文摘
肺活量的肺功能部分取决于性别、年龄和身高(Ht)。通常,肺功能是表示为一个百分比的预测值(PP)为了考虑这些影响。
由于PP方法保留了性别、年龄和Ht偏见,用力呼气量在1 s (FEV1)标准化通过Ht和一个新的性别下限(FEV1商(FEV1问)进行调查以确定哪种方法最好的全因死亡率预测26967年>患者和正常人。
在多变量分析,FEV1问是最好的预测,风险比为6.9比4.1最糟糕的等分FEV1页。在单变量分析,风险比分别为18.8与6.1相比,分别;FEV1·Ht−3是生存的最好的预测。生存中值计算FEV的简单的截止值1Q和FEV1·Ht−3。这些生存曲线准确安装(r2由FEV = 1.0)1Q和FEV1·Ht−3值表示多项式,因此个人的测试结果可以用来估计(与生存sd中位数生存分别为0.22和0.61岁)。
认为肺功能障碍应该以一种新的方式表达,这称为FEV1问,或者,或者,FEV1·Ht−3最好,因为这些指标与肺活量的肺功能全因死亡率和生存。
从第一个肺功能数据的科学记录1,2,很欣赏,获得的值依赖于主体的性别,年龄和身高(Ht)。这导致了实践中试图考虑这些影响通过使用主题相关的预测方程,然后对期望值的结果(预测的百分比值(PP))。第二版的呼吸功能疾病由贝茨et al。3肺功能,这是建议,如果一个索引值< 80%的pred,那么它可能是不正常的。这种方法被广泛接受4经历了,但是有几个原因这不是一个有用的经验法则5,6。《欧洲呼188bet官网地址吸协会(人)是第一个建议使用标准化残差(SRs),本质上是一个z得分,确定索引是否在正常范围内7。正常的下限SRs (LLN)是-1.645,这是一个估计的第五百分位越低,这个方法推荐的最新美国胸科学会(ATS)和人的声明8确定结果是否异常,与PP建议的方法表达程度。
当肺功能与预测价值,它需要准确预测方程对主题的数据进行比较。方程必须获得有关人口的主题,用类似的设备和严格的技术标准。如何正常的这些课程很难定义,和人口太纯可能不具备代表性。即使是最好的预测方程具有很宽的95%置信区间的预测价值,这本身是一门不精确的科学。另一种方法是标准化肺活量的肺功能和Ht使用权力关系,有助于解释一些大小和性别差异。这个方法被证明,在弗雷明汉的研究9肺功能,有助于相关数据后续生存,并通过弗莱彻被发现et al。10是最好的方法来评估纵向函数下降在慢性阻塞性肺疾病(COPD)。
本文的目的是探索各种方法的局限性和优势,并探讨其他的或许还有更好的方法,这样这些可以由其他研究人员进行测试,以帮助确定最佳的出路。肺功能和全因死亡率之间的关系被用来探索这个因为这是容易获得的信息。以往的经验显示,在1 s (FEV用力呼气量1)是一个全因死亡率的预测9,11- - - - - -13,这种关系对死亡率有关气流阻塞引起的呼吸系统疾病11。
数据和方法
数据集
为了帮助探索使用肺活量的肺功能数据的各种方法,三组数据。一个是来自伯明翰大学医院执行常规肺功能测试(英国伯明翰)国家卫生服务信任。这些数据包括最近参加测试的结果来自11972名患者(53%的男性)被称为肺功能测试,不管出于什么原因,都有他们的生存注册到2008年10月在英国国家卫生服务数据记录。测试设备上执行验证符合at /人规范14,数据得到以下测试标准。第二组数据来自哥本哈根城市心脏研究患有先天中枢性换气()15,请给我们发布的p·兰格(Hvidovre医院、Hvidovre、丹麦)为了促进探索使用肺功能数据的新方法11。肺功能的数据主题进入CCHS 1976 - 1978年期间,他们的生存为分析2002年12月被释放。这个方法和背景前面描述的大型项目12,15。FEV1与用力肺活量(FVC)记录未经brochodilatation同时坐在使用肺活量描记器波纹管肺活量计(英国女仆莫顿)。只有科目中至少有两个测量包括5%的彼此,和最高的价值获得被记录。FEV记录的任何话题1< 0.3 L (n = 4)或FEV谁的1超过FVC (n = 19)被排除在外,留下13900受试者(46%的男性)的数据进行分析。第三组数据由1095名男性(41%)和慢性阻塞性肺病患者post-bronchodilator FEV1记录并被随访15岁为了探索生存的预测因子16。当所有三个数据集结合起来,只有那些年龄≥20年留存,这使得关于FEV 26967例进行分析1和生存的预测。
