व्यवहार निर्धारक डेटाले परिवार नियोजन SBC कार्यक्रमहरू र नीतिहरूलाई कसरी सूचित गर्न सक्छ?

व्यवहार निर्धारक डाटा के हो?

व्यवहार निर्धारकहरू स्वास्थ्य व्यवहारलाई प्रभाव पार्ने वा आकार दिने कारकहरू हुन्। परिवार नियोजन (FP) को सन्दर्भमा, केहि सान्दर्भिक व्यवहार निर्धारकहरू इरादाहरू (उदाहरणका लागि, FP विधि प्रयोग गर्नको लागि प्रेरणा) र मनोवृत्ति (विधिसँग सन्तुष्टि) समावेश गर्नुहोस्।

किन व्यवहार निर्धारक डाटा सङ्कलन?

व्यवहार निर्धारक डेटा को एक लाभ सुधारिएको स्वास्थ्य सूचकहरु र व्यवहार को मार्ग उज्यालो गर्न को लागी यसको क्षमता हो। गर्भनिरोधक प्रयोग र विशेष सन्दर्भमा परिवर्तन लगायत व्यवहारको भविष्यवाणी गर्ने कारकहरूको जानकारी सङ्कलन गर्दा, कार्यक्रम र नीतिहरूले FP पहुँच र अपटेकलाई अझ राम्रोसँग समर्थन गर्न सक्छन्। व्यवहार निर्धारक डेटाले कार्यक्रम र नीतिहरूबाट FP अपटेक र निरन्तरतासम्मको सूक्ष्म मार्गहरू प्रकट गर्न सक्छ। यसले हामीलाई किन हस्तक्षेपले उद्देश्य अनुसार काम गरेन भनेर बुझ्न पनि मद्दत गर्न सक्छ।

व्यवहारिक निर्धारक डेटामा बढ्दो ध्यानले विश्वव्यापी परिवार नियोजन परिदृश्यमा व्यापक परिवर्तनहरू प्रतिबिम्बित गर्दछ। पहिले, धेरै दाताहरू, कार्यान्वयनकर्ताहरू, र सरकारहरूले उपयुक्त शिक्षा, जागरूकता र आपूर्ति संग, गर्भनिरोधक ग्रहण स्वाभाविक रूपमा बढ्ने अनुमान गरे। जबकि यी महत्त्वपूर्ण सक्षम कारकहरू रहन्छन्, यो स्पष्ट भएको छ कि विभिन्न अन्य व्यवहार निर्धारकहरूमा डेटा, जस्तै आत्म-प्रभावकारिता ग्रामीण क्षेत्रहरूमा वा उच्च जन्मदर भएको समुदायमा सांस्कृतिक मानदण्डहरू, गर्भनिरोधक प्रयोगको ढाँचा र परिवर्तनहरू राम्रोसँग बुझ्न आवश्यक छ।

PMA को दृष्टिकोणले विश्वव्यापी FP लक्ष्यहरू (जस्तै, आधुनिक गर्भनिरोधक प्रचलन दर) को ट्र्याकिङबाट पनि राष्ट्रिय र उप-राष्ट्रिय प्रयोगको लागि व्यवहार निर्धारक डेटा सङ्कलन गर्न समयको साथ विकसित भएको छ।

यद्यपि, व्यवहार निर्धारक डेटा नियमित रूपमा सङ्कलन गरिएको छैन वा प्रोग्रामिङ र नीति निर्माणमा प्रयोगको लागि उपलब्ध छैन। उदाहरणका लागि, ए सफलता RESEARCH नेतृत्वको समीक्षा फ्रान्कोफोन पश्चिम अफ्रिकाका कार्यक्रमहरूको विस्तृत श्रृंखलामा प्रयोग गरिएका 1,500 भन्दा बढी FP सूचकहरूले मनोवृत्ति, आत्म-प्रभावकारिता, र सामाजिक मानदण्डहरू जस्ता व्यवहारिक निर्धारकहरू मापन गर्ने मध्यवर्ती संकेतकहरू व्यापक रूपमा प्रतिनिधित्व नभएको फेला पारे। वास्तवमा, समीक्षा गरिएका 1,500 भन्दा बढी सूचकहरू मध्ये, केवल 121 मध्यवर्ती-स्तर व्यवहार निर्धारकहरू थिए, र ती मध्ये, बहुमत ज्ञान र जागरूकतामा केन्द्रित थिए।

व्यवहार निर्धारक डाटा (र स्केलमा) कसरी सङ्कलन गर्ने?

