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प्रजनन क्षमता में गिरावट का रहस्य

प्रजनन क्षमता में गिरावट का रहस्य

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यह विश्लेषण चेक गणराज्य के पलाकी विश्वविद्यालय में मेरे डेटा साइंस पाठ्यक्रम में एक छात्र परियोजना के रूप में शुरू हुआ। कई छात्रों ने इसमें योगदान दिया, जिनमें माइकल माल्चिक का योगदान सबसे अधिक था। यह पाठ्यक्रम के सबसे महत्वपूर्ण कार्यों में से एक हो सकता है।

परिचय

2022 की शुरुआत में, कई यूरोपीय देशों में कुल प्रजनन दर (टीएफआर) में नाटकीय रूप से गिरावट शुरू हो गई । बाल्टिक राज्यों, उत्तरी यूरोप, मध्य यूरोप और पश्चिमी यूरोप के सभी प्रमुख देशों में टीएफआर में तेजी से और अप्रत्याशित गिरावट आई है। केवल ग्रीस, स्पेन, इटली, क्रोएशिया और रोमानिया में ऐसी नाटकीय गिरावट नहीं देखी गई, जबकि पुर्तगाल और बुल्गारिया में टीएफआर में वृद्धि भी हुई (चित्र 1 देखें)।

चित्रा 1। वर्ष 2010 से यूरोपीय देशों में कुल प्रजनन दर (टीएफआर) का विकास। डेटा उपलब्ध है। https://www.humanfertility.org/Data/STFFप्रत्येक पैनल में, सभी देशों को पृष्ठभूमि के रूप में ग्रे रंग में दर्शाया गया है और देशों के एक अलग समूह को हाइलाइट किया गया है।

यूरोप के अधिकांश हिस्सों में एक साथ घटी इस नाटकीय और अप्रत्याशित परिवर्तन के लिए स्पष्टीकरण की आवश्यकता है। मुख्यधारा के मीडिया में कई संभावित कारण बताए गए हैं।

  1. जनसंख्या की वृद्धावस्था और प्रजनन क्षमता वाले समूह के आकार में परिवर्तन। हालांकि, टीएफआर यह एक सांख्यिकीय माप है जो जनसंख्या के आकार और उसकी आयु संरचना से स्वतंत्र है। इस प्रकार, यद्यपि जनसंख्या का आकार और आयु संरचना इसे प्रभावित करते हैं, फिर भी यह एक सांख्यिकीय माप है। जन्म (उर्फ जन्म दर), वे कुल प्रजनन दर को प्रभावित नहीं करते हैं। टीएफआर एक महिला द्वारा अपने जीवनकाल में जन्म लेने वाले बच्चों की औसत संख्या है (यह मानते हुए कि आयु-विशिष्ट प्रजनन दर उनके जीवनकाल में स्थिर रहती है, और वे अपने प्रजनन जीवन के अंत तक जीवित रहते हैं)।
  2. यूक्रेन युद्ध से यूरोप को जो सबसे बड़ा झटका लगा है। हालाँकि, यूरोप में मुद्रास्फीति चढ़ना शुरू किया 2022 की गर्मियों तक यह असाधारण स्तर पर पहुंच गया था। यह उस समय के लगभग एक साल बाद की बात है जब कुल प्रजनन दर में गिरावट के पीछे के कारक घटित हुए होंगे। 
  3. SARS-CoV-2 वायरस से होने वाले संक्रमण की महामारी। हालांकि, 2020 के दौरान यूरोपीय आबादी का एक बड़ा हिस्सा संक्रमित हुआ था, फिर भी अधिकांश देशों में 2021 में कुल मृत्यु दर (TFR) वास्तव में बढ़ गई (चित्र 1 देखें)। यह तर्क देना मुश्किल होगा कि SARS-CoV-2 का एक स्ट्रेन TFR को प्रभावित नहीं करता जबकि दूसरा करता है।
  4. कोविड लॉकडाउन का प्रभाव। हालांकि, सबसे सख्त (और सबसे आश्चर्यजनक) लॉकडाउन 2020 में हुए, फिर भी कई देशों में 2021 में कुल प्रजनन दर (टीएफआर) वास्तव में बढ़ गई (चित्र 1 देखें)।
  5. जनसंख्या के मूल्यों में एक व्यापक बदलाव। हालांकि, ऐसा परिवर्तन एक साथ कई देशों में होना चाहिए, जिनका इतिहास, धर्म, मूल्य, आर्थिक चक्र, जातीय संरचना और जनसंख्या गतिशीलता भिन्न-भिन्न हो। इसके अलावा, यह साबित करना होगा कि यह नाटकीय परिवर्तन ठीक उसी समय हुआ। के बीच पिछली पीढ़ी की दो सबसे नाटकीय घटनाएं - कोविड महामारी की शुरुआत और यूक्रेन में युद्ध। इन सभी की संभावना बहुत कम है।

