মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ডায়ালিসিস-প্রয়োজনীয় তীব্র কিডনি ইনজুরির (AKI-D) ঘটনার রাজ্য-স্তরের তারতম্যের কারণ অনুসন্ধান করা

জিজিন চেন^1,2*, চার্লস ই. ম্যাককুলোচ³, নিল আর. পাও^4,5

বিমূর্ত

পটভূমি:ডায়ালাইসিস-প্রয়োজনীয় ঘটনার ক্ষেত্রে রাজ্য-স্তরের যথেষ্ট তারতম্য রয়েছেতীব্রকিডনিআঘাত(একটি বাচ্চা). যাইহোক, এই ভৌগলিক তারতম্যের কারণ সম্পর্কে খুব কমই জানা যায়।

পদ্ধতি:2011 সালে স্টেট ইনপেশেন্ট ডাটাবেস (SID) এবং আচরণগত ঝুঁকি ফ্যাক্টর নজরদারি সিস্টেম (BRFSS) এর উপর ভিত্তি করে জাতীয় ক্রস-বিভাগীয় রাজ্য-স্তরের পরিবেশগত অধ্যয়ন। আমরা 18টি রাজ্য এবং ছয়টি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থা (ডায়াবেটিস মেলিটাস [ডায়াবেটিস], উচ্চ রক্তচাপ,দীর্ঘস্থায়ীকিডনিরোগ[CKD], আর্টেরিওস্ক্লেরোটিক হার্ট ডিজিজ [ASHD], ক্যান্সার (স্কিন ক্যান্সার ব্যতীত), এবং ক্রনিক অবস্ট্রাকটিভ পালমোনারি ডিজিজ [COPD])। প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার মধ্যে সম্পর্ক এবংএকটি বাচ্চাপিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক এবং গড় বয়স, পুরুষদের অনুপাত এবং প্রতিটি রাজ্যে অ-হিস্পানিক সাদাদের অনুপাতের জন্য একাধিক রিগ্রেশন সামঞ্জস্য ব্যবহার করে ঘটনাগুলি মূল্যায়ন করা হয়েছিল।

ফলাফল:রাষ্ট্রীয় পর্যায়েএকটি বাচ্চাপ্রতি মিলিয়ন জনসংখ্যার মধ্যে ঘটনা 190 থেকে 1139 পর্যন্ত। দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তির হারের রাজ্য-স্তরের পার্থক্য (বেশিরভাগই < 3-পরিসীমায়="" গুণগত="" পার্থক্য)="" প্রতিটি="" দীর্ঘস্থায়ী="" স্বাস্থ্যের="" অবস্থার="" (বেশিরভাগই="">< 2)="" রাজ্য-স্তরের="" পার্থক্যের="" চেয়ে="" বড়="" ছিল।="" পরিসরে="" ভাঁজ="" পার্থক্য)।="" aki-d="" এর="" ঘটনা="" এবং="" ডায়াবেটিস,="" ashd="" এবং="" copd="" এর="" প্রাদুর্ভাবের="" পাশাপাশি="" aki-d="" এর="" ঘটনা="" এবং="" উচ্চ="" রক্তচাপের="" সাথে="" হাসপাতালে="" ভর্তির="" হারের="" মধ্যে="" একটি="" উল্লেখযোগ্য="" সম্পর্ক="" দেখানো="" হয়েছে।="" রিগ্রেশন="" মডেলগুলিতে,="" বয়স,="" লিঙ্গ="" এবং="" বর্ণের="" জন্য="" সামঞ্জস্য="" করার="" পরে,="" aki-d="" ঘটনাগুলি="" পাঁচটি="" দীর্ঘস্থায়ী="" স্বাস্থ্য="" অবস্থার="" সাথে="" হাসপাতালে="" ভর্তি="" হওয়ার="" হারের="" সাথে="" সম্পর্কিত="" ছিল{10}}ডায়াবেটিস,="" উচ্চ="">CKD, ASHD, এবং COPD--এবং ক্যান্সারে হাসপাতালে ভর্তির হার।

উপসংহার:এই পরিবেশগত বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি প্রস্তাব করে যে AKI-D ঘটনাগুলির রাজ্য-স্তরের পরিবর্তনগুলি বিভিন্ন দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তির হার এবং হারের রাজ্য-স্তরের তারতম্য দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে। অন্বেষণ করা বেশিরভাগ দীর্ঘস্থায়ী অবস্থার জন্য,একটি বাচ্চাস্বাস্থ্যের অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তির হারের সাথে তাদের প্রাদুর্ভাবের চেয়ে শক্তিশালী সম্পর্কযুক্ত, পরামর্শ দেয় যে আরও ভাল রোগ ব্যবস্থাপনার কৌশল যা হাসপাতালে ভর্তি হওয়া প্রতিরোধ করতে পারেএকটি বাচ্চা.

কীওয়ার্ড:ভৌগলিক বৈচিত্র,ক্রনিকস্বাস্থ্যঅবস্থা, একটি বাচ্চা, পরিবেশগত গবেষণা

যোগাযোগ:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791

পটভূমি

ডায়ালাইসিস-প্রয়োজনতীব্রকিডনিআঘাত(AKI-D) হাসপাতালে ভর্তি রোগীদের অসুস্থতা এবং মৃত্যুর একটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এবং এটি একটি বড় জনস্বাস্থ্যের বোঝার সাথে যুক্ত। আমরা সম্প্রতি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র [1-3] AKI-D-এর ঘটনাগুলির মধ্যে যথেষ্ট ভৌগলিক পরিবর্তনের রিপোর্ট করেছি যেখানে কিছু রাজ্যে অন্যদের তুলনায় দশগুণ বেশি ঘটনা রয়েছে। যাইহোক, এই ভৌগলিক তারতম্যের কারণ সম্পর্কে খুব কমই জানা যায়।

আমরা অনুমান করেছি যে নির্দিষ্ট দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার প্রসারে ভৌগলিক পরিবর্তন প্রত্যক্ষ বা পরোক্ষভাবে পূর্বাভাস দেয়তীব্রকিডনিআঘাতAKI-D ঘটনার পর্যবেক্ষিত ভৌগলিক পরিবর্তনের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ অবদানকারী হতে পারে। প্রার্থীর দীর্ঘস্থায়ী অবস্থার মধ্যে রয়েছে ডায়াবেটিস মেলিটাস (ডায়াবেটিস), উচ্চ রক্তচাপ,দীর্ঘস্থায়ীকিডনিরোগ(CKD), আর্টেরিওস্ক্লেরোটিক হার্ট ডিজিজ (ASHD), ক্যান্সার এবং ক্রনিক অবস্ট্রাকটিভ পালমোনারি ডিজিজ (COPD)।

উপরন্তু, যেহেতুএকটি বাচ্চাশুধুমাত্র হাসপাতালে ভর্তি রোগীদের মধ্যে ঘটে (যেহেতু বহিরাগত রোগীদের সেটিংয়ে তীব্র ডায়ালাইসিস শুরু করা যায় না), আমরা অনুমান করেছি যে দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার রোগীদের হাসপাতালে ভর্তির হারের ভৌগলিক তারতম্যও সম্ভাব্য গুরুত্বপূর্ণ।

এই অ্যাসোসিয়েশনগুলি অন্বেষণ করার জন্য, আমরা দুটি সম্প্রদায়ের প্রতিনিধি মার্কিন ডাটাবেস থেকে প্রাপ্ত 18 রাজ্যের ডেটা বিশ্লেষণ করেছি - স্টেট ইনপেশেন্ট ডেটাবেস (SID) [4] এবং আচরণগত ঝুঁকি ফ্যাক্টর নজরদারি সিস্টেম (BRFSS) [5]।

