Diagnostics of chronic obstructive pulmonary disease in primary health care

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Objective. To assess the hypodiagnostics of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and identify the possible factors associated with it.

Materials and methods. The selection of patients in the polyclinic was carried out during spontaneous routine or planned visits, as a result of which 122 patients with obstructive ventilation disorders were selected and invited for further examination. The control group consisted of 20 volunteers without COPD and other pulmonary and severe somatic diseases. The indicators such as gender, age, smoking factor, severity of COPD were analyzed. Spirometry was performed using a portable ultrasonic spirometer.

Results. The mean age of patients with COPD was 55.9 ± 4.4 years; men accounted for 59.0 %, women – 41.0 %. At the time of the study, smokers accounted for 57.4 %. The results of spirometry were obtained in 41.8 % of patients, 58.2 % of patients did not undergo spirometry. After spirometry, the severity of COPD was revalued: stage I was classified in 36.1 % of patients, stage II – in 32.0 %, stage III – in 6.5 % of patients. The diagnosis was revalued after spirometry in 25.4 % of cases. In the age group of 40-45 years, the chance to find the risk of developing COPD in the main group was 0.208; in the control group – 0.250 (p>0.05); in the group of 46-49 years: 0.326 and 0.333 (p>0.05); 50-55 years: 0.402 and 0.538 (p>0.05); 56-60 year olds: 0.419 and 0.250 (p>0.05), respectively. In patients aged 56-60, OR=1.674 (95 % CI 0.523-5.356, p<0.05). In the smokers group, OR=1.645 (95 % CI 0.636-4.260, p<0.05). The chance of finding a risk factor for smokers in the main group was 1.346, in the control group – 0.818 (p<0.05).

Conclusions. Identification of patients at risk is feasible in the practice of family medicine. The use of spirometry contributes to the early detection of undiagnosed COPD and correct classification of the degree of the disease.