फिर भी, एक और पहलू है जिस पर सार्वजनिक रूप से शायद ही कभी चर्चा होती है। 2021 के वसंत में, प्रजनन आयु की लाखों महिलाओं को कोविड के खिलाफ प्रायोगिक mRNA वैक्सीन लगाई गई। टीकाकरण अभियान की शुरुआत से ही, वैक्सीन के बाद मासिक धर्म संबंधी विकारों की कई रिपोर्टें सामने आई हैं। सबसे बड़े फार्माकोविजिलेंस डेटाबेस, VAERS में, वैक्सीन के बाद दर्ज किए गए मृत जन्म/गर्भपात की संख्या 2020 से पहले 100 से कम थी, जो अकेले 2021 में कोविड वैक्सीन के बाद बढ़कर 3,000 से अधिक हो गई। मासिक धर्म संबंधी विकारों की रिपोर्ट की संख्या 2020 से पहले सैकड़ों से कम थी, जो अकेले 2021 में कोविड वैक्सीन के बाद बढ़कर 27,000 से अधिक हो गई। इस प्रकार, कोविड वैक्सीन का प्रजनन क्षमता पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ना संभव है।

इसके अलावा, बड़े पैमाने पर टीकाकरण अभियान के लगभग 9 महीने बाद प्रजनन दर में तेजी से और अप्रत्याशित गिरावट शुरू हुई। इसलिए, यह सवाल उठना स्वाभाविक है कि क्या टीकों के कारण यह गिरावट आई है। अवलोकन आंकड़ों से कारण-कार्य संबंध स्थापित करना बेहद मुश्किल होता है। हालांकि, इस खोज का पहला कदम संबंध स्थापित करना है।

डेटा विवरण

अमेरिकी पाठकों के लिए, चेक स्वास्थ्य सेवा व्यवस्था के बारे में कुछ टिप्पणियाँ आवश्यक हैं: यहाँ सब कुछ बहुत "समान" है। हमारे यहाँ सार्वभौमिक, निःशुल्क और अत्यधिक विनियमित स्वास्थ्य सेवा है, इसलिए लगभग सभी को एक जैसी देखभाल मिलती है (कुछ छिटपुट भ्रष्टाचार को छोड़कर)। हर कोई निःशुल्क स्वास्थ्य सेवा का हकदार है, जिसकी सीमा सरकारी आदेश द्वारा निर्धारित की जाती है। साम्यवादी काल से, हमें अनिवार्य "व्यक्तिगत नागरिक संख्या" (राज्य द्वारा प्रदान की गई पहचान पत्र) की प्रणाली विरासत में मिली है, इसलिए हर किसी का बहुत सटीक हिसाब रखा जाता है। 

चेक गणराज्य स्वास्थ्य सेवा (और अन्य) से संबंधित भारी मात्रा में डेटा एकत्र करता है, जो राज्य द्वारा प्रदान की गई पहचान पत्रों से जुड़ा होता है और केंद्रीय रूप से संग्रहीत होता है। हालांकि हमारे यहां "स्वास्थ्य बीमा कंपनियां" हैं, लेकिन उन सभी को सभी के लिए समान देखभाल प्रदान करनी होती है और राज्य द्वारा अनिवार्य सार्वभौमिक "स्वास्थ्य कर" के माध्यम से वित्त पोषित किया जाता है, जो आय के प्रतिशत के रूप में एकत्र किया जाता है। परिणामस्वरूप, चेक गणराज्य का आधिकारिक स्वास्थ्य सेवा डेटा इतना सटीक, स्पष्ट, समरूप और विस्तृत है कि अमेरिका में ऐसा कोई डेटा उपलब्ध नहीं होगा। इसलिए, यदि इस प्रकार के डेटा में उत्तर मिल सकते हैं, तो वे विशेष रूप से चेक गणराज्य के डेटा में स्पष्ट और अकाट्य होंगे।

