- R0 पैमाने पर पंजाब, आंध्र, हरियाणा का प्रदर्शन बेहतर
- ओडिशा का प्रदर्शन रहा सबसे खराब, सबसे अधिक 3 का R0
भारत में कोरोना वायरस के बढ़ते केसों के बावजूद, लॉकडाउन फैलाव की तीव्रता को रोकने में काफी हद तक सफल रहा है. ये निष्कर्ष अमेरिका में यूनिवर्सिटी ऑफ मिशिगन की एक स्टडी का है. असल में, लॉकडाउन से पहले फैलाव की जो तीव्रता थी वो लॉकडाउन अवधि में घटकर एक तिहाई रह गई.
भारत में लॉकडाउन का 54 दिन तक कड़ाई से पालन के बाद लॉकडाउन 4.0 में बंदिशों में काफी छूट दी गई. ये छूट किस स्तर की हों, ये फैसला लेना राज्यों पर ही छोड़ा गया है. कई राज्य धीरे-धीरे गैर-आवश्यक सेवाओं को फिर धीरे-धीरे शुरू कर रहे हैं. भारत 25 मार्च को जब लॉकडाउन में गया तब देश में 500 केस थे. 18 मई से बंदिशों में ढील देनी शुरू की गई तो देश में Covid-19 केस का आंकड़ा 100,000 को पार कर गया.
22 मई को सबसे अधिक कोरोना के नए केस
भारत ने 22 मई को एक दिन में सबसे अधिक नए केस रिकॉर्ड किए. इस एक दिन में ही 6,000 से अधिक नए केस सामने आए. देश में कुल केस की संख्या 1.18 लाख से अधिक हो गई है. अभी तक 3,600 मौतें और 49,000 रिकवरी रिपोर्ट हुई हैं. 7 मई से, भारत हर दिन 3,000 से अधिक नए केस दर्ज कर रहा है. ऐसे हालात में प्रतिबंधों में ढील दिए जाने को लेकर आलोचना हो रही है.
हालांकि, वायरस का रिप्रोडक्शन रेट (R0) का विश्लेषण अलग ही कुछ कहता है. R0 हमें बताता है कि एक वाहक की ओर से कितने व्यक्तियों को संक्रमित किया जा सकता है. मिसाल के लिए, R0 का मूल्य 2 है तो इसका अर्थ है कि एक व्यक्ति औसतन दो लोगों को संक्रमित कर सकता है. 1 से नीचे के R0 का मतलब होगा कि हर नया संक्रमण एक और व्यक्ति को भी संक्रमित नहीं कर सकता है और बीमारी का असर धीरे-धीरे खत्म हो जाएगा. R0 का यह वांछनीय मूल्य है.
लॉकडाउन ने कैसे की मदद
इंडिया टुडे डेटा इंटेलिजेंस यूनिट (DIU) ने वायरस के रिप्रोडक्शन रेट ‘R’ के आंकड़े तक पहुंच बनाई. ये R0 के समान ही है, जिसकी गणना COV-IND-19 स्टडी ग्रुप, स्कूल ऑफ पब्लिक हेल्थ, यूनिवर्सिटी ऑफ मिशिगन ने की है. लेख में आगे संदर्भ के लिए R0 का ही इस्तेमाल किया जाएगा.
स्टडी में पाया गया कि 24 मार्च को भारत बंद होने से एक दिन पहले R0 3.36 था, यानि एक संक्रमित व्यक्ति तीन से अधिक सामान्य व्यक्तियों को संक्रमित कर रहा था. लॉकडाउन 1.0 के अंत तक 14 अप्रैल को R0 1.71 पर आ गया. 3 मई को, जब लॉकडाउन 2.0 खत्म हुआ तो यह घटकर 1.46 हो गया. और 16 मई को, यह और घटकर 1.27 पर आ गया. इसके मायने हैं कि लॉकडाउन ने वायरस के रिप्रोडक्शन रेट को लगभग एक तिहाई कर दिया.
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सांख्यिकी और कार्यक्रम कार्यान्वयन मंत्रालय और भारतीय सांख्यिकी संस्थान की एक और स्टडी में पाया गया कि लॉकडाउन की वजह से 20 लाख केस और 54,000 मौतों को रोका जा सका. दूसरे शब्दों में कहें तो अगर लॉकडाउन से पहले वाला R0 ही बना रहता तो भारत में कुल केसों और मौतों के आंकड़े कहीं ज्यादा ऊंचे होते.
