Assessing the functionality of the routine health information system in health facilities of Yaoundé, Cameroon: a cross-sectional study

एक ऐसे शहर की कल्पना करें जहाँ हर दुकान, स्कूल और अस्पताल अपनी दीवारों के भीतर जो कुछ भी होता है, उसका एक दैनिक डायरी रखता है। अब, कल्पना करें कि मेयर को यह तय करने के लिए कि कहाँ अधिक शिक्षक भेजने हैं, कौन सी सड़कें ठीक करनी हैं, या फ्लू के प्रकोप को कैसे रोकना है, इन सभी डायरियों को पढ़ना पड़ता है। यदि डायरियाँ अव्यवस्थित हैं, उनके पन्ने गायब हैं, या वे किसी गुप्त कोड में लिखी गई हैं जिसे कोई समझ नहीं पाता, तो मेयर अंधेरे में उड़ रहा है। यही रूटीन हेल्थ इंफॉर्मेशन सिस्टम्स (RHIS) की दुनिया है। यह केवल फैंसी कंप्यूटर या डिजिटल ऐप्स के बारे में नहीं है; यह उस रीढ़ की हड्डी के बारे में है जिससे देश को पता चलता है कि उसके लोग बीमार हो रहे हैं, क्या डॉक्टर उपलब्ध हैं, और क्या स्वास्थ्य प्रणाली वास्तव में काम कर रही है। इसे देश के स्वास्थ्य के तंत्रिका तंत्र (नर्वस सिस्टम) के रूप में सोचें: यदि संकेत (डेटा) उंगलियों (अस्पतालों) से मस्तिष्क (सरकार) तक नहीं पहुँचते हैं, तो शरीर दर्द या खतरे पर प्रतिक्रिया नहीं दे सकता। जब यह प्रणाली अच्छी तरह काम करती है, तो नेता जीवन बचाने के लिए स्मार्ट निर्णय ले सकते हैं। जब यह विफल होती है, तो संसाधन गलत जगहों पर चले जाते हैं, और बीमारियाँ बिना सूचना के फैल सकती हैं।

याउंडे, कैमरून की हलचल भरी राजधानी में, शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस तंत्रिका तंत्र की नब्ज टटोलने का फैसला किया। उन्होंने केवल कंप्यूटरों को नहीं देखा; उन्होंने पूरी मशीन को देखा: वे लोग जो रिपोर्ट लिखते हैं, वे नियम जो उनका मार्गदर्शन करते हैं, और जिस तरह से डेटा का वास्तव में निर्णय लेने के लिए उपयोग किया जाता है। उन्होंने स्वास्थ्य प्रणाली को एक जटिल इंजन की तरह माना, यह जाँचने के लिए कि क्या ईंधन (डेटा) पिस्टन (अस्पतालों) से स्टीयरिंग व्हील (निर्णय लेने वालों) तक सुचारू रूप से बह रहा है। उनका लक्ष्य यह देखना था कि क्या इंजन गर्म और तेज़ चल रहा है, या वह झटके खा रहा है और बीच में ही अटक गया है।

महान स्वास्थ्य प्रणाली की जाँच

शोधकर्ताओं ने नवंबर 2024 और जुलाई 2025 के बीच याउंडे के छह जिलों में 88 विभिन्न स्वास्थ्य सुविधाओं का दौरा किया। उन्होंने एक विशेष "रिपोर्ट कार्ड" टूल का उपयोग किया जिसे MEASURE इवैल्यूएशन RHIS रैपिड असेसमेंट टूल कहा जाता है। इस टूल को 97 प्रश्नों वाली एक विशाल चेकलिस्ट के रूप में समझें, जो "क्या आपके पास डेटा के लिए एक योजना है?" से लेकर "क्या आपका कंप्यूटर काम कर रहा है?" और "क्या आप वास्तवв में उन रिपोर्टों को पढ़ते हैं जो आप भेजते हैं?" तक फैली हुई है।

