Rationale-Heterogeniciteten i astmauttrycket är multidimensionell, inklusive variabilitet i kliniska, fysiologiska och patologiska parametrar. Klassificeringen kräver att man tar hänsyn till dessa olikartade domäner i en enhetlig modell. Mål-Att utforska tillämpningen av en multivariat matematisk teknik, k-medel klusteranalys, för att identifiera distinkta fenotypiska grupper. Metoder-Vi utförde k-means klusteranalys i tre oberoende astmapopulationer. Kluster av en population som hanterats i primärvården (n = 184) med övervägande mild till måttlig sjukdom jämfördes med en refraktär astmapopulation som hanterades i sekundärvården (n = 187). Vi jämförde sedan skillnader i astmautfall (exacerbationsfrekvens och förändring av kortikosteroiddos vid 12 mo) mellan kluster i en tredje population på 68 patienter med övervägande refraktär astma, grupperad vid inträde i en randomiserad studie som jämförde en strategi för att minimera eosinofil inflammation (inflammationsstyrd strategi) med standardvård. Mätningar och huvudsakliga resultat-Två kluster (tidig debut atopisk och fet, noosinofil) var vanliga för båda astmapopulationer. Två kluster som kännetecknas av tydlig disharmoni mellan symtomuttryck och eosinofil luftvägsinflammation (tidigt debutsymtom dominerande och sen debut inflammation dominerande) var specifika för refraktär Korrespondens och förfrågningar om reprints bör riktas till Dr. P. Haldar, M.R.C.P., Institute for Lung Health, Glenfield Hospital, Leicester, LE3 9QP, UK. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Meddelande om intressekonflikter: P.H. inte har ett finansiellt förhållande till en kommersiell enhet som har intresse av ämnet i detta manuskript. I.D.P. fick $ 2,000 för att tala på konferenser organiserade av GlaxoSmithKline och $ 5,000 för att tala på konferenser organiserade av AstraZeneca; han är i mottagande av en $ 500.000 bidrag för en studie av svår astma från GlaxoSmithKline. D.E.S. Ordförande inte har ett finansiellt förhållande till en kommersiell enhet som har intresse av ämnet i detta manuskript. M.A.B. har fått föreläsningsavgifter och konferensstöd från AstraZeneca och GlaxoSmithKline. M.T. Ordförande har under de senaste tre åren tagit emot talarens honoraria för att ha talat vid möten som sponsrats av följande företag som marknadsför andningsprodukter: AstraZeneca, Boehringer Ingelheim, GlaxoSmithKline, MSD, Schering-Plough, Teva; han har fått honoraria för att ha deltagit i rådgivande paneler med Altana, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim, GlaxoSmithKline, MSD, Merck Respiratorical, Schering-Plough, Teva; han har fått sponsring för att delta i internationella vetenskapliga möten från GlaxoSmithKline, MSD, AstraZeneca; han har fått finansiering för forskningsprojekt från GlaxoSmithKline, MSD, AstraZeneca; han har haft forskningsstipendium från Astma UK. SYFTE, TILLÄMPNINGSOMRÅDE OCH TILLÄMPNINGEN AV KONKURRENSREGLERNA I CENTRAL- OCH ÖSTEUROPEISKA SAMARBETSOMRÅDET I CENTRAL- OCH ÖSTEUROPA, CENTRAL- OCH ÖSTEUROPA, CENTRAL- OCH ÖSTEUROPA, CENTRAL- OCH ÖSTEUROPA, CENTRAL- OCH ÖSTEUROPA, CENTRAL- OCH ÖSTEUROPA har fått totalt 2,2 miljoner dollar i forskningsfinansiering under de senaste 3 åren (eller är väntad) från AstraZeneca, Cambridge Antibody Technology, GlaxoSmithKline; han har fått mindre än 10.000 dollar per år från konsultarvoden från Cambridge Antibody Technology, AstraZeneca, GlaxoSmithKline, Roche och Pfizer; han har deltagit som talare i vetenskapliga möten eller kurser organiserade och finansierade av AstraZeneca, GlaxoSmithKline, Boehringer Ingelheim, MSD, och Pfizer. A.J.W. Ordförande inte har ett finansiellt förhållande till en kommersiell enhet som har intresse av ämnet i detta manuskript. R.H.G. Ordförande inte har ett finansiellt förhållande till en kommersiell enhet som har intresse av ämnet i detta manuskript. Slutsatser-Cluster analys erbjuder en ny multidimensionell metod för att identifiera astma fenotyper som uppvisar skillnader i kliniskt svar på behandling algoritmer. Europa PMC Funders Group taxonomi; kortikosteroidsvar; multivariatklassificering Astma påverkar avsevärt den ökande belastningen av kronisk sjukdom i utvecklade länder. Cirka 5 till 10% av de drabbade har refraktär astma som fortfarande är dåligt kontrollerad