Türkiye’de COVID-19 Pandemisinin TÜRKSAS Simülasyonu ile Epidemiyolojik Açıdan Değerlendirilmesi

Genel Bakış

Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) tarafından 31 Aralık’ta ilan edilen yeni koronavirüs salgını Çin’de tanı konulamayan 27 zatürre vakasının görülmesi ile gündeme geldi. Koronavirüs ailesinden olan ancak şimdiye kadar tespit edilen alt türlerle genetik olarak eşleşmeyen yeni virüs daha sonra “Sars CoV-2”, hastalık ise COVID-19 olarak adlandırıldı. 12 Mart’ta DSÖ salgının bir “pandemi” olduğunu ilan etti. Bu ilan salgının kontrol dışına çıkarak ülke sınırları ötesine sıçraması anlamına geliyordu ve insanlık 1918 yılından beri bu büyüklükte bir pandemiyi ilk kez yaşıyordu. Bu yazının yazıldığı sırada (28 Nisan 2020) COVID-19 sebebiyle dünya genelinde yaklaşık 3 milyon vaka ve 210 bin vefat mevcuttu. Türkiye’de ise 115 bin vaka ve 3 bin vefat bulunuyordu.

Yeni ve Yeniden Önem Kazanan Enfeksiyonlar

Koronavirüs ailesinin diğer alt türü olan SARS salgını 2003 yılında ve MERS salgını ise 2012 yılında dünya gündemine gelmişti. SARS yarasalardan, MERS ise tek hörgüçlü develerden insanlara bulaşmıştı. COVID-19’nun genetik yapısının pangolin adlı hayvan türündeki koronavirüs türleri ile %99 uyumlu olduğu tespit edildi. SARS ve MERS’in öldürücülüğü daha yüksek olmasına karşın bulaşma süreleri ve hızları COVID-19 kadar yüksek değildi. Bu yüzden sınırlı sayıda vaka ve ölüm sayısı ile kontrol altına alınabilmişlerdi.

Koronavirüs ailesi “zoonoz” olarak adlandırılıyor, yani hayvanlardan insanlara geçerek hastalıklara sebep oluyor. Bu hastalıklarla birlikte yakın tarihte başka bir çok hastalık da zaman zaman dünya gündemine geldi: Zika, Batı Nil Virüsü, Ebola, Kuş Gribi, Domuz Gribi vb. Bu enfeksiyon türleri literatürde “yeni ve yeniden önem kazanan enfeksiyonlar” başlığı altında inceleniyor. Bu enfeksiyonların ortaya çıkışında birçok faktör etkilidir ancak teknik yönü itibariyle bu yazının konusu dışında olduğundan detaylı olarak değinilmemiştir.

İki Mücadele Stratejisi: Hafifletme, Baskılama

COVID-19 pandemisine karşı dünya ülkelerinin ilk refleksi sınır güvenliğini artırmak, ülkeye giriş çıkışları kontrol altına almak, pandeminin merkezi olan Çin’e uçuşları durdurmak oldu. Temelde bu metot, tüm insanlık tarihinde salgın hastalıklara karşı alınan tedbirlerle aynı yönteme sahipti.  Bu tedbirlere rağmen COVID-19 vakalarının birçok ülkede görülmesi ve sayının hızla artışı daha katı önlemleri de gerekli kıldı. Gelişmiş ülkeler mücadele stratejilerini belirledi. Bu stratejilerin temel olarak iki şekilde geliştiği söylenebilir. 1) Hafifletme 2) Baskılama.

Hafifletme stratejisinde salgının zaten ülkeye girdiği ve topluma yayılacağı, bu sebeple müdahalelerin salgını durdurmaya yönelik olmaması gerektiği, riskli grupların korunarak toplumun enfekte olup hastalığı geçirmesi bekleniyordu. Böylece en az ölümle sürecin atlatılması yaklaşımı benimseniyordu. Baskılama stratejisinde ise salgının topluma yayılımının durdurulması, bunun için tüm ekonomik ve sosyal maliyetler göze alınarak elden gelen her şeyin hemen yapılması temel hedefti.

