Evaluation of the Perinatal Death Surveillance and Response System in Eastern Province, Rwanda

तकनीकी सारांश: पूर्वी प्रांत, रवांडा में प्रसवकालीन मृत्यु निगरानी और प्रतिक्रिया प्रणाली का मूल्यांकन

समस्या विवरण
प्रसवकालीन मृत्यु दर (Perinatal mortality) एक महत्वपूर्ण सार्वजनिक स्वास्थ्य चुनौती बनी हुई है, विशेष रूप से कम और मध्यम आय वाले देशों में। जबकि रवांडा ने प्रसवकालीन मृत्युओं की पहचान, रिपोर्टिंग, समीक्षा और प्रतिक्रिया में सुधार के लिए मातृ, प्रसवकालीन और बाल मृत्यु निगरानी और प्रतिक्रिया (MPCDSR) प्रणाली स्थापित की, विशिष्ट परिवेशों में इस प्रणाली के प्रदर्शन का व्यापक रूप से मूल्यांकन नहीं किया गया है। राष्ट्रीय दिशानिर्देशों और समितियों के अस्तित्व के बावजूद, प्रसवकालीन मृत्यु दर अस्वीकार्य रूप से उच्च और काफी हद तक रोकी जा सकने वाली बनी हुई है। पूर्वी प्रांत में प्रसवकालीन मृत्यु निगरानी और प्रतिक्रिया (PDSR) प्रणाली की परिचालन प्रभावशीलता के संबंध में साक्ष्य का अभाव है, विशेष रूप से प्रसवकालीन मृत्युओं का पता लगाने, सूचित करने, विश्लेषण करने और उन पर कार्रवाई करने की इसकी क्षमता के संबंध में।

कार्यप्रणाली
इस अध्ययन में एक वर्णनात्मक क्रॉस-सेक्शनल मूल्यांकन डिजाइन का उपयोग किया गया, जो सार्वजनिक स्वास्थ्य निगरानी प्रणालियों के मूल्यांकन के लिए अद्यतन केंद्रों फॉर डिजीज कंट्रोल एंड प्रिवेंशन (CDC) के दिशानिर्देशों का पालन करता है।

• सेटिंग: मूल्यांकन रवांडा के पूर्वी प्रांत में आयोजित किया गया था, जिसमें छह यादृच्छिक रूप से चयनित जिला अस्पताल और बारह उद्देश्यपूर्ण रूप से चयनित स्वास्थ्य केंद्र (प्रत्येक अस्पताल से दो जुड़े हुए, जिनमें से एक उच्च प्रसवकालीन मृत्यु दर वाले और एक कम दर वाले के लिए चुना गया) शामिल थे।
• डेटा स्रोत: इस अध्ययन ने निम्नलिखित का संयोजन करते हुए एक मिश्रित-पद्धति दृष्टिकोण का उपयोग किया:
  • 2021 से 2025 तक नियमित रूप से एकत्र किए गए निगरानी डेटा की पूर्वव्यापी समीक्षा (4,414 दर्ज प्रसवकालीन मृत्यु)।
  • रजिस्टरों, अधिसूचना फॉर्मों और HMIS रिपोर्टों की दस्तावेज़ समीक्षा।
  • सिस्टम गुणों और मुख्य कार्यों का आकलन करने के लिए 136 स्वास्थ्य कर्मियों (MPCDSR समितियों के सदस्य) को प्रशासित संरचित इलेक्ट्रॉनिक प्रश्नावली।
• मूल्यांकन ढांचा: प्रणाली का मूल्यांकन आठ गुणों (उपयोगिता, डेटा गुणवत्ता, सरलता, स्वीकार्यता, स्थिरता, समयबद्धता, लचीलापन, प्रतिनिधित्व) और पांच मुख्य कार्यों (मामला पता लगाना, अधिसूचना, डेटा संग्रह/प्रबंधन, विश्लेषण/व्याख्या, प्रतिक्रिया/कार्रवाई) के आधार पर किया गया।
• स्कोरिंग: संकेतक प्रतिशत से प्राप्त संयुक्त स्कोर के आधार पर प्रदर्शन को खराब (≤50%), औसत (51–79%), या अच्छा (≥80%) के रूप में वर्गीकृत किया गया।

मुख्य परिणाम
मूल्यांकन ने दस्तावेजीकरण में महत्वपूर्ण ताकत के साथ-साथ निगरानी चक्र के विश्लेणात्मक और प्रतिक्रियात्मक चरणों में गंभीर कमजोरियों वाले एक तंत्र को प्रकट किया।

