გაზიარება | ბეჭდვა | ელ.ფოსტა
ვაქცინებმა ვერ შეამცირა Covid-19-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის მაჩვენებელი მსოფლიოს სხვადასხვა ქვეყანაში. არ არსებობს მკაფიო მტკიცებულება იმისა, რომ მათ სიცოცხლე გადაარჩინეს და, სავარაუდოდ, მათ სიკვდილიანობის დაჩქარება უფრო მეტად შეძლეს, ვიდრე მათი თავიდან აცილება.
ეს არის დასკვნა, რომელიც მიღებულ იქნა მარტივი სტატისტიკური კვლევის დასრულების შემდეგ, რომელიც ადარებს კოვიდისგან სიკვდილიანობის მაჩვენებელს ვაქცინაციის დონეს თითოეულ ცალკეულ ქვეყანაში.
თუ ვაქცინაცია დაპირებულ შედეგს გამოიღებდა, მაშინ ქვეყნები, სადაც მოსახლეობის უფრო მაღალი წილი აცრილი იყო, ვირუსით შედარებით ნაკლები ადამიანი დაიღუპებოდა. თუმცა, არ არსებობს მტკიცებულება, რომ ასეთი რამ მოხდა.
ამ საკითხის შესწავლის ერთ-ერთი პრობლემა ის არის, რომ პანდემიამ გლობალურ მოსახლეობაში სხვადასხვა რეგიონებში, სხვადასხვა დროს და სხვადასხვა სიჩქარით იმოქმედა. ჩვენ არ ვიცით, Covid-19-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის განსხვავებული მაჩვენებლები ვაქცინების შედეგი იყო თუ სხვა რამის.
მაგრამ აი, რა ვიცით. ჩვენ ვიცით, რომ 2020 წელს — კოვიდ პანდემიის პირველ წელს — ვაქცინა არ იყო ხელმისაწვდომი; და ასევე ვიცით, რომ 2021 წელს — პანდემიის მეორე წელს — ვაქცინები ფართოდ იყო ხელმისაწვდომი მთელი თორმეტი თვის განმავლობაში.
რატომღაც, ქვეყნები მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდნენ ვირუსთან საბრძოლველად ვაქცინების გამოყენების ხარისხით. დღემდე, რამდენიმე ქვეყანამ ვაქცინაცია ჩაატარა თავისი მოსახლეობის მხოლოდ 3 ან 4 პროცენტს, ზოგმა კი პრაქტიკულად მთელი მოსახლეობა. ორ უკიდურესობას შორის ქვეყნების უმეტესობა შედარებით მცირე ვაქცინაციიდან დიდ აცრამდე საკმაოდ სტაბილურ კონტინუუმზეა განლაგებული. ყველაზე დიდი შემააშრიალი ფაქტორი ვირუსის მიერ ადამიანების სიკვდილიანობის ხარისხია. ზოგიერთ ქვეყანაში კოვიდით გამოწვეული სიკვდილიანობის მაჩვენებელი პირველი წლის ბოლოს უკიდურესად მაღალი იყო, ზოგში კი პრაქტიკულად არავინ გარდაცვლილა. როგორ შეიძლება ქვეყნების შედარება ერთმანეთთან, როდესაც ისინი ამდენივე განსხვავდებოდნენ დაავადებისადმი ზემოქმედების მხრივ იმ პირველი წლის განმავლობაში, როდესაც ვაქცინები არ არსებობდა?
მეორე წელს კოვიდ-19-ით გამოწვეული სიკვდილიანობა გარკვეულწილად უნდა შემცირებულიყო იმის მიხედვით, თუ მოსახლეობის რამდენმა ადამიანმა მიიღო ვაქცინაცია. მიუხედავად ამისა, ვირუსის გავრცელება და ვირულენტობა შესაძლოა მეორე წელს უფრო მაღალი ყოფილიყო, ვიდრე პირველში, ამიტომ არ არსებობს გარანტია, რომ კოვიდ-19-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის მაჩვენებელი შემცირდებოდა. ვაქცინები შესაძლოა ეფექტური ყოფილიყო, მაგრამ კოლექტიური იმუნიტეტისკენ პროგრესი შესაძლოა ძალიან ნელი ყოფილიყო ინფექციის მზარდი მაჩვენებლის კომპენსაციისთვის.
