Composite Metabolic Indices for Incident Cardiometabolic Multimorbidity: Evidence from the CHARLS and ELSA Cohorts
CHARLS और ELSA कोहॉर्ट्स के डेटा का उपयोग करने वाला यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि संयुक्त चयापचय सूचकांक, विशेष रूप से TyG-WHtR और ICMRS, कार्डियोमेटाबोलिक मल्टीमॉर्बिडिटी (cardiometabolic multimorbidity) के उद्भव से महत्वपूर्ण रूप से जुड़े हुए हैं, जिसमें TyG-WHtR सूचकांक चीनी और यूके दोनों आबादी में सबसे मजबूत और सुसंगत भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
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जैसे-जैसे लोग बूढ़े होते हैं, उनके शरीर अक्सर स्वास्थ्य संबंधी चुनौतियों के एक शांत संचय का सामना करते हैं। यह शायद कभी केवल एक चीज़ नहीं होती; इसके बजाय, उच्च रक्तचाप, टाइप 2 मधुमेह और हृदय रोग जैसी स्थितियाँ एक साथ आने की प्रवृत्ति रखती हैं, जो एक ऐसा समूह बनाती हैं जिसे डॉक्टर कार्डियोमेटाबोलिक मल्टीमोरबिडिटी (cardiometabolic multimorbidity) कहते हैं। यह संयोजन विशेष रूप से खतरनाक है क्योंकि यह शरीर को अधिक नाजुक बना देता है, मृत्यु के जोखिम को बढ़ाता है, और परिवारों एवं स्वास्थ्य प्रणालियों पर भारी बोझ डालता है। दशकों से, डॉक्टर किसी व्यक्ति के जोखिम का आकलन करने के लिए एकल मापों, जैसे कि फास्टिंग ब्लड शुगर टेस्ट या कोलेस्ट्रॉल रीडिंग, पर भरोसा करते रहे हैं। हालांकि, ये अलग-थलग आंकड़े अक्सर इस बात की पूरी तस्वीर पकड़ने में विफल रहते हैं कि समय के साथ एक व्यक्ति का चयापचय (metabolism) और शरीर की बनावट कैसे परस्पर क्रिया करती है। वैज्ञानिकों को लंबे समय से संदेह था कि इन विभिन्न संकेतों को एक एकल स्कोर में संयोजित करने से एक स्पष्ट चेतावनी प्रणाली मिल सकती है, लेकिन यह स्पष्ट नहीं था कि कौन सा संयोजन सबसे अच्छा काम करेगा या क्या एक समूह के लिए विकसित किया गया उपकरण दूसरे समूह के लिए भी काम करेगा।
इन प्रश्नों का उत्तर देने के लिए, शोधकर्ताओं ने दो विशाल, लंबे समय तक चलने वाले अध्ययनों की ओर रुख किया जो वर्षों से वृद्ध वयस्कों के जीवन को ट्रैक कर रहे हैं: एक चीन में और एक यूनाइटेड किंगडम में। दोनों देशों के हजारों प्रतिभागियों के डेटा को देखते हुए, टीम ने पांच अलग-अलग कंपोजिट स्कोर का परीक्षण करने के लिए यह प्रयास किया। इन स्कोरों को इस तरह डिज़ाइन किया गया था कि वे इस जानकारी को मिला सकें कि शरीर चीनी (sugar) और वसा (fat) को कैसे संभालता है और शरीर पर वसा कहाँ जमा है, इसके माप के साथ। शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि क्या ये संयुक्त उपकरण भविष्य में कई हृदय और चयापचय रोगों के विकसित होने की भविष्यवाणी कर सकते हैं, और क्या कोई विशिष्ट उपकरण विभिन्न संस्कृतियों और जीवन शैलियों में सबसे विश्वसनीय रूप से खड़ा हो सकता है।
इस अध्ययन में चीन के 8,682 और यूके के 2,422 वृद्ध वयस्कों का पीछा किया गया, जो अध्ययन की शुरुआत में इन संयुक्त रोगों से मुक्त थे। कई वर्षों के फॉलो-अप के दौरान, शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए निगरानी की कि किन लोगों में नए कार्डियोमेटाबोलिक मल्टीमोरबिडिटी के मामले विकसित होते हैं। उन्होंने अध्ययन की शुरुआत में प्रत्येक व्यक्ति के लिए पांच अलग-अलग जोखिम स्कोर की गणना की। एक स्कोर, जिसे TyG-WHtR के रूप में जाना जाता है, इंसुलिन प्रतिरोध के माप को व्यक्ति की कमर के आकार और ऊंचाई के अनुपात के साथ जोड़ता है। दूसरा, जिसे ICMRS कहा जाता है, एक व्यापक स्कोर है जो इंसुलिन प्रतिरोध, शरीर की बनावट और कोलेस्ट्रॉल के एक विशिष्ट असंतुलन के मानकीकृत मूल्यों को जोड़ता है। टीम ने फिर यह तुलना की कि प्रत्येक पांच स्कोर ने बीमारी की शुरुआत की कितनी अच्छी भविष्यवाणी की।
