নতুন কোমর্বিডিটি টুল আগেভাগে হাসপাতালের খরচ অনুমান করতে চায়

স্বাস্থ্যসেবার ব্যয় বাড়ানোর একটি কারণকে লক্ষ্য করছে নতুন স্কোরিং পদ্ধতি

Weill Cornell Medicine-এর গবেষকেরা বলছেন, বারবার হাসপাতালে ভর্তি হওয়া এবং বেড়ে যাওয়া চিকিৎসা বিল জমে ওঠার আগেই উচ্চ-প্রয়োজনের রোগীদের চিহ্নিত করার একটি আরও সুনির্দিষ্ট উপায় তারা তৈরি করেছেন। Charlson Comorbidity Health Analytics, বা CCHA, নামে এই টুলটি ৩৮টি দীর্ঘমেয়াদি স্বাস্থ্য অবস্থা মাপে এবং একটি জনসংখ্যাজুড়ে ভবিষ্যৎ ঝুঁকি অনুমান করার ক্ষেত্রে স্বাস্থ্য ব্যবস্থাগুলিকে আরও ভালোভাবে সহায়তা করার জন্য তৈরি করা হয়েছে।

মূল দাবি সহজ: কোমর্বিডিটি, অর্থাৎ কোনো রোগীর একাধিক রোগ বা দীর্ঘমেয়াদি অবস্থার সঙ্গে বসবাসের ফলে যে বোঝা তৈরি হয়, তা ভবিষ্যৎ হাসপাতালে ব্যবহার এবং ব্যয়ের একটি প্রধান চালক। ক্লিনিশিয়ানরা দৈনন্দিন যত্নে এই বাস্তবতা দীর্ঘদিন ধরে স্বীকার করে আসছেন, কিন্তু গবেষণাটি বলছে, নিয়মিত চর্চায় এমন একটি ব্যবহারিক পরিমাপক উপকরণ ছিল না, যা জটিলতাকে যথেষ্ট ভালোভাবে ধরতে পারে এবং কার্যগত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে।

PLOS One-এ প্রকাশিত একটি নিবন্ধে গবেষকেরা জানিয়েছেন, অনিয়োজিত হাসপাতালে ভর্তির পূর্বাভাস দিতে CCHA অন্যান্য পদ্ধতির চেয়ে ভালো করেছে এবং আগামী পাঁচ বছরের স্বাস্থ্যসেবার খরচও অনুমান করতে পেরেছে। এই ফলাফল যদি অন্যান্য জনসংখ্যাতেও টিকে থাকে, তাহলে কাজটি নিয়োগকর্তা, বীমা সংস্থা, হাসপাতাল, এবং প্রাথমিক চিকিৎসা ব্যবস্থার জন্য গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে, যারা সময় ও সম্পদ আরও দক্ষভাবে বণ্টনের চাপের মুখে রয়েছে।

গবেষকেরা কীভাবে মডেলটি পরীক্ষা করেছেন

গবেষণাটি Weill Cornell Medicine-এর ২৭,০০০-এরও বেশি কর্মী ও নির্ভরশীলদের অন্তর্ভুক্ত ছয় বছরের ডেটার ওপর নির্ভর করেছে। সেই ডেটাসেট ব্যবহার করে গবেষণা দল মূল্যায়ন করেছে, নতুন মাপকাঠিটি কি অনিয়োজিত হাসপাতালে ভর্তির ঝুঁকিতে থাকা মানুষদের আরও ভালোভাবে শনাক্ত করতে পারে কি না; উৎস পাঠে এটিকে মোট স্বাস্থ্যব্যয়ের একটি বড় অবদানকারী হিসেবে বর্ণনা করা হয়েছে।