Birçok ülke ağır ekonomik ve sosyal maliyetleri göze alarak ikinci metodu uyguladı ancak İngiltere ve ABD birinci metodun uygulanması taraftarı idi. İngiltere hükümetinin hafifletme yaklaşımını benimsemiş olması bilim insanlarından tepki gördü ve 16 Mart 2020’de konuyla ilgili ilk düzenli rapor Imperial College Üniversitesi tarafından yayınladı. Raporda İngiltere ve ABD için gelecek 2 yılda ön görülen toplam ölüm sayıları farklı senaryolar ve varsayımlar için simüle edildi. Bu senaryolara göre eğer hafifletme yaklaşımı benimsenirse beklenen ölüm sayısı İngiltere’de 250 bin ve ABD’de 1.2 milyon olarak tahmin edildi. Bunun üzerine ABD ve İngiltere de strateji değiştirdi. İngiltere’de raporun yayınladığı gün okullar kapatıldı ve baskılama yaklaşımı benimsendi. Bu raporla birlikte salgın modelleme çalışmaları daha da önem kazandı ve IHME, Singapur Üniversitesi, Londra Hijyen ve Tropikal Tıp Okulu gibi önde gelen kuruluşlar kendi modellemelerini ve projeksiyonlarını sundular.

Yapılan projeksiyonların ortak sonuçlarından biri salgının kalıcı olarak sonlanması için tek seçeneğin aşı geliştirilmesi olduğuna işaret ediyor. Aşı geliştirilene kadar geçecek sürede ise mümkün olduğunca baskılama yaklaşımının uygulanması ve sürecin en az ölümle atlatılması temel hedef olarak öne çıkıyor.

TÜRKSAS Simülasyonu

Mevcut durumda Türkiye’de de modelleme çalışmaları gözlemlenmektedir. İstanbul İl Pandemi Kurulu planlamaları için Prof. Dr. Hasan Güçlü öncülüğünde yapılan modelleme çalışmaları yanı sıra literatürde yayınlanan bazı modelleme çalışmaları da mevcuttur. Bunlardan biri de tarafımızca yapılan TÜRKSAS simülasyonudur.

TÜRKSAS simülasyonunda Türkiye’deki verilerle 3 boyutta hesaplamalar yapılmıştır. 4 senaryo için beklenen vaka , ölüm, servis yatağı ihtiyacı ve yoğun bakım yatağı ihtiyacı SEIR temelli salgın modelleme yöntemi ile yaşa gruplarına özgü olarak hesaplanmış, gelecek modellemeler için bir simülatör geliştirilmiştir.

Birinci boyutta Türkiye’deki ölüm sayıları üzerinden toplumdaki gerçek enfekte kişilerin sayısı tahmin edilmiştir. İkinci boyutta Türkiye’de beklenebilecek en kötü duruma yönelik tahminler yapılmış, beklenen toplam enfekte kişi, ölü, hastane yatışı ve yoğun bakım yatak ihtiyacı hesaplanmıştır. Bu kısımda sadece kümülatif değerler hesaplandığından hasta ve ölümlerin zamana dağılımı, sağlık hizmeti ihtiyacının zaman içindeki değişimi için ek hesaplamalar gerektirmiştir. Bu sebeple beklenen enfekte kişi ve ölüm sayısının zamana dağılımını modellemek, bu modele dayalı olarak gerekecek sağlık kaynaklarını tespit etmek ve yapılacak sosyal müdahalelerin salgın sürecine etkisini tahmin etmek için çalışmaya üçüncü boyut eklenmiştir. Çalışmanın üçüncü boyutunda SEIR modeli kullanılmıştır.

Birinci Boyut: Toplumdaki Gerçek Enfekte Sayısı

Enfekte olan toplam nüfus içindeki ölümlerin oranı “enfeksiyon ölümlülük oranı” (EÖO) olarak literatürde yer almaktadır. Gerçekleşen bir ölüm o andaki enfekte kişi sayısı ile değil, bu ölümün gerçekleşmesi için geçecek hastalık süresinin öncesindeki enfekte kişi sayısı ile oranlandığında daha doğru sonuçlar vermektedir. Çalışmanın bu boyutunda EÖO oranı temel alınarak ölüm sayıları üzerinden gecikmeli olarak enfekte kişi sayıları tahmin edilmiştir. Çalışmamızda da Verity ve ark. hesapladığı ortalama EÖO değeri %0,66 (0,39-1,33) ve yaş gruplarına özgü EÖO oranları kullanılmıştır.

Günlük açıklanmış ölüm sayılarından hareketle geriye yönelik yapılan tahmine göre 17 Mart tarihinde toplumda mevcut olan gerçek enfekte kişi sayısı 75.909’dur. İlgili hesaplama bu yazının yazıldığı sırada mevcut olan 2992 ölüm için yeniden hesaplandığında 10 Nisan’da ülkemizde bulunan enfekte kişi sayısı tahmini yaklaşık 453.000’dir. Aynı tarihte tespit edilen vaka sayısı ise 47.029’dur. Bu durum beklenen enfekte sayısının %10,3’ünün hastaneye başvurarak tanı aldığına işaret etmektedir.

