Çalışmanın temel amacı, COVID-19 pandemisinin büyüklüğünü hesaplamak için geliştirilen epidemiyolojik dalga boyu yönteminin simülasyon üzerinden uygulamalarının gösterilmesi ve kullanımının yaygınlaştırılmasıdır. Karar vericiler, epidemiyolojik dalga boyu yöntemini kullanarak başta COVID-19 salgın büyüklüğü hesaplanarak salgın süreçleri daha kolay ve hızlı yönetebilir. 

Geliştirilen epidemiyolojik dalga boyu yönteminin makalesi İngiltere Kraliyet Halk Sağlığı Derneğinin (The Royal Society for Public Health) resmi bilim dergisi Public Health’te 2023 yılında yayımlanmıştır. SSCI akademik indeksli olan dergi, halk sağlığı alanında Q1 sınıfında yer almaktadır. Makaleye aşağıdaki kaynaktan ulaşılabilmektedir.

Bulut, T., & Top, M. (2023). Estimation of the size of the COVID-19 pandemic using the epidemiological wavelength model: results from OECD countries. Public Health, 220, 172-178. doi: 10.1016/j.puhe.2023.05.013.

Epidemiyolojik dalga boyu yönteminin kolay anlaşılabilmesi adına uygulamalar Microsoft Excel üzerinde oluşturulan simülasyonlar üzerinden verilmiştir. Epidemiyolojik dalga boyu eşitliği (W_e) aşağıda verilmiştir. Aşağıdaki eşitlik ile ülkeler arası düzeyde salgının büyüklüğü hesaplanabilmektedir.

Eğer ülke içi salgın büyüklükleri hesaplanmak istenirse salgın dalga boyu eşitliği (W_e)’nin paydasından insani gelişme endeksi (h_i) parametresi çıkartılır. Bu durumda eşitlik aşağıdaki gibi olacaktır. Ülke içi salgın büyüklüğünün hesaplanmasında hesaplanacak alanlar bölge, eyalet, il, ilçe düzeyi olarak anlaşılmalıdır.

Epidemiyolojik dalga boyu büyüklüğü eşitliğinde yer verilen parametreler Tablo 1’de açıklanmıştır.

Tablo 1: Epidemiyolojik Dalga Boyu Yönteminde Kullanılan Parametreler

Ülke içi salgın büyüklüğünün hesaplanmasında parametrelere tekrarlı rastgele örnekleme yöntemi kullanılarak sentetik veri atanmış ve Microsoft Excel’de yöntemin simülasyonu oluşturulmuştur. Microsoft Excel ortamında simülasyon çalışmasının oluşturulmasının nedeni, Microsoft Excel’in yaygın kullanım alanına sahip olması ve Microsoft Excel ortamında formül etkileşimlerinin gösterilmek istenmesidir. Bu sayede yönteminin anlaşılırlığının ve kullanımının artırılması amaçlanmıştır. Ülkeler arası düzeyde salgın büyüklüğünün hesaplanmasında parametrelere rastgele değer atanmasında izlenen yollar aşağıda verilmiştir:

• Microsoft Excel’de yer alan ilk _tarih parametresi: İlk tarih parametresi salgının ilk ortaya çıktığı tarihi göstermektedir. Araştırmanın amacına göre hangi zaman dilimi ele alınmak isteniyorsa o tarihten ilk tarih başlatılabilir. Bu parametreye “01.01.2022” ve “01.01.2023” tarihleri ve bu tarihler arasında rastgele tarih üretilmiştir.
• Microsoft Excel’de yer alan son _tarih parametresi: Son tarih parametresi salgında vakaların ortaya çıktığı tarihi göstermektedir. Araştırmanın amacına göre hangi zaman dilimi ele alınmak isteniyorsa o tarihten son tarih belirlenebilir. Bu parametreye “03.03.2023” ve bugün tarihleri ve bu tarihler arasında rastgele tarih üretilmiştir.
• Bildirilen ilk vakadan bu yana geçen gün sayısı (t_c): Bu parametreye rastgele değer üretilmemiştir. Bu parametre son _tarih-ilk _tarih +1 formülü ile hesaplanmaktadır.
• Onaylanmış kümülatif vaka sayısı (c_c): Bu parametreye 100-50.000 dahil ve arasında kümülatif vaka sayısı rastgele atanmıştır.
• Nüfus yoğunluğu (Kilometre kare başına düşen kişi sayısı) (p_d): Bu parametreye 250-1000 dahil ve arasında kilometre kare başına nüfus rastgele atanmış ve 0-1 arasında üretilen değerlerle çarpılmıştır.
• İnsani Gelişme Endeksi (h_i): 0 ile 1 arasında değerler alan İnsani Gelişme Endeksi, ingilizce ifadeyle Human Development Index (HDI) Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı (UNDP) tarafından yayımlanmaktadır. İnsani Gelişme Endeksi parametresi 0-1 arasında değerler aldığından simülasyonda bu parametreye 0-1 arasında değerler rastgele atanmıştır.

