External validation and clinical utility of NELA and P-POSSUM risk models in an ageing Singapore emergency laparotomy cohort

हर साल, दुनिया भर में हजारों बुजुर्ग वयस्क अचानक होने वाले, जीवन के लिए घातक पेट संबंधी संकट (abdominal crisis) का सामना करते हैं जिसके लिए तत्काल सर्जरी की आवश्यकता होती है। ये नियोजित ऑपरेशन नहीं हैं; ये आपातकालीन प्रक्रियाएं हैं जहाँ एक डॉक्टर को मरीज की स्थिति बिगड़ने से पहले किसी फटे हुए अंग, रुकावट या फटी हुई रक्त वाहिका को ठीक करने के लिए पेट खोलना पड़ता है। चूंकि ये मरीज अक्सर बुजुर्ग होते हैं और अन्य स्वास्थ्य समस्याओं से जूझ रहे होते हैं, इसलिए ऑपरेशन के एक महीने के भीतर मृत्यु का जोखिम अधिक होता है, जो देश और विशिष्ट अस्पताल के आधार पर छह से बीस प्रतिशत तक होता है। डॉक्टरों को यह निर्णय लेने में मदद करने के लिए कि एक मरीज को कितने उपचार की आवश्यकता है, चिकित्सा टीमें 'रिस्क मॉडल' नामक गणितीय उपकरणों का उपयोग करती हैं। ये उपकरण मरीज की उम्र, हृदय की कार्यक्षमता और आवश्यक सर्जरी के प्रकार के बारे में जानकारी लेकर जीवित रहने की संभावना का प्रतिशत निकालते हैं। दो सबसे प्रसिद्ध उपकरण 'पोर्टस्माउथ फिजियोलॉजिकल एंड ऑपरेटिव सेवेरिटी स्कोर', जिसे P-POSSUM के रूप में जाना जाता है, और 'नेशनल इमरजेंसी लैपरोटॉमी ऑडिट मॉडल', या NELA हैं। हालांकि ये उपकरण यूनाइटेड किंगडम और अन्य पश्चिमी देशों के डेटा से बनाए गए थे, लेकिन यह स्पष्ट नहीं रहा कि क्या वे एशिया के मरीजों के लिए भी उतने ही प्रभावी हैं, जहाँ जनसंख्या तेजी से बूढ़ी हो रही है और स्वास्थ्य सेवा प्रणालियाँ अलग तरह से काम करती हैं।

सिंगापुर के एक बड़े अस्पताल में, शोधकर्ताओं ने यह परीक्षण करने के लिए अध्ययन किया कि क्या ये दो मॉडल उनके अपने स्थानीय मरीजों के परिणामों का सटीक अनुमान लगा सकते हैं। उन्होंने 2020 के अंत और 2022 के मध्य के बीच आपातकालीन पेट की सर्जरी कराने वाले 393 वयस्कों के रिकॉर्ड की जांच की। टीम ने एक स्पष्ट परिणाम पर ध्यान केंद्रित किया: क्या मरीज की सर्जरी के तीस दिनों के भीतर मृत्यु हो गई। शोधकर्ताओं ने P-POSSUM और NELA कैलकुलेटर द्वारा किए गए अनुमानों की तुलना अस्पताल में वास्तव में हुई घटनाओं से की, जिससे वे देख सके कि कौन सा उपकरण सच बता रहा था और कौन सा केवल अनुमान लगा रहा था। इस अध्ययन में विविध प्रकार के मरीज शामिल थे, जिनकी औसत आयु साठ-नौ वर्ष थी, और पाया गया कि उनमें से आठ प्रतिशत सर्जरी के बाद के महीने में जीवित नहीं बच पाए। यह वास्तविक परिणाम एक पैमाने के रूप में काम करता था जिसके विरुद्ध दोनों मॉडलों को मापा गया।

जांच से पता चला कि हालांकि दोनों उपकरण उच्च-जोखिम वाले मरीजों को कम-जोखिम वाले मरीजों से काफी हद तक अलग कर सकते थे, लेकिन एक स्पष्ट रूप से बेहतर था। NELA मॉडल अधिक सटीक भविष्यवक्ता साबित हुआ, जिसने मृत्यु की संभावना को इस तरह से सही पहचाना जो अस्पताल के वास्तविक परिणामों से कहीं अधिक मेल खाता था, जबकि P-POSSUM मॉडल की तुलना में यह बहुत बेहतर था। पुराना P-POSSUM टूल खतरे को बढ़ा-चढ़ाकर बताने की प्रवृत्ति रखता था, यह अनुमान लगाते हुए कि कई मरीज मर जाएंगे जबकि वे वास्तव में जीवित बच गए। इसके विपरीत, NELA मॉडल बेहतर 'कैलिब्रेटेड' था, जिसका अर्थ है कि इसके जोखिम के अनुमान मरीजों की वास्तविक स्थिति के अधिक करीब थे। जब शोधकर्ताओं ने आंकड़ों को देखा, तो NELA मॉडल ने जीवित रहने वालों और न बचने वालों के बीच अंतर करने की मजबूत क्षमता दिखाई, जबकि P-POSSUM मॉडल ने अक्सर उन मरीजों को भी उच्च-जोखिम वाला घोषित कर दिया जो वास्तव में सुरक्षित थे।