পদ্ধতি

গবেষণা নকশা

আমরা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে 45 বছর বা তার বেশি বয়সী জনসংখ্যার মধ্যে একটি জাতীয়, ক্রস-বিভাগীয়, পরিবেশগত গবেষণা পরিচালনা করেছি। আমরা আমাদের অধ্যয়ন 45 বছর বা তার বেশি বয়সী প্রাপ্তবয়স্কদের মধ্যে সীমাবদ্ধ রেখেছি কারণ অল্পবয়সী জনগোষ্ঠীর মধ্যে AKI-D এর ঘটনা এবং দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার প্রাদুর্ভাব এবং হাসপাতালে ভর্তির সংখ্যা কম।

বিআরএফএসএস ব্যবহার করে দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার প্রসারে রাজ্য-স্তরের বৈচিত্র্য নির্ধারণ করা

বিদ্যমান সাহিত্যের উপর ভিত্তি করে, আমরা AKI-D ঘটনার সাথে সম্পর্ক স্থাপনের জন্য প্রার্থী হিসাবে অধ্যয়নের জন্য একটি প্রাথমিক দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য শর্ত নির্বাচন করেছি। আমরা ESRD এর প্রধান কারণগুলি অন্তর্ভুক্ত করেছি (যা আমরা CKD-এরও প্রধান কারণ বলে মনে করি), ESRD-এর সাথে থাকা শীর্ষ অসুস্থ অবস্থাগুলি (যেহেতু তারা তীব্র ট্রিগার হিসাবে কাজ করতে পারে।দীর্ঘস্থায়ীকিডনিরোগ), এবং পূর্ববর্তী গবেষণা [2, 6, 7] থেকে AKI-D-এর সম্ভাব্য ঝুঁকির কারণগুলি। বিশেষত, আমরা প্রথমে ইউনাইটেড স্টেটস রেনাল ডেটা সিস্টেম (USRDS) থেকে শেষ পর্যায়ের রেনাল ডিজিজের (ESRD) শীর্ষ চারটি প্রাথমিক কারণ নির্ধারণ করেছি: ডায়াবেটিস, উচ্চ রক্তচাপ, গ্লোমেরুলোনফ্রাইটিস এবং সিস্টিককিডনিরোগ[৬]। তারপরে আমরা ইউএসআরডিএস থেকে ইএসআরডি রোগীদের মধ্যে রিপোর্ট করা শীর্ষ দশটি কমরবিড অবস্থা নির্ধারণ করেছি: উচ্চ রক্তচাপ, ডায়াবেটিস, দীর্ঘস্থায়ী হার্ট ফেইলিওর, আর্টেরিওস্ক্লেরোটিক হার্ট ডিজিজ, আরেকটি কার্ডিয়াক ডিজিজ, পেরিফেরাল ভাস্কুলার ডিজিজ, সিওপিডি, সেরিব্রোভাসকুলার অ্যাকসিডেন্ট/ট্রান্সিয়েন্ট ইস্কেমিক অ্যাটাক (সিভিএ/টিআইএ), ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি, এবং ম্যালিগন্যান্ট নিউওপ্লাজম [7]। আমরা শেষ পর্যন্ত পূর্ববর্তী গবেষণা থেকে AKI-D-এর সাময়িক প্রবণতা সম্পর্কিত শীর্ষ দশটি রোগ নির্ণয়ের কোড উল্লেখ করেছি: শক, কার্ডিয়াক অ্যারেস্ট, ভেন্ট্রিকুলার ফাইব্রিলেশন, সেপ্টিসেমিয়া, মাল্টিপল মাইলোমা, শ্বাসযন্ত্রের ব্যর্থতা, জমাট বাঁধা, রক্তক্ষরণজনিত ব্যাধি, উচ্চ রক্তচাপ, কোমা স্টুপোর, মস্তিষ্কের ক্ষতি, যকৃতের রোগ, এবং মাইকোসেস [2]।

2011 সালে BRFSS থেকে স্ব-প্রতিবেদনের ডেটার উপর ভিত্তি করে দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার রাজ্য-স্তরের প্রাদুর্ভাব অনুমান করা হয়েছিল। বিআরএফএসএস হল দেশের স্বাস্থ্য-সম্পর্কিত টেলিফোন সমীক্ষার প্রিমিয়ার সিস্টেম যা মার্কিন বাসিন্দাদের কাছ থেকে রাজ্য এবং স্থানীয় স্তরে তথ্য সংগ্রহ করে। স্বাস্থ্য-সম্পর্কিত ঝুঁকিপূর্ণ আচরণ, দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থা এবং প্রতিরোধমূলক পরিষেবার ব্যবহার [5, 8]। এই তথ্যগুলি সমস্ত 50 জনের অংশগ্রহণকারীদের কাছ থেকে আসে৷ 2011 থেকে শুরু করে, একটি সেল ফোন জরিপ এবং ওজনযুক্ত মান গণনা করার জন্য একটি নতুন পদ্ধতি BRFSS [9, 10] এর উপাদান হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছিল। যেহেতু 2011 BRFSS সমীক্ষা উপরে তালিকাভুক্ত সমস্ত স্বাস্থ্য পরিস্থিতি ক্যাপচার করেনি, আমরা ESRD-এর প্রাথমিক কারণগুলি, ESRD রোগীদের মধ্যে শীর্ষ দশটি কমরবিড অবস্থা এবং AKI-D-এর সাময়িক প্রবণতা সম্পর্কিত শীর্ষ দশটি রোগ নির্ণয়ের কোডগুলিকে ছয়টি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার মধ্যে একত্রিত করেছি। : ডায়াবেটিস, উচ্চ রক্তচাপ, CKD, ASHD, ক্যান্সার (ত্বকের ক্যান্সার ব্যতীত) (এখন থেকে কেবল "ক্যান্সার" হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে), এবং COPD। কোনো অ্যাসোসিয়েশন বিশ্লেষণ করার আগে এই ছয়টি স্বাস্থ্য অবস্থার নির্বাচন করা হয়েছিল।

এই ছয়টি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার জন্য BRFSS প্রশ্ন এবং উত্তর পছন্দগুলি পরিপূরক সারণী 1 [11] এ তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। যখন প্রতিটি প্রশ্নের উত্তর "হ্যাঁ" ছিল, আমরা অংশগ্রহণকারীকে এই দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থা বলে বিবেচনা করেছি। যখন উত্তরটি "না" ছিল, তখন আমরা অংশগ্রহণকারীকে এই দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থা না বলে বিবেচনা করেছি। ASHD-এর জন্য, দুটি প্রাসঙ্গিক প্রশ্ন ("মায়োকার্ডিয়াল ইনফার্কশন" এবং "এনজাইনা বা করোনারি হার্ট ডিজিজ" সম্পর্কিত) অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছিল এবং ASHD শ্রেণীবিন্যাস ছিল উভয়ের হ্যাঁ উত্তর দেওয়ার উপর ভিত্তি করে। উত্তরগুলি "অনুপস্থিত," "প্রত্যাখ্যান" বা "জানি না/নিশ্চিত" হিসাবে দেওয়া হয় একসাথে সমস্ত শর্তের <3 শতাংশ="" প্রতিক্রিয়ার="" জন্য="" দায়ী="" এবং="" "না"="" হিসাবে="" শ্রেণীবদ্ধ="" করা="">

