Pre-operative albumin outperforms NHANES-derived composite nutritional-immune-inflammatory indices for predicting adverse outcomes in pediatric congenital heart surgery: a single-center study with internal validation

हर साल, हजारों बच्चे ऐसे दिलों के साथ पैदा होते हैं जो ठीक से विकसित नहीं हो पाए, जिसे जन्मजात हृदय रोग (कंजेनिटल हार्ट डिजीज) के रूप में जाना जाता है। हालांकि आधुनिक सर्जरी इन संरचनात्मक समस्याओं को ठीक करने में बेहद कुशल हो गई है, लेकिन यात्रा ऑपरेशन खत्म होने के साथ समाप्त नहीं होती है। असली चुनौती अक्सर यह अनुमान लगाने में होती है कि ऑपरेशन रूम से बाहर निकलने के बाद बच्चे की स्थिति कैसी रहेगी। कुछ जल्दी ठीक हो जाते हैं, जबकि अन्य जटिलताओं का सामना करते हैं जो उन्हें हफ्तों तक अस्पताल में रखते हैं, या दुखद मामलों में, मृत्यु का कारण भी बनते हैं। डॉक्टर लंबे समय से जानते हैं कि सर्जरी से पहले बच्चे का समग्र स्वास्थ्य बहुत मायने रखता है। विशेष रूप से, दो प्रमुख कारक भूमिका निभाते हैं: बच्चा कितना सुपोषित है और उनके शरीर में कितनी सूजन या आंतरिक तनाव (इन्फ्लेमेशन) मौजूद है। वयस्क चिकित्सा में, शोधकर्ताओं ने रक्त परीक्षण के परिणामों को मिलाकर जटिल स्कोरिंग सिस्टम विकसित किए हैं जो पोषण और सूजन के इस संतुलन को दर्शाने वाला एक एकल अंक बनाते हैं। ये उपकरण एक 'क्रिस्टल बॉल' (भविष्य बताने वाले गोले) की तरह काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिससे डॉक्टरों को यह तय करने में मदद मिलती है कि किसे सबसे अधिक सावधानीपूर्वक निगरानी की आवश्यकता है।

हालाँकि, बच्चे केवल छोटे वयस्क नहीं होते हैं। जैसे-जैसे वे बढ़ते हैं, उनकी प्रतिरक्षा प्रणाली और रक्त रसायन तेजी से बदलते हैं, जिसका अर्थ है कि वयस्कों के लिए बनाया गया उपकरण एक छोटे बच्चे के लिए काम नहीं कर सकता है। इस अनिश्चितता ने शोधकर्ताओं की एक टीम को यह पूछने के लिए प्रेरित किया: क्या ये जटिल, बहु-भाग वाले स्कोर वास्तव में बच्चों के हृदय दोषों के परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं, या क्या कोई सरल तरीका मौजूद है? उन्होंने बच्चों के एक विशिष्ट समूह पर ध्यान केंद्रित किया जो हृदय सर्जरी से गुजर रहे थे, ताकि वे यह देख सकें कि ऑपरेशन के बाद संघर्ष करने वालों का पूर्वानुमान लगाने का बेहतर तरीका मिल सकता है या नहीं।

शोधकर्ताओं ने एक ही अस्पताल में किए गए लगभग 1,840 बाल चिकित्सा हृदय सर्जरी के डेटा को एकत्र किया। उन्होंने प्रत्येक बच्चे के एनेस्थीसिया के प्रभाव में जाने से ठीक पहले लिए गए रक्त परीक्षणों का अध्ययन किया। उन्होंने सात अलग-अलग जटिल स्कोर की गणना की जो वयस्क अध्ययनों में लोकप्रिय हुए थे। इन स्कोरों ने विभिन्न तरीकों से विभिन्न रक्त कोशिका गणनाओं और प्रोटीन स्तरों को मिलाया ताकि प्रत्येक रोगी के लिए एक एकल संख्या बनाई जा सके। उदाहरण के लिए, कुछ स्कोर संक्रमण से लड़ने वाली कोशिकाओं की संख्या की तुलना अन्य प्रतिरक्षा कोशिकाओं की संख्या से करते थे, जबकि अन्य प्रोटीन स्तरों को कोशिका गणनाओं के साथ मिलाते थे। टीम ने फिर इस बात की तुलना की कि ये जटिल अंक एक बुरे परिणाम (जिसे उन्होंने अस्पताल में मृत्यु या असामान्य रूप से लंबे समय तक रुकने के रूप में परिभाषित किया था) की कितनी अच्छी तरह भविष्यवाणी करते हैं।

