Cost-Effectiveness of Population Screening Strategies for Gastric Cancer in India: A Markov Model Calibrated to High- and Low-Incidence Districts
यह अध्ययन भारतीय घटना दर (incidence data) के अनुरूप कैलिब्रेट किए गए एक मार्कोव मॉडल का उपयोग करते हुए यह निष्कर्ष निकालता है कि वर्तमान भारतीय घटना स्तरों और आर्थिक सीमाओं पर कोई भी जनसंख्या-व्यापी गैस्ट्रिक कैंसर स्क्रीनिंग रणनीति लागत-प्रभावी नहीं है, जो यह सुझाव देता है कि भविष्य के प्रयास सार्वभौमिक स्क्रीनिंग के बजाय उच्च-जोखिम वाले उप-समूहों पर केंद्रित होने चाहिए।
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गैस्ट्रिक कैंसर, जो पेट से शुरू होने वाली एक बीमारी है, दुनिया भर में मृत्यु के प्रमुख कारणों में से एक बनी हुई है, फिर भी इसका प्रभाव पूरी दुनिया में समान नहीं है। कुछ स्थानों पर यह एक आम खतरा है; अन्य स्थानों में यह दुर्लभ है। यह असमान वितरण सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों के लिए एक कठिन प्रश्न खड़ा करता है: क्या किसी देश को इस बीमारी के लिए अपनी पूरी आबादी की जांच (स्क्रीनिंग) करनी चाहिए? स्क्रीनिंग का अर्थ है स्वस्थ लोगों में बीमारी के शुरुआती संकेतों की जांच करना, इससे पहले कि वे बीमार महसूस करें, इस उम्मीद के साथ कि बीमारी को तब पकड़ा जा सके जब उसका इलाज करना आसान हो। हालाँकि, ये कार्यक्रम महंगे होते हैं और इनके लिए महत्वपूर्ण संसाधनों की आवश्यकता होती है। यदि कोई बीमारी दुर्लभ है, तो कुछ मामलों को खोजने के लिए लाखों लोगों के परीक्षण की लागत उन लाभों से अधिक हो सकती है जो इससे प्राप्त होते हैं, जिससे वे धन बर्बाद हो सकता है जो अन्य जीवन रक्षक उपचारों के लिए उपयोग किया जा सकता था। भारत में स्थिति विशेष रूप से जटिल है। जबकि देश में स्तन, गर्भाशय ग्रीवा और मौखिक कैंसर के लिए संगठित स्क्रीनिंग कार्यक्रम हैं, गैस्ट्रिक कैंसर के लिए ऐसी कोई योजना नहीं है। इसके अलावा, इस कैंसर के विकसित होने का जोखिम पूरे देश में बहुत भिन्न है, जहाँ कुछ क्षेत्रों में दरएं अन्य क्षेत्रों की तुलना में सात गुना अधिक हैं। यह भौगोलिक विविधता पूरे राष्ट्र के लिए एक एकल नियम लागू करना असंभव बना देती है, जिससे नीति निर्माताओं के पास इस बारें में स्पष्ट मार्गदर्शन नहीं रहता कि क्या राष्ट्रीय स्क्रीनिंग प्रयास एक बुद्धिमानी भरा निवेश होगा।
इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक विस्तृत कंप्यूटर सिमुलेशन बनाया जो एक आभासी प्रयोगशाला के रूप में कार्य करता है। उन्होंने एक मॉडल बनाया जो 100,000 वयस्कों के एक काल्पनिक समूह का अनुसरण करता है, जो 40 वर्ष की आयु से शुरू होता है और उनके शेष जीवन तक उन्हें ट्रैक करता है। मॉडल को गैस्ट्रिक कैंसर की वास्तविक प्रगति की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो एक स्वस्थ अवस्था से प्री-कैंसरस परिवर्तनों, फिर प्रारंभिक चरण के कैंसर और अंततः उन्नत रोग या मृत्यु की ओर बढ़ता है। शोधकर्ताओं ने इस सिमुलेशन को भारत के दो बहुत अलग जिलों के वास्तविक डेटा का उपयोग करके कैलिब्रेट किया: एक उच्च कैंसर दर वाला और दूसरा कम दर वाला। इसने उन्हें चार अलग-अलग दृष्टिकोणों का परीक्षण करने की अनुमति दी। पहला था कुछ न करना, जो वर्तमान वास्तविकता को दर्शाता है जहाँ कैंसर केवल तभी पाया जाता है जब रोगी बीमार महसूस करता है। दूसरे में हेलिकोबैक्टर पाइलोरी नामक एक विशिष्ट बैक्टीरिया के लिए हर पांच साल में परीक्षण करना और कैंसर बनने से रोकने के लिए सकारात्मक पाए जाने वाले लोगों का उपचार करना शामिल था। तीसरी रणनीति हर तीन साल में रासायनिक मार्करों को देखने के लिए एक रक्त परीक्षण का उपयोग करती थी, और सकारात्मक परिणामों को आगे की जांच के लिए भेजती थी। चौथा विकल्प सबसे सीधा था: हर पांच साल में प्रत्येक व्यक्ति पर पेट का आंतरिक कैमरा परीक्षण करना, जिसे एंडोस्कोपी कहा जाता है।
