Relationship of Logistics Management Information System Data Quality With Essential Medicine Stockouts in Malawi Using Spearman Rank Correlation Analysis

एक अस्पताल के फार्मेसी की शांत गूँज में, एक साधारण सा सवाल यह तय कर सकता है कि एक मरीज जीवित रहेगा या नहीं: क्या दवा शेल्फ पर उपलब्ध है? कम आय वाले देशों के स्वास्थ्य प्रणालियों के लिए, इसका उत्तर अक्सर एक डिजिटल रिकॉर्ड पर निर्भर करता है। ये रिकॉर्ड, जिन्हें लॉजिस्टिक्स मैनेजमेंट इंफॉर्मेशन सिस्टम (logistics management information systems) के रूप में जाना जाता है, एक आपूर्ति श्रृंखला (सप्लाई चेन) की तंत्रिका प्रणाली होते हैं। वे ट्रैक करते हैं कि किन दवाओं की आवश्यकता है, क्या ऑर्डर किया गया है, और क्या प्राप्त हुआ है। जब ये रिकॉर्ड सटीक होते हैं, तो डॉक्टर मरीजों का इलाज कर सकते हैं। जब ये टूटे हुए या अधूरे होते हैं, तो प्रणाली विफल हो जाती है, और आवश्यक दवाएं गायब हो जाती हैं, जिससे क्लीनिक खाली हाथ रह जाते हैं। यह विफलता केवल एक लिपिकीय त्रुटि (clerical error) नहीं है; यह इस बात के बीच का अंतर है कि कंप्यूटर क्या कह रहा है और वास्तव में कमरे में क्या हो रहा है। इन डिजिटल रिकॉर्ड्स की गुणवत्ता और खाली शेल्फों की वास्तविकता के बीच के संबंध को समझना उन स्वास्थ्य प्रणालियों को ठीक करने के लिए महत्वपूर्ण है जो उन लोगों के प्रति अपने वादों को निभाने के लिए संघर्ष कर रही हैं जिनकी वे सेवा करती हैं।

मलावी के ब्लैंटायर जिले में, एक शोधकर्ता ने इसी सटीक संबंध को मापने के लिए कदम बढ़ाया। देश अपनी दवा आपूर्ति के प्रबंधन के लिए ओपन-एलएमआईएस (Open-LMIS) नामक एक राष्ट्रीय डिजिटल प्लेटफॉर्म पर बहुत अधिक निर्भर करता है, फिर भी मरीजों को अक्सर जीवन रक्षक दवाओं की कमी का सामना करना पड़ता है। शोधकर्ता यह जानना चाहता था कि क्या इस प्रणाली में दर्ज संख्याएं इन कमियों के वास्तविक बोझ की भविष्यवाणी कर सकती हैं। यह पता लगाने के लिए, उन्होंने एक बड़े केंद्रीय अस्पताल से लेकर छोटी सामुदायिक क्लीनिकों तक, छह सरकारी स्वास्थ्य सुविधाओं का अध्ययन किया। उन्होंने नौ विशिष्ट आवश्यक दवाओं पर ध्यान केंद्रित किया, और 2023 के पांच महीनों के दौरान उनकी उपस्थिति को ट्रैक किया। लक्ष्य यह देखना था कि क्या इस प्रणाली द्वारा उत्पन्न डेटा—विशेष रूप से, दवाएं कितनी बार उपलब्ध थीं और ऑर्डर कितनी अच्छी तरह से पूरे किए गए—इस वास्तविकता से मेल खाता है कि मरीजों को उन दवाओं के बिना कितने दिन बिताना पड़ा।

जांच ने एक स्पष्ट और कठोर पैटर्न का खुलासा किया। मदज़ियाबंगो स्वास्थ्य केंद्र (Madziabango Health Centre) में, जहाँ डिजिटल रिकॉर्ड दिखाते थे कि दवाएं लगभग 69 प्रतिशत समय उपलब्ध थीं, वास्तविकता कठोर थी: अध्ययन अवधि के दौरान क्लिनिक को 269 दिनों तक स्टॉक की कमी (stock-outs) का सामना करना पड़ा। इसके विपरीत, चिलोमोनी स्वास्थ्य केंद्र (Chilomoni Health Centre) में, जहाँ रिकॉर्ड दिखाते थे कि दवाएं 100 प्रतिशत समय उपलब्ध थीं, वहां स्टॉक की कमी के शून्य दिन थे। डेटा ने दिखाया कि दर्ज उपलब्धता जितनी कम थी, क्लिनिक में दवा खत्म होने के दिन उतने ही अधिक थे। यह संबंध मजबूत था और एक स्पष्ट रुझान दिखाता था, जिससे संकेत मिलता है कि डिजिटल रिकॉर्ड भौतिक वास्तविकता का एक विश्वसनीय दर्पण है। जब प्रणाली कहती है कि कोई सुविधा कम स्टॉक वाली स्थिति में है, तो वह लगभग निश्चित रूप से कम स्टॉक वाली ही होती है, हालांकि छोटे नमूने के आकार का अर्थ है कि इन परिणामों को निर्णायक के बजाय केवल सूचक के रूप में लिया जाना चाहिए।

