स्वस्थ वैक्सीन प्रभाव – इसने COVID-19 सांख्यिकी को कैसे प्रभावित किया?

यह लेख अंतिम बार अपडेट किया गया था मई 21, 2024

स्वस्थ वैक्सीन प्रभाव – इसने COVID-19 सांख्यिकी को कैसे प्रभावित किया?

स्वस्थ वैक्सीन प्रभाव – इसने COVID-19 सांख्यिकी को कैसे प्रभावित किया?

चेक गणराज्य के एक हालिया अध्ययन ने COVID-19 टीकों के प्रभाव और प्रभावशीलता और “स्वस्थ वैक्सीन प्रभाव” के साथ उनके संबंध के बारे में हमारी समझ को बढ़ा दिया है।

स्वस्थ टीका प्रभाव को स्वस्थ टीका पूर्वाग्रह के रूप में भी जाना जाता है, यह तब देखा जाता है जब टीका लगाने वाली आबादी के बीच बेहतर स्वास्थ्य के परिणामस्वरूप टीका उससे अधिक प्रभावी प्रतीत होता है। यह शब्द मूल रूप से लागू किया गया था इन्फ्लूएंजा टीका अनुसंधान 2005 में जेनिफर नेल्सन द्वारा:

…जिसमें पाया गया कि टीका लगाने वाले अमेरिकी वरिष्ठ नागरिकों में इन्फ्लूएंजा से मृत्यु के जोखिम में कमी अपेक्षाकृत स्वस्थ वरिष्ठ नागरिकों द्वारा इन्फ्लूएंजा टीका की अधिमान्य प्राप्ति से संबंधित थी। यहां अध्ययन के सारांश से एक उद्धरण दिया गया है:

“इस अध्ययन में, इन्फ्लूएंजा अवधि से पहले देखी गई जोखिम में कमी अपेक्षाकृत स्वस्थ वरिष्ठ नागरिकों द्वारा टीका की अधिमान्य प्राप्ति के कारण पूर्वाग्रह की उपस्थिति का सुझाव देती है।”

अन्य अध्ययन कनाडा, स्वीडन, जर्मनी, स्पेन और 40 देशों के विश्लेषण ने पिछले बीस वर्षों में इन्फ्लूएंजा टीकों के स्वस्थ प्रभाव पर शोध किया है।

उपरोक्त में चेक गणराज्य ने COVID-19 टीकों का अध्ययन किया:

…लेखकों ने दो चेक स्वास्थ्य बीमा कंपनियों के दो डेटा सेटों का विश्लेषण किया, जिसमें लगभग 2.2 मिलियन लोगों की आबादी शामिल थी, जो देश की आबादी के पांचवें हिस्से से अधिक का प्रतिनिधित्व करती है। उन्होंने 60 वर्ष और उससे अधिक उम्र के विषयों में सर्व-मृत्यु दर और सीओवीआईडी ​​​​-19 टीकाकरण की स्थिति के बीच संबंध का विश्लेषण करके स्वस्थ टीका प्रभाव के दावों की वैधता की जांच की। अध्ययन में प्रत्येक आयु समूह को उनके टीकाकरण की स्थिति के अनुसार स्तरीकृत किया गया था; गैर-टीकाकरण वाले बनाम चार सप्ताह से कम टीकाकरण वाले व्यक्ति बनाम चार सप्ताह से अधिक खुराक वाले 1, 2, 3 और 4 या सीओवीआईडी ​​​​-19 वैक्सीन की अधिक खुराक से।

अकेले कच्चे डेटा पर विचार करने पर, ऐसा प्रतीत होता है कि 60 वर्ष और उससे अधिक उम्र के टीकाकरण वाले वरिष्ठ नागरिकों में सर्व-कारण मृत्यु दर का उच्च स्तर है, जो बताता है कि टीकाकरण मृत्यु को रोकने में उल्लेखनीय रूप से अच्छा काम करता है। जैसा कि कहा गया है, लेखक ध्यान देते हैं कि डेटा से पता चलता है कि अध्ययन अवधि में हुई मौतों में से, 269,000 सभी कारणों से हुई मौतों में से 37,000 (14 प्रतिशत) सीओवीआईडी ​​​​-19 से संबंधित थीं। वास्तव में, जून 2021 और सितंबर 2021 के बीच कम सीओवीआईडी ​​​​अवधि के दौरान, चेक गणराज्य में लगभग कोई भी सीओवीआईडी ​​​​-संबंधी मृत्यु दर्ज नहीं की गई (सटीक रूप से 0.3 प्रतिशत) जिसका अर्थ है कि उस अवधि के दौरान लगभग सभी मौतें गैर-सीओवीआईडी-संबंधी थीं। . यहाँ अध्ययन से एक उद्धरण है:

“जब उस अवधि के दो सबसे बड़े समूहों की तुलना की गई, यानी, बिना टीकाकरण वाले और पूर्ण प्राथमिक पाठ्यक्रम वाले लोगों की, तो बिना टीकाकरण वाली आबादी में पूर्ण प्राथमिक पाठ्यक्रम वाली आबादी की तुलना में मरने की संभावना दोगुनी से अधिक थी। यह स्पष्ट “वैक्सीन प्रभावकारिता” उस अवधि में जब कोई सीओवीआईडी ​​​​मौजूद नहीं था, संभवतः एचवीई (स्वस्थ टीकाकरण प्रभाव) की एक कलाकृति है।

