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聚集在Behçet综合征

摘要

聚类是Behçet综合征(BS)的一个重要临床特征,可能具有病理和治疗意义。最近和以前关于BS表型的研究在方法方面有很大的不同。相关矩阵和因子分析的效率不足以发现聚类。聚类模式可能会根据年龄和性别等人口统计因素而改变。群集模式也可能受到对症状的误解的深刻影响,这些症状被认为是次要的,而实际上,它们代表BD模拟症状的表现。这可能会导致误导性的结论,在解释通过聚类或其他BS表型分析获得的数据时应牢记在心。可以在多国共识队列中研究疾病表达的真实地理/种族差异。对单独的BS群的病理研究仍然缺乏。

最近,来自远东的两项关于Behçet 's综合征(BS)临床结果聚类的研究发表在2022卡塔尔世界杯附加赛赛程12].观察临床异质性疾病的聚集性非常重要,可能具有潜在的病理和治疗意义。基于临床结果,BS表型如皮肤粘膜、关节、血管、眼睛、神经和胃肠道受累之前在世界不同地区的定义有不同程度的重叠[3.].尽管不同器官对不同药物的不同反应提示BS表型的病理背景可能不同[4],到目前为止,在不同的BS表型中没有真正发现差异病理机制。添加HLA-B状态,BS最重要的遗传风险因素,既不能简化聚类,也不能简化临床图像[5].这可能意味着临床聚类在BS中是一种被过度强调的现象。此外,聚类方法本身容易出现数据处理和参数选择等错误,可能导致出现自然不存在的聚类[6].考虑到疾病的罕见性和异质性以及模仿性的可能性,特别是对于某些表型,如粘膜皮肤疾病和胃肠道疾病,聚类模式可能被扭曲到可靠性值得怀疑的程度。然而,聚类是BS研究的一个活跃领域,应该注意的是,在BS的单独聚类(与整个综合征相比异质性降低)的病理研究仍然缺乏阻止更结论性的解释。这篇评论旨在解释最近两项研究中聚类模式的差异[12]以及对以前关于BS表现型的工作的方法学评论。

在两项研究中产生的聚类[12虽然两者都来自远东,但只有部分重叠。值得注意的是,单个皮肤粘膜簇,由超过三分之一的中国患者组成[1],并没有在日本的研究中被确定为单独的聚类[2].近一半的皮肤-粘膜-关节(第1组)患者和超过一半的皮肤-粘膜-眼睛(第3组)患者累及眼部,而前者的皮肤-粘膜和关节组患者均无累及眼部。前者的胃肠道组不包括眼睛、血管和关节受累的患者,但后者的胃肠道组(第2组)中有1 - 2 / 3的患者有眼睛、血管和关节疾病。前者的神经系统受累包括在心血管组中,而后者的神经系统组(第5组)几乎没有血管受累的患者。除了研究人群(如葡萄膜炎和关节炎发病率)的差异外,两项研究在方法上也存在差异。虽然两项研究都采用了统计聚类分析方法,但日本的研究仅依赖临床表现,而中国的研究除临床表现外还包括年龄、性别、病程和严重程度。由于性别对疾病表型有显著影响,在日本的研究中,将性别纳入聚类可能会将第1和第3组眼部受累的患者转移到眼部聚类(第4组),并将血管和眼部受累的患者从胃肠道聚类(第2组)中移除。这可能会导致两项研究中出现更相似的图像。不只是为了比较目的,而且为了正确理解BS的聚类和再现性,人口统计学特征,如年龄和性别,已经被认为与疾病表现密切相关,应该包括在聚类分析中。BS聚类中的地理/种族差异可能代表了聚类分析中有缺陷的输入所产生的人工制品,认识到这一问题的解决不会通过方法分析方法本身的改进而实现是重要的;其基础可能在于对疾病表现的可能误解,这可能是由于非BS的临床实体造成的,因此可能产生偏见分析。 A multinational consensus cohort could be best to depict a true region/race-related clustering.

