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DOI: 10.1016/j.arbres.2021.02.022
Disponible online el 3 de Abril de 2021
Defining the Heterogeneity of Sleep Apnea Syndrome: A Cluster Analysis With Implications for Patient Management
Definiendo la heterogeneidad del Síndrome de Apneas del Sueño: un análisis de clúster con implicaciones en el manejo del paciente
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Sofía Romero-Peraltaa,b,
Autor para correspondencia
sofiamp10@hotmail.com

Corresponding author.
, Francisco García-Rioc,d, Pilar Resano Barrioa, Esther Viejo-Ayusoa, Jose Luis Izquierdoa,e, Rodrigo Sabrosoa, Jorge Castelaoa, Jesús Fernández Francésa, Olga Medianoa,d,e
a Sleep Unit, Pneumology Department, Hospital Universitario de Guadalajara, 19002 Guadalajara, Spain
b Sleep Research Institute, P. Habana 151, 28036 Madrid, Spain
c Pneumology Department, Hospital Universitario La Paz, IdiPAZ, 28046 Madrid, Spain
d Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Respiratorias (CIBERES), 28029 Madrid, Spain
e Medicine Department, Universidad de Alcalá, Alcalá de Henares, 28871 Madrid, Spain
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Table 1. General characteristics of the apnea-HUGUcohort.
Table 2. General characteristics and sleep parameters among patients assigned to the different clusters*
Table 3. Comparison of the reason for consultation and main clinical characteristics between patients assigned to the different clusters.*
Table 4. Comparison of comorbidities and concomitant treatments between patients assigned to different clusters*
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Material adicional (1)
Abstract
Introduction

Obstructive sleep apnea (OSA) is a complex pathology with heterogeneity that has not been fully characterized to date. Our objective is to identify groups of patients with common clinical characteristics through cluster analysis that could predict patient prognosis, the impact of comorbidities and/or the response to a common treatment.

Methods

Cluster analysis was performed using the hierarchical cluster method in 2025 patients in the apnea-HUGU cohort. The variables used for building the clusters included general data, comorbidity, sleep symptoms, anthropometric data, physical exam and sleep study results.

Results

Four clusters were identified: (1) young male without comorbidity with moderate apnea and otorhinolaryngological malformations; (2) middle-aged male with very severe OSA with comorbidity without cardiovascular disease; (3) female with mood disorder; and (4) symptomatic male with established cardiovascular disease and severe OSA.

Conclusions

The characterization of these four clusters in OSA can be decisive when identifying groups of patients who share a special risk or common therapeutic strategies, orienting us toward personalized medicine and facilitating the design of future clinical trials.

Keywords:
Obstructive sleep apnea (OSA)
Cluster analysis
Phenotypes
Personalized medicine
Abbreviations:
OSA
AHI
EDS
ESS
BMI
ORL
ODI
CT90
CPAP
DISE
Resumen
Introducción

La Apnea Obstructiva del Sueño (AOS) es una patología compleja en la que su heterogeneidad no ha sido completamente caracterizada hasta la fecha. Nuestro objetivo es identificar grupos de pacientes con características clínicas comunes, por medio de análisis de clúster, que pudieran se predictivos de un pronóstico, impacto de comorbilidades y/o respuesta a un tratamiento común.

Métodos

Se realizó un análisis de clúster por el método de conglomerados jerárquico en 2025 pacientes de la cohorte apnea-HUGU. Las variables utilizadas para la construcción de los clúster incluían datos generales, comorbilidad, síntomas de sueño, datos antropométricos, exploración física y resultados del estudio de sueño.

Resultados

Se identificaron 4 clúster: 1) varón joven sin comorbilidad con apnea moderada y alteraciones de la esfera otorrinolaringológica (ORL) 2) Varón de edad media con AOS muy grave sintomático con comorbilidad sin enfermedad cardiovascular desarrollada. 3) Mujer con alteraciones en el estado de ánimo 4) Varón sintomático con enfermedad cardiovascular establecida y AOS grave.

Conclusiones

La caracterización de estos cuatro clúster en la AOS puede ser determinante a la hora de identificar grupos de pacientes que comparten un especial riesgo o estrategias terapéuticas comunes orientándonos hacia la medicina personalizada y facilitando el diseño de futuros ensayos clínicos.

Palabras clave:
Apnea obstructiva del sueño (AOS)
Análisis de clúster
Fenotipos
Medicina personalizada

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