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Vol. 58. Issue 1.
Pages 30-34 (January 2022)
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Vol. 58. Issue 1.
Pages 30-34 (January 2022)
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Deconstruyendo los fenotipos en la EPOC: un análisis de la cohorte TRACE
Deconstructing Phenotypes in COPD: an Analysis of the TRACE Cohort
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Laura Carrasco Hernándeza,b, Candela Caballero Erasoa,b, Borja Ruiz-Duquea, María Abad Arranza,b, Eduardo Márquez Martína,b, Carmen Calero Acuñaa,b, Jose Luis Lopez-Camposa,b,
Corresponding author
lopezcampos@separ.es

Autor para correspondencia.
a Unidad Médico-Quirúrgica de Enfermedades Respiratorias. Instituto de Biomedicina de Sevilla (IBiS). Hospital Universitario Virgen del Rocio/ Universidad de Sevilla, Sevilla, España
b CIBER de Enfermedades Respiratorias (CIBERES). Instituto de Salud Carlos III, Madrid, España
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Arch Bronconeumol. 2022;58:T30-T3410.1016/j.arbres.2020.12.039
Laura Carrasco Hernández, Candela Caballero Eraso, Borja Ruiz-Duque, María Abad Arranz, Eduardo Márquez Martín, Carmen Calero Acuña, Jose Luis Lopez-Campos
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Tabla 1. Descripción de los pacientes incluidos en el estudio
Tabla 2. Distribución de los fenotipos según grupos de riesgo
Tabla 3. Descripción de la frecuencia de los componentes de cada uno de los fenotipos
Tabla 4. Número de fenotipos en cada grupo de riesgo
Tabla 5. Distribución de los pacientes con fenotipos dobles
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Figures (1)
Resumen
Objetivos

En una estrategia de manejo de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) basada en fenotipos clínicos sería deseable que todos los pacientes pudieran adscribirse al menos a un fenotipo sin adscribirse a otro. El objetivo de este trabajo fue evaluar si todos los pacientes tienen un fenotipo y sólo uno asignado según la actual guía española de la EPOC (GesEPOC 2017) y evaluar los criterios que los definen.

Método

El estudio Time-based Register and Analysis of COPD Endpoints (TRACE; clinicaltrials.gov NCT03485690) es una cohorte prospectiva de pacientes con EPOC en visitas anuales desde 2012 que recoge los fenotipos GesEPOC. A pesar de que GesEPOC recomienda no fenotipar a los pacientes considerados de bajo riesgo, se realizó un análisis de los criterios de identifican los fenotipos en alto y bajo riesgo, comparando la distribución de los fenotipos y sus criterios en estos dos grupos.

Resultados

La cohorte incluye 970 pacientes con diagnóstico confirmado de EPOC, divididos en 427 (44,02%) pacientes de bajo riesgo y 543 (55,9%) de alto riesgo. El fenotipo más frecuente fue el no agudizador (44,9% de los pacientes de alto riesgo). Un 20,6% de los pacientes de bajo riesgo cumplían criterios de solapamiento entre EPOC y asma. Un 9,2% de la cohorte no cumplía los criterios diagnósticos de ningún fenotipo y el 19,1% cumplía los criterios de dos fenotipos, sin diferencias entre grupos de riesgo.

Conclusiones

Nuestros datos ponen de manifiesto algunas de las debilidades de la actual estrategia basada en fenotipos clínicos, existiendo solapamiento en algunos casos y pacientes sin fenotipos.

Palabras clave:
EPOC
Fenotipos clínicos
Control
Medicina personalizada
Abstract
Objectives

In a clinical phenotype-based management strategy for COPD, it would be preferable to at least assign all patients to a phenotype, but to a single phenotype only. The aim of this study was to evaluate whether all patients are assigned to one and only one phenotype using the Spanish COPD guidelines (GesEPOC) and to evaluate the criteria that define these categories.

Method

The Time-based Register and Analysis of COPD Endpoints study (TRACE; clinicaltrials.gov NCT03485690) is a prospective cohort of COPD patients attending annual visits since 2012, which collects GesEPOC phenotypes. Although the GesEPOC recommends that patients considered to be at low risk are not phenotyped, an analysis of the criteria for identifying high- and low-risk phenotypes was performed, comparing the distribution of phenotypes and the criteria applied between these 2 groups.

Results

The cohort included 970 patients with a confirmed diagnosis of COPD, divided into 427 (44.02%) low-risk and 543 (55.9%) high-risk patients. The most frequent phenotype was the non-exacerbator (44.9% of high-risk patients). Overall, 20.6% of low-risk patients met criteria for asthma-COPD overlap syndrome, while 9.2% of the cohort did not meet the diagnostic criteria for any phenotype, and 19.1% met the criteria for 2 phenotypes, with no differences between risk groups.

Conclusions

Our data highlight some of the weaknesses of the current clinical phenotype strategy, revealing overlapping categories in some cases, and patients to whom no phenotype was assigned.

Keywords:
COPD
Clinical phenotypes
Control
Personalized medicine

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