हाल ही में, स्वास्थ्य सूचना एवं सांख्यिकी संस्थान (IHIS) द्वारा एक अद्वितीय डेटाबेस प्रकाशित किया गया है । इस डेटाबेस में 17 मिलियन से अधिक पंक्तियाँ हैं। डेटा में छह प्रकार की घटनाओं को शामिल किया गया है: कोविड टीकाकरण, कोविड संक्रमण (अर्थात् सकारात्मक पीसीआर परीक्षण), प्रसव, स्वतः गर्भपात, प्रेरित गर्भपात और मृत्यु (महिला की)। यदि चेक गणराज्य में किसी महिला ने 1.1.1994 और 31.12.2023 के बीच उपरोक्त सूचीबद्ध घटनाओं में से किसी का भी अनुभव किया है, तो उस घटना के लिए CSV फ़ाइल में एक पंक्ति मौजूद है।

प्रत्येक महिला की एक विशिष्ट पहचान होती है ताकि एक ही महिला से संबंधित घटनाओं को आपस में जोड़ा जा सके। डेटा के मूल संस्करण में (जिसे व्यक्तिगत पहचान संबंधी चिंताओं के कारण हटा दिया गया था), प्रत्येक महिला का जन्म वर्ष और प्रत्येक घटना का महीना और वर्ष दिया गया था। डेटा के नए संस्करण में, केवल जन्म का दशक दिया गया है और प्रत्येक घटना का वर्ष दिया गया है। 

इस डेटा में लगभग 9.6 मिलियन टीकाकरण मामले, 2.2 मिलियन संक्रमण मामले, 3.0 मिलियन जन्म, 370,000 स्वतः गर्भपात, 830,000 प्रेरित गर्भपात और 1.6 मिलियन मृत्यु शामिल हैं। प्रत्येक मृत्यु का एक विशिष्ट ICD-10 कोड है जो मृत्यु का कारण बताता है। हमारी जानकारी के अनुसार, यह एकमात्र सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटाबेस है जो व्यक्तिगत रिकॉर्ड के स्तर पर प्रजनन संबंधी घटनाओं को कोविड टीकाकरण डेटा से जोड़ता है। 

तरीके

किसी हस्तक्षेप और परिणाम के बीच संबंध दर्शाने के लिए, स्व-नियंत्रित केस सीरीज़ (SCCS) डिज़ाइन का उपयोग किया जा सकता है। इस डिज़ाइन में, व्यक्ति स्वयं अपने नियंत्रण के रूप में कार्य करते हैं। हमने कोविड टीकाकरण (एक्सपोज़र) और प्रसव (परिणाम) के बीच संबंध का अध्ययन करने के लिए SCCS डिज़ाइन का उपयोग किया। इस मामले में सावधानी बरतनी आवश्यक है क्योंकि एक्सपोज़र (टीकाकरण) और परिणाम (प्रसव) दोनों ही महिलाओं की इच्छा से प्रभावित होते हैं और इनकी योजना पहले से बनाई जा सकती है। SCCS डिज़ाइन का उपयोग अक्सर टीकों की सुरक्षा का आकलन करने में किया जाता है; हालाँकि, टीका लगवाने का निर्णय आमतौर पर स्वैच्छिक होता है, लेकिन किसी प्रतिकूल घटना का होना स्वैच्छिक नहीं होता। SCCS डिज़ाइन उन अनदेखे कारकों की समस्या को दूर करता है जो टीकाकृत और गैर-टीकाकृत समूहों के बीच तुलना को प्रभावित करते हैं (हमारा मिरर ऑफ़ एरिसेड अध्ययन देखें )। यह इस समस्या का भी समाधान करता है कि प्रत्येक व्यक्ति ने अलग-अलग समय पर हस्तक्षेप का अनुभव किया।

