सामूहिक कोविड-19 टीकाकरण का आर्थिक और स्वास्थ्य प्रभाव

के बारे में 1^st दिसंबर 2021 तक, दुनिया एक उल्लेखनीय मील का पत्थर पार कर लेगी: दुनिया में लोगों की तुलना में कोविड-19 टीकों की अधिक खुराक दी जा चुकी होगी। दो 'घड़ियाँ' जो मुझे इस तिथि की भविष्यवाणी करने देती हैं यहाँ उत्पन्न करें और यहाँ उत्पन्न करें. बेशक, कुछ लोगों ने तीन (या अधिक) खुराकें ली हैं, और अन्य कोई नहीं, लेकिन पहले से ही दुनिया की अधिकांश आबादी को कम से कम एक बार कोविड-19 वैक्सीन लग चुकी है।

इस बड़े पैमाने पर रोलआउट को देखते हुए, हमें कुल डेटा में कुछ प्रभाव दिखना शुरू हो जाना चाहिए। इस तरह के डेटा अवलोकन संबंधी साक्ष्य प्रदान करते हैं - कारण संबंधों के बजाय सहसंबंध। फिर भी ये सहसंबंध जानकारीपूर्ण हो सकते हैं, विशेष रूप से कोविड-19 टीकों के लिए निर्णायक यादृच्छिक नियंत्रण परीक्षणों के रूप में, जिससे संभावित प्रभाव प्रकट होने की उम्मीद की जा सकती है, उत्तर देने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे टीकों के बारे में बहुत से लोगों के प्रश्न हैं।

मॉडर्ना के मुख्य चिकित्सा अधिकारी ने यहां बताया बीएमजे 2020 में इस बारे में कि क्या परीक्षणों ने संक्रमण से सुरक्षा के लिए परीक्षण किया है—वैक्सीन के बारे में हम आमतौर पर क्या सोचते हैं:

"...हमारा परीक्षण संचरण की रोकथाम को प्रदर्शित नहीं करेगा... क्योंकि ऐसा करने के लिए आपको बहुत लंबी अवधि के लिए सप्ताह में दो बार लोगों को झाड़ना पड़ता है और यह परिचालन रूप से अस्थिर हो जाता है।" (ताल ज़क्स, मुख्य चिकित्सा अधिकारी मॉडर्ना)।

इसी तरह, परीक्षणों को यह पता लगाने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था (न ही उन्हें पता चला) कि क्या टीके मौतों और अस्पताल में भर्ती होने से सुरक्षित हैं। उन परिणामों पर किसी भी सांख्यिकीय शक्ति के परीक्षण के लिए वे घटनाएँ बहुत दुर्लभ थीं। यहां फिर से मॉडर्ना के मुख्य चिकित्सा अधिकारी ने बताया है बीएमजे:

“… क्या मैं जानना चाहूंगा कि यह मृत्यु दर को रोकता है? ज़रूर, क्योंकि मुझे विश्वास है कि यह करता है। मुझे नहीं लगता कि [परीक्षण] की समय-सीमा के भीतर यह संभव है—इससे पहले कि हमें पता चले कि बहुत से लोग परिणामों की प्रतीक्षा में मर जाएंगे।” (ताल ज़क्स, मुख्य चिकित्सा अधिकारी मॉडर्ना)।

यहां तक ​​​​कि फाइजर वैक्सीन के लिए मुख्य परीक्षण, मॉडर्न परीक्षण की तुलना में लगभग एक तिहाई बड़े नमूने के साथ, ड्रॉ करने के लिए बहुत कम मौतें हुईं दृढ़ निष्कर्ष. इसके लायक क्या है, प्लेसीबो समूह की तुलना में टीकाकरण समूह में कुल मौतें अधिक थीं। दूसरे शब्दों में, एक ब्रह्मांड जहां सभी को टीका लगाया जाता है, समानांतर ब्रह्मांड की तुलना में अधिक लोग मरते हैं, जहां किसी को जाब नहीं किया जाता है, लेकिन अन्यथा उनके पास पहले ब्रह्मांड के समान पूर्व-जैब गुण होते हैं।

