Correlation between the Rothman index and early postoperative complications in elderly patients with hip fracture

हर साल, लाखों बुजुर्ग लोग कूल्हे की हड्डी टूटने (ब्रोकन हिप) का शिकार होते हैं, एक ऐसी चोट जो अचानक प्रहार करती है और उनके जीवन पर गहरा निशान छोड़ देती है। इस समूह के लिए, हड्डी को ठीक करने के लिए की जाने वाली सर्जरी केवल एक कठिन यात्रा की शुरुआत मात्र है। असली खतरा अक्सर ऑपरेशन के तुरंत बाद के दिनों में होता है, जब शरीर, जो पहले से ही उम्र के कारण कमजोर हो चुका है, भ्रम (confusion), फेफड़ों के संक्रमण या रक्त के थक्कों जैसी संभावित जटिलताओं की लहर से लड़ने के लिए संघर्ष करता है। ये शुरुआती बाधाएं रिकवरी को पटरी से उतार सकती हैं, अस्पताल में रुकने की अवधि को बढ़ा सकती हैं, और सबसे खराब मामलों में, घातक भी साबित हो सकती हैं। दशकों से, डॉक्टर यह अनुमान लगाने के लिए मानक चेकलिस्ट और अनुभव पर भरोसा करते रहे हैं कि किसे इन जोखिमों का सामना करना पड़ सकता है, लेकिन मानव शरीर जटिल है, और लक्षणों की एक साधारण सूची उन सूक्ष्म संकेतों को नहीं पकड़ पाती जो एक मरीज के संघर्ष करने की स्थिति को दर्शाते हैं। चिकित्सा जगत लंबे समय से एक ऐसा तरीका खोजने की कोशिश कर रहा था जिससे एक संपूर्ण चित्र देखा जा सके—एक एकल, स्पष्ट माप जो यह बता सके कि त्वचा पर चीरा लगने से पहले ही मरीज का शरीर कितनी अच्छी तरह कार्य कर रहा है।

लगभग छह सौ बुजुर्ग मरीजों पर आधारित एक हालिया अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने यह परीक्षण करने के लिए एक विशिष्ट उपकरण जिसे 'रोथमैन इंडेक्स' (Rothman Index) कहा जाता है, का उपयोग किया ताकि यह देखा जा सके कि क्या यह इस कमी को पूरा कर सकता है। यह इंडेक्स कोई एकल परीक्षण नहीं है, बल्कि एक व्यापक स्कोर है जो बाईस अलग-अलग सूचनाओं को जोड़ता है, जिसमें हृदय गति और रक्तचाप जैसे महत्वपूर्ण संकेत (vital signs) से लेकर प्रयोगशाला के परिणाम और यहाँ तक कि नर्सों द्वारा किए गए दैनिक अवलोकन भी शामिल हैं। यह सौ (100) के पूर्ण स्कोर से शुरू होता है और प्रत्येक समस्या के संकेत के लिए अंक घटाता है, जिसका अर्थ है कि कम संख्या एक ऐसे शरीर को दर्शाती है जो अपनी क्षमता के अंतिम स्तर पर चल रहा है और जिसमें परेशानी का जोखिम अधिक है। शोधकर्ता यह जानना चाहते थे कि क्या यह स्कोर केवल आयु या अन्य सामान्य कारकों को देखने की तुलना में यह बेहतर भविष्यवाणी कर सकता है कि सर्जरी के बाद कौन बीमार पड़ेगा। उनका लक्ष्य एक नया प्रकार का मानचित्र भी बनाना था, जो पोषण और दुर्बलता (frailty) के अन्य महत्वपूर्ण मापों के साथ रोथमैन इंडेक्स को जोड़कर एक दृश्य मार्गदर्शिका प्रदान करे, ताकि डॉक्टर मरीज के ऑपरेशन थिएटर में प्रवेश करने से पहले बेहतर निर्णय ले सकें।

