The spatiotemporal distribution of substandard and falsified antimalarial medicines in Africa, 1996-2019
यह अध्ययन 1996 से 2019 तक के डेटा के स्थानिक-कालिक (spatiotemporal) मॉडलिंग का उपयोग करके यह अनुमान लगाता है कि अफ्रीका में घटिया और जाली मलेरिया-रोधी दवाओं की व्यापकता 1996 और 2003 के बीच सर्वाधिक थी, विशेष रूप से पश्चिम और मध्य क्षेत्रों में, जबकि 2003 के बाद कई पूर्वी अफ्रीकी देशों और मेडागास्कर में इसमें उल्लेखनीय गिरावट देखी गई, हालांकि निगरानी डेटा की कमी के कारण निष्कर्ष अनिश्चित बने हुए हैं।
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मलेरिया मानव स्वास्थ्य के लिए सबसे निरंतर खतरों में से एक बना हुआ है, विशेष रूप से अफ्रीकी महाद्वीप में, जहाँ वैश्विक मामलों और मौतों का विशाल बहुमत होता है। इस बीमारी के खिलाफ लड़ाई काफी हद तक उन दवाओं पर निर्भर करती है जो बिल्कुल उसी तरह काम करती हैं जैसा कि इरादा किया गया है। हालाँकि, वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला विफलता या धोखाधड़ी से अछूती नहीं है। कुछ दवाएं घटिया (substandard) होती हैं, जिसका अर्थ है कि उन्हें वैध निर्माताओं द्वारा बनाया गया था लेकिन खराब भंडारण, समाप्त हो चुके घटकों या निर्माण त्रुटियों के कारण वे गुणवत्ता मानकों को पूरा करने में विफल रहीं। अन्य जाली (falsified) होती हैं, जिन्हें जानबूझकर असली दवा की तरह दिखने के लिए बनाया जाता है लेकिन उनमें गलत सामग्री, दवा की गलत मात्रा, या कोई भी दवा नहीं होती है। जब मरीज इन अप्रभावी दवाओं को लेते हैं, तो बीमारी बनी रहती है, मृत्यु का जोखिम बढ़ जाता है, और परजीवी उसी उपचार के प्रति प्रतिरोध विकसित कर सकता है जिसे उसे ठीक करने के लिए बनाया गया था। यह समझना कि ये खराब दवाएं कहाँ और कब दिखाई देती हैं, उन्हें रोकने की दिशा में पहला कदम है, फिर भी लंबे समय तक, अफ्रीका में इस समस्या की तस्वीर खंडित और अस्पष्ट रही है।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने 1996 से 2019 तक मलेरिया-रोधी गुणवत्ता के हर उपलब्ध डेटा को एकत्र करके इस छिपे हुए परिदृश्य का मानचित्रण करने का लक्ष्य रखा। उन्होंने 27 अफ्रीकी देशों में किए गए 76 विभिन्न सर्वेक्षणों से जानकारी निकाली, जिसमें कुल 8,213 दवाओं के नमूनों का विश्लेषण किया गया। ये सर्वेक्षण विभिन्न स्रोतों से आए थे, जिनमें से कुछ ने दुकानों का यादृच्छिक (random) चयन किया था और अन्य ने केवल पास में उपलब्ध जो कुछ भी मिला उसे एकत्र किया था। शोधकर्ताओं ने पाया कि डेटा की गुणवत्ता में महत्वपूर्ण भिन्नता थी; यादृच्छिक, व्यवस्थित तरीकों के माध्यम से एकत्र किए गए नमूनों ने खराब दवाओं की कम दर दिखाई, जबकि सुविधा-आधारित (convenience) विधियों से एकत्र किए गए नमूनों ने अक्सर विफलता की उच्च दरें दिखाईं। कुल मिलाकर, परीक्षण किए गए सभी नमとなるों में से लगभग 22 प्रतिशत या तो घटिया या जाली थे। अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि दवा का प्रकार मायने रखता था। जबकि आर्टेमेथर-लुमेफेंट्रिन और कुनैन जैसे सामान्य उपचारों ने नमूनों का बड़ा हिस्सा बनाया, अन्य विशिष्ट संयोजनों, जैसे कि आर्टेसुनेट और सल्फाडोक्सिन-पाइरीमेथामाइन युक्त दवाओं ने उपलब्ध सीमित परीक्षणों में चिंताजनक रूप से उच्च विफलता दर दिखाई।
इन बिखरे हुए डेटा बिंदुओं को एक स्पष्ट चित्र में बदलने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक परिष्कृत सांख्यिकीय दृष्टिकोण का उपयोग किया जिसने उन्हें प्रत्येक वर्ष और प्रत्येक देश के लिए, यहाँ तक कि जहाँ कोई प्रत्यक्ष परीक्षण नहीं हुआ था, खराब दवाओं की व्यापकता का अनुमान लगाने की अनुमति दी। उन्होंने यह देखने के लिए तीन अलग-अलग मॉडल बनाए कि कौन सा उनके द्वारा देखे गए पैटर्न को सबसे अच्छी तरह समझाता है, और इस बात की तुलना की कि प्रत्येक मौजूदा डेटा की कितनी अच्छी तरह भविष्यवाणी कर सकता है। सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले मॉडल में पड़ोसी देशों की स्थितियों के एक-दूसरे को प्रभावित करने के तरीके और समय के साथ बदलते रुझानों को शामिल करने का एक तरीका शामिल था। इस दृष्टिकोण ने सुझाव दिया कि घटिया और जाली मलेरिया-रोधी दवाओं की उच्चतम व्यापकता 1996 और 2003 के बीच हुई थी, और यह समस्या विशेष रूप से पश्चिम और मध्य अफ्रीका में केंद्रित थी।
अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि स्थिति स्थिर नहीं थी; यह समय के साथ बदलती रही। जबकि कई देशों में सुधार या गिरावट का कोई स्पष्ट पैटर्न नहीं दिखा, शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया कि केन्या, युगांडा, तंजानिया और मेडागास्कर में लगभग 2003 से खराब दवाओं के अनुपात में उल्लेखनीय गिरावट आई। यह सुझाव देता है कि इन विशिष्ट राष्ट्रों में हस्तक्षेप प्रभावी होने शुरू हो गए होंगे। हालाँकि, शोधकर्ता इस बात को लेकर सावधान थे कि उनके निष्कर्षों में महत्वपूर्ण अनिश्चितता है। क्योंकि मूल डेटा विरल (sparse) है, जिसमें कई देशों में पूरे 24 वर्षों की अवधि में केवल एक या दो सर्वेक्षण हुए हैं, इसलिए कई स्थानों के अनुमान सटीक माप के बजाय व्यापक अनुमान हैं। उनके द्वारा बनाए गए मानचित्र उस सीमा को दर्शाते हैं जहाँ समस्या मौजूद है, लेकिन वे निगरानी की विशाल कमियों को भी उजागर करते हैं, जो नियामकों और स्वास्थ्य अधिकारियों को अपने प्रयासों को मजबूत करने और महाद्वीप में खाली स्थानों को भरने पर ध्यान केंद्रित करने का आग्रह करते हैं।
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