नैदानिक निगरानी

मुक्त ज्ञानकोश विकिपीडिया से
यहाँ जाएँ: भ्रमण, खोज

नैदानिक निगरानी (या रोगलक्षणिक निगरानी) विश्लेषण का संदर्भ देता है और व्याख्या शिक्षा स्वास्थ्य नीति और स्वास्थ्य के बारे में निर्णय करने के लिए इसका उपयोग किया जाता है. ये अभी की निगरानी से अलग है, जो सभी के लिए लागू होता है.

नैदानिक निगरानी[संपादित करें]

निगरानी के विशेष नैदानिक तकनीक को संक्रामक रोगों का अध्ययन करने के लिए इस्तेमाल किया गया है. बीमारियों जैसे इन्फ्लूएंजा के फैलने की समस्या की रोकथाम के लिए कई बड़े संस्थानों, जैसे कि डब्ल्यूएचओ और सीडीसी ने डेटाबेस और आधुनिक कंप्यूटर सिस्टम बनाया है जो तेज़ी से फैल सकने वाली संक्रामक बीमारियों जैसे जुकाम, सार्स, एचआईवीएचआईवी, और बायोटेरिज़्म, जैसे अमेरिका के संघीय एजेंसियों पर 2001 का एंथ्रेक्स हमला, के प्रकोप पर निगरानी रखता हैं.

कई क्षेत्रों और देशों में बीमारियों स्वयं के कैंसर रजिस्ट्री केंद्र हैं, जिसका एक काम कैंसर की व्यापकता की घटनाओं और इस बीमारी के संभावित कारणों पर नजर रखना है.

अन्य बीमारियां जैसे एक बार होने वाले स्ट्रोक, और गंभीर बीमारियां जैसे मधुमेह, साथ ही सामाजिक समस्याएं, जैसे घरेलू हिंसा तेजी से एपिडेमियोलॉजिक डेटाबेस में एकीकृत किए गए हैं, जिसे रोग पंजीकरण कहा जाता है. इस रोग पंजीकरण का लाभ रोग के विश्लेषण में मिलता है, जो कि निर्धारक सरकारी धन नामक अनुसंधान और रोकथाम लागत को कम करने में उपयोगी होता है.

बहुत से लोगों को इस के कई लाभकारी परिणामों का लाभ मिला है, कई लोग इस स्वास्थ्य संबंधी डेटा को लाभकारी मानते हैं, लेकिन इस तरह के काम अक्सर विवादास्पद होते हैं क्योंकि कई मापदंड इस तरह के रूप गुणवत्ता समायोजित जीवन वर्ष और विकलांगता से समायोजित जीवन वर्ष से प्रेरित होते हैं, जो व्यक्तिपरक अवधारणाओं जैसे अस्तित्व, जीवन की गुणवत्ता और उत्पादकता के मापदंडों के लाभ के अनुसार होते हैं. जनसंख्या के आधार पर स्वास्थ्य पंजीकरण एकीकृत किए गए स्वास्थ्य परिणाम पर तेजी से नजर रखी जा रही है और इस के प्रति लोगों को प्रोत्साहित किया जा रहा है.

दवा की पहचान कर प्रतिकूल घटनाओं की प्रक्रिया को स्वचालित करने वाले सिस्टम का वर्तमान में उपयोग किया जा रहा है, और ऐसी घटनाओं के पारंपरिक लिखित रिपोर्ट करने के लिए लोगों को प्रेरित किय जा रहा है. इन पद्धतियों को सूचना चिकित्सा क्षेत्र में इस्तेमाल किया जा रहा है, और तेजी से अनुकूलित अस्पतालों और संस्थानों द्वारा इसको समर्थन भी मिल रहा है और संयुक्त राज्य अमेरिका में स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं(जैसे की संयुक्त राज्य अमेरिका का ज्काहो) की देखरेख में हो रहा है. स्वास्थ्य मुद्दे के संबंध में सुधार के प्रति संस्थानों के भीतर दवा त्रुटियों की निगरानी के आसपास विकसित हो रहे हैं.

रोगलक्षणिक निगरानी[संपादित करें]

इन्हें भी देखें: Disease surveillance

रोगलक्षणिक निगरानी चिकित्सा जानकारी का विश्लेषण है जिसका उपयोग रोग का प्रकोप या पूर्वानुमान लगाने में किया जाता है. सीडीसी की परिभाषा के अनुसार, शब्द 'रोगलक्षणिक निगरानी' स्वास्थ्य से संबंधित पूर्व निदान या एक संकेत, एक पर्याप्त संभावना और सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रकोप के डेटा का उपयोग कर के आगे के निगरानी पर लागू होता है. ऐतिहासिक रोगलक्षणिक निगरानी हालांकि संभावित मामलों की जांच से किया गया खर्च, और उसकी उपयोगिता, बायोटेरिज़्म के प्रकोप का पता लगाने के लिए सार्वजनिक अधिकारियों द्वारा पता लगाया जा रहा है."

