हर दिन हम बीमारी, मौत और इलाज के मामलों की संख्या पर डेटा ट्रैक करते हैं, हम महामारी के अपेक्षित विकास को दर्शाने वाले चार्ट का निरीक्षण करते हैं। हालांकि, क्या टेबल और मॉडल में निहित डेटा विश्वसनीय हैं?
महामारी के प्रकोप के बाद से, वैज्ञानिक संस्थानों और मीडिया ने दुनिया को सैकड़ों की संख्या में बाढ़ कर दिया है। वसूलियों और पीड़ितों की संख्या पर दुनिया भर में और स्थानीय डेटा है, और अंत में हमारे पास ऐसे मॉडल हैं जो महामारी के पाठ्यक्रम की भविष्यवाणी करने के लिए इन आंकड़ों का उपयोग करते हैं।
हालाँकि, क्या यह जानकारी सही है? और सवाल यह नहीं है कि क्या वे जानबूझकर झूठे हैं (जैसा कि चीन में महामारी की शुरुआत में किया गया था), लेकिन क्या वे वास्तव में वास्तविकता दिखाते हैं?
निदान के साथ समस्या
एक को याद रखना होगा कि ब्रिटिश समाचार टीवी स्काई न्यूज के पत्रकारों का कहना है कि COVID-19 डेटा एकदम सही है। यह सभी आंकड़ों पर लागू होता है - चाहे वह सरकारों, डॉक्टरों और मीडिया द्वारा प्रकाशित हो।
क्यों? क्योंकि मौजूदा परिस्थितियों में, सबसे महत्वपूर्ण आंकड़ों का सही अनुमान लगाना असंभव है, जो कि COVID-19 रोगियों की संख्या है। विभिन्न कारणों से।
संक्रमित लोगों की सही संख्या का निर्धारण करने के लिए हर इंसान पर परीक्षण करना होगा। यह बेशक शारीरिक रूप से असंभव है, लेकिन लाभहीन भी है। परीक्षण महंगे और सीमित संख्या में होते हैं, इसलिए वे केवल उन लोगों पर किए जाते हैं जिनके पास ऐसे लक्षण हैं जो संक्रमण का संकेत देते हैं।
यदि आप बुखार या सांस की तकलीफ नहीं करते हैं, तो आप कम से कम अभी तक नहीं कर सकते हैं।
चूंकि केवल सबसे गंभीर मामलों की जांच की जाती है, कई लोग जो सीओवीआईडी से पीड़ित हैं या वर्तमान में पीड़ित हैं, वे आंकड़ों में शामिल नहीं हैं। और यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण संख्या है क्योंकि हल्के लक्षणों के साथ बिना पहचान वाले लोग संक्रमित होते रहते हैं, अमेरिकन डेली द हिल जोर देता है।
अज्ञात संख्या में परीक्षण
यूके स्टेशन स्काई न्यूज के अनुसार, COVID-19 एक नई बीमारी है, और एक सटीक और विश्वसनीय परीक्षण विकसित करने में समय लगता है। यह कहना भी मुश्किल है कि कौन सा देश सबसे अधिक परीक्षण करता है, और यह कहना भी मुश्किल है कि क्या वे सटीक हैं। वर्तमान में दो प्रकार के COVID परीक्षण किए जा रहे हैं: आणविक और सीरोलॉजिकल।
आणविक परीक्षण एक सक्रिय संक्रमण के संकेतों की पहचान करने पर आधारित है। वे गले के पीछे से स्वाब के नमूनों पर किए जाते हैं। इस प्रकार का परीक्षण निदान की पुष्टि करता है यदि यह दो विशिष्ट SARS-CoV-2 जीन की पहचान करता है।
यदि यह इनमें से केवल एक जीन की पहचान करता है, तो यह एक अनिर्णायक परिणाम देगा। वे यह भी जवाब नहीं देते हैं कि क्या किसी को पहले संक्रमण हुआ है, लेकिन ठीक हो गया है, जो स्पष्ट रूप से आंकड़ों को कम करता है।
दूसरे प्रकार का परीक्षण, सीरोलॉजिकल (रक्त परीक्षण), वायरस से लड़ने के लिए आपके शरीर द्वारा निर्मित एंटीबॉडी का पता लगाता है। यह आपको यह निर्धारित करने की अनुमति देता है कि क्या कोई रोगी पहले संक्रमित हो चुका है, और हल्के लक्षणों के साथ या उसके बिना संक्रमण का पता लगाने के लिए महान है।
ब्रिटिश स्टेशन चैनल 4 के पत्रकारों के अनुसार, व्यक्तिगत देशों की सरकारों द्वारा प्रदान किए गए आँकड़े मुख्य रूप से आणविक परीक्षणों के परिणामों पर आधारित हैं। वे आम हैं, लेकिन अक्सर (लगभग 30% मामलों में) एक गलत परिणाम देते हैं, खासकर संक्रमण के प्रारंभिक चरण में।
