Diagnostic algorithm for detecting chronic obstructive pulmonary disease in primary care

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. This article aims to implement an adaptation of the international standardized questionnaires, to assess the diagnostic value of their Russian-language version for diagnostics of chronic obstructive pulmonary disease (COPD), to develop the diagnostic algorithm based on questionnaires and spirometry results in order to form COPD high risk group in primary care.

Materials and methods. The main results were based on the RESPECT study (RESearch on the PrEvalence and the diagnosis of COPD and its Tobacco-related etiology) population of St. Petersburg.

Results. The repeatability of Russian-language version of investigated questionnaires was significantly high.

Conclusion. A new diagnostic algorithm was developed to identify individuals at high risk of COPD and could be recommended for primary health care.

About the authors

K. V. Ovakimyan

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Author for correspondence.
Email: ursa-alba@yandex.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

M. A. Pokhaznikova

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: ursa-alba@yandex.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

E. A. Andreeva

Northern State Medical University

Email: ursa-alba@yandex.ru
Russian Federation, Arkhangelsk

O. Yu. Kutznetsova

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: ursa-alba@yandex.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

S. L. Plavinskij

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: ursa-alba@yandex.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. WHO: Сhronic obstructive pulmonary disease (COPD) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs315/ru/, свободный. - (дата обращения: 27.04.2018).
  2. The Global Strategy for the Diagnosis, Management and Prevention of Сhronic obstructive pulmonary disease. Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD). 2018 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.goldcopd.org/, свободный. - (Дата обращения: 27.04.2018).
  3. Sobradillo V, Miravitlles M, Jimenez CA, et al. Epidemiological study of chronic obstructive pulmonary disease in Spain (IBERPOC): prevalence of chronic respiratory symptoms and airflow limitation. Arch Bronconeumol. 1999;35:159-166. doi: 10.1183/09031936.01.17509820.
  4. Lundback B, Nystrom L, Rosenhall L, et al. Obstructive lung disease in northern Sweden: respiratory symptoms assessed in a postal survey. Eur Respir J. 1991;4:257-66.
  5. Ferreira SS, Rocha L, Bento J, et al. Respiratory symptoms related to occupational exposure to dust. Eur Respir J. 2017;50:423. doi: 10.1183/1393003.congress-2017.PA423.
  6. Stoleski S, Karadzinska-Bislimovska J, Minov J, Mijakoski D. Respiratory symptoms, lung function tests and airway responsiveness among crop farmers. Eur Respir J. 2015;46:1180. doi: 10.1183/13993003.congress-2015.PA1180.
  7. Barne M, Apte K, Chhowala S, et al. Prevalence of respiratory symptoms in 7154 state road transport workers from India. Eur Respir J. 2011;38:4192.
  8. Hallit S, De Blic J, Marguet C, et al. Respiratory and allergic symptoms in early life: The ELFE cohort. Eur Respir J. 2017;50:4146. doi: 10.1183/1393003.congress-2017.PA4146.
  9. Овакимян К.В. Распространенность хронических респираторных симптомов на этапе оказания первичной медицинской помощи // Российский семейный врач. - 2015. - № 3. - С. 29-33. [Ovakimyan K. The prevalence of chronic respiratory symptoms in out-patient medical service. Russian Family Doctor. 2015;(3):29-33. (In Russ.)]. doi: 10.17116/profmed201619324-27.
  10. Andreeva E, Lebedev A, Moiseeva I, et al. The Prevalence of Chronic Obstructive Pulmonary Disease by the Global Lung Initiative Equations in North-Western Russia. Respiration. 2016;91(1):43-55. doi: 10.1159/000442887.
  11. Levy ML, Fletcher M, Price DB, et al. International Primary Care Respiratory Group (IPCRG) Guidelines: diagnosis of respiratory diseases in primary care. Prim Care Respir J. 2006;15(1):20-34. doi: 10.1016/j.pcrj.2005.10.004.
