स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रमको ब्ल्याक बक्स खोल्न पहल किन नगर्ने ?

करिब ५ वर्षको स्वास्थ्य नीति, स्वास्थ्य इकोनोमिक्स र स्वास्थ्य इकोनोमेट्रिक्सको अध्ययन र लगभग १० वर्षको नेपालको सरकारी स्वास्थ्य प्रणालीको अनुभवको आधारमा म यो लेखमा नेपालको स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रमको बारेमा एउटा तर्क गर्दैछु । त्यो हो, नेपालको स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रम एउटा ब्ल्याक बक्स हो, जुन नखोलीकन यो कार्यक्रममा नीति डिर्पाचर गर्न (अगाडि बढ्न) र दिगो सुधार गर्न एकदमै कठिन छ ।
आफ्नो तर्कलाई सर्पोट गर्न म २ वटा बुँदाहरू व्याख्या गर्दैछु र समाधानको लागि थप आर्थिक भार नपर्ने केही उपायहरू सुझाउने प्रयास गर्दैछु । यो लेख म किन पनि लेख्दैछु भने स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रममा विगत केही दिन यता नयाँ रक्तसञ्चार भएको अनुभव भएको छ । नयाँ नेतृत्वले हाजिरी भएदेखि नै लगभग दिनहुँ बीमा कार्यक्रममा केही न केही नयाँ निर्णयहरू गरेर सुधारको पहल गरेको देखिन्छ र केही गरिछाड्ने हुटहुटी स्पष्ट देखिन्छ ।
अब मेरो पहिलो बुँदातर्फ जाऔँ । विगत ८ वर्षयता स्वास्थ्य बीमा बोर्डले प्रकाशित गरेको जानकारीहरूबाट इन्पुट र केही हदसम्म आउटपुट थाहा हुन्छ । तर, भित्र प्रोसेस कसरी भइरहेको छ, कति पनि थाहा हुँदैन । स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रम सुरुवात भएदेखिका हालसम्मका सबै वार्षिक प्रतिवेदनहरू पढ्ने प्रयास मैले गरेको छु र त्यसमा मूलतः एउटा तथ्याङ्क देखेको छु ।
त्यो हो कार्यक्रम यति वटा जिल्लाहरू र यति वटा स्थानीय तहहरूमा विस्तार भयो, यति जनसङ्ख्यालाई कभर ग¥यो, यति ड्रप आउट भए, यतिले रिन्यु गरे, स्वास्थ्य संस्थाको दाबी रकम यति थियो र यति भुक्तानी गरियो । यो जानकारीभन्दा अलिक फरक हिसाबले आर्थिक वर्ष २०७८÷७९ को प्रतिवेदनमा एउटा थप कुरा भेटियो त्यो हो, सो आर्थिक वर्षमा स्वास्थ्य संस्थाले रकम दाबी गर्दा पेश गरेको १० वटा उच्च रोगहरूको नाम र दाबी प्रतिशत, जुन प्रदेशअनुसार प्रस्तुत गरिएको छ । यो कदम सराहनीय छ । तर, के यी प्रतिवेदनहरूमा प्रस्तुत गरिएको तथ्याङ्कको आधारमा कार्यक्रममा भएको अन्तर्निहित समस्याहरू र कार्यक्रम प्रभावकारी भएको छ कि छैन भन्ने मापन गर्न सकिन्छ ।
