Topluluk Öğrenme Algoritmalarından Torbalama Algoritması İle Gögüs Kanserinin Tahmini Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on the Prediction of Breast Cancer Using Bagging Algorithm from Ensemble Learning Algorithms
R Programlama Diliyle Sınıflandırma Problemlerinin Çözümünde Karar Ağacı Algoritmaları Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Decision Tree Algorithms in Solving Classification Problems with R Programming Language
R Programlama Diliyle Sınıflandırma Problemlerinin Çözümünde Küme Algoritmaları Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Cluster Algorithms in Solving Classification Problems with R Programming Language
R Programlama Diliyle Regresyon Problemlerinin Çözümünde Rastgele Orman Algoritması Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Random Forest (RF) Algorithm in Solving Regression Problems with R Programming Language
R Programlama Diliyle Sınıflandırma Problemlerinin Çözümünde Rastgele Orman Algoritması Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Random Forest (RF) Algorithm in Solving Classification Problems with R Programming Language
2019 Yılı Yapay Zekâ Endeksi Raporu
An Introduction to Network Analysis (NA or SNA) in R
Approach of Logarithmic Concept [APLOCO]: Logaritmik Konsept Yaklaşımı
Küme Analizleri Üzerine Bir Vaka Çalışması (A Case Study on Cluster Analysis)
Kompleks Ağlarda APLOCO Metodunun Kullanımı Üzerine Bir Vaka Çalışması
Kritik Teknolojiler ve On Birinci Kalkınma Planı
Kuantum Yapay Zekâ
Etiket: Dünya Sağlık Örgütü
Öne çıkan	
COVID-19 Pandemik Krizi ve Telekomünikasyon Sektörü Trendleri : COVID-19 Pandemic Crisis and Telecommunication Sector Trends
Doğrudan veya dolaylı olarak COVID-19 pandemisinden etkilenen küresel toplum eşi görülmemiş zamanlardan geçmektedir. Dünya Sağlık Örgütü (WHO) COVID-19 salgınından pandemi olarak bahsetmesi ve salgının pandemi kavramıyla birlikte kullanılmasının nedeni bu salgının ülke sınırlarını aşıp diğer ülkelere yayılım göstermesidir. Diğer bir ifadeyle salgına pandemi özelliğini kazandıran şey, salgının bulunduğu ülke sınırlarını aşmasıdır. Nitekim Dünya Sağlık Örgütü, koronavirüs salgınının Çin’in dışında yayılım gösterdiğini tespit ettiği için 11 Mart 2020 tarihinde salgının pandemi olarak değerlendirilmesine karar vermiştir.
Salgından dolayı sosyal mesafe kurallarına uymak ve milyonlarca insanı evde tutmak telekomünikasyon altyapısı üzerindeki iş yükünü muazzam ölçüde artırarak telekomünikasyon altyapılarının test edilmesine imkân tanımış ve bu altyapılara yönelik önemli talepleri gün yüzüne çıkarmıştır. Sağlık, eğitim ve bütün iş türlerini destekleyen sistemler baskı altında kalmış ve kalmaya devam etmektedir. Bu salgınla birlikte, açıkça anlaşıldığı şekliyle tüketiciler tarafından kilit önemde olan telekom ağlarının ve iletişiminin önemi daha da iyi anlaşılmıştır.
Makalemizde Ericsson tarafından yayınlanan ve içerisinde ağırlıklı olarak COVID-19 pandemisinin telekomünikasyon sektörüne etkisinin ve telekomünikasyon sektöründeki trendlerin ele alındığı Haziran 2020 dönemi mobilite raporunda öne çıkan bulgulara başlıklar halinde yer verilmiştir. Lars Magnus Ericsson tarafından 140 yıl önce kurulan Ericsson, merkezi Stockholm’de bulunan İsveçli çok uluslu öncü ağ ve telekomünikasyon şirketlerinden biridir.
Pandemik krizde iletişim trendi
2020 yılının ilk aylarında ivme kazanan koronavirüs salgınından dolayı pek çok ülkede insan mobilitesini sınırlayan kısıtlamalar getirilmiştir. Bu durum beraberinde hem sabit hem de mobil ağlarda önemli değişimleri beraberinde getirmiştir. COVID-19 salgınından dolayı ofis ortamları evlere taşınmış ve günlük hayatın yeni rutini olmuştur. İnsanlar evde internet ortamında daha fazla zaman geçirdikçe telekom ağlarındaki trafik yükleri şehir merkezlerinden ve çalışma ofis alanlarından kırsal alanlara kaymıştır. Bu dönemde trafik artışındaki en büyük yoğunluk sabit ev ağlarında görülmüştür. Ancak pek çok hizmet sağlayıcı mobil ağ üzerindeki artışlara da tanık olmuştur. Ağlardaki veri trafiğinin en yoğun olduğu saatler akşam saatleri olduğu görülmektedir. Ancak ofis ortamından ev ortamına taşınan işlerde ağlardaki trafik yoğunluğun en fazla yaşandığı saatler mesai saatleridir.
Mobil sesli aramaların süresi ve hacminin en yüksek oranda görüldüğü dönem salgının ilk dalgasıdır. Bu dalga sürecince salgından en çok etkilenen bölgelerde sesli arama hacmi ve süresi yüzde 20’lerden yüzde 70’lere ulaşmıştır. Koronavirüs salgını sırasında Paris şehir merkezinde Mart 2020’de alınan kısıtlama kararlarından iki hafta öncesi ve sonrasına göre mobil ağ kullanıcılarının yoğunluğu karşılaştırmalı olarak Şekil 1’de verilmiştir.
Şekil 1: Paris Şehir Merkezi Mobil Ağ Kullanıcı Yoğunluğu, Mart 2020
Kaynak: Ericsson Mobilite Raporu
Bu dönemde telekomünikasyon sektöründeki aktörler veri planlarında değişikliğe gitmiş ve mobil paket büyüklüklerini artışmış ve hatta belirli bir süreye mahsus olmak üzere kullanıcılara sınırsız erişim imkânı sunmuştur. Önceki alışkanlıkların aksine bu dönemde video aramalarda büyük artış yaşanmıştır. Araştırmaya katılanların yüzde 85’i salgın döneminde video aramaları kullandıklarını belirtmişlerdir. Araştırmaya katılanların yüzde 83’ü ise bilgi ve iletişim teknolojilerinin pandeminin olumsuz etkileriyle mücadelede çok yardımcı olduğunu ifade etmişlerdir.
Salgın süresince geliştirilen mobil telefon uygulamalarında büyük bir değişim görülmüştür. Telefon uygulamalarındaki artışta COVID-19 uygulamaları ilk sırayı alırken bu uygulamayı sırasıyla uzaktan çalışma, e-öğrenme ve sosyal paylaşım uygulamaları izlemiştir. Diğer taraftan seyahat ve rezervasyon uygulamaları en çok azalış gösteren uygulamalar arasında birinci sırada yer almıştır.
Kablosuz ulaşım teknolojilerinden biri olan wi-fi (kablosuz iletişim) tabanlı internet üzerinde harcanan ortalama süre günlük 2,5 saat artış göstermiştir.
Pandemi, küresel olarak yetkilileri virüsün bulaşmasını yavaşlatmak için çeşitli sosyal mesafe önlemlerini uygulamaya sevk etmiştir. Brezilya, Çin, Fransa, Almanya, Hindistan, İtalya, Güney Kore, İspanya, İsveç, Birleşik Krallık ve ABD’nin içinde bulunduğu 11 ülkede Ericsson Tüketici & Endüstri Laboratuvarı (Ericsson Consumer & IndustryLab) tarafından yapılan araştırma kapsamında akıllı telefon kullanıcılarının hangi amaçla akıllı telefonları kullandığı ortaya konulmuştur. Ericsson Consumer & IndustryLab, inovasyon ve sürdürülebilir iş geliştirme için küresel ölçekte araştırma yaparak iç görüler sunmaktadır. Araştırmaya her bir ülkeden 15 ile 69 yaş arasında olan 1000 cevaplayıcı olmak üzere toplamda 11000 cevaplayıcı katılmıştır. Ortaya konulan bulgulara göre akıllı telefon kullanımında ilk sırayı yüzde 76 ile ebeveynlerin çocuklarının eğitimine ulaşım, ikinci sırayı yüzde 74 ile aile bireyleri ve arkadaşlarla iletişimde kalma, üçüncü sırayı ise yüzde 67 ile iş yapma (beyaz yakalı çalışanlar) amaçları olduğu gözlemlenmiştir. Aynı araştırmada cevap verenlerin yüzde 64’ü telekom hizmet sağlayıcılarının ağların dayanıklılığını ve kalitesini korumasının çok önemli olduğunu düşünmektedir. Araştırmada ayrıca salgın sırasında alınan kısıtlama kararlarından dolayı tüketicilerin veya kullanıcıların bilgi ve iletişim teknolojilerindeki kullanım alışkanlıklarının değiştiği gözlenmiştir. Buna göre bilgi ve iletişim teknolojilerinde beklenen yeni trendlerden bazıları şöyledir:
Yeniden tanımlanan telekom ağları: Esnek ve dayanıklı telekom ağları değerli olacaktır. Her 10 kişiden 7’si iletişimin sadece kriz sırasında değil, gelecekte de önemli olacağını belirtmektedir.
Otonom ticaret: Her 10 kişiden 6’sı hizmetlerin temassız etkileşim ortamı sunan otonom dronlar ve sürücüsüz otomobiller tarafından gerçekleştirileceğini tahmin etmektedir.
Sınırsız çalışma alanları: Ofis ortamından uzakta çalışma imkânlarını deneyimleyen her 10 beyaz yakalı çalışandan 7’si uzaktan çalışmanın yeni normal olacağını düşünmektedir.
Senkronize bakım: ABD ve Birleşik Krallık’ta her 10 kişiden altısı, internet tabanlı sağlık hizmeti konsültasyonlarının doktora fiziksel ziyaretlerden daha popüler olacağını tahmin etmektedir.
Sanal deneyim ekonomisi: Artırılmış ve sanal gerçeklik (AR / VR) uygulamaları çekici yeni seyahat, sosyal veya eğitim hizmetleri tekliflerine dönüşebilir. Anketi yanıtlayan her 10 kişiden 6’sı sanal gerçekliğin tek başına bile olsa istenilen deneyimlerin yaşanmasına imkân sunacağını belirtmektedir.
Mobil aboneliklerin seyri
COVID-19’un 2020’nin ilk yarısında pandemik krize dönüşmesi, telekomünikasyon sektörü de dahil olmak üzere küresel olarak toplumun tüm kesimlerini etkiledi. Pandeminin neden olduğu belirsizliğe rağmen, servis sağlayıcılar önceki nesil mobil telekomünikasyon hizmetlerine göre daha hızlı iletişim imkânı sunan beşinci nesil mobil telekomünikasyon hizmeti (5G)’ne geçmeye devam etti ve bu servis sağlayıcıların 75’ten fazlası ticari 5G servis lansmanlarını duyurdu. Küresel ölçekte 5G abone sayısının 2020 yılının sonunda yaklaşık 190 milyona, 2025’in sonunda ise 2,8 milyara ulaşacağı tahmin edilmektedir. Ancak dördüncü nesil mobil telekomünikasyon hizmeti (4G) (LTE), tahmin dönemi boyunca aboneliğe göre baskın mobil erişim teknolojisi olmaya devam edecektir. 2022 yılında 5,1 milyar abonelikle zirveye çıkacağı ve daha fazla abone 5G’ye geçtikçe 2025 sonunda yaklaşık 4,4 milyar aboneliğe düşmesi beklenmektedir. Tahmin süreci boyunca5G abone sayısındaki artış hızı 4G abonelerinin artış hızından önemli ölçüde daha yüksek olacağı öngörülmektedir.
2025 yılında aboneliklerin yüzde 88’inin mobil geniş bant olması beklenmektedir. Bugün yaklaşık 8 milyar mobil abonelik mevcuttur. Bu sayının 2025 yılı sonunda 8,9 milyara çıkacağı tahmin edilmektedir. Tekil mobil abone sayısının tahmin dönemi sonunda 6,3 milyara ulaşacağı öngörülmektedir.
Akıllı telefon abonelikleri, 2019 yılının sonunda 5,5 milyar olup, tüm cep telefonu aboneliklerinin yaklaşık yüzde 70’ini oluşturmaktadır. 2025 yılında akıllı telefon aboneliklerinin 7,5 milyara ulaşacağı ve tüm mobil aboneliklerin yaklaşık yüzde 85’ini oluşturacağı tahmin edilmektedir. Diğer taraftan mobil bilgisayar ve tablet abonelikleri ılımlı bir büyüme göstererek 2025 yılında yaklaşık 390 milyona ulaşması beklenmektedir.
Bölgesel abonelik görünümü
Mobil geniş bant abonelikleri küresel ölçekte şu anda tüm mobil aboneliklerin yüzde 77’sini oluşturmaktadır. Orta Doğu ve Kuzey Afrika bölgesinde, 2019’un sonunda mobil aboneliklerin yaklaşık yüzde 23’ü 4G’den oluşmaktadır. Bölgenin tahmin döneminde gelişmesi göstermesi ve 2025 yılı sonuna kadar aboneliklerin yüzde 77’sinin mobil geniş banttan oluşması beklenmektedir. Önde gelen hizmet sağlayıcılarla ticari 5G abonelikleri 2019’da bu bölgede gerçekleşmiştir. 5G abonelikleri, özellikle Körfez ülkelerinde 500.000’i aşmıştır. Bölge, 2025 yılına kadar yaklaşık 80 milyon 5G abone sayısına ulaşacak ve toplam mobil aboneliklerin yaklaşık yüzde 10’unu temsil edecektir.
Sabit kablosuz ağlara erişim görünümü
2019 yılı sonunda 51 milyon sabit kablosuz erişim (FWA) bağlantısı mevcuttur. FWA bağlantılarının üç kat artacağı ve 2025 sonunda 160 milyona yaklaşacağı tahmin edilmektedir. Bu sayı FWA’nın küresel toplam mobil ağ veri trafiğinin yüzde 25’ini oluşturacağı anlamına gelmektedir.
Diğer taraftan FWA veri trafiğinin 2019 yılı sonunda küresel mobil ağ veri trafiğinin yaklaşık yüzde 15’ini temsil ettiği ve 2025 yılında ise küresel mobil ağ veri trafiğinin yüzde 25’ini oluşturacağı tahmin edilmektedir. FWA veri trafiğinin yaklaşık 8 kat artış göstererek 2025 yılında 53 Eksabayt (1018 Bayt)’a ulaşması beklenmektedir.
Mobil ağ trafiği ve uygulama kategorileri
Mobil ağ veri trafiği 2019 yılının 1. çeyreği ile 2020 yılının 1. çeyreği arasında yüzde 56 artmıştır. Mobil trafiğin 2019 ile 2025 yılları arasında yılda yüzde 31 artış göstermesi beklenmektedir. Bu artışların büyük çoğunluğunu video trafiğinden gelen veri trafiği oluşturacaktır. Mobil ağlardaki video trafiğinin 2025 yılına kadar yılda yaklaşık yüzde 30 artacağı tahmin edilmekte ve 2025 yılı sonunda mobil veri trafiğinin neredeyse dörtte üçü (yüzde 76)’nü oluşturması beklenmektedir. Mobil ağlardaki video trafiği 2019 yılında yüzde 63 seviyesinde ve aylık ortalama video trafiği 33 Eksabayt olarak gerçekleşmiştir. 2025 yılındaki aylık ortalama video trafiği ise 164 eksabayt olacağı öngörülmektedir. Video trafiğini sırasıyla sosyal ağ ve internet gezinmesi izlenmiştir.
Beşinci nesil (5G) ağlar 2025 yılında dünyadaki mobil veri trafiğinin yaklaşık yarısını taşıyacaktır. Ortadoğu ve Kuzey Afrika bölgesinde akıllı telefon başına mobil veri trafiği 2019 yılında aylık 5 GB (Gigabayt) iken 2025 yılı sonunda 23 GB’ye ulaşması beklenmektedir. Küresel ölçekte 2019 yılında akıllı telefon başına mobil veri trafiği 7 GB iken 2025 yılı sonunda 25 GB’ye ulaşması beklenmektedir.
Ağ kapsama alanı
En yüksek 5G nüfus kapsama alanına sahip olan ABD, Çin, Güney Kore ve İsviçre’de 2019 yılının sonunda 5G nüfus kapsama alanı yaklaşık yüzde 5 düzeyinde gerçekleşmiştir. Ancak 5G nüfus kapsama alanı 2025’te dünya nüfusunun yüzde 65’ini oluşturması öngörülmektedir. Güney Kore’de hizmet sağlayıcılar hızla nüfusun büyük bir bölümünü kapsayan 5G ağları kurmuştur. İsviçre’nin 5G nüfus kapsama alanı 2019 yılı sonunda yüzde 90’ın üzerine ulaşmıştır.
Diğer taraftan 2019 yılı sonunda yüzde 80 civarında olan küresel 4G nüfus kapsama alanı 2025 yılı sonunda yüzde 90’ın üzerine çıkması beklenmektedir.
Nesnelerin interneti (IoT)
İletişimde süregelen bir paradigma değişikliğini temsil eden nesnelerin interneti (Iot), nesnelerin insan müdahalesine gerek kalmadan kendi aralarında bir ağ üzerinden veri alış-verişi yaptıkları sistemi tanımlamak için kullanılmaktadır.
Yaygın IoT bağlantılarının sayısı 2019 yılında 3 kat artarak 100 milyona yaklaşmıştır. Yaygın IoT, öncelikle, uzun pil ömrüne ve nispeten düşük verimliliğe sahip çok sayıda düşük maliyetli cihazları birbirine bağlayan geniş alan kullanım örneklerinden oluşmaktadır. Geniş alan kullanımlarına dayanan ve çok sayıda bağlantının idare edilebildiği alanlarda IoT kullanımlarının artan popülaritesi, yaygın IoT teknolojilerine olan talebi artırmaktadır. Yaygın IoT uygulama örnekleri arasında giyilebilir cihazlar (e-sağlık), malzeme takibi (lojistik), akıllı şehir / akıllı ev, çevre izleme ve akıllı ölçüm (akıllı bina) ve akıllı üretim (imalat) yer almaktadır.Diğer taraftan, 2025 yılının sonunda, hücresel IoT bağlantılarının yüzde 34’ü geniş bant IoT olması ve büyük bir çoğunluğunun 4G’ye bağlanması öngörülmektedir. Hücresel IoT bağlantıların sayısı 2019 yılında 1,5 milyar iken 2025 yılında bu sayının 5,2 milyara ulaşacağı tahmin edilmektedir. Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee ve EnOcean gibi tipik 100 metreye kadar menzile sahip lisanssız radyo teknolojileriyle birbirine bağlanan cihazların segmenti olarak tanımlanan düşük menzilli IoT (Short-range IoT) bağlantılarının sayısı 2019 yılında 9,1 milyar iken 2025 yılında bu sayının 19,1 milyara ulaşması öngörülmektedir. Geniş alan IoT bağlantı sayısı ise 2019 yılında 1,6 milyar iken 2025 yılında bu sayının 5,5 milyara ulaşması beklenmektedir.
Özetle Ericsson tarafından yayınlanan Haziran 2020 dönemi mobilite raporuyla pandemik krizin telekomünikasyon ağ ve teknolojileri üzerinde oluşturduğu baskı ve telekomünikasyon sektörü trendleri ele alınarak farkındalık oluşturulmaya çalışılmıştır.
Faydalı olması dileğiyle.
Bilimle ve teknolojiyle kalınız.
Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.
Note: It can not be cited or copied without referencing.
Yararlanılan Kaynaklar
Dünya Sağlık Örgütü (WHO). https://www.who.int/news-room/detail/29-06-2020-covidtimeline.
Ericsson Mobilite Raporu, Haziran 2020. https://www.ericsson.com/49da93/assets/local/mobility-report/documents/2020/june2020-ericsson-mobility-report.pdf.
https://www.ericsson.com/en/about-us.
Bunu paylaş:
Facebook
Twitter
Reddit
Telegram
E-posta
Yazdır
Daha fazla
LinkedIn
Tumblr
Pinterest
Pocket
WhatsApp
Skype
Bunu beğen:
Beğen Yükleniyor...
Tevfik BULUT	Genel	Yorum bırakın 18 Ağustos 2020 11 Minutes	
Düşük Doğurganlık Türkiye İçin Tehdit Mi Oluşturuyor?
Bilindiği üzere Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) yakın zamanda Türkiye için önemli nüfus göstergelerinden biri olan toplam doğurganlık hızlarını açıkladı. Bir kadının doğurganlık dönemini içine alan 15 ile 49 yaş arasında doğurabileceği ortalama çocuk sayısını gösteren toplam doğurganlık hızı ürkütücü seviyelere düştü. Gelişmiş ülkelerde bir neslin yenilenme düzeyi eşik değeri 2,10 seviyesi olarak görülmektedir. Diğer bir deyişle, kadın başına ortalama doğum sayısının en az 2,10 seviyesinde olması gerekir. TÜİK tarafından 13 Mayıs 2020 tarihinde 2019 yılına ait açıklanan toplam doğurganlık hızı 2,10 yenilenme düzeyinin çok altında kalarak son 60 yılın en düşük seviyesi olan 1,88 seviyesinde gerçekleşmiştir. Tabiri caizse ülkemizin toplam doğurganlık hızları alarm vermektedir. Avrupa ülkelerine kıyasla övündüğümüz genç nüfus potansiyelimizi ve avantajımızı hızla kaybediyoruz. Ne yazık ki aynı azalma trendinin devam etmesi öngörüldüğünden bu avantajımızı koruyamayacağımızı da ifade etmek lazım. Bu düşüş trendinin devam etmesi bir yana durağan bir seyir izlemesi bile ülkeler için artık büyük bir başarı olarak görülmektedir. Zira Avrupa ülkeleri başta olmak üzere diğer Dünya ülkelerinde de toplam doğurganlık hızları düşmekte, dünya nüfusu yaşlanmaya devam etmektedir. Bazı ülkeler bu gerçeği bilerek politikalarını ona göre dizayn etmeye çoktan başlamışlardır. Örneğin, Japonya bu gerçeği çok iyi bilerek yaşlı nüfusun getireceği dezavantajları elimine etmek için Toplum 5.0 programını başlatmıştır.
Ülkeler ve bölgeler arası karşılaştırma yapılabilmesi adına TÜİK ve Dünya Bankası verileri kullanılmıştır. Dünya Bankası veri tabanında bulunan toplam doğurganlık veri setindeki zaman serisi 1960 yılından başlayıp 2018 yılında son bulduğu için adı geçen veri setinde 2019 yılına ait toplam doğurganlık hızı bulunmamaktadır. Bu yüzden TÜİK tarafından yayınlanmış 2019 yılına ait toplam doğurganlık verisi kullanılarak sonraki bölümlerde bahsedilen grafiklere yansıtılmıştır. Grafiklere toplam doğurganlık verisi grafiklere yansıtılırken ayrıca şöyle bir yol izlenmiştir: Toplam doğurganlık hızlarının genel seyrini görme adına ilk olarak 1960 yılından 2019 yılına kadar (bu yıl dahil) zaman serisi verisi verilmiş, ardından ise daha yakın plandan görebilmek adına zaman aralıkları daraltılarak toplam doğurganlık hızları sunulmuştur. Veri analizlerinde R programlama dili kullanılarak grafikler oluşturulmuştur.
Türkiye’de toplam doğurganlık hızlarının 1960 yılından 2019 yılına kadar (bu yıl dahil) geçen 60 yılda izlediği seyir, Dünya, Euro Bölgesi ve OECD Ülkeleri toplulaştırılmış toplam doğurganlık hızları ile karşılaştırmalı olarak Şekil 1’de verilmiştir. Şekil 1’de x eksenine paralel kesik mavi çizgi yenilenme düzeyi (2,10)’ni göstermektedir. Şekil 1’e göre öne çıkan bulgular şöyledir:
Geçen son 60 yılda genel olarak ülke ve bölgelere bakıldığında toplam doğurganlık hızları sürekli azalış trendi göstermektedir. Ancak toplam doğurganlık hızları açısından en keskin ve istikrarlı düşüş seyri Türkiye’de olduğu gözlenmiştir. Bu düşüş trendini Dünya ülkelerine ait toplulaştırılmış doğurganlık hızları takip etmiştir. Ancak Dünya ülkelerine ait toplulaştırılmış doğurganlık hızları hızlı bir düşüş seyri ortaya koysa da hala yenilenme düzeyinin altına düşmemiştir.
Toplam doğurganlık hızı en erken yenilenme düzeyi altına düşen ülke veya bölgeler sırasıyla Euro Bölgesi ve OECD ülkeleridir.
Şekil 1: Ülkelere / Bölgelere Göre Toplam Doğurganlık Hızlarının Yıllara Göre Dağılımı (1960-2019)
Kaynak: TÜİK ve Dünya Bankası verilerinden tarafımca düzenlenmiştir.
Şimdi de toplam doğurganlık hızlarını biraz daha yakın plandan görmek için 1989’dan 2019 yılına kadar (bu yıl dahil) geçen 31 yıllık zaman diliminde toplam doğurganlık hızlarını karşılaştırmalı olarak ele alalım. Elde edilen 31 yıllık zaman dilimine ait toplam doğurganlık hızları Şekil 2’de verilmiştir. Şekil 2’de x eksenine paralel kesik mavi çizgi yenilenme düzeyi (2,10)’ni göstermektedir. Şekil 2’ye göre öne çıkan bulgular şöyledir:
Türkiye’nin 31 yıllık zaman diliminde toplam doğurganlık hızları 60 yıllık zaman dilimindeki izlenen seyre benzer olarak diğer ülke veya bölgelere göre en keskin düşüşe sahip ülkedir. Toplam doğurganlık hızlarındaki bu keskin düşüsün en yüksek olduğu yıl 2019 yılıdır.
Son 31 yıllık zaman diliminde Euro Bölgesi ve OECD ülkelerinin toplam doğurganlık hızları 2,10 olan yenilenme düzeyinin altında kalmıştır. OECD ülkelerinin toplam doğurganlık hızları yenilenme düzeyinin altında kalsa da Euro Bölgesi toplam doğurganlık hızlarından daha yüksektir. Euro Bölgesi toplam doğurganlık hızlarının dip yaptığı yıl 1995 iken, OECD ülkelerin toplam doğurganlık hızlarının dip yaptığı yıl ise 2018 yılıdır.
Şekil 2: Ülkelere / Bölgelere Göre Toplam Doğurganlık Hızlarının Yıllara Göre Dağılımı (1989-2019)
Kaynak: TÜİK ve Dünya Bankası verilerinden tarafımca hazırlanmıştır.
Toplam doğurganlık hızlarını daha da yakın plandan görmek için 1999’dan 2019 yılına kadar (bu yıl dahil) geçen 21 yıllık zaman diliminde toplam doğurganlık hızlarını karşılaştırmalı olarak değerlendirelim. Elde edilen 21 yıllık zaman dilimine ait toplam doğurganlık hızları Şekil 3’te sunulmuştur. Şekil 3’te x eksenine paralel kesik mavi çizgi yenilenme düzeyi (2,10)’ni göstermektedir. Şekil 2’ye göre öne çıkan bulgular şöyledir:
Türkiye’de son 21 yıllık zaman diliminde toplam doğurganlık hızının en yüksek seviyesine ulaştığı 1999 yılında kadın başına ortalama doğum sayısı 2,56 olarak gerçekleşmiştir. Bu bulgu aynı zamanda son 21 yılda yenilenme düzeyi (2,10)’nin üstünde gerçekleşen en yüksek toplam doğurganlık hızıdır.
Türkiye’de toplam doğurganlık hızının en düşük seviyede gerçekleştiği 2019 yılında kadın başına ortalama doğum sayısı 1,88 olarak gerçekleşmiştir. Bu bulgu aynı zamanda son 60 yılda yenilenme düzeyinin altında gerçekleşen en düşük toplam doğurganlık hızıdır.
Şekil 3: Ülkelere / Bölgelere Göre Toplam Doğurganlık Hızlarının Yıllara Göre Dağılımı (1999-2019)
Kaynak: TÜİK ve Dünya Bankası verilerinden tarafımca hazırlanmıştır.
Toplam doğurganlık hızlarını çok daha yakın plandan görmek için 2009’dan 2019 yılına kadar (bu yıl dahil) geçen 11 yıllık zaman diliminde toplam doğurganlık hızlarını karşılaştırmalı olarak inceleyelim. Elde edilen 11 yıllık zaman dilimine ait toplam doğurganlık hızları Şekil 4’te verilmiş olup, Şekil 4’te x eksenine paralel kesik mavi çizgi yenilenme düzeyi (2,10)’ni göstermektedir. Şekil 4’e göre öne çıkan bulgular şöyledir:
Türkiye’de son 11 yıllık zaman diliminde toplam doğurganlık hızı (TDH)’nın en yüksek seviyesine ulaştığı 2009 yılında kadın başına ortalama doğum sayısı 2,17 olarak gerçekleşmiştir. Bu bulgu aynı zamanda son 11 yılda yenilenme düzeyi (2,10)’nin üstünde gerçekleşen en yüksek TDH’dır.
Türkiye’de son 11 yıllık ve 60 yıllık zaman diliminde toplam doğurganlık hızı 2016 (TDH=2,09) yılından itibaren yenilenme düzeyinin altına inmeye başlamış ve bu düşüş trendi bir daha yenilenme düzeyinin üstüne çıkmamıştır. Aksine 2016 yılından itibaren toplam doğurganlık hızları yenilenme düzeyinin altında sürekli olarak azalmaya devam etmiş ve 2019 yılında bu azalış trendindeki artış zirveye ulaşmıştır.
Türkiye’de toplam doğurganlık hızının en düşük seviyede gerçekleştiği 2019 yılında kadın başına ortalama doğum sayısı 1,88 olarak gerçekleşmiştir. Bu bulgu aynı zamanda son 11 ve 60 yılda yenilenme düzeyinin altında gerçekleşen en düşük toplam doğurganlık hızıdır.
Euro Bölgesi ve OECD ülkelerinde toplam doğurganlık hızları yenilenme düzeyinin altında azalış gösterse de Türkiye’deki kadar keskin bir azalış trendi söz konusu değildir.
Şekil 4: Ülkelere / Bölgelere Göre Toplam Doğurganlık Hızlarının Yıllara Göre Dağılımı (2009-2019)
Kaynak: TÜİK ve Dünya Bankası verilerinden tarafımca hazırlanmıştır.
Toplam doğurganlık hızlarını Japonya’yı dahil ederek görmek için 1960’dan 2019 yılına kadar (bu yıl dahil) geçen 60 yıllık zaman diliminde toplam doğurganlık hızlarını karşılaştırmalı olarak inceleyelim. Elde edilen 60 yıllık zaman dilimine ait toplam doğurganlık hızları Şekil 5’te verilmiş olup, Şekil 5’te x eksenine paralel kesik mavi çizgi yenilenme düzeyi (2,10)’ni göstermektedir. Şekil 5’e göre öne çıkan bulgular şöyledir:
Geçen son 60 yılda genel olarak ülke ve bölgelere bakıldığında toplam doğurganlık hızları sürekli azalış trendi göstermektedir. Ancak elde edilen bulgulardan toplam doğurganlık hızları hem düşük olması hem de toplam doğurganlık hızları uzun yıllar yenilenme düzeyinin altında seyretmesi açısından Japonya diğer ülkelere göre en dezavantajlı ülke olduğu görülmektedir. Diğer taraftan ülke ve bölgeler içerisinde toplam doğurganlık hızları açısından en keskin ve istikrarlı düşüş seyri Türkiye’de olduğu gözlenmiştir.
Şekil 5: Ülkelere / Bölgelere Göre Toplam Doğurganlık Hızlarının Yıllara Göre Dağılımı (1960-2019)
Kaynak: TÜİK ve Dünya Bankası verilerinden tarafımca hazırlanmıştır.
Toplam doğurganlık hızlarını Japonya özelinde daha net görebilmek adına 1960’dan 2018 yılına kadar (bu yıl dahil) geçen 59 yıllık zaman diliminde toplam doğurganlık hızlarını ele alalım. Elde edilen 59 yıllık zaman dilimine ait toplam doğurganlık hızları Şekil 6’da verilmiş olup, Şekil 6’da x eksenine paralel kesik mavi çizgi yenilenme düzeyi (2,10)’ni göstermektedir. Şekil 6’ya göre öne çıkan bulgular şöyledir:
Geçen son 59 yılda Japonya’nın toplam doğurganlık hızları sadece 1965, 1968-1973 dönemlerinde yenilenme düzeyinin çok az üstünde gerçekleşmiştir. Bu dönemler dışındaki yıllarda toplam doğurganlık hızları sürekli olarak yenilenme düzeyinin altında kalmakla birlikte toplam doğurganlık hızlarının dalgalı bir seyir izlediği gözlemlenmiştir. Toplam doğurganlık hızının en düşük olduğu 2005 yılında kadın başına düşen ortalama çocuk sayısı 1,26’dır.
Şekil 6: Japonya’nın Toplam Doğurganlık Hızlarının Yıllara Göre Dağılımı (1960-2018)
Kaynak: TÜİK ve Dünya Bankası verilerinden tarafımca hazırlanmıştır.
Toplam doğurganlık hızları neden düşüyor?
Toplum doğurganlık hızlarının düşme nedenleri arasında evrensel gerçekler olduğu kadar ülke gerçekleri de mevcuttur. Evrensel gerçeklerden bahsetmek gerekirse öne çıkabilecek birkaç neden şöyle belirtilebilir:
Özellikle kadın tarafından bakıldığında eğitim düzeylerinin yükselmesi doğurganlık hızlarını düşürmektedir. Diğer bir ifadeyle, eğitim düzeyi ile doğurganlık hızı ters orantılıdır.
Refah düzeylerinin artması doğurganlık düzeyini azaltmaktadır.
Kariyer odaklı beklentilerinin artması doğurganlık düzeylerinde azaltıcı yönde etkide bulunmaktadır.
Türkiye açısından bakıldığında doğurganlık hızlarının azalmasında öne çıkabilecek birkaç neden şöyle ifade edilebilir:
Kadınların işgücü piyasasına katılımının hızla artma eğilimi göstermesi hem çocuk sayısı kararını hem de çocuk yapma kararını ertelemektedir. Bu durum beraberinde geniş aileden çekirdek aile yapısına geçişi de hızlandırmış ve hızlandırmaya devam etmektedir.
İşsizlik oranının yüksek olmasına bağlı olarak özellikle erkeklerin bir gelecek kuramama endişesi yaşaması doğurganlık hızlarını olumsuz etkilemektedir.
Geleneksel evlilik kurumuna atfedilen kutsiyetin yavaş yavaş ortadan kaybolması ve birlikte yaşam (cohabitation) kültürünün ön plana çıkmaya başlaması doğurganlık hızlarını olumsuz yönde etkilemektedir.
Hem erkek hem de kadın tarafında evlilikten beklentilerin giderek artması doğurganlık hızları üzerinde olumsuz etkiye sahiptir.
Bahsedilenlere bakıldığında çok iç açıcı şeylerden bahsetmesek de bu nedenlere bakarak bundan sonra alınabilecek politika tedbirlerinin özellikle eğitim ve teknoloji bağlamında neler olabileceğini ele alabiliriz. Hal böyle olunca duruma göre ülke olarak pozisyon almamız ve gerçeği kabullenmemiz gerekir.
Peki bu durumda ne yapmalıyız?
Doğurganlık hızlarının düşmesine bağlı olarak çalışma çağındaki nüfusun azalması önümüzdeki yıllarda sigorta sistemimiz veya sistemleri üzerinde ciddi sıkıntılar oluşturacaktır. Bu durumda verimlilik esas alındıktan sonra bir yandan eğitim kalitesini yükselterek diğer yandan da hızla dijitalleşmenin yolunu açarak emin ve istikrarlı adımlarla ilerlemek zorundayız. Başta Avrupa ülkeleri olmak üzere dünya ülkelerinin birçoğu yaşlanan nüfusun sigorta sistemleri üzerine getireceği yükleri elimine etmek veya azaltmak için 4. sanayi devrimi olarak da adlandırdığımız sanayinin dijitalleşmesine ve tam otomasyona doğru adımlar attığı görülmektedir. Benzer şekilde Japonya’nın yaşlanan nüfusunun bir sonucu olarak bilgi toplumundan akıllı topluma geçişi amaçlayan ve 2015 yılında Beşinci Bilim ve Teknoloji Temel Planı (The 5th Science and Technology Basic Plan) raporu ile ortaya konulan Toplum 5.0 da böyledir. Esasında buradan bakıldığında bu adımlar mantıklı görülmektedir. Çünkü çalışma çağındaki nüfusun giderek azalan bir seyir izlemesi ve doğurganlık hızlarına bağlı olarak nüfusun yenilenme düzeyinin altında azalan bir seyir izlemesi bu adımları haklı kılmaktadır.
Diğer taraftan işveren tarafından bakıldığında ise dijitalleşme ve tam otomasyona geçiş firmalara verimlilik artışı sağlayarak hem rekabet avantajı hem de daha hızlı büyümelerine imkan sunacaktır. Şimdi şöyle düşünelim; dijitalleşme ve tam otomasyon işverenlerin iş kazalarındaki sorumluluğunu ve kıdem tazminatları ödenmesini azaltacaktır ve zamanla belki de bazı yüksek teknoloji sınıfındaki sektörlerde bu yükümlülükleri tamamen ortadan kaldıracak, buna bağlı olarak istihdam azalacaktır. Bu büyük bir artı olarak düşünülmesi gerekir işveren tarafında. Ancak devlet tarafından bakıldığında istihdam azalışı olması olumsuz yorumlanabilecek bir durum ortaya koyacaktır. Hal böyle iken devlet özellikle otomasyonun ve yapay zekâ teknolojilerinin hat safhaya ulaşacağı teknoloji yoğun sanayi sektörlerinin dışında istihdam artışı sağlamanın yollarını arayacaktır. Bu durumda ise ülkemiz sahanın ihtiyaçlarına uygun nitelikli eğitimin önünü açarak hizmet sektörleri başta olmak üzere insan kaynağı yetiştirmesi her zamankinden daha önemli hale gelecektir.
Bahsedilenler özetlenecek olursa doğurganlık hızının yenilenme düzeyinin altında olması büyük bir dezavantaj görülse de bu durumun nitelikli eğitime ve dijitalleşmeye geçişi zorunlu kılacak olması açısından büyük bir avantaj sağlamaktadır eğer sürdürebilir adımlar atılırsa. Bu yönde ülkemizin attığı adımlar elbette mevcuttur ve esasen dijital teknolojilerde ülkemiz nispeten iyi durumdadır fakat özellikle bu teknolojilere yönelik kurumsallaşma adımlarının atılması ve tamamlanması bağlamında yeterli değildir. Benzer şekilde doğurganlık hızlarının en azından belirli seviyede durağan bir seyir izlenmesinin sağlanması adına aile politikalarının ve sosyal politikaların tekrar gözden geçirilerek ülke gerçekleri ve toplumsal dokuya uygun olarak revize edilmesi önemle tavsiye edilmektedir. Bu nedenle atılan veya atılacak bu adımları sürdürülebilir kılmak için kısır ve verimsiz tartışma ve konu alanlarından uzak durularak ve ülkemiz gerçekleri dikkate alınarak ivedi bir şekilde politika tedbirlerinin alınması ve kurumsallaşma adımlarının tesis edilmesi gerekir.
Faydalı olması ve farkındalık oluşturması dileğiyle.
Bilimle ve teknolojiyle kalınız.
Saygılarımla.
Analizlerde kullanılan veri setini aşağıdaki linkten indirebilirsiniz.
Veri Setiİndir
Makalenin pdf versiyonunu aşağıdaki linkten indirebilirsiniz.
Makaleİndir
Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.
Note: It can not be cited or copied without referencing.
Yararlanılan Kaynaklar
http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7834459/
https://www.un.org/esa/sustdev/natlinfo/indicators/methodology_sheets/demographics/total_fertility_rate.pdf
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-12/iifa-dir120419.php
https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.TFRT.IN
http://api.worldbank.org/v2/en/indicator/SP.DYN.TFRT.IN?downloadformat=excel
https://www.r-project.org/
https://tevfikbulut.com/2020/06/05/dogurganlik-hizi-firsat-mi-tehdit-mi/
https://www8.cao.go.jp/cstp/english/society5_0/index.html
https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/5basicplan_en.pdf
https://www.brookings.edu/research/middle-class-marriage-is-declining-and-likely-deepening-inequality/
https://budgetmodel.wharton.upenn.edu/issues/2016/2/3/socioeconomic-patterns-of-marriage-and-divorce
https://www.pewsocialtrends.org/wp-content/uploads/sites/3/2010/11/pew-social-trends-2010-families.pdf
https://repository.law.umich.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2842&context=articles
https://brooklynworks.brooklaw.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1196&context=faculty
http://origin.searo.who.int/entity/health_situation_trends/data/chi/TFR/en/
Bunu paylaş:
Facebook
Twitter
Reddit
Telegram
E-posta
Yazdır
Daha fazla
LinkedIn
Tumblr
Pinterest
Pocket
WhatsApp
Skype
Bunu beğen:
Beğen Yükleniyor...
Tevfik BULUT	Genel	2 Yorum 18 Haziran 2020 20 Haziran 2020 13 Minutes	
14 Nisan 2020 Tarihi İtibariyle COVID-19 Pandemi Vakalarının Tahmini ve İnterpolasyonu: Türkiye Örneği (As of April 14, 2020, Prediction and Interpolation of COVID-19 Pandemic Cases)
Giriş / Introduction
Coronavirüsler (CoV), soğuk algınlığından Orta Doğu Solunum Sendromu (MERS-CoV) ve Şiddetli Akut Solunum Sendromu (SARS-CoV) gibi daha ciddi hastalıklara kadar pek çok hastalığa neden olan büyük bir virüs ailesidir. Bu yeni virüse, yüzey çıkıntıları taç görünümünde olduğu için coronavirus adı verilmiş olup, bu virüs ailesi tek zincirli, pozitif polariteli, zarflı RNA virüsleridir.
Koronavirüs hastalığı (COVID-19), 2019 yılında keşfedilen ve daha önce insanlarda tanımlanmamış yeni bir suştur. Suş, bir bakteri veya virüsün farklı alt türlerinin, aralarında genetik farklılıklar bulunan grupları olarak adlandırılır.
Bu Koronavirüsler zoonotiktir, yani hayvanlar ve insanlar arasında bulaşırlar. Ayrıntılı araştırmalar SARS-CoV’nin misk kedilerinden insanlara ve MERS-CoV’un tek hörgüçlü develerden insanlara bulaştığını göstermiştir. Bilinen birkaç koronavirüs henüz insanları enfekte etmeyen hayvanlarla taşınmaktadır.
Enfeksiyon belirtileri arasında solunum semptomları, ateş, öksürük, nefes darlığı ve solunum güçlüğü bulunur. Daha ciddi vakalarda, enfeksiyon pnömoniye, ciddi akut solunum sendromuna, böbrek yetmezliğine ve hatta ölüme neden olabilir. Solunum sistemi hastalıklarından biri olan pnömoni ya da halk arasında zatürre bakteriler başta olmak üzere mikroorganizmalara bağlı olarak ortaya çıkan akciğer dokusunun iltihaplanmasıdır. Grip gibi bu hastalık da bağışıklık (immun) sistemini baskılayan hastalıklardan biridir. Özellikle ileri yaşlardaki bireylerde hem bağışıklık sisteminin yaşla birlikte yavaşlaması hem de yaşa ve/veya diğer nedenlere bağlı olarak kronik ve diğer hastalıkların görülmesi bu yaşlardaki bireylerde ölüm oranlarını artırabilmektedir. Diğer bir deyişle, bu enfeksiyon komplikasyon yaratarak ve mevcut diğer hastalıkları tetikleyerek bu yaş gruplarında diğer yaş gruplarına göre daha öldürücü olabilir.
Enfeksiyonun yayılmasını önlemek için standart öneriler arasında düzenli el yıkama, öksürme ve hapşırma sırasında ağız ve burnun kapatılması, et ve yumurtaların iyice pişirilmesi yer alır. Öksürme ve hapşırma gibi solunum yolu rahatsızlığı belirtileri gösteren kişilerle yakın temastan kaçınmak bu hastalıktan korunmak için atılacak önemli koruyucu tedbirlerden biridir.
Hastalıktan nasıl korunulacağı hakkında bilgi verdikten sonra bu hastalığın teşhisinde kullanılan ve adı son zamanlarda sık sık duyulan PCR testi hakkında bilgi vermek faydalı olacaktır. PCR, ingilizce adıyla “Polymerase Chain Reaction” kelimelerinin bir araya gelmesinden oluşan ve moleküler biyoloji alanında kullanılan bir tekniktir.Türkçe ise ise polimeraz zincir reaksiyonu olarak adlandırılır. Bazen PCR moleküler fotokopi (molecular photocopying) olarak da adlandırılabilmektedir. DNA’nın küçük bölümlerini kopyalamak için kullanılan hızlı ve ucuz bir tekniktir. Moleküler ve genetik analizler için büyük miktarlarda DNA örneği gerekli olduğundan, izole edilmiş DNA parçaları üzerinde çalışmalar PCR amplifikasyonu olmadan neredeyse imkansızdır. PCR’ın kullanım alanları şöyle özetlenebilir:
Amplifiye edildikten sonra PCR ile üretilen DNA, birçok farklı laboratuvar prosedüründe kullanılabilir. Örneğin, İnsan Genom Projesindeki (HGP) çoğu haritalama tekniği PCR’a dayanmaktadır.
Parmak izi, bakteri veya virüslerin (özellikle AIDS) tespiti ve genetik bozuklukların teşhisi gibi bir dizi laboratuvar ve klinik teknikte de değerlidir.
PCR ( Polimeraz Zincir Reaksiyonu) tekniğinin çalışma şeması ise aşağıdaki şekilde verilmiştir.
Kaynak: The National Human Genome Research Institute (NHGRI)
PCR tekniğini kullanarak koronavirüs teşhisinin nasıl konulduğuna ilişkin bir video aşağıda verilerek teşhis süreci hakkında bilgi verilmesi amaçlanmıştır.
Kaynak:
AMBOSS: Medical Knowledge Distilled
Bilindiği üzere koronavirüs hastalığının teşhis ve özellikle tedavisine yönelik olarak ilaç ve aşı geliştirme alanında Dünya’da ve ülkemizde yoğun bir mesai harcanmaktadır. Bunlardan biri ülkemizde 02.04.2020 tarihinde Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ve TÜBİTAK bünyesinde “Covid-19 Türkiye Platformu Aşı ve İlaç Geliştirme” bilim insanların katıldığı sanal bir konferans gerçekleştirilmiştir. Türkiye dışında da benzer çalışmalar sanal ortamda çalıştay ve konferans olarak yapılmaktadır. Dünyada yapılan ve benim de katılım sağladığım önde giden bu çalışmalardan biri de Avrupa Öğrenme ve Akıllı Sistemler Laboratuvarı ingilizce adıyla European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS)’ın 02.04.2020 tarihinde düzenlediği “ELLIS Against Covid-19” adlı çalıştaydır. Dünyanın farklı üniversitelerinden bilim insanlarının katılım sağladığı çalıştayda koranavirüs pandemisinin teşhisinde kullanılan yapay zeka teknolojilerinden koronavirüsün tedavisinde kullanılan ilaçların geliştirilmesinde kullanılan yapay zeka teknolojilerine kadar pek çok konu ele alınmıştır. Çalıştayda ağırlıklı olarak ele alınan konu yapay zekanın teşhis ve tedavide nasıl kullanıldığı ve kullanılacağı idi. Çalıştayda koronavirüs ile mücadele çok güzel uygulama örneklerine yer verilmiştir. Daha önce de dile getirdiğim gibi yapay zeka günümüzün ve geleceğin en kritik teknolojisidir. Bu gerek 4. Sanayi Devrimi gerekse Toplum 5.0 açısından olsun böyledir ve farklı ülkeler yapay zekayı teşhis ve tedavi (robotik cerrahi ve ilaç geliştirme) alanlarında kullanmak için çok ciddi adımlar atmıştır. Bu yapıların da ülkemizde kurulması ve yapay zeka enstitülerinin ülkemizde yaygınlaştırılması gerekmektedir. Aynı zamanda Türkiye Büyük Millet Meclisi bünyesinde Yapay Zeka Komisyonu kurulmalıdır. Yapay zeka özünde öğrenen sistemler olduğu ve sürekli gelişim gösterdiği için sektör ayrımı olmaksızın her alanda kendine uygulama alanı bulan bir teknolojidir.
Koronavirüs salgını Çin ile birlikte diğer ülkelere de yayıldığı için Dünya Sağlık Örgütü tarafından 30/01/2020 tarihinde uluslararası halk sağlığı açısından acil durum ilan edilmiştir. Bu hastalıktan bahsedilirken lise ve üniversite yıllarımda benim de ders olarak aldığım Epidemiyoloji biliminden bahsetmemek olmaz. Epidemiyoloji, toplumda sağlıkla ilgili durumların veya olayların (hastalık dahil) dağılımını, görülme sıklıklarını ve bunları etkileyen faktörleri inceleyen bir tıp bilimi dalıdır.
Epidemiyolojik araştırmalar yapmak için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Bu yöntemler dağılımı incelemek için sürveyans, tanımlayıcı çalışmalar ve hastalık belirleyicilerini incelemek için analitik çalışmalar olabilir. Bilindiği üzere Koronavirüs hastalığı artık pandemik bir vaka olarak adlandırılmaktadır. Epidemiyolojinin konu alanına giren pandemi dünyada birden fazla ülkede veya kıtada, çok geniş bir alanda
yayılan ve etkisini gösteren salgın hastalıklara verilen genel isim olarak ifade edilmektedir. Diğer bir deyişle, salgın (epidemi) durumundaki bir hastalığın ülke sınırlarını aşarak diğer ülkelere yayılım göstermesidir.
Avrupa Birliği kurumlarından biri olan “Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi (European Centre for Disease Prevention and Control)”‘ne göre ön bulgular koronavirüs hastalığından vakalara dayalı ölüm oranı (fatalite hızı)’nın binde 20-30 olduğunu göstermektedir. Bu, 2003 SARS salgınından önemli ölçüde daha az. Bununla birlikte, mevsimsel gripin neden ölüm oranlarından çok daha yüksektir.
Çalışma kapsamında koronavirüs pandemi vakalarının epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi (EDA) yapılarak vakaların izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır
Metodoloji / Methodology
Çalışmanın amacı, koronavirüs vakalarının epidemiyolojik düzlemde Türkiye’de ve diğer ülkelerde izlediği seyri detaylı bir şekilde keşifsel veri analiziyle ortaya konulara karar vericilere katkı sunmaktır.
Koronavirüs vakalarının analizinde Türkiye veri setinin oluşturulmasında Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’ndan ve Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) raporlarından ve Sağlık Bakanlığı basın açıklamalarından yararlanılmıştır. Bunun nedeni Türkiye veri setine daha derinlemesine bakılmak istenmesidir.
Analizlerde Microsoft Excel 2016 ve R programlama dili kullanılmıştır.
Keşifsel veri analizine geçilmeden önce vaka sayılarından yararlanarak epidemiyolojik hızlar hesaplanmıştır. Bu nedenle, çalışmada kullanılacak hızları açıklamanın faydalı olacağı düşünülmektedir.
Epidemiyoloji biliminde hız kavramı, bir sağlık olayının nüfus içindeki görülme frekansını hesaplamada kullanılan bir ölçüttür. Hızlar, belirli bir zaman diliminde meydana gelen olayların sayısının olayın meydana geldiği nüfusa bölünerek hesaplanır. Eşitliğin payı, sağlık olayı ile karşılaşanların sayısını (X), payda ise risk altındaki nüfusu (X+Y) göstermektedir. Risk altındaki nüfus hastalığa veya sağlık olaylarına karşı duyarlı olan nüfusu ifade etmektedir. Formülize edilirse;
Hız (Rate) = (X / X +Y) * k
Burada, k katsayıyı göstermektedir.
Analizde hızlardan girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ilk gösterge ölüm veya mortalite ölçütlerinden biri olan Kaba Ölüm Hızı‘dır. Bu hız nüfusun sağlık düzeyini ortaya koymada duyarlı olmasa da bir fikir vermesi açısından önemlidir. Kaba ölüm hızı aşağıdaki eşitlikte gösterilmiştir.
Kaba Ölüm Hızı (Crude Death Rate) = (Bir toplumda belirli bir süre içinde meydana gelen ölüm sayısı / Aynı toplumun aynı süredeki
(yıl ortası) nüfusu) * 1000
Crude death rate = (Total number of deaths during a given time interval / Mid-interval population) * 1000
Girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ikinci gösterge ölüm veya fatalite ölçütlerinden biri olan Fatalize Hızı‘dır. Bu gösterge kaba ölüm hızına göre daha duyarlı bir göstergedir. Diğer bir ifadeyle, hastalığa yakalananların ne kadarının öldüğünü gösterir. Fatalite hızı aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır;
Fatalite Hızı (Fatality Rate) = (Nüfusta belirli bir süre içinde “X” hastalığından ölenlerin sayısı / Aynı nüfusun aynı süre içinde “X” hastalığına yakalananların sayısı) * 100
Fatality Rate = (Number of cause-specific deaths among the incident cases / Total number of incident cases) * 100
Morbitide veya hastalık hızları gelişmekte olan hastalığın ortaya çıkma hızını ortaya koymak için kullanılır. Bunlardan biri olan insidans,
bir hastalığın gelişme (yeni vakalar) olasılığını ortaya koymak için kullanılır. Diğer taraftan, bu hızlardan prevelans ise hastalığın görülme sıklığını (tüm vakalar) gösteren bir hızdır. İnsidans ve prevelans da analizde girdi değişkenleri olarak kullanılması düşünülmektedir. İnsidans aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır.
İnsidans (Incidence) = (Bir nüfusta belirli bir sürede saptanan YENİ vaka sayısı / Aynı toplumun yıl ortası nüfusu) * k
Incidence = (Number of new cases of disease during specified time interval / Population at start of time interval) * k
İnsidans hızının kümülatif şekli ise atak hızlarını göstermektedir.
Prevelans ise aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır.
Prevelans (Prevalence) = (Belirli bir sürede toplam (eski+yeni) vaka sayısı / Risk altındaki kişi sayısı) * k
Prevalence = (Number of cases of disease during specified time interval / Population at start of time interval) * k
Keşifsel Veri Analizi Bulguları / Exploratory Data Analysis Findings
Türkiye Örneği / The Case of Turkey
Bu kısımda bahsedilen epidemiyolojik hızların uygulama sonuçlarına yer verilmiştir. İlk olarak günlük onaylanmış vaka sayıları ile ölüm vaka sayıları Tablo 1’de verilmiştir. Tabloda test sayılarının olduğu sütunda kırmızı renkteki sayılar kesin olarak bilinmediğinden ortalama olarak verilmiştir. Tablo 1’e göre öne çıkan bulgular şöyledir:
Tablo 1. Koronavirüs Vaka Sayıları / Number of Coronavirus Cases, Turkey
Epidemiyolojik hızları gösteren bulgular ise Tablo 2’de sunulmuştur.
Tablo 2. Koronavirüs Vakalarının Epidemiyolojik Hızları / Epidemiological Rates of Coronavirus Cases, Turkey
Tahmin (Prediction)
Bu kısımda hareketli ortalama yöntemi kullanılarak vaka sayıları tahmin edilmiş ve Tablo 3’te verilmiştir. Hareketli ortalama yönteminin kısa vadeli tahminlerde, özellikle de borsa ve döviz kuru tahminlerde kullanıldığı görülmektedir. Hareketli ortalama eşitliği şöyledir:
m=2k+1 olup hareketli ortalama yönteminde sıra düzenini göstermektedir. Örneğin Tablo 3’teki m=4 düzeninde ilk tahmini vaka sayısını hesaplamak için izlenen yol şöyledir; (1+4+1+12)/4= 4,5, diğer bir deyişle tahmini ilk vaka sayısı yaklaşık 5’tir. Benzer işlemler diğer m=3 düzeni için de yapılır. m=3 düzeninde ise tahmini ilk vaka sayısı (1+4+1)/3 = 2 olarak hesaplanır.
Tablo 3: Gerçekleşen Vaka Sayıları ile Tahmini Vaka Sayıları
Tarih Vaka Sayısı m=4 HO Sıra Düzeni m=3 HO Sıra Düzeni Mutlak Hata (AE) m=4 Mutlak Hata (AE) m=3
10.03.2020 1
13.03.2020 4
14.03.2020 1 5 2 3,5 1,0
15.03.2020 12 12 6 0,5 6,3
16.03.2020 29 23 14 5,8 15,0
17.03.2020 51 46 31 4,8 20,3
18.03.2020 93 85 58 7,8 35,3
19.03.2020 168 156 104 12,3 64,0
20.03.2020 311 212 191 98,8 120,3
21.03.2020 277 261 252 15,8 25,0
22.03.2020 289 293 292 3,5 3,3
23.03.2020 293 301 286 7,5 6,7
24.03.2020 343 372 308 28,5 34,7
25.03.2020 561 598 399 37,3 162,0
26.03.2020 1196 1042 700 153,8 496,0
27.03.2020 2069 1383 1275 686,5 793,7
28.03.2020 1704 1696 1656 8,0 47,7
29.03.2020 1815 1800 1863 15,5 47,7
30.03.2020 1610 1958 1710 348,3 99,7
31.03.2020 2704 2069 2043 634,8 661,0
1.04.2020 2148 2230 2154 81,5 6,0
2.04.2020 2456 2524 2436 67,5 20,0
3.04.2020 2786 2601 2463 185,3 322,7
4.04.2020 3013 2848 2752 165,5 261,3
5.04.2020 3135 3021 2978 114,5 157,0
6.04.2020 3148 3297 3099 149,0 49,3
7.04.2020 3892 3573 3392 319,0 500,3
8.04.2020 4117 3803 3719 313,8 398,0
9.04.2020 4056 4203 4022 147,0 34,3
10.04.2020 4747 4515 4307 232,5 440,3
11.04.2020 5138 4683 4647 455,5 491,0
12.04.2020 4789 4692 4891 97,3 102,3
13.04.2020 4093 4521 4673 427,5 580,3
14.04.2020 4062 Ortalama Mutlak Hata 155,8 193,6
Yukarıdaki tabloda ortalama mutlak hatası (MAE)’sı daha düşük çıkan m=4 düzenindeki hareketli ortalama (HO) tercih edilir. Şimdi sırasıyla m=4 düzenindeki tahmini vaka sayıları ile gerçekleşen vaka sayılarına ait grafiği çizelim.
m=4 düzenindeki hareketli ortalama verildikten sonra m=3 düzenindeki gerçekleşen ve tahmini vaka sayılarını verelim.
Yapılan işlemlerde kullanılan formülleri ve etkileşimleri görmek için aşağıdaki linkten xlsx uzantılı dosyayı indirebilirsiniz.
Hareketli Ortalama (Prediction)İndir
Bir diğer hareketli ortama yöntemlerinden biri üstel hareketli ortalama (Exponential Moving Average)’dır. Kısaca adlandırmak gerekirse Türkçe ÜHO, ingilizce olarak ise EMA’dır. Burda da aynı vaka sayıları üzerinden bir tahmin (prediction) yapılmış olup, Tablo 4’te verilmiştir. Burada farklı düzeltme faktörü katsayıları üzerinden 5 farklı üstel hareketli ortalama hesaplanmıştır.
Tablo 4: Gerçekleşen Vaka Sayıları ile Tahmini Vaka Sayıları (EMA)
5 farklı düzeltme faktörlü (damping factor) EMA yönteminden elde edilen mutlak hatalar ve ortalama mutlak hatalar Tablo 5’te verilmiştir.
Tablo 5. Üstel Hareketli Ortalama Mutlak Hata Değerleri
Tablo 5’in en alt satırında ortalama mutlak hatalar görülmektedir. Buna göre ortalama hatası en düşük olan 264,5 ortalama mutlak hata ile 3. üstel hareketli ortalama (EMA) yöntemi seçilir. Şimdi bu 3. yöntemin grafiğini çizelim.
Üstel hareketli ortalama yönteminde kullanılan 5 farklı düzeltme faktörü (df)’ne göre hesaplanan tahmini vaka sayıları, yapılan işlemlerde kullanılan formülleri ve etkileşimleri görmek adına aşağıdaki linkten xlsx uzantılı olarak paylaşılmıştır. EMA yöntemi de hareketli ortalama yöntemi (MA) gibi sıklıkla kısa vadeli borsa ve döviz kuru işlemlerinde kullanılmaktadır.
Üstel Hareketli Ortalama Yöntemi (EMA)İndir
Öngörü ya da İnterpolasyon / Forecast
Bu kısımda tahmin çalışmasından farklı olarak interpolasyon (öngörü) yapılmıştır. Bu amaçla 6 günlük bir vaka tahmini yapılmıştır. Çalışma kullanılan R kod bloğu aşağıda verilmiştir.

