Een model om exacerbaties bij lichte tot matig ernstige COPD te voorspellen

Exacerbaties van COPD worden vaak uitgelokt door een infectie of luchtvervuiling (buitenshuis of binnenshuis) en kunnen ook optreden bij patiënten met een vrij lichte vorm van de ziekte. Misschien verschillen de voorspellers van exacerbaties bij patiënten met een lichte COPD van die bij patiënten met een ernstigere COPD. De huidige modellen zijn immers grotendeels retrospectieve modellen uitgaande van gegevens van klinische studies uitgevoerd bij patiënten met een matig ernstige tot ernstige COPD (1).

Een voorspellend model gebaseerd op een prospectieve studie zou theoretisch betrouwbaarder zijn. Bij het op touw zetten van de COMPASS-studie, een Chinese prospectieve studie van 2,5 jaar over COPD, werd voorzien zo'n analyse uit te voeren (2).

Van microbioom tot voorspelling

De COMPASS-studie heeft ons een beter inzicht gegeven in de fenotypes en endotypes van COPD en heeft meer informatie opgeleverd over de klinische belasting, de ziekteprogressie en het gebruik van gezondheidszorg in China, vooral bij patiënten met een lichte tot matig ernstige COPD. De onderzoekers hebben de klinische en radiologische kenmerken van de COPD, biomarkers in het bloed en het pulmonale microbioom geëvalueerd. Analyse van dat microbioom zou ons een beter inzicht in de onderliggende mechanismen kunnen geven en zou kunnen uitmonden in nieuwe therapeutische sporen.

De COMPASS-studie ging ook na in hoeverre de voorspellers van ziekteprogressie die in westerse patiëntencohortes zijn teruggevonden, relevant zijn voor Chinese patiënten en heeft de therapeutische strategieën tegen het licht gehouden.

De auteurs van die nieuwe studie (3) beschikten over de initiële demografische gegevens en de kenmerken van de COPD-patiënten waaronder de klinische voorgeschiedenis, een spirometrie en de resultaten van zelfevaluatie. Ze hebben multivariate modellen opgesteld met als afhankelijke variabele het criterium van optreden van een matig ernstige of ernstige exacerbatie binnen 18 maanden na het begin van de studie.

De resultaten van longfunctie werden uitgedrukt als percentage van de voorspelde FEV1 en de GOLD-graad. De auteurs hebben ook de score op de dyspneuschaal mMRC en de antwoorden op de CAT-zelfevaluatievragenlijst in beschouwing genomen. Ook hebben ze een voorgeschiedenis van matig ernstige of ernstige exacerbaties in kaart gebracht. En tot slot hebben ze modellen opgesteld op grond van het bayesiaanse informatiecriterium (BIC) en het Akaike-informatiecriterium (AIC). Het discriminatievermogen werd geëvalueerd met statistische C-analyse.

De studie is uitgevoerd bij bijna 1.700 patiënten van gemiddeld 65 ± 7 jaar (90% mannen, 47% rokers, FEV1 na bronchodilatatie 67 ± 20% van de voorspelde waarde, gemiddeld aantal exacerbaties tijdens het laatste jaar voor de rekrutering 0,5 ± 1,0). Tijdens de eerste 18 maanden van de follow-up heeft 17,4% van de patiënten een matig ernstige of ernstige exacerbatie vertoond.

Een weinig performante score en vragenlijst

De modellen gebaseerd op BIC of AIC waren zeer vergelijkbaar. De modellen die uitgingen van het GOLD-stadium, waren beter dan de modellen die uitgingen van de FEV1 in percent van de voorspelde waarde. Een GOLD-stadium 2 had overigens een zeer geringe voorspellende waarde. Na correctie van de modellen voor vertekenende factoren hebben de onderzoekers weinig verschillen vastgesteld tussen de antwoorden op de CAT- en de mMRC-score. En vooral, geen van beide complementaire methoden had een sterke voorspellende waarde.

Wat onthouden we voor de praktijk?

Het beste model is gebaseerd op zes onafhankelijke variabelen met een C-statistiek van 0,739. Volgens de auteurs moet een model dat het risico op exacerbatie voorspelt bij patiënten met een lichte tot matig ernstige COPD, minstens de volgende vier factoren omvatten:

- voorgeschiedenis van matig ernstige exacerbaties

- voorgeschiedenis van ernstige exacerbaties

- voorgeschiedenis van chronische bronchitis

- GOLD-stadium (hoofdzakelijk GOLD I).

1. Singh D et al. Ther Adv Respir Dis 2022;16:1-15, en Adibi A, et al. Lancet Respir Med 2020;8:1013-1021

2. Liang Z et al. ERJ Open Res 2021;7:00201

3. Jones PW et al. Multivariable Prediction of Exacerbations in a COPD Population: A Prospective Analysis (Abstract). Am J Respir Crit Care Med 2024;209:A1847. doi: 10.1164/ajrccm-conference.2024.209.1_MeetingAbstracts.A1847