Case Spectrum, Temporal Dynamics, and Free-Text–Coded Causes of Birth Defects and Stillbirths in a Tertiary Hospital in Northern China (2019–2025): A Dual-Registry Reanalysis
यह अध्ययन जन्म दोषों और मृत जन्मों (stillbirths) के नैदानिक स्पेक्ट्रम को स्पष्ट करने के लिए उत्तरी चीन के एक तृतीयक अस्पताल (2019-2025) के दोहरी-पंजीकरण डेटा का पुनर्र्विश्लेषण करता है, जो हृदय-दोष-आधारित विसंगति प्रोफाइल और बढ़ते मृत जन्म के रुझान को प्रकट करता है, साथ ही मृत जन्म के कारणों को वर्गीकृत करने में मुक्त-पाठ कोडिंग (free-text coding) की सीमाओं को भी रेखांकित करता है।
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हर साल, दुनिया भर के अस्पताल मानव जीवन के सबसे संवेदनशील क्षणों के अंतिम चेकपॉइंट के रूप में कार्य करते हैं: एक नए बच्चे का आगमन और गर्भपात का हृदयविदारक नुकसान। प्रसूति विज्ञान (ऑब्स्टेट्रिक्स) के शांत गलियारों में, दो अलग-अलग लेकिन गहराई से जुड़े हुए किस्से सामने आते हैं। एक कहानी उन बच्चों की है जो संरचनात्मक भिन्नताओं, जिन्हें जन्म दोष (बर्थ डिफेक्ट्स) के रूप में जाना जाता है, के साथ पैदा होते हैं, जबकि दूसरी कहानी उन गर्भधारणों की है जो बच्चे के पहला सांस लेने से पहले ही समाप्त हो जाते हैं, जिन्हें मृत जन्म (स्टिलबर्थ) के रूप में जाना जाता है। दशकों से, सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारी इन कहानियों को समझने के लिए, साल दर साल उन्हें गिनने की कोशिश करते रहे हैं ताकि रुझानों को पहचाना जा सके और बेहतर देखभाल की योजना बनाई जा सके। हालाँकि, ये गणनाएँ अक्सर सारांश रिपोर्टों से आती हैं जो हाशिए पर लिखे गए बिखरे हुए, मानवीय विवरणों को छिपा देती हैं। जब कोई डॉक्टर किसी निदान या कठिन प्रसव के कारण को लिखता है, तो वे अक्सर एक सख्त कोड के बजाय मुक्त-रूप पाठ (फ्री-फॉर्म टेक्स्ट) का उपयोग करते हैं। यह हमारी समझ में एक अंतराल छोड़ देता है, जहाँ माताओं और बच्चों के साथ वास्तव में क्या हो रहा है, इसके वास्तविक पैटर्न सूचना के रिकॉर्ड किए जाने के तरीके के कारण आंशिक रूप से अस्पष्ट रह जाते हैं।
उत्तरी चीन के एक प्रमुख अस्पताल के शोधकर्ताओं की एक टीम ने सारांश संख्याओं से परे देखने और मूल, हस्तलिखित शैली के रिकॉर्ड को पढ़ने का निर्णय लिया ताकि वे देख सकें कि वे क्या प्रकट करते हैं। उन्होंने 2019 से 2025 की एक विशिष्ट अवधि पर ध्यान केंद्रित किया, दो अलग-अलग अस्पताल लॉग से डेटा एकत्र किया: एक जन्म दोष वाले बच्चों के लिए और दूसरा मृत जन्मों के लिए। उनका लक्ष्य केवल मामलों को गिनना नहीं था, बल्कि डेटा को साफ करना, डुप्लिकेट को हटाना और मुक्त-पाठ नोट्स को स्पष्ट चिकित्सा श्रेणियों में बदलना था। ऐसा करके, वे अपने समुदाय के सामने आने वाली समस्याओं के वास्तविक स्वरूप को देखना चाहते थे, जैसे कि माताओं की आयु या हृदय संबंधी समस्याओं या अन्य विसंगतियों के विशिष्ट प्रकार जो सबसे अधिक दिखाई देते हैं।
शोधकर्ताओं ने अस्पताल के अभिलेखागारों से हजारों व्यक्तिगत रिकॉर्ड एकत्र करके शुरुआत की। उन्होंने सावधानीपूर्वक किसी भी डुप्लिकेट प्रविष्टि को हटाया और गोपनीयता की रक्षा के लिए नाम और पते हटा दिए, जिससे केवल चिकित्सा तथ्य शेष रहे। उन्हें जन्म दोषों के साथ पैदा हुए 492 रिकॉर्ड और 1,416 मृत जन्मों के रिकॉर्ड मिले। जब उन्होंने माताओं को देखा, तो उन्होंने पाया कि औसत आयु दोनों समूहों के लिए उल्लेखनीय रूप से समान थी, जो लगभग 30 वर्ष के आसपास थी। हालाँकि, आयु समूहों पर करीब से नज़र डालने पर एक सूक्ष्म अंतर दिखाई दिया: मृत जन्म का अनुभव करने वाली माताएं, जन्म दोष वाले बच्चे वाली माताओं की तुलना में, बहुत कम उम्र की या 35 वर्ष से अधिक आयु की होने की थोड़ी अधिक संभावना रखती थीं। हानि का समय भी एक स्पष्ट कहानी बताता था; जन्म दोष वाले बच्चे, औसतन, मृत जन्म के रूप में दर्ज किए गए बच्चों की तुलना में गर्भावस्था के उत्तरार्ध में पैदा हुए या खो दिए गए, जो इस चिकित्सा वास्तविकता के अनुरूप है कि कुछ स्थितियाँ गर्भावस्था को आगे बढ़ने की अनुमति देती हैं।
