背景：
根据气道炎症分型哮喘允许识别应答者的靶向治疗。诱导痰的技术要求很高。我们的目的是根据容易获得的临床特征来确定痰中炎症表型的预测因子。
方法：
本回顾性研究从列日大学哮喘诊所招募了508名成功诱导痰液的哮喘患者。受试者操作特征曲线和多元逻辑回归分析被用来评估痰嗜酸性粒细胞或中性粒细胞计数与一组协变量之间的关系。预测痰嗜酸性粒细胞和中性粒细胞的方程式随后在哮喘患者的独立组中得到验证。
结果:
嗜酸性粒细胞（≥3％）和嗜中性（≥76％）的气道炎症是在46％和18％的患者分别观察到。的嗜酸性粒细胞痰≥3％是高血嗜酸性粒细胞，FENO和IgE水平和低FEV1 / FVC预测。The derived equation was validated with a Cohen's kappa coefficient of 0.59 (p < 0.0001). ROC curves showed a cut-off value of 220/mm3 (AUC = 0.79, p < 0.0001) or 3% (AUC = 0.81, p < 0.0001) for blood eosinophils to identify sputum eosinophilia ≥3%. Independent predictors of sputum neutrophilia were advanced age and high FRC but not blood neutrophil count.
结论：
嗜酸性和少粒细胞性哮喘是主要的炎症表型。血嗜酸性粒细胞为预测痰中嗜酸性粒细胞提供了一种实用的替代方法，但痰中中性粒细胞计数与血中性粒细胞相关性较差。