მაგალითად, ამან შეიძლება ახსნას, თუ რატომ გაიზარდა კოვიდ-40-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის მაჩვენებელი მეორე წელს შემცირების ნაცვლად. მსოფლიოში კოვიდ-50-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის XNUMX პროცენტზე ნაკლები მოხდა პირველ წელს, როდესაც ვაქცინები არ იყო ხელმისაწვდომი, ხოლო XNUMX პროცენტი მოხდა მეორე წელს, როდესაც ვაქცინაცია დღის წესრიგში იყო.
კოვიდ ვაქცინები მაღალეფექტურად ითვლებოდა, თუმცა მათ პანდემია ვერ შეაჩერეს, როგორც ეს შეიძლება ველოდოთ. მთავრობები აცხადებდნენ, რომ მეორე წლის განმავლობაში სიკვდილიანობის ზრდა არავაქცინირებული ადამიანების ბრალი იყო, თუმცა მათ არ წარმოადგინეს ზუსტი მონაცემები და მათი მტკიცება არადამაჯერებელი იყო, რადგან არავაქცინირებული ადამიანების რაოდენობა სწრაფად მცირდებოდა, რადგან სულ უფრო მეტ ადამიანს უკეთებდნენ ვაქცინაციას.
თუ ვაქცინები ხალხს იმუნიზაციას უწევდა, მაშინ ქვეყნებს, რომლებიც ვაქცინაციას ფართოდ ჩაატარებდნენ, უფრო ხელსაყრელი პირობები უნდა ჰქონოდათ. შეცვლა პირველიდან მეორე წლამდე კოვიდ-19-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის მაჩვენებლებში უფრო დაბალი მაჩვენებელი იყო, ვიდრე იმ ქვეყნებისთვის, სადაც ვაქცინაცია დიდად არ ჩატარებულა. ეს არის ფუნდამენტური წინაპირობა, რომელზეც აგებულია შემდეგი კვლევა.
რა თქმა უნდა, ვაქცინაციის გარდა, არსებობს მრავალი სხვა ძალა, რომლებმაც შესაძლოა გავლენა მოახდინონ სიკვდილიანობის მაჩვენებლის ცვლილებაზე პირველი წლიდან მეორე წლამდე, მაგრამ თუ ვაქცინებს საერთოდ რაიმე გავლენა ჰქონდათ, ვაქცინაციის უფრო მაღალ დონესა და კოვიდ-19-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის მაჩვენებლის უფრო ხელსაყრელ ცვლილებას შორის უნდა არსებობდეს გარკვეული კორელაცია. თუმცა, არსებობს ერთი დამაბნეველი ცვლადი: მოსახლეობის ასაკობრივი სტრუქტურა. ჩვენ ვიცით, რომ კოვიდმა ხანდაზმული ადამიანები ახალგაზრდებთან შედარებით გაცილებით დიდი პროპორციით იმსხვერპლა. ასევე ვიცით, რომ ხანდაზმული მოსახლეობის პროპორცია მნიშვნელოვნად განსხვავდება ქვეყნიდან ქვეყანაში. ამის გათვალისწინებით, საჭიროა კორექტირება.
არჩეული მიდგომაა 65 წელს გადაცილებული თითოეული ეროვნული პოპულაციის ზომის გამოთვლა და შემდეგ Covid-XNUMX-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის სავარაუდო მაჩვენებლის შეფასება. ხანდაზმულებში Covid-XNUMX-ით გამოწვეული ეროვნული სიკვდილიანობის მაჩვენებლები ქვანახშირის მაღაროში არსებულ „კანარის“ მსგავს სიტუაციას წარმოადგენს; Covid-XNUMX-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის პერსპექტივის მიმართ მათი მაღალი მგრძნობელობა გამოიყენება იმის შესაფასებლად, გამოიწვია თუ არა ვაქცინაციის უფრო ფართოდ გავრცელებულმა პროგრამებმა Covid-XNUMX-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის შედარებით დაბალი მაჩვენებლები.
რადგან ვერ ვიპოვე ინფორმაციის წყარო ქვეყნების მიხედვით, მომიწია ვივარაუდო, რომ 65 წელს გადაცილებულ პირებზე Covid-75.6-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის წილი ყველა ქვეყანაში იგივე იყო, რაც შეერთებულ შტატებში: XNUMX პროცენტი. ზემოთ აღწერილი კვლევის კონცეპტუალური ხასიათია. ახლა დროა, მისი დეტალები განვმარტო.