तितो यथार्थ, एक शब्दमा भन्न सकिन्छ, सकिँदैन । स्मरण रहोस्, म कुरा गर्दैछु अन्तर्निहित समस्याको बारेमा । हो, सतहीरूपमा वा अनुभवका आधारमा समस्या र समाधानका उपायहरूको सूचीकरण गर्न सकिएला तर त्यसरी गरिएको सूचीमा व्यावहारिकता हुँदैन, मुख्यतया मनोगत धारणा हुन्छ, जुन मानिसअनुसार फरकफरक हुन्छ । अब किन सकिँदैन भन्नुहुन्छ होला । अन्तर्निहित समस्या बुझ्नका लागि प्रोसेसिङ कसरी भइरहेको छ बुझ्नुपर्छ । रिसर्चको भाषामा भन्ने हो भने स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रमभित्र भइरहेका मेकानिजमहरूबारे हामी धेरै हदसम्म अनविज्ञ छौँ । प्रतिवेदनमा प्रस्तुत गरिएका तथ्याङ्कहरू डिस्क्रिपटिप स्टाटिस्टिक्स हुन् जसले तपाईँको नमुनाको विशेषताबारे भन्छ । तर, यसको आधारमा बीमित मानिसहरू औसतमा कसरी व्यवहार गर्दैछन् भनेर केही भन्न सकिँदैन ।
अर्थशास्त्रको एउटा सर्वमान्य सिद्धान्त छ कि मानिसहरू इन्सेन्टिभप्रति प्रतिक्रिया गर्छन् जसलाई ‘पिपुल रेर्पोन्ड इन्सेन्टिभ’ पनि भन्ने गरिन्छ । सामान्य उदाहरण लिऔँ, मानिसलाई आवश्यक पर्ने वा चाहना भएको सामानको मूल्य रु. १०० थियो । तर, पसलले विशेष छुटमा रु. ५० मा दिने अफर ल्यायो भने धेरै मानिसहरूले उक्त सामान किन्छन् । त्यसैगरी, अर्को नकारात्मक सुरुवातको उदाहरण लिऔँ, चुरोट र रक्सीमा बढी कर लगाएर मानिसहरूलाई स्वास्थ्यमा हानि गर्ने चिजहरूबाट विकर्षित गर्ने गरिन्छ । यस्तो इन्सेटिभहरूप्रतिको प्रतिक्रिया मानिसहरूले फरकफरक रूपमा गर्छन् जसलाई बुझ्नु अत्यन्त आवश्यक छ र यसका आधारमा समाजको समग्र कल्याण हुने अन्वेषण गरिनुपर्छ भन्ने कुरामा धैरेजसो अर्थशास्त्रीहरूको विश्वास गर्छन् ।
अब यो सिदान्तलाई स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रममा हेरौँ । स्वास्थ्य बीमा पनि एक प्रकारको इन्सेन्टिभ हो । हालको सन्दर्भमा ३५०० रूपैयाँ तिरेर एक लाख सम्मको स्वास्थ्य उपचार पाउने व्यवस्था छ । मानिसहरू ३५०० रूपैयाँ तिरेर एक लाखसम्मको स्वास्थ्य सेवा पाउन स्वास्थ्य बीमामा आवद्ध भएपछि कसरी व्यवहार गर्दैछन्, सुचिकृत भएका स्वास्थ्य संस्थाहरू र त्यहाँका स्वास्थ्यकर्मीहरू कसरी प्रतिक्रिया गरिरहेका छन्, कुनै खास प्रकारको प्रतिक्रियाले स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रमको आर्थिक दिगोपनामा असर त गरिरहेको छैन, कुनै खास प्रकारको प्रतिक्रियाले बिमितहरूलाई फाइदा वा घाटा त भइरहेको छैन ?
