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व्यवहार निर्धारक डेटा परिवार नियोजन एसबीसी कार्यक्रमों और नीतियों को कैसे सूचित कर सकता है?


ब्रेकथ्रू रिसर्च ने लीन डौघर्टी से पूछा निर्णायक अनुसंधान और फिल एंगलविक्ज़ के कार्रवाई के लिए प्रदर्शन की निगरानी (पीएमए) परिवार नियोजन सामाजिक और व्यवहार परिवर्तन (एसबीसी) कार्यक्रमों और नीतियों को सूचित करने के लिए व्यवहार निर्धारक डेटा एकत्र करने के महत्व को साझा करने के लिए।

व्यवहार निर्धारक डेटा क्या है?

व्यवहार निर्धारक वे कारक हैं जो स्वास्थ्य व्यवहार को प्रभावित या आकार देते हैं। परिवार नियोजन (एफपी) के संदर्भ में, कुछ प्रासंगिक व्यवहार निर्धारक इरादे (उदाहरण के लिए, एफपी विधि का उपयोग करने के लिए प्रेरणा) और व्यवहार (विधि के साथ संतुष्टि) शामिल करें।

व्यवहार निर्धारक डेटा क्यों एकत्रित करें?

व्यवहार निर्धारक डेटा का एक लाभ बेहतर स्वास्थ्य संकेतकों और व्यवहारों के मार्ग को रोशन करने की क्षमता है। गर्भनिरोधक उपयोग और किसी विशेष संदर्भ में परिवर्तन सहित व्यवहार की भविष्यवाणी करने वाले कारकों पर जानकारी एकत्र करने में, कार्यक्रम और नीतियां एफपी पहुंच और तेज का बेहतर समर्थन कर सकती हैं। व्यवहार निर्धारक डेटा कार्यक्रमों और नीतियों से लेकर एफपी तेज और निरंतरता तक के सूक्ष्म मार्गों को प्रकट कर सकता है। यह हमें यह समझने में भी मदद कर सकता है कि एक हस्तक्षेप इरादे के अनुसार काम क्यों नहीं कर पाया।

व्यवहार निर्धारक डेटा पर बढ़ता ध्यान वैश्विक परिवार नियोजन परिदृश्य में व्यापक बदलाव को दर्शाता है। पहले, कई दाताओं, कार्यान्वयनकर्ताओं और सरकारों ने माना था कि उचित शिक्षा, जागरूकता और आपूर्ति के साथ, गर्भ निरोधकों का उपयोग स्वाभाविक रूप से बढ़ेगा। जबकि ये महत्वपूर्ण सक्षम कारक बने हुए हैं, यह स्पष्ट हो गया है कि विभिन्न प्रकार के अन्य व्यवहार निर्धारकों पर डेटा, जैसे आत्म प्रभावकारिता गर्भनिरोधक उपयोग के पैटर्न और परिवर्तनों को बेहतर ढंग से समझने के लिए ग्रामीण क्षेत्रों में या उच्च जन्म दर वाले समुदाय में सांस्कृतिक मानदंडों की आवश्यकता है।

पीएमए का दृष्टिकोण समय के साथ-साथ वैश्विक एफपी लक्ष्यों (जैसे, आधुनिक गर्भनिरोधक प्रसार दर) को ट्रैक करने से लेकर राष्ट्रीय और उप-राष्ट्रीय उपयोग के लिए व्यवहार निर्धारक डेटा एकत्र करने तक विकसित हुआ है।

"इन आंकड़ों को एकत्रित करना एक शोध परिप्रेक्ष्य से महत्वपूर्ण है, जिसमें यह सरकारों को परिवार नियोजन नीतियों और कार्यक्रमों को आकार देने के लिए अधिक प्रभावी ढंग से सूचित करता है। हम उन सरकारों के साथ एक मजबूत संबंध बनाने का प्रयास करते हैं जो उन क्षेत्रों में कार्यक्रम लागू कर रहे हैं जहां हम डेटा एकत्र कर रहे हैं।"

