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बिना टीकाकरण के डर और घृणा को एक और बढ़ावा मिलता है

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A अध्ययन में प्रकाशित किया गया था कनाडा के मेडिकल एसोसिएशन जर्नल (CMAJ) 2 अप्रैल, 25 को "संक्रामक रोग गतिकी पर टीकाकरण और गैर-टीकाकृत उप-जनसंख्या के बीच जनसंख्या मिश्रण का प्रभाव: SARS-CoV-2022 संचरण के लिए निहितार्थ" शीर्षक। कोविड -19 के संदर्भ में सेट और एक सिमुलेशन मॉडल अध्ययन पर आधारित है। बिना जब्बेड और जैब्ड आबादी के विभिन्न मिश्रणों में से, अध्ययन ने निष्कर्ष निकाला कि गैर-टीकाकृत टीकाकृत लोगों के लिए जोखिम पैदा करता है। 

इसने तुरंत दुनिया के कई हिस्सों में मीडिया में हलचल मचा दी: WION समाचार, हैमिल्टन स्पेक्टेटर, एनडीटीवी (भारत), डीएनए (भारत), टाइम्स नाउ (भारत), आदि

अध्ययन का उपरोक्त निष्कर्ष सामान्य अवलोकन के खिलाफ जाता है कि अत्यधिक जाब वाली आबादी को बार-बार वृद्धि का सामना करना पड़ा है: जैसे इज़राइल, यूरोप, यूएसए आदि के विभिन्न देशों में, जबकि केवल कम प्रतिशत वाले लोगों की जनसंख्या में वृद्धि नहीं हुई है: भारत , विभिन्न अफ्रीकी देश, आदि। वास्तव में सिंगापुर, दक्षिण कोरिया, हांगकांग, आदि जैसे कई स्थानों पर भी पहली वृद्धि जनसंख्या के उच्च प्रतिशत के बाद ही हुई थी। [डेटा संदर्भ: डेटा में हमारी दुनिया].

प्रकाशन का निष्कर्ष न केवल आम आदमी के अवलोकन के खिलाफ है, बल्कि अन्य सावधान सांख्यिकीय अध्ययनों के खिलाफ भी है। सितंबर 2021 तक, a अध्ययन शीर्षक "कोविड-19 में वृद्धि 68 देशों और संयुक्त राज्य अमेरिका में 2947 काउंटियों में टीकाकरण के स्तर से असंबंधित है" ने जैब स्तरों और रिपोर्ट किए गए कोविड-19 मामलों के बीच सांख्यिकीय सहसंबंध को देखा, और वास्तव में एक मामूली सकारात्मक सहसंबंध पाया: का उच्च स्तर जैब्स को उच्च कोविड-19 मामलों के साथ सकारात्मक रूप से सहसंबद्ध किया गया था। 

इस सांख्यिकीय अध्ययन के बाद, ओमिक्रॉन के आगमन के साथ, दुनिया भर के और डेटा ने दिखाया है कि संक्रमण दर हैं उच्चतर टीकाकरण (यहां तक ​​​​कि बढ़ाया) आबादी में। उदाहरण के लिए, ग्राफ अमेरिका में टीकाकरण के विभिन्न स्तरों के लिए परीक्षण सकारात्मकता दर दिखाता है गैर-टीकाकृत परीक्षणों का प्रतिशत अधिक है लेकिन सकारात्मकता का सबसे कम प्रतिशत है। यह स्पष्ट है कि टीका कम होने के बाद संक्रमण को रोकने के लिए कुछ नहीं करता; वास्तव में यह सकारात्मक परीक्षण की संभावना को बढ़ा सकता है।

उपरोक्त सभी के बावजूद, कैसे किया CMAJ अध्ययन इस निष्कर्ष पर पहुंचा कि उसने क्या किया? आइए अब हम अध्ययन की तकनीकी योग्यता को देखें। 

सबसे पहले, हम ध्यान दें कि यह एक है सिमुलेशन अध्ययन, वास्तविक-विश्व डेटा नहीं। विज्ञान में, जबकि अनुकरण कई स्थितियों में उपयोगी हो सकता है, वास्तविक दुनिया के डेटा में बहुत अधिक गुण हैं क्योंकि कोई भी अनुकरण वास्तविकता को पूरी तरह से पकड़ नहीं सकता है।