यह अध्ययन एक एकल अस्पताल में आयोजित किया गया था, जहाँ टीम ने 2021 से 2025 के बीच कूल्हे के फ्रैक्चर के लिए सर्जरी कराने वाले 582 वृद्ध वयस्कों के रिकॉर्ड की समीक्षा की। अपने निष्कर्षों को ठोस बनाने के लिए, उन्होंने समूह को दो सेटों में विभाजित किया: एक बड़ा समूह जिसका उपयोग मॉडल बनाने के लिए किया गया और एक छोटा समूह जिसका उपयोग इसका परीक्षण करने के लिए किया गया। उन्होंने प्रत्येक मरीज के बारे में व्यापक डेटा एकत्र किया, जिसमें उनका मेडिकल इतिहास, उपयोग किए गए एनेस्थीसिया का प्रकार, सर्जरी के दौरान हुआ रक्त का नुकसान, और सूजन एवं पोषण संबंधी स्वास्थ्य को मापने वाले विशिष्ट रक्त परीक्षण शामिल थे। उन्होंने 'मॉडिफाइड फाइव-आइटम फ्रैलिटी इंडेक्स' (modified five-item frailty index) पर बारीकी से ध्यान दिया, जो मधुमेह या हार्ट फेलियर जैसी किसी मरीज की प्रमुख स्वास्थ्य समस्याओं की गिनती करने का एक त्वरित तरीका है, और 'प्रोग्नोस्टिक न्यूट्रिशनल इंडेक्स' (prognostic nutritional index), जो रक्त प्रोटीन और श्वेत रक्त कोशिकाओं के आधार पर यह मापता है कि मरीज का पोषण स्तर कैसा है।

जब शोधकर्ताओं ने परिणामों का विश्लेषण किया, तो उन्होंने पाया कि लगभग 28 प्रतिशत मरीजों में उनकी सर्जरी के पंद्रह दिनों के भीतर कोई जटिलता विकसित हुई। रोथमैन इंडेक्स अपने आप में एक शक्तिशाली भविष्यवक्ता (predictor) सिद्ध हुआ। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह स्कोर परिणामों से मजबूती से जुड़ा हुआ था: जिन मरीजों का स्कोर कम था, उनमें जटिलताओं का सामना करने की संभावना बहुत अधिक थी। विशेष रूप से, 48.5 का स्कोर एक महत्वपूर्ण विभाजक रेखा के रूप में उभरा। इस सीमा से नीचे स्कोर करने वाले मरीजों को काफी अधिक जोखिम का सामना करना पड़ा, जबकि इससे ऊपर वाले मरीज आम तौर पर सुरक्षित थे। इस इंडेक्स ने सफलतापूर्वक उन अधिकांश मरीजों की पहचान की जिन्हें जटिलताओं का सामना करना पड़ा, जिससे पता चलता है कि यह उस शारीरिक तनाव (physiological stress) को पकड़ लेता है जिसे अन्य एकल माप शायद छोड़ दें।

हालाँकि, यह अध्ययन केवल एक संख्या के परीक्षण से कहीं आगे गया। शोधकर्ताओं ने पाया कि रोथमैन इंडेक्स ही एकमात्र कारक नहीं था। जब उन्होंने इसे अन्य स्वतंत्र जोखिम कारकों के साथ जोड़ा, तो तस्वीर और भी स्पष्ट हो गई। उन्होंने पाया कि बढ़ती उम्र, पूर्व-मौजूदा स्वास्थ्य समस्याओं की उच्च श्रेणी, दुर्बलता के संकेतकों की अधिक संख्या, और कम पोषण स्कोर, सभी ने स्वतंत्र रूप से परेशानी के जोखिम को बढ़ाया। दिलचस्प बात यह है कि सर्जरी के प्रकार ने भी प्रभाव डाला; जिन मरीजों का 'इंटरनल फिक्सेशन' (internal fixation) हुआ था, जहाँ हड्डी को धातु से स्थिर किया जाता है, उन्हें 'हिप रिप्लेसमेंट' की तुलना में अधिक जोखिमों का सामना करना पड़ा, संभवतः इसलिए क्योंकि पहले वाले मामले में सीमित गतिशीलता और बिस्तर पर आराम की लंबी अवधि की आवश्यकता होती है।

