लॉकडाउन ने जान नहीं बचाई, मेटा-विश्लेषण समाप्त किया

कोविड-19 महामारी उपाय थे a मील का पत्थर कैसे आधुनिक पश्चिमी समाजों ने एक नए रोगज़नक़ के सामने स्वतंत्रता को प्रतिबंधित कर दिया। यह कहना उचित है हम घबरा गए 2020 के उन घातक वसंत महीनों में। तब से, गर्म बातचीत, नाराज आबादी, खोई हुई दोस्ती और नैतिक लड़ाइयों ने समाजों को बीच में विभाजित कर दिया.

उस समय के राजनेता, आंशिक रूप से खराब महामारी विज्ञान से प्रभावित थे मोडलिंग, नीतियों का एक सेट चुना है जिसे हम "लॉकडाउन" कहने के आदी हो गए हैं। वे आम तौर पर सार्वजनिक स्थानों को बंद करने की अनिवार्यता की विभिन्न डिग्री शामिल करते हैं, कि स्कूली बच्चों को स्कूल से घर भेज दिया जाए, कि नियोक्ता अपने परिसर को खाली कर दें, ताकि कर्मचारी शारीरिक रूप से बातचीत न करें, या सख्त सरकारी आदेश कि आपको अपना घर नहीं छोड़ना चाहिए। 

इस प्रयोग में दो साल, सबूत इकट्ठा करने का समय आ गया है। क्या लॉकडाउन अपनी क्षमता के अनुरूप जीवित रहे? क्या उन्होंने "जीवन बचाओ" और "प्रसार को रोको" और अन्य सभी नारों को हमने दर्दनाक रूप से बात करते हुए सुना?

बहुतों ने कोशिश की है। वहाँ हैं बहुत सारी पढ़ाई जो लॉकडाउन के कोई वायरस-कम करने वाले प्रभाव नहीं दिखाते हैं (लेकिन बहुत अधिक नुकसान)। अध्ययनों की ऐसी सूचियों को संकलित करने वाली बात यह है कि वे इकट्ठे हैं तदर्थ, अध्ययन के बजाय परिणाम पर चयन करना। इस तरह के अधिक संभावित चेरी-चुने हुए अध्ययनों को एक-दूसरे के ऊपर ढेर करना, नहीं है वास्तव में वैज्ञानिक दावे को आगे बढ़ाते हुए कि लॉकडाउन मौत को नहीं रोकता है। यह अध्ययन की पूरी श्रृंखला को कैसे मापता है, इसकी व्यापक जांच करने के बजाय एक निश्चित परिकल्पना के लिए पुष्टि करने वाले साक्ष्य एकत्र कर रहा है। 

एक बड़े और विशाल क्षेत्र को नापने के लिए, वैज्ञानिक मेटा-स्टडीज का उपयोग करते हैं - एक प्रकार का पद्धतिगत अध्ययन जो व्यवस्थित रूप से अध्ययनों की खोज करता है और उनके परिणाम को एक संयुक्त पूरे में शामिल करता है। कोपेनहेगन, डेनमार्क में राजनीतिक अध्ययन केंद्र के जोनास हर्बी, लुंड विश्वविद्यालय के लार्स जोनुंग और जॉन्स हॉपकिन्स के स्टीव हैंके ने 1 जुलाई, 2020 से पहले की शुरुआती अवधि के लिए ठीक यही किया है।एक साहित्य समीक्षा और कोविड-19 मृत्यु दर पर लॉकडाउन के प्रभावों का मेटा-विश्लेषण', अभी-अभी जॉन्स हॉपकिन्स के साथ वर्किंग पेपर के रूप में प्रकाशित हुआ' अनुप्रयुक्त अर्थशास्त्र में अध्ययन श्रृंखला, वे इस सबूत को इकट्ठा करते हैं कि लॉकडाउन ने कोविड -19 से होने वाली मौतों को टाल दिया। 

चूंकि एक मेटा-विश्लेषण करने वाले अध्ययनों के साथ नगण्य होने की बहुत गुंजाइश है, यहाँ पूर्ण चयन रणनीति है जिसका उपयोग लेखकों ने किया: 

