మాతృ మరణాల అంచనాల్లో ఆరోగ్య కేంద్రాల డేటా వినియోగానికి నాలుగు తనిఖీలను అధ్యయనం ప్రతిపాదించింది

ఆసుపత్రులు మరియు ఇతర ఆరోగ్య కేంద్రాల సాధారణ రికార్డులు మాతృ మరణాలను కొలవడంలో ఉన్న దీర్ఘకాలిక లోటును పూడ్చడంలో సహాయపడవచ్చని Karolinska Institutet మరియు Tanzaniaకు చెందిన పరిశోధకులు చెబుతున్నారు. అయితే ఈ రికార్డులను ప్రస్తుత అంచనాలకు సిద్ధంగా ఉన్న ప్రత్యామ్నాయంగా పరిగణించలేము; ముందుగా వాటి completeness మరియు qualityను అంచనా వేసి మెరుగుపరచాలి.

Bulletin of the World Health Organizationలో ప్రచురితమైన ఈ పని, facility dataను మాతృ మరణాల అంచనాలకు అదనపు వనరుగా ఉపయోగించే ముందు దాని నాణ్యతను పరిశీలించడానికి నాలుగు మార్గాలను ప్రతిపాదించింది. Tanzania డేటాతో ఈ విధానాన్ని పరీక్షించిన పరిశోధకులు, నాలుగు measuresలోనూ మరియు అందుబాటులో ఉన్న అన్ని data sourcesలోనూ completeness, quality సమస్యలను గుర్తించారు.

సాధారణ రికార్డులు ఎందుకు ముఖ్యమైనవి

మాతృ మరణం అంటే గర్భధారణ సమయంలో, ప్రసవ సమయంలో లేదా గర్భధారణ తర్వాత ఆరు వారాల్లో సంభవించే మరణాలు. మాతృ ఆరోగ్యంలో పురోగతిని పర్యవేక్షించడానికి విశ్వసనీయ గణాంకాలు అవసరం. అయితే అనేక low- మరియు middle-income దేశాల్లో civil registration, death-recording systems పూర్తిగా లేవు లేదా అందుబాటులో లేవు.

Health facilities సమాచారానికి విలువైన వనరుగా ఉండవచ్చు. సుమారు రెండు మూడొంతుల low- మరియు middle-income దేశాల్లో 80% కంటే ఎక్కువ ప్రసవాలు facilitiesలో జరుగుతున్నాయని పరిశోధకులు పేర్కొన్నారు. Hospitals మరియు ఇతర facilities care అందించే సమయంలోనే సమాచారం సేకరిస్తాయి; ఈ routine data మాతృ మరణాలను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే ఇతర వనరులకు తోడ్పడవచ్చు.

ఈ అవకాశానికి ఒక ముఖ్యమైన పరిమితి ఉంది: నమోదు కాని మరణం అంచనాను మెరుగుపరచదు. Maternal deaths underreporting ప్రధాన ఆందోళన. Errors మరియు inconsistencies districts, age groups లేదా causes of death మధ్య కనిపించే తేడాలను వక్రీకరించవచ్చు.

“Health facility data మాతృ మరణాల అంచనాలకు అదనపు సమాచారాన్ని అందించగలదు; కానీ ముందుగా reporting యొక్క completeness మరియు qualityను అర్థం చేసుకుని మెరుగుపరచాలి,” అని Karolinska Institutetలో global health systems research professor Claudia Hanson source reportలో తెలిపారు.

ఒక scoreకు బదులుగా నాలుగు తనిఖీలు

ప్రతిపాదిత framework ఒక data set నమ్మదగినదా, దాని ఉద్దేశానికి సరిపడా పూర్తిగా ఉందా అనే విషయాన్ని సూచించే patternsను పరిశీలిస్తుంది. ఇది reported maternal mortality levels మరియు geographical patterns, reported stillbirths మరియు maternal deaths మధ్య సంబంధం, నమోదు చేసిన causes of death distribution, మరణించిన మహిళల age distributionను పరిశీలిస్తుంది.

ఈ measuresను కలిపి చూడటానికి రూపొందించారు. ఒక unusual resultకు అనేక కారణాలు ఉండవచ్చు; ఒంటరిగా చూసినప్పుడు సహజంగా కనిపించే measure కూడా records పూర్తి అని నిరూపించదు. Expected patterns దేశం, contextను బట్టి మారవచ్చని authors హెచ్చరిస్తున్నారు; అందువల్ల ఈ framework universal standard కాదు.

