👩🏽‍🏫 👩‍🚒 🤲🏾 आपको कोरोनावायरस से डरना क्यों नहीं चाहिए: मिथक और लगभग COVID-2019 की सच्चाई 🌄 🤷🏼 🛃

कोरोनावायरस महामारी की अगली लहर (अब महामारी) ने डरावने भविष्यवाणियों और ग्राफ़ के साथ नए वायरस के खतरों पर प्रकाशनों की एक और लहर ला दी है।

बढ़ती घबराहट ने मुझे भी प्रभावित किया, लेकिन अपनी पूरी ताकत से इसका विरोध करते हुए, मैंने कुछ ऐसे सवालों के जवाब खोजने की कोशिश की, जो अन्य लेखकों ने अनदेखी की हैं, लेकिन मेरे लिए महत्वपूर्ण हैं, या कम से कम यह स्पष्ट करने के लिए कि क्या दुनिया वास्तव में नश्वर खतरे में है और इससे क्या किया जा सकता है।

यूएफओ केयर मिनट

महामारी COVID-19, SARS-CoV-2 कोरोनावायरस (2019-nCoV) के कारण होने वाले संभावित गंभीर तीव्र श्वसन संक्रमण की आधिकारिक तौर पर दुनिया में घोषणा की गई है। इस विषय पर Habré पर बहुत सारी जानकारी है - हमेशा याद रखें कि यह विश्वसनीय / उपयोगी और इसके विपरीत दोनों हो सकती है।

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के बारे में प्रकाशन पढ़ें: कोरोनावायरस | दूरदराज के काम

R0 और महामारी दर

R0 क्या है की परिभाषा को लेना और पढ़ना और भी आसान है , और सुनिश्चित करें कि इस सूचक का वास्तविक महामारी की गति से कोई लेना-देना नहीं है, लेकिन यह एक विशिष्ट गणितीय मॉडल का सिर्फ एक कृत्रिम पैरामीटर है। फिर भी, किसी भी सुविधाजनक क्षण में मूल प्रजनन संख्या को सभी मामलों में अस्वीकार कर दिया जाता है, जब वे किसी संक्रमण के खतरे के बारे में बात करना चाहते हैं, जैसे ही इसे नहीं बुलाया जाता है - संक्रामकता का एक सूचकांक (यह मौजूद है, लेकिन इसका मतलब है एक पूरी तरह से अलग है), संक्रमण छूत का स्तर आदि। लेकिन ऐसा नहीं है, R0 का एक बहुत ही निश्चित अर्थ है और इसके लिए इसे लागू करने की आवश्यकता है, न कि लाल शब्दों के लिए।

क्या सही है - अगर घटना का मॉडल R0 <1 से मेल खाता है, तो महामारी शुरू नहीं होगी, और अगर ऐसा होता है, तो यह घट जाएगा, क्योंकि यदि औसतन प्रत्येक रोगी 1 से कम नए रोगी उत्पन्न करेगा, तो जल्दी या बाद में "अंतिम रोगी" किसी को भी रोग संचारित नहीं करेगा। इसलिए, R0 को कम किया जा सकता है और कम किया जाना चाहिए, क्योंकि मूल परिभाषा इस प्रकार है:

R0 = 0 , जहां

β एक निश्चित समय में नए रोगियों के लिए संपर्क करने की संख्या है;
during वह अवधि है जिसके दौरान रोगी स्वस्थ लोगों के संपर्क में रहता है।

उदाहरण के लिए, यदि कोई मरीज अन्य लोगों के संपर्क के 1 दिन में औसतन 1 नए व्यक्ति को संक्रमित करता है, और यह औसतन 5 दिनों तक करता है जब तक कि वह उसकी पहचान और अलग नहीं करता है, एक विशेष वातावरण में इस विशेष रोग का आर 5 होगा, क्योंकि वह समय पर होगा 5 नए मामले उत्पन्न करें।

बेशक, R0 के कोई सटीक मान नहीं हैं और न ही हो सकते हैं, क्योंकि गणितीय मॉडल केवल वास्तविक प्रक्रिया के लिए एक अनुमान है, लेकिन यह मान यह समझना संभव बनाता है कि क्या बीमारी कुछ विशेष परिस्थितियों में एक महामारी के रूप में फैल जाएगी।

मैं दोहराता हूं, महामारी की गति का आकलन करने के लिए नहीं, बल्कि यह आकलन करने के लिए कि क्या एक महामारी संभव है। कोरोनोवायरस का R0 कई स्रोतों द्वारा 1 से अधिक होने का अनुमान है, इसलिए, अगर इसे कम करने के लिए कुछ नहीं किया जाता है, तो एक महामारी संभव है, जिसे हम देख रहे हैं।

और यहां सबसे महत्वपूर्ण परिणाम यह है कि R0 को कम करने के लिए, एक या कई शर्तों को पूरा किया जाना चाहिए:

बिंदु 1. अन्य लोगों के साथ रोगियों के संपर्कों की संख्या कम करें - उन लोगों को अलग करें जो बीमार और संगीन संदिग्ध लोग हैं।
बिंदु 2. अन्य लोगों के साथ रोगी के संपर्क की अवधि को कम करें - जल्दी से रोगियों की पहचान करें और फिर पैराग्राफ 1 के अनुसार आगे बढ़ें।

लेकिन एक महत्वपूर्ण बारीकियों है:

cont संक्रामक (सूचकांक दर) के सूचकांक पर संपर्कों की संख्या का उत्पाद है - एक विशिष्ट संक्रमण या रोगज़नक़ का एक वास्तविक संकेतक - रोगियों का प्रतिशत। उन लोगों की संख्या जो संक्रमण के वाहक के साथ एक रोगी से संपर्क करते थे, इस बीमारी की विशेषता (आमतौर पर अभ्यास से निर्धारित)।

यही है, cont अधिक से अधिक होगा, अधिक से अधिक बीमारी की संक्रामकता और रोगी बड़ी संख्या में स्वस्थ असंबद्ध लोगों के साथ संवाद करेंगे।

उदाहरण के लिए, खसरा संक्रामकता 50-90% अनुमानित है, अर्थात, रोगी के संपर्क में 10 लोगों में से, आधे से अधिक बीमार हो जाएंगे। उदाहरण के लिए, यदि प्रतिदिन औसतन 5 लोग एक मरीज के साथ संवाद करते हैं, तो हर दिन औसतन 3-4 रोगी दिखाई देंगे (– = 5 x 0.5–0.9 = 2.5-4.5), और यदि औसतन, तो खसरे के रोगी को 3 दिन () = 3) के बाद अलग किया जाएगा, कुल मिलाकर लगभग 8 से 14 नए रोगी दिखाई देंगे (R0 = R = 2.5-4.5 x 3)। तो हमें 8-14 के बराबर R0 खसरा मिलता है।