trots maximal inhalerad behandling (1). Effektiv klinisk vård kompliceras av heterogenitet i de fysiologiska, patologiska och molekylära avvikelser som förknippas med refraktär astma (2). Aktuella beskrivningar av astmafenotyper begränsas av subjektivitet och dålig samstämmighet. Ett robust klassificeringssystem som omfattar astmans multidimensionellitet behövs för att identifiera subgrupper med konsekventa sjukdomsmönster (3, 4). Detta kan ge en ram för att identifiera distinkta fenotyper, med specifika patofysiologiska avvikelser som förutsäger svar på särskilda behandlingar (5) och bidra till att fokusera aktuella genetiska och molekylära studier. Organismernas taxonomi är fortfarande ett paradigm för biologiska klassificeringsmodeller. Den baseras empiriskt på principen att likhet mätt över ett antal olika egenskaper förutser samband av biologisk signifikans med större sannolikhet. Klusteranalys avser en grupp multivariata matematiska algoritmer som i stort sett utför två olika funktioner: 1) kvantifiering av likhet mellan individer inom en population på grundval av de (flera) specificerade variablerna; 2) gruppering av individer i kluster så att likheten mellan medlemmar i samma kluster är stark och användning mellan olika kluster är svag (6, 7). Den främsta fördelen med att utföra klassificering numeriskt är objektivitet och att använda metodik för att inkludera flera variabler som antar lika viktning bidrar till att minimera en föregående partiskhet. Numerisk taxonomi eller taxametri är den gren av taxonomi som har utvecklats för att använda matematiska algoritmer som klusteranalys för detta ändamål (8), och principen har utvidgats för användning inom andra områden inom biomedicinsk vetenskap, särskilt bioinformatik och psykiatri (9). I det senare har klusteranalystekniker använts för att identifiera mönster av symptomuttryck som har använts för att definiera diagnostiska kategorier (9). Vi postulerade att klusteranalys kunde tillämpas för att klassificera kliniska fenotyper av astma. Vi undersökte denna hypotes med hjälp av k-medel kluster algoritm för att klassificera två olika astmapopulationer: en grupp rekryterad från primärvård med astma av övervägande mild till måttlig svårighetsgrad och en grupp från sekundärvård som uppfyllde fördefinierade kriterier för refraktär astma (10). Den kliniska relevansen av dessa kluster utvärderades ytterligare genom att undersöka skillnader i astmaresultat mellan kluster identifierade i en separat kohort av patienter med övervägande refraktär astma, som Europa PMC Finansiärer Författare Manuskript deltog i en nyligen avslutad randomiserad studie på vårt center som jämför en hanteringsstrategi som syftar till att titrera steroidbehandling för att upprätthålla en normal sputum eosinofil räkna, med en konventionell klinisk protokoll (11). Några av resultaten av denna studie har tidigare rapporterats i form av en abstrakt (12). METODER Vi studerade tre diskreta populationer med astma. Alla patienter hade en läkares diagnos av astma och tillräckliga symtom för att motivera minst ett recept för astmabehandling under de senaste 12 månaderna. Alla patienter var nuvarande icke-rökare och före detta rökare hade färre än 10 års rökningshistoria. De två större dataseten bestod av tvärsnittsdata för att utföra klusteranalys för att identifiera de viktigaste sjukdomsmönster som finns inom primärvårds- och refraktära astmapopulationer. Vår första datauppsättning bestod av baslinjedata från patienter med astma (n = 184) rekryterade från primärvårdspraktiker för två prospektiva kliniska studier vid vårt center: GLAD (GPIAG [General Practitioners in Astma Group] och Leicester Astma and Dysfunctional Breathing) (n = 70) (trialnummer ISRCTN 47153522) och den nyligen avslutade Intensive Astma-studien (n = 114) (13). I studierna delades gemensamma kriterier för ämnesval och rekryteringstekniker. Vår andra datauppsättning (n = 187) bestod av data från patienter med en diagnos av refraktär astma, gjord i enlighet med American Thoracic Society (ATS) kriterier (10) av en respiratorisk läkare med ett specialistintresse inom detta område. Alla patienter deltog i vår specialist Glenfield Hospital refraktär astma klinik (Leicester, UK) för bedömning och hantering av deras astma. Analysen utfördes