এই প্রেক্ষাপট গুরুত্বপূর্ণ। হাসপাতালে ভর্তি হওয়া কেবল স্প্রেডশিটের আরেকটি ব্যবহারগত ঘটনা নয়। অনিয়োজিত ভর্তি প্রায়ই অস্থিতিশীল দীর্ঘমেয়াদি রোগ, ভাঙাচোরা যত্ন, বা প্রতিরোধমূলক হস্তক্ষেপের হাতছাড়া সুযোগের ইঙ্গিত দেয়। কোনো স্বাস্থ্য ব্যবস্থা যদি বারবার ভর্তি হওয়ার দিকে গড়িয়ে পড়তে পারে এমন রোগীদের শনাক্ত করতে পারে, তাহলে আরও উপযোগী প্রাথমিক চিকিৎসা, অতিরিক্ত সহায়তা পরিষেবা, বা ঘনিষ্ঠ অনুসরণের মাধ্যমে আগেভাগে হস্তক্ষেপ করা সম্ভব হতে পারে।

উৎস পাঠ অনুযায়ী, CCHA সেই ভর্তি অনুমান করতে অন্যান্য পদ্ধতিকে ছাড়িয়ে গেছে এবং পাঁচ বছরের দিগন্তে খরচও সফলভাবে অনুমান করতে পেরেছে। সরবরাহকৃত উপকরণে কোন তুলনামূলক মডেল ব্যবহার করা হয়েছে তা বলা হয়নি, এবং ওই সারসংক্ষেপের বাইরে বিস্তারিত কর্মক্ষমতার পরিসংখ্যানও দেওয়া হয়নি। তাই ফলটিকে এই নির্দিষ্ট গবেষণা জনসংখ্যার মধ্যে রিপোর্ট করা একটি উন্নতি হিসেবে বোঝা উচিত, সব পরিস্থিতিতে আগে থেকেই প্রমাণিত একটি সার্বজনীন মান হিসেবে নয়।

যত্ন প্রদান ব্যবস্থায় এই ফল কেন গুরুত্বপূর্ণ

এই টুলের ব্যবহারিক যুক্তি বিমূর্ত বিশ্লেষণের চেয়ে বেশি, ক্লিনিশিয়ানরা কীভাবে সময় ব্যয় করেন তার সঙ্গে সম্পর্কিত। গবেষণার লেখকেরা বলছেন, অনেক স্বাস্থ্য ব্যবস্থা এখনও এমন মানক যত্ন মডেলের ওপর নির্ভর করে, যা রোগীর জটিলতার পার্থক্য যথাযথভাবে প্রতিফলিত করে না। সহজভাবে বললে, তুলনামূলকভাবে সুস্থ একজন রোগী এবং কয়েকটি গুরুতর দীর্ঘমেয়াদি অবস্থা সামলানো একজন রোগী একই অ্যাপয়েন্টমেন্ট সময় পেতে পারেন, যদিও তাদের মনোযোগের প্রয়োজন একেবারেই আলাদা।

এই অমিল ব্যয়বহুল হতে পারে। বেশি কোমর্বিডিটি বোঝা থাকা রোগীদের প্রায়ই ওষুধ ব্যবস্থাপনা, বিশেষজ্ঞদের মধ্যে সমন্বয়, জটিলতার ওপর নজরদারি, এবং ছোট রুটিন ভিজিটের বাইরেও সহায়তা দরকার হয়। এই চাহিদাগুলি আগেভাগে শনাক্ত না হলে, অবস্থার অবনতি হওয়ার সম্ভাবনা বাড়তে পারে, যা শেষ পর্যন্ত জরুরি চিকিৎসা বা ইনপেশেন্ট কেয়ারের দিকে নিয়ে যেতে পারে।

উৎস পাঠ সরাসরি এই সম্ভাবনা উত্থাপন করেছে। যদি উচ্চ-প্রয়োজনের রোগীদের শনাক্ত করে দীর্ঘ প্রাথমিক চিকিৎসা ভিজিট এবং অতিরিক্ত স্থিতিশীলকারী পরিষেবার জন্য চিহ্নিত করা যায়, তাহলে কিছু পরবর্তী হাসপাতাল ভর্তি প্রতিরোধ করা যেতে পারে। এর মানে এই নয় যে শুধু বিশ্লেষণই খরচ কমায়। এর মানে, আরও ভালো মাপজোক সীমিত ক্লিনিক্যাল সম্পদকে আরও ভালোভাবে লক্ষ্য করতে সাহায্য করতে পারে।

