Comparative performance of the rSI-sMS and ABC scores for predicting transfusion requirements and massive transfusion protocol activation in prehospital trauma triage: a cohort study using the Japan Trauma Data Bank

एक गंभीर दुर्घटना के बाद के अराजक मिनटों में, जीवन और मृत्यु के बीच का अंतर अक्सर इस बात पर निर्भर करता है कि चिकित्सा दल कितनी जल्दी यह पहचान पाता है कि कोई मरीज अत्यधिक रक्तस्राव (bleeding out) से जूझ रहा है। जब कोई व्यक्ति खतरनाक मात्रा में रक्त खो देता है, तो उसका शरीर हृदय की गति बढ़ाकर और रक्त वाहिकाओं को संकुचित करके इसकी भरपाई करने की कोशिश करता है, लेकिन ये संकेत सूक्ष्म या भ्रामक हो सकते हैं, विशेष रूप से वृद्ध वयस्कों या मस्तिष्क की चोट वाले लोगों में। फर्स्ट रिस्पोंडर्स और अस्पताल के कर्मचारियों को त्वरित निर्णय लेने में मदद करने के लिए, डॉक्टरों ने स्कोरिंग सिस्टम विकसित किए हैं। एक प्रसिद्ध विधि, जिसे 'असेसमेंट ऑफ ब्लड कंजम्पशन स्कोर' कहा जाता है, एक चेकलिस्ट की तरह कार्य करती है। यह देखती है कि क्या चोट किसी नुकीली वस्तु से लगी थी, क्या रक्तचाप गिर गया है, क्या हृदय की गति तेज है, और क्या अल्ट्रासाउंड स्कैन पेट में तरल पदार्थ दिखाता है। यदि पर्याप्त बॉक्स टिक हो जाते हैं, तो यह प्रणाली एक 'मैसिव ट्रांसफ्यूजन प्रोटोकॉल' को सक्रिय करती है, जो तुरंत रक्त की थैलियां पहुँचाने के लिए एक त्वरित प्रतिक्रिया है। हालांकि, इस चेकलिस्ट में एक दोष है: यह एक अल्ट्रासाउंड मशीन पर निर्भर करती है, जो दुर्घटना स्थल पर शायद ही कभी उपलब्ध होती है, और यह उन मरीजों को भी चूक सकती है जो भारी रक्तस्राव कर रहे हैं लेकिन जिनके महत्वपूर्ण लक्षण (vital signs) अभी भी स्थिर दिख रहे हैं।

जापान के शोधकर्ताओं ने इस स्थापित चेकलिस्ट के विरुद्ध एक नए, सरल उपकरण का परीक्षण करने का निर्णय लिया। वे यह देखना चाहते थे कि क्या केवल हृदय गति, रक्तचाप और रोगी के अंगों की गतिशीलता (movement) पर आधारित एक गणना, पारंपरिक विधि की तुलना में रक्त आधान (blood transfusion) की आवश्यकता की अधिक सटीक भविष्यवाणी कर सकती है। 2019 और 2023 के बीच उपचारित लगभग 35,000 ट्रॉमा रोगियों के रिकॉर्ड वाले एक विशाल राष्ट्रीय डेटाबेस का उपयोग करते हुए, उन्होंने तुलना की कि प्रत्येक प्रणाली कितनी अच्छी तरह काम करती है। अध्ययन में पाया गया कि नया उपकरण, जो महत्वपूर्ण संकेतों (vital signs) को गतिशीलता के एक सरल माप के साथ जोड़ता है, रक्त की आवश्यकता वाले, मैसिव ट्रांसफ्यूजन की आवश्यकता वाले, या मृत्यु का सामना करने वाले रोगियों को पहचानने में काफी बेहतर था। जबकि पुरानी चेकलिस्ट इस बात की पुष्टि करने में बहुत अच्छी थी कि रोगी को रक्त की आवश्यकता नहीं है, यह वास्तव में आवश्यकता वाले कई लोगों को पकड़ने में विफल रही। नया तरीका बिना बहुत अधिक गलत अलार्म बजाए, इन उच्च जोखिम वाले रोगियों को कहीं अधिक प्रभावी ढंग से पकड़ लेता है, जो अस्पताल पहुँचने से पहले घायल व्यक्तियों की छंटनी (triage) करने का एक अधिक विश्वसनीय तरीका प्रदान करता है।

