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EV0920

आपातकालीन विभाग में सिर की चोट के मामलों में ट्रायाज के समय उपलब्ध संरचित इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड डेटा से प्रारंभिक न्यूरोसर्जिकल जोखिम और विलंबित पहचान का पूर्वानुमान

PREDICTING EARLY NEUROSURGICAL RISK AND DELAYED RECOGNITION IN EMERGENCY DEPARTMENT HEAD TRAUMA USING STRUCTURED TRIAGE-TIME EHR DATA

ट्रायाज के समय उपलब्ध संरचित इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड डेटा से विकसित मॉडल ने अपने विकास केंद्र में ट्रायाज तात्कालिकता से बेहतर प्रदर्शन किया। गुणांकों को स्थिर रखते हुए इसे दूसरे केंद्र में लागू करने पर यह श्रेष्ठता कायम नहीं रही, लेकिन उसी चर-समूह के साथ स्थानीय रूप से पुनः फिट किए जाने पर इसकी श्रेष्ठता फिर स्थापित हुई।

उद्देश्य आपातकालीन विभाग में सिर की चोट के साथ आने वाले रोगियों में उस छोटे समूह की ट्रायाज के समय पहचान करना था, जिसे कुछ दिनों के भीतर न्यूरोसर्जिकल हस्तक्षेप की आवश्यकता होगी, और यह दिखाना था कि क्या इससे ट्रायाज तात्कालिकता की तुलना में अतिरिक्त लाभ मिलता है; मौजूदा उपकरण (Canadian CT Head Rule, New Orleans Criteria) रोगियों का चयन शल्यचिकित्सा के जोखिम के लिए नहीं, बल्कि इमेजिंग के लिए करते हैं और इनमें से कोई भी ट्रायाज के समय काम नहीं करता। यह एक पूर्वव्यापी, द्विकेंद्रीय कोहोर्ट अध्ययन था; इसमें पहचान-संबंधी जानकारी हटाए गए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (electronic health record, EHR) से निकाले गए डेटा का उपयोग किया गया और TRIPOD रिपोर्टिंग दिशानिर्देशों का पालन किया गया। विकास केंद्र (UCSF का अकादमिक आपातकालीन विभाग) में 2018-2023 के दौरान वयस्कों की सिर की चोट से संबंधित 6.481 प्रस्तुतियाँ और 72 घंटे के भीतर 100 हस्तक्षेप (%1,5) शामिल थे; ट्रायाज के समय के 12 चरों (39 गुणांक) के साथ रिज-पेनलाइज़्ड लॉजिस्टिक रिग्रेशन, रोगी-आधारित नेस्टेड क्रॉस-वैलिडेशन, फोल्ड के भीतर SMOTE और सिग्मॉइड पुनः कैलिब्रेशन, समय-आधारित विभाजन तथा बूटस्ट्रैप %95 विश्वास अंतराल का उपयोग किया गया; बाह्य सत्यापन केंद्र (ZSFG, सेफ्टी-नेट स्तर I ट्रॉमा केंद्र) में 2018-2025 के दौरान 21.964 प्रस्तुतियाँ और 356 घटनाएँ (%1,6) थीं, और स्थिर गुणांकों वाले मॉडल का मूल्यांकन बाह्य डेटा तक पहुँचने से पहले निर्धारित प्रोटोकॉल के अनुसार किया गया। 72 घंटे के परिणाम के लिए AUC-ROC मान इस प्रकार थे: केवल ट्रायाज तात्कालिकता 0,736 (UCSF) और 0,773 (ZSFG); स्थिर गुणांकों वाला मॉडल 0,813 (0,772-0,854) और 0,766 (0,740-0,791); केवल अन्वेषणात्मक स्थानीय पुनः फिटिंग के बाद ZSFG में 0,815 (0,793-0,836)। आंतरिक मूल्यांकन में मॉडल ने विभेदन क्षमता (+0,077) और %0,5-14,8 की सीमाओं पर शुद्ध लाभ के मामले में तात्कालिकता से बेहतर प्रदर्शन किया (Brier 0,015; आधार दर 0,0148)। बाह्य सत्यापन में, कहीं अधिक तात्कालिकता वाली जनसंख्या में (%1 की तुलना में %23 आपातकालीन ट्रायाज), इसने मध्यम स्तर की विभेदन क्षमता और कैलिब्रेशन बनाए रखा (ढाल 0,855; Brier 0,016), लेकिन केवल तात्कालिकता से बेहतर प्रदर्शन नहीं किया (0,773 की तुलना में 0,766); वहीं, समान चर-परिभाषाओं के साथ स्थानीय पुनः फिटिंग ने विभेदन क्षमता और %0,8-13,2 की सीमाओं पर शुद्ध लाभ में तात्कालिकता को पीछे छोड़ दिया। चेतावनी-भार विश्लेषण में, 20:1 मिथ्या सकारात्मक/वास्तविक सकारात्मक बजट पर %72 संवेदनशीलता और प्रति सप्ताह 4,8 चेतावनियाँ, 30:1 पर %85 और 8,4 चेतावनियाँ तथा 50:1 पर %97 और 15,8 चेतावनियाँ प्राप्त हुईं; 30:1 की सीमा पर विशिष्टता %60, सकारात्मक पूर्वानुमान मूल्य %3,2 था और %41 प्रस्तुतियों को चिह्नित किया गया; %74 घटनाएँ हेमेटोमा निष्कासन या एम्बोलाइज़ेशन की थीं। सीमाओं में विकास के दौरान प्रति चर घटनाओं की कम संख्या (2,6; रिज पेनल्टी के साथ), बाह्य केंद्र में स्थिर गुणांकों वाले मॉडल द्वारा तात्कालिकता के अतिरिक्त विभेदन क्षमता प्रदान न कर पाना, परिणामों की पहचान का स्वास्थ्य सेवा पर निर्भर होना, अध्ययन का एक ही महानगरीय क्षेत्र तक सीमित होना, समता का मूल्यांकन केवल लिंग के आधार पर किया जाना और प्रोटोकॉल का स्वतंत्र रूप से पंजीकृत न होना शामिल थे। निष्कर्षतः, हस्तांतरित की जा सकने वाली चीज़ गुणांक नहीं, बल्कि चर-परिभाषाएँ थीं; अगले कदम के रूप में केंद्र स्तर पर पुनः आकलन और मध्यम/निम्न तात्कालिकता वाले रोगियों में भावी मूल्यांकन की अनुशंसा की गई।

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