A Nomogram for Identifying Poor Sleep Quality in Community- Dwelling Middle-Aged and Older Adults with Abdominal Obesity Based on Psychological and Physical Fitness Indicators
इस अध्ययन ने एक ऐसा नोमोग्राम विकसित और आंतरिक रूप से मान्य किया जो मनोवैज्ञानिक स्थिति और कार्यात्मक फिटनेस संकेतकों को एकीकृत करता है, जिसने पेट की मोटापे से ग्रस्त सामुदायिक रहने वाले मध्यम आयु वर्ग के और वृद्ध वयस्कों में खराब नींद की गुणवत्ता की पहचान करने के लिए मध्यम विभेदन और नियमित सूचना की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित किया।
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नींद एक सार्वभौमिक मानवीय आवश्यकता है, फिर भी कई लोगों के लिए, विशेष रूप से उनके मध्य और वृद्धावस्था में, यह मायावी हो जाती है। जब आराम अधूरा रहता है, तो इसके परिणाम बाहर की ओर फैलते हैं, जो अक्सर अन्य स्वास्थ्य चुनौतियों जैसे कि कमर के आसपास अतिरिक्त वजन, चिंता या उदासी की भावना, और शारीरिक शक्ति में क्रमिक गिरावट के साथ आपस में जुड़ जाते हैं। हालांकि डॉक्टर और शोधकर्ता लंबे समय से जानते हैं कि ये समस्याएं अक्सर एक साथ दिखाई देती हैं, लेकिन सामुदायिक परिवेश में यह पता लगाने का एक सरल तरीका ढूंढना कठिन रहा है कि कौन खराब नींद से जूझ रहा है। अधिकांश मौजूदा उपकरण लोगों से उनके चिकित्सा इतिहास या सामान्य जीवनशैली के बारे में पूछने पर निर्भर करते हैं, जो अक्सर इस विशिष्ट संबंध को अनदेखा कर देते हैं कि एक व्यक्ति भावनात्मक रूप से कैसा महसूस करता है और उसका शरीर वास्तव में कैसे चलता है।
बीजिंग स्पोर्ट्स यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक विशिष्ट समूह के लिए एक बेहतर उपकरण बनाने का लक्ष्य रखा: समुदाय में रहने वाले मध्यम आयु वर्ग और वृद्ध वयस्क जिनमें पेट के आसपास अतिरिक्त वजन है। वे यह देखना चाहते थे कि क्या मानसिक कल्याण के बारे में सरल प्रश्नों को बुनियादी शारीरिक परीक्षणों के साथ जोड़कर, यह एक स्पष्ट चित्र बना सकता है कि कौन खराब नींद से पीड़ित है। उनका लक्ष्य किसी बीमारी का निदान करना नहीं था, बल्कि एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका—एक दृश्य चार्ट (विजुअल चार्ट)—बनाना था, जो उन व्यक्तियों की पहचान करने में मदद कर सके जिन्हें अपनी नींद की आदतों के लिए आगे ध्यान देने की आवश्यकता हो सकती है।
यह अध्ययन बीजिंग के एक समुदाय में रहने वाले 45 वर्ष और उससे अधिक आयु के 212 वयस्स्कों पर केंद्रित था, जो सभी पेट की मोटापे (एब्डोमिनल ओबेसिटी) के मानदंडों को पूरा करते थे। शोधकर्ताओं ने पहले एक मानक प्रश्नावली का उपयोग करके प्रत्येक व्यक्ति की नींद की गुणवत्ता को मापा, जिसमें नींद की अवधि, सोने में लगने वाला समय और व्यक्ति कितना तरोताजा महसूस करता है, जैसे प्रश्न शामिल थे। उन्होंने पाया कि प्रतिभागियों में से आधे से अधिक, विशेष रूप से 55.2 प्रतिशत, खराब नींद का अनुभव कर रहे थे। इसे समझने के लिए, टीम ने व्यापक डेटा एकत्र किया। उन्होंने सरल, संक्षिप्त प्रश्नावली का उपयोग करके प्रतिभागियों के मूड और चिंता के स्तर के बारे में पूछा। उन्होंने शारीरिक फिटनेस को बहुत ठोस तरीकों से भी मापा: उनकी पकड़ की ताकत (ग्रिप स्ट्रेंथ) कितनी थी, वे 30 सेकंड में कितनी बार कुर्सी से उठ सकते थे, बैठे हुए वे कितनी दूर तक पहुंच सकते थे, और वे दो मिनट में कितने कदम चल सकते थे।
