Prognostic importance of Kidney, Heart and Interstitial lung diseases (KHI triad) in PH: A machine learning study - 21/10/20
Importance pronostique de l’insuffisance rénale, coronarienne et de l’atteinte interstitielle pulmonaire dans l’hypertension pulmonaire : une étude par machine learning
Summary |
Background |
Pulmonary hypertension (PH) is a heterogeneous, severe and progressive disease with an impact on quality of life and life-expectancy despite specific therapies.
Aims |
(i) to compare prognosis significance of each PH subgroup in a cohort from a referral center, (ii) to identify phenotypically distinct high-risk PH patient using machine learning.
Methods |
Patients with PH were included from 2002 to 2019 and routinely followed-up. We collected clinical, laboratory, imaging and hemodynamic variables. Four-year survival rate of each subgroups was then compared. Next, phenotypic domains were imputed with 5 eigenvectors for missing values and filtered if the Pearson correlation coefficient was>0.6. Thereafter, agglomerative hierarchical clustering was used for grouping phenotypic variables and patients: a heat map was generated and participants were separated using Penalized Model-Based Clustering. P<0.05 was considered significant.
Results |
328 patients were prospectively included (mean age 63±18 yo, 46% male). PH secondary to left heart disease (PH-LHD) and lung disease (PH-LD) had a significantly increased mortality compared to pulmonary arterial hypertension (PAH) patients: HR=2.43, 95%CI=(1.24–4.73) and 2.95, 95%CI=(1.43–6.07) respectively. 25 phenotypic domains were pinpointed and 3 phenogroups identified. Phenogroup 3 had a significantly increased mortality (log-rank P=0.046) compared to the others and was remarkable for predominant pulmonary disease in older male, accumulating cardiovascular risk factors, and simultaneous three major comorbidities: coronary artery disease, chronic kidney disease and interstitial lung disease.
Conclusion |
PH-LHD and PH-LD has 2-fold and 3-fold increase in mortality, respectively compared with PAH. PH patients with simultaneous kidney-cardiac-pulmonary comorbidities were identified as having high-risk of mortality. Specific targeted therapy in this phenogroup should be prospectively evaluated.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Résumé |
Introduction |
L’hypertension pulmonaire (HTP) est une pathologie hétérogène, sévère et chronique avec un impact sur la qualité et l’espérance de vie malgré l’arrivée de plusieurs thérapeutiques spécifiques.
Objectifs |
Comparer le pronostic des 5 formes d’HTP entre elles à partir d’une cohorte d’un centre de compétence, et identifier, à l’aide du machine learning, un phénotype de patient au pronostic péjoratif.
Méthodes |
Les patients porteurs d’une HTP ont été inclus de 2002 à 2019 et régulièrement suivis. Leurs données cliniques, biologiques, d’imagerie et hémodynamiques ont été collectées. La mortalité à 4 ans de chacun des groupes a ensuite été comparée. Les variables phénotypiques avec des données manquantes ont été imputées et filtrées si le coefficient de corrélation de Pearson était>0,6. Par la suite, la fonction « agglomerative hierarchical clustering » a été utilisée pour grouper les variables phénotypiques choisies ainsi que les patients et une heat map a été générée. La cohorte a été ensuite séparée en phénogroupes. Un p<0,05 était considéré comme significatif.
Résultats |
Au total, 328 patients ont été prospectivement inclus (âge moyen de 63±18 ans, 46 % d’hommes). L’HTP secondaire aux pathologies cardiaques gauches (groupe 2) et celle secondaire aux pathologies pulmonaires (groupe 3) avaient une surmortalité comparée à celle des patients porteur d’une hypertension artérielle pulmonaire (HTAP) : HR=2,43, IC95 %=(1,24–4,73) et 2,95, IC95 %=(1,43–6,07) respectivement. Vingt-cinq variables phénotypiques ont été choisies et 3 phénogroupes identifiés. Comparé aux 2 autres, le 3e phénogroupe avait une surmortalité (log rank p=0,046) et se différenciait par la prédominance d’hommes âgés, accumulant plusieurs facteurs de risques cardiovasculaires, et simultanément 3 comorbidités : insuffisance rénale chronique, insuffisance coronarienne et pneumopathie interstitielle diffuse.
Conclusion |
L’HTP secondaire aux pathologies cardiaques gauches et celle secondaire aux pathologies pulmonaires ont une mortalité respectivement multipliée par 2 et 3 comparé aux patients avec une HTAP. La présence simultanée de comorbidités cardiaque, rénale et pulmonaires est associés à un sur-risque de mortalité chez les patients porteurs d’une HTP.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Keywords : Pulmonary hypertension, Prognosis, Machine learning, Comorbidities
Mots clés : Hypertension pulmonaire, Pronostique, Machine learning, Comorbidités
Abbreviations : CAD, CI, CKD, CTEPH, ERS, ESC, HFpEF, HR, ILD, NT-proBNP, NYHA, PAH, PAP, PAWP, PH, PH-LD, PH-LHD, PVR, RHC
Plan
Vol 113 - N° 10
P. 630-641 - octobre 2020 Retour au numéroBienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.