बोझ अनुमान के तरीके

बोझ अनुमान के तरीके वे विश्लेषणात्मक प्रक्रियाएँ हैं जिनका उपयोग अपूर्ण और असमान प्राथमिक डेटा को विभिन्न आबादी में रोग के बोझ के तुलनीय अनुमानों में बदलने के लिए किया जाता है। इनमें यह शामिल है कि मौतों को कारणों से कैसे जोड़ा जाता है, गैर-घातक स्वास्थ्य हानि का मॉडल कैसे बनाया जाता है, अनिश्चितता को कैसे संभाला जाता है, और आंकड़ों को देशों और समय के साथ तुलनीय कैसे बनाया जाता है।

Definition

बोझ अनुमान के तरीके सांख्यिकीय और मॉडलिंग तकनीकें हैं जो मृत्यु दर डेटा, प्रसार सर्वेक्षण, रजिस्ट्रियां और अन्य स्रोतों को मिलाकर रोग के बोझ के आंतरिक रूप से सुसंगत, तुलनीय अनुमान उत्पन्न करती हैं, जिन्हें आमतौर पर मौतों, जीवन के खोए हुए वर्षों, विकलांगता के साथ बिताए गए वर्षों, या DALYs में व्यक्त किया जाता है।

Scope

यह प्रविष्टि बोझ अनुमान के मूलभूत तत्वों को कवर करती है: मृत्यु के कारण का निर्धारण और अस्पष्ट कारणों का पुनर्वितरण, प्रसार और विकलांगता का मॉडलिंग, तुलनात्मक जोखिम मूल्यांकन, और अनिश्चितता का प्रसार। यह इन्हें जनसंख्या स्वास्थ्य मेट्रिक्स में पद्धतिगत विषयों के रूप में मानता है, न कि नैदानिक अभ्यास के लिए निर्देशों के रूप में।

Core questions

• जब प्रमाणन अपूर्ण या अस्पष्ट हो तो मौतों को कारणों से कैसे जोड़ा जाता है?
• जहां प्रत्यक्ष माप विरल हो, वहां गैर-घातक स्वास्थ्य हानि का अनुमान कैसे लगाया जाता है?
• अनुमानों को आंतरिक रूप से सुसंगत और आबादी में तुलनीय कैसे बनाया जाता है?
• अनिश्चितता को कैसे मापा और रिपोर्ट किया जाता है?

Key concepts

• मृत्यु के कारण का निर्धारण और कचरा-कोड पुनर्वितरण
• मौखिक शव परीक्षण
• प्रसार और घटना मॉडलिंग
• तुलनात्मक जोखिम मूल्यांकन
• आंतरिक संगति और सहसंयोजक-आधारित अनुमान
• अनिश्चितता अंतराल

Mechanisms

अनुमान मृत्यु दर से शुरू होता है: दर्ज की गई मौतों को एक कारण सूची में मैप किया जाता है, और अस्पष्ट या अविश्वसनीय (कचरा) कोडों को सौंपी गई मौतों को एल्गोरिदम का उपयोग करके संभावित अंतर्निहित कारणों में पुनर्वितरित किया जाता है। जहां महत्वपूर्ण पंजीकरण कमजोर है, वहां मौखिक शव परीक्षण और सहसंयोजकों के साथ मॉडल किए गए संबंध अंतराल को भरते हैं। गैर-घातक बोझ का अनुमान प्रसार और घटना डेटा को एकत्रित करके, केस परिभाषा और अध्ययन की गुणवत्ता के लिए समायोजित करके, और विकलांगता भार लागू करके लगाया जाता है। तुलनात्मक जोखिम मूल्यांकन तब जोखिम-परिणाम संबंधों के साथ जोखिम वितरण को मिलाकर परिवर्तनीय जोखिमों के लिए बोझ के हिस्से को जिम्मेदार ठहराता है। पूरे अनुमानों को आंतरिक संगति (उदाहरण के लिए घटना, प्रसार और मृत्यु दर के बीच) के लिए बाधित किया जाता है और अनिश्चितता अंतराल के साथ रिपोर्ट किया जाता है जो डेटा की कमी और मॉडल धारणाओं को दर्शाते हैं।

