'স্বাভাবিক' এর পৌরাণিক কাহিনী: আপনার ল্যাব রিপোর্ট আসলে কি মানে?

ডব্লিউইউএস কুস্তিগীর এবং অভিনেতা ডোয়াইন “দ্য রক” জনসন তার প্রাথমিক পর্যায়ে ছিলেন, তার বডি মাস ইনডেক্স (BMI) ছিল প্রায় 33 kg/m², বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থার (WHO) মান অনুসারে প্রযুক্তিগতভাবে 'স্থুল'। তবুও তাকে দেখার কেউ তাকে অস্বাস্থ্যকর বলতে পারে না। এই প্যারাডক্সটি হল একটি আভাস যে কিভাবে একা সংখ্যাগুলি ভাল মানব স্বাস্থ্যকে সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহার করা যায় না।

বহু বছর ধরে, WHO সর্বজনীন BMI কাট-অফ ব্যবহার করেছে: 'অতিরিক্ত ওজন' এর জন্য 25 kg/m² এবং 'স্থূলতার' জন্য 30 kg/m²। কিন্তু এশিয়ান জনসংখ্যার গবেষণায় দেখা গেছে যে এমনকি নিম্ন BMI স্তরেও, লোকেরা প্রায়শই ডায়াবেটিস এবং হৃদরোগ তৈরি করে। চর্বি বিতরণে এই জাতিগত পার্থক্যগুলিকে স্বীকৃতি দিয়ে, WHO এশিয়ার অনেক দেশের জন্য 'স্বাভাবিক' ঊর্ধ্ব সীমা 23 kg/m² এ সংশোধন করেছে। এইভাবে, 'স্বাভাবিক' স্বাস্থ্য স্থির বা বৈশ্বিক নয় বরং একটি পরিবর্তিত পরিসংখ্যানগত সীমানা যা জনসংখ্যার তথ্য এবং জৈবিক বৈচিত্র্য দ্বারা গঠিত।

রেফারেন্স পরিসীমা

ক্রমাগত ভেরিয়েবলের জন্য প্রতিটি ল্যাব রিপোর্টে একটি রেফারেন্স পরিসীমা অন্তর্ভুক্ত থাকে, যা প্রায়ই সাধারণ পরিসর বলে ভুল হয়। পরীক্ষাগারগুলি 'রেফারেন্স' শব্দটি ব্যবহার করে কারণ পরিসরটি পরিসংখ্যানগত, পরম নয়। এর মানে এটা অনেক সংখ্যক ব্যক্তির পরীক্ষার ফলাফল থেকে উদ্ভূত। যখন এই মানগুলি একটি গ্রাফে প্লট করা হয়, তখন এগুলি একটি ঘণ্টা-আকৃতির বক্ররেখা তৈরি করে, বেশিরভাগ ফলাফলগুলি গড়ের কাছাকাছি এবং চরমে কম থাকে৷ রেফারেন্স ব্যবধান হল এই বিতরণের কেন্দ্রীয় 95%, মানে 100 সুস্থ মানুষের মধ্যে 95 জন এর মধ্যে পড়ে, যখন 5% এর বাইরে থাকে। এই কারণেই রেফারেন্স সীমার বাইরে পড়া সবসময় রোগ নির্দেশ করে না – বা সুস্বাস্থ্যের নিশ্চয়তা দেয় না। এটি স্বাভাবিকতার একটি নির্দিষ্ট সীমানার পরিবর্তে শুধুমাত্র একটি গাইড।

রোগ নির্ণয় করা সহজ হবে যদি স্বাস্থ্য এবং অসুস্থতা পরিষ্কারভাবে আলাদা করা হয়, যেভাবে ভারত ও শ্রীলঙ্কা পার্ক স্ট্রেট দ্বারা পৃথক করা হয়েছে। কিন্তু জীববিজ্ঞান তামিলনাড়ু-কেরালা সীমান্তের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ: তরল এবং ধীরে ধীরে, তামিল-ভাষী লোকেরা যেখানে শেষ হয় এবং মালায়ালাম-ভাষী লোকেরা শুরু হয় তা স্পষ্ট বিন্দু ছাড়াই। সীমান্তবর্তী গ্রামগুলিতে উভয় ভাষাই মিশে যায় এবং একটি ছায়া অন্যটিতে মিশে যায়। একইভাবে, কোনো একক মান রোগ থেকে স্বাস্থ্যকে নির্ভুলতার সাথে আলাদা করে না।

ডায়াবেটিস বিবেচনা করুন: যখন হাজার হাজার মানুষের উপবাসের রক্তে গ্লুকোজের মাত্রা একটি গ্রাফে প্লট করা হয়, তখন সুস্থ এবং ডায়াবেটিক বক্ররেখাগুলি মসৃণভাবে একত্রিত হয়। 126 mg/dl এর ডায়াগনস্টিক কাট-অফ একটি গাণিতিক আবিষ্কার নয় বরং একটি ব্যবহারিক আপস ছিল; এমন কোন নির্দিষ্ট রেখা নেই যার বাইরে একজন ব্যক্তি হঠাৎ করে ডায়াবেটিক হয়ে যায়। চিকিত্সকরা কেবলমাত্র ব্যবহারিক উদ্দেশ্যে একটি লাইন আঁকেন এবং ধরে নেন যে সেই সীমা ছাড়িয়ে গেলে ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথির মতো জটিলতার ঝুঁকি তীব্রভাবে বেড়ে যায়।