रोग प्रकोप के पहले संकेत या बायोटेरिज़्म हमले के निदान चिकित्सक या प्रयोगशाला से निश्चित नहीं किया जा सकता है.

एक उदाहरण के रूप में एक सामान्य इन्फ्लूएंजा के फैलने का प्रयोग, एक बार फैलना शुरू होता है तो वो आबादी को प्रभावित करता है, कुछ लोग फोन कर सकते हैं की वो बीमार हैं. पीड़ित दुकान के काउंटर पर उनकी दवा खरीद सकते हैं, अन्य अपने चिकित्सक के कार्यालय जा सकते हैं, बाकि लोगो को काफी गंभीर लक्षण हो, तो वे आपातकालीन टेलीफोन नंबर पर कॉल कर सकते हैं या आपातकालीन कमरे में जा सकते हैं.

रोगलक्षणिक निगरानी प्रणालिया स्कूल अनुपस्थिति अभिलेख से जानकारी की निगरानी रखती है, आपातकालीन कॉल प्रणाली, 'अस्पतालों काउंटर दवा बिक्री के रिकॉर्ड, इंटरनेट खोजों, और असामान्य तरीके का पता लगाने के लिए अन्य जानकारी के साधन इस्तेमाल किए जाते हैं. जब निगरानी प्रणाली की गतिविधि में एक कील नजर आती है, तो किसी भी रोग एपिडेमिलॉजिक्स और सार्वजनिक स्वास्थ्य पेशेवरों को सतर्क किया जाता है कि यह कोई समस्या हो सकती है.

प्रारंभिक जागरूकता और किसी बायोटेरिज़्म हमले के जवाब में कई जान बचा सकता है और संभवतः इसे फैलने से रोक सकता है या इसके फैलने की दर को धीमा कर सकता है. सबसे प्रभावी रोगलक्षणिक निगरानी प्रणाली स्वचालित रूप से वास्तविक समय में इन प्रणालियों की निगरानी करते हैं. अधिक व्यक्तियों की आवश्यकता नहीं होती है, अलग से जानकारी इकट्ठा करने(द्वितीयक डेटा प्रविष्टि दर्ज करने के लिए) में, भू-राजनीतिक सीमाओं की प्रक्रिया में विश्लेषणात्मक उपकरण, कई सिस्टम से कुल डेटा और स्वचालित चेतावनी शामिल हैं. [1] . इन अनुभवों को प्रोत्साहित और प्रेरित होकर गूगल द्वारा जल्दी ही, गूगल फ्लू रुझान २००८ में शुरू किया गया. परिणाम निकट बराबरी के निकले हुए जानकारी सीडीसी, और १-२ का नेतृत्व यह सप्ताह - द्वारा. परिणाम नेचर में प्रकाशित हुआ. [2]

इंफ्लुएंजानेट[संपादित करें]

इंफ्लुएंजानेट इंटरनेट पर आधारित एक रोगलक्षणिक माध्यम लक्षण रिपोर्ट की स्वैच्छिक निगरानी प्रणाली है. भागीदार देशों के निवासियों के लिए नियमित रूप से उपस्थिति या अनुपस्थिति फ्लू के लक्षणों के बारे में संबंधित जानकारी प्रदान करने के लिए आमंत्रित कर रहे हैं. सिस्टम २००३ के बाद से नीदरलैंड और बेल्जियम में चला आ रहा है. यह २००५ में ग्रिपेनेट की पुर्तगाल में, २००८ में इटली के बाद, और ब्राजील, मैक्सिको और ब्रिटेन में २००९ में कार्यान्वयन के नेतृत्व में पहली पहल की सफलता है.

प्रयोगशाला आधारित निगरानी[संपादित करें]

कुछ शर्तों, के रूप में मधुमेह जैसे रोगों खासकर पुरानी,नियमित प्रयोगशाला माप के साथ हैं अक्सर कामयाब होती है . कई प्रयोगशाला परिणामों के बाद से, कम से कम यूरोप और अमेरिका में, स्वचालित रूप से कम्प्यूटरीकृत प्रयोगशाला सूचना प्रणालियों द्वारा संसाधित कर रहे हैं, परिणाम अपेक्षाकृत आसान करने के लिए सस्ते में विशेष प्रयोजन डेटाबेस या रोग रेगिस्त्रिएस में मुक़ाबला कर रहे हैं. सबसे स्यन्द्रोमिक निगरानी प्रणाली, जिसमें प्रत्येक रिकॉर्ड करने के लिए स्वतंत्र दूसरों के विपरीत माना जाता है, पुरानी स्थिति में प्रयोगशाला जानकारी उपयोगी रोगी व्यक्ति के स्तर पर जा सकता है एक साथ जुड़े हुए हैं. यदि रोगी इदेन्तिफ़िएर्स मिलान किया जा सकता है, प्रत्येक रोगी के प्रयोगशाला परिणामों के एक कालानुक्रमिक रिकार्ड के रूप में के रूप में एकत्रित अच्छी तरह से विश्लेषण किया जा सकता जनसंख्या स्तर.

