National illicit amphetamine consumption in Germany from wastewater: Bayesian source apportionment, hold-out-evaluated extrapolation and monitoring design
यह अध्ययन जर्मन अपशिष्ट जल डेटा पर पदानुक्रमित बाह्यकरण (hierarchical extrapolation) और कठोर होल्ड-आउट सत्यापन (hold-out validation) के साथ एक बेयसियन मास-बैलेंस मॉडल का उपयोग करता है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि 2025 में राष्ट्रीय अवैध एम्फ़ैटेमिन उपभोग लगभग 16.8 टन था, जबकि पारंपरिक सर्वेक्षण-आधारित आंकड़ों के साथ महत्वपूर्ण विसंगतियों को उजागर करता है और अनुमान अनिश्चितता को कम करने के लिए छोटे कैचमेंट की निगरानी की महत्वपूर्ण आवश्यकता को प्रदर्शित करता है।
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हर दिन, लाखों लोग अपना जीवन शौचालय में बहा देते हैं। घरों और शहरों से अपशिष्ट जल को दूर ले जाने वाले पाइपों के विशाल, छिपे हुए नेटवर्क में, मानवीय व्यवहार का एक रासायनिक रिकॉर्ड पीछे छूट जाता है। जब लोग नशीली दवाओं का सेवन करते हैं, तो शरीर उन्हें तोड़ देता है और उनके अवशेषों को सीवर प्रणाली में उत्सर्जित कर देता है। वैज्ञानिकों ने इस रासायनिक हस्ताक्षर को पढ़ना सीख लिया है, जिसे 'अपशिष्ट जल-आधारित महामारी विज्ञान' (wastewater-based epidemiology) के रूप में जाना जाता है। उपचार संयंत्रों में एम्फ़ैटेमिन (amphetamine) जैसी दवाओं के विशिष्ट अवशेषों को मापकर, शोधकर्ता यह गणना कर सकते हैं कि किसी समुदाय ने उस पदार्थ का कितना सेवन किया है। यह विधि नशीली दवाओं के उपयोग का एक सीधा दृश्य प्रदान करती है जो सर्वेक्षणों में अपनी आदतों को स्वीकार करने की आवश्यकता को दरकिनार कर देती है, जो अक्सर अविश्वसनीय होते हैं क्योंकि उपयोगकर्ता अपने उपभोग को छिपा सकते हैं या रिपोर्ट करना भूल सकते हैं। हालाँकि, एक एकल शहर के माप को पूरे राष्ट्र की विश्वसनीय तस्वीर में बदलना एक जटिल पहेली है। इसके लिए अवैध रूप से उपयोग की जाने वाली दवा को समान रसायनों से अलग करने की आवश्यकता होती है जो चिकित्सा से आ सकते हैं या अन्य दवाओं के टूटने से बन सकते हैं, और फिर उन कुछ शहरों से प्राप्त डेटा को उन हजारों कस्बों पर लागू करने का तरीका खोजना होता है जिनकी निगरानी नहीं की जा रही है।
स्वतंत्र शोधकर्ता फिल केडिंगिंग द्वारा किया गया एक नया अध्ययन इस पहेली को जर्मनी के लिए सुलझाता है, जो देश की कुल अवैध एम्फ़ैटेमिन खपत का अनुमान लगाने के लिए तेरह वर्षों के डेटा का उपयोग करता है। यह शोध उन्नत सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग करके अपशिष्ट जल के मापों को जोड़ता है ताकि तीन विशिष्ट समस्याओं को हल किया जा सके। पहला, इसे अकेले एक ड्रग के रूप में उपयोग किए जाने वाले एम्फ़ैटेमिन, उस एम्फ़ैटेमिन से जो तब दिखाई देता है जब किसी ने मेथैम्फ़ैटेमिन (methamphetamine) लिया हो (जिसे शरीर एम्फ़ैटेमिन में बदल देता है), और उस एम्फ़ैटेमिन से अलग करना था जो ध्यान संबंधी विकारों के लिए निर्धारित दवाओं से आता है। दूसरा, इसे आबादी के उस विशाल हिस्से में नशीली दवाओं के उपयोग का अनुमान लगाना था जो वर्तमान में मानक परीक्षण नेटवर्क द्वारा निगरानी में नहीं हैं। तीसरा, इसे यह निर्धारित करना था कि हम इन आंकड़ों पर कितने आश्वस्त हो सकते हैं और सर्वोत्तम संभव चित्र प्राप्त करने के लिए भविष्य के निगरानी केंद्र कहाँ स्थापित किए जाने चाहिए।
