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वास्तविकता और पॉप विज्ञान के बीच बढ़ती खाई

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COVID-19 टीकाकरण अभियान की सफलता और अनुभवजन्य रूप से सत्यापित परिणामों के बारे में मुख्यधारा के आख्यान के बीच की खाई बढ़ती जा रही है।

एमआरएनए टीकों के लिए शुरुआती परीक्षण के परिणाम '95% प्रभावशीलता' दिखाने के लिए तैयार किए गए थे, जैसा कि विशेषज्ञों ने उद्धृत किया था एनबीसी इसे 'ग्रैंड स्लैम' कहते हुए: ''हमारे पास उम्र, लिंग, जाति और सह-रुग्णताओं में इस स्तर की प्रभावकारिता वाले टीकों के अच्छे उदाहरण नहीं हैं,'' (डॉ. ग्रेग) पोलैंड ने कहा। "मैंने ऐसा कुछ कभी नहीं देखा है।"

परीक्षणों ने संचरण या मृत्यु दर के खिलाफ प्रभावकारिता नहीं दिखाई, तब भी जब दोनों mRNA टीकों के लिए कई परीक्षणों के डेटा थे एकत्रित शक्ति बढ़ाने के लिए, लेकिन इसने सरकारों को सभी आयु समूहों और जोखिम श्रेणियों के लिए टीकों को रोल आउट करने और कामकाजी उम्र की आबादी के व्यापक वर्गों के लिए अनिवार्य करने से नहीं रोका, एक ऐसी बीमारी के लिए जहां काम करने के बाद की आबादी अब तक सबसे अधिक थी जोखिम।

संक्रमण के खिलाफ 95 प्रतिशत सुरक्षा रेट्रोस्पेक्ट में कैसी दिखती है? 

हाल के अनुसार प्रीप्रिंट हार्वर्ड, येल और स्टैनफोर्ड (दुनिया के शीर्ष दस सबसे उच्च श्रेणी के विश्वविद्यालयों में से तीन) के विशेषज्ञों द्वारा, केवल दो साल बाद 94 नवंबर, 9 तक अमेरिका की 2022 प्रतिशत आबादी कम से कम एक बार संक्रमित हो गई थी। 

तो, कथित तौर पर 95 प्रतिशत सुरक्षा के परिणामस्वरूप 94 प्रतिशत संक्रमण हुआ।

सामूहिक टीकाकरण अभियान लगभग पूरी आबादी को संक्रमित होने से रोकने में पूरी तरह विफल रहा। और फिर भी संक्रमण के खिलाफ सुरक्षा एक ऐसा दावा था जो यादृच्छिक नियंत्रित क्लिनिकल परीक्षण (आरसीटी) द्वारा मान्य प्रतीत होता है, जिसे चिकित्सा साक्ष्य का उच्चतम स्तर माना जाता है। यह कैसे हो सकता है?

ध्यान रहे कि 9 नवंबर तक (के अनुसार OwiD डेटा एक्सप्लोरर), अमेरिका में 80 प्रतिशत लोगों को टीके की एक या दो (69 प्रतिशत) खुराकें मिली थीं, इसलिए कवरेज बहुत व्यापक था, लेकिन सार्वभौमिक नहीं था।

हमें यह भी स्वीकार करना होगा कि हार्वर्ड, येल और स्टैनफोर्ड टीम का दावा मॉडलिंग पर आधारित एक अनुमान है, और मॉडलिंग को चिकित्सा साक्ष्य के समान पदानुक्रम के भीतर उच्च-श्रेणी के साक्ष्य के रूप में नहीं गिना जाता है। उनका मॉडल एक ब्लैक बॉक्स है - वे इस बारे में कोई विवरण प्रकट नहीं करते हैं कि यह कैसे बनाया गया था या प्रमुख डेटा धारणाएं क्या थीं जो मॉडल को चलाती थीं। विनाशकारी भी देखें समालोचना Ioannidis et al द्वारा सामान्य रूप से COVID-19 मॉडलिंग।

