हम 2024 के मध्य में हैं, और "विशेषज्ञ" अभी भी कोविड जनादेश की अपनी हास्यास्पद रक्षा नहीं छोड़ेंगे।
अब तक, कोविड नीतियों और तथाकथित "हस्तक्षेपों" की प्रभावशीलता के खिलाफ सबूत भारी हैं। मास्क जनादेश एक शानदार विफलता थी, सबसे अधिक नकाबपोश आबादी को अक्सर शहरों, काउंटियों, या बहुत कम या बिना मास्क वाले देशों की तुलना में खराब परिणाम देखने को मिले।
वैक्सीन अधिदेश और पासपोर्ट एक निरंतर आपदा थे; जबरदस्ती ने अविश्वास और प्रतिरोध पैदा किया और कुछ मामलों में अनावश्यक, हानिकारक दुष्प्रभाव पैदा हो सकते हैं।
स्कूल बंद होना, जैसा कि हमने स्पष्ट रूप से सीखा है, एक जबरदस्त, दुनिया बदलने वाली आपदा थी। और यह इस तथ्य से और अधिक निराशाजनक हो गया था कि हमारे पास दुनिया भर में ऐसे उदाहरण थे जो दिखाते थे कि उनकी आवश्यकता नहीं थी।
इनमें से किसी ने भी कोविड जनादेश की कल्पना को बनाए रखने के लिए प्रतिबद्ध लोगों को अपनी विश्वास प्रणाली को मान्य करने की सख्त कोशिश करने से नहीं रोका है। और वह हताशा उनके अब तक के सबसे बेतुके दावों में से एक को जन्म देती है।
कोविड सामाजिक दूरी और टीकों ने 800,000 लोगों की जान बचाई, क्या आप नहीं जानते?
पूर्व प्रतिष्ठित संस्थानों, कोलोराडो विश्वविद्यालय, बोल्डर और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, लॉस एंजिल्स के दो शोधकर्ताओं ने हाल ही में एक प्रकाशित किया काग़ज़ यह दावा करते हुए कि महामारी के दौरान जान बचाने में सामाजिक दूरी, लॉकडाउन, मास्क अनिवार्यता और कोविड टीके कितने प्रभावी थे, इस पर काल्पनिक कोड को क्रैक कर लिया गया है।
और तुम क्या जानते हो? उन्होंने पाया कि जिन नीतियों का उन्होंने समर्थन किया वे जबरदस्त, अत्यधिक सफल हस्तक्षेप थे! किसने कभी अनुमान लगाया होगा?
शीर्षक के अनुसार, उनका दावा है कि "शमनकारी व्यवहार और टीके बचाए गए ≈ 800,000 अमेरिकी रहते हैं।"
वे इस विस्मयकारी निष्कर्ष पर कैसे पहुंचे? बेशक, एक मॉडल के साथ!
तंत्र: ≈ 68% अमेरिकियों को पहले संक्रमण से पहले टीका लगाया गया था
टीकाकरण के बाद पहला कोविड संक्रमण कम ख़तरनाकबचाई गई जिंदगियों का अनुमान लिफाफे के पीछे
व्यवहार और टीकों के साथ महामारी का पूर्ण संरचनात्मक मॉडल
हम यहां इसी से निपट रहे हैं; बचाए गए जीवन के "बैक-ऑफ-द-लिफाफा" अनुमान पर आधारित एक मॉडल, उनके सम्मानित शिक्षित अनुमान के साथ कि कितने अमेरिकियों को संक्रमित होने से पहले टीका लगाया गया था।
खैर, अनुमान लगाना सटीक नहीं हो सकता...पूरी तरह से अनुमान लगाना ही इसके जैसा है। उनकी पद्धति के अनुसार, उन्होंने संक्रमण और टीकाकरण के समय पर सीरोलॉजी डेटा का उपयोग किया, हालांकि, निश्चित रूप से, संक्रमित व्यक्तियों और जिन्हें टीका लगाया गया था, उनके बीच सीधे संबंध के बिना, जनसंख्या-व्यापी सीरोलॉजी डेटा से हम बहुत कम सीख सकते हैं।
यह उल्लेख करने की आवश्यकता नहीं है कि टीकाकरण के लाभों पर अपना मॉडल बनाने के लिए, उन्होंने "टीकाकरण की स्थिति के अनुसार COVID-30 से होने वाली मौतों" पर केवल 19 राज्यों के डेटा की जांच की।
