मेडिकल रिसर्च में केस-कंट्रोल स्टडी क्या है?
एक केस-कंट्रोल अध्ययन एक प्रकार का चिकित्सा अनुसंधान जांच है जिसका उपयोग अक्सर किसी बीमारी के कारण को निर्धारित करने में मदद के लिए किया जाता है, खासकर जब बीमारी के प्रकोप या दुर्लभ स्थिति की जांच हो।
यदि सार्वजनिक स्वास्थ्य वैज्ञानिक एक नई बीमारी के फैलने के कारणों के बारे में सुरागों को उजागर करने के लिए एक त्वरित और आसान तरीका चाहते हैं, तो वे दो समूहों के लोगों की तुलना कर सकते हैं: मामले, ऐसे लोगों के लिए शब्द, जिनके पास पहले से ही बीमारी है, और नियंत्रण, या लोगों को प्रभावित नहीं करते हैं। रोग।
केस-कंट्रोल अध्ययनों का वर्णन करने के लिए उपयोग की जाने वाली अन्य शर्तों में महामारी विज्ञान, पूर्वव्यापी और अवलोकन शामिल हैं।
केस-कंट्रोल अध्ययन क्या है?
एक केस-कंट्रोल अध्ययन यह पुष्टि करने या इंगित करने के लिए एक चिकित्सा जांच करने का एक तरीका है कि क्या हालत होने की संभावना है।
वे आम तौर पर पूर्वव्यापी होते हैं, जिसका अर्थ है कि शोधकर्ता यह जांचने के लिए पिछले डेटा को देखते हैं कि क्या किसी विशेष परिणाम को एक संदिग्ध जोखिम कारक से जोड़ा जा सकता है और आगे के प्रकोप को रोका जा सकता है।
संभावित केस-कंट्रोल अध्ययन कम आम हैं। इनमें लोगों के एक विशिष्ट चयन को शामिल करना और उनके स्वास्थ्य की निगरानी करते हुए उस समूह का अनुसरण करना शामिल है। अध्ययन की प्रगति के तहत मामले ऐसे लोगों के रूप में सामने आते हैं जो बीमारी या स्थिति का विकास करते हैं। रोग से अप्रभावित लोग नियंत्रण समूह बनाते हैं।
विशिष्ट कारणों के लिए परीक्षण करने के लिए, वैज्ञानिकों को प्रकोप या बीमारी के संभावित कारणों के बारे में एक परिकल्पना बनाने की आवश्यकता है। इन्हें जोखिम कारक के रूप में जाना जाता है।
वे तुलना करते हैं कि मामलों के समूह में लोगों को कितनी बार संदिग्ध कारण से उजागर किया गया था कि नियंत्रण समूह के सदस्यों को कितनी बार उजागर किया गया था। यदि मामले के समूह में अधिक प्रतिभागी जोखिम कारक का अनुभव करते हैं, तो यह बताता है कि यह बीमारी का एक संभावित कारण है।
प्रत्येक समूह में लोगों के चिकित्सा और व्यक्तिगत इतिहास का अध्ययन करके शोधकर्ता अपनी परिकल्पना में उल्लिखित संभावित जोखिम कारकों को भी उजागर कर सकते हैं। एक पैटर्न उभर सकता है जो हालत को कुछ कारकों से जोड़ता है।
यदि किसी बीमारी या स्थिति के लिए एक विशिष्ट जोखिम कारक की पहचान पहले से ही की जा चुकी है, जैसे कि उम्र, लिंग, धूम्रपान, या रेड मीट खाना, तो शोधकर्ता सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके उस जोखिम कारक के अध्ययन को समायोजित कर सकते हैं, जिससे उन्हें अन्य की पहचान करने में मदद मिल सके। संभव जोखिम कारक अधिक आसानी से।
केस-कंट्रोल अनुसंधान एक महत्वपूर्ण उपकरण है जिसका उपयोग महामारी विज्ञानियों, या शोधकर्ताओं द्वारा किया जाता है, जो आबादी के स्वास्थ्य और बीमारी को प्रभावित करने वाले कारकों पर ध्यान देते हैं।
किसी विशेष परिणाम के लिए बस एक जोखिम कारक की जांच की जा सकती है। इसका एक अच्छा उदाहरण फेफड़ों के कैंसर के साथ उन लोगों की संख्या की तुलना करना है, जो संख्या के साथ धूम्रपान करने का इतिहास रखते हैं जो नहीं करते हैं। यह फेफड़ों के कैंसर और धूम्रपान के बीच की कड़ी का संकेत देगा।
यह क्यों उपयोगी है?