एक सांख्यिकीय पद्धति का उपयोग करते हुए, जिसे संभावनाओं की एक लंबी सूची में से सबसे महत्वपूर्ण सुरागों को चुनने के लिए डिज़ाइन किया गया था, शोधकर्ताओं ने अपने निष्कर्षों को सात प्रमुख कारकों तक सीमित कर दिया। इनमें व्यक्ति की आयु, चिंता और अवसाद (डिप्रेशन) की प्रश्नावली पर उनके स्कोर, और शारीरिक फिटनेस के चार विशिष्ट माप शामिल थे: ग्रिप स्ट्रेंथ, कुर्सी से उठने की क्षमता, निचले शरीर का लचीलापन, और स्टेपिंग इन प्लेस (एक ही जगह पर कदम रखना) द्वारा मापी गई कार्डियोरेस्पिरेटरी सहनशक्ति। शोधकर्ताओं ने इन सात कारकों को एक एकल दृश्य मॉडल में संयोजित किया, जिसे 'नोमोग्राम' कहा जाता है। यह चार्ट एक उपयोगकर्ता को किसी व्यक्ति के विशिष्ट उत्तरों और परीक्षण परिणामों के आधार पर अंक जोड़ने और एक एकल संख्या प्राप्त करने की अनुमति देता है, जो उस व्यक्ति के खराब नींद की संभावना का अनुमान लगाती है।
जब शोधकर्ताओं ने परीक्षण किया कि यह नया मॉडल कितनी अच्छी तरह काम करता है, तो यह एक मानक दृष्टिकोण की तुलना में काफी बेहतर साबित हुआ जो केवल आयु, लिंग और किसी व्यक्ति को होने वाली बीमारियों की संख्या जैसी बुनियादी जानकारी पर आधारित था। नया मॉडल, जिसमें मानसिक और शारीरिक फिटनेस का विवरण शामिल था, अच्छी नींद वाले और खराब नींद वाले लोगों के बीच अंतर करने में बहुत अधिक सटीक था। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि उनके मॉडल में सबसे मजबूत एकल सुराग 'डिप्रेशन के लक्षणों' का स्कोर था; इस पैमाने पर प्रत्येक अंक की वृद्धि के साथ, खराब नींद की संभावना उल्लेखनीय रूप से बढ़ जाती है। हालांकि शारीरिक फिटनेस के मापों ने अकेले विश्लेषण किए जाने पर कोई मजबूत सांख्यिकीय संबंध नहीं दिखाया, लेकिन मानसिक स्वास्थ्य डेटा के साथ मिलकर उन्होंने मूल्यवान संदर्भ प्रदान किया। साथ मिलकर, इन कारकों ने एक अधिक पूर्ण चित्र बनाया जो किसी भी एकल जानकारी की तुलना में कहीं अधिक व्यापक था।
अध्ययन के लेखक सावधानीपूर्वक यह स्पष्ट करते हैं कि यह उपकरण अभी अपने शुरुआती चरणों में है। चूंकि शोध एक ही समय में किया गया था, इसलिए यह सिद्ध नहीं किया जा सकता कि खराब फिटनेस या चिंता खराब नींद का कारण बनती है, केवल यह कि वे इस समूह में आपस में जुड़े हुए हैं। इसके अलावा, इस मॉडल का परीक्षण केवल बीजिंग में इस विशिष्ट अध्ययन में शामिल लोगों के समूह पर किया गया है। इससे पहले कि इसे डॉक्टरों या सामुदायिक स्वास्थ्य कर्मियों द्वारा व्यक्तिगत रोगियों के बारे में निर्णय लेने के लिए उपयोग किया जा सके, इसे अन्य स्थानों पर लोगों के विभिन्न समूहों पर परीक्षण करने की आवश्यकता है। हालांकि, यह कार्य एक आशाजनक दिशा प्रदान करता है: मन और शरीर दोनों को सरल, सुलभ परीक्षणों के माध्यम से देखकर, समुदायों के पास जल्द ही उन वृद्ध वयस्कों की पहचान करने का एक बेहतर तरीका हो सकता है जो नींद के संघर्ष से जूझ रहे हैं और जिन्हें सहायता की आवश्यकता हो सकती है।
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