Population differences in wearable device wear time: Rescuing data to address biases and advance health equity
यह अध्ययन 11,000 से अधिक प्रतिभागियों के फिटबिट डेटा का विश्लेषण करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि जनसांख्यिकीय और स्वास्थ्य कारक वियरेबल डिवाइस पहनने के समय को कैसे प्रभावित करते हैं, जो यह प्रदर्शित करता है कि मानक अनुपालन सीमाएं रोगग्रस्त आबादी के डेटा को असमान रूप से बाहर करती हैं और इन पूर्वाग्रहों को कम करने तथा स्वास्थ्य समानता को आगे बढ़ाने के लिए एक लचीले पद्धतिगत ढांचे का प्रस्ताव करती हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप लोगों के चलने की मात्रा को समझने की कोशिश कर रहे हैं और इसके लिए आप उनसे अपनी कलाई पर पेडोमीटर (कदम गिनने वाली घड़ी) पहनने के लिए कह रहे हैं। आप यह जानना चाहते हैं कि क्या डिप्रेशन (अवसाद) से जूझ रहे लोग खुश रहने वाले लोगों की तुलना में कम चलते हैं, या क्या उम्रदराज लोग युवाओं की तुलना में अधिक चलते हैं।
लेकिन यहाँ एक समस्या है: कुछ लोग घड़ी पहनना भूल जाते हैं। कुछ लोग नहाते समय इसे उतार देते हैं, कुछ इसे खो देते हैं, और कुछ बस इसे पहनने का मन नहीं होने के कारण इसे पहनना बंद कर देते हैं।
यह लेख इस बारे में है कि जब शोधकर्ता उन दिनों का डेटा फेंक देते हैं जब लोगों ने अपनी घड़ियाँ नहीं पहनी होती हैं, तो क्या होता है। लेखक तर्क देते हैं कि यह एक बहुत बड़ी गलती है, खासकर बीमार या संघर्ष कर रहे लोगों के मामले में।
यहाँ उनके निष्कर्षों का विवरण सरल उपमाओं (analogies) का उपयोग करके दिया गया है:
1. "परफेक्ट डे" (एक आदर्श दिन) का जाल
अधिकांश शोधकर्ता एक नियम का उपयोग करते हैं जिसे "10-घंटे का नियम" कहा जाता है। वे कहते हैं, "यदि घड़ी उस दिन कम से कम 10 घंटे नहीं पहनी गई थी, तो हम उस दिन का डेटा कचरे में डाल देंगे।"
- उपमा: कल्पना कीजिए कि आप एक कक्षा का ग्रेड दे रहे हैं। आप तय करते हैं कि यदि कोई छात्र 2 घंटे से अधिक क्लास मिस करता है, तो आप उस दिन के उसके पूरे टेस्ट स्कोर को हटा देंगे।
- समस्या: सबसे ज्यादा क्लास कौन मिस करता है? आमतौर पर, वे छात्र जो बीमार हैं, तनाव में हैं, या किसी संकट से जूझ रहे हैं। उनके "बुरे दिनों" को हटाकर, आप केवल बुरा डेटा नहीं हटा रहे हैं; आप उन्हीं लोगों को मिटा रहे हैं जिनका आप अध्ययन करने की कोशिश कर रहे हैं। आप अंत में एक ऐसी कक्षा प्राप्त करते हैं जो स्वस्थ और खुश छात्रों से भरी होती है और आप सोचते हैं, "वाह, इस कक्षा में हर कोई बहुत अच्छा कर रहा है!" जबकि आप उन लोगों को अनदेखा कर देते हैं जो संघर्ष कर रहे हैं।
2. वास्तव में घड़ी कौन पहनता है?
