Routine health information system data quality in a hill and mountain district of Nepal: a cross-sectional desk review of four years of DHIS2 data from Sankhuwasabha, 2021-2025
संखुवासभा जिला, नेपाल के चार वर्षों के DHIS2 डेटा के इस क्रॉस-सेक्शनल डेस्क रिव्यू से पता चलता है कि जबकि रिपोर्टिंग पूर्णता और समयबद्धता आम तौर पर उच्च है, डेटा में व्यवस्थित रिकॉर्डिंग प्रक्रियाओं और सत्यापन-नियम-आधारित निरंतरता जांच की सीमाओं द्वारा संचालित निरंतर टीकाकरण विसंगतियां मौजूद हैं, जो डेटा गुणवत्ता का आकलन करने से पहले सक्रिय सत्यापन नियमों के विरुद्ध संकेतक युग्मों को वर्गीकृत करने की आवश्यकता को रेखांकित करती हैं।
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हिमालय के ऊंचे और दुर्गम इलाकों में, जहाँ गाँव खड़ी घाटियों में बिखरे हुए हैं और यात्रा करने में कठिन रास्तों पर घंटों लग सकते हैं, स्वास्थ्य कार्यकर्ता द्वारा दी जाने वाली देखभाल का हिसाब रखने के लिए एक डिजिटल प्रणाली पर निर्भर रहते हैं। दुनिया भर के स्वास्थ्य मंत्रालयों द्वारा उपयोग की जाने वाली यह प्रणाली एक केंद्रीय बहीखाते के रूप में कार्य करती है जहाँ प्रत्येक जन्म, प्रत्येक टीकाकरण और क्लिनिक के प्रत्येक दौरे को दर्ज किया जाता है। इसका लक्ष्य सरल है: सामुदायिक स्वास्थ्य की एक स्पष्ट तस्वीर बनाना ताकि नेता प्रभावी ढंग से योजना बना सकें। लेकिन इन रिकॉर्ड्स के उपयोगी होने के लिए, उनका सटीक होना आवश्यक है। यदि संख्याएँ गलत हैं, तो उन पर बनाई गई योजनाएँ विफल हो जाएंगी। इस कार्य में एक बड़ी चुनौती यह जानना है कि क्या डेटा केवल संख्याओं का एक संग्रह है या वास्तविकता का एक सच्चा प्रतिबिंब है। स्वास्थ्य अधिकारी अक्सर दो चीजों की जाँच करते हैं: क्या रिपोर्ट भेजी जा रही है, और क्या वे समय पर पहुँच रही हैं। हालाँकि, यह देखने के लिए कि क्या संख्याएँ एक-दूसरे के साथ तुलना करने पर तर्कसंगली लगती हैं, एक गहरी जाँच की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी बच्चे को टीके की पहली खुराक मिलती है, तो उसे बाद में दूसरी और तीसरी खुराक भी मिलनी चाहिए; यदि रिकॉर्ड में पहली खुराक की तुलना में तीसरी खुराक की संख्या अधिक दिखाई देती है, तो इसका अर्थ है कि जानकारी लिखने के तरीके में कुछ गड़बड़ है।
नेपाल के पहाड़ियों और पर्वतों वाले क्षेत्र, संखुवासभाह जिले के शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए कि क्या प्रणाली इच्छित रूप से काम कर रही थी, इन स्वास्थ्य रिकॉर्ड्स के चार वर्षों का बारीकी से अध्ययन करने का निर्णय लिया। उन्होंने मातृ देखभाल से लेकर टीकाकरण तक सब कुछ शामिल करते हुए 132 स्वास्थ्य सुविधाओं के डेटा की जांच की। उनके अन्वेषण से पता चला कि प्रणाली एक चीज़ में अच्छा काम कर रही थी: लगभग हर सुविधा अपनी रिपोर्ट भेज रही थी। रिकॉर्ड लगभग पूर्ण थे। हालाँकि, समय की पाबंदी कम विश्वसनीय थी। कई दूरदराज के क्षेत्रों में, रिपोर्ट अक्सर देरी से आती थीं, जो यह संकेत देती थी कि इलाके की कठिनाई सूचना के प्रवाह को धीमा कर रही थी। लेकिन सबसे आश्चर्यजनक खोज तब हुई जब शोधकर्ताओं ने संख्याओं के आंतरिक तर्क को देखा, विशेष रूप से बचपन के टीकाकरण के संबंध में। उन्होंने एक ऐसा पैटर्न पाया जो सामान्य समझ को चुनौती देता था: रिकॉर्ड से पता चला कि बच्चों को पहले की खुराकों की तुलना में बाद की खुराकें अधिक मिल रही थीं। पूरे जिले में, तीसरे टीके की खुराक प्राप्त करने वाले बच्चों की संख्या, पहली खुराक प्राप्त करने वाले बच्चों की संख्या से अधिक दर्ज की गई थी। यह वास्तविकता में असंभव है, क्योंकि एक बच्चा पहली खुराक प्राप्त किए बिना तीसरी खुराक प्राप्त नहीं कर सकता।
शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि यह अजीब पैटर्न बच्चों के एक गाँव से दूसरे गाँव जाने के कारण हुई गलती नहीं थी, क्योंकि इससे केवल पूरे जिले के लिए कुल संख्या बदले बिना संख्याएँ इधर-उधर होतीं। इसके बजाय, यह त्रुटि डेटा दर्ज करने के तरीके में एक व्यवस्थित समस्या की ओर इशारा करती थी। अध्ययन ने यह भी उजागर किया कि स्वास्थ्य प्रणाली त्रुटियों की जाँच कैसे करती है, इसमें एक सूक्ष्म समस्या थी। डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर में ऐसे अंतर्निहित नियम हैं जो श्रमिकों को चेतावनी देते हैं यदि दो संबंधित संख्याएँ मेल नहीं खाती हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि कुछ डेटा युग्मों (pairs) के लिए, ये नियम इतने सख्त थे कि उन्होंने संख्याओं को सहमत होने के लिए मजबूर कर दिया, जिससे वास्तविक रिकॉर्डिंग त्रुटियाँ छिप गईं। अन्य युग्मों के लिए, सॉफ़्टवेयर ने श्रमिकों को आगे बढ़ने की अनुमति दी भले ही संख्याएँ गलत हों। इसका अर्थ यह था कि केवल दो संख्याओं का मेल खाना हमेशा यह सिद्ध नहीं करता था कि डेटा सटीक है; कभी-कभी यह केवल यह सिद्ध करता था कि सॉफ़्टवेयर ने उन्हें मेल खाने के लिए मजबूर कर दिया था। अध्ययन ने निष्कर्ष निकाला कि हालांकि संखुवासभाह जिले के स्वास्थ्य कार्यकर्ता अपनी रिपोर्ट भेजने के मामले में पर्याप्त रूप से परिश्रमी थे, लेकिन टीकाकरण के बारे में विशिष्ट विवरण दर्ज करने के उनके तरीके पर ध्यान देने की आवश्यकता थी। डेटा ने एक निरंतर, जिला-व्यापी पैटर्न दिखाया जहाँ टीकों की खुराक का क्रम उल्टा दर्ज किया गया था, एक ऐसी खामी जिसे पूर्णता और समयबद्धता की मानक जाँच पूरी तरह से छोड़ देती।
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