এসআইডি এবং মার্কিন আদমশুমারি ব্যবহার করে হাসপাতালে ভর্তি AKI-D-এর ঘটনাতে রাজ্য-স্তরের ভিন্নতা নির্ধারণ করা

আমরা AKI-D হাসপাতালে ভর্তির সংখ্যা নির্ধারণ করতে স্টেট ইনপেশেন্ট ডাটাবেস (SID) ব্যবহার করেছি [3, 4]। আমরা তখন AKI-D-এর রাজ্য-প্রতি-রাজ্য ঘটনা গণনা করতে ইউএস সেন্সাস ব্যুরো ডেটা ব্যবহার করেছি।

AKI-D সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল যখন একটি তীব্র রেনাল ব্যর্থতা ডায়াগনস্টিক কোড (রোগের আন্তর্জাতিক শ্রেণীবিভাগ, নবম সংশোধন, ক্লিনিকাল পরিবর্তন [ICD- 9] কোড 584.5, 584.6, 584.7, 584.8, বা 584.9 পদ্ধতি) এবং একটি পদ্ধতি কোড (৩৯.৯৫, ভি৪৫.১১, ভি৪৫.১২, ভি৫৬। , 13]। পূর্ববর্তী গবেষণায় দেখা গেছে যে এই অ্যালগরিদমটি 90 শতাংশ সংবেদনশীলতা, সুনির্দিষ্ট, ইতিবাচক এবং নেতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান [1, 3, 12, 13] এর চেয়ে বেশি বা সমান তৈরি করেছে।

খরচের কারণে, আমরা 2011 সালে উপলব্ধ 30টি SID-এর মধ্যে মাত্র 25টি কিনেছি: অ্যারিজোনা (AZ), আরকানসাস (AR), ক্যালিফোর্নিয়া (CA), কলোরাডো (CO), ফ্লোরিডা (FL), আইওয়া (IA), কেনটাকি ( KY), ম্যাসাচুসেটস (MA), মেরিল্যান্ড (MD), মেইন (ME), মিশিগান (MI), মিসিসিপি (MS), উত্তর ক্যারোলিনা (NC), নেব্রাস্কা (NE), নিউ জার্সি (NJ), নিউ মেক্সিকো (NM) , নিউ ইয়র্ক (NY), নেভাদা (NE), ওরেগন (OR), রোড আইল্যান্ড (RI), দক্ষিণ ক্যারোলিনা (SC), Utah (UT), Vermont (VT), ওয়াশিংটন (WA), এবং পশ্চিম ভার্জিনিয়া (WV) (পরিপূরক চিত্র 1) [3].

উনিশটি SID ডাটাবেস রিপোর্ট করেছে > 15 টি ডায়াগনস্টিক কোড। এই 19টি রাজ্যের কোনোটিতেই হাসপাতালে ভর্তির এক চতুর্থাংশের বেশি 15টি ডায়াগনস্টিক কোড নেই। 19 (অ-ওভারল্যাপিং) SID ডাটাবেস রিপোর্ট করা হয়েছে > 6 পদ্ধতি কোড। এই 19টি রাজ্যের একটিতেও দশমাংশের বেশি হাসপাতালে ভর্তি করা হয়নি > 6টি পদ্ধতির কোড [3]

আমাদের প্রাথমিক বিশ্লেষণে, নিশ্চিতকরণের পক্ষপাত কমাতে, আমরা 15 টিরও কম ডায়াগনস্টিক কোড (ME, NE) সহ SID ডাটাবেস অন্তর্ভুক্ত করিনি এবং আমরা শুধুমাত্র প্রতিটি হাসপাতালে ভর্তির জন্য তালিকাভুক্ত প্রথম 15টি ডায়াগনস্টিক কোড বিশ্লেষণ করেছি (পরিপূরক চিত্র 1)। আমরা আমাদের প্রাথমিক বিশ্লেষণে শুধুমাত্র প্রথম 6টি পদ্ধতির কোড বিশ্লেষণ করেছি (সমস্ত রাজ্যে অন্তত এই সংখ্যক পদ্ধতি কোড ছিল) [3]।

আমরা ডিসচার্জের সময় ESRD (585.6) নির্ণয়ের সাথে AKI-D হাসপাতালে ভর্তির গণনা করেছি কিন্তু ভর্তির সময় নয়। আমাদের প্রাথমিক বিশ্লেষণে রাজ্যগুলি (CO, MS, NC, UT, WV) অন্তর্ভুক্ত ছিল না যেখানে আমরা বলতে পারিনি যে ESRD একটি ভর্তি নির্ণয় বা স্রাব নির্ণয় [বা উভয়ই]) (পরিপূরক চিত্র 1) [3]।

আমাদের প্রাথমিক বিশ্লেষণ তাই 18টি রাজ্যের (AZ, AR, CA, FL, IA, KY, MA, MD, MN, NJ, NM, NY, NV, OR, RI, SC, VT, WA) উপর ভিত্তি করে ছিল (পরিপূরক চিত্র 1 ) [৩]। আমরা সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণে সমস্ত 25 টি রাজ্যের ডেটা ব্যবহার করেছি।

এখানে, আমরা নিশ্চিতকরণের পক্ষপাত কমাতে প্রতিটি রাজ্যের জন্য শুধুমাত্র 9টি ডায়াগনস্টিক কোড এবং 6টি পর্যন্ত পদ্ধতির কোড বিশ্লেষণ করেছি (সমস্ত রাজ্য অন্তত 9টি ডায়াগনস্টিক কোড এবং 6টি পদ্ধতির কোড রিপোর্ট করেছে) এবং ESRD-এর জন্য একটি ডায়াগনস্টিক কোড ধারণকারী সমস্ত হাসপাতালে ভর্তি বাদ দিয়েছি। 585.6) যেহেতু পাঁচটি রাজ্যের জন্য (CO, MS, NC, UT, এবং WV), আমরা বলতে পারিনি যে এই রোগ নির্ণয়টি ইতিমধ্যে ভর্তির সময় উপস্থিত ছিল কিনা [3]।

এসআইডি, বিআরএফএসএস, এবং মার্কিন আদমশুমারি থেকে প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তির হারের রাজ্য-স্তরের তারতম্য নির্ধারণ করা

আমরা প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার সাথে সম্পর্কিত হাসপাতালের স্রাবগুলি সনাক্ত এবং সংকলন করেছি এবং আনুমানিক রাজ্য-স্তরের রোগীর জনসংখ্যা ব্যবহার করে হার গণনা করেছি। আমরা অনুমান করেছি যে প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তির হার সেই দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের রোগীদের দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে যাদের আরও গুরুতর রোগ ছিল বা হাসপাতালে চিকিৎসা করা দরকার এমন জটিলতা রয়েছে।

বিশেষত, আমরা SID-তে ক্লিনিকাল ক্লাসিফিকেশন সফ্টওয়্যার (CCS) ব্যবহার করেছি যা রোগের আন্তর্জাতিক শ্রেণীবিভাগ-নবম রিভিশন-ক্লিনিক্যাল মডিফিকেশন (ICD-9- CM) এ > 14,000 স্ট্যান্ডার্ডাইজড ডায়াগনসিস কোডগুলিকে ছোট করে চিকিৎসাগতভাবে উল্লেখযোগ্য বিভাগের সংখ্যা [3]। আগ্রহের ছয়টি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার প্রতিটি নিম্নলিখিত সিসিএস ডায়াগনস্টিক কোডগুলিতে ম্যাপ করা হয়েছিল: ডায়াবেটিস (সিসিএস ডায়াগনস্টিক কোড 49, 50), উচ্চ রক্তচাপ (সিসিএস ডায়াগনস্টিক কোড 98, 99), সিকেডি (সিসিএস ডায়াগনস্টিক কোড 156, 158), ASHD (CCS ডায়াগনস্টিক কোড 100, 101,102), ক্যান্সার (CCS ডায়াগনস্টিক কোড 11-21 এবং 24-43), এবং COPD (CCS ডায়াগনস্টিক কোড 127)।

পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি

রাজ্য-স্তরের AKI-D ঘটনাগুলি পূর্বে বর্ণিত হিসাবে মিলিয়ন জনসংখ্যা (pmp) হিসাবে প্রকাশ করা হয়েছিল [3, 12, 14]। আমরা সর্বোচ্চ পর্যবেক্ষিত রাজ্য-স্তরের AKI-D ঘটনাকে সর্বনিম্ন পর্যবেক্ষিত রাজ্য-স্তরের AKI-D ঘটনা দ্বারা ভাগ করে এর জন্য ভাঁজ-পার্থক্য গণনা করেছি। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের মানচিত্রে আঞ্চলিক বৈচিত্র দেখাতে আমরা রাজ্যগুলিকে AKI-D ঘটনার নিম্ন/মাঝারি/উচ্চ স্তরে শ্রেণীবদ্ধ করি

আমরা 2011 ইউএস সেন্সাস ব্যুরো [15] থেকে BRFSS এবং বাসিন্দা জনসংখ্যা থেকে দীর্ঘস্থায়ী অবস্থার প্রাদুর্ভাব অনুমান গণনা করেছি। আমরা প্রতি 1000 জনসংখ্যার প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তির হার গণনা করেছি / (দীর্ঘস্থায়ী অবস্থার প্রচলন * আবাসিক জনসংখ্যা) * 1000। এইগুলির জন্য ভাঁজ- পার্থক্যগুলিও সর্বোচ্চ বনাম সর্বনিম্ন পর্যবেক্ষণ মান নিয়ে গণনা করা হয়েছিল। (সমস্ত ঘটনার হার বার্ষিক হয়।)

প্রচলন অনুমান এবং সংশ্লিষ্ট আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান (CIs) পেতে, আমরা ল্যান্ডলাইন টেলিফোন এবং সেলুলার টেলিফোন ডেটার জন্য স্তর, ক্লাস্টার এবং নমুনা ওজন নির্দিষ্ট করে একটি জটিল নমুনা সমীক্ষা নকশা ব্যবহার করেছি ("STSTR" স্তরের জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল, "{{0}) ক্লাস্টারগুলির জন্য }PSU", এবং নমুনা ওজনের জন্য "_LLCPWT") [16]।

পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়েছিল ঘটনা

রৈখিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণটি প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তি হওয়ার হার বা হারের মধ্যে রাষ্ট্রীয়-স্তরের সম্পর্ক নির্ধারণের জন্য সঞ্চালিত হয়েছিল, গড় বয়সের জন্য সামঞ্জস্য, পুরুষদের অনুপাত এবং অ-হিস্পানিক শ্বেতাঙ্গদের অনুপাত। প্রতিটি রাজ্য। রৈখিক রিগ্রেশন মডেলগুলি থেকে প্যারামিটার অনুমানের আকার এবং পি-মানগুলি AKI-D ঘটনার উপর কোন দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার সর্বাধিক প্রভাব থাকতে পারে তা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। আমরা প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার জন্য বিভিন্ন মডেলে সামঞ্জস্য করা R-স্কোয়ার মানগুলির তুলনা করেছি যে কিছু দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তির হারের পার্থক্যগুলি AKI-D ঘটনাতে রাজ্য-স্তরের প্রকরণের জন্য সম্ভাব্য আরও বেশি পরিলক্ষিত হতে পারে কিনা তা মূল্যায়ন করতে।

সমস্ত রিগ্রেশন মডেলে, আমরা রৈখিক অনুমান পরীক্ষা করেছি। যদি আগ্রহের এক্সপোজার এবং ফলাফলের মধ্যে সম্পর্ক অ-রৈখিক দেখায়, আমরা মডেলটিতে একটি দ্বিঘাত শব্দ যোগ করেছি এবং আমাদের ফলাফলগুলি গ্রাফিকভাবে প্রদর্শন করেছি।

একটি নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণ হিসাবে, আমরা ত্বকের ক্যান্সারকে একটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থা হিসাবে পরীক্ষা করেছি যা আমরা অনুমান করেছি যে AKI-D ঘটনার সাথে কোনও সম্পর্ক বা সংস্থান থাকবে না। ত্বকের ক্যান্সার সম্পর্কিত তথ্যও BRFSS (পরিপূরক সারণী 1) এর স্ব-প্রতিবেদনের উপর ভিত্তি করে এবং আমরা SID-তে CCS ডায়াগনস্টিক কোড 22, 23 ব্যবহার করেছি।

STATA সংস্করণ 14.1 (Stata Corp., College Station, TX) ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করা হয়েছিল এবং SAS সংস্করণ 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC) ব্যবহার করে একটি পৃথক বিশ্লেষক দ্বারা স্বাধীনভাবে যাচাই করা হয়েছিল।

ফলাফল

বিআরএফএসএস উত্তরদাতাদের জনসংখ্যাগত বৈশিষ্ট্য এবং AKI-D হাসপাতালে ভর্তি হওয়া রোগীদের সারণী 1 এ দেখানো হয়েছে (পরিপূরক সারণী 2 এবং পরিপূরক সারণী 3-এ রাজ্য-স্তরের ভাঙ্গন)। AKI-D হাসপাতালে ভর্তি হওয়া ব্যক্তিদের BRFSS উত্তরদাতাদের তুলনায় বয়স্ক, পুরুষ এবং নন-হিস্পানিক কালো হওয়ার সম্ভাবনা বেশি ছিল।

হাসপাতালে ভর্তি AKI-D এর ঘটনা

আমরা 18 টি রাজ্যের SID-এ AKI-D-এর সাথে 34,122 হাসপাতালে ভর্তি শনাক্ত করেছি। রাজ্য-স্তরের AKI-D ঘটনাগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়েছে (চিত্র 1), 190 থেকে 1139 pm (6.{10}} ভাঁজ পার্থক্য) (পরিপূরক সারণী 2)।

দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার ব্যাপকতা

গবেষণায় 18টি রাজ্যে 45 বছর বা তার বেশি বয়সী ব্যক্তিদের মধ্যে BRFSS থেকে 188,997 জন অংশগ্রহণকারীকে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে (ভারী জনসংখ্যার আকার=57,396,000)। আগ্রহের ছয়টি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার আনুমানিক ব্যাপকতা রাজ্য থেকে রাজ্যে পরিবর্তিত হয় (পরিপূরক সারণী 4-9)। ডায়াবেটিসের জন্য, রাজ্য-স্তরের বিস্তারের পরিসীমা ছিল 11.9 থেকে 18.4 শতাংশ (15-গুণ পার্থক্য), উচ্চ রক্তচাপের জন্য 42.1 থেকে 54.1 শতাংশ (13-গুণ পার্থক্য), CKD 2.4 থেকে 5.9 এর জন্য শতাংশ (2।{27}} ভাঁজ পার্থক্য), ASHD 9.3 থেকে 15.8 শতাংশ (1.7-গুণ পার্থক্য), ক্যান্সারের জন্য 9.1 থেকে 11.9 শতাংশ (13-গুণ পার্থক্য), এবং COPD 6.3 থেকে 13.5 শতাংশের জন্য (2.{45}}গুণ পার্থক্য)।

