Determining the return on investment of a global adaptive platform trial for critically ill patients during COVID-19: A value of implementation analysis in low- and middle-income countries and globally
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि REMAP-CAP एडेप्टिव प्लेटफॉर्म ट्रायल ने गंभीर रूप से बीमार कोविड-19 रोगियों के बीच कॉर्टिकोस्टेरॉइड के उपयोग को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाकर और मृत्यु दर को कम करके, वैश्विक स्तर पर और निम्न एवं मध्यम आय वाले देशों में उच्च निवेश प्रतिफल प्रदान किया, जिसके परिणामस्वरूप पर्याप्त परीक्षण लागतों के बावजूद शुद्ध मौद्रिक बचत हुई।
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चिकित्सा अनुसंधान की दुनिया की कल्पना एक विशाल, उच्च-दांव वाले रसोईघर के रूप में करें जहाँ शेफ एक अराजक तूफान के दौरान जीवन बचाने के लिए एक आदर्श रेसिपी बनाने की कोशिश कर रहे हैं। आमतौर पर, शेफ अलग-अलग, धीमी गति से चलने वाले प्रयोगों में एक समय में एक सामग्री का परीक्षण करते हुए अलगाव में काम करते हैं। लेकिन जब महामारी जैसी वैश्विक आपात स्थिति आती है, तो एक धीमी रेसिपी के खत्म होने का इंतज़ार करने के बाद ही अगली रेसिपी शुरू करना घातक हो सकता है। यहीं पर "एडैप्टिव प्लेटफॉर्म ट्रायल्स" (adaptive platform trials) काम आते हैं। इन्हें एक सुपर-शेफ की रसोई के रूप में समझें जिसमें एक विशाल, घूमता हुआ 'टेस्टिंग मेनू' है। एक व्यंजन को शुरू से अंत तक बनाने के बजाय, यह रसोई तुरंत उन सामग्रियों को बदल सकती है जो काम नहीं कर रही हैं और नई सामग्रियों को जोड़ सकती है जो दिखने में आशाजनक लग रही हैं, और यह सब एक ही उबलते हुए बर्तन को चालू रखते हुए किया जा सकता है। यह तरीका तेज़ और स्मार्ट होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन इस रसोई को स्थापित करने में बहुत पैसा खर्च होता है। बड़ा सवाल उन लोगों का है जो बिलों का भुगतान कर रहे हैं: क्या यह महंगी, हाई-टेक रसोई पुराने, धीमे तरीके की तुलना में वास्तव में लागत के लायक है? विशेष रूप से, क्या इस नए तरीके की गति और दक्षता वास्तव में इतनी जान बचाती है कि वह कीमत के औचित्य को सिद्ध कर सके, खासकर उन जगहों पर जहाँ पैसा कम है?
यह शोध पत्र ठीक इसी प्रश्न की जांच करता है: एक वास्तविक उदाहरण को देखते हुए: एक वैश्विक अध्ययन जिसे REMAP-CAP कहा गया, जिसने गंभीर रूप से बीमार COVID-19 रोगियों के लिए उपचारों का परीक्षण किया। शोधकर्ताओं ने इस परीक्षण के एक विशिष्ट "सामग्री" पर ध्यान केंद्रित किया: कॉर्टिकोस्टेरॉइड्स (corticosteroids), जो सूजन को कम करने वाली एक प्रकार की दवा है। वे यह देखना चाहते थे कि क्या इस फैंसी, एडैप्टिव प्लेटफॉर्म ट्रायल वाली रसोई का हिस्सा रहे अस्पतालों ने इस जीवन रक्षक दवा का अधिक उपयोग किया और उन अस्पतालों की तुलना में अधिक जीवन बचाए जो इस परीक्षण का हिस्सा नहीं थे। उन्होंने "वैल्यू ऑफ इम्प्लीमेंटेशन एनालिसिस" (Value of Implementation analysis) नामक एक चतुर अकाउंटिंग ट्रिक का उपयोग किया। कल्पना कीजिए कि यह एक विशाल कैलकुलेटर है जो पूछता है: "हम इस ट्रायल किचन पर कितना खर्च कर सकते थे, इससे पहले कि लोगों की जान बचाकर हमने जो पैसा बचाया उससे वह पैसा खत्म हो जाए?"
परिणाम इस दृष्टिकोण के मूल्य के लिए एक जोरदार "हाँ" थे। अध्ययन में पाया गया कि REMAP-CAP ट्रायल में भाग लेने वाले अस्पतालों के मरीजों को कॉर्टिकोस्टेरॉइड्स मिलने की संभावना बहुत अधिक थी—लगभग 81% को यह दवा मिली, जबकि उन अस्पतालों में केवल 49% को मिली जो ट्रायल का हिस्सा नहीं थे। क्योंकि अधिक लोगों को सही उपचार मिला, इसलिए कम लोग मरे। वैश्विक स्तर पर, ट्रायल साइटों में मृत्यु के जोखिम में 3.8% की कमी देखी गई, और निम्न- एवं मध्यम आय वाले देशों (जहाँ संसाधन कम हैं) में, मृत्यु के जोखिम में गिरावट और भी बड़ी 8.8% थी।
जब शोधकर्ताओं ने इस सफलता के "मूल्य" पर गणना की, तो उन्होंने पाया कि यह ट्रायल एक बहुत बड़ा सौदा था। उन्होंने गणना की कि यदि कॉर्टिकोस्टेरॉइड्स वाले इस पूरे ट्रायल की वैश्विक लागत $118.5 मिलियन तक भी होती, तो भी यह जीवन बचाने के कारण एक शुद्ध बचत होती। निम्न- और मध्यम आय वाले देशों में, ब्रेक-ईवन पॉइंट (break-even point) $33.8 मिलियन था। चूंकि ऐसे ट्रायल को चलाने की वास्तविक लागत संभवतः इन विशाल आंकड़ों से बहुत कम है, इसलिए अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि यह एडैप्टिव प्लेटफॉर्म ट्रायल "पैसे के लिए अच्छा मूल्य" (good value for money) था। इसने साबित कर दिया कि इन हाई-टेक, सहयोगात्मक अनुसंधान रसोइयों में पैसा लगाने से न केवल डेटा उत्पन्न होता है; बल्कि यह सीधे तौर पर बेहतर देखभाल और अधिक जीवन बचाने की ओर ले जाता है, यहाँ तक कि दुनिया के सबसे सीमित संसाधनों वाले कोनों में भी। यह पत्र सुझाव देता है कि यह मॉडल अनुसंधान को वास्तविक दुनिया के उपचार में बदलने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, विशेष रूप से तब जब गति और दक्षता सबसे अधिक मायने रखती है।
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