व्यवहारिक निर्धारक डेटा सङ्कलन परिवर्तनको बलियो सिद्धान्तबाट सुरु हुन्छ, किनकि यो गर्भनिरोधक प्रयोगलाई प्रभाव पार्न सक्ने कारकहरू पहिचान गर्न महत्त्वपूर्ण छ। परिवर्तनको सिद्धान्तले सामुदायिक सन्दर्भ, महिला सशक्तिकरण, प्रजनन स्वास्थ्य उद्देश्य र आपूर्ति वातावरण जस्ता तत्वहरूलाई विचार गर्नुपर्छ। गर्भनिरोधक प्रयोग पनि किशोर र वयस्कहरू बीच धेरै भिन्न हुन्छ, यो विचार गर्न महत्त्वपूर्ण छ कि कसरी व्यवहार निर्धारकहरू उमेर अनुसार फरक हुन सक्छ, साथै अन्य विशेषताहरू जस्तै लिंग र जातीयता।

प्रारम्भिक अनुसन्धानले चासोको समुदायमा निर्धारकको महत्त्वपूर्ण पक्षहरू पहिचान गरेर डेटा सङ्कलनलाई सूचित गर्न मद्दत गर्न सक्छ। यो एउटै प्रश्नबाट सुरु गर्नु जत्तिकै सरल हुन सक्छ, जस्तै "ग्रामीण बुर्किना फासोका समुदायहरूलाई 'हेरचाहको गुणस्तर' भनेको के हो?" वा यसले बहुमुखी शब्दहरू जस्तै अनप्याक गर्न समावेश गर्न सक्छ सशक्तिकरण, जसमा आर्थिक, यौन र प्रजनन स्वास्थ्य सशक्तिकरणका तत्वहरू समावेश छन्। विशेष सामाजिक, राजनीतिक र सांस्कृतिक सन्दर्भमा प्रत्येक निर्धारकको अर्थ के हो भनेर बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ। हातमा त्यो जानकारीको साथ, अध्ययन प्रश्नहरू पहिचान गर्न सकिन्छ र मात्रात्मक सर्वेक्षणहरू भित्र प्रमाणित गर्न सकिन्छ कि उनीहरूले अभिप्रेत अवधारणाहरू विश्वसनीय रूपमा कब्जा गर्छन्।

व्यवहार निर्धारक डाटा सङ्कलन संग चुनौतीहरू

व्यवहारिक निर्धारक डेटा सङ्कलन गर्न अझै पनि प्रयोगकर्ता अनुभव केन्द्रित गर्दा प्रश्नहरूको कडा परीक्षण आवश्यक छ।

फेरि, सशक्तिकरणको उदाहरण दिमागमा आउँछ। FP प्रयोगको व्यवहारिक निर्धारकको रूपमा आर्थिक सशक्तिकरणको केन्द्रियताको बढ्दो मान्यता छ, त्यहाँ कम रचनात्मक अनुसन्धान छ, र यसको विभिन्न पक्षहरू कसरी मापन गर्ने भन्नेमा कम सहमति छ, जसमा कति सर्वेक्षण प्रश्नहरू समावेश छन् बहुपक्षीय अवधारणाको बलियो मापन आवश्यक छ। ।

विशेष गरी फ्रान्कोफोन पश्चिम अफ्रिका क्षेत्रमा पारिवारिक योजना लगानीमा प्रभुत्व जमाउने ऐतिहासिक आपूर्ति-पक्ष परिप्रेक्ष्यलाई पार गर्ने अर्को चुनौती व्यवहार निर्धारण गर्ने डेटाको ऐतिहासिक अभाव हो। ठूला घरपरिवार सर्वेक्षणहरूले व्यवहारिक निर्धारकहरू समावेश गर्ने माग-साइड कारकहरू प्रदर्शन गर्ने डेटाको बलियो मोड्युलहरू सङ्कलन गर्दैनन्, र यो आशा गरिएको छ कि थप सर्वेक्षणहरूले नियमित सर्वेक्षणहरूमा एकीकृत गर्न मान्य स्केलहरू र प्रश्नहरू प्रदान गर्ने मोड्युलहरू विकास गर्ने विचार गर्नेछन्।