उन्होंने प्रत्येक सुविधा को 0 से 100% के पैमाने पर स्कोर दिया। यदि किसी सुविधा ने 60% या उससे अधिक स्कोर किया, तो उसे "अच्छी कार्यक्षमता" वाला माना गया। यदि यह 60% से कम था, तो वह "खराब" था।

बड़ी तस्वीर: एक मिला-जुला परिणाम
परिणाम कुछ हद तक एक ऐसी कक्षा की तरह थे जहाँ कुछ छात्र परीक्षा में अव्वल आ रहे हैं जबकि अन्य पास होने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। कुल मिलाकर, 65.9% स्वास्थ्य सुविधाओं (88 में से 58) की कार्यक्षमता "अच्छी" थी। यह एक बहुमत है, लेकिन शोधकर्ताओं ने चेतावनी दी कि यह जश्न मनाने का समय नहीं है। यह एक ऐसे छात्र की तरह है जिसने गणित की परीक्षा तो पास कर ली लेकिन इतिहास और विज्ञान के अनुभागों में फेल हो गया। प्रणाली काम कर रही है, लेकिन यह नाजुक है।

इंजन बनाम ड्राइवर
यहीं से कहानी दिलचस्प हो जाती है। शोधकर्ताओं ने स्वास्थ्य प्रणाली को चार मुख्य भागों में विभाजित किया, जैसे कार के विभिन्न हिस्सों की जाँच करना:

1. डेटा संग्रह और प्रसंस्करण (मैकेनिक): यह वह हिस्सा है जहाँ डेटा एकत्र किया जाता है और लिखा जाता है। यह सबसे मजबूत हिस्सा था, जिसका स्कोर 46% था। यह ऐसा है जैसे कार का इंजन वास्तव में चल रहा है; पिस्टन काम कर रहे हैं, और पहिए घूम रहे हैं। सुविधाएँ नंबर एकत्र करने और उन्हें ऊपर की श्रृंखला में भेजने में अच्छी हैं।
2. डेटा विश्लेषण और उपयोग (नेविगेशन): यह नंबरों को देखकर निर्णय लेने के बारे में है। इसका स्कोर 44% था। यह ठीक है, लेकिन बहुत अच्छा नहीं।
3. डेटा और निर्णय समर्थन आवश्यकताएं (मानचित्र): यह जाँचता है कि क्या प्रणाली को वास्तव में पता है कि उसे किस जानकारी की आवश्यकता है। इसका स्कोर 39% था।
4. प्रबंधन और शासन (ड्राइवर और नियम): यह सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है—नियम, नेतृत्व, और प्रभारी लोग। इसका स्कोर सबसे कम 29% था।

शोधकर्ताओं ने यहाँ एक बड़ा अंतर पाया। "मैकेनिक" (डेटा एकत्र करना) "ड्राइवर" (शासन और प्रबंधन) की तुलना में बेहतर काम कर रहे हैं। यह ऐसा है जैसे एक कार में एक शक्तिशाली इंजन है लेकिन कोई स्टीयरिंग व्हील नहीं है, कोई ड्राइविंग लाइसेंस नहीं है, और कोई नहीं है जो ड्राइवर को बताए कि कहाँ जाना है। प्रणाली डेटा बनाने में अच्छी है, लेकिन डेटा बनाने वाले लोगों को प्रबंधित करने में खराब है।

मानवीय कारक
सबसे कमजोर कड़ी मानव संसाधन था, जिसका स्कोर बेहद निराशाजनक 11% था। एक ऐसी फैक्ट्री की कल्पना करें जहाँ मशीनें तो बिल्कुल नई हैं, लेकिन श्रमिकों को या तो काम पर नहीं रखा गया है, न ही प्रशिक्षित किया गया है, और न ही उन्हें वेतन दिया गया है। डेटा ने यही दिखाया। स्वास्थ्य सूचना को प्रबंधित करने के लिए समर्पित कर्मचारियों की भारी कमी है। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि हालांकि कुछ सुविधाओं में लोग काम कर रहे हैं, लेकिन उन्हें सहारा देने के लिए कोई मजबूत, संगठित संरचना नहीं है। यह एक बेहतरीन ब्लूप्रिंट के साथ घर बनाने की कोशिश करने जैसा है लेकिन बिना राजमिस्त्री के।