अध्ययन ने 2013 और 2025 के बीच सोलह जर्मन शहरों से एकत्र किए गए अपशिष्ट जल के डेटा का विश्लेषण किया। शोधकर्ताओं ने पाया कि जर्मन सीवरों में एम्फ़ैटेमिन का रासायनिक हस्ताक्षर अन्य देशों में देखी गई चीज़ों से अलग है। उदाहरण के लिए, ऑस्ट्रेलिया में, एम्फ़ैटेमिन और मेथैम्फ़ैटेमिन का एक विशिष्ट अनुपात देखा गया है, लेकिन जर्मन डेटा ने एक अलग कहानी बताई। विश्लेषण ने दिखाया कि जर्मनी में, मेथैम्फ़ैटेमिन के उपयोग से प्रकट होने वाला एम्फ़ैटेमिन का स्तर पहले के अनुमान की तुलना में बहुत कम है, जो ऑस्ट्रेलियाई आंकड़े के लगभग आधे के बराबर है। यह निष्कर्ष मुख्य रूप से चेमनिट्ज़ (Chemnitz) से प्राप्त डेटा द्वारा संचालित था, जो चेक सीमा के पास एक शहर है जहाँ मेथैम्फ़ैटेमिन का उपयोग केंद्रित है। चेमनिट्ज़ में, दोनों रसायनों का अनुपात इतना कम था कि यदि शोधकर्ताओं ने उच्च ऑस्ट्रेलियाई आंकड़ों का उपयोग किया होता, तो गणित यह सुझाव देता कि उस शहर में कोई भी अवैध एम्फ़ैटेमिन का उपयोग नहीं कर रहा था—एक ऐसा परिणाम जो तर्कहीन था। इसके बजाय, डेटा ने संकेत दिया कि सीवरों में पाए जाने वाले एम्फ़ैटेमिन का अधिकांश हिस्सा, लगभग 95 प्रतिशत, सीधे अवैध उपयोग से आता है, जबकि बहुत छोटा हिस्सा प्रिस्क्रिप्शन दवाओं या मेथैम्फ़ैटेमिन के चयापचय से आता है।
एक बार स्रोतों को अलग करने के बाद, टीम के सामने विस्तार करने की चुनौती थी। निगरानी नेटवर्क जनसंख्या के केवल एक अंश को कवर करता है, जिसमें मुख्य रूप से बड़े शहर शामिल हैं। पूरे देश का अनुमान लगाने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक मॉडल बनाया जो यह देखता है कि शहर के आकार और क्षेत्र के आधार पर नशीली दवाओं का उपयोग कैसे भिन्न होता है। उन्होंने एक आश्चर्यजनक पैटर्न की खोज की: पश्चिमी जर्मनी के छोटे शहर और कस्बे अक्सर बर्लिन या म्यूनिख जैसे विशाल महानगरीय केंद्रों की तुलना में प्रति व्यक्ति एम्फ़ैटेमिन के उच्च स्तर रखते हैं। यदि शोधकर्ता केवल बड़े शहरों के औसत को लेकर पूरे देश पर लागू कर देते, तो वे उपयोग की जाने वाली दवाओं की कुल मात्रा का काफी कम अनुमान लगाते। उनके मॉडल ने इन छोटे, बिना निगरानी वाले समुदायों में उच्च उपयोग को ध्यान में रखकर इसे सुधारा। परिणाम 2025 के लिए शुद्ध अवैध एम्फ़ैटेमिन की वार्षिक खपत का लगभग 17 टन का राष्ट्रीय अनुमान है, जिसकी संभावित सीमा 7 से 58 टन के बीच है। यह आंकड़ा उस सरल गणना से दोगुने से अधिक है जो केवल सबसे बड़े शहरों के आधार पर की गई थी।
अध्ययन ने यह भी परीक्षण किया कि ये भविष्यवाणियां कितनी विश्वसनीय हैं, इसके लिए कुछ ज्ञात डेटा को छिपा दिया गया और देखा गया कि क्या मॉडल सही ढंग से अनुमान लगा सकता है। मॉडल ने काफी अच्छा प्रदर्शन किया, अनदेखे शहरों में ड्रग लोड का अनुमान लगभग 2.3 के मध्य मान (median error factor) के साथ लगाया, जिसका अर्थ है कि अनुमान आमतौर पर वास्तविक मान के ढाई गुना के भीतर था। हालाँकि, अनिश्चितता का सबसे बड़ा स्रोत निगरानी वाले शहरों से गैर-निगरानी वाले शहरों तक की छलांग बनी हुई है। शोधकर्ताओं ने इस अनिश्चितता का उपयोग एक बेहतर निगरानी नेटवर्क डिजाइन करने के लिए किया। उन्होंने पाया कि पश्चिमी जर्मनी के छोटे शहरों में केवल पांच नए निगरानी स्टेशन जोड़ने से राष्ट्रीय अनुमान की अनिश्चितता लगभग आधी हो जाएगी। यह पहले से ही अच्छी तरह से कवर किए गए बड़े शहरों में अधिक स्टेशन जोड़ने की तुलना में एक बहुत अधिक प्रभावी सुधार है।
अपशिष्ट जल डेटा की सटीकता के बावजूद, अन्य तरीकों से नशीली दवाओं के उपयोग को मापने के बीच एक अंतर बना हुआ है। नशीली दवाओं के उपयोगकर्ताओं के आधिकारिक सर्वेक्षण और पुलिस जब्ती रिकॉर्ड ऐसे आंकड़े बताते हैं जो अपशिष्ट जल के अनुमानों से कई गुना कम हैं। अध्ययन इस विसंगति को हल नहीं करता है बल्कि यह सुझाव देता है कि यह संभवतः सर्वेक्षणों की सीमाओं के कारण है, जो अक्सर भारी उपयोगकर्ताओं या कलंकित व्यवहारों को छोड़ देते हैं, न कि अपशिष्ट जल विज्ञान में त्रुटि के कारण। शोधकर्ता निष्कर्ष निकालते हैं कि हालांकि सटीक टन की संख्या एक निश्चित बिंदु के बजाय एक सीमा (range) है, फिर भी यह विधि एक मजबूत, डेटा-संचालित चित्र प्रदान करती है जो पिछले प्रयासों की तुलना में कहीं अधिक विस्तृत है। यह समझकर कि अनिश्चितता कहाँ निहित है और नशीली दवाओं का उपयोग वास्तव में कहाँ हो रहा है, अधिकारी अनुमान लगाने से आगे बढ़ सकते हैं और अपने निगरानी और संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से लक्षित कर सकते हैं।
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