संक्रमण और टीकाकरण के समय पर सीरोलॉजी डेटा
30 राज्य: टीकाकरण की स्थिति के आधार पर COVID-19 मौतों का डेटा
लेकिन जैसा कि कोविड डेटा की सरसरी जानकारी रखने वाला कोई भी व्यक्ति जानता है, इस प्रकार का डेटा निराशाजनक रूप से दूषित है।
सार्वजनिक स्वास्थ्य विशेषज्ञों और उनकी फार्मास्युटिकल कंपनी के सहयोगियों को धन्यवाद, अधिकांश न्यायक्षेत्र केवल टीकाकरण के 14 दिन बाद व्यक्तियों की गिनती करते हैं दूसरा खुराक. केवल एक खुराक लेने वालों को डेटा संग्रह के प्रयोजनों के लिए प्रभावी रूप से "बिना टीकाकरण" के रूप में देखा जाता है। इस प्रकार की गणना टीकाकरण की स्थिति से होने वाली मौतों की विश्वसनीयता को बिगाड़ देती है, जैसा कि इस तथ्य से पता चलता है कि महामारी के दौरान डेटा संग्रह के संबंध में सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रशासकों और न्यायक्षेत्रों द्वारा की गई गलतियों का पहाड़ था।
लेकिन खासकर जब टीकाकरण की स्थिति से होने वाली मौतों की बात आती है। यह उल्लेख करने की आवश्यकता नहीं है कि कोविड टीकों की अनुमानित प्रभावकारिता इस बात पर अत्यधिक निर्भर है कि डेटा कब मापा गया था। यहां तक कि 2023 के अंत में सीडीसी के अपने डेटा ने भी प्रभावी ढंग से स्वीकार किया कि मूल टीकाकरण श्रृंखला शून्य प्रभावकारिता तक पहुंच गई थी।
इसके बावजूद, इस मॉडल को बनाने के लिए इस्तेमाल की गई खराब कार्यप्रणाली संयुक्त और संक्रमण सेरोप्रवलेंस को मापने के उनके पहले उदाहरणों में से एक से प्रमाणित होती है।
इस तस्वीर में नीले बिंदु "संचयी प्रतिशत संक्रमित और बिना संक्रमण के टीकाकरण" दर्शाते हैं, जबकि लाल और पीले बिंदु "संचयी प्रतिशत अब तक संक्रमित" दर्शाते हैं।
सबसे पहले, ये संख्याएँ सर्पोप्रवलेंस अनुमानों पर निर्भर करती हैं, जो उपयोगी होते हुए भी शायद ही निश्चित हैं। दूसरे, शोधकर्ता स्पष्ट रूप से इस बात को नजरअंदाज कर रहे हैं कि दिसंबर 2020 के अंत में संक्रमित लोगों का प्रतिशत बढ़ना शुरू हो गया है, जो टीके आने के बाद काफी तेजी से बढ़ रहा है।
फिर वे यह भी सुझाव देते हैं कि व्यवहार संबंधी संशोधन लगभग 800,000 लोगों की जान बचाने के लिए जिम्मेदार थे क्योंकि उन्होंने टीकाकरण के बाद तक संक्रमण में देरी की।
हालाँकि, यह बकवास है।
नीचे दिए गए चार्ट नीली रेखा का उपयोग इस अनुमान के रूप में करते हैं कि यदि टीकाकरण न होने पर व्यवहार समान रहता तो क्या परिणाम होता। लाल रेखा महामारी का वास्तविक क्रम है।
लेकिन ये चार्ट यह मान लेते हैं कि 2020 और 2021 की शुरुआत में मौतों के ग्राफ को कम करने के लिए व्यवहार जिम्मेदार था, फिर 30 राज्यों के दूषित डेटा के आधार पर वैक्सीन प्रभावकारिता की एक दोषपूर्ण धारणा का उपयोग यह सुझाव देने के लिए किया जाता है कि सैकड़ों हजारों लोगों की जान बचाई गई थी।
उनका मॉडल उनकी धारणाओं के सटीक होने पर निर्भर करता है जब हम इस तथ्य के बारे में जानते हैं कि वे सटीक नहीं हैं। हम कैसे जानते हैं? क्योंकि जिन राज्यों और देशों में समान व्यवहार संशोधन नहीं थे, उनके परिणाम अक्सर बेहतर होते थे।
