COVID-19 Mortalite Riski Hesaplayıcısı Aşılama İçin Önceliklendirmede Kullanılabilir
Johns Hopkins Bloomberg Halk Sağlığı Okulu araştırmacıları
tarafından COVID-19'dan ölme riskini bireysel ve toplum düzeyinde tahmin etmek
için yeni bir çevrimiçi hesaplayıcı geliştirildi.
Hesaplayıcıyı geliştiren araştırmacılar, farklı
topluluklardaki ölüm risklerini değerlendirmek ve COVID-19 aşıları ortaya
çıktıkça aşılama için belirli grupları önceliklendirmek için halk sağlığı
yetkilileri için faydalı olmasını bekliyor. Hesaplayıcının temelini oluşturan
algoritma, yaşa, cinsiyete, sosyodemografik faktörler gibi çeşitli farklı
sağlık koşullarına dayalı olarak bireylerde COVID-19 ölüm riskini tahmin etmek
için mevcut büyük çalışmalardan elde edilen bilgileri kullanır. Risk
tahminleri, genel popülasyonda hâlihazırda enfekte olmayan bireyler için
geçerlidir. Aynı zamanda hem gelecekteki enfeksiyon riski hem de enfeksiyon
sonrası komplikasyonlar ile ilişkili faktörleri hesaba katıyor.
Araştırmanın kıdemli yazarı Bloomberg School Biyoistatistik
ve Epidemiyoloji bölümlerinde Profesör olan Ph.D. Nilanjan Chatterjee, "Hesaplayıcımız daha
nicel bir yaklaşımı temsil ediyor ve Ulusal Bilimler ve Tıp Akademisi
tarafından bireysel ve toplum risklerinin belirlenmesiyle aşıların tahsis
edilmesi gibi önerilen diğer nitel yönergeleri tamamlamalı" diyor. Yeni
risk hesaplayıcı, Nature Medicine dergisinde yayınlanan bir makalede sunuldu.
Araştırmacılar ayrıca ABD genelinde çeşitli risk
seviyelerindeki bireylerin oranlarını ve sayıları görüntülemek için etkileşimli
haritalar geliştirmek üzere PolicyMap şirketi İle işbirliği yaptı. Bu
haritalar, yerel politika yapıcıların aşılama, yüksek riskli bireyleri koruma
ve diğer hedefli müdahale çabaları için plan yapmasına olanak tanıyacak.
Chatterjee, "Daha fazla ölümle ilişkili faktörleri uzun
zamandır bilmemize rağmen, bu faktörleri önleme stratejilerine ve tahmin
modellerine dâhil etmek için sınırlı çaba gösterildi" diyor. Chatterjee ve
ekibi, İngiltere merkezli büyük bir çalışma ve Hastalık Kontrol ve Önleme
Merkezleri tarafından yayınlanan eyalet düzeyinde ölüm oranları da dâhil olmak
üzere COVID-19 ile ilgili çeşitli veri kümelerini kullanarak risk modellerini
geliştirdiler. Ardından ABD şehirleri ve ilçelerindeki son ölüm verilerini kullanarak
toplum düzeyinde ölüm oranlarını tahmin etmek için modeli doğruladılar.
Modele dayalı hesaplayıcı, halk sağlığı görevlileri ve
benzer şekilde ilgilenen kişiler için çevrimiçi olarak kullanıma sunuldu. Bir
kullanıcının yaş, cinsiyet, ırk / etnik köken ve tıbbi geçmiş gibi faktörlere
dayalı olarak bireysel riski belirlemesine olanak tanırken, belirli bir
topluluk, şirket veya üniversite gibi bir grup için riski tanımlamak için kullanılabilir.
Chatterjee ve meslektaşları makalelerinde, tüm ABD nüfusu
için risk dağılımını tanımlamak için hesaplayıcıyı kullandılar. Örneğin, yüksek
risk altındaki(ABD ortalamasından beş kat daha fazla risk olarak tanımlanır)
nüfusun yalnızca yüzde dördünün toplam ölümlerin yaklaşık yüzde 50'sine katkıda
bulunması bekleniyor. Araştırmacılar ayrıca, nüfus düzeyindeki riskin şehirden
şehire ve ilçeden ilçeye önemli ölçüde değiştiğini gösterdi. Chatterjee, "Örneğin,
yetişkin nüfusun beş kat risk eşiğini aşan yüzdesi Layton, Utah'ta yüzde
0,4'ten Detroit, Michigan'da yüzde 10,7'ye kadar değişiyor" dedi.
Hesaplayıcı, kullanıcıların kişisel bilgilerini topluluk
düzeyindeki pandemi dinamikleriyle birleştirerek bireylerin ölüm riskini
hesaplamalarına olanak tanır. Şu anda tool, eyalet düzeyindeki pandemik
dinamiklerle ilgili bilgileri de dâhil etmek için haftalık olarak
güncellenmektedir.
ABD Ulusal Bilimler, Mühendislik ve Tıp Akademisi tarafından
önerilen yönergeler, toplumsal faydaları en üst düzeye çıkarmak ve başkalarına
bulaştırma olasılığını en aza indirmek için ön saflardaki sağlık çalışanlarını en
öncelikli kategoriye koyuyor. Ancak diğer öncelik kategorilerinin çoğu, genel
olarak tahmini enfeksiyon risklerine dayanmaktadır. Chatterjee ve
meslektaşları, hesaplayıcının ilk COVID-19 aşılarını ve N95 maskeleri gibi
diğer sınırlı önleyici kaynakları tahsis etmek için öncelikleri belirlemede
faydalı olacağını umuyor.
Kaynak: https://medicalxpress.com/
Kategori: COVID-19
DİĞER Haberler
KATEGORİLER
DİJİTAL MAGAZİNLER
2024 - Sayı 1
2023 - Sayı 1
2022 - Sayı 1
Diğer Dijital Magazinlerimiz