Large-scale assessment of socioeconomic, demographic and health system structures with US county excess mortality, 2020-2024
अमेरिका के 2,745 काउंटियों के इस बड़े पैमाने के पारिस्थितिक अध्ययन से पता चलता है कि 2020-2021 महामारी के वर्षों के दौरान स्वास्थ्य प्रणाली के संसाधनों के बजाय सामाजिक-आर्थिक संरचनाएं और जनसांख्यिकी, अत्यधिक मृत्यु दर के प्राथमिक चालक थे, और बाद के वर्षों में ये सहसंबंध महत्वपूर्ण रूप से कम हो गए।
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जब महामारी आती है, तो वह हर समुदाय पर समान रूप से प्रहार नहीं करती। कुछ पड़ोस विनाशकारी नुकसान झेलते हैं, जबकि अन्य, जो अक्सर कुछ ही मील दूर होते हैं, बहुत कम मौतों का सामना करते हैं। यह असमान पैटर्न यादृच्छिक नहीं है; यह उन गहरे, पूर्व-मौजूद स्थितियों का परिणाम है जो इस बात को आकार देती हैं कि लोग कैसे रहते हैं, काम करते हैं और देखभाल तक पहुँचते हैं। वैज्ञानिक इन स्थितियों को स्वास्थ्य के सामाजिक निर्धारक (social determinants of health) कहते हैं। इनमें वे कारक शामिल हैं जैसे कि एक परिवार कितना पैसा कमाता है, क्या किसी के पास कॉलेज की डिग्री है, क्या उसके पास स्वास्थ्य बीमा है, और उसके निवास स्थान की गुणवत्ता कैसी है। वर्षों से, शोधकर्ता जानते थे कि ये कारक मायने रखते हैं, लेकिन उन्होंने आमतौर पर एक समय में केवल कुछ ही कारकों को देखा है, यह अनुमान लगाने की कोशिश में कि कौन सा एकल तत्व सबसे महत्वपूर्ण था। प्रश्न यह बना हुआ था: यदि हम सब कुछ एक साथ देख सकें, तो पूर्ण चित्र क्या प्रकट करेगा कि क्यों कुछ स्थानों ने संकट के दौरान अधिक पीड़ा झेली?
एक शोध दल ने अमेरिका के प्रत्येक काउंटी (countet) का परीक्षण करके इसका उत्तर देने का प्रयास किया। उन्होंने जांच के लिए केवल कुछ संदिग्धों को नहीं चुना; इसके बजाय, उन्होंने संयुक्त राज्य अमेरिका के प्रत्येक काउंटी के बारे में लगभग तीन हजार अलग-अलग तथ्यों की एक विशाल सूची एकत्र की। ये तथ्य डॉक्टरों और अस्पताल के बिस्तरों की संख्या से लेकर बेरोजगार लोगों के प्रतिशत, गरीबी में रह रहे आबादी के हिस्से और समुदाय की नस्लीय संरचना तक विस्तृत थे। फिर उन्होंने इन तथ्यों की तुलना 2020 से 2024 तक प्रत्येक काउंटी में हुई अतिरिक्त मौतों (excess deaths) से की। अतिरिक्त मौतें एक विशिष्ट माप है जो उन अतिरिक्त लोगों की गिनती करती है जिनकी मृत्यु उस वर्ष उम्मीद से अधिक हुई, जो महामारी से पहले के काउंटी के अपने इतिहास पर आधारित थी। इन तुलनाओं को चलाकर, शोधकर्ता देख सके कि काउंटी की कौन सी विशेषताएं मृत्यु के उछाल से सबसे मजबूती से जुड़ी हुई थीं।
