मॉडलिंग खराब हो गई

एक नया दस्तावेज़ बताता है कि गैर-बुजुर्गों की आबादी में पूर्व-टीकाकरण मामले की मृत्यु दर बेहद कम थी।

गैर-बुजुर्ग आबादी में COVID-19 की आयु-स्तरीकृत संक्रमण मृत्यु दर

पर्यावरण अनुसंधान, खंड 216, भाग 3, 1 जनवरी 2023, 114655

सार

COVID-19 का सबसे बड़ा बोझ बुजुर्गों पर पड़ता है, और नर्सिंग होम में रहने वाले लोग विशेष रूप से कमजोर होते हैं। हालांकि, वैश्विक आबादी का 94% 70 साल से कम उम्र का है और 86% 60 साल से कम उम्र का है। इस अध्ययन का उद्देश्य टीकाकरण या पूर्व संक्रमण के अभाव में गैर-बुजुर्ग लोगों के बीच COVID-19 की संक्रमण मृत्यु दर (IFR) का सटीक अनुमान लगाना था। SeroTracker और PubMed (प्रोटोकॉल: https://osf.io/xvupr) में व्यवस्थित खोजों में, हमने 40 पात्र राष्ट्रीय सेरोप्रेवलेंस अध्ययनों की पहचान की, जिसमें 38 देशों को शामिल किया गया था, जिसमें पूर्व-टीकाकरण सेरोप्रेवलेंस डेटा था। 29 देशों (24 उच्च-आय, 5 अन्य) के लिए, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध आयु-स्तरीकृत COVID-19 मृत्यु डेटा और आयु-स्तरीकृत सर्पोप्रिवलेंस जानकारी उपलब्ध थी और उन्हें प्राथमिक विश्लेषण में शामिल किया गया था। IFRs में 0.034-0.013 साल की आबादी के लिए 0.056% (इंटरक्वेर्टाइल रेंज (IQR) 0-59%) और 0.095-0.036 साल की आबादी के लिए 0.119% (IQR 0-69%) का माध्य था। माध्य IFR 0.0003-0 वर्षों में 19%, 0.002-20 वर्षों में 29%, 0.011-30 वर्षों में 39%, 0.035-40 वर्षों में 49%, 0.123-50 वर्षों में 59%, और 0.506-60 वर्षों में 69% था। 4 वर्ष। IFR हर 10 साल में लगभग 9 गुना बढ़ जाता है। COVID-19 मौतों के अनुमानित आयु वितरण वाले अन्य 0.025 देशों के डेटा को शामिल करने से 0.032–0 वर्षों के लिए 59–0.063% का औसत IFR और 0.082–0 वर्षों के लिए 69–0.03% प्राप्त हुआ। मेटा-रिग्रेशन विश्लेषण ने भी इन आयु समूहों में क्रमशः 0.07% और XNUMX% के वैश्विक IFR का सुझाव दिया। 

वर्तमान विश्लेषण गैर-बुजुर्गों की आबादी में पूर्व-टीकाकरण IFR की तुलना में पहले के सुझाव की तुलना में बहुत कम पूर्व-टीकाकरण IFR का सुझाव देता है। 

देशों के बीच बड़े अंतर मौजूद थे और सहरुग्णता और अन्य कारकों में अंतर को दर्शा सकते हैं। ये अनुमान एक आधार रेखा प्रदान करते हैं जिससे टीकाकरण के व्यापक उपयोग, पूर्व संक्रमण और नए रूपों के विकास के साथ IFR में और गिरावट आती है।

ऊपर दिए गए आंकड़ों से, पूर्व-टीकाकरण युग के दौरान औसत संक्रमण मृत्यु दर (IFR) थी:

• 0.0003-0 वर्षों में 19% 
• 0.002-20 वर्षों में 29%
• 0.011-30 वर्षों में 39%
• 0.035-40 वर्षों में 49%
• 0.123-50 वर्षों में 59%
• 0.506-60 वर्षों में 69%
• 0.034-0 वर्ष की आयु के लोगों के लिए 59% 
• 095–0 वर्ष की आयु वालों के लिए .69%।

