स्वास्थ्य असमानताएं

मर्मोट 2010) ने सामाजिक स्थिति और स्वास्थ्य के बीच संबंध को उठाया, स्वास्थ्य असमानताएं एक प्रमुख फोकस बन गई हैं।

एक दशक बाद, चीजें और भी बदतर थीं (एम. मर्मोट 2020):

असमानता काफी स्पष्ट रूप से बढ़ी है - जीवन प्रत्याशा शीर्ष 60% के लिए सुधार कर रही है, नीचे 40% के लिए नहीं। इससे भी अधिक, अभाव के निचले पांच दशमक में महिलाओं के लिए, जीवन प्रत्याशा में गिरावट आई है।'

हम विभिन्न समुदायों द्वारा अनुभव की जाने वाली स्वास्थ्य असमानताओं और स्वास्थ्य मतभेदों के चौंका देने वाले पैमाने का निरीक्षण कर सकते हैं। हालांकि, हालांकि लक्षण स्पष्ट हैं, हमारे पास स्वस्थ जीवन प्रत्याशा में बड़े पैमाने पर अंतर को विशिष्ट तंत्र से जोड़ने के लिए एक सिद्धांत की कमी है।

एनएचएस के घोषित भेदभाव-विरोधी इरादे और स्वास्थ्य असमानताओं को कम करने के लिए खर्च की जा रही राशि को देखते हुए, यह पता लगाना अच्छा होगा कि क्या मतभेदों को असमानताओं के लिए बहुत छोटा माना जाता है, जो देखी गई असमानताओं के लिए एकत्रित हो सकते हैं।

मुझे संदेह है कि वंचित और संपन्न समुदायों के बीच प्रमुख असमानताएं वंचित समुदायों में उन लोगों द्वारा अनुभव की जाने वाली बहुत छोटी अतिरिक्त बाधाओं से बढ़ती हैं। इन अतिरिक्त बाधाओं के परिणामस्वरूप 'मुख्यधारा' एनएचएस उपयोगकर्ताओं की तुलना में अतिरिक्त जुड़ाव होता है। यह सिद्धांत एक उचित है लेकिन संख्याओं को सही तरीके से प्राप्त करना अभी भी कुछ रास्ता है।

इस लेख में मैं यह पता लगाता हूं कि क्या इस सिद्धांत को एक मॉडल में विकसित करना संभव है, जो हम पहले से ही जानते हैं और स्वास्थ्य असमानताओं के बारे में नहीं जानते हैं, और एक विशेषज्ञ रोगी के रूप में मेरा व्यक्तिगत अनुभव मुझे क्या बताता है।

क्या हम स्वास्थ्य असमानताओं का एक मॉडल बना सकते हैं? 

यहाँ मेरे पसंदीदा विचारकों में से एक, नोबेल पुरस्कार विजेता रिचर्ड फेनमैन, (ग्लेक 1992, 367) की एक कहानी है। फेनमैन सिद्धांत और डेटा के बारे में जानते थे, उन्होंने खुद नए सिद्धांत विकसित किए थे।  वह माया संस्कृति में भी रुचि रखते थे। यहाँ उसका माया दृष्टांत है।

एक दिन एक माया खगोलशास्त्री को एक नए सिद्धांत के साथ एक चैप द्वारा संपर्क किया जाता है। यह चैप खगोलशास्त्री से विशाल चट्टानों के बारे में बात करना शुरू कर देता है जो एक दूसरे से आकर्षित होते हैं और कभी-कभी एक दूसरे और एक केंद्रीय तारे के बीच परिक्रमा करते हैं जो उन्हें रोशन करते हैं। उनका मानना है कि यह ग्रहणों की व्याख्या कर सकता है।

खगोलशास्त्री संदेहपूर्ण लेकिन निष्पक्ष है और इसलिए वह नवप्रवर्तक को ग्रहण की भविष्यवाणी करने के लिए कहता है। बेशक, नए सिद्धांत के साथ चैप का कोई मौका नहीं है - बहुत सारे अज्ञात हैं। हालांकि, माया खगोलविद आसानी से ग्रहण की भविष्यवाणी कर सकते थे, इसलिए वह चैप को अपने रास्ते पर भेजता है।

