Observability of Fifth Universal Definition of Myocardial Infarction components in linked electronic health records: a retrospective MIMIC-IV study
यह पूर्वव्यापी (retrospective) MIMIC-IV अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जहाँ लिंक्ड इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड मायोकार्डियल इन्फार्क्शन की पांचवीं सार्वभौमिक परिभाषा के घटकों को आंशिक रूप से कार्यान्वित कर सकते हैं, वहीं डेटा उपलब्धता में महत्वपूर्ण अंतराल—विशेष रूप से ईसीजी रिपोर्ट, इमेजिंग और अधिनिर्णय (adjudication) के संबंध में—स्थानीय भविष्योन्मुखी सत्यापन (prospective verification) के बिना पूर्णतः पूर्वव्यापी मूल्यांकन की व्यवहार्यता को सीमित करते हैं।
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जब कोई व्यक्ति सीने में दर्द के साथ आपातकालीन कक्ष (इमरजेंसी रूम) में पहुँचता है, तो डॉक्टरों के सामने एक महत्वपूर्ण पहेली होती है: क्या हृदय की मांसपेशियाँ किसी अवरुद्ध धमनी के कारण मर रही हैं, या क्षति का कारण कुछ और है, जैसे कि गंभीर संक्रमण या ऑक्सीजन की कमी? इसे हल करने के लिए, आधुनिक चिकित्सा 'यूनिवर्सल डेफिनेशन ऑफ मायोकार्डियल इन्फार्क्शन' (हृदय घात की सार्वभौमिक परिभाषा) नामक नियमों के एक विशिष्ट सेट पर निर्भर करती है। ये नियम डॉक्टरों से यह मांग करते हैं कि वे हृदय के तनाव को मापने वाले रक्त परीक्षणों में एक विशिष्ट पैटर्न के साथ-साथ तीव्र इस्केमिया (acute ischemia), यानी रक्त प्रवाह की अचानक कमी के साक्ष्य को देखें। यह साक्ष्य आमतौर पर रोगी द्वारा बताए गए दर्द के विवरण, एक इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (जो हृदय की विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड करता है), और कभी-कभी इमेजिंग स्कैन के संयोजन से आता है। हालाँकि, वास्तविक दुनिया में, यह जानकारी विभिन्न कंप्यूटर सिस्टम में बिखरी हुई, अलग-अलग स्वरूपों में लिखी हुई और अलग-अलग समय पर दर्ज होती है। शोधकर्ताओं के लिए चुनौती केवल इन डेटा बिंदुओं को खोजना नहीं है, बल्कि यह निर्धारित करना भी है कि क्या वे वास्तव में इस तरह से एक-दूसरे से जुड़े हुए हैं कि एक कंप्यूटर, बिना किसी मानव डॉक्टर के डॉट्स को जोड़ने के लिए वहां मौजूद रहे, पूरी नैदानिक तस्वीर को समझ सके।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह परीक्षण करने के लिए हाथ में लिया कि क्या मौजूदा अस्पताल के कंप्यूटर रिकॉर्ड इस जटिल हृदय घात (हार्ट अटैक) की परिभाषा को विश्वसनीय रूप से पुनर्गठित कर सकते हैं। उन्होंने नए रोगियों का निदान करने या डॉक्टरों के इलाज के तरीके को बदलने की कोशिश नहीं की। इसके बजाय, उन्होंने गहन देखभाल (इंटेंसिव केयर) के रोगियों के एक बड़े डेटाबेस से ऐतिहासिक रिकॉर्ड का एक सावधानीपूर्वक ऑडिट किया, जिसमें विशेष रूप से उन वयस्कों को देखा गया जिन्होंने अपने रक्त परीक्षणों में हृदय के तनाव के संकेत दिखाए थे। उनका लक्ष्य यह देखना था कि क्या डिजिटल फाइलों में पहेली के सभी आवश्यक हिस्से मौजूद हैं: रक्त परीक्षण के परिणाम, रोगी द्वारा बताए गए लक्षण, मशीन द्वारा जनरेट की गई हृदय लय की रीडिंग, और निदान करने के लिए आवश्यक विशिष्ट समय। उन्होंने अस्पताल के रिकॉर्ड को निर्माण खंडों (बिल्डिंग ब्लॉक्स) के एक सेट की तरह माना, यह जाँचते हुए कि क्या उस परिभाषा को बनाने के लिए आवश्यक प्रत्येक ब्लॉक वास्तव में मौजूद है, सही ढंग से लेबल किया गया है, और सही समय पर सही व्यक्ति से जुड़ा हुआ है।
