Prognostic values of lung volumes in cohorts of persons with various degree of cardiovascular risk

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

According to the data of modern epidemiological studies, a stable tendency towards an increase in the prevalence of traditional cardiovascular risk (CVR) factors in young persons is forming, the significance of which in the development of chronic non-communicable diseases in this cohort of patients is complicated by the lack of validated prognostic models. Scientific research works indicate the possibility of using lung volumes as an integral prognostic marker in various age cohorts of conditionally healthy patients.

The aim: to study prognostic lung volume values in different cohorts of individuals depending on age and degree of cardiovascular risk according to the SCORE2 and Framingham-30 scales.

Material and methods. 145 individuals aged 20 to 60 years were included in the study. CVR was calculated using the SCORE2 and Framingham-30 scales. The participants underwent spirometry without a bronchodilator test, with estimation of the volume of formed exhalation in 1 second (FEV1), forced vital capacity (FVC) and their ratio. Correlations between the values of these lung volumes and the category of cardiovascular risk were assessed.

Results. According to SCORE2 scale, 3.6% of respondents belonged to the low-risk category, while the majority of participants belonged to the moderate or high risk categories. The SCORE2 CVR category had no significant associations with lung volume parameters, with the exception of the lower limit of normal (LLN) of FEV1/FVC (p < 0.001). As expected, a 1% increase in SCORE2 was accompanied by a 1.4% decrease in the LLN of the FEV1/FVC ratio. When analyzing the risk by Framingham-30 scale with the addition of lipid panel parameters and including individuals aged 20 years and over, a decrease in lung volumes was most significantly associated with high CVR (p < 0.05). An increase in the Framingham-30 risk (with lipid panel data) correlated with a 0.07% decrease in the LLN of FEV1/FVC (ρ = -0.8; p < 0.001).

Conclusion. Correlations between lung function parameters and 30-year CVR were found. Combining the Framingham-30 scale and lung volumes is a promising direction for further study of these correlations and creation of an expanded algorithm for risk assessment in younger individuals.

About the authors

Vera A. Nevzorova

Pacific State Medical University of the Ministry of Healthcare of Russia

Author for correspondence.
Email: nevzorova@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-0117-0349
SPIN-code: 5232-0247
Scopus Author ID: 6603425593

MD, Dr. Sci. (Medicine), professor, Director of the Institute of therapy and instrumental diagnostics

Russian Federation, Vladivostok

Lyudmila G. Priseko

Pacific State Medical University of the Ministry of Healthcare of Russia

Email: ludmilka.95.95@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3946-2064
SPIN-code: 3393-2418
Scopus Author ID: 57216433877

MD, lecturer of the Institute of therapy and instrumental diagnostics

Russian Federation, Vladivostok

Anna K. Menovshchikova

Pacific State Medical University of the Ministry of Healthcare of Russia

Email: menovshhikovaan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2375-6973

clinical resident in specialty 31.08.36 “Cardiology”

Russian Federation, Vladivostok

Ekaterina S. Shumakova

Pacific State Medical University of the Ministry of Healthcare of Russia

Email: rinkamakova06@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-8780-957X

6th year student in specialty 31.05.01 “General medicine”

