Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) is a complex syndrome at the crossroads of multiple co-morbidities; there is no valid treatment for this condition. Defining new phenotypes could play a role in improving treatment and prognosis.

To identify groups with different pathophysiologies by applying a clustering approach to a multicentric cohort of patients with HFpEF.

A total of 538 patients from the multicentre KaRen study were included. Accurate clinical, biological and ultrasound data are available, with a mean follow-up of 28 months. Based on a clustering analysis, the population was separated into groups based on 55 variables, comparing distribution of deaths and hospitalizations between groups.

Three clusters were identified from 356 analysable patients (mean age 76.1±9.31 years; 43.5% men): cluster 1 (n=128) comprised overweight, relatively young men at high cardiovascular risk, in sinus rhythm, with altered renal function; cluster 2 (n=134) comprised women, most of whom had conserved left ventricular function; cluster 3 (n=94) had the highest incidence of mitral regurgitation, atrial remodelling and rhythm disorders. There were no significant differences, only a trend towards early mortality in cluster 3.

Clustering analysis seems to be effective at individualizing subgroups with different physiopathologies in HFpEF. The clinical relevance of these phenotypes needs to be studied, and may concern treatment strategy more than prognostic differences.

L’insuffisance cardiaque à fraction d’éjection préservée (ICFEp) reste un syndrome complexe au carrefour de multiples comorbidités, sans traitement validé. La définition de nouveaux phénotypes est une piste pour améliorer le traitement et le pronostic.

Notre objectif est d’appliquer une approche par « clustering » sur une cohorte multicentrique de patients ICFEp afin d’identifier des groupes de différentes physiopathologies.

538 patients de l’étude multicentrique KaRen ont été inclus. La conception de l’étude a été publiée précédemment. Les données cliniques, biologiques et échographiques précises sont disponibles, sur un suivi moyen de 28 mois. À partir d’une analyse par « cluster », la population a été séparée en groupes sur la base de 55 variables, en étudiant la distribution des décès et des hospitalisations.

Trois clusters ont été identifiés sur 356 patients analysables (âge moyen=76,1±9,31 ans; 43,5 % d’hommes): cluster 1 (n=128) avec des hommes, plus jeunes, en surpoids, à haut risque cardiovasculaire, en rythme sinusal, de fonction rénale altérée; cluster 2 (n=134) avec des femmes, une fonction ventriculaire gauche la plus préservée; cluster 3 (n=94) avec l’incidence la plus haute de régurgitation mitrale, de remodelage auriculaire et de troubles du rythme. Il n’y pas de différence significative, hormis une tendance à la mortalité précoce dans le groupe 3.

L’analyse par « clustering » semble être efficace pour individualiser des sous-groupes de différentes physiopathologies. L’impact clinique de ces trois phénotypes reste à démontrer.