फिल एंगलविक्ज़

फिर भी, व्यवहार निर्धारक डेटा नियमित रूप से एकत्र नहीं किया जाता है और न ही प्रोग्रामिंग और नीति निर्माण में उपयोग के लिए उपलब्ध होता है। उदाहरण के लिए, ए सफलता अनुसंधान के नेतृत्व वाली समीक्षा फ्रैंकोफोन पश्चिम अफ्रीका में कार्यक्रमों की एक विस्तृत श्रृंखला में उपयोग किए गए 1,500 से अधिक एफपी संकेतकों में पाया गया कि व्यवहारिक निर्धारकों जैसे व्यवहार, आत्म-प्रभावकारिता और सामाजिक मानदंडों को मापने वाले मध्यवर्ती संकेतकों का व्यापक रूप से प्रतिनिधित्व नहीं किया गया था। वास्तव में, 1,500 से अधिक संकेतकों की समीक्षा की गई, केवल 121 मध्यवर्ती स्तर के व्यवहार निर्धारक थे, और उनमें से अधिकांश ज्ञान और जागरूकता पर केंद्रित थे।

व्यवहार निर्धारक डेटा (और स्केल पर) कैसे एकत्रित करें?

व्यवहार निर्धारक डेटा एकत्र करना परिवर्तन के एक मजबूत सिद्धांत से शुरू होता है, क्योंकि पहले उन कारकों की पहचान करना महत्वपूर्ण है जो गर्भनिरोधक उपयोग को प्रभावित कर सकते हैं। परिवर्तन के सिद्धांत में सामुदायिक संदर्भ, महिला सशक्तिकरण, प्रजनन स्वास्थ्य के इरादे और पर्यावरण की आपूर्ति जैसे तत्वों पर विचार किया जाना चाहिए। यह देखते हुए कि किशोरों और वयस्कों के बीच गर्भनिरोधक का उपयोग भी बहुत भिन्न होता है, यह विचार करना महत्वपूर्ण है कि व्यवहार संबंधी निर्धारक उम्र के साथ-साथ सेक्स और जातीयता जैसी अन्य विशेषताओं से कैसे भिन्न हो सकते हैं।

निर्माणात्मक शोध रुचि के समुदाय के लिए एक निर्धारक के महत्वपूर्ण पहलुओं की पहचान करके डेटा संग्रह को सूचित करने में मदद कर सकता है। यह एक प्रश्न से शुरू करने जितना आसान हो सकता है, जैसे "ग्रामीण बुर्किना फासो में समुदायों के लिए 'देखभाल की गुणवत्ता' वास्तव में क्या मायने रखती है?" या इसमें एक बहुआयामी शब्द को खोलना शामिल हो सकता है जैसे सशक्तिकरण, जिसमें आर्थिक, यौन और प्रजनन स्वास्थ्य सशक्तिकरण के तत्व शामिल हैं। यह समझना महत्वपूर्ण है कि प्रत्येक निर्धारक का एक विशेष सामाजिक, राजनीतिक और सांस्कृतिक संदर्भ में क्या अर्थ है। हाथ में उस जानकारी के साथ, मात्रात्मक सर्वेक्षणों के भीतर अध्ययन प्रश्नों की पहचान की जा सकती है और उन्हें मान्य किया जा सकता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे इच्छित अवधारणाओं को मज़बूती से पकड़ते हैं।

व्यवहार निर्धारक डेटा एकत्र करने की चुनौतियाँ

उपयोगकर्ता अनुभव को केंद्रित करते हुए व्यवहार निर्धारक डेटा एकत्र करने के लिए कठोर परीक्षण प्रश्नों की आवश्यकता होती है।

"हमारी सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक उत्तरदाताओं पर अत्यधिक बोझ डाले बिना गर्भनिरोधक व्यवहार को आकार देने वाले प्रमुख तत्वों को प्रभावी ढंग से पकड़ना है। यह हमेशा आसान नहीं होता है।"

लीन डौघर्टी

फिर से, सशक्तिकरण का उदाहरण दिमाग में आता है। जबकि एफपी उपयोग के एक व्यवहार निर्धारक के रूप में आर्थिक सशक्तिकरण की केंद्रीयता की बढ़ती मान्यता है, कम प्रारंभिक शोध है, और इसके विभिन्न पहलुओं को मापने के तरीके पर कम सहमति है, जिसमें कितने सर्वेक्षण प्रश्न एक बहुआयामी अवधारणा के मजबूत माप की आवश्यकता है .