Russian Federation, Vladivostok

References

  1. Долбин С.С., Адашева Т.В., Саморукова Е.И. с соавт. Стратификация сердечно-сосудистого риска у больных хронической обструктивной болезнью легких. Терапия. 2020; 6(5): 69–77. [Dolbin S.S., Adasheva T.V., Samorukova E.I. et al. Stratification of cardiovascular risk in patients with chronic obstructive pulmonary disease. Terapiya = Therapy. 2020; 6(5): 69–77 (In Russ.)]. https://doi.org/10.18565/therapy.2020.5.69-77. EDN: EZTSXX.
  2. Cheng Y.-J., Chen Z.-G., Li Z.-Y. et al. Longitudinal change in lung function and subsequent risks of cardiovascular events: Evidence from four prospective cohort studies. BMC Med. 2021; 19(1): 153. https://doi.org/10.1186/s12916-021-02023-3. PMID: 34210292. PMCID: PMC8252272.
  3. Agusti A., Faner R. Lung function trajectories in health and disease. Lancet Respir Med. 2019; 7(4): 358–64. https://doi.org/10.1016/S2213-2600(18)30529-0. PMID: 30765254.
  4. Agusti A., Fabbri L.M., Baraldi E. et al. Spirometry: A practical lifespan predictor of global health and chronic respiratory and non-respiratory diseases. Eur J Intern Med. 2021; 89: 3–9. https://doi.org/10.1016/j.ejim.2021.04.027. PMID: 34016514.
  5. Ching S.-M., Chia Y.-C., Lentjes M.A.H. et al. FEV1 and total cardiovascular mortality and morbidity over an 18 years follow-up population-based prospective EPIC-NORFOLK Study. BMC Public Health. 2019; 19(1): 501. https://doi.org/10.1186/s12889-019-6818-x. PMID: 31053065. PMCID: PMC6500069.
  6. Granell R., Haider S., Deliu M. et al.; STELAR/UNICORN investigators. Lung function trajectories from school age to adulthood and their relationship with markers of cardiovascular disease risk. Thorax. 2024; 79(8): 770–77. https://doi.org/10.1136/thorax-2023-220485. PMID: 38697843. PMCID: PMC11287578.
  7. Zaigham S., Eriksson K.-F., Wollmer P., Engström G. Low lung function, sudden cardiac death and non-fatal coronary events in the general population. BMJ Open Respir Res. 2021; 8(1): e001043. https://doi.org/10.1136/bmjresp-2021-001043. PMID: 34531228. PMCID: PMC8449980.
  8. Chipayo-Gonzales D., Ramakrishna H., Nuñez-Gil I.J. Score2: A new updated algorithm to predict cardiovascular disease risk in Europe. J Сardiothorac Vasc Anesth. 2022; 36(1): 18–21. https://doi.org/10.1053/j.jvca.2021.09.033. PMID: 34686439.
  9. Веретюк В.В., Цыганкова О.В., Аметов А.С. Оценка сердечно-сосудистого риска у молодых мужчин. Доктор.Ру. 2023; 22(4): 7–17. [Veretyuk V.V., Tsygankova O.V., Ametov A.S. Evaluation of a cardiovascular risk in young men. Doctor.Ru. 2023; 22(4): 7–17 (In Russ.)]. https://doi.org/10.31550/1727-2378-2023-22-4-7-17. EDN: XGTAKO.
  10. Каменева М.Ю., Черняк А.В., Айсанов З.Р. с соавт. Спирометрия: методическое руководство по проведению исследования и интерпретации результатов. Пульмонология. 2023; 33(3): 307–340. [Kameneva M.Yu., Chernyak A.V., Aisanov Z.R. et al. Spirometry: National guidelines for the testing and interpretation of results. Pulmonologiya = Pulmonology. 2023; 33(3): 307–340 (In Russ.)]. https://doi.org/10.18093/08690189-2023-33-3-307-340. EDN: DHQGAM.
  11. Costanzo S., Magnacca S., Bonaccio M. et al.; Moli-sani Study Investigators. Reduced pulmonary function, low-grade inflammation and increased risk of total and cardiovascular mortality in a general adult population: Prospective results from the Moli-sani study. Respir Med. 2021; 184: 106441. https://doi.org/10.1016/j.rmed.2021.106441. PMID: 34004499.
  12. Janson C., Potts J., Malinovschi A. et al.; BOLD Collaborative Research Group. Lung function and onset of cardiometabolic diseases in the longitudinal Burden of Obstructive Lung Disease study. BMJ Open Respir Res. 2025; 12(1): e002442. https://doi.org/10.1136/bmjresp-2024-002442. PMID: 39832891. PMCID: PMC11751964.
  13. Sarycheva T., Čapková N., Pająk A. et al. Can spirometry improve the performance of cardiovascular risk model in high-risk Eastern European countries? Front Cardiovasc Med. 2023; 10: 1228807. https://doi.org/10.3389/fcvm.2023.1228807. PMID: 37711557. PMCID: PMC10497938.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Graph of the regression function characterizing the dependence of cardiovascular risk indicators according to the SCORE2 scale on the lower limit of the normal modified Tiffeneau index

Download (113KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Values ​​of forced expiratory volume in 1 second (FEV1, l) depending on the category of overall and severe cardiovascular risk, calculated according to the F30-lip scale (relationship between FEV, and low, moderate and high overall and severe risks, p = 0.02) and F30-bmi (relationship between FEV, and low, moderate and high overall and severe risks, p = 0.03)

Download (110KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Values ​​of the ratio of forced expiratory volume in 1 second (FEV1) and forced vital capacity of the lungs (%) depending on the category of general and severe cardiovascular risk, calculated using the F30-lip and F30-bmi scales (relationship between FEV1 and low, moderate and high general and severe risks, p<0.001)

Download (115KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Graph of the regression function characterizing the dependence of the overall risk on the F30-lip scale on the lower limit of the modified Tiffeneau index

Download (135KB)
Indexing metadata

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».