på på varandra följande patienter som deltog i kliniken mellan 2004 och 2006, med ett komplett komplement av data som samlats in som en del av deras rutinmässiga baslinjebedömning under deras första besök på vårt center. Den systematiska registreringen och valideringen av data för vissa etiologiska faktorer såsom näspolyper, aspirinkänslighet och etnicitet utförs inte rutinmässigt på vårt center. Dessa uppgifter var därför inte tillgängliga som en del av analysen. För att vara representativa för sekundärvårdens astmapopulation valde vi dock att inkludera alla patienter som uppfyller ATS-kriterierna för refraktär astma. Därför exkluderades inte patienter hos vilka det var sannolikt att de inte hade följt behandlingen på ett avgörande sätt. Detta står i kontrast till vår tredje population (beskrivs nedan) som rekryterades till en klinisk prövning där misstänkt eller dokumenterad behandlingsbrist var ett uteslutningskriterium i studien. Den tredje datauppsättningen bestod av baslinjedata och longitudinella data som samlats in från en prospektiv klinisk studie (11). I studien jämfördes allvarlig exacerbationsfrekvens under 12 månader hos 74 patienter med övervägande refraktär astma som hanterades enligt regelbunden övervakning av luftvägsinflammation med inducerad sputum (sputumarm) i syfte att titrera steroidbehandling för att bibehålla normalt antal eosinofiler eller standard klinisk vård (klinisk arm). Tillräckliga baslinjedata fanns tillgängliga hos 68 av 74 studiedeltagare för att utföra klusteranalys. 59 av 68 patienter (86,7 %) uppfyllde ATS-kriterierna för refraktär astma.  Enhetlig klusteranalysmetod användes för varje population med hjälp av en tvåstegsmetod. I det första steget genererade hierarkisk klusteranalys med Wards metod ett dendrogram för uppskattning av antalet troliga kluster inom den studerade populationen. Denna uppskattning var förspecificerad i en k-medelvärdesklusteranalys som användes som den huvudsakliga klustertekniken (14). Variabler som valts för klustermodellering valdes på grundval av deras anses bidra till att karakterisera astmafenotypen. Variabel urvals- och klusteranalysmetodik diskuteras vidare i nättillägget. Alla mätningar standardiserades med z-poäng för kontinuerliga variabler och 0 eller 1 för kategoriska variabler. Kontinuerliga variabler omvandlades till ungefärlig normalfördelning där detta angavs. Diskriminant funktionsanalys utfördes med hjälp av både framåt- och bakåtstegsalgoritmer på varje klustermodell för att utvärdera indatavariabler som var signifikanta bestämningsfaktorer för modellstrukturen. Detta diskuteras mer i detalj i online-tillägget. Jämförelsen mellan de baslinjeparametrar som inte var indataparametrar utfördes med enkelriktad analys av varians (ANOVA) för parametervariabler, χ 2-testet för proportioner och Kruskal-Wallis för icke-parametriska variabler. För analys av utfallsdata i den prospektiva studien tillämpades vår klusteralgoritm på baslinjestudiedata, och resultaten jämfördes mellan studiearmarna för varje kluster med hjälp av det oberoende t-testet. Univariat ANOVA med klustermodellen som kovariat utfördes för att verifiera betydelsen av detta som en oberoende faktor för eventuella observerade skillnader i utfall (se tillägget online). De uppmätta resultaten var förspecificerade och inkluderade frekvensen av svåra exacerbationer, mätt som antalet räddningskurer med orala kortikosteroider och förändringen av kortikosteroiddosen vid 12 månader. Alla statistiska analyser utfördes med SPSS version 14 (SPSS, Inc., Chicago, IL). Dessutom användes STATA (Version 7.0; Stata Corp., College Station, TX) för att utföra repetitioner av klustermodeller med k-means algoritm för att demonstrera repeterbarhet. Godkännande från den lokala forskningsetiska kommittén erhölls för dataanalys och publicering efter informerat samtycke för respektive kliniska studier och som en del av en klinisk databas för patienter vid Glenfield Hospital Svår Astma Clinic. Jämfört med vår sekundärvård, refraktära astmapopulation, hade primärvårdspopulationen mildare sjukdom med betydligt färre symtom, mindre luftvägsdysfunktion och lägre nivåer av eosinofil luftvägsinflammation, samtidigt som den tog en signifikant lägre genomsnittlig dos inhalerade kortikosteroider (Tabell 1 ). Den klusterstruktur som beskrevs för varje population var reproducerbar när algoritmen upprepades med hjälp av STATA och inom slumpmässigt utvalda undergrupper av varje population (data visas inte). Statistisk giltighet för resultaten stöddes genom att liknande kluster av refraktär astma identifierades inom den oberoende studiekohorten Green och kollegor (11).  