केही सामान्य उदाहरणहरू यस्ता हुन सक्छन् : पैतीस सयले एक वर्षलाई काम गर्छ भन्ने थाहा पाएको र करिब ११ महिना एउटा पनि सेवा प्रयोग नगरेको परिवारका सदस्यहरू १२ आँै महिनामा अनावश्यकरूपमा चेकजाँच वा टेस्ट त गरिरहेका छैनन् ? यदि त्यस्तो हो भने के सबैले त्यस्तो गरिरहेका छन् कि कुनै खास प्रकारका मानिसहरूले गरिरहेका छन् ? बढी भुक्तानी पाउने आशामा कुनै खास प्रकारको सेवाको दाबी कुनै खास स्वास्थ्य संस्थामा त बढी भइरहेको छैन ? के यस्ता प्रतिक्रियाहरू प्रणालीगतरूपमा त भइरहेका छैनन् ? यीलगायत यस्ता कैयौँ प्रश्नहरूको उत्तर हालसम्म प्रकाशित भएका प्रतिवेदन र अध्ययनहरूले दिन सकेको छैन । होला सतहीरूपमा यी प्रश्नहरूको उत्तर कसैले दिन सक्ला । तर, म यहाँ कुरा गर्दैछु तथ्याङ्कको गहिरो विश्लेषणको आधारमा यी प्रश्नहरू खोतल्ने हालसम्म प्रयास गरिएको छैन ।
अब मेरो दोस्रो बुँदातर्फ जाऔँ, हालसम्म नेपालको स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रमसित सम्बन्धित जति अध्ययन अनुसन्धान भएर पेपरहरू प्रकाशित भएका छन्, त्यसले कोरिलेसन वा एसोसियसन वा सामान्य भाषामा भन्नुपर्दा सम्बन्धको तहमा मात्र जानकारी दिन्छ, कारणको तहको विश्लेषण होइन । जस्तै उदाहरणको रूपमा : पहिलो सम्पर्क स्वास्थ्य संस्था १ किलोमिटर टाढा भएको कारणले बिमित भएर पनि कति प्रतिशत मानिसहरूले आवश्यक सेवा लिनबाट वञ्चित भएका छन् ? के प्रिमियम तिरेका बीमितहरू र प्रिमियम नतिरेको बीमितहरू उस्तै हिसाबले व्यवहार गरिरहेका छन् छ ? बीमा कार्यक्रमको प्रिमियमलाई रु. २५०० बाट रु. ३५०० मा लैजाँदाको सेवाग्राही र सेवाप्रदायकको प्रतिक्रिया कस्तो रह्यो ? स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रमकै कारणले खल्तीबाट हुने स्वास्थ्यसम्बन्धी खर्च कति प्रतिशतले कम भयो ? यीलगायत यस्ता कैयौँ प्रश्नहरू अनुत्तरित छन् ।
स्वास्थ्य बीमासम्बन्धी कारण तहको अध्ययन आफैँमा जटिल छ किनभने त्यसमा छनोट समस्या छ । सामान्य भाषामा यसलाई भन्नुपर्दा स्वास्थ्य बीमामा आबद्ध हुने मानिसहरू आधारभूतरूपमै आबद्ध नहुने मानिसहरूभन्दा फरक हुन्छन् जसले गर्दा अध्ययनमा राखिने कन्ट्रोल ग्रुप ट्रिट्मेन्ट ग्रुपभन्दा फरक हुन्छ । यो समस्याको समाधान गर्न इकोनोमेट्रिक्समा धेरै उपायहरू हुन्छन्, तर मलाई थाह भएसम्म आजको दिनसम्म नेपालको स्वास्थ्य बीमासम्बन्धी अध्ययनहरूमा यस्ता उपायहरूको प्रयोग भएको छैन ।
अब सवाल आउँछ, के यो ब्ल्याक बक्स खोल्न सकिन्छ त ? सकिन्छ, तर यसका लागि केही कुराहरूमा स्वास्थ्य बीमा बोर्ड उदार हुनुपर्छ । एक, नाम र पहिचान खुलाउन नसकिने व्यक्तिगत तहको दाबीसम्बन्धी तथ्याङ्क अध्ययनकर्ताहरूलाई सहजरूपमा उपलब्ध गराउनुपर्छ । धेरै देशहरूमा दाबीसम्बन्धी डाटाहरूको गहन विश्लेषणकै आधारमा अध्ययनहरू गरेर स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रममा परिमार्जन गर्ने गरिन्छ ।
