County Prevalence Versus Population Exposure to Maternity Service Absence: Implications for Maternal Health Surveillance
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मातृत्व सेवा की अनुपलब्धता को मापने के लिए केवल काउंटी-स्तरीय व्यापकता (prevalence) पर निर्भर रहना, जनसंख्या जोखिम मेट्रिक्स (population exposure metrics) की तुलना में वास्तविक जनसंख्या भार को काफी बढ़ाकर दिखाता है, विशेष रूप से महानगरीय क्षेत्रों में, जिससे मातृ स्वास्थ्य निगरानी और संसाधन आवंटन को सटीक रूप से सूचित करने के लिए दोनों मापों की आवश्यकता पर बल मिलता है।
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संयुक्त राज्य अमेरिका में, स्वास्थ्य सेवा के परिदृश्य को अक्सर स्थानों की गणना करके मानचित्रित किया जाता है। जब शोधकर्ता यह समझना चाहते हैं कि सेवाएँ कहाँ गायब हैं, तो वे अक्सर काउंटियों (counties) को देखते हैं, जो मानचित्र को कवर करने वाले प्रशासनिक विभाजन हैं। देखभाल की कमी का वर्णन करने का एक सामान्य तरीका यह गिनना है कि कितने काउंटियों में श्रम और प्रसव (labor and delivery) सेवाएं प्रदान करने वाला कोई अस्पताल नहीं है। यह दृष्टिकोण प्रत्येक काउंटी को एक एकल इकाई के रूप में मानता है, चाहे वह एक हलचल भरा शहरी केंद्र हो या एक शांत, कम आबादी वाला ग्रामीण क्षेत्र। यह विधि, जिसे 'प्रचलन' (prevalence) कहा जाता है, इस प्रश्न का उत्तर देती है कि सेवाओं की अनुपस्थिति भूगोल में कितनी व्यापक है। हालांकि, भूगोल हमेशा उसमें रहने वाले लोगों से मेल नहीं खाता है। समस्या को मापने का एक अलग तरीका जनसंख्या जोखिम (population exposure) को देखना है, जो यह पूछता है कि प्रजनन आयु की वास्तव में कितनी महिलाएं हैं या उन सेवा-मुक्त क्षेत्रों में कितने बच्चों का जन्म होता है। यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि ये दो विधियाँ एक ही स्थिति के बारे में बहुत अलग कहानियाँ बता सकती हैं। यदि कोई नीति निर्माता केवल खाली काउंटियों की गिनती पर निर्भर रहता है, तो उसे लग सकता है कि संकट जनसंख्या के बीच वास्तव में जितना है उससे कहीं अधिक व्यापक है, या इसके विपरीत, वह उन लोगों को पहचानने में चूक सकता है जिन्हें मदद की सबसे अधिक आवश्यकता है।
एन एंड रॉबर्ट एच. ल्यूरी चिल्ड्रन्स हॉस्पिटल ऑफ शिकागो की क्रिस्टीना लैर्टेंसर द्वारा किए गए एक हालिया अध्ययन ने 2015 से 2023 के बीच इलिनॉय के डेटा का उपयोग करके इसी मुद्दे की जांच की। शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि क्या मातृ सेवाओं के बिना काउंटियों को गिनने का मानक तरीका उस वास्तविकता से मेल खाता है कि वास्तव में कितनी महिलाएं और जन्म प्रभावित हुए थे। ऐसा करने के लिए, उन्होंने राज्य के 102 काउंटियों के प्रत्येक अस्पताल पर जानकारी एकत्र की ताकि यह देखा जा सके कि किन अस्पतालों ने इनपेशेंट ऑब्सटेट्रिक देखभाल (inpatient obstetric care) प्रदान करने की सूचना दी थी। फिर उन्होंने उन काउंटियों के प्रतिशत की तुलना की जिनमें ऐसी सेवाएं नहीं थीं, बनाम उन महिलाओं (आयु 15 से 44 वर्ष) और जीवित जन्मों के प्रतिशत की जो उन्हीं काउंटियों में हुए थे। अध्ययन ने यह भी देखा कि क्या ये पैटर्न साल-दर-साल बदलते हैं, यह जांचते हुए कि सेवाओं की कमी एक अस्थायी उतार-चढ़ाव थी या स्वास्थ्य सेवा प्रणाली की एक स्थिर विशेषता।
