Daily living activities as predictors of heart disease in elderly people: A population based case control study

तकनीकी सारांश: बुजुर्गों में हृदय रोग के भविष्यवक्ता के रूप में दैनिक जीवन की गतिविधियाँ (Daily Living Activities)

समस्या विवरण
हृदय रोग वृद्ध वयस्कों में रुग्णता (morbidity) और मृत्यु दर का एक प्रमुख कारण बना हुआ है, जो अक्सर सह-रुग्णताओं (comorbidities) और कार्यात्मक अक्षमताओं के कारण बढ़ जाता है। जबकि व्यापक साहित्य हृदय रोग (CVD) और उसके बाद दैनिक जीवन की गतिविधियों (ADL) में गिरावट के बीच संबंध स्थापित करता है, इसके विपरीत संबंध—कि क्या दैनिक गतिविधियों में कठिनाइयाँ हृदय रोग के विकास के लिए एक स्वतंत्र भविष्यवक्ता (predictor) के रूप में कार्य कर सकती हैं—कम स्पष्ट है। अधिकांश पिछले अध्ययनों ने ADL गिरावट को क्रोनिक बीमारी के परिणाम के रूप में माना है, न कि एक संभावित प्रारंभिक चेतावनी संकेत के रूप में। यह अध्ययन एक बुजुर्ग आबादी के भीतर, विशेष रूप से मशहद, ईरान में नियमित जेरियाट्रिक देखभाल के संदर्भ में, ADL प्रदर्शन और हृदय रोग के जोखिम के बीच संबंध की जांच करके इस अंतर को संबोधित करता है।

कार्यप्रणाली (Methodology)
इस अध्ययन में सिना हेल्थ इंफॉर्मेशन सिस्टम (SINAEHR) के डेटा का उपयोग करते हुए एक जनसंख्या-आधारित केस-कंट्रोल डिजाइन अपनाया गया, जो 1 मार्च, 2017 से 11 मई, 2025 की अवधि को कवर करता है।

• प्रतिभागी: अंतिम नमूने में 7,572 बुजुर्ग व्यक्ति (आयु ≥60 वर्ष) शामिल थे, जिन्हें समान रूप से दो समूहों में विभाजित किया गया था: एक केस समूह (3,786 प्रतिभागी जिन्हें हृदय रोग (ICD-10 कोड I20–I25) का निदान किया गया था) और एक कंट्रोल समूह (3,786 प्रतिभागी जिन्हें हृदय रोग नहीं था)। कंट्रोल्स को आयु, लिंग और निवास स्थान के आधार पर केस के साथ रैंडमली मैच किया गया था।
• डेटा स्रोत: ADL स्कोर, जनसांख्यिकी और सह-रुग्णताओं सहित सभी चरों (variables) को सीधे इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड से निकाला गया था। जिन व्यक्तियों का ADL डेटा या जनसांख्यिकीय क्षेत्र अपूर्ण थे, उन्हें बाहर कर दिया गया।
• मापन: ADL का मूल्यांकन 'काट्ज़ इंडेक्स' (Katz Index) का उपयोग करके किया गया था, जो छह मुख्य कौशलों का मूल्यांकन करता है: स्नान करना, कपड़े पहनना, स्थानांतरण (transferring), शौचालय का उपयोग, भोजन करना और नियंत्रण (continence)। स्कोर 0 (पूर्ण निर्भरता) से 6 (पूर्ण स्वतंत्रता) तक होता है। मूल्यांकन स्वास्थ्य प्रणाली में प्रथम पंजीकरण के समय दर्ज किया गया था, जो हृदय रोग के निदान के दस्तावेजीकरण से पूर्व का था।
• सांख्यिकीय विश्लेषण: डेटा का विश्लेषण Stata संस्करण 16 का उपयोग करके किया गया। द्विविचर संबंधों (bivariate relationships) के लिए ची-स्क्वायर (Chi-square) परीक्षणों का उपयोग किया गया। संभावित कन्फाउंडर्स (confounders) जैसे कि आयु, BMI, शिक्षा, व्यवसाय, निवास और विभिन्न सह-रुग्णताओं (जैसे उच्च रक्तचाप, मधुमेह, कैंसर) को नियंत्रित करने के लिए अनिवरतीय (univariate) और बहुविवरतीय (multivariable) लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करके एडजस्टेड ऑड्स रेशियो (aOR) और 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल (CI) की गणना की गई।

मुख्य परिणाम
अध्ययन ने कार्यात्मक अक्षमता और हृदय रोग के जोखिम के बीच महत्वपूर्ण संबंधों की पहचान की, यहाँ तक कि अन्य कारकों के समायोजन के बाद भी:

• ADL अक्षमता: ADL अक्षमता और हृदय रोग के बीच एक डोज़-रिस्पॉन्स (dose-response) संबंध पाया गया। कार्यात्मक स्वतंत्रता वाले प्रतिभागियों की तुलना में, मध्यम अक्षमता वाले लोगों में हृदय रोग की संभावना अधिक थी (aOR 1.49; 95% CI 1.18–1.88), जबकि गंभीर अक्षमता वाले लोगों में हृदय रोग की संभावना काफी अधिक थी (aOR 2.78; 95% CI 2.22–3.49)।
• जनसांख्यिकी और सह-रुग्णताएँ:
  • आयु: ≥80 वर्ष की आयु वाले प्रतिभागियों में हृदय रोग की संभावना अधिक थी (aOR 1.43)।
  • BMI: मोटापा (BMI ≥30 kg/m²) बढ़े हुए जोखिम से जुड़ा था (aOR 1.35)।
  • सह-रुग्णताएँ: उच्च रक्तचाप (aOR 2.64) और कैंसर (aOR 2.08) ने अध्ययन किए गए सह-रुग्णताओं में हृदय रोग के साथ सबसे मजबूत संबंध दिखाया। मधुमेह, हाइपरलिपिडेमिया, थायराइड विकार और अवसाद के प्रकरण भी महत्वपूर्ण स्वतंत्र भविष्यवक्ता थे।
  • शिक्षा और निवास: मौजूदा साहित्य के विपरीत, जो सुझाव देता है कि निम्न शिक्षा उच्च CVD जोखिम से जुड़ी है, इस अध्ययन में पाया गया कि उच्च शिक्षा स्तर (विशेष रूप से डिप्लोमा और कॉलेज डिग्री) मल्टीवेरिएट मॉडल में हृदय रोग की बढ़ी हुई संभावना से जुड़े थे। इसी तरह, महानगरीय क्षेत्रों, शहरी किनारों और गांवों में रहना छोटे शहरों की तुलना में उच्च जोखिम से जुड़ा था।
  • लिंग और वैवाहिक स्थिति: हालांकि यूनिवेरिएट विश्लेषण में महत्वपूर्ण थे, लेकिन मल्टीवेरिएट मॉडल में लिंग और वैवाहिक स्थिति महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता नहीं थे।

मुख्य योगदान

• कारणता के फोकस का उलटाव (Reversal of Causality Focus): इस कार्य का प्राथमिक योगदान ADL को केवल एक परिणाम के बजाय एक भविष्यवक्ता के रूप में जांचना है। लेखक तर्क देते हैं कि कार्यात्मक गिरावट हृदय जोखिम का संकेत दे सकती है और उससे पहले हो सकती है।
• जनसंख्या-आधारित साक्ष्य: यह ईरान में बुजुर्गों के बीच ADL और हृदय रोग के बीच विशिष्ट संबंध की जांच करने वाला एक विस्तृत डेटासेट (N=7,572) का उपयोग करने वाला पहला जनसंख्या-आधारित केस-क melalui अध्ययन है।
• बहुविवरतीय सत्यापन (Multivariate Validation): अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि ADL अक्षमता और हृदय रोग के बीच संबंध आयु, BMI और विशिष्ट सह-रुग्णताओं जैसे प्रमुख कन्फाउंडर्स को नियंत्रित करने के बाद भी बना रहता है, जो यह सुझाव देता है कि ADL एक स्वतंत्र जोखिम कारक है।

महत्व और दावे
लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि बुजुर्गों में ADL की सीमाएं अन्य ज्ञात जोखिम कारकों से स्वतंत्र रूप से हृदय रोग से महत्वपूर्ण रूप से जुड़ी हुई हैं। वे तर्क देते हैं कि भविष्य के अनुसंधान और नैदानिक अभ्यास में ADL को एक संभावित भविष्य कहने वाले कारक के रूप में माना जाना चाहिए। विशेष रूप से, ADL का मूल्यांकन वृद्ध आबादी में स्वास्थ्य देखभाल और उपचार निर्णयों को सूचित करने के लिए एक महत्वपूर्ण मानदंड के रूप में कार्य कर सकता है, जिससे संभावित रूप से हृदय संबंधी घटनाओं के जोखिम वाले व्यक्तियों की शीघ्र पहचान की जा सक सकेगी।

लेखकों द्वारा स्वीकार की गई सीमाएँ
पत्र में स्पष्ट रूप से कई सीमाओं का उल्लेख किया गया है:

1. कारणता (Causality): केस-कंट्रोल डिजाइन निश्चित रूप से कारण संबंध स्थापित करने की क्षमता को सीमित करता है; कारणता की पुष्टि के लिए अनुदैर्ध्य (longitudinal) अध्ययनों की आवश्यकता है।
2. विपरीत कारणता (Reverse Causality): इस बात की संभावना है कि शुरुआती, अनपेक्षित हृदय रोग ने निदान से पहले कार्यात्मक क्षमता और ADL प्रदर्शन को प्रभावित किया हो।
3. डेटा पर निर्भरता: अध्ययन इलेक्ट्रॉनिक रिकॉर्ड से निकाले गए डेटा पर आधारित था, जिसमें कार्यात्मक क्षमताओं के संबंध में स्व-रिपोर्ट किए गए तत्व या रिपोर्टिंग पूर्वाग्रह शामिल हो सकते हैं।
4. ADL का दायरा: काट्ज़ इंडेक्स केवल छह मुख्य गतिविधियों को कवर करता है और दैनिक जीवन की गतिविधियों के पूर्ण स्पेक्ट्रम को शामिल नहीं कर सकता है।
5. अमापित कन्फाउंडर्स (Unmeasured Confounders): विस्तृत सामाजिक-आर्थिक स्थिति और विशिष्ट जीवनशैली व्यवहार (जैसे धूम्रपान, जिसे डेटा की अपूर्णता के कारण बाहर रखा गया था) को पूरी तरह से नियंत्रित नहीं किया गया था।