En treklustermodell passar bäst in i primärvårdens befolkningsdatauppsättning (tabell 2; figur 1). Kluster 1 beskrev en subgrupp med tidig atopisk astma. Denna grupp hade tecken på luftvägsdysfunktion, symtom och eosinofil luftvägsinflammation. Kliniskt var denna kohort associerad med ett signifikant större antal tidigare sjukhusbesök och astmaexacerbationer som krävde orala kortikosteroider jämfört med andra subgrupper inom primärvården. Kluster 2 beskrev en överviktig undergrupp med en kvinnlig övervikt, tecken på astmasymtom och frånvaro av eosinofil luftvägsinflammation. Den tredje gruppen var märkt godartad astma eftersom fall inom denna subgrupp hade få tecken på aktiv sjukdom. Astmasymtom, luftvägsinflammation och mätningar av luftvägsdysfunktion låg ofta inom normala gränser, och 58 % av denna kohort hade inga tecken på signifikant hyperrespons i luftvägarna vid tidpunkten för bedömningen. I överensstämmelse med en mildare sjukdomsprofil hade patienter från denna grupp mycket låg närvaro på sjukhus för astma och allvarlig exacerbationsfrekvens under de senaste 12 månaderna (tabell 2). Vi identifierade fyra kluster i sekundärvården, refraktär astmapopulation (Tabell 3 ; Figur 1 ). Kluster 1 och 2 hade en profil som nära liknade respektive kluster inom primärvården. Således, tidig debut atopisk astma och fetma, nonosinofil astma var vanliga för astmapopulationer över spektrumet av svårighetsgrad. Den huvudsakliga skillnaden mellan kluster i varje population var skillnaden i absoluta värden för olika objektiva mått på sjukdomens svårighetsgrad. I jämförelse med primärvården uppvisade atopisk astma i sekundärvården större luftvägsdysfunktion, symtom och eosinofil luftvägsinflammation på en högre dos kortikosteroidbehandling. Mönstret för att uttrycka dessa variabler, demografiska data och åtgärder för astmakontroll var dock konsekvent mellan kluster av de två populationerna. Delpopulationen av denna fenotyp med refraktär astma hade en signifikant högre frekvens av misslyckad närvaro av möten inom 12 månader efter remiss till kliniken jämfört med andra fenotyper av refraktär astma (tabell 3). Kluster 3 och 4 var specifika för den refraktära astmapopulationen och båda uppvisade en markant dissociation mellan eosinofil inflammation och astmasymtom. Kluster 3 beskrev en tidig debuterad, symptombestående grupp med minimal eosinofil sjukdom. Kluster 4 beskrev en grupp av eosinofila inflammationshuvudmän med få symtom, sen debutsjukdom och en större andel män. Diskriminant funktionsmodellering identifierade de flesta indataparametrar som används i klusteranalysen av båda populationerna för att vara betydande bestämningsfaktorer för klustermedlemskap (tabell E1 i nättillägget). Den särskiljande funktionsmodellen för primära och refraktära astmakluster krävde sju av åtta indataparametrar (exklusive atopisk status) respektive fem av sju parametrar (exklusive atopisk status respektive kön). Noggrannheten i de diskriminerande funktionsmodellerna för att förutsäga klustermedlemskap var 94,6% (primärvård) och 96,8% (refraktär astma). Klusteranalys utfördes från utgångsdata hos 68 patienter av det prospektiva studiedatasetet. Tre kluster identifierades (tabell E2); alla var jämförbara med kluster som observerats i den större refraktära astmapopulationen. Den ursprungliga studien visade a (tabell 4). Dessutom tillät sputumstyrd behandling en framgångsrik nedtitrering av kortikosteroidbehandling vid tidig symtom-predominant astma (tabell 4; genomsnittlig skillnad, 1,829 μg beklometasonekvivalent/d [95 % konfidensintervall, 307-349 μg]; P = 0,02), utan att äventyra astmakontrollen. En univariat ANOVA med klustermodellen som kovariat identifierade både behandlingsgruppering och klustermodellen som signifikanta bestämningsfaktorer för observerade skillnader i exacerbationsfrekvens (P = 0,002, studiegrupper; P = 0,03, klustermodell), men endast klustermodellen