ऐतिहासिक आपूर्ति-पक्ष के परिप्रेक्ष्य पर काबू पाने में एक और चुनौती, जिसने विशेष रूप से फ्रैंकोफोन पश्चिम अफ्रीका क्षेत्र में परिवार नियोजन निवेशों पर हावी है, व्यवहार निर्धारक डेटा की ऐतिहासिक कमी है। बड़े घरेलू सर्वेक्षण मांग-पक्ष कारकों को प्रदर्शित करने वाले डेटा के मजबूत मॉड्यूल एकत्र नहीं करते हैं, जिसमें व्यवहार निर्धारक शामिल होते हैं, और यह आशा की जाती है कि अधिक सर्वेक्षण नियमित सर्वेक्षणों में एकीकृत करने के लिए मान्य पैमाने और प्रश्न प्रदान करने वाले मॉड्यूल विकसित करने पर विचार करेंगे।

इस बिंदु पर, अधिकांश व्यवहार निर्धारक डेटा संग्रह अभी भी उप-राष्ट्रीय स्तर पर हो रहा है। लेकिन पीएमए उन कुछ परियोजनाओं में शामिल है जो बड़े पैमाने पर व्यवहार संबंधी निर्धारक डेटा एकत्र करती हैं, आठ देशों (केन्या, बुर्किना फासो, नाइजीरिया, डेमोक्रेटिक रिपब्लिक ऑफ कांगो, नाइजर, युगांडा, भारत और कोटे डी') में समय के साथ महिलाओं का पालन करने के लिए एक अनुदैर्ध्य पैनल डिजाइन का उपयोग करती हैं। आइवरी). इनमें सामाजिक मानदंडों जैसे व्यवहार संबंधी निर्धारकों की एक श्रृंखला शामिल है; आर्थिक, प्रजनन और गर्भनिरोधक सशक्तिकरण; और गर्भनिरोधक और उर्वरता के इरादे।

व्यवहार निर्धारक डेटा एसबीसी कार्यक्रमों को कैसे सूचित कर सकता है?

डौघर्टी इस बात का उदाहरण देता है कि कैसे व्यवहार निर्धारक डेटा धारणाओं और गलत धारणाओं को खत्म कर सकता है। ब्रेकथ्रू रिसर्च ने नाइजर में नए व्यवहार निर्धारक डेटा संग्रह का संचालन किया है, जहां विशेष रूप से ग्रामीण क्षेत्रों में परिवार नियोजन के उपयोग पर बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह की कमी रही है। "जब हमने नया व्यवहार निर्धारक डेटा प्रस्तुत किया, तो यह स्पष्ट हो गया कि संदर्भ के बारे में लोगों ने जो अनुमान लगाया था वह गलत था। वह बताती हैं कि 'पॉलीगैमिस्ट पावर डायनेमिक्स' को उबालने की तुलना में यह अधिक जटिल था। "और डेटा के भीतर सकारात्मक व्यवहार स्वास्थ्य निर्धारकों के साथ युवा, शिक्षित महिलाओं का एक समूह था, यहां तक कि एक संदर्भ में भी जहां प्रोग्रामेटिक फोकस आम तौर पर बाल विवाह और गर्भावस्था में देरी पर होता है। घरेलू सर्वेक्षण डेटा के अभाव में, लोगों ने सामान्यीकरण किया है या यह समझाने के लिए उपाख्यानों का उपयोग किया है कि वे जिस तरह से हैं, वे परिवार नियोजन कार्यक्रमों की प्रभावकारिता को कम कर सकते हैं।