यह दृष्टांत हमारे डेटा-समृद्ध युग में प्रतिबिंब है, खासकर जब अच्छे सिद्धांतों को खोजना मुश्किल होता है।

इसके विपरीत, यह प्रतिबिंबित करने योग्य है कि हमारे पास कितने खराब सिद्धांत हैं जहां उन्हें वापस करने के लिए बहुत सारी संख्याएं हैं। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य के सामाजिक निर्धारकों के बारे में लेखों में, अभाव की विशिष्ट श्रेणियों में असमानताओं के बोझ को विभाजित करने वाली तालिकाओं को खोजना मुश्किल नहीं है।  प्रतिशत कहां से आते हैं, यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है।

हालांकि फेनमैन ने उन सिद्धांतों के बीच अंतर की जांच करने के लिए कहानी की कल्पना की जो अनिवार्य रूप से लुक-अप टेबल थे और जो परीक्षण योग्य तंत्र पर आधारित थे, यह डेटा के बीच चुनाव को उजागर करता है जो सही परिणाम प्राप्त करता है लेकिन व्याख्यात्मक शक्ति और अच्छे सिद्धांत का अभाव है जिसमें उचित डेटा का अभाव है।

हम स्वास्थ्य असमानताओं के बारे में क्या जानते हैं?

अच्छी स्वास्थ्य सेवा दीर्घकालिक जुड़ाव और देखभाल की निरंतरता के बारे में है

हम जानते हैं कि अच्छा स्वास्थ्य उपचार के अलग-अलग एपिसोड के बारे में नहीं है, बल्कि दीर्घकालिक जुड़ाव और निरंतरता के बारे में है। तो, आइए हम उन रोगियों पर ध्यान केंद्रित करें जो एक परामर्श में उपस्थित होते हैं, जो शायद ही कभी निदान और / या उपचार के लिए एक ही यात्रा होगी, लेकिन इसमें शामिल हो सकते हैं, कहते हैं, 5 विज़िट: एक या अधिक जीपी परामर्श, आउट पेशेंट परामर्श, और एक प्रक्रिया और अनुवर्ती यात्रा।

स्वास्थ्य असमानताएं छूटी हुई नियुक्तियों की ओर ले जाती हैं

हम जानते हैं कि नियुक्तियां छूट जाती हैं (डीएनए - उपस्थित नहीं हुए) और जो लोग स्वास्थ्य असमानताओं का अनुभव करते हैं उनमें डीएनए दर अधिक होती है (एनएचएस 2023)।  यह दिखाना मुश्किल नहीं है कि भले ही किसी समुदाय के भाग लेने की संभावना थोड़ी कम हो, सभी 5 नियुक्तियों को करने की संभावना उल्लेखनीय रूप से गिरती है।

तालिका 1 में - एक बनाया उदाहरण - हमारे पास दो समुदाय हैं, एक जो 99% अपनी नियुक्तियों (केस ए) की संभावना है और एक जो 96.5% (केस बी) पर सिर्फ 2.5% कम संभावना है। तालिका 1 से पता चलता है कि हमारे उदाहरण में विज़िट अनुक्रम में अपॉइंटमेंट छूटने की संभावना 20 में लगभग 1 से 6 में लगभग 1 हो जाती है।

तालिका 1: यात्राओं के अनुक्रम को पूरा करने पर उपस्थिति में अपेक्षाकृत छोटे अंतर का प्रभाव

इसके अलावा, हम जानते हैं कि सिस्टम स्वाभाविक रूप से ऐसे मतभेदों को बढ़ाते हैं।  उदाहरण के लिए, सबसे धीमा चेकआउट, भले ही बाकी की तुलना में थोड़ा धीमा हो, प्रतीक्षा करने वाले दुकानदारों की लंबी कतार से बाहर खड़ा होगा।

जब तक हमारे पास डेटा नहीं होगा तब तक हमें क्या पता नहीं चलेगा?

