Bleeding status modifies the apparent performance of a hemoglobin-based model for varices needing treatment in cirrhosis: A retrospective study
यह पूर्वव्यापी अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि एक हीमोग्लोबिन-आधारित मॉडल सिरोसिस में उपचार की आवश्यकता वाले वेरिसेस (varices) की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करता है, इसका प्रदर्शन—विशेष रूप से हीमोग्लोबिन का भविष्य कहने वाला मूल्य—तीव्र रक्तस्राव वाले समूहों में काफी बढ़ा हुआ है और गैर-रक्तस्राव स्क्रीनिंग आबादी में काफी कमजोर है, जो नैदानिक अनुप्रयोग से पहले प्रतिनिधि गैर-रक्तस्राव समूहों में मॉडल के सत्यापन की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
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मानव शरीर के भीतर, यकृत (लिवर) एक विशाल फिल्ट्रेशन प्लांट की तरह कार्य करता है, जो रक्त को साफ करता है और पोषक तत्वों को संसाधित करता है। जब यह अंग निशानदार और सख्त हो जाता है, जिसे सिरोसिस नामक स्थिति कहा जाता है, तो रक्त इसके माध्यम से आसानी से प्रवाहित नहीं हो पाता। यह अवरोध उन शिराओं में उच्च दबाव पैदा करता है जो यकृत को रक्त पहुँचाती हैं, ठीक वैसे ही जैसे एक बांध के पीछे पानी का जमा होना। इस दबाव को कम करने के लिए, शरीर नए, नाजुक मार्ग खोल देता है, जिससे अन्नप्रणाली (ईसोफैगस) और पेट की नसें सूज जाती हैं और उभर आती हैं। इन सूजी हुई नसों को वैरिसेस (varices) कहा जाता है। हालांकि वे वर्षों तक शांत रह सकती हैं, लेकिन वे एक भयानक जोखिम पैदा करती हैं: वे बिना किसी चेतावनी के फट सकती हैं, जिससे जीवन के लिए खतरा पैदा करने वाला रक्तस्राव हो सकता है। इस आपदा को रोकने के लिए, डॉक्टरों को यह पहचानना होगा कि किन रोगियों में उपचार की आवश्यकता वाले खतरनाक वैरिसेज़ हैं। वर्तमान में, इन नसों को स्पष्ट रूप से देखने का एकमात्र तरीका एंडोस्कोपी नामक प्रक्रिया के माध्यम से गले के नीचे कैमरा डालना है। हालांकि यह प्रभावी है, लेकिन यह परीक्षण आक्रामक है, रोगियों के लिए असु cómoda (असुविधाजनक) है, और महत्वपूर्ण चिकित्सा संसाधनों का उपभोग करता है। वर्षों से, शोधकर्ता इस प्रक्रिया की आवश्यकता किसे है, इसका पूर्वानुमान लगाने के लिए एक सरल तरीका खोजने की कोशिश कर रहे हैं, इस उम्मीद में कि नियमित रक्त परीक्षण और गैर-आक्रामक स्कैन का उपयोग करके कम जोखिम वाले रोगियों को कैमरे से बचाया जा सके।
चीन के जिलिन विश्वविद्यालय के प्रथम अस्पताल के शोधकर्ताओं की एक टीम ने पहले से मौजूद डेटा का उपयोग करके ऐसा भविष्यवाणी उपकरण बनाने का लक्ष्य रखा। उन्होंने एक ऐसा मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित किया जो केवल मानक, आसानी से प्राप्त होने वाली जानकारी का उपयोग करके उपचार की आवश्यकता वाले वैरिसेज़ की पहचान कर सके: हीमोग्लोबिन (वह प्रोटीन जो ऑक्सीजन ले जाता है) के लिए एक रक्त परीक्षण, प्लेटलेट्स (रक्त को जमाने में मदद करने वाली कोशिकाएं) की गिनती, एक विशेष कंपन स्कैन से प्राप्त यकृत की कठोरता का माप, और रोगी का लिंग। उन्होंने सिरोसिस वाले 159 रोगियों का डेटा एकत्र किया जिन्होंने कैमरा परीक्षण और कंपन स्कैन दोनों कराया था। शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि क्या उनका नया मॉडल सटीक रूप से भविष्यवाणी कर सकता है कि किन रोगियों में खतरनाक वैरिसेज़ हैं, और वे विशेष रूप से यह परीक्षण करना चाहते थे कि क्या मॉडल दो अलग-अलग समूहों के लिए समान रूप से प्रभावी है: वे जिन्हें सक्रिय रक्तस्राव के कारण भर्ती किया गया था, और वे जो अन्य कारणों से वहां थे।