परिणाम

हमने 1975 से 2024 के बीच जन्मीं उन सभी महिलाओं का चयन किया, जिन्हें कोविड वैक्सीन की पहली खुराक दी गई थी और जिन्होंने 1993 से 2023 के बीच कम से कम एक बच्चे को जन्म दिया था। हमने इस समूह को छह जन्म समूहों में विभाजित किया और टीकाकरण के महीने के सापेक्ष जन्मों की संख्या (प्रत्येक जन्म समूह में प्रति 1,000 महिलाओं पर) का ग्राफ बनाया। चित्र 2 में उभरते आश्चर्यजनक पैटर्न दिखाई देते हैं। 

चित्रा 2। कोविड वैक्सीन की पहली खुराक दिए जाने के महीने के सापेक्ष जन्म समूहों के अनुसार प्रति 1,000 महिलाओं पर वार्षिक जन्मों की संख्या। 

निम्नलिखित विशेषताएं रोचक हैं।

  • जन्मों की संख्या में (विशेषकर प्रजनन क्षमता के चरम पर मौजूद महिलाओं में) लगभग 2 महीने पहले तीव्र वृद्धि देखी जाती है। से पहले पहली खुराक। इसका मतलब है कि कई महिलाओं ने प्रसव के बाद तक टीकाकरण को टाल दिया। सबसे कम उम्र (धूसर) और सबसे अधिक उम्र (नीले) के समूह में यह चरम बिंदु कम स्पष्ट है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि क्षैतिज अक्ष वास्तविक समय को नहीं दर्शाता है - प्रत्येक महिला का अपना समय होता है जो पहली खुराक वाले महीने से शुरू होता है। इस प्रकार, चेक जनसंख्या डेटा में न तो चरम बिंदु और न ही निम्नतम बिंदु देखा जा सकता है। यह SCCS डिज़ाइन की खूबी है जो इस पैटर्न को दृश्यमान बनाती है।
  • टीकाकरण के महीने (यानी, टीकाकरण वाले महीने) में जन्मों की संख्या में भारी गिरावट आई, जिसके बाद आठ महीनों (0-7) तक बहुत कम संख्या रही। इसका मतलब है कि गर्भवती महिलाओं ने टीका नहीं लगवाया। महीना 0 टीकाकरण का महीना ही है – प्रसव के महीने में बहुत कम महिलाएं टीका लगवाना चाहती थीं। पहली खुराक के 7 महीने बाद बच्चे को जन्म देने का मतलब है कि पहली खुराक प्रसव से 7 महीने पहले दी गई थी – यानी गर्भावस्था के लगभग दूसरे महीने में, यानी लगभग उसी समय जब महिला को पता चला कि वह गर्भवती है। गर्भवती महिलाओं में से बहुत कम महिलाएं टीका लगवाना चाहती थीं। यह दिलचस्प है, खासकर इसलिए क्योंकि चेक अधिकारियों ने गर्भावस्था के दौरान कोविड टीकाकरण की सिफारिश की थी। चित्र 2, अन्य चित्रों के साथ, अधिकारियों के प्रति चेक महिलाओं के अविश्वास को स्पष्ट रूप से दर्शाता है।
  • जन्मों की संख्या 8-11 महीनों में बढ़कर सामान्य स्तर पर पहुँच जाती है। इसका अर्थ यह है कि जिन महिलाओं ने या तो गर्भधारण करना चाहा (पहली खुराक के 9-11 महीने बाद प्रसव) या जो पहले से ही गर्भवती थीं और उन्हें इस बात का पता था (पहली खुराक के 8-9 महीने बाद प्रसव), उन्होंने भी टीके से बचने की कोशिश की।
  • चूंकि जन्मतिथि के आधार पर समूह तय किए गए हैं, इसलिए उनकी आयु और प्रजनन क्षमता में बदलाव होता रहता है। ऐसे में यह उम्मीद नहीं की जा सकती कि गिरावट के बाद उनकी जन्म दर टीकाकरण से पहले के स्तर पर वापस आ जाएगी। उदाहरण के लिए, 1985-1989 में जन्मी महिलाएं (चित्र 2 में पीली रेखा) 2020 में 35 वर्ष से अधिक आयु की थीं, और इसलिए उनकी प्रजनन क्षमता पहले से ही घट रही थी। दूसरी ओर, 1995-1999 में जन्मी महिलाएं (गुलाबी रेखा) 2020 में 25 वर्ष से अधिक आयु की थीं और उनकी प्रजनन क्षमता बढ़ रही थी। इस प्रकार, पहली खुराक के कारण उत्पन्न विसंगति से पहले और बाद में ग्राफ के व्यवहार से कोई निष्कर्ष निकालना मुश्किल है। भ्रमित करने वाले कारकों और निर्णायक महीने (यानी पहली खुराक का महीना) की अनुपस्थिति के कारण, बिना टीकाकरण वाले समूह के साथ तुलना करना कठिन है। 

