gms | German Medical Science

Einleitung: Schweres Asthma ist eine Krankheit mit verschiedenen Phänotypen, die oft klinisch nicht leicht zu unterscheiden sind. In der aktuellen Definition unterteilt man das schwere Asthma in eine allergische und eine nichtallergische Komponente, es liegen jedoch auch Mischformen vor. Zur Identifizierung von Phänotypen werden häufig Clusteranalysen auf Querschnittsdaten aus spezialisierten Asthmazentren durchgeführt [1], [2], [3]. Asthma ist jedoch eine chronische Erkrankung mit zeitlich variierender Symptomatik und häufig suchen die Patienten ein spezialisiertes Asthma-Zentrum auf, wenn sich die Symptomatik aktuell verschlechtert. Es soll daher untersucht werden, inwieweit diese Datenselektion in Form von Querschnittsdaten das Ergebnis von Clusteranalysen beeinflusst im Vergleich zu Ergebnissen aus longitudinalen Daten, die den chronischen Krankheitsverlauf beschreiben.

Material und Methoden: In dem Register Schweres Asthma (German Severe Asthma Registry, http://www.german-asthma-net.de/) haben sich über 30 Asthma-Zentren in Deutschland zusammengeschlossen, die seit 2011 Daten von ca. 600 Patienten erfassen. Neben demographischen und anamnestischen Daten werden Daten zu Symptomatik, Lungenfunktion, Allergologie, Lebensqualität und Therapie gesammelt und durch das Angebot jährlicher Kontrolluntersuchungen werden diese Daten auch longitudinal erfasst.

Anhand der Verlaufsdaten wird zunächst die Hypothese überprüft, ob sich die Symptomatik der Patienten bei Eintritt in das Register von ihrer chronischen Symptomatik im Langzeitverlauf unterscheidet. Daraufhin werden die Patienten anhand Ihrer zum Eintrittszeitpunkt in das Register erfassten Daten mittels einer hierarchischen Clusteranalyse zu Gruppen ähnlicher Patienten zusammengefasst. Mittels multivariater Regressionsmodelle und geeigneter graphischer Darstellung wird überprüft, ob sich diese Clusterung auch im longitudinalen Verlauf bestätigen lässt.

Ergebnisse: Für 140 Patienten über 18 Jahren liegen aktuell neben den Daten zum Eintrittszeitpunkt in das Register auch longitudinale Daten zu mindestens einer Kontrolluntersuchung vor. Das Durchschnittsalter dieser Patienten liegt bei 51 Jahren, 36% der Patienten sind männlich. Zum Eintritt in das Register zeigte sich bei den Patienten eine stärkere Symptomatik als bei der Kontrolluntersuchung nach einem Jahr (mediane Anzahl an Symptomen: 4.0 vs 3.0). Auch die Lebensqualität wurde von den Patienten bei Erstregistrierung schlechter eingeschätzt als ein Jahr später (medianer AQLQ-Score: 4.0 vs 4.4). Da kein Zusammenhang mit veränderter Medikation/Dosierung oder erfolgten Reha-Maßnahmen zu erkennen ist, scheint sich der Eintrittszeitpunkt in das Register tatsächlich vom durchschnittlichen chronischen Krankheitsverlauf zu unterscheiden.

Diskussion: Werden Clusteranalysen zur Identifikation möglicher Phänotypen einer chronischen Erkrankung durchgeführt, muss die Interpretation der Ergebnisse unter Berücksichtigung des Zeitpunkts der Datenerhebung erfolgen. Insbesondere muss unterschieden werden, ob sich die Ergebnisse auf Zeitpunkte akuter Symptomatik oder den chronischen Krankheitsverlauf beziehen. Eine Ergänzung von Querschnittsdaten um Verlaufsdaten lässt diesbezüglich differenzierte Aussagen zu.