Association between insulin resistance surrogate indices and incident chronic kidney disease among the population with cardiovascular-kidney-metabolic syndrome stage 0-3: a cohort study
कार्डियोवैस्कुलर-किडनी-मेटाबॉलिक सिंड्रोम चरणों 0-3 वाले चीनी वयस्कों के एक समूह में, मानवमितीय मापों (जैसे कि TyG-BMI और TyG-WHtR) को शामिल करने वाले संयुक्त इंसुलिन प्रतिरोध सूचकांकों ने केवल ट्राइग्लिसराइड-ग्लूकोज सूचकांक की तुलना में क्रोनिक किडनी रोग की घटना के साथ अधिक सुदृढ़ और स्वतंत्र संबंध प्रदर्शित किया, जबकि सभी सूचकांकों ने सीमित भविष्य कहनेवाला विभेदन दिखाया।
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मानव शरीर एक जटिल मशीन है जहाँ हृदय, गुर्दे और चयापचय प्रणाली एक मजबूती से जुड़े दल के रूप में कार्य करते हैं। जब यह दल संघर्ष करने लगता है, तो इसकी शुरुआत अक्सर इंसुलिन प्रतिरोध नामक स्थिति से होती है। यह अपने आप में कोई बीमारी नहीं है, बल्कि एक ऐसी अवस्था है जहाँ शरीर की कोशिकाएं इंसुलिन (वह हार्मोन जो भोजन को ऊर्जा में बदलने में मदद करता है) के प्रति ठीक से प्रतिक्रिया देना बंद कर देती हैं। इसके परिणामस्वरूप, शरीर को रक्त शर्करा और वसा को प्रबंधित करने के लिए अधिक मेहनत करनी पड़ती है, जिससे एक धीमी गति से जलने वाला तनाव पैदा होता है जो समय के साथ रक्त वाहिकाओं और अंगों को नुकसान पहुँचा सकता है। डॉक्टरों ने हाल ही में इन परस्पर जुड़े जोखिमों—हृदय संबंधी समस्याओं, गुर्दे की समस्याओं और चयापचय संबंधी समस्याओं—को 'कार्डियोवैस्कुलर-किडनी-मेटाबॉलिक सिंड्रोम' नामक एक एकल ढांचे में समूहबद्ध करना शुरू कर दिया है। इस ढांचे का लक्ष्य उन लोगों में समस्याओं को जल्दी पकड़ना है जो परेशानी के संकेत दिखा रहे हैं लेकिन अभी तक दिल के दौरे या किडनी फेल होने जैसी किसी बड़ी घटना का शिकार नहीं हुए हैं। चुनौती इन लोगों में से सबसे अधिक जोखिम वाले लोगों को पहचानने के सरल और सस्ते तरीके खोजने में निहित है, विशेष रूप से इसलिए क्योंकि गुर्दे महत्वपूर्ण क्षति होने तक अपनी परेशानी को छिपा सकते हैं।
चीन में शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह परीक्षण करने के लिए कि क्या छह अलग-अलग गणितीय उपकरण, जो सभी नियमित रक्त परीक्षणों और शारीरिक मापों से प्राप्त किए गए हैं, अगले चार वर्षों में गुर्दे की बीमारी विकसित होने की भविष्यवाणी कर सकते हैं। उन्होंने 45 वर्ष और उससे अधिक आयु के वयस्कों के एक बड़े समूह पर ध्यान केंद्रित किया जो पहले से ही चयापचय या हृदय जोखिम के कुछ संकेत दिखा रहे थे लेकिन अभी तक इस सिंड्रोम के सबसे गंभीर चरणों तक नहीं पहुँचे थे। शोधकर्ताओं ने एक राष्ट्रीय सर्वेक्षण के डेटा का उपयोग किया जो चीनी वयस्कों के स्वास्थ्य को ट्रैक करता है, विशेष रूप से उन लोगों पर ध्यान केंद्रित किया जिनकी किडनी की कार्यक्षमता अध्ययन की शुरुआत में सामान्य थी। उन्होंने प्रत्येक व्यक्ति के लिए छह अलग-अलग स्कोर की गणना की। इनमें से तीन स्कोर केवल रक्त शर्करा और ट्राइग्लिसराइड्स (रक्त में मौजूद एक प्रकार का वसा) के बीच के संबंध पर आधारित थे। अन्य तीन स्कोर बुनियादी चीनी-और-वसा की गणना में शरीर के आकार और वसा वितरण, जैसे कि कमर की परिधि या बॉडी मास इंडेक्स (BMI) के बारे में जानकारी जोड़ते हैं। टीम यह देखना चाहती थी कि इनमें से कौन सा उपकरण उन लोगों की पहचान करने में सबसे अच्छा था जो क्रोनिक किडनी रोग विकसित होने वाले थे, जिसे किडनी की कार्यक्षमता में एक विशिष्ट सुरक्षा सीमा से नीचे गिरने के रूप में परिभाषित किया गया है।
