Epidemiyoloji; toplumdaki hastalık, kaza ve sağlıkla ilgili durumların dağılımını, görülme sıklıklarını ve hastalığa göre değişen belirteçleri inceleyen bir tıp bilimi dalıdır. Hastalığın nasıl yayıldığını anlama çabasında coğrafyadan karmaşık matematiğe kadar her şeyi içerir.
Bilim insanları, tıp uzmanları ve devletler Wuhan eyaletini tahrip eden yeni solunum hastalığının nasıl yayıldığını ve dünyanın geri kalanı için ne kadar kötü olabileceğini anlamak için çalışıyorlar.
Bu epidemiyoloji çalışmasının amacı enfeksiyonların bir popülasyonlardan diğer popülasyonlara nasıl geçtiğine ve nasıl kontrol edileceğine dair bir fikir edinmek.
İşte yeni ortaya çıkan bir hastalığın etrafında konuşmaları yönlendiren panik, yanlış bilgi ve yabancı düşmanlığını aşmanıza yardımcı olabilecek bazı temel epidemiyolojik kavramlar.
Hastalığın Yayılması
Bilim insanlarının bir hastalığın bir popülasyonda nasıl yayıldığını ölçmek için kullandıkları bir sayı R0 (“R naught” olarak telaffuz edilir) olarak bilinen “temel üreme numarası” dır.
Bu sayı bize, enfekte olmuş her bir kişinin ortalama olarak kaç kişiyi enfekte edeceğini söyler. Bize bir salgının ne kadar ölümcül olduğunu söylemese de R0 yeni bir hastalığın ne kadar bulaşıcı olduğunun bir ölçüsüdür; devletler ve sağlık kuruluşları tarafından uygulanan salgın kontrol stratejilerinin yönlendirilmesine yardımcı olur.
R0 1’den küçükse hastalık yok olacaktır: enfekte olan her bir kişinin enfeksiyonu bir tek kişiye bile geçirme şansı düşüktür. R0 1’den büyükse her hasta kişinin ortalama olarak en az bir kişiyi enfekte ettiği ve daha sonra onlarında başkalarına da bulaştırabilecekleri, hastalığın tüm popülasyona yayılana kadar devam edeceği anlamına gelir.
Örneğin, tipik bir mevsimsel grip suşunun yaklaşık 1.2’lik bir R0 değeri vardır ki bu da enfekte olmuş her beş kişi için hastalık ortalama olarak altı yeni insana yayılacak ve onlarda bunu başkalarına geçirecektir anlamına gelir.
Kızamık bu bakımdan şampiyon olan hastalıktır. R0’ı genellikle 12 ile 18 arasında değişir, yani kızamık olan her bir kişi aşılanmamış bir popülasyonda 12 ile 18 arasında yeni insanı enfekte eder. Yaygın aşılamadan önceki dönemlerde bir kızamık suşu tüm okulun çocuklarını kolayca hasta ediyordu.
“Sürü bağışıklığı” da R0’a bağlıdır. Bir popülasyon bir hastalığa ne kadar çok bağışıklık kazanırsa, hastalığa yakalanmak o kadar azalır. Bağışıklık aşılama yoluyla kritik bir seviyeye ulaşırsa veya enfekte edeceği insan kalmazsa hastalık kendisini yok eder.
Ancak R0’ın bir hastalığın kontrol edilmediği takdirde belirli bir popülasyonda nasıl yayıldığına dair istatistiksel bir tahmin olduğunu unutmamak gerekiyor.
SARS ve MERS’in her ikisi de mevsimsel gripten daha yüksek R0 değerlerine (2 ve 5 arasında) sahiptirler, ancak asla dünya çapında salgın haline gelmek için yeterince geniş alanda yayılamadılar.
Öte yandan grip, nispeten küçük bir temel üreme sayısına sahip olmasına rağmen her zaman yaygındır. ABD Hastalık Kontrol Merkezi (USA Center for Disease Control, CDC) tahminine göre ABD nüfusunun %3-11’i arasında insan her yıl grip hastalığına yakalanıyor.