अध्ययन ने एक जटिल तस्वीर पेश की। नए मॉडल ने, जिसमें चार सरल कारकों को जोड़ा गया था, पूरे रोगी समूह को देखते समय बहुत अच्छा प्रदर्शन किया। इसने खतरनाक वैरिसेज़ वाले और बिना वैरिसेज़ वाले लोगों के बीच सफलतापूर्वक अंतर किया। हालांकि, जब शोधकर्ताओं ने डेटा को रक्तस्राव और गैर-रक्तस्राव समूहों में अलग-अलग देखा, तो एक महत्वपूर्ण अंतर सामने आया। मॉडल की समस्या की भविष्यवाणी करने की क्षमता काफी हद तक हीमोग्लोबिन के स्तर द्वारा संचालित थी। सक्रिय रक्तस्राव के लिए भर्ती किए गए रोगियों के समूह में, हीमोग्लोबिन एक उत्कृष्ट भविष्यवक्ता था; इन रोगियों ने रक्त खो दिया था, इसलिए उनका स्तर कम था, और वे ही थे जिनमें खतरनाक वैरिसेज़ होने की सबसे अधिक संभावना थी, जिसके कारण रक्तस्राव हुआ था। लेकिन गैर-रक्तस्राव वाले समूह में, खतरनाक वैरिसेज़ होने या न होने पर भी हीमोग्लोबिन का स्तर समान था। इस गैर-रक्तस्राव समूह में, मॉडल की सटीकता काफी कम हो गई। शोधकर्ताओं ने पाया कि अध्ययन समूह में तीव्र रक्तस्राव की उपस्थिति एक रक्त परीक्षण को सामान्य स्क्रीनिंग के लिए वास्तव में जितना शक्तिशाली है, उससे कहीं अधिक शक्तिशाली दिखा सकती है।
टीम ने यह भी परीक्षण किया कि क्या सीटी या एमआरआई स्कैन से ली गई तिल्ली (स्प्लीन) के आकार का माप जोड़ने से मॉडल में सुधार होगा। उन्होंने पाया कि तिल्ली के आकार को शामिल करने से भविष्यवाणी में कोई सुधार नहीं हुआ। उन्होंने अपने नए उपकरण की तुलना मौजूदा नियमों, जिन्हें बावेनोو (Baveno) मानदंड कहा जाता है, से भी की, जो यह तय करने के लिए यकृत की कठोरता और प्लेटलेट काउंट का उपयोग करते हैं कि किसे कैमरा परीक्षण छोड़ने की अनुमति दी जा सकती है। अस्पताल में भर्ती इन विशिष्ट रोगियों के समूह में, मौजूदा नियम इतने सख्त थे कि वे बहुत कम लोगों को प्रक्रिया से बचा सके, और उन नियमों का एक अधिक उदार संस्करण खतरनाक वैरिसेज़ के बहुत अधिक मामलों को पकड़ने में विफल रहा जिसे सुरक्षित माना जा सके। अध्ययन ने निष्कर्ष निकाला कि हालांकि नया मॉडल उनके द्वारा अध्ययन किए गए विशिष्ट रोगियों के मिश्रण के लिए अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन इसका प्रदर्शन इस बात से अत्यधिक प्रभावित होता है कि रोगी रक्तस्राव कर रहे हैं या नहीं। चूंकि मॉडल काफी हद तक हीमोग्लोबिन पर निर्भर है, जो रक्तस्राव के दौरान नाटकीय रूप से बदल जाता है, इसलिए यदि इसे उन रोगियों पर उपयोग किया जाता है जो रक्तस्राव नहीं कर रहे हैं, तो यह सुरक्षा की झूठी भावना दे सकता है। शोधकर्ताओं का सुझाव है कि इस मॉडल को कैमरा परीक्षण छोड़ने का निर्णय लेने के लिए उपयोग करने से पहले, इसे गैर-रक्तस्राव वाले रोगियों के समूह में फिर से परीक्षण किया जाना चाहिए, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह उन लोगों के लिए काम करता है जिन्हें वास्तव में स्क्रीनिंग की आवश्यकता है।
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