Özgün Araştırma

COVID-19 Salgını için Türkiye’de Nisan Ayı Sonuna Kadar İhtiyaç Duyulan Yoğun Bakım Yatak Sayısı ve Hastane Kapasitesinin Dolaylı Tahmini

10.4274/tybd.galenos.2020.68077

  • Handan Ankaralı
  • Seyit Ankaralı

Gönderim Tarihi: 05.04.2020 Kabul Tarihi: 10.04.2020 J Turk Soc Intens Care 0;0(0):0-0 [e-Pub]

Amaç:

Yaklaşık 4 aylık süreçte tüm dünyayı ciddi düzeyde tehdit eden COVID-19 salgınının başarılı yönetimi için alınacak tedbirlerin başında sağlık hizmetleri yönetimi gelmektedir. Gelindiği noktada yaşanan veya yaşanabilecek olan zorluklar arasında, sağlık personel eksikliği, sağlık ekipman yetersizliği ve alt yapı eksikliği sayılabilir. Bu problemlerin çözümünde veriye dayalı öngörüler büyük önem taşır. Bu çalışmada, Nisan ayı ilk haftası itibariyle, Türkiye’de salgınla mücadele eden illerin salgın indikatörlerini il ve bölge bazlı tanımlamak, illerin nüfus yoğunluğu ile vaka sayısı arasındaki ilişkiyi incelemek, yeni vaka oranındaki değişimi ortaya koymak ve Nisan ayı sonuna kadar gün-gün ihtiyaç duyulan yoğun bakım yatak sayısı ve entübasyon sayısını tahmin etmek amaçlandı.

Gereç ve Yöntem:

Çalışmada yapılan değerlendirmeler için, T.C. Sağlık Bakanlığı tarafından gün-gün açıklanan salgın göstergeleri ve test sayıları ile birlikte Dünya Sağlık Örgütü’nün yayınladığı bilgiler kullanıldı. Veri analizinde Spearman rank korelasyon analizi, Poisson regresyon modeli kullanıldı. Ayrıca ihtiyaç tahminleri yapmak için yeni bir algoritma önerildi.

Bulgular:

Şehir yoğunluğu ile vaka sayısı arasındaki ilişki istatistiksel olarak anlamlı bulundu (r=0,464, p<0,001) ve kilometre-kare başına düşen insan sayısı 1 kişi arttığı zaman toplam vaka sayısının da 1 artacağı tahmin edildi. 29 Mart - 5 Nisan tarihleri arasında yapılan günlük testler içindeki yeni vaka oranında küçük değişiklikler gözlendi. Ayrıca 24 Mart tarihinden 7 Nisan’a kadar gün-gün açıklanan toplam yoğun bakım hasta sayısı, toplam entübe hasta sayısı, toplam evde karantinaya alınan veya hastanede normal serviste yatan hasta sayısı ve toplam iyileşen sayısı verileri ile birlikte toplam vaka sayıları kullanılarak, yoğun bakım yatak sayısı, entübe sayısı gibi hastanelerde verilecek hizmet alt yapı gereksinimleri tahmin edilerek tablolar halinde verildi.

Sonuç:

Bu tip çalışmalar ile önceliklerin sorgulandığı şu günlerde en önemli sırada yer alan sağlık sorunlarını çözmeye yardımcı olunacağı unutulmamalıdır.

Anahtar Kelimeler: Yoğun bakım, entübasyon, COVID-19, zaman serileri, poisson regresyon