var en signifikant bestämningsfaktor för skillnader i inhalationssteroiddos (P = 0,07 för behandlingsgrupperna och P = 0,005 för klustermodellen). Behovet av att klassificera astma heterogenicitet har blivit akut med parallell utveckling av bättre verktyg för att mäta sjukdomsegenskaper som belyser skillnader i kliniska, fysiologiska och patologiska markörer, tillsammans med nya och specifika molekylära behandlingar som endast sannolikt är effektiva i särskilda undergrupper av astma. Denna studie är den första som tillämpar principerna för klusteranalys för identifiering av kliniska astmafenotyper. Vi har också visat att fenotyper konstruerade på detta sätt uppvisar kliniskt relevanta skillnader i utfall, med förvaltningsstrategier som använder ett mått på eosinofil inflammation för att titrera kortikosteroidbehandling. Astmaklassificeringen kompliceras av sjukdomens flerdimensionella natur. Detta föranledde vårt övervägande av klusteranalystekniker för detta ändamål. Vi valde k-means klusteralgoritm eftersom den maximerar separationen mellan kluster och därmed erbjuder det största utrymmet för att identifiera distinkta grupper inom befolkningen. Både bekanta och tidigare okaraktäriserade astmaundergrupper identifierades som är mer representativa för multidimensionellitet. Identifieringen av atopisk astma, en etablerad astmafenotyp, validerar metoden för att identifiera de andra subgrupperna mot en godkänd referens (15). Diskriminant funktionsanalys visade att majoriteten av klusterparametrarna är signifikanta för klustermodellering och stöder multidimensionellitet. Atopisk status identifierades inte som en betydande discriminator som påverkade klustermedlemskapet i vare sig primärvården eller sekundärvården. Prevalensen för atopy skiljer sig dock avsevärt mellan kluster och det är därför lämpligt att inkludera den för att beskriva fenotyperna. Vi valde att överväga de två astmapopulationen dataset oberoende när utföra klusteranalys. Detta gjorde det möjligt att tydligare identifiera faktorer som särskilt förknippas med refraktär astma, ett tillstånd som är tillräckligt olikt för att anses vara en distinkt sjukdom enhet av flera författare (16). Den tidiga debuten atopisk astmafenotypen var vanlig för båda astmapopulationerna, som endast skilde sig åt i svårighetsgraden av sjukdomsuttrycket. Vi identifierade betydligt högre nivåer av Europa PMC finansiärer Författare Manuscripts nonattendance för kliniken utnämningar i den eldfasta subgruppen, som har förknippats med sämre terapeutisk efterlevnad (17). Vårt fynd av okontrollerad eosinofil luftvägsinflammation var i linje med detta. Vår underlåtenhet att identifiera samma fenotyp i den rekryterade prospektiva studiekohorten kan bero på att dålig efterlevnad var ett uteslutningskriterium för studien. Även om likvärdiga åtgärder för efterlevnad inte erhölls i vår primärvårdspopulation, kan det vara en viktig faktor som skiljer denna fenotyp mellan de två populationerna. Strategier för att förbättra efterlevnaden kan därför ha en större roll i hanteringen av denna undergrupp av refraktär astma. Den feta, nonosinofila fenotyp som är vanlig för båda populationerna kännetecknades av symtom som inte var förknippade med eosinofil luftvägsinflammation. Med tanke på det erkända sambandet mellan eosinofil luftvägsinflammation och steroidrespons vid luftvägssjukdom (18) kan den rapporterade steroidresistensen hos astma hos överviktiga patienter (19) delvis förklaras av det allmänna mönstret för luftvägsinflammation som ses med denna fenotyp. Det traditionella paradigmet av ett direkt samband mellan eosinofil inflammation och symtom stöder föreliggande terapeutiska riktlinjer som rekommenderar symtomstyrd titrering av kortikosteroidbehandling (20). Vår analys tyder på att ett symptomstyrt tillvägagångssätt skulle vara effektivt för mild till måttlig astma i primärvården för patienter med tidig atopisk astma och godartad astma, där konkordans observerades mellan inflammation och symtom. Disharmonis mellan dessa områden är dock en vanlig egenskap hos refraktär astma och är också en egenskap hos fetma, symtom-huvudsaklig, nonosinofil fenotyp ses i primärvården (Figur 1 ). Detta kan vara en betydande faktor som predisponerar för att misslyckas med ett konventionellt protokoll