ক্যালকুলেটর যেভাবে কাজ করে

ক্যালকুলেটর শুধু একটি বিষয় অনুমান করে: আপনি যে সংস্পর্শের বর্ণনা দিচ্ছেন, তা থেকে এইচআইভি হওয়ার সম্ভাবনা। এটি প্রকাশিত কয়েকটি পরিসংখ্যান একসঙ্গে গুণ করে। এটি একটি মডেল, তাই বাস্তবতাকে সরল করে দেখে। এটি আপনার সঙ্গীর ভাইরাল লোড, আপনার শরীরের নিজস্ব বৈশিষ্ট্য বা আপনি যে তথ্য বাদ দেন তা দেখতে পায় না, এবং কখনোই পরীক্ষার বিকল্প নয়।

1. প্রতিবারের ঝুঁকি

শুরুটা হয় এই হিসাব দিয়ে: অন্যজনের এইচআইভি আছে এবং তিনি কার্যকর চিকিৎসায় নেই ধরে নিলে, একবারের ঘটনায় কত ঘন ঘন এইচআইভি ছড়ায়। এগুলো CDC-এর অনুমান, প্রতি 10,000 বার সংস্পর্শের হিসাবে দেওয়া।

CDC মুখমৈথুনের (ওরাল সেক্স) ঝুঁকিকে ‘কম’ (প্রতি 10,000-এ 0 থেকে 4) বলেছে, কোনো একক সংখ্যা দেয়নি; আমরা 10,000-এ 1 ধরি। চোখ, মুখ বা ক্ষতযুক্ত ত্বকে রক্ত লাগার ক্ষেত্রে স্বাস্থ্যকর্মীদের সংস্পর্শ থেকে পাওয়া অনুমান ব্যবহার করা হয়। আপনি একাধিক ধরন বেছে নিলে, আমরা সেগুলো যোগ না করে স্বাধীন সম্ভাবনা হিসেবে একত্র করি: 1 − (1 − p₁)(1 − p₂)…।

চুম্বন, কামড় বা থুতু, সেক্স টয় ভাগাভাগি এবং অক্ষত ত্বকে তরল লাগাকে নগণ্য ধরা হয়। CDC কামড়, থুতু ছিটানো ও সেক্স টয় ভাগাভাগিকে নগণ্য ঝুঁকি বলে উল্লেখ করেছে, আর লালা বা অক্ষত ত্বকের মাধ্যমে এইচআইভি ছড়ায় না।

সুচ ফোটার বিস্তারিত

সুচ ফোটার সংখ্যাটি একটি গড়। স্বাস্থ্যকর্মীদের নিয়ে করা একটি গবেষণায় (Cardo et al., 1997) দেখা গেছে, নিচের বৈশিষ্ট্যগুলো সংক্রমণের সম্ভাবনা (অডস) বাড়িয়ে দেয়। একাধিক বৈশিষ্ট্য প্রযোজ্য হলে আমরা সবচেয়ে বড়টি ব্যবহার করি, কারণ এগুলো সাধারণত একসঙ্গে ঘটে।

2. প্রতিবারের ঝুঁকিতে সমন্বয়

কেউ এইচআইভিতে সংক্রমিত হওয়ার পর প্রথম কয়েক সপ্তাহে ভাইরাল লোড অত্যন্ত বেশি থাকে, এবং গবেষণায় দেখা গেছে ওই সময়ে সংক্রমণের সম্ভাবনা পরের তুলনায় কয়েক গুণ বেশি; আমরা 10 গুণক ব্যবহার করি। অশনাক্তযোগ্য ভাইরাল লোড থাকলে যৌন সংক্রমণের ঝুঁকি শূন্য ধরা হয়, যা অশনাক্তযোগ্য = অসংক্রমণযোগ্য (U=U) নীতির পেছনের প্রমাণের সঙ্গে মেলে। চিকিৎসা সুচ ভাগাভাগির ঝুঁকিও কমায়, তবে কতটা কমায় তা মাপা হয়নি, তাই সুচ ও রক্তের ঝুঁকি আমরা অপরিবর্তিত রাখি। গর্ভাবস্থার সংখ্যাগুলো আফ্রিকার সাতটি দেশের দম্পতিদের নিয়ে করা একটি গবেষণা থেকে নেওয়া (Thomson et al., 2018)। এতে গর্ভাবস্থার শেষ দিকে ও প্রসবের পর প্রতিবারের ঝুঁকি বেশি পাওয়া গেছে। গর্ভাবস্থার শুরুর দিকে ঝুঁকি আমাদের ব্যবহৃত সংখ্যার চেয়ে কিছুটা কম।