এই ধারণাটি স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থাপনায় চলমান একটি বৃহত্তর পরিবর্তনের সঙ্গেও মেলে: প্রতিক্রিয়াশীল চিকিৎসা থেকে ঝুঁকি শ্রেণিবিন্যাস এবং সক্রিয় হস্তক্ষেপের দিকে অগ্রসর হওয়া। জনস্বাস্থ্য পরিচালনা করতে চাওয়া ব্যবস্থাগুলির এমন টুল দরকার, যা তুলনামূলক সরল চাহিদাসম্পন্ন রোগীদের এবং যাদের যত্নের পথ বেশি ভঙ্গুর, তাদের আলাদা করতে পারে। এমন একটি মডেল যারা এটি আরও নির্ভুলভাবে করতে পারে, তা শুধু কারা পৌঁছানোর কাজ পাবে তা নয়, কত সময়, জনবল, এবং সহায়তা বরাদ্দ করা উচিত তাও নির্ধারণে সাহায্য করতে পারে।

গবেষণাটি কী দেখায় এবং কী দেখায় না

গবেষণাটি CCHA-কে একটি বিশ্বাসযোগ্য সূচনা দেয়, কারণ এটি একটি বড় বাস্তব-জগতের ডেটাসেটের ওপর ভিত্তি করে এবং পিয়ার-রিভিউ করা জার্নালে প্রকাশিত হয়েছে। এটি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রও পায়। চিকিৎসা পূর্বাভাসের সব সমস্যা সমাধান করার দাবি করার বদলে, টুলটি একটি নির্দিষ্ট কার্যগত চ্যালেঞ্জের দিকে লক্ষ্য করে: কভার করা জনসংখ্যার মধ্যে জটিল দীর্ঘমেয়াদি অসুস্থতার ঝুঁকি এবং ব্যয়গত প্রভাব অনুমান করা।

একই সময়ে, সরবরাহকৃত প্রমাণের সীমাবদ্ধতাও মনে রাখতে হবে। উৎস পাঠে একটি একাডেমিক চিকিৎসা প্রতিষ্ঠানের সঙ্গে যুক্ত কর্মী ও নির্ভরশীলদের ডেটার কথা বলা হয়েছে। এটি জনসংখ্যাকে বড় করে তোলে, কিন্তু প্রতিটি বীমা সংস্থা, হাসপাতাল নেটওয়ার্ক, Medicaid জনসংখ্যা, বা প্রবীণ সম্প্রদায়ের প্রতিনিধিত্ব নাও করতে পারে। বিস্তৃত ব্যবহারের জন্য ভিন্ন বয়স কাঠামো, রোগের বোঝা, এবং সামাজিক ঝুঁকি উপাদানসম্পন্ন পরিবেশে যাচাইকরণ দরকার হতে পারে।

উপকরণটি আরও দেখায় না যে বাস্তবে CCHA ব্যবহার করায় ইতিমধ্যে খরচ কমেছে বা হাসপাতালে ভর্তির হার কমেছে। প্রদত্ত তথ্য অনুযায়ী, যা দেখা যাচ্ছে তা হলো পূর্বাভাসমূলক কর্মক্ষমতা: বিশ্লেষণ করা ডেটাসেটে মডেলটি অন্য পদ্ধতির চেয়ে ঝুঁকি ভালোভাবে শনাক্ত করেছে বলে মনে হয়। আরও ভালো পূর্বাভাসকে আরও ভালো ফলাফলে রূপান্তর করতে ওয়ার্কফ্লো পরিবর্তন দরকার হবে, যেমন ভিজিটের দৈর্ঘ্য পুনর্গঠন, সহায়তা পরিষেবা যোগ করা, বা কেয়ার টিম কীভাবে রোগীদের ট্রায়াজ করে তা বদলানো।

