किसी जनसंख्या में कोविड-19 के एंटीबॉडी की उपस्थिति का अनुमान लगाने के लिए नियमित सीरो-सर्विलांस आवश्यक है ताकि जनसंख्या में हर्ड इम्युनिटी के विकास को समझा जा सके । ऑस्ट्रिया के इस्चगल शहर में जनसंख्या के सीरो-सर्विलांस अध्ययन से प्राप्त आंकड़ों ने इस पहलू पर प्रकाश डाला है और शोधकर्ताओं को एक पूर्वानुमान मॉडल विकसित करने के लिए प्रेरित किया है जो संक्रमण के खिलाफ एक प्रभावी वैक्सीन रणनीति और गैर-आक्रामक जनसंख्या हस्तक्षेप की योजना बनाने में मदद कर सकता है।
इस्चगल अध्ययन के आंकड़ों से पता चला है कि कोरोना वायरस के पहले मरीज़ों के संपर्क में आने के 9-10 महीने बाद लगभग 42.4% आबादी सीरो-पॉजिटिव पाई गई थी ।1,2 हालांकि, इसके लिए उचित एंटीबॉडी और सही लक्ष्य का उपयोग आवश्यक है ताकि हल्के संक्रमण वाले व्यक्तियों को नज़रअंदाज़ न किया जा सके ।3 इस्चगल अध्ययन के ये आंकड़े बताते हैं कि कोविड-19 के प्रति एंटीबॉडी प्रतिक्रिया न केवल लंबे समय तक बनी रहती है, बल्कि यह किसी आबादी में सामूहिक प्रतिरक्षा का संकेतक भी हो सकती है । इससे, एंटीबॉडी पॉजिटिव लोगों की संख्या का अनुमान लगाने के लिए आबादी में नियमित सीरो-निगरानी की आवश्यकता उत्पन्न होती है। हालांकि यह अध्ययन पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, फिर भी यह हमें न केवल सीरो-पॉजिटिव व्यक्तियों की पहचान करने में मदद कर सकता है, बल्कि अप्रत्यक्ष रूप से उस अनुमानित आबादी का अनुमान लगाने में भी सहायक हो सकता है जिसे बूस्टर वैक्सीन की खुराक की आवश्यकता होगी या नहीं। इस समय यह अत्यंत महत्वपूर्ण है, क्योंकि अधिकांश देशों में कोविड-19 के खिलाफ टीकाकरण का काम पूरी गति से चल रहा है और दुनिया कोविड-19 से पहले के "सामान्य जीवन" में लौटने के लिए बेसब्री से इंतजार कर रही है। इससे नीति निर्माताओं और प्रशासकों को दिशा-निर्देश विकसित करने और यह सुनिश्चित करने में मदद मिलेगी कि पर्याप्त स्वास्थ्य देखभाल संसाधन उन आबादी क्षेत्रों पर खर्च किए जाएं जहां एंटीबॉडी का विकास न्यूनतम है।
इसके अतिरिक्त, इस अध्ययन में तीन पहचाने गए लक्षणों (खांसी, स्वाद/गंध का अभाव और अंगों में दर्द) के स्व-मूल्यांकन पर आधारित एक गैर-आक्रामक पूर्वानुमान मॉडल के विकास का भी पता चला है, जो कोरोनावायरस से संक्रमित आबादी में सेरो-पॉजिटिव व्यक्तियों की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है। इस तरह के गैर-आक्रामक मॉडल का उपयोग आबादी में सेरो-पॉजिटिविटी की भविष्यवाणी करके COVID-19 महामारी से लड़ने में पूरी दुनिया के लिए वास्तव में फायदेमंद साबित हो सकता है।
सीरो-पॉजिटिविटी का पता लगाने के लिए CHES सॉफ्टवेयर 5 का उपयोग करके नियमित सीरो-निगरानी और भविष्यसूचक मॉडलिंग के इन दोनों दृष्टिकोणों को मिलाकर , दुनिया भर के देश सीरो-निगरानी अध्ययनों की कुशलतापूर्वक योजना बना सकते हैं जो करदाताओं के पैसे को अधिक प्रभावी ढंग से खर्च करके और जल्द से जल्द सामान्य स्थिति बहाल करके महामारी को नियंत्रित करने में मदद कर सकते हैं।
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सन्दर्भ:
- Ischgl: एंटीबॉडी केवल थोड़ी कम हुई। 18 फरवरी 2021 को ऑनलाइन प्रकाशित। पर उपलब्ध है https://tirol.orf.at/stories/3090797/ 19 फरवरी 2021 को एक्सेस किया गया।
- इंसब्रुक मेडिकल यूनिवर्सिटी 2021। प्रेस विज्ञप्ति - इस्चगल अध्ययन: 42.4 प्रतिशत एंटीबॉडी-पॉजिटिव हैं। पर ऑनलाइन उपलब्ध है https://www.i-med.ac.at/pr/presse/2020/40.html 19 फरवरी 2021 को एक्सेस किया गया।
- क्या हम SARS-CoV2 की व्यापकता को कम करके आंक रहे हैं। बीएमजे 2020; 370 दोई: https://doi.org/10.1136/bmj.m3364 (प्रकाशित 03 सितंबर 2020)
- लेहमैन, जे।, गिसिंगर, एट अल।, 2021। तीन स्व-रिपोर्ट किए गए लक्षणों का उपयोग करके SARS-CoV-2 एंटीबॉडी के सेरोप्रेवलेंस का अनुमान: इस्चगल, ऑस्ट्रिया के डेटा के आधार पर एक भविष्यवाणी मॉडल का विकास। महामारी विज्ञान और संक्रमण, 1-13। कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस द्वारा ऑनलाइन प्रकाशित: 18 फरवरी 2021। डीओआई: https://doi.org/10.1017/S0950268821000418
- Holzner B, Giesinger JM, Pinggera J, Zugal S, Schöpf F, Oberguggenberger AS, Gamper EM, Zabernigg A, Weber B, Rumpold G. कंप्यूटर-आधारित स्वास्थ्य मूल्यांकन सॉफ्टवेयर (CHES): इलेक्ट्रॉनिक रोगी-रिपोर्ट किए गए परिणाम निगरानी के लिए एक सॉफ्टवेयर . बीएमसी मेडि इंफॉर्मै डिसिज मेकिं। 2012 नवंबर 9; 12:126. दोई: https://doi.org/10.1186/1472-6947-12-126.
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