ভালো ভালো এ আই রা আড্ডা দিলেও ডেটা দিত। ওরা গান গাইতো, "ডেটার আমি ডেটার তুমি ডেটা দিয়ে যায় চেনা।" ঃ-)

ভাটিয়ালি কেমন টইপত্তর কাটিং হয়ে গেছে দেখছি। সবাই প্রাণপনে ডেটা রাশি রাশি দিতেছে ভরি। আড্ডা বোধ্হয় আজকাল আর কেউ দ্যায় না।

অরণ্য কি সেদিন এনার কথা বলছিল 

বুঝলে ব্রতীন অপু, ফেবুতে বা এখানে তোমার লেখা পোস্ট দেখলে প্রাণ জুড়ায়। চারপাশে লোকে যখন নানাবিধ বিষয়ে ঝগড়া, অভিযোগ, মারামারি করে চলছে, তখন তুমি চমৎকার এই "বাজারে গেলাম, চালডাল মশলা সবই আনলাম কিন্তু নো হলুদ, তাই আবার যেতে হল।" এইরকম পোস্ট দাও বলে খুব ভালো লাগে। তুমি বুঝলে, "জগতে আনন্দযজ্ঞে " স্থান পেয়েছ। ঃ-)

খিচুড়ি  ডিমভাজা  জমিয়ে হল আটোজ। আজকে চিংড়ির মালাইকারী। দিনকাল ভালোই কাটছে, বুঝলে কিনা। :)) 

ব্রতীন, বৃষ্টি কেমন হল তোমাদের ওদিকে? খিচুড়ি ডিম্ভাজা খেলে?

অরণ্যদা, দস্যু মোহনের কোনো গল্পে সত্যিই কি আছে মোহন একটা সাইক্লোট্রন এনে একমুঠো অ্যাটম তারমধ্যে ফেলে দিল? কড়রমড়র করে অ্যাটম ভাঙতে ভাঙতে দিব্য গোলালো এক অ্যাটম বোম তৈরী হল? ঃ-)

এলসিএম দা, দিনকাল কেমন কাটছে? চাপযুক্ত না চাপমুক্ত? :))

অরিন, যদুবাবু,
থ্যাংকু লিংক্গুলোর জন্য। মুশকিল হল এর পিছনে যে ম্যাথেমেটিক্যাল মডেল, ফরমূলা, ইকোয়েশন আছে সেগুলি ভালো করে বোঝার মতন নলেজ নেই, ভাসা ভাসা, ওপর ওপর। একটু স্ক্র্যাচ করে ব্যাপারটা কি হচ্ছে বুঝতে গেলে পড়াশোনা করতে হবে :-)
তবে আপনারা যে এইসব জিনিস বাংলায় গুছিয়ে লেখার চেষ্টা করছেন সেটা খুব ভাল ব্যাপার।

অরণ্যদা, আচ্ছা। ভালো থেকো।

অভ্যু, সুমিত দার বয়স ছিল ৮০, লাং  ক্যান্সারে মারা গেলেন , ১ মাস আগে ধরা পড়ে। 

পড়শি নন, একই রাজ্যের বাসিন্দা, এক আত্মীয়ের সূত্রে উনি, সুজন দা (পরবাস ডট কম, একেনবাবু - র স্রষ্টা ) - এদের চিনতাম 

সত‍্যি ডিসি, সেই 26 শে জানুর ছুটিতে রায়পুর গেলাম। আবার যে কবে কোথায় যেতে পারবো। ভগা ই জানেন :((

বি, এটা যাতা দিলে!!:)))

@lcm , প্রেডিকশন  এর জন্যে দেখুন,

https://covid19.healthdata.org/global?view=cumulative-deaths&tab=trend

মেথড পড়তে চাইলে দেখুন,

http://www.healthdata.org/special-analysis/estimation-excess-mortality-due-covid-19-and-scalars-reported-covid-19-deaths

তবে খেয়াল রাখবেন জর্জ বক্সের সাবধানবাণী, "সব মডেল ভুলভাল, কতগুলো শুধু কাজের!" 

(অরিজিনাল পেপারের লিংক: https://www-sop.inria.fr/members/Ian.Jermyn/philosophy/writings/Boxonmaths.pdf)

নিন, লেগে পড়ুন !

