Accuracy of Visually Estimated Blood Loss in the Operating Room: A Simulation Study
यह सिमुलेशन अध्ययन प्रकट करता है कि दृश्य रूप से अनुमानित रक्त की हानि सभी ऑपरेटिंग रूम कर्मियों के लिए सार्वभौमिक रूप से गलत है, जिसमें रक्त की मात्रा, सामग्री के प्रकार और प्रदाता की भूमिका के आधार पर व्यवस्थित त्रुटियां महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होती हैं, जो लक्षित सिमुलेशन-आधारित प्रशिक्षण की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करती है, विशेष रूप से नर्सिंग स्टाफ और प्रशिक्षुओं के लिए।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप केवल देखकर यह अनुमान लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि एक बाल्टी में कितना पानी है। अब, कल्पना कीजिए कि वह बाल्टी एक सर्जिकल स्पंज, एक फर्श का मैट या एक सक्शन ट्यूब है, और "पानी" वास्तव में अन्य तरल पदार्थों के साथ मिला हुआ रक्त है। ऑपरेटिंग रूम (ऑपरेशन थिएटर) में डॉक्टर और नर्स बिल्कुल यही करते हैं जब वे अनुमान लगाने की कोशिश करते हैं कि एक मरीज ने कितना रक्त खो दिया है। वे इसे विजुअली एस्टिमेटेड ब्लड लॉस (VEBL) यानी दृश्य रूप से अनुमानित रक्त हानि कहते हैं।
टेम्पल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए इस अध्ययन ने एक सरल प्रश्न पूछा: चिकित्सा पेशेवर इस मात्रा का अनुमान लगाने में कितने अच्छे हैं? उन्होंने 8 अलग-अलग स्टेशनों वाला एक "ट्रेनिंग जिम" तैयार किया, जिनमें से प्रत्येक में "रक्त" (जो दिखने में वास्तविक लगे, इसके लिए एक्सपायर्ड रक्त को नमक के पानी के साथ मिलाकर बनाया गया था) की एक विशिष्ट मात्रा स्पंज, पैड और सक्शन कैन जैसी विभिन्न सामग्रियों पर दिखाई गई थी।
यहाँ उन्हें क्या मिला, जिसे रोजमर्रा की भाषा में समझाया गया है:
बड़ी तस्वीर: हर कोई संघर्ष कर रहा है
परिणाम आश्चर्यजनक रूप से सुसंगत थे: लगभग हर कोई इसमें बुरा था।
- स्कोर: सभी 8 स्टेशनों में, "सही" अनुमान लगाने की दर अविश्वसनीय रूप से कम थी, जो केवल 3.6% से 27.3% के बीच थी।
- गलती: अधिकांश लोगों ने बहुत अधिक का अनुमान लगाया। यह ऐसा है जैसे किसी छोटे पोखर को देखकर सोचना कि वह एक समुद्र है। एकमात्र समय जब लोगों ने बहुत कम का अनुमान लगाया, वह था जब रक्त एक बड़े पैड (जैसे कि चुक्स पैड) पर पतला होकर फैला हुआ था, जिससे वह वास्तव में जितना था उससे कम दिखाई दे रहा था।
"चालाकी भरे" परिदृश्य
अध्ययन में पाया गया कि "गंदगी" का प्रकार लोगों के अनुमान को बदल देता है:
- "इरिगेशन" का जाल (स्टेशन 3): कल्पना कीजिए कि एक बाल्टी में 300 मिलीलीटर रक्त है, लेकिन इसे उस साफ पानी के साथ मिलाया गया है जिसका उपयोग सफाई के लिए किया जाता है। 96.4% लोगों ने अनुमान लगाया कि यह वास्तव में जितना था, उससे बहुत अधिक है। साफ पानी ने पूरी बाल्टी को बहुत बड़ा बना दिया, जिससे उनकी आँखें धोखा खा गईं।
- "छोटी बूंद" का भ्रम (स्टेशन 7 और 8): कल्पना कीजिए कि एक चमकीले सफेद स्पंज पर लाल रंग की बस एक छोटी सी बूंद है। भले ही वह केवल 20 मिलीलीटर थी, लोगों ने अनुमान लगाया कि यह बहुत अधिक थी। सफेद बैकग्राउंड के मुकाबले चमकीला लाल रंग इसे बहुत अधिक रक्त जैसा दिखा रहा था।
- "फैलाव" का भ्रम (स्टेशन 4): कल्पना कीजिए कि 225 मिलीलीटर रक्त एक बड़े, पतले मैट पर फैला हुआ है। अधिकांश लोगों ने इसका बहुत कम अनुमान लगाया क्योंकि यह "सपाट" और फैला हुआ दिख रहा था।
कौन सबसे अच्छा था? (और कौन सबसे खराब?)
