मधुमेह की दवा का पिता द्वारा सेवन शिशुओं में जन्म दोषों से जुड़ा नहीं है: अध्ययन

नई दिल्ली, 17 अक्टूबर

गुरुवार को हुए एक बड़े अध्ययन के अनुसार, गर्भावस्था की योजना बना रहे टाइप 2 मधुमेह से पीड़ित पुरुषों को आश्वस्त किया जा सकता है कि मेटफॉर्मिन दवा लेने से उनके शिशु में जन्म दोषों का जोखिम नहीं बढ़ सकता है।

3 मिलियन से अधिक गर्भधारण पर आधारित और BMJ द्वारा प्रकाशित निष्कर्षों से पता चला है कि बच्चे पैदा करने की योजना बना रहे पुरुषों में रक्त शर्करा के स्तर को प्रबंधित करने के लिए मेटफॉर्मिन को एक उपयुक्त दवा माना जा सकता है।

जबकि प्रजनन आयु के पुरुषों में टाइप 2 मधुमेह के इलाज के लिए मेटफॉर्मिन का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, हाल ही में डेनमार्क के एक अध्ययन में पिता द्वारा मेटफॉर्मिन के उपयोग और पुरुष शिशुओं में जन्मजात विकृतियों, विशेष रूप से जननांगों के बढ़ते जोखिम के बीच संबंध की सूचना दी गई है।

इसे समझने के लिए, ताइवान और नॉर्वे के शोधकर्ताओं ने दोनों के बीच संबंध का मूल्यांकन करने का प्रयास किया।

उन्होंने राष्ट्रीय जन्म रजिस्ट्री और प्रिस्क्रिप्शन डेटाबेस का उपयोग किया और 2010-21 के दौरान नॉर्वे में शुक्राणु विकास (गर्भावस्था से तीन महीने पहले) की अवधि के दौरान पैतृक डेटा वाले 619,389 शिशुओं की पहचान की, और 2004-18 के दौरान ताइवान में 2,563,812 शिशुओं की पहचान की।

इनमें से, नॉर्वे में 2,075 (0.3 प्रतिशत) शिशुओं और ताइवान में 15,276 (0.6 प्रतिशत) शिशुओं के पिताओं ने शुक्राणु विकास अवधि के दौरान मेटफॉर्मिन का उपयोग किया।

केवल टाइप 2 मधुमेह वाले पुरुषों को देखते हुए, और पिता की उम्र और संबंधित स्थितियों को समायोजित करते हुए, टीम ने पाया कि नॉर्वे और ताइवान में शुक्राणु विकास अवधि के दौरान मेटफॉर्मिन का उपयोग करने वाले शिशुओं में किसी भी जन्मजात विकृतियों का कोई बढ़ा हुआ जोखिम नहीं है।

और जननांग विकृतियों सहित किसी भी विशिष्ट अंग विकृतियों के लिए जोखिम में कोई उल्लेखनीय वृद्धि नहीं पाई गई।

नेशनल ताइवान यूनिवर्सिटी और यूनिवर्सिटी ऑफ ओस्लो की टीम ने कहा, "ये नतीजे आश्वस्त करते हैं और परिवार नियोजन कर रहे पुरुषों में टाइप 2 डायबिटीज़ मेलिटस के उपचार में मेटफ़ॉर्मिन का चयन करते समय चिकित्सकों को सूचित उपचार निर्णय लेने में सहायता कर सकते हैं।" हालांकि, टीम ने कहा कि निष्कर्ष "अवलोकनात्मक हैं, इसलिए कोई कारण स्थापित नहीं किया जा सकता"। उन्होंने निदान डेटा में अशुद्धि और दवा के उपयोग के गलत वर्गीकरण जैसी सीमाओं को भी स्वीकार किया।