ভ্রমর মানে প্রেসির ভ্রমর নাকি?

lcm, অপ্রয়োজনীয় টেস্ট হয় তো প্রচুর হয়েছে, তার মানে তো এই নয়, মাইল্ড সিম্পটম্যাটক বিপুল পপুলেশন এর টেস্ট ই হয় নি!? শিশুদের না হয়, হিসাবের বাইরে ই রাখলাম।

অর্থাৎ ঐ দেশে  যাঁদের দরকার নেই,তাদের একশো গুণ বেশি হয়েছে, আর যাঁদের দরকার, তাদের টেস্ট হয় ই নি। বিচিত্র চিত্র!

এবারে মাস ভ্যাকসিনেশন এর পর, এই সব সেরো সার্ভিলেন্স ভিত্তিক স্টাডির গুরুত্ব আরো অনেক কমে গেলো।

আমেরিকা আর ভারতের ডেটা কোয়ালিটি আর ডেটা কালচার, দুয়েরই বিরাট ফারাক। মানে এই দুটো দেশ পোলার অপোজিট বলা যায়। যার জন্য ভারতের রিটেল বা ফার্মা কোম্পানিগুলো বেশীর ভাগ সময় নিজেদের ডেটা ব্যবহার করে। 

আমেরিকায় কোভিড মৃত্যুর ওভার রিপোর্টিং হচ্ছে - এটা তো ট্রাম্প বলেছিল, শুরুর দিকে, যে হসপিটালগুলো মিথ্যে কথা বলছে, অন্য কারনে মারা যাচ্ছে বয়স্ক লোকজন, কোভিডে মৃত্যু নাকি এত বেশি নয়। এটা নিয়ে মেডিক্যাল বোর্ডের লোকজন তীব্র প্রতিবাদ করে সেই সময়।

যদুবাবু,
একদম ঠিক। এই ফেটালিটি রেট সংক্রান্ত সংখ্যাগুলো ধরে দেশে দেশে তুলনা করা মুশকিল। আন্ডার-রিপোর্টিং এর আনুমানিক সংখ্যাও নানারকম ফ্যাক্টরের ওপর ডিপেন্ড করছে।
আমি প্রেডিকশনের কথা ভাবছিলাম। যেমন, গত বছর ২৭ মার্চ ইউএসএ কোভিড ডেথ কাউন্ট ছিল ৩১৮৬, তখন ফাউচি এস্টিমেট করলেন যে ২ লাখ মানুষের মৃত্যু হবে কনসার্ভেটিভ হিসেবে, আর ওয়ার্স্ট কেসে ৫-৬ লাখ। এই হিসেবটা, অর্থাৎ, ৩০০০ মানুষ মারা গেছেন, সেই সময় হিসেব টিসেব কষে বলা হচ্ছে আরও ২ লাখের বেশি মানুষ মারা যাবেন, এই ব্যাপারটা।
ইন্ডিয়ার ক্ষেত্রে ভ্রমর একটা এস্টিমেট দিয়েছিল, যে, মে মাসে, বা জুন মাসে কি অবস্থা হতে পারে।

এসএম,
আমেরিকায় মোট কত টেস্ট হয়েছে সেই সংখ্যাটা কিন্তু - ইয়ে - মানে ধরুন, আমাদের অফিসে যারা যাচ্ছিল তাদের ওপর নির্দেশ ছিল যে সপ্তাহে একবার টেস্ট করাতে হবে, অফিসেই (একটি পার্কিং লটে) টেস্টিং ফেসিলিটি ছিল, তো আমাদের টিমের দুজন যাচ্ছিল, এই দুজনে মিলেই তো গত এক বছরে প্রায় শ খানেক টেস্ট করিয়েছে। নেহাত এদের অফিস যেতে হচ্ছিল বলে প্রত্যেক সপ্তাহে টেস্ট করাতে বাধ্য হয়েছে, নইলে এদের কোনো সিম্পটম ছিল না। তো, এই টোটাল টেস্টের সংখ্যাটা অনেক সময় সঠিক প্রতিফলন নয়।

আমি ওই এন ওয়াই টাইমস এর রিপোর্ট নিয়ে একটু ধন্ধে আছি।এগুলো সব সেরো সার্ভিলেন্স এর ওপর ভিত্তি করে করা।এখানে প্রচুর ত্রুটি থাকে। ফলস পজিটিভ হয়।জনগন মাইগ্রেট করে ইত্যাদি।পকেট ভিত্তিক স্টাডি হয়।