3. অন্যজনের এইচআইভি থাকার সম্ভাবনা

পুরো অনুমানে এটিই প্রায়ই সবচেয়ে বড় বিষয়। আপনি যদি জানেন তাঁর এইচআইভি আছে, তাহলে এটি 100%। তিনি পরীক্ষায় নেগেটিভ হলে এবং ফলটি হালনাগাদ হলে, এটি 0%। নেগেটিভ পরীক্ষা তখনই হালনাগাদ, যখন তা তাঁর শেষ সম্ভাব্য সংস্পর্শের পর উইন্ডো পিরিয়ড পেরিয়ে করা হয়েছে এবং এরপর আর কোনো ঝুঁকি হয়নি। আপনি নিশ্চিত না হলে আমরা তাঁর অবস্থা অজানা ধরি, কারণ সম্প্রতি সংক্রমিত কেউ যখন সবচেয়ে বেশি সংক্রমণ ছড়াতে পারেন, তখনও পরীক্ষায় নেগেটিভ আসতে পারেন।

যাঁর এইচআইভি অবস্থা জানা নেই এমন সঙ্গীর ক্ষেত্রে আমরা চার ধাপে সংখ্যাটি তৈরি করি।

তিনি কোথাকার, এবং তাঁর লিঙ্গ

আপনি যে দেশ বা অঞ্চল বেছে নেন, সেখানে 15 থেকে 49 বছর বয়সী প্রাপ্তবয়স্কদের কত অংশ এইচআইভি নিয়ে বসবাস করছেন, আমরা সেখান থেকে শুরু করি (UNAIDS estimates via World Bank indicator SH.DYN.AIDS.ZS (adults 15-49), সংগ্রহের তারিখ 2026-10-29)। এইচআইভি আছে এমন মানুষের মধ্যে কত অংশ নারী, UNAIDS তাও জানায়, তাই আমরা সংখ্যাটি লিঙ্গ অনুযায়ী ভাগ করি। যেমন দক্ষিণ আফ্রিকায় এতে নারীদের জন্য প্রায় 23% এবং পুরুষদের জন্য 12% পাওয়া যায়; যুক্তরাজ্যে পুরুষদের জন্য 0.27% এবং নারীদের জন্য 0.13%।

কিছু দেশের জন্য UNAIDS মডেলভিত্তিক অনুমান প্রকাশ করে না। এমন দেশগুলোর (চীন, জাপান, পোল্যান্ড, রাশিয়া, দক্ষিণ কোরিয়া, তুরস্ক, ইউক্রেন, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র) ক্ষেত্রে আমরা জাতীয় প্রতিবেদন থেকে পাওয়া আনুমানিক সংখ্যা ব্যবহার করি; তালিকায় এগুলোর পাশে ‘আনুমানিক’ লেখা থাকে।