हालाँकि, अध्ययन ने यह समझने के लिए एक अधिक जटिल कहानी भी उजागर की कि ये कमियां क्यों होती हैं। शोधकर्ता ने "ऑर्डर फिल रेट" (order fill rates) को देखा, जो यह मापता है कि एक सुविधा को उसके द्वारा मांगे गए माल के मुकाबले वास्तव में कितना माल प्राप्त होता है। कोई उम्मीद कर सकता है कि यदि किसी सुविधा को अधिक दवाएं प्राप्त हुईं, तो उसे कम स्टॉक-आउट का सामना करना पड़ेगा। लेकिन डेटा ने अधिक ऑर्डर प्राप्त करने और खाली शेल्फों की कमी के बीच कोई मजबूत, स्पष्ट संबंध नहीं दिखाया। वास्तव में, कुछ सुविधाएं जिन्हें बहुत कम डिलीवरी मिलीं, वे भी कुछ दवाएं स्टॉक में रखने में सफल रहीं, जबकि बेहतर डिलीवरी दर वाली अन्य सुविधाओं को भी अंतराल का सामना करना पड़ा। यह सुझाव देता है कि समस्या केवल इस बारे었던 नहीं है कि स्थानीय सुविधा अपने इन्वेंट्री को कितनी अच्छी तरह ट्रैक करती है, बल्कि यह स्वयं आपूर्ति श्रृंखला (सप्लाई चेन) की एक गहरी, संरचनात्मक विफलता है। केंद्रीय चिकित्सा भंडार कभी-कभी केवल वे दवाएं नहीं भेजते हैं जो ऑर्डर की गई थीं, चाहे स्थानीय क्लिनिक अपनी जरूरतों की कितनी भी अच्छी तरह से रिपोर्ट क्यों न करे।

सबसे अधिक बार गायब होने वाली विशिष्ट दवाओं ने अपनी एक परेशान करने वाली कहानी भी सुनाई। फेनोबार्बिटोन (Phenobarbitone), जो मिर्गी के इलाज के लिए एक महत्वपूर्ण दवा है, अध्ययन की गई सुविधाओं में 251 दिनों तक गायब रही। मॉर्फिन सल्फेट (Morphine sulphate), जो उपशामक देखभाल (palliative care) में दर्द निवारण के लिए आवश्यक है, उन 60 प्रतिशत अवलोकनों में गायब थी जहाँ इसकी अपेक्षा की गई थी। ये केवल नंबर नहीं हैं; ये मरीजों के दौरे (seizures) या दर्द के बिना उपचार के अभाव का प्रतिनिधित्व करते हैं। अध्ययन में पाया गया कि जबकि स्थानीय डेटा की गुणवत्ता इन कमियों का एक मजबूत भविष्यवक्ता थी, लेकिन मूल कारण अक्सर व्यापक प्रणाली का सामान पहुंचाने में विफल होना था। डिजिटल रिकॉर्ड इन समस्याओं को दिखाने के लिए पर्याप्त सटीक थे, लेकिन भौतिक आपूर्ति श्रृंखला इन समस्याओं को हल करने के लिए पर्याप्त मजबूत नहीं थी।

निष्कर्ष स्वास्थ्य अधिकारियों के लिए एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करते हैं। चूंकि डिजिटल रिकॉर्ड स्टॉक-आउट की वास्तविकता से इतने करीब से जुड़े हुए हैं, इसलिए उनका उपयोग एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली (early warning system) के रूप में किया जा सकता है। यदि किसी क्लिनिक की दर्ज उपलब्धता एक निश्चित बिंदु से नीचे गिर जाती है, तो स्वास्थ्य योजनाकार दवाओं के शेल्फ पूरी तरह खाली होने से पहले हस्तक्षेप कर सकते हैं। शोधकर्ता एक सरल निगरानी डैशबोर्ड स्थापित करने की सिफारिश करता है जो उपलब्धता गिरने पर अलर्ट ट्रिगर करे, जिससे दवाओं के सक्रिय पुनर्वितरण (proactive redistribution) की अनुमति मिल सके। साथ ही, ऑर्डर फिल रेट और स्टॉक-आउट के बीच मजबूत लिंक की कमी इस बात को रेखांकित करती है कि स्थानीय डेटा को ठीक करना ही पर्याप्त नहीं है। केंद्रीय आपूर्ति श्रृंखला को भी मजबूत किया जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि जब कोई क्लिनिक दवा का ऑर्डर दे, तो वह वास्तव में पहुंचे। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि डेटा प्रविष्टि (data entry) की गुणवत्ता में सुधार करना स्वास्थ्य प्रणाली को मजबूत करने का एक कम लागत वाला, उच्च प्रभाव वाला तरीका है, लेकिन इसे दवाओं की भौतिक डिलीवरी को ठीक करने की प्रतिबद्धता के साथ जोड़ा जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि स्क्रीन पर दिखने वाले नंबर लोगों के स्वास्थ्य में परिवर्तित हों।