প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তির হার

রোগের প্রাদুর্ভাবের রাজ্য-স্তরের তারতম্যের সাথে তুলনা করে, দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তির হারে রাজ্য-থেকে-রাজ্যের বৃহত্তর তারতম্য ছিল (যেমন, সর্বোচ্চ থেকে সর্বনিম্ন রাজ্যে ভাঁজ-পার্থক্যের তুলনা)। বিশেষত, ডায়াবেটিসে হাসপাতালে ভর্তির হার প্রতি 1000 রোগীর মধ্যে 252 থেকে 438 পর্যন্ত ছিল (1{{8}গুণ পার্থক্য), যেখানে উচ্চ রক্তচাপের সাথে প্রতি 1000 রোগীর মধ্যে 153 থেকে 278 পর্যন্ত ছিল (18-গুণ পার্থক্য) , যে CKD 360 থেকে 1144 প্রতি 1000 রোগীর সাথে (32-গুণ পার্থক্য), যে ASHD 289 থেকে 547 প্রতি 1000 রোগীর (19-গুণ পার্থক্য), যে ক্যান্সারের সাথে 197 থেকে 384 প্রতি 1000 রোগী (1.{28}}গুণ পার্থক্য), এবং COPD-এর সাথে প্রতি 1000 রোগীদের 213 থেকে 473 পর্যন্ত (2.{33}}গুণ পার্থক্য)।

নোট করুন 6- রাজ্যগুলির মধ্যে AKI-D ঘটনাগুলির মধ্যে ভাঁজ পরিসরের পার্থক্য (1139/190 pmp) দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার প্রাদুর্ভাবের রাজ্য-স্তরের পার্থক্যের চেয়ে বেশি (বেশিরভাগই < 2৷{6}} পরিসরের মধ্যে ভাঁজ পার্থক্য ) বা দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার হাসপাতালে ভর্তির হারের রাজ্য-স্তরের বৈচিত্র্য (বেশিরভাগই < 3-পরিসীমার মধ্যে গুণগত পার্থক্য)।

প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থা এবং AKI-D ঘটনাগুলির প্রসারের মধ্যে রাজ্য-স্তরের পারস্পরিক সম্পর্ক

রাষ্ট্রীয় পর্যায়ে, AKI-D এর ঘটনা এবং ডায়াবেটিস (r=0.56; p=0.01, চিত্র 2a), ASHD (r {{7) এর মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পারস্পরিক সম্পর্ক দেখানো হয়েছে }}.56; p=0.01, চিত্র।

2b), এবং COPD (r=0.55; p=0.02, চিত্র 2c)। AKI-D এর ঘটনা এবং উচ্চ রক্তচাপের প্রকোপ (r=0.35; p=0.15), CKD (r=0.36; p=0.14, চিত্র 2d) এবং ক্যান্সার (r=0.06; p=0.82)।

প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থা এবং AKI-D ঘটনার সাথে হাসপাতালে ভর্তির হারের মধ্যে রাষ্ট্রীয়-স্তরের পারস্পরিক সম্পর্ক উচ্চ রক্তচাপের সাথে AKI-D এর ঘটনা এবং হাসপাতালে ভর্তির হারের মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য সম্পর্কও দেখানো হয়েছে (r=0.51; p {{5) }}.03, চিত্র 2e)। ডায়াবেটিসের সাথে হাসপাতালে ভর্তির হারের জন্য কোন উল্লেখযোগ্য সম্পর্ক দেখানো হয়নি (r=0.27; p=0.27), CKD (r=0.03; p=0.91 , চিত্র 2f), ASHD (r=0.17; p=0.49), ক্যান্সার (r=0.23; p=0.37), এবং COPD (r=0.13; p=0.60)।

রৈখিক রিগ্রেশন দ্বারা প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থা এবং AKI-D ঘটনাগুলির সাথে হাসপাতালে ভর্তির হারের ব্যাপকতা এবং/অথবা হারের মধ্যে সম্পর্ক।

বয়স, লিঙ্গ এবং নন-হিস্পানিক শ্বেতাঙ্গদের অনুপাতের রাজ্য-স্তরের পার্থক্যের জন্য নিয়ন্ত্রণ করার পরে, ডায়াবেটিস, উচ্চ রক্তচাপ, ASHD, এবং COPD-এর উচ্চ প্রবণতা সহ রাজ্যগুলিতে AKI-D (সারণী 2) এর ঘটনা বেশি ছিল। উদাহরণ স্বরূপ, রাজ্যে ডায়াবেটিসের 1 শতাংশ বেশি প্রাদুর্ভাবের জন্য, আমরা অনুমান করেছি যে রাজ্যে AKI-D এর 70.5 (95 শতাংশ CI: 14.6– 126.3) pmp উচ্চতর ঘটনা ছিল।

আমরা আরও দেখতে পেয়েছি যে নির্বাচিত ছয়টি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার যে কোনও একটিতে হাসপাতালে ভর্তির উচ্চ হারের রাজ্যগুলিতে AKI-D-এর প্রবণতা বেশি ছিল (CKD সীমারেখা / দুর্বলতম সম্পর্কযুক্ত)। সাধারণত, এই সম্পর্কগুলি পর্যাপ্তভাবে একটি রৈখিক মডেলে বন্দী করা হয়েছিল। উদাহরণ স্বরূপ, ডায়াবেটিসে আক্রান্ত হাসপাতালে ভর্তির উচ্চ হারে প্রতি 1000 জনের জন্য, আমরা অনুমান করেছি যে রাজ্যে AKI-D-এর উচ্চতর ঘটনা 3.0 (95 শতাংশ CI: 1.8–4.1) pmp ছিল। ক্যান্সারের জন্য, উচ্চতর হাসপাতালে ভর্তির হার সহ রাজ্যগুলিতেও AKI-D এর ঘটনা বেশি ছিল কিন্তু অ্যাসোসিয়েশনটি রৈখিক ছিল না এবং চিত্র 3a-এ গ্রাফিকভাবে আরও সঠিকভাবে দেখানো হয়েছে।

আমরা লক্ষ্য করেছি যে বেশিরভাগ দীর্ঘস্থায়ী অবস্থার জন্য, প্রধান এক্সপোজার হিসাবে হাসপাতালে ভর্তির হার সহ মডেলগুলিতে প্রধান এক্সপোজার হিসাবে রোগের প্রাদুর্ভাব সহ মডেলগুলির তুলনায় উচ্চতর সামঞ্জস্যপূর্ণ R2 ছিল (সারণী 2)। উদাহরণ স্বরূপ, ডায়াবেটিসের প্রাদুর্ভাবের জন্য সামঞ্জস্য করা R2 ছিল 0.350 কিন্তু সামঞ্জস্য করা R2 ছিল ডায়াবেটিস হাসপাতালে ভর্তির হারের জন্য 0.780৷

যখন প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তির প্রবণতা এবং হার উভয়ই লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলে প্রবেশ করানো হয়, তখন সামঞ্জস্য করা R2 মানগুলি আরও বেশি বৃদ্ধি পায় (সারণী 2)। ছয়টি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার মধ্যে পাঁচটির প্রাদুর্ভাব (ক্যান্সারের প্রাদুর্ভাব পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ নয়) এবং ছয়টি রোগের সাথে হাসপাতালে ভর্তির হার উল্লেখযোগ্যভাবে একটি ইতিবাচক দিকে AKI-D ঘটনার সাথে যুক্ত ছিল (অর্থাৎ, রাজ্যগুলিতে উচ্চতর AKI-D ঘটনা। উচ্চতর দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার প্রাদুর্ভাব বা হাসপাতালে ভর্তির হার সহ)। ক্যান্সার হাসপাতালে ভর্তির হারের জন্য, অ্যাসোসিয়েশনটি আবার রৈখিক ছিল না এবং চিত্র 3b-এ গ্রাফিকভাবে আরও সঠিকভাবে দেখানো হয়েছে।

