Assessment of current nutritional status (CNS) in children and adults using weight-length/height standard deviation score (SDS) difference

तकनीकी सारांश: वेट-लेंथ/हाइट स्टैंडर्ड डेविएशन स्कोर डिफरेंस (WLSDS-d/WHSDS-d) का उपयोग करके वर्तमान पोषण संबंधी स्थिति (CNS) का आकलन

समस्या विवरण
बच्चों और वयस्कों में वर्तमान पोषण संबंधी स्थिति (CNS) के आकलन के लिए उपयोग किए जाने वाले वर्तमान मानवमितीय सूचकांक (anthropometric indices)—जिनमें वजन-लंबाई/ऊंचाई (weight-for-length/height), बॉडी मास इंडेक्स (BMI), आयु-दर-BMI (BMI-for-age), ट्राई-पोंडरल मास इंडेक्स (TMI), और पोंडरल इंडेक्स (PI) शामिल हैं—महत्वपूर्ण सीमाओं से ग्रस्त हैं। ये सूचकांक अक्सर लिंग, आयु और शारीरिक बनावट (विशेष रूप से कम ऊंचाई/हल्केपन और अधिक ऊंचाई/भारीपन) के विविधताओं को ध्यान में रखने में विफल रहते हैं।

• बच्चे: वजन-लंबाई/ऊंचाई आयु-निर्भर है, जबकि आयु-दर-BMI ऊंचाई-निर्भर है। दोनों ही उन व्यक्तियों के वर्गीकरण में त्रुटि कर सकते हैं जिनके वजन और ऊंचाई के स्टैंडर्ड डेविएशन स्कोर (SDS) समान हैं लेकिन कद (stature) भिन्न है। उदाहरण के लिए, छोटे और हल्के बच्चों को 'वेस्टिंग/थिननेस' (wasting/thinness) के रूप में गलत तरीके से वर्गीकृत किया जा सकता है, जबकि लंबे और भारी बच्चों को 'ओवरवेट/ओबेसिटी' (overweight/obesity) के रूप में गलत तरीके से वर्गीकृत किया जा सकता है।
• वयस्क: WHO का BMI वर्गीकरण लिंग-विशिष्ट नहीं है, जबकि पुरुषों और महिलाओं के बीच समान BMI पर शरीर के वसा प्रतिशत (body fat percentages) में ज्ञात अंतर होता है। इसके अलावा, मानक BMI कट-ऑफ कम और मध्यम आय वाले एशियाई देशों जैसी छोटी कद वाली आबादी में ओवरवेट और ओबेसिटी के बोझ को कम आंक सकते हैं।
• सामान्य: मौजूदा सूचकांक बचपन से वयस्कता तक शरीर की वसा में लिंग- और आयु-आधारित विविधताओं को दर्शाते हुए एक निरंतर और सटीक CNS मूल्यांकन प्रदान करने में संघर्ष करते हैं।

कार्यप्रणाली (Methodology)
यह अध्ययन एक नए सूचकांक का प्रस्ताव करता है: वेट-लेंथ/हाइट स्टैंडर्ड डेविएशन स्कोर डिफरेंस (WLSDS-d/WHSDS-d)।