sma <-forecast(round(SMA(data[,2],4)),h=6, level=99)
sma

x<-as.Date(seq(from = as.Date("2020-04-14"), to = as.Date("2020-04-19"), by = "days"))


sma<-as_tibble(sma)

sonuc<-as.vector(sma$`Point Forecast`)

z<-zoo(sonuc, x)
print(z)

formattable(tibble(Tarih=x, Tahmin=round(sonuc,0)))

plot(z,
  lty = "solid", col="red", main = "6 Günlük Koronavirüs Tahminleri"
)
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra elde edilen 6 günlük vaka öngörü sayıları Tablo 6’da verilmiştir.
Tablo 6: Hareketli Ortalama Öngörülen 6 Günlük Vaka Sayısı Tahminleri
Yukarıda R kod bloğunda tanımlanmış olan 6 günlük vaka öngörü grafiği ise aşağıda sunulmuştur. Hareketli ortalama (moving average) yöntemi bulgularına göre vaka sayılarında aşağı yönlü bir eğilim olduğu gözlenmiştir. Burada unutulmaması gereken konu bu çalışmanın deneysel bir çalışma olduğu, diğer tahmin yöntemlerinin de kullanılabileceğidir.
Holt yöntemini de kullanarak 6 günlük vaka sayısı öngörüsü yapalım. Buna ilişkin R kod bloğu ise aşağıdadır.

set<-ts(as.vector(data[,2]), as.vector(y10))
holty <-holt(set, h = 6)

x<-as.Date(seq(from = as.Date("2020-04-15"), to = as.Date("2020-04-20"), by = "days"))

holty<-as_tibble(holty)
holty<-holty %>% add_column(Date=x, .before='Point Forecast') %>% mutate_all(round, 0)


formattable(holty[,c(1,2,5,6)])

holty %>% ggplot(aes(x=Date, y=`Point Forecast`))+
          geom_line(size=1, color="blue")+
          theme(axis.text.x = element_text(face="bold", 
                           size=8, angle=0),
                axis.text.y = element_text(face="bold", 
                           size=8, angle=90))+
          ggtitle("Holt Yöntemi 6 Günlük Vaka Sayısı Tahminleri") +
          xlab("Tarih") + ylab("Tahmini Vaka Sayısı")+
          theme(plot.title = element_text(face="bold", size=10, hjust=1)) +
          theme(axis.title = element_text(face="bold", size=10))+
          scale_x_date(date_labels = "%Y %b %d")+
          ylim(min(holty$`Lo 95`),max(holty$`Hi 95`))+
          geom_line(aes(y = `Lo 95`, color = "darkred", linetype = "dotted"))+
          geom_line(aes(y = `Hi 95`, color="darkred", linetype="dotted"))+
  theme_economist()
Yukarıdaki R kod bloğunun çalıştırılmasından sonra Holt Yöntemine ait elde edilen 6 günlük vaka öngörü sayıları (nokta takminler) % 95 güven aralıklı olarak Tablo 7’de verilmiştir.
Tablo 7: Holt Yöntemi Öngörülen 6 Günlük Vaka Sayısı Tahminleri
Yukarıda R kod bloğunda tanımlanmış olan 6 günlük vaka öngörü grafiği ise aşağıda sunulmuştur. Hareketli ortalama yönteminin aksine Holt yöntemindeki bulgularına göre vaka sayılarında artış trendi olduğu gözlenmiştir. Ancak bu artış keskin bir artış değildir. Grafikteki ortadaki mavi eğri nokta tahminleri, üstündeki kırmızı eğriler ise % 95 güven aralığındaki alt ve üst limitleri göstermektedir.
Son olarak Holt’un yönteminin etkinliğini ölçmek için hata metriklerine bakalım.

summary(holty)
Yukarıdaki kod bloğu çalıştırıldıktan sonra elde edilen hata metrikleri aşağıdaki gibidir.

Forecast method: Holt's method

Model Information:
Holt's method 

Call:
 holt(y = set, h = 6) 

  Smoothing parameters:
    alpha = 0.8711 
    beta  = 1e-04 

  Initial states:
    l = -146.6496 
    b = 124.7065 

  sigma:  387.1822

     AIC     AICc      BIC 
530.8456 532.9885 538.4774 

Error measures:
                    ME     RMSE      MAE       MPE     MAPE     MASE
Training set 0.1261637 363.6944 265.6017 -499.5727 645.7179 1.011991
                   ACF1
Training set 0.01268338
Burada unutulmaması gereken konu bu çalışmanın deneysel bir çalışma olduğu, diğer tahmin yöntemlerinin de kullanılabileceğidir.
Sonuç / Conclusion
Yapılan çalışma ile Türkiye koronavirüs vakalarının epidemiyolojik keşifsel veri analizi yapılmasının yanında deneysel tahmin (prediction) ve öngörü (forecast) çalışması yapılarak farkındalık oluşturulması amaçlanmıştır.
Faydalı olması dileğiyle.
Sağlıkla ve bilimle kalınız.
Saygılarımla.
Note: It can not be cited or copied without referencing.
Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.
Yararlanılan Kaynaklar / Resources Utilized
World Health Organization (2020). Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Available online at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf
https://www.who.int/health-topics/coronavirus
http://www.hastane.hacettepe.edu.tr/_948.html
https://www.youtube.com/watch?v=mOV1aBVYKGA&t=42s
http://www.halksagligi.hacettepe.edu.tr/sunumlar_ve_seminerler/OLCUTLERTB18MART2015.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=4KFP3tay5vM
De Livera, A. M., Hyndman, R. J., & Snyder, R. D. (2011). Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing. J American Statistical Association, 106(496), 1513–1527. https://robjhyndman.com/publications/complex-seasonality/
http://tagteam.harvard.edu/hub_feeds/1981/feed_items/273923
https://robjhyndman.com/papers/ComplexSeasonality.pdf
https://www.medicalpark.com.tr/zaturre-nedir-belirtileri-ve-tedavileri-nelerdir/hg-152
https://www.who.int/topics/epidemiology/en/
https://www.grip.gov.tr/depo/saglik-calisanlari/ulusal_pandemi_plani.pdf
https://www.r-project.org/
https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/getting-workplace-ready-for-covid-19.pdf
https://www.cdc.gov/csels/dsepd/ss1978/lesson3/section3.html
https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Polymerase-Chain-Reaction-Fact-Sheet
https://www.yourgenome.org/facts/what-is-pcr-polymerase-chain-reaction
https://go.amboss.com/covid-swab
https://www.youtube.com/watch?v=syXd7kgLSN8
https://ellis.eu/
https://covid19.saglik.gov.tr/
https://otexts.com/fpp2/moving-averages.html
https://www.dailyfx.com/forex/education/trading_tips/daily_trading_lesson/2019/07/29/exponential-moving-average.html
https://forextraininggroup.com/anatomy-of-popular-moving-averages-in-forex/
http://forexmarketanalysis.org/forex/how-to-use-the-moving-average-like-the-professional-trader
Bunu paylaş:
Facebook
Twitter
Reddit
Telegram
E-posta
Yazdır
Daha fazla
LinkedIn
Tumblr
Pinterest
Pocket
WhatsApp
Skype
Bunu beğen:
Beğen Yükleniyor...
Tevfik BULUT	Genel	Yorum bırakın 15 Nisan 2020 16 Nisan 2020 14 Minutes	
10 Nisan 2020 Tarihi İtibariyle Koronavirüs Pandemisi Üzerine Vaka Çalışmaları: Türkiye ve Diğer Ülke Örnekleri (Case Studies on Coronavirus Pandemic: Cases of Turkey and Other Countries As of April 10, 2020)
Giriş / Introduction
Coronavirüsler (CoV), soğuk algınlığından Orta Doğu Solunum Sendromu (MERS-CoV) ve Şiddetli Akut Solunum Sendromu (SARS-CoV) gibi daha ciddi hastalıklara kadar pek çok hastalığa neden olan büyük bir virüs ailesidir. Bu yeni virüse, yüzey çıkıntıları taç görünümünde olduğu için coronavirus adı verilmiş olup, bu virüs ailesi tek zincirli, pozitif polariteli, zarflı RNA virüsleridir.
Koronavirüs hastalığı (COVID-19), 2019 yılında keşfedilen ve daha önce insanlarda tanımlanmamış yeni bir suştur. Suş, bir bakteri veya virüsün farklı alt türlerinin, aralarında genetik farklılıklar bulunan grupları olarak adlandırılır.
Bu Koronavirüsler zoonotiktir, yani hayvanlar ve insanlar arasında bulaşırlar. Ayrıntılı araştırmalar SARS-CoV’nin misk kedilerinden insanlara ve MERS-CoV’un tek hörgüçlü develerden insanlara bulaştığını göstermiştir. Bilinen birkaç koronavirüs henüz insanları enfekte etmeyen hayvanlarla taşınmaktadır.
Enfeksiyon belirtileri arasında solunum semptomları, ateş, öksürük, nefes darlığı ve solunum güçlüğü bulunur. Daha ciddi vakalarda, enfeksiyon pnömoniye, ciddi akut solunum sendromuna, böbrek yetmezliğine ve hatta ölüme neden olabilir. Solunum sistemi hastalıklarından biri olan pnömoni ya da halk arasında zatürre bakteriler başta olmak üzere mikroorganizmalara bağlı olarak ortaya çıkan akciğer dokusunun iltihaplanmasıdır. Grip gibi bu hastalık da bağışıklık (immun) sistemini baskılayan hastalıklardan biridir. Özellikle ileri yaşlardaki bireylerde hem bağışıklık sisteminin yaşla birlikte yavaşlaması hem de yaşa ve/veya diğer nedenlere bağlı olarak kronik ve diğer hastalıkların görülmesi bu yaşlardaki bireylerde ölüm oranlarını artırabilmektedir. Diğer bir deyişle, bu enfeksiyon komplikasyon yaratarak ve mevcut diğer hastalıkları tetikleyerek bu yaş gruplarında diğer yaş gruplarına göre daha öldürücü olabilir.
Enfeksiyonun yayılmasını önlemek için standart öneriler arasında düzenli el yıkama, öksürme ve hapşırma sırasında ağız ve burnun kapatılması, et ve yumurtaların iyice pişirilmesi yer alır. Öksürme ve hapşırma gibi solunum yolu rahatsızlığı belirtileri gösteren kişilerle yakın temastan kaçınmak bu hastalıktan korunmak için atılacak önemli koruyucu tedbirlerden biridir.
Hastalıktan nasıl korunulacağı hakkında bilgi verdikten sonra bu hastalığın teşhisinde kullanılan ve adı son zamanlarda sık sık duyulan PCR testi hakkında bilgi vermek faydalı olacaktır. PCR, ingilizce adıyla “Polymerase Chain Reaction” kelimelerinin bir araya gelmesinden oluşan ve moleküler biyoloji alanında kullanılan bir tekniktir.Türkçe ise ise polimeraz zincir reaksiyonu olarak adlandırılır. Bazen PCR moleküler fotokopi (molecular photocopying) olarak da adlandırılabilmektedir. DNA’nın küçük bölümlerini kopyalamak için kullanılan hızlı ve ucuz bir tekniktir. Moleküler ve genetik analizler için büyük miktarlarda DNA örneği gerekli olduğundan, izole edilmiş DNA parçaları üzerinde çalışmalar PCR amplifikasyonu olmadan neredeyse imkansızdır. PCR’ın kullanım alanları şöyle özetlenebilir:
Amplifiye edildikten sonra PCR ile üretilen DNA, birçok farklı laboratuvar prosedüründe kullanılabilir. Örneğin, İnsan Genom Projesindeki (HGP) çoğu haritalama tekniği PCR’a dayanmaktadır.
Parmak izi, bakteri veya virüslerin (özellikle AIDS) tespiti ve genetik bozuklukların teşhisi gibi bir dizi laboratuvar ve klinik teknikte de değerlidir.
PCR ( Polimeraz Zincir Reaksiyonu) tekniğinin çalışma şeması ise aşağıdaki şekilde verilmiştir.
Kaynak: The National Human Genome Research Institute (NHGRI)
PCR tekniğini kullanarak koronavirüs teşhisinin nasıl konulduğuna ilişkin bir video aşağıda verilerek teşhis süreci hakkında bilgi verilmesi amaçlanmıştır.
Kaynak:
AMBOSS: Medical Knowledge Distilled
Bilindiği üzere koronavirüs hastalığının teşhis ve özellikle tedavisine yönelik olarak ilaç ve aşı geliştirme alanında Dünya’da ve ülkemizde yoğun bir mesai harcanmaktadır. Bunlardan biri ülkemizde 02.04.2020 tarihinde Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ve TÜBİTAK bünyesinde “Covid-19 Türkiye Platformu Aşı ve İlaç Geliştirme” bilim insanların katıldığı sanal bir konferans gerçekleştirilmiştir. Türkiye dışında da benzer çalışmalar sanal ortamda çalıştay ve konferans olarak yapılmaktadır. Dünyada yapılan ve benim de katılım sağladığım önde giden bu çalışmalardan biri de Avrupa Öğrenme ve Akıllı Sistemler Laboratuvarı ingilizce adıyla European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS)’ın 02.04.2020 tarihinde düzenlediği “ELLIS Against Covid-19” adlı çalıştaydır. Dünyanın farklı üniversitelerinden bilim insanlarının katılım sağladığı çalıştayda koranavirüs pandemisinin teşhisinde kullanılan yapay zeka teknolojilerinden koronavirüsün tedavisinde kullanılan ilaçların geliştirilmesinde kullanılan yapay zeka teknolojilerine kadar pek çok konu ele alınmıştır. Çalıştayda ağırlıklı olarak ele alınan konu yapay zekanın teşhis ve tedavide nasıl kullanıldığı ve kullanılacağı idi. Çalıştayda koronavirüs ile mücadele çok güzel uygulama örneklerine yer verilmiştir. Daha önce de dile getirdiğim gibi yapay zeka günümüzün ve geleceğin en kritik teknolojisidir. Bu gerek 4. Sanayi Devrimi gerekse Toplum 5.0 açısından olsun böyledir ve farklı ülkeler yapay zekayı teşhis ve tedavi (robotik cerrahi ve ilaç geliştirme) alanlarında kullanmak için çok ciddi adımlar atmıştır. Bu yapıların da ülkemizde kurulması ve yapay zeka enstitülerinin ülkemizde yaygınlaştırılması gerekmektedir. Aynı zamanda Türkiye Büyük Millet Meclisi bünyesinde Yapay Zeka Komisyonu kurulmalıdır. Yapay zeka özünde öğrenen sistemler olduğu ve sürekli gelişim gösterdiği için sektör ayrımı olmaksızın her alanda kendine uygulama alanı bulan bir teknolojidir.
Koronavirüs salgını Çin ile birlikte diğer ülkelere de yayıldığı için Dünya Sağlık Örgütü tarafından 30/01/2020 tarihinde uluslararası halk sağlığı açısından acil durum ilan edilmiştir. Bu hastalıktan bahsedilirken lise ve üniversite yıllarımda benim de ders olarak aldığım Epidemiyoloji biliminden bahsetmemek olmaz. Epidemiyoloji, toplumda sağlıkla ilgili durumların veya olayların (hastalık dahil) dağılımını, görülme sıklıklarını ve bunları etkileyen faktörleri inceleyen bir tıp bilimi dalıdır.
Epidemiyolojik araştırmalar yapmak için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Bu yöntemler dağılımı incelemek için sürveyans, tanımlayıcı çalışmalar ve hastalık belirleyicilerini incelemek için analitik çalışmalar olabilir. Bilindiği üzere Koronavirüs hastalığı artık pandemik bir vaka olarak adlandırılmaktadır. Epidemiyolojinin konu alanına giren pandemi dünyada birden fazla ülkede veya kıtada, çok geniş bir alanda
yayılan ve etkisini gösteren salgın hastalıklara verilen genel isim olarak ifade edilmektedir. Diğer bir deyişle, salgın (epidemi) durumundaki bir hastalığın ülke sınırlarını aşarak diğer ülkelere yayılım göstermesidir.
Avrupa Birliği kurumlarından biri olan “Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi (European Centre for Disease Prevention and Control)”‘ne göre ön bulgular koronavirüs hastalığından vakalara dayalı ölüm oranı (fatalite hızı)’nın binde 20-30 olduğunu göstermektedir. Bu, 2003 SARS salgınından önemli ölçüde daha az. Bununla birlikte, mevsimsel gripin neden ölüm oranlarından çok daha yüksektir.
Çalışma kapsamında koronavirüs pandemi vakalarının epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi (EDA) yapılarak vakaların izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır
Metodoloji / Methodology
Çalışmanın amacı, koronavirüs vakalarının epidemiyolojik düzlemde Türkiye’de ve diğer ülkelerde izlediği seyri detaylı bir şekilde keşifsel veri analiziyle ortaya konulara karar vericilere katkı sunmaktır.
Koronavirüs vakalarının analizinde Türkiye veri setinin oluşturulmasında Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’ndan ve Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) raporlarından ve Sağlık Bakanlığı basın açıklamalarından yararlanılmıştır. Bunun nedeni Türkiye veri setine daha derinlemesine bakılmak istenmesidir.
Çalışma kapsamında diğer ülkelere ilişkin koronavirüs vakaları ise Johns Hopkins Üniversitesi Sistem Bilimi ve Mühendisliği Merkezi (JHU CCSE) tarafından desteklenen “The Humanitarian Data Exchange (HDX) (İnsani Veri Alışverişi)” adlı platforma ait https://data.humdata.org web sitesinden alınmıştır. Önceki çalışmalardan faklı olarak bu platformdan veri alınmasının nedeni veri setleri içerisinde onaylanmış ve ölüm vakaları dışında iyileşen koronavirüs vakalarına da yer verilmiş olmasıdır.
Analizlerde Türkiye verisi için Microsoft Excel 2016 ve diğer ülke verileri için R programlama dili kullanılmıştır.
Keşifsel veri analizine geçilmeden önce vaka sayılarından yararlanarak epidemiyolojik hızlar hesaplanmıştır. Bu nedenle, çalışmada kullanılacak hızları açıklamanın faydalı olacağı düşünülmektedir.
Epidemiyoloji biliminde hız kavramı, bir sağlık olayının nüfus içindeki görülme frekansını hesaplamada kullanılan bir ölçüttür. Hızlar, belirli bir zaman diliminde meydana gelen olayların sayısının olayın meydana geldiği nüfusa bölünerek hesaplanır. Eşitliğin payı, sağlık olayı ile karşılaşanların sayısını (X), payda ise risk altındaki nüfusu (X+Y) göstermektedir. Risk altındaki nüfus hastalığa veya sağlık olaylarına karşı duyarlı olan nüfusu ifade etmektedir. Formülize edilirse;
Hız (Rate) = (X / X +Y) * k
Burada, k katsayıyı göstermektedir.
Analizde hızlardan girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ilk gösterge ölüm veya mortalite ölçütlerinden biri olan Kaba Ölüm Hızı‘dır. Bu hız nüfusun sağlık düzeyini ortaya koymada duyarlı olmasa da bir fikir vermesi açısından önemlidir. Kaba ölüm hızı aşağıdaki eşitlikte gösterilmiştir.
Kaba Ölüm Hızı (Crude Death Rate) = (Bir toplumda belirli bir süre içinde meydana gelen ölüm sayısı / Aynı toplumun aynı süredeki
(yıl ortası) nüfusu) * 1000
Crude death rate = (Total number of deaths during a given time interval / Mid-interval population) * 1000
Girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ikinci gösterge ölüm veya fatalite ölçütlerinden biri olan Fatalize Hızı‘dır. Bu gösterge kaba ölüm hızına göre daha duyarlı bir göstergedir. Diğer bir ifadeyle, hastalığa yakalananların ne kadarının öldüğünü gösterir. Fatalite hızı aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır;
Fatalite Hızı (Fatality Rate) = (Nüfusta belirli bir süre içinde “X” hastalığından ölenlerin sayısı / Aynı nüfusun aynı süre içinde “X” hastalığına yakalananların sayısı) * 100
Fatality Rate = (Number of cause-specific deaths among the incident cases / Total number of incident cases) * 100
Türkiye ve Dünya Örnekleri / Cases of Turkey and World Countries
Analizde kullanılan veri Birleşmiş Milletler İnsani İşlerin Koordinasyon Bürosu (OCHA)‘nun web sitelerinden biri olan İnsani Veri Alışverişi (HDX) web sitesinden csv (Comma-seperated value) uzantılı olarak okutulan onaylanmış, ölen ve iyileşen koronavirüs vaka sayılarını içeren 3 farklı veri setinden oluşmaktadır.
Çalışmanın bu kısmında epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılarak Dünyada koronavirüs vakalarıyla ilgili olarak öne çıkan ülkeler verilmiştir.
Aşağıda yazdığım Python kod bloğu ile birlikte “İnsani Veri Alışverişi (HDX)” veri tabanından güncel veri akışı sağlanabilecektir. Grafiklerde ise R programlama dili kullanılmıştır. Aşağıdaki kod bloğunda görüleceği üzere mevcut veri setlerinde olmayan 1 adet değişken hesaplanmıştır. Daha sonra bu değişkenler kod bloğu ile veri akışı sağlanmasından sonra birleştirilerek oluşturulan yeni veri setine ilave edilmiştir. İlave edilen değişkenler şöyledir:
Fatali Fızı (Case Fatality Rate:CFR): Onaylanmış vaka sayılarının ölüm vaka sayılarına bölünmesiyle hesaplanmıştır. Çarpım katsayısı (k) ise 1000 olarak alınmıştır.