इसलिए स्वास्थ्य नौकरशाह वालेंस्की, वाल्के और फौसी के लिए "दृष्टिकोण" लिखना कपटपूर्ण और बेईमानी थी। जामा फरवरी 2021 में कि ने दावा किया:

"...नैदानिक ​​​​परीक्षणों से पता चला है कि अमेरिका में उपयोग के लिए अधिकृत टीके COVID-19 संक्रमण, गंभीर बीमारी और मृत्यु के खिलाफ अत्यधिक प्रभावी हैं।"

बिल्कुल सही, डॉ. पीटर दोशी, ए बीएमजे क्लिनिकल परीक्षण की आलोचना करने वाले संपादक और विशेषज्ञ ने एक टिप्पणी लिखी, जिसमें दावा झूठा दिखाया गया है। फिर भी जैसा कि जोनाथन स्विफ्ट ने 300 साल पहले कहा था, "झूठ उड़ता है, और सत्य उसके पीछे लंगड़ाता हुआ आता है।” इसलिए महीनों बाद, आधी दुनिया घूमने के बाद, मेरे देश के सबसे बड़े अखबार के पास था निम्नलिखित ग्रीन बे पैकर्स क्वार्टरबैक आरोन रॉजर्स के टीकाकरण की स्थिति के बारे में (जो जानते थे कि न्यूजीलैंड में इतने सारे चीज़हेड्स हैं?)

"...अमेरिका में उपयोग के लिए अधिकृत कोविड-19 टीकों का हजारों लोगों पर परीक्षण किया गया था और यह गंभीर बीमारी और मृत्यु के जोखिम को नाटकीय रूप से कम करने में सुरक्षित और प्रभावी दोनों साबित हुए हैं।"

बेशक यह दावा, कथित तौर पर परीक्षणों पर आधारित कई अन्य दावों के साथ, असत्य है। यह देखते हुए कि क्लिनिकल परीक्षण गलत व्याख्या के लिए इतने प्रवृत्त रहे हैं, और कि उन्हें जल्दी ही अंधा कर दिया गया था, जिसका अर्थ है कि परीक्षण डेटा से छह महीने से अधिक की प्रभावकारिता स्थापित नहीं की जा सकती है, हमें साक्ष्य के लिए कहीं और देखना होगा।

हाल के कई अध्ययनों ने से डेटा का उपयोग किया है राष्ट्रव्यापी रजिस्ट्रियां या से स्वास्थ्य देखभाल करने वाले, सांख्यिकीय रूप से टीकाकरण और गैर-टीकाकृत लोगों से मिलान करने के लिए यह देखने के लिए कि टीके की प्रभावकारिता कितनी तेजी से घटती है—यह तेजी से गिरती है, संक्रमण से सुरक्षा के लिए प्रति माह लगभग 10 प्रतिशत अंक जबकि मृत्यु जैसे गंभीर परिणामों पर विश्वास अंतराल अक्सर इतना व्यापक होता है कि दूसरे के छह महीने बाद तक खुराक शून्य प्रभावकारिता से इंकार नहीं किया जा सकता है।

ये चतुर अध्ययन हैं और यह आश्चर्यजनक है कि व्यक्तियों के बारे में डेटा जो शोधकर्ताओं तक पहुंच सकते हैं। फिर भी, इन अध्ययनों का मानना ​​​​है कि 'चयन अवलोकनों पर है' जो व्यक्तिगत पसंद के लिए एक खराब धारणा हो सकती है कि क्या जाब किया जाए। वेधशालाओं पर चयन के साथ केवल यह निर्धारित करने वाली चीजें हैं कि क्या किसी को जाब किया गया है या नहीं, वे विशेषताएँ हैं जो शोधकर्ता डेटाबेस में देख सकते हैं।