एक प्रभावी टीका उपलब्ध होने तक लॉकडाउन के माध्यम से अंतरिम सुरक्षा प्रदान करने के लिए निर्धारित की गई 'भव्य रणनीति' का अचानक गठन, ज्यादातर जीवन के संभावित नुकसान और प्रभावशीलता दोनों के मॉडलिंग पर आधारित था। प्रतिउपायों का (जीवन के कल्पित अतिरिक्त नुकसान को टालने में)। यदि इस तरह के मॉडलिंग पर भरोसा नहीं किया जा सकता है, तो भव्य रणनीति (जो वास्तव में न तो भव्य थी और न ही रणनीतिक) वैसे भी जमीन पर गिर जाती है।

सौभाग्य से, SARS-CoV-2 संक्रमण के संचयी प्रसार का अनुमान लगाने के लिए एक अपेक्षाकृत दृढ़ आधार है। सीडीसी की राष्ट्रव्यापी वाणिज्यिक प्रयोगशाला निगरानी प्रणाली अनुमानित जनवरी-फरवरी 57.7 की अवधि में 2022 प्रतिशत सीरोप्रिवलेंस।

यह देखते हुए कि 2022 के दौरान संक्रमण में तेजी आई है, और 'एंटीजन परीक्षण के परिणामों के आधार पर संक्रमण के अनुमानों को कम करके आंका जा सकता है,' यह प्रशंसनीय लगता है कि नवंबर की शुरुआत तक जनसंख्या का एक बहुत बड़ा अनुपात उजागर हो गया था। इसके अलावा, इसी रिपोर्ट में अनुमान लगाया गया था कि 91.5 प्रतिशत लोगों में या तो SARS-CoV-2 या टीकों के प्रति एंटीबॉडी थी। कोई और लाभ मामूली होने की संभावना है।

विशेष रूप से 6 महीने तक COVID से संबंधित मृत्यु दर के खिलाफ सुरक्षात्मक प्रभाव के लिए कुछ पर्यवेक्षणीय अध्ययनों में कुछ समर्थन है। लेकिन सर्व-कारण मृत्यु दर में कमी के लिए बहुत कम या कोई सबूत नहीं है, जो कि एसिड टेस्ट है क्योंकि यह मृत्यु के कारण के बारे में चयनात्मक मानदंड से बचता है।

हल की जाने वाली समस्या अत्यधिक मृत्यु दर है, इसलिए एक टीके का प्राथमिक कार्य सर्व-कारण मृत्यु दर को कम करना होना चाहिए, न कि केवल किसी विशेष कारण से होने वाली मृत्यु दर को कम करना। झेंग्झौ विश्वविद्यालय की टीम मेटा-विश्लेषण अनिर्दिष्ट समय अवधि में केवल COVID से संबंधित मृत्यु के खिलाफ उच्च स्तर की सुरक्षा दिखाता है। 

हमें पहले टीकाकरण खुराक के समय से कभी भी टीकाकरण न करने वाले समूह और एक तुलनीय समूह के बीच सीधी तुलना की आवश्यकता है - कोई बहिष्करण नहीं, आंशिक रूप से टीकाकरण को 'अप्रतिबंधित' के रूप में वर्गीकृत नहीं करना। हम समय की एक सार्थक अवधि में कुल परिणाम देखना चाहते हैं। इनमें से अधिकतर अध्ययन केवल आंशिक और अल्पकालिक प्रभाव दिखा रहे हैं।

हाल ही में हुई एक स्टडी सामने आ रही है इंडियाना तू एट अल द्वारा। गैर-टीकाकृत लेकिन संक्रमित व्यक्तियों और टीकाकरण वाले लोगों के मिलान जोड़े के लिए मृत्यु दर के परिणामों की तुलना करता है और टीकाकरण के लिए 37 प्रतिशत लाभ पाता है। 