इसके अलावा, यदि आप संगरोध की घोषणा करते हैं और इस तरह प्रतिदिन 2 लोगों को रोगी के साथ संवाद करने वालों की संख्या कम करते हैं, तो "संचार" के केवल 3 दिनों में केवल 3-5 नए रोगी दिखाई देंगे (2 x 3 x 0.5–0.9), इस वितरण मॉडल में R0 5 से कम हो जाएगा, लेकिन अभी भी 1 से अधिक है।
R0 में कमी को 1 से कम मूल्य पर प्राप्त करने के लिए, आपको रोगी के साथ संपर्क की संख्या को अधिकतम 3 दिनों में 1 तक सीमित करने की आवश्यकता है, जिसके लिए रोगी को पृथक किया गया है (1 x 0.9 = 0.5–0.9) या रोगी के अलगाव का पता लगाने के समय से काफी कम - कई घंटे या उससे कम तक, जिससे अन्य लोगों के साथ संपर्क की संभावना और संख्या कम हो जाती है।

न्यूमोनिक प्लेग में, खसरा 80% संक्रामक होता है, लेकिन प्लेग R0 (6-7) खसरा R0 (14-15) की तुलना में बहुत कम होता है क्योंकि प्लेग की ऊष्मायन अवधि खसरे की तुलना में कम होती है, और इस वजह से भी कि अवधि जब रोगी संक्रामक होता है, तो प्लेग छोटा होता है और लक्षणों में अधिक ध्यान देने योग्य होता है, जिसका अर्थ है कि रोगी के अलग होने तक कम लोगों के पास रोगी के साथ संवाद करने और संक्रमित होने तक का समय होता है,

जैसा कि आप देख सकते हैं, R0 और संक्रामकता के बीच कुछ पत्राचार है, लेकिन बिल्कुल भी प्रत्यक्ष नहीं है, और यह उच्च R0 वाले रोगों से डरने लायक नहीं है, लेकिन उच्च मृत्यु दर वाले रोग, भले ही उनका R0 छोटा हो। वही इबोला में R0 = 2 होता है, और मृत्यु दर 90% तक पहुंच जाती है। उसकी तुलना में, वर्तमान कोरोनावायरस एक हल्का ठंडा है।

SARS-CoV-2 कोरोनावायरस (नया नाम 2019-nCoV), जो COVID-19 का कारण बनता है, में प्लेग और खसरा ( घर पर अनुमानित 3-10% ) की तुलना में बहुत कम संक्रामक है , लेकिन एक और समस्या है - एक लंबी ऊष्मायन अवधि जिसके दौरान रोगी एक वितरक हो सकता है।

यह ऐसी परिस्थिति है जो बहुत बढ़ जाती है greatly, और, इसलिए, R0, जिससे एक महामारी की संभावना बढ़ जाती है - डॉक्टर जल्दी से रोगियों या संगरोधी रोगियों को अलग करने में प्रसन्न होंगे, लेकिन वे केवल तभी मिलेंगे जब वे स्वस्थ और संचार के साथ संचार करने में कामयाब होंगे उन्हें संक्रमित करें।

बड़ी भीड़ भी संक्रमण की संभावना को बहुत बढ़ा देती है, अगर उन सभी के बीच कम से कम एक मरीज है, जैसा कि दक्षिण कोरिया में सुपर-वितरक की कहानी से पता चलता है - एक महिला ने कई दिनों में कई सार्वजनिक स्थानों का दौरा किया, 1000 से अधिक लोगों से संपर्क किया ।

निष्कर्ष - आदर्श रूप से, वैश्विक संगरोध की आवश्यकता होती है, जो एक दूसरे के साथ लोगों के संपर्कों की संख्या को कम कर देगा और रोगियों को न्यूनतम संख्या में संपर्कों के साथ रोग के स्पष्ट लक्षणों की प्रतीक्षा करने की अनुमति देगा।

व्यवहार में, यह, ज़ाहिर है, इसे लागू करना मुश्किल है, इसलिए, किसी विशेष बीमारी के प्रसार की स्थितियों के आधार पर आंशिक संगरोध लागू किया जाता है। वैसे, कोरोनोवायरस के मामले में किंडरगार्टन में संगरोध शायद अनावश्यक है, क्योंकि आंकड़ों के अनुसार 7 वर्ष से कम आयु के लगभग 1% बच्चे संक्रमित होते हैं, एक ही खसरा और सार्स के विपरीत, जिसमें बच्चे रोगियों का मुख्य समूह हैं, जिसका अर्थ है और संक्रमण के प्रमुख वाहक।

R0 का उल्लेख करने के लिए यह अभी भी समझ में नहीं आता है - यदि आपको मूल्यांकन करने की आवश्यकता है, उदाहरण के लिए, महामारी को रोकने के लिए जनसंख्या का कितना प्रतिशत टीकाकरण करने की आवश्यकता है, उदाहरण के लिए, लगभग 15 के अनुमानित R0 के खसरे के लिए आपको क्रमशः टीका लगाने की आवश्यकता है, जनसंख्या से कम (100 - 100/15)% - 93.3%। लेकिन फिर से, ये कुछ मॉडल के अनुसार संख्याएं हैं, वास्तविकता यह है कि उच्च टीकाकरण दर वाले कुछ देशों में, खसरा का प्रकोप अभी भी होता है, हालांकि यह वास्तव में महामारी तक नहीं पहुंचता है - ऐसा आकलन, यह काम करता है, काम करता है।

कोरोनावायरस के बारे में क्या? विभिन्न मॉडलों के लिए अनुमानित R0 लगभग 2 से 4 तक है, यानी कम से कम 50-75% लोगों को टीका लगाया जाना चाहिए। वैक्सीन नहीं हैं, जैसा कि हम जानते हैं, और निकट भविष्य में अपेक्षित नहीं हैं, इसलिए हम R0 के इस आवेदन के बारे में अभी तक याद नहीं कर सकते हैं।

केवल एक चीज - यदि बुजुर्गों की रक्षा करना संभव था ("गिरने से पहले दादी को गाँव भेज दें"), तो संगरोध को पूरी तरह से टाला जा सकता है - सभी युवा बीमार होने का प्रबंधन करेंगे, आवश्यक प्रतिशत से प्रतिरक्षा प्राप्त होगी, और वायरस का प्रसार बंद हो जाएगा, जैसा कि अगर इन सभी लोगों को टीका लगाया गया था। यह एक वैक्सीन बनाने का एक लंबा समय है जो नई बीमारियों की महामारी के तेजी से दमन को रोकता है।

उन लोगों के लिए जो वास्तव में रुचि रखते हैं - चीनी वैज्ञानिकों द्वारा एक नए कोरोनोवायरस के R0 की गणना करने का एक उदाहरण ।

