Birkaç ay önce, çoğu insan R sayısını hiç duymamıştı. Şimdi,
yeni koronavirüs sayesinde, bunun ne anlama geldiğini hepimiz biliyoruz veya
bildiğimizi düşünüyoruz.
R, bulaşıcı bir hastalığın üreme sayısıdır. Temel olarak
enfekte olan bir kişinin hastalığı kaç kişiye ileteceği anlamına gelir. Kızamık
gibi oldukça bulaşıcı hastalıklar için bu neredeyse 18 olabilir. COVID-19 için
üçün biraz üzerinde olduğu tahmin edilmektedir. R0 veya R naught, tüm
popülasyon hastalığa duyarlı olduğunda, bir salgının başlangıcında R'nin
başlangıç değeridir. Salgın ilerledikçe, R, insanlar enfekte olduklarında ve
hastalığın yayılmasıyla mücadele etmek için müdahaleler kullanıldığında zamanla
değişen Re (etkili üreme sayısı) olur.
R, İngiltere gibi ülkelerde kamu politikasının
belirlenmesinde önemli bir metrik olarak yaygın olarak kullanılmaktadır. Bunun
nedeni, R'nin salgın kontrolümüzü hızlı bir şekilde değerlendirmesini
yapmasıdır. R birden büyükse, salgın büyüyor, birden az ise, salgın kontrol
altındadır anlamına geliyor. Dolayısıyla, kısıtlamalar yavaş yavaş azaldığı
için hükümetin odak noktası R'yi birin altında tutmaktır.
Bununla birlikte, kendilerini Bağımsız SAGE (Scientific
Advisory Group for Emergencies- Acil Durumlar için Bilimsel Danışma Grubu )
olarak paralel bir grup olarak adlandıran bilim insanları, şimdi bu metriğin
değerini sorgulamaktadır. Yakın zamanda yayınlanan bir raporda, grup R'nin
yanıltıcı olabileceğini ve hükümetin politikayı belirlemek için bu metriğe çok
fazla güvenmemesi gerektiğini savunuyor.
Bağımsız SAGE, çeşitli alanlardan 12 bilim adamından
oluşuyor ve resmi SAGE komitesinden gelen verilerin şeffaflığı ile ilgili
endişelere yanıt olarak oluşturulmuştur. Eski İngiliz hükümet baş bilim
danışmanı David King başkanlığındaki bir grup seçkin bilim adamı tarafından
kuruldu.
R kamu politikasını belirlemek için uygun bir ölçüm mü?
Birincisi, R sadece virüse dayanmaz, aynı zamanda çevreden
ve nüfusun davranışından etkilenir. Örneğin, Diamond Princess gemisi üzerindeki
R değerinin dünya çapında ortalama 3.28 olmasına rağmen 11 olduğu tahmin
ediliyor. Gemi personelinin kapatılması ve hareket etmesi COVID-19 iletimini
kolaylaştırdı. Virüs aynıydı, ancak virüsün R'sini değiştiren çevre ve davranış
farklıydı.
R ayrıca hesaplamak için kullanılan modele bağlı olarak da
değişir. Farklı veri kümelerinin (örneğin farklı bir ülkeden) kullanılması veya
farklı formüllerin kullanılması, aynı virüs için farklı R değerleri verecektir.
COVID-19 için kullanılan ortama, verilere ve modele bağlı olarak 1.4 ila 11
arasında değişen R değerleri gördük.
İkincisi, tüm İngiltere için R hakkında konuşsak da, bu sayı
ülkenin her bölgesi için aynı değildir. Bazı kırsal alanlarda çok düşük bulaşma
oranları olabilirken, yoğun nüfuslu kentsel alanlarda ve birçok bakım evi ve
hastanesi olan bölgelerde çok daha yüksek bulaşma oranları olabilir. Bu
nedenle, kamu politikasında kullanılan R'nin değeri, herhangi bir yerel ortamda
viral iletimi doğru bir şekilde yansıtmayabilir ve bu nedenle gerekli
önlemlerin seviyesi hakkında yanlış bir bakış açısı verebilir.
Üçüncüsü, R gerçek zamanlı bir değer değildir, mevcut bulaş
oranlarının yaklaşık bir hafta gerisinde kalmaktadır. Bu, müdahalelerimizin
viral bulaşma üzerindeki etkisini hızla değerlendirme yeteneğini sınırlamaktadır.
Örneğin, evde kalma kısıtlamalarını hafifletmeye başlarsak, bunun viral bulaşın
artmasına neden olup olmadığını hemen bilmek önemlidir. Bununla birlikte, bu
etkileri bir hafta boyunca görmeyeceğiz, bundan sonra birçok yeni insan enfekte
olabilir.
Son olarak, R'ye odaklanarak, bir kişinin virüsü ne kadar
süreyle yayabileceği ya da vaka sayısının ne kadar hızlı arttığı gibi diğer
birçok önemli viral bulaşım parametresini göz ardı ediyoruz. R, bulaşıcı bir
hastalığın nasıl yayıldığını anlamak için kullanılan faktörlerden sadece
biridir.
Viral bulaşımı tam olarak anlamak için, birçok farklı
faktörü mümkün olduğunca gerçek zamanlı olarak incelemeliyiz. Ek olarak, R, her
ikisi de bir salgın sırasında halk sağlığı politikasının planlanması için temel
veriler olan kaç kişinin hastaneye yatacağını ya da öleceğine dair hiçbir veri
vermez.
Peki, R'nin güvenilirliği ve kullanışlılığıyla ilgili bu
endişelerle, hala politika için kullanılmalı mı? Cevap kuşkusuz evet. Ancak,
hiçbir politika tek bir modellenen sayıya dayandırılmamalı veya bu modele göre
değerlendirilmemelidir. Bunun yerine, devam eden salgını değerlendirmek için
R'yi geniş bir yöntem araç setinde bir faktör olarak kullanmalıyız. Bölgeye
özgü veriler ve gerçek zamanlı modelleme kullanarak, R'nin yerel doğruluğunu da
geliştirebiliriz. Amaç, anlık hastalık bulaşmasını anlamak ve devam eden
müdahalelerimizin etkinliğini değerlendirmektir. R bu değerlendirmede önemli
bir rol oynar, ancak tek rol oynamaz.
