Convergence Model of Epidemiology

Convergence Model of Epidemiology ဆိုတာ ဘာလဲ?

Convergence Model ဆိုတာ ရောဂါတစ်ခုဖြစ်ဖို့ အကြောင်းအမျိုးမျိုးတွေ (ဥပမာ၊ မျိုးရိုးဗီဇ၊ ပတ်ဝန်းကျင်၊ နေ့စဉ်ဘဝပုံစံ) တွေ တစ်ပြိုင်နက် ပေါင်းစပ်ပြီး “ဆုံတွေ့” လာတဲ့ အခါ ရောဂါဖြစ်ပေါ်လာတယ်လို့ ရှင်းပြတဲ့ မော်ဒယ်ပါ။ 

ဒါကို ဥပမာအနေနဲ့ ပြောရရင်၊ ရောဂါတစ်ခုဖြစ်ဖို့ တစ်ခုတည်းတစ်ချက်တည်းက မလုံလောက်ပါဘူး။အကြောင်းအချက်တွေ အများကြီး တစ်ပြိုင်နက် ပေါင်းစည်းလာမှ ရောဂါဖြစ်လာတယ်လို့ ယူဆတယ်။

Convergence Model ရဲ့ အဓိကအချက်တွေ

ဒီမော်ဒယ်ကို ရိုးရှင်းစွာ ခွဲခြမ်းကြည့်မယ်ဆိုရင်တော့

1. အကြောင်းအမျိုးမျိုး ပေါင်းစပ်ဖြစ်ပေါ်မှု (Multiple Factors Converging)

   ရောဂါတစ်ခုဖြစ်ဖို့ အကြောင်းတစ်ခုတည်းနဲ့ မဖြစ်နိုင်ဘူး။ အကြောင်းအချက်တွေ အများကြီး တစ်ပြိုင်နက် ပေါင်းစည်းလာမှ ဖြစ်တယ်။ Rothman တို့က ဒါကို “sufficient cause” (လုံလောက်တဲ့အကြောင်းအချက်) လို့ ခေါ်တယ်။ ဥပမာ၊ နှလုံးရောဂါဖြစ်ဖို့ ဆေးလိပ်သောက်တာတစ်ခုတည်းနဲ့ မလုံလောက်ဘူး။ ဒါပေမယ့် ဆေးလိပ်သောက်တာ + အဝလွန်တာ + မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ အန္တရာယ် + လှုပ်ရှားမှုနည်းတာ ဆုံလာရင် ရောဂါဖြစ်နိုင်ခြေ ပိုများလာတယ်။

2. Component Causes (အကြောင်းအချက်တွေရဲ့ အစိတ်အပိုင်းများ)

   Rothman ရဲ့ Modern Epidemiology မှာ ဒီမော်ဒယ်ကို “causal pie model” လို့ခေါ်ပြီး ရောဂါဖြစ်ဖို့ အကြောင်းအချက်တွေကို ပီဇာတစ်ခုလို တင်စားရှင်းပြတယ်။ ပီဇာတစ်ခုလုံးဖြစ်ဖို့ အပိုင်းအစတွေ (မျိုးရိုးဗီဇ၊ ပတ်ဝန်းကျင်၊ အပြုအမူ) အားလုံး ပြည့်စုံဖို့လိုတယ်။ တစ်ခုလျော့နေရင် ရောဂါမဖြစ်နိုင်ဘူး။ ဥပမာ၊ အဆုတ်ကင်ဆာဖြစ်ဖို့ ဆေးလိပ်သောက်တာ (component cause) တစ်ခုပဲရှိရင် မဖြစ်နိုင်ဘူး။ ဒါပေမယ့် ဆေးလိပ်သောက်တာ + လေထုညစ်ညမ်းမှုနဲ့ ထိတွေ့တာ + မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ အားနည်းချက်တွေ ပေါင်းလာရင် ရောဂါဖြစ်နိုင်ခြေ ပြည့်စုံလာတယ်။

3. Host, Agent, Environment Interaction (လူ၊ ရောဂါဖြစ်စေတဲ့အရာ၊ ပတ်ဝန်းကျင် အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်မှု)

   Lilienfeld and Stolley ရဲ့ Principles of Epidemiology မှာ Convergence Model ကို “epidemiologic triangle” (ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ တြိဂံ) နဲ့ ချိတ်ဆက်ပြီး ရှင်းပြတယ်။ ဒီတြိဂံမှာ အဓိက အစိတ်အပိုင်း ၃ ခုရှိပါတယ်။