如上述两篇文章所述[12],并由Seyahi审阅[3.],之前的几项研究调查了BS的临床表现和表型的关系。这些研究大多涉及预先指定的疾病表现,如丘疹脓疱病变和关节炎、后葡萄膜炎和实质神经受累以及葡萄膜炎和胃肠道受累之间的关系[3.].只有4人试图用不同的方法对整个综合征进行全景式拍照[78910].阿里达等人[9]通过对9种临床表现(口腔溃疡、生殖器溃疡、结节性红斑、毛囊炎、关节炎、血栓性静脉炎、眼部、胃肠道和神经系统累及)应用两两相关性得出结论,希腊BS患者中不存在聚集性BS。尽管临床表现之间存在相互关系可能会简化聚类,但这并不是进行聚类分析的先决条件,缺乏这种相互关系并不排除病例的聚类1).其他三项研究主要采用因子分析方法[7810].在Karaca等人的研究中,基于因素的聚类应用于其自身的提取队列。[10].通过这种策略,队列中66.6%的患者被纳入聚类,而将三分之一排除在外,尽管总共只有2例(1.1%)患者被分配到深静脉血栓-浅静脉血栓聚类[10].葡萄膜炎和结节性红斑-生殖器溃疡的聚类,正如基于因素的聚类思想所建议的那样,不能在分层聚类分析中复制[10].

因子分析有时也被称为聚类分析[3.1011].然而,这两者在概念上是不同的,不能相互替代。因子分析旨在通过将一组变量转换为一组因子来简化复杂数据,这些因子是根据原始变量之间的相关性而产生的虚构变量,但数量减少,但仍能解释总方差的很大一部分[12].另一方面,聚类分析是对案例进行有意义的分类,而不是对变量进行有意义的分类。与因子分析相比,在聚类分析中确定的聚类数量可能超过变量的数量,因为它不是降维方法(附加文件1).此外,在不适合因子分析的数据集中仍可能观察到聚类现象。关于一个假设的BS队列数据(参见附加文件)2对于数据集的详细生成),可以清楚地看到,聚类和因子分析是如何不能相互转化的(表1而且2).尽管只有皮肤粘膜受累的患者(或很少有胃肠道受累的患者),C1组占整个队列的30%(表1),皮肤粘膜受累是因素分析中消除的目标,因为它相对不变(表2)(注意,因子分析基本上是一种方差分析)。如果从上述定义的假设BS队列中生成基于因素的集群,并将其应用到上述定义的假设BS队列中,那么超过一半的患者(构成两个大集群)将被排除(表1而且2).虽然因子分析是确定不同临床结果相关性的有用方法,但基于因子的聚类并不是发现聚类的有效方法。它还转移了人们对相对常见发现的注意力。这是对最近[12]和以前的研究[7810非常困难。例如,在Tunc等人的研究中,葡萄膜炎的缺失被确定为一个单独的因素(因素3)。[8],而这个虚构的变量被错误地称为葡萄膜炎因子[8]及葡萄膜炎[3.].然而,显然不可能把没有葡萄膜炎的BS患者放在一个单一的临床集群中。

表1假设Behçet 's综合征队列的特征和聚类
表2从旋转的成分矩阵中提取的因子

最后,Tunc研究中最近三个月活跃的BS表现[8和Karaca等人。[10]而是在两种潮流中累积的表现[12]和以前的研究[79]在评估中被考虑在内。考虑到自然病程、观察期和治疗对疾病表型的影响,这个问题也可能是差异的来源。

总之,聚类是BS的一个重要临床特征。最近和以前关于BS表型的研究在方法方面存在很大差异,无法进行适当的比较。聚类模式可能会根据人口统计学因素(如年龄和性别)和其他因素(包括可能将疾病表现错误分类为bs相容的因素或BD表现星座(更可能代表不同的疾病,如Stevens-Johnson综合征样爆发或炎症性肠病)而改变。疾病表达的地理/种族差异可在多国共识队列中进行研究。对单独的BS群的病理研究仍然缺乏。

方法说明:使用IBM SPSS统计for Windows v.21.0 (IBM公司,Armonk, NY, USA)进行统计分析。邹[1和Karaca等人。[10]被应用在这篇评论中。

数据和材料的可用性

本研究中产生的衍生数据将在合理要求下与相应作者共享。

缩写

BS:

摘要贝氏综合征

参考文献

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İlgen, U. Behçet的症候群。关节炎Res其他24242(2022)。https://doi.org/10.1186/s13075-022-02937-0

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  • 摘要贝氏综合征
  • 聚类分析
  • 因子分析
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