এই পার্থক্য গুরুত্বপূর্ণ, কারণ পূর্বাভাসমূলক টুল প্রায়ই প্রযুক্তিগতভাবে সফল হয়, তার পর সংস্থাগুলি কীভাবে সেগুলি ভালোভাবে ব্যবহার করবে তা নির্ধারণ করে। একটি স্কোর সঠিক হতে পারে, কিন্তু ক্লিনিশিয়ানদের নতুন সক্ষমতা না দিলে বা সিস্টেমের কাছে তার দেখানো সতর্ক সংকেতগুলির জবাব দেওয়ার সম্পদ না থাকলে তা যত্ন উন্নত করতে ব্যর্থ হতে পারে।

আর্থিক প্রভাবসহ একটি মাপজোকের সমস্যা

এই সতর্কতাগুলির পরও গবেষণাটি আধুনিক চিকিৎসার একটি স্থায়ী সমস্যাকে তুলে ধরে: রোগীর জটিলতা ব্যয়বহুল, কিন্তু নিয়মিত কার্যক্রমে তা প্রায়ই যথেষ্ট মাপা হয় না। কোনো ব্যবস্থা যদি প্রতিটি অ্যাপয়েন্টমেন্টকে পরস্পরবিনিময়যোগ্য মনে করে, তবে এটি সমন্বিত, সময়সাপেক্ষ যত্নের সবচেয়ে প্রয়োজনীয় মানুষদের কম সেবা দেওয়ার ঝুঁকি তৈরি করে। এর পরবর্তী প্রভাব দেখা দিতে পারে এড়ানো সম্ভব এমন সংকট, বারবার ভর্তি, এবং দীর্ঘমেয়াদি বেশি খরচে।

CCHA সেই জটিলতাকে আরও আগেভাগে এবং আরও পদ্ধতিগতভাবে দৃশ্যমান করার একটি প্রচেষ্টা। ৩৮টি দীর্ঘমেয়াদি অবস্থাকে জনসংখ্যা-স্তরের ঝুঁকির সংকেতে রূপান্তর করে, টুলটি প্রতিরোধমূলক প্রচেষ্টা কোথায় কেন্দ্রীভূত করা উচিত সে বিষয়ে স্বাস্থ্য ব্যবস্থাকে আরও স্পষ্ট ভিত্তি দিতে চায়। নির্বাহীদের জন্য এটি ভালো পূর্বাভাসের অর্থ হতে পারে। ক্লিনিশিয়ানদের জন্য এটি আরও বাস্তবসম্মত সময়সূচি নির্ধারণে সহায়তা করতে পারে। বহু দীর্ঘমেয়াদি অবস্থাসম্পন্ন রোগীদের জন্য এটি এমন যত্ন পরিকল্পনার ইঙ্গিত দিতে পারে, যা তাদের স্বাস্থ্যভারের বাস্তবতার সঙ্গে আরও ভালোভাবে মেলে।

বৃহত্তর তাৎপর্য হলো, চিকিৎসাগত জটিলতা যদি তীব্র অস্থিরতায় পরিণত হওয়ার আগেই ব্যবস্থা তা শনাক্ত করতে পারে, তাহলে স্বাস্থ্য ব্যয় পরিচালনা আরও সম্ভব হতে পারে। নতুন গবেষণাটি দেখায় না যে শুধু পূর্বাভাসেই সমস্যা মিটে যায়, তবে এটি এই যুক্তিকে শক্তিশালী করে যে ভালো মাপজোক একটি অপরিহার্য প্রথম পদক্ষেপ। এমন একটি ক্ষেত্রে যেখানে হাসপাতালে ভর্তি হওয়া সবচেয়ে বড় খরচের কেন্দ্রগুলোর একটি, এটি এমন একটি ফল যা একাডেমিক চিকিৎসার বাইরেও দৃষ্টি আকর্ষণ করবে।

এই নিবন্ধটি Medical Xpress-এর প্রতিবেদনের ভিত্তিতে লেখা হয়েছে। মূল নিবন্ধটি পড়ুন.