আমাদের নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণের বিষয়ে, আমরা দেখতে পেয়েছি যে ত্বকের ক্যান্সারের প্রাদুর্ভাব এবং হাসপাতালে ভর্তির হার (পরিপূরক সারণী 10) AKI-D ঘটনার সাথে সম্পর্কযুক্ত নয় (সারণী 2)।

সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ

25টি রাজ্যের ডেটা ব্যবহার করে সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণে (SID থেকে 38,922 AKI-D হাসপাতালে ভর্তি (পরিপূরক চিত্র 2) এবং 200,936 পর্যবেক্ষণ [ভারী জনসংখ্যার আকার=67,096,000] থেকে BRFSS), আমরা পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণে অনুরূপ ফলাফল পর্যবেক্ষণ করেছি। রিগ্রেশন মডেলগুলিতে, আমরা ক্যান্সারের প্রাদুর্ভাবের জন্য আশা করার মতো একই ফলাফল পাই। বেশ কিছু সমন্বয়ের পরেও AKI-D ঘটনার জন্য ক্যান্সারের প্রাদুর্ভাব একটি উল্লেখযোগ্য কারণ ছিল (গুণ=154.6, 95 শতাংশ CI 55.6–253.7; p <0.01) (পরিপূরক="" সারণী="" 11,="" পরিপূরক="" চিত্র="">

আলোচনা

কিডনি রোগের এপিডেমিওলজিক অধ্যয়নগুলি বেশিরভাগ ESRD [17] এবং CKD [18] এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে। কম অধ্যয়ন AKI এর উপর ফোকাস করেছে এবং AKI ঘটনার ভৌগলিক বৈচিত্র্যের উপরও কম। আমরা সম্প্রতি রিপোর্ট করেছি যে AKI-D [3, 14] এর ঘটনায় রাজ্যগুলির মধ্যে একটি বড় পার্থক্য রয়েছে। বর্তমান অধ্যয়নটি সেই বৈচিত্র্যের সাথে যুক্ত কারণগুলি পরীক্ষা করার জন্য আমাদের জ্ঞানের প্রথম প্রচেষ্টা।

এই জাতীয়, ক্রস-বিভাগীয়, পরিবেশগত গবেষণায়, আমরা দেখতে পেয়েছি যে AKI-D ঘটনাগুলির রাজ্য-স্তরের পরিবর্তনগুলি বিভিন্ন দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার জন্য হাসপাতালে ভর্তির হারের রাজ্য-স্তরের বৈচিত্র্যের সাথে সম্পর্কিত। এই ফলাফলগুলি পরামর্শ দেয় যে ডায়াবেটিস, উচ্চ রক্তচাপ, CKD, ASHD এবং COPD (এবং সম্ভবত ক্যান্সার) এর ভৌগলিক বিতরণ AKI-D এর ভৌগলিক বিতরণকে প্রভাবিত করতে পারে।

আমরা স্বীকার করি যে পরিবেশগত অধ্যয়ন দ্বারা দৃঢ় সিদ্ধান্ত নেওয়া যায় না এবং পারস্পরিক সম্পর্ক কার্যকারণ নয়। কিন্তু, আমরা বিশ্বাস করি যে এই দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার মধ্যে এটি অত্যন্ত যুক্তিযুক্ত রাষ্ট্র-স্তরের পরিবর্তনগুলি প্যাথোফিজিওলজিক্যালভাবে প্রাসঙ্গিক কারণ এগুলি AKI-এর ঝুঁকির কারণ হিসাবে পরিচিত। উদাহরণস্বরূপ, ডায়াবেটিস বৈপরীত্য-সম্পর্কিত নেফ্রোমাথি এবং AKI-D এর অন্যান্য ফর্মগুলির জন্য একটি ঝুঁকির কারণ হিসাবে স্বীকৃত হয়েছে [19, 20]। উচ্চ রক্তচাপ, প্রাপ্তবয়স্কদের মধ্যে সাধারণ, AKI [21, 22] এর সাথে যুক্ত করা হয়েছে। CKD AKI এর সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত এবং CKD এর তীব্রতা AKI [23, 24] এর ক্রমবর্ধমান উচ্চ ঝুঁকির সাথে যুক্ত। AKI ADHD রোগীদের মধ্যে সাধারণ যারা করোনারি আর্টারি বাইপাস গ্রাফ্ট সার্জারি [25] বা পারকিউটেনিয়াস করোনারি ইন্টারভেনশন [26] করেছেন। সিওপিডি রোগীদের ব্যাকটেরেমিয়ার প্রকোপ বৃদ্ধি পায়, সম্ভবত গুরুতর সংক্রমণ [২৭, ২৮] অর্জনের জন্য বৃহত্তর দুর্বলতা প্রতিফলিত করে, এবং শ্বাসযন্ত্রের সংক্রমণ-সম্পর্কিত সেপ্টিসেমিয়ার এই উচ্চতর প্রবণতা AKI-D পর্বের সংখ্যা বাড়িয়ে তুলতে পারে। AKI-D অভ্যন্তরীণ রেনাল ফ্যাক্টর, পোস্টরিনাল ফ্যাক্টর এবং কেমোথেরাপিউটিক এজেন্টের কারণে ক্যান্সার-সম্পর্কিত হতে পারে, যা ইনপেশেন্ট সেটিংয়ে তীব্র হতে পারে। আমরা বিশ্বাস করি যে আমাদের উপসংহারগুলি ত্বকের ক্যান্সার, আমাদের নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণ (যা একটি অগ্রাধিকার নির্বাচন করা হয়েছিল) সম্পর্কিত ফলাফলগুলির দ্বারা শক্তিশালী হয়েছে। আমরা অনুমান করেছিলাম যে ত্বকের ক্যান্সারের প্রাদুর্ভাব এবং রাজ্য-স্তরের বৈচিত্র্য

হাসপাতালে ভর্তির হার রাষ্ট্রীয় পর্যায়ের AKI-D-এর সাথে সম্পর্কযুক্ত বা যুক্ত হওয়া উচিত নয় কারণ ত্বকের ক্যান্সার একটি পরিচিত AKI ঝুঁকির কারণ নয়। আমরা সত্যিই এই পর্যবেক্ষণ. এইভাবে, এটি 6টি নির্বাচিত দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থা এবং AKI-D-এর মধ্যে পর্যবেক্ষিত রাজ্য-স্তরের সমিতিগুলির নির্দিষ্টতা সম্পর্কে কিছুটা আশ্বাস দেয়।