• वैचारिक आधार: यह सूचकांक इस अवलोकन पर आधारित है कि आदर्श वर्तमान पोषण स्थिति (ICNS) वाले व्यक्तियों का वजन और लंबाई/ऊंचाई उनके लिंग और आयु समूह के भीतर समान रैंक स्कोर (परसेंटाइल या SDS) के अनुरूप होती है।
• गणना:
  1. मानक विकास संदर्भों (जैसे WHO, CDC) का उपयोग करके देखे गए वजन और लंबाई/ऊंचाई को स्टैंडर्ड डेविएशन स्कोर (SDS) में परिवर्तित किया जाता है।
  2. सूचकांक की गणना इस प्रकार की जाती है: WLSDS-d/WHSDS-d = वजन SDS – लंबाई/ऊंचाई SDS।
• वर्गीकरण मानदंड:
  • बच्चे (0–5 वर्ष): '0' का अंतर ICNS को दर्शाता है। मान < −3, < −2, −2 से +1, > +1, > +2, और > +3 क्रमशः गंभीर वेस्टिंग (severe wasting), मध्यम वेस्टिंग (moderate wasting), सामान्य CNS, ओवरवेट का जोखिम, ओवरवेट, और ओबेसिटी के अनुरूप हैं।
  • बच्चे (5–20 वर्ष): थिननेस (thinness) और ओवरवेट/ओबेसिटी के बीच अंतर करने के लिए समान मानदंड लागू होते हैं।
  • वयस्क (>20 वर्ष): अध्ययन वयस्क SDS की गणना के लिए आधार के रूप में विकास संदर्भों के सबसे पुराने बच्चों (20 वर्ष) के मध्यम वजन और ऊंचाई का उपयोग करता है। WHSDS-d के मान 0, < −3, < −2, −1 से +1, > +1, > +2, और > +3 क्रमशः ICness (ICNS), गंभीर दुबलेपन (severe thinness), मध्यम दुबलेपन (moderate thinness), हल्का दुबलापन (mild thinness), सामान्य CNS, ओवरवेट, और ओबेसिटी क्लास I, II, और III के अनुरूप हैं।
• सत्यापन (Validation): अध्ययन ने प्रस्तावित सूचकांक का उपयोग करके 34 अनुकरणीय बच्चों और 64 अनुकरणीय वयस्कों का मूल्यांकन किया और परिणामों की तुलना वेट-फॉर-लेंथ/हाइट, BMI-फॉर-एज, TMI, और PI से की। मौजूदा सूचकांकों के साथ संबंध निर्धारित करने के लिए सांख्यिकीय सहसंबंध गुणांक ($r$) की गणना की गई।

प्रमुख योगदान

1. एक नवीन सूचकांक का प्रस्ताव: यह शोध पत्र बचपन से वयस्कता तक CNS के आकलन के लिए एक निरंतर मीट्रिक के रूप में WLSDS-d/WHSDS-d को पेश करता है।
2. कद संबंधी पूर्वाग्रह (Stature Bias) का सुधार: यह सूचकांक गणितीय रूप से मौजूदा सूचकांकों की लघुता (shortness) और दीर्घता (tallness) संबंधी सीमाओं का मुकाबला करता है। यह तर्क देता है कि यदि वजन और ऊंचाई का SDS समान है, तो व्यक्ति की पोषण स्थिति आदर्श है, चाहे वह औसत से छोटा/हल्का हो या लंबा/भारी।
3. लिंग-विशिष्ट अनुकूलन: SDS गणना के लिए लिंग-विशिष्ट विकास संदर्भों का उपयोग करके, यह सूचकांक स्वाभाविक रूप से शरीर की वसा में लिंग-आधारित विविधताओं को संबोधित करता है, जो वयस्कों के लिए WHO BMI वर्गीकरण की एक ज्ञात सीमा है।
4. एकीकृत ढांचा: यह अध्ययन एक एकल वर्गीकरण प्रणाली प्रदान करता है जो बाल चिकित्सा और वयस्क पोषण संबंधी मूल्यांकन के बीच के अंतर को पाटता है, जबकि वर्तमान विधियां अक्सर अलग-अलग सूचकांकों (जैसे शिशुओं के लिए वेट-फॉर-लेंथ, बच्चों के लिए BMI-फॉर-एज और वयस्कों के लिए BMI) के बीच स्विच करने की आवश्यकता रखती हैं।

