Four groups of noncommunicable diseases in outpatient health care: analysis of medical information system data

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The World Health Organization uses the concept of four major groups of noncommunicable diseases, which are associated with high mortality rates, to inform prevention and mortality reduction strategies.

AIM: To evaluate the capabilities and limitations of using medical information systems to monitor the four major noncommunicable diseases groups in outpatient health care.

MATERIALS AND METHODS: Depersonalized individual-level data were collected for 86 266 deceased individuals who had sought care for any reason at public outpatient clinics in the Moscow region during the year preceding death. The analysis included four groups of noncommunicable diseases: malignant neoplasms, cardiovascular diseases (ICD-10 codes I00–I99), chronic obstructive pulmonary disease, and diabetes mellitus. Laboratory and instrumental tests, as well as medical interventions, were not performed or analyzed. Statistical analyses were performed using SPSS, version 26.0 (IBM Corp) and Microsoft Excel (Microsoft Corp).

RESULTS: A combination of any two of the four analyzed noncommunicable diseases groups was identified in 17.5% of patients; three groups in 2.2%; and all four groups in 0.07%. A single noncommunicable diseases group was recorded in 48.1% of cases. Circulatory system diseases were present in 59.8% of patients, including hypertension in 38.6% and coronary artery disease in 20.1%. Malignant neoplasms were diagnosed in 15.9%, diabetes mellitus in 12.2%, and chronic obstructive pulmonary disease in 2.1%. Within the year preceding death, 67.9% of patients had at least one diagnosis from the four major noncommunicable diseases groups; however, in only half of these cases were these diagnostic categories listed as the underlying cause of death. Patients with any of the four noncommunicable diseases had significantly more frequent outpatient visits compared with those without such conditions (p <0.001). The highest number of visits (38.5±16.2) was observed in patients (mean age, 70.6±7.7 years) with diagnoses from all four noncommunicable diseases groups. On average, 4.9±4.3 ICD-10 codes were recorded per patient, indirectly indicating the presence of multimorbidity.

CONCLUSION: One in three outpatients had no diagnoses from the four analyzed noncommunicable diseases groups in the year preceding death. Circulatory system diseases were the most frequently recorded and should be prioritized in the development of clinical guidelines. Medical information systems have the potential to serve as alternatives to disease registries in addressing clinical challenges; however, the absence of standardized protocols for recording clinically significant conditions (e.g., heart failure, atrial fibrillation) limits their practical utility.

About the authors

Ekaterina P. Kakorina

Vladimirsky Moscow Regional Research Clinical Institute

Email: kakorina@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-6033-5564
SPIN-code: 2909-9069

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Moscow

Irina V. Samorodskaya

Vladimirsky Moscow Regional Research Clinical Institute

Email: samor2000@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9320-1503
SPIN-code: 6470-5709
Russian Federation, Moscow

Vera N. Larina

Pirogov Russian National Research Medical University

Author for correspondence.
Email: larinav@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7825-5597
SPIN-code: 3674-9620

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, 1 Ostrovityanov st, bldg. 6, Moscow, 6117513

Vladimir G. Larin

Vladimirsky Moscow Regional Research Clinical Institute

Email: larinvladimir@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3177-3407
SPIN-code: 9394-2871

MD, Cand. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, 1 Ostrovityanov st, bldg. 6, Moscow, 6117513