शोधकर्ताओं ने 55 प्रतिभागियों को समूहों में विभाजित किया: अटेस्टिंग फिजिशियन (बॉस), रेजिडेंट्स (प्रशिक्षु), नर्स और एनेस्थीसिया स्टाफ।
- "बॉस" (अटेस्टिंग फिजिशियन): वे आम तौर पर सबसे सटीक थे, विशेष रूप से छोटी मात्रा का अनुमान लगाने में। उनकी नज़र इस बात पर बेहतर थी कि स्पंज पर रक्त की छोटी मात्रा वास्तव में कैसी दिखती है।
- नर्स और PACU स्टाफ: इन समूहों ने सबसे अधिक ओवरएस्टिमेट (वास्तविकता से अधिक अनुमान) किया। उदाहरण के लिए, 100 मिलीलीटर की मात्रा को देखते समय, लगभग 85% PACU नर्सों ने अनुमान लगाया कि यह बहुत अधिक था।
- प्रशिक्षु (रेजिडेंट्स): वे बड़े मैट (स्टेशन 4) पर रक्त को अंडरएस्टिमेट (वास्तविकता से कम अनुमान) करने की सबसे अधिक संभावना रखते थे, जिसमें 88% का अनुमान बहुत कम था।
- अनुभव हमेशा मदद नहीं करता: आश्चर्यजनक रूप से, 10+ वर्षों का अनुभव होने से भी कोई व्यक्ति बेहतर अनुमान लगाने वाला नहीं बन गया। हालांकि अनुभवी डॉक्टर छोटी मात्रा को पहचानने में बेहतर थे, लेकिन अनुभव ने अन्य परिदृश्यों में बड़ी गलतियों को ठीक नहीं किया।
यह क्यों मायने रखता है?
पेपर बताता है कि गलत अनुमान लगाने के वास्तविक परिणाम होते हैं:
- बहुत अधिक का अनुमान लगाना: इससे मरीज को वह रक्त देने में लग सकता है जिसकी उसे आवश्यकता नहीं है या सर्जरी को बहुत जल्दी रोकने में लग सकता है।
- बहुत कम का अनुमान लगाना: इसका मतलब यह हो सकता है कि रक्त बहते मरीज को समय पर मदद नहीं मिल पाती है।
मुख्य निष्कर्ष
अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि मानव आँखें रक्त की हानि को मापने के लिए बहुत विश्वसनीय पैमाने नहीं हैं।
- "इरिगेशन" और "छोटी बूंद" के धोखे ऐसे निरंतर होने वाले एरर हैं जो लगभग सभी के साथ होते हैं।
- प्रशिक्षण महत्वपूर्ण है: लेखक सुझाव देते हैं कि केवल इस उम्मीद में रहने के बजाय कि लोग समय के साथ बेहतर हो जाएंगे, हमें विशिष्ट प्रशिक्षण (जैसे वीडियो गेम या सिमुलेशन) की आवश्यकता है ताकि नर्सों और प्रशिक्षुओं को इन विशिष्ट विजुअल ट्रिक्स को पहचानने के लिए सिखाया जा सके।
- केवल एक विधि पर निर्भर न रहें: क्योंकि विजुअल गेसिंग (देखकर अनुमान लगाना) बहुत अस्थिर है, पेपर सुझाव देता है कि हमें सर्जरी के दौरान जीवन-मरण के निर्णय लेने के लिए इसे एकमात्र तरीका के रूप में उपयोग नहीं करना चाहिए।
संक्षेप में: यहाँ तक कि सबसे अनुभवी सर्जन और नर्स भी अक्सर गलत होते हैं जब वे केवल देखकर रक्त की हानि का अनुमान लगाने की कोशिश करते हैं। हमारा मस्तिष्क सफेद स्पंज, साफ पानी और बड़ी सतहों से आसानी से धोखा खा जाता है, और हमें इन कमियों को ठीक करने के लिए बेहतर उपकरणों या विशिष्ट प्रशिक्षण की आवश्यकता है।
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