लेखकों ने लगभग 12,000 लोगों के डेटा का विश्लेषण किया और पाया कि घड़ी पहनना रैंडम (यादृच्छिक) नहीं है। यह एक लोकप्रियता प्रतियोगिता की तरह है जहाँ कुछ समूह भाग लेने की अधिक संभावना रखते हैं:
- "गोल्डन टिकट" धारक: पुरुष, उम्रदराज वयस्क, अधिक धन वाले लोग और उच्च शिक्षा स्तर वाले लोग अपनी घड़ियों को अधिक लगातार पहनते हैं।
- "विस्मृत" (भूल गए) समूह: कम आय वाले लोग, अश्वेत/रंगभेद से प्रभावित लोग, और मानसिक स्वास्थ्य संबंधी संघर्षों (जैसे डिप्रेशन या चिंता) से जूझ रहे लोग घड़ी उतारने या उसे पहनना भूल जाने की अधिक संभावना रखते हैं।
रूपक (Metaphor): यह बड़े, महंगे स्काईलाइट्स (छत की खिड़कियों) वाले घरों के खिड़कियों से बाहर देखकर मौसम का अध्ययन करने जैसा है। आपको धूप वाले दिनों का एक शानदार दृश्य मिलेगा, लेकिन आप बारिश को मिस कर देंगे क्योंकि छोटे घरों के लोग (या टूटी हुई खिड़कियों वाले लोग) ऊपर नहीं देख रहे हैं।
3. डिप्रेशन का संबंध (सबसे बड़ी खोज)
यह सबसे महत्वपूर्ण खोज है। शोधकर्ताओं ने मेजर डिप्रेसिव डिसऑर्डर (MDD) वाले लोगों का अध्ययन किया।
- परिणाम: डिप्रेशन से जूझ रहे लोगों ने स्वस्थ लोगों की तुलना में अपनी घड़ियाँ काफी कम पहनीं।
- "कचरा" सांख्यिकी: जब शोधकर्ताओं ने सख्त "10-घंटे के नियम" को लागू किया, तो उन्होंने डिप्रेशन वाले लोगों के डेटा के 74.4% दिनों को हटा दिया। स्वस्थ लोगों के लिए, उन्होंने केवल 20.9% डेटा हटाया।
- उपमा: कल्पना कीजिए कि आप एक बैकपैक के वजन को मापने की कोशिश कर रहे हैं। लेकिन, हर बार जब कोई भारी बैकपैक (डिप्रेशन) वाला व्यक्ति आपको दिखाने की कोशिश करता है, तो आप कहते हैं, "ओह, आपने इसे बहुत ढीला पकड़ा हुआ है, मैं इसे माप नहीं सकता," और आप उनका बैकपैक कचरे में डाल देते हैं। इस बीच, आप स्वस्थ लोगों के हल्के बैकपैक को मापते रहते हैं। आप अंत में सोचते हैं, "हर किसी का बैकपैक हल्का है!" क्योंकि आपने भारी वाले बैकपैक को हटा दिया।
4. समाधान: डेटा को फेंकें नहीं!
लेखक इसे संभालने का एक नया तरीका प्रस्तावित करते हैं। "बुरे" दिनों को हटाने के बजाय, हमें उन्हें रखना चाहिए और अपने गणित (calculation) को एडजस्ट करना चाहिए।
वे इसे ठीक करने के लिए पाँच नए उपकरण (एक मैकेनिक के टूलकिट की तरह) सुझाते हैं:
- "एडजस्टमेंट" नॉब: सारा डेटा रखें, लेकिन कंप्यूटर को बताएं, "हे, इस व्यक्ति ने आज घड़ी कम पहनी थी, इसलिए आइए गणित को एडजस्ट करें ताकि इसकी भरपाई की जा सके।"
- "स्पीडोमीटर" विधि: कुल कदमों (जो कम हो सकते हैं यदि घड़ी नहीं पहनी गई थी) को गिनने के बजाय, पहनने के प्रति घंटा कदमों को गिनें। यह कार की गति मापने जैसा है, चाहे यात्रा कितनी भी लंबी क्यों न हो।
- "संतुलित तराजू": एक सांख्यिकीय ट्रिक का उपयोग करें ताकि बीमार लोगों को समान घड़ी पहनने की आदतों वाले स्वस्थ लोगों के साथ मिलाया जा सके, ताकि तुलना निष्पक्ष हो।
- "लचीला नियम": एक सख्त 10-घंटे के नियम के बजाय, शायद 8-घंटे का नियम उपयोग करें यदि वह विशिष्ट समूह के लिए बेहतर फिट बैठता हो।
यह क्यों मायने रखता है
यदि हम पुराने "10-घंटे के नियम" का उपयोग करना जारी रखते हैं, तो हम अनजाने में अपने शोध को पक्षपाती (bias) बना रहे हैं। हम ऐसा दिखा रहे हैं जैसे बीमार लोग वास्तव में स्वस्थ हैं, या कुछ समूह अधिक सक्रिय हैं, केवल इसलिए क्योंकि हमने उनका डेटा हटा दिया।
मुख्य बात (Bottom Line):
वियरेबल डिवाइसेस (पहनने योग्य उपकरण) स्वास्थ्य के लिए अद्भुत उपकरण हैं, लेकिन वे तभी उपयोगी हैं जब हम "घड़ी पहनना भूल जाने" को हटाने योग्य गलती के रूप में देखना बंद कर दें। घड़ी पहनना भूल जाना वास्तव में एक लक्षण (symptom) है। यह हमें किसी व्यक्ति के स्वास्थ्य, उनके तनाव के स्तर या उनके दैनिक संघर्षों के बारे में कुछ महत्वपूर्ण बताता है। इस डेटा को रखने और इसे सही ढंग से विश्लेषण करने से, हम सभी के लिए स्वास्थ्य की अधिक निष्पक्ष और सटीक तस्वीर बना सकते हैं, न कि केवल उन लोगों के लिए जो अपनी घड़ियों को चार्ज करना याद रखने में भाग्यशाली हैं।
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