द बिग फेल

टीकों ने दुनिया भर के देशों में कोविड से मृत्यु दर को कम नहीं किया है। इस बात का कोई स्पष्ट प्रमाण नहीं है कि उन्होंने लोगों की जान बचाई है और उन्होंने शायद मौतों को टालने के बजाय उन्हें टालने के लिए और अधिक किया है।

यह एक सीधा सांख्यिकीय अध्ययन पूरा करने के बाद एक निष्कर्ष पर पहुंचा है जो प्रत्येक व्यक्तिगत देशों के भीतर कोविड से होने वाली मृत्यु दर और टीकाकरण के स्तर की तुलना करता है।

यदि टीकाकरण वह कर रहा था जो करने का वादा किया गया था, तो जिन देशों में जनसंख्या के उच्च अनुपात का टीकाकरण हो गया, वे देश अपेक्षाकृत कम लोगों की वायरस से मृत्यु हो जाएगी। लेकिन ऐसा कोई सबूत नहीं है कि ऐसा हुआ हो।

इस मुद्दे का अध्ययन करने में एक समस्या यह है कि महामारी ने अलग-अलग क्षेत्रों में अलग-अलग समय में वैश्विक आबादी के माध्यम से अपना काम किया और ऐसा अलग-अलग गति से किया। हम नहीं जानते कि अलग-अलग कोविड मृत्यु दर टीकों का परिणाम थी या कुछ और।

लेकिन यहाँ वह है जो हम जानते हैं। हम जानते हैं कि 2020 के दौरान - कोविड महामारी का पहला साल - कोई टीका उपलब्ध नहीं था; और हम यह भी जानते हैं कि 2021 के दौरान - महामारी के दूसरे वर्ष - टीके पूरे बारह महीनों में व्यापक रूप से उपलब्ध थे।  

जो भी कारण हो, देशों ने वायरस से लड़ने के लिए जिस हद तक टीकों का इस्तेमाल किया, उसमें बहुत भिन्नता है। आज तक, मुट्ठी भर देशों ने अपनी आबादी के केवल 3 या 4 प्रतिशत का ही टीकाकरण किया है, जबकि अन्य देशों ने वस्तुतः अपनी पूरी आबादी का टीकाकरण किया है। दो चरम सीमाओं के बीच अधिकांश देश अपेक्षाकृत स्थिर निरंतरता के साथ अपेक्षाकृत कम टीकाकरण से बहुत सारे हैं। सबसे बड़ा भ्रमित करने वाला कारक वह डिग्री है जिस पर वायरस ने लोगों को मारा। कुछ देशों में पहले साल के अंत तक कोविड से मृत्यु दर बहुत अधिक थी जबकि अन्य देशों में वस्तुतः किसी की मृत्यु नहीं हुई थी। देशों की एक दूसरे से तुलना कैसे की जा सकती है जब वे उस पहले वर्ष के दौरान रोग के संपर्क में इतने भिन्न थे जब टीके मौजूद नहीं थे?

दूसरे वर्ष में कोविड से होने वाली मौतों को कुछ हद तक कम किया जाना चाहिए था, यह इस बात पर निर्भर करता है कि कितनी आबादी को टीका लगाया गया है। फिर भी, वायरस का प्रसार और विषाणु पहले वर्ष की तुलना में दूसरे वर्ष में अधिक हो सकता है, इसलिए इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि कोविड मृत्यु दर में कमी आएगी। हो सकता है कि टीके काम कर रहे हों, लेकिन बढ़ती संक्रमण दर की भरपाई के लिए हर्ड इम्युनिटी की दिशा में प्रगति बहुत धीमी रही होगी।

उदाहरण के लिए, यह समझा सकता है कि दूसरे वर्ष में कोविड मृत्यु दर घटने के बजाय क्यों बढ़ी। दुनिया भर में सभी कोविड मौतों में से 40 प्रतिशत से कम पहले वर्ष में हुई जब टीके उपलब्ध नहीं थे जबकि 50 प्रतिशत दूसरे वर्ष में हुई जब टीकाकरण दिन का क्रम था।

कोविड टीकों को अत्यधिक प्रभावी के रूप में बताया गया था लेकिन महामारी को कम नहीं किया जैसा कि कोई उम्मीद कर सकता है। सरकारें दावा करती रहीं कि दूसरे वर्ष के दौरान बढ़ती मृत्यु दर गैर-टीकाकरण के कारण थी, लेकिन उन्होंने कोई ठोस डेटा प्रदान नहीं किया और उनका दावा असंबद्ध था क्योंकि गैर-टीकाकृत लोगों का पूल तेजी से सिकुड़ रहा था क्योंकि अधिक से अधिक लोगों को टीका लग गया था।

