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Global Lung Function Initiative per la spirometria: quali novità?


Non è possibile inquadrare la relazione non lineare tra gli indici spirometrici da un lato e l'età e l'altezza dall'altro, con l'impiego delle comuni tecniche di regressione lineare. Talvolta questo problema è stato risolto creando prima due intervalli di età (il gruppo degli adulti e quello dei bambini-adolescenti) e poi formulando due insiemi di equazioni che si collegavano bene, vedi ad esempio Hankinson et al. [1]. Precedentemente, la funzione polmonare tipica dell'infanzia veniva descritta da un modello più complesso [2], o da un gran numero di equazioni di regressione, ognuna riferita ad un intervallo di 1 anno [3]. Per l'età adulta sono stati impiegati modelli più complessi, prestando molta attenzione alla definizione del limite inferiore della norma [4-5]. Un metodo elegante, per adattare le curve non lineari, è quello di aggiungere una "spline" ad una relazione lineare:

log (Y) = a + b•log (altezza) + c•log (età) + spline + errore

Spline for mean FEV1Figura 1 - La "spline", che aggiunge un aspetto età-specifico al valore predetto. Si noti che le equazioni di predizione si basano su scale logaritmiche.

Questo approccio fu adottato da Pistelli et al. [6-7]. Comunque, il sistema statistico GAMLSS [8], per la prima volta impiegato per queste finalità da Stanojevic et al. [9], offre metodi più avanzati per la creazione di modelli riferiti alla funzione polmonare. In pratica, la "spline" è costituita come funzione dell'età. Ciò può essere inteso come un aggiustamento età-specifico del valore predetto: una correzione che varia con l'età, per un intervallo da 3 a 95 anni (Fig. 1). Si ricordi che operiamo su scala logaritmica. Ciò, ad esempio, nel caso di una donna dell'età di 20 anni, implica che il FEV1 predetto calcolato con l'uso di coefficienti lineari (a, b, e c dell'equazione di cui sopra), dovrebbe essere moltiplicato per exp (0,19) = 1,21: ne consegue un incremento del 21%. Nel caso di una donna di 85 anni, moltiplicando per exp (-0,40) = 0,67, si avrà una correzione sul FEV1, del 33%.

Modelling with or without a smoothing spline
Figura 2 - La rappresentazione del FEV1 predetto senza l'impiego di una "spline" (linea giallo-verde), genera una descrizione inaccurata; viceversa, ciò non lo è con il suo utilizzo (linea nera).

 

 

 

 

La differenza tra il valore predetto, con e senza spline, è illustrato nella (figura 2). La linea tratteggiata rappresenta il valore predetto senza spline. Nei bambini e negli adolescenti la forma sembra accettabile, mentre negli adulti è davvero scarsamente rappresentativa. Al contrario, la linea nera, che corrisponde al valore predetto quando si aggiunge una funzione spline, rappresenta i valori reali praticamente per l'intero intervallo di età.

Riferimenti

  1. Hankinson JL, Odencrantz JR, Fedan KB. Spirometric reference values from a sample of the general US population. Am J Respir Crit Care Med 1995; 152: 179–187. Manoscritto
  2. Quanjer PH, Borsboom GJ, Brunekreef B, Zach M, Forche G, Cotes JE, Sanchis J, Paoletti P. Spirometric reference values for white European children and adolescents: Polgar revisited. Pediatr Pulmonol 1995;19: 135-142. PubMed
  3. Wang X, Dockery DW, Wypij D, Fay ME, Ferris BG Jr. Pulmonary function between 6 and 18 years of age. Pediatr Pulmonol 1993; 15: 75–88. PubMed
  4. Falaschetti E, Laiho J, Primatesta P, Purdon S. Prediction equations for normal and low lung function from the Health Survey for England. Eur Respir J 2004; 23: 456-463. Manoscritto
  5. Brändli O, Schindler Ch, Künzli N, Keller R, Perruchoud AP, and SAPALDIA team. Lung function in healthy never smoking adults: reference values and lower limits of normal of a Swiss population. Thorax 1996; 51: 277-283. Manoscritto
  6. Pistelli F, Bottai M, Viegi G, et al. Smooth reference equations for slow vital capacity and flow-volume curve indexes. Am J Respir Crit Care Med 2000; 161: 899–905. Erratum in: Am J Respir Crit Care Med 2001; 164: 1740. Manoscritto
  7. Pistelli F, Bottai M, Carrozzi L, et al. Reference equations for spirometry from a general population sample in central Italy. Respir Med 2007; 101: 814-825. Manoscritto
  8. Rigby RA, Stasinopoulos DM. Generalized additive models for location, scale and shape (with discussion). Appl Statist 2005; 54: 507-554. Manoscritto
  9. Stanojevic S, Wade A, Stocks J, et al. Reference ranges for spirometry across all ages. A new approach. Am J Respir Crit Care Med 2008; 177: 253–260. Manoscritto
Inizio della pagina | | | ©Philip H. Quanjer, Sanja Stanojevic, Janet Stocks, Tim J. Cole, traduzione: Pasquale Gorgone