शोधकर्ताओं ने पाया कि हालांकि कंप्यूटर रिकॉर्ड में आवश्यक जानकारी का कुछ हिस्सा मौजूद था, लेकिन आधुनिक हृदय घात की परिभाषा को पूरी तरह से लागू करने के लिए आवश्यक कई महत्वपूर्ण हिस्से गायब थे। रक्त परीक्षण का डेटा उपलब्ध था, और रोगी की मुख्य शिकायत का वर्णन करने वाला पाठ (टेक्स्ट) सभी के लिए मौजूद था, लेकिन ये केवल आंशिक सुराग थे। कंप्यूटर रिकॉर्ड में वह विशिष्ट, विस्तृत जानकारी की कमी थी जो हृदय घात के विभिन्न प्रकारों के बीच अंतर करने या यह पुष्टि करने के लिए आवश्यक थी कि क्या किसी प्रक्रिया के कारण चोट लगी थी। सबसे महत्वपूर्ण बात यह थी कि रिकॉर्ड में व्यवस्थित, टाइम-स्टैम्प्ड इमेजिंग परिणाम या रक्त के थक्कों के विशिष्ट साक्ष्य नहीं थे, जैसा कि परिभाषा में आवश्यक है। कई मामलों में, कंप्यूटर के पास डेटा मौजूद नहीं था, न कि यह कि परीक्षण का परिणाम नकारात्मक था। यह अंतर महत्वपूर्ण है: एक गायब फाइल का मतलब नकारात्मक टेस्ट परिणाम नहीं होता है।
जब टीम ने इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम रिपोर्टों को देखा, जो हृदय के विद्युत संकेतों की मशीन रीडिंग हैं, तो उन्होंने पाया कि वे उनके द्वारा निर्धारित सख्त समय सीमा के भीतर लगभग हर पांच में से चार रोगियों के लिए उपलब्ध थे। शेष रोगियों के लिए, रिपोर्ट या तो गायब थी या सही विज़िट (भेंट) से जुड़ी नहीं थी। जिनमें से किसी के पास रिपोर्ट थी, उनमें से कुछ मामलों में मशीन ने हृदय घात के सकारात्मक संकेत को चिह्नित किया। शोधकर्ताओं ने यह भी देखा कि मेडिकल नोट्स के टेक्स्ट में लक्षणों को रिकॉर्ड करने का तरीका अक्सर उपलब्ध एकमात्र सुराग था, और यह टेक्स्ट पूर्ण मेडिकल इतिहास नहीं था बल्कि आगमन पर रोगी द्वारा कही गई बातों का एक संक्षिप्त विवरण था। क्योंकि डेटा अधूरा और बिखरा हुआ था, शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि कंप्यूटर रिकॉर्ड का उपयोग स्वचालित रूप से हृदय घात का निदान करने या देखभाल की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए नहीं किया जा सकता है।
अध्ययन ने यह भी जांचा कि क्या इन बिखरे हुए सुरागों की उपस्थिति यह अनुमान लगा सकती है कि कौन अस्पताल में रहने के दौरान जीवित बचेगा। उन्होंने पाया कि जिन रोगियों में रिपोर्ट किया गया लक्षण और एक सकारात्मक मशीन रीडिंग दोनों थे, उनका परिणाम प्रोफाइल उन लोगों से भिन्न था जिनके पास दोनों में से कुछ भी नहीं था, लेकिन डेटा इतना अव्यवस्थित था कि कारण और प्रभाव के बारे में ठोस निष्कर्ष निकालने के लिए पर्याप्त नहीं था। शोधकर्ताओं ने जोर देकर कहा कि लक्षणों और मशीन रीडिंग का संयोजन इस बात से अधिक प्रेरित था कि डॉक्टरों ने अपने नोट्स कैसे लिखे, न कि किसी स्पष्ट जैविक पैटर्न से। वास्तव में, उनके विश्लेषण में अकेले लक्षण की उपस्थिति मृत्यु के कम जोखिम से जुड़ी थी, जबकि एक सकारात्मक मशीन रीडिंग उच्च जोखिम से जुड़ी थी, जिससे पता चलता है कि ये दो जानकारियां अलग-अलग कहानियां बता रही थीं जिन्हें आसानी से एक साथ नहीं जोड़ा जा सकता था।
अंततः, शोधकर्ताओं ने निर्धारित किया कि इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड की वर्तमान स्थिति जटिल चिकित्सा परिभाषाओं को स्वचालित रूप से लागू करने के लिए तैयार नहीं है। डेटा मौजूद है, लेकिन यह इस तरह से व्यवस्थित नहीं है कि एक कंप्यूटर पूरी तस्वीर देख सके। अध्ययन ने दिखाया कि बिना किसी मानव विशेषज्ञ द्वारा मूल रिकॉर्ड की समीक्षा किए, समय की पुष्टि किए और रिक्तियों को भरने के बिना, इन रिकॉर्डों का उपयोग निदान के लिए करने का कोई भी प्रयास त्रुटिपूर्ण होगा। लेखक सुझाव देते हैं कि इससे पहले कि किसी नए कंप्यूटर सिस्टम का उपयोग डॉक्टरों को सचेत करने या निदान करने के लिए किया जाए, अस्पतालों को पहले अपने स्वयं के स्थानीय परीक्षण करने चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि आवश्यक डेटा वास्तव में वहां है, सही ढंग से जुड़ा हुआ है और सटीक है। यह कार्य एक अनुस्मारक के रूप में कार्य करता है कि जबकि तकनीक विशाल मात्रा में जानकारी संग्रहीत कर सकती है, यह अभी तक एक खंडित डिजिटल इतिहास से चिकित्सा निदान को जोड़ने के लिए आवश्यक सूक्ष्म मानवीय निर्णय का स्थान नहीं ले सकती है।
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