COPD diagnosed using a multidimensional algorithm was associated with some adverse clinical outcomes over 10 y.
研究背景
慢性阻塞性肺疾病（COPD）常见，传统诊断依赖肺功能测试，无法全面反映患者情况。研究者开发多维度诊断算法（MA），结合多指标识别COPD患者并评估不良结局风险。
方法速览
使用COPDGene（美国21个中心，9416名参与者）和CanCOLD（加拿大9个中心，1341名参与者）两个大型队列数据。MA基于主要诊断类别（气流受限加至少一个次要标准）或次要诊断类别（至少三个次要标准）定义COPD，次要标准含影像学和症状标准。
主要发现
- MA识别患者不良结局风险高：在COPDGene队列，MA识别的COPD患者全因死亡率风险比2.70，COPD急性加重发病率比3.57；CanCOLD队列相应HR为1.04，IRR为2.55。
- 不符GOLD标准患者也有高风险：在COPDGene队列，仅符合MA但不符GOLD标准的患者全因死亡率风险比1.98，COPD急性加重发病率比2.09；CanCOLD队列相应HR为1.36，IRR为2.09。
- 肺功能变化差异：在COPDGene队列，符合MA且符合GOLD标准患者每年FEV1下降-19.5 mL/y，仅符合MA但不符GOLD标准患者为-7.7 mL/y；CanCOLD队列相应为-8.43 mL/y和9.80 mL/y。
总结展望
MA能更全面识别COPD患者，其识别患者不良结局风险高，可识别传统标准遗漏的高风险患者。但研究存在样本差异、数据来源局限及临床应用待验证等问题。