लेकिन R0 अब भी 1 से ऊपर है, जिसका अर्थ है कि वायरस अभी भी संक्रामक है. तो भारत का अगला कदम क्या होना चाहिए? यूनिवर्सिटी ऑफ मिशिगन के स्कूल ऑफ पब्लिक हेल्थ में महामारी विज्ञान की प्रोफेसर भ्रमर मुखर्जी का मानना है कि भारत को ’ट्रिपल-T’ नजरिए को आगे बढ़ाना चाहिए.
प्रो मुखर्जी ने कहा, “लक्ष्य R0 को यूनिटी (1 मूल्य) तक लाना चाहिए. ‘ट्रिपल-T’ सिद्धांत यानि ‘टेस्ट, ट्रेस एंड ट्रीट’ को लक्षणों की ट्रैकिंग की इंटेलिजेंट रणनीति, रैंडम टेस्टिंग और टारगेटेड टेस्टिंग के साथ बढ़ाना होगा. हम अगले दो हफ्तों में 4 करोड़ टेस्ट करने में सक्षम नहीं हो सकते हैं, लेकिन हम लक्षणों की आसान रिकॉर्ड-कीपिंग और कॉन्टेक्ट डायरिया बना सकते हैं. कम्युनिटी को जोड़ने के साथ ही आर्थिक और सार्वजनिक स्वास्थ्य के नजरिए से सबसे कमजोर को बचाना सबसे अहम पहलू होगा.”
राज्यों का प्रदर्शन कैसा?
राज्य-वार आंकड़ों से पता चलता है कि अधिकतर भारतीय राज्यों में 1 से ऊपर R0 है. डेटा को चार भागों में अलग किया गया है- रेड राज्य, जहां R0 2 से ऊपर है. ग्रीन राज्य, जहां R0 1 से नीचे है; 1.27 के राष्ट्रीय औसत से ऊपर R0 वाले राज्य; और राष्ट्रीय औसत R0 से नीचे वाले राज्य.
रेड राज्यों में, ओडिशा में सबसे अधिक 3 का R0 था. इसके बाद त्रिपुरा (2.4), तेलंगाना (2.34) और बिहार (2.24) का नंबर रहा. पंजाब में सबसे कम 0.5 का R0 था. कम R0 वाले राज्यों में पंजाब के बाद आंध्र प्रदेश (0.91) और हरियाणा (0.94) का प्रदर्शन था. Covid-19 फैलाव की विभिन्न रेंज के लिए इस तथ्य को जिम्मेदार ठहराया जा सकता है कि वायरस ने अलग-अलग समय पर अलग-अलग राज्यों में प्रवेश किया.
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शोधकर्ताओं की ओर से भेजे गए मेथेडोलॉजी नोट के मुताबिक ” इन प्लॉट्स में राज्य स्तर की भिन्नता बताती है कि अलग-अलग जगहें, अलग-अलग समय पर अलग-अलग फैलाव या ट्रांसमिशन दरों के साथ काम कर रहे हैं (ऐसे में राष्ट्रीय स्तर पर अपेक्षाकृत स्थिर R0 अनुमान से इसे नहीं दर्शाया जा सकता). ये बताता है कि अलग-अलग जगहों के लिए अलग तरह का ध्यान और रिस्पॉन्स दिए जाने की आवश्यकता है.
लेकिन 1,000 से अधिक केसों के साथ, क्या हरियाणा, आंध्र प्रदेश और पंजाब वास्तव में कोरोना वायरस के संकट से मुक्त हैं? प्रोफेसर मुखर्जी के मुताबिक, इन राज्यों को कम से कम दो सप्ताह तक इस ट्रेंड को बरकरार रखने 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 7-दिनी R0 औसत राष्ट्रीय औसत 1.27. से अधिक था. अधिक केस की संख्या के बावजूद दिल्ली (1.21), गुजरात (1.1) और उत्तर प्रदेश (1.01) में अभी भी राष्ट्रीय औसत से कम R0 देखा गया. ऐसा ही पश्चिम बंगाल, छत्तीसगढ़ और जम्मू और कश्मीर के साथ भी रहा.
