提供书面知情同意。从2010年9月到2011年9月我们招募了473名门诊病人(98)通过门诊慢性阻塞性肺病。病人招募了一些参与慢性阻塞性肺病的临床表型的鉴定研究。慢性阻塞性肺病的诊断是基于全球倡议对慢性阻塞性肺疾病(黄金)指南1]。我们包括慢性阻塞性肺病患者40 - 85岁的黄金阶段I-IV和≥10包年吸烟史的人表现出不可逆的post-bronchodilator气流阻塞。我们排除了科目1月内的恶化或临床条件可能干扰的评估肺功能或胸部CT定量参数,包括哮喘、弥漫性支气管扩张,囊性纤维化,间质性肺疾病、急性心力衰竭、化疗/放疗,肺癌,肺癌手术、已知或疑似怀孕和金属物体的胸部。
所有患者接受完整的临床和肺功能评估。这项研究是为了获得一组患者(学习)定量CT参数评估肺密度和气道壁厚。通过数据驱动的统计程序,我们来自原始CT参数两个CT指标,旨在反映气流限制的潜在机制和整体疾病的严重程度。考虑临床和功能数据作为独立变量,我们开发了两个多元模型来预测学习的两个CT指标集。模型预测CT指标用于分类,大组患者没有接受CT扫描(测试集)。包含在学习或测试组不是基于预定义的选择标准,但是在病人的意愿参与CT研究和CT设备的可用性在48 h的临床和功能评价。
临床和功能评价
评估包括彻底病史的患者集中在呼吸道症状,如咳嗽频率和痰特点、管理修改后的医学研究理事会(湄公河委员会)问卷评估呼吸困难的严重性。咳嗽是得分为0如果缺席,如果慢性1如果偶尔和2。痰得分为0如果缺席/偶尔,如果慢性化脓性1如果慢性nonpurulent和2。
静态和动态肺容积和单呼吸的肺一氧化碳扩散能力(DLCO)是衡量质量传感器和此外分析器(V6200 Autobox身体体积描记器;美国传感器医务人员,Yorba琳达,CA)据美国胸科学会(ATS) /欧洲呼吸学会(ERS)指南,并表示作为预测的百分比值(188bet官网地址30.]。
CT数据采集和分析
100(学习)的473名患者进行了体积胸部CT的灵感。病人以前训练激发肺活量(TLC)躺在CT采集床。CT扫描是通过相同的诊断放射学团队人员使用相同的CT扫描仪(感觉64;西门子、德国埃朗根),以确保统一的图像采集。CT扫描获得在120千伏峰值,200 mAs,标准B31f重建内核,切片厚度0.75毫米和0.5毫米的间隔。CT检查进行分析使用软件阿波罗1.1(美国IA维达诊断Inc .)、珊瑚镇)。实质破坏的程度是评估通过测量肺面积的百分比与< -950胡(% LAA x射线衰减值-950年)。克服可能的错误源于抽样偏差和航空公司在不同的个人,不同大小的专用软件标准化为每个病人气道壁厚的测量绘图气道壁面积的平方根与内部每个减少气道截面周长(31日]。结果回归线是用来预测的平方根气道壁区域任意一个内部的周长10毫米,计算其平均壁厚(AWT-Pi10) [20.,29日,31日,32]。
统计分析
皮尔森相关分析是用来研究定量变量之间的关系;方差分析是用来分析定量之间的关系和临床分类变量。t检验和方差分析是用来比较的方法定量变量不同子集的患者。卡方检验进行比较普遍的分类变量。意义p < 0.05。主成分分析(PCA) (33)被用来获得两个新参数(CT1和CT2)从最初(% LAA CT测量变量-950年和AWT-Pi10),其中包含的信息相结合。主成分分析是一种数据驱动的统计技术,可以应用于大型集重叠的变量的原始数据转换成一个新的坐标系统。在这个例子中,有两个原始变量,主成分分析计算两个小说坐标(CT1和CT2)。CT1成正比的区别(% LAA原始CT变量-950年和AWT-Pi10),因此代表气流限制的普遍机制(实质破坏或导电气道阻塞),因此,慢性阻塞性肺病表型。CT2正比于两个原始变量之和,因此代表慢性阻塞性肺病严重造成实质破坏和导电气道阻塞。更多细节关于PCA和其他统计程序在线提供的补充材料。
训练两个线性回归模型来估计CT1(表现型)和CT2(严重程度)的学习使用功能和临床数据作为独立的变量。最重要的模型与变量数最少的选择由一个逐步的过程。参数输入或删除从流程根据统计量。十倍交叉验证选择模型被用来研究R-shrinkage,旨在标准错误的预测(错误的意思是,错误模式)(34]。简单地说,100名患者被随机的原始数据集划分为10个次级样本。每一个次级样本作为一个独立的数据集的测试模型和剩余的九个次级样本作为训练数据。10倍交叉验证过程是重复使用一次,验证每个子集。获得的最佳预测模型应用前瞻性预测的临床表型和功能数据(CT1)和严重性(CT2)在测试组的373名患者没有接受CT扫描。病人包括在测试设置被绘制在一个二维的平面模型预测CT1和CT2坐标。通过中心两个垂直的直线画点图的分区测试设置为四个子集。