यस बिन्दुमा, अधिकांश व्यवहार निर्धारक डाटा संग्रह अझै पनि उप-राष्ट्रिय स्तरमा भइरहेको छ। तर PMA थोरै परियोजनाहरू मध्ये एक हो जसमा आठ देशहरू (केन्या, बुर्किना फासो, नाइजेरिया, प्रजातान्त्रिक गणतन्त्र कङ्गो, नाइजर, युगान्डा, भारत, र कोटे डी'का महिलाहरूलाई समयसँगै पछ्याउन अनुदैर्ध्य प्यानल डिजाइन प्रयोग गरी स्केलमा व्यवहार निर्धारण गर्ने डेटा सङ्कलन गरिएको छ। Ivoire)। यसमा सामाजिक मानदण्डहरू जस्ता व्यवहारात्मक निर्धारकहरूको दायरा समावेश छ; आर्थिक, प्रजनन, र गर्भनिरोधक सशक्तिकरण; र गर्भनिरोधक र प्रजनन उद्देश्यहरू।

व्यवहार निर्धारक डाटाले SBC कार्यक्रमहरूलाई कसरी सूचित गर्न सक्छ?

Dougherty विवरणहरू कसरी व्यवहारात्मक निर्धारक डेटाले अनुमान र गलत धारणालाई हटाउन सक्छ भन्ने उदाहरण दिन्छ। Breakthrough RESEARCH ले नाइजरमा उपन्यास व्यवहार निर्धारक डेटा सङ्कलन सञ्चालन गरेको छ, जहाँ परिवार नियोजनको प्रयोगमा विशेष गरी ग्रामीण क्षेत्रहरूमा ठूलो मात्रामा डेटा सङ्कलनको कमी भएको छ। "जब हामीले नयाँ व्यवहार निर्धारक डेटा प्रस्तुत गर्यौं, यो स्पष्ट भयो कि मानिसहरूले सन्दर्भको बारेमा के अनुमान गरेका थिए गलत थियो। 'पोलिगेमिस्ट पावर डाइनामिक्स' मा उमालेको कुरा यो बनाइएको भन्दा धेरै जटिल थियो," उनी बताउँछिन्। "र डाटा भित्र सकारात्मक व्यवहार स्वास्थ्य निर्धारकहरू भएका युवा, शिक्षित महिलाहरूको समूह थियो, जहाँ कार्यक्रमात्मक फोकस सामान्यतया बालविवाह र गर्भावस्थामा ढिलाइमा केन्द्रित हुन्छ। घरपरिवार सर्वेक्षण डाटाको अभावमा, मानिसहरूले परिवार नियोजन कार्यक्रमहरूको प्रभावकारितालाई कमजोर पार्न सक्ने कुराहरू किन त्यस्तै छन् भनी व्याख्या गर्न सामान्यीकरण वा उपाख्यानहरू प्रयोग गरेका छन्।”

आत्म-इंजेक्शन कार्यक्रमहरूले एउटा महत्वपूर्ण FP क्षेत्र प्रतिनिधित्व गर्दछ जुन व्यवहार निर्धारक डेटा द्वारा सूचित गरिन्छ। यद्यपि यो दाँतकर्ताको लगानीको साथ एक आशाजनक विधि हो, हालैको तथ्याङ्कले संकेत गर्दछ कि प्रयोगको साथ उपलब्धतालाई बराबरीमा अनुमान गरिएको छ। PMA ले भर्खरै स्वयं वा प्रदायक प्रशासनको लागि प्रयोगकर्ताहरूको प्राथमिकता वरिपरि सबै साझेदार देशहरूमा डेटा सङ्कलन गरेको छ। धेरै मानिसहरूले प्रदायक प्रशासनको लागि प्राथमिकतालाई संकेत गरे, सम्भावित रूपमा वितरण ढाँचाको कारणले। Anglewicz को अनुसार, "यी तथ्याङ्कहरूले संकेत गर्दछ कि कम्तिमा, हामीले दाताहरूको इच्छा स्तरमा प्रदर्शन गर्ने आत्म-इंजेक्शन कार्यक्रमहरू लागू गर्ने हो भने यो प्राथमिकताको जाँच गर्न हामीलाई थप अनुसन्धान आवश्यक छ। यहाँ, इंजेक्शनको लागि इरादा र प्राथमिकताहरू हेर्दै व्यवहार निर्धारक डेटाले यी महत्वपूर्ण रोलआउटहरूलाई अर्थपूर्ण रूपमा सूचित गर्न सक्छ।"

