Added prognostic value of a laboratory frailty index for hospital mortality in surgical intensive care: a two-database cohort study
यह दो-डेटाबेस कोहॉर्ट अध्ययन प्रदर्शित करता है कि पहले दिन का प्रयोगशाला दुर्बलता सूचकांक (FI-Lab), मानक गंभीरता स्कोर के साथ संयोजन में, सर्जिकल गहन देखभाल रोगियों में अस्पताल मृत्यु दर की भविष्यवाणी करने के लिए मामूली लेकिन सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अतिरिक्त भविष्य कहने वाला मूल्य प्रदान करता है, हालांकि इसकी नैदानिक उपयोगिता परिवर्तनशील डेटा उपलब्धता और विशिष्ट तुलनात्मक मॉडल द्वारा सीमित है।
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सर्जिकल इंटेंसिव केयर यूनिट (SICU) के उच्च-जोखिम वाले वातावरण में, डॉक्टर लगातार एक गंभीर बीमारी से मरीज के जीवित रहने की संभावनाओं का आकलन करते हैं। इन कठिन निर्णय लेने के लिए, वे गंभीरता स्कोर (severity scores) पर भरोसा करते हैं, जो गणितीय उपकरण हैं जो मरीज की वर्तमान स्थिति का सारांश प्रस्तुत करते हैं—जैसे कि उनका हृदय कैसे धड़क रहा है, उनके फेफड़े कितनी अच्छी तरह काम कर रहे हैं, और उनकी आयु क्या है—और इसे एक एकल संख्या में बदल देते हैं जो मृत्यु के जोखिम की भविष्यवाणी करती है। दशकों से, इन उपकरणों ने वर्तमान संकट पर ध्यान केंद्रित किया है। हालांकि, चिकित्सा विचार का एक बढ़ता हुआ समूह यह सुझाव देता है कि मरीज की अंतर्निहित शारीरिक कमजोरी, या 'फ्रैलिटी' (frailty), इस बात में बहुत बड़ी भूमिका निभाती है कि वे कैसे ठीक होते हैं। फ्रैलिटी केवल उम्र बढ़ने के बारे में नहीं है; यह एक ऐसी अवस्था है जहाँ शरीर ने तनाव को झेलने के लिए अपनी संचित ऊर्जा खो दी है। जबकि डॉक्टर इस कमजोरी को मापने के लिए लंबे समय से शारीरिक परीक्षणों का उपयोग करते आए हैं, एक नया दृष्टिकोण इसे उन्हीं रक्त परीक्षणों और महत्वपूर्ण संकेतों (vital signs) का उपयोग करके मापने का प्रयास करता है जो पहले से ही अस्पताल में हर घंटे एकत्र किए जा रहे हैं। यह विधि, जिसे 'लैबोरेटरी फ्रैलिटी इंडेक्स' कहा जाता है, असामान्य परीक्षण परिणामों के संग्रह को संघर्षरत शरीर के संकेत के रूप में देखती है, जो मरीज की छिपी हुई भेद्यता (vulnerability) में एक संभावित खिड़की प्रदान करती है।
ब्रिजपोर्ट अस्पताल में कुतय सेलिक द्वारा किए गए एक हालिया अध्ययन ने यह परीक्षण करने की कोशिश की कि क्या यह प्रयोगशाला-आधारित माप वास्तव में सर्जिकल इंटेंसिव केयर के मरीजों के लिए मानक गंभीरता स्कोर की भविष्यवाणियों में सुधार कर सकता है। शोधकर्ताओं ने एक सरल लेकिन महत्वपूर्ण प्रश्न पूछा: यदि आप उन मानक उपकरणों को लें जिनका उपयोग डॉक्टर मृत्यु की भविष्यवाणी करने के लिए करते हैं और उनमें इस नए फ्रैलिटी स्कोर को जोड़ दें, तो क्या भविष्यवाणी अधिक सटीक हो जाती है? यह पता लगाने के लिए, उन्होंने संयुक्त राज्य अमेरिका के दो विशाल अस्पताल डेटा संग्रहों का अध्ययन किया। एक डेटासेट बोस्टन के एक एकल अस्पताल से आया था, जबकि दूसरा सत्रह अलग-अलग अस्पतालों के एक नेटवर्क से था। उन्होंने विशेष रूप से उन वयस्कों पर ध्यान केंद्रित किया जिन्हें सर्जिकल इंटेंसिव केयर यूनिट में भर्ती किया गया था और जो पहले चौबीस घंटों में जीवित रहे थे, वह अवधि जहाँ सर्जरी और आघात के सबसे तात्कालिक खतरे आमतौर पर गुजर चुके होते हैं।