方法表达FEV1障碍
FEV1表现在很多方面,如PP (FEV吗1页),使用欧洲煤钢共同体(煤钢共同体)参考方程,FEV1除以Ht的平方(FEV1·Ht−2)13,17和Ht立方(FEV1·Ht−3)10。FEV1也被提出作为一个老(FEV1SR)来自:
FEV1SR =(观察FEV1−预测FEV1)/相对标准偏差
标准偏差的剩余标准差预测方程的使用7。煤钢共同体虽然参考方程只有相关的人年龄≤70岁,他们经常使用超出了这个年龄,我们已经发现了方程一样擅长预测其他特定方程一个95年的时代18。绘制病人数据显示,不管年龄,有一个平FEV的下限1,如图1所示⇓。发现低1日FEV的百分比1在病人组近12000名受试者不同性别之间的(0.5 L的男性和0.4 L女性),但随着年龄没有显著不同年龄> 50岁,哪里更可靠的估计1百分位是可能的,如图2所示⇓。当时决定FEV标准化1使用这些性别最低1百分位数,这个指数称为FEV1商(FEV1问)。这是一个失误的数量指数的名义剩余肺功能的下限,并考虑一些性和肺功能的大小差异。当使用数据从一个性别,FEV1对原始FEV问没有的优势1。
![图1 -](http://www.qdcxjkg.com/content/erj/35/4/873/F1.medium.gif)
图显示在1 s (FEV用力呼气量1)11979年病人表示为:a)原始资料;b)预测FEV百分比1(FEV1页);c)除以身高(Ht)的平方;d) FEV1标准化残差(FEV1SR);和e) FEV1商(FEV1Q(见FEV表达方法1损害部分)。数据点代表个人价值。
![图2 -](http://www.qdcxjkg.com/content/erj/35/4/873/F2.medium.gif)
第一个百分位数1 s (FEV的用力呼气量1)在男性(•)和女性(○)年龄段的病人。- - - - - - -:提出通用的男性第一个百分比;……。:proposed generic female first percentile). Vertical bars represent 95% confidence limits and numbers of subjects are shown.
统计数据
所有的分析是使用占据/ SE version 9.1(美国StataCorp、大学城、TX)。Cox回归模型的预测从FEV生存1一起导出以年龄和性别为预测因子,然后没有这些预测,因为对象是确定最好的方法在临床中使用肺功能数据的其他因素在决策不会显式地占。所有的模型被确认遵守的假设隐含在危害分析成比例。
结果
每个方法表达肺功能障碍是反过来,结果提供支持或拒绝在这种情况下使用。最后,结果生存在目前的大型数据集。
比例的预测价值
PP方法已经持续多年,但它没有统计基础,可以误导当比较不同的肺功能指标。图3⇓显示了男性和女性理想化的数据表明真正的LLN为不同年龄、不同PPs,这男女之间的不同。它还随Ht。因此,如果与预期值的过程是为了占年龄,Ht和性,这种方法确实隐藏的影响这三个领域,潜在的腐败的结果。页的问题变得更糟,如果需要从不同的指标比较结果因为PP与估计第五百分位是根据该指数被认为是非常不同的。表1⇓显示了LLN(估计5百分位)表示为PP男女各种指数的煤钢共同体使用方程7。LLN范围的值从58% pred残余体积FEV pred 87%1FVC的比例。如果人民党80%规则3被使用,它可能是错误的假设残余体积的结果非常低但FEV吗1FVC的比例是可以接受的,而他们确实是等效和LLN。这个表显示是多么困难和潜在的误导使用页来寻找在肺功能指标的异常模式。
