Paylaşım Yap
Tüm Reklamları Kapat

Koronavirüs Epidemiyolojisi ve Salgının Geleceğine Yönelik Modeller: COVID-19 Salgınından Neler Öğrendik?

Salgın Devam Ettikçe, Hastalığa Dair Daha Fazla Detay Öğrenmeye Devam Ediyoruz. Bunlar, Virüsü Yenmekte En Büyük Silahlarımız!

Koronavirüs Epidemiyolojisi ve Salgının Geleceğine Yönelik Modeller: COVID-19 Salgınından Neler Öğrendik? Cattaraugus County
10 dakika
11,198
Tüm Reklamları Kapat

Şiddetli akut solunum sendromu koronavirüs 2 (SARS-CoV-2) pandemisi tüm dünyayı teslim alırken, Avrupa dahil bütün kıtalar idari, iktisadi ve göçe dair global bir krize maruz kalmaktadır. 

Bu krizlerin üstesinden gelebilmek için ülkeler matematik modellerle bu pandemi hakkında öngörü kazanmaya çalışmaktadırlar. Ancak matematiksel modellerin sunduğu tahminlerin de sınırlı oldukları anlaşılmıştır. Örneğin SARS-CoV-2’nin influenza virüsü ile benzer bir oranda hastaneye yatışa neden olabileceğine dair öngörüler isabetli çıkmamıştır. Dolayısıyla modellemelerin başarıları ancak aylar, hatta yıllar sonra belli olmaktadır.

Salgınlarda hastalık dinamiği kavramı ile bulaşıcı hastalığın dağılımı ve aktarımı konusu incelenmektedir. Hastalık dinamiği modellemeyi kapsayan bir kavramdır ve bünyesinde istatistiksel ve matematiksel teknikler barındır. Hastalık dinamiği salgınlarda hastalananların artışı, ne oranda artıp yayılacakları, salgın nedeninin kalıcılığı, salgın nedeninin mekânsal ve zamansal değişkenliği, en iyi müdahale yönteminin bulunması, bulaşın eliminasyonu gibi sorulara yanıt bulmaya çalışmaktadır.

Tüm Reklamları Kapat

Salgınların büyümeleri bir kişinin kaç kişiye hastalığı bulaştırdığı ve bulaştırdığı her kuşak arasında bulaştırıcılık için geçen zamana bağlıdır. İlkine reprodüktif sayısı (İng: "reproductive number", Kısaltma: R0) ve ikincisine jenerasyon zamanı (generation time) denir. 

Reprodüktif sayısı: Basit reprodüktif sayısı R0 hastalanabilir bir nüfusa tek bir hastanın hastalık bulaştırabildiği kişi sayısını ifade eder. Örneğin, R0=3 olan bir bulaşıcı hastalıkta bir jenerasyon zamanı içerisinde bir bulaştırıcı hastalığı olan bir hasta, hastalanabilir üç kişiye hastalığı bulaştırabilir, bir jenerasyon zamanı daha geçtiğinde bu dokuz kişi olur, bir dahakinde yirmi yedi kişi olur ve böyle devam eder gider. Ancak bu bulaşıcılığın yayılımı sabit hızla devam etmez. R0 dışında, jenerasyon süresi ve bu süreç içinde bağışıklık geliştiren bireylerin sayısı da bulaşma hızına etkilidirler. 

R0 teorik olarak 0 noktasındaki tüm nüfusun bulaşıcı hastalığa hassas olduğu durum ve zamanı ifade ederken, Rt, t zamanındaki hassas nüfusta reprodüktif sayısını ifade etmektedir. Örneğin, R0=3 olan bir hastalıkta, hassas olan popülasyon beş kişiden sadece iki kişiyse ve diğer üç kişi daha önce hastalığı geçirmiş olsalar, o zaman ancak iki kişi hastalanabilecektir. Bu çerçevede değişkene St eklenebilir. St , t zamanındaki hassas popülasyonunun toplam nüfusa oranıdır. Yani R değeri bu koşulda R0St olarak ifade edilecektir. 

Salgınla mücadelede bu R değerinin birin altına düşürülmesine çalışılmaktadır, çünkü birin altında artık hasta birey başkalarına hastalığı bulaştıramayacaktır ve salgın yok olup gidecektir. Bu duruma herd bağışıklığı adı verilir. Buradan da kritik aşı eşiğini (VV) hesaplamak mümkün olacaktır.