प्रयोगशाला रेगिस्त्रिएस घटनाओं और लक्ष्य हालत की व्यापकता के साथ ही नियंत्रण के स्तर में प्रवृत्तियों के विश्लेषण के लिए अनुमति देते हैं. उदाहरण के लिए, सूचना प्रणाली वेर्मेद्क्स मधुमेह रोगियों के हजारों के परिणाम पर प्रयोगशाला के कई साल राज्य न्यूयॉर्क में अमेरिकी जिसमें नई रखता है एक रजिस्ट्री उत्तरी वरमोंट और वयस्कों में मधुमेह के मूल्यों प्रयोगशाला की. [3] डेटा आ१सी हीमोग्लोबिन ग्ल्य्कोसोलातेद शामिल उपायों की रक्त शर्करा नियंत्रण (), कोलेस्ट्रॉल, और गुर्दे) समारोह (सीरम क्रेअतिनिने और मूत्र प्रोटीन, और अभ्यास, गया में गुणवत्ता की देखभाल पर नजर रखने के लिए प्रयोग किया जाता , और जनसंख्या का स्तर रोगी है. चूँकि जानकारी प्रत्येक मरीज के नाम और पते होते हैं, सिस्टम को भी मरीजों के साथ सीधे संवाद जब प्रयोगशाला डेटा ध्यान के लिए की जरूरत का संकेत प्रयोग किया गया है. नियंत्रण परीक्षण के परिणाम के अनुरूप मरीज को एक पत्र भेजते है उसमे अपने चिकित्सा प्रदाता के साथ कार्रवाई करने का सुझाव लेने की सलाह देते है. परीक्षण है कि अतिदेय अनुस्मारक परीक्षण किया प्रदर्शन उत्पन्न करने के लिए कर रहे हैं. इस प्रणाली को भी अनुस्मारक और अभ्यास के लिए दिशानिर्देश आधारित सलाह के साथ ही प्रत्येक प्रदाता के रोगियों के एक आवधिक रोस्टर और एक रिपोर्ट जनसंख्या के स्वास्थ्य की स्थिति सारांश कार्ड के साथ सचेतक उत्पन्न करता है.

इसी तरह की प्रणाली, न्यूयॉर्क शहर आ१सी रजिस्ट्री , का उपयोग करने के लिए शहर में है मधुमेह के रोगियों में न्यूयॉर्क ६००.००० निगरानी का अनुमान है. स्वास्थ्य के लिए स्वास्थ्य की जानकारी और स्वास्थ्य देखभाल सेवाओं में सुधार का उपयोग जैसे रजिस्ट्री करने के लिए अतिरिक्त रोगी सेवाएं लिंक योजनाओं के अन वे सी विभाग.

मई २००८ में, एंटोनियो, टेक्सास के सैन नगर परिषद की काउंटी के लिए बेक्सार रजिस्ट्री का एक आ१सी तैनाती को मंजूरी दे दी है. स्वास्थ्य विभाग द्वारा अधिकृत टेक्सास विधानमंडल और राज्य, सैन एंटोनियो महानगर जिला स्वास्थ्य सैन एंटोनियो में प्रयोगशालाओं कार्यान्वयन शुरू कर दिया गया है नैदानिक प्रमुख से आकर्षित करेगा जो परिणाम रजिस्ट्री के. यदि सफल, रजिस्ट्री टेक्सास के आराम करने के लिए विस्तारित किया जा सकता है.

सन्दर्भ[संपादित करें]

  1. Eysenbach G (2006). "Infodemiology: tracking flu-related searches on the web for syndromic surveillance.". AMIA Annu Symp Proc: 244–8. PMC PMC1839505. PMID 17238340. 
  2. Ginsberg J, Mohebbi MH, Patel RS, Brammer L, Smolinski MS, Brilliant L (2009). "Detecting influenza epidemics using search engine query data.". Nature 457 (7232). 
  3. [10] ^ मक्लेँ सीडी, लित्तेंबेर्ग बी, एम. गग्नों मधुमेह निर्णय समर्थन: प्राथमिक देखभाल समुदाय आरंभिक अनुभव वरमोंट मधुमेह सूचना के साथ सिस्टम में. हूँ जे पब २००६ स्वास्थ्य, ९६:५९३-५९५. http://www.ajph.org/cgi/content/abstract/96/4/593