   – Host (လူ): 

ရောဂါဖြစ်နိုင်တဲ့ လူတစ်ယောက်ရဲ့ အခြေအနေ၊ ဥပမာ၊ မျိုးရိုးဗီဇ၊ ကိုယ်ခံအားစနစ်၊ အသက်အရွယ်။  

   – Agent (ရောဂါဖြစ်စေတဲ့အရာ): 

ဗိုင်းရပ်စ်၊ ဘက်တီးရီးယား၊ ဒါမှမဟုတ် ဓာတုပစ္စည်းတွေလို ရောဂါဖြစ်စေတဲ့ အဓိကတရားခံ။  

   – Environment (ပတ်ဝန်းကျင်): 

ရောဂါဖြစ်ဖို့ အထောက်အကူပြုတဲ့ ပြင်ပအကြောင်းအချက်တွေ၊ ဥပမာ၊ လေထုညစ်ညမ်းမှု၊ သန့်ရှင်းမှုမရှိတဲ့ရေ၊ လူမှုဆိုင်ရာ ဖိအားတွေ။  

   ဒီသုံးခုက အပြန်အလှန် ဆက်နွယ်ပြီး ရောဂါဖြစ်ဖို့ ပေါင်းစည်းလာတယ်လို့ Lilienfeld က ရှင်းပြတယ်။

4. Time Factor (အချိန်ဆိုင်ရာ အချက်)

Gordis ရဲ့ စာအုပ်မှာ အချိန်ဆိုင်ရာ အချက်ကို ထည့်စဉ်းစားဖို့ အလေးပေးထားတယ်။ ရောဂါဖြစ်ဖို့ အကြောင်းအချက်တွေ ပေါင်းစည်းလာတဲ့ အချိန်ကလည်း အရေးကြီးတယ်။ ဥပမာ၊ ကလေးတစ်ယောက်မှာ ဆီးချိုရောဂါဖြစ်ဖို့ မျိုးရိုးဗီဇရှိတယ်ဆိုပါစို့။ ဒါပေမယ့် သူက ငယ်ရွယ်နေသေးရင် ရောဂါမဖြစ်သေးဘူး။ နောက်ပိုင်း အဝလွန်လာတာ၊ မကျန်းမာတဲ့ အစားအသောက်တွေ စားလာတာနဲ့ အချိန်ကြာလာမှ ရောဂါဖြစ်လာနိုင်တယ်။ Rothman ကတော့ ဒီအချိန်ဆိုင်ရာ အချက်ကို “latency period” (အကြောင်းအချက်တွေ စုဝေးပြီး ရောဂါဖြစ်တဲ့အထိ ကြာတဲ့အချိန်) လို့ ပိုတိကျစွာ ရှင်းပြပါတယ်။

ဥပမာအားဖြင့် 

ဆီးချိုရောဂါ (Type 2 Diabetes) ကို ဥပမာယူပြီး Convergence Model ကို ကြည့်မယ်ဆိုရင်:  

– Host: မျိုးရိုးဗီဇမှာ ဆီးချိုရောဂါဖြစ်နိုင်ခြေ ရှိတဲ့သူတစ်ယောက်။ ဥပမာ၊ မိဘတွေမှာ ဆီးချိုရောဂါရှိရင် ဒီသူမှာ အန္တရာယ်ပိုများတယ်။  

– Agent: ဒီမှာ agent က ဗိုင်းရပ်စ်လိုမျိုး ရောဂါပိုးမဟုတ်ဘဲ ခန္ဓာကိုယ်ထဲမှာ သကြားဓာတ်ကို ထိန်းညှိပေးတဲ့ insulin ရဲ့ ချို့ယွင်းမှုပါ။  

– Environment: မကျန်းမာတဲ့ အစားအသောက် (သကြားဓာတ်များတဲ့ အစားအစာတွေ)၊ လှုပ်ရှားမှုနည်းတာ၊ အဝလွန်တာ၊ ဒါမှမဟုတ် လူမှုဆိုင်ရာ ဖိအားတွေ (ဥပမာ၊ အလုပ်မှာ ဖိစီးမှုများတာ)။  

– 

– Time: ဒီသူက ငယ်ရွယ်နေသေးရင် ရောဂါမဖြစ်သေးဘူး။ ဒါပေမယ့် နှစ်ပေါင်းများစွာ မကျန်းမာတဲ့ နေ့စဉ်ဘဝပုံစံကို လိုက်နာလာရင်း အသက် ၄၀ လောက်မှာ ဆီးချိုရောဂါဖြစ်လာနိုင်တယ်။  