পুরুষ সঙ্গীর খৎনা করা কি না

আফ্রিকায় পরিচালিত ট্রায়ালে দেখা গেছে, খৎনা যোনিপথে যৌনমিলনের মাধ্যমে পুরুষের এইচআইভিতে সংক্রমিত হওয়ার ঝুঁকি 50 থেকে 60% কমায়, তাই সেখানে খৎনা করা পুরুষদের এইচআইভি থাকার সম্ভাবনা কম। খৎনা করা একজন পুরুষের এইচআইভি থাকার সম্ভাবনাকে আমরা খৎনা না করা পুরুষের সম্ভাবনার 50% হিসেবে ধরি। দেশের সংখ্যায় এই দুই দল আগে থেকেই মিশে আছে, তাই উত্তরে এর প্রভাব কতটা পড়বে তা নির্ভর করে সেখানে খৎনা কতটা প্রচলিত তার ওপর (Morris et al. 2016, সংশোধিত 2016)। যুক্তরাজ্যে, যেখানে প্রায় 20.7% পুরুষের খৎনা করা, খৎনা করা একজন পুরুষের ক্ষেত্রে সংখ্যাটি 44% কম। কেনিয়ায়, যেখানে প্রায় 91.2% পুরুষের খৎনা করা, খৎনা না করা একজন পুরুষের ক্ষেত্রে সংখ্যাটি 1.8 গুণ বেশি।

এটি শুধু তাঁর এইচআইভি থাকার সম্ভাবনা বদলায়। তাঁর এইচআইভি থাকলে, খৎনা করা থাকলেও তা ছড়ানোর ঝুঁকি কমে না: উগান্ডায় একটি ট্রায়ালে নারী সঙ্গীদের মধ্যে সংক্রমণ কমতে দেখা যায়নি (Wawer et al. 2009)। পুরুষের সঙ্গে যৌনসম্পর্ক করেন এমন পুরুষদের ক্ষেত্রে আমরা এটি প্রয়োগ করি না, কারণ সেখানে প্রমাণ অমীমাংসিত; জনগোষ্ঠীভিত্তিক সংখ্যাতেও নয়, কারণ খৎনার হারগুলো জাতীয় পর্যায়ের।

তাঁর জনগোষ্ঠী

কিছু দেশে সরকারি নজরদারির তথ্যে দেখা যায়, নির্দিষ্ট কিছু জনগোষ্ঠীতে এইচআইভির হার অনেক বেশি বা কম। এর কারণ সামাজিক ও অর্থনৈতিক বিষয় এবং যৌন সম্পর্কের নেটওয়ার্ক, শারীরিক বা জৈবিক কিছু নয়। যেখানে এমন সংখ্যা আছে, সেখানে একটি ঐচ্ছিক প্রশ্নের মাধ্যমে দেশের সংখ্যার বদলে সেগুলো ব্যবহার করতে পারেন:

যুক্তরাষ্ট্রের সংখ্যাগুলো এইচআইভি শনাক্ত হওয়া মানুষের, যার সঙ্গে যাঁরা এখনো নিজের অবস্থা জানেন না তাঁদের অংশ যোগ করে হিসাব বাড়ানো হয়েছে। যুক্তরাষ্ট্রের অন্যান্য জনগোষ্ঠীর (যেমন হিস্পানিক/লাতিনো ও এশীয় আমেরিকান) জাতীয় সংখ্যা এখনো যুক্ত করা হয়নি। যুক্তরাজ্যের সংখ্যাগুলো জনগোষ্ঠীভিত্তিক সর্বশেষ প্রকাশিত তথ্য, তবে সেগুলো প্রায় দশ বছরের পুরোনো।

