Dans un article récent (Eur Resp J 2017 ; 50(5). pii : 1701034), nous avons individualisé 5 phénotypes de BPCO et développé un algorithme d’identification de ces phénotypes par une analyse de type classification and regression tree (CART). Les variables nécessaires à cette classification étaient (dans cet ordre) : les comorbidités cardiovasculaires et/ou le diabète, l’échelle de dyspnée MRC, le VEMS ( %), l’âge, et l’indice de masse corporelle. Des différences de survie globale ont été observées entre les sous-groupes dans plusieurs cohortes de patients, confirmant la pertinence clinique de cette approche. Notre objectif était de déterminer si ces phénotypes sont associés à des différences de capacité à l’exercice lors du test de marche de 6minutes (TM6).

Cinq cent trente-sept patients de la cohorte initiatives BPCO ayant des données complètes pour les variables nécessaires à la classification (voir-ci-dessus) et un TM6 ont été analysés. La distance parcourue lors du TM6 a été analysée comme une variable continue (test de Kruskall–Wallis test) et catégorisée (pour une analyse du Chi²) avec un seuil à 350m (validé pour sa valeur pronostique).

La distance parcourue lors du TM6, analysée en variable continue ou en deux classes, était significativement différente entre les phénotypes (chaque analyse, p<0,0001 ; voir Fig. 1).

Les phénotypes de patients atteint de BPCO identifiés par notre algorithme sont associés à des différences de capacité à l’exercice, confortant la pertinence clinique de ces phénotypes.