摘要
作品简介:聚类已被用于有偏和无偏的方式来定义哮喘的亚型,结果各不相同。通常轻度/中度参与者被用来增加数字。
目的:将来自2个SA队列的参与者组合在一起,以描述无偏见的集群。
方法:U-BIOPRED SA队列(n=421)1。ProAR SA队列(544)2。数据收集工具在小组之间进行协调。将遗传算法(GA)应用于连续分布的临床变量(45),以确定最重要的变量。参与者以2:1的比例分成一个训练集和一个验证集,使用mediod (PAM)集群周围的分区来开发集群。
结果:GA选择8个临床变量;年龄、肺活量测量(3)、血细胞计数(2)、ACQ6和AQLQ是整个数据集的最佳替代。856名参与者的数据是完整的。聚类分析显示2 - 4个聚类。这两个集群显示出更大的稳定性和重复性时,特点。表1。
结论:两个SA组结合给出了两个以年龄和气道阻塞为定义的簇。第一组包括FEV1接近正常的年轻受试者,第二组是FEV1较低和不可逆气道阻塞的老年人。引用;1。肖等等。ERJ 2015; 46; 1308.2。Souza-Machado etal.ERJ.2010; 35:515。
脚注
引用本文as:欧洲呼吸杂志2018 52:增刊62,PA1156。
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