  12. Andreeva E, Pokhaznikova M, Lebedev A, et al. The RESPECT study: RESearch on the PrEvalence and the diagnosis of COPD and its Tobacco-related etiology: a study protocol. BMC Public Health. 2015;15:831. doi: 10.1186/s12889-015-2161-z.
  13. Bridevaux PO, Gerbase MW, Probst-Hensch NM, et al. Long-term decline in lung function, utilisation of care and quality of life in modified GOLD stage 1 COPD. Thorax. 2008;63(9):768-774. doi: 10.1136/thx.2007.093724.
  14. Орёл В.Е., Сенин И.Г. Опыт адаптации зарубежного опросника: организационный и содержательный аспект // Вестник ЮУрГУ. Серия «Психология». - 2008. - № 33(133). - С. 71-77. [Orjol VE, Senin IG. The experience of adaptation of foreign questionnaire: organizational and content aspects. Vestnik Yuzhno-Ural’skogo Gosudarstvennogo Universiteta. Seriya “Psikhologiya”. 2008;33(133):71-77. (In Russ.)]
  15. Овакимян К.В. Случай из практики: применение опросников для выявления хронической обструктивной болезни легких при наличии противопоказаний к проведению спирометрии // Российский семейный врач. - 2013. - № 17(4). - С. 39-42. [Ovakimyan К. Сase report: the using of questionnaires for the detection of the chronic obstructive pulmonary disease in patients with contraindications to perform spirometery. Russian Family Doctor. 2013;17(4):39-42. (In Russ.)]
  16. Miller MR, Hankinson J, Brusasco V, et al. Standardisation of spirometery. Eur Respir J. 2005;26:319-338. doi: 10.1183/09031936.05.00034805.
  17. Григорьев С.Г., Лобзин Ю.В., Скрипченко Н.В. Роль и место логистической регрессии и ROC-анализа в решении медицинских диагностических задач // Журнал инфектологии. - 2016. - № 8(4). - С. 36-45. [Grigoryev SG, Lobzin YV. Skripchenko NV. The role and place of logistic regression and roc analysis in solving medical diagnostic task. Journal Infectology. 2016;8(4):36-45. (In Russ.)]. doi: 10.22625/2072-6732-2016-8-4-36-45.
  18. The Russian Population Census. 2010 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/perepis2010/croc/perepis_itogi1612.htm, свободный. - (Дата обращения: 27.04.2018).
  19. Forey BA, Thornton AJ, Lee PN. Systematic review with meta-analysis of the epidemiological evidence relating smoking to COPD, chronic bronchitis and emphysema. BMC Pulm Med. 2011;14(11):36. doi: 10.1186/1471-2466-11-36.
  20. WHO: Global Health Observatory (GHO) data. Prevalence of tobacco smoking. Situation by country [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://gamapserver.who.int/gho/interactive_charts/tobacco/use/atlas.html, свободный. - (Дата обращения: 27.04.2018).
  21. Aryal S, Diaz-Guzman E, Mannino DM. Influence of sex on chronic obstructive pulmonary disease risk and treatment outcomes. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2014;9:1145-54. doi: 10.2147/COPD.S54476.
  22. Varkey AB. Chronic obstructive pulmonary disease in women: exploring gender differences. Curr Opin Pulm Med. 2004;10(2):98-103.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. The main stages of study questionnaire 1 and questionnaire 2

Download (249KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. ROC-curve of diagnostic ability of the logistic regression model of the probability of having COPD (for questionnaire 2), n = 1413

Download (63KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. ROC-curve of diagnostic ability of the logistic regression model of the probability of having COPD (for questionnaire 3), n = 1413

Download (63KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. ROC-curve of diagnostic ability of the logistic regression model of the probability of having COPD (for questionnaire 3), n = 694

Download (62KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Diagnostic algorithm for preliminary diagnosis of COPD in the stage of primary care

Download (275KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2018 Ovakimyan K.V., Pokhaznikova M.A., Andreeva E.A., Kutznetsova O.Y., Plavinskij S.L.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».