import numpy as np
import scipy as sp
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import seaborn as sns

case = pd.read_csv("https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_confirmed_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=merge&merge-url01=https%3A%2F%2Fdocs.google.com%2Fspreadsheets%2Fd%2Fe%2F2PACX-1vTglKQRXpkKSErDiWG6ycqEth32MY0reMuVGhaslImLjfuLU0EUgyyu2e-3vKDArjqGX7dXEBV8FJ4f%2Fpub%3Fgid%3D1326629740%26single%3Dtrue%26output%3Dcsv&merge-keys01=%23country%2Bname&merge-tags01=%23country%2Bcode%2C%23region%2Bmain%2Bcode%2C%23region%2Bsub%2Bcode%2C%23region%2Bintermediate%2Bcode&filter02=merge&merge-url02=https%3A%2F%2Fdocs.google.com%2Fspreadsheets%2Fd%2Fe%2F2PACX-1vTglKQRXpkKSErDiWG6ycqEth32MY0reMuVGhaslImLjfuLU0EUgyyu2e-3vKDArjqGX7dXEBV8FJ4f%2Fpub%3Fgid%3D398158223%26single%3Dtrue%26output%3Dcsv&merge-keys02=%23adm1%2Bname&merge-tags02=%23country%2Bcode%2C%23region%2Bmain%2Bcode%2C%23region%2Bsub%2Bcode%2C%23region%2Bintermediate%2Bcode&merge-replace02=on&merge-overwrite02=on&filter03=explode&explode-header-att03=date&explode-value-att03=value&filter04=rename&rename-oldtag04=%23affected%2Bdate&rename-newtag04=%23date&rename-header04=Date&filter05=rename&rename-oldtag05=%23affected%2Bvalue&rename-newtag05=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header05=Value&filter06=clean&clean-date-tags06=%23date&filter07=sort&sort-tags07=%23date&sort-reverse07=on&filter08=sort&sort-tags08=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_confirmed_global.csv")
case = case.drop(case.index[[0]])
case = case.iloc[:,[1,2,3,4,5]]
case = case.rename(columns={"Country/Region": "Ulke","Date":"Tarih","Value": "Vaka", "Lat":"Lat","Long":"Long"})
case = case.astype({'Vaka': 'int64','Tarih': 'datetime64[ns]', 'Lat': 'float64', 'Long':'float64'})
case


url1="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_deaths_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=merge&merge-url01=https%3A%2F%2Fdocs.google.com%2Fspreadsheets%2Fd%2Fe%2F2PACX-1vTglKQRXpkKSErDiWG6ycqEth32MY0reMuVGhaslImLjfuLU0EUgyyu2e-3vKDArjqGX7dXEBV8FJ4f%2Fpub%3Fgid%3D1326629740%26single%3Dtrue%26output%3Dcsv&merge-keys01=%23country%2Bname&merge-tags01=%23country%2Bcode%2C%23region%2Bmain%2Bcode%2C%23region%2Bsub%2Bcode%2C%23region%2Bintermediate%2Bcode&filter02=merge&merge-url02=https%3A%2F%2Fdocs.google.com%2Fspreadsheets%2Fd%2Fe%2F2PACX-1vTglKQRXpkKSErDiWG6ycqEth32MY0reMuVGhaslImLjfuLU0EUgyyu2e-3vKDArjqGX7dXEBV8FJ4f%2Fpub%3Fgid%3D398158223%26single%3Dtrue%26output%3Dcsv&merge-keys02=%23adm1%2Bname&merge-tags02=%23country%2Bcode%2C%23region%2Bmain%2Bcode%2C%23region%2Bsub%2Bcode%2C%23region%2Bintermediate%2Bcode&merge-replace02=on&merge-overwrite02=on&filter03=explode&explode-header-att03=date&explode-value-att03=value&filter04=rename&rename-oldtag04=%23affected%2Bdate&rename-newtag04=%23date&rename-header04=Date&filter05=rename&rename-oldtag05=%23affected%2Bvalue&rename-newtag05=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header05=Value&filter06=clean&clean-date-tags06=%23date&filter07=sort&sort-tags07=%23date&sort-reverse07=on&filter08=sort&sort-tags08=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_deaths_global.csv"
death= pd.read_csv(url1)
death = death.drop(death.index[[0]])
death = death.iloc[:,[1,2,3,4,5]]
death = death.rename(columns={"Country/Region": "Ulke","Date":"Tarih","Value": "Olen", "Lat":"Lat","Long":"Long"})
death = death.astype({'Olen': 'int32', 'Tarih': 'datetime64[ns]', 'Lat': 'float64', 'Long':'float64'})
death



url2="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_recovered_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=merge&merge-url01=https%3A%2F%2Fdocs.google.com%2Fspreadsheets%2Fd%2Fe%2F2PACX-1vTglKQRXpkKSErDiWG6ycqEth32MY0reMuVGhaslImLjfuLU0EUgyyu2e-3vKDArjqGX7dXEBV8FJ4f%2Fpub%3Fgid%3D1326629740%26single%3Dtrue%26output%3Dcsv&merge-keys01=%23country%2Bname&merge-tags01=%23country%2Bcode%2C%23region%2Bmain%2Bcode%2C%23region%2Bsub%2Bcode%2C%23region%2Bintermediate%2Bcode&filter02=merge&merge-url02=https%3A%2F%2Fdocs.google.com%2Fspreadsheets%2Fd%2Fe%2F2PACX-1vTglKQRXpkKSErDiWG6ycqEth32MY0reMuVGhaslImLjfuLU0EUgyyu2e-3vKDArjqGX7dXEBV8FJ4f%2Fpub%3Fgid%3D398158223%26single%3Dtrue%26output%3Dcsv&merge-keys02=%23adm1%2Bname&merge-tags02=%23country%2Bcode%2C%23region%2Bmain%2Bcode%2C%23region%2Bsub%2Bcode%2C%23region%2Bintermediate%2Bcode&merge-replace02=on&merge-overwrite02=on&filter03=explode&explode-header-att03=date&explode-value-att03=value&filter04=rename&rename-oldtag04=%23affected%2Bdate&rename-newtag04=%23date&rename-header04=Date&filter05=rename&rename-oldtag05=%23affected%2Bvalue&rename-newtag05=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header05=Value&filter06=clean&clean-date-tags06=%23date&filter07=sort&sort-tags07=%23date&sort-reverse07=on&filter08=sort&sort-tags08=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_recovered_global.csv"
r = pd.read_csv(url2)
r = r.drop(r.index[[0]])
r = r.iloc[:,[1,2,3,4,5]]
r = r.rename(columns={"Country/Region": "Ulke","Date":"Tarih","Value": "Iyilesen", "Lat":"Lat","Long":"Long"})
r = r.astype({'Iyilesen': 'int32', 'Tarih': 'datetime64[ns]', 'Lat': 'float64', 'Long':'float64'})
r

#Veri Setlerinin Birleştirilmesi

x = case.merge(death, on=['Ulke','Lat','Long', 'Tarih'], how='left')
y = x.merge(r, on=['Ulke','Lat','Long', 'Tarih'], how='left')
result =result =y[(y.Vaka >0)]
result

result.isna().sum()# Variable: Iyilesen including  487 missing data 

result=result.fillna(0)#it is assigned to 0 in place of  NAN values
result

result.isna().sum()#Iyilesen: no missing data

result.info()#str gibi R'da olan: It give us idea about structure of data set 
Veri setindeki değişken sayısı 7, gözlem sayısı ise 20876’dir. Aşağıda mevcut değişkenler, değişkenlerin veri tipi ile birlikte gözlem sayısı görülmektedir. Daha sonra yedi olan değişken sayısı fatalite hızı ilave edilerek 8’e çıkarılmıştır. Ancak mükerrer tarihler benzersiz tarihlere düşürüldükten kalan gözlem sayısı 10734’tür.

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 10734 entries, 0 to 20876
Data columns (total 8 columns):
Ulke        10734 non-null object
Lat         10734 non-null float64
Long        10734 non-null float64
Tarih       10734 non-null datetime64[ns]
Vaka        10734 non-null int64
Olen        10734 non-null float64
Iyilesen    10734 non-null float64
CFR         10734 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(5), int64(1), object(1)
memory usage: 754.7+ KB
Veri setinde koronavirüs salgınının yaşandığı aşağıdaki listesi verilen 184 ülke ve/veya bölge bulunmaktadır.

['Afghanistan',
 'Albania',
 'Algeria',
 'Andorra',
 'Angola',
 'Antigua and Barbuda',
 'Argentina',
 'Armenia',
 'Australia',
 'Austria',
 'Azerbaijan',
 'Bahamas',
 'Bahrain',
 'Bangladesh',
 'Barbados',
 'Belarus',
 'Belgium',
 'Belize',
 'Benin',
 'Bhutan',
 'Bolivia',
 'Bosnia and Herzegovina',
 'Botswana',
 'Brazil',
 'Brunei',
 'Bulgaria',
 'Burkina Faso',
 'Burma',
 'Burundi',
 'Cabo Verde',
 'Cambodia',
 'Cameroon',
 'Canada',
 'Central African Republic',
 'Chad',
 'Chile',
 'China',
 'Colombia',
 'Congo (Brazzaville)',
 'Congo (Kinshasa)',
 'Costa Rica',
 "Cote d'Ivoire",
 'Croatia',
 'Cuba',
 'Cyprus',
 'Czechia',
 'Denmark',
 'Diamond Princess',
 'Djibouti',
 'Dominica',
 'Dominican Republic',
 'Ecuador',
 'Egypt',
 'El Salvador',
 'Equatorial Guinea',
 'Eritrea',
 'Estonia',
 'Eswatini',
 'Ethiopia',
 'Fiji',
 'Finland',
 'France',
 'Gabon',
 'Gambia',
 'Georgia',
 'Germany',
 'Ghana',
 'Greece',
 'Grenada',
 'Guatemala',
 'Guinea',
 'Guinea-Bissau',
 'Guyana',
 'Haiti',
 'Holy See',
 'Honduras',
 'Hungary',
 'Iceland',
 'India',
 'Indonesia',
 'Iran',
 'Iraq',
 'Ireland',
 'Israel',
 'Italy',
 'Jamaica',
 'Japan',
 'Jordan',
 'Kazakhstan',
 'Kenya',
 'Korea, South',
 'Kosovo',
 'Kuwait',
 'Kyrgyzstan',
 'Laos',
 'Latvia',
 'Lebanon',
 'Liberia',
 'Libya',
 'Liechtenstein',
 'Lithuania',
 'Luxembourg',
 'MS Zaandam',
 'Madagascar',
 'Malawi',
 'Malaysia',
 'Maldives',
 'Mali',
 'Malta',
 'Mauritania',
 'Mauritius',
 'Mexico',
 'Moldova',
 'Monaco',
 'Mongolia',
 'Montenegro',
 'Morocco',
 'Mozambique',
 'Namibia',
 'Nepal',
 'Netherlands',
 'New Zealand',
 'Nicaragua',
 'Niger',
 'Nigeria',
 'North Macedonia',
 'Norway',
 'Oman',
 'Pakistan',
 'Panama',
 'Papua New Guinea',
 'Paraguay',
 'Peru',
 'Philippines',
 'Poland',
 'Portugal',
 'Qatar',
 'Romania',
 'Russia',
 'Rwanda',
 'Saint Kitts and Nevis',
 'Saint Lucia',
 'Saint Vincent and the Grenadines',
 'San Marino',
 'Sao Tome and Principe',
 'Saudi Arabia',
 'Senegal',
 'Serbia',
 'Seychelles',
 'Sierra Leone',
 'Singapore',
 'Slovakia',
 'Slovenia',
 'Somalia',
 'South Africa',
 'South Sudan',
 'Spain',
 'Sri Lanka',
 'Sudan',
 'Suriname',
 'Sweden',
 'Switzerland',
 'Syria',
 'Taiwan*',
 'Tanzania',
 'Thailand',
 'Timor-Leste',
 'Togo',
 'Trinidad and Tobago',
 'Tunisia',
 'Turkey',
 'US',
 'Uganda',
 'Ukraine',
 'United Arab Emirates',
 'United Kingdom',
 'Uruguay',
 'Uzbekistan',
 'Venezuela',
 'Vietnam',
 'West Bank and Gaza',
 'Western Sahara',
 'Zambia',
 'Zimbabwe']
Dünya
Dünyada görülen koronavirüs vakalarının tanımlayıcı istatistikleri aşağıdaki tabloda verilmiştir. Veri setindeki vaka sayıları kümülatif olarak ilerlemektedir.
Dünyadaki Koronavirüs Vakalarının Tanımlayıcı İstatistikleri
Kümülatif vaka sayılarına göre en yüksek 10 ülke aşağıdaki tabloda karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
En Yüksek Kümülatif Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke
En Yüksek Kümülatif Ölüm Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke
En Yüksek Kümülatif İyileşen Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke
Vaka Sayısı En Yüksek 10 Ülkenin Gün Başına Vaka Sayıları
Vaka Sayısı En Yüksek 10 Ülkenin Gün Başına Ölüm Sayıları
Vaka Sayısı En Yüksek 10 Ülkenin Gün Başına İyileşen Sayıları
Dünya Ülkelerinin Gün Başına Vaka, Ölüm ve İyileşen İstatistikleri
Aşağıdaki linkten 184 ülkenin gün başına vaka, ölüm ve iyileşen istatistiklerini indirebilirsiniz. Burada hangi ülkenin kaç günde ne kadar vaka, ölüm ve iyileşen sayısına ulaştığı görülebilir.
Gün Başına İstatistiklerİndir
Sonuç / Conclusion
Özetle, İnsani Veri Alışverişi (HDX) platformundan alınan 3 farklı koronavirüs hastalık veri setinin birleştirilmesinden sonra epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılarak koronavirüs pandemisinin trendi hakkında farkındalık oluşturulması amaçlanmıştır.
Faydalı olması dileğiyle.
Sağlıkla ve bilimle kalınız.
Saygılarımla.
Note: It can not be cited or copied without referencing.
Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.
Yararlanılan Kaynaklar / Resources Utilized
World Health Organization (2020). Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Available online at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf
https://www.python.org/
https://www.who.int/health-topics/coronavirus
https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/download-todays-data-geographic-distribution-covid-19-cases-worldwide
http://www.hastane.hacettepe.edu.tr/_948.html
https://www.youtube.com/watch?v=mOV1aBVYKGA&t=42s
Humanitarian Data Exchange (HDX), https://data.humdata.org/. 19.03.2020
http://www.halksagligi.hacettepe.edu.tr/sunumlar_ve_seminerler/OLCUTLERTB18MART2015.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=4KFP3tay5vM
De Livera, A. M., Hyndman, R. J., & Snyder, R. D. (2011). Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing. J American Statistical Association, 106(496), 1513–1527. https://robjhyndman.com/publications/complex-seasonality/
http://tagteam.harvard.edu/hub_feeds/1981/feed_items/273923
https://robjhyndman.com/papers/ComplexSeasonality.pdf
https://www.medicalpark.com.tr/zaturre-nedir-belirtileri-ve-tedavileri-nelerdir/hg-152
https://www.who.int/topics/epidemiology/en/
https://www.grip.gov.tr/depo/saglik-calisanlari/ulusal_pandemi_plani.pdf
https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/getting-workplace-ready-for-covid-19.pdf
https://www.cdc.gov/csels/dsepd/ss1978/lesson3/section3.html
https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Polymerase-Chain-Reaction-Fact-Sheet
https://www.yourgenome.org/facts/what-is-pcr-polymerase-chain-reaction
https://go.amboss.com/covid-swab
https://www.youtube.com/watch?v=syXd7kgLSN8
https://ellis.eu/
Bunu paylaş:
Facebook
Twitter
Reddit
Telegram
E-posta
Yazdır
Daha fazla
LinkedIn
Tumblr
Pinterest
Pocket
WhatsApp
Skype
Bunu beğen:
Beğen Yükleniyor...
Tevfik BULUT	Genel	Yorum bırakın 11 Nisan 2020 11 Nisan 2020 16 Minutes	
9 Nisan 2020 Tarihi İtibariyle Koronavirüs Pandemisi Üzerine Vaka Çalışmaları: Türkiye ve Diğer Ülke Örnekleri (Case Studies on Coronavirus Pandemic: Cases of Turkey and Other Countries As of April 9, 2020)
Giriş / Introduction
Coronavirüsler (CoV), soğuk algınlığından Orta Doğu Solunum Sendromu (MERS-CoV) ve Şiddetli Akut Solunum Sendromu (SARS-CoV) gibi daha ciddi hastalıklara kadar pek çok hastalığa neden olan büyük bir virüs ailesidir. Bu yeni virüse, yüzey çıkıntıları taç görünümünde olduğu için coronavirus adı verilmiş olup, bu virüs ailesi tek zincirli, pozitif polariteli, zarflı RNA virüsleridir.
Koronavirüs hastalığı (COVID-19), 2019 yılında keşfedilen ve daha önce insanlarda tanımlanmamış yeni bir suştur. Suş, bir bakteri veya virüsün farklı alt türlerinin, aralarında genetik farklılıklar bulunan grupları olarak adlandırılır.
Bu Koronavirüsler zoonotiktir, yani hayvanlar ve insanlar arasında bulaşırlar. Ayrıntılı araştırmalar SARS-CoV’nin misk kedilerinden insanlara ve MERS-CoV’un tek hörgüçlü develerden insanlara bulaştığını göstermiştir. Bilinen birkaç koronavirüs henüz insanları enfekte etmeyen hayvanlarla taşınmaktadır.
Enfeksiyon belirtileri arasında solunum semptomları, ateş, öksürük, nefes darlığı ve solunum güçlüğü bulunur. Daha ciddi vakalarda, enfeksiyon pnömoniye, ciddi akut solunum sendromuna, böbrek yetmezliğine ve hatta ölüme neden olabilir. Solunum sistemi hastalıklarından biri olan pnömoni ya da halk arasında zatürre bakteriler başta olmak üzere mikroorganizmalara bağlı olarak ortaya çıkan akciğer dokusunun iltihaplanmasıdır. Grip gibi bu hastalık da bağışıklık (immun) sistemini baskılayan hastalıklardan biridir. Özellikle ileri yaşlardaki bireylerde hem bağışıklık sisteminin yaşla birlikte yavaşlaması hem de yaşa ve/veya diğer nedenlere bağlı olarak kronik ve diğer hastalıkların görülmesi bu yaşlardaki bireylerde ölüm oranlarını artırabilmektedir. Diğer bir deyişle, bu enfeksiyon komplikasyon yaratarak ve mevcut diğer hastalıkları tetikleyerek bu yaş gruplarında diğer yaş gruplarına göre daha öldürücü olabilir.
Enfeksiyonun yayılmasını önlemek için standart öneriler arasında düzenli el yıkama, öksürme ve hapşırma sırasında ağız ve burnun kapatılması, et ve yumurtaların iyice pişirilmesi yer alır. Öksürme ve hapşırma gibi solunum yolu rahatsızlığı belirtileri gösteren kişilerle yakın temastan kaçınmak bu hastalıktan korunmak için atılacak önemli koruyucu tedbirlerden biridir.
Hastalıktan nasıl korunulacağı hakkında bilgi verdikten sonra bu hastalığın teşhisinde kullanılan ve adı son zamanlarda sık sık duyulan PCR testi hakkında bilgi vermek faydalı olacaktır. PCR, ingilizce adıyla “Polymerase Chain Reaction” kelimelerinin bir araya gelmesinden oluşan ve moleküler biyoloji alanında kullanılan bir tekniktir.Türkçe ise ise polimeraz zincir reaksiyonu olarak adlandırılır. Bazen PCR moleküler fotokopi (molecular photocopying) olarak da adlandırılabilmektedir. DNA’nın küçük bölümlerini kopyalamak için kullanılan hızlı ve ucuz bir tekniktir. Moleküler ve genetik analizler için büyük miktarlarda DNA örneği gerekli olduğundan, izole edilmiş DNA parçaları üzerinde çalışmalar PCR amplifikasyonu olmadan neredeyse imkansızdır. PCR’ın kullanım alanları şöyle özetlenebilir:
Amplifiye edildikten sonra PCR ile üretilen DNA, birçok farklı laboratuvar prosedüründe kullanılabilir. Örneğin, İnsan Genom Projesindeki (HGP) çoğu haritalama tekniği PCR’a dayanmaktadır.
Parmak izi, bakteri veya virüslerin (özellikle AIDS) tespiti ve genetik bozuklukların teşhisi gibi bir dizi laboratuvar ve klinik teknikte de değerlidir.
PCR ( Polimeraz Zincir Reaksiyonu) tekniğinin çalışma şeması ise aşağıdaki şekilde verilmiştir.
Kaynak: The National Human Genome Research Institute (NHGRI)
PCR tekniğini kullanarak koronavirüs teşhisinin nasıl konulduğuna ilişkin bir video aşağıda verilerek teşhis süreci hakkında bilgi verilmesi amaçlanmıştır.
Kaynak:
AMBOSS: Medical Knowledge Distilled
Bilindiği üzere koronavirüs hastalığının teşhis ve özellikle tedavisine yönelik olarak ilaç ve aşı geliştirme alanında Dünya’da ve ülkemizde yoğun bir mesai harcanmaktadır. Bunlardan biri ülkemizde 02.04.2020 tarihinde Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ve TÜBİTAK bünyesinde “Covid-19 Türkiye Platformu Aşı ve İlaç Geliştirme” bilim insanların katıldığı sanal bir konferans gerçekleştirilmiştir. Türkiye dışında da benzer çalışmalar sanal ortamda çalıştay ve konferans olarak yapılmaktadır. Dünyada yapılan ve benim de katılım sağladığım önde giden bu çalışmalardan biri de Avrupa Öğrenme ve Akıllı Sistemler Laboratuvarı ingilizce adıyla European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS)’ın 02.04.2020 tarihinde düzenlediği “ELLIS Against Covid-19” adlı çalıştaydır. Dünyanın farklı üniversitelerinden bilim insanlarının katılım sağladığı çalıştayda koranavirüs pandemisinin teşhisinde kullanılan yapay zeka teknolojilerinden koronavirüsün tedavisinde kullanılan ilaçların geliştirilmesinde kullanılan yapay zeka teknolojilerine kadar pek çok konu ele alınmıştır. Çalıştayda ağırlıklı olarak ele alınan konu yapay zekanın teşhis ve tedavide nasıl kullanıldığı ve kullanılacağı idi. Çalıştayda koronavirüs ile mücadele çok güzel uygulama örneklerine yer verilmiştir. Daha önce de dile getirdiğim gibi yapay zeka günümüzün ve geleceğin en kritik teknolojisidir. Bu gerek 4. Sanayi Devrimi gerekse Toplum 5.0 açısından olsun böyledir ve farklı ülkeler yapay zekayı teşhis ve tedavi (robotik cerrahi ve ilaç geliştirme) alanlarında kullanmak için çok ciddi adımlar atmıştır. Bu yapıların da ülkemizde kurulması ve yapay zeka enstitülerinin ülkemizde yaygınlaştırılması gerekmektedir. Aynı zamanda Türkiye Büyük Millet Meclisi bünyesinde Yapay Zeka Komisyonu kurulmalıdır. Yapay zeka özünde öğrenen sistemler olduğu ve sürekli gelişim gösterdiği için sektör ayrımı olmaksızın her alanda kendine uygulama alanı bulan bir teknolojidir.
Koronavirüs salgını Çin ile birlikte diğer ülkelere de yayıldığı için Dünya Sağlık Örgütü tarafından 30/01/2020 tarihinde uluslararası halk sağlığı açısından acil durum ilan edilmiştir. Bu hastalıktan bahsedilirken lise ve üniversite yıllarımda benim de ders olarak aldığım Epidemiyoloji biliminden bahsetmemek olmaz. Epidemiyoloji, toplumda sağlıkla ilgili durumların veya olayların (hastalık dahil) dağılımını, görülme sıklıklarını ve bunları etkileyen faktörleri inceleyen bir tıp bilimi dalıdır.
Epidemiyolojik araştırmalar yapmak için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Bu yöntemler dağılımı incelemek için sürveyans, tanımlayıcı çalışmalar ve hastalık belirleyicilerini incelemek için analitik çalışmalar olabilir. Bilindiği üzere Koronavirüs hastalığı artık pandemik bir vaka olarak adlandırılmaktadır. Epidemiyolojinin konu alanına giren pandemi dünyada birden fazla ülkede veya kıtada, çok geniş bir alanda
yayılan ve etkisini gösteren salgın hastalıklara verilen genel isim olarak ifade edilmektedir. Diğer bir deyişle, salgın (epidemi) durumundaki bir hastalığın ülke sınırlarını aşarak diğer ülkelere yayılım göstermesidir.
Avrupa Birliği kurumlarından biri olan “Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi (European Centre for Disease Prevention and Control)”‘ne göre ön bulgular koronavirüs hastalığından vakalara dayalı ölüm oranı (fatalite hızı)’nın binde 20-30 olduğunu göstermektedir. Bu, 2003 SARS salgınından önemli ölçüde daha az. Bununla birlikte, mevsimsel gripin neden ölüm oranlarından çok daha yüksektir.
Çalışma kapsamında koronavirüs pandemi vakalarının epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi (EDA) yapılarak vakaların izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır
Metodoloji / Methodology
Çalışmanın amacı, koronavirüs vakalarının epidemiyolojik düzlemde Türkiye’de ve diğer ülkelerde izlediği seyri detaylı bir şekilde keşifsel veri analiziyle ortaya konulara karar vericilere katkı sunmaktır.
Koronavirüs vakalarının analizinde Türkiye veri setinin oluşturulmasında Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’ndan ve Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) raporlarından ve Sağlık Bakanlığı basın açıklamalarından yararlanılmıştır. Bunun nedeni Türkiye veri setine daha derinlemesine bakılmak istenmesidir.
Çalışma kapsamında diğer ülkelere ilişkin koronavirüs vakaları ise Johns Hopkins Üniversitesi Sistem Bilimi ve Mühendisliği Merkezi (JHU CCSE) tarafından desteklenen “The Humanitarian Data Exchange (HDX) (İnsani Veri Alışverişi)” adlı platforma ait https://data.humdata.org web sitesinden alınmıştır. Önceki çalışmalardan faklı olarak bu platformdan veri alınmasının nedeni veri setleri içerisinde onaylanmış ve ölüm vakaları dışında iyileşen koronavirüs vakalarına da yer verilmiş olmasıdır.
Analizlerde Türkiye verisi için Microsoft Excel 2016 ve diğer ülke verileri için R programlama dili kullanılmıştır.
Keşifsel veri analizine geçilmeden önce vaka sayılarından yararlanarak epidemiyolojik hızlar hesaplanmıştır. Bu nedenle, çalışmada kullanılacak hızları açıklamanın faydalı olacağı düşünülmektedir.
Epidemiyoloji biliminde hız kavramı, bir sağlık olayının nüfus içindeki görülme frekansını hesaplamada kullanılan bir ölçüttür. Hızlar, belirli bir zaman diliminde meydana gelen olayların sayısının olayın meydana geldiği nüfusa bölünerek hesaplanır. Eşitliğin payı, sağlık olayı ile karşılaşanların sayısını (X), payda ise risk altındaki nüfusu (X+Y) göstermektedir. Risk altındaki nüfus hastalığa veya sağlık olaylarına karşı duyarlı olan nüfusu ifade etmektedir. Formülize edilirse;
Hız (Rate) = (X / X +Y) * k
Burada, k katsayıyı göstermektedir.
Analizde hızlardan girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ilk gösterge ölüm veya mortalite ölçütlerinden biri olan Kaba Ölüm Hızı‘dır. Bu hız nüfusun sağlık düzeyini ortaya koymada duyarlı olmasa da bir fikir vermesi açısından önemlidir. Kaba ölüm hızı aşağıdaki eşitlikte gösterilmiştir.
Kaba Ölüm Hızı (Crude Death Rate) = (Bir toplumda belirli bir süre içinde meydana gelen ölüm sayısı / Aynı toplumun aynı süredeki
(yıl ortası) nüfusu) * 1000
Crude death rate = (Total number of deaths during a given time interval / Mid-interval population) * 1000
Girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ikinci gösterge ölüm veya fatalite ölçütlerinden biri olan Fatalize Hızı‘dır. Bu gösterge kaba ölüm hızına göre daha duyarlı bir göstergedir. Diğer bir ifadeyle, hastalığa yakalananların ne kadarının öldüğünü gösterir. Fatalite hızı aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır;
Fatalite Hızı (Fatality Rate) = (Nüfusta belirli bir süre içinde “X” hastalığından ölenlerin sayısı / Aynı nüfusun aynı süre içinde “X” hastalığına yakalananların sayısı) * 100
Fatality Rate = (Number of cause-specific deaths among the incident cases / Total number of incident cases) * 100
Türkiye ve Dünya Örnekleri / Cases of Turkey and World Countries
Analizde kullanılan veri Birleşmiş Milletler İnsani İşlerin Koordinasyon Bürosu (OCHA)‘nun web sitelerinden biri olan İnsani Veri Alışverişi (HDX) web sitesinden csv (Comma-seperated value) uzantılı olarak okutulan onaylanmış, ölen ve iyileşen koronavirüs vaka sayılarını içeren 3 farklı veri setinden oluşmaktadır.
Çalışmanın bu kısmında epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılarak Dünyada koronavirüs vakalarıyla ilgili olarak öne çıkan ülkeler verilmiştir.
Aşağıda yazdığım Python kod bloğu ile birlikte “İnsani Veri Alışverişi (HDX)” veri tabanından güncel veri akışı sağlanabilecektir. Aşağıdaki kod bloğunda görüleceği üzere mevcut veri setlerinde olmayan 1 adet değişken hesaplanmıştır. Daha sonra bu değişkenler kod bloğu ile veri akışı sağlanmasından sonra birleştirilerek oluşturulan yeni veri setine ilave edilmiştir. İlave edilen değişkenler şöyledir:
Fatali Fızı (Case Fatality Rate:CFR): Onaylanmış vaka sayılarının ölüm vaka sayılarına bölünmesiyle hesaplanmıştır. Çarpım katsayısı (k) ise 1000 olarak alınmıştır.