पैटर्न की स्थिरता की जाँच करने के लिए, हमने दूसरी खुराक के महीने को शून्य महीना मानकर विश्लेषण दोहराया । चूंकि पहली खुराक लेने वाली अधिकांश महिलाओं ने लगभग एक महीने बाद दूसरी खुराक ली, इसलिए हमें एक समान पैटर्न देखने की उम्मीद थी, बस वह लगभग एक महीने बाईं ओर खिसका हुआ होगा। चित्र 3 में लगभग यही देखा जा सकता है।

चित्रा 3। कोविड वैक्सीन की दूसरी खुराक दिए जाने के महीने के सापेक्ष जन्म समूहों के अनुसार प्रति 1,000 महिलाओं पर वार्षिक जन्मों की संख्या। 

चर्चा

चित्र 2 और 3 से पता चलता है कि चेक महिलाओं में कोविड-19 का टीकाकरण कम जन्म दर से बहुत मज़बूती से जुड़ा हुआ है। यह संबंध निर्विवाद है और इसके लिए किसी और प्रमाण की आवश्यकता नहीं है, हालांकि अन्य देशों में भी इस प्रकार के विश्लेषण को दोहराना अच्छा होगा। साथ ही, यह स्पष्ट है कि यह संबंध कारण-कार्य संबंध है , यानी यह पैटर्न किसी संयोग या भ्रम का परिणाम नहीं है।

मुख्य प्रश्न यह है कि कारण-प्रभाव किस दिशा में हो रहा है। या तो टीका गर्भावस्था की संभावना को कम करता है, या गर्भावस्था टीकाकरण करवाने की इच्छा को कम करती है, या दोनों तंत्र एक साथ काम कर रहे हैं। दूसरी संभावना लगभग निश्चित रूप से सही है। चेक महिलाएं चेक टीका विशेषज्ञों की तुलना में कहीं अधिक समझदार हैं और आमतौर पर गर्भावस्था के दौरान या गर्भधारण से पहले टीके से बचने की कोशिश करती हैं। परिणामस्वरूप, जन्म बिना टीका लगवाए समूह में "केंद्रित" हो गए, जिससे टीका लगवाए लोगों में, विशेष रूप से टीका लगवाने के तुरंत बाद, प्रजनन दर कम हो गई।

हालांकि, अगर 2021 में यही एकमात्र कारण होता, तो पूरी आबादी की कुल प्रजनन दर (टीकाकरण की स्थिति की परवाह किए बिना) में कोई बदलाव नहीं होता। चेक महिलाएं दो भागों में बंट जातीं: एक वे जो बच्चा चाहती हैं लेकिन टीका नहीं लगवाना चाहतीं, और दूसरी वे जो बच्चा नहीं चाहतीं लेकिन टीका लगवाना चाहती हैं। इस तरह के विभाजन का आबादी की समग्र प्रजनन दर पर कोई असर नहीं पड़ता। यह ऐसा ही होता जैसे बास्केटबॉल कोर्ट के बाईं ओर छोटी महिलाओं और दाईं ओर लंबी महिलाओं को खड़ा कर दिया जाए - मैदान पर मौजूद महिलाओं की औसत ऊंचाई अपरिवर्तित रहती।

