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聚类分析在慢性阻塞性肺疾病表型研究中的应用探讨

Phenotyping of Chronic Obstructive Pulmonary Disease by Using Cluster Analysis

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收录情况: ◇ 统计源期刊

机构: [1]首都医科大学附属北京同仁医院呼吸科
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关键词: 慢性阻塞性肺疾病 表型 聚类分析

摘要:
目的采用聚类分析的方法对慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者综合特征的重要组成部分进行识别及分组,形成亚组(即表型),以探讨聚类分析在COPD患者表型研究中的价值。方法纳入北京同仁医院呼吸科的168例COPD患者,收集人口统计学资料、病程、体重指数(BMI)、吸烟指数、急性加重频率、合并症等。患者于稳定期行肺功能检查、HRCT肺气肿评分,评估呼吸困难程度(MMRC评分),进行COPD评估测试(CAT),测量6分钟步行距离。应用SPSS13.0统计学软件对168例患者进行聚类分析。结果根据慢性阻塞性肺疾病全球策略(GOLD)分级标准,168例患者中GOLD 1级5例,2级75例,3级75例,4级13例。各级患者在性别分布、BMI、吸烟指数、高血压、脑梗死患病率方面差异无统计学意义(P)0.05),但在年龄、病程、呼吸困难评分、6分钟步行距离、BODE评分、CAT评分、冠心病患病率、急性加重频率、肺气肿视觉评分等方面差异具有统计学意义(P(0.05)。按样本聚类的方法可将168例患者分为3类:年轻/轻度组、老年/重度组、老年/中度组。GOLD分级相同的患者可出现在不同的组中,3组之间在年龄、BMI、急性加重频率、呼吸困难评分、CAT评分、合并症的患病率等方面存在差异。相反,不同GOLD分级的患者也可出现在同一组中。结果还发现肺气肿视觉评分也是区分各类特征的重要指标,提示肺气肿是COPD的一个重要表型。结论聚类分析能最大限度地将同质的患者归为一类,将不同质的患者划分到不同的类中,将其用于COPD的表型研究具有一定的临床价值。

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第一作者机构: [1]首都医科大学附属北京同仁医院呼吸科
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