यह एक सावधानी से तैयार किया गया अध्ययन है, लेकिन आपको बारीक अक्षरों को देखने की जरूरत है: 'मिलान किए गए जोड़ों को सेंसर किया गया था जब एक संक्रमित प्रतिभागी को टीका लगाया गया था या एक टीका प्राप्तकर्ता संक्रमित हो गया था।' तो, अगर टीका प्राप्त करने वालों की मृत्यु तब भी संक्रमित होने के बाद हुई थी, तो इसे विश्लेषण से बाहर रखा गया था? में लिख रहा हूँ मेडस्केप, पेरी विल्सन ने टिप्पणी की: 'मुझे चिंता है कि यह टीकाकरण के पक्ष में परिणामों को पूर्वाग्रहित करेगा।'

तुलना चेमैटेली एट अल।, जिन्होंने पाया कि: 'गंभीर, गंभीर, या घातक COVID-19 पुनर्संक्रमण के खिलाफ प्राथमिक संक्रमण की प्रभावशीलता 97.3% (95% CI: 94.9-98.6%) थी, प्राथमिक संक्रमण या पुन: संक्रमण के प्रकार के बावजूद, और कम होने का कोई सबूत नहीं है .' यह कतर की पूरी आबादी को कवर करने वाले राष्ट्रीय डेटाबेस से कोहोर्ट अध्ययन पर आधारित था। इसलिए, पूर्व संक्रमण भविष्य के संक्रमण के खिलाफ उपलब्ध सर्वोत्तम बचाव है, और लगभग सभी को यह हुआ है।

अवलोकन संबंधी अध्ययन बाहरी कारकों से प्रभावित होने की संभावना रखते हैं, यही कारण है कि वे साक्ष्य-आधारित चिकित्सा पदानुक्रम में आरसीटी से नीचे रैंक करते हैं। समावेश, बहिष्करण और समय के लिए अलग-अलग विकल्प अलग-अलग परिणाम दे सकते हैं। अनुसंधान समूहों को संवेदनशीलता विश्लेषण अधिक बार करना चाहिए, यह पता लगाने के लिए कि प्रत्येक प्रमुख पैरामीटर को बदलने से परिणाम कैसे बदलेंगे। क्या निष्कर्ष सभी परिदृश्यों में मजबूत हैं? 

टीके की प्रभावशीलता दिखाने वाले अध्ययनों में आंतरिक वैधता हो सकती है लेकिन टीकाकरण अभियान के दो वर्षों में पूरी आबादी के लिए बाहरी वैधता की कमी है। यदि यह संक्रमण के खिलाफ सुरक्षा का दावा करने वाले अध्ययनों के मामले में है, तो यह मृत्यु के खिलाफ सुरक्षा का दावा करने वाले अध्ययनों के लिए समान रूप से सच होने की संभावना है, क्योंकि उनकी समान सीमाएं हैं और समग्र परिणामों को निर्धारित करने में समान रूप से असमर्थ हैं। कुछ मौतों को कुछ महीनों के लिए टाल देना पर्याप्त नहीं होगा।

मापन की इन विसंगतियों का एक और उदाहरण उल्लेखनीय है। में मेरा अंतिम योगदान, मैंने इस तथ्य पर टिप्पणी की कि यूएस वी-सेफ डेटा ने दिखाया कि 7.7 प्रतिशत लोगों ने टीकाकरण के बाद चिकित्सा पर ध्यान देने की सूचना दी, जबकि तुलनीय ऑस्ट्रेलियाई आंकड़ा 1 प्रतिशत से कम था। लेकिन अब फाइन प्रिंट पढ़ने के बाद, मुझे लगता है कि ऑसवैक्ससेफ्टी डेटा टीकाकरण के तीसरे दिन भेजे गए सर्वेक्षण पर आधारित है, जबकि वी-सुरक्षित चेक-इन आखिरी खुराक के बाद 12 महीने तक चलाएं। इसलिए, ऑस्ट्रेलियाई सक्रिय निगरानी डेटा बहुत ही अल्पकालिक है। अमेरिकी प्रणाली अधिक गहन है, लेकिन पारदर्शी नहीं थी क्योंकि डेटा केवल कानूनी कार्रवाई के बाद अदालती आदेश द्वारा सार्वजनिक किया गया था। 

