Preoperative prediction and perioperative risk updating for adjacent vertebral fracture after percutaneous vertebroplasty: development and internal validation of a two-stage prediction strategy

लाखों बुजुर्गों के लिए, एक साधारण गिरना या यहाँ तक कि मामूली लड़खड़ाहट भी पीठ टूटने का कारण बन सकती है, जिसे ऑस्टियोपोरोटिक वर्टीब्रल कम्प्रेशन फ्रैक्चर (osteoporotic vertebral compression fracture) के रूप में जाना जाता है। उम्र और बीमारी के कारण कमजोर हुई रीढ़ की हड्डियाँ अपने ही वजन से ढह जाती हैं, जिससे दर्द और ऊंचाई में कमी आती है। जब आराम और दर्द निवारक दवाओं जैसे रूढ़िवादी उपचार विफल हो जाते हैं, तो डॉक्टर अक्सर पर्क्यूटेनियस वर्टेब्रोप्लास्टी (percutaneous vertebroplasty) नामक प्रक्रिया की ओर रुख करते हैं। इस न्यूनतम आक्रामक सर्जरी में, एक डॉक्टर टूटी हुई हड्डी को स्थिर करने और दर्द से राहत दिलाने के लिए उसमें एक विशेष तरल सीमेंट इंजेक्ट करता है। हालांकि यह प्रक्रिया व्यापक रूप से उपयोग की जाती है और अक्सर सफल होती है, लेकिन इसमें एक महत्वपूर्ण जोखिम शामिल है: उपचारित हड्डी के ठीक ऊपर या नीचे की हड्डी नए दबाव के कारण टूट सकती है। यह जटिलता, जिसे एडजेसेंट वर्टीब्रल फ्रैक्चर (adjacent vertebral fracture) कहा जाता है, मरीज को फिर से दर्द में डाल सकती है और आगे की सर्जरी की आवश्यकता पैदा कर सकती है। यह समझना कि कौन से मरीज इस समस्या का शिकार होने की सबसे अधिक संभावना रखते है, डॉक्टरों के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती है, क्योंकि यह उनके द्वारा मरीजों को परामर्श देने और उनकी देखभाल की योजना बनाने के तरीके को बदल सकता है।

क्यूलु अस्पताल, शानडोंग विश्वविद्यालय (Q же Hospital of Shandong University) के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस समस्या को हल करने के लिए एक नया तरीका विकसित करके इस समस्या को सुलझाने का प्रयास किया। एक एकल परीक्षण या अनुमान पर निर्भर रहने के बजाय, उन्होंने एक दो-चरणीय रणनीति विकसित की जो सर्जरी से पहले रोगी की स्थिति को देखती है और फिर सीमेंट इंजेक्ट करने के तुरंत बाद उस भविष्यवाणी को अपडेट करती है। अध्ययन में 2022 के अंत से 2024 के अंत के बीच इस प्रक्रिया से गुजरने वाले 314 रोगियों का पीछा किया गया, और यह देखने के लिए उन्हें कम से कम 18 महीने तक ट्रैक किया गया कि क्या उनमें पड़ोसी हड्डी में नया फ्रैक्चर हुआ। शोधकर्ताओं ने पाया कि इन मरीजों में से 80 मरीज, यानी लगभग 25.5 प्रतिशत, वास्तव में उस समय सीमा के भीतर नए फ्रैक्चर का शिकार हुए। हड्डी के घनत्व से लेकर रीढ़ के आसपास की मांसपेशियों की स्थिति तक, डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला का विश्लेषण करके, उन्होंने एक ऐसा मॉडल बनाया जो ऑपरेशन थिएटर में प्रवेश करने से पहले ही आश्चर्यजनक सटीकता के साथ इस जोखिम का अनुमान लगा सकता था।

उनकी रणनीति का पहला भाग पूरी तरह से सर्जरी शुरू होने से पहले उपलब्ध जानकारी पर केंद्रित है। शोधकर्ताओं ने छह प्रमुख कारकों की पहचान की जो मिलकर एक मरीज की संवेदनशीलता की स्पष्ट तस्वीर पेश करते हैं। इन कारकों में मरीज की उम्र, उपचार किए जा रहे विशिष्ट कशेरुका (vertebra) में हड्डी का घनत्व, उनके द्वारा पहले से ही झेले गए पिछले स्पाइनल फ्रैक्चर की संख्या, और रीढ़ के साथ मांसपेशियों में जमा वसा की मात्रा शामिल है। उन्होंने मरीज के समग्र मुद्रा (posture) और टूटी हुई हड्डी के पहले से ही ढह जाने की डिग्री पर भी विचार किया। जब इस छह सूचनाओं को उनके गणितीय मॉडल में डाला गया, तो इसने सफलतापूर्वक मरीजों को कम, मध्यम और उच्च जोखिम वाले समूहों में विभाजित किया। मॉडल ने दिखाया कि अधिक उम्र वाले मरीज, जिनकी हड्डियाँ कमजोर हैं, और जिनमें कई फ्रैक्चर का इतिहास है, साथ ही महत्वपूर्ण मांसपेशी क्षय (muscle degeneration) है, पड़ोसी हड्डी टूटने की अधिक संभावना रखते हैं। यह प्रीऑपरेटिव मॉडल एक शक्तिशाली उपकरण साबित हुआ, जिसने अधिकांश मामलों में उन लोगों के बीच सही अंतर किया जो फ्रैक्चर से ग्रस्त होंगे और जो नहीं होंगे।