আমরা বিশ্বাস করি যে একটি সম্ভাব্য গুরুত্বপূর্ণ পর্যবেক্ষণ হল যে দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তির হারের রাজ্য-স্তরের পার্থক্য (যেমন, 3 পর্যন্ত৷{2}} পরিসরে গুণগত পার্থক্য) রাজ্য-স্তরের পার্থক্যের চেয়ে বড় ছিল প্রতিটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থা (যেমন, 2 পর্যন্ত। তদ্ব্যতীত, যেমন উল্লেখ করা হয়েছে, বেশিরভাগ দীর্ঘস্থায়ী অবস্থার জন্য, সামঞ্জস্য করা R2 মডেলগুলিতে প্রধান এক্সপোজার হিসাবে হাসপাতালে ভর্তির হার বেশি ছিল বনাম প্রধান এক্সপোজার হিসাবে রোগের প্রাদুর্ভাব সহ মডেলগুলিতে, যা এই অনুমানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ যে হাসপাতালে ভর্তির হার দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য পরিস্থিতি AKI-D ঘটনার রাজ্য-স্তরের ভিন্নতা ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে সম্প্রদায়ের প্রাদুর্ভাবের হারের চেয়ে বেশি প্রভাবশালী। যেহেতু এটি যুক্তিযুক্ত যে দুর্বলভাবে নিয়ন্ত্রিত দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার রোগীদের ভর্তি হওয়ার সম্ভাবনা বেশি, এই ফলাফলগুলি এই সম্ভাবনাকে তুলে ধরে যে দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যের অবস্থার উন্নত ব্যবস্থাপনা AKI-D পর্বগুলি হ্রাস করতে পারে। আমাদের অধ্যয়ন সম্ভাব্যভাবে সনাক্ত করে যে কোন রাজ্যগুলি এই প্রতিরোধ কৌশলগুলির পরিপ্রেক্ষিতে সবচেয়ে বেশি সুবিধা অর্জন করবে। সামগ্রিকভাবে, দীর্ঘস্থায়ী অবস্থার স্ব-ব্যবস্থাপনা এবং নন-নেফ্রোলজিস্ট (যেমন এন্ডোক্রিনোলজিস্ট, কার্ডিওলজিস্ট, পালমোনোলজিস্ট এবং প্রাথমিক চিকিত্সকদের) দক্ষতা এবং সরবরাহের উন্নতির জন্য নিবিড় রোগী শিক্ষা কার্যক্রম AKI-D রোগের বোঝা কমাতে গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তনযোগ্য কারণ হতে পারে।

আমাদের অধ্যয়ন দেশজুড়ে একাধিক রাজ্যকে অন্তর্ভুক্ত করে শক্তিশালী করা হয়েছে। আমাদের জানামতে, BRFSS হল একমাত্র বিস্তৃত রাজ্য-স্তরের ডেটাসেট যা আগ্রহের দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য পরিস্থিতির জন্য উপলব্ধ। পূর্ববর্তী গবেষণায় বলা হয়েছে যে BRFSS ডেটা অন্যান্য জাতীয় সমীক্ষা [29-31] থেকে ডেটার সাথে অত্যন্ত একমত। 2011 BRFSS-এর একটি বড় উন্নতি হিসাবে, ল্যান্ডলাইন টেলিফোনের মাধ্যমে সংগৃহীত ডেটা ছাড়াও সেলুলার টেলিফোন ব্যবহার করে অংশগ্রহণকারীদের জরিপ ডেটা অন্তর্ভুক্ত করা প্রতিনিধিত্ব এবং নির্ভুলতা বৃদ্ধি করেছে [৩২]। AKI-D ঘটনা সংজ্ঞায়িত করার ক্ষেত্রে, আমরা ICD-9-CM ডায়াগনস্টিক এবং পদ্ধতি কোড [3, 12-14] এর সেরা-প্রমাণিত সেট ব্যবহার করে AKI-D কেসগুলি ক্যাপচার করেছি।

যাইহোক, আমরা অনেক সীমাবদ্ধতা স্বীকার করি। SID ডেটার সীমাবদ্ধতার কারণে, আমাদের কাছে সমস্ত 50 টি রাজ্যের ডেটা ছিল না। এইভাবে আমাদের ফলাফল সমগ্র দেশে সাধারণীকরণ নাও হতে পারে। AKI-D এবং দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য পরিস্থিতি ক্যাপচার করার জন্য আমাদের কাছে ক্লিনিকাল ডেটার অভাব ছিল (যেমন ক্রিয়েটিনিন বা রক্তে গ্লুকোজের মাত্রা, চিকিত্সকের চিকিৎসা ইতিহাসের ডকুমেন্টেশন, বা শারীরিক পরীক্ষা যেমন বডি মাস ইনডেক্স, ওষুধগুলি নির্ধারিত) এবং এটি আমাদের অনুমানে পক্ষপাতিত্বের পরিচয় দিতে পারে। সমিতির শক্তি।

আমরা ডায়াগনস্টিক কোড ব্যবহার করে প্রতিটি স্বাস্থ্যের অবস্থা শনাক্ত করেছি এবং তাই রোগের তীব্রতা ধরতে পারিনি। আমরা AKI-D বিকাশকারী রোগীদের জন্য গ্লোমেরুলার পরিস্রাবণ হারে কোনো পূর্ব-বিদ্যমান হ্রাসের পরিমাণ নির্ধারণ করতে পারিনি। AKI-D ঘটনাতে অবদান রাখতে পারে এমন অন্যান্য কারণ ছিল (যেমন অর্থনৈতিক অবস্থা, চিকিৎসা ও সামাজিক পরিষেবা, একাডেমিক বনাম নন-একাডেমিক হাসপাতাল, নিবিড় পরিচর্যা ইউনিটের শয্যার সংখ্যা) যা আমরা করিনি। সামঞ্জস্য করার জন্য উপলব্ধ তথ্য আছে। আমরা আঞ্চলিকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে এমন একটি প্রতিযোগী ইভেন্ট হিসাবে বাড়িতে ডায়ালাইসিস বা মৃত্যু শুরু করার জন্য থ্রেশহোল্ডের কোনও সম্ভাব্য পার্থক্যের জন্য অ্যাকাউন্ট করতে সক্ষম ছিলাম না। সম্ভবত রোগীর স্ব-প্রতিবেদনের উপর নির্ভরতার কারণে, BRFSS অনুসারে CKD-এর জনসংখ্যার ব্যাপকতা জাতীয় স্বাস্থ্য ও পুষ্টি পরীক্ষার জরিপ (NHAN ES) [33, 34] থেকে জৈব রাসায়নিক মার্কার ব্যবহার করে সংজ্ঞায়িত CKD-এর জনসংখ্যার প্রাদুর্ভাবের তুলনায় অনেক কম। এই ভুল শ্রেণীবিন্যাসটি ব্যাখ্যা করতে পারে যে কেন আমরা AKI-D ঘটনা এবং CKD প্রাদুর্ভাব বা AKI-D ঘটনা এবং CKD-এর সাথে হাসপাতালে ভর্তির হারের মধ্যে অপরিবর্তিত বিশ্লেষণে দৃঢ় সম্পর্ক দেখতে পাইনি, যদিও CKD একটি অত্যন্ত শক্তিশালী AKI ঝুঁকির কারণ। উপরন্তু, BRFSS তাদের অন্তর্ভুক্ত করে না যারা নার্সিং হোমে বা অন্যান্য সুবিধাদিতে থাকেন এবং জরিপে প্রতিক্রিয়া জানাতে শারীরিক ও মানসিকভাবে সক্ষম উত্তরদাতাদের উপর নির্ভর করে। এইভাবে গুরুতর সহজাত রোগে আক্রান্ত ব্যক্তিদের কম প্রতিনিধিত্ব করা হয়। ক্রস-বিভাগীয় এবং পরিবেশগত অধ্যয়নের নকশার অর্থ হল শক্তিশালী অনুমান করার জন্য আমাদের কাছে পৃথক-স্তরের ডেটা নেই।