इसलिए, परीक्षण अक्सर दोहराया जाता है, जो आंकड़ों को भी विकृत करता है: हम इसके बारे में बात कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, 100 परीक्षण किए गए, लेकिन व्यवहार में यह लगभग 70 रोगी हैं, क्योंकि बाकी उन लोगों पर दोहराए गए परीक्षण हैं जो पहले ही परीक्षण कर चुके हैं।
इसका मतलब यह है कि पुष्टि किए गए निदान वाले रोगियों की संख्या वास्तव में उन लोगों की संख्या से बहुत कम है जो वास्तव में COVID अनुबंधित थे। ब्रिटेन के मुख्य वैज्ञानिक सलाहकार, सर पैट्रिक वालेंस कहते हैं, वर्तमान में दसियों हैं, अगर ब्रिटेन में सैकड़ों हजारों मामले नहीं हैं और जिनकी पहचान नहीं की गई है।
कम संख्या में मौतें हुईं
मौतें, हालांकि ऐसा लगता है, महामारी के विकास के बारे में जानकारी का सबसे विश्वसनीय स्रोत हैं, लेकिन यहां तक कि विशेषज्ञों को भी बहुत संदेह है। हर दिन, हमें उन लोगों की संख्या बताई जाती है, जिन्होंने COVID-19 के लिए सकारात्मक परीक्षण किया और उनकी मृत्यु हो गई, लेकिन हम नहीं जानते कि क्या यह भी उनकी मौतों का कारण था।
इसके अलावा, कई मृतकों का मरणोपरांत परीक्षण नहीं किया जाता है, इसलिए यह ज्ञात नहीं है कि उनकी मृत्यु किस कारण हुई।
अक्सर मौत के कारणों में तथाकथित कॉमरेडिटीज हैं - इस बात पर बहस होती है कि क्या मौत के कारण के रूप में क्रॉनिक कॉम्बिडिडिटीज की मान्यता सही है। क्योंकि अगर हम मानते हैं कि श्वसन विफलता के परिणामस्वरूप 80 साल के कोरोनोवायरस रोगी की मृत्यु हो गई और COVID नहीं, तो क्या हम महामारी के आँकड़ों को कम कर रहे हैं?
यह सब डूब रहा है: इंपीरियल कॉलेज लंदन की टीम के प्रमुख प्रोफेसर नील फर्ग्यूसन बताते हैं कि कोरोनोवायरस से होने वाली मौतों का आंकड़ा अस्पतालों से आता है और ऐसे लोगों को बाहर कर दिया जाता है जो अपने ही घरों में शवों या नर्सिंग होम के दौरान मारे गए थे।
हिल अख़बार जोड़ता है कि अभिभूत अस्पताल डेटा एकत्र करने के बजाय बीमारों की देखभाल पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिसका अर्थ है कि वायरस से वास्तविक मौतों की संख्या रिपोर्ट की गई संख्या से अधिक होने की संभावना है।
डब्ल्यूएचओ की सिफारिशों के अनुरूप, पोलैंड में, कोरोनोवायरस के कारण होने वाली मौतों के वर्गीकरण के लिए नए दिशानिर्देश मार्च में पेश किए गए थे। अब तक, केवल मृतक जिन्हें मृत्यु से पहले परीक्षण किया गया था, उनमें शामिल थे, अब डॉक्टर COVID या संदिग्ध COVID के निदान को मृत्यु का कारण बताते हैं, और तथाकथित प्रवेश करने का विकल्प रखते हैं "Comorbidities"।
विकृत सांख्यिकीय मॉडल
संक्रमणों और मौतों की संख्या के साथ-साथ समय के साथ बीमारी के बढ़ने के आंकड़े वैज्ञानिकों द्वारा सांख्यिकीय मॉडल बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं। उनके आधार पर, वे अन्य देशों में महामारी के विकास की गति और पैमाने की भविष्यवाणी करने में सक्षम हैं।
दुर्भाग्य से, जैसा कि द हिल रोजाना जोर देता है, ऊपर वर्णित मामलों और मौतों की संख्या पर गलत आंकड़े सच को दिखाने से रोकते हैं। "यदि आपके पास खराब डेटा है, तो परिणाम अविश्वसनीय होंगे" - पत्रकारों पर जोर दें।
यदि आपका डेटा सही नहीं है, तो इसका उपयोग क्यों करें?
जवाब हां है, क्योंकि हमारे पास बस यही है। इस तथ्य के बावजूद कि यह डेटा अपूर्ण है और कभी-कभी भ्रामक भी है, यह अभी भी महामारी की समग्र तस्वीर का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। कोरोनावायरस एक नया रोगज़नक़ है और अभी भी एक रहस्य है। आपको इस बात से अवगत होना होगा कि हम उसके बारे में जो जानते हैं वह अभी भी सफलता है।
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