Bir ülkede salgın nasıl oluşur? Matematiksel modellemesi nasıl yapılır? -Dr. Erdal Yanbuloğlu

0
Bir ülkede salgın nasıl oluşur? Bunun matematiksel modellemesi: Temel çoğalma sayısı (R0): İnfeksiyöz bir olgunun, tamamen duyarlı bir topluma girdiğinde, bulaştırıcılık dönemi boyunca, ortalama olarak infekte ettiği insanların sayısı olarak tanımlanır. 
Örneğin; R0 değeri 4 olan bir infeksiyon hastalığı için, infeksiyöz bir birey, duyarlı toplumla temas ettiğinde, ortalama 4 kişiye bu hastalığı bulaştıracaktır. Efektif çoğalma sayısı (Reff): Herhangi bir infeksiyon hastalığına karşı, belirli bir oranda (P) bağışık bireylerin bulunduğu bir toplulukta, duyarlı bireylerin oranı (1-P) ile hastalığın temel çoğalma katsayısının (R0) çarpımı ile elde edilir. 
Bağışık bireylerin de bulunduğu bir toplumda, hastalığın gerçek bulaştırıcılık kapasitesinin değerini yansıtır ve aşağıdaki matematiksel ifade ile gösterilir.
Reff= (1-P) R0
İnfeksiyon hastalıklarının bir toplumda varlığını sürdürebilmesi için efektif çoğalma sayısı (Reff) 1’e eşit olmalıdır. Yani infeksiyöz birey en az bir kişiye daha bu hastalığı bulaştırmalıdır ki bu hastalık o toplum içinde endemik olabilsin. 
Eğer Reff değeri 1’den büyükse toplumda salgın beklenmelidir. Reff değerinin 1’den küçük olduğu (Reff < 1) durumlarda ise o hastalık toplum içinde giderek yok olacaktır. Dolayısıyla bağışıklama ile Reff değerinin 1’den küçük olması hedeflenmektedir. Bu kavramın matematiksel olarak ifade edilmesi ile bir infeksiyon hastalığının salgın oluşturmasını engellemek için toplumda ne oranda (P) bağışıklama yapılması gerektiği bulunabilmektedir. Bu orana “Toplumsal Bağışıklık Eşiği” denir. 
Örneğin, kızamık hastalığının, yapılan farklı çalışmalar sonucunda tespit edilmiş olan temel çoğalma sayısı (R0) 18 olarak alınırsa, yani tamamen duyarlı bir toplumda, kızamıklı bir hasta ortalama 18 kişiye bu hastalığı bulaştırma potansiyeli varsa. 
Bu toplumda kızamık salgını gelişmesini engellemek için uygulanması gereken minimum aşılama oranı (P) şu şekilde hesaplanır:
P > 1-(1/R0)
P > 1-(1/18)
P > 0.94
Hesaplama sonucunda toplumun %94’ünden fazlasının aşılanması gerekir. 
Bu modellemede de görüldüğü üzere salgınlarda R0 değeri bölge bölge, coğrafi durum, kültürel değerler, sosyal ilişkiler, aşılama, iyi koruyucu hekimlik uygulamaları ile kolaylıkla değiştirilebilir. Salgın çıktığı yer haricinde çoğunlukla diğer coğrafyalarda hızını azaltır. 
Burada dünya sağlık örgütünü, hekimleri, tedbirsiz olmakla, durumun farkında olmamakla suçlayan bir çok yazı çıkıyor. Salgınlar karşısında bilimin büyük birikimi mevcut. nHCoV’de bir şekilde alt edilecek. 
Beni en çok şaşırtan şey normal şartlarda aşı vb. koruyucu sağlık uygulamalara olabildiğince karşı çıkan grubun nHCoV salgınında yine hekimleri yeterince koruyucu sağlık uygulamaları içinde olmamakla suçlaması. Kafalar karışık belli ama artık karar verin aşı gerekli mi değil mi?
*Bu yazı, Dr. Erdal Yanbuloğlu’nun 27 Ocak 2020’de twitter hesabından yaptığı paylaşımlardan derlenmiştir.
Share.

Comments are closed.