गैर-बुजुर्ग आबादी में ये IFR अनुमान पिछली गणनाओं और मॉडलों की तुलना में बहुत कम हैं।

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क्या किसी को 2020 की शुरुआत में वापस याद है? एक वैश्विक आपदा की भयानक भविष्यवाणियां - एक मामले की मृत्यु दर और एक संक्रामक दर (R0) की जो आधुनिक समय में श्वसन रोग के लिए अनसुनी थी? भविष्यवाणियां थीं कि "उपन्यास कोरोनवायरस", जैसा कि तब कहा जाता था, अगला स्पेनिश फ्लू होने वाला था। इसका एकमात्र समाधान पूरे देश के लिए लॉकडाउन था। यह वह मॉडलिंग थी जिससे दुनिया भर की सरकारें घबरा गईं। यह वह मॉडलिंग थी जिसने विरासत मीडिया को पिघला दिया।

एक वैज्ञानिक जिसने स्पष्ट रूप से इस प्रयास का नेतृत्व किया और अपनी भयानक भविष्यवाणी के साथ दुनिया को भटका दिया, वह इंपीरियल कॉलेज के पीएचडी नील फर्ग्यूसन थे। 

इंपीरियल कॉलेज लंदन में फर्ग्यूसन की टीम ने किया है लाखों लोगों की जान बचाने का श्रेय लिया उनके मॉडल को लागू करने वाली लॉकडाउन नीतियों के माध्यम से। यह इंपीरियल कॉलेज मॉडल है जिसने ब्रिटेन में पहले साल में लाखों लोगों की मौत का अनुमान लगाया था, अगर कड़े लॉकडाउन लागू नहीं किए गए। एक बार लागू होने के बाद, फर्ग्यूसन और इंपीरियल कॉलेज ने तुरंत लॉकडाउन की "सफलता" का श्रेय लिया।

डॉ. फर्ग्यूसन द्वारा बचाए गए 3.1 मिलियन जीवन का अनुमान पूरी तरह से प्राप्त किया गया था "हास्यास्पद अवैज्ञानिक व्यायाम, जिससे उन्होंने अपने स्वयं के काल्पनिक अनुमानों का उपयोग करके अपने मॉडल को मान्य करने का दावा किया, जो कि लॉकडाउन के बिना क्या होगा। अन्य मॉडलों और वास्तविक दुनिया के आंकड़ों ने फर्ग्यूसन के मॉडलों को बदनाम किया है, लेकिन नुकसान हो चुका था। लॉकडाउन, क्वारंटाइन, मास्किंग, खराब-परीक्षण वाले ईयूए उत्पाद - जैसे कि प्रायोगिक टीके हम सभी पर अपना असर डाल चुके हैं। अंत में, यदि उनमें से कोई आवश्यक था, तो क्या होगा?

एलोन मस्क फर्ग्यूसन को "एक" कहते हैंपूर्ण उपकरण" जो "बेतुका नकली विज्ञान" करता है।” वैस्कुलर बायोलॉजी के विशेषज्ञ और सैन डिएगो में सिडनी किमेल कैंसर सेंटर के पूर्व वैज्ञानिक निदेशक जे श्निट्जर मुझे बताते हैं: "मैं आम तौर पर एक वैज्ञानिक के बारे में यह कहने से हिचकिचाता हूं, लेकिन वह एक प्रचार चाहने वाले चार्लटन होने के किनारे पर नाचता है("नेशनल रिव्यू).

बार-बार, साल-दर-साल, दशक-दर-दशक, एनएचएस और विश्व सरकारें, हमारे सहित, संक्रामक रोग मॉडलिंग के लिए डॉ. फर्ग्यूसन की ओर मुड़ी हैं। फर्ग्यूसन उन्हें वह देता है जो वे चाहते हैं। नौकरशाहों के लिए एक कारण, प्रशासनिक राज्य का एक बार फिर से कदम उठाना और महत्वपूर्ण होना। उनके कयामत और निराशा के मॉडल में से एक संघीय आपदा तैयारी बजट को खगोलीय अनुपात में बढ़ा सकता है। यह निम्न सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारी के लिए कच्ची शक्ति है। क्या पसंद नहीं किया जाना चाहिए? 