About the authors

G. N. Isgandarova

Azerbaijan State Institute of Advanced Medical Training named after A. Aliev

Author for correspondence.
Email: statya2021@mail.ru

Senior Laboratory Assistant, Department of Family Medicine

Azerbaijan, Baku

E. M. Hatamzade

Azerbaijan State Institute of Advanced Medical Training named after A. Aliev

Email: statya2021@mail.ru

MD, PhD, Professor, Head of the Department of Family Medicine

Azerbaijan, Baku

References

  1. Lamprecht B., Soriano J.B., Studnicka M., Kaiser B., Vanfleteren L.E., Gnatiucet L. et al. Determinants of underdiagnosis of COPD in national and international surveys. Chest 2015; 148: 971–985. doi: 10.1378/chest.14-2535
  2. Casas Herrera C., Montes de Oca M., López Varela M.L., Aguirre C., Schiavi E., Jardim J.R. PUMA Team. COPD underdiagnosis and misdiagnosis in a high-risk primary care population in four Latin American countries. A key to enhance disease diagnosis: the PUMA study. PLoS One 2016; 11: e0152266. doi: 10.1371/journal.pone.0152266
  3. Laucho-Contreras M.E., Cohen-Todd M. Early diagnosis of COPD: myth or a true perspective. European Respiratory Review 2020; 29: 200131. doi: 10.1183/16000617.0131-2020
  4. Talamo C., Montes de Oca M., Halbert R., Perez-Padilla R., Jardim J.R., Muiño A. et al. Diagnostic labeling of chronic obstructive pulmonary disease in five Latin American Cities. Chest 2007; 131: 60–67.
  5. Caramori G., Bettoncelli G., Tosatto R., Arpinelli F., Visonà G., Invernizzi G. et al. Underuse of spirometry by general practitioners for the diagnosis of COPD in Italy. Monaldi Arch Chest Dis. 2005; 63: 6–12. doi: 10.4081/monaldi.2005.651
  6. de Miguel Díez J., Izquierdo Alonso J.L., Molina París J., Rodríguez González-Moro J.M., de Lucas Ramos P., Gaspar Alonso-Vega G. Reliability of chronic obstructive pulmonary disease diagnosis by primary care physicians and pneumologists in Spain. Predictive factors. Arch Bronconeumol. 2003; 39: 203–208. doi: 10.1016/s0300-2896(03)75362-9
  7. Diab N., Gershon A.S., Sin D.D., Tan W.C., Bourbeau J., Boulet L-P. et al. Underdiagnosis and overdiagnosis of chronic obstructive pulmonary disease. Am J Respir Crit Care Med. 2018; 198: 1130–1139. doi: 10.1164/rccm.201804-0621CI.
  8. Global strategy for diagnosis, manage-ment and prevention of COPD. February 2020, available at: http://www.goldcopd.org.
  9. Ho T., Cusack R.P., Chaudhary N., Satia I., Kurm O.P. Under- and overdiagnosis of COPD: a global perspective. Breathe (Sheff) 2019; 15 (1): 24–35. doi: 10.1183/20734735.0346-2018
  10. Lee T.A., Bartle B., Weiss K.B. Spirometry use in clinical practice following diagnosis of COPD. Chest 2006; 129: 1509–1515. doi: 10.1378/chest.129.6.1509
  11. Han M.K., Kim M.G., Mardon R., Renner P., Sullivan S., Diette G.B. et al. Spirometry utilization for COPD: how do we measure up? Chest 2007; 132: 403–409. doi: 10.1378/chest.06-2846
  12. Löfdahl C-G., Tilling B., Ekström T., Jörgensen L., Johansson G., Larsson K. COPD health care in Sweden – a study in primary and secondary care. Respir Med. 2010; 104: 404–411. doi: 10.1016/j.rmed.2009.10.007
  13. Arne M., Lisspers K., Ställberg B., Boman G., Hedenström H., Janson C. et al. How often is diagnosis of COPD confirmed with spirometry? Respir Med. 2010; 104: 550–556. doi: 10.1016/j.rmed.2009.10.023
  14. Miravitlles M., de la Roza C., Naberan K., Lamban M., Gobartt E., Martin A. Use of spirometry and patterns of prescribing in COPD in primary care. Respir Med. 2007; 101: 1753–1760. doi: 10.1016/j.rmed.2007.02.019
  15. Caramori G., Bettoncelli G., Tosatto R., Arpinelli F., Visonà G., Invernizzi G. et al. Underuse of spirometry by general practitioners for the diagnosis of COPD in Italy. Monaldi Arch Chest Dis. 2005; 63. doi: 10.4081/monaldi.2005.651
  16. Joo M.J., Sharp L.K., Au D.H., Lee T.A., Fitzgibbon M.L. Use of spirometry in the diagnosis of COPD: a qualitative study in primary care. COPD 2013; 10: 444–449. doi: 10.3109/15412555.2013.766683.
  17. Arne M., Lisspers K., Ställberg B., Boman G., Hedenström H., Janson C. et al. How often is diagnosis of COPD confirmed with spirometry? Respir Med. 2010; 104: 550–556. doi: 10.1016/j.rmed.2009.10.023
  18. Yu W.C., Fu S.N., Tai E.L., Yeung Y.C., Kwong K.C., Chang Y. et al. Spirometry is underused in the diagnosis and monitoring of patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2013; 8: 389–395. doi: 10.2147/COPD.S48659
  19. Fang L., Gao P., Bao H., Tang X., Wang B., Feng Y. et al. Chronic obstructive pulmonary disease in China: a nationwide prevalence study. Lancet Respir Med. 2018; 6: 421–430. doi: 10.1016/S2213-2600(18)30103-6
  20. Wang C., Xu J., Yang L., Xu Y., Zhang X., Bai C. et al. Prevalence and risk factors of chronic obstructive pulmonary disease in China (the China pulmonary health [CPH] study): a national cross-sectional study. Lancet 2018; 391: 1706–17. doi: 10.1016/S0140-6736(18)30841-9

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. The odds ratio of COPD risk in the main and control groups of the study

Download (163KB)
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».