ეს გრაფიკი მოცემული მონაცემები მოიცავს მსოფლიოს თითოეული ქვეყნის მოსახლეობის საერთო რაოდენობას, ასევე Covid-19-ით გარდაცვლილთა საერთო რაოდენობას, რომელიც დღემდე განახლებულია. ასეთი სტატისტიკა, რა თქმა უნდა, სავსეა ყველანაირი უზუსტობითა და დამახინჯებით, მაგრამ ეს სიმართლე იქნება გამოყენებული მონაცემთა წყაროების მიუხედავად.
Worldometer-ის ცხრილში კონკრეტულ ქვეყანაზე დაწკაპუნებით, თქვენ მიიღებთ წვდომას ამ ქვეყნის დეტალებზე, მათ შორის პანდემიის დაწყებიდან დღემდე Covid-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის კუმულაციური რიცხვის გრაფიკზე. გრაფიკზე კურსორის ხაზზე გადატანით, შესაძლებელია Covid-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის საერთო რაოდენობის ჩვენება ნებისმიერი მოცემული დღის მდგომარეობით. რადგან ამ კვლევისთვის მონაცემებს თებერვალში ვაგროვებდი, შემთხვევით ავირჩიე 20 თებერვალი.th 2020 წელი პანდემიის პირველ დღედ აღიარა და ამ დღისთვის, ისევე როგორც 20 წლისთვის, Covid-ით გარდაცვლილთა საერთო რაოდენობა დააფიქსირა.th თებერვლის თვეში მომდევნო სამი წლის განმავლობაში.
ცალკეული ქვეყნების მიხედვით გარდაცვლილთა რაოდენობის გამოთვლა ნელი და დამღლელი პროცესი იყო, რაც ასევე მოითხოვდა 20 თებერვლის წინა ან მომდევნო დღის რიცხვის პერიოდულ გამოყენებას.th მარკერი, მაგრამ ამან საბოლოო კომპილაციაში მხოლოდ მცირე უზუსტობები შეიტანა.
Worldometer-ის ცხრილი მსოფლიოს 231 ქვეყნისა და ტერიტორიის მონაცემებს გვაწვდის. იდეალურ შემთხვევაში, კვლევაში ყველა ეს ერთეული იქნებოდა ჩართული, თუმცა ბევრ მათგანს იმდენად მცირე მოსახლეობა აქვს, რომ გამოთვლილი სიკვდილიანობის მაჩვენებლები სანდო საზომი არ იქნება. ძალიან მცირე პოპულაციებიდან გამოთვლილი მაჩვენებლები არასანდოა, ამიტომ კვლევაში მხოლოდ მინიმუმ 5 მილიონი მოსახლეობის მქონე ქვეყნები შედიოდნენ.
Worldometer-ის ცხრილის მიხედვით, 123 ქვეყნის მოსახლეობა 5 მილიონი ან მეტია. მათგან რვას აკლდა ანალიზისთვის საჭირო ერთი ან მეტი მონაცემი, ამიტომ ამ კვლევისთვის გამოყენებულ საბოლოო სიაში მხოლოდ 115 ქვეყანაა.
ამ „სარეველების“ პროცესის მიუხედავად, ეს 115 ქვეყანა მსოფლიო მოსახლეობის 90 პროცენტზე მეტს და მთლიანი მიწის ფართობის 90 პროცენტზე მეტს შეადგენს. გონივრულია, გარდაუვალი შერჩევის მიკერძოება უმნიშვნელოდ მივიჩნიოთ, რადგან 115 ქვეყნის რიცხვები თითქმის მოიცავს მსოფლიოში კოვიდ-XNUMX-ით გარდაცვლილ ყველა ადამიანს და ყველა გარდაცვლილს.
აქ მოცემულია მსოფლიო რუკა, რომელზეც ნაჩვენებია კვლევაში შეტანილი ქვეყნები. ქვეყნები, რომლებიც არ არიან შეტანილი, მცირერიცხოვანი და ფართოდ გაფანტულია.
ამაზე ნახვა შესაძლებელია ცხრილის გახსნა, რომელიც ქვეყნების მიხედვით ვაქცინაციის შესახებ მონაცემებს შეიცავს. ცხრილს გაფართოებული URL აქვს, მაგრამ მის გასახსნელად ჯერ ზემოთ მითითებულ URL-ზე უნდა გადახვიდეთ.
ამ ცხრილში მსოფლიოს ქვეყნები ანბანური თანმიმდევრობითაა დალაგებული და შეიცავს სვეტს (სვეტი G), რომელიც ასახავს მინიმუმ ერთი დოზით აცრილი პირების ჯამურ რაოდენობას. მონაცემების ეს სვეტი დაკოპირდა და გადატანილია ახალ Excel-ის ცხრილში, ქვეყნების მოსახლეობისა და Covid-ით გარდაცვლილთა შესახებ ინფორმაციასთან ერთად, რომელიც მიღებულია Worldometer.info URL-დან.