इस अध्ययन ने 4,068 प्रतिभागियों का चार वर्षों तक पीछा किया। उस समय के अंत में, 120 लोगों में किडनी की बीमारी विकसित हुई। जब शोधकर्ताओं ने पीछे मुड़कर शुरुआती डेटा देखा, तो उन्होंने पाया कि बीमारी विकसित होने वाले प्रत्येक व्यक्ति का सभी छह उपकरणों पर स्वस्थ रहने वालों की तुलना में उच्च स्कोर था। हालाँकि, कहानी तब बदल गई जब शोधकर्ताओं ने उच्च रक्तचाप, मधुमेह और उम्र जैसे अन्य ज्ञात जोखिम कारकों को ध्यान में रखते हुए अपने विश्लेषण को समायोजित किया। इन अधिक कठोर परीक्षणों में, सरल चीनी-और-वसा वाले स्कोर ने बीमारी की भविष्यवाणी करने की अपनी क्षमता खो दी। अन्य स्वास्थ्य कारकों को ध्यान में रखने के बाद वे अनूठे चेतावनी संकेतों के रूप में अलग नहीं खड़े हो सके। इसके विपरीत, वे तीन उपकरण जिन्होंने चीनी-और-वसा के डेटा को शरीर की वसा और आकार के मापों के साथ जोड़ा था, मजबूत भविष्यवक्ता बने रहे। ये मिश्रित स्कोर, जो चयापचय डेटा को कमर या शरीर के द्रव्यमान के भौतिक मापों के साथ मिलाते हैं, उच्च रक्तचाप, मधुमेह और अन्य चरों को नियंत्रित करने के बाद भी किडनी के जोखिम के साथ एक स्पष्ट संबंध दिखाते रहे।
शोधकर्ताओं ने पाया कि शरीर के मापन को शामिल करने वाले उपकरण विशेष रूप से प्रभावी थे। एक स्कोर जिसने चीनी-और-वसा सूचकांक को कमर की परिधि के साथ गुणा किया, और दूसरा जिसने कमर-से-ऊंचाई के अनुपात के साथ ऐसा ही किया, ने सबसे सुसंगत परिणाम दिखाए। जिन लोगों का इन उपकरणों पर उच्चतम स्कोर था, उनमें निम्नतम स्कोर वाले लोगों की तुलना में किडनी की बीमारी विकसित होने की संभावना काफी अधिक थी। अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि ये उपकरण व्यक्ति के आधार पर अलग-अलग तरह से काम करते थे। उदाहरण के लिए, स्कोर और किडनी की बीमारी के बीच का संबंध उन लोगों में अधिक मजबूत था जो शराब नहीं पीते थे और जिनमें बॉडी मास इंडेक्स कम था। दिलचस्प बात यह है कि शोधकर्ताओं ने पाया कि ये उपकरण अकेले यह भविष्यवाणी करने में पूर्ण नहीं थे कि किसे बीमारी होगी। हालांकि वे एक सामान्य रुझान दिखाने में अच्छे थे, लेकिन वे हर व्यक्ति के मामले में स्वस्थ और बीमार के बीच निश्चित रूप से अंतर नहीं कर सके। यह सुझाव देता है कि जबकि ये स्कोर जोखिम वाले समूहों की पहचान करने के लिए उपयोगी हैं, वे अभी तक इतने सटीक नहीं हैं कि हर व्यक्ति के लिए एक स्वतंत्र स्क्रीनिंग टेस्ट के रूप में उपयोग किए जा सकें।
निष्कर्ष बताते हैं कि मध्यम आयु वर्ग और वृद्ध वयस्कों के लिए जो पहले से ही हृदय या चयापचय संबंधी समस्याओं के जोखिम में हैं, एक मानक रक्त परीक्षण में शरीर की वसा के सरल माप को जोड़ना किडनी के स्वास्थ्य के बारे में मूल्यवान अतिरिक्त जानकारी प्रदान करता है। अध्ययन इंगित करता है कि केवल चीनी-और-वसा का अनुपात इस आबादी में किडनी के जोखिम की पूरी तस्वीर पकड़ने के लिए पर्याप्त नहीं है। इसके बजाय, चयापचय डेटा को वसा वितरण के शारीरिक संकेतों के साथ मिलाना किडनी के जोखिम के लिए एक अधिक मजबूत चेतावनी प्रणाली प्रदान करता है। शोधकर्ता निष्कर्ष निकालते हैं कि ये कम लागत वाले, आसानी से गणना योग्य स्कोर डॉक्टरों को यह पहचानने में मदद कर सकते हैं कि किन रोगियों को उनकी किडनी की कार्यक्षमता की करीब से निगरानी करने की आवश्यकता है। इन उपकरणों का मौजूदा जोखिम मूल्यांकन के साथ उपयोग करके, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता उन लोगों में किडनी की समस्याओं को जल्दी पकड़ पाएंगे जिन्हें इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है, जिससे संभावित रूप से गंभीर बीमारी के बढ़ने को रोका जा जा सकता है। अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि इसने किडनी रोग की भविष्यवाणी की समस्या को हल कर दिया है, बल्कि यह जोखिम मूल्यांकन को परिष्कृत करने का एक व्यावहारिक, सुलभ तरीका प्रदान करता है।
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