ধরুন প্রথম ওয়েভ চলাকালীন,যদ্দুর মনে পড়ছে কোন পেপারের রিপোর্টে বেড়িয়েছিল,দিল্লির এক চতুর্থাংশ পপুলেশন সেরো পজিটিভ। দিল্লির জনসংখ্যা এক কোটি কোটি লক্ষ হলে,ত্রিশ লাখ সংক্রমিত হয়েছিল।

এর দশ শতাংশ যদি অক্সিজেন সাপোর্ট লাগে,তাহলে সংখ্যা দাঁড়ায়,তিন লাখ।যদি পাঁচ শতাংশ হাসপাতালে ভর্তি করা হয়ে থেকে,তবে সংখ্যা দাঁড়াবে দেড় লাখ! কিন্তু প্রথম  ওয়েভ চলাকালীন এতো ত্রাহিমাম  অবস্থা হয় নি!

https://www.firstpost.com/health/29-1-people-in-delhi-developed-antibodies-against-covid-19-finds-latest-sero-survey-8735601.html

এই সব রিপোর্ট নিয়ে বেশি মাথা ঘামতে নেই। প্যান্ডামিক চলার সময় ,ডিসিশন নিতে ভুল ভ্রান্তি হয়ে যায়।

আমেরিকায় তো প্রচুর ওভার রিপোর্টিং হয়েছে। সিনিয়র সিটিজেন কোভিড পেশেন্টের ভর্তি হলে, হসপিটালগুলো ২০% বেশি সরকারি মেডিকেয়ার পেমেন্ট পাচ্ছিল। বয়্স্ক লোকেদের সর্দি-কাশি নিয়ে ভর্তি হলেই, কোভিড লাগিয়ে দিচ্ছিল, রেগুলার হার্ট ফেইলিওর কে কোভিড ডেথ বলে চালিয়ে দিচ্ছিল, বেশি টাকার জন্য। জালি সিস্টেম।

যদুবাবু , আমার আগের পোস্টে এই পরিসংখ্যান ছিল।

, আম্রিকায় টেষ্ট হয়েছে ৪৫ কোটি। ওই দেশের জনসংখ্যা ৩৩ কোটি।রিপোর্টেড কেস সংখ্যা সাড়ে ৩ কোটি।এবং ডেথ কাউন্ট ৬ লাখের কিছু বেশি।

আপনি, একটি স্ট্যান্ডার্ড কেস ফ্যাটালিটি, ( সে যাই হোক,0.15%,0.35%,1%) হিসাব করে বলুন,ওদেশে কতো আন্ডার রিপোর্টিং হয়েছে? 

মনে রাখবেন,আম্রিকায় টেস্ট সংখ্যা টোটাল পপুলেশন এর দেড় গুণ!

@lcm: অরিন-দা খুব-ই সুন্দর বলে দিয়েছেন, আর তার পরে সত্যি খুব কিছু যোগ করার নেই। ফেটালিটি রেটের তুলনা আমার কাছেও সবসময় ঠিক মনে হয় না। অনেকে মডিফায়েড কেস ফেটালিটি রেট বলে একটি মেট্রিক ব্যবহার করেন। কিন্তু এই সরাসরি তুলনাগুলো একটু কঠিন লাগে, আমার কাছে। অরিন-দা যা বললেন (বার্ডেন অফ ডিজিজ) - সেটাই দেখতে হবে। 


(এই পেপারের থেকে স্ক্রিনশট নেওয়াঃ https://www.medrxiv.org/content/medrxiv/early/2020/09/25/2020.09.24.20200238.full.pdf )

আণ্ডার-রিপোর্টিং ফ্যাক্টর এর ব্যাপারেও সেই এক-ই কথা বলার। যে মডেল গুলো ব্যবহার করা হয়, তার মাত্র কয়েকটা সংখ্যা সরাসরি রিপোর্টেড, বাকিগুলো ফিক্সড প্যারামিটার ধরে নিয়ে একটা ক্রুড এস্টিমেট করা হয় - উপরের পেপারে এইরকম কাজের কিছু নমুনা আছে। এতে যে ইনসাইট (অন্তর্দৃষ্টি)-টা পাওয়া যায় সেইটা দরকারী খুব-ই, কিন্তু এই এস্টিমেটগুলো কতটা অ্যাকিউরেট সেটা নির্ণয় করার জন্য একটু অন্যরকম ফ্রেমওয়ার্ক ও সরকারী রিপোর্টের বাইরেও অন্যান্য সোর্সের ডেটা লাগবে মনে হয়। 