1. उन्होंने 18,000 से अधिक अध्ययनों की जांच की, जिनमें से अधिकांश संकीर्ण लॉकडाउन प्रभावकारिता प्रश्न से संबंधित नहीं थे। 
2. 1,048 अध्ययन शेष रहे, जिनमें से अधिकांश को पात्रता के दो मुख्य प्रश्नों का उत्तर नहीं देने के कारण बाहर कर दिया गया:
   1. क्या अध्ययन मृत्यु दर पर लॉकडाउन के प्रभाव को मापता है?
   2. क्या अध्ययन एक अनुभवजन्य भिन्न-भिन्न दृष्टिकोण का उपयोग करता है?
3. 117 अध्ययनों में से, लेखक 83 को छोड़ देते हैं जो डुप्लिकेट थे, मॉडलिंग या सिंथेटिक नियंत्रण थे। लेखकों का तर्क है कि स्ट्रक्चरल-ब्रेक अध्ययन पर्याप्त नहीं थे, "इन अध्ययनों में लॉकडाउन के प्रभाव में समय-निर्भर बदलाव शामिल हो सकते हैं, जैसे कि मौसम।"

34 अध्ययन इस प्रकार इसे अपने विश्लेषण में शामिल करते हैं, और उन्हें तीन खंडों में विभाजित किया गया है: मृत्यु दर प्रभाव कोविड नीतियों की कठोरता से जुड़ा हुआ है (बहुप्रचारित के बाद) ऑक्सफोर्ड मीट्रिक); आश्रय-स्थल अध्ययन; और अध्ययन जो विशिष्ट गैर-फार्मास्यूटिकल हस्तक्षेपों को लक्षित करते हैं। 

जैसे अध्ययन फ्लैक्समैन एट अल. वैज्ञानिक पत्रिका में प्रकृति, जिन्होंने दावा किया कि लॉकडाउन उपायों के माध्यम से लाखों लोगों की जान बचाई गई, उनके जबरदस्ती अध्ययन डिजाइन के कारण बाहर रखा गया है: 

"अनुभवजन्य परिणामों के लिए एकमात्र व्याख्या संभव है कि लॉकडाउन ही एकमात्र ऐसी चीज है जो मायने रखती है, भले ही अन्य कारकों जैसे मौसम, व्यवहार आदि के कारण प्रजनन दर में देखा गया परिवर्तन […]
फ्लैक्समैन एट अल। यदि आप COVID-19 मृत्यु दर पर लॉकडाउन के प्रभाव का अनुमान लगाना चाहते हैं, तो डेटा को एक निश्चित मॉडल में फिट करने के लिए मजबूर करना कितना समस्याग्रस्त है।

आप उस निष्कर्ष को नहीं मान सकते जिसे आप सिद्ध करना चाहते हैं। 

इसी तरह, वे पालन करते हैं आरहूस विश्वविद्यालय में क्रिश्चियन ब्योर्नस्कोव सिंथेटिक-नियंत्रण अध्ययनों को छोड़कर। ब्योर्नस्कोव दिखाते हैं कि इस तरह के कई अध्ययनों में, देश की विशेषताएं जो उन्होंने कृत्रिम रूप से बनाईं, वास्तविक दुनिया के देशों की तरह कुछ भी नहीं दिखती थीं, और इस तरह के अभ्यासों से प्राप्त अनुभवजन्य संख्याओं पर बहुत सवाल उठाया। 

34 अंतिम अध्ययनों के परिणाम सारांश के माध्यम से ब्राउज़ करना लॉकडाउन में विश्वास करने वालों के लिए सख्त पढ़ना है (लेखक सभी के संक्षिप्त विवरण के साथ एक तालिका प्रकाशित करते हैं)। कुछ ऐसे उपाय दिखाते हैं जो मेल खाते हैं सकारात्मक कोविड मृत्यु दर के साथ। उनमें से जो सही संकेत के सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम पाते हैं (लॉकडाउन के साथ मृत्यु दर पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है) प्रभाव उल्लेखनीय रूप से छोटे होते हैं: अक्सर एकल-अंक प्रतिशत, कई अध्ययनों के परिणाम शून्य के आसपास रिपोर्ट करते हैं।  

कठोर अध्ययनों में संयुक्त अनुमान (कुल कोविड मौतों के अनुपात के रूप में मौतों को टाल दिया गया) शून्य के आसपास बैंड, केवल एक अध्ययन के साथ (फुलर एट अल। 2021) कोविड-19 मृत्यु दर पर लॉकडाउन के बड़े प्रभाव का पता लगाना। उस अध्ययन के अत्यधिक सटीक अनुमान के लिए संयुक्त अनुमान को समायोजित करते समय, हर्बी, जोनुंग और हैंके ने पाया कि कोविड-19 मृत्यु दर पर लॉकडाउन का सटीक-भारित औसत प्रभाव -0.2% है: 