Tüm Reklamları Kapat

R değerine dönecek olursak bazı hastalıklar için basit reprodüktif sayıları (R0) ve jeneresyon zamanları (Gz) şöyledir:

  • Kolera (R0=2.6-15; Gz= 7-10 gün),
  • İnfluenza (R0=1.5-2; Gz= 2.3-4.0 gün),
  • Kızamık (R0=7.7-29.3; Gz= 9-17 gün),
  • SARS (R0=1.2-3.6; Gz= 8.4 gün),
  • Sıtma (R0=1-3000; Gz=60- >200 gün). 

Bulaşıcı bir hastalığın bulaştırıcılığını belirleyen bazı değişkenler bulunmaktadır (Şekil 1). 

Bunlardan ilki inkübasyon periyodudur. Kuluçka zamanı olarak da adlandırılan bu süre hastalığın bulaşması ile yakınmaların başladığı zamana kadar geçen zamandır. 

Jenerasyon zamanı ise yukarıda açıkladığımız gibi, bir hastalığın bir hastadan bir diğerine ortalama bulaşma zamanıdır. R0 değeri kaç kişiye bulaş olacağını belirlerken, jenerasyon zamanı (intervali) ne kadar sürede gerçekleşeceğini belirler. Jenerasyon zamanını saptamak her zaman olanaklı olmamaktadır.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, sitemizin/uygulamamızın çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, %100 reklamsız ve çok daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.

Kreosus

Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.

Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.

Patreon

Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.

Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.

YouTube

YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.

Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.

Diğer Platformlar

Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.

Giriş yapmayı unutmayın!

Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.

Şekil 1: Bulaşıcı hastalığın zaman içindeki değişimi (eğrinin altındaki alan bulaştırıcılığın yoğunluğunu gösterir).
Şekil 1: Bulaşıcı hastalığın zaman içindeki değişimi (eğrinin altındaki alan bulaştırıcılığın yoğunluğunu gösterir).
Nelson KE, Williams CM, ed. Infectious Disease Epidemiology: Theory and Practice, 3rd ed. Boston, Ma: Jones & Bartlett Learning. 2013

Bulaşıcı hastalığın sürecinde üç farklı periyot bulunmaktadır: 

Inkübasyon periyodu (Şekil 1): Hastalığın bulaştığı ve yakınmaların geliştiği zaman arasında geçen süredir. Bulaşıcı hastalıkların dinamik modelleri eksponansiyel, logaritmik, gamma ya da Weibull tarzı dağılım göstermektedir. Bu değerin hastalık dinamiğinde her zaman ortalama değeri geçerli olmayabilir. Sahip olduğu dağılıma göre sapmalar göstermesi olasıdır.

Latent periyod (Şekil 1): Hastalığın hastanın bedenine bulaştığı ve hastanın bulaşıcı olmaya başladığı an arasında geçen süredir. Saptaması zordur, ancak laboratuvar desteği ile saptamak mümkündür. Latent ile inkübasyon periyodu arasındaki ilişki önemlidir. Latent periyod inkübasyon periyodundan daha uzunsa, o zaman hasta fazla bulaştırıcı olmadan izole etmek mümkün olacaktır, ancak inkübasyon periyodu çok daha uzunsa ve HIV/AIDS’de olduğu gibi yılları bulursa, bir hastanın yakınmaları ortaya çıkmadan bir çok kişiye bu hastalığı bulaştırması teorik olarak mümkün olabilmektedir. 

Bulaştırıcı olunan periyod (Infectious Period): Günlerce hatta yıllarca sürebilen, en önemli etmenlerden birisi olarak kabul edilir ve R rakamını belirleyen bir unsurdur. Örn. HIV/AIDS’te eylem başı bulaştırma riski bir erkekte 0.008 iken, hasta yıllarca bulaştırıcı kalabilir ve R=2-5 arasında bir değere sahip olabilir. Bu çerçevede salgınlarda öncelikle müdahale edilmesi gereken parametre bulaştırıcı olunan periyoddur. Bulaştırıcı olan kişilerin tespit edilip, izole edilmeleri çok önemlidir. Ancak bulaştırıcılığın kuluçka süresinden kısa olduğu durumlarda ya da daha uzun olsa dahi çok bulaştırıcı olduğu durumlarda, hastalara testler (kan ve risk faktörlerine yönelik öngörü kuralları çerçevesinde) uygulanarak, ortaya çıkarılmaları önem arz edecektir. Bazen de hastalığın tedavi altına alınması bulaştırıcı olunan periyodun uzamasına neden olabilir. Bu çerçevede tedavi verilse bile hastalar izole edilmelidirler.