परिणाम

• आदर्श पोषण स्थिति: WLSDS-d/WHSDS-d ने उन व्यक्तियों के लिए ICNS (मान 0) की सही पहचान की जिनका वजन और लंबाई/ऊंचाई मानक माध्य (median) के अनुरूप थी, साथ ही उन लोगों के लिए भी जिनके वजन और लंबाई/ऊंचाई के SDS रैंक (जैसे कि +3 SDS वजन और ऊंचाई दोनों के लिए) समान थे।
• मौजूदा सूचकांकों के साथ तुलना:
  • वेट-फॉर-लेंथ/हाइट और BMI-फॉर-एज: इन सूचकांकों ने छोटे-सह-हल्के (shorter-cum-lighter) और लंबे-सह-भारी (taller-cum-heavier) व्यक्तियों में व्यवस्थित रूप से ICNS को कम करके आंका। उन्होंने छोटे व्यक्तियों में वेस्टिंग/थिननेस को बढ़ाकर दिखाया और उसी समूह में ओवरवेट/ओबेसिटी को कम करके दिखाया। इसके विपरीत, उन्होंने लंबे व्यक्तियों में वेस्टिंग को कम करके दिखाया और ओवरवेट/ओबेसिटी को बढ़ाकर दिखाया।
  • TMI और PI: इन सूचकांकों ने छोटे व्यक्तियों में ओवरवेट और ओबेसिटी को बढ़ाकर दिखाया और लंबे व्यक्तियों में उन्हें कम करके दिखाया। उन्होंने बच्चों में प्रस्तावित सूचकांक की तुलना में ओबेसिटी को भी बढ़ाकर दिखाया।
• वयस्क पुनर्वर्गीकरण: WHO BMI द्वारा वर्गीकृत 64 वयस्कों के नमूने में, WHSDS-d ने 30 को 'थिन', 18 को 'नॉर्मल', और 16 को 'ओवरवेट/ओबेसी' के रूप में पुनर्वर्गीकृत किया। इसके विपरीत, जब WHSDS-d के साथ तुलना की गई, तो BMI ने 46.7% थिन, 38.9% नॉर्मल, और 12.5% ओवरवेट व्यक्तियों को गलत वर्गीकृत किया। सभी सूचकांकों के लिए महिलाओं में पुरुषों की तुलना में गलत वर्गीकरण दर अधिक थी।
• सहसंबंध (Correlations): WLSDS-d/WHSDS-d ने TMI और BMI-फॉर-एज (बच्चों में) और BMI (वयस्कों में) के साथ महत्वपूर्ण सकारात्मक सहसंबंध दिखाया, और PI के साथ महत्वपूर्ण नकारात्मक सहसंबंध दिखाया। सहसंबंध सबसे मजबूत PI के साथ था।

महत्व और दावे
यह शोध दावा करता है कि WLSDS-d/WHHS-d, वेट-फॉर-लेंथ/हाइट, BMI-फॉर-एज, BMI, TMI, या PI की तुलना में CNS के अधिक सटीक आकलन की पेशकश करता है। विशेष रूप से, यह दावा करता है कि प्रस्तावित सूचकांक:

• शरीर की वसा और सापेक्ष वजन की स्थिति को बचपन से वयस्कता तक निरंतर रूप से लिंग- और आयु-आधारित विविधताओं के साथ दर्शाता है।
• लघुता और दीर्घता से जुड़ी आदर्श स्थिति के कम आकलन और वेस्टिंग/ओवरवेट के गलत वर्गीकरण का मुकाबला करता है।
• आयु- और ऊंचाई-उपयुक्त परसेंटाइल्स पर आधारित आइडियल बॉडी वेट (IBW) की अवधारणा के अधिक निकट है।
• कम और मध्यम आय वाले देशों, विशेष रूप से एशियाई आबादी में, जहाँ छोटी कद वाली आबादी आम है, ओवरवेट और ओबेसिटी के कुल बोझ को कम आंकने की संभावना को कम कर सकता है।

लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि हालांकि WLSDS-d/WHSDS-d BMI की सीमाओं (जैसे कि फैट, मसल और बोन मास के बीच अंतर करने में असमर्थता) को साझा करता है, फिरंतु इसे असंगत कुपोषण हस्तक्षेप कार्यक्रमों से बचने के लिए CNS मूल्यांकन के लिए वर्तमान सूचकांकों के स्थान पर उपयोग किया जाना चाहिए।