"कठोरता सूचकांक अध्ययनों के आधार पर, हमें कोई सबूत नहीं मिलता है कि यूरोप और संयुक्त राज्य अमेरिका में अनिवार्य लॉकडाउन का COVID-19 मृत्यु दर पर ध्यान देने योग्य प्रभाव पड़ा है।"

जितना अधिक सटीक अनुमान और उतना ही स्वच्छ और व्यापक अध्ययन, शून्य के करीब कोविड -19 पर लॉकडाउन का प्रभाव है। इसे फिर से पढ़ें। जब हम संख्याओं को ध्यान से चलाते हैं, तो कोविड से होने वाली मौतों पर लॉकडाउन से कोई भी प्रारंभिक सुरक्षात्मक प्रभाव चला जाता है। 

शेल्टर-इन-प्लेस अध्ययन ज्यादा बेहतर किराया नहीं देते हैं। जबकि निचला रेखा आंकड़ा थोड़ा बेहतर (-2.9%) है, फिर से, अधिकांश अध्ययन शून्य के आसपास क्लस्टर प्रभाव दिखाते हैं (या कम नकारात्मक एकल-अंक प्रतिशत): 

हमें इस बात का कोई स्पष्ट प्रमाण नहीं मिला है कि SIPOs का COVID-19 मृत्यु दर पर ध्यान देने योग्य प्रभाव पड़ा है। कुछ अध्ययनों में लॉकडाउन और COVID-19 मृत्यु दर के बीच एक बड़ा नकारात्मक संबंध पाया गया है, लेकिन ऐसा लगता है कि यह छोटी डेटा श्रृंखला के कारण हुआ है जो पूर्ण COVID-19 'वेव' को कवर नहीं करता है। कई अध्ययन लॉकडाउन और COVID-19 मृत्यु दर के बीच एक छोटा सा सकारात्मक संबंध पाते हैं। यद्यपि यह उल्टा प्रतीत होता है, यह एक SIPO के तहत घर पर अलग-थलग रहने वाले (स्पर्शोन्मुख) संक्रमित व्यक्ति का परिणाम हो सकता है, जो परिवार के सदस्यों को अधिक वायरल लोड के साथ संक्रमित कर सकता है जिससे अधिक गंभीर बीमारी हो सकती है। 

अंत में, एनपीआई खंड में हम लॉकडाउन तर्क के लिए थोड़े से समर्थन को देख सकते हैं। अध्ययनों का सेट थोड़ा अधिक बिखरा हुआ है क्योंकि वे विभिन्न हस्तक्षेपों (स्कूलों, सीमा बंद करने, सभाओं, मुखौटा आदि) का आकलन करते हैं और इस प्रकार तुलना करना कठिन होता है। फिर भी, हर्बी, जोनुंग और हैंके लिखते हैं: 

“सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले एनपीआई और सीओवीआईडी ​​​​-19 के बीच एक उल्लेखनीय संबंध का कोई सबूत नहीं है। कुल मिलाकर, लॉकडाउन और सीमित सभाएं COVID-19 मृत्यु दर को बढ़ाती हैं, हालांकि प्रभाव मामूली (क्रमशः 0.6% और 1.6%) है और सीमा बंद होने से COVID-19 मृत्यु दर पर बहुत कम या कोई प्रभाव नहीं पड़ता है।

इस मेटा-विश्लेषण से जो सबसे बड़ा प्रभाव सामने आता है, वह गैर-आवश्यक व्यवसायों, विशेष रूप से बार को बंद करने का प्रभाव है, जो 10.6% कम कोविड मौतों से जुड़ा था। 

लेखक अपने अंतिम निष्कर्ष में काफी गंभीर हैं। लॉकडाउन ने सार्थक रूप से कोविड-19 मृत्यु दर को कम नहीं किया: "प्रभाव बहुत कम है।"

लॉकडाउन के लिए हम जो सबसे अच्छा मामला बना सकते हैं, वह यह है कि अस्थायी रूप से मौतों को टालने में उनका जो मामूली प्रभाव हो सकता है, वह परेशानी, दर्द, सामाजिक उथल-पुथल, दुख और मानवीय पीड़ा के लायक नहीं है। 

कोई है जिम्मेदार कभी उस नीतिगत त्रुटि को स्वीकार करने जा रहे हैं?