दोनों उच्च-जोखिम और निम्न-जोखिम परिदृश्यों में इस सिमुलेशन के परिणाम स्पष्ट और सुसंगत थे। उच्चतम कैंसर दर वाले जिले में, स्क्रीनिंग रणनीतियाँ जीवन बचाने में सफल रहीं। कैमरा परीक्षण, या एंडोस्कोपी ने सबसे अधिक मौतों को रोका और सबसे अधिक कैंसर को प्रारंभिक, उपचार योग्य अवस्था में पाया। हालाँकि, इस सफलता की एक भारी कीमत थी। स्वस्थ जीवन का एक वर्ष बचाने की लागत उस स्तर से कहीं अधिक थी जिसे भारतीय स्वास्थ्य प्रणाली आमतौर पर एक अच्छा मूल्य मानती है। यहाँ तक कि बैक्टीरिया के परीक्षण वाली रणनीति, जो सबसे किफायती विकल्प था, अभी भी एक सार्थक स्वास्थ्य निवेश के लिए स्थापित सीमा से काफी अधिक महंगी थी। जब शोधकर्ताओं ने उसी तर्क को कम-घटना वाले जिले पर लागू किया, तो स्थिति और भी प्रतिकूल हो गई। क्योंकि वहां बीमारी इतनी दुर्लभ थी, प्रत्येक मामले को खोजने और इलाज करने की लागत आसमान छू गई, जिससे स्क्रीनिंग कार्यक्रम और भी कम कुशल हो गए। वास्तव में, सिमुलेशन ने दिखाया कि इनमें से किसी भी रणनीति के लागत प्रभावी होने के लिए, जनसंख्या में कैंसर की दर वर्तमान में भारत में कहीं भी देखी जाने वाली दर से बहुत अधिक होनी चाहिए।
अध्ययन से यह भी पता चला कि सभी स्क्रीनिंग विधियाँ समान नहीं हैं। एक दृष्टिकोण, जिसने रासायनिक मार्करों की जांच के लिए रक्त परीक्षण का उपयोग किया, दोनों परिदृश्यों में खराब प्रदर्शन करता रहा। इसकी लागत सीधे कैमरा परीक्षण से अधिक थी जबकि इसने बहुत कम जीवन बचाए, जिससे संसाधनों की बर्बादी हुई। ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि रक्त परीक्षण कई मामलों को पकड़ने के लिए पर्याप्त संवेदनशील नहीं था, फिर भी इसने बड़ी संख्या में लोगों को महंगी अनुवर्ती प्रक्रियाओं के लिए भेजा। इसके विपरीत, बैक्टीरिया के परीक्षण और उपचार की रणनीति अधिक कुशल थी क्योंकि इसने केवल बीमारी को जल्दी खोजने के बजाय उसे विकसित होने से ही रोक दिया। फिर भी, यह निवारक दृष्टिकोण भी एक राष्ट्रीय कार्यक्रम के लिए आवश्यक लागत-प्रभावशीलता के मानकों को पूरा नहीं कर सका। शोधकर्ताओं ने पाया कि निर्णायक कारक परीक्षणों की गुणवत्ता नहीं थी, बल्कि केवल पृष्ठभूमि जनसंख्या में बीमारी कितनी सामान्य थी, यह था। जब कोई बीमारी दुर्लभ होती है, तो स्क्रीनिंग का गणित शायद ही कभी उसके पक्ष में काम करता है।
ये निष्कर्ष बताते हैं कि भारत में प्रत्येक वयस्क की गैस्ट्रिक कैंसर के लिए व्यापक स्क्रीनिंग की नीति सीमित चिकित्सा कोषों का एक स्मार्ट उपयोग नहीं होगी। सिमुलेशन संकेत देता है कि ऐसा कार्यक्रम खर्च किए गए धन के बदले पर्याप्त मूल्य प्रदान नहीं करेगा, यहाँ तक कि उन क्षेत्रों में भी जहाँ यह बीमारी सबसे अधिक आम है। एक सार्वभौमिक दृष्टिकोण के बजाय, साक्ष्य एक अधिक लक्षित रणनीति की ओर इशारा करते हैं। शोधकर्ता प्रस्तावित करते हैं कि भविष्य के प्रयासों को उन विशिष्ट उपसमूहों की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जो वास्तव में उच्च जोखिम वाले हैं, शायद उनके स्थान, पारिवारिक इतिहास या अन्य कारकों के कारण, और संसाधन केवल उन्हीं की ओर निर्देशित करने चाहिए। जब तक भारतीय आबादी में इन परीक्षणों के कार्य करने की प्रभावशीलता और उपचार की वास्तविक लागत के संबंध में अधिक विशिष्ट डेटा उपलब्ध नहीं हो जाता, तब तक सबसे विवेकपूर्ण मार्ग एक राष्ट्रव्यापी रोलआउट से बचना है। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि कैंसर को जल्दी पकड़ने का विचार सही है, लेकिन भारत में आर्थिक वास्तविकता वर्तमान में एक बड़े पैमाने पर स्क्रीनिंग कार्यक्रम के विरुद्ध तर्क देती है, जो व्यापकता के बजाय सटीकता की ओर बदलाव का आग्रह करती है।
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