import numpy as np
import scipy as sp
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import seaborn as sns

case = pd.read_csv("https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_confirmed_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=merge&merge-url01=https%3A%2F%2Fdocs.google.com%2Fspreadsheets%2Fd%2Fe%2F2PACX-1vTglKQRXpkKSErDiWG6ycqEth32MY0reMuVGhaslImLjfuLU0EUgyyu2e-3vKDArjqGX7dXEBV8FJ4f%2Fpub%3Fgid%3D1326629740%26single%3Dtrue%26output%3Dcsv&merge-keys01=%23country%2Bname&merge-tags01=%23country%2Bcode%2C%23region%2Bmain%2Bcode%2C%23region%2Bsub%2Bcode%2C%23region%2Bintermediate%2Bcode&filter02=merge&merge-url02=https%3A%2F%2Fdocs.google.com%2Fspreadsheets%2Fd%2Fe%2F2PACX-1vTglKQRXpkKSErDiWG6ycqEth32MY0reMuVGhaslImLjfuLU0EUgyyu2e-3vKDArjqGX7dXEBV8FJ4f%2Fpub%3Fgid%3D398158223%26single%3Dtrue%26output%3Dcsv&merge-keys02=%23adm1%2Bname&merge-tags02=%23country%2Bcode%2C%23region%2Bmain%2Bcode%2C%23region%2Bsub%2Bcode%2C%23region%2Bintermediate%2Bcode&merge-replace02=on&merge-overwrite02=on&filter03=explode&explode-header-att03=date&explode-value-att03=value&filter04=rename&rename-oldtag04=%23affected%2Bdate&rename-newtag04=%23date&rename-header04=Date&filter05=rename&rename-oldtag05=%23affected%2Bvalue&rename-newtag05=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header05=Value&filter06=clean&clean-date-tags06=%23date&filter07=sort&sort-tags07=%23date&sort-reverse07=on&filter08=sort&sort-tags08=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_confirmed_global.csv")
case = case.drop(case.index[[0]])
case = case.iloc[:,[1,2,3,4,5]]
case = case.rename(columns={"Country/Region": "Ulke","Date":"Tarih","Value": "Vaka", "Lat":"Lat","Long":"Long"})
case = case.astype({'Vaka': 'int64','Tarih': 'datetime64[ns]', 'Lat': 'float64', 'Long':'float64'})
case


url1="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_deaths_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=merge&merge-url01=https%3A%2F%2Fdocs.google.com%2Fspreadsheets%2Fd%2Fe%2F2PACX-1vTglKQRXpkKSErDiWG6ycqEth32MY0reMuVGhaslImLjfuLU0EUgyyu2e-3vKDArjqGX7dXEBV8FJ4f%2Fpub%3Fgid%3D1326629740%26single%3Dtrue%26output%3Dcsv&merge-keys01=%23country%2Bname&merge-tags01=%23country%2Bcode%2C%23region%2Bmain%2Bcode%2C%23region%2Bsub%2Bcode%2C%23region%2Bintermediate%2Bcode&filter02=merge&merge-url02=https%3A%2F%2Fdocs.google.com%2Fspreadsheets%2Fd%2Fe%2F2PACX-1vTglKQRXpkKSErDiWG6ycqEth32MY0reMuVGhaslImLjfuLU0EUgyyu2e-3vKDArjqGX7dXEBV8FJ4f%2Fpub%3Fgid%3D398158223%26single%3Dtrue%26output%3Dcsv&merge-keys02=%23adm1%2Bname&merge-tags02=%23country%2Bcode%2C%23region%2Bmain%2Bcode%2C%23region%2Bsub%2Bcode%2C%23region%2Bintermediate%2Bcode&merge-replace02=on&merge-overwrite02=on&filter03=explode&explode-header-att03=date&explode-value-att03=value&filter04=rename&rename-oldtag04=%23affected%2Bdate&rename-newtag04=%23date&rename-header04=Date&filter05=rename&rename-oldtag05=%23affected%2Bvalue&rename-newtag05=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header05=Value&filter06=clean&clean-date-tags06=%23date&filter07=sort&sort-tags07=%23date&sort-reverse07=on&filter08=sort&sort-tags08=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_deaths_global.csv"
death= pd.read_csv(url1)
death = death.drop(death.index[[0]])
death = death.iloc[:,[1,2,3,4,5]]
death = death.rename(columns={"Country/Region": "Ulke","Date":"Tarih","Value": "Olen", "Lat":"Lat","Long":"Long"})
death = death.astype({'Olen': 'int32', 'Tarih': 'datetime64[ns]', 'Lat': 'float64', 'Long':'float64'})
death



url2="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_recovered_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=merge&merge-url01=https%3A%2F%2Fdocs.google.com%2Fspreadsheets%2Fd%2Fe%2F2PACX-1vTglKQRXpkKSErDiWG6ycqEth32MY0reMuVGhaslImLjfuLU0EUgyyu2e-3vKDArjqGX7dXEBV8FJ4f%2Fpub%3Fgid%3D1326629740%26single%3Dtrue%26output%3Dcsv&merge-keys01=%23country%2Bname&merge-tags01=%23country%2Bcode%2C%23region%2Bmain%2Bcode%2C%23region%2Bsub%2Bcode%2C%23region%2Bintermediate%2Bcode&filter02=merge&merge-url02=https%3A%2F%2Fdocs.google.com%2Fspreadsheets%2Fd%2Fe%2F2PACX-1vTglKQRXpkKSErDiWG6ycqEth32MY0reMuVGhaslImLjfuLU0EUgyyu2e-3vKDArjqGX7dXEBV8FJ4f%2Fpub%3Fgid%3D398158223%26single%3Dtrue%26output%3Dcsv&merge-keys02=%23adm1%2Bname&merge-tags02=%23country%2Bcode%2C%23region%2Bmain%2Bcode%2C%23region%2Bsub%2Bcode%2C%23region%2Bintermediate%2Bcode&merge-replace02=on&merge-overwrite02=on&filter03=explode&explode-header-att03=date&explode-value-att03=value&filter04=rename&rename-oldtag04=%23affected%2Bdate&rename-newtag04=%23date&rename-header04=Date&filter05=rename&rename-oldtag05=%23affected%2Bvalue&rename-newtag05=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header05=Value&filter06=clean&clean-date-tags06=%23date&filter07=sort&sort-tags07=%23date&sort-reverse07=on&filter08=sort&sort-tags08=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_recovered_global.csv"
r = pd.read_csv(url2)
r = r.drop(r.index[[0]])
r = r.iloc[:,[1,2,3,4,5]]
r = r.rename(columns={"Country/Region": "Ulke","Date":"Tarih","Value": "Iyilesen", "Lat":"Lat","Long":"Long"})
r = r.astype({'Iyilesen': 'int32', 'Tarih': 'datetime64[ns]', 'Lat': 'float64', 'Long':'float64'})
r

#Veri Setlerinin Birleştirilmesi

x = case.merge(death, on=['Ulke','Lat','Long', 'Tarih'], how='left')
y = x.merge(r, on=['Ulke','Lat','Long', 'Tarih'], how='left')
result =result =y[(y.Vaka >0)]
result

result.isna().sum()# Variable: Iyilesen including  487 missing data 

result=result.fillna(0)#it is assigned to 0 in place of  NAN values
result

result.isna().sum()#Iyilesen: no missing data

result.info()#str gibi R'da olan: It give us idea about structure of data set 
Veri setindeki değişken sayısı 7, gözlem sayısı ise 20611’dir. Aşağıda mevcut değişkenler, değişkenlerin veri tipi ile birlikte gözlem sayısı görülmektedir. Daha sonra yedi olan değişken sayısı fatalite hızı ilave edilerek 8’e çıkarılmıştır. Ancak mükerrer tarihler benzersiz tarihlere düşürüldükten kalan gözlem sayısı 10473’tür.

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 10473 entries, 0 to 20611
Data columns (total 7 columns):
Ulke        10473 non-null object
Lat         10473 non-null float64
Long        10473 non-null float64
Tarih       10473 non-null datetime64[ns]
Vaka        10473 non-null int64
Olen        10473 non-null int32
Iyilesen    10473 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(3), int32(1), int64(1), object(1)
memory usage: 613.7+ KB
Veri setinde koronavirüs salgınının yaşandığı aşağıdaki listesi verilen 184 ülke ve/veya bölge bulunmaktadır.

['Afghanistan',
 'Albania',
 'Algeria',
 'Andorra',
 'Angola',
 'Antigua and Barbuda',
 'Argentina',
 'Armenia',
 'Australia',
 'Austria',
 'Azerbaijan',
 'Bahamas',
 'Bahrain',
 'Bangladesh',
 'Barbados',
 'Belarus',
 'Belgium',
 'Belize',
 'Benin',
 'Bhutan',
 'Bolivia',
 'Bosnia and Herzegovina',
 'Botswana',
 'Brazil',
 'Brunei',
 'Bulgaria',
 'Burkina Faso',
 'Burma',
 'Burundi',
 'Cabo Verde',
 'Cambodia',
 'Cameroon',
 'Canada',
 'Central African Republic',
 'Chad',
 'Chile',
 'China',
 'Colombia',
 'Congo (Brazzaville)',
 'Congo (Kinshasa)',
 'Costa Rica',
 "Cote d'Ivoire",
 'Croatia',
 'Cuba',
 'Cyprus',
 'Czechia',
 'Denmark',
 'Diamond Princess',
 'Djibouti',
 'Dominica',
 'Dominican Republic',
 'Ecuador',
 'Egypt',
 'El Salvador',
 'Equatorial Guinea',
 'Eritrea',
 'Estonia',
 'Eswatini',
 'Ethiopia',
 'Fiji',
 'Finland',
 'France',
 'Gabon',
 'Gambia',
 'Georgia',
 'Germany',
 'Ghana',
 'Greece',
 'Grenada',
 'Guatemala',
 'Guinea',
 'Guinea-Bissau',
 'Guyana',
 'Haiti',
 'Holy See',
 'Honduras',
 'Hungary',
 'Iceland',
 'India',
 'Indonesia',
 'Iran',
 'Iraq',
 'Ireland',
 'Israel',
 'Italy',
 'Jamaica',
 'Japan',
 'Jordan',
 'Kazakhstan',
 'Kenya',
 'Korea, South',
 'Kosovo',
 'Kuwait',
 'Kyrgyzstan',
 'Laos',
 'Latvia',
 'Lebanon',
 'Liberia',
 'Libya',
 'Liechtenstein',
 'Lithuania',
 'Luxembourg',
 'MS Zaandam',
 'Madagascar',
 'Malawi',
 'Malaysia',
 'Maldives',
 'Mali',
 'Malta',
 'Mauritania',
 'Mauritius',
 'Mexico',
 'Moldova',
 'Monaco',
 'Mongolia',
 'Montenegro',
 'Morocco',
 'Mozambique',
 'Namibia',
 'Nepal',
 'Netherlands',
 'New Zealand',
 'Nicaragua',
 'Niger',
 'Nigeria',
 'North Macedonia',
 'Norway',
 'Oman',
 'Pakistan',
 'Panama',
 'Papua New Guinea',
 'Paraguay',
 'Peru',
 'Philippines',
 'Poland',
 'Portugal',
 'Qatar',
 'Romania',
 'Russia',
 'Rwanda',
 'Saint Kitts and Nevis',
 'Saint Lucia',
 'Saint Vincent and the Grenadines',
 'San Marino',
 'Sao Tome and Principe',
 'Saudi Arabia',
 'Senegal',
 'Serbia',
 'Seychelles',
 'Sierra Leone',
 'Singapore',
 'Slovakia',
 'Slovenia',
 'Somalia',
 'South Africa',
 'South Sudan',
 'Spain',
 'Sri Lanka',
 'Sudan',
 'Suriname',
 'Sweden',
 'Switzerland',
 'Syria',
 'Taiwan*',
 'Tanzania',
 'Thailand',
 'Timor-Leste',
 'Togo',
 'Trinidad and Tobago',
 'Tunisia',
 'Turkey',
 'US',
 'Uganda',
 'Ukraine',
 'United Arab Emirates',
 'United Kingdom',
 'Uruguay',
 'Uzbekistan',
 'Venezuela',
 'Vietnam',
 'West Bank and Gaza',
 'Western Sahara',
 'Zambia',
 'Zimbabwe']
Dünya
Dünyada görülen koronavirüs vakalarının tanımlayıcı istatistikleri aşağıdaki tabloda verilmiştir. Veri setindeki vaka sayıları kümülatif olarak ilerlemektedir.
Dünyadaki Koronavirüs Vakalarının Tanımlayıcı İstatistikleri
Kümülatif vaka sayılarına göre en yüksek 10 ülke aşağıdaki tabloda karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
En Yüksek Kümülatif Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke
En Yüksek Kümülatif Ölüm Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke
En Yüksek Kümülatif İyileşen Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke
Sonuç / Conclusion
Özetle, İnsani Veri Alışverişi (HDX) platformundan alınan 3 farklı koronavirüs hastalık veri setinin birleştirilmesinden sonra epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılarak koronavirüs pandemisinin trendi hakkında farkındalık oluşturulması amaçlanmıştır.
Faydalı olması dileğiyle.
Sağlıkla ve bilimle kalınız.
Saygılarımla.
Note: It can not be cited or copied without referencing.
Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.
Yararlanılan Kaynaklar / Resources Utilized
World Health Organization (2020). Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Available online at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf
https://www.python.org/
https://www.who.int/health-topics/coronavirus
https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/download-todays-data-geographic-distribution-covid-19-cases-worldwide
http://www.hastane.hacettepe.edu.tr/_948.html
https://www.youtube.com/watch?v=mOV1aBVYKGA&t=42s
Humanitarian Data Exchange (HDX), https://data.humdata.org/. 19.03.2020
http://www.halksagligi.hacettepe.edu.tr/sunumlar_ve_seminerler/OLCUTLERTB18MART2015.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=4KFP3tay5vM
De Livera, A. M., Hyndman, R. J., & Snyder, R. D. (2011). Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing. J American Statistical Association, 106(496), 1513–1527. https://robjhyndman.com/publications/complex-seasonality/
http://tagteam.harvard.edu/hub_feeds/1981/feed_items/273923
https://robjhyndman.com/papers/ComplexSeasonality.pdf
https://www.medicalpark.com.tr/zaturre-nedir-belirtileri-ve-tedavileri-nelerdir/hg-152
https://www.who.int/topics/epidemiology/en/
https://www.grip.gov.tr/depo/saglik-calisanlari/ulusal_pandemi_plani.pdf
https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/getting-workplace-ready-for-covid-19.pdf
https://www.cdc.gov/csels/dsepd/ss1978/lesson3/section3.html
https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Polymerase-Chain-Reaction-Fact-Sheet
https://www.yourgenome.org/facts/what-is-pcr-polymerase-chain-reaction
https://go.amboss.com/covid-swab
https://www.youtube.com/watch?v=syXd7kgLSN8
https://ellis.eu/
Bunu paylaş:
Facebook
Twitter
Reddit
Telegram
E-posta
Yazdır
Daha fazla
LinkedIn
Tumblr
Pinterest
Pocket
WhatsApp
Skype
Bunu beğen:
Beğen Yükleniyor...
Tevfik BULUT	Genel	Yorum bırakın 9 Nisan 2020 11 Nisan 2020 16 Minutes	
5 Nisan 2020 Tarihi İtibariyle Koronavirüs Pandemisi Üzerine Vaka Çalışmaları: Türkiye ve Diğer Ülke Örnekleri (Case Studies on Coronavirus Pandemic: Cases of Turkey and Other Countries As of April 5, 2020)
Giriş / Introduction
Coronavirüsler (CoV), soğuk algınlığından Orta Doğu Solunum Sendromu (MERS-CoV) ve Şiddetli Akut Solunum Sendromu (SARS-CoV) gibi daha ciddi hastalıklara kadar pek çok hastalığa neden olan büyük bir virüs ailesidir. Bu yeni virüse, yüzey çıkıntıları taç görünümünde olduğu için coronavirus adı verilmiş olup, bu virüs ailesi tek zincirli, pozitif polariteli, zarflı RNA virüsleridir.
Koronavirüs hastalığı (COVID-19), 2019 yılında keşfedilen ve daha önce insanlarda tanımlanmamış yeni bir suştur. Suş, bir bakteri veya virüsün farklı alt türlerinin, aralarında genetik farklılıklar bulunan grupları olarak adlandırılır.
Bu Koronavirüsler zoonotiktir, yani hayvanlar ve insanlar arasında bulaşırlar. Ayrıntılı araştırmalar SARS-CoV’nin misk kedilerinden insanlara ve MERS-CoV’un tek hörgüçlü develerden insanlara bulaştığını göstermiştir. Bilinen birkaç koronavirüs henüz insanları enfekte etmeyen hayvanlarla taşınmaktadır.
Enfeksiyon belirtileri arasında solunum semptomları, ateş, öksürük, nefes darlığı ve solunum güçlüğü bulunur. Daha ciddi vakalarda, enfeksiyon pnömoniye, ciddi akut solunum sendromuna, böbrek yetmezliğine ve hatta ölüme neden olabilir. Solunum sistemi hastalıklarından biri olan pnömoni ya da halk arasında zatürre bakteriler başta olmak üzere mikroorganizmalara bağlı olarak ortaya çıkan akciğer dokusunun iltihaplanmasıdır. Grip gibi bu hastalık da bağışıklık (immun) sistemini baskılayan hastalıklardan biridir. Özellikle ileri yaşlardaki bireylerde hem bağışıklık sisteminin yaşla birlikte yavaşlaması hem de yaşa ve/veya diğer nedenlere bağlı olarak kronik ve diğer hastalıkların görülmesi bu yaşlardaki bireylerde ölüm oranlarını artırabilmektedir. Diğer bir deyişle, bu enfeksiyon komplikasyon yaratarak ve mevcut diğer hastalıkları tetikleyerek bu yaş gruplarında diğer yaş gruplarına göre daha öldürücü olabilir.
Enfeksiyonun yayılmasını önlemek için standart öneriler arasında düzenli el yıkama, öksürme ve hapşırma sırasında ağız ve burnun kapatılması, et ve yumurtaların iyice pişirilmesi yer alır. Öksürme ve hapşırma gibi solunum yolu rahatsızlığı belirtileri gösteren kişilerle yakın temastan kaçınmak bu hastalıktan korunmak için atılacak önemli koruyucu tedbirlerden biridir.
Hastalıktan nasıl korunulacağı hakkında bilgi verdikten sonra bu hastalığın teşhisinde kullanılan ve adı son zamanlarda sık sık duyulan PCR testi hakkında bilgi vermek faydalı olacaktır. PCR, ingilizce adıyla “Polymerase Chain Reaction” kelimelerinin bir araya gelmesinden oluşan ve moleküler biyoloji alanında kullanılan bir tekniktir.Türkçe ise ise polimeraz zincir reaksiyonu olarak adlandırılır. Bazen PCR moleküler fotokopi (molecular photocopying) olarak da adlandırılabilmektedir. DNA’nın küçük bölümlerini kopyalamak için kullanılan hızlı ve ucuz bir tekniktir. Moleküler ve genetik analizler için büyük miktarlarda DNA örneği gerekli olduğundan, izole edilmiş DNA parçaları üzerinde çalışmalar PCR amplifikasyonu olmadan neredeyse imkansızdır. PCR’ın kullanım alanları şöyle özetlenebilir:
Amplifiye edildikten sonra PCR ile üretilen DNA, birçok farklı laboratuvar prosedüründe kullanılabilir. Örneğin, İnsan Genom Projesindeki (HGP) çoğu haritalama tekniği PCR’a dayanmaktadır.
Parmak izi, bakteri veya virüslerin (özellikle AIDS) tespiti ve genetik bozuklukların teşhisi gibi bir dizi laboratuvar ve klinik teknikte de değerlidir.
PCR ( Polimeraz Zincir Reaksiyonu) tekniğinin çalışma şeması ise aşağıdaki şekilde verilmiştir.
Kaynak: The National Human Genome Research Institute (NHGRI)
PCR tekniğini kullanarak koronavirüs teşhisinin nasıl konulduğuna ilişkin bir video aşağıda verilerek teşhis süreci hakkında bilgi verilmesi amaçlanmıştır.
Kaynak:
AMBOSS: Medical Knowledge Distilled
Bilindiği üzere koronavirüs hastalığının teşhis ve özellikle tedavisine yönelik olarak ilaç ve aşı geliştirme alanında Dünya’da ve ülkemizde yoğun bir mesai harcanmaktadır. Bunlardan biri ülkemizde 02.04.2020 tarihinde Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ve TÜBİTAK bünyesinde “Covid-19 Türkiye Platformu Aşı ve İlaç Geliştirme” bilim insanların katıldığı sanal bir konferans gerçekleştirilmiştir. Türkiye dışında da benzer çalışmalar sanal ortamda çalıştay ve konferans olarak yapılmaktadır. Dünyada yapılan ve benim de katılım sağladığım önde giden bu çalışmalardan biri de Avrupa Öğrenme ve Akıllı Sistemler Laboratuvarı ingilizce adıyla European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS)’ın 02.04.2020 tarihinde düzenlediği “ELLIS Against Covid-19” adlı çalıştaydır. Dünyanın farklı üniversitelerinden bilim insanlarının katılım sağladığı çalıştayda koranavirüs pandemisinin teşhisinde kullanılan yapay zeka teknolojilerinden koronavirüsün tedavisinde kullanılan ilaçların geliştirilmesinde kullanılan yapay zeka teknolojilerine kadar pek çok konu ele alınmıştır. Çalıştayda ağırlıklı olarak ele alınan konu yapay zekanın teşhis ve tedavide nasıl kullanıldığı ve kullanılacağı idi. Çalıştayda koronavirüs ile mücadele çok güzel uygulama örneklerine yer verilmiştir. Daha önce de dile getirdiğim gibi yapay zeka günümüzün ve geleceğin en kritik teknolojisidir. Bu gerek 4. Sanayi Devrimi gerekse Toplum 5.0 açısından olsun böyledir ve farklı ülkeler yapay zekayı teşhis ve tedavi (robotik cerrahi ve ilaç geliştirme) alanlarında kullanmak için çok ciddi adımlar atmıştır. Bu yapıların da ülkemizde kurulması ve yapay zeka enstitülerinin ülkemizde yaygınlaştırılması gerekmektedir. Aynı zamanda Türkiye Büyük Millet Meclisi bünyesinde Yapay Zeka Komisyonu kurulmalıdır. Yapay zeka özünde öğrenen sistemler olduğu ve sürekli gelişim gösterdiği için sektör ayrımı olmaksızın her alanda kendine uygulama alanı bulan bir teknolojidir.
Koronavirüs salgını Çin ile birlikte diğer ülkelere de yayıldığı için Dünya Sağlık Örgütü tarafından 30/01/2020 tarihinde uluslararası halk sağlığı açısından acil durum ilan edilmiştir. Bu hastalıktan bahsedilirken lise ve üniversite yıllarımda benim de ders olarak aldığım Epidemiyoloji biliminden bahsetmemek olmaz. Epidemiyoloji, toplumda sağlıkla ilgili durumların veya olayların (hastalık dahil) dağılımını, görülme sıklıklarını ve bunları etkileyen faktörleri inceleyen bir tıp bilimi dalıdır.
Epidemiyolojik araştırmalar yapmak için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Bu yöntemler dağılımı incelemek için sürveyans, tanımlayıcı çalışmalar ve hastalık belirleyicilerini incelemek için analitik çalışmalar olabilir. Bilindiği üzere Koronavirüs hastalığı artık pandemik bir vaka olarak adlandırılmaktadır. Epidemiyolojinin konu alanına giren pandemi dünyada birden fazla ülkede veya kıtada, çok geniş bir alanda
yayılan ve etkisini gösteren salgın hastalıklara verilen genel isim olarak ifade edilmektedir. Diğer bir deyişle, salgın (epidemi) durumundaki bir hastalığın ülke sınırlarını aşarak diğer ülkelere yayılım göstermesidir.
Avrupa Birliği kurumlarından biri olan “Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi (European Centre for Disease Prevention and Control)”‘ne göre ön bulgular koronavirüs hastalığından vakalara dayalı ölüm oranı (fatalite hızı)’nın binde 20-30 olduğunu göstermektedir. Bu, 2003 SARS salgınından önemli ölçüde daha az. Bununla birlikte, mevsimsel gripin neden ölüm oranlarından çok daha yüksektir.
Çalışma kapsamında koronavirüs pandemi vakalarının epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi (EDA) yapılarak vakaların izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır
Metodoloji / Methodology
Çalışmanın amacı, koronavirüs vakalarının epidemiyolojik düzlemde Türkiye’de ve diğer ülkelerde izlediği seyri detaylı bir şekilde keşifsel veri analiziyle ortaya konulara karar vericilere katkı sunmaktır.
Koronavirüs vakalarının analizinde Türkiye veri setinin oluşturulmasında Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’ndan ve Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) raporlarından ve Sağlık Bakanlığı basın açıklamalarından yararlanılmıştır. Bunun nedeni Türkiye veri setine daha derinlemesine bakılmak istenmesidir.
Çalışma kapsamında diğer ülkelere ilişkin koronavirüs vakaları ise Johns Hopkins Üniversitesi Sistem Bilimi ve Mühendisliği Merkezi (JHU CCSE) tarafından desteklenen “The Humanitarian Data Exchange (HDX) (İnsani Veri Alışverişi)” adlı platforma ait https://data.humdata.org web sitesinden alınmıştır. Önceki çalışmalardan faklı olarak bu platformdan veri alınmasının nedeni veri setleri içerisinde onaylanmış ve ölüm vakaları dışında iyileşen koronavirüs vakalarına da yer verilmiş olmasıdır.
Analizlerde Türkiye verisi için Microsoft Excel 2016 ve diğer ülke verileri için R programlama dili kullanılmıştır.
Keşifsel veri analizine geçilmeden önce vaka sayılarından yararlanarak epidemiyolojik hızlar hesaplanmıştır. Bu nedenle, çalışmada kullanılacak hızları açıklamanın faydalı olacağı düşünülmektedir.
Epidemiyoloji biliminde hız kavramı, bir sağlık olayının nüfus içindeki görülme frekansını hesaplamada kullanılan bir ölçüttür. Hızlar, belirli bir zaman diliminde meydana gelen olayların sayısının olayın meydana geldiği nüfusa bölünerek hesaplanır. Eşitliğin payı, sağlık olayı ile karşılaşanların sayısını (X), payda ise risk altındaki nüfusu (X+Y) göstermektedir. Risk altındaki nüfus hastalığa veya sağlık olaylarına karşı duyarlı olan nüfusu ifade etmektedir. Formülize edilirse;
Hız (Rate) = (X / X +Y) * k
Burada, k katsayıyı göstermektedir.
Analizde hızlardan girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ilk gösterge ölüm veya mortalite ölçütlerinden biri olan Kaba Ölüm Hızı‘dır. Bu hız nüfusun sağlık düzeyini ortaya koymada duyarlı olmasa da bir fikir vermesi açısından önemlidir. Kaba ölüm hızı aşağıdaki eşitlikte gösterilmiştir.
Kaba Ölüm Hızı (Crude Death Rate) = (Bir toplumda belirli bir süre içinde meydana gelen ölüm sayısı / Aynı toplumun aynı süredeki
(yıl ortası) nüfusu) * 1000
Crude death rate = (Total number of deaths during a given time interval / Mid-interval population) * 1000
Girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ikinci gösterge ölüm veya fatalite ölçütlerinden biri olan Fatalize Hızı‘dır. Bu gösterge kaba ölüm hızına göre daha duyarlı bir göstergedir. Diğer bir ifadeyle, hastalığa yakalananların ne kadarının öldüğünü gösterir. Fatalite hızı aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır;
Fatalite Hızı (Fatality Rate) = (Nüfusta belirli bir süre içinde “X” hastalığından ölenlerin sayısı / Aynı nüfusun aynı süre içinde “X” hastalığına yakalananların sayısı) * 100
Fatality Rate = (Number of cause-specific deaths among the incident cases / Total number of incident cases) * 100
Morbitide veya hastalık hızları gelişmekte olan hastalığın ortaya çıkma hızını ortaya koymak için kullanılır. Bunlardan biri olan insidans,
bir hastalığın gelişme (yeni vakalar) olasılığını ortaya koymak için kullanılır. Diğer taraftan, bu hızlardan prevelans ise hastalığın görülme sıklığını (tüm vakalar) gösteren bir hızdır. İnsidans ve prevelans da analizde girdi değişkenleri olarak kullanılması düşünülmektedir. İnsidans aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır.
İnsidans (Incidence) = (Bir nüfusta belirli bir sürede saptanan YENİ vaka sayısı / Aynı toplumun yıl ortası nüfusu) * k
Incidence = (Number of new cases of disease during specified time interval / Population at start of time interval) * k
İnsidans hızının kümülatif şekli ise atak hızlarını göstermektedir.
Prevelans ise aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır.
Prevelans (Prevalence) = (Belirli bir sürede toplam (eski+yeni) vaka sayısı / Risk altındaki kişi sayısı) * k
Prevalence = (Number of cases of disease during specified time interval / Population at start of time interval) * k
Keşifsel Veri Analizi Bulguları / Exploratory Data Analysis Findings
Türkiye Örneği / The Case of Turkey
Bu kısımda bahsedilen epidemiyolojik hızların uygulama sonuçlarına yer verilmiştir. İlk olarak günlük onaylanmış vaka sayıları ile ölüm vaka sayıları Tablo 1’de verilmiştir. Tabloda test sayılarının olduğu sütunda kırmızı renkteki sayılar kesin olarak bilinmediğinden ortalama olarak verilmiştir. Tablo 1’e göre öne çıkan bulgular şöyledir:
05.04.2020 tarihinde toplam vaka sayısı 279069’a yülselmiştir. Aynı günde gerçekleşen yeni vaka sayısı ise 3135 olup bir önceki güne göre % 4,05 artmıştır. Yeni vaka sayısının 3135 olduğu 05.04.2020 tarihi Türkiye’de salgının başladığı günden bugüne kadar vaka sayısının en yüksek olduğu tarihtir.
Kümülatif vaka sayısından kümülatif ölen kişi sayısı çıkarılmasından sonra kalan toplam aktif vaka sayısı 26495’tir.
Salgında ölen toplam kişi sayısı 574 olup, en yüksek ölüm vakalarının yaşandığı gün 79 kişi ile 02.04.2020 tarihidir.
Tablo 1. Koronavirüs Vaka Sayıları / Number of Coronavirus Cases, Turkey (Yayınlanması beklenmektedir, güncellenecektir)
Epidemiyolojik hızları gösteren bulgular ise Tablo 2’de sunulmuştur. Tablo 2’ye göre öne çıkan bulgular şöyledir:
Sağlık düzeyini belirlemede duyarlı bir gösterge olmasa da fikir vermesi açısından kaba ölüm hızı hesaplanmıştır. Buna göre kaba ölüm hızı en yüksek seviyesine ulaştığı 02.4.2020 tarihinde milyonda 0,95’dır. Katsayı bin yerine milyon alınmasının nedeni ortaya konulan bulgunun çok küçük değer almasından kaynaklanmaktadır. Toplam ölüm vaka sayına göre kaba ölüm hızı ise milyonda 6,02’ten 6,9’a yükselmiştir.
Fatalite hızının en yüksek olduğu tarih binde 43 ile 21.3.2020 tarihidir. Toplam vaka sayılarına göre fatalite hızı ise binde 21’dir. Bu bulgu şu anlama gelmektedir; bugüne kadar koronavirüs hastalığına yakalanan her 1000 kişiden yaklaşık 21’i hayatını kaybetmiştir.
Yapılan test sayıları ve vaka sayıları dikkate alınarak koronavirüs salgının insidansı ve prevelansı da hesaplanmıştır. Yapılan toplam test sayısı 181445’tir. Belirli bir zaman diliminde bir hastalığın bir nüfus grubunda görülme sıklığını ortaya koyan prevelans hızı yaklaşık % 15 olup bir önceki güne göre artış göstermemiştir. Buradan salgın meydana geldiği süre içerisinde test uygulanan her 100 vakadan 15’inde koronavirüs vakası tespit edildiği anlamı çıkmaktadır.
Belirli bir zaman diliminde bir hastalığın gelişme (yeni vakalar) olasılığını ortaya koyan insidans hızı % 15,3’ten % 15,6’ya yükselmiştir. Bu bulgudan koronavirüs testi (PCR) yapılan her 100 yeni vakadan yaklaşık 16’sında koronavirüs tespit edildiği anlaşılmaktadır. İnsidans hızı ne kadar çok düşerse salgının yeni vakalar ortaya çıkarma olasılığı o kadar düşer. Bu hız bu açıdan ayrı bir öneme sahiptir.
Tablo 2. Koronavirüs Vakalarının Epidemiyolojik Hızları / Epidemiological Rates of Coronavirus Cases, Turkey
Türkiye’deki Fatalite (Ölüm) Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates in Turkey by Time
Koronavirüs vaka sayıları baz alınarak Türkiye ve İtalya’nın karşılaştırıldığı görülmektedir. Bu oldukça eksik bir bakış açısıdır. Zira vaka sayıları ve hatta ölüm sayıları bile tek başına değerlendirilmesi eksik ve hatalı yorumlara ve sonuçlara neden olabilir. Bu göstergelerden daha da önemli olan epidemiyolojik hızlardan ve aynı zamanda ölüm ölçütlerinden biri olan fatalite hızının dikkate alınmasının değerlendirme açısından daha sağlıklı olacağı düşünülmektedir. Aşağıdaki grafikte İtalya ve Türkiye fatalite hızları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Aşağıdaki grafikte fatalite hızları açısından bakılırsa fatalite hızlarının görüldüğü y ekseninde İtalya’nın çok farklı bir seyir izlediği görülmektedir. Ancak en kötü senaryo olarak düşünülürse atılacak adımlar açısından faydalı olacağı düşünülmektedir. Grafikte X eksenine paralel olarak kesikli doğrular ortalama fatalite hızlarını göstermektedir. İtalya Türkiye’ye göre çok daha yüksek fatalite hızlarına sahip olmasının yanısıra aynı zamanda fatalite hızları ortalamasına yakın bir seyir izlemiştir.
Türkiye ve İtalya’daki Fatalite (Ölüm) Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates in Turkey and Italy by Time
Ayrıca Türkiye, Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi‘nden alınan koronavirüs ölüm vakaları açısından İtalya’nın yanısıra Fransa, İspanya ve İran ile de ilk 14 günlük seyir karşılaştırılmıştır. Aşağıdaki tabloda toplam ölüm vaka sayıları açısından Türkiye’nin İran ile benzerlik gösterdiği görülmektedir.
Türkiye, İtalya, Fransa, İspanya ve İran’ın Ölüm Vakalarının İlk 14 Günlük Seyri / First 14-Day Dealth Figures, Cases of Turkey, Italy, France, Spain and Iran
Yukarıdaki tabloda ilk 14 günlük zaman diliminde Türkiye’de koronavirüs ölüm vakaları açısından İspanya ve Fransa’ya göre daha yüksek olsa da aşağıdaki tabloda fatalite hızları açısından bu ülkelerin Türkiye’den daha yüksek olduğu olduğu görülmektedir. Diğer taraftan genel olarak Türkiye’nin fatalite hızları açısından ABD’ye benzer ancak ondan daha yüksek fatalite hızlarının olduğu görülmektedir. Tabloda İtalya’nın fatalite hızları açısından açık ara önde olduğu görülmektedir. Bu bulgu aynı zamanda koronavirüs hastalığına yakalananlar içerisinde ölenlerin İtalya’da daha yüksek olduğunu ortaya koymaktadır.
Ülkelere Göre Fatalite Hızlarının Karşılaştırılması / The Comparison of Fatality Rates by Countries
Dünya ve Diğer Ülke Örnekleri / Cases of World and Other Countries
İlk olarak adım adım uygulamaya geçilerek İnsani Veri Alışverişi (HDX) web sitesinden csv (Comma-seperated value) uzantılı olarak okutulan onaylanmış, ölen ve iyileşen koronavirüs vaka sayılarını içeren 3 farklı veri seti birleştirilerek tanıtılmıştır.
Çalışmanın bu kısmında epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılarak Dünyada koronavirüs vakalarıyla ilgili olarak öne çıkan ülkeler verilmiştir.
Aşağıda yazdığım R kod bloğu ile birlikte “İnsani Veri Alışverişi (HDX)” veri tabanından güncel veri akışı sağlanabilecektir. Aşağıdaki kod bloğunda görüleceği üzere mevcut veri setlerinde olmayan 2 adet değişken hesaplanmıştır. Daha sonra bu değişkenler kod bloğu ile veri akışı sağlanmasından sonra birleştirilerek oluşturulan yeni veri setine ilave edilmiştir. İlave edilen değişkenler şöyledir:
Aktif Vakalar (ActiveCases) : Onaylanmış vaka sayısından ölen ve iyileşen vakalar çıkarılması ile hesaplanmıştır.
Fatali Fızı (FataliteRate): Onaylanmış vaka sayılarının ölüm vaka sayılarına bölünmesiyle hesaplanmıştır. Çarpım katsayısı (k) ise 1000’dir.

url1="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_confirmed_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_confirmed_global.csv"

url2="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_deaths_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_deaths_global.csv"

url3="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_recovered_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_recovered_global.csv"

case<-read_csv(url1)[-1,-1]
case<-case %>% rename(Country="Country/Region", Cases= "Value")

case

death<-read_csv(url2)[-1,-1]

d<-death %>% rename(Country="Country/Region", Deaths= "Value")

recovered<-read_csv(url3)[-1,-1]

r<-recovered%>% rename(Country="Country/Region", Recovered= "Value")

df<-left_join(case, d, by = c("Country","Lat", "Long","Date"))
df<-left_join(df, r, by = c("Country","Lat", "Long","Date"))
df<-tibble(Country=df$Country, Date=as.Date(df$Date), Month=month(as.Date(df$Date)), Lat=as.numeric(df$Lat), Long=as.numeric(df$Long),Cases=as.integer(df$Cases), Deaths=as.integer(df$Deaths), Recovered= as.integer(df$Recovered), ActiveCases=as.integer(as.numeric(df$Cases)-as.numeric(df$Deaths)-as.numeric(df$Recovered)), FatalityRate=round(as.numeric((as.integer(df$Deaths)/as.integer(df$Cases))*1000),1))
df
Veri setindeki değişken sayısı 8, gözlem sayısı ise 19314’dir. Aşağıda mevcut değişkenler, değişkenlerin veri tipi ile birlikte gözlem sayısı görülmektedir.

Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':	19314 obs. of  8 variables:
 $ Country     : chr  "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...
 $ Date        : Date, format: "2020-04-04" "2020-04-03" ...
 $ Month       : num  4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 ...
 $ Cases       : num  299 281 273 237 174 170 120 110 110 94 ...
 $ Deaths      : num  7 6 6 4 4 4 4 4 4 4 ...
 $ Recovered   : num  10 10 10 5 5 2 2 2 2 2 ...
 $ ActiveCases : num  282 265 257 228 165 164 114 104 104 88 ...
 $ FatalityRate: num  23.4 21.4 22 16.9 23 23.5 33.3 36.4 36.4 42.6 ...
Veri setinde koronavirüs salgınının yaşandığı aşağıdaki listesi verilen 181 ülke ve/veya bölge bulunmaktadır.