Clinical relevance

ये तरीके बोझ के आंकड़ों को निर्धारित करते हैं जो बताते हैं कि स्वास्थ्य हानि कारणों और क्षेत्रों में कैसे वितरित होती है, जो प्रकाशित अनुमानों की व्याख्या के लिए संदर्भ प्रदान करता है। वे जनसंख्या स्तर पर काम करते हैं और व्यक्तिगत निदान या उपचार में उनकी कोई भूमिका नहीं होती है।

Epidemiology

इन तरीकों का उदाहरण ग्लोबल बर्डन ऑफ डिजीज अध्ययनों द्वारा दिया गया है, जो उन्हें 200 से अधिक देशों और क्षेत्रों में सैकड़ों कारणों पर लागू करते हैं, जिससे तुलनीय अनुमान उत्पन्न होते हैं, भले ही प्राथमिक डेटा अपूर्ण हो।

Evidence & guidelines

पद्धतिगत मानकों को द लैंसेट में प्रकाशित ग्लोबल बर्डन ऑफ डिजीज के व्यवस्थित विश्लेषणों में और मृत्यु के कारण के पुनर्वितरण का वर्णन करने वाले समर्पित पद्धति पत्रों में प्रलेखित किया गया है; ये क्षेत्र के वास्तविक सम्मेलनों के रूप में कार्य करते हैं।

History

व्यवस्थित बोझ अनुमान 1990 के दशक में पहले ग्लोबल बर्डन ऑफ डिजीज अध्ययन द्वारा स्थापित किया गया था, जिसने घातक और गैर-घातक डेटा के संयोजन के लिए सम्मेलनों को निर्धारित किया था। बाद के दौरों ने मृत्यु के कारण के पुनर्वितरण, विकलांगता मॉडलिंग और अनिश्चितता मात्रा का परिष्कृत किया, जिससे बोझ अनुमान एक लगातार संशोधित पद्धतिगत उद्यम बन गया।

Debates

मॉडलिंग विकल्प अनुमानों को कितना प्रभावित करते हैं?

जहां प्राथमिक डेटा विरल होता है, बोझ के आंकड़े सहसंयोजकों, पुनर्वितरण एल्गोरिदम और मॉडल संरचना पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं; मॉडल किए गए अनुमानों पर कितना भरोसा किया जाना चाहिए, और धारणाओं को कितनी पारदर्शिता से रिपोर्ट किया जाता है, यह विवाद का एक आवर्ती बिंदु है।

Key figures

• Christopher Murray
• Alan Lopez
• Theo Vos
• Mohsen Naghavi

Seminal works

• murray-1997-mortality
• naghavi-2010-algorithms
• murray-2012-dalys

Frequently asked questions

बोझ के अनुमानों में अनिश्चितता अंतराल क्यों होते हैं?

क्योंकि दुनिया के अधिकांश हिस्सों में पूर्ण डेटा की कमी है, अनुमान मॉडल और अपूर्ण स्रोतों से बनाए जाते हैं, और अनिश्चितता अंतराल यह व्यक्त करते हैं कि उस कमी और उपयोग की गई धारणाओं को देखते हुए आंकड़े कितने भिन्न हो सकते हैं।

कचरा-कोड पुनर्वितरण क्या है?

यह अस्पष्ट या अविश्वसनीय कारणों से प्रमाणित मौतों को अधिक सार्थक अंतर्निहित कारणों में फिर से सौंपने की प्रक्रिया है, ताकि खराब मृत्यु प्रमाणन से कारण-विशिष्ट बोझ विकृत न हो।