जबकि NFHS-5 एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, इसकी कुछ सीमाएँ हैं। यह मानसिक स्वास्थ्य के मुद्दों, बुनियादी संकेतकों से परे गैर-संचारी रोगों (NCDs) के विस्तृत प्रसार और प्रबंधन, या स्वास्थ्य पर पर्यावरणीय कारकों के प्रभाव जैसे उभरती सार्वजनिक स्वास्थ्य चुनौतियों में गहराई से नहीं जाता है। इसके अतिरिक्त, विशिष्ट हाशिए पर पड़े समूहों (जैसे ट्रांसजेंडर व्यक्ति, कुछ आदिवासी समुदाय) पर डेटा कम मजबूत हो सकता है। यह नीति निर्माताओं के लिए चिंता का विषय हो सकता है क्योंकि यह अंध बिंदु बनाता है, जिससे इन महत्वपूर्ण और बढ़ते स्वास्थ्य क्षेत्रों के लिए लक्षित हस्तक्षेपों को डिज़ाइन करना मुश्किल हो जाता है, जिससे भारत के समग्र स्वास्थ्य बोझ की अधूरी तस्वीर सामने आ सकती है।

NFHS-5 में 15-49 वर्ष की आयु की महिलाओं में 57% एनीमिया दर के सार्वजनिक स्वास्थ्य के लिए गंभीर निहितार्थ हैं। यह सीधे मातृ स्वास्थ्य को प्रभावित करता है, गर्भावस्था और प्रसव के दौरान जोखिम बढ़ाता है, जिससे उच्च मातृ मृत्यु दर (MMR) और शिशु मृत्यु दर (IMR) होती है। यह महिलाओं की समग्र उत्पादकता, संज्ञानात्मक विकास और संक्रमणों के प्रति संवेदनशीलता को भी प्रभावित करता है। यह डेटा सीधे पोषण अभियान के तहत एनीमिया मुक्त भारत (AMB) रणनीति को सूचित और मजबूत करता है, जो आयरन और फोलिक एसिड सप्लीमेंटेशन, कृमि मुक्ति और आहार विविधीकरण पर केंद्रित है। यह किशोरियों के स्वास्थ्य और गर्भाधान-पूर्व देखभाल के लिए भी पहलों को प्रभावित करता है।

NFHS डेटा का जिला-स्तरीय विखंडन नीति के लिए एक गेम-चेंजर है। एक समान राष्ट्रीय कार्यक्रम के बजाय, राज्य और जिले कुछ संकेतकों में पिछड़े हुए विशिष्ट क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि NFHS-5 डेटा से पता चलता है कि किसी विशेष जिले में राज्य के औसत की तुलना में शिशु मृत्यु दर (IMR) असाधारण रूप से अधिक है, तो स्थानीय स्वास्थ्य अधिकारी तब मूल कारणों की जाँच कर सकते हैं (जैसे, कुशल जन्म परिचारकों की कमी, खराब स्वच्छता, गर्भवती महिलाओं के लिए अपर्याप्त पोषण सहायता) और केवल उस जिले में अत्यधिक लक्षित हस्तक्षेप लागू कर सकते हैं, जैसे स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं की तैनाती बढ़ाना, विशिष्ट जागरूकता अभियान शुरू करना, या प्राथमिक स्वास्थ्य सेवा के बुनियादी ढाँचे में सुधार करना, बजाय इसके कि पूरे राज्य में व्यापक रूप से जहाँ इसकी उतनी आवश्यकता न हो। यह संसाधन आवंटन को अनुकूलित करता है और परिणामों में सुधार करता है।

NFHS के खिलाफ अक्सर उठाई जाने वाली एक महत्वपूर्ण आलोचना इसकी आवृत्ति और डेटा जारी करने में समय का अंतराल है। जबकि NFHS-5 2019-21 के दौरान आयोजित किया गया था, इसके व्यापक निष्कर्ष चरणों में जारी किए गए थे, जिसका अर्थ है कि कुछ डेटा बिंदु नीति के लिए पूरी तरह से उपयोग किए जाने तक पहले से ही कुछ साल पुराने थे। तेजी से बदलते जनसांख्यिकीय और स्वास्थ्य परिदृश्यों में, हर 4-5 साल में आयोजित एक सर्वेक्षण वास्तविक समय के बदलावों को प्रभावी ढंग से कैप्चर नहीं कर सकता है। एक नीति निर्माता के रूप में, मैं इसे इस प्रकार संबोधित करूँगा:

• •'मिनी-NFHS' लागू करना: पूर्ण NFHS दौरों के बीच प्रमुख राज्यों/जिलों में विशिष्ट, उच्च-प्राथमिकता वाले संकेतकों (जैसे, IMR, MMR, पोषण) पर छोटे, अधिक बार, लक्षित सर्वेक्षण करें ताकि अधिक वर्तमान डेटा प्राप्त हो सके।
• •प्रौद्योगिकी का लाभ उठाना: जहाँ संभव हो, विशेष रूप से नियमित स्वास्थ्य प्रबंधन सूचना प्रणालियों (HMIS) के लिए, NFHS डेटा को पूरक करने और प्रसंस्करण समय को कम करने के लिए डिजिटल उपकरणों और वास्तविक समय डेटा संग्रह विधियों का उपयोग करें।
• •डेटा लिंकेज पर ध्यान केंद्रित करें: अधिक निरंतर और व्यापक तस्वीर प्रदान करने के लिए NFHS डेटा और अन्य प्रशासनिक डेटा स्रोतों (जैसे, नागरिक पंजीकरण प्रणाली, स्वास्थ्य सुविधा रिकॉर्ड) के बीच लिंकेज को मजबूत करें।

