एक अध्ययन से पता चलता है कि खांसी की आवाज मरीजों में कोविड-19 बीमारी की गंभीरता की पहचान करने के लिए एक त्वरित, आसान और लागत प्रभावी तरीका प्रदान कर सकती है, चाहे वह घर पर हो या किसी भी स्वास्थ्य सेवा में।
जबकि कोविड-19 से प्रभावित अधिकांश व्यक्ति हल्के लक्षणों का अनुभव करते हैं और कुछ हफ्तों में ठीक हो जाते हैं, SARS-CoV-2 वायरस के कारण होने वाली वैश्विक महामारी एक महत्वपूर्ण स्वास्थ्य चुनौती बनी हुई है।
प्रभावित लोगों में से कुछ में अधिक गंभीर बीमारी और निमोनिया विकसित हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर अधिक प्रतिकूल पूर्वानुमान होता है।
यद्यपि मरीजों के जोखिम का आकलन करने के लिए प्रोटोकॉल विकसित किए गए हैं, नैदानिक और पूर्वानुमान उपकरण मुख्य रूप से महंगे और कम सुलभ इमेजिंग तरीकों, जैसे रेडियोग्राफी, अल्ट्रासाउंड, या कंप्यूटेड टोमोग्राफी (सीटी) पर निर्भर करते हैं।
इसलिए, एक सरल और अधिक आसानी से उपलब्ध रोगसूचक उपकरण विकसित करने की आवश्यकता है जो स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को उन रोगियों की पहचान करने में सक्षम बनाता है जिनमें गंभीर बीमारी विकसित हो चुकी है या विकसित होने का खतरा है।
यह मरीज़ों की जांच को सुव्यवस्थित करेगा और घर या प्राथमिक देखभाल सेटिंग में भी शीघ्र हस्तक्षेप की सुविधा प्रदान करेगा।
स्पैनिश शोधकर्ताओं की एक टीम ने कोविड-19 के शुरुआती चरणों में खांसी की आवाज़ के विश्लेषण और व्याख्या के आधार पर एक अध्ययन किया। इस पद्धति को गंभीर निमोनिया से पीड़ित होने के जोखिम का आकलन करने के लिए एक संभावित पूर्वानुमानित, सरल और सुलभ उपकरण के रूप में प्रस्तुत किया गया है।
'यूरोपियन रेस्पिरेटरी जर्नल' में प्रकाशित शोध में SARS-CoV-2 संक्रमण वाले 70 रोगियों की स्वैच्छिक खांसी की आवाज की स्मार्ट फोन रिकॉर्डिंग शामिल थी, जो अस्पताल में उनके प्रवेश के बाद पहले 24 घंटों के भीतर रिकॉर्ड की गई थी।
बार्सिलोना के इंस्टीट्यूट फॉर बायोइंजीनियरिंग ऑफ कैटेलोनिया (आईबीईसी) ने इन रिकॉर्डिंग्स का एक ध्वनिक विश्लेषण किया, जिसमें श्वसन स्थिति की गंभीरता के आधार पर खांसी की आवाज़ में महत्वपूर्ण अंतर सामने आया, जैसा कि पहले इमेजिंग परीक्षणों और पूरक ऑक्सीजन की आवश्यकता से पुष्टि की गई थी।
नतीजे बताते हैं कि इस विश्लेषण का उपयोग कोविड रोगियों को हल्के, मध्यम या गंभीर के रूप में वर्गीकृत करने और लगातार कोविड वाले रोगियों की निगरानी करने के लिए किया जा सकता है।
यह अध्ययन अस्पताल डेल मार्च में अप्रैल 2020 और मई 2021 के बीच एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करके आयोजित किया गया था। अस्पताल डेल मार रिसर्च इंस्टीट्यूट के शोधकर्ता, न्यूमोलॉजी सेवा के एमेरिटस प्रमुख डॉ. जोआकिम गीया का सुझाव है कि ये निष्कर्ष "उन क्षेत्रों में" फायदेमंद साबित हो सकते हैं सीमित चिकित्सा अवसंरचना या आपातकालीन स्थितियों के दौरान। यह दृष्टिकोण कोविड-19 रोगियों की शीघ्र पहचान और अलगाव में सहायता कर सकता है, इस प्रकार उचित चिकित्सा देखभाल और नियंत्रण उपायों के कार्यान्वयन की सुविधा प्रदान कर सकता है।
जबकि अध्ययन मुख्य रूप से कोविड पर केंद्रित था, यह इस मॉडल को अन्य श्वसन स्थितियों पर लागू करने का मार्ग भी प्रशस्त करता है।