महामारी की वास्तविक गति

सबसे पहले, हम "आदर्श" परिदृश्य का अनुमान लगाते हैं ताकि शुरू करने के लिए कुछ हो - प्रत्येक रोगी अगले दिन R0 के बराबर लोगों की संख्या को संक्रमित करता है (ऐसा नहीं होता है, ज़ाहिर है, लेकिन वास्तविकता के साथ अंतर को देखने के लिए, आपको सबसे खराब परिदृश्य देखने की आवश्यकता है)।

यह R0 के बारे में विकिपीडिया लेख के चित्र द्वारा चित्रित किया गया है:

पहली नज़र में, सब कुछ बहुत बढ़िया लग रहा है, इस तस्वीर ने मुझे एक शतरंज आविष्कारक को पुरस्कृत करने के कार्य की याद दिलाई - इसमें 2 के कारक के साथ एक ज्यामितीय प्रगति भी है (चित्र में Ebola R0):

1 सेल पर 1 अनाज डालें (1 रोगी आज)
2 कोशिकाओं के लिए - 2 अनाज (कल के साथ 2 रोगी)
3 कोशिकाओं के लिए - 4 अनाज (प्लस 4 रोगी कल के बाद वाले दिन), आदि।

यह गणना करना आसान है कि 10 वें दिन 1000 नए रोगी जोड़े जाएंगे, 1 दिन में - 1 मिलियन, और एक महीने में - 1 बिलियन, यानी मानवता के सभी एक महीने में सचमुच बीमार हो सकते हैं। लेकिन ऐसा क्यों नहीं होता है?

इसके कई कारण हैं:

जैसा कि हम पहले ही पता लगा चुके हैं, आर 0 इंडेक्स महामारी की गति को सीधे निर्धारित नहीं करता है, यह केवल एक गणितीय मॉडल में स्वस्थ लोगों के साथ एक मरीज के संपर्क की पूरी औसत अवधि के लिए मामलों की औसत संख्या निर्धारित करता है। इसके अलावा, वास्तव में, नए संक्रमित लोग एक दिन में और अलग-अलग दिनों में दोनों दिखाई दे सकते हैं, उदाहरण के लिए, इबोला के मामले में, 3 और 5 दिनों में दो नए रोगी दिखाई दे सकते हैं, इसलिए समय के साथ विस्तारक अधिक कोमल हो जाते हैं।
R0 मॉडल में वह संख्या है जिसे प्रभावित किया जा सकता है, जैसा कि हमने ऊपर पाया, संगरोध, अलगाव और रोगियों के तेजी से पता लगाने के द्वारा। इसलिए, R0 = 2 के साथ, इबोला फैल गया, सौभाग्य से, शतरंज की बिसात पर अनाज जोड़ने की तुलना में बहुत धीरे-धीरे।

यदि हम R0 = 2 के साथ एक काल्पनिक बीमारी के मामलों की संख्या का अनुकरण करते हैं, तो हम देख सकते हैं कि एक ही R0 के साथ दो बीमारियों का प्रसार अलग-अलग गति से हो सकता है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि 1 दिन में कितने लोग रोगी को संक्रमित करते हैं और रोगी कितनी जल्दी अलग हो जाता है।

हमारे मामले में:

पहली लत प्रति दिन 2 नए मामलों और 1 दिन के बाद अलगाव है;
दूसरी लत प्रति दिन 1 नया मामला है और 2 दिनों के बाद अलगाव है।

संख्या और रंग अंकन की व्याख्या:

— , ,
— .

, 12-20 , 20- , 12- .

:

— ZERO, .
— ,
— ,
— ,
— ,
— .

पहले मामले में, वास्तविक आर प्रगति कारक 2 है (हर दिन नए मामलों की संख्या दोगुनी हो जाती है), और दूसरे मामले में यह 1.618 है, यानी एक लंबी ऊष्मायन अवधि के साथ एक बीमारी है लेकिन कम संक्रामकता के साथ समान R0 के बराबर 2. बी के साथ अधिक फैल जाएगी। विशेष रूप से, लगभग मामलों की संख्या (लगभग 30 लोग) 5 वें पर नहीं, बल्कि 7 वें दिन पहुंच जाएगी।

यह स्पष्ट हो जाता है कि R0 = 4 के साथ कोरोनावायरस में हर दिन 4 बार नए रोगियों की संख्या में वृद्धि नहीं होती है। वास्तविक आंकड़े बताते हैं कि कोरोनोवायरस का आर संकेतक, जो कि ज्यामितीय प्रगति का भी एक कारक है, लगभग 1.1-1.2 है (इसका मतलब है कि हर 5-8 दिनों में नए रोगियों की संख्या दोगुनी हो जाती है)।

यदि किसी मोटे गणना के लिए हम संक्रमण की शुरुआत से लेकर 14 दिनों में रोगी के अलगाव तक की अवधि लेते हैं, और R0 = 4, तो कोरोनावायरस के साथ औसतन 1 रोगी हर 3-4 दिन (14/4) में किसी अन्य व्यक्ति को संक्रमित करता है।

लेकिन फिर, आप सामान्य रूप से कोरोनोवायरस के लिए किसी विशिष्ट संख्या के बारे में बात नहीं कर सकते, आप केवल विशिष्ट संख्याओं के बारे में बात कर सकते हैं, सभी कारकों को ध्यान में रखते हुए:

एक) स्थान (एक बड़े शहर में, एक और एक से अधिक लोगों के बीच अधिक संपर्क के कारण प्रसार तेजी से होगा। अवधि);
बी) संगरोध की स्थिति (चाहे या नहीं और कितनी कठिन);
ग) कीटाणुशोधन की उपस्थिति;
घ) एक प्रभावी दवा की उपलब्धता और इसकी उपलब्धता, आदि।

इन सभी स्थितियों का संयोजन महामारी की वास्तविक गति को निर्धारित करता है; बस कोई सार्वभौमिक सूत्र नहीं हैं, चाहे वे इंटरनेट कालिखों द्वारा खोजने की कोशिश की जाए, एक-एक करके चौंकाने वाले सिद्धांत पैदा करते हैं।

उन लोगों से उदाहरण के एक जोड़े जिनके शौक एक्सट्रपलेशन हैं:

1. पैराबोला साजिश का सिद्धांत। यह किसी के लिए दिलचस्प लग रहा था कि चीन में मामलों की संख्या का ग्राफ, विशेष रूप से हुबेई प्रांत में, एक परबोला के बहुत करीब है। खैर, इससे भविष्य की भविष्यवाणी करने की कोशिश करते हैं:

भविष्यवक्ता इस तथ्य से भ्रमित नहीं था कि कारकों के कुछ मूल्यों के लिए शक्ति और घातीय कार्यों के ग्राफ करीब हो सकते हैं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि घातांक का अनुमान एक parabola द्वारा किया जा सकता है:

निराशा अगले दिन सचमुच आ गई, जब वास्तविक आँकड़े "भाग्य के रूप में यह होगा" की दूरदर्शिता के साथ मेल खाना बंद हो गया:

2. ठीक है, यह चेहरे में काम नहीं करता है, चलो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को आकर्षित करने की कोशिश करते हैं - शायद, हमारे दूसरे नायक, जेम्स रॉस, ने ऐसा सोचा। और फिर भी उन्होंने आकर्षित किया, कम से कम, यह वही है जो फोर्ब्स पर प्रकाशन में कहा गया था - "मैंने डेटा को घटना दर में दैनिक वृद्धि पर लिया, इसे तंत्रिका नेटवर्क पर अपलोड किया और 10 मिलियन बार सिमुलेशन चलाया, जिसने अगले दिन के लिए मूल्य का उत्पादन किया। जैसे ही असली मूल्य अगले दिन प्रकाशित हुआ, मैंने इसे तंत्रिका नेटवर्क में जोड़ा और एक और 10 मिलियन बार सिमुलेशन शुरू किया। "

जैसा कि उनके पत्रकार मित्र आगे लिखते हैं, परिणाम चौंका देने वाले हैं। फिर भी, 45 दिनों में बीमार हुए 2.5 बिलियन लोग किसी को भी देखकर दंग रह जाएंगे:

एक तरफ, क्यों नहीं - कृत्रिम बुद्धि - यह लगभग सब कुछ कर सकता है, शायद, और 45 दिनों के लिए भविष्यवाणी कर सकता है। दूसरी ओर, अधिक विस्तृत विश्लेषण के साथ, तालिका में विषमताएं दिखाई देने लगती हैं:

सबसे पहले, हरी तालिका में बीमारी से होने वाली मौतों का अनुपात हमेशा लगभग 0.021 (2.1%):

1048/49924 = 0.0209919
4382-208690 = 0.020997 और आदि

खैर, उन्होंने सुविधा के लिए एक निश्चित मूल्य लिया, लेकिन पूर्वानुमान के पहले 7 दिनों में मामलों की संख्या लगभग 4.18 गुना (49 924/11 943) बढ़ गई, अगले 7 दिनों में - 4.18 गुना (208) 690/49 924), और अगले 2 हफ्तों में 14 से 30 दिनों तक - तुरंत 460 गुना (95 मिलियन / 208 हजार) पर, और पिछले 2 हफ्तों में 30 से 45 दिनों तक - केवल 29 बार?

किसी प्रकार की अजीब महामारी निकलती है, लाश या तो आगे बढ़ती है या छिप जाती है। आइए एक्सेल को लेने की कोशिश करें और 7 दिनों में 11943 में से 49924 प्राप्त करने के लिए सामान्य ज्यामितीय प्रगति के अनुसार मूल्यों की गणना करें: 4.18 की 7 वीं जड़ लें, 1.22671 का प्रगति कारक प्राप्त करें, इसे प्रतिस्थापित करें और इसे जितना संभव हो, अरबों तक फैलाएं।

आश्चर्यजनक संयोग अचानक पाए जाते हैं:

लाइन 14 पर - लगभग 208 हजार की संख्या;
लाइन 44 पर, लगभग 95 मिलियन;
लाइन 60 पर, लगभग 2.5 बिलियन।

थोड़ी शर्मिंदगी और यहां जादू का कारक 1,22671042374 है, जिसमें लाइनों पर संख्या पहले से ही इंगित की गई इकाइयों के समान है जो कृत्रिम बुद्धि द्वारा गणना की गई तालिका के साथ मेल खाती है ।

तालिका में 14 और 30 दिनों के बीच बहुत तेजी से वृद्धि के साथ एक विसंगति तुरंत स्पष्ट हो जाती है - वास्तव में, उनके बीच 16 नहीं है, लेकिन 30 दिन, यानी 95 मिलियन 30 तारीख को नहीं मिलते हैं, लेकिन गणना के क्षण से 44 वें दिन, लेकिन 2.5 बिलियन - 45 वें के बजाय 60 वें पर।

यही है, कृत्रिम बुद्धि के बजाय, उन्होंने हमें एक निश्चित गुणक के साथ एक सामान्य प्रगति को खिसका दिया, और अधिक भयावह प्रभाव के लिए कई लाइनों को अंतिम परिणाम से हटा दिया गया। कम से कम संख्याओं को थोड़ा बदलना संभव था, लेकिन सिद्धांत के लेखक ने इस पर दबाव डालना शुरू नहीं किया - और यह ऐसा होगा यदि आप एआई के बारे में 10 मिलियन बार लिखते हैं।

वैसे, ब्याज की खातिर, आप भविष्यवाणी की तुलना वास्तविक मामलों की संख्या से कर सकते हैं, क्योंकि लेख कहता है कि लगभग 100% लाभ हैं:

जैसा कि आप देख सकते हैं, दुनिया अब तक उतनी तेजी से नहीं मरती है जितना कि देसी मॉडल भविष्यवाणी करते हैं, यह प्रसन्न करता है। :, 1.19 के बारे में है, इसलिए यदि हम मानते हैं कि कुछ भी नहीं बदलेगा, तो मामलों की संख्या कुछ इस तरह बन सकता है - निष्पक्षता में, अभी दुनिया (चीन को छोड़कर) में रोगों की संख्या वास्तव में लगभग तेजी से, बढ़ रहा है और एक नहीं बल्कि बड़ा कारक के साथ

बेशक , यह एक पूर्वानुमान है, मैं भाषा को चालू नहीं करूंगा, बस घातीय वृद्धि का एक प्रदर्शन। इस तथ्य के कारण कि कई पैरामीटर हैं जो महामारी के विकास को प्रभावित करते हैं, और उनके सभी मूल्य अज्ञात हैं, यह लंबे समय तक अधिक या कम सटीक रूप से भविष्यवाणी करने के लिए काम नहीं करेगा, और यह देखते हुए कि कई देश पहले से ही महामारी से लड़ने में सक्रिय हैं, वास्तविक संख्याएं अलग और काफी कम होने की संभावना है।

केवल एक चीज जो निश्चित रूप से कही जा सकती है, वह है कोरोनवीरस के वर्तमान और पिछले प्रकोपों में किए गए उपायों के बारे में आंकड़ों और ज्ञान के आधार पर - महामारी को सख्त संगरोध, कुल कीटाणुशोधन और रोगियों के त्वरित अलगाव की मदद से रोका जा सकता है - हालांकि, यह आर 0 0 की गणना के उदाहरणों से स्पष्ट था, इसलिए कुछ भी नहीं। नए सोफे पर बैठे, आप यह नहीं कह सकते