स्व-इंजेक्शन कार्यक्रम एक महत्वपूर्ण एफपी क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करते हैं जो व्यवहार निर्धारक डेटा द्वारा सूचित किया जाना है। जबकि यह अनुरूप दाता निवेश के साथ एक आशाजनक तरीका है, हाल के आंकड़ों से संकेत मिलता है कि अनुमानों को उपयोग के साथ उपलब्धता के बराबर बनाया जा रहा है। पीएमए ने हाल ही में स्वयं या प्रदाता प्रशासन के लिए उपयोगकर्ताओं की वरीयता के आसपास के सभी भागीदार देशों में डेटा एकत्र किया। अधिकांश लोगों ने प्रदाता प्रशासन के लिए वरीयता का संकेत दिया, संभावित रूप से अंतर्निहित वितरण पैटर्न के कारण। एंगलविक्ज़ के अनुसार, "इन आंकड़ों से संकेत मिलता है कि कम से कम, हमें इस वरीयता की जांच करने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है यदि हम दाताओं की इच्छा के स्तर पर प्रदर्शन करने वाले स्व-इंजेक्शन कार्यक्रमों को लागू करना चाहते हैं। यहां, व्यवहार निर्धारक डेटा इंजेक्शन के इरादे और वरीयताओं को देखकर इन महत्वपूर्ण रोलआउट को सार्थक रूप से सूचित कर सकता है।

आशा करना

उम्मीद है कि अधिक बड़े पैमाने पर सर्वेक्षण सार्वजनिक उपयोग के लिए व्यवहार निर्धारक डेटा के मॉड्यूल स्थापित करेंगे। डौघर्टी का सुझाव है कि इसके साथ राष्ट्रीय और उप-राष्ट्रीय स्तरों पर डेटा उपयोग के लिए क्षमता निर्माण किया जाना चाहिए। एंगलविक्ज़ सहमत हैं: "यह सुनिश्चित करने के लिए कि डेटा का उपयोग उन देशों में किया जाता है जहां हम काम करते हैं, हमें अपने सर्वेक्षणों की सामग्री को सूचित करने के लिए जानबूझकर सरकार के साथ एकीकृत होना चाहिए। सर्वेक्षण डिजाइन की शुरुआत में सरकारों और कार्यक्रमों को लाने से, यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि एक बार एकत्र किए गए डेटा का उपयोग किया जाएगा, जो हमारा लक्ष्य है।

वह कहते हैं, "परिवार नियोजन को मापन नवाचार की भी आवश्यकता है।" कुछ अवधारणाएँ उभर रही हैं, लेकिन अभी तक व्यापक रूप से मापी नहीं गई हैं, जिनमें उर्वरता वरीयताओं से संबंधित अस्पष्टता और गर्भावस्था के कथित जोखिम शामिल हैं। उनका तर्क है कि व्यवहार निर्धारक डेटा के आसपास बहुत सारे संभावित नवाचार हैं।

और अंत में, डेटा इक्विटी का अधिक मूलभूत मुद्दा है। नाइजर के व्यवहार निर्धारक डेटा को याद करते हुए, डौघर्टी दर्शाता है: "कुछ स्थानों पर, देश डेटा में समृद्ध हैं, और अन्य में, इतनी कम उपलब्धता लेकिन उच्च रुचि और आवश्यकता है। यह एक प्रमुख मुद्दा है जिसे संबोधित करने की आवश्यकता है और व्यवहार निर्धारक डेटा एकत्र करना उन अंतरालों को भरने के लिए महत्वपूर्ण होगा।

के बारे में

ब्रेकथ्रू रिसर्च यूएसएड की प्रमुख एसबीसी वैश्विक अनुसंधान और मूल्यांकन परियोजना है। यह दुनिया भर में स्वास्थ्य और विकास कार्यक्रमों में सुधार के लिए अत्याधुनिक अनुसंधान और मूल्यांकन और साक्ष्य-आधारित समाधानों को बढ़ावा देकर SBC को उत्प्रेरित करता है। ब्रेकथ्रू रिसर्च एवेनियर हेल्थ, आईडिया42, जॉर्जटाउन यूनिवर्सिटी में इंस्टीट्यूट फॉर रिप्रोडक्टिव हेल्थ, पॉपुलेशन रेफरेंस ब्यूरो और तुलाने यूनिवर्सिटी की साझेदारी में पॉपुलेशन काउंसिल के नेतृत्व में एक कंसोर्टियम है।