შემდეგი URL ვიკიპედიაში მოცემულია ცხრილი, რომელშიც ჩამოთვლილია თითოეული ქვეყნის მოსახლეობის 65 წლის ან უფროსი ასაკის პროცენტული მაჩვენებელი. ჩვენს კვლევაში მონაწილე 115 ქვეყნის მონაცემები გადატანილია Excel-ის ცხრილის ახალ სვეტში.
სვეტოვანი დიაგრამა აქ დაწკაპუნებით გვაწვდის მონაცემებს, რომლებიც საჭიროა აშშ-ში Covid-ით გარდაცვლილთა 65 წლის ან უფროსი ასაკის პირებზე დარიცხული ყველა გარდაცვალების პროცენტული მაჩვენებლის გამოსათვლელად, რის შედეგადაც მიღებული მაჩვენებელი 75.4 პროცენტია. თავდაპირველად მსგავსი მონაცემები სხვა ვებსაიტზე ვიპოვე, სადაც მითითებული იყო 75.6 პროცენტი და სწორედ ეს მაჩვენებელი გამოვიყენე ამ კვლევაში. რადგან აღარ შემიძლია ამ ორიგინალური წყაროს პოვნა, ეს წყარო გამოიყენება იმის საჩვენებლად, რომ ორ რიცხვს შორის 0.2%-იანი სხვაობა უმნიშვნელოა და, როგორც წესი, ადასტურებს დაკარგული წყაროს სიზუსტეს.
რა თქმა უნდა, 65 წელს გადაცილებულ პირებში კოვიდ-XNUMX-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის პროცენტული მაჩვენებელი, სავარაუდოდ, ქვეყნების მიხედვით გარკვეულწილად განსხვავდება, თუმცა ცალკეული ქვეყნების შესახებ კონკრეტული მონაცემების გარეშე, საუკეთესო გამოსავალია ვივარაუდოთ, რომ ყველა ქვეყანას იგივე პროცენტული მაჩვენებელი აქვს, რაც შეერთებულ შტატებს. ეს გარკვეულ შეცდომას იწვევს, მაგრამ ალბათ არც ისე დიდს, რადგან მთელ მსოფლიოში ხანდაზმულები ყველაზე ხშირად იღუპებოდნენ ვირუსით.
Excel-ის ცხრილში ამ საბოლოო მონაცემების დამატების შემდეგ, ანალიზისთვის საჭირო ყველაფერი მზად იყო.
3-წლიანი პანდემიის თითოეული წლისთვის Covid-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის მაჩვენებლის გამოთვლა განხორციელდა Excel-ში არსებული ფორმულების გამოყენებით, ისევე როგორც თითოეული ქვეყნის ხანდაზმული მოსახლეობის და 65+ ასაკობრივი ჯგუფისთვის Covid-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის ნედლი რაოდენობის გამოთვლა.
საბოლოო ნაბიჯები იყო Excel-ის გამოყენება:
(1) გამოთვალეთ 65+ სიკვდილიანობის მაჩვენებლები პირველი წლისთვის, როდესაც ვაქცინა არ არსებობდა და მეორე წლისთვის, როდესაც ვაქცინის ვარიანტი ადვილად ხელმისაწვდომი იყო;
(2) გამოთვალეთ ამ მაჩვენებლის პროპორციული ცვლილება პირველიდან მეორე წლამდე და;
(3) რანგობრივად გადაიყვანეთ როგორც ეროვნული ვაქცინაციის მაჩვენებლები, ასევე 65+ წლის სიკვდილიანობის მაჩვენებლის ცვლილება.
რანგულ მონაცემებად კონვერტაცია აუცილებელი იყო, რადგან 65+ წლის ადამიანებში სიკვდილიანობის მაჩვენებლის ცვლილების მნიშვნელობების განაწილება ძალიან დამახინჯებული იყო და მისი გამოყენება შეუძლებელი იყო რაიმე პარამეტრული სტატისტიკური გამოთვლებისთვის (მაგალითად, პირსონის კორელაციისთვის).