假设的数量:男性)1000;和b) 1000女性与正态分布在1 s (FEV用力呼气量1)数据符合欧洲煤钢共同体的预测方程估计第五百分位显示(斜行;值显示年龄在25 - 70岁)。点B和D代表男性的身高1.77米,25岁和70岁,分别FEV10.6 L,点A和C分别是B和D的预测值。为进一步解释,看到标准化残差部分。
如果页是一个有效的方法表达障碍的严重程度,那么它可能会,FEV最低1页中看到病人会大致相同的不分性别、年龄和Ht。看着这另一种方式,如果FEV1页是一个有效的严重性,然后年轻的囊性纤维化患者更大的原始FEV会死1比年纪大的人,因为他们的预测价值大于老年受试者中发现。图1⇑显示了FEV1所有的病人的数据绘制对表示为原始FEV时代1,FEV1PP, FEV1·Ht−2,FEV1SR和FEV1问:对原始FEV1令人吃惊的是,所有年龄段的下边界是大致相同的。对于FEV1PP、下限低于年轻的学科,在旧的主题,即。年轻的学科可以生存FEV1这是一个低得多的PP老年受试者比。对于FEV1·Ht−2和FEV1问,下边界是平的,就像原始FEV1。图1⇑从临床实践证实已知,即。年轻的囊性纤维化患者可以用绝对FEV生存1一样低可以70年岁,因此可以用更低的PP生存19。这表明,FEV1页也不是最好的方法,评估严重性。
标准化残差
使用SRs的方法认可美国胸科协会和人的建议决定一个人的肺功能是否在正常范围内7,8。SR常用的统计分析,这个词是同义词z分数,首次使用的肺功能数据研究在吸烟者的异常模式20.,这种技术的优点是单位是相同的所有类型的指数和SR表示一个主题的结果在于正常人群的高斯分布。自1.645 SRs低于预计值估计的低5百分位(1.96 SRs估计,2.5以下),水平偏离预测的临床兴趣是导演可以决定。美国胸科协会和人8建议1.645 SRs低于预计值水平定义LLN的病人使用。隐含在这是,5%的人被认为是完全正常的现在将被视为异常(即。他们是假阳性)。病人或症状,这可能是可以接受的,但是,如果无症状的人群nondiseased受试者被测试,估计2.5可能选择而不是为了减少假阳性的数量。
使用SRs表达异常的程度低于LLN是更多的问题,因为年轻的预计值更高,因此,可用标准偏差的数量的下降,年轻有能力降低。这在图3中可以看到⇑男性,点的预测值是男性年龄在25岁的Ht 1.77 m和B点是相同的男性年龄和Ht FEV10.6 L。点C和D是男性的等效享年70岁。零FEV的基线1是8.6和6.1 SRs低于预测值对这些男性25岁和70岁,分别。FEV17.44 B代表SRs低于预测值,D代表一个FEV点14.9 SRs低于预测的价值。不可能的男性年龄在70年到FEV17.44 SRs低于预测的价值,因为这需要负FEV1,这是荒谬的。如果两个对象在B和D确实是等同于残疾,显示相同的症状,也有类似的生存预测,然后SR方法不会出现正确地反映损伤的程度。这是图1中证实⇑,SRs去低得多的老年人比年轻的学科。
标准化的权力高度
弗雷明汉的研究9表明,FEV1除以Ht给了一个合理的预测的长期生存。弗莱彻et al。10表明,FEV1·Ht−3作为一个标准化FEV的手段1是最好的方法来评估肺功能下降。这种形式的标准化,Ht需要一些性和大小差异,这些差异,利用原始FEV1有问题,尤其是当考虑数据从男女在一起。
回归的日志FEV1针对Ht登录CCHS数据给斜率为3.7,但在ln FEV只有0.33的方差1ln Ht来解释。健康不是很好,这对男女边坡建议Ht的三个或四个可能提供最好的健康。图4⇓患有先天中枢性换气直方图显示FEV1数据表示为FEV1PP, FEV1SR, FEV1Q和FEV1·Ht−3。因为这些数据被随机获得一个正常的人口对他们的肺功能、肺功能的分布为一个令人满意的方法表达男女在一起应该是正常的。原始数据的直方图会显示两个不同分布对男性和女性来说,和他们的(0.57)的偏态的大小差异。当表示为PP分布被扭曲了(-0.27),和SRs(-0.26)也是如此。FEV10.23 Q的偏态,但FEV1·Ht−2给更适合一个正态分布偏态为0.15,FEV的适合是最好的1·Ht−30.00,偏态。