एक बार सर्जरी पूरी हो जाने के बाद, शोधकर्ताओं ने दूसरा सवाल पूछा: क्या हड्डी के भीतर सीमेंट के फैलने का तरीका जोखिम को बदल देता है? यह उनकी रणनीति का दूसरा चरण है। तरल सीमेंट के सख्त होने के बाद, वह कशेरुका के भीतर एक विशिष्ट आकार ले लेता है। कुछ मरीजों को एक वितरण मिलता है जो हड्डी के दोनों तरफ समान रूप से फैलता हुआ एक ठोस "H" आकार जैसा दिखता है। अन्य लोगों को एक निरंतर "O" आकार, या एक खंडित पैटर्न मिलता है जहाँ सीमेंट अलग-अलग गुच्छों में टूटा हुआ होता है। अध्ययन में पाया गया कि सीमेंट का आकार मायने रखता है। जिन मरीजों में सीमेंट ने निरंतर "O" आकार या खंडित पैटर्न बनाया, उनमें संतुलित "H" आकार की तुलना में नए फ्रैक्चर की संभावना अधिक थी। हालांकि, शोधकर्ताओं ने कुछ सूक्ष्म लेकिन महत्वपूर्ण खोजा: हालांकि सीमेंट के आकार के बारे में यह जानकारी जोड़ने से समग्र मॉडल डेटा के साथ थोड़ा बेहतर फिट हुआ, लेकिन इसने यह भविष्यवाणी करने की क्षमता में नाटकीय रूप से सुधार नहीं किया कि किसे फ्रैक्चर होगा। प्रीऑपरेटिव कारकों ने पहले ही मुख्य कार्य (heavy lifting) कर दिया था।

अध्ययन ने स्पष्ट रूप से परीक्षण किया कि क्या अन्य सामान्य माप, जैसे कि डेक्सा (DEXA) स्कैन के रूप में जाना जाने वाला एक मानक बोन डेंसिटी स्कैन, उनकी भविष्यवाणी में मूल्य जोड़ेंगे। उन्होंने पाया कि हालांकि फ्रैक्चर से पीड़ित मरीजों में औसत रूप से हड्डी का घनत्व कम था, लेकिन इस विशिष्ट परीक्षण को अपने मॉडल में जोड़ने से भविष्यवाणी में महत्वपूर्ण सुधार नहीं हुआ। सामान्य बोन डेंसिटी स्कोर की तुलना में रीढ़ के स्थानीय माप और पिछले फ्रैक्चर का इतिहास अधिक बताने वाला था। यह सुझाव देता है कि इस विशिष्ट जटिलता की भविष्यवाणी करने के लिए, रीढ़ की विस्तृत तस्वीर और मरीज का इतिहास, बोन डेंसिटी मशीन से प्राप्त एकल संख्या की तुलना में अधिक उपयोगी है। शोधकर्ताओं ने यह भी पुष्टि की कि उनके निष्कर्ष विभिन्न सांख्यिकीय विधियों के साथ बार-बार परीक्षण करके मजबूत थे, जिससे यह सुनिश्चित हुआ कि परिणाम केवल उनके विशिष्ट समूह के मरीजों का संयोग मात्र नहीं हैं।

अंततः, यह कार्य रोगी देखभाल के लिए दो-चरणीय दृष्टिकोण का समर्थन करता है। पहला, एक डॉक्टर मरीज की उम्र, हड्डी की गुणवत्ता और मांसपेशियों के स्वास्थ्य के आधार पर जोखिम का यथार्थवादी अनुमान देने के लिए प्रीऑपरेटिव मॉडल का उपयोग कर सकता है। यदि जोखिम अधिक है, तो डॉक्टर प्रक्रिया से पहले मरीज के साथ खुलकर चर्चा कर सकता है। दूसरा, सर्जरी के तुरंत बाद, डॉक्टर सीमेंट के आकार को देखकर देख सकता है कि क्या जोखिम बदल गया है। हालांकि सीमेंट का आकार अतिरिक्त उपयोगी जानकारी प्रदान करता है, लेकिन यह प्रारंभिक मूल्यांकन का स्थान नहीं लेता है। शोधकर्ता जोर देते हैं कि उनका मॉडल अनुमान लगाने का एक उपकरण है, न कि कोई भविष्य बताने वाला यंत्र (crystal ball), और इसे चिकित्सा पद्धति का एक मानक हिस्सा बनने से पहले अन्य अस्पतालों के मरीजों पर परीक्षण करने की आवश्यकता है। भविष्यवाणी को समय के दो स्पष्ट क्षणों में विभाजित करके, यह अध्ययन एक सामान्य स्पाइनल प्रक्रिया के जोखिमों को समझने का अधिक ईमानदार और व्यावहारिक तरीका प्रदान करता है, जिससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि मरीज अपने रिकवरी के मार्ग के बारे में बेहतर सूचित हैं।