उन्होंने 1970 में एक समान तरीके से काम किया, जब ओडेसा में हैजा की महामारी शुरू हुई - शहर वास्तव में बंद था, जिसने केवल एक महीने में बीमारी के फोकस को खत्म करने की अनुमति दी। और यह ठीक ऐसे उपाय थे जिन्होंने 2003 में SARS महामारी को रोकना संभव बना दिया था - यह वैक्सीन के विकास को पूरा करने के लिए भी आवश्यक नहीं था।

यह निष्कर्ष व्यावहारिक रूप से मोबाइल एप्लिकेशन के वायरल प्रचार में लगे टॉमस पूएओ के लेख के निष्कर्षों के साथ मेल खाता है, और जिन्होंने वास्तव में वायरल लेख लिखा था (यद्यपि कुछ उत्तेजक), जो अनुवाद हेराबे पर कोरोनोवायरस के बारे में सबसे अधिक चर्चा वाला लेख बन गया है ।

रोग की गतिशीलता और महामारी नियंत्रण

टॉमस प्यूयो ने विश्लेषण और भविष्यवाणियों के लिए उपयोग किए जाने वाले लेख से ग्राफ पर विचार करें :

सिद्धांत रूप में, लेखक आधिकारिक आंकड़ों में संभावित अंतराल पर ध्यान आकर्षित करने के लिए सही है - सीओवीआईडी -19 की लंबी ऊष्मायन अवधि के कारण, रोगी कुछ समय के लिए खेती में मदद नहीं कर सके, जिसका अर्थ है , बहुत छिपी हुई परत से बना है जिसका तुरंत पता नहीं चल पाया है।

नतीजतन, हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि वास्तव में संक्रमित लोगों की संख्या आधिकारिक आंकड़ों की तुलना में अधिक है - हालांकि, "परिमाण के एक या दो आदेश अधिक" और "दसियों बार" के बारे में सभी बातें प्रारंभिक चरण के लिए ही मान्य हैं, कुछ समय के बाद अतिरिक्त दृष्टिकोण। दर्जनों की तुलना में, यह ग्राफ पर देखा जा सकता है:

इसके अलावा, वुहान और आसपास के शहरों में अलगाव के बाद नए रोगियों के विकास की समाप्ति को ठीक से नोट किया गया था - इन उपायों, कुल कीटाणुशोधन और सर्जिकल अस्पताल में भर्ती रोगियों के साथ, हमें नए रोगियों की वृद्धि दर में वृद्धि की प्रवृत्ति को उलटने की अनुमति दी (नए रोगियों की संख्या घटने लगी)।

उदाहरण के लिए, चीन ने महामारी को लगभग पूरी तरह से कम करने में लगभग एक महीने का समय लिया:

दक्षिण कोरिया में एक समान स्थिति मौजूद थी, जहां पहले महामारी अनुभवी विस्फोटक वृद्धि का अनुभव करती थी, लेकिन अब यह स्पष्ट रूप से नियंत्रण में है:

वैसे, विस्फोटक वृद्धि के बारे में - टॉमस पूय्यो ने दक्षिण कोरिया को अपवाद कहा - वे कहते हैं, अगर यह 31 वें रोगी के लिए नहीं था जो सुपर-वितरक बन गया था, तो सब कुछ अन्यथा हो सकता था। लेकिन एक संदेह है कि यह एक अपवाद नहीं है, लेकिन नियम यह है कि यदि बड़ी संख्या में लोगों की बैठकों में प्रतिबंधात्मक उपायों को पेश नहीं किया जाता है, तो सुपर-वितरकों की उपस्थिति अपरिहार्य है - जल्दी या बाद में एक या एक से अधिक लोग होंगे जो तुरंत दसियों या सैकड़ों लोगों को संक्रमित करेंगे, जो प्रारंभिक अवस्था में हैं। महामारी और नए रोगियों में तेज वृद्धि को भड़का सकती है।

इस दृष्टिकोण से, सामूहिक कार्यक्रमों को आयोजित करने पर प्रतिबंध उपयोगी है, लेकिन यह केवल एक त्वरित शुरुआत को रोकता है, और एक ही समय में आपको महामारी से निपटने के लिए तैयार होने की आवश्यकता होती है जब यह शुरू होता है।

दक्षिण कोरिया ने महामारी के अपने चरण पर प्रभावी ढंग से काम किया है - यह एक तथ्य है, शायद, यह जल्द से जल्द ऐसे देशों के अनुभव को अपनाने के लायक है, क्योंकि इटली खुद अभी नए रोगियों की वृद्धि दर में वृद्धि जारी रखता है:

फ्रांस, जर्मनी और ईरान थोड़े धीमे दर से बढ़ रहे हैं, लेकिन प्रवृत्ति से पता चलता है सबसे उत्साहजनक नहीं है, इसलिए यदि निकट भविष्य में चीन या दक्षिण कोरिया की तरह कठोर कदम नहीं उठाए गए हैं, तो एंजेला मर्केल के शब्द जो जर्मनी में रहने वाले 70% तक कोरोनोवायरस से संक्रमित हो सकते हैं, अच्छी तरह से सच हो सकते हैं।

ऐसा लगता है कि इटली की तस्वीर लगभग हर देश में एक या किसी अन्य विचलन के साथ दोहराई जा सकती है, क्योंकि प्रारंभिक चरण में एक नए वायरस का पता लगाना व्यावहारिक रूप से असंभव है, और लक्ष्मण संगरोध वायरस वाहकों को इसे फैलाना जारी रखने का कारण बनता है।

केवल चीन और दक्षिण कोरिया के आंकड़े आशावाद को प्रेरित करते हैं - पहले मामले में, महामारी को 80,000 रोगियों द्वारा रोका गया था, और दूसरे में, यह गंभीर रूप से 8,000 से धीमा हो गया था, अर्थात, लाखों बीमार होने के लिए यह आवश्यक नहीं है, आपको हजारों तक सीमित होना चाहिए ।

यह देखने के लिए कि प्रतिबंधात्मक उपाय कैसे काम करते हैं, आइए हम R0 = 2 के साथ एक बीमारी का उदाहरण लें और पहले 5 दिनों के लिए "जैसा है" वैसा ही विकसित होने दें और 6 वें दिन से हम प्रतिबंधात्मक उपाय करेंगे (चित्र क्लिक करने योग्य है):

पहले मामले में, केवल संगरोध (जिससे घटता only - 2 बार रोगी से संक्रमित लोगों की संख्या);
दूसरे मामले में, संगरोध और सामान्य परीक्षण, जो जल्दी से मामलों की पहचान करना संभव बनाता है (जिससे γ कम करना, "संक्रमण" का समय 2 दिन से 1 दिन तक)।

जैसा कि आप देख सकते हैं, पहले मामले में, हम R0 और R को एकता में कम करने में सक्षम थे, अर्थात नए मामलों की घातीय वृद्धि को रोकने के लिए। मामलों की कुल संख्या का ग्राफ रैखिक हो जाता है, महामारी नियंत्रणीय हो गई है, लेकिन अभी भी चल रही है।

दूसरे मामले में, हमने नए रोगियों की वृद्धि दर में साइन इन में परिवर्तन प्राप्त किया - वे हर दिन छोटे हो रहे थे - 5 - 3 - 1 - 0 - 8 वें दिन कोई नया रोगी नहीं था, महामारी को रोक दिया गया था!

