भारत में कोरोनावायरस के बढ़ते मामलों के बावजूद, लॉकडाउन प्रसार की तीव्रता को रोकने में काफी हद तक सफल रहा है, संयुक्त राज्य अमेरिका में मिशिगन विश्वविद्यालय द्वारा एक अध्ययन से पता चलता है। वास्तव में, लॉकडाउन से पहले यह फैलने की तीव्रता लगभग एक तिहाई तक कम हो गई थी।

54 दिनों के कड़े बंदोबस्त के बाद भारत और अधिक आराम से लॉकडाउन 4.0 में चला गया। राज्यों को खोलने का प्रयास किया गया है, जिनमें से कई धीरे-धीरे गैर-आवश्यक सेवाओं को फिर से शुरू कर रहे हैं। संयोग से, भारत 25 मार्च को लॉकडाउन में चला गया जब उसके पास 500 मामले थे, और 18 मई से प्रतिबंधों को कम करना शुरू कर दिया, जब कोविद -19 टैली 100,000 से पार हो गया।

भारत ने 22 मई को सबसे अधिक एकल-दिवसीय स्पाइक दर्ज किया, 6,000 से अधिक नए मामलों की रिकॉर्डिंग की, कुल गिनती 1.18 लाख से अधिक हो गई, जिसमें लगभग 3,600 मौतें और 49,000 वसूलियां थीं। 7 मई से, भारत हर दिन 3,000 से अधिक नए मामले दर्ज कर रहा है, जिसके लिए प्रतिबंधों को आसान बनाने के अपने फैसले की आलोचना हुई है।

हालांकि, वायरस की प्रजनन दर (R0) का एक विश्लेषण अन्यथा साबित होता है। R0 हमें बताता है कि एक वाहक द्वारा कितने व्यक्तियों को संक्रमित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, 2 का एक R0 का अर्थ है कि एक व्यक्ति औसतन दो लोगों को संक्रमित कर सकता है। 1 से नीचे के एक आर 0 का मतलब होगा कि हर नया संक्रमण एक व्यक्ति को भी संक्रमित नहीं कर सकता है और रोग अंततः मर जाएगा। यह वांछनीय संख्या है।

लॉकडाउन ने कैसे मदद की

इंडिया टुडे डेटा इंटेलिजेंस यूनिट (DIU) ने वायरस के प्रजनन दर ‘R’ के आंकड़े को एक्सेस किया – R0 के समान – COV-IND-19 स्टडी ग्रुप, स्कूल ऑफ पब्लिक हेल्थ, मिशिगन विश्वविद्यालय द्वारा गणना की गई। हम लेख में भविष्य के संदर्भ के लिए R0 का उपयोग करेंगे।

अध्ययन में पाया गया कि 24 मार्च को भारत बंद होने से एक दिन पहले, R0 3.36 था, जिसका अर्थ है कि एक संक्रमित व्यक्ति तीन से अधिक गैर-संक्रमित व्यक्तियों को संक्रमित कर रहा था। लॉकडाउन 1.0 के अंत तक, यानी 14 अप्रैल को, यह 1.71 पर आ गया। 3 मई को, जब लॉकडाउन 2.0 समाप्त हो गया, तो यह घटकर 1.46 हो गया, और 16 मई को, यह आगे बढ़कर 1.27 हो गया। इसका मतलब है कि लॉकडाउन वायरस की प्रजनन दर को लगभग तीन गुना तक कम कर देता है।

सांख्यिकी और कार्यक्रम कार्यान्वयन मंत्रालय और भारतीय सांख्यिकी संस्थान के एक अन्य अध्ययन में पाया गया है कि लॉकडाउन के कारण 20 लाख मामले और 54,000 मौतें हुई हैं। दूसरे शब्दों में, इन कई मामलों और मौतों को भारत के टैली में जोड़ दिया गया होता, जो कि लॉक होने से पहले R0 था।

