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2010年2月15日,181(4):315 - 23所示。
doi: 10.1164 / rccm.200906 - 0896摄氏度。 Epub 2009 11月5。

识别严重哮喘哮喘表型使用聚类分析的研究项目

合作者,从属关系
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识别严重哮喘哮喘表型使用聚类分析的研究项目

温迪C摩尔et al。 J和护理
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文摘

理由是:严重哮喘研究项目群包括受试者持续哮喘患者经历了详细的表型特征。相比以前的单变量方法特性的轻度,中度,和严重的哮喘。

目的:识别小说哮喘表型使用无监督层次聚类分析。

方法:减少628年的初始变量34个核心变量通过消除冗余数据和分类变量转换为排名顺序复合变量。聚类分析是进行726例。

测量及主要结果:五组确认。学科集群1 (n = 110)早发性过敏性哮喘与正常肺功能控制器处理两个或更少的药物(82%)和最小的卫生保健的利用率。集群2 (n = 321)的主题与早发性过敏性哮喘和肺功能保留,但增加药物需求在三个或更多的药物(29%)和医疗服务利用率。集群3 (n = 59)是一个独特的团体(主要是老年肥胖妇女与晚发性nonatopic哮喘,适度减少FEV(1),和频繁的口服皮质类固醇使用管理急性加重。学科集群4 (n = 120)和5 (n = 116)有严重的气流阻塞支气管扩张剂反应的存在,但他们的能力达到正常肺功能,哮喘发作时,异位的状态和口服糖皮质激素的使用。

结论:五个不同的临床表型哮喘已确定使用无监督层次聚类分析。所有集群包含那些满足美国胸科学会严重哮喘的定义,支持临床异质性哮喘和需要新方法在哮喘疾病严重程度的分类。

数据

图1所示。
图1所示。
树分析。使用三个变量(基线FEV1(用支气管扩张剂保留),最大FEV“Max”1沙丁胺醇的后六至八泡芙,哮喘发病的年龄),受试者可以分配给五个集群,从温和的哮喘(集群1)到更严重的疾病(集群4和5)。
图2。
图2。
树的性能。使用该算法生成的树分析,80%的受试者被分配到正确的集群的哮喘严重程度。颜色是保持从树上图(蓝色的=轻度过敏性哮喘;绿色=轻度至中度过敏性哮喘;黄色的=晚发性nonatopic哮喘;橙色=严重过敏性哮喘;红色的与固定的气流=严重哮喘)。个人图大小成正比的频率一个特定的集群。对象的百分比从集群中正确分配数值表示的形状。

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