प्रजनन संख्या आपको क्या बताती है?

यह एक मामले द्वारा उत्पन्न द्वितीयक संक्रमणों की औसत संख्या बताती है। जब यह एक से ऊपर होता है, तो संक्रमण महामारी में बढ़ने लगते हैं; जब यह एक से नीचे होता है, तो संचरण श्रृंखलाएं समाप्त होने लगती हैं।

क्या प्रजनन संख्या किसी रोगज़नक़ का एक निश्चित गुण है?

नहीं। यह रोगज़नक़ के साथ-साथ जनसंख्या के संपर्क पैटर्न, प्रतिरक्षा और किसी भी नियंत्रण उपायों पर निर्भर करता है, इसलिए एक ही एजेंट के विभिन्न सेटिंग्स में और समय के साथ अलग-अलग प्रजनन संख्या हो सकती है।

संचरण गतिकी और प्रजनन संख्या

संचरण गतिकी इस बात का अध्ययन है कि एक संक्रामक कारक समय के साथ किसी जनसंख्या में कैसे फैलता है, और प्रजनन संख्या इसका केंद्रीय सारांश माप है: एक संक्रामक व्यक्ति द्वारा उत्पन्न द्वितीयक मामलों की औसत संख्या। साथ में, वे बताते हैं कि क्यों एक रोगज़नक़ के कुछ परिचय समाप्त हो जाते हैं जबकि अन्य महामारी में बदल जाते हैं, और वे संक्रामक-रोग महामारी विज्ञान और प्रकोप नियंत्रण के पीछे मात्रात्मक आधार प्रदान करते हैं।

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Definition

संचरण गतिकी जनसंख्या-स्तर की प्रक्रिया का वर्णन करती है जिसके द्वारा एक संक्रामक कारक संक्रमित से अतिसंवेदनशील मेजबानों में जाता है, जिसे प्रजनन संख्या, संपर्क और मिश्रण संरचना, और लगातार संक्रमणों को अलग करने वाले समय अंतराल द्वारा विशेषता दी जाती है।

Scope

यह क्षेत्र पाठक को महामारी के प्रसार की मुख्य मात्राओं से परिचित कराता है: मूल और प्रभावी प्रजनन संख्या और उनका सीमा व्यवहार, वे मार्ग जिनके द्वारा एजेंट मेजबानों के बीच गुजरते हैं, कंपार्टमेंटल संचरण मॉडल (जैसे SEIR), संपर्क और मिश्रण संरचना जो यह निर्धारित करती है कि कौन किसे संक्रमित करता है, और समय के उपाय (सीरियल अंतराल, पीढ़ी का समय) जो संचरण को देखे गए मामले के डेटा से जोड़ते हैं। यह इन्हें महामारी विज्ञान में संदर्भ अवधारणाओं के रूप में मानता है, न कि नैदानिक निर्देशों के रूप में।

Sub-topics

Core questions

एक मामला कितने द्वितीयक संक्रमण उत्पन्न करता है, और क्या यह महामारी की सीमा से अधिक है?
एजेंट किन मार्गों से मेजबानों के बीच गुजरता है, और प्रत्येक मार्ग प्रसार को कैसे आकार देता है?
कंपार्टमेंटल मॉडल अतिसंवेदनशील से संक्रमित से ठीक हुए राज्यों में व्यक्तियों के प्रवाह का प्रतिनिधित्व कैसे करते हैं?
संपर्क दरें और मिश्रण पैटर्न यह कैसे निर्धारित करते हैं कि किसे संक्रमण का खतरा है?
संक्रमण के समय (सीरियल अंतराल, पीढ़ी का समय) का उपयोग संचरणशीलता का अनुमान लगाने के लिए कैसे किया जाता है?

Key concepts

मूल प्रजनन संख्या (R0)
प्रभावी प्रजनन संख्या (Rt)
महामारी सीमा
संचरण के मार्ग
कंपार्टमेंटल मॉडल
संपर्क दर और मिश्रण
सीरियल अंतराल और पीढ़ी का समय

Key theories

मास-एक्शन महामारी सिद्धांत: केरमैक और मैककेन्ड्रिक के कंपार्टमेंटल फॉर्मूलेशन ने दिखाया कि एक महामारी सीमा मौजूद है: प्रसार तभी होता है जब अतिसंवेदनशील लोगों का घनत्व इतना अधिक हो कि प्रत्येक मामला खुद को बदल सके, जिससे सीमा अवधारणा उत्पन्न होती है जो प्रजनन संख्या को रेखांकित करती है।
नेक्स्ट-जनरेशन प्रजनन संख्या सिद्धांत: डीकमैन और सहयोगियों ने मूल प्रजनन अनुपात R0 को एक नेक्स्ट-जनरेशन ऑपरेटर के प्रमुख आइगेनवैल्यू के रूप में कठोरता से परिभाषित किया, जिससे R0 को कई मेजबान प्रकारों वाली विषम आबादी में भी लगातार गणना करने की अनुमति मिली।

