राष्ट्रीय डेटा गुणवत्ता मंच (NDQF)

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संदर्भ :

इंडियन काउंसिल ऑफ मेडिकल रिसर्च (ICMR) का नेशनल इंस्टीट्यूट फॉर मेडिकल स्टैटिस्टिक्स (ICMR-NIMS) , जनसंख्या परिषद के साथ साझेदारी में, नेशनल डेटा क्वालिटी फोरम (NDQF) लॉन्च किया है ।

उद्देश्य :

NDQF का उद्देश्य डेटा संग्रह, भंडारण, उपयोग और प्रसार से निपटने के लिए प्रोटोकॉल और अच्छी प्रथाओं की स्थापना करना है जो कि स्वास्थ्य और जनसांख्यिकीय डेटा पर लागू हो सकते हैं, साथ ही उद्योगों और क्षेत्रों में दोहराया जा सकता है।
NDQF का उद्देश्य डेटा की गुणवत्ता में सुधार के लिए प्रौद्योगिकी-आधारित समाधानों का उपयोग करने के साथ-साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), मशीन लर्निंग और बड़े डेटा एनालिटिक्स में मंथन, पायलटिंग और उन्नत मॉडलिंग तकनीकों को करना है।
भूमिकाएँ और कार्य:
NDQF समय-समय पर कार्यशालाओं और सम्मेलनों के माध्यम से वैज्ञानिक और साक्ष्य-आधारित पहल और मार्गदर्शन कार्यों से सीखने को एकीकृत करेगा।
यह आगामी स्वास्थ्य अध्ययन और राष्ट्रीय परिवार स्वास्थ्य सर्वेक्षण (NFHS) जैसे सर्वेक्षणों में गुणवत्ता के आंकड़े लाएगा ।

लाभ और महत्व:

इसकी गतिविधियां प्रोटोकॉल और अच्छे संग्रह के डेटा संग्रह, भंडारण, उपयोग और प्रसार को स्थापित करने में मदद करेगी जो स्वास्थ्य और जनसांख्यिकीय डेटा पर लागू हो सकती है, साथ ही साथ उद्योगों और क्षेत्रों में दोहराए गए ICMR द्वारा जारी एक विज्ञप्ति भी नोट की गई है।

 आवश्यकता :

भारत में स्वास्थ्य और जनसांख्यिकी के आंकड़े अधूरी जानकारी, अतिउत्साह, और अंडर-ओवर रिपोर्टिंग से ग्रस्त हैं, जो नीति नियोजन में बाधा उत्पन्न करते हैं।

 चुनौतियां वर्तमान:

  • तुलनात्मकता की कमी और राष्ट्रीय स्तर के डेटा स्रोतों की खराब उपयोगिता।
  • प्रणाली और सर्वेक्षण स्तर के अनुमानों के बीच का अंतर।
  • प्रश्नावली की लंबाई में वृद्धि और सामाजिक रूप से प्रतिबंधित वार्तालाप विषयों पर प्रश्न जो खराब डेटा गुणवत्ता का अनुवाद करते हैं।
  • उम्र-रिपोर्टिंग त्रुटियां या गैर-प्रतिक्रिया और प्रश्नों के जानबूझकर लंघन।
  • व्यक्तिपरक प्रश्न व्याख्या और अपूर्णता के कारण अंडरपार्टिंग।
  • गुणवत्ता डेटा के लिए प्रमुख बाधाओं के रूप में मृत्यु दर पर विश्वसनीय अनुमान उत्पन्न करने के लिए डेटा की कमी।

 
 

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