तर, विडम्बना ! डाटा पाउनका लागि धेरैपटक विभिन्न माध्यमको प्रयोग गर्दा पनि असफल भएका म जस्ता कैयौँ अध्ययनकर्ताहरूको आइडिया दिमाग वा कागजमै तुहिएका छन् । यदि सरकार वा स्वास्थ्य बीमा बोर्डले फ्रिमा आफ्नो कार्यक्रमको चिरफार गर्ने उत्सुक अध्ययनकर्ताहरू पाइरहेको छ भने तुरुन्तै एउटा डाटा सेयरिड कार्यविधि र डाटा प्रयोग एग्रिमेन्टसम्बन्धी व्यवस्था किन नगर्ने भन्ने प्रश्नको उत्तर मैले अहिलेसम्म भेटेको छैन । संसारमा म जस्ता धेरै पिएचडी अध्ययन गर्ने विद्यार्थीहरू र कम विकसित देशहरूमा बीमासम्बन्धी अध्ययन गर्ने प्राध्यापकहरू छन् । जसले स्वास्थ्य बीमाको डाटालाई प्रयोग गरेर बीमा बोर्डलाई महत्वपूर्ण सुझावहरू दिन सक्छन् । त्यो पनि फ्रिमा, वैज्ञानिक तवरले ।
दुई, स्वास्थ्य बीमा बोर्डले कुनै नीति इन्टरभेन्सन गर्दा इकोनोमेट्रिक्ससम्बन्धी जानकारी भएका विज्ञहरूलाई राखेर कसरी माथि उल्लेख गरिएको सेलेक्सन समस्यालाई समाधान गर्ने भन्ने कुरा कार्यक्रम डिजाइन गर्ने बेलामै सोच्नुपर्छ ताकि त्यो नीति इन्टरभेन्सनको प्रभावकारिता सही तरिकाले अध्ययन गर्न सकियोस् ।
उदाहरणको लागि चाँडै लागु हुँदै गरेको कोपेमेन्ट प्रणाली सैद्धान्तिकरूपमा फजुल वा अनावश्यक खर्च रोक्ने राम्रो नीति इन्सट्रुमेन्ट हो । तर, यो इन्टरभेन्सनले नसोचेको हानि हुन सक्छ, जस्तै केही निश्चित प्रकारका बीमितहरूले आवश्यक उपचारहरू पैसा तिनुपर्ने कारणले चाहँदा चाहँदै पनि छोड्न सक्छन्, जसले गर्दा त्यो समूहलाई फाइदाभन्दा बढी हानि हुन सक्छ । एउटा कुरा बुझ्नु अत्यन्त आवश्यक छ कि सही नियतले गरिएको नीति हस्तक्षेपले सोचेको फाइदा मात्रै होइन कहिलेकाहीँ नसोचेको हानि हुन सक्छ, त्यसैले हस्तक्षेपहरूको प्रभावकारिता मूल्याङ्कन गर्दै कार्यक्रमलाई परिस्कृत गर्दै लैजानुपर्छ ।
नेपालको सन्दर्भमा स्वास्थ्यमा सर्वव्यापी पहुँच ल्याउनका लागि स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रम सफल नभइकन लगभग असम्भव छ । तर, विडम्बना ¤ आठौँ वर्षमा पुगिरहेको स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रम अझैसम्म ब्ल्याक बक्सको रूपमा छ । यसलाई यथाशीघ्र खोतलेर समस्या पत्ता लगाई सुधार गर्दै लैजानु अत्यन्त आवश्यक छ । स्वास्थ्य बीमा कार्यक्रम नेपालमा नयाँ छ, स्वास्थ्य बीमा बोर्ड सिक्दैछ, नीति निर्माण गर्ने अधिकारीहरू सिक्दैछन्, सूचिकृत भएका संस्थाहरू सिक्दैछन् र बिमितहरू सिक्दैछन् । तसर्थ, यो सबैलै आफ्नै आफ्नै तरिकाले सिकिरहेको स्वास्थ्य बीमालाई वैज्ञानिक तवरले गहिरोरूपमा बुझेर क्रमिकरूपमा किन सुधार नगर्ने, यसबारे सरोकारवाला पक्षहरूको ध्यान जानु अत्यन्त जरुरी छ ।
– ‘स्वास्थ्य खबर’ पत्रिका