References

  1. Kanev AF, Kobyakova OS, Kurakova NG, Shibalkov IP. Population ageing and national healthcare systems sustainability. A review of world practices. National Health Care. 2023;4(4):5–13. doi: 10.47093/2713-069X.2023.4.4.5-13 EDN: SNXYKK
  2. World Health Organization. The top 10 causes of death. Available from: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death
  3. Schwartz LN, Shaffer JD, Bukhman G. The origins of the 4 × 4 framework for noncommunicable disease at the World Health Organization. SSM Popul Health. 2021;13:100731. doi: 10.1016/j.ssmph.2021.100731
  4. Heller O, Somerville C, Suggs LS, et al. The process of prioritization of non-communicable diseases in the global health policy arena. Health Policy Plan. 2019;34(5):370–383. doi: 10.1093/heapol/czz043 EDN: YYLIHO
  5. World Health Organization. (2022). Key facts on noncommunicable diseases. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/noncommunicable-diseases. Accessed: 09.06.2024
  6. Kontsevaya AV, Myrzamatova AO, Mukaneeva DK, et al. The economic burden of main non-communicable diseases in the Russian Federation in 2016. Russian Journal of Preventive Medicine. 2019;22(6):18–23. doi: 10.17116//profmed20192206118 EDN: BWCFVW
  7. Borovkova NYu, Tokareva AS, Savitskaya NN, et al. Current status of the problem of cardiovascular diseases in the Nizhny Novgorod region: possible ways to reduce mortality. Russian Journal of Cardiology. 2022;27(5):5024. doi: 10.15829/1560-4071-2022-5024 EDN: IECBDD
  8. Conrad N, Jhund PS, Sattar N, et al. Incidence of cardiovascular diseases over the past 20 years — a population-based study in 22 million individuals. European Heart Journal. 2023;44(Suppl 2):ehad655.3036. doi: 10.1093/eurheartj/ehad655.3036 EDN: RTDMYP
  9. Boytsov SA, Drapkina OM, Shlyakhto EV, et al. Epidemiology of Cardiovascular Diseases and their Risk Factors in Regions of Russian Federation (ESSERF) study. Ten years later. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2021;20(5):3007. doi: 10.15829/1728-8800-2021-3007 EDN: ZPGROP
  10. Balanova YuA, Kontsevaya AV, Myrzamatova AO, et al. Economic Burden of Hypertension in the Russian Federation. Rational Pharmacotherapy in Cardiology. 2020;16(3):415–423. doi: 10.20996/1819-6446-2020-05-03 EDN: AGBXDV
  11. GBD 2021 Diseases and Injuries Collaborators. Global incidence, prevalence, years lived with disability (YLDs), disability-adjusted life-years (DALYs), and healthy life expectancy (HALE) for 371 diseases and injuries in 204 countries and territories and 811 subnational locations, 1990–2021: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet. 2024;403(10440):2133–2161. doi: 10.1016/S0140-6736(24)00757-8
  12. Dolgalev IV, Ivanova AYu, Shipkhineeva AYu. Hypertension as a death risk factor in men and women aged 20-59 years: a 34-year cohort prospective study. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2023;22(8):3602. doi: 10.15829/1728-8800-2023-3602 EDN: DNFNSW
  13. Zhang X, Padhi A, Wei T, et al. Community prevalence and dyad disease pattern of multimorbidity in China and India: a systematic review. BMJ Glob Health. 2022;7(9):e008880. doi: 10.1136/bmjgh-2022-008880 EDN: LGHTDE
  14. Nizov AA, Suchkova EI, Dashkevich OV, Trunina TP. Cardiovascular comorbidity in the real clinical practice of an ambulatory physician. Comparative register research in the Ryazan region. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2019;18(2):70–75. doi: 10.15829/1728-8800-2019-2-70-75 EDN: VYWUZU
  15. Loukianov MM, Kontsevaya AV, Myrzamatova AO, et al. Patients with Combination of Cardiovascular Diseases and Type 2 Diabetes in RECVASA and REGION Registries: Multimorbidity, Outcomes and Potential Effect of Dapagliflozin in the Russian Clinical Practice. Rational Pharmacotherapy in Cardiology. 2020;16(1):59–68. doi: 10.20996/1819-6446-2020-02-03 EDN: VGZTLG
  16. Andreenko EYu, Lukyanov MM, Yakushin SS, et al. Young ambulatory patients with cardiovascular diseases: age and gender characteristics, comorbidity, medication and outcomes (according to RECVASA register). Cardiovascular Therapy and Prevention. 2019;18(6):99–106. doi: 10.15829/1728-8800-2019-6-99-106 EDN: QDRMGD
  17. Li Z, Zhang Z, Ren Y, et al. Aging and age-related diseases: from mechanisms to therapeutic strategies. Biogerontology. 2021;22(2):165–187. doi: 10.1007/s10522-021-09910-5 EDN: ARCTCB
  18. Zuo X, Li X, Tang K, et al. Sarcopenia and cardiovascular diseases: A systematic review and meta-analysis. J Cachexia Sarcopenia Muscle. 2023;14(3):1183–1198. doi: 10.1002/jcsm.13221 EDN: EGNQTH
  19. Kaluvu L, Asogwa OA, Marzà-Florensa A, et al. Multimorbidity of communicable and non-communicable diseases in low- and middle-income countries: A systematic review. J Multimorb Comorb. 2022;12:26335565221112593. doi: 10.1177/26335565221112593 EDN: GMZXZQ
  20. Sabayan B, Goudarzi R, Ji Y, et al. Intracranial Atherosclerosis Disease Associated With Cognitive Impairment and Dementia: Systematic Review and Meta-Analysis. J Am Heart Assoc. 2023;12(22):e032506. doi: 10.1161/JAHA.123.032506 EDN: HDMZNY
  21. Wang M, Muraki I, Liu K, et al. Diabetes and Mortality From Respiratory Diseases: The Japan Collaborative Cohort Study. J Epidemiol. 2020;30(10):457–463. doi: 10.2188/jea.JE20190091 EDN: KAAYUZ
  22. Tolpygina SN, Zagrebelny AV, Chernysheva MI, et al. Long-term survival of patients with cerebrovascular accident, depending on sex and age: data from the REGION-M registry. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2023;22(7):3596. doi: 10.15829/1728-8800-2023-3596 EDN: EVMQFD

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».