शोधकर्ताओं ने प्रत्येक मरीज के लिए फ्रैलिटी स्कोर की गणना की जिनके पास पर्याप्त परीक्षण परिणाम उपलब्ध थे। यह स्कोर इस आधार पर काम करता है कि बीस-सात (27) विभिन्न मापों में से कितने—जैसे कि रक्तचाप, हृदय गति और विभिन्न रक्त रसायन स्तर—सामान्य सीमा से बाहर थे। मरीज में जितने अधिक असामान्यताएं होंगी, उसका फ्रैलिटी स्कोर उतना ही अधिक होगा। हालाँकि, अध्ययन ने तुरंत एक महत्वपूर्ण बाधा को उजागर किया: यह स्कोर सभी के लिए नहीं निकाला जा सका। बोस्टन अस्पताल के डेटा में, यह स्कोर लगभग सियासी प्रतिशत मरीजों के लिए उपलब्ध था, लेकिन सत्रह अस्पतालों के नेटवर्क में, यह केवल लगभग साठ प्रतिशत मरीजों के लिए उपलब्ध था। यह अंतर इसलिए मौजूद था क्योंकि कुछ अस्पतालों ने स्कोर बनाने के लिए आवश्यक प्रत्येक परीक्षण का आदेश ही नहीं दिया था। इसके अलावा, जिन मरीजों के स्कोर की गणना की जा सकती थी, वे आम तौर पर अधिक बीमार थे और उनकी मृत्यु दर उन लोगों की तुलना में अधिक थी जिनके स्कोर की गणना नहीं की जा सकती थी, जो यह दर्शाता है कि परीक्षणों का आदेश देना ही एक अधिक गंभीर स्थिति का सूचक था।
जब शोधकर्ताओं ने स्कोर की भविष्य कहने वाली शक्ति का परीक्षण किया, तो उन्होंने पाया कि प्रयोगशाला फ्रैलिटी इंडेक्स को मानक गंभीरता स्कोर में जोड़ने से उन मरीजों के बीच अंतर करने की क्षमता में सुधार हुआ जो जीवित बचेंगे और जो नहीं बचेंगे। बोस्टन डेटा में, सुधार छोटा लेकिन मापने योग्य था। जब उन्होंने बिना किसी फॉर्मूले को बदले सत्रह-अस्पताल नेटवर्क पर ठीक उसी नियम को लागू किया, तो सुधार थोड़ा बड़ा था। यह सुझाव देता है कि फ्रैलिटी स्कोर उस अद्वितीय जानकारी को प्रदान करता है जिसे मानक गंभीरता स्कोर चूक जाते हैं, जो संभवतः मरीज के शरीर की अंतर्निहित कमजोरी को पकड़ता है जिसे तीव्र बीमारी वाले स्कोर अनदेखा कर देते हैं। अध्ययन ने यह भी दिखाया कि मरीज के पास उपलब्ध परीक्षणों की संख्या का अपना महत्व था; अधिक डेटा बिंदुओं के होने से भविष्यवाणी में मदद मिली, लेकिन फ्रैलिटी स्कोर ने परीक्षणों की संख्या को ध्यान में रखने के बाद भी अतिरिक्त मूल्य जोड़ा।
शोधकर्ताओं ने इस नए दृष्टिकोण की तुलना सत्रह-अस्पताल नेटवर्क में उपयोग किए जाने वाले एक अधिक जटिल, स्थापित गंभीरता मॉडल के विरुद्ध भी की। इस आमने-सामने के परीक्षण में, प्रयोगशाला फ्रैलिटी स्कोर अभी भी थोड़ी अतिरिक्त भविष्य कहने वाली शक्ति जोड़ता था, हालांकि लाभ सरल मानक स्कोर की तुलना में कम स्पष्ट था। यह इंगित करता है कि फ्रैलिटी स्कोर का मूल्य इस बात पर बहुत अधिक निर्भर करता है कि उसे किस उपकरण के साथ जोड़ा जा रहा है। यदि कोई अस्पताल पहले से ही एक बहुत विस्तृत और व्यापक प्रणाली का उपयोग कर रहा है, तो फ्रैलिटी स्कोर का अतिरिक्त लाभ कम हो सकता है। अध्ययन ने निष्कर्ष निकाला कि हालांकि प्रयोगशाला फ्रैलिटी इंडेक्स एक उपयोगी जुड़ाव है जो मृत्यु दर की भविष्यवाणियों को परिष्कृत कर सकता है, इसकी उपयोगिता इस बात से सीमित है कि एक अस्पताल वास्तव में कितने परीक्षण करता है। यह हर जगह काम करने वाला कोई जादुई समाधान नहीं है, बल्कि एक ऐसा उपकरण है जो आवश्यक डेटा मौजूद होने पर मरीज की भेद्यता की एक स्पष्ट तस्वीर पेश करता है। निष्कर्ष बताते हैं कि सर्जिकल इंटेंसिव केयर में, उनके लैब परिणामों के माध्यम से मरीज की फ्रैलिटी को समझना डॉक्टरों को जोखिम की पूरी तस्वीर देखने में मदद कर सकता है, बशर्ते अस्पताल के पास मापन का पूरा सेट एकत्र करने की क्षमता हो।
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