Methods for Development and Validation of Individual- Level Clinical Prediction Models for Multi-State Processes: A Methodological Scoping Review
यह पद्धतिगत स्कोपिंग समीक्षा बहु-अवस्था प्रक्रियाओं (multi-state processes) के लिए व्यक्तिगत-स्तरीय नैदानिक भविष्यवाणी मॉडलों के विकास और सत्यापन पर 105 अध्ययनों का व्यवस्थित रूप से सारांश प्रस्तुत करती है, जो मार्कोव प्रक्रियाओं (Markov processes) के लिए मॉडल विशिष्टता में पर्याप्त प्रगति को उजागर करती है, साथ ही नमूना आकार निर्धारण, लुप्त डेटा प्रबंधन और व्यापक सत्यापन जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण कमियों की पहचान करती है।
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चिकित्सा की दुनिया में, भविष्य की भविष्यवाणी करना एक निरंतर चुनौती है। डॉक्टर अक्सर उन उपकरणों पर भरोसा करते हैं जो किसी एक घटना के होने की संभावना का अनुमान लगाते हैं, जैसे कि अगले दशक में दिल का दौरा पड़ने की संभावना। ये उपकरण रोगी की वर्तमान जानकारी—जैसे आयु, वजन या धूम्रपान की आदतें—को लेते हैं और एक जोखिम स्कोर की गणना करते हैं। हालाँकि, मानव स्वास्थ्य शायद ही कभी एक सीधी रेखा में होता है। रोगी अक्सर समय के साथ विभिन्न स्वास्थ्य अवस्थाओं के माध्यम से गुजरते हैं। एक व्यक्ति स्वस्थ हो सकता है, फिर एक पुरानी स्थिति विकसित कर सकता है, फिर एक जटिलता का सामना कर सकता है, और अंततः एक घातक अवस्था तक पहुँच सकता है। कभी-कभी, ये घटनाएँ एक-दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा करती हैं; एक रोगी किसी अन्य स्थिति के विकसित होने से पहले ही किसी एक कारण से मर सकता है। इन जटिल यात्राओं को समझने के लिए, वैज्ञानिक 'मल्टी-स्टेट मॉडल' (बहु-अवस्था मॉडल) नामक एक ढांचे का उपयोग करते हैं। इसे एक मानचित्र के रूप में समझें जो न केवल एक एकल गंतव्य को ट्रैक करता है, बल्कि उस संपूर्ण पथ को भी ट्रैक करता है जिस पर रोगी यात्रा करता है, जिसमें वे जो पड़ाव डालते हैं और जिस क्रम में वे वहाँ पहुँचते हैं, दोनों शामिल हैं। इसका लक्ष्य इस मानचित्र का उपयोग करके एक व्यक्ति के विशिष्ट भविष्य की भविष्यवाणी करना है: न केवल यह कि क्या वे बीमार होंगे, बल्कि वे अगली कौन सी अवस्था में होंगे, और वे वहां कितने समय तक रह सकते हैं।
मैनचेस्टर विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने हाल ही में यह जांचने के लिए एक अध्ययन किया कि वैज्ञानिक समुदाय इन व्यक्तिगत रोगियों के लिए इन भविष्य बताने वाले मानचित्रों को कितनी अच्छी तरह बना रहा है। उन्होंने इन जटिल मॉडलों को बनाने और परीक्षण करने के लिए उपलब्ध विधियों को देखने के लिए मौजूदा अध्ययनों की एक व्यापक समीक्षा की। शोधकर्ताओं ने हजारों शैक्षणिक शोध पत्रों की खोज की, और उन पत्रों को बाहर कर दिया जो व्यक्तिगत जोखिम पर केंद्रित नहीं थे या जो केवल स्थानिक पैटर्न जैसे विशिष्ट प्रकार के डेटा से संबंधित थे। एक कठोर स्क्रीनिंग प्रक्रिया के बाद, उन्होंने 105 ऐसे अध्ययन पहचाने जो इन मल्टी-स्टेट प्रेडिक्शन मॉडल को बनाने या परीक्षण करने के नए तरीके प्रदान करते थे। उनकी जांच से पता चला कि परिदृश्य कुछ क्षेत्रों में मजबूत है लेकिन कुछ अन्य क्षेत्रों में आश्चर्यजनक रूप से शांत है।