অন্যভাবে বলুন, এই ধরনের সমস্ত চিকিৎসা সীমানা সংবেদনশীলতা এবং নির্দিষ্টতার দুটি ধারণার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখে। একটি নিম্ন থ্রেশহোল্ড সমস্ত সত্য কেস সনাক্ত করবে কিন্তু মিথ্যাভাবে অনেকগুলি সুস্থকে লেবেল করবে, মিথ্যা ইতিবাচক সংখ্যা বৃদ্ধি করবে; একটি উচ্চ থ্রেশহোল্ড জন্য তদ্বিপরীত. ওষুধের কোনো পরীক্ষা একই সময়ে 100% সংবেদনশীল এবং 100% নির্দিষ্ট নয়। যেহেতু কোনো পরীক্ষাই পুরোপুরি নির্ভুল নয়, তাই নির্বাচিত কাট-অফ রোগের তীব্রতা, ব্যাপকতা এবং সামাজিক পরিণতি দ্বারা আকৃতির চিকিৎসা বিচারকে প্রতিফলিত করে। গুরুতর কিন্তু চিকিত্সাযোগ্য অবস্থার জন্য, চিকিত্সকরা সতর্কতা পছন্দ করেন এবং আরও মিথ্যা ইতিবাচক গ্রহণ করেন; হালকা বা কলঙ্কজনকদের জন্য, তারা অতিরিক্ত রোগ নির্ণয় এড়াতে বার বাড়ায়। ওষুধের প্রতিটি কাট-অফ এইভাবে একটি আলোচনার বিষয় এবং সেই কারণে, সেগুলি অবশ্যই নিয়মিত পুনর্বিবেচনা করা উচিত।

স্বাভাবিকতার গণিত

সমস্ত জৈবিক পরিমাপ সমানভাবে পরিবর্তিত হয় না। সোডিয়াম এবং পটাসিয়াম খুব আঁটসাঁট সীমার মধ্যে পরিবর্তিত হতে পারে কারণ এই পরিসর থেকে এমনকি ছোট বিচ্যুতিও পেশী বা স্নায়ুর কার্যকারিতা ব্যাহত করতে পারে। অন্যদিকে, কোলেস্টেরল এবং লিভারের এনজাইমগুলি বিস্তৃত মান জুড়ে পরিবর্তিত হতে পারে: তাদের ছোট পরিবর্তনগুলি শুধুমাত্র আনুষঙ্গিক পরিবর্তনগুলিকে প্রতিফলিত করে, যেমন সেই দিনে ব্যক্তির জল খাওয়া। হরমোনগুলি আরও বেশি গতিশীল, দিনের সময়, বয়স, লিঙ্গ, চাপ এবং পুষ্টির সাথে ওঠানামা করে। একটি ল্যাব রিপোর্টে সংশ্লিষ্ট সংখ্যার ব্যাখ্যা করা এইভাবে শুধু সংখ্যার চেয়ে বেশি দাবি করে। এটি করার জন্য, একজন স্বাস্থ্যকর্মীকে অবশ্যই বুঝতে হবে যে নমুনাটি কখন সংগ্রহ করা হয়েছিল, কীভাবে এটি পরীক্ষা করা হয়েছিল এবং রোগীর ক্লিনিকাল ছবি কী প্রকাশ করে (বা ইতিমধ্যে প্রকাশ করেছে)।

প্রতিটি রেফারেন্স পরিসীমা একটি নির্দিষ্ট গাণিতিক প্রক্রিয়া ব্যবহার করেও নির্ধারিত হয় এবং এই প্রক্রিয়াটি বোঝার ফলে স্বাস্থ্যকর্মীদের আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নেওয়ার অনুমতি দেওয়া হয়। অন্যান্য জিনিসগুলির মধ্যে, একটি মেডিকেল ভেরিয়েবলের মানগুলির বন্টন “68-95-99.7” নিয়ম অনুসরণ করে বলে ধরে নেওয়া হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি স্বাস্থ্যকর্মীরা অনেক লোকের কাছ থেকে রক্তের নমুনা সংগ্রহ করেন এবং দেখেন যে গড় মান 70 এবং মান বিচ্যুতি 10, নিয়ম বলছে প্রায় 68% নমুনার স্কোর 60-80, প্রায় 95% স্কোর 50-90 এবং প্রায় 99.7% স্কোর 40-100। অন্য কথায়, নিয়মটি কল্পনা করতে সাহায্য করে যে সম্ভাব্য মানগুলি কীভাবে 'প্রসারিত' হয় এবং একটি মান গড় থেকে অনেক দূরে পড়ে যাওয়া কতটা বিরল।