  [1] "Afghanistan"                      "Albania"                         
  [3] "Algeria"                          "Andorra"                         
  [5] "Angola"                           "Antigua and Barbuda"             
  [7] "Argentina"                        "Armenia"                         
  [9] "Australia"                        "Austria"                         
 [11] "Azerbaijan"                       "Bahamas"                         
 [13] "Bahrain"                          "Bangladesh"                      
 [15] "Barbados"                         "Belarus"                         
 [17] "Belgium"                          "Belize"                          
 [19] "Benin"                            "Bhutan"                          
 [21] "Bolivia"                          "Bosnia and Herzegovina"          
 [23] "Botswana"                         "Brazil"                          
 [25] "Brunei"                           "Bulgaria"                        
 [27] "Burkina Faso"                     "Burma"                           
 [29] "Burundi"                          "Cabo Verde"                      
 [31] "Cambodia"                         "Cameroon"                        
 [33] "Canada"                           "Central African Republic"        
 [35] "Chad"                             "Chile"                           
 [37] "China"                            "Colombia"                        
 [39] "Congo (Brazzaville)"              "Congo (Kinshasa)"                
 [41] "Costa Rica"                       "Cote d'Ivoire"                   
 [43] "Croatia"                          "Cuba"                            
 [45] "Cyprus"                           "Czechia"                         
 [47] "Denmark"                          "Diamond Princess"                
 [49] "Djibouti"                         "Dominica"                        
 [51] "Dominican Republic"               "Ecuador"                         
 [53] "Egypt"                            "El Salvador"                     
 [55] "Equatorial Guinea"                "Eritrea"                         
 [57] "Estonia"                          "Eswatini"                        
 [59] "Ethiopia"                         "Fiji"                            
 [61] "Finland"                          "France"                          
 [63] "Gabon"                            "Gambia"                          
 [65] "Georgia"                          "Germany"                         
 [67] "Ghana"                            "Greece"                          
 [69] "Grenada"                          "Guatemala"                       
 [71] "Guinea"                           "Guinea-Bissau"                   
 [73] "Guyana"                           "Haiti"                           
 [75] "Holy See"                         "Honduras"                        
 [77] "Hungary"                          "Iceland"                         
 [79] "India"                            "Indonesia"                       
 [81] "Iran"                             "Iraq"                            
 [83] "Ireland"                          "Israel"                          
 [85] "Italy"                            "Jamaica"                         
 [87] "Japan"                            "Jordan"                          
 [89] "Kazakhstan"                       "Kenya"                           
 [91] "Korea, South"                     "Kosovo"                          
 [93] "Kuwait"                           "Kyrgyzstan"                      
 [95] "Laos"                             "Latvia"                          
 [97] "Lebanon"                          "Liberia"                         
 [99] "Libya"                            "Liechtenstein"                   
[101] "Lithuania"                        "Luxembourg"                      
[103] "Madagascar"                       "Malawi"                          
[105] "Malaysia"                         "Maldives"                        
[107] "Mali"                             "Malta"                           
[109] "Mauritania"                       "Mauritius"                       
[111] "Mexico"                           "Moldova"                         
[113] "Monaco"                           "Mongolia"                        
[115] "Montenegro"                       "Morocco"                         
[117] "Mozambique"                       "MS Zaandam"                      
[119] "Namibia"                          "Nepal"                           
[121] "Netherlands"                      "New Zealand"                     
[123] "Nicaragua"                        "Niger"                           
[125] "Nigeria"                          "North Macedonia"                 
[127] "Norway"                           "Oman"                            
[129] "Pakistan"                         "Panama"                          
[131] "Papua New Guinea"                 "Paraguay"                        
[133] "Peru"                             "Philippines"                     
[135] "Poland"                           "Portugal"                        
[137] "Qatar"                            "Romania"                         
[139] "Russia"                           "Rwanda"                          
[141] "Saint Kitts and Nevis"            "Saint Lucia"                     
[143] "Saint Vincent and the Grenadines" "San Marino"                      
[145] "Saudi Arabia"                     "Senegal"                         
[147] "Serbia"                           "Seychelles"                      
[149] "Sierra Leone"                     "Singapore"                       
[151] "Slovakia"                         "Slovenia"                        
[153] "Somalia"                          "South Africa"                    
[155] "Spain"                            "Sri Lanka"                       
[157] "Sudan"                            "Suriname"                        
[159] "Sweden"                           "Switzerland"                     
[161] "Syria"                            "Taiwan*"                         
[163] "Tanzania"                         "Thailand"                        
[165] "Timor-Leste"                      "Togo"                            
[167] "Trinidad and Tobago"              "Tunisia"                         
[169] "Turkey"                           "Uganda"                          
[171] "Ukraine"                          "United Arab Emirates"            
[173] "United Kingdom"                   "Uruguay"                         
[175] "US"                               "Uzbekistan"                      
[177] "Venezuela"                        "Vietnam"                         
[179] "West Bank and Gaza"               "Zambia"                          
[181] "Zimbabwe"           
Dünya / World
Dünyada görülen koronavirüs vakalarının tanımlayıcı istatistikleri aşağıdaki tabloda verilmiştir. Veri setindeki vaka sayıları kümülatif olarak ilerlemektedir. Tabloda koronavirüs vakalarına ilişkin öne çıkan bulgular şöyledir:
Günlük ortalama vaka sayısı yaklaşık 6055’ten yaklaşık 6616’ya, ortalama ölüm vaka sayısı ise yaklaşık 325’ten yaklaşık 357’ye yükselmiştir.
Günlük ortalama iyileşen vaka sayısı 1236’dan yaklaşık 1346’ya, ortalama aktif vaka sayısı ise yaklaşık 5730’dan 6259’a yükselmiştir.
Günlük ortalama fatalite hızı binde yaklaşık 37’dir. Bu bulgu koronavirüs hastalığına yakalanan her 1000 kişiden yaklaşık 37’sinin hayatını kaybettiğini göstermektedir.
Dünyadaki Koronavirüs Vakalarının Tanımlayıcı İstatistikleri / Descriptive Statistics of Coronavirus Cases in the World
Kümülatif Vaka Sayıları Baz Alınarak Dünya’daki Fatalite (Ölüm) Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates by Time Based on Cumulative Cases in the World
Kümülatif vaka sayılarına göre en yüksek 10 ülke aşağıdaki tabloda karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
En Yüksek Kümülatif Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke / Top 10 Countries with the Highest Number of Cumulative Cases
En Yüksek Kümülatif Ölüm Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke / Fatality Rates of Top 10 Countries with the Highest Cumulative Death Figures
Kümülatif Vaka Sayılarına Göre Dünyadaki Son 10 Günlük Fatalite (Ölüm) Hızları / Last 10-Day Fatality Rates Based by Cumulative Cases in the World
Sonuç / Conclusion
Özetle, İnsani Veri Alışverişi (HDX) platformundan alınan 3 farklı koronavirüs hastalık veri setinin birleştirilmesinden sonra epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılarak koronavirüs pandemisinin trendi hakkında farkındalık oluşturulması amaçlanmıştır.
Bu arada son 10 gündür üzerinde yoğun bir şekilde çalıştığım salgının dalga boyunun hesaplanmasına yönelik geliştirdiğim modelleri Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi ile paylaştıktan sonra faydalı olması adına burada da paylaşılacaktır.
Faydalı olması ve farkındalık oluşturması dileğiyle.
Sağlıkla ve bilimle kalınız.
Saygılarımla.
Note: It can not be cited or copied without referencing.
Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.
Yararlanılan Kaynaklar / Resources Utilized
World Health Organization (2020). Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Available online at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf
https://www.who.int/health-topics/coronavirus
https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/download-todays-data-geographic-distribution-covid-19-cases-worldwide
http://www.hastane.hacettepe.edu.tr/_948.html
https://www.youtube.com/watch?v=mOV1aBVYKGA&t=42s
Humanitarian Data Exchange (HDX), https://data.humdata.org/. 19.03.2020
http://www.halksagligi.hacettepe.edu.tr/sunumlar_ve_seminerler/OLCUTLERTB18MART2015.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=4KFP3tay5vM
De Livera, A. M., Hyndman, R. J., & Snyder, R. D. (2011). Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing. J American Statistical Association, 106(496), 1513–1527. https://robjhyndman.com/publications/complex-seasonality/
http://tagteam.harvard.edu/hub_feeds/1981/feed_items/273923
https://robjhyndman.com/papers/ComplexSeasonality.pdf
https://www.medicalpark.com.tr/zaturre-nedir-belirtileri-ve-tedavileri-nelerdir/hg-152
https://www.who.int/topics/epidemiology/en/
https://www.grip.gov.tr/depo/saglik-calisanlari/ulusal_pandemi_plani.pdf
https://www.r-project.org/
https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/getting-workplace-ready-for-covid-19.pdf
https://www.cdc.gov/csels/dsepd/ss1978/lesson3/section3.html
https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Polymerase-Chain-Reaction-Fact-Sheet
https://www.yourgenome.org/facts/what-is-pcr-polymerase-chain-reaction
https://go.amboss.com/covid-swab
https://www.youtube.com/watch?v=syXd7kgLSN8
https://ellis.eu/
Bunu paylaş:
Facebook
Twitter
Reddit
Telegram
E-posta
Yazdır
Daha fazla
LinkedIn
Tumblr
Pinterest
Pocket
WhatsApp
Skype
Bunu beğen:
Beğen Yükleniyor...
Tevfik BULUT	Genel	Yorum bırakın 5 Nisan 2020 20 Minutes	
4 Nisan 2020 Tarihi İtibariyle Koronavirüs Pandemisi Üzerine Vaka Çalışmaları: Türkiye ve Diğer Ülke Örnekleri (Case Studies on Coronavirus Pandemic: Cases of Turkey and Other Countries As of April 4, 2020)
Giriş / Introduction
Coronavirüsler (CoV), soğuk algınlığından Orta Doğu Solunum Sendromu (MERS-CoV) ve Şiddetli Akut Solunum Sendromu (SARS-CoV) gibi daha ciddi hastalıklara kadar pek çok hastalığa neden olan büyük bir virüs ailesidir. Bu yeni virüse, yüzey çıkıntıları taç görünümünde olduğu için coronavirus adı verilmiş olup, bu virüs ailesi tek zincirli, pozitif polariteli, zarflı RNA virüsleridir.
Koronavirüs hastalığı (COVID-19), 2019 yılında keşfedilen ve daha önce insanlarda tanımlanmamış yeni bir suştur. Suş, bir bakteri veya virüsün farklı alt türlerinin, aralarında genetik farklılıklar bulunan grupları olarak adlandırılır.
Bu Koronavirüsler zoonotiktir, yani hayvanlar ve insanlar arasında bulaşırlar. Ayrıntılı araştırmalar SARS-CoV’nin misk kedilerinden insanlara ve MERS-CoV’un tek hörgüçlü develerden insanlara bulaştığını göstermiştir. Bilinen birkaç koronavirüs henüz insanları enfekte etmeyen hayvanlarla taşınmaktadır.
Enfeksiyon belirtileri arasında solunum semptomları, ateş, öksürük, nefes darlığı ve solunum güçlüğü bulunur. Daha ciddi vakalarda, enfeksiyon pnömoniye, ciddi akut solunum sendromuna, böbrek yetmezliğine ve hatta ölüme neden olabilir. Solunum sistemi hastalıklarından biri olan pnömoni ya da halk arasında zatürre bakteriler başta olmak üzere mikroorganizmalara bağlı olarak ortaya çıkan akciğer dokusunun iltihaplanmasıdır. Grip gibi bu hastalık da bağışıklık (immun) sistemini baskılayan hastalıklardan biridir. Özellikle ileri yaşlardaki bireylerde hem bağışıklık sisteminin yaşla birlikte yavaşlaması hem de yaşa ve/veya diğer nedenlere bağlı olarak kronik ve diğer hastalıkların görülmesi bu yaşlardaki bireylerde ölüm oranlarını artırabilmektedir. Diğer bir deyişle, bu enfeksiyon komplikasyon yaratarak ve mevcut diğer hastalıkları tetikleyerek bu yaş gruplarında diğer yaş gruplarına göre daha öldürücü olabilir.
Enfeksiyonun yayılmasını önlemek için standart öneriler arasında düzenli el yıkama, öksürme ve hapşırma sırasında ağız ve burnun kapatılması, et ve yumurtaların iyice pişirilmesi yer alır. Öksürme ve hapşırma gibi solunum yolu rahatsızlığı belirtileri gösteren kişilerle yakın temastan kaçınmak bu hastalıktan korunmak için atılacak önemli koruyucu tedbirlerden biridir.
Hastalıktan nasıl korunulacağı hakkında bilgi verdikten sonra bu hastalığın teşhisinde kullanılan ve adı son zamanlarda sık sık duyulan PCR testi hakkında bilgi vermek faydalı olacaktır. PCR, ingilizce adıyla “Polymerase Chain Reaction” kelimelerinin bir araya gelmesinden oluşan ve moleküler biyoloji alanında kullanılan bir tekniktir.Türkçe ise ise polimeraz zincir reaksiyonu olarak adlandırılır. Bazen PCR moleküler fotokopi (molecular photocopying) olarak da adlandırılabilmektedir. DNA’nın küçük bölümlerini kopyalamak için kullanılan hızlı ve ucuz bir tekniktir. Moleküler ve genetik analizler için büyük miktarlarda DNA örneği gerekli olduğundan, izole edilmiş DNA parçaları üzerinde çalışmalar PCR amplifikasyonu olmadan neredeyse imkansızdır. PCR’ın kullanım alanları şöyle özetlenebilir:
Amplifiye edildikten sonra PCR ile üretilen DNA, birçok farklı laboratuvar prosedüründe kullanılabilir. Örneğin, İnsan Genom Projesindeki (HGP) çoğu haritalama tekniği PCR’a dayanmaktadır.
Parmak izi, bakteri veya virüslerin (özellikle AIDS) tespiti ve genetik bozuklukların teşhisi gibi bir dizi laboratuvar ve klinik teknikte de değerlidir.
PCR ( Polimeraz Zincir Reaksiyonu) tekniğinin çalışma şeması ise aşağıdaki şekilde verilmiştir.
Kaynak: The National Human Genome Research Institute (NHGRI)
PCR tekniğini kullanarak koronavirüs teşhisinin nasıl konulduğuna ilişkin bir video aşağıda verilerek teşhis süreci hakkında bilgi verilmesi amaçlanmıştır.
Kaynak:
AMBOSS: Medical Knowledge Distilled
Bilindiği üzere koronavirüs hastalığının teşhis ve özellikle tedavisine yönelik olarak ilaç ve aşı geliştirme alanında Dünya’da ve ülkemizde yoğun bir mesai harcanmaktadır. Bunlardan biri ülkemizde 02.04.2020 tarihinde Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ve TÜBİTAK bünyesinde “Covid-19 Türkiye Platformu Aşı ve İlaç Geliştirme” bilim insanların katıldığı sanal bir konferans gerçekleştirilmiştir. Türkiye dışında da benzer çalışmalar sanal ortamda çalıştay ve konferans olarak yapılmaktadır. Dünyada yapılan ve benim de katılım sağladığım önde giden bu çalışmalardan biri de Avrupa Öğrenme ve Akıllı Sistemler Laboratuvarı ingilizce adıyla European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS)’ın 02.04.2020 tarihinde düzenlediği “ELLIS Against Covid-19” adlı çalıştaydır. Dünyanın farklı üniversitelerinden bilim insanlarının katılım sağladığı çalıştayda koranavirüs pandemisinin teşhisinde kullanılan yapay zeka teknolojilerinden koronavirüsün tedavisinde kullanılan ilaçların geliştirilmesinde kullanılan yapay zeka teknolojilerine kadar pek çok konu ele alınmıştır. Çalıştayda ağırlıklı olarak ele alınan konu yapay zekanın teşhis ve tedavide nasıl kullanıldığı ve kullanılacağı idi. Çalıştayda koronavirüs ile mücadele çok güzel uygulama örneklerine yer verilmiştir. Daha önce de dile getirdiğim gibi yapay zeka günümüzün ve geleceğin en kritik teknolojisidir. Bu gerek 4. Sanayi Devrimi gerekse Toplum 5.0 açısından olsun böyledir ve farklı ülkeler yapay zekayı teşhis ve tedavi (robotik cerrahi ve ilaç geliştirme) alanlarında kullanmak için çok ciddi adımlar atmıştır. Bu yapıların da ülkemizde kurulması ve yapay zeka enstitülerinin ülkemizde yaygınlaştırılması gerekmektedir. Aynı zamanda Türkiye Büyük Millet Meclisi bünyesinde Yapay Zeka Komisyonu kurulmalıdır. Yapay zeka özünde öğrenen sistemler olduğu ve sürekli gelişim gösterdiği için sektör ayrımı olmaksızın her alanda kendine uygulama alanı bulan bir teknolojidir.
Koronavirüs salgını Çin ile birlikte diğer ülkelere de yayıldığı için Dünya Sağlık Örgütü tarafından 30/01/2020 tarihinde uluslararası halk sağlığı açısından acil durum ilan edilmiştir. Bu hastalıktan bahsedilirken lise ve üniversite yıllarımda benim de ders olarak aldığım Epidemiyoloji biliminden bahsetmemek olmaz. Epidemiyoloji, toplumda sağlıkla ilgili durumların veya olayların (hastalık dahil) dağılımını, görülme sıklıklarını ve bunları etkileyen faktörleri inceleyen bir tıp bilimi dalıdır.
Epidemiyolojik araştırmalar yapmak için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Bu yöntemler dağılımı incelemek için sürveyans, tanımlayıcı çalışmalar ve hastalık belirleyicilerini incelemek için analitik çalışmalar olabilir. Bilindiği üzere Koronavirüs hastalığı artık pandemik bir vaka olarak adlandırılmaktadır. Epidemiyolojinin konu alanına giren pandemi dünyada birden fazla ülkede veya kıtada, çok geniş bir alanda
yayılan ve etkisini gösteren salgın hastalıklara verilen genel isim olarak ifade edilmektedir. Diğer bir deyişle, salgın (epidemi) durumundaki bir hastalığın ülke sınırlarını aşarak diğer ülkelere yayılım göstermesidir.
Avrupa Birliği kurumlarından biri olan “Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi (European Centre for Disease Prevention and Control)”‘ne göre ön bulgular koronavirüs hastalığından vakalara dayalı ölüm oranı (fatalite hızı)’nın binde 20-30 olduğunu göstermektedir. Bu, 2003 SARS salgınından önemli ölçüde daha az. Bununla birlikte, mevsimsel gripin neden ölüm oranlarından çok daha yüksektir.
Çalışma kapsamında koronavirüs pandemi vakalarının epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi (EDA) yapılarak vakaların izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır
Metodoloji / Methodology
Çalışmanın amacı, koronavirüs vakalarının epidemiyolojik düzlemde Türkiye’de ve diğer ülkelerde izlediği seyri detaylı bir şekilde keşifsel veri analiziyle ortaya konulara karar vericilere katkı sunmaktır.
Koronavirüs vakalarının analizinde Türkiye veri setinin oluşturulmasında Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’ndan ve Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) raporlarından ve Sağlık Bakanlığı basın açıklamalarından yararlanılmıştır. Bunun nedeni Türkiye veri setine daha derinlemesine bakılmak istenmesidir.
Çalışma kapsamında diğer ülkelere ilişkin koronavirüs vakaları ise Johns Hopkins Üniversitesi Sistem Bilimi ve Mühendisliği Merkezi (JHU CCSE) tarafından desteklenen “The Humanitarian Data Exchange (HDX) (İnsani Veri Alışverişi)” adlı platforma ait https://data.humdata.org web sitesinden alınmıştır. Önceki çalışmalardan faklı olarak bu platformdan veri alınmasının nedeni veri setleri içerisinde onaylanmış ve ölüm vakaları dışında iyileşen koronavirüs vakalarına da yer verilmiş olmasıdır.
Analizlerde Türkiye verisi için Microsoft Excel 2016 ve diğer ülke verileri için R programlama dili kullanılmıştır.
Keşifsel veri analizine geçilmeden önce vaka sayılarından yararlanarak epidemiyolojik hızlar hesaplanmıştır. Bu nedenle, çalışmada kullanılacak hızları açıklamanın faydalı olacağı düşünülmektedir.
Epidemiyoloji biliminde hız kavramı, bir sağlık olayının nüfus içindeki görülme frekansını hesaplamada kullanılan bir ölçüttür. Hızlar, belirli bir zaman diliminde meydana gelen olayların sayısının olayın meydana geldiği nüfusa bölünerek hesaplanır. Eşitliğin payı, sağlık olayı ile karşılaşanların sayısını (X), payda ise risk altındaki nüfusu (X+Y) göstermektedir. Risk altındaki nüfus hastalığa veya sağlık olaylarına karşı duyarlı olan nüfusu ifade etmektedir. Formülize edilirse;
Hız (Rate) = (X / X +Y) * k
Burada, k katsayıyı göstermektedir.
Analizde hızlardan girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ilk gösterge ölüm veya mortalite ölçütlerinden biri olan Kaba Ölüm Hızı‘dır. Bu hız nüfusun sağlık düzeyini ortaya koymada duyarlı olmasa da bir fikir vermesi açısından önemlidir. Kaba ölüm hızı aşağıdaki eşitlikte gösterilmiştir.
Kaba Ölüm Hızı (Crude Death Rate) = (Bir toplumda belirli bir süre içinde meydana gelen ölüm sayısı / Aynı toplumun aynı süredeki
(yıl ortası) nüfusu) * 1000
Crude death rate = (Total number of deaths during a given time interval / Mid-interval population) * 1000
Girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ikinci gösterge ölüm veya fatalite ölçütlerinden biri olan Fatalize Hızı‘dır. Bu gösterge kaba ölüm hızına göre daha duyarlı bir göstergedir. Diğer bir ifadeyle, hastalığa yakalananların ne kadarının öldüğünü gösterir. Fatalite hızı aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır;
Fatalite Hızı (Fatality Rate) = (Nüfusta belirli bir süre içinde “X” hastalığından ölenlerin sayısı / Aynı nüfusun aynı süre içinde “X” hastalığına yakalananların sayısı) * 100
Fatality Rate = (Number of cause-specific deaths among the incident cases / Total number of incident cases) * 100
Morbitide veya hastalık hızları gelişmekte olan hastalığın ortaya çıkma hızını ortaya koymak için kullanılır. Bunlardan biri olan insidans,
bir hastalığın gelişme (yeni vakalar) olasılığını ortaya koymak için kullanılır. Diğer taraftan, bu hızlardan prevelans ise hastalığın görülme sıklığını (tüm vakalar) gösteren bir hızdır. İnsidans ve prevelans da analizde girdi değişkenleri olarak kullanılması düşünülmektedir. İnsidans aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır.
İnsidans (Incidence) = (Bir nüfusta belirli bir sürede saptanan YENİ vaka sayısı / Aynı toplumun yıl ortası nüfusu) * k
Incidence = (Number of new cases of disease during specified time interval / Population at start of time interval) * k
İnsidans hızının kümülatif şekli ise atak hızlarını göstermektedir.
Prevelans ise aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır.
Prevelans (Prevalence) = (Belirli bir sürede toplam (eski+yeni) vaka sayısı / Risk altındaki kişi sayısı) * k
Prevalence = (Number of cases of disease during specified time interval / Population at start of time interval) * k
Keşifsel Veri Analizi Bulguları / Exploratory Data Analysis Findings
Türkiye Örneği / The Case of Turkey
Bu kısımda bahsedilen epidemiyolojik hızların uygulama sonuçlarına yer verilmiştir. İlk olarak günlük onaylanmış vaka sayıları ile ölüm vaka sayıları Tablo 1’de verilmiştir. Tabloda test sayılarının olduğu sütunda kırmızı renkteki sayılar kesin olarak bilinmediğinden ortalama olarak verilmiştir. Tablo 1’e göre öne çıkan bulgular şöyledir:
04.04.2020 tarihinde toplam vaka sayısı 23934’e yülselmiştir. Aynı günde gerçekleşen yeni vaka sayısı ise 3013 olup bir önceki güne göre % 8,1 artmıştır. Yeni vaka sayısının 2786 olduğu 03.04.2020 tarihi Türkiye’de salgının başladığı günden bugüne kadar vaka sayısının en yüksek olduğu tarihtir.
Kümülatif vaka sayısından kümülatif ölen kişi sayısı çıkarılmasından sonra kalan toplam aktif vaka sayısı 23433’tür.
Salgında ölen toplam kişi sayısı 501 olup, en yüksek ölüm vakalarının yaşandığı gün 79 kişi ile 02.04.2020 tarihidir.
Tablo 1. Koronavirüs Vaka Sayıları / Number of Coronavirus Cases, Turkey
Epidemiyolojik hızları gösteren bulgular ise Tablo 2’de sunulmuştur. Tablo 2’ye göre öne çıkan bulgular şöyledir:
Sağlık düzeyini belirlemede duyarlı bir gösterge olmasa da fikir vermesi açısından kaba ölüm hızı hesaplanmıştır. Buna göre kaba ölüm hızı en yüksek seviyesine ulaştığı 02.4.2020 tarihinde milyonda 0,95’dır. Katsayı bin yerine milyon alınmasının nedeni ortaya konulan bulgunun çok küçük değer almasından kaynaklanmaktadır. Toplam ölüm vaka sayına göre kaba ölüm hızı ise milyonda 5,11’ten 6,02’ye yükselmiştir.
Fatalite hızının en yüksek olduğu tarih binde 43 ile 21.3.2020 tarihidir. Toplam vaka sayılarına göre fatalite hızı ise binde yaklaşık 21’dir. Bu bulgu şu anlama gelmektedir; bugüne kadar koronavirüs hastalığına yakalanan her 1000 kişiden yaklaşık 21’i hayatını kaybetmiştir.
Yapılan test sayıları ve vaka sayıları dikkate alınarak koronavirüs salgının insidansı ve prevelansı da hesaplanmıştır. Yapılan toplam test sayısı 161330’dur. Belirli bir zaman diliminde bir hastalığın bir nüfus grubunda görülme sıklığını ortaya koyan prevelans hızı yaklaşık % 15 olup bir önceki güne göre artış göstermemiştir. Buradan salgın meydana geldiği süre içerisinde test uygulanan her 100 vakadan 15’inde koronavirüs vakası tespit edildiği anlamı çıkmaktadır.
Belirli bir zaman diliminde bir hastalığın gelişme (yeni vakalar) olasılığını ortaya koyan insidans hızı % 17,3’ten % 15,3’e düşmüştür. Bu bulgudan koronavirüs testi (PCR) yapılan her 100 yeni vakadan yaklaşık 15’inde koronavirüs tespit edildiği anlaşılmaktadır. İnsidans hızı ne kadar çok düşerse salgının yeni vakalar ortaya çıkarma olasılığı o kadar düşer. Bu hız bu açıdan ayrı bir öneme sahiptir.
Tablo 2. Koronavirüs Vakalarının Epidemiyolojik Hızları / Epidemiological Rates of Coronavirus Cases, Turkey
Türkiye’deki Fatalite (Ölüm) Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates in Turkey by Time
Koronavirüs vaka sayıları baz alınarak Türkiye ve İtalya’nın karşılaştırıldığı görülmektedir. Bu oldukça eksik bir bakış açısıdır. Zira vaka sayıları ve hatta ölüm sayıları bile tek başına değerlendirilmesi eksik ve hatalı yorumlara ve sonuçlara neden olabilir. Bu göstergelerden daha da önemli olan epidemiyolojik hızlardan ve aynı zamanda ölüm ölçütlerinden biri olan fatalite hızının dikkate alınmasının değerlendirme açısından daha sağlıklı olacağı düşünülmektedir. Aşağıdaki grafikte İtalya ve Türkiye fatalite hızları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Aşağıdaki grafikte fatalite hızları açısından bakılırsa fatalite hızlarının görüldüğü y ekseninde İtalya’nın çok farklı bir seyir izlediği görülmektedir. Ancak en kötü senaryo olarak düşünülürse atılacak adımlar açısından faydalı olacağı düşünülmektedir. Grafikte X eksenine paralel olarak kesikli doğrular ortalama fatalite hızlarını göstermektedir. İtalya Türkiye’ye göre çok daha yüksek fatalite hızlarına sahip olmasının yanısıra aynı zamanda fatalite hızları ortalamasına yakın bir seyir izlemiştir.
Türkiye ve İtalya’daki Fatalite (Ölüm) Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates in Turkey and Italy by Time
Ayrıca Türkiye, Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi‘nden alınan koronavirüs ölüm vakaları açısından İtalya’nın yanısıra Fransa, İspanya ve İran ile de ilk 14 günlük seyir karşılaştırılmıştır. Aşağıdaki tabloda toplam ölüm vaka sayıları açısından Türkiye’nin İran ile benzerlik gösterdiği görülmektedir.
Türkiye, İtalya, Fransa, İspanya ve İran’ın Ölüm Vakalarının İlk 14 Günlük Seyri / First 14-Day Dealth Figures, Cases of Turkey, Italy, France, Spain and Iran
Yukarıdaki tabloda ilk 14 günlük zaman diliminde Türkiye’de koronavirüs ölüm vakaları açısından İspanya ve Fransa’ya göre daha yüksek olsa da aşağıdaki tabloda fatalite hızları açısından bu ülkelerin Türkiye’den daha yüksek olduğu olduğu görülmektedir. Diğer taraftan genel olarak Türkiye’nin fatalite hızları açısından ABD’ye benzer ancak ondan daha yüksek fatalite hızlarının olduğu görülmektedir. Tabloda İtalya’nın fatalite hızları açısından açık ara önde olduğu görülmektedir. Bu bulgu aynı zamanda koronavirüs hastalığına yakalananlar içerisinde ölenlerin İtalya’da daha yüksek olduğunu ortaya koymaktadır.
Ülkelere Göre Fatalite Hızlarının Karşılaştırılması / The Comparison of Fatality Rates by Countries
Dünya ve Diğer Ülke Örnekleri / Cases of World and Other Countries
İlk olarak adım adım uygulamaya geçilerek İnsani Veri Alışverişi (HDX) web sitesinden csv (Comma-seperated value) uzantılı olarak okutulan onaylanmış, ölen ve iyileşen koronavirüs vaka sayılarını içeren 3 farklı veri seti birleştirilerek tanıtılmıştır.
Çalışmanın bu kısmında epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılarak Dünyada koronavirüs vakalarıyla ilgili olarak öne çıkan ülkeler verilmiştir.
Aşağıda yazdığım R kod bloğu ile birlikte “İnsani Veri Alışverişi (HDX)” veri tabanından güncel veri akışı sağlanabilecektir. Aşağıdaki kod bloğunda görüleceği üzere mevcut veri setlerinde olmayan 2 adet değişken hesaplanmıştır. Daha sonra bu değişkenler kod bloğu ile veri akışı sağlanmasından sonra birleştirilerek oluşturulan yeni veri setine ilave edilmiştir. İlave edilen değişkenler şöyledir:
Aktif Vakalar (ActiveCases) : Onaylanmış vaka sayısından ölen ve iyileşen vakalar çıkarılması ile hesaplanmıştır.
Fatali Fızı (FataliteRate): Onaylanmış vaka sayılarının ölüm vaka sayılarına bölünmesiyle hesaplanmıştır. Çarpım katsayısı (k) ise 1000’dir.

url1="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_confirmed_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_confirmed_global.csv"

url2="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_deaths_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_deaths_global.csv"

url3="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_recovered_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_recovered_global.csv"

case<-read_csv(url1)[-1,-1]
case<-case %>% rename(Country="Country/Region", Cases= "Value")

case

death<-read_csv(url2)[-1,-1]

d<-death %>% rename(Country="Country/Region", Deaths= "Value")

recovered<-read_csv(url3)[-1,-1]

r<-recovered%>% rename(Country="Country/Region", Recovered= "Value")

df<-left_join(case, d, by = c("Country","Lat", "Long","Date"))
df<-left_join(df, r, by = c("Country","Lat", "Long","Date"))
df<-tibble(Country=df$Country, Date=as.Date(df$Date), Month=month(as.Date(df$Date)), Lat=as.numeric(df$Lat), Long=as.numeric(df$Long),Cases=as.integer(df$Cases), Deaths=as.integer(df$Deaths), Recovered= as.integer(df$Recovered), ActiveCases=as.integer(as.numeric(df$Cases)-as.numeric(df$Deaths)-as.numeric(df$Recovered)), FatalityRate=round(as.numeric((as.integer(df$Deaths)/as.integer(df$Cases))*1000),1))
df
Veri setindeki değişken sayısı 8, gözlem sayısı ise 18980’dir. Aşağıda mevcut değişkenler, değişkenlerin veri tipi ile birlikte gözlem sayısı görülmektedir.

Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':	18980 obs. of  8 variables:
 $ Country     : chr  "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...
 $ Date        : Date, format: "2020-04-03" "2020-04-02" ...
 $ Month       : num  4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 ...
 $ Cases       : num  281 273 237 174 170 120 110 110 94 84 ...
 $ Deaths      : num  6 6 4 4 4 4 4 4 4 2 ...
 $ Recovered   : num  10 10 5 5 2 2 2 2 2 2 ...
 $ ActiveCases : num  265 257 228 165 164 114 104 104 88 80 ...
 $ FatalityRate: num  21.4 22 16.9 23 23.5 33.3 36.4 36.4 42.6 23.8 ...
Veri setinde koronavirüs salgınının yaşandığı aşağıdaki listesi verilen 181 ülke ve/veya bölge bulunmaktadır.