एक विलक्षण तथ्य को छोड़कर:

फर्ग्यूसन के काम के निहितार्थ स्पष्ट हैं: लॉकडाउन को सही ठहराने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला प्राथमिक मॉडल अपने पहले वास्तविक-विश्व परीक्षण में विफल रहा।

फर्ग्यूसन की आकाश-उच्च उच्च मृत्यु दर की भविष्यवाणियां अत्यधिक अतिरंजित थीं।

लॉकडाउन पूरी तरह से और पूरी तरह से विफल रहा। 

लेकिन यह फर्ग्यूसन की पहली असफल संक्रामक रोग मॉडलिंग नहीं है जो विश्व मंच पर आई है। ये उनकी पहले की भविष्यवाणियों के दो उदाहरण हैं:

• फर्ग्यूसन ने भविष्यवाणी की थी कि 150 के प्रकोप के दौरान बर्ड फ्लू से 2005 मिलियन तक लोग मारे जा सकते हैं। 282 और 2003 के बीच दुनिया भर में इस बीमारी से कुल 2009 लोगों की मौत के साथ यह भविष्यवाणी आश्चर्यजनक रूप से गलत थी।
• 2009 में, फर्ग्यूसन के मॉडलों में से एक यूके में स्वाइन फ्लू के प्रकोप से 65,000 लोगों के मरने की भविष्यवाणी की गई - अंतिम आंकड़ा 500 से नीचे था. यह मॉडलिंग ही थी जिसने इतने सारे सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों को आतंकित किया, और अधिकारियों और जनता के बीच विश्वव्यापी आतंक पैदा किया।

तो, बोरिस जॉनसन और हमारी सरकार ने कोविड संकट के शुरुआती दिनों में मार्गदर्शन के लिए उनके मॉडल की ओर क्यों रुख किया? उन्होंने फर्ग्यूसन के इस दावे को क्यों स्वीकार किया कि लॉकडाउन काम करेगा, बिना किसी सबूत या सार्वजनिक नीति के मार्गदर्शन के यह संकेत मिलता है कि इस तरह के कठोर उपायों का कोई प्रभाव पड़ेगा?

क्या वे इतने ही भोले थे?

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यहां वह जगह है जहां यह और भी पागल हो जाता है। ऐसे लोग हैं जो जोश से तर्क देते हैं कि 2020 की शुरुआत में फर्ग्यूसन ने जो मॉडलिंग की थी, वह इस बात का प्रमाण है कि 1) द "गैर-दवा हस्तक्षेप (लॉकडाउन और मास्क) ने काम किया क्योंकि (यहां परिपत्र तर्क) उनकी मॉडलिंग भविष्यवाणियां सच नहीं हुईं और 2) कि टीके सभी मापों से परे काम करते हैं क्योंकि फिर से, उनकी मॉडलिंग की भविष्यवाणियां सच नहीं हुईं। 

फिर भी, हम यहाँ हैं। एक महत्वपूर्ण नया पेपर (ऊपर चर्चा की गई) दस्तावेजीकरण करते हुए कि गैर-बुजुर्ग आबादी में पूर्व-टीकाकरण मामले की मृत्यु दर बेहद कम थी। इसका मतलब है कि अधिक सबूत फर्ग्यूसन के मॉडल गलत थे (फिर से) और हम राज्य प्रायोजित मीडिया से क्या सुनते हैं?

क्रिकेटर।

अमेरिकी सीनेट में मेरे एक सहयोगी ने हाल ही में मुझे बताया कि हाल ही में एक पेपर में फर्ग्यूसन के मॉडलिंग डेटा के आधार पर ताना-गति की सफलता के बारे में रिपब्लिकन सीनेटर एक-दूसरे को हाई-फाइव कर रहे थे।

आप इस सामान को नहीं बना सकते।

लेखक से पुनर्प्रकाशित पदार्थ.