उन्होंने जो पाया वह आश्चर्यजनक और सीधा था। सबसे जटिल स्कोर, जिनमें कई अलग-अलग रक्त मापों को मिलाने और जोड़ने की आवश्यकता थी, खराब प्रदर्शन करते थे। वे यह भविष्यवाणी करने में मुश्किल रिकवरी की संभावना बताने में भी बहुत कम प्रभावी थे, जो लगभग सिक्का उछालकर अनुमान लगाने जैसा ही था। इसके विपरीत, एक एकल, सरल माप सबसे मजबूत भविष्यवक्ता के रूप रूप में उभरा। यह रक्त में एल्बूमिन (albumin) का स्तर था, जो यकृत (लीवर) द्वारा बनाया गया एक प्रोटीन है जो पोषण और शरीर की तनाव प्रतिक्रिया दोनों के लिए एक मार्कर के रूप में कार्य करता है। जब शोधकर्ताओं ने डेटा देखा, तो पाया कि अकेले एल्बूमिन का स्तर उन सभी सात जटिल सूत्रों की तुलना में कहीं बेहतर मार्गदर्शक था जिनका उन्होंने परीक्षण किया था। इसने जटिल सूचकांकों की तुलना में काफी अधिक बार जोखिम वाले बच्चों की सही पहचान की।

अध्ययन यहीं नहीं रुका। टीम ने सोचा कि क्या एल्बumin स्तर में कुछ बेहतर प्रदर्शन करने वाले रक्त कोशिका अनुपातों को जोड़ने से भविष्यवाणी में सुधार होगा। उन्होंने एक नया मॉडल बनाया जो एल्बूमिन स्तर को दो विशिष्ट कोशिका अनुपातों के साथ जोड़ता है। इस संयोजन ने एल्बूमिन के अकेले उपयोग की तुलना में थोड़ा सुधार तो दिया, लेकिन यह लाभ मामूली था। जटिल स्कोर अभी भी एक एकल प्रोटीन माप की सरलता का मुकाबला नहीं कर सके। शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि आयु ने यह निर्धारित करने में बड़ी भूमिका निभाई कि ये उपकरण कितने प्रभावी थे। मॉडल एक वर्ष से कम उम्र के शिशुओं के लिए बहुत अधिक सटीक थे, जबकि बड़े बच्चों के लिए कम। यह सुझाव देता है कि रिकवरी को नियंत्रित करने वाले जैविक नियम जैसे-जैसे बच्चा बढ़ता है, बदल जाते हैं, और एक उपकरण जो एक बच्चे के लिए काम करता है, वह पांच साल के बच्चे के लिए काम नहीं कर सकता है।

टीम ने अपने निष्कर्षों का परीक्षण दूसरे अस्पताल सिस्टम के डेटा सेट पर भी करने की कोशिश की ताकि देखा जा सके कि क्या परिणाम अन्य जगहों पर भी लागू होते हैं। हालाँकि, उन्हें एक महत्वपूर्ण बाधा का सामना करना पड़ा। दूसरे स्रोत के डेटा में वह विशिष्ट समय संबंधी जानकारी नहीं थी जिससे यह पता चल सके कि सर्जरी के सापेक्ष रक्त कब लिया गया था। यह जाने बिना कि रक्त ऑपरेशन से पहले लिया गया था या बाद में, वे अपने मॉडल को सही ढंग से सत्यापित नहीं कर सके। इस सीमा ने चिकित्सा अनुसंधान के एक व्यापक मुद्दे को उजागर किया: बच्चों के लिए उच्च गुणवत्ता वाला, विस्तृत डेटा ढूंढना जो अध्ययन के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हो, अत्यंत कठिन है।

अंततः, यह शोध बताता है कि बाल चिकित्सा हृदय सर्जरी के विशिष्ट संदर्भ में, एक जटिल, बहु-कारक स्कोर की खोज अनावश्यक हो सकती है। रक्त में एल्बूमिन का सरल, सस्ता और नियमित माप जोखिम का सबसे विश्वसनीय संकेतक प्रतीत होता है। यह अध्ययन इस बात के विरुद्ध एक चेतावनी है कि यह मान लिया जाए कि वयस्कों के लिए विकसित उपकरण बच्चों के लिए स्वतः ही काम करेंगे। क्योंकि बच्चों के शरीर बहुत अलग होते हैं, विशेष रूप से सूजन और पोषण को संभालने के मामले में, चिकित्सा समुदाय को ऐसे जोखिम मूल्यांकन उपकरण विकसित करने की आवश्यकता हो सकती है जो विशेष रूप से उनके लिए डिज़ाइन किए गए हों, न कि सीधे वयस्क चिकित्सा से उधार लिए गए हों। फिलहाल, हृदय सर्जरी के लिए एक बच्चे की तैयारी का आकलन करने का सबसे प्रभावी तरीका लैब रिपोर्ट पर मौजूद सबसे सरल संख्या को देखना है।