जबकि NFHS-5 एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, इसकी कुछ सीमाएँ हैं। यह मानसिक स्वास्थ्य के मुद्दों, बुनियादी संकेतकों से परे गैर-संचारी रोगों (NCDs) के विस्तृत प्रसार और प्रबंधन, या स्वास्थ्य पर पर्यावरणीय कारकों के प्रभाव जैसे उभरती सार्वजनिक स्वास्थ्य चुनौतियों में गहराई से नहीं जाता है। इसके अतिरिक्त, विशिष्ट हाशिए पर पड़े समूहों (जैसे ट्रांसजेंडर व्यक्ति, कुछ आदिवासी समुदाय) पर डेटा कम मजबूत हो सकता है। यह नीति निर्माताओं के लिए चिंता का विषय हो सकता है क्योंकि यह अंध बिंदु बनाता है, जिससे इन महत्वपूर्ण और बढ़ते स्वास्थ्य क्षेत्रों के लिए लक्षित हस्तक्षेपों को डिज़ाइन करना मुश्किल हो जाता है, जिससे भारत के समग्र स्वास्थ्य बोझ की अधूरी तस्वीर सामने आ सकती है।

NFHS-5 में 15-49 वर्ष की आयु की महिलाओं में 57% एनीमिया दर के सार्वजनिक स्वास्थ्य के लिए गंभीर निहितार्थ हैं। यह सीधे मातृ स्वास्थ्य को प्रभावित करता है, गर्भावस्था और प्रसव के दौरान जोखिम बढ़ाता है, जिससे उच्च मातृ मृत्यु दर (MMR) और शिशु मृत्यु दर (IMR) होती है। यह महिलाओं की समग्र उत्पादकता, संज्ञानात्मक विकास और संक्रमणों के प्रति संवेदनशीलता को भी प्रभावित करता है। यह डेटा सीधे पोषण अभियान के तहत एनीमिया मुक्त भारत (AMB) रणनीति को सूचित और मजबूत करता है, जो आयरन और फोलिक एसिड सप्लीमेंटेशन, कृमि मुक्ति और आहार विविधीकरण पर केंद्रित है। यह किशोरियों के स्वास्थ्य और गर्भाधान-पूर्व देखभाल के लिए भी पहलों को प्रभावित करता है।

NFHS डेटा का जिला-स्तरीय विखंडन नीति के लिए एक गेम-चेंजर है। एक समान राष्ट्रीय कार्यक्रम के बजाय, राज्य और जिले कुछ संकेतकों में पिछड़े हुए विशिष्ट क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि NFHS-5 डेटा से पता चलता है कि किसी विशेष जिले में राज्य के औसत की तुलना में शिशु मृत्यु दर (IMR) असाधारण रूप से अधिक है, तो स्थानीय स्वास्थ्य अधिकारी तब मूल कारणों की जाँच कर सकते हैं (जैसे, कुशल जन्म परिचारकों की कमी, खराब स्वच्छता, गर्भवती महिलाओं के लिए अपर्याप्त पोषण सहायता) और केवल उस जिले में अत्यधिक लक्षित हस्तक्षेप लागू कर सकते हैं, जैसे स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं की तैनाती बढ़ाना, विशिष्ट जागरूकता अभियान शुरू करना, या प्राथमिक स्वास्थ्य सेवा के बुनियादी ढाँचे में सुधार करना, बजाय इसके कि पूरे राज्य में व्यापक रूप से जहाँ इसकी उतनी आवश्यकता न हो। यह संसाधन आवंटन को अनुकूलित करता है और परिणामों में सुधार करता है।

NFHS के खिलाफ अक्सर उठाई जाने वाली एक महत्वपूर्ण आलोचना इसकी आवृत्ति और डेटा जारी करने में समय का अंतराल है। जबकि NFHS-5 2019-21 के दौरान आयोजित किया गया था, इसके व्यापक निष्कर्ष चरणों में जारी किए गए थे, जिसका अर्थ है कि कुछ डेटा बिंदु नीति के लिए पूरी तरह से उपयोग किए जाने तक पहले से ही कुछ साल पुराने थे। तेजी से बदलते जनसांख्यिकीय और स्वास्थ्य परिदृश्यों में, हर 4-5 साल में आयोजित एक सर्वेक्षण वास्तविक समय के बदलावों को प्रभावी ढंग से कैप्चर नहीं कर सकता है। एक नीति निर्माता के रूप में, मैं इसे इस प्रकार संबोधित करूँगा:

• •'मिनी-NFHS' लागू करना: पूर्ण NFHS दौरों के बीच प्रमुख राज्यों/जिलों में विशिष्ट, उच्च-प्राथमिकता वाले संकेतकों (जैसे, IMR, MMR, पोषण) पर छोटे, अधिक बार, लक्षित सर्वेक्षण करें ताकि अधिक वर्तमान डेटा प्राप्त हो सके।
• •प्रौद्योगिकी का लाभ उठाना: जहाँ संभव हो, विशेष रूप से नियमित स्वास्थ्य प्रबंधन सूचना प्रणालियों (HMIS) के लिए, NFHS डेटा को पूरक करने और प्रसंस्करण समय को कम करने के लिए डिजिटल उपकरणों और वास्तविक समय डेटा संग्रह विधियों का उपयोग करें।
• •डेटा लिंकेज पर ध्यान केंद्रित करें: अधिक निरंतर और व्यापक तस्वीर प्रदान करने के लिए NFHS डेटा और अन्य प्रशासनिक डेटा स्रोतों (जैसे, नागरिक पंजीकरण प्रणाली, स्वास्थ्य सुविधा रिकॉर्ड) के बीच लिंकेज को मजबूत करें।