कार्य निष्पादन निगरानी (पीएमए) परियोजना परिवार नियोजन कार्यक्रमों को निर्देशित करने के लिए डेटा क्रांति को बढ़ावा दे रही है। पीएमए सर्वेक्षण विभिन्न प्रकार के परिवार नियोजन विषयों पर कार्रवाई योग्य डेटा एकत्र करते हैं जो राष्ट्रीय और उप-राष्ट्रीय स्तरों पर नीतियों को सूचित करते हैं। पीएमए की समग्र दिशा और समर्थन इसके द्वारा प्रदान किया जाता है जनसंख्या और प्रजनन स्वास्थ्य के लिए बिल एंड मेलिंडा गेट्स संस्थान पर जॉन्स हॉपकिन्स ब्लूमबर्ग स्कूल ऑफ पब्लिक हेल्थ, तथा झपीगो, प्रत्येक परियोजना देश में राष्ट्रीय भागीदारों के सहयोग से। पीएमए द्वारा वित्त पोषित है बिल एंड मेलिंडा गेट्स फाउंडेशन.

प्रासंगिक संसाधन

लीन डौघर्टी

वरिष्ठ कार्यान्वयन विज्ञान सलाहकार, ब्रेकथ्रू रिसर्च

सुश्री डौघर्टी एक सार्वजनिक स्वास्थ्य विशेषज्ञ हैं, जिन्हें अनुसंधान, प्रबंधन और तकनीकी सहायता में 20 से अधिक वर्षों का अनुभव है। सुश्री डौघर्टी का शोध सार्वजनिक स्वास्थ्य उत्पादों और सेवाओं के लिए मांग निर्माण रणनीतियों को सूचित करने और उप-सहारा अफ्रीका में सामाजिक और व्यवहार परिवर्तन दृष्टिकोणों की निगरानी और मूल्यांकन पर केंद्रित है। वह ब्रेकथ्रू रिसर्च के लिए वरिष्ठ कार्यान्वयन विज्ञान सलाहकार हैं, जो बेहतर स्वास्थ्य और विकास परिणामों के लिए एसबीसी प्रोग्रामिंग को मजबूत करने के लिए सबूत पैदा करने और इसके उपयोग को बढ़ावा देने पर केंद्रित एक वैश्विक पहल है।

फिल एंगलविक्ज़

प्रधान अन्वेषक, कार्रवाई के लिए प्रदर्शन निगरानी

फिल एंगलविक्ज़ जॉन्स हॉपकिन्स विश्वविद्यालय में बिल एंड मेलिंडा गेट्स इंस्टीट्यूट फॉर पॉपुलेशन एंड रिप्रोडक्टिव हेल्थ में एक्शन के लिए प्रदर्शन निगरानी (पीएमए) के प्रधान अन्वेषक हैं। वह समग्र रणनीतिक दिशा प्रदान करता है और सर्वेक्षण संचालन, डेटा प्रबंधन और विश्लेषण सहित परियोजना के तकनीकी पहलुओं की देखरेख करता है। डॉ. एंग्लेविक्ज़ पीएमए अनुसंधान कार्यक्रम के विकास और कार्यान्वयन का नेतृत्व करते हैं, जिसमें देश के भागीदारों के साथ घनिष्ठ सहयोग में अनुसंधान प्रश्नों का सृजन और प्राथमिकता शामिल है; प्रश्नावली और संकेतक विकास पर मार्गदर्शन प्रदान करना; और सर्वेक्षण डिजाइन, अनुसंधान और विश्लेषण में भागीदारों को तकनीकी क्षमता विकास प्रदान करना। डॉ. एंगलविक्ज़ जॉन्स हॉपकिंस ब्लूमबर्ग स्कूल ऑफ़ पब्लिक हेल्थ में जनसंख्या, परिवार और प्रजनन स्वास्थ्य विभाग में एसोसिएट प्रोफेसर भी हैं।