მიუხედავად იმისა, რომ გაზომილი მონაცემების რანგულ ფორმაში გადაყვანისას ინფორმაციის დიდი ნაწილი იკარგება, მას ერთი გადამრჩენელი თვისება აქვს: მისი სპირმანის rho კორელაციის გაანგარიშება აღრიცხავს არა მხოლოდ ორ ცვლადს შორის ნებისმიერ წრფივ, არამედ ნებისმიერ მრუდხაზოვან კავშირსაც. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, სპირმანის რანგული კორელაცია უნდა ავლენდეს ნებისმიერ შესაძლო ნიშანს იმისა, რომ ვაქცინაცია ხელს უწყობდა Covid-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის შემცირებას.
მათთვის, ვინც სტატისტიკურ მეთოდებს არ იცნობს, ნუ დაიდარდებით. კორელაციის კოეფიციენტი ორივე შემთხვევაში ერთსა და იმავეს ნიშნავს: საბოლოო რიცხვი, რომელიც 1-ს უახლოვდება (დადებითი იქნება ეს თუ უარყოფითი), მიუთითებს ორ ცვლადს შორის ძლიერ სტატისტიკურ კავშირზე, ხოლო საბოლოო რიცხვი, რომელიც 0-ს უახლოვდება, მიუთითებს იმის დიდ ალბათობაზე, რომ მათ შორის საერთოდ არ არსებობს კავშირი.
ამ კვლევაში სპირმანის რანგის კორელაცია 015-ის ტოლია. ეს მაჩვენებელი საკმარისად ახლოსაა ნულთან იმის დასასკვნად, რომ ვაქცინაციის დონეს ხანდაზმულებში სიკვდილიანობის მაჩვენებელზე გავლენა არ მოუხდენია, ძალიან მაღალია.
მათთვის, ვისაც სურს ვიზუალური წარმოდგენა ნახოს იმ ფაქტის შესახებ, რომ ორ ცვლადს შორის პრაქტიკულად არანაირი კავშირი არ არსებობს, შემდეგი გრაფიკი აჩვენებს, თუ როგორ შემთხვევითად ნაწილდებიან ცალკეული ქვეყნები გაფანტვის დიაგრამაზე.
თუ ზემოთ მოცემულ გაფანტვის დიაგრამაზე 115 ქვეყნის წერტილი მიდრეკილი იქნებოდა დიაგონალური ხაზის გასწვრივ დაჯგუფებისკენ, რომელიც გრაფიკის ქვედა მარცხენა კუთხიდან ზედა მარჯვენა კუთხემდე გადის, მაშინ აშკარა მტკიცებულება იქნებოდა, რომ ხანდაზმულებში სიკვდილიანობის დაბალი მაჩვენებლები ვაქცინაციის მაღალ დონესთან ასოცირდება. მეორეს მხრივ, თუ მსგავსი ნიმუში იქნებოდა ზედა მარცხენა კუთხიდან ქვედა მარჯვენა კუთხემდე დაღმავალი ხაზის გასწვრივ, ეს მიუთითებდა პერვერსიულ ურთიერთობაზე, რომელშიც სიკვდილიანობის მაღალი მაჩვენებლები ვაქცინაციის მაღალ დონესთან ასოცირდება. ამის ნაცვლად, ჩვენ გვაქვს წერტილების შემთხვევით გაფანტული ნიმუში, რაც მიუთითებს, რომ ვაქცინაციის დონესა და სიკვდილიანობის მაჩვენებელს შორის არანაირი კავშირი არ არსებობს.
დასკვნის სახით, არ არსებობს არანაირი მტკიცებულება, რომელიც ადასტურებს ფართოდ გავრცელებულ განზოგადებას, რომ კოვიდ ვაქცინაციამ სიცოცხლეები გადაარჩინა.
ეს კვლევა არაფერს ამბობს ინდივიდუალური ვაქცინაციის ეფექტურობის შესახებ. არც იმაზე, თუ რამ შეიძლება გამოიწვიოს ხანდაზმულთა სიკვდილიანობის მაღალი ან დაბალი მაჩვენებელი. კვლევაში არაფერია ნათქვამი იმ ძალების შესახებაც კი, რომლებიც შეიძლება პასუხისმგებელი იყოს ხანდაზმულთა სიკვდილიანობის მაჩვენებლის ცვლილებაზე პირველი წლიდან მეორე წლამდე.