@lcm: "...এই, দেশ বনাম দেশ নিয়ে ডেটার লড়াই - এ নিয়ে আমার খুব একটা আগ্রহ নেই :-)"

যাঁরা ডাটা নিয়ে নিয়মিত চর্চা করেন, এমন মানুষদের কোভিড নিয়ে এই ডেটার লড়াইয়ে আগ্রহ না থাকাটা খুবই স্বাভাবিক, :-)

প্রথমত,  অনেকে যেটাকে "রেট" বলেন, যেমন কেস ফ্যাটালিটি রেট, সেটি এক ধরণের "প্রোপোরশন" | এখানে যেমন, "প্রতি হাজার জন জনসংখ্যায় কতজন কোভিডে শহীদ হয়েছেন", এ থেকে আপনি মৃত্যুহার নিয়ে খুব একটা কিছু ধারণা করে উঠতে পারবেন না। মৃত্যুর "রেট" নিয়ে ধারণা করতে হলে আপনাকে দেখতে হবে একটি নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে কতজন মানুষ একত্রে আক্রান্ত হলেন, এবং তাঁদের মধ্যে কতজন কোভিড হেতু মারা গেলেন (ইনফেকশন ফ্যাটালিটি রেট)। 

সেটি সব সময় পাওয়া না গেলে, যে কারণে এক দেশ বনাম অন্য দেশের তুলনা করতে গেলে "Burden of disease" (অসুখের "বোঝা") নিয়ে আলোচনা করাটাই বিধেয় | 

অরণ্যদা সুমিতবাবুর বয়স কতো হয়েছিল? কোভিডে চলে গেলেন? তোমাদের পড়শি ছিলেন?

বিদগ্ধ বাঙালী বলে  একটা ব্যাপার ছিল - সুমিত দা তার উজ্জ্বল উদাহরণ। 

'ছিল' লিখলাম, কারণ আজকাল আর তেমন দেখা যায় না - লুপ্তপ্রায় প্রজাতি 

অমর হতে চান? নিন, পড়ুনঃ 

https://www.scientificamerican.com/article/humans-could-live-up-to-150-years-new-research-suggests/

গোয়েন্দা গপ্পো পছন্দ করি বলে সুমিত-দা ভালোবেসে তার বিশাল লাইব্রেরী থেকে দস্যু মোহনের সেট-টি আমায় দান করেছিলেন 

কিন্তু তা পড়া খুবি কঠিন 

এসএম,
দেখুন, আমি বেসিক্যালি কীভাবে কাউন্ট এস্টিমেট করা হয় বা হচ্ছে সেটা নিয়ে দেখছিলাম। এই পদ্ধতিগুলো তো অবশ্যই প্রোব্যালিস্টিক এবং অসংখ্য প্যারামিটারের ওপর নির্ভরশীল।

আর এই, দেশ বনাম দেশ নিয়ে ডেটার লড়াই - এ নিয়ে আমার খুব একটা আগ্রহ নেই :-)

lcm, আম্রিকায় টেষ্ট হয়েছে ৪৫ কোটি। ওই দেশের জনসংখ্যা ৩৩ কোটি।রিপোর্টেড কেস সংখ্যা সাড়ে ৩ কোটি।এবং ডেথ কাউন্ট ৬ লাখের কিছু বেশি।

তাহলে কয়েক টা প্রশ্ন জাগে।আম্রিকায় বাকি ৩০ কোটি জনতা কি সংক্রমিত হয় নি? 

দুই,ওখানে মর্টালিটি দাঁড়াচ্ছে ২ পার্সেন্ট মতন। এতো উন্নত চিকিৎসা ব্যবস্থা থাকা সত্বেও। তাহলে ভারতের ক্ষেত্রে হিসাব ০.১৫ পার্সেন্ট ধরে হিসাব কসা হচ্ছে কেন? 

তিন,ভারতে প্রথম ওয়েভ চলাকালীন মৃত্যু হয়েছে মূলত ষাট এর অধিক বয়স্ক জনতার। কিন্তু সেকেন্ড  ওয়েভ এ তুলনামূলকভাবে বেশি আক্রান্ত হয়ে ছে পঞ্চাশ এর নিচে জনতাাএবং  এই  গ্রুপের মৃত্য্যু সংখ্যা ও  এবার অধিক মাত্রায়।

অর্থাৎ ভাইরাসের চরিত্র বদল মূল কারণ হতে পারে।