ওজন কমানোর ওষুধে জীবন বীমার নতুন চ্যালেঞ্জ

গ্লুকাগন-লাইক পেপটাইড-১ (GLP‑1) ওজন কমানোর ওষুধের ব্যাপক ব্যবহারে জীবন বীমা ও পুনঃবীমা কোম্পানিগুলোর জন্য মৃত্যুহারের পূর্বানুমান জটিল হয়ে উঠেছে। Munich Re-এর সাম্প্রতিক গবেষণায় দেখা গেছে, অনুমোদিত ওষুধ যেমন সেমাগ্লুটাইড ও টিরজেপাটাইড ব্যবহারকারীদের মধ্যে মোট মৃত্যুহার উল্লেখযোগ্যভাবে কমতে পারে। তবে রোগীদের ওষুধ গ্রহণে স্থায়িত্ব ও নিয়মিত ব্যবহার না থাকা জীবন বীমার প্রিমিয়াম হিসাব ও ঝুঁকি মডেলিংয়ে অমিল সৃষ্টি করছে।

গবেষণায় ২০১৫ থেকে ২০২৫ সালের জানুয়ারি পর্যন্ত যুক্তরাষ্ট্রে ৪১ মিলিয়ন বীমা প্রাপ্ত ব্যক্তির চিকিৎসা ও প্রেসক্রিপশন তথ্য বিশ্লেষণ করা হয়েছে। ডায়াবেটিসসহ এবং ডায়াবেটিসবিহীন উভয় জনগোষ্ঠীতে GLP‑1 ব্যবহারকারীদের মোট মৃত্যুহার কম দেখা গেছে। এটি সেমাগ্লুটাইডের ক্লিনিকাল ট্রায়ালের তথ্যের সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যেখানে দেখা গেছে এটি প্রধান কার্ডিওভাসকুলার ঘটনা এবং মৃত্যুর হার কমাতে সহায়ক।

তবে জীবন বীমা সংস্থাগুলোর জন্য দীর্ঘমেয়াদি প্রভাব নির্ধারণে কিছু চ্যালেঞ্জ রয়েছে:

• অনুশীলন ও স্থায়িত্ব: অনেক রোগী ওষুধ সময়মতো বন্ধ করে দেন, যা মৃত্যুহারের সুবিধা কমিয়ে দেয়।

• ফলাফলের বৈচিত্র্য: কিছু রোগীর ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য উন্নতি হয়, আবার অন্যদের ক্ষেত্রে ক্ষণস্থায়ী বা সীমিত ফলাফল দেখা যায়।

• আচরণ ও তথ্যপ্রদানের সমস্যা: প্রার্থী প্রায়ই GLP‑1 ব্যবহার প্রকাশ করেন না, যা ঝুঁকি মূল্যায়নকে জটিল করে।

নিচের টেবিলে Swiss Re-এর পুনঃবীমা মডেলিং অনুযায়ী GLP‑1 ওষুধের সম্ভাব্য মৃত্যুহার হ্রাস দেখানো হলো:

উৎস: Swiss Re Institute, 2045 পর্যন্ত মৃত্যুহার মডেলিং

বীমা সংস্থাগুলোর জন্য GLP‑1 ব্যবহার ঝুঁকি মডেলে অন্তর্ভুক্ত করা সঠিক প্রিমিয়াম নির্ধারণে সহায়ক এবং প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা দিতে পারে। সম্ভাব্য মৃত্যুহার হ্রাস উপেক্ষা করলে প্রিমিয়াম বেশি নির্ধারিত হতে পারে, আর অতিরিক্ত প্রভাব অনুমান করলে লাভজনকতা কমতে পারে।

এই পরিবর্তনশীল প্রেক্ষাপটে দীর্ঘমেয়াদি ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড এবং বহু-মাত্রিক মডেলিংয়ের মতো উচ্চমানের ডেটা অপরিহার্য হয়ে উঠেছে। এগুলো জীবন বীমা কোম্পানিকে মেটাবলিক থেরাপির প্রভাব যথাযথভাবে পরিমাপ করতে সাহায্য করে, ensuring population health risk accurately reflects ওষুধগুলোর সম্ভাব্য প্রভাব।