抽象的
支气管扩张是一种多维疾病,因此,通过分析一个单一可变变量,不能充分量化其严重程度或预后。本研究的目的是开发一种多维评分,可根据其预后对支气管扩张的严重程度进行分类。
这是一种观察多期式研究,包括使用高分辨率计算断层扫描诊断出患有非囊性纤维化支气管扩张的819名患者。随机选择397个受试者以构建得分,而剩余的422用于其验证。结果是放射诊断后5年的全因死亡率。Logistic回归分析用于选择最终分数中包含的变量。
最后的七点得分包含五种二分法变量:1 s%的强制呼气量预测(F,截止50%,最大值2分);年龄(A,截止70年,最大值2分);慢性殖民的存在假单胞菌铜绿假单胞菌(C,二分法,最大值1分);放射延伸(E,受影响的叶数,截断两个叶,最大值1点);和呼吸困难(D,医学研究理事会量表的分值II级,最大值1分)构建face评分。验证队列验证了评分的有效性。
我们的结论是,这种易于使用的多维度分级系统能够根据支气管扩张的预后准确地分类支气管扩张的严重程度。
抽象的
一个易于使用的多维度分级系统根据预后准确地分类支气管扩张的严重程度http:///wly/tw3xx.
介绍
支气管扩张是永久性的,通常,渐进的支气管扩张,这是由气道的感染和慢性炎症引起的,导致支气管壁的破坏和重塑[1-3.].支气管扩张与慢性且经常脓性咳痰,多重恶化和渐进性有关,可能致残呼吸困难。这些事件逐渐恶化了受影响患者的健康相关质量和肺功能[4.-6.].近年来,支气管扩张已成为主要的健康问题,原因如下:诊断数量显着增加[7.那8.],死亡率的增加[9.]和在医院招生[10.],涉及相当大的健康成本(每住院5美元)[10.],它对生活质量的负面影响[6.]和肺功能(每年1秒内丧失近50毫升用力呼气量(FEV)1)) (5.]对潜在疾病的有害影响[11].
几个单变量已经被用来预测支气管扩张的关键结果,如肺功能下降,各种临床参数,放射学扩展和存在慢性定植假单胞菌铜绿假单胞菌[9.那12那13].然而,与其他气道疾病一样,支气管扩张的严重程度和预后不能用一个单一变量充分定义。例如,在慢性阻塞性肺疾病(COPD)中,一些作者指出症状和肺功能之间的效果较低[14]这使得这导致了易于使用的多维索引,这些指数提供了比通常使用的参数更准确的预后值(FEV1就慢性阻塞性肺病而言)[15那16].通过这项研究,我们旨在创造和验证易于使用的多维分级系统,可以根据其预测5年的能力将非囊性纤维化(CF)支气管扩张(CF)支气管扩张的严重程度分类所有原因死亡率的风险。
方法
设计
我们描述了一个观察到的,多期形的历史队列研究,涉及七个西班牙中心,在非CF支气管扩张中具有多学科和协议的专门外科门诊诊所。
病人
共纳入839例患者,年龄≥18岁,在2005年12月31日之前诊断为非cf型支气管扩张,病因学、放射学扩展、临床和功能损害广泛。排除随访结束时生命状态不明的患者。对于不明原因明显的支气管扩张或临床表现符合CF的患者,通过两次汗液试验阴性结果排除CF [17].该研究得到了医院通用大学(瓦伦西亚,西班牙)伦理和研究委员会(0088-89-2011)的批准。
支气管扩张的诊断
支气管扩张症的诊断是由具有丰富诊断经验的放射科专家通过高分辨率胸部计算机断层扫描确诊的,患者的临床表现一致。在充分激发下,从肺尖到肺底以1毫米的准直和10毫米的间隔获得高分辨率图像。支气管扩张的存在是基于N艾夫等等。[18].支气管扩张的程度以受累肺叶数和肺段数为标准,以舌叶和中叶为独立肺叶。未考虑仅在单个肺段可见的小支气管扩张,因为如先前报道,这可能出现在相当大比例的健康人群中[19].