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प्रोफेसर मुखर्जी का मानना है कि उच्च R0 वाले राज्यों में “हॉटस्पॉट्स पर नजर रखने के साथ ही टेस्टिंग, क्वारनटीन को बढ़ावा देने की आवश्यकता है. उन्होंने कहा, “सरकारें सार्वजनिक छवि को बनाए रखने के लिए डेटा छिपा नहीं सकती हैं. वहीं नागरिक मजदूरी खोने या क्वारनटीन होने के डर से लक्षणों या जोखिम को छिपा नहीं सकते हैं.”
प्रोफेसर मुखर्जी कहती हैं, “सार्वजनिक स्वास्थ्य में लोगों की अहम भूमिका है. राज्यों को प्रभावित समुदायों से जुड़ाव और एक पार्टनरशिप वाला नजरिया अपनाना चाहिए. मेरे लिए, केरल इस कोशिश में एक रोल मॉडल रहा है. उसने दिखाया है कि मानवीय और कुशल तरीके से कम संसाधन सेटिंग में वायरस से कैसे लड़ा जाता है.”
क्या भारत लॉकडाउन में जारी रह सकता है?
महामारी और लॉकडाउन के कारण राज्यों को काफी आर्थिक नुकसान हुआ है. प्रमुख राज्यों ने अप्रैल में 97,000 करोड़ के राजस्व की हानि दर्ज की.
इस प्रकार, नीति निर्माताओं को एक संतुलन तक पहुंचने की आवश्यकता है, जहां अर्थव्यवस्था पर बोझ बढ़ाए बिना कोरोना वायरस का फैलाव नियंत्रित किया जाता है. प्रोफेसर मुखर्जी मानती हैं कि “हमेशा के लिए लॉकडाउन किसी भी देश के लिए संभव नहीं है.”
वो आगे कहती हैं, “हमने इसे दूसरे देशों में देखा है जो लॉकडाउन के बाद फिर से खुल गए हैं. हमें देश के फिर से खुलने के बाद विषम स्थिति (केस बढ़ने) के लिए तैयार रहना होगा और जगह-जगह क्वारनटीन और आइसोलेशन के उपाय करने होंगे. हेल्थकेयर सिस्टम को तैयार रखना होगा. जैसा कि आप देख सकते हैं कि R0 में कमी बहुत धीरे धीरे देश भर में लॉकडाउन के हालिया चरण के साथ आई.”
मेथेडोलॉजी पर नोट
R डेटा विश्लेषण प्रोफेसर भ्रमर मुखर्जी और उनके विद्यार्थियों- ज़ुएलिन गु और मैक्सवेल सल्वाटोर की ओर से किया गया. उन्होंने रिप्रोडक्शन नंबर को ‘R’ ’कहा जो R0 के कॉन्सेप्ट के समान है. हालांकि, R0 एक कॉन्सटेंट (स्थिरांक) है जो पैथोजन से अंतर्निहित है. और न यह टाइम-वैरिएंट है और न दखलों (जैसे कि सोशल डिस्टेंसिंग या लॉकडाउन) से प्रभावित होता है.
उन्होंने “पैरामीट्रिक_SI” आकलन पद्धति और 5-दिवसीय विंडो का इस्तेमाल किया, जिसे Cori et al. की ओर से वर्णित किया गया है. (“अनुमान_R” फंक्शन, जिसका इस्तेमाल वुहान में महामारी के फैलाव को देखने के लिए किया गया था). उन्होंने जेनेरेशन टाइम के लिए Wu et al. (2020) की रिसर्च के आधार पर माध्य = 7.0 दिन के गामा डिस्ट्रीब्यूशन और 4.5 दिनों के मानक विचलन (2020) का इस्तेमाल किया. (जेनेरेशन टाइम- R का अनुमान लगाने के लिए समय पर निर्भर अनुमान पद्धति में इस्तेमाल बीमारी की शुरुआत के वितरण).
सभी गणनाएं उपरोक्त संस्थान की ओर से की गईं. त्रुटियों के लिए DIU जिम्मेदार नहीं है.