हालांकि, जनवरी 2022 में कुल प्रजनन दर में काफी तेजी से गिरावट शुरू हुई और तब से यह गिरावट रुकी नहीं है (चित्र 1 फिर से देखें)। इसलिए यह निश्चित है कि 2021 के वसंत में किसी समय, कोई अन्य कारण क्रिया शुरू हुई होगी - जो ऊपर वर्णित स्वैच्छिक व्यवहार परिवर्तन से भिन्न है। हमारी राय में, कोविड वैक्सीन अभी भी सबसे संभावित कारण है (प्रस्तावना फिर से देखें)। इसलिए हम यह परिकल्पना करते हैं कि mRNA-आधारित प्रायोगिक टीकों ने कुछ महिलाओं को गर्भवती होने से रोका ।

कुछ लोग तर्क दे सकते हैं कि यह प्रक्रिया भी स्वैच्छिक हो सकती है: टीका लगवा चुकी महिलाओं ने हाल ही में टीकाकरण के कारण ही गर्भावस्था को स्थगित किया हो। इससे टीकाकरण के लगभग एक वर्ष बाद कुल प्रजनन दर (TFR) में कमी आनी चाहिए थी (जो वास्तव में देखी गई है), और फिर "स्थगित" शिशुओं के जन्म के समय TFR में अचानक वृद्धि होनी चाहिए थी। हालांकि, ऐसा कोई उछाल कभी नहीं आया। इसके विपरीत, चेक महिलाओं की TFR कभी भी महामारी से पहले के स्तर पर नहीं पहुंची – पिछले 4 वर्षों से यह प्रति वर्ष लगभग 10% घट रही है।

इसलिए, कुछ टीका लगवा चुकी महिलाओं ने या तो बच्चे न चाहने का फैसला किया , या टीके ने किसी जैविक प्रक्रिया के माध्यम से उन्हें गर्भवती होने से रोक दिया । अवलोकन संबंधी आंकड़ों में इन दोनों संभावनाओं में अंतर करना संभव नहीं है। पाठक स्वयं तय करें कि इनमें से कौन सी अधिक तर्कसंगत है।

निष्कर्ष

हमने कोविड टीकाकरण की स्थिति के आधार पर प्रजनन संबंधी घटनाओं के एक अनूठे व्यक्तिगत डेटाबेस का विश्लेषण किया है, जिसे चेक सरकार द्वारा संक्षेप में प्रकाशित किया गया था (और बाद में हटा दिया गया था)। हमने कोविड टीकाकरण और कम प्रजनन दर के बीच एक अत्यंत मजबूत संबंध पाया है। 

इस पैटर्न का अधिकांश भाग महिलाओं के व्यवहार में बदलाव से समझाया जा सकता है – आधिकारिक सिफारिश के बावजूद, गर्भवती महिलाओं ने प्रायोगिक टीकों से बचने की कोशिश की। हालांकि, यह एकमात्र कारण नहीं हो सकता था, क्योंकि इससे पूरी आबादी की कुल प्रजनन दर (टीकाकरण की स्थिति की परवाह किए बिना) अपरिवर्तित रहती। चूंकि चेक महिलाओं की कुल प्रजनन दर जनवरी 2022 में तेजी से घटने लगी, इसलिए 2021 के वसंत में कोई न कोई कारण जरूर रहा होगा। हमारा अनुमान है कि mRNA-आधारित प्रायोगिक टीकों ने कुछ महिलाओं को गर्भवती होने से रोका।


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ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
पुनर्मुद्रण के लिए, कृपया कैनोनिकल लिंक को मूल पर वापस सेट करें Brownstone Institute आलेख एवं लेखक.

Author

  • टॉमस फ़र्स्ट चेक गणराज्य के पलाकी विश्वविद्यालय में अनुप्रयुक्त गणित पढ़ाते हैं। उनकी पृष्ठभूमि गणितीय मॉडलिंग और डेटा विज्ञान में है। वह एसोसिएशन ऑफ़ माइक्रोबायोलॉजिस्ट, इम्यूनोलॉजिस्ट और सांख्यिकीविदों (SMIS) के सह-संस्थापक हैं, जो चेक जनता को कोरोनावायरस महामारी के बारे में डेटा-आधारित और ईमानदार जानकारी प्रदान कर रहे हैं। वह "समिज़दत" पत्रिका dZurnal के सह-संस्थापक भी हैं, जो चेक विज्ञान में वैज्ञानिक कदाचार को उजागर करने पर केंद्रित है।

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