এখানে ধরা হল যে সমস্ত জৈবিক ডেটা প্রতিসম নয়, অর্থাৎ গড়ের উভয় পাশে সমান সম্ভাবনার সাথে পড়ে। উদাহরণস্বরূপ, বেশিরভাগ হরমোন-সম্পর্কিত রিডিং কম এবং কয়েকটি অত্যন্ত উচ্চ। এই ধরনের ক্ষেত্রে, ল্যাবগুলি তৃতীয় বা 97 তম পার্সেন্টাইল থেকে মান নির্বাচন করে। এর জন্য, তাদের কমপক্ষে 120 টি স্বাস্থ্যের নমুনা প্রয়োজন, অন্যথায় তাদের পরীক্ষা নির্ভরযোগ্য হবে না।

স্থানীয় ডেটা গুরুত্বপূর্ণ

যখন আমরা কিছুকে “স্বাভাবিক” বলি, তখন আমরা খুব কমই জিজ্ঞাসা করি, “কার জন্য স্বাভাবিক?”

ল্যাবরেটরি রেফারেন্স রেঞ্জ সার্বজনীন সত্য নয় কিন্তু তারা যে জনসংখ্যা অধ্যয়ন করে তা প্রতিফলিত করে। কিছু প্যারামিটার, যেমন উচ্চতা, লিঙ্গ এবং জাতিগতভাবে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়। একজন স্ক্যান্ডিনেভিয়ান এবং একজন দক্ষিণ ভারতীয়ের মধ্যে অনেক পার্থক্য থাকতে পারে তবে উভয়ই সুস্থ। বয়স, লিঙ্গ, জাতি এবং এমনকি পেশার সাথে মানুষের পুষ্টি এবং বিপাকীয় চাহিদা পরিবর্তিত হয়। 'স্বাভাবিক' হিমোগ্লোবিন বা লিপিড সম্পর্কিত মান জেনেটিক্স, খাদ্য এবং পরিবেশের উপর নির্ভর করে। পুরুষদের লোহিত রক্ত ​​কণিকার সংখ্যা বেশি থাকে; আফ্রিকানদের সাদা কোষের সংখ্যা কম; এবং হিমালয়ের জনসংখ্যার হিমোগ্লোবিন বেশি। অন্যদিকে, হৃদস্পন্দন বা কিডনি পরিস্রাবণের মতো শারীরবৃত্তীয় ধ্রুবক বিশ্বব্যাপী সামান্য পরিবর্তিত হয়।

ফলস্বরূপ, ভারতে চিকিৎসার ব্যাখ্যা দাবি করে যে আমরা পশ্চিম থেকে পাইকারি বেঞ্চমার্ক ধার না করে এই পার্থক্যগুলিকে স্বীকৃতি দিই। দুর্ভাগ্যবশত, হিমোগ্লোবিন সহ অনেক সাধারণ ল্যাবরেটরি প্যারামিটারের জন্য, কোনও বড়, প্রামাণিক ভারতীয় রেফারেন্স স্টাডিজ নেই। ফলস্বরূপ, আমরা রোগ নির্ণয় এবং কম নির্ণয় উভয়ই ঝুঁকি নিয়ে থাকি।

ক্লিনিকাল পারস্পরিক সম্পর্ক

রেফারেন্স রেঞ্জগুলি প্রাকৃতিক নয়: এগুলি পরিসংখ্যানগত গঠন যা লোকেরা নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, বিশেষ অনুমান সহ অন্যদের পরীক্ষা করে একত্রিত করে। প্রতিটি ল্যাব রিপোর্টের নীচে এই সত্যটিকে মাথায় রেখে একটি লাইন লেখা রয়েছে: “দয়া করে ক্লিনিকাল ফলাফলগুলির সাথে সম্পর্ক স্থাপন করুন।” ক্লিনিক্যালি পারস্পরিক সম্পর্ক করার অর্থ হল একটি সংখ্যাকে মানুষের জগতে ফিরিয়ে আনা, অর্থাৎ রোগীর গল্প শোনা, তাদের পরীক্ষা করা এবং সংখ্যাটিকে তাদের সম্পূর্ণ প্রসঙ্গে ব্যাখ্যা করা।

উদাহরণস্বরূপ, একটি উচ্চ BMI অতিরিক্ত ওজনের সংকেত দিতে পারে বা, ইতিবাচক দিক থেকে, পেশী ভর বৃদ্ধি, যা প্রায়শই ক্রীড়াবিদদের ক্ষেত্রে হয়। একইভাবে একটি বর্ডারলাইন থাইরয়েড রিডিং একটি অসুস্থতা প্রতিফলিত করতে পারে বা এটি একটি স্বাভাবিক শারীরবৃত্তীয় পরিবর্তন হতে পারে। পরিশেষে, স্বাস্থ্য কর্মীদের অবশ্যই নম্রতার পরিমাপের সাথে যেতে হবে যা “রেফারেন্স” এর মতো “পরিসর” শব্দটিকেও ততটা ফোকাস করে।

ডাঃ সি. অরবিন্দ একজন একাডেমিক এবং জনস্বাস্থ্য চিকিৎসক। এখানে প্রকাশিত মতামত ব্যক্তিগত।

প্রকাশিত হয়েছে – 19 নভেম্বর, 2025 08:30 am IST