İkinci Boyut: Beklenebilecek En Kötü Durum

İkinci boyutta Covid-19 pandemisi sebebiyle Türkiye’de gelişebilecek en fazla ölüm sayısı, toplam yoğun bakım ihtiyacı, toplam hastane yatışı rakamları literatürde bildirilen salgın dinamiklerine göre farklı yaş gruplarına özgü hesaplanmıştır. Tüm pandemi dönemi süresince hiçbir ek önlemin alınmadığı ve pandeminin tüm nüfusa serbest şekilde yayıldığı varsayıldığında Türkiye’de beklenebilecek azami hastane yatışı 3.418.398, yoğun bakım yatışı 856.422 ve ölüm 414.203 kişi olarak tahmin edilmiştir.

Üçüncü Boyut: Sosyal Müdahalelerin Etkisi ve Beklenen Sağlık Hizmet Talebi

Çalışmanın bu boyutunda SEIR temelli bir model oluşturulmuş, salgın dinamikleri yanı sıra klinik dinamikler ve sosyal müdahale dinamikleri de eklenerek TÜRKSAS adlı bir simülatör geliştirilmiştir. Bulaş dinamikleriyle enfeksiyonun toplumda ne kadar yayılacağı, klinik dinamiklerle gerekecek yoğun bakım ve servis yatağı ihtiyacı, sosyal müdahale dinamikleri ile uygulanan müdahalelerin salgın seyrini ne kadar etkilediği ve beklenen rakamları nasıl değiştirdiği hesaplanmıştır. Toplumun uygulanan sosyal müdahalelere ne kadar uyum gösterdiğine yönelik varsayımlar da yapılmış ve bu uyumun düzeyine göre de hesaplamalar yapılmıştır.

Bu boyutta 4 senaryo değerlendirilmiştir. Hiçbir önlemin alınmadığı durum 1. Senaryo, sosyal müdahalelere toplumun yaklaşık %83 uyum göstermesi 2. Senaryo ve %100 uyum göstermesi 3. Senaryo, toplum genelinde sokağa çıkma yasağının uygulanması ise 4. Senaryo olarak simüle edilmiştir.

1. Senaryo

Beklenen toplam enfekte kişi sayısı 72.091.595, beklenen ölüm ise 445.956 kişidir. Toplumun tamamı risk altındaki nüfus olarak hesaplandığından atak hızı bir pandemi dönemi için %88,1’dir. Toplam beklenen ölümlerin nüfusa oranı ise %0,54’tür. Tahminlere göre Mayıs ayında tüm yoğun bakım yatakları ve tüm servis yatakları %100 doluluk oranına erişmekte, Haziran ayında ise yoğun bakım ünitesi (YBÜ) ihtiyacı ve servis yatışı ihtiyacı zirve noktasına erişmektedir. Zirve noktada YBÜ yatak kapasitesi 4,4 kat, servis yatışı kapasitesi ise 3,21 kat aşılmaktadır.

2. ve 3. Senaryo

Uygulanan sosyal müdahalelerle salgının sönümlenmesi için R0 olarak adlandırılan değerin azalması önem taşımaktadır. R0, enfekte bir kişinin bulaştırıcılık dönemi boyunca ortalama kaç kişiye enfeksiyonu bulaştırdığını ifade etmektedir. Yapılan sosyal müdahalelerle ülkemizdeki  R0 değerinin 3’ten 1,38’e gerilediği hesaplanmıştır. R0 değerinin 1’in altına inmesi salgının sonlanacağı anlamına gelmektedir. Sosyal müdahalelere uyum, beklenen ölüm sayısında 94.303 fark oluşturmaktadır. Her iki senaryoda da günlük en fazla beklenen yoğun bakım ve servis yatış ihtiyacı ülke kapasitesinin altında kalmaktadır.

4. Senaryo

Türkiye’de sadece 20 yaş altı ve 65 yaş üzeri nüfus için sokağa çıkma yasağı söz konusudur. 21-64 yaş aralığı ise bu yasaktan muaftır. Bu 21-64 yaş aralığında da sokağa çıkma yasağı ilan edilmesi durumunda R0 değeri 1’in altında düşmekte (0,98) ve pandemi sonlanma eğilimine girmektedir. İlgili yaş aralığındaki nüfusa uygulanacak sokağa çıkma yasağı 15 Nisan’da uygulandığında beklenen duruma göre beklenen ölüm değeri tüm pandemi dönemi boyunca toplam 14.230 kişidir. Servis ve YBÜ yatış günlük rakamlarının tepe değerleri ülke kapasitesinin altındadır.