进行了数据分析和统计数据使用SPSS / PC赢得11.5.1(美国SPSS,芝加哥,IL) Mathcad(版本2001;MathSoft是、剑桥、马、美国)和c++编程语言。
结果
表1人体测量数据报道,吸烟暴露,100名患者的肺功能和CT数据的学习(23人是女性)和测试组的373名患者(75人是女性)。病人的CT数据报告只学习集。明显,无论是在学习集和测试集FEV的价值1/ FVC高于FEV1/肺活量(VC)。表2报告上的数据湄公河委员会的咳嗽和痰呼吸困难评分和特征。病人的学习明显年轻,更多的阻挠和飞速膨大。患者的痰液流脓了测试集。盛行心血管疾病和糖尿病患者的测试集,而其他常见的慢性阻塞性肺病并发症,如骨质疏松症、肥胖和抑郁,有相同的两组病人的流行率。
图1一个显示原始CT测量之间的关系(AWT-Pi10和% LAA-950年)的100名患者学习。两个变量相关(r = 0.25;p < 0.01),但与伟大的离散数据点。这表明在本系列导电的患者气道壁增厚和实质破坏做出独立贡献气流限制。图1 b显示了应用主成分分析的结果对原始CT测量;AWT-Pi10和% LAA中包含的信息-950年合并两个组件(CT1和CT2)。通过定义(见在线补充材料),增加意味着实质破坏(% LLA CT1值-950年贡献)是主要导电气道阻塞(AWT-Pi10贡献)反之亦然。增加CT2值意味着总体严重程度增加(% LLA的贡献相结合-950年和AWT-Pi10)。
所示表3,有重大CT1和CT2之间的关系和肺功能测试。CT1相关性最高DLCO和CT2 FEV1/ VC。
CT1病人的学习逐渐增加(p < 0.01)与慢性咳嗽的平均值-0.25 0.13 0.52偶尔咳嗽,没有咳嗽。CT1逐渐增加(p < 0.01)与慢性脓性痰平均值为-0.45到0.09慢性nonpurulent缺席/偶尔痰痰和0.42。这些结果符合累进肺气肿患病率随着导电气道阻塞CT1值增加。CT2逐渐增加(p < 0.01)的平均值-0.73与湄公河委员会呼吸困难评分0到-0.06分2和0.64的得分4。因此,增加的值CT2兼容越来越严重的慢性阻塞性肺病造成肺气肿和导电气道阻塞和反映临床呼吸困难的恶化。
表4报告的多变量模型来估计CT1(表现型)和CT2(严重性)临床和肺功能变量与各自的回归系数和交叉验证预测错误。旨在R-shrinkage并不重要。输入的变量的多变量模型来预测CT1DLCO%,TLC %和脓性痰,FEV1/ VC、功能余气量(FRC %)和脓性痰中输入的模型来预测CT2。脓性痰是负数的模型系数模型预测模型预测CT2 CT1和积极的。
所示表5,有明显的肺功能之间的关系变量测量在测试设置和CT1 CT2预测的多元回归模型来源于学习。最高预测CT1和之间的相关性被发现DLCO%和预测CT2和FRC %之间。
预测CT1 stepward增加测试组(p < 0.01)与慢性咳嗽的平均值-0.26,0.23没有咳嗽和的平均值-0.41慢性脓性痰与缺席0.30 /偶尔痰。预测CT2 stepward增加(p < 0.01)的平均值-0.64与湄公河委员会呼吸困难评分0到0.25得分的平均值的4。
图2显示分布的测试组的373名患者,使用坐标CT1和CT2预测的值的线性组合模型的系数由学习与每个病人的临床和功能数据组的测试集。病人的分布划分为四个子集(A, B, C和D)。
表6显示肺功能指标的平均值显著不同的每个子集对所有其他人。报道肺功能测试表明,导电气道阻塞主导在肺气肿患者预测CT1协调值低于零(A和C子集),而肺气肿的病人主要见于B和D子集。因此,慢性咳嗽和脓性痰盛行显著(p < 0.01), A和C子集,而严重的患病率和非常严重的湄公河委员会呼吸困难评分明显高于B和D (p < 0.01)的子集(见在线补充表E1)。大量的患者(120 373 32%)的测试图中设置的位置接近预测CT1零线(在-0.25和0.25之间CT1值)可能中间气流限制机制。不论发病的机制(主要导电气道阻塞在A和C和实质破坏B和D),慢性阻塞性肺病的严重程度与增加的值预测CT2逐步恶化。
讨论
