Beyond Conventional Anthropometric Indicators: A Systematic Review of Composite Measures for Assessing Undernutrition Among Under Five Children
21 अध्ययनों का यह व्यवस्थित अवलोकन यह प्रदर्शित करता है कि कंपोजिट इंडेक्स ऑफ एंथ्रोपोमेट्रिक फेल्योर (CIAF), समवर्ती पोषण संबंधी विफलताओं को पकड़कर, पारंपरिक एकल संकेतकों की तुलना में पांच वर्ष से कम उम्र के बच्चों में कुपोषण की काफी अधिक व्यापकता की पहचान करता है, हालांकि इसकी उपयोगिता वर्तमान में पर्याप्त पद्धतिगत विषमता और अपूर्ण रिपोर्टिंग मानकों द्वारा सीमित है।
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कल्पना कीजिए कि आप केवल यह गिनकर किसी शहर की जनसंख्या के स्वास्थ्य को समझने की कोशिश कर रहे हैं कि कितने लोग छोटे कद के हैं, कितने दुबले हैं और कितने कम वजन के हैं, लेकिन आप इन संख्याओं को तीन अलग-अलग, असंबद्ध सूचियों में रिपोर्ट कर रहे हैं। आप सबसे महत्वपूर्ण कहानी को चूक सकते हैं: वे लोग जो एक ही समय में छोटे, दुबले और कम वजन के तीनों हैं। यह वह पहेली है जिसका सामना बाल कुपोषण का अध्ययन करने वाले वैज्ञानिक करते हैं। दशकों से, मानक उपकरण तीन साधारण पैमाने रहे हैं: एक उम्र के अनुसार ऊंचाई (ठिगनापन/स्टंटिंग) मापने के लिए, एक ऊंचाई के अनुसार वजन (क्षय/वेस्टिंग) के लिए, और एक उम्र के रूप में वजन (कम वजन/अंडरवेट) के लिए। ये पैमाने अलग-अलग ट्रैफिक लाइटों की तरह हैं; वे आपको बताते हैं कि एक कार बहुत धीमी है, बहुत भारी है, या बहुत छोटी है, लेकिन वे आपको यह नहीं बताते कि क्या एक कार इन तीनों ही मापदंडों पर विफल हो रही है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि जो बच्चे कई मोर्चों पर विफल होते हैं, वे केवल एक समस्या वाले बच्चों की तुलना में बहुत अधिक बड़ी मुसीबत में होते हैं, फिर भी पुराना सिस्टम अक्सर उन्हें दरारों से फिसलने देता है, जिससे कुल समस्या वास्तव में जितनी है उससे छोटी दिखाई देती है।
यहाँ एक नया, अधिक जटिल उपकरण आता है जिसे 'कंपोजिट इंडेक्स ऑफ एंथ्रोपोमेट्रिक फेलियर' (CIAF) कहा जाता है। CIAF को एक एकल पैमाने के रूप में नहीं, बल्कि एक मास्टर डिटेक्टिव (मुख्य जासूस) के रूप में सोचें जो एक साथ तीनों मापों को देखता है और एक बच्चे को एक विशिष्ट "विफलता श्रेणी" में रखता है। केवल यह कहने के बजाय कि "यह बच्चा ठिगना है," यह कह सकता है, "यह बच्चा ठिगना, दुबला और कम वजन का एक साथ है।" शोधकर्ता गेटसेव केग्ने वोंडिम और सिसाय तानी के नेतृत्व में यह व्यवस्थित समीक्षा, एक विशाल लाइब्रेरी ऑडिट की तरह काम करती है। उन्होंने यह देखने के लिए 10 देशों के 21 विभिन्न अध्येशनों को एकत्र किया कि यह जासूस पुराने एकल-पैमाने वाले सिस्टम की तुलना में कितनी अच्छी तरह काम करता है। उन्होंने न केवल परिणामों को देखा; उन्होंने जासूस की नोटबुक की भी जाँच की कि क्या शोधकर्ता खेल के नियमों का पालन कर रहे थे, जैसे कि सही सॉफ्टवेयर का उपयोग करना और असंभव डेटा की जाँच करना।
जांच ने एक चौंकाने वाला सच उजागर किया: पुराने एकल पैमाने लगातार समस्या को कम करके आंकते हैं। समीक्षा किए गए प्रत्येक अध्ययन में, CIAF जासूस ने अकेले किसी भी व्यक्तिगत पैमाने की तुलना में काफी अधिक भूखे और कुपोषित बच्चों को पाया। अंतर बहुत बड़ा था, जो 10.2 से 35 प्रतिशत अंकों तक था। इसे समझने के लिए, यदि पुराने पैमाने कहते कि 20% बच्चे संघर्ष कर रहे हैं, तो CIAF प्रकट कर सकता था कि वास्तव में 55% बच्चे मुसीबत में थे। समीक्षा में पाया गया कि 13.3% से 49.2% बच्चे एक ही समय में कई विफलताओं से जूझ रहे थे—एक ऐसा समूह जिसे पुराना सिस्टम अक्सर अनदेखा कर देता था। इसके अलावा, जहाँ भी शोधकर्ताओं ने जाँच की, ये "तिहरे-विफलता" वाले बच्चे उन बच्चों की तुलना में बहुत अधिक बीमार पड़ने के प्रति संवेदनशील थे जिनमें कोई विफलता नहीं थी या केवल एक विफलता थी, जो यह सिद्ध करता है कि इन कई विफलताओं को पकड़ना जीवन बचाने के लिए अत्यंत आवश्यक है।
हालाँकि, समीक्षा ने इस बारे में भी एक चेतावनी दी कि इस जासूस का उपयोग कैसे किया जा रहा है। जबकि CIAF एक शक्तिशाली उपकरण है, शोधकर्ताओं ने पाया कि अध्येशनों की "नोटबुक" अक्सर अव्यवस्थित थी। कई अध्ययनों ने यह रिपोर्ट नहीं किया कि उन्होंने गणित करने के लिए किस सॉफ्टवेयर का उपयोग किया, लगभग आधे ने यह नहीं समझाया कि उन्होंने पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व करने के लिए अपने डेटा को कैसे भारित (वेटेज) किया, और आश्चर्यजनक रूप से 86% विफल रहे यह बताने में कि क्या उन्होंने असंभव जैविक मानों (जैसे कि एक बच्चा एक सप्ताह में 10 इंच बढ़ गया) की जाँच की थी। मानकीकरण की यह कमी अलग-अलग मानचित्रों और अलग-अलग नियमों का उपयोग करने वाले 21 अलग-अलग जासूसों के समान है; यह उनके निष्कर्षों की सीधे तुलना करना कठिन बनाता है। लेखक सुझाव देते हैं कि जबकि CIAF कुपोषण की पूरी तस्वीर देखने का एक बेहतर तरीका है, हमें इसे उपयोग करने के लिए एक मानक नियम पुस्तिका पर सहमत होने की आवश्यकता है। तब तक, CIAF को पुराने पैमानों के एक शक्तिशाली साथी के रूप में देखा जाना चाहिए, न कि उनके विकल्प के रूप में, जो हमें उन बच्चों को पहचानने में मदद करता है जो सबसे अधिक संघर्ष कर रहे हैं और यह सुनिश्चित करता है कि वे आंकड़ों में कहीं खो न जाएं।
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