केस-कंट्रोल अध्ययन के उपयोग के कई कारण हैं।
अपेक्षाकृत जल्दी और आसानी से
केस-कंट्रोल अध्ययन आमतौर पर पिछले डेटा पर आधारित होते हैं, इसलिए सभी आवश्यक जानकारी आसानी से उपलब्ध हैं, जिससे उन्हें बाहर ले जाने की जल्दी होती है। वैज्ञानिक मौजूदा स्वास्थ्य आंकड़ों को देखने के लिए विश्लेषण कर सकते हैं जो पहले ही हो चुके हैं और जोखिम कारक जो पहले ही देखे जा चुके हैं।
एक पूर्वव्यापी मामले-नियंत्रण अध्ययन में वैज्ञानिकों को प्रतीक्षा करने और देखने की आवश्यकता नहीं होती है कि परीक्षण, दिनों, सप्ताह या वर्षों में क्या होता है।
तथ्य यह है कि डेटा पहले से ही कोलाजेशन और विश्लेषण के लिए उपलब्ध है, इसका मतलब है कि त्वरित परिणाम वांछित होने पर केस-कंट्रोल अध्ययन उपयोगी है, शायद जब कोई बीमारी अचानक फैलने के कारण सुराग मांगे जाते हैं।
इस परिदृश्य में एक संभावित केस-कंट्रोल अध्ययन भी मददगार हो सकता है क्योंकि शोधकर्ता संदिग्ध जोखिम कारकों पर डेटा एकत्र कर सकते हैं जबकि वे नए मामलों की निगरानी करते हैं।
केस-कंट्रोल स्टडीज द्वारा दिए जाने वाले समय की बचत का मतलब यह भी है कि वे अन्य वैज्ञानिक परीक्षण डिजाइनों की तुलना में अधिक व्यावहारिक हैं यदि किसी बीमारी के परिणाम से बहुत पहले एक संदिग्ध कारण के संपर्क में आता है।
उदाहरण के लिए, यदि आप इस परिकल्पना का परीक्षण करना चाहते थे कि वयस्कता में देखी जाने वाली बीमारी छोटे बच्चों में होने वाले कारकों से जुड़ी होती है, तो एक संभावित अध्ययन को करने में दशकों लग जाएंगे। एक केस-कंट्रोल अध्ययन कहीं अधिक संभव विकल्प है।
बड़ी संख्या में लोगों की जरूरत नहीं है
मामले के नियंत्रण के अध्ययन में कई जोखिम कारकों का मूल्यांकन किया जा सकता है क्योंकि उन्हें बड़ी संख्या में प्रतिभागियों को सांख्यिकीय रूप से सार्थक होने की आवश्यकता नहीं होती है। कम लोगों के विश्लेषण के लिए अधिक संसाधन समर्पित किए जा सकते हैं।
नैतिक चुनौतियों पर काबू पाता है
जैसा कि केस-कंट्रोल अध्ययन पर्यवेक्षणीय हैं और आमतौर पर ऐसे लोगों के बारे में जो पहले से ही एक स्थिति का अनुभव कर चुके हैं, वे कुछ पारंपरिक अध्ययनों के साथ देखी जाने वाली नैतिक समस्याओं का सामना नहीं करते हैं।
उदाहरण के लिए, यह देखने के लिए अनैतिक होगा कि संबंधित रोग विकसित करने वाले बच्चों को एक संभावित जीवनरक्षक वैक्सीन के समूह से वंचित किया जाए। हालांकि, उस टीके के सीमित उपयोग वाले बच्चों के समूह का विश्लेषण करने से यह निर्धारित करने में मदद मिल सकती है कि बीमारी के विकास के सबसे अधिक जोखिम में कौन है, साथ ही साथ भविष्य के टीकाकरण प्रयासों को निर्देशित करने में भी मदद मिलेगी।
सीमाओं
हालांकि एक केस-कंट्रोल अध्ययन एक जोखिम कारक और एक परिणाम के बीच की कड़ी के बारे में एक परिकल्पना का परीक्षण करने में मदद कर सकता है, यह एक कारण संबंध की पुष्टि करने में अन्य प्रकार के अध्ययन जितना शक्तिशाली नहीं है।
केस-कंट्रोल अध्ययन का उपयोग अक्सर शुरुआती सुराग प्रदान करने और अधिक कठोर वैज्ञानिक तरीकों का उपयोग करके आगे के अनुसंधान को सूचित करने के लिए किया जाता है।
केस-कंट्रोल अध्ययन के साथ मुख्य समस्या यह है कि वे वास्तविक समय में डेटा रिकॉर्ड करने वाले नियोजित अध्ययनों के समान विश्वसनीय नहीं हैं, क्योंकि वे अतीत के आंकड़ों पर गौर करते हैं।
केस-कंट्रोल अध्ययन की मुख्य सीमाएँ हैं:
'याद पूर्वाग्रह'
जब लोग कुछ जोखिम वाले कारकों के अपने पिछले प्रदर्शन के बारे में सवालों के जवाब देते हैं तो उनकी याद करने की क्षमता अविश्वसनीय हो सकती है। किसी स्थिति से प्रभावित नहीं होने वाले लोगों की तुलना में, एक निश्चित बीमारी के परिणाम वाले व्यक्तियों को एक निश्चित जोखिम कारक को याद करने की अधिक संभावना हो सकती है, भले ही यह मौजूद नहीं था, क्योंकि उनकी स्थिति की व्याख्या करने के लिए अपने स्वयं के व्यक्तिपरक लिंक बनाने के प्रलोभन के कारण।
