*Görsel: Pixabay.
Büyük bir salgın başladığında en kritik sorulardan biri tıpkı koronavirüste olduğu gibi ölüm oranının ne olduğu. Nature dergisinde yer alan habere göre pandeminin başlamasından bu yana aylarca toplanan verilerle bilim insanları cevaba yaklaştı.
Araştırmacılar ölüm oranı (IFR) adı verilen bir ölçüm sistemiyle salgının ölümcüllüğünü hesaplamaya çalışıyor.
Londra Imperial College'dan epidemiyolog Robert Verity, "IFR, sürü bağışıklığı eşiğinin yanında önemli belirleyicilerden biri ve bir salgın ölçeği ve yeni bir hastalığı ne kadar ciddiye almamız gerektiği konusunda fikir veriyor" diyor.
Londra Hijyen ve Bitkisel Tıp Okulu'ndan matematiksel epidemiyolog Timothy Russell, "Doğru bir IFR hesaplamak, özellikle de bir salgının ortasında zor" şeklinde konuşuyor ve ekliyor,
"Çünkü gerçek veriler sadece test sonucu pozitif çıkanlar değil, enfekte olan toplam insan sayısını bilmekle mümkün olur."
Russell, ayrıca Covid-19'la ilgili oran tespitinin SARS gibi virüslere göre daha zor olduğunu söylüyor. Bunun nedenini ise enfeksiyonu tespit edilmemiş, hafif semptom gösterenler ya da hiç semptom göstermeyen bir sürü insan olmasına, enfeksiyon ile ölüm arasındaki sürenin iki ay kadar sürebilmesine bağlıyor.
En yakın tahminler ne diyor?
Dergiye konuşan uzmanlara göre salgının erken dönemlerindeki veriler, virüsün ne kadar ölümcül olduğu konusunda bir öngörüde bulundu ve daha sonra analizler ölümcüllüğünü hafife aldı.
Şimdi, çok sayıda çalışma - bir dizi yöntem kullanarak - birçok ülkede Covid-19 olan her 1000 kişi için yaklaşık 5 ila 10 kişinin öleceğini tahmin ediyor. "İnandırıcı olan çalışmalar % 0,5-1 civarında ortak bir eğilimi gösteriyor," diyor Russell.
Ancak bazı araştırmacılar, çalışmalar arasındaki benzerliğin tesadüf olabileceğini söylüyor. Virüsün ne kadar ölümcül olduğuna dair gerçek bir öngörü için, bilim insanlarının virüsün farklı insan gruplarını ne kadarlık bir etkiyle öldürdüğünü bilmeleri gerekiyor.
Covid-19'dan ölme riski yaş, etnik köken, sağlık hizmetlerine erişim, sosyoekonomik durum ve altta yatan sağlık koşullarına bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir.
IFR ayrıca bir popülasyona özgüdür ve doktorlar hastalığın tedavisinde iyileştikçe zamanla değişiyor ve bu da onu tespit etme çabalarını daha da zorlaştırabiliyor.
Sayıyı doğru yapmak önemli, çünkü bu hükümetlerin ve bireylerin uygun yanıtları belirlemelerine yardımcı olabilir.
Avustralya'nın Bond Üniversitesi'nden Hilda Bastian, "Çok düşük bir IFR hesaplarsanız toplum salgını ciddiye almayabilir ve hazırlıksız olabilir. Çok yüksek ve aşırı hesaplamalar da gereksiz karantinalara yol açabilir" diyor.
Boşlukları doldurmak
Virüsün ölümcüllüğünün ilk belirtilerinden bazıları, Çin'de teyit edilen toplam vaka sayısından çıkarıldı. Şubat ayı sonlarında, Dünya Sağlık Örgütü kabaca Covid-19 teşhisi konulan her 1000 kişi için 38 kişinin öldüğünü kabaca tahmin etti.
Bu insanlar arasındaki ölüm oranı - vaka ölüm oranı (CFR) olarak bilinir - virüsün ortaya çıktığı Wuhan kentinde 1000 kişiden 58'ine ulaştı.
Ancak bu tür tahminler, hastalığın ölümcüllüğünü abartıyordu çünkü virüse sahip olan ancak test edilmeyen birçok insanı açıklamamış, salgının gerçek yayılmasını gizlemişlerdi.
Araştırmacılar bu boşluğu, virüsün yayılmasını öngören modellerden IFR'yi tahmin ederek çözmeye çalıştılar.
Veriler, bu erken analizlerden elde edilen sonuçta enfekte olan her 1000 kişi için yaklaşık% 0.9 - 9 ölüm olduğunu gösterdi.
Kendi modellemesi, Çin için enfekte olan her 1000 kişi için yedi ölüm ilk tahminlerdi ve bu oran 60 yaş üstü olanlar arasında binde 33'e yükseldi.
Antikor araştırmaları
İnsanları seroprevalans araştırmaları olarak bilinen virüse karşı antikorlar açısından test eden yaygın popülasyon araştırmalarının IFR tahminlerini daha da iyileştirmesine yardımcı olması bekleniyor.
Dünya çapında yaklaşık 120 seroprevalans araştırması devam ediyor.
Ancak ilk antikor çalışmalarından elde edilen sonuçlar sadece suyu çamurladı, bu da virüsün daha önce düşünülenden daha az ölümcül olduğunu düşündürdü.
İlk çalışmalardan biri, büyük bir salgının olduğu Almanya kasabası Gangelt'te 919 kişiyi test etti.
Bu insanların yaklaşık % 15.5'inin virüse karşı antikorları vardı - o sırada kasabada Covid-19 olduğu bilinen insanların yüzdesinden beş kat daha fazla. Ş
Veriler, diğer erken seroprevalans çalışmalarında kullanılan antikor test kitlerinde hassasiyet ve özgüllük eksikliğini veya örneklenen ve altta yatan popülasyonlar arasındaki tutarsızlıkları doğru bir şekilde açıklamadı.
Kaliforniya Üniversitesi'nden bulaşıcı hastalıklar uzmanı Marm Kilpatrick, serolojik verilerin çoğunun bilimsel makalelerde yayınlanmadığını da kaydetti.
"Ne zaman ve nasıl toplandıklarını bilmek ve enfekte olan ve ölen insanlar arasındaki gecikmeyi açıklayan bir IFR'yi doğru bir şekilde hesaplamak zor" dedi.
Kilpatrick ve diğerleri, hastalığın ne kadar ölümcül olduğuna dair en doğru resmi sağlayacak olan, yaş gruplarında ve önceden sağlık koşulları bulunan ölüm oranlarını tahmin eden büyük çalışmaları hevesle beklediklerini söylüyorlar.
İsviçre'deki son veriler
Yaşın etkisini açıklayan ilk çalışmalardan biri geçen hafta bir ön baskı sunucusunda yayınlandı. İsviçre, Cenevre'deki seroprevalans verilerine dayanan çalışma, toplam nüfus için % 0.6'lık bir IFR ve 65 yaş ve üstü insanlar için % 5.6'lık bir IFR tahmin ediyor.
Sonuçlar akran değerlendirilmemiştir, ancak Kilpatrick, çalışmanın önceki seroprevalans araştırmalarındaki birçok konuyu ele aldığını söylüyor. "Bu çalışma harika. Tüm serolojik verilerle yapılması gerekenler tam olarak bu" diyor.
(PT)
*Kaynak: Nature.
*Türkçeleştirme: bianet.