सबसे चौंकाने वाले निष्कर्षों में से एक तब सामने आया जब शोधकर्ताओं ने दोषों के प्रकारों का मानचित्र तैयार किया। जन्म दोषों वाले बच्चों में, हृदय संबंधी समस्याएं सबसे आम समस्या थीं, जो सभी मामलों में लगभग एक-पांच भाग में दिखाई दीं। इसके बाद अन्य स्थितियों का एक बड़ा समूह था जो किसी एक श्रेणी में सटीक रूप से फिट नहीं बैठती थीं, और फिर कटे हुए होंठ या ताल (कलेफ्ट लिप या पैलेट) जैसी समस्याएं थीं। जब उन्होंने मृत जन्मों की ओर अपना ध्यान केंद्रित किया, तो उन्हें एक बहुत बड़ी चुनौती का सामना करना पड़ा। डॉक्टरों ने नुकसान के कारणों को लिखा था, लेकिन 60 प्रतिशत से अधिक मामलों में, नोट्स वर्गीकरण के लिए बहुत अस्पष्ट थे। "लेबर इंडक्शन" (प्रसव प्रेरण) या "गर्भाशय का निशान" (स्कार्ड यूटरस) जैसे वाक्यांश अक्सर दिखाई दिए, लेकिन वे वास्तविक मृत्यु के कारण के बजाय एक प्रक्रिया या इतिहास का वर्णन करते थे। जब शोधकर्ताओं ने शेष रिकॉर्ड में स्पष्ट कारण खोजने में सफलता प्राप्त की, तो भ्रूण की विकृति (फेटल मैलफॉर्मेशन) अग्रणी कारण थी, जिसके बाद प्लेसेंटा या गर्भनाल (अम्बिलिकल कॉर्ड) की समस्याएं थीं।
समय के साथ संख्याओं की कहानी भी उतनी ही जटिल थी। जन्म दोषों के साथ पैदा हुए बच्चों की संख्या बिना किसी स्पष्ट, स्थिर वृद्धि या गिरावट के साल-दर-साल उतार-चढ़ाव करती रही। इसके विपरीत, मृत जन्मों की संख्या ने एक अलग कहानी सुनाई। 2020 से 2024 तक, मृत जन्मों की संख्या लगातार बढ़ती रही, जो 177 से बढ़कर 304 के शिखर तक पहुँच गई। यह ऊपर की ओर रुझान तीव्र और निरंतर था। हालाँकि, 2025 में, संख्या में महत्वपूर्ण गिरावट आई, जिससे पिछले वर्षों के पैटर्न का उल्लंघन हुआ। यह सुझाव देता है कि यह वृद्धि अस्पताल की जनसंख्या में एक स्थायी बदलाव नहीं थी, बल्कि शायद मामलों की एक अस्थायी वृद्धि या उनके रिपोर्ट किए जाने और संदर्भित किए जाने के तरीके में बदलाव था।
शोधकर्ताओं ने यह भी देखा कि बच्चों के जन्म से पहले क्या हो रहा था। जन्म दोषों वाले बच्चों के रिकॉर्ड में, उन्होंने पाया कि अधिकांश माताओं के पास फोलिक एसिड लेने का दस्तावेजी प्रमाण था, जो एक ऐसा विटामिन है जो कुछ जन्म दोषों को रोकने में मदद करने के लिए जाना जाता है। इसके अलावा, जब किसी दोष का निदान किया गया, तो रिकॉर्ड से पता चला कि अधिकांश मामलों में, सावधानीपूर्वक विचार के बाद गर्भावस्था को जानबूझकर समाप्त कर दिया गया था, न कि बच्चे के जन्म लेने और फिर गुजर जाने के बाद। यह इस बात को रेखांकित करता है कि अस्पताल का रजिस्ट्री व्यापक परिणामों को कैप्चर करता है, जिसमें जन्म से पहले प्रबंधित किए गए मामले भी शामिल हैं।
अंततः, कच्चे डेटा के इस गहन विश्लेषण ने पुष्टि की कि इस क्षेत्र में हृदय संबंधी दोष सबसे आम विसंगति हैं, लेकिन इसने एक महत्वपूर्ण अंध बिंदु (ब्लिंड स्पॉट) को भी उजागर किया। जबकि मेडिकल टीम हृदय संबंधी मुद्दों को स्पष्ट रूप से पहचान सकती थी, उन्हें अधिकांश मृत जन्मों के सटीक कारण का पता लगाने में संघर्ष करना पड़ा क्योंकि लिखित नोट्स में विशिष्ट विवरणों की कमी थी। अध्ययन का सुझाव है कि इन नुकसानों को वास्तव में समझने और रोकने के लिए, अस्पतालों को मृत जन्मों के कारणों को लिखने के तरीके में सुधार करने की आवश्यकता है, सामान्य विवरणों से आगे बढ़कर विशिष्ट जैविक कारणों का नाम देने की आवश्यकता है, जैसे कि प्लेसेंटा संबंधी समस्याएं या उच्च रक्तचाप। ऐसा करके, वे अस्पष्ट नोट्स को स्पष्ट डेटा में बदल सकते हैं, जिससे डॉक्टर सही समस्याओं के लिए सही समाधानों को लक्षित कर सकें। यह कार्य इस बात की याद दिलाता है कि हर सांख्यिकी के पीछे एक विशिष्ट चिकित्सा कहानी होती है, और केवल उन कहानियों को सावधानीपूर्वक पढ़कर ही हम माताओं और उनके बच्चों के लिए एक बेहतर भविष्य लिखने की आशा कर सकते हैं।
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