Mechanisms

एक महामारी संचरण की श्रृंखलाओं द्वारा संचालित होती है: प्रत्येक संक्रामक मेजबान कुछ दर पर अतिसंवेदनशील मेजबानों से संपर्क करता है, प्रति संपर्क कुछ संभावना के साथ संचारित करता है, और कुछ अवधि के लिए संक्रामक रहता है। प्रजनन संख्या इस उत्पाद का सारांश प्रस्तुत करती है, और एक के सापेक्ष इसका मान यह निर्धारित करता है कि संचरण श्रृंखलाएं बढ़ती हैं या समाप्त होती हैं। कंपार्टमेंटल मॉडल अतिसंवेदनशील, (अनावृत,) संक्रामक, और ठीक हुए राज्यों के बीच व्यक्तियों के प्रवाह को औपचारिक रूप देते हैं, जबकि संपर्क और मिश्रण संरचना यह निर्धारित करती है कि कौन किसे संक्रमित करता है और समय के उपाय अनदेखी संक्रमण प्रक्रिया को निगरानी रिकॉर्ड के मामले की संख्या से जोड़ते हैं।

Clinical relevance

संचरण गतिकी को समझना इस बात का आधार है कि सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रणालियाँ प्रकोपों की व्याख्या कैसे करती हैं, हस्तक्षेप के लिए सीमाएँ कैसे निर्धारित करती हैं, और यह कैसे मापती हैं कि नियंत्रण उपाय काम कर रहे हैं या नहीं। ये संदर्भ अवधारणाएँ हैं जो जनसंख्या-स्तर के प्रसार और महामारी विज्ञान के साक्ष्य के उत्पादन का वर्णन करती हैं; वे व्यक्तिगत निदान या उपचार निर्णयों का आधार नहीं हैं।

Epidemiology

प्रजनन संख्या और संचरण मॉडल को कई रोगजनकों पर लागू किया गया है, खसरा और इन्फ्लूएंजा के ऐतिहासिक विश्लेषण से लेकर SARS जैसे उभरते प्रकोपों के वास्तविक समय के मूल्यांकन तक, जहाँ संचरण-गतिकी अनुमानों ने नियंत्रण उपायों के मूल्यांकन को सूचित किया। प्रजनन संख्या रोगज़नक़, जनसंख्या और सेटिंग के अनुसार भिन्न होती है, इसलिए अनुमान संदर्भ-विशिष्ट होते हैं न कि निश्चित स्थिरांक।

History

महामारी के प्रसार का गणितीय अध्ययन 1927 में केरमैक और मैककेन्ड्रिक द्वारा एक ठोस आधार पर रखा गया था, जिनके सीमा प्रमेय ने दिखाया कि महामारी क्यों शुरू होती है, चरम पर पहुँचती है और समाप्त होती है। बीसवीं सदी के अंत तक, एंडरसन और मे ने पारिस्थितिकीविदों और महामारी विज्ञानियों के लिए इस क्षेत्र को संश्लेषित किया, और डीकमैन और सहयोगियों ने प्रजनन संख्या को एक कठोर अगली पीढ़ी की परिभाषा दी। इक्कीसवीं सदी की शुरुआत तक ये उपकरण प्रकोप विश्लेषण में नियमित थे, जैसे कि 2003 के SARS महामारी में।

Key figures

William Ogilvy Kermack
Anderson Gray McKendrick
Roy Anderson
Robert May
Odo Diekmann
Hans Heesterbeek

Seminal works

kermack-mckendrick-1927
diekmann-1990
anderson-may-1991

Frequently asked questions

प्रजनन संख्या आपको क्या बताती है?: यह एक मामले द्वारा उत्पन्न द्वितीयक संक्रमणों की औसत संख्या बताती है। जब यह एक से ऊपर होता है, तो संक्रमण महामारी में बढ़ने लगते हैं; जब यह एक से नीचे होता है, तो संचरण श्रृंखलाएं समाप्त होने लगती हैं।
क्या प्रजनन संख्या किसी रोगज़नक़ का एक निश्चित गुण है?: नहीं। यह रोगज़नक़ के साथ-साथ जनसंख्या के संपर्क पैटर्न, प्रतिरक्षा और किसी भी नियंत्रण उपायों पर निर्भर करता है, इसलिए एक ही एजेंट के विभिन्न सेटिंग्स में और समय के साथ अलग-अलग प्रजनन संख्या हो सकती है।