कोविद-19: भारतवर्ष

वर्गीकरण का मानदंड क्या है?

पूरी तरह से वायरस को रोकने के लिए, प्रति दिन नए मामलों का शून्य पर जाना अनिवार्य है।

हरे ज़ोन वाले देश में या तो नए मामले शून्य हैं या शून्य के बहुत करीब है। पीले ज़ोन वाले देश वो हैं जो एक उचित समय सीमा के भीतर उस स्तर पर पहुंच सकते हैं। उन्हें अभी भी हरा होने के लिए नए मामलों को कम करना है। लाल देश वो है जो या तो गलत दिशा में जा रहे हैं, स्थिर रह रहे हैं, या बहुत धीरे-धीरे नीचे जा रहे हैं। हालाँकि पिला कर्व और हरा कर्व समान दिख रहे हैं, प्रतिदिन नए मामलों की संख्या की तुलना करने से वर्गीकरण के अंतर का पता चलता है।

‘प्रतिव्यक्ति’ मामले क्यों ना दिखाएँ?

‘प्रतिव्यक्ति’ मामले एक महत्वपूर्ण मेट्रिक है। हालाँकि, जब वायरस को खत्म करने की बात आती है, तो प्रति दिन नए मामलों की संख्या शून्य होनी चाहिए। यह फर्क नहीं पड़ता है की जनसंख्या के कितने प्रतिशत लोग संक्रमण के शिकार हैं। यदि किसी राज्य में प्रति दिन 100 नए मामले आते हैं, ये वायरस के प्रसार के लिए कई मार्ग प्रदान करता है, भले ही जनसंख्या 1,000,000 या 10,000,000 हो।

सभी वक्र समान क्यों है?

डेटा को बेहतर तरीके से समझने के लिए इन भूखंडों को प्रत्येक राज्य के हिसाब से दिखाया गया है। भूखंडों की तुलना करने के लिए वर्टिकल ऐक्सिस को आर्बिट्रेरी यूनिट में प्लॉट किया गया है। जैसा कि आप उन राज्यों से देख सकते हैं जो कोविद-19 से लड़ने में सफल रहे हैं, अधिकांश मामलों से छुटकारा पाने के लिए केवल 5-7 सप्ताह के मजबूत हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। डेटा बताते हैं कि आधे-उपाय करने से काम नहीं चलता है।

क्या पुष्टि किए गए केस डेटा सही है? हमें इस पर भरोसा क्यों करना चाहिए?

हालाँकि वास्तविक संख्या में कुछ अनिश्चितता है, हमारा मानना है कि यह उन सवालों के लिए अप्रासंगिक हैं, जिन पर कारवाई करने की आवश्यकता है।

मान लें कि परीक्षण इस तरह से किया गया है जिसमें आप केवल 10% मामलों को पकड़ते हैं।

यह बस कर्व को 10 के एक कारक से घटाता हैं जो कर्व के आकार को नहीं बदलेगा।

यदि समय बनाम परीक्षण की मात्रा में तेज वृद्धि होती है, तो ज्यादा पुष्टि वाले मामले देखने की उम्मीद होगी, भले ही संक्रमण की वास्तविक संख्या कम हो रही हो। 7-दिन का औसत रोल करने से उन विशेषताओं के आकार को कम करने में मदद मिलती है जो कुछ दिनों से दिखाई देते हैं।

विभिन्न राज्य में विभिन्न मात्रा में परीक्षण होते हैं। क्या नये मामले की वजह भारी मात्रा में परीक्षण नहीं है?

कोविड-19 के कुल मामलों के दो मुख्य कारण हैं। पहला आबादी की कुल संख्या जो संक्रमित है, दूसरा परीक्षणों की संख्या। अगर अत्यधिक संक्रमित क्षेत्रों में बहुत ही कम स्तर पर परीक्षण हो रही है तो यह संभव है कि केस की सही मायने में पुष्टि करना मुश्किल है। यही वजह है कि सकारात्मक परीक्षण दर इतना महत्वपूर्ण है।

लॉकडाउन अर्थव्यवस्था को नुकसान पहुंचाता है, जिसकी वजह से कई समस्याएं पैदा हों सकती हैं। बेरोजगारी, मनोवैज्ञानिक संकट, और दीर्घकालिक आर्थिक नुकसान पर विचार करने की आवश्यकता है

यह बिल्कुल सच है। व्यक्ति और समुदायों के शारीरिक स्वास्थ्य के अलावा कई सारे तत्व हैं जिनके बारे में हमें सोचने की आवश्यकता है।

हालाँकि, आर्थिक व्यवस्था में कई हफ्तों तक व्यवधान होना एक ऐतिहासिक रूप से सिद्ध की हुई चीज़ है। एक छोटा, कठिन लॉकडाउन अर्थव्यवस्था और आबादी के स्वास्थ्य दोनों को बचाता है। यदि लॉकडाउन कारगर साबित नहीं हो रहा है तो नए मामले कम नहीं होंगे। इस समय रणनीति लॉकडाउन को और मजबूत करने की होनी चाहिए ना कि लॉकडाउन हटाने की।

लॉकडाउन जल्दी खोलने की वजह से एक देश को बहुत बड़ी कीमत चुकानी पड़ सकती है। बड़ी मात्रा में मृत्यु, कमजोर स्वास्थ्य सेवा प्रणाली, और कई लॉकडाउन होने से भारी मात्रा में नुकसान होगा।