इसके बजाय यदि अप्राप्य कारक-जोखिम प्राथमिकताएं, व्यक्तिगत विश्वास, और इसी तरह-टीकाकरण विकल्पों को प्रभावित करते हैं और स्वास्थ्य परिणामों को भी प्रभावित करते हैं, तो टीकाकृत और गैर-टीकाकृत के बीच अनुभवजन्य तुलना टीके के प्रभावों का पक्षपाती अनुमान दे सकती है। यही कारण है कि यादृच्छिक परीक्षणों का उपयोग किया जाता है; उपचारित समूह और प्लेसीबो समूह में, औसतन, पूर्व-उपचार विशेषताएँ समान होनी चाहिए (देखी गई और बिना देखी गई दोनों)।

समग्र डेटा इस चयन समस्या को हल नहीं करता है, लेकिन क्योंकि सभी सबूत इतने अशुद्ध हैं - खराब तरीके से डिज़ाइन किए गए और गलत तरीके से यादृच्छिक परीक्षणों की व्याख्या की गई है, व्यक्तिगत स्तर के अध्ययन जो असंभावित लोगों से आने वाले संभावित पूर्वाग्रहों की चिंता किए बिना स्व-चयनित टीकों के मिलान पर भरोसा करते हैं- हम अंतर्दृष्टि के लिए सभी जगहों पर देखना चाहिए। इसके अलावा, विभिन्न डेटा के प्रसार के कारण समग्र डेटा हमारी नाक के ठीक नीचे है वेबसाइटों जो अप-टू-डेट देश स्तर (और यहां तक ​​कि उप-राष्ट्रीय) स्वास्थ्य और आर्थिक डेटा प्रदान करते हैं।

समग्र डेटा का विश्लेषण अर्थशास्त्र के पहिए में सही है। फिर भी अर्थशास्त्री रहे हैं आश्चर्यजनक रूप से अनुपस्थित महामारी के दौरान सार्वजनिक चर्चाओं से। यह स्पष्ट नहीं है कि यह अदृश्यता आपूर्ति-पक्ष बनाम मांग-पक्ष के कारण कितनी है। आपूर्ति पक्ष पर, जय भट्टाचार्य एक में सुझाव देते हैं साक्षात्कार कि अनुशासन द्वारा लॉकडाउन की कीमतों के बारे में बोलने और उन्हें रिकॉर्ड करने में विफलता थी संपार्श्विक क्षति. मांग-पक्ष पर, न्यूजीलैंड के केंद्रीय बैंक के पूर्व गवर्नर (और उसके बाद, संसदीय विपक्ष के नेता) डॉन ब्रैश नोट्स राजनेताओं ने अर्थशास्त्रियों के इनपुट की उपेक्षा करते हुए कुछ बहुत ही असंभावित स्रोतों से कोविड -19 सलाह ली। 

इस पूर्व अदृश्यता के कारणों के बावजूद, अर्थशास्त्री अब अपने कोकून से उभरने लगे हैं और कुल डेटा का उनका विश्लेषण उपलब्ध हो रहा है। वैश्विक वैक्सीन रोलआउट के संदर्भ में, ऐसा लगता है कि स्वास्थ्य की स्थिति से अधिक आर्थिक स्थिति मायने रखती है। 112 देशों में रोलआउट तेजी से किया गया अमीर नहीं बीमार देशों। ओईसीडी देशों में, जिनके पास समय पर और विश्वसनीय मृत्यु दर डेटा है और अत्यधिक टीकाकरण किया गया है, रोलआउट उन देशों के लिए तेज़ था जहां 2020 में नकारात्मक आर्थिक झटका बड़ा था, लेकिन नहीं जहां स्वास्थ्य झटका (अतिरिक्त मृत्यु दर) बड़ी थी।

सामूहिक टीकाकरण से कुल प्रभाव (और गैर-प्रभाव) पर साक्ष्य भी उभर रहे हैं। उपलब्ध संपूर्ण डेटा वाले 68 देशों के लिए, एक साधारण स्कैटर प्लॉट दिखाता है कि वहाँ था कोई रिश्ता नहीं पूरी तरह से टीकाकरण (सितंबर, 2021 की शुरुआत तक) और पिछले 19 दिनों में नए कोविड-7 मामलों के प्रतिशत के बीच। ऐसे पार-अनुभागीय अध्ययनों के साथ एक चिंता यह है कि छोड़े गए कारक सहसंबंधों को चलाते हैं। 