ဒီအကြောင်းအချက်တွေ အားလုံး ပေါင်းစည်းလာတဲ့အခါ ဆီးချိုရောဂါဖြစ်လာတယ်လို့ Convergence Model က ရှင်းပြပါတယ်။

 Lilienfeld ကတော့ ဒီလို အကြောင်းအချက်တွေကို လူထုအဆင့်မှာ ထိန်းချုပ်ဖို့ ကျန်းမာရေးပညာပေးမှု လိုအပ်တယ်လို့ ဖြည့်စွက်ပြောတယ်။ Rothman ကတော့ ဒီအကြောင်းအချက်တွေကို statistical models တွေနဲ့ တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေးပြီး ဘယ်အချက်က ဘယ်လောက်အရေးပါလဲဆိုတာကို တိကျစွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်တယ်လို့ ဆိုတယ်။

Convergence Model ကို ဘယ်လို အသုံးချလို့ရလဲ?

1. ကာကွယ်ရေး (Prevention):  

   Gordis အရ၊ ဒီမော်ဒယ်က ရောဂါဖြစ်စေတဲ့ အကြောင်းအချက်တွေကို နားလည်ပြီး ကာကွယ်ရေးအတွက် အသုံးချနိုင်တယ်။ ဥပမာ၊ ဆီးချိုရောဂါကို ကာကွယ်ဖို့ မျိုးရိုးဗီဇပြောင်းလဲလို့ မရပေမယ့် အစားအသောက်ထိန်းတာ၊ လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်တာတွေကို လုပ်လို့ရတယ်။ Lilienfeld ကတော့ ဒီလို ကာကွယ်ရေးကို လူထုအဆင့်မှာ ပိုလုပ်သင့်တယ်လို့ အကြံပြုတယ်။

2. ရောဂါစစ်ဆေးမှု (Screening):  

   Lilienfeld နဲ့ Stolley က ဒီမော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပြီး ရောဂါဖြစ်နိုင်ခြေရှိတဲ့ လူတွေကို စစ်ဆေးဖို့ screening programs တွေကို အလေးပေးတယ်။ ဥပမာ၊ နှလုံးရောဂါဖြစ်နိုင်ခြေရှိတဲ့သူတွေကို သွေးပေါင်ချိန်တိုင်းတာ၊ ကိုလက်စထရောစစ်တာတွေ လုပ်နိုင်တယ်။  

3. ရောဂါထိန်းချုပ်ရေး (Control):  

   Rothman တို့ကတော့ ဒီမော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပြီး population-based interventions (လူထုအခြေပြု ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုတွေ) ကို အကြံပြုတယ်။ ဥပမာ، ဆေးလိပ်သောက်သုံးမှုကို လျှော့ချဖို့ အခွန်တိုးတာ၊ ကျန်းမာရေးပညာပေးမှုတွေ လုပ်တာမျိုးပေါ့।

နိဂုံးချုပ်

Convergence Model of Epidemiology က ရောဂါတစ်ခုဖြစ်ပေါ်ဖို့ အကြောင်းအမျိုးမျိုးတွေ ဘယ်လို ပေါင်းစည်းလာလဲဆိုတာကို ရှင်းပြတဲ့ အယူအဆပါ။ Gordis က ဒါကို ရိုးရှင်းစွာ ရှင်းပြပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှာ အသုံးချဖို့ အလေးပေးတယ်။ Lilienfeld နဲ့ Stolley က ဒီမော်ဒယ်ကို လူထုကျန်းမာရေးနဲ့ ချိတ်ဆက်ပြီး screening နဲ့ prevention ကို အာရုံစိုက်တယ်။ Rothman တို့ကတော့ သိပ္ပံနည်းကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနဲ့ causal pie model ကို အသုံးပြုပြီး ပိုနက်ရှိုင်းတဲ့ ရှုထောင့်ကနေ ချဉ်းကပ်တယ်။ ဒီမော်ဒယ်ကို နားလည်ရင် ရောဂါတွေကို ဘယ်လို ကာကွယ်မလဲ၊ ဘယ်လို ထိန်းချုပ်မလဲဆိုတာကို ပိုရှင်းလင်းစွာ သိနိုင်ပါတယ်။

နပေတိုး