तंत्र जो डीएनए को बढ़ाने वाली बाधाओं को बढ़ाते हैं

यदि मेरी परिकल्पना सही है, तो डेटा दिखाएगा कि ये बाधाएं मामूली या छोटे तंत्र हैं जो विशेष रूप से स्वास्थ्य असमानताओं को प्रभावित करती हैं। बढ़ी हुई बाधाएं लोगों को नियुक्तियों को पूरा करने से नहीं रोक रही हैं, बस उपस्थिति की संभावना कम कर रही हैं।

एक नियुक्ति लापता का पूरा प्रभाव

हाल ही में, मैंने एक नियुक्ति को फिर से बुक करने की कोशिश की और सिस्टम ने मुझे बताया कि अगर मैंने दो बार बुक किया, तो मैं अपनी नियुक्ति पूरी तरह से खो दूंगा। ऐसी नीतियां - और ऐसी कई हैं - निश्चित रूप से उन लोगों का पक्ष लेंगी जो हर बार लगभग हर नियुक्ति करते हैं, लेकिन क्या वे पर्याप्त हैं? इसलिए, हमें यह जानने की जरूरत है कि अगर नियुक्ति श्रृंखला टूट गई है, तो परिणाम क्या हैं? वैसे भी यात्राओं की ये श्रृंखलाएं कब तक व्यवहार में हैं?

एक महत्वपूर्ण नियुक्ति छूटने का पूरा प्रभाव

व्यक्तिगत दौरे अक्सर एक विशिष्ट बिंदु तक पहुंचने तक बहुत कम योगदान देते हैं जैसे कि निदान या उपचार की शुरुआत। महत्वपूर्ण सवाल यह है कि उन लोगों के साथ क्या होता है जो कभी भी उस महत्वपूर्ण बिंदु तक नहीं पहुंचते हैं?

इन मुद्दों को समझने से बहुत बड़ी स्वास्थ्य असमानताओं के लिए मामूली संख्या में मिस्ड नियुक्तियों को जोड़ने के लिए एक सिद्धांत बनाने में बहुत मदद मिलेगी।

जो मैं जानता हूं और आप नहीं भी कर सकते हैं

मैं आंशिक रूप से इस सिद्धांत से आकर्षित हूं क्योंकि मैं इन स्वास्थ्य असमानताओं में से एक समुदाय से संबंधित हूं। लगभग 60 वर्षों से मैं जन्मजात दीर्घकालिक स्थिति के कारण एनएचएस द्वारा प्रदान किए गए कृत्रिम अंगों पर चला हूं।

मैंने कभी भेदभाव की लहर महसूस नहीं की; काफी विपरीत, और लगभग हर व्यक्ति जिसके साथ मैंने सगाई की है, वह सहायक और सुखद रहा है। हालांकि, सिस्टम ने हमेशा सफल और पूर्ण जीवन का समर्थन नहीं किया है जिसका मैंने आनंद लिया है। अच्छे लोग, कठिन प्रणाली।

यहां दो उदाहरण दिए गए हैं।

एक ही उद्देश्य के लिए कई स्थान:

जब हम कुछ साल पहले घर चले गए, तो सिस्टम को मेरे कंकाल के ताजा स्कैन और छवियों की आवश्यकता थी, लेकिन जो नियुक्तियां हुईं वे एक से अधिक रेडियोलॉजी विभाग में थीं। मैं फोन करने में सक्षम था और किसी ने उन्हें एक यात्रा में एक साथ समूहीकृत किया। यह देखना मुश्किल नहीं है कि इस चुनौती का सामना करने वाले अन्य लोगों को छवियों का पूरा सेट कैसे नहीं मिला होगा।

खराब गुणवत्ता वाली नियुक्ति की जानकारी

एक विशेषज्ञ क्लिनिक के साथ नियुक्ति के लिए एक घंटे इंतजार करने के बाद और यह पता लगाने के बाद कि मुझे जो जानकारी मिली थी, वह वही थी जो लोगों को उम्मीद थी कि क्या हो रहा था, और मुझे अभी भी एक लंबा इंतजार था, मैंने बाद के दिन जल्द से जल्द स्लॉट के लिए फिर से बुक किया और अपनी दोपहर के भोजन की नियुक्ति करने के लिए समय पर छोड़ दिया।

इनमें से कोई भी विशेष रूप से असामान्य नहीं है, लेकिन दोनों नियुक्तियों को रखने की चुनौती को जोड़ते हैं। मेरा अनुमान है कि स्वास्थ्य के व्यापक निर्धारकों के नकारात्मक पक्ष का अनुभव करने वाले प्रत्येक समुदाय के लिए, कई छोटे कारक होंगे जो थोड़ी अधिक बाधाओं को जोड़ते हैं और अगली नियुक्ति करने की थोड़ी कम संभावना होती है।