समीक्षा में पाया गया कि अधिकांश कार्य एक विशिष्ट प्रकार के मॉडल पर केंद्रित है जिसे 'मार्कोव प्रोसेस' (Markov process) कहा जाता है। इस दृष्टिकोण में, आगे क्या होगा इसकी भविष्यवाणी केवल रोगी की वर्तमान अवस्था पर निर्भर करती है, यह इस बात को अनदेखा करती है कि वे वहां कितने समय से हैं या वे वहां तक पहुँचने के लिए किस पथ से आए हैं। शोधकर्ताओं को इन मार्कोव मॉडलों को विकसित करने के लिए समर्पित 55 शोध पत्र मिले। इन अध्ययनों ने गणित को संभालने के लिए विभिन्न तकनीकें पेश कीं, जिसमें सबसे महत्वपूर्ण रोगी कारकों को चुनने के तरीके और डेटा के साथ मॉडलों को फिट करने के तरीके शामिल थे। 18 शोध पत्र 'सेमी-मार्कोव मॉडल' (semi-Markov models) की खोज करते हैं, जहाँ वर्तमान अवस्था में बिताया गया समय मायने रखता है, और 14 शोध पत्र 'नॉन-मार्कोव मॉडल' (non-Markov models) पर हैं, जो रोगी की यात्रा के पूर्ण इतिहास को ध्यान में रखते हैं। कुल 11 अध्ययनों की एक छोटी संख्या ने ऐसी विधियों का प्रस्ताव दिया जो इस बात के बारे में किसी विशिष्ट धारणा पर निर्भर नहीं हैं कि प्रक्रिया कैसे काम करती है, जबकि सात शोध पत्र 'स्यूडो-वैल्यूज़' (pseudo-values) नामक एक तकनीक पर केंद्रित थे, जो पूरी यात्रा का चरण-दर-चरण मॉडल बनाए बिना विशिष्ट भविष्य के समय के जोखिमों का अनुमान लगाता है।
इन मॉडलों के निर्माण में इस प्रगति के बावजूद, शोधकर्ताओं ने पाया कि पाइपलाइन के बाकी हिस्सों में महत्वपूर्ण कमियां हैं। जबकि वैज्ञानिकों ने इन जटिल मॉडलों के निर्माण के कई तरीके विकसित किए हैं, बहुत कम अध्ययनों ने यह संबोधित किया है कि उन्हें विश्वसनीय रूप से बनाने के लिए आवश्यक डेटा की सही मात्रा कैसे निर्धारित की जाए। 105 विकास-केंद्रित शोध पत्रों में से एक भी मल्टी-स्टेट भविष्यवाणियों के लिए आवश्यक नमूना आकार (sample size) की गणना करने का तरीका नहीं दिया गया था। इसी तरह, केवल दो शोध पत्रों ने सामान्य समस्या 'मिसिंग डेटा' (अपूर्ण डेटा) को संबोधित किया, जहाँ रोगी की जानकारी अधूरी होती है। समीक्षा में इन मॉडलों को परिभाषित करने वाली घटनाओं के जटिल अनुक्रम में गायब जानकारी को संभालने के मार्गदर्शन की कमी को भी उजागर किया गया।
सबसे चौंकाने वाला निष्कर्ष सत्यापन (validation) पर काम की कमी थी। भविष्यवाणी की दुनिया में, सत्यापन वह प्रक्रिया है जिससे यह जांचा जाता है कि क्या कोई मॉडल वास्तव में वास्तविक दुनिया में काम करता है। शोधकर्ताओं ने केवल चार अध्ययन पाए जो इन मल्टी-स्टेट मॉडलों को मान्य करने की विधियों पर केंद्रित थे। इन कुछ शोध पत्रों ने यह देखा कि मॉडल उच्च-जोखिम और निम्न-जोखिम वाले रोगियों के बीच अंतर करने में कितने सक्षम हैं, या उनकी अनुमानित संभावनाएँ वास्तविकता से कितनी सटीक रूप से मेल खाती हैं। लेखकों ने उल्लेख किया कि हालांकि हमारे पास इन मॉडलों को बनाने के लिए कई उपकरण हैं, लेकिन हमारे पास उन्हें परीक्षण करने के मजबूत तरीके नहीं हैं, विशेष रूप से कई अलग-अलग स्वास्थ्य अवस्थाओं और समय के साथ उनके प्रदर्शन का आकलन करने के मामले में।
समीक्षा निष्कर्ष निकालती है कि हालांकि इन जटिल स्वास्थ्य यात्राओं का वर्णन करने वाली गणितीय मशीनरी उन्नत हुई है, लेकिन नैदानिक उपयोग के लिए इन मॉडलों को सुरक्षित और विश्वसनीय बनाने हेतु आवश्यक व्यावहारिक उपकरण अभी भी अल्पविकसित हैं। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि भविष्य के कार्य को इन कमियों को भरने को प्राथमिकता देनी चाहिए। वैज्ञानिकों को यह निर्धारित करने के बेहतर तरीके बनाने की आवश्यकता है कि कितने डेटा की आवश्यकता है, लापता जानकारी को कैसे संभालना है, और सबसे महत्वपूर्ण रूप से, रोगी की देखभाल के लिए उपयोग करने से पहले इन मॉडलों का कठोरता से परीक्षण कैसे किया जाए। जब तक ये हिस्से स्थापित नहीं हो जाते, तब तक जटिल रोगों के लिए सटीक, व्यक्तिगत भविष्यवाणियाँ प्रदान करने के लिए मल्टी-स्टेट मॉडल का उपयोग करने का वादा केवल आंशिक रूप से ही साकार होता रहेगा।
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