क्यूशू विश्वविद्यालय और ताइपे त्सुची अस्पताल की एक टीम द्वारा किए गए इस अध्ययन में 'जापान ट्रॉमा डेटा बैंक' का विश्लेषण किया गया, जो पूरे देश में गंभीर चोटों को ट्रैक करने वाली एक व्यापक रजिस्ट्री है। शोधकर्ताओं ने उन विशिष्ट रोगियों पर ध्यान केंद्रित किया जिन्हें एम्बुलेंस या हेलीकॉप्टर द्वारा ले जाया गया था, जिससे यह सुनिश्चित हुआ कि उनके पास दुर्घटना स्थल और अस्पताल पहुँचने पर दोनों जगह महत्वपूर्ण संकेत दर्ज थे। उन्होंने बच्चों और उन मामलों को बाहर रखा जहाँ परिवहन का तरीका या महत्वपूर्ण संकेतों का डेटा गायब था, जिससे अंततः 34,878 वयस्कों का समूह बचा। टीम ने प्रत्येक रोगी के लिए दो अलग-अलग स्कोर की गणना की। पहला पारंपरिक 'असेसमेंट ऑफ ब्लड कंजम्पशन स्कोर' था, जो भेदनकारी चोटों (penetrating injuries), कम रक्तचाप, तेज हृदय गति और सकारात्मक अल्ट्रासाउंड निष्कर्षों के लिए अंक देता है। दूसरा, एक नई गणना है जिसे 'रिवर्स शॉक इंडेक्स मल्टीप्लाइड बाय द सिंपलीफाइड मोटर स्कोर' के रूप में जाना जाता है। यह दूसरा उपकरण रोगी की हृदय गति और रक्तचाप लेता है, अस्थिरता को उजागर करने के लिए अनुपात को उलट देता है, और इसे अंगों की गतिशीलता के आधार पर प्राप्त स्कोर से गुणा करता है, जो मस्तिष्क की कार्यक्षमता का आकलन करने का एक त्वरित तरीका है।

जब शोधकर्ताओं ने इन दोनों उपकरणों के प्रदर्शन की तुलना की, तो परिणाम स्पष्ट थे। नया स्कोर रक्त आधान की आवश्यकता वाले, मैसिव ट्रांसफ्यूजन प्रोटोकॉल को ट्रिगर करने वाले, या अस्पताल में मृत्यु का सामना करने वाले व्यक्तियों की भविष्यवाणी करने में पारंपरिक चेकलिस्ट की तुलना में लगातार बेहतर प्रदर्शन करता है। उदाहरण के लिए, मैसिव ट्रांसफ्यूजन की आवश्यकता की भविष्यवाणी करते समय, नए उपकरण ने घटनास्थल पर 0.76 के AUC के साथ जोखिम की सही पहचान की, जबकि पारंपरिक चेकलिस्ट के लिए यह 0.68 था। जब रोगी अस्पताल पहुँच गया, तो अंतर और बढ़ गया, जहाँ नया उपकरण 0.73 के मुकाबले 0.82 के AUC तक पहुँच गया। मृत्यु दर को देखते समय अंतर और भी चौंकाने वाला था। पारंपरिक चेकलिस्ट ने मरने वाले अधिकांश रोगियों को पहचान नहीं पाया, उनमें से केवल 7% से 10% को ही उच्च जोखिम के रूप में पहचाना। इसके विपरीत, नए उपकरण ने उन लोगों में से 77% से 79% की पहचान की जो जीवित नहीं बचेंगे, जो चिकित्सा टीमों के लिए एक बहुत अधिक वास्तविक चेतावनी प्रणाली प्रदान करता है।