शोधकर्ता उस डेटा का विश्लेषण करते हैं जिसे वे या सरकारी एजेंसियां ​​मापने या प्रकट करने के लिए चुनते हैं, जो बहुत ही चयनात्मक और वास्तव में भ्रामक हो सकता है। दीर्घकालिक परिणामों को प्रोजेक्ट करने के लिए अल्पकालिक परिणामों को एक्सट्रपलेशन किया जाता है जो घटना नहीं करते हैं। शोध हमें केवल स्नैपशॉट देता है - सूक्ष्म, स्थूल परिप्रेक्ष्य नहीं।

जनता को उम्मीद है कि टीकाकरण उन्हें संक्रमित होने से बचाएगा। फिर भी हाल के अध्ययनों से पता चलता है कि वास्तव में टीका लगाया गया है अधिक संक्रमित होने की संभावना है, जैसे कि क्लीवलैंड क्लिनिक शेष्ठा एट अल द्वारा अध्ययन। वास्तव में, क्लीवलैंड क्लिनिक अध्ययन एक खुराक-प्रतिक्रिया प्रकार के सहसंबंध को दर्शाता है, संक्रमण की संख्या उत्तरोत्तर खुराक की संख्या के साथ बढ़ रही है, और लेखक दो अन्य अध्ययनों पर चर्चा करते हैं जिनके समान निष्कर्ष थे। वे अपने निष्कर्षों को प्रकाशित करने के लिए श्रेय के पात्र हैं, जिसे वे 'अप्रत्याशित' बताते हैं। 

लेकिन वे हममें से उन लोगों के लिए अनपेक्षित नहीं होंगे जो इस पर ध्यान दे रहे थे टीका निगरानी रिपोर्ट पब्लिक हेल्थ इंग्लैंड से, जिसमें दिखाया गया है कि टीका लगाए गए लोगों में गैर-टीकाकृत लोगों की तुलना में संक्रमण की उच्च दर है (उदाहरण के लिए, 14 सप्ताह की रिपोर्ट में तालिका 13 देखें, 31 मार्च 2022 को प्रकाशित)। पीएचई ने इस उम्मीद में इन्हें धूसर कर दिया कि हम उस डेटा पर ध्यान नहीं देंगे जो कहानी के अनुरूप नहीं है। स्वास्थ्य सुरक्षा एजेंसी में उनके उत्तराधिकारियों ने रिपोर्ट को पूरी तरह बंद कर समस्या का समाधान किया।

उस पिछले योगदान में मैंने बताया था कि टीकाकरण के पिछले दो वर्षों में यूरोपीय मृत्यु दर घटता है, जो कुछ मृत्यु दर के साथ संगत है जो कम से कम हाइब्रिड प्रतिरक्षा बढ़ने से कम हो रही है। लेकिन कब तक टाला गया? और संक्रमण और टीकाकरण के सापेक्ष योगदान क्या हैं? कोई नहीं जानता। 

टीकाकरण द्वारा लाखों लोगों की जान बचाने के बड़े-बड़े दावे झूठे नहीं हैं क्योंकि वे फिर से काल्पनिक प्रतितथ्यात्मक परिदृश्यों को टालने पर टिके हुए हैं जिनमें टीकाकरण अभियान के बिना कई और मौतें होने की संभावना है। लेकिन ये मौतें केवल कंप्यूटर मॉडलिंग की आभासी दुनिया में हो सकती हैं और थोड़े समय के लिए ही टाली जा सकती हैं। नीति तथ्यात्मक जानकारी और बड़ी तस्वीर पर आधारित होनी चाहिए।