परिणामों ने दिखाया कि सभी पांच स्कोर आम तौर पर इन संयुक्त रोगों के विकसित होने के उच्च जोखिम से जुड़े थे। हालांकि, जुड़ाव की ताकत विशिष्ट स्कोर और उस देश पर काफी भिन्न थी जहाँ लोग रह रहे थे। चीनी समूह (cohort) में, पांचों में से प्रत्येक स्कोर एक मजबूत भविष्यवक्ता था। वह स्कोर जो इस समूह में सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला था, वह TyG-WHtR था; इस स्कोर के उच्चतम श्रेणी वाले लोगों में निम्नतम श्रेणी की तुलना में इन बीमारियों के विकसित होने की संभावना तीन गुना से अधिक थी। चीन में दूसरा सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला स्कोर ICMRS नामक एक स्कोर था। यूके समूह में, पैटर्न समान था लेकिन कमजोर था। जबकि TyG-WH नाइथ (TyG-WHtR) और ICMRS महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता बने रहे, अन्य में से एक स्कोर, AIP-BRI, ब्रिटिश समूह में भविष्य की बीमारी के साथ सांख्यिकीय रूप से स्पष्ट संबंध दिखाने में विफल रहा।
दोनों देशों के बीच इस मजबूती का अंतर एक प्रमुख निष्कर्ष था। शोधकर्ताओं ने पाया कि इन मेटाबॉलिक स्कोर्स और भविष्य की बीमारी के बीच का संबंध चीन में यूके की तुलना में लगातार अधिक मजबूत था। उदाहरण के लिए, उच्च TyG-WHtR स्कोर से जुड़ा जोखिम स्तर चीनी प्रतिभागियों के लिए बहुत अधिक तीव्र था। टीम ने यह देखने के लिए भी देखा कि इन स्कोर्स में बीमार होने वालों और न होने वालों के बीच अंतर करने की क्या क्षमता है। उन्होंने पाया कि ICMRS स्कोर में दोनों देशों में इन समूहों को अलग करने की समग्र रूप से सबसे अच्छी क्षमता थी, जबकि TyG-WHtR चीनी आबादी में जोखिम की पहचान करने में विशेष रूप से अच्छा था। जब शोधकर्ताओं ने यह परीक्षण किया कि क्या ये स्कोर किसी व्यक्ति की आयु, लिंग या धूम्रपान की स्थिति के आधार पर अलग तरह से काम करते हैं, तो परिणाम काफी हद तक स्थिर थे, हालांकि चीनी समूह में मोटापे और धूम्रपान की आदतों से संबंधित कुछ भिन्नताएं दिखाई दीं।
अध्ययन सुझाव देता है कि हालांकि कोई भी एक उपकरण हर स्थिति के लिए पूर्ण नहीं है, लेकिन मेटाबॉलिक डेटा को शरीर की बनावट के मापों के साथ संयोजित करना केवल रक्त परीक्षणों को देखने की तुलना में जोखिम का बेहतर दृश्य प्रदान करता है। TyG-WHtR स्कोर, जिसे मापने टेप और एक मानक रक्त परीक्षण का उपयोग करके आसानी से कैलकुलेट किया जा सकता है, एक विशेष रूप से स्थिर और शक्तिशाली उपकरण के रूप में उभरा, विशेष रूप से चीनी आबादी में। ICMRS स्कोर, जिसके लिए थोड़ा अधिक जटिल गणना की आवश्यकता होती है लेकिन जो अधिक क्षेत्र को कवर करता है, ने दोनों आबादी में जोखिम को रैंक करने की सबसे अच्छी समग्र क्षमता दिखाई। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि ये उपकरण पूर्ण चिकित्सा परीक्षण के विकल्प नहीं हैं, बल्कि उन लोगों की पहचान करने के लिए उपयोगी, कम लागत वाले स्क्रीनिंग तरीके के रूप में काम कर सकते हैं जिन्हें अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है। निष्कर्षों से पता चलता है कि जबकि ये मेटाबॉलिक संकेत सार्वभौमिक हैं, जिस तरह से वे बीमारी की भविष्यवाणी करते हैं, वह आबादी के आधार पर भिन्न हो सकता है, जिससे यह संकेत मिलता है कि जोखिम मूल्यांकन उपकरणों को अध्ययन किए जा रहे लोगों की विशिष्ट विशेषताओं के अनुसार ट्यून करने की आवश्यकता हो सकती है।
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