Combined Effect of Multimorbidity and Increased Body Mass Index on Control of Bronchial Asthma and Quality of Patients’ Life

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

INTRODUCTION: Bronchial asthma (BA) is a serious medical and social problem due to its increasing prevalence, significant burden on healthcare and the persisting high level of disability and mortality.

AIM: To study a combined effect of multimorbidity and increased body mass index (BMI) on BA control and quality of life (QL) of patients to determine the possibilities of optimization of personalized program of patient management.

MATERIALS AND METHODS: Two hundred thirty seven patients with BA were divided to 3 groups: 1 — with normal body weight (n = 59; 24.9%); 2 — with overweight (n = 69; 29.1%); 3 — with obesity (n = 109; 46.0%). The level of multimorbidity was analyzed by Charlson comorbidity Index (CCI) and the cumulative illness rating scale (CIRS); BA control — by ASTTM and ACQ-5; QL — by AQLQ. The average number of groups of comorbid diseases (according to CIRS) was 7.44 ± 0.95, while 13.5% of patients had 1–2 groups of comorbid diseases, 33.8% — 3–4 groups, 46.8% ≥ 5 groups. In the group of obesity, 82.6% of patients had ≥ 5 groups of diseases. The average score of CIRS index was 7.44 ± 0.95 points, the maximum score was 19, the minimum was 2. In the first group, the average value of CIRS index was 4.68 ± 0.31 points, in the second — 5.62 ± 0.43 points, in the third — 10.1 ± 1.9 points (p1, 2 = 0.001, p1, 3 < 0.0001, p2, 3 < 0.0001).

RESULTS: Ten patients (4%) had fully controlled BA by АСТ™ and 33 (14%) — by ACQ-5. In the group with obesity, controlled BA was not detected (÷2 = 34.128; p = 0.0002), (F = 41.362; p < 0.001). With increase in the number of comorbid diseases, the control of BA reliably decreased; thus, in groups 2 and 3 with the existence of ≥ 5 groups of comorbid diseases, asthma had uncontrolled course with the lowest parameters in patients with obesity (р < 0.05). Analysis of BA by AQLQ showed negative influence of the disease on the severity of symptoms, motor activity, general QL of patients with obesity. The data obtained are confirmed by the correlation analysis.

CONCLUSION: Multimorbidity negatively influences control of BA: increase in CCI and CIRS parameters considerably impairs control of BA. Increase in BMI is a significant additional risk factor of impairment of BA control. Multimorbidity in combination with obesity significantly impairs QL of patients with BA according to AQLQ. The absence of control of BA according to АСТ™ and ACQ-5 influences the quality of life of patients with BA. The evaluation of multimorbidity and BMI must be included in the personalized program for management of patients with BA to take into account multivariate assessment of treatable signs of the disease.

About the authors

Lyudmila V. Tribuntseva

N. N. Burdenko Voronezh State Medical University

Author for correspondence.
Email: tribunzewa@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3617-8578
SPIN-code: 1115-1877

MD, Cand. Sci. (Med.), Associate Professor

Russian Federation, Voronezh

Sergey N. Avdeyev

I. M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: emelav@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-5999-2150
SPIN-code: 1645-5524

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, Moscow

Andrey V. Budnevskiy

N. N. Burdenko Voronezh State Medical University

Email: budnev@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-1171-2746
SPIN-code: 7381-0612
ResearcherId: L-7459-2016

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, Voronezh

Galina G. Prozorova

N. N. Burdenko Voronezh State Medical University

Email: prozorovagg@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8675-1590
SPIN-code: 6630-8687

MD, Dr. Sci. (Med.), Associate Professor

Russian Federation, Voronezh

Svetlana A. Kozhevnikova

N. N. Burdenko Voronezh State Medical University

Email: kozhevnikova_s_a@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9497-2916
SPIN-code: 7824-5231
ResearcherId: Е-4929-2017