এইচআইভির হার বেশি এমন দল

আপনি পুরুষ হলে এবং কোনো পুরুষের সঙ্গে যৌনমিলন করে থাকলে, সংজ্ঞা অনুযায়ীই তিনি পুরুষের সঙ্গে যৌনসম্পর্ক করেন এমন একজন পুরুষ, তাই কোনো কিছুতে টিক না দিলেও ওই সংখ্যাটি প্রযোজ্য হয়। আমরা শতাংশকে সরাসরি গুণ না করে অডস (সম্ভাবনার অনুপাত) বাড়াই, যাতে উচ্চ প্রাদুর্ভাবের দেশগুলোতেও ফলাফল একটি বৈধ সম্ভাবনা থাকে। UNAIDS-এর সংখ্যাগুলো বিদ্যমান সংক্রমণ নয়, নতুন সংক্রমণ মাপে, তাই এখানে সেগুলো আনুমানিক। এগুলোর একাধিক প্রযোজ্য হলে, অথবা জনগোষ্ঠীর সংখ্যাও বেছে নেওয়া হলে, আমরা সেগুলো একটির ওপর আরেকটি না চাপিয়ে যেটি সবচেয়ে বেশি ফল দেয় সেটিই ব্যবহার করি, কারণ দলগুলো একে অপরের সঙ্গে মিলে যায়।

চিকিৎসা

এইচআইভি আছে এমন অনেক মানুষ চিকিৎসায় আছেন, আর যাঁদের ভাইরাল লোড অশনাক্তযোগ্য, তাঁরা যৌনমিলনের মাধ্যমে এইচআইভি ছড়াতে পারেন না। তাই যৌন সংস্পর্শের ক্ষেত্রে আমরা শুধু সেই মানুষদের গণনা করি, যাঁদের এইচআইভি আছে কিন্তু ভাইরাস নিয়ন্ত্রণে নেই। প্রতিটি দেশের চিকিৎসার আওতা (UNAIDS, বিশ্বব্যাংকের মাধ্যমে) থেকে আমরা এই অংশটি অনুমান করি, এবং তা গুণ করি বিশ্বজুড়ে চিকিৎসায় থাকা মানুষের মধ্যে যাঁদের ভাইরাস নিয়ন্ত্রণে আছে তাঁদের হার, অর্থাৎ 93% দিয়ে (UNAIDS 2024)। সুচ ও রক্তের সংস্পর্শের ক্ষেত্রে আমরা এইচআইভি আছে এমন সবাইকে গণনা করি, কারণ সেগুলোর জন্য U=U প্রতিষ্ঠিত হয়নি। যেখানে চিকিৎসার তথ্য নেই, সেখানে আমরা কোনো সমন্বয় করি না, এতে অনুমান বেশির দিকে থাকে। ঝুঁকিপূর্ণ জনগোষ্ঠীর মধ্যে চিকিৎসার আওতা প্রায়ই জাতীয় গড়ের চেয়ে কম, তাই তাঁদের ক্ষেত্রে এই ধাপ অনুমানকে প্রয়োজনের চেয়ে একটু বেশি কমিয়ে দিতে পারে।

4. একাধিক সংস্পর্শ

একই সঙ্গীর ক্ষেত্রে প্রতিবারের মধ্যে তাঁর এইচআইভি অবস্থা বদলায় না, তাই আমরা প্রাদুর্ভাব একবারই প্রয়োগ করি: প্রাদুর্ভাব × (1 − (1 − p)ⁿ)। যাঁদের এইচআইভি অবস্থা জানা নেই এমন ভিন্ন ভিন্ন সঙ্গীর ক্ষেত্রে প্রতিবার একটি আলাদা সম্ভাবনা: 1 − (1 − প্রাদুর্ভাব × p)ⁿ। যাঁদের ভাইরাস নিয়ন্ত্রণে আছে এমন সঙ্গীদের শুধু রক্তের সংস্পর্শের ক্ষেত্রে গণনায় রাখা হয়। বারবার সংস্পর্শে ঝুঁকি জমতে থাকে, কিন্তু কখনো নিশ্চিত হয়ে যায় না।

