A अध्ययन शीर्षक "COVID-19 टीकाकरण के पहले वर्ष का वैश्विक प्रभाव: एक गणितीय मॉडलिंग अध्ययनमें दिखाई दिया है लैंसेट संक्रामक रोगों पत्रिका, 23 जून 2022 को। इसने निष्कर्ष निकाला है कि कोविड -14 जैब्स के रोलआउट से लगभग 20-19 मिलियन लोगों की जान बचाई गई है। इस अध्ययन ने तुरंत दुनिया भर में व्यापक समाचार कवरेज प्राप्त किया: उदा RSI हिन्दू (भारत), एमint (भारत), RSI अभिभावक (ब्रिटेन), सीबीएस डेट्रॉइट (यूएसए), आदि। इस प्रकार यह अध्ययन की तकनीकी वैधता को देखने लायक है।
जैब प्रभाव मॉडलिंग अध्ययन में त्रुटिपूर्ण धारणाएं: मॉडलिंग अध्ययन में आवश्यक रूप से विभिन्न महत्वपूर्ण मानकों को शामिल किया गया है। एक नज़दीकी नज़र से पता चलता है कि बहुत से महत्वपूर्ण पैरामीटर मान्यताओं पर आधारित हैं जो हैं जानने वाला साहित्य में गलत होना। नीचे दी गई तालिका इसे सारांशित करती है।
| पहलू | मॉडलिंग अध्ययन में धारणा | समालोचना, धारणा की वास्तविकता की जाँच |
| प्राकृतिक संक्रमण के बाद प्रतिरक्षा | "संक्रमण-व्युत्पन्न प्रतिरक्षा का नुकसान .. ए के साथ एक एरलांग वितरण का अनुसरण करता है" एक वर्ष की औसत अवधि"(अध्ययन देखें परिशिष्ट). | प्राकृतिक संक्रमण के बाद प्रतिरक्षा है मजबूत और लंबे समय तक चलने वाला; संक्रमण से सुरक्षा ज्यादा रहती है लंबे समय तक जाब के लिए की तुलना में; गंभीर बीमारी से बचाव संभव जीवन भर. |
| पुराने वेरिएंट के संपर्क में आने के बाद नए वेरिएंट के लिए प्रतिरक्षा की चोरी | "प्रतिरक्षा चोरी संक्रमण से व्युत्पन्न प्रतिरक्षा के लिए पहले से संक्रमित आबादी के 27% के लिए होता है।" | स्टडी आह्वान किया इसके लिए 27% संख्या की गलत व्याख्या की गई है। कोहोर्ट अध्ययन में, 27% प्रतिभागियों ने एंटीबॉडी में गिरावट के बाद वृद्धि देखी। इस अर्थ के बजाय कि ये व्यक्ति फिर से अतिसंवेदनशील हो गए, इसका मतलब है कि इन व्यक्तियों को फिर से उजागर किया गया और उनका प्रतिरक्षा प्रणाली ने काम किया ठीक वैसा ही जैसा होना चाहिए था। |
| डेल्टा प्रकार के संक्रमण के खिलाफ टीके की प्रभावकारिता | एडेनोवायरस: 67% तक , एमआरएनए: 88% तक (तालिका 1 देखें परिशिष्ट) | प्रभावोत्पादकता क्षीण हो जाती है 6 महीने में: एडेनोवायरस: 44% तक , एमआरएनए: 63% तक इस तरह की घटती प्रभावकारिता मॉडलिंग नहीं की जाती है। |
| मृत्यु दर के खिलाफ वैक्सीन प्रभावकारिता | एडेनोवायरस: 92% तक , एमआरएनए: 93% तक (तालिका 1 देखें परिशिष्ट) | मृत्यु दर के खिलाफ प्रभावकारिता की गणना विचार करके की जानी चाहिए सभी कारण नश्वरता; एक पूर्वमुद्रण अध्ययन अधिक विनम्र दिखाता है 73% तक एडेनोवायरस जैब्स के लिए, और ए नकारात्मक की प्रभावकारिता -3% एमआरएनए जैब्स के लिए; इसलिए प्रतिरूपित संख्याएँ बहुत आशावादी और गलत हैं; के खिलाफ संरक्षण अस्पताल में भर्ती और मृत्यु दर को भी कम होने के लिए जाना जाता है और यह मॉडल नहीं है। |
| संचरण के खिलाफ वैक्सीन प्रभावकारिता | "हम मानते हैं कि सभी टीकाकरण वाले व्यक्तियों के पास एक 50% की कमी सफलता संक्रमण के लिए संक्रामकता में।" | स्टडी आह्वान किया इसके लिए 50% की कमी स्पष्ट रूप से कहती है कि संचरण के खिलाफ प्रभावकारिता 12 सप्ताह के बाद शून्य के करीब जाब का; अन्य पढ़ाई यह भी दिखाया है कि आगे के संचरण के खिलाफ प्रभावकारिता शून्य के करीब है; इसलिए मॉडलिंग की गई संख्या गलत है। |