研究的后续跟随和终点
所有患者的生命状态是在5年随访时确定的,从放射学诊断为支气管扩张的日期计算。因此,只考虑2005年12月31日之前诊断为支气管扩张的连续患者。每个中心都通过计算机化的医院数据或官方死亡证明确认了死亡及其原因。这一随访期的选择是基于迄今为止对支气管扩张症死亡率的唯一长期分析,由Keistinen等等。[20.],谁在9年后发现了25%的死亡率。因此,我们认为,从支气管扩张的放射学诊断中的5年后续就足以获得百分比的死亡百分比,以适当的统计权力,以便建设和验证拟议得分
变量的初始选择
在所有中心用于诊断和随访的所有中心中使用相同的标准化方案(在线补充材料)。根据这些标准,12个变量最初有资格参加得分:年龄,性别,体重指数,呼吸困难程度,痰液的宏观外观,受裂片的数量影响,慢性殖民P.铜绿假单胞菌,分离非典型分枝杆菌,孤立真菌,去年住院人数,FEV1%预测和呼吸功能不全。
construction
819例患者的初始样本通过计算机程序(SPSS,17.0版; IBM,Armonk,NY,USA)随机分为两个类似大小的组。第一组患者组成397名患者,用于构建初始评分(建筑队列)(图1).在最初选择的12个变量中,只有那些在统计上具有预测5年随访后死亡概率的显著能力的变量被选择为最终得分。一旦知道了这些变量,就会将它们进行二分,以便于计算分数。然后,我们计算构建的分数的预测能力,以确定其有效性。这将使我们能够根据评分预测5年全因死亡率的能力,根据其严重程度对支气管扩张进行分类(0-2分:轻度支气管扩张,3-4分:中度支气管扩张,5-7分:重度支气管扩张)。
验证得分
初始样品的第二个随机分组组成422名患者,用于验证构建的分数(验证队列)(图1).通过分析使用验证队列的分数的预测能力和其分裂到三个严重性组的预测能力,与使用来自施工队列的数据的数据相同的分析相比,这些分数的预测能力显示出任何显着差异。
统计分析
定量变量的数据以平均值±表列sd,虽然定性变量作为绝对值和总数的百分比(在线补充材料)。
结果
样品的特征
20名患者被排除在后续随访结束时的重要状态(图1).表格1显示最终包括在研究中的819名患者的基线特征,以及结构(n = 397)和验证(n = 422)分数之间的比较。平均值sd整体样品的年龄为58.7±17.6岁,32.3%≥= 70岁。56%的女性和31.8%呈现慢性定殖P.铜绿假单胞菌。随访期间有154例(18.8%)死亡,最常见的原因是呼吸系统疾病(42.9%),其次是肿瘤(9.1%)和心血管障碍(9.1%)。支气管扩张的最常见的已知性能是感染性(包括后结核病患者),在29.3%的病例中,其次是免疫缺陷(8.3%),COPD(3.5%),睫状蛋白酶(3.2%)和全身疾病(2.1%)。37.9%的病毒学不明。22%的病例是囊性支气管扩张。观察到建筑和验证队之间没有统计学意义的差异,包括支气管扩张的病症(表格1).
根据他们的起源患者的特征进行比较,与其一般,安全性,临床,功能,放射学和微生物变量有关的显着差异(表2.).平均值sd(范围)随访时间为54.7±12.9(1-60)个月。
单变量分析
表3显示年龄较大的年龄,男性性别,更大程度的呼吸困难,脓性痰,呼吸功能不全,肺功能较差,肺结核延长较大,较高次数的恶化/住院,慢性殖民化P.铜绿假单胞菌非典型分枝杆菌和真菌的分离与建设队列中较高的死亡率相关(考虑p<0.1为显著性)。
多变量分析:构建评分
表4.显示在包括最初选择的12个变量之后的逻辑回归分析的结果。以下表明诊断后5年的全因死亡率有统计学意义:年龄(或1.08,95%CI 1.04-1.11; P = 0.001);后支气管扩张剂FEV1%预测(或0.96,95%CI 0.94-0.97; p = 0.0001);支气管扩张的放射延伸(或1.41,95%CI:1.07-1.86; P = 0.016);慢性殖民的存在P.铜绿假单胞菌(或1.95,95%置信区间1.01-3.76;p = 0.045);呼吸困难(OR 2.42, 95% CI 1.23-4.80;p = 0.01)。变量二分法的最佳分界点如下。年龄:> 70年相对≤70岁;FEV.1:> 50%pred相对pred≤50%;改良医学研究委员会(mMRC)呼吸困难评分:I-II相对III-IV;放射性延伸:零两叶,带支气管扩张相对超过两种受影响的裂片。
表5.显示了逻辑回归分析的结果,包括独立变量,其中五种分形变量将包括所谓的最终得分。FEV.1(F,β= 1.65,或(95%CI)5.19(2.76-9.75),P = 0.0001);年龄(a,β= 1.61,或(95%ci)4.98(2.67-9.28),p = 0.0001);慢性殖民化P.铜绿假单胞菌(C,β= 0.86,或(95%CI)2.37(1.28-4.58),p = 0.006);支气管扩张(E,β= 0.62,或(95%CI)1.87(1.01-3.46),p = 0.04)和呼吸困难(D,β= 1.01,或(95%CI)2.75(1.46-5.18),p= 0.002)。β-系数在每个变量中舍入到最接近的整数,以简化最终分数,如图所示表6.。