  [1] "Afghanistan"                      "Albania"                         
  [3] "Algeria"                          "Andorra"                         
  [5] "Angola"                           "Antigua and Barbuda"             
  [7] "Argentina"                        "Armenia"                         
  [9] "Australia"                        "Austria"                         
 [11] "Azerbaijan"                       "Bahamas"                         
 [13] "Bahrain"                          "Bangladesh"                      
 [15] "Barbados"                         "Belarus"                         
 [17] "Belgium"                          "Belize"                          
 [19] "Benin"                            "Bhutan"                          
 [21] "Bolivia"                          "Bosnia and Herzegovina"          
 [23] "Botswana"                         "Brazil"                          
 [25] "Brunei"                           "Bulgaria"                        
 [27] "Burkina Faso"                     "Burma"                           
 [29] "Burundi"                          "Cabo Verde"                      
 [31] "Cambodia"                         "Cameroon"                        
 [33] "Canada"                           "Central African Republic"        
 [35] "Chad"                             "Chile"                           
 [37] "China"                            "Colombia"                        
 [39] "Congo (Brazzaville)"              "Congo (Kinshasa)"                
 [41] "Costa Rica"                       "Cote d'Ivoire"                   
 [43] "Croatia"                          "Cuba"                            
 [45] "Cyprus"                           "Czechia"                         
 [47] "Denmark"                          "Diamond Princess"                
 [49] "Djibouti"                         "Dominica"                        
 [51] "Dominican Republic"               "Ecuador"                         
 [53] "Egypt"                            "El Salvador"                     
 [55] "Equatorial Guinea"                "Eritrea"                         
 [57] "Estonia"                          "Eswatini"                        
 [59] "Ethiopia"                         "Fiji"                            
 [61] "Finland"                          "France"                          
 [63] "Gabon"                            "Gambia"                          
 [65] "Georgia"                          "Germany"                         
 [67] "Ghana"                            "Greece"                          
 [69] "Grenada"                          "Guatemala"                       
 [71] "Guinea"                           "Guinea-Bissau"                   
 [73] "Guyana"                           "Haiti"                           
 [75] "Holy See"                         "Honduras"                        
 [77] "Hungary"                          "Iceland"                         
 [79] "India"                            "Indonesia"                       
 [81] "Iran"                             "Iraq"                            
 [83] "Ireland"                          "Israel"                          
 [85] "Italy"                            "Jamaica"                         
 [87] "Japan"                            "Jordan"                          
 [89] "Kazakhstan"                       "Kenya"                           
 [91] "Korea, South"                     "Kosovo"                          
 [93] "Kuwait"                           "Kyrgyzstan"                      
 [95] "Laos"                             "Latvia"                          
 [97] "Lebanon"                          "Liberia"                         
 [99] "Libya"                            "Liechtenstein"                   
[101] "Lithuania"                        "Luxembourg"                      
[103] "Madagascar"                       "Malawi"                          
[105] "Malaysia"                         "Maldives"                        
[107] "Mali"                             "Malta"                           
[109] "Mauritania"                       "Mauritius"                       
[111] "Mexico"                           "Moldova"                         
[113] "Monaco"                           "Mongolia"                        
[115] "Montenegro"                       "Morocco"                         
[117] "Mozambique"                       "MS Zaandam"                      
[119] "Namibia"                          "Nepal"                           
[121] "Netherlands"                      "New Zealand"                     
[123] "Nicaragua"                        "Niger"                           
[125] "Nigeria"                          "North Macedonia"                 
[127] "Norway"                           "Oman"                            
[129] "Pakistan"                         "Panama"                          
[131] "Papua New Guinea"                 "Paraguay"                        
[133] "Peru"                             "Philippines"                     
[135] "Poland"                           "Portugal"                        
[137] "Qatar"                            "Romania"                         
[139] "Russia"                           "Rwanda"                          
[141] "Saint Kitts and Nevis"            "Saint Lucia"                     
[143] "Saint Vincent and the Grenadines" "San Marino"                      
[145] "Saudi Arabia"                     "Senegal"                         
[147] "Serbia"                           "Seychelles"                      
[149] "Sierra Leone"                     "Singapore"                       
[151] "Slovakia"                         "Slovenia"                        
[153] "Somalia"                          "South Africa"                    
[155] "Spain"                            "Sri Lanka"                       
[157] "Sudan"                            "Suriname"                        
[159] "Sweden"                           "Switzerland"                     
[161] "Syria"                            "Taiwan*"                         
[163] "Tanzania"                         "Thailand"                        
[165] "Timor-Leste"                      "Togo"                            
[167] "Trinidad and Tobago"              "Tunisia"                         
[169] "Turkey"                           "Uganda"                          
[171] "Ukraine"                          "United Arab Emirates"            
[173] "United Kingdom"                   "Uruguay"                         
[175] "US"                               "Uzbekistan"                      
[177] "Venezuela"                        "Vietnam"                         
[179] "West Bank and Gaza"               "Zambia"                          
[181] "Zimbabwe"           
Dünya / World
Dünyada görülen koronavirüs vakalarının tanımlayıcı istatistikleri aşağıdaki tabloda verilmiştir. Veri setindeki vaka sayıları kümülatif olarak ilerlemektedir. Tabloda koronavirüs vakalarına ilişkin öne çıkan bulgular şöyledir:
Günlük ortalama vaka sayısı yaklaşık 5598’ten yaklaşık 6055’e, ortalama ölüm vaka sayısı ise yaklaşık 293’ten yaklaşık 325’e yükselmiştir.
Günlük ortalama iyileşen vaka sayısı 1152’ten yaklaşık 1236’ya, ortalama aktif vaka sayısı ise yaklaşık 5305’ten 5730’a yükselmiştir.
Günlük ortalama fatalite hızı binde yaklaşık 35’tir. Bu bulgu koronavirüs hastalığına yakalanan her 1000 kişiden yaklaşık 35’inin hayatını kaybettiğini göstermektedir.
Dünyadaki Koronavirüs Vakalarının Tanımlayıcı İstatistikleri / Descriptive Statistics of Coronavirus Cases in the World
Kümülatif Vaka Sayıları Baz Alınarak Dünya’daki Fatalite (Ölüm) Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates by Time Based on Cumulative Cases in the World
Kümülatif vaka sayılarına göre en yüksek 10 ülke aşağıdaki tabloda karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
En Yüksek Kümülatif Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke / Top 10 Countries with the Highest Number of Cumulative Cases
En Yüksek Kümülatif Ölüm Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke / Fatality Rates of Top 10 Countries with the Highest Cumulative Death Figures
Kümülatif Vaka Sayılarına Göre Dünyadaki Son 10 Günlük Fatalite (Ölüm) Hızları / Last 10-Day Fatality Rates Based by Cumulative Cases in the World
Sonuç / Conclusion
Özetle, İnsani Veri Alışverişi (HDX) platformundan alınan 3 farklı koronavirüs hastalık veri setinin birleştirilmesinden sonra epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılarak koronavirüs pandemisinin trendi hakkında farkındalık oluşturulması amaçlanmıştır.
Bu arada son 10 gündür üzerinde yoğun bir şekilde çalıştığım salgının dalga boyunun hesaplanmasına yönelik geliştirdiğim modelleri Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi ile paylaştıktan sonra faydalı olması adına burada da paylaşılacaktır.
Faydalı olması ve farkındalık oluşturması dileğiyle.
Sağlıkla ve bilimle kalınız.
Saygılarımla.
Note: It can not be cited or copied without referencing.
Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.
Yararlanılan Kaynaklar / Resources Utilized
World Health Organization (2020). Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Available online at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf
https://www.who.int/health-topics/coronavirus
https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/download-todays-data-geographic-distribution-covid-19-cases-worldwide
http://www.hastane.hacettepe.edu.tr/_948.html
https://www.youtube.com/watch?v=mOV1aBVYKGA&t=42s
Humanitarian Data Exchange (HDX), https://data.humdata.org/. 19.03.2020
http://www.halksagligi.hacettepe.edu.tr/sunumlar_ve_seminerler/OLCUTLERTB18MART2015.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=4KFP3tay5vM
De Livera, A. M., Hyndman, R. J., & Snyder, R. D. (2011). Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing. J American Statistical Association, 106(496), 1513–1527. https://robjhyndman.com/publications/complex-seasonality/
http://tagteam.harvard.edu/hub_feeds/1981/feed_items/273923
https://robjhyndman.com/papers/ComplexSeasonality.pdf
https://www.medicalpark.com.tr/zaturre-nedir-belirtileri-ve-tedavileri-nelerdir/hg-152
https://www.who.int/topics/epidemiology/en/
https://www.grip.gov.tr/depo/saglik-calisanlari/ulusal_pandemi_plani.pdf
https://www.r-project.org/
https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/getting-workplace-ready-for-covid-19.pdf
https://www.cdc.gov/csels/dsepd/ss1978/lesson3/section3.html
https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Polymerase-Chain-Reaction-Fact-Sheet
https://www.yourgenome.org/facts/what-is-pcr-polymerase-chain-reaction
https://go.amboss.com/covid-swab
https://www.youtube.com/watch?v=syXd7kgLSN8
https://ellis.eu/
Bunu paylaş:
Facebook
Twitter
Reddit
Telegram
E-posta
Yazdır
Daha fazla
LinkedIn
Tumblr
Pinterest
Pocket
WhatsApp
Skype
Bunu beğen:
Beğen Yükleniyor...
Tevfik BULUT	Genel	Yorum bırakın 4 Nisan 2020 5 Nisan 2020 20 Minutes	
3 Nisan 2020 Tarihi İtibariyle Koronavirüs Pandemisi Üzerine Vaka Çalışmaları: Türkiye ve Diğer Ülke Örnekleri (Case Studies on Coronavirus Pandemic: Cases of Turkey and Other Countries As of April 3, 2020)
Giriş / Introduction
Coronavirüsler (CoV), soğuk algınlığından Orta Doğu Solunum Sendromu (MERS-CoV) ve Şiddetli Akut Solunum Sendromu (SARS-CoV) gibi daha ciddi hastalıklara kadar pek çok hastalığa neden olan büyük bir virüs ailesidir. Bu yeni virüse, yüzey çıkıntıları taç görünümünde olduğu için coronavirus adı verilmiş olup, bu virüs ailesi tek zincirli, pozitif polariteli, zarflı RNA virüsleridir.
Koronavirüs hastalığı (COVID-19), 2019 yılında keşfedilen ve daha önce insanlarda tanımlanmamış yeni bir suştur. Suş, bir bakteri veya virüsün farklı alt türlerinin, aralarında genetik farklılıklar bulunan grupları olarak adlandırılır.
Bu Koronavirüsler zoonotiktir, yani hayvanlar ve insanlar arasında bulaşırlar. Ayrıntılı araştırmalar SARS-CoV’nin misk kedilerinden insanlara ve MERS-CoV’un tek hörgüçlü develerden insanlara bulaştığını göstermiştir. Bilinen birkaç koronavirüs henüz insanları enfekte etmeyen hayvanlarla taşınmaktadır.
Enfeksiyon belirtileri arasında solunum semptomları, ateş, öksürük, nefes darlığı ve solunum güçlüğü bulunur. Daha ciddi vakalarda, enfeksiyon pnömoniye, ciddi akut solunum sendromuna, böbrek yetmezliğine ve hatta ölüme neden olabilir. Solunum sistemi hastalıklarından biri olan pnömoni ya da halk arasında zatürre bakteriler başta olmak üzere mikroorganizmalara bağlı olarak ortaya çıkan akciğer dokusunun iltihaplanmasıdır. Grip gibi bu hastalık da bağışıklık (immun) sistemini baskılayan hastalıklardan biridir. Özellikle ileri yaşlardaki bireylerde hem bağışıklık sisteminin yaşla birlikte yavaşlaması hem de yaşa ve/veya diğer nedenlere bağlı olarak kronik ve diğer hastalıkların görülmesi bu yaşlardaki bireylerde ölüm oranlarını artırabilmektedir. Diğer bir deyişle, bu enfeksiyon komplikasyon yaratarak ve mevcut diğer hastalıkları tetikleyerek bu yaş gruplarında diğer yaş gruplarına göre daha öldürücü olabilir.
Enfeksiyonun yayılmasını önlemek için standart öneriler arasında düzenli el yıkama, öksürme ve hapşırma sırasında ağız ve burnun kapatılması, et ve yumurtaların iyice pişirilmesi yer alır. Öksürme ve hapşırma gibi solunum yolu rahatsızlığı belirtileri gösteren kişilerle yakın temastan kaçınmak bu hastalıktan korunmak için atılacak önemli koruyucu tedbirlerden biridir.
Hastalıktan nasıl korunulacağı hakkında bilgi verdikten sonra bu hastalığın teşhisinde kullanılan ve adı son zamanlarda sık sık duyulan PCR testi hakkında bilgi vermek faydalı olacaktır. PCR, ingilizce adıyla “Polymerase Chain Reaction” kelimelerinin bir araya gelmesinden oluşan ve moleküler biyoloji alanında kullanılan bir tekniktir.Türkçe ise ise polimeraz zincir reaksiyonu olarak adlandırılır. Bazen PCR moleküler fotokopi (molecular photocopying) olarak da adlandırılabilmektedir. DNA’nın küçük bölümlerini kopyalamak için kullanılan hızlı ve ucuz bir tekniktir. Moleküler ve genetik analizler için büyük miktarlarda DNA örneği gerekli olduğundan, izole edilmiş DNA parçaları üzerinde çalışmalar PCR amplifikasyonu olmadan neredeyse imkansızdır. PCR’ın kullanım alanları şöyle özetlenebilir:
Amplifiye edildikten sonra PCR ile üretilen DNA, birçok farklı laboratuvar prosedüründe kullanılabilir. Örneğin, İnsan Genom Projesindeki (HGP) çoğu haritalama tekniği PCR’a dayanmaktadır.
Parmak izi, bakteri veya virüslerin (özellikle AIDS) tespiti ve genetik bozuklukların teşhisi gibi bir dizi laboratuvar ve klinik teknikte de değerlidir.
PCR ( Polimeraz Zincir Reaksiyonu) tekniğinin çalışma şeması ise aşağıdaki şekilde verilmiştir.
Kaynak: The National Human Genome Research Institute (NHGRI)
PCR tekniğini kullanarak koronavirüs teşhisinin nasıl konulduğuna ilişkin bir video aşağıda verilerek teşhis süreci hakkında bilgi verilmesi amaçlanmıştır.
Kaynak:
AMBOSS: Medical Knowledge Distilled
Bilindiği üzere koronavirüs hastalığının teşhis ve özellikle tedavisine yönelik olarak ilaç ve aşı geliştirme alanında Dünya’da ve ülkemizde yoğun bir mesai harcanmaktadır. Bunlardan biri ülkemizde 02.04.2020 tarihinde Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ve TÜBİTAK bünyesinde “Covid-19 Türkiye Platformu Aşı ve İlaç Geliştirme” bilim insanların katıldığı sanal bir konferans gerçekleştirilmiştir. Türkiye dışında da benzer çalışmalar sanal ortamda çalıştay ve konferans olarak yapılmaktadır. Dünyada yapılan ve benim de katılım sağladığım önde giden bu çalışmalardan biri de Avrupa Öğrenme ve Akıllı Sistemler Laboratuvarı ingilizce adıyla European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS)’ın 02.04.2020 tarihinde düzenlediği “ELLIS Against Covid-19” adlı çalıştaydır. Dünyanın farklı üniversitelerinden bilim insanlarının katılım sağladığı çalıştayda koranavirüs pandemisinin teşhisinde kullanılan yapay zeka teknolojilerinden koronavirüsün tedavisinde kullanılan ilaçların geliştirilmesinde kullanılan yapay zeka teknolojilerine kadar pek çok konu ele alınmıştır. Çalıştayda ağırlıklı olarak ele alınan konu yapay zekanın teşhis ve tedavide nasıl kullanıldığı ve kullanılacağı idi. Çalıştayda koronavirüs ile mücadele çok güzel uygulama örneklerine yer verilmiştir. Daha önce de dile getirdiğim gibi yapay zeka günümüzün ve geleceğin en kritik teknolojisidir. Bu gerek 4. Sanayi Devrimi gerekse Toplum 5.0 açısından olsun böyledir ve farklı ülkeler yapay zekayı teşhis ve tedavi (robotik cerrahi ve ilaç geliştirme) alanlarında kullanmak için çok ciddi adımlar atmıştır. Bu yapıların da ülkemizde kurulması ve yapay zeka enstitülerinin ülkemizde yaygınlaştırılması gerekmektedir. Aynı zamanda Türkiye Büyük Millet Meclisi bünyesinde Yapay Zeka Komisyonu kurulmalıdır. Yapay zeka özünde öğrenen sistemler olduğu ve sürekli gelişim gösterdiği için sektör ayrımı olmaksızın her alanda kendine uygulama alanı bulan bir teknolojidir.
Koronavirüs salgını Çin ile birlikte diğer ülkelere de yayıldığı için Dünya Sağlık Örgütü tarafından 30/01/2020 tarihinde uluslararası halk sağlığı açısından acil durum ilan edilmiştir. Bu hastalıktan bahsedilirken lise ve üniversite yıllarımda benim de ders olarak aldığım Epidemiyoloji biliminden bahsetmemek olmaz. Epidemiyoloji, toplumda sağlıkla ilgili durumların veya olayların (hastalık dahil) dağılımını, görülme sıklıklarını ve bunları etkileyen faktörleri inceleyen bir tıp bilimi dalıdır.
Epidemiyolojik araştırmalar yapmak için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Bu yöntemler dağılımı incelemek için sürveyans, tanımlayıcı çalışmalar ve hastalık belirleyicilerini incelemek için analitik çalışmalar olabilir. Bilindiği üzere Koronavirüs hastalığı artık pandemik bir vaka olarak adlandırılmaktadır. Epidemiyolojinin konu alanına giren pandemi dünyada birden fazla ülkede veya kıtada, çok geniş bir alanda
yayılan ve etkisini gösteren salgın hastalıklara verilen genel isim olarak ifade edilmektedir. Diğer bir deyişle, salgın (epidemi) durumundaki bir hastalığın ülke sınırlarını aşarak diğer ülkelere yayılım göstermesidir.
Avrupa Birliği kurumlarından biri olan “Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi (European Centre for Disease Prevention and Control)”‘ne göre ön bulgular koronavirüs hastalığından vakalara dayalı ölüm oranı (fatalite hızı)’nın binde 20-30 olduğunu göstermektedir. Bu, 2003 SARS salgınından önemli ölçüde daha az. Bununla birlikte, mevsimsel gripin neden ölüm oranlarından çok daha yüksektir.
Çalışma kapsamında koronavirüs pandemi vakalarının epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi (EDA) yapılarak vakaların izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır
Metodoloji / Methodology
Çalışmanın amacı, koronavirüs vakalarının epidemiyolojik düzlemde Türkiye’de ve diğer ülkelerde izlediği seyri detaylı bir şekilde keşifsel veri analiziyle ortaya konulara karar vericilere katkı sunmaktır.
Koronavirüs vakalarının analizinde Türkiye veri setinin oluşturulmasında Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’ndan ve Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) raporlarından ve Sağlık Bakanlığı basın açıklamalarından yararlanılmıştır. Bunun nedeni Türkiye veri setine daha derinlemesine bakılmak istenmesidir.
Çalışma kapsamında diğer ülkelere ilişkin koronavirüs vakaları ise Johns Hopkins Üniversitesi Sistem Bilimi ve Mühendisliği Merkezi (JHU CCSE) tarafından desteklenen “The Humanitarian Data Exchange (HDX) (İnsani Veri Alışverişi)” adlı platforma ait https://data.humdata.org web sitesinden alınmıştır. Önceki çalışmalardan faklı olarak bu platformdan veri alınmasının nedeni veri setleri içerisinde onaylanmış ve ölüm vakaları dışında iyileşen koronavirüs vakalarına da yer verilmiş olmasıdır.
Analizlerde Türkiye verisi için Microsoft Excel 2016 ve diğer ülke verileri için R programlama dili kullanılmıştır.
Keşifsel veri analizine geçilmeden önce vaka sayılarından yararlanarak epidemiyolojik hızlar hesaplanmıştır. Bu nedenle, çalışmada kullanılacak hızları açıklamanın faydalı olacağı düşünülmektedir.
Epidemiyoloji biliminde hız kavramı, bir sağlık olayının nüfus içindeki görülme frekansını hesaplamada kullanılan bir ölçüttür. Hızlar, belirli bir zaman diliminde meydana gelen olayların sayısının olayın meydana geldiği nüfusa bölünerek hesaplanır. Eşitliğin payı, sağlık olayı ile karşılaşanların sayısını (X), payda ise risk altındaki nüfusu (X+Y) göstermektedir. Risk altındaki nüfus hastalığa veya sağlık olaylarına karşı duyarlı olan nüfusu ifade etmektedir. Formülize edilirse;
Hız (Rate) = (X / X +Y) * k
Burada, k katsayıyı göstermektedir.
Analizde hızlardan girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ilk gösterge ölüm veya mortalite ölçütlerinden biri olan Kaba Ölüm Hızı‘dır. Bu hız nüfusun sağlık düzeyini ortaya koymada duyarlı olmasa da bir fikir vermesi açısından önemlidir. Kaba ölüm hızı aşağıdaki eşitlikte gösterilmiştir.
Kaba Ölüm Hızı (Crude Death Rate) = (Bir toplumda belirli bir süre içinde meydana gelen ölüm sayısı / Aynı toplumun aynı süredeki
(yıl ortası) nüfusu) * 1000
Crude death rate = (Total number of deaths during a given time interval / Mid-interval population) * 1000
Girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ikinci gösterge ölüm veya fatalite ölçütlerinden biri olan Fatalize Hızı‘dır. Bu gösterge kaba ölüm hızına göre daha duyarlı bir göstergedir. Diğer bir ifadeyle, hastalığa yakalananların ne kadarının öldüğünü gösterir. Fatalite hızı aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır;
Fatalite Hızı (Fatality Rate) = (Nüfusta belirli bir süre içinde “X” hastalığından ölenlerin sayısı / Aynı nüfusun aynı süre içinde “X” hastalığına yakalananların sayısı) * 100
Fatality Rate = (Number of cause-specific deaths among the incident cases / Total number of incident cases) * 100
Morbitide veya hastalık hızları gelişmekte olan hastalığın ortaya çıkma hızını ortaya koymak için kullanılır. Bunlardan biri olan insidans,
bir hastalığın gelişme (yeni vakalar) olasılığını ortaya koymak için kullanılır. Diğer taraftan, bu hızlardan prevelans ise hastalığın görülme sıklığını (tüm vakalar) gösteren bir hızdır. İnsidans ve prevelans da analizde girdi değişkenleri olarak kullanılması düşünülmektedir. İnsidans aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır.
İnsidans (Incidence) = (Bir nüfusta belirli bir sürede saptanan YENİ vaka sayısı / Aynı toplumun yıl ortası nüfusu) * k
Incidence = (Number of new cases of disease during specified time interval / Population at start of time interval) * k
İnsidans hızının kümülatif şekli ise atak hızlarını göstermektedir.
Prevelans ise aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır.
Prevelans (Prevalence) = (Belirli bir sürede toplam (eski+yeni) vaka sayısı / Risk altındaki kişi sayısı) * k
Prevalence = (Number of cases of disease during specified time interval / Population at start of time interval) * k
Keşifsel Veri Analizi Bulguları / Exploratory Data Analysis Findings
Türkiye Örneği / The Case of Turkey
Bu kısımda bahsedilen epidemiyolojik hızların uygulama sonuçlarına yer verilmiştir. İlk olarak günlük onaylanmış vaka sayıları ile ölüm vaka sayıları Tablo 1’de verilmiştir. Tabloda test sayılarının olduğu sütunda kırmızı renkteki sayılar kesin olarak bilinmediğinden ortalama olarak verilmiştir. Tablo 1’e göre öne çıkan bulgular şöyledir:
03.04.2020 tarihinde toplam vaka sayısı 20921’dir. Aynı günde gerçekleşen yeni vaka sayısı ise 2786 olup bir önceki güne göre % 11,8 artmıştır. Yeni vaka sayısının 2786 olduğu 03.04.2020 tarihi Türkiye’de salgının başladığı günden bugüne kadar vaka sayısının en yüksek olduğu tarihtir.
Kümülatif vaka sayısından kümülatif ölen kişi sayısı çıkarılmasından sonra kalan toplam aktif vaka sayısı 20496’dur.
Salgında ölen toplam kişi sayısı 425 olup, en yüksek ölüm vakalarının yaşandığı gün 79 kişi ile 02.04.2020 tarihidir.
Tablo 1. Koronavirüs Vaka Sayıları / Number of Coronavirus Cases, Turkey
Epidemiyolojik hızları gösteren bulgular ise Tablo 2’de sunulmuştur. Tablo 2’ye göre öne çıkan bulgular şöyledir:
Sağlık düzeyini belirlemede duyarlı bir gösterge olmasa da fikir vermesi açısından kaba ölüm hızı hesaplanmıştır. Buna göre kaba ölüm hızı en yüksek seviyesine ulaştığı 02.4.2020 tarihinde milyonda 0,95’dır. Katsayı bin yerine milyon alınmasının nedeni ortaya konulan bulgunun çok küçük değer almasından kaynaklanmaktadır. Toplam ölüm vaka sayına göre kaba ölüm hızı ise milyonda 4,28’ten 5,11’e yükselmiştir.
Fatalite hızının en yüksek olduğu tarih binde 43 ile 21.3.2020 tarihidir. Toplam vaka sayılarına göre fatalite hızı ise binde yaklaşık 20’dir. Bu bulgu şu anlama gelmektedir; bugüne kadar koronavirüs hastalığına yakalanan her 1000 kişiden yaklaşık 20’si hayatını kaybetmiştir.
Yapılan test sayıları ve vaka sayıları dikkate alınarak koronavirüs salgının insidansı ve prevelansı da hesaplanmıştır. Yapılan toplam test sayısı 141666, onaylanmış toplam vaka sayısı ise 20921’tir. Belirli bir zaman diliminde bir hastalığın bir nüfus grubunda görülme sıklığını ortaya koyan prevelans hızı yaklaşık % 15 olup bir önceki güne göre artış göstermiştir. Buradan salgın meydana geldiği süre içerisinde test uygulanan her 100 vakadan 15’inde koronavirüs vakası tespit edildiği anlamı çıkmaktadır.
Belirli bir zaman diliminde bir hastalığın gelişme (yeni vakalar) olasılığını ortaya koyan insidans hızı % 13,1’den % 17,3’e yükselmiştir. Bu bulgudan koronavirüs testi (PCR) yapılan her 100 yeni vakadan yaklaşık 17’sinde koronavirüs tespit edildiği anlaşılmaktadır. İnsidans hızı ne kadar çok düşerse salgının yeni vakalar ortaya çıkarma olasılığı o kadar düşer. Bu hız bu açıdan ayrı bir öneme sahiptir.
Tablo 2. Koronavirüs Vakalarının Epidemiyolojik Hızları / Epidemiological Rates of Coronavirus Cases, Turkey
Türkiye’deki Fatalite (Ölüm) Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates in Turkey by Time
Koronavirüs vaka sayıları baz alınarak Türkiye ve İtalya’nın karşılaştırıldığı görülmektedir. Bu oldukça eksik bir bakış açısıdır. Zira vaka sayıları ve hatta ölüm sayıları bile tek başına değerlendirilmesi eksik ve hatalı yorumlara ve sonuçlara neden olabilir. Bu göstergelerden daha da önemli olan epidemiyolojik hızlardan ve aynı zamanda ölüm ölçütlerinden biri olan fatalite hızının dikkate alınmasının değerlendirme açısından daha sağlıklı olacağı düşünülmektedir. Aşağıdaki grafikte İtalya ve Türkiye fatalite hızları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Aşağıdaki grafikte fatalite hızları açısından bakılırsa fatalite hızlarının görüldüğü y ekseninde İtalya’nın çok farklı bir seyir izlediği görülmektedir. Ancak en kötü senaryo olarak düşünülürse atılacak adımlar açısından faydalı olacağı düşünülmektedir. Grafikte X eksenine paralel olarak kesikli doğrular ortalama fatalite hızlarını göstermektedir. İtalya Türkiye’ye göre çok daha yüksek fatalite hızlarına sahip olmasının yanısıra aynı zamanda fatalite hızları ortalamasına yakın bir seyir izlemiştir.
Türkiye ve İtalya’daki Fatalite (Ölüm) Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates in Turkey and Italy by Time
Ayrıca Türkiye, Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi‘nden alınan koronavirüs ölüm vakaları açısından İtalya’nın yanısıra Fransa, İspanya ve İran ile de ilk 14 günlük seyir karşılaştırılmıştır. Aşağıdaki tabloda toplam ölüm vaka sayıları açısından Türkiye’nin İran ile benzerlik gösterdiği görülmektedir.
Türkiye, İtalya, Fransa, İspanya ve İran’ın Ölüm Vakalarının İlk 14 Günlük Seyri / First 14-Day Dealth Figures, Cases of Turkey, Italy, France, Spain and Iran
Yukarıdaki tabloda ilk 14 günlük zaman diliminde Türkiye’de koronavirüs ölüm vakaları açısından İspanya ve Fransa’ya göre daha yüksek olsa da aşağıdaki tabloda fatalite hızları açısından bu ülkelerin Türkiye’den daha yüksek olduğu olduğu görülmektedir. Diğer taraftan genel olarak Türkiye’nin fatalite hızları açısından ABD’ye benzer ancak ondan daha yüksek fatalite hızlarının olduğu görülmektedir. Tabloda İtalya’nın fatalite hızları açısından açık ara önde olduğu görülmektedir. Bu bulgu aynı zamanda koronavirüs hastalığına yakalananlar içerisinde ölenlerin İtalya’da daha yüksek olduğunu ortaya koymaktadır.
Ülkelere Göre Fatalite Hızlarının Karşılaştırılması / The Comparison of Fatality Rates by Countries
Dünya ve Diğer Ülke Örnekleri / Cases of World and Other Countries
İlk olarak adım adım uygulamaya geçilerek İnsani Veri Alışverişi (HDX) web sitesinden csv (Comma-seperated value) uzantılı olarak okutulan onaylanmış, ölen ve iyileşen koronavirüs vaka sayılarını içeren 3 farklı veri seti birleştirilerek tanıtılmıştır.
Çalışmanın bu kısmında epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılarak Dünyada koronavirüs vakalarıyla ilgili olarak öne çıkan ülkeler verilmiştir.
Aşağıda yazdığım R kod bloğu ile birlikte “İnsani Veri Alışverişi (HDX)” veri tabanından güncel veri akışı sağlanabilecektir. Aşağıdaki kod bloğunda görüleceği üzere mevcut veri setlerinde olmayan 2 adet değişken hesaplanmıştır. Daha sonra bu değişkenler kod bloğu ile veri akışı sağlanmasından sonra birleştirilerek oluşturulan yeni veri setine ilave edilmiştir. İlave edilen değişkenler şöyledir:
Aktif Vakalar (ActiveCases) : Onaylanmış vaka sayısından ölen ve iyileşen vakalar çıkarılması ile hesaplanmıştır.
Fatali Fızı (FataliteRate): Onaylanmış vaka sayılarının ölüm vaka sayılarına bölünmesiyle hesaplanmıştır. Çarpım katsayısı (k) ise 1000’dir.

url1="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_confirmed_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_confirmed_global.csv"

url2="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_deaths_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_deaths_global.csv"

url3="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_recovered_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_recovered_global.csv"

case<-read_csv(url1)[-1,-1]
case<-case %>% rename(Country="Country/Region", Cases= "Value")

case

death<-read_csv(url2)[-1,-1]

d<-death %>% rename(Country="Country/Region", Deaths= "Value")

recovered<-read_csv(url3)[-1,-1]

r<-recovered%>% rename(Country="Country/Region", Recovered= "Value")

df<-left_join(case, d, by = c("Country","Lat", "Long","Date"))
df<-left_join(df, r, by = c("Country","Lat", "Long","Date"))
df<-tibble(Country=df$Country, Date=as.Date(df$Date), Month=month(as.Date(df$Date)), Lat=as.numeric(df$Lat), Long=as.numeric(df$Long),Cases=as.integer(df$Cases), Deaths=as.integer(df$Deaths), Recovered= as.integer(df$Recovered), ActiveCases=as.integer(as.numeric(df$Cases)-as.numeric(df$Deaths)-as.numeric(df$Recovered)), FatalityRate=round(as.numeric((as.integer(df$Deaths)/as.integer(df$Cases))*1000),1))
df
Veri setindeki değişken sayısı 8, gözlem sayısı ise 18720’dir. Aşağıda mevcut değişkenler, değişkenlerin veri tipi ile birlikte gözlem sayısı görülmektedir.

Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':	18720 obs. of  8 variables:
 $ Country     : chr  "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...
 $ Date        : Date, format: "2020-04-02" "2020-04-01" ...
 $ Month       : num  4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
 $ Cases       : num  273 237 174 170 120 110 110 94 84 74 ...
 $ Deaths      : num  6 4 4 4 4 4 4 4 2 1 ...
 $ Recovered   : num  10 5 5 2 2 2 2 2 2 1 ...
 $ ActiveCases : num  257 228 165 164 114 104 104 88 80 72 ...
 $ FatalityRate: num  22 16.9 23 23.5 33.3 36.4 36.4 42.6 23.8 13.5 ...
Veri setinde koronavirüs salgınının yaşandığı aşağıdaki listesi verilen 181 ülke ve/veya bölge bulunmaktadır.

