नया टूल शोधकर्ताओं को अविश्वसनीय क्लिनिकल परीक्षणों की पहचान करने में मदद करता है

आधुनिक चिकित्सा को जिस साक्ष्य पर टिकाया जाता है, वह उतना ही मज़बूत होता है जितने उसमें शामिल व्यक्तिगत अध्ययन होते हैं, और बढ़ते शोध से पता चलता है कि क्लिनिकल परीक्षणों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ऐसी समस्याएँ लिए हुए है जिन्हें समीक्षक पहचानने में संघर्ष करते रहे हैं। एक नया टूल इस अंतर को भरने का लक्ष्य रखता है, ताकि दोषपूर्ण परिणाम उपचार दिशानिर्देशों और अंततः रोगी देखभाल को आकार देने से पहले ही पकड़े जा सकें।

INSPECT-SR नामक यह उपकरण मैनचेस्टर विश्वविद्यालय, Cochrane और कोलोराडो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा दुनिया भर के 40 से अधिक संस्थानों के साथ मिलकर विकसित किया गया है। यह व्यवस्थित समीक्षकों को एक संरचित, पारदर्शी तरीका देता है ताकि वे यह तय कर सकें कि कोई रैंडमाइज़्ड नियंत्रित परीक्षण भरोसेमंद है या नहीं, और इसके विकासकर्ताओं ने BMJ में प्रकाशित एक पेपर में इसका वर्णन किया है।

एक दोषपूर्ण परीक्षण क्यों दूर तक असर डाल सकता है

व्यवस्थित समीक्षाएँ, और उन पर आधारित मेटा-विश्लेषण, साक्ष्य पदानुक्रम में सबसे ऊपर के स्तर पर होते हैं। दिशानिर्देश पैनल, नियामक और चिकित्सक यह तय करने के लिए इन्हीं पर निर्भर करते हैं कि कौन-से उपचार काम करते हैं। यह अधिकार पूरी तरह उन अध्ययनों पर निर्भर है जिन्हें वे एकत्र करते हैं। समस्याग्रस्त परीक्षण, चाहे मानवीय त्रुटि से प्रभावित हों या शोध कदाचार से, संयुक्त अनुमानों को विकृत कर सकते हैं और सिफारिशों को गलत या हानिकारक निष्कर्षों की ओर धकेल सकते हैं।

इस समस्या को और कठिन बनाता है यह कि यह कितने लंबे समय तक छिपी रह सकती है। किसी परीक्षण से जुड़ी समस्याएँ वर्षों तक अनपहचानी रह सकती हैं, और कई समस्याग्रस्त अध्ययन कभी औपचारिक रूप से वापस नहीं लिए जाते। चूँकि वापसी की सूचनाएँ अधूरा रिकॉर्ड बनाती हैं, इसलिए समस्या का वास्तविक पैमाना तय करना कठिन है। इस बीच, समीक्षकों के पास ऐतिहासिक रूप से यह मूल्यांकन करने के लिए केवल सीमित और असंगत तरीके रहे हैं कि किसी परीक्षण के डेटा पर भरोसा किया जा सकता है या नहीं।

इवरमेक्टिन और COVID-19: एक चेतावनी भरा उदाहरण

इसके परिणाम काल्पनिक नहीं हैं। हाल का एक मामला COVID-19 के उपचार के रूप में इवरमेक्टिन की व्यवस्थित समीक्षाओं से जुड़ा था। संयुक्त राज्य अमेरिका, यूनाइटेड किंगडम और यूरोपीय संघ के स्वास्थ्य अधिकारियों के अनुसार, उन समीक्षाओं में शामिल कुछ परीक्षण प्रामाणिक नहीं थे। जब बाद में उच्च गुणवत्ता वाले परीक्षण किए गए, तो उन्होंने इस दवा से बहुत कम या कोई लाभ नहीं दिखाया। इस घटना ने दर्शाया कि कैसे अविश्वसनीय प्राथमिक अध्ययन समीक्षाओं, सार्वजनिक संदेशों और नैदानिक अभ्यास के माध्यम से बहुत पहले ही फैल सकते हैं, इससे पहले कि मूल डेटा पर सवाल उठाए जाएँ।

टूल के भीतर: चार क्षेत्रों में 21 जाँचें

INSPECT-SR इस कमज़ोरी का सामना एक जानबूझकर व्यवस्थित प्रक्रिया से करता है। यह समीक्षकों को 21 संरचित जाँचों से गुज़ारता है, जो चार क्षेत्रों में व्यवस्थित हैं:

• प्रकाशन-पश्चात सूचनाएँ — क्या किसी परीक्षण को साहित्य में आने के बाद चिह्नित, सुधारा या अन्यथा एनोटेट किया गया है।
• अध्ययन का संचालन, शासन और पारदर्शिता — परीक्षण कैसे चलाया और प्रलेखित किया गया।
• पाठ और आंकड़े — शोध की प्रकाशित प्रस्तुति स्वयं।
• अध्ययन के परिणाम — परीक्षण द्वारा बताए गए आँकड़े और परिणाम।

इन जाँचों को मानकीकृत करके, इस ढाँचे का उद्देश्य उस कार्य से कुछ अनुमान हटाना है जिसे समीक्षक पहले तदर्थ तरीकों से करते थे। लक्ष्य है निरंतरता: एक ही परीक्षण की जाँच करने वाली दो समीक्षा टीमों को इस बारे में तुलनीय निष्कर्षों पर पहुँचना चाहिए कि इसका साक्ष्य किसी संश्लेषण में शामिल होने योग्य है या नहीं।