तैयारी कब शुरू करें

"आश्वस्त" करने के लिए मैंने अनुमान लगाया कि देश में महामारी के विकास की अनुमानित अवधि पहले मामलों की आधिकारिक पहचान से लेकर 100 से अधिक मामलों का पता लगाने तक है - आमतौर पर इस संख्या के बाद विकास में तेजी आना शुरू होती है (100 मिलियन पुष्टि की गई - यह 1000 तक छिपी हो सकती है, जैसा कि हम याद करते हैं)। 14 मार्च, 2020 तक, ऐसे 27 देश थे:

यह उल्लेखनीय है कि बहुत तेजी से विकास वाले देशों का एक समूह है, विशेष रूप से, नीदरलैंड, स्लोवाकिया, ईरान, और अन्य। यह कहना मुश्किल है कि इसका क्या कारण है - शायद इस तरह के एक बड़े आयोजन में भाग लेने वाले सुपर-वितरकों ने यहां एक भूमिका निभाई। दक्षिण कोरिया में हुआ। उनके साथ समानांतर में, ऐसे अन्य देश हैं जिनमें पहले मामलों का पता लगाने के क्षण से लेकर उनकी संख्या में 100 तक की वृद्धि हुई, बहुत अधिक समय बीत गया - लगभग एक महीना।

यह जानकारी, बल्कि, उन देशों के अधिकारियों के लिए प्रतिबिंब के लिए है जहां संक्रमित लोगों की पहले ही पहचान की जा चुकी है - महामारी विकसित होने से पहले एक औसत महीना बीत जाएगा, और यदि आप भाग्यशाली नहीं हैं - एक या दो सप्ताह, तो आपको अभी तैयार करने की आवश्यकता है। विशेष रूप से, यूक्रेन में, कोरोनावायरस का पहला मामला 3 मार्च को पता चला था, लेकिन चूंकि 3 अप्रैल से पहले संगरोध और 200 से अधिक लोगों की सामूहिक घटनाओं पर प्रतिबंध लगाने की घोषणा की गई थी, और 17 मार्च को अन्य देशों के साथ हवाई यातायात बंद हो गया है, इसलिए संभावना है कि अप्रैल की शुरुआत से पहले बड़ी संख्या में रोगी बीमार होंगे। नहीं होगा।

मृत्यु दर और उम्र

महामारी की शुरुआत से, "कोरोनोवायरस फ्लू की तरह है, राय, डरने की कोई बात नहीं है" नियमित रूप से सुना गया था।

विकिपीडिया निम्नलिखित जानकारी देता है :

60 वर्ष से अधिक आयु के लोग सबसे कमजोर होते हैं, हालाँकि, सामान्य फ्लू की स्थिति में, इसलिए "गिरने से पहले दादी को गाँव ले जाने की सलाह" के कुछ कारण हैं, हालाँकि कई लोगों के लिए यह कार्य असंभव होगा। सिफारिश करें कि बड़े लोग भीड़ से बचें और कुछ समय के लिए सार्वजनिक परिवहन में यात्रा करने से मना कर दें।

लेकिन समस्या यह भी है कि COVID-2019 से घातकता साधारण फ्लू से अधिक है, यहां तक कि "सूअर" H1N1 - जैसे कि 2009-2010 में लगभग 1900 लोगों की मृत्यु 220 000 मामलों के साथ हुई, जो 0.86% है। और SARS-CoV-2 कोरोनावायरस पहले ही 142,000 रोगियों (03/14/2020 के रूप में) के साथ 5,400 मौतों का कारण बना है, जो आक्रामक माना जाने वाले H1N1 की दर से 3.8% या 4 गुना अधिक है।

हां, हल्के रूप में बीमार पड़ने वालों की सही संख्या अभी भी अज्ञात है, लेकिन यह संख्या साधारण फ्लू के लिए भी अज्ञात है, क्योंकि हर कोई अस्पताल नहीं जाता है, इसलिए आपको पुष्टि किए गए मामलों की संख्या पर भरोसा करना होगा।

बेशक, यह इस तथ्य को ध्यान में रखने योग्य है कि बहुत बड़ी संख्या में लोग श्वसन रोगों से मरते हैं, विशेष रूप से अज्ञात एटियलजि के निमोनिया में - और उनमें से फ्लू के साथ रोगी हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, 2018 में, यूक्रेन में इन्फ्लूएंजा से 13 लोगों की मौत हो गई, वायरल निमोनिया से 23 लोग, बैक्टीरियल निमोनिया से 919 लोग, और निमोनिया से 5095 लोग, जिसके प्रेरक एजेंट निर्दिष्ट नहीं थे, पुष्टि की गई मामलों की तुलना में 400 गुना अधिक है। फ्लू से मौत!

तो यह सुनिश्चित करने के लिए कि सामान्य फ्लू की तुलना में नया कोरोनोवायरस कितना खतरनाक है, यह निश्चित रूप से निश्चित रूप से हो सकता है, लेकिन यहां यह सुनिश्चित करने के लिए कहा जा सकता है:

नए कोरोनावायरस से कोई टीके नहीं हैं, अर्थात, आप टीकाकरण के साथ खुद की रक्षा नहीं कर सकते हैं;
फ्लू के खिलाफ ओसेल्टामिविर जैसी प्रभावी दवा भी नहीं है।

ये दो कारक कोरोनोवायरस को बहुत सुखद बीमारी नहीं बनाते हैं, लेकिन, एक तरफ, फ्लू के टीकाकरण का स्तर और पूर्व सीआईएस के देशों में ओसेल्टामाइविर का उपयोग इतना महान नहीं है, और चूंकि फ्लू के मामले में कोई भयावह परिणाम नहीं हैं, तो कोरोनोवायरस के लिए उनके एनालॉग्स की अनुपस्थिति। महामारी के पाठ्यक्रम को भी प्रभावित नहीं करता है।

एक अन्य प्रश्न यह है कि अस्पतालों की संख्या अस्पतालों में उपलब्ध स्थानों की संख्या से अधिक हो सकती है, जैसा कि इटली में मध्य मार्च के बाद से देखा गया है। 18 मार्च, 2020 के सीडीसी डेटा से पता चलता है कि संयुक्त राज्य अमेरिका में चीन में अस्पतालों और मौतों का लगभग समान वितरण है:

सीमा की निचली सीमा पूरे आयु वर्ग के संबंध में ज्ञात अस्पताल में भर्ती, गहन देखभाल और मृत्यु दर का अनुपात है, ऊपरी सीमा एक ज्ञात अस्पताल में भर्ती होने की स्थिति के साथ आयु समूह के संबंध में है, गहन देखभाल इकाई या मृत्यु में है।

आंकड़ों में महत्वपूर्ण जानकारी:

19 वर्ष से कम उम्र में, एक भी घातक परिणाम या गहन देखभाल की आवश्यकता दर्ज नहीं की गई थी, अर्थात, बच्चों और किशोरों के लिए एक बहुत कम जोखिम फिर से पुष्टि की जाती है। फ्लू के विपरीत, जो 7 साल से कम उम्र के बच्चों के लिए अपेक्षाकृत खतरनाक है।

20 से 44 वर्ष की आयु में, अस्पताल में भर्ती होने का प्रतिशत 20% से अधिक नहीं होता है, और मृत्यु दर 0.2% तक होती है, अर्थात फ्लू मृत्यु दर के स्तर पर।

45 से 64 वर्ष की आयु में, प्रत्येक चौथे रोगी को अस्पताल में भर्ती होने की आवश्यकता थी, और मृत्यु दर 0.5-2.6% थी।

65 वर्ष से अधिक की आयु में, प्रत्येक 2 एनडी को अस्पताल में भर्ती करने की आवश्यकता होती है, और मृत्यु दर 10% और अधिक तक पहुंच गई, जो 2009 में एच 1 एन 1 फ्लू से मृत्यु दर से 2-3 गुना अधिक है।

यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि, अपूर्ण आंकड़ों के कारण, हल्के मामलों को ध्यान में नहीं रखा जा सकता है, और वास्तविक मृत्यु दर अच्छी तरह से कम हो सकती है, लेकिन एहतियाती उपाय, निश्चित रूप से, "खराब फ्लू" से बीमार हो जाने का मतलब है, मौजूदा बीमारियों की जटिलताओं की संभावना बढ़ रही है, लेकिन पूरी तरह से। स्वस्थ लोग इतने सारे नहीं हैं।

81% रोगियों में, COVID-19 विशेष जटिलताओं के बिना गुजरता है, लगभग 14% में - निमोनिया या जटिलताओं के विकास के साथ, और 5% में - एक गंभीर स्थिति के साथ। लेकिन आपको यह याद रखने की जरूरत है कि ज्यादातर नकारात्मक परिदृश्य बुजुर्ग रोगियों और पुरानी बीमारियों वाले लोगों पर लागू होते हैं, जिनमें रोग के हल्के से गंभीर पाठ्यक्रम का अनुपात गंभीर से बदल जाता है - इसलिए भयावह संख्या। और इसके विपरीत - 40-50 वर्ष से कम आयु के लोगों के लिए, जटिलताओं का प्रतिशत कई गुना कम है।

मृत्यु दर और मृत्यु दर

ऐसा हुआ कि चिकित्सा आंकड़ों में "मृत्यु दर" और "मृत्यु दर" के अलग-अलग अर्थ हैं:

मृत्यु दर (मृत्यु दर) कुल मामलों में मृत्यु की संख्या का अनुपात है । उदाहरण के लिए, यदि 1000 में से 20 रोगियों की मृत्यु हो जाती है, तो मृत्यु दर 20/1000 = 0.02 या 2% होगी।

मृत्यु दर - प्रति यूनिट समय (आमतौर पर प्रति वर्ष) पूरी आबादी के लिए मौतों की संख्या का अनुपात । उदाहरण के लिए, यदि वही 20 लोग मारे गए, और देश में कुल 100,000 लोग रहते हैं, तो मृत्यु दर 20 / 100,000 = 20 लोग होंगे। प्रति 100 हजार लोग - रिकॉर्डिंग का यह रूप आमतौर पर विभिन्न देशों या क्षेत्रों के संकेतकों की तुलना की सुविधा के लिए उपयोग किया जाता है।

उदाहरण के लिए, चीन में कोरोनावायरस:

3,267 लोग मारे गए,
81 500 लोग बीमार हुए,
पूरी आबादी 1,400,000,000 है।

मृत्यु दर: 3,267 / 81,500 = 0.04 या मामलों की संख्या का 4% ।
मृत्यु दर: चीन की कुल आबादी का 3,267 / 1,200,000,000 = 0.00000233 या 0.000233%।

चूंकि चीन की जनसंख्या मामलों की संख्या (81.5 हजार के मुकाबले 1.4 बिलियन) से बहुत अधिक है, सापेक्ष मृत्यु दर मृत्यु दर (4% के मुकाबले 0.000233%) की तुलना में बहुत कम है। मामलों का प्रतिशत जितना अधिक होगा, मृत्यु दर उतनी ही अधिक होगी और मृत्यु दर के करीब होगी।

चीन में कोरोनोवायरस से मृत्यु दर प्रति 100 हजार।: 0.00000233 x 100 000 = 0.233 लोग। प्रति 100 हजार लोग।

यह बहुत कम संकेतक है, उदाहरण के लिए, चीन में सड़क दुर्घटनाओं से मृत्यु दर - 18 लोग। 100 हजार लोग, यानी 77 गुना अधिक, और यह लग सकता है कि "सड़क दुर्घटनाओं से मरने की संभावना कोरोनोवायरस से भी अधिक है" यह सच है, क्योंकि चीन में एक दुर्घटना से एक वर्ष में 250 हजार से अधिक लोग मर जाते हैं - एक बड़ी संख्या COVID-2019 से मृत 3 हजार की तुलना में।

लेकिन यह मानते हुए कि चीन की पूरी आबादी कोरोनवायरस से बीमार है, 4% की मृत्यु दर के साथ, 56 मिलियन लोग (1.4 बिलियन x 0.04) की मृत्यु हो जाएगी, या एक दुर्घटना से 224 गुना अधिक होगी!