![图4 -](http://www.qdcxjkg.com/content/erj/35/4/873/F4.medium.gif)
直方图,正态分布曲线叠加,哥本哈根城市心脏研究用力呼气量在1 s (FEV1)数据表示为:a)预测FEV百分比1(FEV1页);b) FEV1标准化残差(FEV1SR);c) FEV1商(FEV1问);和d)除以身高(Ht)立方。
测试肺功能障碍和生存
最难的端点为测试肺功能障碍是生存,这是一个明确定义的端点。表2⇓显示了每个组件的平均年龄和平均生存的大数据集,和表3所示⇓显示对象的数量,分为10年年龄乐队,意味着±sdFEV1SR和生存,那些死了的百分比。接受者操作特征(ROC)曲线计算表达FEV的调查方法1是最好的,就其本身而言,在预测生存,FEV曲线下的面积是最好的1问(0.631(95%置信上限0.624 - -0.637)),FEV1·Ht−3几乎相同(0.626 (0.619 - -0.633));下一个最好是FEV1·Ht−2(0.621(0.614 - -0.628)),原始FEV紧随其后1(0.606 (0.599 - -0.612)),FEV1页(0.586 (0.579 - -0.592)),FEV1老被糟糕的0.571。图5⇓显示了FEV ROC曲线1Q和FEV1页,FEV1问更具体的和比FEV不敏感1页。
![图5 -](http://www.qdcxjkg.com/content/erj/35/4/873/F5.medium.gif)
接受者操作特性曲线在1 s (FEV用力呼气量1)表示为FEV1商(FEV1问;- - - - - -)和预测FEV百分比1(FEV1页;- - - - - - - -)预测26967年生存的主题。·········:参考线的效果。
最好的FEV1生存的预测多变量分析确定Cox回归模型,导出使用每个索引,性别和年龄作为预测因子,与肺功能十分位数。最好的生存与FEV预测模型1Q, FEV紧随其后1·Ht−2,FEV1·Ht−3然后FEV1页,每个模型明显优于第二(p < 0.05(似然比测试)),风险率的结果如表4所示⇓。FEV1问列在表4中⇓表明危险比率为FEV年龄更大的年龄组是较小的1问比FEV1页,但是相反的是真正的风险比率与肺功能恶化有关。这表明年龄本身扮演了一个更小的部分在使用FEV的生存预测模型1问比FEV的模型1页的数据被分成数据集,包括12181名受试者FEV1老从0.0到-1.645 (±sd-0.82±0.46),数据集B和9630例FEV1SR < -1.645 (±sd-2.81±0.95),即。都低于LLN。考克斯的模型为每个这两个数据集的生成函数和年龄的利用性和昆泰来确定是否各种FEV的能力1生存指数来预测不同于那些更好(数据集)或更糟(数据集B)肺功能。最好的模型预测数据集与FEV生存1问,其次,FEV1·Ht−3,FEV1·Ht−2然后FEV1页。对于每一个数据集,FEV1Q模型明显优于其他三种模型,FEV1PP模型明显比其他人差(p < 0.001(似然比检验))。模型与FEV1老和小工具非常糟糕得多。因此,FEV的优越性1问在预测生存并不是影响肺功能的范围。