मॉडल बनाने के लिए वे इस तथ्य को नजरअंदाज कर देते हैं। अक्षरशः।
वे कहते हैं, ''व्यवहारिक प्रतिक्रिया में अमेरिकी राज्यों में बहुत कुछ समान था।'' लेकिन हम जानते हैं कि यह सच नहीं है। कैलिफ़ोर्निया में रहने वाले लोगों, विशेष रूप से 2021 और 2022 में, फ्लोरिडा या आयोवा में रहने वाले लोगों की तुलना में बहुत अलग अनुभव थे। कैलिफोर्निया और न्यूयॉर्क में मास्क अनिवार्यता और वैक्सीन पासपोर्ट 2022 तक जारी रहे, जबकि फ्लोरिडा ने वैक्सीन पासपोर्ट पर प्रतिबंध लगा दिया और 2021 के मध्य तक लगभग कोई मास्किंग नहीं थी।
उनका दावा है कि व्यवहार में बदलाव "मौतों में देरी" के लिए जिम्मेदार थे, लेकिन इसका कोई सबूत नहीं है कि यह सच है क्योंकि अलग-अलग क्षेत्रों में अलग-अलग प्रतिक्रियाओं के साथ अक्सर समान परिणाम होते थे।
किसी तरह, वे यह भी दावा करते हैं कि लोग "टीके की सुरक्षा के बिना संक्रमित हो गए होते," एक निरर्थक कल्पना है, जबकि हम जानते हैं कि टीके संक्रमण के खिलाफ शून्य सुरक्षा प्रदान करते हैं।
इसलिए वे दोनों किसी भी चीज़ के आधार पर संक्रमण को कम करने और मौतों में देरी करने के लिए व्यवहार को श्रेय देते हैं, लेकिन संक्रमण और इस प्रकार मौतों को कम करने के लिए टीकों को भी श्रेय देते हैं। यह भी किसी चीज़ पर आधारित नहीं है।
उनकी धारणाएँ उनके परिणामों को मॉडलिंग की क्लासिक विफलता साबित करती हैं।
यह अधिक संक्रामक, कम विषैले वेरिएंट के महत्व को भी नजरअंदाज करता है। ओमिक्रॉन के परिणामस्वरूप संक्रमण का विस्फोट हुआ, हालांकि मृत्यु दर कम थी। 2021 और 2022 में भी परीक्षण में विस्फोट हुआ, जिसका अर्थ है कि अधिक लोग सकारात्मक परीक्षण कर सकते हैं और इस प्रकार इसे अंतर्निहित कारण के बिना "कोविड मौतों" के रूप में गिना जा सकता है।
निःसंदेह, यह इन नीतियों से होने वाले नुकसान का भी हिसाब नहीं देता; लॉकडाउन, निराशा, और मादक द्रव्यों के सेवन और लत से होने वाली मौतों में वृद्धि। बढ़ते मोटापे और सीखने की हानि, या शारीरिक शोषण से होने वाले नुकसान जो अब स्कूलों में नहीं रह रहे बच्चों को झेलने पड़ते हैं।
यह मॉडल एक तमाशा है; के लिए एक राजनीति से प्रेरित उपकरण संचार माध्यम का केंद्र अपनी वकालत और फौसी जैसे लोगों और सीडीसी जैसे संगठनों की सक्रियता को उचित ठहराने के लिए उपयोग करना। "कोविड टीकों और मास्किंग और व्यवहार ने जिंदगियां बचाईं, क्योंकि हमने मान लिया था कि उन्होंने ऐसा किया है," शोध पत्र के लिए एक सटीक शीर्षक होगा।
हालाँकि सभी साक्ष्य कहीं अधिक जटिल तस्वीर सुझाते हैं।
आपको लगता होगा कि ये प्रयास अब तक समाप्त हो गए होंगे, यह देखते हुए कि हम 2024 में मई के मध्य तक पहुँच चुके हैं। लेकिन जब तक शोधकर्ता अपने वैचारिक पूर्वाग्रहों को बनाए रखने के लिए प्रतिबद्ध हैं, हम खराब तर्क वाले, भ्रामक प्रकाशन देखना जारी रखेंगे।
और अरे भाई, क्या ऐसे शोधकर्ता हैं जो अपने वैचारिक पूर्वाग्रहों को बनाए रखने के लिए प्रतिबद्ध हैं, लगभग ऐसे जैसे कि उन्होंने अपनी अगली महामारी के लिए फिर से जनादेश लागू कर दिया हो।
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