图2A结果显示,最终评分的受试者工作特征曲线(AUC)下预测5年全因死亡率的面积为0.87 (AUC越大,face评分的预后价值越好)。任何AUC >0.8被认为是优秀的)。图3A展示如何分为三个评分组的分化为三个不同的死亡率组,根据Kaplan-Meier分析的结果:轻度(4.3%死亡率),中度(24.7%的死亡率)和严重(55.9%死亡率)支气管扩张当它们比较两个逐两个时,日志秩测试标记了曲线的统计上显着的差异。最后,当为每个中心计算患者群组的AUC时,除了一个中心,在每种情况下,它在每种情况下为0.80,在那里为0.77(范围0.77-0.92)。
如果我们只考虑呼吸原因导致的死亡,face评分的AUC为0.85(范围为0.82-0.89),并且能够在统计学上显著地区分上述三组患者的预后(图4A).
讨论
由于支气管扩张的多维性质,尚未证明任何单一隔离参数都有足够的力量,以便任何整体测定其严重程度或预后。虽然生活质量的测量可能有资格参与其中,但其应用不是概括的,并且测量仪器通常不验证个人使用[21那22].因此,与COPD等其他气道疾病一样[14那15]及肺炎等传染病[23],有必要构建并验证一个评分,该评分比任何单一变量更能准确地确定支气管扩张的严重程度或预后,包括该疾病的各种临床、功能、放射和微生物方面的特征。本研究提出了一个易于计算、获取和解释的分数的构建和验证,同时也涵盖了上述所有方面。这个分数被命名为face,是FEV的首字母缩写1、年龄、慢性殖民、扩张和呼吸困难。
应该强调的是,在支气管扩张的放射诊断(最多6个月)之外,在支气管扩张的放射诊断后,将记录所有用于建造和验证的变量,除了住院a patient’s admission into the study. This is crucial for the avoidance, as far as possible, of any initial interference with the various therapeutic measurements of the prognostic variables studied during the follow-up.
在最终组成分数的五个变量中,年龄和FEV1提出了最大的预测力量的死亡率。对非CF支气管扩张患者的各种研究表明,这两种变量随着死亡率的增加而言[12那13].FEV之间的高层粥1强制肺活量使选择FEV成为可能1代表患者的功能状态,因为这是最常用于气流阻塞的可变的变量,支气管扩张患者中最常见的功能模式[24-26].尽管有可能其他功能变量,如与运动测试相关的变量[27],可以比FEV更大的预测值1,他们没有考虑到这一分数的建设,因为它们通常不适用。
代表疾病延伸,患者的临床影像和微生物学方面的剩余变量也呈现了关于死亡率的显着预测力,尽管在较小程度上比年龄和FEV1。呼吸困难通常是一种变化,在大多数气道疾病研究中具有良好的预测力,与肺功能无关,也是支气管扩张的情况[25,所以它是我们分数的组成部分之一也就不足为奇了。它是用mMRC量表测量的[26],因为这是简单和广泛的使用。其他临床结果与单变量分析中的过度死亡率有关(例如,痰的宏观外观),尽管这最终被排除在最终的分数之外,以支持慢性定植P.铜绿假单胞菌,它密切相关。虽然每天产生的痰量的测量可能是一个重要的变量,但这被拒绝,因为它通常在一般访问中通常会评估。作为受影响的裂片数量的支气管扩张的延伸被纳入得分,即使其相对重量低于其他变量。该选择得到了在支气管扩张的放射延伸和其临床和功能方面之间发现明确解离的作者的支持[25,因为这些不同变量之间的相关性很低。其他比较难以获得和解释的放射学变量,如支气管壁的特征,没有包括在内,尽管一些研究发现它们在这些患者的随访中非常重要[27那28].最后,非cf型支气管扩张患者的一个关键特征是微生物谱。我们仔细分析了本研究中患者的微生物谱,包括真菌和非典型分枝杆菌。在所有不同的可能组合中,最终显示出最大能力独立预测5年全因死亡概率的变量是慢性殖民的存在铜绿假单胞菌。既不存在多重耐药革兰氏阴性杆菌的慢性定植,也不隔离金黄色葡萄球菌非典型分枝杆菌和真菌对死亡率具有显著的独立预测能力。因此,最终决定只包括长期的殖民P.铜绿假单胞菌在得分中,这是唯一在当前文献中唯一有关的微生物,其死亡率增加以及非CF支气管扩张患者的患者较差的功能演变[5.那29那30.].