इस पूर्वाग्रह को कम किया जा सकता है यदि जोखिम कारकों के बारे में डेटा - कुछ दवाओं के संपर्क में, उदाहरण के लिए - उस समय विश्वसनीय रिकॉर्ड में दर्ज किया गया था। लेकिन यह जीवन शैली के कारकों के लिए संभव नहीं हो सकता है, उदाहरण के लिए, क्योंकि वे आमतौर पर प्रश्नावली द्वारा जांच की जाती हैं।
रिकॉल बायस का एक उदाहरण है, एक निश्चित लक्षण की शुरुआत के दौरान अध्ययन प्रतिभागियों से मौसम को याद करने के लिए, एक निश्चित लक्षण की शुरुआत के बीच मौसम को वैज्ञानिक रूप से मापा मौसम पैटर्न के विश्लेषण के बीच का अंतर।
शरीर में एक जोखिम कारक के संपर्क का माप खोजना केस-कंट्रोल अध्ययनों को अधिक विश्वसनीय और कम व्यक्तिपरक बनाने का एक और तरीका है। इन्हें बायोमार्कर के रूप में जाना जाता है। उदाहरण के लिए, शोधकर्ता दवा के उपयोग के बारे में किसी प्रतिभागी से पूछने के बजाय एक विशिष्ट दवा के सबूत के लिए रक्त या मूत्र परीक्षण के परिणामों को देख सकते हैं।
कारण अौर प्रभाव
एक बीमारी और संभावित जोखिम के बीच पाया जाने वाला जुड़ाव जरूरी नहीं है कि एक कारक सीधे दूसरे का कारण बने।
वास्तव में, एक पूर्वव्यापी अध्ययन कभी निश्चित रूप से साबित नहीं कर सकता है कि एक लिंक एक निश्चित कारण का प्रतिनिधित्व करता है, क्योंकि यह एक प्रयोग नहीं है। हालांकि, ऐसे प्रश्न हैं, जिनका उपयोग कारण संबंध की संभावना का परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि एसोसिएशन की सीमा या जोखिम कारक के बढ़ते जोखिम के लिए response खुराक प्रतिक्रिया ’है या नहीं।
कारण और प्रभाव की सीमाओं को दर्शाने का एक तरीका सांस्कृतिक कारक और एक विशेष स्वास्थ्य प्रभाव के बीच पाए जाने वाले संघों को देखना है। सांस्कृतिक कारक, जैसे कि एक निश्चित प्रकार का व्यायाम, परिणाम का कारण नहीं हो सकता है यदि मामलों का एक ही सांस्कृतिक समूह किसी अन्य प्रशंसनीय सामान्य कारक को साझा करता है, जैसे कि एक निश्चित भोजन वरीयता।
कुछ जोखिम कारक दूसरों से जुड़े हुए हैं। शोधकर्ताओं को जोखिम कारकों के बीच ओवरलैप्स को ध्यान में रखना पड़ता है, जैसे कि एक गतिहीन जीवन शैली का नेतृत्व करना, उदास होना और गरीबी में रहना।
उदाहरण के लिए, यदि एक पूर्वव्यापी केस-कंट्रोल स्टडी करने वाले शोधकर्ता समय के साथ अवसाद और वजन बढ़ने के बीच संबंध पाते हैं, तो वे किसी भी निश्चितता के साथ यह नहीं कह सकते कि अवसाद एक नियंत्रण समूह में लाए बिना वजन बढ़ाने के लिए एक जोखिम कारक है, जो एक गतिहीनता का पालन करते हैं। जीवन शैली।
'आंकड़ों की अशुद्धि'
अध्ययन के लिए चुने गए मामले और नियंत्रण वास्तव में जांच के तहत बीमारी का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं।
इसका एक उदाहरण तब होता है जब एक शिक्षण अस्पताल में मामलों को देखा जाता है, अधिकांश सेटिंग्स की तुलना में एक अत्यधिक विशिष्ट सेटिंग जिसमें रोग हो सकता है। नियंत्रण भी जनसंख्या के विशिष्ट नहीं हो सकते हैं। अध्ययन के लिए अपने डेटा को स्वेच्छा से रखने वाले लोगों में स्वास्थ्य प्रेरणा का उच्च स्तर हो सकता है।
अन्य सीमाएँ
केस-कंट्रोल अध्ययन के लिए अन्य सीमाएं हैं। हालांकि वे दुर्लभ परिस्थितियों का अध्ययन करने के लिए अच्छे हैं, क्योंकि उन्हें प्रतिभागियों के बड़े समूहों की आवश्यकता नहीं होती है, वे दुर्लभ जोखिम वाले कारकों की जांच करने के लिए कम उपयोगी होते हैं, जो कॉहोर्ट अध्ययनों से अधिक स्पष्ट रूप से इंगित होते हैं।
अंत में, केस-कंट्रोल अध्ययन विभिन्न स्तरों या प्रकार की बीमारी की जांच नहीं कर सकता है। वे केवल एक परिणाम को देख सकते हैं क्योंकि किसी मामले को परिभाषित किया जाता है कि क्या उनके पास शर्त है या नहीं।