本研究的主要发现是,肺功能和痰特征可以用于多变量模型分类COPD患者根据疾病的严重性和气流限制的普遍机制由定量CT分析评估。结果取得了使用数据驱动的统计程序。模型由一系列的患者进行临床、肺功能和定量CT扫描评估和旨在和前瞻性应用分类在一个二维的图一大系列不同的患者只接受临床和功能评价。的坐标图(预测CT1(表现型)和预测CT2(严重性))可以通过测量FEV估计1/ VC、TLC、FRC和DLCO和通过确定病人是否有慢性脓性痰。CT肺实质破坏和导电气道增厚逐渐盛行的主要机制气流限制CT1积极或消极的价值观,分别。CT严重疾病的逐渐增加而增加CT2的价值观。
DLCO是功能变量占最大的方差估计CT1。这表明实质破坏评估解剖学上的CT肺密度和功能减少了减少扩散能力是一个重要的决定因素的慢性阻塞性肺病的临床表型。FEV1/ VC是功能性变量占最大的方差估计CT2。这表明气流限制,评估解剖学上降低CT密度和增加气道壁厚,FEV功能1/ VC,慢性阻塞性肺病严重的是一个重要的决定因素。FEV1代替FEV / VC1/ FVC输入模型中预测慢性阻塞性肺病严重程度。这表明使用VC分母的比例可以增加其灵敏度和准确性在定义的严重性呼气气流限制。函数索引的恶性通货膨胀(TLC和FRC)随后输入模型和稍微减少方差后多元回归过程的第一步。在临床变量中,只有慢性脓性痰进入模型。然而,回归系数与痰脓不利于CT1(表现型)和阳性CT2(严重性)。这表明存在慢性脓性痰,除了一个重要的决定因素的慢性阻塞性肺病的临床表型,即主要导电气道的慢性炎性梗阻,也增加慢性阻塞性肺病严重程度的一个标志。
因此,假设在二维的位置CT1-CT2图分类每个病人与气流限制的普遍机制和疾病的严重程度。患者获得的广泛分布在目前的研究是在协议与慢性阻塞性肺病的概念可以有一个持续和广泛的演讲的临床表型和疾病严重程度。模型预测的强关系CT2索引的气流阻塞和恶性通货膨胀测量测试集(表5)表明该参数反映了整体与COPD肺功能障碍。进一步说服支持使用CT2作为慢性阻塞性肺病严重程度的指标应通过比较该变量与其他标记等疾病严重度的6分钟步行试验、发作频率和长期生存。
慢性阻塞性肺病的复杂性不能可靠地反映在简单的FEV肺活量的决定1(1)或通过添加症状分数和恶化FEV的频率1,有人建议(10]。这里介绍的方法似乎同时预测的优势主要慢性阻塞性肺病表型(导电与负气道阻塞CT1值,中间用CT1值接近于零和实质破坏积极CT1值)和严重程度(从轻微到严重CT2值逐步增加从消极到积极的)。预测CT1和CT2数值可以获得客观的肺功能评价和问题的答案存在与否的慢性脓性痰。由此产生的信息可能会被用来识别疾病子组治疗可能有不同的反应,这可能会加速进展特别有针对性的治疗策略的发展,目前推荐(18,35]。
大量研究相关的临床和完整的肺功能测试与定量CT在慢性阻塞性肺病2,11- - - - - -14,18,22- - - - - -27,36]。出版的关系,然而,不容易比得上这一研究获得的结果,因为我们所知,只有当前报告结合,通过数据驱动的统计过程,定量CT数据重叠的关系,如实质破坏和导电气道增厚。
本文的主要限制是一系列的病人CT1(表现型)和CT2(严重性)派生(学习)是相对较小的被认为是代表整个光谱的COPD肺结构变化,在这种情况下,它可能是必要的预测多变量模型来自更大样本的病人可以更准确地代表慢性阻塞性肺病的普通人群。然而,多元模型来源于当前的学习能够前瞻性地分类一个更大的测试集合不同的年龄和慢性阻塞性肺病严重程度。论文的另一个限制是,病人的招生的基础上post-bronchodilator FEV1根据黄金指南[/ FVC < 70%1),而不是使用正常的下限ATS /人指南[所显示30.),可以引入一个选择性偏差导致过度诊断慢性阻塞性肺病的男性老年人不吸烟者和underdiagnosis年轻吸烟者的男女37]。
明确的相关优势的工作功能和CT扫描数据的采集和分析。事实上,所有的数据都是通过专门训练有素的工作人员根据标准化收购规定相同的肺功能和CT设备和由一个公正的统计程序进行分析。
总之,数据展现提供证据表明肺结构变化来衡量CT扫描与临床和肺功能变化,可用于客观分类主要表型和慢性阻塞性肺病的严重程度。如果这些或类似的多变量模型是在更大的人口研究,确认每个COPD病人,尽管广泛的个人表达和临床表现的连续光谱,完整的肺功能测试和一个简短的问题后痰液特点,可能位于图的坐标可能表明背后的结构性变化的类型和严重性的呼气气流限制机制。
脚注
可以从本文的补充材料www.www.qdcxjkg.com
支持声明:这项工作是由的资助疾病控制中心(CCM)卫生部,意大利。
利益冲突:披露可以找到与本文的在线版本www.erj.ersjounals.com
- 收到了2012年8月24日。
- 接受2012年11月29日。
- ©2013人队