अध्ययन का एक महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह था कि दोनों उपकरण विभिन्न प्रकार के रोगियों में कैसे व्यवहार करते हैं। पारंपरिक चेकलिस्ट चोट के प्रकार पर बहुत अधिक निर्भर करती है, विशेष रूप से कि क्या चोट चाकू या बंदूक जैसी किसी नुकीली वस्तु से लगी थी। जापान में, जहाँ अधिकांश दुर्घटनाओं में कार दुर्घटना या गिरने जैसी 'ब्लंट फोर्स ट्रॉमा' (कुंद बल आघात) शामिल होती है, यह हिस्सा चेकलिस्ट में कोई मूल्य नहीं जोड़ता, जिससे स्कोर कम उपयोगी हो जाता है। नया उपकरण चोट के कारण की परवाह नहीं करता है; यह केवल शरीर की प्रतिक्रिया को देखता है। इसने इसे वृद्ध रोगियों के लिए विशेष रूप से प्रभावी बनाया, जो अक्सर सदमे के क्लासिक लक्षण जैसे कि तेज हृदय गति नहीं दिखाते क्योंकि उनका शरीर तनाव के प्रति अलग तरह से प्रतिक्रिया करता है। अध्ययन ने दिखाया कि नया उपकरण वृद्ध वयस्कों और हृदय रोगों वाले रोगियों के लिए सटीक बना रहा, जबकि पारंपरिक चेकलिस्ट इन समूहों में परिणामों की भविष्यवाणी करने में संघर्ष करती रही। शोधकर्ताओं ने यह भी नोट किया कि नया उपकरण उपयोग में आसान था क्योंकि इसके लिए अल्ट्रासाउंड मशीन की आवश्यकता नहीं थी, जो अक्सर दुर्घटना के पहले महत्वपूर्ण मिनटों में उपलब्ध नहीं होती है।

इन मजबूत परिणामों के बावजूद, लेखक इसकी सीमाओं के प्रति आगाह करते हैं। चूंकि यह एक 'रिट्रोस्पेक्टिव एनालिसिस' (पूर्वव्यापी विश्लेषण) था, इसलिए इसने उन रिकॉर्ड्स का अध्ययन किया जो पहले से लिखे जा चुके थे, जिसका अर्थ है कि कुछ डेटा गायब या अधूरा था। उदाहरण के लिए, जापान में दुर्घटना स्थल पर अल्ट्रासाउंड स्कैन शायद ही कभी किए जाते थे, इसलिए शोधकर्ताओं को प्री-हॉस्पिटल स्कोर की गणना करने के लिए अस्पताल के अल्ट्रासाउंड परिणामों का उपयोग करना पड़ा, जिससे आंकड़े थोड़े प्रभावित हो सकते थे। इसके अतिरिक्त, अध्ययन जनसंख्या मुख्य रूप से 'ब्लंट इंजरी' और वृद्ध वयस्कों की ओर झुकी हुई थी, जो जापान की वास्तविकता को दर्शाती है लेकिन उन देशों से पूरी तरह मेल नहीं खा सकती जहाँ बंदूक हिंसा या युवा आबादी अधिक है। शोधकर्ताओं ने यह भी बताया कि 'मैसिव ट्रांसफ्यूजन प्रोटोकॉल' की परिभाषा भिन्न हो सकती है, और कुछ रोगी जो रक्तस्राव से बहुत जल्दी मर जाते हैं, वे डेटा में बिल्कुल भी नहीं पकड़े जा सकते हैं।

अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि जबकि पारंपरिक चेकलिस्ट का अपना स्थान है, नया कैलकुलेशन ट्रॉमा केयर में प्रारंभिक छंटनी (triage) के लिए एक बेहतर तरीका प्रदान करता है। यह उन रोगियों की पहचान करने का एक अधिक संवेदनशील तरीका प्रदान करता है जो चुपचाप रक्तस्राव (silently bleeding out) कर रहे हैं, विशेष रूप से वे जो वृद्ध हैं या जिन्हें मस्तिष्क की चोट लगी है। बुनियादी महत्वपूर्ण संकेतों और गतिशीलता की एक सरल जांच पर भरोसा करके, आपातकालीन प्रतिक्रियाकर्ता यह निर्णय लेने में बेहतर सक्षम हो सकते हैं कि किन रोगियों को तत्काल रक्त उत्पादों और उन्नत जीवन रक्षक सहायता की आवश्यकता है। लेखक सुझाव देते हैं कि इस नए उपकरण को अपनाने से अस्पतालों को रक्त की आपूर्ति जल्दी तैयार करने और सबसे गंभीर रूप से घायल लोगों के उपचार में लगने वाले समय को कम करने में मदद मिल सकती है। हालांकि, वे इस बात पर जोर देते हैं कि इन निष्कर्षों को दुनिया भर में आपातकालीन प्रोटोकॉल का मानक हिस्सा बनने से पहले विभिन्न स्वास्थ्य प्रणालियों में बड़े, भविष्योन्मुखी अध्ययनों द्वारा पुष्ट करने की आवश्यकता है। लक्ष्य केवल एक स्कोर में सुधार करना नहीं है, बल्कि यह सुनिश्चित करना है कि सही रोगी को सही समय पर सही देखभाल मिले, जिससे एक सांख्यिकीय लाभ को एक बचाए गए जीवन में बदला जा सके।