সিস্তানচে মরুভূমি প্রতিরোধ করেতীব্রকিডনিআঘাত, নমুনা পেতে এখানে ক্লিক করুন

উপসংহার

ডায়ালাইসিস-প্রয়োজনীয় ঘটনার ক্ষেত্রে রাজ্য-স্তরের যথেষ্ট তারতম্য রয়েছেতীব্রকিডনিআঘাত(একটি বাচ্চা). AKI-D ঘটনাটি পাঁচটি দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য অবস্থার সাথে হাসপাতালে ভর্তি হওয়ার হার এবং হারের সাথে যুক্ত ছিল আমরা বিশ্বাস করি যে আমাদের ফলাফলগুলি উত্তেজক এবং AKI-D ঘটনার ভৌগলিক তারতম্যের সম্ভাব্য কারণগুলির উপর আলোকপাত করে৷ আমাদের ফলাফলগুলি, যদি অন্যদের দ্বারা প্রতিলিপি করা হয়, তাহলে পরামর্শ দেয় যে দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্যগত অবস্থার রোগীদের হাসপাতালে ভর্তি কমিয়ে AKI-D-এর ঘটনা কম হতে পারে।

তথ্যসূত্র

1. Hsu RK, McCulloch CE, Ku E, Dudley RA, Hsu CY। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ডায়ালাইসিস-প্রয়োজনীয় AKI এর ঘটনাতে আঞ্চলিক পরিবর্তন। ক্লিন জে এম সোক নেফ্রোল। 2013;8(9):1476–81।

2. Hsu RK, McCulloch CE, Heung M, et al. মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ডায়ালিসিস-প্রয়োজনীয় AKI-এর সাময়িক প্রবণতার সম্ভাব্য কারণ অনুসন্ধান করা। ক্লিন জে এম সোক নেফ্রোল। 2016;11(1):14–20।

3. চেন জেড, লি বিজে, ম্যাককুলচ সিই, এট আল। ডায়ালাইসিসের মধ্যে সম্পর্ক-প্রয়োজনীয় তীব্র কিডনি আঘাত এবং শেষ পর্যায়ের রেনাল রোগ থেকে পুনরুদ্ধার: একটি জাতীয় গবেষণা। বিএমসি নেফ্রোল। 2019;20(1):342।

4. HCUP স্টেট ইনপেশেন্ট ডাটাবেস (SID)। স্বাস্থ্যসেবা খরচ এবং ব্যবহার প্রকল্প (HCUP)। Rockville: এজেন্সি ফর হেলথ কেয়ার রিসার্চ অ্যান্ড কোয়ালিটি; 2005-2009। www.hcup-us.ahrq.gov/sidoverview.jsp। 14 সেপ্টেম্বর 2018 তারিখে অ্যাক্সেস করা হয়েছে।

5. সিডিসি বিআরএফএসএস। https://www.cdc.gov/brfss/index.html। 1 অক্টোবর 2018 এ অ্যাক্সেস করা হয়েছে।

6.2017 বার্ষিক ডেটা রিপোর্ট রেফারেন্স টেবিল। ভলিউম 2 ESRD টেবিল বি প্রচলন। https://www.usrds.org/2017/ref/ESRD_রেফ_B_প্রভাব_2017। xlsx. 3 অক্টোবর 2018 এ অ্যাক্সেস করা হয়েছে।

7.2017 বার্ষিক ডেটা রিপোর্ট রেফারেন্স টেবিল। ভলিউম 2 ESRD টেবিল সি রোগীর বৈশিষ্ট্য। https://www.usrds.org/2017/ref/ESRD_রেফ_C_PatientChars_2 017। xlsx. 3 অক্টোবর 2018 এ অ্যাক্সেস করা হয়েছে।

8. BRFSS 2011 ওভারভিউ। https://www.cdc.gov/brfss/annual_data/2011/pdf/ ওভারভিউ_11.pdf. 1 অক্টোবর 2018 এ অ্যাক্সেস করা হয়েছে।

9. রোগ সি, প্রতিরোধ কেন্দ্র। 2011 সালে আচরণগত ঝুঁকি ফ্যাক্টর নজরদারি সিস্টেমে পদ্ধতিগত পরিবর্তন এবং ব্যাপকতা অনুমানের উপর সম্ভাব্য প্রভাব। MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2012;61(22):410–3.

10. এক নজরে: 2011 আচরণগত ঝুঁকি ফ্যাক্টর নজরদারি সিস্টেম (BRFSS) পরিচালনা করা। https://www-cdc-gov.ucsf.idm.oclc.org/brfss/pdf/238974_ BRFSS-AAG.pdf. 1 অক্টোবর 2018 এ অ্যাক্সেস করা হয়েছে।

11.2011 BRFSS প্রশ্নাবলী। https://www.cdc.gov/brfss/questionnaires/pdf- ques/2011brfss.pdf। 1 অক্টোবর 2018 এ অ্যাক্সেস করা হয়েছে।

12. Hsu RK, McCulloch CE, Dudley RA, Lo LJ, Hsu CY. ডায়ালিসিস-এর প্রয়োজনে AKI-এর ঘটনাতে সাময়িক পরিবর্তন। জে এম সোক নেফ্রোল। 2013;24(1):37–42।

13. ওয়াইকার এসএস, ওয়াল্ড আর, চের্টো জিএম, এট আল। রোগের আন্তর্জাতিক শ্রেণীবিভাগের বৈধতা, নবম সংশোধন, তীব্র রেনাল ব্যর্থতার জন্য ক্লিনিকাল পরিবর্তন কোড। জে এম সোক নেফ্রোল। 2006;17(6):1688-94।

14. চেন জেড, লি বিজে, ম্যাককুলচ সিই, এট আল। ডায়ালাইসিস-প্রয়োজনীয় তীব্র কিডনি আঘাত এবং শেষ পর্যায়ের রেনাল রোগ থেকে পুনরুদ্ধারের মধ্যে সম্পর্ক: একটি জাতীয় গবেষণা; 2019

15. মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, রাজ্য এবং কাউন্টিগুলির লিঙ্গ, জাতি এবং হিস্পানিক উত্স অনুসারে বাসিন্দা জনসংখ্যার বার্ষিক অনুমান: এপ্রিল 1, 2010, থেকে 1 জুলাই, 2017 উত্স: মার্কিন সেন্সাস ব্যুরো, জনসংখ্যা বিভাগ প্রকাশের তারিখ: জুন 2018৷

16. BRFSS ব্যবহারকারী গাইড। https://www.cdc.gov/brfss/data_documentation/pdf/ UserguideJune2013.pdf. 11 জুলাই 2019 এ অ্যাক্সেস করা হয়েছে।

17. USRDS 2018 বার্ষিক ডেটা রিপোর্ট। https://www.usrds.org/adr.aspx। 11 জুলাই 2019 এ অ্যাক্সেস করা হয়েছে।

18. মারফি ডি, ম্যাককুলোচ সিই, লিন এফ, এট আল। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে দীর্ঘস্থায়ী কিডনি রোগের প্রবণতা। অ্যান ইন্টার্ন মেড. 2016;165(7):473–81।

19. Parfrey PS, Griffiths SM, Barrett BJ, et al. ডায়াবেটিস মেলিটাস, রেনাল অপ্রতুলতা, বা উভয় রোগীদের মধ্যে বৈপরীত্য উপাদান-প্ররোচিত রেনাল ব্যর্থতা। একটি সম্ভাব্য নিয়ন্ত্রিত অধ্যয়ন। এন ইংলিশ জে মেড। 1989;320(3):143-9।

20. Hsu CY, Ordonez JD, Chertow GM, Fan D, McCulloch CE, Go AS. দীর্ঘস্থায়ী কিডনি রোগের রোগীদের মধ্যে তীব্র রেনাল ব্যর্থতার ঝুঁকি। কিডনি Int. 2008; 74(1):101–7।