इस कहानी से कुछ और है: मुझे अन्य लोगों की तुलना में अधिक नियुक्तियों में फिट होना चाहिए। यदि हम तालिका 1, केस सी, एक बहुत ही मामूली वृद्धि से हमारी तस्वीर के लिए एक अतिरिक्त यात्रा जोड़ते हैं, तो तालिका 2 हमें दिखाती है कि पूर्ण सेट को पूरा करने में विफलता 20 में प्रारंभिक 1 (केस ए) से 5 (केस सी) में लगभग 1 तक गिर जाती है।

तालिका 2: उपस्थिति में छोटे अंतर का प्रभाव और यात्राओं के अनुक्रम को पूरा करने पर एक अतिरिक्त यात्रा

मेरे अनुभव से एक अंतिम कारक यह है कि एनएचएस लगभग है, लेकिन काफी सार्वभौमिक देखभाल प्रदाता नहीं है, और प्रावधान में विराम का अक्सर असंगत प्रभाव पड़ता है जहां बाधाएं पहले से ही बढ़ जाती हैं।

मेरे मामले में, एनएचएस पैर प्रदान करता है, लेकिन बैसाखी नहीं।  यह जटिल है, लेकिन मूल रूप से यदि आपके पास कोहनी और हाथ हैं, तो शेल्फ बैसाखी उपलब्ध हैं; यदि आप नहीं करते हैं, तो कंधे के नीचे बैसाखी अब प्रदान नहीं की जाती है। फिर से, एनएचएस कर्मचारियों ने मुझे वैकल्पिक प्रदाताओं से जोड़ने में मदद की है, लेकिन यह अभी भी मेरे लिए बाधाएं उठाता है।

यह सब स्पष्टीकरण के माध्यम से है, शिकायत के माध्यम से नहीं। मैं भाग्यशाली हूं कि मैं कब और जहां रहता हूं, और जिन बाधाओं का मैंने सामना किया है, उन्होंने मुझे उस चीज से नहीं रखा है जो मैं सबसे अधिक महत्व देता हूं।

सारांश

हमने प्रमुख समुदायों में जुड़ाव के लिए वृद्धिशील बाधाओं और डीएनए के थोड़े उच्च स्तर के संदर्भ में स्वास्थ्य असमानताओं के एक व्याख्यात्मक मॉडल का पता लगाया है। यदि यह दृष्टिकोण सही है, तो सिस्टम स्वयं इन छोटे अंतरों को सूक्ष्म स्तर पर आबादी में गंभीर असमानताओं में बढ़ाने का कार्य करता है।

यह सरल मॉडल आंशिक रूप से आंकड़ों और सिस्टम के व्यवहार पर आधारित है, साथ ही दीर्घकालिक सेवा उपयोगकर्ता के रूप में 50 से अधिक वर्षों के अनुभव में व्यक्तिगत अंतर्दृष्टि की डिग्री के साथ।

बड़ा सवाल यह है कि क्या यह विचार डेटा की खोज को प्रेरित करेगा जिसके साथ एक पूर्ण सिद्धांत का निर्माण किया जा सके?

संदर्भ

ग्लेक, जेम्स। जीनियस: रिचर्ड फेनमैन और आधुनिक भौतिकी। लंदन: लिटिल, ब्राउन एंड कंपनी।

मर्मोट, माइकल। 2010. फेयर सोसाइटी, हेल्दी लाइव्स - द मर्मोट रिव्यू। https://www.instituteofhealthequity.org/resources-reports/fair-society-healthy-lives-the-marmot-review/fair-society-healthy-lives-full-report-pdf.pdf: स्वास्थ्य गुणवत्ता संस्थान।

मर्मोट, माइकल। 2020 "इंग्लैंड में स्वास्थ्य इक्विटी: मर्मोट समीक्षा 10 साल बाद। बीएमजे 368.

एनएचएस। 2023. आउट पेशेंट सेवाओं में कम करने (डीएनए) में भाग नहीं लिया। 15 अगस्त। 16 जनवरी, 2024 को एक्सेस किया गया। https://www.england.nhs.uk/long-read/reducing-did-not-attends-dnas-in-outpatient-services/।