Sonuç

Çalışmada yapılan tahminler sadece epidemiyolojik veriler ve literatüre dayalı varsayımlara göre hesaplanmış olup konunun ekonomik, sosyolojik, etik yönleri göz ardı edilmiştir. Kitlesel düzeyde uygulanabilecek şekilde çalışmaları tamamlanmış bir aşının ortaya çıkışı  saygın çalışmalarda en erken 12 ay süreceği ifade edilmektedir. Şimdiye kadar uygulanan sosyal müdahaleler ve toplumsal davranış değişiklikleri salgının kontrol altına alınmasını sağlamış gözükmektedir. Ancak salgın tüm topluma yayılmadığı için hasta olup iyileşen, dolayısıyla doğal bağışıklık kazanan kişi sayısının tüm nüfusa oranı çok düşüktür. Toplumun önemli bir kesimi hala hastalığa duyarlıdır ve duyarlı kitlenin hasta olması durumunda kötü senaryolarda beklenen ölüm rakamları gerçekleşeme potansiyeline sahiptir. Mevcut sıkı baskılama politikasının ekonomik ve sosyal etkileri sebebiyle uzun süre devam edemeyeceği de açıktır. Bu durumda toplumun bu tünelden en az zararla çıkabilmesi için sosyal müdahalelerin salgın yayılımına etkisinin modellenmesi, en az etkiye sahip müdahalelerin ilk sırada, en etkili olanların ise en son sırada gevşetilmesi hayati bir stratejik adımdır. Toplum üzerinde deneysel çalışmalar yapılamayağı için bu konuda modelleme çalışmaları da kritik önemi haizdir. Salgının yayılım dinamikleri için klinik tıbbın çok ötesinde matematik, fizik, psikoloji, iletişim branşlarından uzman kişilerle modellemeler yapılmalı ve geliştirilmelidir. Uygulanan sosyal müdahalelerin sürdürülebilirliği, toplumun farklı tabakaları tarafından kabul edilebilirliği, müdahalelere karşı toplum reaksiyonu gibi kader belirleyici değişkenler multidisipliner çalışma prensibine dayalı farklı bilim kurullarının çalışmaları ile öngörülmeli ve kanıta dayalı karar mekanizmaları oluşturulmalıdır. Böylece ulusal tedbirlere toplumsal uyumun maksimize edilmesi mümkün olabilecektir.

Bunun yanı sıra alınan tedbirlerle aşı çalışmaları arasında da paradokslar söz konusudur. Aşı çalışmalarında etik kaygılar sebebiyle deney gruplarının araştırmacılar tarafından enfekte edilmesi mümkün olmadığından bu gruptaki kişilerin toplumsal maruziyet ile enfekte olması beklenmekte ve aşının etkisi gözlemlenebilmektedir. Ancak alınan sosyal tedbirler sebebiyle toplumsal maruziyet de azaldığından bu durum aşı geliştirmenin faz çalışmalarını da uzatmaktadır. Bu noktada ülkemizde yapılacak aşı çalışmalarının faz çalışmalarının bulaşın en fazla olduğu illerde planlanması önemli bir kolaylaştırıcı olabilir.

İngiltere, Fransa, İtalya, İspanya, Hollanda gibi gelişmiş Avrupa ülkelerindaki katastrofik ölüm rakamlarına karşın ülkemizdeki ölüm rakamları Çin’de hesaplanan oranlara oldukça yakındır. Bu durum bir başarı olarak kabul edilebilir. Bu başarıda, yüksek hasta yoğunluğu ve aşırı sağlık hizmet talebine rutin olarak adapte olmuş olan fedâkar sağlık çalışanlarımızın büyük bir payı olduğunu da not düşmek gerekir. Bu noktada sahadaki hizmet sunumundaki prosedürlerin minimize edilerek sağlık insan gücünün tasarruflu kullanımı da salgın yönetimi için kader belirleyicidir.

Burada sunulan modelleme ve refere edilen raporlara istinaden pandeminin kalıcı olarak sönümlenmesi ve kalıcı bir normalleşmenin kısa zamanda gerçekleşmesi olasılığı düşüktür. Bu konuda topluma verilen mesajların oldukça tasarruflu kullanılması ve beklentinin optimum düzeyde tutulması hedeflenmelidir. Bu sebeple kalıcı normalleşme için en az 1 yıllık ulusal normalleşme stratejisinin çok paydaşlı olarak ve ivedilikle oluşturulması ve yürütülmesi kritik önemdedir.

Neticede kanıta dayalı alınacak her doğru karar onbinlerce insanın hayatta kalmasına, her yanlış karar ise hayatını kaybetmesine sebep olabilecektir. Karar vericilerin ağır sorumluluklarının hafifletilmesi de yine kanıta dayalı uygulamalarla mümkündür.