क्यों कोई औसत सर्जन नहीं होता

एक मरीज लीजिए। वही एनाटॉमी, वही ऊतक की गुणवत्ता, वही त्वचा का लिफाफा, वही 375 सीसी का गोल इम्प्लांट। यह केस दो अनुभवी सर्जनों को दीजिए।.

एक तकनीकि में इम्प्लांट को ड्यूल-प्लेन पॉकेट में रखा जाता है, निचले उद्गम को और अधिक छोड़ा जाता है, और निचले हिस्से में थोड़ा अधिक खिंचाव स्वीकार किया जाता है। दूसरी तकनीक सबफैसियल रहती है, पॉकेट को अधिक कसकर रखती है, और मरीज को चार सप्ताह के लिए एक कंप्रेसिव गारमेंट पहनाती है। छह महीने पर, दोनों परिणामों में प्रोजेक्शन, अपर-पोल फिल और नए इन्फ्रामैमेरी फोल्ड की स्थिति में अंतर होता है।.

दोनों ही अच्छी सर्जरी हैं। कोई भी गलत नहीं है। और यही वह समस्या है जिसका सामना सौंदर्य चिकित्सा (एस्थेटिक मेडिसिन) के हर सिमुलेशन मॉडल को करना पड़ता है।.

“हजारों मामलों पर प्रशिक्षित” का वास्तव में क्या अर्थ है

जब एक सिमुलेशन टूल को एक बड़े, समेकित डेटासेट पर बनाया जाता है, तो यह उस डेटासेट की केंद्रीय प्रवृत्ति (सेंट्रल टेंडेंसी) को सीखता है। इसका आउटपुट उन सर्जनों, तकनीकों, इम्प्लांट परिवारों और रोगी आबादी के औसत परिणामों की ओर अभिसृत (कन्वर्ज) होता है जो उसमें शामिल हैं।.

वह औसत उपयोगी है। तकनीकी रूप से कहें तो यह एक ऐसा परिणाम भी है जिसे कोई भी उत्पन्न नहीं करता है। यह सबपेक्टोरल और प्रीपेक्टोरल प्लेसमेंट, हाई-प्रोफाइल और मॉडरेट-प्रोफाइल इम्प्लांट्स, घने ऊतकों वाले रोगियों और क्षीण ऊतकों वाले रोगियों, तथा विभिन्न सौंदर्य परंपराओं वाले विभिन्न देशों में प्रथाओं का एक मिश्रण है।.

उस आउटपुट को देखने वाले सर्जन को एक ऐसा परिणाम दिखाया जा रहा है जो अन्य लोगों के निर्णयों से मिलकर बना है। सर्जन का अपना अभ्यास वितरण के केंद्र के जितना करीब होगा, यह उतना ही बेहतर काम करेगा। तकनीक जितनी विशिष्ट होगी, तालमेल उतना ही खराब होगा।.

यह लापरवाही के कारण आई कोई कमी नहीं है। सामान्यीकरण यही करता है। सभी के लिए ठीक-ठाक काम करने के लिए बनाया गया कोई मॉडल एक साथ किसी एक व्यक्ति के लिए पूरी तरह सटीक नहीं हो सकता।.

वास्तव में विचरण (वैरिएंस) कहाँ से आता है

एक सामान्य मॉडल और एक विशिष्ट अभ्यास के बीच की दूरी कोई एक अकेली खाई नहीं है। यह कई स्वतंत्र अक्षों पर जमा होती है।.

पॉकेट और प्लेन।. सबग्लैंडुलर (ग्रंथि के नीचे), सबफैसियल (फेसिया के नीचे), ड्यूल-प्लेन (द्वि-स्तरीय), फुल सबमस्कुलर (पूर्ण मांसपेशियों के नीचे)। प्रत्येक एक ही इम्प्लांट वॉल्यूम के लिए एक अलग सॉफ्ट टिशू (कोमल ऊतक) प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है, और प्रत्येक सर्जन की एक पसंदीदा डिफ़ॉल्ट तकनीक होती है और साथ ही उससे अलग हटने की स्थिति के लिए कुछ शर्तें भी होती हैं।.

इम्प्लांट पोर्टफोलियो. एक सर्जन जो मुख्य रूप से किसी एक निर्माता की कोहेसिव जेल रेंज के साथ काम करता है, वह तीन ब्रांडों और चार प्रोजेक्शन प्रोफाइलों के बीच अदला-बदली करने वाले सर्जन की तुलना में एक अलग प्रकार के परिणाम उत्पन्न कर रहा है। शेल का व्यवहार, जेल की कोहेसिविटी, और बेस डायमीटर के तौर-तरीके सभी भिन्न होते हैं।.

विच्छेदन की आदत. कितनी नीचे की ऑरिजिन को छोड़ा जाता है, फोल्ड को कैसे संभाला जाता है, और कितनी अंडरमाइनिंग स्वीकार की जाती है। ये वे निर्णय हैं जिन्हें सर्जन 'फ़ील' (अहसास या अनुभव) कहते हैं, और ये ठीक वे निर्णय हैं जो निचले-ध्रुव (लोअर-पोल) के आकार को निर्धारित करते हैं।.