यदि टीके लोगों को प्रतिरक्षित कर रहे थे तो बड़े पैमाने पर टीकाकरण कराने वाले देशों को अधिक अनुकूल दिखना चाहिए था बदलें उनकी कोविड मृत्यु दर में पहले से दूसरे वर्ष की तुलना में उन देशों के लिए सही था जिन्होंने अधिक टीकाकरण नहीं किया था। यह मूलभूत आधार है जिस पर निम्नलिखित अध्ययन बनाया गया है।

निश्चित रूप से टीकाकरण के अलावा कई ताकतें हैं जो पहले वर्ष से दूसरे वर्ष में मृत्यु दर में परिवर्तन को प्रभावित कर सकती हैं, लेकिन यदि टीकों का कोई प्रभाव होता है तो उच्च स्तर के टीकाकरण और एक के बीच कम से कम कुछ सहसंबंध होना चाहिए। एक वर्ष से दूसरे वर्ष तक कोविड मृत्यु दर में अधिक अनुकूल परिवर्तन। हालाँकि, एक जटिल चर है: जनसंख्या की आयु संरचना। हम जानते हैं कि कोविड ने युवा लोगों की तुलना में वृद्ध लोगों को कहीं अधिक अनुपात में मारा है। हम यह भी जानते हैं कि जनसंख्या का जो अनुपात पुराना है वह एक देश से दूसरे देश में बहुत भिन्न होता है। इसके लिए खाते में एक समायोजन किया जाना चाहिए।  

चुना गया दृष्टिकोण 65+ आयु वर्ग की प्रत्येक राष्ट्रीय जनसंख्या के आकार की गणना करना और फिर कोविड से इसकी संभावित मृत्यु दर का अनुमान लगाना है। बुजुर्गों में कोविड के लिए राष्ट्रीय मृत्यु दर कोयला खदान में कैनरी बन जाती है; कोविड मृत्यु की संभावना के प्रति उनकी उच्च संवेदनशीलता का उपयोग यह मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है कि अधिक व्यापक टीकाकरण कार्यक्रमों के कारण अपेक्षाकृत कम कोविड मृत्यु दर हुई या नहीं।

क्योंकि मुझे जानकारी का कोई भी देश-दर-देश स्रोत नहीं मिला, मुझे यह मानना ​​पड़ा कि 65+ आयु वर्ग के लोगों में कोविड से होने वाली सभी मौतों का अनुपात सभी देशों में समान था जैसा कि संयुक्त राज्य अमेरिका में था: 75.6 प्रतिशत। उपरोक्त अध्ययन के वैचारिक चरित्र का वर्णन करता है। अब इसका विवरण देने का समय आ गया है।

इस चार्ट दुनिया में प्रत्येक देश के लिए कुल जनसंख्या संख्या के साथ-साथ वर्तमान समय में अद्यतन किए गए कोविड से होने वाली मौतों की कुल संख्या प्रदान करता है। इस तरह के आँकड़े निश्चित रूप से सभी प्रकार की अशुद्धियों और विकृतियों से संक्रमित होते हैं लेकिन यह सच होगा चाहे डेटा स्रोतों का उपयोग किया जाए।

वर्ल्डोमीटर टेबल के भीतर एक अलग देश पर क्लिक करके, उस देश के विवरणों तक पहुंच प्राप्त होती है, जिसमें महामारी की शुरुआत से लेकर वर्तमान तक प्रत्येक दिन कोविद से होने वाली संचयी मौतों का ग्राफ शामिल है। ग्राफ में लाइन पर कर्सर घुमाकर, किसी भी दिन कोविड से होने वाली कुल मौतों को ऊपर लाना संभव है। चूंकि मैं फरवरी में इस अध्ययन के लिए डेटा संकलित कर रहा था, इसलिए मैंने मनमाने ढंग से 20 फरवरी को चुना^th महामारी के पहले दिन के रूप में 2020 और उस दिन के साथ-साथ 20 के लिए कुल कोविद मौतें दर्ज की गईं^th फरवरी के बाद के तीन वर्षों में से प्रत्येक पर।

अलग-अलग देशों के लिए मौतों की संख्या निकालना एक धीमी और थकाऊ प्रक्रिया थी जिसमें 20 फरवरी से पहले या बाद के दिनों के लिए कभी-कभी संख्या के उपयोग की आवश्यकता होती थी।^th मार्कर, लेकिन इसने अंतिम संकलन में केवल मामूली गलतियाँ कीं।