सरकारी कार्यक्रमों का कड़ाई से मूल्यांकन करने की आवश्यकता है, खासकर जब वे सार्वजनिक स्वास्थ्य और व्यक्तिगत अधिकारों को प्रभावित करते हैं। उद्देश्य स्पष्ट होने चाहिए, जबकि इस मामले में वे अस्पष्ट थे और लगातार बदलते रहते थे। और परिणाम डेटा सीधा होना चाहिए, जबकि इस मामले में वे छोटे नमूनों के जटिल और परिवर्तनशील सांख्यिकीय प्रसंस्करण पर निर्भर करते हैं।

नीति निर्माता और राजनेता अनिश्चित डेटा के आधार पर बड़ी कॉल कर रहे हैं। उन्हें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि महामारी को नीतिगत सेटिंग्स द्वारा काफी हद तक नियंत्रित किया जा रहा है और लंबे समय तक नहीं।

सरकार की रणनीतियों का प्राथमिक लक्ष्य अत्यधिक मृत्यु दर को रोकना होना चाहिए था, फिर भी 2022 तक अतिरिक्त मृत्यु दर उच्च बनी रही, केवल 23 प्रतिशत (यूके) और 10 प्रतिशत (यूएस) से अधिक (ओवीआईडी ​​​​फिर से देखें)। इस बात का कोई पुख्ता प्रमाण नहीं है कि कुल मिलाकर पिछले दो या तीन वर्षों में अतिरिक्त मृत्यु दर में कमी आई है।

सामूहिक टीकाकरण अभियान को जारी रखने को कैसे उचित ठहराया जा सकता है यदि जनसंख्या में पहले से ही समान प्रतिरक्षा है, टीकाकरण से संक्रमण (और प्रतिकूल प्रभाव) का खतरा बढ़ जाता है, और अन्य लाभ अनिश्चित हैं? 

WHO, सरकारी एजेंसियों और वैज्ञानिकों ने 2020 में 'महामारी को नियंत्रित करने' के घोषित लक्ष्य के साथ शुरुआत की, जो इस उम्मीद की ओर बढ़ा कि COVID-19 टीकाकरण 'महामारी को समाप्त' कर सकता है। ऐसा नहीं हुआ।

उन्हें जल्द ही यह स्वीकार करना पड़ा कि टीकाकरण संचारण या संक्रमण के विरुद्ध पूर्ण सुरक्षा प्रदान नहीं करेगा, लेकिन उन्होंने बनाए रखा कि वे 'पर्याप्त रूप से प्रभावी' संक्रमण के खिलाफ। 

और फिर भी हर कोई संक्रमित हो गया, कई बार कुछ मामलों में खत्म हो गया। 

असफलता को जीत के रूप में पेश किया जा रहा है - लेकिन क्या यह गलत सूचना की जीत है? क्या यह एक बड़ा भ्रम है?



ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
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Author

  • माइकल टॉमलिंसन

    माइकल टॉमलिंसन एक उच्च शिक्षा प्रशासन और गुणवत्ता सलाहकार हैं। वह पूर्व में ऑस्ट्रेलिया की तृतीयक शिक्षा गुणवत्ता और मानक एजेंसी में एश्योरेंस ग्रुप के निदेशक थे, जहां उन्होंने उच्च शिक्षा के सभी पंजीकृत प्रदाताओं (ऑस्ट्रेलिया के सभी विश्वविद्यालयों सहित) के उच्च शिक्षा थ्रेशोल्ड मानकों के खिलाफ आकलन करने के लिए टीमों का नेतृत्व किया। इससे पहले, बीस वर्षों तक उन्होंने ऑस्ट्रेलियाई विश्वविद्यालयों में वरिष्ठ पदों पर कार्य किया। वह एशिया-प्रशांत क्षेत्र में विश्वविद्यालयों की कई अपतटीय समीक्षाओं के विशेषज्ञ पैनल सदस्य रहे हैं। डॉ टॉमलिंसन ऑस्ट्रेलिया के गवर्नेंस इंस्टीट्यूट और (अंतर्राष्ट्रीय) चार्टर्ड गवर्नेंस इंस्टीट्यूट के फेलो हैं।

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