सिमुलेशन अध्ययन के विवरण पर करीब से नज़र डालने से नीचे सूचीबद्ध गहरी तकनीकी समस्याओं का पता चलता है।

  1. अध्ययन में कहा गया है, "हमने रोग प्रतिरोधक क्षमता को कम करने का मॉडल नहीं बनाया है।" अध्ययनों के साथ-साथ वास्तविक दुनिया के आंकड़े भी मौजूद हैं जो मौजूदा कोविड-19 टीके की कम होती प्रतिरोधक क्षमता को दर्शाते हैं। के खिलाफ जैब प्रभावकारिता रोगसूचक संक्रमण और अस्पताल में भर्ती 3-6 महीनों के भीतर कम होने के लिए जाना जाता है। इसलिए इम्युनिटी कम होने का मॉडलिंग नहीं करना वास्तविकता के साथ एक स्पष्ट बेमेल है।
  2. सिमुलेशन ने जैब प्रभावकारिता को 80% के रूप में लिया है (तालिका-1 में अध्ययन). अब यह भी हकीकत से कोसों दूर है। जबकि हाल ही में एक मामला नियंत्रित हुआ है अध्ययन डबल-जैब के छह महीने के बाद इंग्लैंड में जैब प्रभावकारिता -2.7% (माइनस 2.7%) के रूप में कम दिखाई दी, अमेरिका से उपर्युक्त जनसंख्या-व्यापी डेटा -100% (माइनस 100%) से कम जैब प्रभावकारिता दिखाता है। ट्रिपल-जाब्ड।
  3. सिमुलेशन बेसलाइन इम्युनिटी को अनजेब में 20% के रूप में लेता है (तालिका -1 में अध्ययन). यह अभी दुनिया के अधिकांश स्थानों में वास्तविकता से काफी दूर एक और पैरामीटर है। भारत में, सीरो-सर्वेक्षण दिखाया है कि ज्यादातर लोग अब स्वाभाविक रूप से वायरस के संपर्क में हैं। अमेरिका में भी, सीडीसी के पास है कहा कि अधिकांश अमेरिकी वायरस के संपर्क में आ गए हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि विभिन्न अध्ययनों ने पुष्टि की है कि प्राकृतिक जोखिम के बाद प्रतिरक्षा है मजबूत, लंबे समय से स्थायी और दूर बेहतर जैब-प्रेरित प्रतिरक्षा के लिए।

इस प्रकार बहुत प्रचारित CMAJ अनुकार अध्ययन उन मान्यताओं पर आधारित है जो त्रुटिपूर्ण मानी जाती हैं। निष्कर्ष एक वैकल्पिक दुनिया में सही हो सकते हैं जहां प्राकृतिक जोखिम से प्रतिरक्षा खराब है, और कोविड-19 वैक्सीन में उच्च प्रभावकारिता है जो कम नहीं होती है; लेकिन वे निश्चित रूप से वास्तविक दुनिया में पकड़ में नहीं आते हैं।

में घोषित "प्रतिस्पर्धी हितों" के बयान की ओर इशारा करना भी सार्थक है प्रकाशन, जिसमें कहा गया है कि लेखकों में से एक ने कोविड-19 टीकों के लिए विभिन्न सलाहकार बोर्डों में काम किया है। क्या यह क्षमता या पूर्वाग्रह को इंगित करता है, पाठक को व्याख्या करने के लिए छोड़ दिया जाना चाहिए, और जिम्मेदार मीडिया पत्रकारों को प्रकाशन परिणामों पर रिपोर्ट करते समय ऐसे प्रतिस्पर्धी हितों को भी इंगित करना चाहिए।



ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
पुनर्मुद्रण के लिए, कृपया कैनोनिकल लिंक को मूल पर वापस सेट करें ब्राउनस्टोन संस्थान आलेख एवं लेखक.

Author

  • भास्करन रमन

    भास्करन रमन आईआईटी बॉम्बे में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग में एक संकाय हैं। यहां व्यक्त विचार उनकी निजी राय हैं। वह इस साइट का रखरखाव करता है: "समझें, अवरोध दूर करें, घबराएं नहीं, डराएं नहीं, अनलॉक करें (U5) भारत" https://tinyurl.com/u5india। उनसे ट्विटर, टेलीग्राम: @br_cse_iitb के माध्यम से संपर्क किया जा सकता है। br@cse.iitb.ac.in

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