Exploring the risk factors for dysphagia in ICU patients with stroke through MIMIC-IV data: Analysis and development of a predictive model

जब स्ट्रोक आता है, तो यह मस्तिष्क में रक्त प्रवाह का एक अचानक व्यवधान होता है, जिससे अंग के हिस्से ऑक्सीजन रहित हो जाते हैं और तेजी से क्षति होती है। कई जीवित बचे लोगों के लिए, तत्काल संकट केवल गति या बोलने की हानि नहीं है, बल्कि एक अधिक छिपा हुआ खतरा है: सुरक्षित रूप से निगलने में असमर्थता। डिसफेजिया (dysphagia) नामक यह स्थिति, पानी पीने या भोजन करने जैसे सरल कार्य को एक जीवन-घातक घटना में बदल देती है, जहाँ तरल या भोजन पेट में जाने के बजाय फेफड़ों में चला जाता है। सामान्य अस्पताल वार्डों में, डॉक्टरों ने लंबे समय से अध्ययन किया है कि यह भविष्यवाणी कैसे की जाए कि किसे इस समस्या का सामना करना पड़ेगा, लेकिन गहन चिकित्सा इकाई (ICU) के मरीज अलग होते हैं। ये सबसे गंभीर रूप से घायल होते हैं, जो अक्सर अचेत या भारी मात्रा में बेहोशी की दवा के प्रभाव में होते हैं, और जिनका शरीर अत्यधिक तनाव की स्थिति में होता है और जिनकी आंतरिक केमिस्ट्री निरंतर परिवर्तनशील होती है। साधारण स्ट्रोक रोगियों के जोखिम का आकलन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण अक्सर क्रिटिकल केयर वातावरण की विशिष्ट, अस्थिर स्थितियों को पकड़ने में विफल रहते हैं, जिससे डॉक्टरों के पास उनके आगमन के क्षण में सबसे संवेदनशील रोगियों की पहचान करने का कोई स्पष्ट तरीका नहीं बचता।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने वास्तविक दुनिया के मेडिकल रिकॉर्ड्स के एक विशाल संग्रह को देखकर इस अंतर को भरने का प्रयास किया। उन्होंने MIMIC-IV डेटाबेस की ओर रुख किया, जो संयुक्त राज्य अमेरिका के गहन चिकित्सा इकाइयों में हजारों रोगियों द्वारा उपचारित किए गए नैदानिक डेटा का एक विशाल, गुमनाम भंडार है। इस डिजिटल संग्रह से, उन्होंने स्ट्रोक के लिए भर्ती किए गए 2,147 वयस्कों के रिकॉर्ड निकाले। उनका लक्ष्य उन विशिष्ट संकेतों को खोजना था जो ICU देखभाल के पहले दिन दिखाई देते हैं और जो निगलने की विफलता के उच्च जोखिम का संकेत देते हैं। वे किसी एकल परीक्षण या अनुमान पर निर्भर नहीं थे; इसके बजाय, उन्होंने रोगी की आयु, उनके द्वारा झेले गए स्ट्रोक के प्रकार, रक्तचाप और हृदय गति जैसे उनके महत्वपूर्ण संकेतों (vital signs), और सोडियम और पोटेशियम जैसे इलेक्ट्रोलाइट्स को मापने वाले रक्त परीक्षणों के विस्तृत परिणामों सहित डेटा के एक विस्तृत दायरे का परीक्षण किया। उन्होंने दी गई दवाओं, ब्रीदिंग मशीनों के उपयोग और क्या रोगी को ट्यूब के माध्यम से भोजन दिया जा रहा था, इसका भी अवलोकन किया। उन लोगों के रिकॉर्ड की तुलना करके जिन्हें निगलने की समस्या विकसित हुई थी, उन लोगों से जिन्हें नहीं हुई थी, शोधकर्ता शोर (noise) से वास्तविक संकेत (signal) को अलग करने में सक्षम हुए।