वर्ल्डोमीटर तालिका दुनिया भर के 231 देशों और क्षेत्रों के लिए डेटा प्रदान करती है। आदर्श रूप से, इन सभी संस्थाओं को अध्ययन में शामिल किया जाएगा, लेकिन उनमें से कई की आबादी इतनी कम है कि गणना की गई मृत्यु दर विश्वसनीय उपाय नहीं होगी। बहुत कम आबादी से गणना की गई दरें अविश्वसनीय हैं इसलिए कम से कम 5 मिलियन की आबादी वाले देशों को ही शामिल किया गया था।

वर्ल्डोमीटर टेबल के मुताबिक 123 देशों की आबादी 5 लाख या उससे ज्यादा है। उनमें से आठ में विश्लेषण करने के लिए आवश्यक डेटा के एक या अधिक टुकड़े नहीं थे, इसलिए इस अध्ययन के लिए उपयोग की जाने वाली अंतिम सूची में केवल 115 देश हैं।

इस निराई-गुड़ाई प्रक्रिया के बावजूद, उन 115 देशों में विश्व की जनसंख्या का 90 प्रतिशत से अधिक और कुल भूमि क्षेत्र का 90 प्रतिशत से अधिक है। अपरिहार्य नमूनाकरण पूर्वाग्रह को महत्वहीन के रूप में देखना उचित है क्योंकि 115 देशों की संख्या दुनिया के सभी लोगों और सभी कोविद मौतों को शामिल करने के करीब है।

यहां एक विश्व मानचित्र है जो अध्ययन में शामिल देशों को दिखा रहा है। शामिल नहीं किए गए देश संख्या में कम हैं और व्यापक रूप से फैले हुए हैं।

इस पर वेबसाइट देश द्वारा टीकाकरण पर डेटा प्रदान करने वाली तालिका खोलना संभव है। तालिका में एक विस्तारित URL है, लेकिन इसे खोलने के लिए पहले ऊपर सूचीबद्ध URL पर जाना होगा।

वह तालिका दुनिया के देशों को वर्णानुक्रम में सूचीबद्ध करती है और इसमें एक कॉलम (स्तंभ G) होता है जो कम से कम एक खुराक के साथ टीकाकरण किए गए व्यक्तियों की संचयी संख्या को सारणीबद्ध करता है। डेटा के इस कॉलम को कॉपी किया गया और Worldometer.info URL से प्राप्त देश की आबादी और कोविड से होने वाली मौतों की जानकारी के साथ एक नई एक्सेल स्प्रेडशीट में स्थानांतरित कर दिया गया।

निम्नलिखित यूआरएल विकिपीडिया पर एक टेबल लाता है जो प्रत्येक देश की जनसंख्या का प्रतिशत सूचीबद्ध करता है जो 65 या उससे अधिक आयु का है। हमारे अध्ययन में 115 देशों के आंकड़े एक्सेल स्प्रेडशीट में एक नए कॉलम में स्थानांतरित किए गए थे।

एक बार ग्राफ यहाँ उत्पन्न करें सभी अमेरिकी कोविड मौतों के प्रतिशत की गणना करने के लिए आवश्यक डेटा प्रदान करता है जो 65 या उससे अधिक आयु के लोगों के लिए अर्जित हुआ है, और परिणामी आंकड़ा 75.4 प्रतिशत है। मुझे मूल रूप से एक अलग वेबसाइट पर समान डेटा मिला जिसने 75.6 प्रतिशत की दर का संकेत दिया और यही वह आंकड़ा था जिसका मैंने इस अध्ययन में उपयोग किया था। चूंकि मैं अब उस मूल स्रोत को नहीं ढूंढ सकता, इसलिए इस स्रोत का उपयोग यह दिखाने के लिए किया जाता है कि दो संख्याओं में 0.2% का अंतर नगण्य है और उस खोए हुए स्रोत की सटीकता की पुष्टि करता है।

बेशक, 65+ आयु वर्ग के लोगों में कोविड से होने वाली मौतों की प्रतिशत दर एक देश से दूसरे देश में भिन्न होती है, लेकिन अलग-अलग देशों के लिए विशिष्ट आंकड़ों के बिना, सबसे अच्छा यह माना जा सकता है कि सभी देशों में संयुक्त राज्य के समान प्रतिशत है। राज्यों। यह कुछ त्रुटि का परिचय देता है, लेकिन शायद बहुत अधिक नहीं, क्योंकि दुनिया भर में बुजुर्गों के वायरस से मरने की सबसे अधिक संभावना थी।