अगाडि हेर्दै

त्यहाँ आशा छ कि अधिक ठूला-स्तरीय सर्वेक्षणहरूले सार्वजनिक प्रयोगको लागि व्यवहार निर्धारक डेटाको मोड्युलहरू स्थापना गर्नेछन्। Dougherty सुझाव दिन्छ कि यो राष्ट्रिय र उप-राष्ट्रिय स्तर मा डाटा उपयोग को लागी क्षमता निर्माण संग संगै हो। Anglewicz सहमत छन्: "हामीले सञ्चालन गर्ने देशहरूमा डाटा प्रयोग भएको सुनिश्चित गर्न, हामीले जानाजानी सरकारसँग हाम्रो सर्वेक्षणको सामग्री सूचित गर्न एकीकरण गर्नुपर्छ। सर्वेक्षण डिजाइनको शुरुवातमा सरकारहरू र कार्यक्रमहरू ल्याएर, यसले डेटा एकपटक सङ्कलन गरेपछि प्रयोग हुने सुनिश्चित गर्न मद्दत गर्दछ, जुन हाम्रो लक्ष्य हो।"

उनी थप्छन्, "परिवार योजनामा पनि मापनको आविष्कार आवश्यक छ।" त्यहाँ केही अवधारणाहरू उदीयमान छन् तर अझै व्यापक रूपमा मापन गरिएको छैन, प्रजनन प्राथमिकताहरू र गर्भावस्थाको कथित जोखिमसँग सम्बन्धित अस्पष्टता सहित। व्यवहार निर्धारक डाटा वरिपरि धेरै सम्भावित नवाचार छ भनी उनी तर्क गर्छन्।

र अन्तमा, त्यहाँ डाटा इक्विटी को अधिक मौलिक मुद्दा छ। नाइजरबाट व्यवहारिक निर्णायक डेटामा फर्केर, डगर्टीले प्रतिबिम्बित गर्दछ: "केही ठाउँहरूमा, देशहरू डेटामा धनी छन्, र अरूमा, त्यहाँ कम उपलब्धता छ तर उच्च चासो र आवश्यकता छ। यो एक प्रमुख मुद्दा हो जसलाई सम्बोधन गर्न आवश्यक छ र ती खाली ठाउँहरू भर्नको लागि व्यवहारिक निर्धारक डाटा सङ्कलन महत्वपूर्ण हुनेछ। ”

बारे

Breakthrough RESEARCH USAID को प्रमुख SBC विश्वव्यापी अनुसन्धान र मूल्याङ्कन परियोजना हो। यसले SBC लाई अत्याधुनिक अनुसन्धान र मूल्याङ्कन गरी विश्वभर स्वास्थ्य र विकास कार्यक्रमहरू सुधार गर्न प्रमाण-आधारित समाधानहरू प्रवर्द्धन गरेर उत्प्रेरित गर्छ। Breakthrough RESEARCH Avenir Health, ideas42, जर्जटाउन विश्वविद्यालयको प्रजनन स्वास्थ्य संस्थान, जनसंख्या सन्दर्भ ब्यूरो, र Tulane विश्वविद्यालयसँगको साझेदारीमा जनसंख्या परिषदको नेतृत्वमा रहेको एक कन्सोर्टियम हो।

कार्यसम्पादन मोनिटरिङ फर एक्शन (PMA) परियोजनाले परिवार नियोजन कार्यक्रमहरूलाई मार्गदर्शन गर्न डेटा क्रान्तिलाई प्रोत्साहन गरिरहेको छ। PMA सर्वेक्षणहरूले राष्ट्रिय र उप-राष्ट्रिय स्तरहरूमा नीतिहरूलाई सूचित गर्ने परिवार नियोजनका विभिन्न विषयहरूमा कार्ययोग्य डेटा सङ्कलन गर्दछ। PMA को समग्र निर्देशन र समर्थन द्वारा प्रदान गरिएको छ बिल एण्ड मेलिन्डा गेट्स इन्स्टिच्युट फर पपुलेसन एण्ड रिप्रोडक्टिभ हेल्थ मा जोन्स हप्किन्स ब्लूमबर्ग स्कूल अफ पब्लिक हेल्थ, र झपिगोप्रत्येक परियोजना देशमा राष्ट्रिय साझेदारहरूसँगको सहकार्यमा। PMA द्वारा वित्त पोषित छ बिल र मेलिंडा गेट्स फाउन्डेशन.

सान्दर्भिक स्रोतहरू

• सामाजिक र व्यवहार परिवर्तन कार्यक्रमहरूको अनुगमन र मूल्याङ्कन गर्न परिवर्तनको सिद्धान्त कसरी प्रयोग गर्ने
• फ्रान्कोफोन पश्चिम अफ्रिकामा परिवार नियोजनको लागि सामाजिक र व्यवहार परिवर्तन अनुगमन र मूल्याङ्कनलाई बलियो बनाउँदै
• PMA सर्वेक्षण पद्धति