• महामारी विज्ञान: अध्ययन अवधि के दौरान 2021 से 2025 के बीच कुल 4,414 प्रसवकालीन मृत्यु दर्ज की गईं। अधिकांश (97%) अस्पताल में हुईं, स्वास्थ्य केंद्रों में न्यूनतम मामले (3%) देखे गए और समुदाय या निजी क्लीनिकों में कोई भी दर्ज नहीं किया गया। डेटा ने अध्ययन अवधि के दौरान प्रसवकालीन मृत्यु में 44% की कमी दिखाई, जो 2021-2022 में 1,586 से घटकर 2024-2025 में 890 रह गई।
• निगरानी गुण:
  • अच्छा प्रदर्शन: डेटा गुणवत्ता (90.5%), समयबद्धता (92.0%), उपयोगिता (84.2%), सरलता (80.1%), और लचीलापन (80.3%) को "अच्छा" रेट किया गया।
  • औसत प्रदर्शन: स्वीकार्यता (77.5%), प्रतिनिधित्व (74.2%), और स्थिरता (59.8%) को "औसत" रेट किया गया। तकनीकी व्यवधानों और अपर्याप्त सहायता के कारण स्थिरता विशेष रूप से कम थी।
• मुख्य कार्य:
  • शक्तियाँ: डेटा संग्रह और प्रबंधन ने पूर्ण स्कोर (100%) प्राप्त किया, जो यह दर्शाता है कि सभी सूचित मामलों को पूरी तरह से प्रलेखित किया गया था।
  • कमजोरियाँ:
    • अधिसूचना: पहचाने गए मामलों में से केवल 47% को औपचारिक रूप से निगरानी प्रणाली के माध्यम से सूचित किया गया था।
    • मामला पता लगाना (Case Detection): रजिस्टरों में दर्ज मौतों में से 69% को प्रणाली द्वारा पहचाना गया था।
    • विश्लेषण और व्याख्या: इस कार्य ने 0% स्कोर किया, जो यह दर्शाता है कि मूल्यांकन अवधि के दौरान प्रसवकालीन मृत्यु के कारणों या बचने योग्य कारकों के लिए कोई विश्लेषण नहीं किया गया था।
    • प्रतिक्रिया और कार्रवाई: समीक्षा किए गए मामलों में से केवल 58% के परिणामस्वरूप प्रलेखित कार्रवाई या फीडबैक हुआ।

प्रमुख योगदान
यह अध्ययन रवांडा के पूर्वी प्रांत में PDSR प्रणाली के पहले व्यापक मूल्यांकनों में से एक है, जो सिस्टम गुणों और मुख्य कार्यों दोनों का एक साथ आकलन करता है। यह एक विशिष्ट परिचालन विच्छेद (disconnect) को उजागर करता: जबकि प्रणाली डेटा दर्ज होने के बाद डेटा की गुणवत्ता और समयबद्धता (उच्च डेटा गुणवत्ता और समयबद्धता) में प्रभावी है, यह सुनिश्चित करने के ऊपरी चरण में विफल रहती है कि सभी पहचानी गई मृत्यु को औपचारिक रूप से प्रणाली में दर्ज किया जाए (कम अधिसूचना) और निचले चरण में सीखने के लिए डेटा का उपयोग करने (शून्य विश्लेषण) में विफल रहती है। निष्कर्ष बताते हैं कि उच्च डेटा पूर्णता का अर्थ कार्यात्मक निगरानी प्रणाली नहीं है यदि अधिसूचना और विश्लेषण जैसे महत्वपूर्ण चरण गायब हैं।

महत्व और दावे
लेखक दावा करते हैं कि पूर्वी प्रांत में PDSR प्रणाली प्रसवकालीन मृत्यु दर को कम करने के लिए एक कार्यात्मक आधार के रूप में कार्य करती है, जो मृत्यु में 44% की गिरावट और उच्च डेटा गुणवत्ता और समयबद्धता के स्कोर से प्रमाणित है। हालांकि, अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि प्रणाली की प्रभावशीलता वर्तमान में अधिसूचना, विश्लेषण और प्रतिक्रिया कार्यों के कार्यान्वयन में अंतराल के कारण बाधित है।

अध्ययन का तर्क है कि प्रणाली को मजबूत करने के लिए आवश्यक है:

1. अधिसूचना की पूर्णता में सुधार करना ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि सभी पहचानी गई मृत्यु दर्ज की जाएं।
2. निगरानी डेटा के विश्लेषण और व्याख्या के लिए नियमित तंत्र स्थापित करना।
3. फीडबैक लूप को बढ़ाना ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि ऑडिट निष्कर्ष कार्रवाई योग्य परिवर्तनों की ओर ले जाएं।
4. तकनीकी सहायता और संसाधन उपलब्धता जैसे सिस्टम स्थिरता के मुद्दों को संबोधित करना।

लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि इन विशिष्ट अंतरालों को संबोधित किए बिना, टालने योग्य प्रसवकालीन मृत्यु को रोकने के लिए MPCDSR ढांचे की क्षमता का वास्तविक लाभ नहीं मिल पाएगा। अध्ययन यह दावा नहीं करता कि केवल PDSR प्रणाली ने ही मृत्यु दर में कमी का कारण बनी है, यह नोट करते हुए कि देखा गया रुझान व्यापक मातृ और नवजात स्वास्थ्य सेवाओं में समवर्ती सुधारों को भी प्रतिबिंबित कर सकता है।