विश्लेषण से पता चला कि निगलने की विफलता का कारण कोई एक एकल कारक नहीं है, बल्कि न्यूरोलॉजिकल, रासायनिक और उपचार-संबंधी मुद्दों का एक जटिल मिश्रण है। अध्ययन में पाया गया कि इस समूह के लगभग 40 प्रतिशत ICU स्ट्रोक रोगियों में डिसफेजिया विकसित हुआ। जब शोधकर्ताओं ने इस परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए एक गणितीय मॉडल बनाया, तो उन्होंने दस विशिष्ट कारकों की पहचान की जो जोखिम को बढ़ाते हैं। इनमें रक्त में पोटेशियम या सोडियम के निम्न स्तर होना, ग्लासगो कोमा स्केल के आँख खोलने वाले भाग पर कम स्कोर, स्टैटिन नामक कुछ हृदय संबंधी दवाओं का उपयोग, और एस्पिरेशन निमोनिया (aspiration pneumonia) की उपस्थिति शामिल थी, जो भोजन या तरल पदार्थ के अंदर जाने से होने वाला संक्रमण है। रोगी के अस्पताल और ICU में रहने की अवधि ने भी भूमिका निभाई, जिसमें लंबे प्रवास का उच्च जोखिम के साथ संबंध पाया गया। इसके विपरीत, अध्ययन में पांच ऐसे कारक मिले जो निगलने की समस्याओं के विरुद्ध सुरक्षा प्रदान करते प्रतीत हुए: कोमा स्केल के मौखिक भाग पर उच्च स्कोर, शामक (sedative) दवाओं का उपयोग, और कैंसर, लिवर रोग या सेप्सिस जैसी कुछ स्थितियों का इतिहास। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि इन गंभीर स्थितियों की सुरक्षात्मक प्रकृति इसलिए हो सकती है क्योंकि डॉक्टर इन उच्च-जोखक समूहों के लिए वायुमार्ग सुरक्षा और प्रारंभिक स्क्रीनिंग के प्रति अधिक आक्रामक होते हैं।

इन निष्कर्षों को बिस्तर के पास बैठे एक व्यस्त डॉक्टर के लिए उपयोगी बनाने के लिए, टीम ने 'नोमोग्राम' (nomogram) नामक एक दृश्य उपकरण का निर्माण किया। यह एक चार्ट है जहाँ एक चिकित्सक प्रत्येक दस जोखिम कारकों के लिए रोगी के विशिष्ट मानों का पता लगा सकता है और एक रेखा खींचकर कुल स्कोर प्राप्त कर सकता है, जो सीधे निगलने की समस्या विकसित होने की प्रतिशत संभावना में परिवर्तित हो जाता है। शोधकर्ताओं ने इस उपकरण का कड़ाई से परीक्षण किया। उन्होंने पाया कि किसी भी एकल कारक को देखने मात्र से, जैसे कि केवल रक्त सोडियम स्तर या केवल रक्तचाप, सटीक भविष्यवाणी करना पर्याप्त नहीं था; प्रत्येक व्यक्तिगत संकेत अपने आप में बहुत कमजोर था। हालांकि, नोमोग्राम में संयोजित होने पर, मॉडल एक शक्तिशाली भविष्यवक्ता बन गया, जिसने लगभग 74 प्रतिशत मामलों में उच्च-जोखिम और निम्न-जोखिम वाले रोगियों के बीच सही ढंग से अंतर किया। उपकरण ने यह भी दिखाया कि यह अच्छी तरह से कैलिब्रेटेड था, जिसका अर्थ है कि अनुमानित संभावनाएँ वास्तविक परिणामों से बहुत करीब से मेल खाती हैं, और इसने नैदानिक निर्णय लेने के लिए एक स्पष्ट शुद्ध लाभ (net benefit) प्रदान किया, जिससे डॉक्टरों को यह तय करने में मदद मिली कि किसे तत्काल, गहन स्क्रीनिंग की आवश्यकता है।

इस कार्य के निहितार्थ व्यावहारिक और तत्काल हैं। इस नए उपकरण का उपयोग करके, चिकित्सा दल ICU के उन स्ट्रोक रोगियों की तुरंत पहचान कर सकते हैं जिन्हें निगलने में संघर्ष करने की सबसे अधिक संभावना है, यहाँ तक कि उनके होश में आने से पहले ही। यह प्रारंभिक हस्तक्षेपों की अनुमति देता है, जैसे कि वायुमार्ग की सुरक्षा करना, विशेष फीडिंग विधियाँ शुरू करना जो लंबे समय तक ट्यूब पर निर्भर नहीं हैं, और गले की मांसपेशियों के लिए पुनर्वास (rehabilitation) अभ्यास जल्द से जल्द शुरू करना। शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि हालांकि उनका मॉडल गहन देखभाल के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है, लेकिन इसे एक एकल डेटाबेस से बनाया गया है और इसे अन्य अस्पतालों और विभिन्न आबादी में परीक्षण करने की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह हर जगह काम करता है। उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि मॉडल प्रवेश के समय उपलब्ध डेटा पर निर्भर करता है और अभी तक यह ट्रैक नहीं करता है कि समय के साथ रोगी की स्थिति कैसे बदलती है। फिर भी, यह अध्ययन अनुमान लगाने से लेकर जानने की ओर बढ़ने का एक ठोस, साक्ष्य-आधारित तरीका प्रदान करता है, जो गहन देखभाल सेटिंग में स्ट्रोक के बाद होने वाली गंभीर जटिलताओं को रोकने के लिए एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करता है।