दिल के दौरे की भविष्यवाणी करने वाले मॉडल भारतीय मरीजों को जोखिम में कम आंकते हैं: अध्ययन

नए शोध के अनुसार, व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले हृदय रोग जोखिम कैलकुलेटर जोखिम वाले भारतीयों के एक बड़े हिस्से की पहचान करने में विफल हो सकते हैं, लगभग 80 प्रतिशत मरीज़ जिन्हें अंततः दिल का दौरा पड़ा, उन्हें पहले से ‘उच्च जोखिम’ के रूप में वर्गीकृत नहीं किया गया है।

“स्टेमी में एएससीवीडी जोखिम पूर्वानुमान मॉडल की तुलना: एक दक्षिण एशियाई समूह से अंतर्दृष्टि” शीर्षक वाला शोध गोविंद बल्लभ पंत इंस्टीट्यूट ऑफ पोस्टग्रेजुएट मेडिकल एजुकेशन एंड रिसर्च, ईएसआईसी मेडिकल कॉलेज, फरीदाबाद, एम्स में दिल्ली कैंसर रजिस्ट्री के वैज्ञानिकों की एक टीम द्वारा किया गया था।

पहली बार दिल का दौरा पड़ने वाले 4,975 रोगियों पर किए गए अध्ययन में पांच प्रमुख वैश्विक जोखिम भविष्यवाणी मॉडलों में व्यक्तियों को वर्गीकृत करने के तरीके में महत्वपूर्ण अंतर पाया गया, जिससे दक्षिण एशियाई आबादी के लिए उनकी विश्वसनीयता पर चिंता बढ़ गई।

शोधकर्ताओं ने व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले उपकरणों की तुलना की जैसे कि फ्रेमिंघम रिस्क स्कोर (एफआरएस), एसीसी/एएचए एएससीवीडी 2013 मॉडल, डब्ल्यूएचओ जोखिम चार्ट, जेबीएस-3 कैलकुलेटर और कार्डियोवास्कुलर रोग घटनाओं के नए पूर्वानुमान जोखिम (रोकथाम) स्कोर।

उन्होंने पाया कि जहां कुछ मॉडलों ने लगभग 20 प्रतिशत रोगियों को ‘उच्च जोखिम’ के रूप में वर्गीकृत किया, वहीं अन्य ने बहुत कम मरीजों की पहचान की, एएससीवीडी 2013 मॉडल ने केवल 12.3 प्रतिशत को चिह्नित किया, जिसका अर्थ है कि बड़े बहुमत को ‘कम’ या ‘मध्यम-जोखिम’ श्रेणियों में रखा गया था।

जीबी पंत अस्पताल में कार्डियोलॉजी के प्रोफेसर और अध्ययन में शामिल एक शोधकर्ता डॉ. मोहित गुप्ता ने पीटीआई-भाषा को बताया, “जब हम भारतीय दिल के दौरे के मरीजों को इन पश्चिमी मॉडलों के माध्यम से रखते हैं, तो उनमें से कई को गलत तरीके से वर्गीकृत किया जाता है। शारीरिक रूप से, उन्हें ‘उच्च जोखिम’ वाले मरीज माना जाना चाहिए, खासकर जब से उन्हें दिल का दौरा पड़ा हो, लेकिन ये मॉडल उन्हें कम और मध्यम जोखिम वाली श्रेणियों में रखते हैं, जिससे रोकथाम के बारे में गंभीर चिंताएं पैदा होती हैं।”

अध्ययन में कहा गया है कि पश्चिमी आबादी की तुलना में भारतीयों में हृदय रोग अलग तरह से विकसित होता है, जिसमें पहले से शुरुआत होती है और उच्च मधुमेह का बोझ, विशिष्ट वसा वितरण और चयापचय पैटर्न जैसे जोखिम कारकों का एक अलग मिश्रण होता है।

परिणामस्वरूप, जब भारतीय रोगियों का मूल्यांकन इन उपकरणों का उपयोग करके किया जाता है, तो उनके वास्तविक जोखिम को अक्सर कम करके आंका जाता है, जिससे उपचार और निवारक देखभाल में देरी हो सकती है।

डॉ. गुप्ता ने कहा, “भारतीय मरीज़ दूसरों से अलग व्यवहार करते हैं। आनुवंशिकी, प्रदूषण, जीवनशैली और तनाव के स्तर जैसे कई कारक प्रभाव डालते हैं। यहां तक ​​कि भारतीय या दक्षिण एशियाई होना भी अपने आप में एक जोखिम कारक है। हमें तत्काल अपनी आबादी के अनुरूप एक स्वदेशी जोखिम कैलकुलेटर की आवश्यकता है।”

विशेष रूप से, यहां तक ​​​​कि सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले मॉडल भी उन अधिकांश रोगियों को चिह्नित करने में विफल रहे, जिन्हें बाद में तीव्र रोधगलन या दिल का दौरा पड़ा, जो वर्तमान जोखिम भविष्यवाणी प्रणालियों में अंतराल को उजागर करता है।

अध्ययन में यह भी पाया गया कि अधिकांश मॉडल बड़ी संख्या में रोगियों को व्यापक ‘मध्यम-जोखिम’ श्रेणी में समूहित करते हैं, जिससे डॉक्टरों के लिए स्पष्ट रूप से यह तय करना मुश्किल हो जाता है कि किसे आक्रामक उपचार की आवश्यकता है।

इसके विपरीत, हृदय रोग की घटनाओं के जोखिम की भविष्यवाणी (रोकथाम) स्कोर मध्य में अधिकांश लोगों को समूहित करने के बजाय रोगियों को निम्न, मध्यम और ‘उच्च-जोखिम’ श्रेणियों में अधिक स्पष्ट रूप से फैलाने में सक्षम था। हालांकि, अध्ययन में कहा गया है कि इस मॉडल में भी बड़ी संख्या में ऐसे मरीज़ शामिल नहीं हुए जिन्हें अंततः दिल का दौरा पड़ा।

शोधकर्ताओं ने 40-79 वर्ष की आयु के लगभग 5,000 रोगियों के मेडिकल रिकॉर्ड का विश्लेषण किया, जिन्हें उनके पहले दिल के दौरे के साथ भर्ती कराया गया था, उन्होंने पांच अलग-अलग मॉडलों के माध्यम से जोखिम का अनुमान लगाने और वास्तविक परिणामों के साथ तुलना करने के लिए रक्तचाप, कोलेस्ट्रॉल के स्तर, मधुमेह की स्थिति और धूम्रपान के इतिहास जैसे घटना-पूर्व स्वास्थ्य डेटा का उपयोग किया।

अध्ययन ने निष्कर्ष निकाला कि भारत- या दक्षिण एशिया-विशिष्ट जोखिम भविष्यवाणी उपकरणों को विकसित करने और मान्य करने की तत्काल आवश्यकता है, क्योंकि मौजूदा वैश्विक मॉडल पर भरोसा करने से जोखिम को कम करके आंका जा सकता है और रोकी जा सकने वाली मौतें हो सकती हैं।