इस अंतिम डेटा अंश के साथ एक्सेल स्प्रेडशीट में जोड़ा गया, विश्लेषण के लिए आवश्यक सब कुछ जगह में था।  

3-वर्ष की महामारी के प्रत्येक व्यक्तिगत वर्ष के लिए कोविद की मृत्यु दर की गणना एक्सेल में सूत्रों का उपयोग करके की गई थी, जैसा कि प्रत्येक देश की बुजुर्ग आबादी की गणना और 65+ आयु वर्ग के लिए अनुमानित कोविड मौतों की कच्ची संख्या थी।

एक्सेल के लिए अंतिम चरण थे:

(1) पहले वर्ष के लिए 65+ मृत्यु दर की गणना करें जब कोई टीका नहीं था और दूसरे वर्ष जब टीका विकल्प आसानी से उपलब्ध था;

(2) पहले से दूसरे वर्ष तक उस दर में आनुपातिक परिवर्तन की गणना करें, और;

(3) राष्ट्रीय टीकाकरण दर और 65+ मृत्यु दर में परिवर्तन दोनों को रैंक क्रम में परिवर्तित करें।

रैंक डेटा में रूपांतरण आवश्यक था क्योंकि 65+ मृत्यु दर परिवर्तन के लिए मूल्यों का वितरण बहुत बुरी तरह से विषम था और किसी भी पैरामीट्रिक सांख्यिकीय संगणनाओं (जैसे पियर्सन सहसंबंध) के लिए उपयोग नहीं किया जा सकता था।

हालांकि मापे गए डेटा को रैंक के रूप में परिवर्तित करने पर बहुत सारी जानकारी खो जाती है, लेकिन इसमें एक बचत अनुग्रह है: इसकी स्पीयरमैन रो सहसंबंध गणना न केवल दो चर के बीच किसी भी रैखिक संबंध को पकड़ती है बल्कि किसी वक्र रेखा को भी पकड़ती है। दूसरे शब्दों में, स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध को किसी भी संभावित संकेत का पता लगाना चाहिए कि टीकाकरण कोविड से मृत्यु दर को कम करने में मदद कर रहा था।

सांख्यिकीय विधियों से अपरिचित लोगों के लिए, निराश न हों। सहसंबंध गुणांक का मतलब दोनों मामलों में एक ही बात है: एक अंतिम संख्या जो 1 (चाहे सकारात्मक या नकारात्मक) तक पहुंचती है, दो चर के बीच एक मजबूत सांख्यिकीय संबंध को इंगित करती है जबकि 0 तक पहुंचने वाली अंतिम संख्या एक मजबूत संभावना को इंगित करती है कि कोई संबंध नहीं है उन्हें।

इस अध्ययन में, स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध की गणना .015 पर की गई है। यह निष्कर्ष निकालने के लिए शून्य के काफी करीब है कि संभावनाएं बहुत अधिक हैं कि टीकाकरण के स्तर का बुजुर्गों में मृत्यु दर पर कोई प्रभाव नहीं पड़ा।

उन लोगों के लिए जो इस तथ्य की एक दृश्य प्रस्तुति देखना चाहते हैं कि दो चरों के बीच वस्तुतः कोई संबंध नहीं है, निम्नलिखित ग्राफ दिखाता है कि अलग-अलग देशों ने खुद को बिखराव की साजिश में कैसे बेतरतीब ढंग से वितरित किया।

यदि उपरोक्त स्कैटर प्लॉट में 115 कंट्री डॉट्स ग्राफ़ के निचले बाएँ से ऊपर दाईं ओर जाने वाली एक तिरछी रेखा के साथ गुच्छित हो जाते हैं, तो इस बात के स्पष्ट प्रमाण होंगे कि बुजुर्गों के लिए कम मृत्यु दर टीकाकरण के उच्च स्तर से जुड़ी हुई है। . यदि, दूसरी ओर, ऊपर बाईं ओर से नीचे दाईं ओर नीचे की रेखा के साथ एक समान पैटर्न होता है, तो यह एक विकृत संबंध का संकेत देगा जिसमें उच्च मृत्यु दर टीकाकरण के उच्च स्तर से जुड़ी होती है। इसके बजाय हमारे पास डॉट्स का एक बेतरतीब ढंग से बिखरा हुआ पैटर्न है जो दर्शाता है कि टीकाकरण के स्तर और मृत्यु दर के स्तर के बीच कोई संबंध नहीं है।

