COVID-उपयुक्त व्यवहार का पालन नहीं करने पर अक्टूबर-नवंबर के बीच कोरोनावायरस संक्रमण की एक संभावित तीसरी लहर अपने चरम पर पहुंच सकती है, लेकिन यह दूसरे उछाल के दौरान दर्ज किए गए दैनिक मामलों में से आधे को देख सकती है, एक सरकारी पैनल के एक वैज्ञानिक ने कहा कि COVID के मॉडलिंग का काम सौंपा गया है। -19 मामले।

हालांकि, COVID-19 प्रक्षेपवक्र के गणितीय प्रक्षेपण – सूत्र मॉडल के साथ काम कर रहे मनिंद्र अग्रवाल ने कहा कि अगर SARS-CoV-2 का कोई नया विषाणुजनित संस्करण उभरता है, तो तीसरी लहर के दौरान COVID संक्रमण तेजी से फैल सकता है।

पैनल का गठन पिछले साल विज्ञान और प्रौद्योगिकी विभाग द्वारा गणितीय मॉडल का उपयोग करके कोरोनोवायरस मामलों में वृद्धि का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया गया था।

अग्रवाल के अलावा, जो आईआईटी-कानपुर के वैज्ञानिक हैं, पैनल में एम विद्यासागर, आईआईटी-हैदराबाद के एक अन्य वैज्ञानिक और एकीकृत रक्षा स्टाफ के उप प्रमुख (चिकित्सा) लेफ्टिनेंट जनरल माधुरी कानिटकर भी सदस्य हैं।

पैनल को पहले देश में COVID-19 की दूसरी लहर की गति की भविष्यवाणी नहीं करने के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा था।

तीसरी लहर के लिए भविष्यवाणियों के बारे में, अग्रवाल ने कहा कि इस समय में प्रतिरक्षा की हानि, टीकाकरण के प्रभाव और अधिक विषाणु वाले संस्करण की संभावना को फैक्टर किया गया है, जो दूसरी लहर की मॉडलिंग करते समय नहीं किया गया था।

उन्होंने कहा कि विस्तृत रिपोर्ट जल्द ही प्रकाशित की जाएगी।

“हमने तीन परिदृश्य बनाए हैं। एक आशावादी है, जहां हम मानते हैं कि अगस्त तक जीवन सामान्य हो जाता है और कोई नया उत्परिवर्ती नहीं होता है। दूसरा इंटरमीडिएट है जिसमें हम मानते हैं कि आशावादी परिदृश्य धारणाओं के अलावा टीकाकरण 20 प्रतिशत कम प्रभावी है।

अग्रवाल ने ट्वीट की एक श्रृंखला में कहा, “अंतिम एक निराशावादी है, जिसमें मध्यवर्ती एक से अलग धारणाएं हैं: अगस्त में एक नया 25 प्रतिशत अधिक संक्रामक उत्परिवर्ती फैलता है (यह डेल्टा प्लस नहीं है, जो डेल्टा संस्करण से अधिक संक्रामक नहीं है)”। .

श्री अग्रवाल द्वारा साझा किए गए एक ग्राफ के अनुसार, अगस्त के मध्य तक दूसरी लहर के पठारी होने की संभावना है और एक संभावित तीसरी लहर अक्टूबर और नवंबर के बीच अपने चरम पर पहुंच सकती है।

निराशावादी परिदृश्य में, तीसरी लहर देश में दैनिक COVID-19 मामलों को 1,50,000 और 2,00,000 के बीच देख सकती है, वैज्ञानिक ने कहा।

यह आंकड़ा उस समय दर्ज किए गए आधे से भी कम है जब मई की पहली छमाही में घातक दूसरी लहर अपने चरम पर पहुंच गई थी, अस्पतालों में मरीजों की बाढ़ आ गई थी और रोजाना हजारों लोगों की जान चली गई थी।

7 मई को, भारत ने 4,14,188 COVID-19 मामले दर्ज किए थे, जो दूसरी लहर के दौरान सबसे अधिक थे।

यदि कोई नया उत्परिवर्ती उभरता है, तो तीसरी लहर तेजी से फैल सकती है, लेकिन यह दूसरी लहर की तुलना में आधी होगी। डेल्टा संस्करण उन लोगों को संक्रमित कर रहा है जिन्होंने पहले एक अलग संस्करण का अनुबंध किया था। इसलिए इसे ध्यान में रखा गया है, श्री अग्रवाल ने कहा।

उन्होंने कहा कि जैसे-जैसे टीकाकरण आगे बढ़ेगा, तीसरी या चौथी लहर की संभावना कम होगी।

एक आशावादी परिदृश्य में, दैनिक मामले 50,000 से 1,00,000 के बीच हो सकते हैं। एक मध्यवर्ती परिदृश्य में, मामले 50,000 से 1,00,000 की सीमा में हो सकते हैं, लेकिन आशावादी परिदृश्य से अधिक, वैज्ञानिक ने कहा।

पैनल के एक अन्य सदस्य एम विद्यासागर ने कहा कि तीसरी लहर के दौरान अस्पताल में भर्ती होने की संख्या कम हो सकती है।

उन्होंने यूके के उदाहरण का हवाला दिया जहां जनवरी में 60,000 से अधिक मामले दर्ज किए गए थे, जिनमें दैनिक मौतों का आंकड़ा 1,200 था। हालांकि, चौथी लहर के दौरान, यह संख्या गिरकर 21,000 मामले और सिर्फ 14 मौतें हुईं।

“टीकाकरण ने यूके में अस्पताल में भर्ती होने वाले मामलों को कम करने में एक प्रमुख भूमिका निभाई। तीन परिदृश्यों के साथ सामने आते समय इसे ध्यान में रखा गया है, ”विद्यासागर ने बताया पीटीआई.

थर्ड वेव लूम के डर से सरकार टीकाकरण पर जोर दे रही है।

श्री अग्रवाल ने तीसरी लहर के विश्लेषण के साथ आने में देरी के कारणों को भी समझाया।

“हमें तीन कारणों से विश्लेषण करने में थोड़ा समय लगा। सबसे पहले, ठीक हुई आबादी में प्रतिरोधक क्षमता का नुकसान। दूसरा, टीकाकरण प्रेरित प्रतिरक्षा। इन दोनों में से प्रत्येक को भविष्य के लिए अनुमानित करने की आवश्यकता है।

“और तीसरा, सूत्र मॉडल में इन दो कारकों को कैसे शामिल किया जाए। सौभाग्य से, यह पता चला कि दोनों को उपयुक्त रूप से संपर्क दर और पहुंच मापदंडों को बदलकर शामिल किया जा सकता है।

संपर्क दर यह है कि संक्रमण कितनी तेजी से फैलता है और पहुंच पैरामीटर उस आबादी का प्रतिशत है जिसमें महामारी सक्रिय है।

श्री अग्रवाल ने कहा कि उनकी टीम ने अनुमान लगाते समय प्रतिरक्षा के नुकसान पर अतीत में किए गए अध्ययनों को देखा।

“इसी तरह, हमने अगले कुछ महीनों में अनुमानित टीकाकरण दर को भी देखा, जिसमें टीके-झिझक के प्रभाव भी शामिल हैं, और टीकाकरण के लिए महीने-वार अनुमानों पर पहुंचे,” उन्होंने कहा।