మొదటి measure reported mortality levels మరియు వాటి geographic distribution నమ్మదగినవిగా కనిపిస్తున్నాయా అని పరిశీలిస్తుంది. పెద్ద తేడాలు care access లేదా underlying health risksలో నిజమైన disparitiesను ప్రతిబింబించవచ్చు; అవి reportingలో తేడాలను కూడా సూచించవచ్చు. రెండో measure stillbirths మరియు maternal deathsను పోల్చుతుంది. వాటి సంబంధం అనూహ్యంగా అసంగతంగా ఉంటే incomplete recordingకు సంకేతం కావచ్చు.

మిగిలిన measures మరణాల గురించి నమోదు చేసిన సమాచారంపై దృష్టి పెడతాయి. నమ్మశక్యం కాని లేదా అసాధారణంగా ఒకే కారణంలో కేంద్రీకృతమైన cause-of-death profile data-quality problemను సూచించవచ్చు. అలాగే మరణించినట్లు నమోదైన మహిళల age distributionలో మరింత సమీక్ష అవసరమైన patternsను పరిశీలించవచ్చు.

Tanzania పరీక్షలో reporting gaps

Tanzanian dataకు నాలుగు measuresను వర్తింపజేసినప్పుడు, పరిశీలించిన ప్రతి ప్రాంతంలోనూ ఆందోళనలు ఉన్నాయని పరిశోధకులు కనుగొన్నారు. కొన్ని districtsలో maternal mortality levels నమ్మశక్యం కానంత తక్కువగా నమోదయ్యాయి. ఇతర patterns maternal deaths లేదా stillbirths ఎల్లప్పుడూ report కాలేదని సూచించాయి.

దీని అర్థం routine health-facility dataను వదిలేయాలని కాదు. అందుబాటులో ఉన్న data మరియు national లేదా subnational mortality estimatesకు మద్దతు ఇవ్వడానికి సిద్ధంగా ఉన్న data మధ్య తేడాను ఇది స్పష్టం చేస్తుంది. Routine records ముఖ్యమైన supplement కావచ్చు, కానీ వాటి limitationsను ఉపయోగించే వారికి స్పష్టంగా తెలియాలి.

ఆచరణాత్మకంగా, data-quality assessment measurement processలో భాగంగా ఉండాలి; తర్వాత చేసే చర్యగా కాదు. Health ministries, facilities మరియు researchers reportingలో investigation, training లేదా system improvements ఎక్కడ అవసరమో గుర్తించడానికి ఈ measuresను ఉపయోగించవచ్చు.

మెరుగైన కొలతల దిశగా

ఈ అధ్యయనం యొక్క సహకారం methodological: ఇప్పటికే పెద్ద స్థాయిలో సేకరించబడుతున్న information sourceను క్రమబద్ధంగా పరిశీలించే మార్గాన్ని ఇది అందిస్తుంది. Vital registration అసంపూర్ణంగా ఉన్న ప్రాంతాల్లో facility records ఉపయోగాన్ని మెరుగుపరచడం ద్వారా మాతృ మరణాలపై timely view పొందవచ్చు, records ఎక్కడ బలహీనంగా ఉన్నాయో గుర్తించవచ్చు.

Authors ఇచ్చిన హెచ్చరిక వారి ప్రతిపాదనంతే ముఖ్యమైనది. నాలుగు measuresను simple pass-fail testగా చూడకూడదు; national circumstancesను పరిగణనలోకి తీసుకోకుండా వర్తింపజేయకూడదు. Local health systemsపై అవగాహనతో, పరస్పరం కలిపి అర్థం చేసుకోవాల్సిన indicatorsగా వీటిని ఉపయోగించాలి.

Maternal health monitoring లక్ష్యం మరో సంఖ్యను తయారు చేయడం మాత్రమే కాదు. చర్యలకు మార్గనిర్దేశం చేసేంత విశ్వసనీయమైన estimatesను రూపొందించడం లక్ష్యం. Reporting systems బలోపేతం చేసి records qualityను పారదర్శకంగా పరీక్షిస్తే routine facility data ఈ ప్రయత్నంలో ముఖ్యమైన భాగంగా మారవచ్చని పరిశోధకులు చెబుతున్నారు.

ఈ కథనం Medical Xpress నివేదిక ఆధారంగా రూపొందించబడింది. అసలు కథనాన్ని చదవండి.