och stöder en roll för att mäta eosinofil luftvägsinflammation i dessa subgrupper. För symtompredominanta fenotyper är symtomens etiologi multifaktoriell och inte nära relaterad till underliggande eosinofil luftvägsinflammation. Överbehandling med kortikosteroider kan därför förekomma. I överensstämmelse med detta visade en nyligen genomförd studie med användning av utandnings-kväveoxid (FE NO) som ett mått på eosinofil luftvägsinflammation vid astma att FE NO-styrd behandling resulterade i lägre inhalationssteroidanvändning utan att äventyra astmakontrollen (21). Däremot kommer fenotypen för inflammation att underbehandlas, vilket leder till okontrollerad eosinofil inflammation som är förknippad med en större risk för framtida svåra astmaexacerbationer (22). Vår hypotes stöds av resultaten av den longitudinella klusterspecifika analysen som visade en 10-faldig minskning av exacerbationsfrekvensen för denna fenotyp med en hanteringsstrategi som mäter eosinofil luftvägsinflammation för att titrera terapi. Denna studie har flera begränsningar. Huvuddelen av dessa är klusteranalysmetoden. Även om vi har använt k-means kluster algoritm, är det väl känt att populationer av både sjukdom och hälsa har ett kontinuerligt spektrum av uttryck. Användningen av en algoritm som separerar populationen i diskreta kluster kanske inte är realistisk. Alternativa klustertekniker som använder en probabilistisk metod för klusterstruktur och medlemskap i en datauppsättning kan ge ytterligare information och bör undersökas (23). Ändå stöder vår analys hypotesen att subgrupper av klinisk relevans finns inom astmapopulationer och kan avslöjas med hjälp av klusteranalys. Trots våra ansträngningar att vara objektiva fanns det flera områden av subjektivitet, inklusive vårt urval av variabler för klusterbildning och våra beslut om antalet kluster för varje befolkning. Även om vårt val av klusterparametrar var brett, kan vi inte utesluta möjligheten att andra variabler kan vara av större betydelse för att utveckla meningsfulla fenotyper. Dessutom kunde man inte undersöka det möjliga sambandet mellan specifika klusterprofiler och väl igenkända etiologiska faktorer såsom näspolyper och acetylsalicylsyrakänslighet. En fördel med multivariata tekniker är att ingen enskild variabel bör vara kritisk för att bestämma modellen. En av nackdelarna med att använda en icke-hierarkisk klusterteknik är behovet av att på förhand specificera antalet förväntade kluster. Det finns inga väl validerade tekniker för att förutsäga antalet kluster inom en viss population. Vi uppskattade detta från dendrogram tomter som erhållits med hjälp av den hierarkiska Wards metod. Studien tar inte heller upp frågan om stabilitet i klustermedlemskapet över tid och med förändringar i behandlingen. Inom varje population var det ingen signifikant skillnad i behandlingsregimer och doser mellan kluster. Skillnader som observerats mellan kluster kan därför anses vara en produkt av skillnader i den underliggande sjukdomsprofilen tillsammans med skillnader i behandlingssvaret. Dessa två faktorer kommer sannolikt att ha ett nära samband. Även om longitudinella förändringar i klustermedlemskapet inte har undersökts tyder vår analys på att klusterprofilering vid baslinjen är en förutsägelse om svar på en förvaltningsstrategi prospektivt under minst 12 månader. Det är också anmärkningsvärt att fyra av de parametrar vi använde för klusterbildning (ålder av debut, kön, atopisk status och kroppsmasseindex) är relativt invarianta och inte i allmänhet påverkas av tid och behandling. Sammanfattningsvis stöder denna studie en roll för användningen av multivariattekniker i klassificeringen av astmapopulationer. Kliniskt viktiga prognostiska skillnader som identifierats mellan fenotyperna inom denna modell kan ge en tillförlitlig ram för undersökande molekylära och genetiska studier, som för närvarande undergrävs av populations heterogenitet.
Klusteranalys har redan integrerats med statistiska metoder för medicinska data i forskningen vid Haldar Ref.
Cluster analysis and clinical asthma phenotypes
{'venue': 'American journal of respiratory and critical care medicine', 'journal': 'American journal of respiratory and critical care medicine', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}