  [1] "Afghanistan"                      "Albania"                         
  [3] "Algeria"                          "Andorra"                         
  [5] "Angola"                           "Antigua and Barbuda"             
  [7] "Argentina"                        "Armenia"                         
  [9] "Australia"                        "Austria"                         
 [11] "Azerbaijan"                       "Bahamas"                         
 [13] "Bahrain"                          "Bangladesh"                      
 [15] "Barbados"                         "Belarus"                         
 [17] "Belgium"                          "Belize"                          
 [19] "Benin"                            "Bhutan"                          
 [21] "Bolivia"                          "Bosnia and Herzegovina"          
 [23] "Botswana"                         "Brazil"                          
 [25] "Brunei"                           "Bulgaria"                        
 [27] "Burkina Faso"                     "Burma"                           
 [29] "Burundi"                          "Cabo Verde"                      
 [31] "Cambodia"                         "Cameroon"                        
 [33] "Canada"                           "Central African Republic"        
 [35] "Chad"                             "Chile"                           
 [37] "China"                            "Colombia"                        
 [39] "Congo (Brazzaville)"              "Congo (Kinshasa)"                
 [41] "Costa Rica"                       "Cote d'Ivoire"                   
 [43] "Croatia"                          "Cuba"                            
 [45] "Cyprus"                           "Czechia"                         
 [47] "Denmark"                          "Diamond Princess"                
 [49] "Djibouti"                         "Dominica"                        
 [51] "Dominican Republic"               "Ecuador"                         
 [53] "Egypt"                            "El Salvador"                     
 [55] "Equatorial Guinea"                "Eritrea"                         
 [57] "Estonia"                          "Eswatini"                        
 [59] "Ethiopia"                         "Fiji"                            
 [61] "Finland"                          "France"                          
 [63] "Gabon"                            "Gambia"                          
 [65] "Georgia"                          "Germany"                         
 [67] "Ghana"                            "Greece"                          
 [69] "Grenada"                          "Guatemala"                       
 [71] "Guinea"                           "Guinea-Bissau"                   
 [73] "Guyana"                           "Haiti"                           
 [75] "Holy See"                         "Honduras"                        
 [77] "Hungary"                          "Iceland"                         
 [79] "India"                            "Indonesia"                       
 [81] "Iran"                             "Iraq"                            
 [83] "Ireland"                          "Israel"                          
 [85] "Italy"                            "Jamaica"                         
 [87] "Japan"                            "Jordan"                          
 [89] "Kazakhstan"                       "Kenya"                           
 [91] "Korea, South"                     "Kosovo"                          
 [93] "Kuwait"                           "Kyrgyzstan"                      
 [95] "Laos"                             "Latvia"                          
 [97] "Lebanon"                          "Liberia"                         
 [99] "Libya"                            "Liechtenstein"                   
[101] "Lithuania"                        "Luxembourg"                      
[103] "Madagascar"                       "Malawi"                          
[105] "Malaysia"                         "Maldives"                        
[107] "Mali"                             "Malta"                           
[109] "Mauritania"                       "Mauritius"                       
[111] "Mexico"                           "Moldova"                         
[113] "Monaco"                           "Mongolia"                        
[115] "Montenegro"                       "Morocco"                         
[117] "Mozambique"                       "MS Zaandam"                      
[119] "Namibia"                          "Nepal"                           
[121] "Netherlands"                      "New Zealand"                     
[123] "Nicaragua"                        "Niger"                           
[125] "Nigeria"                          "North Macedonia"                 
[127] "Norway"                           "Oman"                            
[129] "Pakistan"                         "Panama"                          
[131] "Papua New Guinea"                 "Paraguay"                        
[133] "Peru"                             "Philippines"                     
[135] "Poland"                           "Portugal"                        
[137] "Qatar"                            "Romania"                         
[139] "Russia"                           "Rwanda"                          
[141] "Saint Kitts and Nevis"            "Saint Lucia"                     
[143] "Saint Vincent and the Grenadines" "San Marino"                      
[145] "Saudi Arabia"                     "Senegal"                         
[147] "Serbia"                           "Seychelles"                      
[149] "Sierra Leone"                     "Singapore"                       
[151] "Slovakia"                         "Slovenia"                        
[153] "Somalia"                          "South Africa"                    
[155] "Spain"                            "Sri Lanka"                       
[157] "Sudan"                            "Suriname"                        
[159] "Sweden"                           "Switzerland"                     
[161] "Syria"                            "Taiwan*"                         
[163] "Tanzania"                         "Thailand"                        
[165] "Timor-Leste"                      "Togo"                            
[167] "Trinidad and Tobago"              "Tunisia"                         
[169] "Turkey"                           "Uganda"                          
[171] "Ukraine"                          "United Arab Emirates"            
[173] "United Kingdom"                   "Uruguay"                         
[175] "US"                               "Uzbekistan"                      
[177] "Venezuela"                        "Vietnam"                         
[179] "West Bank and Gaza"               "Zambia"                          
[181] "Zimbabwe"           
Dünya / World
Dünyada görülen koronavirüs vakalarının tanımlayıcı istatistikleri aşağıdaki tabloda verilmiştir. Veri setindeki vaka sayıları kümülatif olarak ilerlemektedir. Tabloda koronavirüs vakalarına ilişkin öne çıkan bulgular şöyledir:
Günlük ortalama vaka sayısı yaklaşık 5598, ortalama ölüm vaka sayısı ise yaklaşık 293’tür.
Günlük ortalama iyileşen vaka sayısı 1152, ortalama aktif vaka sayısı ise yaklaşık 5305’tir.
Günlük ortalama fatalite hızı binde yaklaşık 35’tir. Bu bulgu koronavirüs hastalığına yakalanan her 1000 kişiden yaklaşık 35’inin hayatını kaybettiğini göstermektedir.
Dünaydaki Koronavirüs Vakalarının Tanımlayıcı İstatistikleri / Descriptive Statistics of Coronavirus Cases in the World
Kümülatif Vaka Sayıları Baz Alınarak Dünya’daki Fatalite (Ölüm) Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates by Time Based on Cumulative Cases in the World
Kümülatif vaka sayılarına göre en yüksek 10 ülke aşağıdaki tabloda karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
En Yüksek Kümülatif Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke / Top 10 Countries with the Highest Number of Cumulative Cases
En Yüksek Kümülatif Ölüm Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke / Fatality Rates of Top 10 Countries with the Highest Cumulative Death Figures
Kümülatif Vaka Sayılarına Göre Dünyadaki Son 10 Günlük Fatalite (Ölüm) Hızları / Last 10-Day Fatality Rates Based by Cumulative Cases in the World
Sonuç / Conclusion
Özetle, İnsani Veri Alışverişi (HDX) platformundan alınan 3 farklı koronavirüs hastalık veri setinin birleştirilmesinden sonra epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılarak koronavirüs pandemisinin trendi hakkında farkındalık oluşturulması amaçlanmıştır.
Faydalı olması ve farkındalık oluşturması dileğiyle.
Sağlıkla ve bilimle kalınız.
Saygılarımla.
Note: It can not be cited or copied without referencing.
Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.
Yararlanılan Kaynaklar / Resources Utilized
World Health Organization (2020). Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Available online at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf
https://www.who.int/health-topics/coronavirus
https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/download-todays-data-geographic-distribution-covid-19-cases-worldwide
http://www.hastane.hacettepe.edu.tr/_948.html
https://www.youtube.com/watch?v=mOV1aBVYKGA&t=42s
Humanitarian Data Exchange (HDX), https://data.humdata.org/. 19.03.2020
http://www.halksagligi.hacettepe.edu.tr/sunumlar_ve_seminerler/OLCUTLERTB18MART2015.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=4KFP3tay5vM
De Livera, A. M., Hyndman, R. J., & Snyder, R. D. (2011). Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing. J American Statistical Association, 106(496), 1513–1527. https://robjhyndman.com/publications/complex-seasonality/
http://tagteam.harvard.edu/hub_feeds/1981/feed_items/273923
https://robjhyndman.com/papers/ComplexSeasonality.pdf
https://www.medicalpark.com.tr/zaturre-nedir-belirtileri-ve-tedavileri-nelerdir/hg-152
https://www.who.int/topics/epidemiology/en/
https://www.grip.gov.tr/depo/saglik-calisanlari/ulusal_pandemi_plani.pdf
https://www.r-project.org/
https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/getting-workplace-ready-for-covid-19.pdf
https://www.cdc.gov/csels/dsepd/ss1978/lesson3/section3.html
https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Polymerase-Chain-Reaction-Fact-Sheet
https://www.yourgenome.org/facts/what-is-pcr-polymerase-chain-reaction
https://go.amboss.com/covid-swab
https://www.youtube.com/watch?v=syXd7kgLSN8
https://ellis.eu/
Bunu paylaş:
Facebook
Twitter
Reddit
Telegram
E-posta
Yazdır
Daha fazla
LinkedIn
Tumblr
Pinterest
Pocket
WhatsApp
Skype
Bunu beğen:
Beğen Yükleniyor...
Tevfik BULUT	Genel	Yorum bırakın 3 Nisan 2020 3 Nisan 2020 20 Minutes	
2 Nisan 2020 Tarihi İtibariyle Koronavirüs Pandemisi Üzerine Vaka Çalışmaları: Türkiye ve Diğer Ülke Örnekleri (Case Studies on Coronavirus Pandemic: Cases of Turkey and Other Countries As of April 2, 2020)
Giriş / Introduction
Coronavirüsler (CoV), soğuk algınlığından Orta Doğu Solunum Sendromu (MERS-CoV) ve Şiddetli Akut Solunum Sendromu (SARS-CoV) gibi daha ciddi hastalıklara kadar pek çok hastalığa neden olan büyük bir virüs ailesidir. Bu yeni virüse, yüzey çıkıntıları taç görünümünde olduğu için coronavirus adı verilmiş olup, bu virüs ailesi tek zincirli, pozitif polariteli, zarflı RNA virüsleridir.
Koronavirüs hastalığı (COVID-19), 2019 yılında keşfedilen ve daha önce insanlarda tanımlanmamış yeni bir suştur. Suş, bir bakteri veya virüsün farklı alt türlerinin, aralarında genetik farklılıklar bulunan grupları olarak adlandırılır.
Bu Koronavirüsler zoonotiktir, yani hayvanlar ve insanlar arasında bulaşırlar. Ayrıntılı araştırmalar SARS-CoV’nin misk kedilerinden insanlara ve MERS-CoV’un tek hörgüçlü develerden insanlara bulaştığını göstermiştir. Bilinen birkaç koronavirüs henüz insanları enfekte etmeyen hayvanlarla taşınmaktadır.
Enfeksiyon belirtileri arasında solunum semptomları, ateş, öksürük, nefes darlığı ve solunum güçlüğü bulunur. Daha ciddi vakalarda, enfeksiyon pnömoniye, ciddi akut solunum sendromuna, böbrek yetmezliğine ve hatta ölüme neden olabilir. Solunum sistemi hastalıklarından biri olan pnömoni ya da halk arasında zatürre bakteriler başta olmak üzere mikroorganizmalara bağlı olarak ortaya çıkan akciğer dokusunun iltihaplanmasıdır. Grip gibi bu hastalık da bağışıklık (immun) sistemini baskılayan hastalıklardan biridir. Özellikle ileri yaşlardaki bireylerde hem bağışıklık sisteminin yaşla birlikte yavaşlaması hem de yaşa ve/veya diğer nedenlere bağlı olarak kronik ve diğer hastalıkların görülmesi bu yaşlardaki bireylerde ölüm oranlarını artırabilmektedir. Diğer bir deyişle, bu enfeksiyon komplikasyon yaratarak ve mevcut diğer hastalıkları tetikleyerek bu yaş gruplarında diğer yaş gruplarına göre daha öldürücü olabilir.
Enfeksiyonun yayılmasını önlemek için standart öneriler arasında düzenli el yıkama, öksürme ve hapşırma sırasında ağız ve burnun kapatılması, et ve yumurtaların iyice pişirilmesi yer alır. Öksürme ve hapşırma gibi solunum yolu rahatsızlığı belirtileri gösteren kişilerle yakın temastan kaçınmak bu hastalıktan korunmak için atılacak önemli koruyucu tedbirlerden biridir.
Hastalıktan nasıl korunulacağı hakkında bilgi verdikten sonra bu hastalığın teşhisinde kullanılan ve adı son zamanlarda sık sık duyulan PCR testi hakkında bilgi vermek faydalı olacaktır. PCR, ingilizce adıyla “Polymerase Chain Reaction” kelimelerinin bir araya gelmesinden oluşan ve moleküler biyoloji alanında kullanılan bir tekniktir.Türkçe ise ise polimeraz zincir reaksiyonu olarak adlandırılır. Bazen PCR moleküler fotokopi (molecular photocopying) olarak da adlandırılabilmektedir. DNA’nın küçük bölümlerini kopyalamak için kullanılan hızlı ve ucuz bir tekniktir. Moleküler ve genetik analizler için büyük miktarlarda DNA örneği gerekli olduğundan, izole edilmiş DNA parçaları üzerinde çalışmalar PCR amplifikasyonu olmadan neredeyse imkansızdır. PCR’ın kullanım alanları şöyle özetlenebilir:
Amplifiye edildikten sonra PCR ile üretilen DNA, birçok farklı laboratuvar prosedüründe kullanılabilir. Örneğin, İnsan Genom Projesindeki (HGP) çoğu haritalama tekniği PCR’a dayanmaktadır.
Parmak izi, bakteri veya virüslerin (özellikle AIDS) tespiti ve genetik bozuklukların teşhisi gibi bir dizi laboratuvar ve klinik teknikte de değerlidir.
PCR ( Polimeraz Zincir Reaksiyonu) tekniğinin çalışma şeması ise aşağıdaki şekilde verilmiştir.
Kaynak: The National Human Genome Research Institute (NHGRI)
PCR tekniğini kullanarak koronavirüs teşhisinin nasıl konulduğuna ilişkin bir video aşağıda verilerek teşhis süreci hakkında bilgi verilmesi amaçlanmıştır.
Kaynak:
AMBOSS: Medical Knowledge Distilled
Bilindiği üzere koronavirüs hastalığının teşhis ve özellikle tedavisine yönelik olarak ilaç ve aşı geliştirme alanında Dünya’da ve ülkemizde yoğun bir mesai harcanmaktadır. Bunlardan biri ülkemizde bugün Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ve TÜBİTAK bünyesinde “Covid-19 Türkiye Platformu Aşı ve İlaç Geliştirme” bilim insanların katıldığı sanal bir konferans gerçekleştirilmiştir. Türkiye dışında da benzer çalışmalar sanal ortamda çalıştay ve konferans olarak yapılmaktadır. Dünyada yapılan ve benim de katılım sağladığım önde giden bu çalışmalardan biri de Avrupa Öğrenme ve Akıllı Sistemler Laboratuvarı ingilizce adıyla European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS)’nın düzenlediği “ELLIS Against Covid-19” adlı çalıştaydır. Dünyanın farklı üniversitelerinden bilim insanlarının katılım sağladığı çalıştayda koranavirüs pandemisinin teşhisinde kullanılan yapay zeka teknolojilerinden koronavirüsün tedavisinde kullanılan ilaçların geliştirilmesinde kullanılan yapay zeka teknolojilerine kadar pek çok konu ele alınmıştır. Çalıştayda ağırlıklı olarak ele alınan konu yapay zekanın teşhis ve tedavide nasıl kullanıldığı ve kullanılacağı idi. Çalıştayda bu konuda çok güzel uygulama örneklerine yer verilmiştir. Daha önce de dile getirdiğim gibi yapay zeka günümüzün ve geleceğin en kritik teknolojisidir. Bu gerek 4. Sanayi Devrimi gerekse Toplum 5.0 açısından olsun böyledir ve farklı ülkeler yapay zekayı teşhis ve tedavi (robotik cerrahi ve ilaç geliştirme) alanlarında kullanmak için çok ciddi adımlar atmıştır. Bu yapıların da ülkemizde kurulması ve yapay zeka enstitülerinin ülkemizde yaygınlaştırılması gerekmektedir. Yapay zeka özünde öğrenen sistemler olduğu ve sürekli gelişim gösterdiği için sektör ayrımı olmaksızın her alanda kendine uygulama alanı bulmaktadır.
Koronavirüs salgını Çin ile birlikte diğer ülkelere de yayıldığı için Dünya Sağlık Örgütü tarafından 30/01/2020 tarihinde uluslararası halk sağlığı açısından acil durum ilan edilmiştir. Bu hastalıktan bahsedilirken lise ve üniversite yıllarımda benim de ders olarak aldığım Epidemiyoloji biliminden bahsetmemek olmaz. Epidemiyoloji, toplumda sağlıkla ilgili durumların veya olayların (hastalık dahil) dağılımını, görülme sıklıklarını ve bunları etkileyen faktörleri inceleyen bir tıp bilimi dalıdır.
Epidemiyolojik araştırmalar yapmak için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Bu yöntemler dağılımı incelemek için sürveyans, tanımlayıcı çalışmalar ve hastalık belirleyicilerini incelemek için analitik çalışmalar olabilir. Bilindiği üzere Koronavirüs hastalığı artık pandemik bir vaka olarak adlandırılmaktadır. Epidemiyolojinin konu alanına giren pandemi dünyada birden fazla ülkede veya kıtada, çok geniş bir alanda
yayılan ve etkisini gösteren salgın hastalıklara verilen genel isim olarak ifade edilmektedir. Diğer bir deyişle, salgın (epidemi) durumundaki bir hastalığın ülke sınırlarını aşarak diğer ülkelere yayılım göstermesidir.
Avrupa Birliği kurumlarından biri olan “Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi (European Centre for Disease Prevention and Control)”‘ne göre ön bulgular koronavirüs hastalığından vakalara dayalı ölüm oranı (fatalite hızı)’nın binde 20-30 olduğunu göstermektedir. Bu, 2003 SARS salgınından önemli ölçüde daha az. Bununla birlikte, mevsimsel gripin neden ölüm oranlarından çok daha yüksektir.
Çalışma kapsamında koronavirüs pandemi vakalarının epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi (EDA) yapılarak vakaların izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır
Metodoloji / Methodology
Çalışmanın amacı, koronavirüs vakalarının epidemiyolojik düzlemde Türkiye’de ve diğer ülkelerde izlediği seyri detaylı bir şekilde keşifsel veri analiziyle ortaya konulara karar vericilere katkı sunmaktır.
Koronavirüs vakalarının analizinde Türkiye veri setinin oluşturulmasında Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’ndan ve Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) raporlarından ve Sağlık Bakanlığı basın açıklamalarından yararlanılmıştır. Bunun nedeni Türkiye veri setine daha derinlemesine bakılmak istenmesidir.
Çalışma kapsamında diğer ülkelere ilişkin koronavirüs vakaları ise Johns Hopkins Üniversitesi Sistem Bilimi ve Mühendisliği Merkezi (JHU CCSE) tarafından desteklenen “The Humanitarian Data Exchange (HDX) (İnsani Veri Alışverişi)” adlı platforma ait https://data.humdata.org web sitesinden alınmıştır. Önceki çalışmalardan faklı olarak bu platformdan veri alınmasının nedeni veri setleri içerisinde onaylanmış ve ölüm vakaları dışında iyileşen koronavirüs vakalarına da yer verilmiş olmasıdır.
Analizlerde Türkiye verisi için Microsoft Excel 2016 ve diğer ülke verileri için R programlama dili kullanılmıştır.
Keşifsel veri analizine geçilmeden önce vaka sayılarından yararlanarak epidemiyolojik hızlar hesaplanmıştır. Bu nedenle, çalışmada kullanılacak hızları açıklamanın faydalı olacağı düşünülmektedir.
Epidemiyoloji biliminde hız kavramı, bir sağlık olayının nüfus içindeki görülme frekansını hesaplamada kullanılan bir ölçüttür. Hızlar, belirli bir zaman diliminde meydana gelen olayların sayısının olayın meydana geldiği nüfusa bölünerek hesaplanır. Eşitliğin payı, sağlık olayı ile karşılaşanların sayısını (X), payda ise risk altındaki nüfusu (X+Y) göstermektedir. Risk altındaki nüfus hastalığa veya sağlık olaylarına karşı duyarlı olan nüfusu ifade etmektedir. Formülize edilirse;
Hız (Rate) = (X / X +Y) * k
Burada, k katsayıyı göstermektedir.
Analizde hızlardan girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ilk gösterge ölüm veya mortalite ölçütlerinden biri olan Kaba Ölüm Hızı‘dır. Bu hız nüfusun sağlık düzeyini ortaya koymada duyarlı olmasa da bir fikir vermesi açısından önemlidir. Kaba ölüm hızı aşağıdaki eşitlikte gösterilmiştir.
Kaba Ölüm Hızı (Crude Death Rate) = (Bir toplumda belirli bir süre içinde meydana gelen ölüm sayısı / Aynı toplumun aynı süredeki
(yıl ortası) nüfusu) * 1000
Crude death rate = (Total number of deaths during a given time interval / Mid-interval population) * 1000
Girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ikinci gösterge ölüm veya fatalite ölçütlerinden biri olan Fatalize Hızı‘dır. Bu gösterge kaba ölüm hızına göre daha duyarlı bir göstergedir. Diğer bir ifadeyle, hastalığa yakalananların ne kadarının öldüğünü gösterir. Fatalite hızı aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır;
Fatalite Hızı (Fatality Rate) = (Nüfusta belirli bir süre içinde “X” hastalığından ölenlerin sayısı / Aynı nüfusun aynı süre içinde “X” hastalığına yakalananların sayısı) * 100
Fatality Rate = (Number of cause-specific deaths among the incident cases / Total number of incident cases) * 100
Morbitide veya hastalık hızları gelişmekte olan hastalığın ortaya çıkma hızını ortaya koymak için kullanılır. Bunlardan biri olan insidans,
bir hastalığın gelişme (yeni vakalar) olasılığını ortaya koymak için kullanılır. Diğer taraftan, bu hızlardan prevelans ise hastalığın görülme sıklığını (tüm vakalar) gösteren bir hızdır. İnsidans ve prevelans da analizde girdi değişkenleri olarak kullanılması düşünülmektedir. İnsidans aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır.
İnsidans (Incidence) = (Bir nüfusta belirli bir sürede saptanan YENİ vaka sayısı / Aynı toplumun yıl ortası nüfusu) * k
Incidence = (Number of new cases of disease during specified time interval / Population at start of time interval) * k
İnsidans hızının kümülatif şekli ise atak hızlarını göstermektedir.
Prevelans ise aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır.
Prevelans (Prevalence) = (Belirli bir sürede toplam (eski+yeni) vaka sayısı / Risk altındaki kişi sayısı) * k
Prevalence = (Number of cases of disease during specified time interval / Population at start of time interval) * k
Keşifsel Veri Analizi Bulguları / Exploratory Data Analysis Findings
Türkiye Örneği / The Case of Turkey
Bu kısımda bahsedilen epidemiyolojik hızların uygulama sonuçlarına yer verilmiştir. İlk olarak günlük onaylanmış vaka sayıları ile ölüm vaka sayıları Tablo 1’de verilmiştir. Tabloda test sayılarının olduğu sütunda kırmızı renkteki sayılar kesin olarak bilinmediğinden ortalama olarak verilmiştir. Tablo 1’e göre öne çıkan bulgular şöyledir:
02.04.2020 tarihinde toplam vaka sayısı 18135’tir. Aynı günde gerçekleşen yeni vaka sayısı ise 2456 olup bir önceki güne göre % 14,3 artmıştır. Yeni vaka sayısının 2704 olduğu 31.03.2020 tarihi Türkiye’de salgının başladığı günden bugüne kadar vaka sayısının en yüksek olduğu tarihtir.
Kümülatif vaka sayısından kümülatif ölen kişi sayısı çıkarılmasından sonra kalan toplam aktif vaka sayısı 17779’dur.
Salgında ölen toplam kişi sayısı 356 olup, en yüksek ölüm vakalarının yaşandığı gün 79 kişi ile 02.04.2020 tarihidir. Ölüm vakalarının 28.03.2020 tarhinden bu yana sürekli artan bir seyir izlediği görülmektedir.
Tablo 1. Koronavirüs Vaka Sayıları / Number of Coronavirus Cases, Turkey
Epidemiyolojik hızları gösteren bulgular ise Tablo 2’de sunulmuştur. Tablo 2’ye göre öne çıkan bulgular şöyledir:
Sağlık düzeyini belirlemede duyarlı bir gösterge olmasa da fikir vermesi açısından kaba ölüm hızı hesaplanmıştır. Buna göre kaba ölüm hızı en yüksek seviyesine ulaştığı 02.4.2020 tarihinde milyonda 0,95’dır. Katsayı bin yerine milyon alınmasının nedeni ortaya konulan bulgunun çok küçük değer almasından kaynaklanmaktadır. Toplam ölüm vaka sayına göre kaba ölüm hızı ise milyonda 4,28’e yükselmiştir.
Fatalite hızının en yüksek olduğu tarih binde 43 ile 21.3.2020 tarihidir. Toplam vaka sayılarına göre fatalite hızı ise binde yaklaşık 20 olup bir önceki güne göre yükselmiştir. Bu bulgu şu anlama gelmektedir; bugüne kadar koronavirüs hastalığına yakalanan her 1000 kişiden yaklaşık 20’si hayatını kaybetmiştir.
Yapılan test sayıları ve vaka sayıları dikkate alınarak koronavirüs salgının insidansı ve prevelansı da hesaplanmıştır. Yapılan toplam test sayısı 125.556, onaylanmış toplam vaka sayısı ise 18135’tir. Belirli bir zaman diliminde bir hastalığın bir nüfus grubunda görülme sıklığını ortaya koyan prevelans hızı % 14 olup bir önceki güne göre azalış göstermiştir. Buradan salgın meydana geldiği süre içerisinde test uygulanan her 100 vakadan 14’ünde koronavirüs vakası tespit edildiği anlamı çıkmaktadır.
Belirli bir zaman diliminde bir hastalığın gelişme (yeni vakalar) olasılığını ortaya koyan insidans hızı % 13 olup, bir önceki güne göre azalmıştır. Bu bulgudan koronavirüs testi yapılan her 100 yeni vakadan yaklaşık 13’ünde koronavirüs tespit edildiği anlaşılmaktadır. İnsidans hızı ne kadar çok düşerse salgının yeni vakalar ortaya çıkarma olasılığı o kadar düşer. Bu hız bu açıdan ayrı bir öneme sahiptir.
Tablo 2. Koronavirüs Vakalarının Epidemiyolojik Hızları / Epidemiological Rates of Coronavirus Cases, Turkey
Türkiye’deki Fatalite (Ölüm) Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates in Turkey by Time
Koronavirüs vaka sayıları baz alınarak Türkiye ve İtalya’nın karşılaştırıldığı görülmektedir. Bu oldukça eksik bir bakış açısıdır. Zira vaka sayıları ve hatta ölüm sayıları bile tek başına değerlendirilmesi eksik ve hatalı yorumlara ve sonuçlara neden olabilir. Bu göstergelerden daha da önemli olan epidemiyolojik hızlardan ve aynı zamanda ölüm ölçütlerinden biri olan fatalite hızının dikkate alınmasının değerlendirme açısından daha sağlıklı olacağı düşünülmektedir. Aşağıdaki grafikte İtalya ve Türkiye fatalite hızları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Aşağıdaki grafikte fatalite hızları açısından bakılırsa fatalite hızlarının görüldüğü y ekseninde İtalya’nın çok farklı bir seyir izlediği görülmektedir. Ancak en kötü senaryo olarak düşünülürse atılacak adımlar açısından faydalı olacağı düşünülmektedir. Grafikte X eksenine paralel olarak kesikli doğrular ortalama fatalite hızlarını göstermektedir. İtalya Türkiye’ye göre çok daha yüksek fatalite hızlarına sahip olmasının yanısıra aynı zamanda fatalite hızları ortalamasına yakın bir seyir izlemiştir.
Türkiye ve İtalya’daki Fatalite (Ölüm) Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates in Turkey and Italy by Time
Ayrıca Türkiye, Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi‘nden alınan koronavirüs ölüm vakaları açısından İtalya’nın yanısıra Fransa, İspanya ve İran ile de ilk 14 günlük seyir karşılaştırılmıştır. Aşağıdaki tabloda toplam ölüm vaka sayıları açısından Türkiye’nin İran ile benzerlik gösterdiği görülmektedir.
Türkiye, İtalya, Fransa, İspanya ve İran’ın Ölüm Vakalarının İlk 14 Günlük Seyri / First 14-Day Dealth Figures, Cases of Turkey, Italy, France, Spain and Iran
Yukarıdaki tabloda ilk 14 günlük zaman diliminde Türkiye’de koronavirüs ölüm vakaları açısından İspanya ve Fransa’ya göre daha yüksek olsa da aşağıdaki tabloda fatalite hızları açısından bu ülkelerin Türkiye’den daha yüksek olduğu olduğu görülmektedir. Diğer taraftan genel olarak Türkiye’nin fatalite hızları açısından ABD’ye benzer ancak ondan daha yüksek fatalite hızlarının olduğu görülmektedir. Tabloda İtalya’nın fatalite hızları açısından açık ara önde olduğu görülmektedir. Bu bulgu aynı zamanda koronavirüs hastalığına yakalananlar içerisinde ölenlerin İtalya’da daha yüksek olduğunu ortaya koymaktadır.
Ülkelere Göre Fatalite Hızlarının Karşılaştırılması / The Comparison of Fatality Rates by Countries
Dünya ve Diğer Ülke Örnekleri / Cases of World and Other Countries
İlk olarak adım adım uygulamaya geçilerek İnsani Veri Alışverişi (HDX) web sitesinden csv (Comma-seperated value) uzantılı olarak okutulan onaylanmış, ölen ve iyileşen koronavirüs vaka sayılarını içeren 3 farklı veri seti birleştirilerek tanıtılmıştır.
Çalışmanın bu kısmında epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılan ülkeler İtalya, Fransa, Almanya, Güney Kore, İspanya ve ABD, İngiltere’dir.
Aşağıda yazdığım R kod bloğu ile birlikte veri seti “İnsani Veri Alışverişi (HDX)” veri tabanından güncel veri akışı sağlanabilecektir. Aşağıdaki kod bloğunda görüleceği üzere mevcut veri setlerinde olmayan 2 adet değişken hesaplanarak birleştirilerek oluşturulan yeni veri setine ilave edilmiştir. Bu değişkenler şöyledir:
Aktif Vakalar (ActiveCases) : Onaylanmış vaka sayısından ölen ve iyileşen vakalar çıkarılması ile hesaplanmıştır.
Fatali Fızı (FataliteRate): Onaylanmış vaka sayılarının ölüm vaka sayılarına bölünmesiyle hesaplanmıştır. Çarpım katsayısı (k) ise 1000’dir.

url1="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_confirmed_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_confirmed_global.csv"

url2="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_deaths_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_deaths_global.csv"

url3="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_recovered_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_recovered_global.csv"

case<-read_csv(url1)[-1,-1]
case<-case %>% rename(Country="Country/Region", Cases= "Value")

case

death<-read_csv(url2)[-1,-1]

d<-death %>% rename(Country="Country/Region", Deaths= "Value")

recovered<-read_csv(url3)[-1,-1]

r<-recovered%>% rename(Country="Country/Region", Recovered= "Value")

df<-left_join(case, d, by = c("Country","Lat", "Long","Date"))
df<-left_join(df, r, by = c("Country","Lat", "Long","Date"))
df<-tibble(Country=df$Country, Date=as.Date(df$Date), Month=month(as.Date(df$Date)), Lat=as.numeric(df$Lat), Long=as.numeric(df$Long),Cases=as.integer(df$Cases), Deaths=as.integer(df$Deaths), Recovered= as.integer(df$Recovered), ActiveCases=as.integer(as.numeric(df$Cases)-as.numeric(df$Deaths)-as.numeric(df$Recovered)), FatalityRate=round(as.numeric((as.integer(df$Deaths)/as.integer(df$Cases))*1000),1))
df
Veri setindeki değişken sayısı 10, gözlem sayısı ise 18060’dır. Aşağıda mevcut değişkenler, değişkenlerin veri tipi ile birlikte gözlem sayısı görülmektedir.

Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':	18318 obs. of  8 variables:
 $ Country     : chr  "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...
 $ Date        : Date, format: "2020-04-01" "2020-03-31" ...
 $ Month       : num  4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
 $ Cases       : num  237 174 170 120 110 110 94 84 74 40 ...
 $ Deaths      : num  4 4 4 4 4 4 4 2 1 1 ...
 $ Recovered   : num  5 5 2 2 2 2 2 2 1 1 ...
 $ ActiveCases : num  228 165 164 114 104 104 88 80 72 38 ...
 $ FatalityRate: num  16.9 23 23.5 33.3 36.4 36.4 42.6 23.8 13.5 25 ...
Veri setinde koronavirüs salgınının yaşandığı aşağıdaki listesi verilen 180 ülke ve/veya bölge bulunmaktadır.