रोगी जनसंख्या. एक क्षेत्र के क्लिनिक में पाँच सौ किलोमीटर दूर स्थित क्लिनिक की तुलना में व्यवस्थित रूप से भिन्न BMI श्रेणियाँ, ऊतक विशेषताएँ और प्रसव इतिहास देखने को मिल सकते हैं। ऑपरेटिंग रूम में प्रवेश करने वाली शारीरिकी (एनाटॉमी) यादृच्छिक रूप से वितरित नहीं होती है।.

ऑपरेशन के बाद का प्रोटोकॉल. वस्त्र व्यवस्था, मालिश के निर्देश, गतिविधि प्रतिबंध, और अनुवर्ती अंतराल, ये सभी उस परिणाम को आकार देते हैं जो रोगी अंततः देखता है, और वे काफी भिन्न होते हैं।.

प्रत्येक अक्ष अपने आप में माध्य से एक मामूली विचलन है। एक के ऊपर एक रखे जाने पर, वे बताते हैं कि क्यों एक अनुभवी सर्जन किसी सामान्य सिमुलेशन को देखकर सही ढंग से यह कह सकता है कि परिणाम उसके काम जैसा नहीं लगता है।.

परामर्श कक्ष में परिणाम

सिम्युलेशन मुख्य रूप से कोई तकनीकी कलाकृति नहीं है। यह एक संचार उपकरण है। इसका काम रोगी की अपेक्षाओं को सर्जन द्वारा दिए जा सकने वाले परिणामों के साथ संरेखित करना है।.

वह संरेखण दो दिशाओं में विफल हो जाता है। यदि सिमुलेशन सर्जन के सामान्य परिणाम की तुलना में अधिक चापलूसी करने वाला है, तो रोगी चीरा लगने से पहले निर्मित निराशा के साथ फॉलो-अप पर पहुंचता है। यदि सिमुलेशन अधिक रूढ़िवादी है, तो सर्जन उस काम को कमतर आंकता है जिसे करने में वे पूरी तरह सक्षम हैं, और रोगी कहीं और चला जाता है।.

दोनों विफलताएँ एक ही स्रोत से आती हैं। मॉडल सामान्य रूप से सर्जरी के बारे में एक सवाल का जवाब दे रहा है, जबकि मरीज़ इस सर्जन के बारे में सवाल पूछ रहा है।.

वैयक्तिकरण का क्या अर्थ होना चाहिए

यदि यह निदान है कि विभिन्न प्रैक्टिस (अस्पतालों/क्लिनिकों) के बीच अंतर संरचनात्मक है, तो इसका उपाय अधिक एकत्रित (एग्रीगेटेड) डेटा नहीं हो सकता है। सामान्य मॉडल में मामले (केस) जोड़ने से औसत अधिक स्थिर हो जाता है। यह इसे आपका (व्यक्तिगत) नहीं बनाता है।.

वैयक्तिकरण का अर्थ कुछ अधिक सीमित और कठिन है। इसका तात्पर्य एक ऐसे मॉडल से है जिसके व्यवहार को एक ही क्लिनिक के भीतर पूर्व-ऑपरेटिव शरीर रचना, सर्जिकल निर्णय और देखे गए परिणाम के बीच के विशिष्ट संबंध के अनुसार अनुकूलित किया गया है। भौतिकी नहीं बदलती। ऊतक तंत्रिका विज्ञान नहीं बदलता। जो बदलता है वह यह है कि मॉडल संभावित परिणाम क्षेत्र के किस क्षेत्र को सही मानता है।.

व्यावहारिक रूप से, इसके लिए तीन ऐसी चीज़ों की आवश्यकता होती है जो कोई सामान्य डेटासेट प्रदान नहीं कर सकता। इसके लिए उस अभ्यास से जुड़े मामलों, पहले और बाद के, एक निश्चित अंतराल पर, जोड़े गए मामलों की आवश्यकता होती है। इसके लिए प्रत्येक मामले से जुड़े निर्णयों की आवश्यकता होती है, जिसमें प्लेन, इम्प्लांट संदर्भ, और सर्जन द्वारा महत्वपूर्ण माने जाने वाले कोई भी तकनीक नोट्स शामिल हैं। और इसके लिए इन मामलों को कैप्चर करने में इतनी स्थिरता की आवश्यकता होती है कि मॉडल माप के शोर के बजाय सर्जिकल सिग्नल सीख रहा हो।.

यह एक सर्जन से पूछने के लिए एक सार्थक योगदान है। यह एक ऐसे सिमुलेशन तक पहुँचने का एकमात्र मार्ग भी है जो क्षेत्र के औसत हाथ के बजाय उनके अपने हाथ को दर्शाता है।.

रिसर्च पार्टनर प्रोग्राम

Arbrea Labs ने खोला है रिसर्च पार्टनर प्रोग्राम उन सर्जनों के लिए जो इसका इंतज़ार करने के बजाय इसे खुद बनाना चाहते हैं। पार्टनर अपने अभ्यास से केस और परिणामों का डेटा योगदान करते हैं, और बदले में अर्ब्रिया का पहला संस्करण प्राप्त करते हैं जो उनकी तकनीक, उनके पसंदीदा इम्प्लांट पोर्टफोलियो और उनकी रोगी आबादी के अनुसार अनुकूलित होता है।.

आधार सीधा है। जो सर्जन अपने ऑपरेशन थिएटर में देखभाल का मानक तय करते हैं, उन्हें ही यह परिभाषित करना चाहिए कि मॉडल किसे सही परिणाम मानता है।.

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