每个方法表达肺功能分为最高四分位数,作为正常的参照群体的生存,然后剩下的值指数进一步被分成九个垃圾箱的使用截止水平得到如下。如果Xq定义上四分位数的值,其他箱子被定义在Xq, Xq×9/10, Xq×8/10。Xq×1/10。以来最严重的两组组合的主题是< 10组最低。回归模型只使用这些箱子为预测因子是派生的,没有性别或年龄预测,结果见表5⇓。再次,FEV1问是最好的预测,FEV1·Ht−3是下一个最好的。最后,Cox回归模型派生的简单数值截止FEV的水平1Q和FEV1·Ht−3这可能很容易地应用于肺功能实验室(< 1.0,1.0 - -1.9,2.0 - -2.9。6.0 - -6.9,FEV≥7.01问,FEV截止水平1·Ht−3数字的十分之一)。生存中值计算为每个组,结果如图6所示⇓。生存曲线如图6所示⇓预测从FEV1Q和FEV1·Ht−3每一个可以准确地拟合多项式函数,如表6所示⇓。
![图6 -](http://www.qdcxjkg.com/content/erj/35/4/873/F6.medium.gif)
等值线的时间为75%(生存下四分位数),50%(中值)和25%(上四分位数)的人口仍然幸存的每个箱子的截止水平:a)在1 s (FEV用力呼气量1)商;和b) FEV1除以身高(Ht)立方。每组数字的主题。
讨论
目前的研究表明,当前广泛使用的PP方法表达FEV明显不如其他方法1当考虑肺功能之间的关系和随后的生存。在这种情况下,它已经表明,标准化使用的力量比使用FEV Ht要好得多1页或FEV1老整体FEV1·Ht−3有轻微的边缘的最佳Ht的力量消除性和尺寸偏差,而且,在一个随机正态总体,这一措施是正态分布。然而,表达障碍的最好方法是FEV的使用1问,一个新奇的方法我们建议表达肺功能的数据。像FEV1页,FEV1老,然而,这取决于性别,因为分母是sex-dependent。选择在一个给定的情况下,最好的方法是依赖于临床护理或管理方面相关的。我们选择最好的方法来预测全因死亡率作为这些信息对我们是现成的,而且它是一个定义明确的终点,最终最重要的结果在任何医疗条件。这里给出的结果可能不是正确的另一个端点,这种呼吸困难等症状,这方面需要测试在其他适当的数据集。仅关注呼吸死亡率可能进一步加强预测;以往的经验显示,在一般人群样本的风险比截止FEV的水平1·Ht−2预测死亡引起的呼吸道疾病的全因死亡率高出10倍更严重影响学科11。
FEV1已经被许多作者发现与一般人群生存9,11- - - - - -13,但确切的原因还不清楚。这个链接可能是因为与更糟的是肺功能相关基因在某些方面与其他基因,确定对常见疾病,如癌症或心血管疾病。支持,FEV的弗雷明汉的研究发现1没有与老年人生存吗9。但是,它最近表明,肺功能仍然预测生存在一群95年岁18,当一个假定的肺功能和其他疾病风险之间的联系主要是花。这表明在低肺功能可能意味着其他疾病更可能是致命的,例如,通过诱发肺炎后中风,但坚定的因果关系尚未被证实。
PP方法的问题与比例假设隐含在这个表达式和数值方面导致页保留多余的年龄、性别和Ht偏见。进一步的问题是,所有评估的障碍目前基于看多远一个主题已从估计预测点被认为是适合主题的性别,年龄和Ht。这个预报值包含大量的不确定性,所以生成的指数包括这种不确定性,可能导致为什么人民党方法并不是最好的指数。我们选择把这个问题,还能集中精力看主题多远高于底线。使用零值作为底线是没有好处,因为男女的数据,大小差异的信号。使用Ht标准化是有效的在这方面,似乎从标准化的数据相结合,通过Ht³比使用降低Ht的权力。
我们在这里提出一个新概念表达肺量测定的数据,这是建议我们从观察如图1所示⇑有一个绝对FEV的下限1在实验室测试。后来发现这个限制在雌性略低,如果主题是FEV1有关性别是标准化的下限,这给FEV的失误数1离开这个话题。这个指数,FEV1Q,是最好的预测使用关于预测生存。这是真正的多元(表4⇑),以及单变量分析(表5所示⇑)。这是改变思维专注于功能众所周知主题所生存,而不是认为他们可能会失去什么。在临床环境中,总有病人的年龄和性别的认识和欣赏,生存与这两个属性。然而,索引可能更大的效用,临床医生如果它不需要任何额外的操作来考虑这些。与FEV1Q和FEV1·Ht−3这是可能的,但是,如果FEV1页被使用,那么这个指标必须与一个复杂的操纵功能为了考虑主体的年龄和性别,才能准确地用于预测生存潜力。