साधारण सटीकता से परे, अध्ययन ने यह भी जांचा कि एक व्यस्त आपातकालीन कक्ष में निर्णय लेने वाले सर्जन के लिए ये उपकरण कितने उपयोगी होंगे। शोधकर्ताओं ने विभिन्न परिदृश्यों का अनुकरण करने वाली एक विधि का उपयोग किया ताकि यह देखा जा सके कि कौन सा मॉडल बेहतर नैदानिक विकल्प (clinical choices) की ओर ले जाएगा, जैसे कि यह तय करना कि क्या किसी मरीज को गहन देखभाल (intensive care) या एक वरिष्ठ विशेषज्ञ की आवश्यकता है। उन्होंने पाया कि NELA मॉडल ने जोखिमों की उस सीमा में अधिक 'नेट बेनिफिट' प्रदान किया जिसकी डॉक्टरों को वास्तव में आवश्यकता होती है। इसने अतिरिक्त देखभाल के लिए सही मरीजों की पहचान करने में मदद की, बिना स्थिर मरीजों के बारे में डॉक्टरों को अनावश्यक रूप से चिंतित किए। दूसरी ओर, P-POSSUM मॉडल कम उपयोगी हो जाता था जब चिंता का स्तर बढ़ता था, क्योंकि यह अक्सर सुझाव देता था कि कई मरीजों को गहन संसाधनों की आवश्यकता है जबकि उन्हें इसकी आवश्यकता नहीं थी।

लेखकों का सुझाव है कि ये अंतर संभवतः सिंगापुर की स्वास्थ्य सेवा प्रणाली की अनूठी प्रकृति और इसके मरीजों की विशिष्ट विशेषताओं के कारण हैं। जिस अस्पताल में यह अध्ययन हुआ, वहां वरिष्ठ सर्जनों की एक समर्पित टीम होती है जो आपातकालीन मामलों की तुरंत समीक्षा करती है, और वहां गहन देखभाल (ICU) बेड तक त्वरित पहुंच है। ये संगठनात्मक ताकतें जीवित रहने की दर में सुधार करती हैं, जो केवल मरीज की उम्र या बीमारी की गंभीरता से परे होती है, एक ऐसा कारक जिसे पुराने मॉडल पूरी तरह से नहीं पकड़ पाते। चूंकि P-POSSUM टूल एक अलग समय और स्थान के डेटा पर आधारित था, इसलिए इसे इन स्थानीय लाभों को समझने में संघर्ष करना पड़ा, जिससे इसने मृत्यु दर का अधिक अनुमान लगाया। NELA मॉडल, जो नया है और बड़े, अधिक हालिया डेटासेट से प्राप्त हुआ है, इस वातावरण के अनुकूल बेहतर तरीके से ढल गया।

अंततः, अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि दोनों उपकरणों का मूल्य है, लेकिन इस विशिष्ट परिवेश में देखभाल का मार्गदर्शन करने के लिए NELA मॉडल एक बेहतर विकल्प है। यह सिंगापुर की बढ़ती आबादी के सामने मौजूद जोखिमों की एक स्पष्ट और ईमानदार तस्वीर प्रदान करता है। ये निष्कर्ष एक अनुस्मारक के रूप में कार्य करते हैं कि एक देश में विकसित चिकित्सा उपकरणों को बिना परीक्षण के दूसरे देश में पूरी तरह से सफल नहीं माना जा सकता है। इससे पहले कि कोई अस्पताल नए रिस्क कैलकुलेटर को अपनाए, उसे यह सत्यापित करना चाहिए कि वह उपकरण उसके अपने मरीजों और उसके काम करने के तरीके के अनुकूल है या नहीं। इस मामले में, प्रमाण संकेत देते हैं कि आपातकालीन पेट की सर्जरी की उच्च-दांव वाली दुनिया में नेविगेट करने के लिए NELA एक अधिक विश्वसनीय दिशा-सूचक है।