应该注意的是,支气管扩张的病症被认为是为了建造这种分数,因为这通常需要一系列耗时的互补测试,以防止诊断后立即计算得分,因此限制其应用。在任何情况下,得分的实施都没有消除探讨支气管扩张的疾病的需要,尤其是那些可以受益于能够在其演变中积极干预的特定治疗中的那些[31那32].
最后,当仅将face评分应用于支气管扩张诊断后5年因呼吸原因死亡时,计算了face评分的预测能力,该评分保持了较高的预测能力(在构建和验证队列中,AUC >0.80)。我们还观察到,在构建队列和验证队列中,三组患者跨越最佳和最差预后的显著区别能力。
在本研究的优势中,重要的是强调所包括的大量患者的群体,谁是由于他们的后续行动而表现得很好通过由在支气管扩张方面有丰富经验的专业人士在专科门诊的标准化方案。同样值得注意的是,该评分的多维性和易于获得和解释,因为它涵盖了支气管扩张患者典型的主要领域。最后,我们的研究结果的一个重要优势是它们在所有参与中心的有效性,即使这些中心的患者表现出非常不同的特征和病因;这表明了构造的分数的稳健性,并确认了它的有效性。
该研究的一个局限性是,在5年的随访中,对患者进行的各种治疗可能会对死亡率产生影响。然而,尽管我们的研究的观察性质暗示了这种方法固有的局限性,但对非cf型支气管扩张的任何药物治疗已被证明与长期死亡率相关[31那32].最后,需要对face评分进行国际验证,包括大量非cf型支气管扩张患者。
总之,我们的结果呈现了面对面得分的构建和验证,这是易于使用和解释非CF支气管扩张的患者,并且由于其疾病的不同关键方面的组装而言,这是多维的。它显示出优异的死亡率和足够的验证能力,与不同参与中心的患者的不同特征无关,包括不同的疾病,使其成为一种坚固而有吸引力的临床工具。通过在这些患者的随访中应用治疗变量,需要新的研究来评估这种得分的敏感性,以改变。
致谢
We would like to thank A. Alvárez (Pneumology Dept, University Hospital of Vall D’Hebrón, Barcelona, Spain), G. Muñoz (Institut d'Investigació Biomèdica Girona, Hospital Dr Trueta, Girona, Spain), G. Olveira (Endocrinology and Nutrition Dept, Hospital Universitario Regional de Málaga, Instituto de Biomedicina de Málaga, Universidad de Málaga, CIBERDEM, CIBER (Instituto Carlos III: CB07/08/0019) Málaga, Spain), R. Nieto (Pneumology Dept, Ramón y Cajal Hospital, Madrid, Spain), C. Valenzuela (Pneumology Dept, La Princesa Hospital, Madrid) and P. Martínez (Pneumology Unit, Plató Hospital, Barcelona) for their participation in this study.
脚注
有关编辑评论,请参阅1217页。
本文提供了补充材料www.www.qdcxjkg.com.
支持声明:本研究已获得Sociedad Valenciana deNeumologí(瓦伦西亚气球学会)和普拉西斯药物的公共补助金。
利益冲突:没有宣布。
- 已收到2013年2月11日。
- 公认2013年10月27日。
- ©2014人队