  [1] "Afghanistan"                      "Albania"                         
  [3] "Algeria"                          "Andorra"                         
  [5] "Angola"                           "Antigua and Barbuda"             
  [7] "Argentina"                        "Armenia"                         
  [9] "Australia"                        "Austria"                         
 [11] "Azerbaijan"                       "Bahamas"                         
 [13] "Bahrain"                          "Bangladesh"                      
 [15] "Barbados"                         "Belarus"                         
 [17] "Belgium"                          "Belize"                          
 [19] "Benin"                            "Bhutan"                          
 [21] "Bolivia"                          "Bosnia and Herzegovina"          
 [23] "Botswana"                         "Brazil"                          
 [25] "Brunei"                           "Bulgaria"                        
 [27] "Burkina Faso"                     "Burma"                           
 [29] "Burundi"                          "Cabo Verde"                      
 [31] "Cambodia"                         "Cameroon"                        
 [33] "Canada"                           "Central African Republic"        
 [35] "Chad"                             "Chile"                           
 [37] "China"                            "Colombia"                        
 [39] "Congo (Brazzaville)"              "Congo (Kinshasa)"                
 [41] "Costa Rica"                       "Cote d'Ivoire"                   
 [43] "Croatia"                          "Cuba"                            
 [45] "Cyprus"                           "Czechia"                         
 [47] "Denmark"                          "Diamond Princess"                
 [49] "Djibouti"                         "Dominica"                        
 [51] "Dominican Republic"               "Ecuador"                         
 [53] "Egypt"                            "El Salvador"                     
 [55] "Equatorial Guinea"                "Eritrea"                         
 [57] "Estonia"                          "Eswatini"                        
 [59] "Ethiopia"                         "Fiji"                            
 [61] "Finland"                          "France"                          
 [63] "Gabon"                            "Gambia"                          
 [65] "Georgia"                          "Germany"                         
 [67] "Ghana"                            "Greece"                          
 [69] "Grenada"                          "Guatemala"                       
 [71] "Guinea"                           "Guinea-Bissau"                   
 [73] "Guyana"                           "Haiti"                           
 [75] "Holy See"                         "Honduras"                        
 [77] "Hungary"                          "Iceland"                         
 [79] "India"                            "Indonesia"                       
 [81] "Iran"                             "Iraq"                            
 [83] "Ireland"                          "Israel"                          
 [85] "Italy"                            "Jamaica"                         
 [87] "Japan"                            "Jordan"                          
 [89] "Kazakhstan"                       "Kenya"                           
 [91] "Korea, South"                     "Kosovo"                          
 [93] "Kuwait"                           "Kyrgyzstan"                      
 [95] "Laos"                             "Latvia"                          
 [97] "Lebanon"                          "Liberia"                         
 [99] "Libya"                            "Liechtenstein"                   
[101] "Lithuania"                        "Luxembourg"                      
[103] "Madagascar"                       "Malaysia"                        
[105] "Maldives"                         "Mali"                            
[107] "Malta"                            "Mauritania"                      
[109] "Mauritius"                        "Mexico"                          
[111] "Moldova"                          "Monaco"                          
[113] "Mongolia"                         "Montenegro"                      
[115] "Morocco"                          "Mozambique"                      
[117] "MS Zaandam"                       "Namibia"                         
[119] "Nepal"                            "Netherlands"                     
[121] "New Zealand"                      "Nicaragua"                       
[123] "Niger"                            "Nigeria"                         
[125] "North Macedonia"                  "Norway"                          
[127] "Oman"                             "Pakistan"                        
[129] "Panama"                           "Papua New Guinea"                
[131] "Paraguay"                         "Peru"                            
[133] "Philippines"                      "Poland"                          
[135] "Portugal"                         "Qatar"                           
[137] "Romania"                          "Russia"                          
[139] "Rwanda"                           "Saint Kitts and Nevis"           
[141] "Saint Lucia"                      "Saint Vincent and the Grenadines"
[143] "San Marino"                       "Saudi Arabia"                    
[145] "Senegal"                          "Serbia"                          
[147] "Seychelles"                       "Sierra Leone"                    
[149] "Singapore"                        "Slovakia"                        
[151] "Slovenia"                         "Somalia"                         
[153] "South Africa"                     "Spain"                           
[155] "Sri Lanka"                        "Sudan"                           
[157] "Suriname"                         "Sweden"                          
[159] "Switzerland"                      "Syria"                           
[161] "Taiwan*"                          "Tanzania"                        
[163] "Thailand"                         "Timor-Leste"                     
[165] "Togo"                             "Trinidad and Tobago"             
[167] "Tunisia"                          "Turkey"                          
[169] "Uganda"                           "Ukraine"                         
[171] "United Arab Emirates"             "United Kingdom"                  
[173] "Uruguay"                          "US"                              
[175] "Uzbekistan"                       "Venezuela"                       
[177] "Vietnam"                          "West Bank and Gaza"              
[179] "Zambia"                           "Zimbabwe"
Mevcut veri setinde aktif vaka sayıları ile birlikte fatalite hızları da hesaplandığı için değişken sayısı 7’den 9’a çıkarılmıştır.
Dünya / World
Dünyada görülen koronavirüs vakalarının tanımlayıcı istatistikleri aşağıdaki tabloda verilmiştir. Veri setindeki vaka sayıları kümülatif olarak ilerlemektedir. Tabloda koronavirüs vakalarına ilişkin öne çıkan bulgular şöyledir:
Günlük ortalama vaka sayısı yaklaşık 5181, ortalama ölüm vaka sayısı ise yaklaşık 260’dır.
Günlük ortalama iyileşen vaka sayısı yaklaşık 1066, ortalama aktif vaka sayısı ise 4921’dir.
Günlük ortalama fatalite hızı binde yaklaşık 33’tür. Bu bulgu koronavirüs hastalığına yakalanan her 1000 kişiden yaklaşık 33’ünün hayatını kaybettiğini göstermektedir.
Dünaydaki Koronavirüs Vakalarının Tanımlayıcı İstatistikleri / Descriptive Statistics of Coronavirus Cases in the World
Kümülatif Vaka Sayıları Baz Alınarak Dünya’daki Fatalite (Ölüm) Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates by Time Based on Cumulative Cases in the World
Kümülatif vaka sayılarına göre en yüksek 10 ülke aşağıdaki tabloda karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
En Yüksek Kümülatif Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke / Top 10 Countries with the Highest Number of Cumulative Cases
En Yüksek Kümülatif Ölüm Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke / Fatality Rates of Top 10 Countries with the Highest Cumulative Death Figures
Kümülatif Vaka Sayılarına Göre Dünyadaki Son 10 Günlük Fatalite (Ölüm) Hızları / Last 10-Day Fatality Rates Based by Cumulative Cases in the World
Sonuç / Conclusion
Özetle, İnsani Veri Alışverişi (HDX) platformundan alınan 3 farklı koronavirüs hastalık veri setinin birleştirilmesinden sonra epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılarak koronavirüs pandemisinin trendi hakkında farkındalık oluşturulması amaçlanmıştır.
Faydalı olması ve farkındalık oluşturması dileğiyle.
Sağlıkla ve bilimle kalınız.
Saygılarımla.
Note: It can not be cited or copied without referencing.
Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.
Yararlanılan Kaynaklar / Resources Utilized
World Health Organization (2020). Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Available online at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf
https://www.who.int/health-topics/coronavirus
https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/download-todays-data-geographic-distribution-covid-19-cases-worldwide
http://www.hastane.hacettepe.edu.tr/_948.html
https://www.youtube.com/watch?v=mOV1aBVYKGA&t=42s
Humanitarian Data Exchange (HDX), https://data.humdata.org/. 19.03.2020
http://www.halksagligi.hacettepe.edu.tr/sunumlar_ve_seminerler/OLCUTLERTB18MART2015.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=4KFP3tay5vM
De Livera, A. M., Hyndman, R. J., & Snyder, R. D. (2011). Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing. J American Statistical Association, 106(496), 1513–1527. https://robjhyndman.com/publications/complex-seasonality/
http://tagteam.harvard.edu/hub_feeds/1981/feed_items/273923
https://robjhyndman.com/papers/ComplexSeasonality.pdf
https://www.medicalpark.com.tr/zaturre-nedir-belirtileri-ve-tedavileri-nelerdir/hg-152
https://www.who.int/topics/epidemiology/en/
https://www.grip.gov.tr/depo/saglik-calisanlari/ulusal_pandemi_plani.pdf
https://www.r-project.org/
https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/getting-workplace-ready-for-covid-19.pdf
https://www.cdc.gov/csels/dsepd/ss1978/lesson3/section3.html
https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Polymerase-Chain-Reaction-Fact-Sheet
https://www.yourgenome.org/facts/what-is-pcr-polymerase-chain-reaction
https://go.amboss.com/covid-swab
https://www.youtube.com/watch?v=syXd7kgLSN8
https://ellis.eu/
Bunu paylaş:
Facebook
Twitter
Reddit
Telegram
E-posta
Yazdır
Daha fazla
LinkedIn
Tumblr
Pinterest
Pocket
WhatsApp
Skype
Bunu beğen:
Beğen Yükleniyor...
Tevfik BULUT	Genel	Yorum bırakın 2 Nisan 2020 2 Nisan 2020 20 Minutes	
1 Nisan 2020 Tarihi İtibariyle Koronavirüs Pandemisi Üzerine Vaka Çalışmaları: Türkiye ve Diğer Ülke Örnekleri (Case Studies on Coronavirus Pandemic: Cases of Turkey and Other Countries As of April 1, 2020)
Giriş / Introduction
Coronavirüsler (CoV), soğuk algınlığından Orta Doğu Solunum Sendromu (MERS-CoV) ve Şiddetli Akut Solunum Sendromu (SARS-CoV) gibi daha ciddi hastalıklara kadar pek çok hastalığa neden olan büyük bir virüs ailesidir. Bu yeni virüse, yüzey çıkıntıları taç görünümünde olduğu için coronavirus adı verilmiş olup, bu virüs ailesi tek zincirli, pozitif polariteli, zarflı RNA virüsleridir.
Koronavirüs hastalığı (COVID-19), 2019 yılında keşfedilen ve daha önce insanlarda tanımlanmamış yeni bir suştur. Suş, bir bakteri veya virüsün farklı alt türlerinin, aralarında genetik farklılıklar bulunan grupları olarak adlandırılır.
Bu Koronavirüsler zoonotiktir, yani hayvanlar ve insanlar arasında bulaşırlar. Ayrıntılı araştırmalar SARS-CoV’nin misk kedilerinden insanlara ve MERS-CoV’un tek hörgüçlü develerden insanlara bulaştığını göstermiştir. Bilinen birkaç koronavirüs henüz insanları enfekte etmeyen hayvanlarla taşınmaktadır.
Enfeksiyon belirtileri arasında solunum semptomları, ateş, öksürük, nefes darlığı ve solunum güçlüğü bulunur. Daha ciddi vakalarda, enfeksiyon pnömoniye, ciddi akut solunum sendromuna, böbrek yetmezliğine ve hatta ölüme neden olabilir. Solunum sistemi hastalıklarından biri olan pnömoni ya da halk arasında zatürre bakteriler başta olmak üzere mikroorganizmalara bağlı olarak ortaya çıkan akciğer dokusunun iltihaplanmasıdır. Grip gibi bu hastalık da bağışıklık (immun) sistemini baskılayan hastalıklardan biridir. Özellikle ileri yaşlardaki bireylerde hem bağışıklık sisteminin yaşla birlikte yavaşlaması hem de yaşa ve/veya diğer nedenlere bağlı olarak kronik ve diğer hastalıkların görülmesi bu yaşlardaki bireylerde ölüm oranlarını artırabilmektedir. Diğer bir deyişle, bu enfeksiyon komplikasyon yaratarak ve mevcut diğer hastalıkları tetikleyerek bu yaş gruplarında diğer yaş gruplarına göre daha öldürücü olabilir.
Enfeksiyonun yayılmasını önlemek için standart öneriler arasında düzenli el yıkama, öksürme ve hapşırma sırasında ağız ve burnun kapatılması, et ve yumurtaların iyice pişirilmesi yer alır. Öksürme ve hapşırma gibi solunum yolu rahatsızlığı belirtileri gösteren kişilerle yakın temastan kaçınmak bu hastalıktan korunmak için atılacak önemli koruyucu tedbirlerden biridir.
Hastalıktan nasıl korunulacağı hakkında bilgi verdikten sonra bu hastalığın teşhisinde kullanılan ve adı son zamanlarda sık sık duyulan PCR testi hakkında bilgi vermek faydalı olacaktır. PCR, ingilizce adıyla “Polymerase Chain Reaction” kelimelerinin bir araya gelmesinden oluşan ve moleküler biyoloji alanında kullanılan bir tekniktir.Türkçe ise ise polimeraz zincir reaksiyonu olarak adlandırılır. Bazen PCR moleküler fotokopi (molecular photocopying) olarak da adlandırılabilmektedir. DNA’nın küçük bölümlerini kopyalamak için kullanılan hızlı ve ucuz bir tekniktir. Moleküler ve genetik analizler için büyük miktarlarda DNA örneği gerekli olduğundan, izole edilmiş DNA parçaları üzerinde çalışmalar PCR amplifikasyonu olmadan neredeyse imkansızdır. PCR’ın kullanım alanları şöyle özetlenebilir:
Amplifiye edildikten sonra PCR ile üretilen DNA, birçok farklı laboratuvar prosedüründe kullanılabilir. Örneğin, İnsan Genom Projesindeki (HGP) çoğu haritalama tekniği PCR’a dayanmaktadır.
Parmak izi, bakteri veya virüslerin (özellikle AIDS) tespiti ve genetik bozuklukların teşhisi gibi bir dizi laboratuvar ve klinik teknikte de değerlidir.
PCR ( Polimeraz Zincir Reaksiyonu) tekniğinin çalışma şeması ise aşağıdaki şekilde verilmiştir.
Kaynak: the National Human Genome Research Institute (NHGRI)
PCR tekniğini kullanarak koronavirüs teşhisinin nasıl konulduğuna ilişkin bir video aşağıda verilerek teşhis süreci hakkında bilgi verilmesi amaçlanmıştır.
Kaynak: AMBOSS: Medical Knowledge Distilled
Koronavirüs salgını Çin ile birlikte diğer ülkelere de yayıldığı için Dünya Sağlık Örgütü tarafından 30/01/2020 tarihinde uluslararası halk sağlığı açısından acil durum ilan edilmiştir. Bu hastalıktan bahsedilirken lise ve üniversite yıllarımda benim de ders olarak aldığım Epidemiyoloji biliminden bahsetmemek olmaz. Epidemiyoloji, toplumda sağlıkla ilgili durumların veya olayların (hastalık dahil) dağılımını, görülme sıklıklarını ve bunları etkileyen faktörleri inceleyen bir tıp bilimi dalıdır.
Epidemiyolojik araştırmalar yapmak için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Bu yöntemler dağılımı incelemek için sürveyans, tanımlayıcı çalışmalar ve hastalık belirleyicilerini incelemek için analitik çalışmalar olabilir. Bilindiği üzere Koronavirüs hastalığı artık pandemik bir vaka olarak adlandırılmaktadır. Epidemiyolojinin konu alanına giren pandemi dünyada birden fazla ülkede veya kıtada, çok geniş bir alanda
yayılan ve etkisini gösteren salgın hastalıklara verilen genel isim olarak ifade edilmektedir. Diğer bir deyişle, salgın (epidemi) durumundaki bir hastalığın ülke sınırlarını aşarak diğer ülkelere yayılım göstermesidir.
Avrupa Birliği kurumlarından biri olan “Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi (European Centre for Disease Prevention and Control)”‘ne göre ön bulgular koronavirüs hastalığından vakalara dayalı ölüm oranı (fatalite hızı)’nın binde 20-30 olduğunu göstermektedir. Bu, 2003 SARS salgınından önemli ölçüde daha az. Bununla birlikte, mevsimsel gripin neden ölüm oranlarından çok daha yüksektir.
Çalışma kapsamında koronavirüs pandemi vakalarının epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi (EDA) yapılarak vakaların izlediği seyrin ortaya konulması amaçlanmıştır
Metodoloji / Methodology
Çalışmanın amacı, koronavirüs vakalarının epidemiyolojik düzlemde Türkiye’de ve diğer ülkelerde izlediği seyri detaylı bir şekilde keşifsel veri analiziyle ortaya konulara karar vericilere katkı sunmaktır.
Koronavirüs vakalarının analizinde Türkiye veri setinin oluşturulmasında Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’ndan ve Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) raporlarından ve Sağlık Bakanlığı basın açıklamalarından yararlanılmıştır. Bunun nedeni Türkiye veri setine daha derinlemesine bakılmak istenmesidir.
Çalışma kapsamında diğer ülkelere ilişkin koronavirüs vakaları ise Johns Hopkins Üniversitesi Sistem Bilimi ve Mühendisliği Merkezi (JHU CCSE) tarafından desteklenen “The Humanitarian Data Exchange (HDX) (İnsani Veri Alışverişi)” adlı platforma ait https://data.humdata.org web sitesinden alınmıştır. Önceki çalışmalardan faklı olarak bu platformdan veri alınmasının nedeni veri setleri içerisinde onaylanmış ve ölüm vakaları dışında iyileşen koronavirüs vakalarına da yer verilmiş olmasıdır.
Analizlerde Türkiye verisi için Microsoft Excel 2016 ve diğer ülke verileri için R programlama dili kullanılmıştır.
Keşifsel veri analizine geçilmeden önce vaka sayılarından yararlanarak epidemiyolojik hızlar hesaplanmıştır. Bu nedenle, çalışmada kullanılacak hızları açıklamanın faydalı olacağı düşünülmektedir.
Epidemiyoloji biliminde hız kavramı, bir sağlık olayının nüfus içindeki görülme frekansını hesaplamada kullanılan bir ölçüttür. Hızlar, belirli bir zaman diliminde meydana gelen olayların sayısının olayın meydana geldiği nüfusa bölünerek hesaplanır. Eşitliğin payı, sağlık olayı ile karşılaşanların sayısını (X), payda ise risk altındaki nüfusu (X+Y) göstermektedir. Risk altındaki nüfus hastalığa veya sağlık olaylarına karşı duyarlı olan nüfusu ifade etmektedir. Formülize edilirse;
Hız (Rate) = (X / X +Y) * k
Burada, k katsayıyı göstermektedir.
Analizde hızlardan girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ilk gösterge ölüm veya mortalite ölçütlerinden biri olan Kaba Ölüm Hızı‘dır. Bu hız nüfusun sağlık düzeyini ortaya koymada duyarlı olmasa da bir fikir vermesi açısından önemlidir. Kaba ölüm hızı aşağıdaki eşitlikte gösterilmiştir.
Kaba Ölüm Hızı (Crude Death Rate) = (Bir toplumda belirli bir süre içinde meydana gelen ölüm sayısı / Aynı toplumun aynı süredeki
(yıl ortası) nüfusu) * 1000
Crude death rate = (Total number of deaths during a given time interval / Mid-interval population) * 1000
Girdi değişkeni olarak kullanılması düşünülen ikinci gösterge ölüm veya fatalite ölçütlerinden biri olan Fatalize Hızı‘dır. Bu gösterge kaba ölüm hızına göre daha duyarlı bir göstergedir. Diğer bir ifadeyle, hastalığa yakalananların ne kadarının öldüğünü gösterir. Fatalite hızı aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır;
Fatalite Hızı (Fatality Rate) = (Nüfusta belirli bir süre içinde “X” hastalığından ölenlerin sayısı / Aynı nüfusun aynı süre içinde “X” hastalığına yakalananların sayısı) * 100
Fatality Rate = (Number of cause-specific deaths among the incident cases / Total number of incident cases) * 100
Morbitide veya hastalık hızları gelişmekte olan hastalığın ortaya çıkma hızını ortaya koymak için kullanılır. Bunlardan biri olan insidans,
bir hastalığın gelişme (yeni vakalar) olasılığını ortaya koymak için kullanılır. Diğer taraftan, bu hızlardan prevelans ise hastalığın görülme sıklığını (tüm vakalar) gösteren bir hızdır. İnsidans ve prevelans da analizde girdi değişkenleri olarak kullanılması düşünülmektedir. İnsidans aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır.
İnsidans (Incidence) = (Bir nüfusta belirli bir sürede saptanan YENİ vaka sayısı / Aynı toplumun yıl ortası nüfusu) * k
Incidence = (Number of new cases of disease during specified time interval / Population at start of time interval) * k
İnsidans hızının kümülatif şekli ise atak hızlarını göstermektedir.
Prevelans ise aşağıdaki eşitlik yardımıyla hesaplanmaktadır.
Prevelans (Prevalence) = (Belirli bir sürede toplam (eski+yeni) vaka sayısı / Risk altındaki kişi sayısı) * k
Prevalence = (Number of cases of disease during specified time interval / Population at start of time interval) * k
Keşifsel Veri Analizi Bulguları / Exploratory Data Analysis Findings
Türkiye Örneği / The Case of Turkey
Bu kısımda bahsedilen epidemiyolojik hızların uygulama sonuçlarına yer verilmiştir. İlk olarak günlük onaylanmış vaka sayıları ile ölüm vaka sayıları Tablo 1’de verilmiştir. Tabloda test sayılarının olduğu sütunda kırmızı renkteki sayılar kesin olarak bilinmediğinden ortalama olarak verilmiştir. Tablo 1’e göre öne çıkan bulgular şöyledir:
01.04.2020 tarihinde toplam vaka sayısı 15679’dur. Aynı günde gerçekleşen yeni vaka sayısı ise 2148 olup bir önceki güne göre azalmıştır. Yeni vaka sayısının 2704 olduğu 31.03.2020 tarihi Türkiye’de salgının başladığı günden bugüne kadar en yüksek olduğu tarihtir.
Kümülatif vaka sayısından kümülatif ölen kişi sayısı çıkarılmasından sonra kalan toplam aktif vaka sayısı 15402’dir.
Salgından ölen toplam kişi sayısı 277 olup, en yüksek ölüm vakalarının yaşandığı gün 63 kişi ile 01.04.2020 tarihidir.
Tablo 1. Koronavirüs Vaka Sayıları / Number of Coronavirus Cases, Turkey
Epidemiyolojik hızları gösteren bulgular ise Tablo 2’de sunulmuştur. Tablo 2’ye göre öne çıkan bulgular şöyledir:
Sağlık düzeyini belirlemede duyarlı bir gösterge olmasa da fikir vermesi açısından kaba ölüm hızı hesaplanmıştır. Buna göre kaba ölüm hızı en yüksek seviyesine ulaştığı 01.4.2020 tarihinde milyonda 0,76’dır. Katsayı bin yerine milyon alınmasının nedeni ortaya konulan bulgunun çok küçük değer almasından kaynaklanmaktadır. Toplam ölüm vaka sayına göre kaba ölüm hızı ise milyonda 3,33’e yükselmiştir.
Fatalite hızının en yüksek olduğu tarih binde 43 ile 21.3.2020 tarihidir. Toplam vaka sayılarına göre fatalite hızı ise binde yaklaşık 18 olup bir önceki güne göre yükselmiştir. Bu bulgu şu anlama gelmektedir; bugüne kadar koronavirüs hastalığına yakalanan her 1000 kişiden yaklaşık 18’i hayatını kaybetmiştir.
Yapılan test sayıları ve vaka sayıları dikkate alınarak koronavirüs salgının insidansı ve prevelansı da hesaplanmıştır. Yapılan toplam test sayısı 106.799, onaylanmış toplam vaka sayısı ise 15679’dur. Belirli bir zaman diliminde bir hastalığın bir nüfus grubunda görülme sıklığını ortaya koyan prevelans hızı yaklaşık % 15 olup bir önceki güne göre 0,1’lik bir artış göstermiştir. Buradan salgın meydana geldiği süre içerisinde test uygulanan her 100 vakadan 15’inde koronavirüs vakası tespit edildiği anlamı çıkmaktadır.
Belirli bir zaman diliminde bir hastalığın gelişme (yeni vakalar) olasılığını ortaya koyan insidans hızı yaklaşık % 15 olup, bir önceki güne göre azalmıştır. Bu bulgudan koronavirüs testi yapılan her 100 yeni vakadan yaklaşık 15’inde koronavirüs tespit edildiği anlaşılmaktadır. İnsidans hızı ne kadar çok düşerse salgının yeni vakalar ortaya çıkarma olasılığı o kadar düşer.
Tablo 2. Koronavirüs Vakalarının Epidemiyolojik Hızları / Epidemiological Rates of Coronavirus Cases, Turkey
Türkiye’deki Fatalite Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates in Turkey by Time
Koronavirüs vaka sayıları baz alınarak Türkiye ve İtalya’nın karşılaştırıldığı görülmektedir. Bu oldukça eksik bir bakış açısıdır. Zira vaka sayıları ve hatta ölüm sayıları bile tek başına değerlendirilmesi eksik ve hatalı yorumlara ve sonuçlara neden olabilir. Bu göstergelerden daha da önemli olan epidemiyolojik hızlardan ve aynı zamanda ölüm ölçütlerinden biri olan fatalite hızının dikkate alınmasının değerlendirme açısından daha sağlıklı olacağı düşünülmektedir. Aşağıdaki grafikte İtalya ve Türkiye fatalite hızları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Aşağıdaki grafikte fatalite hızları açısından bakılırsa fatalite hızlarının görüldüğü y ekseninde İtalya’nın çok farklı bir seyir izlediği görülmektedir. Ancak en kötü senaryo olarak düşünülürse atılacak adımlar açısından faydalı olacağı düşünülmektedir. Grafikte X eksenine paralel olarak kesikli doğrular ortalama fatalite hızlarını göstermektedir. İtalya Türkiye’ye göre çok daha yüksek fatalite hızlarına sahip olmasının yanısıra aynı zamanda fatalite hızları ortalamasına yakın bir seyir izlemiştir.
Türkiye ve İtalya’daki Fatalite Hızlarının Zamana Göre Dağılımı / Distribution of Fatality Rates in Turkey and Italy by Time
Ayrıca Türkiye, Avrupa Hastalık Önleme ve Kontrol Merkezi‘nden alınan koronavirüs ölüm vakaları açısından İtalya’nın yanısıra Fransa, İspanya ve İran ile de ilk 14 günlük seyir karşılaştırılmıştır. Aşağıdaki tabloda toplam ölüm vaka sayıları açısından Türkiye’nin İran ile benzerlik gösterdiği görülmektedir.
Türkiye, İtalya, Fransa, İspanya ve İran’ın Ölüm Vakalarının İlk 14 Günlük Seyri / First 14-Day Dealth Figures, Cases of Turkey, Italy, France, Spain and Iran
Yukarıdaki tabloda ilk 14 günlük zaman diliminde Türkiye’de koronavirüs ölüm vakaları açısından İspanya ve Fransa’ya göre daha yüksek olsa da aşağıdaki tabloda fatalite hızları açısından bu ülkelerin Türkiye’den daha yüksek olduğu olduğu görülmektedir. Diğer taraftan genel olarak Türkiye’nin fatalite hızları açısından ABD’ye benzer ancak ondan daha yüksek fatalite hızlarının olduğu görülmektedir. Tabloda İtalya’nın fatalite hızları açısından açık ara önde olduğu görülmektedir. Bu bulgu aynı zamanda koronavirüs hastalığına yakalananlar içerisinde ölenlerin İtalya’da daha yüksek olduğunu ortaya koymaktadır.
Ülkelere Göre Fatalite Hızlarının Karşılaştırılması / The Comparison of Fatality Rates by Countries
Dünya ve Diğer Ülke Örnekleri / Cases of World and Other Countries
İlk olarak adım adım uygulamaya geçilerek İnsani Veri Alışverişi (HDX) web sitesinden csv (Comma-seperated value) uzantılı olarak okutulan onaylanmış, ölen ve iyileşen koronavirüs vaka sayılarını içeren 3 farklı veri seti birleştirilerek tanıtılmıştır.
Çalışmanın bu kısmında epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılan ülkeler İtalya, Fransa, Almanya, Güney Kore, İspanya ve ABD, İngiltere’dir.
Aşağıda yazdığım R kod bloğu ile birlikte veri seti “İnsani Veri Alışverişi (HDX)” veri tabanından güncel veri akışı sağlanabilecektir. Aşağıdaki kod bloğunda görüleceği üzere mevcut veri setlerinde olmayan 2 adet değişken hesaplanarak birleştirilerek oluşturulan yeni veri setine ilave edilmiştir. Bu değişkenler şöyledir:
Aktif Vakalar (ActiveCases) : Onaylanmış vaka sayısından ölen ve iyileşen vakalar çıkarılması ile hesaplanmıştır.
Fatali Fızı (FataliteRate): Onaylanmış vaka sayılarının ölüm vaka sayılarına bölünmesiyle hesaplanmıştır. Çarpım katsayısı (k) ise 1000’dir.

url1="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_confirmed_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_confirmed_global.csv"

url2="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_deaths_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_deaths_global.csv"

url3="https://data.humdata.org/hxlproxy/data/download/time_series_covid19_recovered_global_narrow.csv?dest=data_edit&filter01=explode&explode-header-att01=date&explode-value-att01=value&filter02=rename&rename-oldtag02=%23affected%2Bdate&rename-newtag02=%23date&rename-header02=Date&filter03=rename&rename-oldtag03=%23affected%2Bvalue&rename-newtag03=%23affected%2Binfected%2Bvalue%2Bnum&rename-header03=Value&filter04=clean&clean-date-tags04=%23date&filter05=sort&sort-tags05=%23date&sort-reverse05=on&filter06=sort&sort-tags06=%23country%2Bname%2C%23adm1%2Bname&tagger-match-all=on&tagger-default-tag=%23affected%2Blabel&tagger-01-header=province%2Fstate&tagger-01-tag=%23adm1%2Bname&tagger-02-header=country%2Fregion&tagger-02-tag=%23country%2Bname&tagger-03-header=lat&tagger-03-tag=%23geo%2Blat&tagger-04-header=long&tagger-04-tag=%23geo%2Blon&header-row=1&url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FCSSEGISandData%2FCOVID-19%2Fmaster%2Fcsse_covid_19_data%2Fcsse_covid_19_time_series%2Ftime_series_covid19_recovered_global.csv"

case<-read_csv(url1)[-1,-1]
case<-case %>% rename(Country="Country/Region", Cases= "Value")

case

death<-read_csv(url2)[-1,-1]

d<-death %>% rename(Country="Country/Region", Deaths= "Value")

recovered<-read_csv(url3)[-1,-1]

r<-recovered%>% rename(Country="Country/Region", Recovered= "Value")

df<-left_join(case, d, by = c("Country","Lat", "Long","Date"))
df<-left_join(df, r, by = c("Country","Lat", "Long","Date"))
df<-tibble(Country=df$Country, Date=as.Date(df$Date), Month=month(as.Date(df$Date)), Lat=as.numeric(df$Lat), Long=as.numeric(df$Long),Cases=as.integer(df$Cases), Deaths=as.integer(df$Deaths), Recovered= as.integer(df$Recovered), ActiveCases=as.integer(as.numeric(df$Cases)-as.numeric(df$Deaths)-as.numeric(df$Recovered)), FatalityRate=round(as.numeric((as.integer(df$Deaths)/as.integer(df$Cases))*1000),1))
df
Veri setindeki değişken sayısı 10, gözlem sayısı ise 18060’dır. Aşağıda mevcut değişkenler, değişkenlerin veri tipi ile birlikte gözlem sayısı görülmektedir.

Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':	18060 obs. of  10 variables:
 $ Country     : chr  "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...
 $ Date        : Date, format: "2020-03-31" "2020-03-30" ...
 $ Month       : num  3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
 $ Lat         : num  33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 ...
 $ Long        : num  65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 ...
 $ Cases       : num  174 170 120 110 110 94 84 74 40 40 ...
 $ Deaths      : num  4 4 4 4 4 4 2 1 1 1 ...
 $ Recovered   : num  5 2 2 2 2 2 2 1 1 1 ...
 $ ActiveCases : num  165 164 114 104 104 88 80 72 38 38 ...
 $ FatalityRate: num  23 23.5 33.3 36.4 36.4 42.6 23.8 13.5 25 25 ...
Veri setinde koronavirüs salgınının yaşandığı aşağıdaki listesi verilen 180 ülke ve/veya bölge bulunmaktadır.

  [1] "Afghanistan"                      "Albania"                         
  [3] "Algeria"                          "Andorra"                         
  [5] "Angola"                           "Antigua and Barbuda"             
  [7] "Argentina"                        "Armenia"                         
  [9] "Australia"                        "Austria"                         
 [11] "Azerbaijan"                       "Bahamas"                         
 [13] "Bahrain"                          "Bangladesh"                      
 [15] "Barbados"                         "Belarus"                         
 [17] "Belgium"                          "Belize"                          
 [19] "Benin"                            "Bhutan"                          
 [21] "Bolivia"                          "Bosnia and Herzegovina"          
 [23] "Botswana"                         "Brazil"                          
 [25] "Brunei"                           "Bulgaria"                        
 [27] "Burkina Faso"                     "Burma"                           
 [29] "Burundi"                          "Cabo Verde"                      
 [31] "Cambodia"                         "Cameroon"                        
 [33] "Canada"                           "Central African Republic"        
 [35] "Chad"                             "Chile"                           
 [37] "China"                            "Colombia"                        
 [39] "Congo (Brazzaville)"              "Congo (Kinshasa)"                
 [41] "Costa Rica"                       "Cote d'Ivoire"                   
 [43] "Croatia"                          "Cuba"                            
 [45] "Cyprus"                           "Czechia"                         
 [47] "Denmark"                          "Diamond Princess"                
 [49] "Djibouti"                         "Dominica"                        
 [51] "Dominican Republic"               "Ecuador"                         
 [53] "Egypt"                            "El Salvador"                     
 [55] "Equatorial Guinea"                "Eritrea"                         
 [57] "Estonia"                          "Eswatini"                        
 [59] "Ethiopia"                         "Fiji"                            
 [61] "Finland"                          "France"                          
 [63] "Gabon"                            "Gambia"                          
 [65] "Georgia"                          "Germany"                         
 [67] "Ghana"                            "Greece"                          
 [69] "Grenada"                          "Guatemala"                       
 [71] "Guinea"                           "Guinea-Bissau"                   
 [73] "Guyana"                           "Haiti"                           
 [75] "Holy See"                         "Honduras"                        
 [77] "Hungary"                          "Iceland"                         
 [79] "India"                            "Indonesia"                       
 [81] "Iran"                             "Iraq"                            
 [83] "Ireland"                          "Israel"                          
 [85] "Italy"                            "Jamaica"                         
 [87] "Japan"                            "Jordan"                          
 [89] "Kazakhstan"                       "Kenya"                           
 [91] "Korea, South"                     "Kosovo"                          
 [93] "Kuwait"                           "Kyrgyzstan"                      
 [95] "Laos"                             "Latvia"                          
 [97] "Lebanon"                          "Liberia"                         
 [99] "Libya"                            "Liechtenstein"                   
[101] "Lithuania"                        "Luxembourg"                      
[103] "Madagascar"                       "Malaysia"                        
[105] "Maldives"                         "Mali"                            
[107] "Malta"                            "Mauritania"                      
[109] "Mauritius"                        "Mexico"                          
[111] "Moldova"                          "Monaco"                          
[113] "Mongolia"                         "Montenegro"                      
[115] "Morocco"                          "Mozambique"                      
[117] "MS Zaandam"                       "Namibia"                         
[119] "Nepal"                            "Netherlands"                     
[121] "New Zealand"                      "Nicaragua"                       
[123] "Niger"                            "Nigeria"                         
[125] "North Macedonia"                  "Norway"                          
[127] "Oman"                             "Pakistan"                        
[129] "Panama"                           "Papua New Guinea"                
[131] "Paraguay"                         "Peru"                            
[133] "Philippines"                      "Poland"                          
[135] "Portugal"                         "Qatar"                           
[137] "Romania"                          "Russia"                          
[139] "Rwanda"                           "Saint Kitts and Nevis"           
[141] "Saint Lucia"                      "Saint Vincent and the Grenadines"
[143] "San Marino"                       "Saudi Arabia"                    
[145] "Senegal"                          "Serbia"                          
[147] "Seychelles"                       "Sierra Leone"                    
[149] "Singapore"                        "Slovakia"                        
[151] "Slovenia"                         "Somalia"                         
[153] "South Africa"                     "Spain"                           
[155] "Sri Lanka"                        "Sudan"                           
[157] "Suriname"                         "Sweden"                          
[159] "Switzerland"                      "Syria"                           
[161] "Taiwan*"                          "Tanzania"                        
[163] "Thailand"                         "Timor-Leste"                     
[165] "Togo"                             "Trinidad and Tobago"             
[167] "Tunisia"                          "Turkey"                          
[169] "Uganda"                           "Ukraine"                         
[171] "United Arab Emirates"             "United Kingdom"                  
[173] "Uruguay"                          "US"                              
[175] "Uzbekistan"                       "Venezuela"                       
[177] "Vietnam"                          "West Bank and Gaza"              
[179] "Zambia"                           "Zimbabwe"
Mevcut veri setinde aktif vaka sayıları ile birlikte fatalite hızları da hesaplandığı için değişken sayısı 7’den 9’a çıkarılmıştır.
Dünya / World
Dünyada görülen koronavirüs vakalarının 31.03.2020 tarihi itibariyle tanımlayıcı istatistikleri aşağıdaki tabloda verilmiştir. Veri setindeki vaka sayıları kümülatif olarak ilerlemektedir. Tabloda koronavirüs vakalarına ilişkin öne çıkan bulgular şöyledir:
Günlük ortalama vaka sayısı yaklaşık 4764, ölen ortalama vaka sayısı ise yaklaşık 234’tür.
Günlük ortalama iyileşen vaka sayısı 980, ortalama aktif vaka sayısı ise yaklaşık 4530’dur.
Günlük ortalama fatalite hızı binde 31’dir. Bu bulgu koronavirüs hastalığına yakalanan her 1000 kişiden yaklaşık 31’inin hayatını kaybettiğini göstermektedir.
Dünaydaki Koronavirüs Vakalarının Tanımlayıcı İstatistikleri / Descriptive Statistics of Coronavirus Cases in the World
Kümülatif toplam vaka sayılarına göre en yüksek 10 ülke aşağıdaki tabloda karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
01.4.2020 Tarihinde En Yüksek Kümülatif Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke / Top 10 Countries with the Highest Number of Cumulative Cases on April 1, 2020
01.4.2020 Tarihinde En Yüksek Kümülatif Ölüm Vaka Sayısına Sahip 10 Ülke / Fatality Rates of Top 10 Countries with the Highest Death Figures on April 1, 2020
Sonuç / Conclusion
Özetle, İnsani Veri Alışverişi (HDX) platformundan alınan 3 farklı koronavirüs hastalık veri setinin birleştirilmesinden sonra epidemiyolojik hızlarla birlikte keşifsel veri analizi yapılarak koronavirüs pandemisinin trendi hakkında farkındalık oluşturulması amaçlanmıştır.
Faydalı olması ve farkındalık oluşturması dileğiyle.
Sağlıkla ve bilimle kalınız.
Saygılarımla.
Note: It can not be cited or copied without referencing.
Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.
Yararlanılan Kaynaklar / Resources Utilized
World Health Organization (2020). Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Available online at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf
https://www.who.int/health-topics/coronavirus
https://www.ecdc.europa.eu/en/publications-data/download-todays-data-geographic-distribution-covid-19-cases-worldwide
http://www.hastane.hacettepe.edu.tr/_948.html
https://www.youtube.com/watch?v=mOV1aBVYKGA&t=42s
Humanitarian Data Exchange (HDX), https://data.humdata.org/. 19.03.2020
http://www.halksagligi.hacettepe.edu.tr/sunumlar_ve_seminerler/OLCUTLERTB18MART2015.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=4KFP3tay5vM
De Livera, A. M., Hyndman, R. J., & Snyder, R. D. (2011). Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing. J American Statistical Association, 106(496), 1513–1527. https://robjhyndman.com/publications/complex-seasonality/
http://tagteam.harvard.edu/hub_feeds/1981/feed_items/273923
https://robjhyndman.com/papers/ComplexSeasonality.pdf
https://www.medicalpark.com.tr/zaturre-nedir-belirtileri-ve-tedavileri-nelerdir/hg-152
https://www.who.int/topics/epidemiology/en/
https://www.grip.gov.tr/depo/saglik-calisanlari/ulusal_pandemi_plani.pdf
https://www.r-project.org/
https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/getting-workplace-ready-for-covid-19.pdf
https://www.cdc.gov/csels/dsepd/ss1978/lesson3/section3.html
https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Polymerase-Chain-Reaction-Fact-Sheet
https://www.yourgenome.org/facts/what-is-pcr-polymerase-chain-reaction
https://go.amboss.com/covid-swab
Bunu paylaş:
Facebook
Twitter
Reddit
Telegram
E-posta
Yazdır
Daha fazla
LinkedIn
Tumblr
Pinterest
Pocket
WhatsApp
Skype
Bunu beğen:
Beğen Yükleniyor...
Tevfik BULUT	Genel	Yorum bırakın 2 Nisan 2020 2 Nisan 2020 18 Minutes	
Yazı dolaşımı
Daha eski yazılar
Son Yazılar
İnovasyonun Ülke Ekonomileri Açısından Anlam ve Önemi?
R’da Shiny Üzerinde Binom Olasılık Dağılım Simülasyonu: Binomial Probability Distribution Simulation on Shiny in R
R’da Shiny Üzerinde Normal Dağılım Simülasyonu İnşa Etme : Building a Normal Distribution Simulation on Shiny in R
R’da Dinamik Ağaç Diyagramı ve Dinamik Grafik Oluşturma Üzerine Vaka Çalışmaları: Case Studies on Dynamic Tree Diagram and Dynamic Graphing in R
Türkiye’de Girişimler, Bilişim Teknolojileri Kullanımında Ne Durumda?
Word Dokümanlarından Metin Çıkarma: Extracting Text from Word Documents
Şifre Kombinasyonlarının Kırılma Olasılıkları: Cracking Probability of Password Combinations
Küresel İnovasyon Endeksi 2021 Yılı Raporu ve Türkiye
Bulut Performans Endeksi [BE] Simülasyonu
R’da Quandl Kütüphanesi İle Veri Çekme ve Dinamik Grafik Oluşturma: Extracting Data with Quandl Library and Creating Dynamic Charts in R
Popüler Yazılar & Sayfalar
Şans Oyunları Perspektifinden Olasılık : Probability from Perspective of the Chance Games	
Z Tablosuna Göre Güven Aralığının Hesaplanmasına Yönelik Temel Bir Simülasyon Çalışması: A Basic Simulation Study for Calculating Confidence Interval by Z Table	
Güvenilirlik Analizi (Reliability Analysis) ve İç Tutarlılık (Internal Consistency)	
R'da Binary Lojistik Regresyon Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Binary Logistic Regression in R	
R'da Multinominal Lojistik Regresyon Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Multinominal Logistic Regression in R	
R'da Normal Dağılım Dönüşümleri Üzerine Vaka Çalışmaları: Case Studies on Normal Distribution Transformations in R	
Ordinal Lojistik Regresyon Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Ordinal Logistic Regression	
R'da Poisson ve Negatif Binom Regresyon Yöntemleri Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Poisson and Negative Binomial Regression Methods in R	
Şans Oyunları Perspektifinden Olasılık II: Probability from Perspective of the Chance Games II	
Negatif Binom Olasılık Dağılımı Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Negative Binomial Probability Distribution	
Arşiv
Arşiv Ay Seçin Ekim 2021 (7) Eylül 2021 (2) Ağustos 2021 (5) Temmuz 2021 (1) Haziran 2021 (2) Mayıs 2021 (2) Nisan 2021 (2) Şubat 2021 (4) Ocak 2021 (5) Aralık 2020 (2) Kasım 2020 (3) Ekim 2020 (2) Eylül 2020 (5) Ağustos 2020 (14) Temmuz 2020 (8) Haziran 2020 (6) Mayıs 2020 (13) Nisan 2020 (9) Mart 2020 (11) Şubat 2020 (4) Ocak 2020 (5) Aralık 2019 (4) Kasım 2019 (3) Ekim 2019 (3) Eylül 2019 (8) Ağustos 2019 (1) Mayıs 2019 (1) Şubat 2019 (2) Aralık 2018 (1) Eylül 2018 (3) Ağustos 2018 (5) Temmuz 2018 (1) Mayıs 2018 (2) Nisan 2018 (1) Ekim 2017 (4) Temmuz 2017 (3) Haziran 2017 (2) Mayıs 2017 (1) Ocak 2017 (2)
Reklamlar
Yapay Zeka (AI) Trendleri
Best Practices for Building the AI Development Platform in Government 28 Ekim 2021
By John P. Desmond, AI Trends Editor The AI stack defined by Carnegie Mellon University is fundamental to the approach being taken by the US Army for its AI development platform efforts, according to Isaac Faber, Chief Data Scientist at the US Army AI Integration Center, speaking at the AI World Government event held in-person and virtually […]
Allison Proffitt
Advance Trustworthy AI and ML, and Identify Best Practices for Scaling AI 28 Ekim 2021
By John P. Desmond, AI Trends Editor Advancing trustworthy AI and machine learning to mitigate agency risk is a priority for the US Department of Energy (DOE), and identifying best practices for implementing AI at scale is a priority for the US General Services Administration (GSA). That’s what attendees learned in two sessions at the AI […]
Allison Proffitt
Promise and Perils of Using AI for Hiring: Guard Against Data Bias 28 Ekim 2021
By AI Trends Staff While AI in hiring is now widely used for writing job descriptions, screening candidates, and automating interviews, it poses a risk of wide discrimination if not implemented carefully. That was the message from Keith Sonderling, Commissioner with the US Equal Opportunity Commision, speaking at the AI World Government event held live an […]
Allison Proffitt
Predictive Maintenance Proving Out as Successful AI Use Case 28 Ekim 2021
By John P. Desmond, AI Trends Editor More companies are successfully exploiting predictive maintenance systems that combine AI and IoT sensors to collect data that anticipates breakdowns and recommends preventive action before break or machines fail, in a demonstration of an AI use case with proven value. This growth is reflected in optimistic market for […]
Allison Proffitt
Novelty In The Game Of Go Provides Bright Insights For AI And Autonomous Vehicles 28 Ekim 2021
By Lance Eliot, the AI Trends Insider We already expect that humans to exhibit flashes of brilliance. It might not happen all the time, but the act itself is welcomed and not altogether disturbing when it occurs. What about when Artificial Intelligence (AI) seems to display an act of novelty? Any such instance is bound to get our attention; […] […]
Allison Proffitt
Getting Government AI Engineers to Tune into AI Ethics Seen as Challenge 21 Ekim 2021
By John P. Desmond, AI Trends Editor Engineers tend to see things in unambiguous terms, which some may call Black and White terms, such as a choice between right or wrong and good and bad. The consideration of ethics in AI is highly nuanced, with vast gray areas, making it challenging for AI software engineers to […]
Allison Proffitt
Digital Natives Seen Having Advantages as Part of Government AI Engineering Teams 21 Ekim 2021
By John P. Desmond, AI Trends Editor AI is more accessible to young people in the workforce who grew up as ‘digital natives’ with Alexa and self-driving cars as part of the landscape, giving them expectations grounded in their experience of what is possible. That idea set the foundation for a panel discussion at AI World […]
Allison Proffitt
How Accountability Practices Are Pursued by AI Engineers in the Federal Government 21 Ekim 2021
By John P. Desmond, AI Trends Editor Two experiences of how AI developers within the federal government are pursuing AI accountability practices were outlined at the AI World Government event held virtually and in-person this week in Alexandria, Va. Taka Ariga, chief data scientist and director at the US Government Accountability Office, described an AI […]
Allison Proffitt
Startup: AssemblyAI Represents New Generation Speech Recognition 21 Ekim 2021
By AI Trends Staff Advances in the AI behind speech recognition are driving growth in the market, attracting venture capital and funding startups, posing challenges to established players. The growing acceptance and use of speech recognition devices are driving the market, which according to an estimate by Meticulous Research is expected to reach $26.8 b […]
Allison Proffitt
Pursuit of Autonomous Cars May Pose Risk of AI Tapping Forbidden Knowledge 21 Ekim 2021
By Lance Eliot, the AI Trends Insider Are there things that we must not know? This is an age-old question. Some assert that there is the potential for knowledge that ought to not be known. In other words, there are ideas, concepts, or mental formulations that should we become aware of that knowledge it could be […]
Allison Proffitt
Hit Sayısı
81.189 Hit
Aralık 2021
P
S
Ç
P
C
C
P
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30 31
« Eki
Dil Seçimi
PAYLAŞ
tevfikbulut61 kişisinin Facebook üzerindeki profilini görüntüle
@tevfik_bulut kişisinin Twitter üzerindeki profilini görüntüle
tevfik1461 kişisinin Instagram üzerindeki profilini görüntüle
RSS - Yazılar
Follow Tevfik Bulut on WordPress.com
Etiketler
4. Sanayi Devrimi Accuracy AI Alış Kuru Artificial Intelligence Basit Tesadüfi Örnekleme Bernoulli Olasılık Dağılımı Binomial Probability Distribution Binom Olasılık Dağılımı CDF Confidence Interval Confusion Matrix Coronavirus Currency Data Mining Decision Tree Dolar Doğruluk Doğruluk Oranı Döviz Dünya Sağlık Örgütü EDA Ensembling Epidemi Epidemiyology Epidemiyoloji Exploratory Data Analysis Exploratory Data Analysis (EDA) F1 Forecast Güven Aralığı Güven Düzeyi Hata Karışıklık Parametresi Keşifsel Veri Analizi Kitle Olasılık Fonksiyonu Koronavirüs Koronavirüs Salgını Kümülatif Olasılık Dağılımı Mean Absolute Percentage Error Olasılık Olasılık Dağılımları Olasılıklı Örneklem Organize Sanayi Bölgesi OSB Pandemi Point Estimation Point Forecast Prevalance Prevalans Probability Distribution Probability Mass Distribution Probability Sampling R Recall Salgın Sağlık Bakanlığı Simple Random Sampling Simple Random Sampling withoust Replacement Standard Normal Distrubition Tahmin TBATS Tekrarlı Seçim Topluluk öğrenme Torbalama TURKEY Türkiye Veri Madenciliği WHO Word Cloud World Health Organization Yapay Zeka ÇKKV Örneklem Örneklem Büyüklüğü
WordPress.com'da bir web sitesi veya blog oluşturun
Tevfik Bulut	
WordPress.com'da bir web sitesi veya blog oluşturun
Takip Et Takip Ediliyor
Tevfik Bulut	
Diğer 1.705 takipçiye katılın
Abone ol	
WordPress.com hesabınız var mı? Şimdi oturum açın.	
Tevfik Bulut	
Özelleştir
Takip Et Takip Ediliyor
Kaydolun
Giriş
Bu içeriği rapor et
Siteyi Okuyucuda görüntüle	
Abonelikleri Yönet
Bu şeridi gizle
Yorumlar Yükleniyor...
Yorum Yapın...
E-posta (Gerekli)
İsim (Gerekli)
İnternet sitesi
E-posta adresine gönder İsminiz E-posta Adresiniz
Vazgeç
Yazı gönderilemedi - e-posta adreslerinizi kontrol edin!	
E-posta kontrolü başarısız oldu, lütfen bir daha deneyin.	
Üzgünüm, blogunuz yazıları e-posta ile paylaşamıyor.	
Gizlilik ve Çerezler: Bu sitede çerez kullanılmaktadır. Bu web sitesini kullanmaya devam ederek bunların kullanımını kabul edersiniz.
Çerezlerin nasıl kontrol edileceği dahil, daha fazla bilgi edinmek için buraya bakın: Çerez Politikası	