परिणामों ने एक स्पष्ट और सुसंगत चित्र प्रस्तुत किया। उच्च मृत्यु दर के सबसे मजबूत संबंध समुदाय के सामाजिक और आर्थिक ताने-बाने में पाए गए, न कि चिकित्सा बुनियादी ढांचे में। गरीबी की उच्च दर, शिक्षा के निम्न स्तर और बिना स्वास्थ्य बीमा वाले अधिक लोगों वाले काउंटियों में काफी अधिक अतिरिक्त मौतें देखी गईं। वास्तव में, शोधकर्ताओं ने पाया कि गरीबी में रहने वाले लोगों का हिस्सा एकल सबसे मजबूत भविष्यवक्ता था, जिसके ठीक बाद कॉलेज की डिग्री वाले वयस्कों का प्रतिशत और उच्च आय वाले परिवारों का हिस्सा आया। हालाँकि, सबसे मजबूत एकल चर (variable) भी, अतिरिक्त मृत्यु की क्रॉस-काउंटी भिन्नता के 42% से कम हिस्से को साझा करता था, जिसका अर्थ है कि कोई भी एकल विशेषता निर्णायक होने के करीब नहीं है। इसके विपरीत, चिकित्सा संसाधनों की उपलब्धता, जैसे कि प्रति व्यक्ति डॉक्टरों की संख्या या अस्पताल के बिस्तरों की संख्या, का मृत्यु दर से बहुत कमजोर संबंध दिखा। डेटा ने सुझाव दिया कि डॉक्टरों या अस्पताल के बिस्तरों की उपलब्धता ने एक समुदाय को उतना प्रभावी ढंग से सुरक्षित नहीं किया जितना कि एक आबादी को वित्तीय रूप से स्थिर और शिक्षित होना सुरक्षित कर सकता था।
यह पैटर्न महामारी के पहले दो वर्षों, 2020 और 2021 के दौरान सबसे तीव्र था, जब टीके उपलब्ध नहीं थे और वायरस सबसे घातक था। इस दौरान, सबसे वंचित काउंटियों और सबसे संपन्न काउंटियों के बीच का अंतर बहुत गहरा था। शोधकर्ताओं ने समुदायों के स्तर पर लाभ निर्धारित करने के लिए एक एकल स्कोर बनाया जो सबसे मजबूत सामाजिक कारकों को जोड़ता है। सबसे वंचित पांचवें हिस्से की आबादी में, अतिरिक्त मौतें सबसे संपन्न पांचवें हिस्से की तुलना में 2.0 गुना अधिक थीं (0.274 बनाम 0.136)। जैसे-जैसे महामारी 2022, 2023 और 2024 में आगे बढ़ी, अतिरिक्त मौतों की कुल संख्या में गिरावट आई, और इन सामाजिक कारकों के साथ जुड़ाव कमजोर हो गया, हालांकि यह पूरी तरह से समाप्त नहीं हुआ। शोधकर्ताओं ने अपने काम की जांच विभिन्न तरीकों से करके, पृष्ठभूमि की जानकारी के लिए विभिन्न वर्षों का उपयोग करके और विभिन्न सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके भी की, और मुख्य निष्कर्ष वही रहा: सामाजिक वातावरण मृत्यु दर का प्रमुख चालक था।
शोधकर्ता सावधानीपूर्वक यह नोट करते हैं कि उनके अध्ययन ने समूहों को देखा, व्यक्तियों को नहीं, इसलिए यह साबित नहीं कर सकता कि कोई विशिष्ट व्यक्ति गरीब होने या बीमा की कमी के कारण मरा। हालांकि, डेटा सेट का विशाल आकार और परिणामों की निरंतरता एक शक्तिशाली वास्तविकता का सुझाव देती है। निष्कर्षों का तात्पर्य यह है कि जीवन बचाने की एक स्वास्थ्य प्रणाली की क्षमता उन स्थितियों द्वारा गहराई से सीमित होती है जिनमें लोग रहते हैं। एक अस्पताल गरीबी, शिक्षा की कमी या वित्तीय असुरक्षा के तनाव के खतरों की भरपाई आसानी से नहीं कर सकता। अध्ययन सुझाव देता है कि भविष्य के स्वास्थ्य संकटों को वास्तव में समझने और रोकने के लिए, हमें अस्पताल की दीवारों से परे देखना चाहिए और उन मौलिक आर्थिक और सामाजिक असमानताओं को संबोधित करना चाहिए जो कुछ समुदायों को दूसरों की तुलना में अधिक असुरक्षित छोड़ देती हैं। डेटा दिखाता है कि आबादी की रक्षा करने का सबसे प्रभावी तरीका अधिक बिस्तर बनाना नहीं, बल्कि उन समुदायों को ऊपर उठाना है जिन्हें पीछे छोड़ दिया गया है।
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