निष्कर्षों ने मानचित्र और लोगों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर प्रकट किया। इलिनॉय के ग्रामीण, गैर-महानगरीय हिस्सों में, अंतर ध्यान देने योग्य लेकिन प्रबंधनीय था। लगभग 46 से 48 प्रतिशत ग्रामीण काउंटियों में मातृ सेवाएं नहीं थीं। हालांकि, चूंकि ये काउंटियां आम तौर पर छोटी होती हैं, इसलिए इनमें केवल लगभग 24 से 27 प्रतिशत प्रजनन आयु की महिलाएं और जन्म शामिल थे। इसका मतलब है कि जबकि लगभग आधे ग्रामीण काउंटियां सेवाओं से खाली थीं, जनसंख्या पर वास्तविक बोझ उस संख्या से लगभग आधा था। महानगरीय, या शहरी काउंटियों में स्थिति काफी अलग थी। इन क्षेत्रों में, लगभग 30 प्रतिशत काउंटियों ने मातृ सेवाएं न होने की सूचना दी। फिर भी, चूंकि सेवाएं प्रदान करने वाली काउंटियां विशाल जनसंख्या केंद्र थीं, इसलिए पूरे महानगरीय क्षेत्र की महिलाओं और जन्मों में से केवल लगभग 3 प्रतिशत ही ऐसे काउंटी में रह रहे थे जहाँ अस्पताल नहीं था।
इसने एक ऐसी स्थिति पैदा की जहां काउंटियों को गिनने का मानक तरीका शहरी क्षेत्रों में समस्या को लगभग दस गुना बढ़ा कर बताता था। यदि कोई केवल मानचित्र को देखता, तो उसे लगेगा कि 30 प्रतिशत शहरी आबादी प्रभावित है, जबकि वास्तव में केवल 3 प्रतिशत थी। अध्ययन ने दिखाया कि यह विसंगति कोई एक बार की त्रुटि नहीं थी, बल्कि एक निरंतर पैटर्न था जो 2015 से 2023 तक बना रहा। कौन सी काउंटियों में सेवाएं हैं और किनमें नहीं, इसका वर्गीकरण इस नौ साल की अवधि के दौरान उल्लेखनीय रूप से स्थिर रहा। बहुत कम काउंटियों की स्थिति बदली; ग्रामीण क्षेत्रों में, केवल दो काउंटियों ने सेवाएं प्राप्त कीं और दो ने खो दीं, जबकि एक भी महानगरीय काउंटी नहीं बदली। यह स्थिरता बताती है कि सेवाओं की अनुपस्थिति स्वास्थ्य सेवा प्रणाली की एक स्थायी संरचनात्मक विशेषता है न कि एक अस्थायी कमी।
शोधकर्ता ने शामिल समुदायों के आकार को भी देखा। बिना मातृ सेवाओं वाली काउंटियों की जनसंख्या लगातार कम थी और उनमें जन्मों की संख्या भी कम थी। ग्रामीण क्षेत्रों में, बिना अस्पताल वाली एक काउंटी में औसतन प्रति वर्ष 151 जन्म होते थे, जबकि अस्पताल वाली एक काउंटी में 366 जन्म होते थे। शहरों में, यह अंतर और भी अधिक था: बिना अस्पताल वाली एक सिटी काउंटी में लगभग 352 जन्म होते थे, जबकि अस्पताल वाली एक सिटी काउंटी में 4,600 से अधिक जन्म होते थे। यही कारण है कि जनसंख्या के आंकड़े काउंटी गणनाओं से इतने बड़े पैमाने पर अलग हो जाते हैं। शहरों में जिन कुछ काउंटियों ने अपनी सेवाएं खो दी थीं, वे छोटी थीं, इसलिए उनकी अनुपस्थिति ने कुल प्रभावित लोगों की संख्या पर कोई बड़ा प्रभाव नहीं डाला, भले ही इसने "खाली" काउंटियों की गिनती को काफी बढ़ा दिया था।
अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि काउंटियों को गिनना और लोगों को गिनना दो अलग-अलग उपकरण हैं जो दो अलग-अलग प्रश्नों का उत्तर देते हैं। काउंटियों को गिनना हमें बताता है कि सेवाओं की अनुपस्थिति भूमि में कितनी व्यापक रूप से फैली हुई है, जबकि लोगों को गिनना हमें बताता है कि वास्तव में कितने व्यक्ति प्रभावित हैं। केवल काउंटियों की गिनती पर निर्भर रहना उन लोगों को गुमराह कर सकता है जो संसाधनों का आवंटन करने या समस्या के पैमाने को समझने की कोशिश कर रहे हैं, विशेष रूप से शहरी क्षेत्रों में जहां कुछ छोटी, सेवा-मुक्त काउंटियां समस्या को वास्तविक जनसंख्या के लिए दस गुना बड़ा दिखा सकती हैं। लेखक का सुझाव है कि मातृ स्वास्थ्य पहुंच की सटीक तस्वीर पाने के लिए, रिपोर्टों में दोनों मापों को शामिल किया जाना चाहिए। ऐसा करके, योजनाकार समस्या के भौगोलिक प्रसार और वास्तविक मानवीय बोझ के बीच अंतर कर सकते हैं, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि संसाधन वहां निर्देशित किए जाएं जहां आवश्यकता सबसे अधिक है, न कि वहां जहां खाली काउंटियां सबसे अधिक संख्या में हैं।
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