विश्वसनीयता और पूर्वाग्रह जोखिम एक समान नहीं हैं

यह अंतर महत्वपूर्ण है। मौजूदा उपकरण आमतौर पर पूर्वाग्रह के जोखिम या पद्धतिगत गुणवत्ता पर ध्यान केंद्रित करते हैं, यह पूछते हुए कि क्या कोई अध्ययन अपने निष्कर्षों का समर्थन करने के लिए पर्याप्त रूप से डिज़ाइन और रिपोर्ट किया गया था। इसके बजाय INSPECT-SR इस पर केंद्रित है कि परीक्षण के डेटा पर ही भरोसा किया जा सकता है या नहीं।

इसके लेखक इस बारे में सतर्क हैं कि टूल क्या दावा करता है और क्या नहीं। यह ढाँचा शोधकर्ताओं के कदाचार को न तो मान लेता है और न ही जानबूझकर की गई गलत हरकत का संकेत देता है; यह कई प्रकार के समस्याग्रस्त परीक्षणों को सामने लाने के लिए बनाया गया है। साथ ही, यह त्रुटि से प्रभावित परीक्षणों के साथ-साथ धोखाधड़ी वाले अध्ययनों की पहचान करने में भी मदद कर सकता है, जिससे समीक्षकों को संदिग्ध साक्ष्य को बाहर रखने या यह परखने का उचित आधार मिलता है कि उनके निष्कर्ष इसके बिना कैसे टिकते हैं।

समीक्षा समुदाय के साथ और उसके लिए बनाया गया

इस टूल की विश्वसनीयता आंशिक रूप से इस बात पर टिकी है कि इसे किसने आकार दिया। टीम के अनुसार, दुनिया भर के 150 से अधिक सत्यनिष्ठा और स्वास्थ्य शोध विशेषज्ञों ने इसके विकास में योगदान दिया। प्रमुख शोधकर्ता डॉ. जैक विल्किंसन ने कहा कि शोधकर्ता INSPECT-SR का उपयोग रैंडमाइज़्ड नियंत्रित परीक्षणों की विश्वसनीयता का आकलन करने और समस्याग्रस्त अध्ययनों की पहचान करने के लिए कर सकते हैं, यह जानते हुए कि इसे व्यवस्थित समीक्षा समुदाय का समर्थन प्राप्त है।

यह ढाँचा कठोर, व्यवस्थित और पारदर्शी होने के लिए डिज़ाइन किया गया था, ऐसे गुण जिन्हें लेखक आवश्यक मानते हैं ताकि विश्वसनीयता के आकलन एक समीक्षा टीम से दूसरी तक स्थिर रहें, न कि व्यक्तिगत निर्णय पर निर्भर हों।

टूल से मानक अभ्यास तक

शोध टीम समीक्षकों, दिशानिर्देश विकासकर्ताओं और प्रकाशकों को INSPECT-SR अपनाने के लिए प्रोत्साहित कर रही है, और उम्मीद करती है कि यह रैंडमाइज़्ड नियंत्रित परीक्षणों की विश्वसनीयता के आकलन का मानक बन जाएगा। पेपर की सह-लेखिका लिसा बेरो ने दाँव को संक्षेप में रखा: व्यवस्थित समीक्षाएँ उतनी ही विश्वसनीय होती हैं जितने उनमें शामिल अध्ययन।

व्यापक स्वीकृति का अर्थ होगा कि किसी परीक्षण की प्रामाणिकता पर सवाल संश्लेषण के समय ही उठाए जाएँ, जो वर्तमान पैटर्न से एक बदलाव है जिसमें संदेह अक्सर तब ही सामने आते हैं जब कोई समीक्षा पहले ही मार्गदर्शन को प्रभावित कर चुकी होती है।

रोगियों और दिशानिर्देशों के लिए इसका क्या अर्थ है

चिकित्सकों और रोगियों के लिए, मूल्य इसमें है कि क्या छाँटा जाता है। दूषित साक्ष्य आधार पर बना मार्गदर्शन लोगों को ऐसे उपचारों की ओर ले जा सकता है जो काम नहीं करते, या ऐसे उपचारों से दूर कर सकता है जो काम करते हैं। एक मानकीकृत स्क्रीनिंग चरण अपने आप अविश्वसनीय शोध को साफ़ नहीं कर सकता, लेकिन यह साक्ष्य को संश्लेषित करने वाले लोगों को एक स्पष्ट, अधिक दोहराने योग्य तरीका देता है ताकि वे तय कर सकें कि कौन-से परीक्षण विश्लेषण में जगह के हकदार हैं और किन्हें तब तक अलग रखा जाना चाहिए जब तक उनके डेटा की पुष्टि न हो जाए।

जैसा कि इवरमेक्टिन के अनुभव ने दिखाया, इन संकेतों को चूकने की कीमत बर्बाद समय, व्यर्थ संसाधनों और कमज़ोर हुए जनविश्वास में मापी जाती है। INSPECT-SR के विकासकर्ता इस दाँव पर लगे हैं कि समीक्षा समुदाय द्वारा, समीक्षा समुदाय के लिए बनी एक चेकलिस्ट इनमें से अधिक को पहले पकड़ सकती है।

यह लेख Medical Xpress की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।