Prognostication of Breast Cancer Patients Using the Nottingham Prognostic Index in Kenyatta National Hospital
केन्याटा नेशनल हॉस्पिटल के इस रेट्रोस्पेक्टिव अध्ययन में पाया गया कि हालांकि नॉटिंगहैम प्रोग्नोस्टिक इंडेक्स केन्याई स्तन कैंसर के रोगियों में ट्यूमर की विशेषताओं के साथ महत्वपूर्ण रूप से सह-संबंधित है, लेकिन यह उनके वास्तविक 5-वर्षीय उत्तरजीविता (सर्वाइवल) दर को व्यवस्थित रूप से कम आंकता है, जो नियमित नैदानिक उपयोग से पहले जनसंख्या-विशिष्ट सत्यापन की आवश्यकता का सुझाव देता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
स्तन कैंसर एक ऐसी बीमारी है जिसमें स्तन की कोशिकाएं अनियंत्रित रूप से बढ़ने लगती हैं, और एक मरीज कितनी अच्छी तरह ठीक होता है, यह अक्सर निदान के समय ट्यूमर की विशिष्ट विशेषताओं पर निर्भर करता है। डॉक्टर लंबे समय से भविष्य का अनुमान लगाने के लिए उपकरणों का उपयोग करते रहे हैं, जिसमें ट्यूमर के आकार, कोशिकाओं के विभाजन की गति और क्या कैंसर पास की लिम्फ नोड्स (lymph nodes) में फैल गया है जैसे कारकों के आधार पर जीवित रहने की संभावना का आकलन किया जाता है। ऐसा ही एक उपकरण, जिसे नॉटिंगहैम प्रोग्नोस्टिक इंडेक्स (Nottingham Prognostic Index) के रूप में जाना जाता है, मरीजों को अच्छे, मध्यम या खराब दृष्टिकोण वाले समूहों में वर्गीकृत करने के लिए पश्चिम में विकसित किया गया था। यह इन शारीरिक मापों को एक एकल स्कोर में संयोजित करके काम करता है जो यह बताता है कि निदान के बाद एक व्यक्ति कितने समय तक जीवित रह सकता है। हालांकि, ये उपकरण पश्चिमी आबादी के डेटा का उपयोग करके बनाए गए थे, और यह स्पष्ट नहीं है कि वे दुनिया के अन्य हिस्सों में भी उसी तरह काम करते हैं या नहीं, जहाँ आनुवंशिकी, पर्यावरण और उपचार तक पहुँच काफी भिन्न हो सकती है।
केन्या में, स्तन कैंसर महिलाओं को प्रभावित करने वाला सबसे आम कैंसर है, फिर भी कई मरीज अस्पताल में बीमारी के उन्नत चरण (advanced stage) में पहुँचते हैं। Kenyatta National Hospital में, शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह परीक्षण करने का निर्णय लिया कि क्या मानक पश्चिमी पूर्वानुमान उपकरण उनके स्थानीय मरीजों के भविष्य का सटीक रूप से पूर्वानुमान लगा सकता है। उन्होंने 2kiem 2010 और 2016 के बीच स्तन कैंसर से निदान की गई 258 महिलाओं के मेडिकल रिकॉर्ड की समीक्षा की। टीम ने महिलाओं की आयु, उनके ट्यूमर के आकार और प्रकार, कैंसर लिम्फ नोड्स में फैला या नहीं, और उन्हें कौन सा उपचार मिला, इसका विवरण एकत्र किया। मानक सूत्र का उपयोग करके, उन्होंने प्रत्येक महिला के लिए एक प्रोग्नोस्टिक स्कोर की गणना की और उसे तीन श्रेणियों में से एक में रखा: अच्छे दृष्टिकोण वाले, मध्यम दृष्टिकोण वाले, या खराब दृष्टिकोण वाले। इसके बाद उन्होंने टूल द्वारा किए गए पूर्वानुमान की तुलना पांच साल की अवधि के दौरान वास्तव में हुई घटनाओं से की।