अंत में, व्यापक रूप से घोषित सामान्यीकरण का समर्थन करने के लिए कोई सबूत नहीं है कि कोविड टीकाकरण ने लोगों की जान बचाई।

यह अध्ययन व्यक्तिगत टीकाकरण की प्रभावकारिता के बारे में कुछ नहीं कहता है। न ही यह इस बारे में कुछ कहता है कि बुजुर्ग मृत्यु दर के उच्च या निम्न होने का क्या कारण हो सकता है। यह उन ताकतों के बारे में भी चुप है जो बुजुर्गों की मृत्यु दर में एक साल से दो साल तक बदलाव के लिए जिम्मेदार हो सकते हैं।

यह क्या कहता है कि राष्ट्रीय टीकाकरण अभियान - चाहे कितना भी जोरदार या आधिकारिक रूप से चलाया गया हो - बुजुर्गों के लिए मृत्यु दर को कम करने की कोई औसत दर्जे की क्षमता नहीं थी। बुजुर्गों के लिए जो सच है वह शायद सभी युवा आयु समूहों के लिए भी सच है, लेकिन फिर भी, बुजुर्ग कोविड मौतें सभी कोविड मौतों का इतना बड़ा हिस्सा हैं कि समग्र तस्वीर को केवल थोड़ा सा ही स्थानांतरित किया जा सकता है।

अंत में, अधिकांश देश सरकारों की अनिच्छा के बारे में एक शब्द कहा जाना चाहिए कि उनके टीकाकरण कार्यक्रम कितने अप्रभावी रहे हैं, यह दिखाने के लिए डेटा पेश करते हैं। इस अध्ययन के नतीजे बताते हैं कि यह "निरीक्षण" वास्तव में अस्पष्टता का एक रूप है।   

अपने संसाधनों - मानव, तकनीकी और वित्तीय - के साथ राष्ट्रीय सरकारों के लिए कोई बहाना नहीं है कि वे अपनी आबादी को यह साबित करने में विफल रहे कि टीकाकरण से कोविड मृत्यु दर में कमी आ रही थी। इसके बजाय, आम जनता को एक ठग के आश्वासन के अलावा और कुछ नहीं दिया गया।

इसके अलावा, हम उम्मीद कर सकते हैं कि सरकारें सामान्य रूप से बोलना जारी रखेंगी और यदि अनुमति दी जाती है, तो वे ठोस सांख्यिकीय अध्ययन जारी करने से बचेंगी जो उनके टीकाकरण कार्यक्रमों की सापेक्ष अप्रभावीता का दस्तावेजीकरण करते हैं। वे उन्हें रिहा करने का जोखिम नहीं उठा सकते क्योंकि हमें शुरू से ही आश्वस्त किया गया था कि टीके महामारी को कम कर देंगे जबकि वास्तव में उन्होंने ऐसा नहीं किया।

जो कोई भी सार्वजनिक रूप से टीकों की प्रभावशीलता पर संदेह करता था, उसे स्वार्थी और अज्ञानी और सम्मान के अयोग्य माना जाता था। यह संशय जायज था लेकिन दुनिया की सरकारें इसे स्वीकार नहीं कर सकतीं।

स्थिति की खेदजनक विडंबना यह है कि अपने टीकाकरण के जुनून को आगे बढ़ाने के लिए, कई पश्चिमी सरकारों ने कोविड के लिए किसी भी प्रकार के प्रमाणित उपचार प्रोटोकॉल को दृढ़ता से हतोत्साहित किया क्योंकि विकास के तहत टीकाकरण उपयोग के योग्य नहीं होगा यदि ऐसे एक प्रोटोकॉल को भी प्रभावी माना जाता है।  

संक्षेप में, सरकारों ने लोगों को मरने दिया ताकि वे टीके को चांदी की गोली के रूप में इस्तेमाल कर सकें। यह गलत जुआ था। अब हम जानते हैं कि वैक्सीन कार्यक्रमों का बहुत कम प्रभाव पड़ा है, उनके समर्थक एक चट्टान और एक कठिन जगह के बीच फंस गए हैं। कोई भी व्यक्ति जो इस अध्ययन के लिए संकलित एक्सेल स्प्रेडशीट में निहित डेटा और संगणनाओं की जांच करना चाहता है, वह जा सकता है यहाँ उत्पन्न करें.