Diğer taraftan ülke içi düzeyde salgın büyüklüğünün hesaplanmasında parametrelere rastgele değer atanmasında izlenen yollar ise aşağıda verilmiştir:

• Microsoft Excel’de yer alan ilk _tarih parametresi: İlk tarih parametresi salgının ilk ortaya çıktığı tarihi göstermektedir. Araştırmanın amacına göre hangi zaman dilimi ele alınmak isteniyorsa o tarihten ilk tarih başlatılabilir. Bu parametreye ülkeler arası düzeyde olduğu gibi “01.01.2022” ve “01.01.2023” tarihleri ve bu tarihler arasında rastgele tarih üretilmiştir.
• Microsoft Excel’de yer alan son _tarih parametresi: Son tarih parametresi salgında vakaların ortaya çıktığı tarihi göstermektedir. Araştırmanın amacına göre hangi zaman dilimi ele alınmak isteniyorsa o tarihten son tarih belirlenebilir. Bu parametreye ülkeler arası düzeyde olduğu gibi “03.03.2023” ve bugün tarihleri ve bu tarihler arasında rastgele tarih üretilmiştir.
• Bildirilen ilk vakadan bu yana geçen gün sayısı (t_c): Bu parametreye rastgele değer üretilmemiştir. Bu parametre son _tarih-ilk _tarih +1 formülü ile hesaplanmaktadır.
• Onaylanmış kümülatif vaka sayısı (c_c): Bu parametreye 10-5.000 dahil ve arasında kümülatif vaka sayısı rastgele atanmıştır.
• Nüfus yoğunluğu (Kilometre kare başına düşen kişi sayısı) (p_d): Bu parametreye ülkeler arası düzeyde olduğu gibi 250-1000 dahil ve arasında kilometre kare başına nüfus rastgele atanmış ve elde edilen değerler 0-1 arasında rastgele üretilen değerlerle çarpılmıştır.

Microsoft Excel ortamında xlsx uzantılı olarak hazırlanan epidemiyolojik dalga boyu simülasyonunu aşağıdaki linkten indirebilirsiniz.

Özetle, bu çalışmayla salgınların büyüklüğünün ölçümünde kullanılan epidemiyolojik dalga boyu yönteminin simülasyonu hazırlanarak yöntem hakkında bilgi verilmiş ve bu yöntemi kullanacak akademi ve saha çalışanlarına bir katkı sunulması amaçlanmıştır.

Faydalı olması ve farkındalık oluşturması dileğiyle.

Bilimle ve teknolojiyle kalınız.

Tevfik Bulut

https://tevfikbulut.net/

Bu çalışmaya atıf yapmak için aşağıdaki çalışmaları örnek alabilirsiniz.

• Bulut, T. (2023). Epidemiyolojik Dalga Boyu Yöntemi Simülasyonu. URL: https://tevfikbulut.net/epidemiyolojik-dalga-boyu-yontemi-simulasyonu/
• Bulut, T., & Top, M. (2023). Estimation of the size of the COVID-19 pandemic using the epidemiological wavelength model: results from OECD countries. Public Health, 220, 172-178. doi: 10.1016/j.puhe.2023.05.013.

Yararlanılan Kaynaklar

• Bulut, T., & Top, M. (2023). Estimation of the size of the COVID-19 pandemic using the epidemiological wavelength model: results from OECD countries. Public Health, 220, 172-178. doi: 10.1016/j.puhe.2023.05.013.
• Microsoft Corporation. (2018). Microsoft Excel. https://office.microsoft.com/excel

İngilizce versiyonu:

Simulation of the Epidemiological Wavelength Method