परिणामों ने भविष्यवाणी और वास्तविकता के बीच एक चौंकाने वाला अंतर प्रकट किया। हालांकि टूल ने सही ढंग से पहचाना कि बड़े ट्यूमर, कोशिका असामान्यता के उच्च ग्रेड और लिम्फ नोड्स में प्रसार खराब परिणामों से जुड़े थे, लेकिन वास्तविक जीवित रहने की दर टूल के सुझाव से कहीं अधिक थी। वास्तव में, अध्ययन की महिलाएं हर एक समूह में टूल द्वारा अनुमानित समय से अधिक समय तक जीवित रहीं। यह अंतर उन महिलाओं के लिए सबसे अधिक नाटकीय था जिन्हें टूल ने खराब प्रोग्नोसिस (poor prognosis) के रूप में लेबल किया था; जबकि इंडेक्स ने पांच साल के जीवित रहने की बहुत कम संभावना (31.6%) का सुझाव दिया था, इस समूह के लिए वास्तविक जीवित रहने की दर अपेक्षित दर से लगभग तीन गुना अधिक (94.5%) थी। मध्यम और अच्छे प्रोग्नोसिस वाले लोगों के लिए भी, महिलाएं मानक मॉडल की अपेक्षा से अधिक समय तक जीवित रहीं। यद्यपि टूल के व्यक्तिगत घटक प्रोग्नोसिस के साथ सह-संबंधित थे, लेकिन अंतिम स्कोर विभिन्न समूहों के बीच जीवित रहने के परिणामों के बीच अंतर करने में विफल रहा; सांख्यिकीय विश्लेषण ने अच्छे, मध्यम और खराब प्रोग्नोस्टिक समूहों के बीच औसत जीवित रहने की दर में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं दिखाया। यह सुझाव देता है कि हालांकि टूल ट्यूमर की जीव विज्ञान के आधार पर मरीजों को रैंक कर सकता है, लेकिन इसने इस विशिष्ट आबादी में वास्तविक जीवित रहने के अंतर का पूर्वानुमान लगाने की अपनी क्षमता खो दी।
यह कम अनुमान आधुनिक उपचारों की प्रभावशीलता के कारण प्रतीत होता है जो अस्पताल में उपलब्ध हैं। अध्ययन की लगभग सभी महिलाओं को एडजुवेंट थेरेपी (adjuvant therapy) प्राप्त हुई, जिसमें सर्जरी के बाद शेष कैंसर कोशिकाओं को मारने के लिए कीमोथेरेपी या रेडिएशन जैसे उपचार शामिल हैं। शोधकर्ताओं का सुझाव है कि दशकों पहले विकसित किया गया यह पूर्वानुमान उपकरण इन समकालीन उपचारों की शक्ति को पूरी तरह से ध्यान में नहीं रखता है। यह टूल उस समय के डेटा पर बनाया गया था जब ऐसे उपचार इतने सामान्य या प्रभावी नहीं थे, जिससे यह उन मरीजों के लिए अत्यधिक निराशावादी हो जाता है जिन्हें पूर्ण चिकित्सा देखभाल प्राप्त होती है। इसके अतिरिक्त, अध्ययन ने इस बात पर प्रकाश डाला कि केन्या में अधिकांश मरीज अभी भी उन्नत बीमारी के साथ आते हैं, जिनमें से आधे से अधिक स्टेज तीन (stage three) पर पहुँचते हैं, जो स्क्रीनिंग कार्यक्रमों की कमी और शीघ्र पहचान में बाधाओं को दर्शाता है।
अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि पूर्वानुमान उपकरण के घटक ट्यूमर की जीव विज्ञान को समझने के लिए उपयोगी हैं, लेकिन अंतिम स्कोर का उपयोग केन्या में मरीजों के लिए नियमित नैदानिक निर्णय लेने हेतु नहीं किया जाना चाहिए। टूल एक भयावह भविष्य का सुझाव देता है जो आधुनिक देखभाल प्राप्त करने वाले मरीजों की वास्तविकता से मेल नहीं खाता है। लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि इससे पहले कि इस इंडेक्स पर इस क्षेत्र के मरीजों के उपचार की योजना बनाने के लिए भरोसा किया जा सके, इसे विशेष रूप से केन्याई आबादी के लिए मान्य (validate) करने की आवश्यकता है। जब तक ऐसा नहीं होता, डॉक्टरों को टूल द्वारा मापे गए व्यक्तिगत कारकों पर भरोसा करना चाहिए, यह पहचानते हुए कि मानक पश्चिमी मॉडल पूर्वी अफ्रीका की महिलाओं के लिए पूरी कहानी नहीं बता सकता है।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।