उदाहरण के लिए, मेरा घर दक्षिण प्रशांत में एक दूरस्थ देश है, जिसकी विशाल खाई को सख्त सीमा नियंत्रण और आंतरिक हवाई यात्रा के लगभग पूर्ण पतन द्वारा पूरक किया गया था, जिससे 2021 के अधिकांश के लिए कम टीकाकरण दर और कम कोविड मामलों की संख्या दोनों की अनुमति मिली। दूरस्थता दोनों संख्याओं के लिए जिम्मेदार है। एक और उदाहरण है जब मौसम के कारण संक्रमण दर मौसमी रूप से बढ़ती है जो लोगों को घर के अंदर ले जाती है; एक देश तब टीकाकरण के प्रयास को तेज कर सकता है, राजनेताओं की इच्छा को देखते हुए कि जब भी कोई बुरी चीज होती है, तो वे कुछ करने की इच्छा रखते हैं, लेकिन यह मौसमी परिवर्तन है जो प्रेरक शक्ति है।

इन मुद्दों के लिए एक मानक अर्थशास्त्र दृष्टिकोण पैनल डेटा (समान देशों पर बार-बार अवलोकन) का उपयोग करना है। इस तरह के डेटा के साथ हम ड्राइविंग सहसंबंधों में छोड़े गए कारकों के प्रभाव को कम करने के लिए देशों की (समय-अपरिवर्तनीय) अप्रमाणित विशेषताओं और (स्थानिक-अपरिवर्तनीय) समय अवधि की अप्रमाणित विशेषताओं के प्रभाव को हटा सकते हैं।

32 अत्यधिक टीकाकरण वाले ओईसीडी देशों (आज तक 1.3 बिलियन से अधिक खुराक) के लिए इस तरह के पैनल डेटा, जिसमें उच्च आवृत्ति सभी कारण मृत्यु दर डेटा भी है, यह दर्शाता है कि बड़े पैमाने पर टीकाकरण के कुल प्रभाव राजनीतिक-अर्थव्यवस्था क्षेत्र में दिखाई दे रहे हैं लेकिन स्वास्थ्य की दृष्टि से नहीं. नीचे दिया गया चार्ट पूरी तरह से टीकाकरण दर और दो स्वास्थ्य परिणामों (कोविड -19 और सभी कारणों से मृत्यु), तीन आर्थिक परिणामों (विभिन्न प्रकार के स्थानों पर व्यक्तिगत गतिशीलता द्वारा ट्रैक किए गए) के बीच संबंधों को दर्शाता है। गूगल), और एक नीतिगत परिणाम (लॉकडाउन नियमों की कठोरता)।

परिणाम 2020 के उसी महीने से परिवर्तन हैं, जब टीके अनुपलब्ध थे, बनाम 2021, जब बड़े पैमाने पर टीकाकरण चल रहा था (प्रत्येक माह से सितंबर तक)। चार्ट के लिए इकाइयां मानक विचलन हैं, विभिन्न देशी इकाइयों में परिणामों की तुलना करने की अनुमति देने के लिए (लॉकडाउन के लिए एक सूचकांक, गतिशीलता के लिए प्रतिशत परिवर्तन, मृत्यु दर)।

एक मानक विचलन उच्चतर पूरी तरह से टीकाकरण की दर एक-डेढ़ मानक विचलन कम की लॉकडाउन कठोरता के साथ जुड़ा हुआ है। यह सभी धारियों के राजनेताओं को लॉकडाउन को टीकाकरण दरों से बांधने को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, सितंबर 2021 में न्यूजीलैंड के प्रधान मंत्री कहा "हम लॉकडाउन में हैं क्योंकि हमारे पास वर्तमान में टीकाकरण के लिए पर्याप्त न्यूजीलैंडवासी नहीं हैं ..." इससे पहले वर्ष में, ब्रिटेन के प्रधान मंत्री बोरिस जॉनसन कहा "इसे [लॉकडाउन में ढील] सुनिश्चित करने का तरीका यह है कि जब आपकी बारी आए तो जैब लगवा लें, तो चलिए जैब करवाते हैं।" 