इस जटिल कारकों के जाल को एक व्यस्त डॉक्टर के लिए उपयोगी बनाने के लिए, टीम ने एक 'नोमोग्राम' (nomogram) तैयार किया, जो अनिवार्य रूप से एक दृश्य कैलकुलेटर है। एक जटिल समीकरण के बजाय, यह उपकरण चार्ट की कई रेखाओं जैसा दिखता है। एक डॉक्टर बस चार्ट पर मरीज की आयु, उनका रोथमैन स्कोर, उनकी दुर्बलता की संख्या और उनकी पोषण स्थिति को ढूँढता है, प्रत्येक के लिए अंक प्राप्त करने के लिए एक रेखा खींचता है, उन्हें जोड़ता है, और अंतिम परिणाम पढ़ता है: वह सटीक संभावना कि मरीज को जटिलता का सामना करना पड़ेगा। यह मॉडल उल्लेखनीय रूप से सटीक था। जिस समूह का उपयोग इसे बनाने के लिए किया गया था, उसमें मॉडल ने 0.953 के 'एरिया अंडर द कर्व' (area under the curve) के साथ उच्च भविष्य कहनेवाला सटीकता प्रदर्शित की, और जब दूसरे समूह पर इसका परीक्षण किया गया, तो इसने अपने उच्च प्रदर्शन के स्तर को बनाए रखा। भविष्यवाणियाँ वास्तविक परिणामों से इतनी करीब से मेल खाती थीं कि मॉडल में कोई भी संकेत नहीं मिला कि यह केवल एक संयोग या विशिष्ट डेटा के लिए अत्यधिक अनुकूलित (overfitted) है।

इस कार्य के निहितार्थ व्यावहारिक और तत्काल हैं। रोथमैन इंडेक्स को एक तीव्र स्क्रीनिंग टूल के रूप में उपयोग करके, अस्पताल ऑपरेशन टेबल तक पहुँचने से पहले ही उच्च-जोखिम वाले मरीजों की पहचान कर सकते हैं। यह चिकित्सा टीमों को जल्दी हस्तक्षेप करने की अनुमति देता है, जैसे कि पोषण को अनुकूलित करना, मौजूदा बीमारियों का अधिक आक्रामक तरीके से प्रबंधन करना, या सर्जरी के बाद अतिरिक्त निगरानी की तैयारी करना। अध्ययन बताता है कि हालांकि कोई भी उपकरण पूर्ण परिणाम की गारंटी नहीं दे सकता, लेकिन जोखिम का आकलन करने के लिए एक स्पष्ट, डेटा-संचालित तरीका देखभाल के लिए एक व्यक्तिगत दृष्टिकोण की अनुमति देता है। यह चर्चा को एक वृद्ध मरीज के लचीलेपन के बारे में एक सामान्य अनुमान से बदलकर उनकी जरूरतों की एक विशिष्ट, मात्रात्मक समझ की ओर ले जाता है। शोधकर्ता स्वीकार करते हैं कि उनका कार्य एक एकल अस्पताल पर आधारित है और इन निष्कर्षों को हर जगह प्रमाणित करने के लिए बड़े, अधिक विविध समूहों के साथ भविष्य के अध्ययनों की आवश्यकता है। फिर भी, प्रस्तुत साक्ष्य एक आशाजनक मार्ग प्रदान करते हैं, जो महत्वपूर्ण संकेतों और प्रयोगशाला परिणामों के संग्रह को एक स्पष्ट संकेत में बदल देते हैं जो उनके जीवन के सबसे महत्वपूर्ण क्षणों के दौरान सबसे कमजोर मरीजों की रक्षा करने में मदद कर सकता है।