लेकिन आर 0 अभी भी 1 से ऊपर है, जिसका अर्थ है कि वायरस अभी भी संक्रामक है। तो भारत का अगला कदम क्या होना चाहिए? मिशिगन विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ पब्लिक हेल्थ में महामारी विज्ञान के प्रोफेसर, भ्रामर मुखर्जी का मानना ​​है कि ‘ट्रिपल-टी’ दृष्टिकोण भारत के लिए आगे का रास्ता होना चाहिए।

“लक्ष्य R0 को एकता के करीब लाना होगा। ‘टेस्ट, ट्रेस एंड ट्रीट’ के ‘ट्रिपल-टी’ सिद्धांत को लक्षण ट्रैकिंग, यादृच्छिक परीक्षण और लक्षित परीक्षण की बुद्धिमान रणनीति के साथ अनुकूलित करना होगा। हम सक्षम नहीं हो सकते हैं। अगले दो हफ्तों में 40 मिलियन परीक्षण करने के लिए, लेकिन हम लक्षणों और संपर्क डायरी के लिए सरल रिकॉर्ड कीपिंग बना सकते हैं। सामुदायिक जुड़ाव और आर्थिक और सार्वजनिक स्वास्थ्य दोनों दृष्टिकोणों से सबसे कमजोर की रक्षा करना प्रमुख होगा, ”प्रोफेसर मुखर्जी ने कहा।

राज्य-वार आंकड़ों से पता चलता है कि अधिकांश भारतीय राज्यों में एक R0 ऊपर है। डेटा को चार भागों में अलग किया गया है – लाल राज्य, जहाँ R0 2 से ऊपर है; हरी अवस्थाएँ, जहाँ R0 1 से नीचे है; 1.27 के राष्ट्रीय औसत से ऊपर R0 के साथ राज्यों; और R0 के साथ राष्ट्रीय औसत से नीचे है।

लाल राज्यों में, ओडिशा में सबसे अधिक 3 आरडीआई था। इसके बाद ओडिशा त्रिपुरा (2.4), तेलंगाना (2.34) और बिहार (2.24) है। पंजाब में सबसे कम 0.5 का R0 था, उसके बाद आंध्र प्रदेश (0.91) और हरियाणा (0.94) का नंबर था। कोविद -19 संचरण की विभिन्न रेंज को इस तथ्य के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है कि वायरस अलग-अलग समय पर विभिन्न राज्यों में प्रवेश करता है।

मैथोडोलॉजिकल नोट ने कहा, “इन भूखंडों में देखी गई राज्य-स्तरीय भिन्नता यह बताती है कि अलग-अलग स्थानों पर अलग-अलग समय पर संचरण दर में भिन्नता होती है (जो कि राष्ट्रीय स्तर पर अपेक्षाकृत स्थिर R अनुमान द्वारा कब्जा नहीं किया जाता है)।” शोधकर्ताओं ने कहा।

लेकिन 1,000 से अधिक मामलों के साथ, क्या हरियाणा, आंध्र प्रदेश और पंजाब वास्तव में कोरोनोवायरस के संकट से मुक्त हैं? प्रोफेसर मुखर्जी के अनुसार, इन राज्यों को कम से कम दो सप्ताह तक इस प्रवृत्ति का प्रदर्शन करने की आवश्यकता है।

डेटा से पता चलता है कि 16 मई तक, कर्नाटक (1.6), मध्य प्रदेश (1.5), तमिलनाडु (1.49), केरल (1.45) और महाराष्ट्र (1.34) जैसे बड़े राज्यों में सात-दिवसीय औसत R0 राष्ट्रीय से अधिक था। औसतन 1.27. अधिक संख्या में मामलों के साथ, दिल्ली (1.21), गुजरात (1.1) और उत्तर प्रदेश (1.01) में अभी भी राष्ट्रीय औसत से कम R0 था। तो पश्चिम बंगाल, छत्तीसगढ़ और जम्मू और कश्मीर किया।