2020 के इसी महीने की तुलना में उपभोक्ता गतिशीलता में परिवर्तन द्वारा मापी गई आर्थिक गतिविधि में पलटाव (इसलिए मौसमी कारकों के लिए लेखांकन) खुदरा और मनोरंजन के लिए पूरी तरह से टीकाकरण दर के प्रति मानक विचलन के आधे से अधिक मानक विचलन से अधिक है। स्थान (और ट्रांज़िट स्टेशनों के लिए लगभग उतना ही बड़ा)। इसके विपरीत, रिहायशी इलाकों में बिताया गया समय 2020 के इसी महीने की तुलना में उन महीनों या देशों में जहां पूरी तरह से टीकाकरण की दर एक मानक विचलन अधिक है, लगभग आधा मानक विचलन कम है।

क्या यह वृद्धि टीकों के कारण बाहर होने में है से प्रति, शायद लोगों को सुरक्षित महसूस कराकर, या यह केवल लॉकडाउन नियंत्रणों में ढील देने की प्रतिक्रिया है? यह पता चला है कि यह केवल लॉकडाउन कठोरता में छूट है जो उपभोक्ता गतिशीलता में वृद्धि को संचालित करती है। एक बार इसका हिसाब हो जाने के बाद, वहाँ है कोई स्वतंत्र प्रभाव नहीं टीकाकरण दर पर गूगल गतिशीलता संकेतक। इसलिए हम लोगों के लिए आंदोलन की स्वतंत्रता पर अपनी लोहे की पकड़ को शिथिल करने के लिए राजनेताओं की बांह में प्रहार के रूप में सोच सकते हैं।

जबकि गतिशीलता के लिए सहसंबंध (एक आर्थिक गतिविधि प्रॉक्सी के रूप में) और लॉकडाउन कठोरता बड़े और सटीक रूप से अनुमानित हैं, कुल स्वास्थ्य संकेतकों पर संबंधित प्रभाव स्पष्ट नहीं हैं। विशेष रूप से, इन देशों के लिए सितंबर 2021 तक, टीकाकरण दरों का प्रति मिलियन नए कोविड-19 मौतों में बदलाव के साथ कोई संबंध नहीं है, न ही सर्व-कारण मृत्यु दर में परिवर्तन के साथ। इन देशों के लिए 1.3 बिलियन खुराक (और दुनिया भर में सात बिलियन खुराक) के बाद, किसी को मौतों में कुछ कमी देखने की उम्मीद होगी। फिर भी इन आंकड़ों में ऐसा प्रभाव दिखाई नहीं देता। 

इन परिणामों से ऐसा लगता है कि बड़े पैमाने पर टीकाकरण एक प्रकार से जेल से बाहर निकलने का कार्ड है, जो विनाशकारी रूप से महंगे लॉकडाउन से बाहर निकलने और आर्थिक गतिविधियों में कुछ सुधार की अनुमति देता है। फिर भी यह राजनेता और स्वास्थ्य नौकरशाह थे जिन्होंने हमें पहले स्थान पर जेल में डाला। सामूहिक टीकाकरण के साथ या उसके बिना, वे किसी भी समय अपने द्वारा लगाए गए कार्यों को पूर्ववत कर सकते थे। लॉकडाउन के रूप में वायरस पर काबू पाने में विफल, और किया नहीं अत्यधिक मृत्यु दर को कम करने के लिए, राजनेता बड़े पैमाने पर टीकाकरण पर भरोसा किए बिना इन महंगे और अप्रभावी हस्तक्षेपों को पूर्ववत कर सकते थे।

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