自从FEV的年龄效应被保留1Q和FEV1·Ht−3,它是可能的,这些指标可能不太合适的如果有必要只关注程度的肺功能异常本身和完全避免任何年龄的影响,或者,或者,如果有研究需要梳理的确切效果的年龄,从肺功能不同,对医学感兴趣的一个方面。尽管FEV1PP试图占年龄对肺功能的影响,使用预测方程,该方法引入了其他年龄,性使用的方程和Ht偏见,比例的假设,这些效应引入噪声信号的整体能力,减少研究员预测死亡率。在分析与时间相关的暴露对肺功能的影响,如在职业医学,在使用FEV可能是一个优势1问或FEV1·Ht−3因为它不隐藏这样的偏见。所示,FEV1Q和FEV1·Ht−3为调查全因死亡率是最好的指标,但它是另一个问题,还有待测试是如何相关的症状和其他肺部疾病的标志。
结果如图6所示⇑,基于简单的截止点的肺功能指标,可用于临床判断情况的严重程度对生存通过使用合适的多项式预测从表6⇑。这是一个潜在的好处患者初始治疗疾病严重程度分层策略和未来的肺部疾病的研究结果。因此,例如,FEV的主题1将首先进行测试,看它是否在预期的范围(如。低于90%的置信下限,即。一个FEV1老的< -1.645),然后任何异常的严重程度可以判断使用FEV的估计中生存1问:这个生存,如果需要,有关估计预测FEV生存1问:在相关的任何其他测量在研究中可能出现的严重程度,使用FEV1问本身就足够了。表7⇓给出了一些示例,展示如何使用目前表示肺功能结果的结果。
标准化FEV的方法1使用性别FEV最低1(FEV1问)是一种避免使用原始FEV的困难1因为性和大小的个体间的差异。这种方法表达个人的FEV1的失误的底线的肺功能水平,依然存在。人们已经发现,FEV下降1在正常受试者在男性比女性更大,和定义的绝对体积的损失21。对于不吸烟者年龄> 50岁年度FEV1下降幅度约为28毫升雄性,雌性22毫升22,给女男比例为0.78,这大约是一样的女-男比率1百分比FEV10.8。在哮喘患者,FEV1下滑已经发现∼50毫升·年−1在固有的哮喘患者和∼23毫升·年−1在外在的哮喘患者23,∼32毫升·年−1在哮喘不吸烟者年龄在40 - 60岁,∼26毫升·年−1在这些年龄> 60岁21。这些研究表明,这个损失是一个比例的影响。这些发现可以很容易地应用于纵向FEV1问数据,对于不吸烟者年龄40 -岁,FEV下降1问1.0∼18岁22。在吸烟者年龄> 60岁,他们加速将等同于FEV减少损失1问1.0每10年21。这些估计的FEV1问下降是独立的性别,因为雄性和雌性的肺功能下降比例区别似乎是一个近似适合1百分位FEV的观察性别差异1。
作为FEV1下滑,终端hypoventilatory失败的可能性增加,事实上,女性似乎更小的绝对FEV的下限1可以从两方面来解释。通气死腔24,25和气道体积26密切相关的解剖死空间,已被证明是相关较小的女性和他们的整体规模较小的身材。其次,女性也比男性表现出较低的基础代谢率27所以基底通气需求较低。因此女性可以生存绝对FEV较低1比男性。
结果表明,FEV1PP方法不适合表达肺功能损伤,应以支持表达FEV的新方法1障碍称为FEV1问,FEV1·Ht−3是下一个最好的选择。未来的工作应该确定这些表达式的肺活量的肺功能障碍相关症状和其他的肺功能指标是否可以以类似的方式进行管理。
感兴趣的语句
没有宣布。
确认
我们感谢p·兰格(Hvidovre医院、Hvidovre、丹麦)和哥本哈根城市心脏研究的研究小组(流行病学研究单位,Bispebjerg大学医院,哥本哈根,丹麦)发布的肺量测定的数据分析。我们感谢a Dirksen(根措夫特大学医院,Hellerup,丹麦)包含的1095名慢性阻塞性肺病患者随访15岁。
- 收到了2009年2月14日。
- 接受2009年8月27日。
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