प्रोफेसर मुखर्जी का मानना ​​है कि उच्च R0 वाले राज्यों में “हॉटस्पॉट्स पर नज़र रखने और परीक्षण और संगरोध को प्रोत्साहित करने की आवश्यकता है”। उन्होंने कहा, “सरकारें सार्वजनिक छवि को बनाए रखने के लिए डेटा छिपा नहीं सकती हैं और जनता मजदूरी खोने या संगरोध होने के डर से लक्षणों या जोखिम को छिपा नहीं सकती है,” उसने कहा।

“सार्वजनिक स्वास्थ्य में सार्वजनिक भूमिका निभाने के लिए महत्वपूर्ण भूमिका है। राज्यों को प्रभावित समुदायों से खरीदने और साझेदारी करने की आवश्यकता है। मेरे लिए, केरल इस प्रयास में एक रोल मॉडल रहा है और वायरस से लड़ने के तरीके का एक उदाहरण है।” मानवीय और कुशल तरीके से एक निम्न-संसाधन सेटिंग, “उसने कहा।

क्या भारत लॉकडाउन में जारी रह सकता है?

महामारी और तालाबंदी के कारण राज्यों को काफी आर्थिक नुकसान हुआ है। प्रमुख राज्यों ने अप्रैल में 97,000 करोड़ रुपये के राजस्व का नुकसान दर्ज किया।

इस प्रकार, नीति निर्माताओं को एक संतुलन तक पहुंचने की आवश्यकता है जहां अर्थव्यवस्था पर एक टोल लेने के बिना कोरोनवायरस का प्रसार नियंत्रित किया जाता है। प्रोफ़ेसर मुखर्जी का मानना ​​है कि “अनन्त और सदा के लिए लॉकडाउन किसी भी राष्ट्र के लिए संभव नहीं हैं”।

वह आगे कहती हैं, “हमने इसे दूसरे देशों में देखा है जो फिर से खुल गए हैं। देश के फिर से खुलने के बाद हमें तैयार रहना होगा और जगह-जगह पर संगरोध और अलगाव के उपाय करने होंगे, और हेल्थकेयर सिस्टम तैयार करना होगा। जैसा कि आप इस कमी को देख सकते हैं। राष्ट्रव्यापी लॉकडाउन के सबसे हालिया चरण के साथ R0 बहुत क्रमिक रहा है। “

कार्यप्रणाली पर ध्यान दें

आर डेटा विश्लेषण प्रोफेसर भ्रामर मुखर्जी और उनके छात्रों ज़ुएलिन गु और मैक्सवेल सल्वाटोर द्वारा किया गया था। उन्होंने प्रजनन संख्या को ‘R’ कहा, जो R0 की अवधारणा के समान है। हालाँकि, R0 एक स्थिर है जो रोगज़नक़ से जुड़ा हुआ है, न कि समय-वैरिएंट या हस्तक्षेपों से प्रभावित (जैसे सामाजिक भेद या लॉकडाउन)। उन्होंने “पैरामीट्रिक_एसआई” आकलन पद्धति और 5-दिवसीय विंडो का उपयोग किया, जिसे कोरी एट अल द्वारा वर्णित किया गया है। , (“अनुमान_आर” फ़ंक्शन, जिसका उपयोग वुहान में प्रकोप की प्रगति का वर्णन करने के लिए किया गया था)। वू एट अल के शोध के आधार पर वे मीन = 7.0 दिन और 4.5 दिनों के मानक विचलन के साथ एक गामा वितरण का उपयोग करते हैं। (2020), पीढ़ी के समय के लिए (आर का अनुमान लगाने के लिए समय पर निर्भर अनुमान पद्धति में इस्तेमाल की जाने वाली बीमारी की शुरुआत का वितरण)।

सभी गणना उक्त संस्थान द्वारा आयोजित की गई थी; डीआईयू दोषों के लिए जिम्मेदार नहीं है।

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