MD, Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Voronezh

References

  1. Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet. 2020;396(10258):1204–22. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30925-9
  2. Chuchalin AG, Khaltaev N, Antonov NS, et al. Chronic respiratory diseases and risk factors in 12 regions of the Russian Federation. International Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease. 2014;9:963–74. doi: 10.2147/COPD.S67283
  3. Salukhov VV, Kharitonov MA, Zaycev AA, et al. The modern significant of the bronchial asthma. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2020;22(2):227–34. doi: 10.17816/brmma50078
  4. Arkhipov VV, Grigoryeva EV, Gavrishina EV. Control of bronchial asthma in Russia: results of NIKA multi-center observational study. Pulmonologiya. 2011;(6):87–93. (In Russ). doi: 10.18093/0869-0189-2011-0-6-87-93
  5. Chuchalin AG, Avdeev SN, Aisanov ZR, et al. Federal guidelines on diagnosis and treatment of bronchial asthma. Pulmonologiya. 2022;32(3): 393–447. (In Russ). doi: 10.18093/0869-0189-2022-32-3-393-447
  6. Gershon AS, Guan J, Wang C, et al. Describing and quantifying asthma comorbidity [corrected]: a population study. PLoS One. 2012;7(5):e34967. doi: 10.1371/journal.pone.0034967
  7. Beuther DA, Sutherland ER. Overweight, obesity, and incident asthma: a meta-analysis of prospective epidemiologic studies. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. 2007;175(7):661–6. doi: 10.1164/rccm.200611-1717OC
  8. Ermolova AV, Budnevsky AV, Malysh EYu, et al. Bronchial asthma and metabolic syndrome. Clinical Medicine (Russian Journal). 2015;93(6):44–9. (In Russ).
  9. Arkhipov VV, Aisanov ZR, Avdeev SN. Effectiveness of inhaled corticosteroids and long-acting β-agonists combinations in real clinical practice: results of a multicenter cross-sectional study in Russian patients with asthma. Pulmonologiya. 2021;31(5):613–26. (In Russ). doi: 10.18093/0869-0189-2021-31-5-613-626
  10. Ward ZJ, Long MW, Resch SC, et al. Simulation of growth trajectories of childhood obesity into adulthood. The New England Journal of Medicine. 2017;377(22):2145–53. doi: 10.1056/NEJMoa1703860
  11. Pi–Sunyer X. The medical risks of obesity. Postgraduate Medicine. 2009;121(6):21–33. doi: 10.3810/pgm.2009.11.2074
  12. Ritchie C. Health care quality and multimorbidity: the jury is still out. Medical Care. 2007;45(6):477–9. doi: 10.1097/MLR.0b013e318074d3c1
  13. Comorbidities in clinical practice. Algorithms for diagnostics and treatment. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2019;18(1):5–66. (In Russ). doi: 10.15829/1728-8800-2019-1-5-66
  14. Charlson ME, Pompei P, Ales KL, et al. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. Journal of Chronic Diseases. 1987;40(5):373–83. doi: 10.1016/0021-9681(87)90171-8
  15. Miller MD, Paradis CF, Houck PR, et al. Rating chronic medical illness burden in geropsychiatric practice and research: application of the Cumulative Illness Rating Scale. Psychiatry Research. 1992;41(3):237–48. doi: 10.1016/0165-1781(92)90005-n
  16. Provotorov VM, Budnevsky AV, Filatova YI. Clinical manifestations of asthma during combination therapy using ceruloplasmin. Therapeutic Archive. 2016;88(3):36–9. (In Russ). doi: 10.17116/terarkh201688336-39
  17. Bennett WD, Ivins S, Alexis NE, et al. Effect of Obesity on Acute Ozone-Induced Changes in Airway Function, Reactivity, and Inflammation in Adult Females. PLoS One. 2016;11(8):e0160030. doi: 10.1371/journal.pone.0160030
  18. Global Strategy for Asthma Management and Prevention (2022 update). Available at: https://ginasthma.org/wp-content/uploads/2022/05/GINA-2022-Main-Report-Tracked-20220503-WMS.pdf. Accessed: 2023 February 08.
  19. Dedov II, Mokrysheva NG, Mel’nichenko GA, et al. Obesity. Clinical guidelines. Consilium Medicum. 2021;23(4):311–25. (In Russ). doi: 10.26442/20751753.2021.4.200832
  20. Linn BS, Linn MW, Gurel L. Cumulative Illness Rating Scale. Journal of the American Geriatrics Society. 1968;(16)5:622–6. doi: 10.1111/j.1532-5415.1968.tb02103.x
  21. Schatz M, Sorkness CA, Li JT, et al. Asthma Control Test: reliability, validity, and responsiveness in patients not previously followed by asthma specialists. The Journal of Allergy and Clinical Immunology. 2006;117(3):549–56. doi: 10.1016/j.jaci.2006.01.011
  22. Juniper EF, O'Byrne PM, Guyatt GH, et al. Development and validation of a questionnaire to measure asthma control. The European Respiratory Journal. 1999;14(4):902–7. doi: 10.1034/j.1399-3003.1999.14d29.x
  23. Juniper EF, Buist AS, Cox FM, et al. Validation of a standardized version of the Asthma Quality of Life Questionnaire. Chest. 1999;115(5):1265–70. doi: 10.1378/chest.115.5.1265
  24. Uryasev OM, Panfilov YA. Relative assessment of clinical and functional characteristics and analysis of efficiency of antiasthmatic therapy patients with normal body mass and obesity. Nauka Molodykh (Eruditio Juvenium). 2013;(4):81–90. (In Russ).
  25. Althoff MD, Ghincea A, Wood LG, et al. Asthma and Three Colinear Comorbidities: Obesity, OSA, and GERD. The Journal of Allergy and Clinical Immunology. In Practice. 2021;9(11):3877–84. doi: 10.1016/j.jaip.2021.09.003
  26. Avdeev SN, Nenasheva NM, Zhudenkov KV, et al. Prevalence, morbidity, phenotypes and other characteristics of severe bronchial asthma in Russian Federation. Pulmonologiya. 2018;28(3):341–58. (In Russ). doi: 10.18093/0869-0189-2018-28-3-341-358
  27. Weatherburn CJ, Guthrie B, Mercer SW, et al. Comorbidities in adults with asthma: Populationbased cross-sectional analysis of 1.4 million adults in Scotland. Clinical and Experimental Allergy. 2017;47(10):1246–52. doi: 10.1111/cea.12971
  28. Mindlis I, Wisnivesky JP, Wolf MS, et al. Comorbidities and depressive symptoms among older adults with asthma. The Journal of Asthma. 2022;59(5):910–6. doi: 10.1080/02770903.2021.1887890
  29. Hekking P–P, Amelink M, Wener RR, et al. Comorbidities in Difficult-to-Control Asthma. The Journal of Allergy and Clinical Immunology. In Practice. 2018;6(1):108–13. doi: 10.1016/j.jaip.2017.06.008

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Average values of АСТ™ и ACQ-5 scales and their 95% confidence intervals (Y axis) in patients with bronchial asthma of groups 1, 2 and 3 (X axis).

Download (31KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. The level of bronchial asthma control according to АСТ™ and ACQ-5 (Y axis ) depending on the degree of severity of the multimorbid pathology by CIRS scale (X axis).

Download (39KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Parameters of quality of life according to AQLQ in patients with bronchial asthma in the study groups.

Download (25KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Eco-Vector


 


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».