बेशक, यह वास्तविकता में नहीं होगा, क्योंकि यहां तक कि सबसे संक्रामक रोग जैसे कि खसरा सभी से बहुत दूर है, और कोरोनोवायरस से वास्तविक मृत्यु 100 हजार अब तक बहुत कम है, लेकिन कुछ देशों में यह एक दुर्घटना से अधिक है, उदाहरण के लिए, इटली में 24.03 तक। 2020 - लगभग 2 गुना (कोरोनोवायरस के लिए प्रति 100 हजार जनसंख्या के 10 मामले) (ट्रैफिक दुर्घटनाओं में प्रति 100 हजार में 5.6 मौतें), इसलिए, यह कहना कि निश्चित रूप से कोरोनोवायरस यातायात दुर्घटनाओं से ज्यादा खतरनाक नहीं है, यह सब एक विशेष देश में रोगियों की संख्या पर निर्भर करता है।

अब मृत्यु दर और मृत्यु दर की अवधारणाओं के भ्रम के बारे में - शायद कई लोगों ने देखा है कि मीडिया में मृत्यु दर को अक्सर मृत्यु दर कहा जाता है, और यह अंग्रेजी स्रोतों में असामान्य नहीं है:

अभिभावक मृत्यु दर के बारे में शीर्षक में कहते हैं(मृत्यु दर), हालांकि वास्तव में यह घातक दर (मृत्यु दर) पर चर्चा करता है।

सामान्य तौर पर, ब्लूमबर्ग ने एक लेख में दोनों शब्दों का उपयोग किया, फिर से 4% की मृत्यु दर के आंकड़े का जिक्र करते हुए - यह स्पष्ट है कि हम घातक दर के बारे में बात कर रहे हैं।

बेशक, मैं पत्रकारों से अधिक सटीकता चाहता हूं, लेकिन अगर हम वास्तविकता को स्वीकार करते हैं, तो हमें पहले आयाम पर ध्यान देना चाहिए:

यदि यह रुचि है, तो यह सबसे अधिक मृत्यु का मामला है;
यदि यह संख्या प्रति 100 लोगों पर है, तो यह निश्चित रूप से मृत्यु दर के बारे में है।

संरक्षण और मास्क

मास्क और श्वासयंत्र में उछाल इन्फ्लूएंजा या इसी तरह के वायरस के हर महामारी के साथ दिखाई देता है, जो मेरे आंतरिक संदेह को बढ़ाता है, क्योंकि यह पहले ही साबित हो चुका है कि साधारण मास्क व्यावहारिक रूप से संक्रमण से रक्षा नहीं करते हैं, केवल भीड़ वाली जगहों पर बीमार होने की संभावना को थोड़ा कम करते हैं।

दूसरी ओर, हम जानते हैं कि छींकने और खांसने पर संक्रमण फैलने के लिए बीमार लोगों को मास्क पहनने की जरूरत होती है। कोरोनावायरस के मामले में, एक व्यक्ति को पता नहीं चल सकता है कि वह बीमार है, लेकिन पहले से ही वायरस फैल गया है, यह पता चला है कि हर किसी को दूसरों को संक्रमित करने के लिए मास्क पहनना चाहिए, स्पर्शोन्मुख होने के नाते।

सही ढंग से उपयोग किए जाने पर मास्क का एक और प्लस यह है कि आप अपने हाथों से अपने मुंह या नाक को कम स्पर्श करेंगे, जिसका अर्थ है कि आप संपर्क संक्रमण की संभावना को कम कर देंगे।

केवल एक ही समस्या है - किसी भी वस्तु की अत्यधिक बढ़ी हुई कीमत जो एक मुखौटा से मिलती है - 10, या यहां तक कि 50 बार। खैर, आपको कुछ भी नहीं के साथ लाभ के लिए विक्रेताओं को लालच छोड़ना होगा और अन्य तरीकों का उपयोग करना होगा। वैसे, यदि आप स्वस्थ हैं, तो सड़क पर मास्क पहनने का कोई मतलब नहीं है, मुख्य बात यह है कि 1-2 मीटर के करीब अन्य लोगों से संपर्क न करें, जो कि प्लेग से बचाने के लिए पर्याप्त है , फ्लू या कोरोनोवायरस के बारे में कुछ नहीं कहना।

छींकने और खाँसी से दूर रहना या अस्वस्थ लोगों को देखना सबूत के कप्तान से एक संकेत है, लेकिन आपको इसका उपयोग करना चाहिए। इस संबंध में, सुपरमार्केट में कतारें भी एक अवांछनीय घटना हैं, खरीदारी के लिए समय का चयन करना बेहतर नहीं है।

हाथों के लिए जीवाणुनाशक और एंटीसेप्टिक एजेंट भी अच्छी तरह से काम करते हैं - सभी 70% से अधिक की शराब सामग्री के साथ। क्लोरहेक्सिडाइन बिग्लुकोनेट एंटीसेप्टिक्स केवल कम से कम 0.5% की एकाग्रता में वायरस के खिलाफ प्रभावी हैं - ध्यान दें कि 0.05% (आवश्यक से 10 गुना कम) की एकाग्रता के साथ साधारण पानी एंटीसेप्टिक्स कोरोनोवायरस के खिलाफ बहुत प्रभावी नहीं होगा - केवल बैक्टीरिया और कवक के खिलाफ।

यह भी याद रखना महत्वपूर्ण है कि विश्वसनीय कीटाणुशोधन के लिए प्रसंस्करण का समय कम से कम 30 सेकंड होना चाहिए।

सुपरमार्केट में, डिस्पोजेबल दस्ताने का उपयोग करना भी समझ में आता है, अगर ट्रॉली की सफाई के बारे में संदेह है, तो यह सामान्य समय में डरावना नहीं हो सकता है, और महामारी की अवधि के दौरान यह आपके हाथों में "खाँसी" वस्तुओं से वायरस को स्थानांतरित करने के जोखिम को थोड़ा कम कर सकता है।

जाँच - परिणाम

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मास्क एक रामबाण नहीं है, आप पूरी तरह से उनके बिना कर सकते हैं। यदि वे मुफ्त में दे देंगे, तो जरूर लें, लेकिन अधिक कीमत पर खरीदना निश्चित रूप से इसके लायक नहीं है। अपने हाथों को सड़क पर साफ रखना अधिक महत्वपूर्ण है - यदि आप अन्य लोगों के करीब नहीं जाते हैं, तो संक्रमित होने की संभावना बहुत कम होगी।
यदि आप आधे घंटे से कम समय में काम कर सकते हैं - शायद आपको एसएआरएस और कोरोनवायरस के संभावित वाहकों के बगल में एक मिनीबस में यात्रा पसंद करनी चाहिए। इस संबंध में आपकी कार भी सुरक्षित है।
यदि आप फ्लू के समान कुछ के साथ बीमार हो जाते हैं, तो घर पर रहने की कोशिश करें, खासकर यदि आप बड़ी टीम में या भीड़भाड़ वाली जगह पर काम करते हैं। महानायक की महिमा संदिग्ध है।
यदि आप एक नियोक्ता हैं, तो आपका नंबर एक काम बीमार लोगों को रोकने के लिए देखभाल करना है।

सभी - स्वास्थ्य और अच्छे मूड, भले ही कोई पैसा न हो! अगर स्वास्थ्य है, तो पैसा होगा :)

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