उपरोक्त सभी गलत धारणाएं जैब्स के संभावित प्रभाव को बढ़ाने की दिशा में हैं, जबकि साथ ही प्राकृतिक संक्रमण के बाद प्रतिरक्षा की भूमिका को कम करती हैं। इसलिए यह संभावना है कि मॉडलिंग अध्ययन कोविड -19 जैब रोलआउट द्वारा बचाई गई जानों को अधिक महत्व देता है। उपरोक्त मापदंडों के अलावा, एक और तकनीकी खामी है, जैसा कि नीचे बताया गया है।
इस्तेमाल किए गए कोविड -19 ट्रांसमिशन मॉडल की भारी विफलता: सामान्य तौर पर, वैज्ञानिक अध्ययनों के बीच, गणितीय मॉडलिंग वास्तविक दुनिया के अध्ययनों की तुलना में बहुत कम भार वहन करती है, क्योंकि मॉडलिंग के लिए अनिवार्य रूप से सरल धारणाएं बनानी होती हैं।
विशेष रूप से, कोविड -19 मॉडलिंग शानदार ढंग से विफल रही है। अधिक विशेष रूप से, संचरण आदर्श मार्च 19 के अंत में प्रस्तावित कोविड -2020 के लिए, इंपीरियल कॉलेज (यूके) से 10-40 के कारक से बंद कर दिया गया है, जैसा कि नीचे दी गई तालिका में दर्शाया गया है (डेटा स्रोत: वेबसाइट , स्प्रेडशीट).
| देश | पूर्वानुमान | वास्तविक दुनिया डेटा | मॉडल द्वारा गलत गणना का कारक |
| स्वीडन | बिना किसी शमन के 80,000 मौतें | बिना लॉकडाउन के पहली लहर में ~6,000 मौतें | 13 बार |
| इंडिया | “सोशल डिस्टेंसिंग पूरी आबादी” के साथ 4.0 लाख मौतें, बिना किसी शमन के 5.9 मिलियन मौतें | 150,000 में 2020 महीने के सख्त लॉकडाउन के साथ 3 मौतें, 6 महीने अलग-अलग स्तरों की छूट | 26 - 39 बार |
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि वर्तमान जैब प्रभाव मॉडलिंग अध्ययन ने कोविड -19 ट्रांसमिशन मॉडलिंग के ऊपर उसी का उपयोग किया है, जिसे एक बड़े कारक द्वारा विफल होने के लिए जाना जाता है। चूंकि पहले के ट्रांसमिशन मॉडल ने कोविड -19 के प्रसार और मौतों को बहुत अधिक आंका था, इसलिए इसका कारण यह है कि ट्रांसमिशन मॉडल का उपयोग करने वाले वर्तमान जैब प्रभाव मॉडल ने जैब रोलआउट द्वारा बचाई गई जानों की संख्या को बहुत कम कर दिया है।
वित्तीय हितों का टकराव: उपरोक्त तकनीकी खामियों से स्वतंत्र, यहाँ एक और महत्वपूर्ण पहलू है। शलाका प्रकाशन में स्पष्ट रूप से उल्लेख किया गया है कि इस काम के लिए धन के स्रोतों में डब्ल्यूएचओ, गावी, बिल एंड मेलिंडा गेट्स फाउंडेशन शामिल हैं, जिनमें से सभी का सामूहिक जाब्स में वित्तीय हितों का टकराव है। हालांकि, अधिकांश समाचार आउटलेट्स ने इस महत्वपूर्ण जानकारी को छोड़ दिया है। ईमानदार पत्रकारिता में यह अनुचित और अस्वीकार्य है।
सारांश: अंत में, यह संभव है कि जैब्स ने कुछ लोगों की जान बचाई हो, लेकिन मॉडलिंग अध्ययन संभवतः उसी को कम करके आंक रहा है। इसके अलावा, कि (ए) वैज्ञानिकों को इतनी सारी खामियों के साथ एक मॉडलिंग अध्ययन का सहारा लेना पड़ता है, और यह कि (बी) समाचार आउटलेट्स को हितों के वित्तीय संघर्षों का उल्लेख किए बिना उसी के असंतुलित कवरेज का सहारा लेना पड़ता है, यह बहुत अच्छी तरह से नहीं बोलता है जान बचाने पर बड़े प्रभाव की संभावना। एक जैब को जीवन रक्षक के रूप में प्रमाणित करने के लिए वैज्ञानिक प्रमाण हमेशा एक कठोर यादृच्छिक नियंत्रण परीक्षण होना चाहिए।
ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
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