पड़ोस का प्रभाव
अध्ययन में यह भी पाया गया कि अस्पताल कहाँ स्थित है, यह बहुत मायने रखता है। यह एक ऐसे शहर की तरह है जहाँ कुछ मोहल्लों में शानदार स्ट्रीटलाइट्स हैं और अन्य पूरी तरह अंधेरे में हैं।

• विजेता: एफौलन (Efoulan) जिला एकदम सही था, जहाँ इसकी 100% सुविधाएँ अच्छा स्कोर कर रही थीं। नकोलोंदोंगो (Nkolndongo) (91.3%) और बियम-अस्सी (Biyem-Assi) (84.2%) भी बहुत अच्छा कर रहे थे।
• संघर्ष करने वाले: दूसरी ओर, सिते वर्टे (Cité Verte) में केवल 20% सुविधाएँ अच्छी थीं, और जौंगोलो (Djoungolo) 22.7% पर था। नकोलबिसन (Nkolbisson) बीच में ही 50% पर था।

यह सुझाव देता है कि स्थानीय "कोच" (जिला स्वास्थ्य टीम) एक बहुत बड़ा अंतर पैदा करता है। जीतने वाले जिलों में, कोच शायद बेहतर फीडबैक और सहायता दे रहे हैं। संघर्ष करने वाले जिलों में, सुविधाओं को खुद ही सब कुछ सुलझाने के लिए छोड़ दिया जाता है। दिलचस्प बात यह है कि अस्पताल सार्वजनिक था या निजी, इससे ज्यादा फर्क नहीं पड़ा; दोनों प्रकारों की सफलता दर समान थी।

फीडबैक लूप
सबसे बड़ी समस्याओं में से एक जो पाई गई वह थी "फीडबैक लूप"। कल्पना करें कि एक छात्र एक परीक्षा जमा करता है और उसे कभी ग्रेड या टिप्पणियों के साथ वापस नहीं मिलता। कई स्वास्थ्य सुविधाएँ इसी अनुभव से गुजर रही हैं। केवल 27.1% सुविधाओं ने कहा कि उन्हें डेटा भेजने के बाद जिला स्तर से नियमित फीडबैक मिलता है। फीडबैक के बिना, निचले स्तर के लोगों को यह नहीं पता चलता कि वे अच्छा काम कर रहे हैं या उनके डेटा का उपयोग किया जा रहा है। याउंडे में डेटा का उपयोग व्यक्तिगत कर्मचारियों की व्यक्तिगत प्रेरणा पर निर्भर करता है बजाय एक ऐसी प्रणाली के जो सभी को डेटा का उपयोग करने के लिए मजबूर करती है।

भविष्य के लिए इसका क्या अर्थ है

पेपर निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि याउंडे की स्वास्थ्य सूचना प्रणाली में सुधार हो रहा है, लेकिन यह अस्थिर जमीन पर खड़ी है। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि यदि सरकार नए कंप्यूटर या सॉफ्टवेयर ( "उपकरण") खरीदना जारी रखती है बिना "ड्राइवर" (शासन) को ठीक किए और "राजमिस्त्री" (मानव संसाधन) को काम पर रखे और प्रशिक्षित किए, तो प्रणाली में बहुत अधिक सुधार नहीं होगा।

उनका तर्क है कि अगला कदम केवल अधिक तकनीक नहीं है। यह एक मजबूत नींव बनाने के बारे में है: समर्पित डेटा प्रबंधक रखना, नेतृत्व के लिए स्पष्ट नियम बनाना, और यह सुनिश्चित करना कि जिला टीमें वास्तव में अस्पतालों से बात करें। यदि वे ऐसा करते हैं, तो जिस "इंजन" को उन्होंने पहले ही बनाया है, वह अंततः कार को आगे बढ़ा सकेगा। इन बदलावों के बिना, प्रणाली चलती तो रहेगी, लेकिन वह कहीं भी तेजी से नहीं जा पाएगी।