სინამდვილეში, მასში ნათქვამია, რომ ვაქცინაციის ეროვნულ კამპანიებს - რაც არ უნდა ენერგიულად ან ავტორიტეტულად ჩატარებულიყო ისინი - არ ჰქონდათ გაზომვადი შესაძლებლობა ხანდაზმულებში სიკვდილიანობის შესამცირებლად. ის, რაც მართალია ხანდაზმულებისთვის, ალბათ სიმართლეა ყველა ახალგაზრდა ასაკობრივი ჯგუფისთვისაც, მაგრამ მაშინაც კი, თუ ასე არ არის, ხანდაზმულთა კოვიდ-19-ით გამოწვეული სიკვდილიანობა კოვიდ-19-ით გარდაცვლილთა შორის იმდენად დიდ ნაწილს შეადგენს, რომ საერთო სურათი შეიძლება მხოლოდ ოდნავ შეიცვალოს.
დასასრულ, უნდა ითქვას რამდენიმე სიტყვა ქვეყნების უმეტესობის მთავრობების მხრიდან იმის შესახებ, რომ ისინი არ არიან მზად წარმოადგინონ მონაცემები, რომლებიც აჩვენებს, თუ რამდენად არაეფექტური იყო მათი ვაქცინაციის პროგრამები. ამ კვლევის შედეგები მიუთითებს, რომ ეს „უყურადღებობა“ სინამდვილეში დაფარვის ფორმაა.
მათი რესურსებით — ადამიანური, ტექნიკური და ფინანსური — არ არსებობს არანაირი გამართლება იმისა, რომ ეროვნულმა მთავრობებმა ვერ შეძლეს მოსახლეობისთვის დაემტკიცებინათ, რომ ვაქცინაცია კოვიდ-19-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის მაჩვენებელს ამცირებდა. ამის ნაცვლად, ფართო საზოგადოებას მხოლოდ თაღლითის დარწმუნება შესთავაზეს.
გარდა ამისა, შეგვიძლია ველოდოთ, რომ მთავრობები გააგრძელებენ ზოგადი ფრაზებით საუბარს და, თუ ნებას დართავენ, თავს არიდებენ სანდო სტატისტიკური კვლევების გამოქვეყნებას, რომლებიც ადასტურებს მათი ვაქცინაციის პროგრამების შედარებით არაეფექტურობას. მათ არ შეუძლიათ მათი გამოქვეყნების საშუალება, რადგან თავიდანვე გვარწმუნებდნენ, რომ ვაქცინები შეამსუბუქებდა პანდემიას, სინამდვილეში კი ასე არ მოხდა.
ყველას, ვინც საჯაროდ ეჭვობდა ვაქცინების ეფექტურობაში, ეგოისტად, უმეცრად და პატივისცემის უღირსად მიიჩნევდნენ. ეს სკეპტიციზმი გამართლებული იყო, მაგრამ მსოფლიოს მთავრობებს ამის აღიარება არ შეუძლიათ.
სიტუაციის სამწუხარო ირონია ის არის, რომ ვაქცინაციისადმი აკვიატების გასაგრძელებლად, დასავლური მთავრობის უმეტესობამ მკაცრად უარი თქვა კოვიდ-19-ის ნებისმიერი სახის სერტიფიცირებული მკურნალობის პროტოკოლის გამოყენებაზე, რადგან შემუშავების პროცესში მყოფი ვაქცინაცია არ იქნებოდა გამოსაყენებლად ვარგისი, თუ ასეთი პროტოკოლიც კი ეფექტურად იქნებოდა აღიარებული.
მოკლედ, მთავრობებმა ადამიანების სიკვდილის უფლება მისცეს, რათა ვაქცინა, როგორც წამალი, გამოეყენებინათ. ეს არასწორი რისკი იყო. ახლა, როდესაც ვიცით, რომ ვაქცინაციის პროგრამებს მცირე ეფექტი ჰქონდა, მათი მომხრეები ორ რთულ სიტუაციაში არიან მოქცეულნი. ნებისმიერს, ვისაც სურს შეისწავლოს მონაცემები და გამოთვლები, რომლებიც მოცემულია ამ კვლევისთვის შედგენილ Excel ცხრილში, შეუძლია... აქ დაწკაპუნებით.
-
პენსიაზე გასულმა აკადემიკოსმა, სპაიკ ჰემპსონმა, მოსახლეობის გეოგრაფიის დოქტორის ხარისხი ჰავაის უნივერსიტეტში და მასთან დაკავშირებულ აღმოსავლეთ-დასავლეთის ცენტრში მიიღო. კარიერის უმეტესი ნაწილის განმავლობაში ის იუტას უნივერსიტეტში გეოგრაფიის პროფესორი და დირ ველიში სათხილამურო ინსტრუქტორი იყო.
ყველა წერილის ნახვა