अक्टूबर 2021 से मई 2021 तक उच्च COVID अवधि के दौरान, लगभग 10,000 COVID-19 से संबंधित मौतें हुईं। कोविड से संबंधित मौतों को रोकने में टीके की प्रभावशीलता से टीकाकरण के बिना होने वाली सर्व-कारण मृत्यु दर के अनुपात में वृद्धि होनी चाहिए। वास्तव में, ठीक इसके विपरीत हुआ; पूर्ण प्राथमिक पाठ्यक्रम वाले चार्ट में सर्व-कारण मृत्यु दर निम्न-कोविड अवधि की तुलना में दोगुनी से अधिक हो गई और बिना टीकाकरण वाले चार्ट में सर्व-कारण मृत्यु दर केवल एक तिहाई बढ़ी।

मेरे बोल्ड शब्दों के साथ लेखकों के निष्कर्ष इस प्रकार हैं:

“प्रस्तुत विश्लेषण के परिणामों से सर्व-कारण मृत्यु दर और टीकाकरण की स्थिति के बीच संबंधों के कई अजीब पैटर्न सामने आए। प्रस्तुत डेटा इस बात से इनकार करता है कि टीकाकरण की स्थिति का सर्व-कारण मृत्यु दर के साथ गहरा संबंध है, जो कि विशेष रूप से कम-सीओवीआईडी ​​​​अवधि में, सीओवीआईडी ​​​​से संबंधित मृत्यु के खिलाफ संभावित सुरक्षात्मक प्रभाव से कहीं अधिक है। एक सरल मॉडल का उपयोग करते हुए, हम तर्क देते हैं कि यह पैटर्न, काफी हद तक, स्वस्थ वैक्सीन प्रभाव के लिए जिम्मेदार हो सकता है…।

…हमारी सर्वोत्तम जानकारी के अनुसार, प्रस्तुत अध्ययन अब तक COVID-19 टीकाकरण में स्वस्थ टीका प्रभाव का सबसे अच्छा और सबसे मजबूत उदाहरण प्रदान करता है। निहितार्थ बहुत बड़े हैं – हमारे परिणामों के आधार पर, हम प्रस्ताव करते हैं कि टीकाकरण और गैर-टीकाकरण वाली आबादी के बीच आधारभूत कमजोरी का मूल्यांकन (हमारे मामले में, कम-सीओवीआईडी ​​​​अवधि में देखे गए अंतर) को अवलोकन में टीके की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करते समय ध्यान में रखा जाना चाहिए। अध्ययन करते हैं…।

दो स्वतंत्र डेटासेट पर, हमने COVID टीकाकरण की स्थिति और सर्व-कारण मृत्यु दर के बीच मजबूत संबंध का एक विरोधाभासी पैटर्न प्रदर्शित किया, यहां तक ​​​​कि उस अवधि में भी जब आबादी में लगभग कोई भी COVID से संबंधित मृत्यु नहीं हुई थी। टीका लगाए गए व्यक्ति (विशेष रूप से टीकाकरण के तुरंत बाद वाले) बिना टीकाकरण वाले लोगों की तुलना में बहुत कम सर्व-मृत्यु दर प्रदर्शित करते हैं, यहां तक ​​कि कम-कोविड अवधि में भी। इस पैटर्न को कोविड से संबंधित मौतों को रोकने में टीकों की वास्तविक प्रभावशीलता से नहीं समझाया जा सकता है। हमने प्रदर्शित किया है कि देखे गए संबंध को स्वस्थ वैक्सीन प्रभाव (एक पूर्वाग्रह जिसमें खराब स्वास्थ्य वाले व्यक्तियों को वैक्सीन/उसकी आगे की खुराक लेने की कम संभावना होती है) द्वारा समझाया जा सकता है और स्वास्थ्य वैक्सीन प्रभाव का एक बहुत ही सरल मॉडल प्रस्तुत किया जा सकता है, जो वास्तविक डेटा में देखे गए पैटर्न को अच्छी तरह से दोहराता है।’

यदि आप यह बेहतर ढंग से समझना चाहते हैं कि शोधकर्ता COVID-19 टीकों की स्पष्ट प्रभावशीलता पर स्वस्थ वैक्सीन प्रभाव के प्रभाव के बारे में अपने निष्कर्ष पर कैसे पहुंचे, तो मैं दृढ़ता से अनुशंसा करूंगा कि आप अध्ययन पढ़ें।

तो, अगली बार जब आप किसी सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारी को बीमारी की रोकथाम के खिलाफ टीकाकरण के संख्यात्मक लाभों के बारे में सुनते हैं, तो शायद आपको प्रभावकारिता के आंकड़ों पर स्वस्थ टीका प्रभाव के प्रभाव पर विचार करना चाहिए जो सरकारों और अपराध में उनके सहयोगियों द्वारा बताए जा रहे हैं, बड़ी फार्मा.

कोविड-19 सांख्यिकी