Şimdi COVID-19 olarak bilinen koronavirüse gelelim. Hastalık tıpta oldukça yeni olduğu için, araştırmacılar hala R0’ı gerçek zamanlı olarak hesaplamak için gerekli verileri elde edemediler. 19 Şubat 2020 itibariyle, tahmini R0’ı 1.4’ün üzerine, ancak 4’ün altında.
Koronavirüs – Ciddi Ölümcül
Hastalıkları anlamak için bir başka önemli sayı da “vaka ölüm oranı” (Case Fatality Rate, CFR) dır. Hastalığı olan insanların yüzde kaçı o hastalık sebebiyle ölüyor?
CFR’ye örnek olarak; bir uçta tedavi edilmezse %99 ölüm oranına sahip kuduz var. Öte yandan nispeten yüksek bir R0’a sahip olan ancak neredeyse hiç ölümcül olmayan soğuk algınlığı var.
Mevsimsel grip düşük bir CFR’ye sahiptir; ancak CDC’ye göre her yıl tahminen 30.000 Amerikalı mevsimsel gripten dolayı yaşamını yitiriyor.
Benzer şekilde kızamık son derece bulaşıcıdır, ancak nadiren ölümcüldür. Çiçek hastalığının R0 değeri 5 ile 7 arasındadır ancak hastalık az bulaşıcıdır. Ancak kabaca %30’luk CFR değeri çiçek hastalığını yıkıcı hale getirir.
Kızamık yüksek bir enfeksiyon oranına sahiptir, uygun sürü bağışıklığı için çok daha büyük bir aşılanmış nüfusa ihtiyaç duyar; çiçek aşıları sürü bağışıklığını çok daha düşük oranlara çekti ve hastalığı 1980 yılında tamamen sildi.
COVID-19 gibi yeni bir hastalık için CFR’nin doğru tahmin edilmesi oldukça zordur, çünkü CFR hesabı için gerekli tüm sayılar nispeten küçüktür.
8 Şubat 2020 tarihli bir ön hesaplamada CONVID-19 için CFR’nin yaklaşık %1,4 olduğu tahmin ediliyor – yani enfekte olan 1000 kişiden 14’ü hayatını kaybedecek – ancak bu hesabın verileri Çin dışından geldiği için bu yüzde pek de güvenilir değil.
Tüm bu rakamlar önümüzdeki haftalarda ve aylarda değişecek, ancak COVID-19 için CFR değeri SARS ve MERS‘den daha düşük gibi görünüyor.
Bununla birlikte, Çin’in salgın görülen bölgesindeki vakaların artması, sağlık altyapısı üzerinde büyük bir stres yaratıyor, bu da dünya genelinde herhangi bir büyük salgın için endişe kaynağı olmuş durumda.
Neyi Bilmediğimizi Bilmek
Epidemiyoloji bir yaklaşım oyunudur. Vaka ölüm oranları, temel üreme sayıları ve diğer miktarlar, matematiksel hastalık modelleri kullanılarak gerçek dünya verilerinden elde edilmektedir.
Enfeksiyonlar, hava ve seyahat gibi şeyler de dahil olmak üzere karmaşık bir koşul kümesine bağlı olduğundan, aynı virüsün iki salgını farklı görünümlü salgınlara neden olabilir. Bu yüzden R0 genellikle bir dizi sayı olarak verilir.
Ayrıca epidemiyoloji hastalığı ortadan kaldırma ve onunla nasıl başa çıkmamız gerektiği yolunda bizleri yönlendirir.
Hastalıkların birbirine bağlı olduğu çağımızda ulustan ulusa nasıl atladığını modeller ve şehir çapındaki karantinaların ve seyahat yasaklarının bir enfeksiyonun yayılmasını çok fazla azaltmadığını gösteriyor. Bu arada karantinalar, enfekte olmayan insanların yaşamlarını ciddi şekilde olumsuz yönde etkiliyor.
Epidemiyoloji, COVID-19‘u diğer salgınlarla karşılaştırmamıza izin veriyor. Salgının ne kadar kötü olduğunu ve devletler uygun şekilde önlem almazsa ne kadar yayılabileceği hakkında bizi bilgilendiriyor. Henüz COVID-19 hakkında her şeyi bilmiyor olabiliriz, ancak epidemiyolojiden gelen bilgiler, onu yenmek için ne gerektiğini anlamamıza yardımcı oluyor.
Matematiksel