5. PrEP ও PEP

PrEP (সংস্পর্শের আগে থেকে নিয়মিত নেওয়া এইচআইভি-প্রতিরোধী ওষুধ) নেওয়া হয় সংস্পর্শের আগে, আর PEP (সংস্পর্শের পরে নেওয়া এইচআইভি-প্রতিরোধী ওষুধ) নেওয়া হয় পরে। নিয়মিত ব্যবহারের ক্ষেত্রে PrEP-এর সংখ্যাগুলো CDC-এর অনুমানের ওপর ভিত্তি করে। CDC-এর অনুমান, প্রতিদিন PrEP নিলে পুরুষের সঙ্গে যৌনসম্পর্ক করেন এমন পুরুষদের ঝুঁকি প্রায় 99% কমে, এবং আমরা এটি পায়ুসঙ্গম ও মুখমৈথুনে প্রয়োগ করি। বিষমকামী নারী ও পুরুষের ক্ষেত্রে CDC 88 থেকে 90% বলেছে, যা নিয়মিত ব্যবহারের নয়, সাম্প্রতিক ব্যবহারের ভিত্তিতে; যোনিপথে যৌনমিলনের জন্য আমরা 90% ব্যবহার করি। ইনজেকশনের মাধ্যমে মাদক গ্রহণকারী মানুষের ক্ষেত্রে CDC 74 থেকে 84% বলেছে; সব ধরনের রক্তের সংস্পর্শে আমরা 74% ব্যবহার করি।

কম নিয়মিত ব্যবহারের স্তরগুলো এবং PEP শুরুর সময় অনুযায়ী কার্যকারিতার ধাপগুলো আমাদের নিজস্ব অনুমিতি: PEP যত তাড়াতাড়ি শুরু হয় তত ভালো কাজ করে, কিন্তু প্রতিটি দিনের জন্য সুনির্দিষ্ট সংখ্যা নেই। PEP-এর ডোজ বাদ পড়লে অবশিষ্ট ঝুঁকি দ্বিগুণ ধরা হয়। দুটি একসঙ্গে হিসাব করা হয় না: আপনি PrEP নিচ্ছিলেন বললে PEP-এর বিকল্পটি বন্ধ হয়ে যায়।

6. নেগেটিভ পরীক্ষার ফল

নেগেটিভ পরীক্ষা বেইজের সূত্র (Bayes’ rule) ব্যবহার করে অনুমান কমায়। প্রশ্নটি হলো, যেদিন পরীক্ষা করা হয়েছে সেদিন পরীক্ষাটি সংক্রমণ ধরতে ব্যর্থ হওয়ার সম্ভাবনা কতটা ছিল। পরীক্ষার উইন্ডো খোলার আগে এটি আমাদের কিছুই জানায় না। উইন্ডোর মধ্যে আমরা ধরে নিই, সংক্রমণ ধরতে না পারার সম্ভাবনা লগারিদমিক স্কেলে ধীরে ধীরে 90% থেকে 0.5%-এ নেমে আসে। উইন্ডো বন্ধ হওয়ার পর নেগেটিভ ফলকে চূড়ান্ত ধরা হয়, ভুলের জন্য খুব সামান্য সুযোগ রেখে। আপনি একাধিক নেগেটিভ পরীক্ষা দিলে, আমরা সবচেয়ে বেশি তথ্য দেয় এমনটি ব্যবহার করি।

শুরুর 90% ইচ্ছাকৃতভাবে সতর্কভাবে ধরা হয়েছে, যাতে আগেভাগে করা নেগেটিভ পরীক্ষা অনুমানকে যতটা কমাতে পারত তার চেয়ে কম কমায়। PEP শনাক্তকরণ দেরি করিয়ে দিতে পারে, তাই 28 দিনের কোর্স চলাকালীন করা পরীক্ষাগুলো ব্যবহার করা হয় না।

7. ঝুঁকির মাত্রা

আপনার সংখ্যার পাশের লেবেলটি নির্দিষ্ট সীমা মেনে চলে:

• খুবই কম: 0.01%-এর কম (10,000-এ 1-এর চেয়ে কম)
• কম: 0.01% থেকে 0.1%
• মাঝারি: 0.1% থেকে 1%
• বেশি: 1% বা তার বেশি (100-এ 1 বা তার বেশি)