COVID-19 Hastalığının (SARS-CoV-2 Virüsünün) Dinamiği

COVID-19’in inkübasyon periyoduna ilişkin farklı veriler olmakla birlikte Dünya Sağlık Örgütü’ne göre ortalama 5-6 gün (14 güne kadar sürebilir) olarak bildirilmektedir. Latent periyodu ile ilgili belirsizlik sürerken, 17 kişiyi kapsayan bir çalışmada zirve vireminin (kandaki virüs yoğunluğu) inkübasyon periyodunun sonuna doğru geliştiği anlaşılmıştır. Dolayısıyla hastalığın yakınmalar ortaya çıkmadan 1-3 gün kadar önce bulaştırıcı olduğu tahmin edilmektedir. Yapılan çalışmalarda hastalığın damlacık enfeksiyonları ve yüzeylerle temas etmek suretiyle bulaştığı anlaşılmıştır.

Yakınması olmayan COVID-19 hastalarının oranı ise bir diğer muammadır. Ancak %80 kadarının hafif semptomlu ya da asemptomatik (yakınması olmayan) olduğu tahmin edilmektedir. Bu çerçevede hafif dahi olsa yakınmaları ortaya çıkmadan önce bu hastaların tespiti olanaklı görünmemektedir. Yakınması olmayan hastalardan bulaş ise bugüne kadar gösterilmemiştir. Ancak yine de olmayacağı anlamına gelmeyecektir ve bu konu tartışmalıdır.

Tüm Reklamları Kapat

COVID-19’lu bir hastanın bulaştırıcı olma periyodu ise diğer bir bilinmeyendir. İnfluenza için kısa olan bu sürenin, COVID-19’da 10 gün ya da daha uzun bir süre olduğu tahmin edilmektedir. Süper bulaştırıcılar ile ilgili raporlar ciddiye alınmalı, ancak abartılmamalıdır. Mevsimlerin etkisi bilinmemektedir, ancak R0 değeri 2-3’lerde seyreden bir hastalık olduğu için mevsim değişikliğinden çok etkilenmeyeceği tahmin edilmektedir. 

Yapılan deneysel çalışmalarda COVID-19’un sıcağa karşı hassasiyeti gösterilmiş olsa da saha deneyimleri bu konuyla ilgili karşıt görüşler sunmaktadır. Yapılan çalışmaların yöntemleri eleştirilmektedir.

Salgınlarla mücadelelerde iki seçenek bulunur. Birisi salgının şiddetini ve etkisini hafifletmek (örn. hastalıkları ve ölümleri önlemek, sağlık sistemini zorlayacak salgın zirvesini önlemek, ekonomiyi korumak ve salgın eğrisini yayvanlaştırarak zaman kazanmak, aşı ve ilaç gelişimini bekleyebilmek için tolerans geliştirmek), diğeri ise salgını sınırlamaya yönelik müdahale yaklaşımlarıdır. Salgının yayılma hızı (iki katına çıkma zamanı, serial interval) 2009 influenza A H1N1 pandemisinde çok kısaydı (1-2 gün), ancak COVID-19’un yayılma hızının 4.4–7.5 gün olduğu tahmin edilmektedir. Diğer bir bilinmeyen vaka-fatalite hızıdır (VFH). COVID-19’un VFH’nın % 0.3–1 arasında olduğu tahmin edilmektedir. 

Tüm Reklamları Kapat

Salgını hafifletmeye yönelik olarak aynı anda farklı yöntemlerin kullanımı söz konusu olmaktadır. Bunlar bireysel düzeyde sosyal mesafeye ilişkin davranış değişikliklerinden toplumsal düzeyde sokağa çıkma yasaklarına kadar geniş bir yelpazeyi kapsamaktadır. Kişilere karantina uygulamaları, toplantıların iptali, COVID-19’un tespit edildiği işletmelerin kapatılmaları, okulların kapatılmaları, yerleşim yerlerine karantina gibi uygulamalar bu kapsamda yer almaktadır. Örneğin sosyal mesafe kuralının uygulanması R0 değerini bir günde %60 oranında azaltmaktadır (Şekil 2). Ancak sosyal mesafenin süresi de önemli olmaktadır. Bu nedenle bireylerin mümkün olduğunca sokağa çıkmamaları arzu edilir. 

Ancak burada en önemli görev özellikle hafif yakınmaları başlamış olan bireylere düşmektedir. Bu hastalar ne zaman kendilerini hemen geriye çekip izole ederlerse ve hastalığı başkalarına bulaştırmazlarsa hastalığın yayılması o derece hızla engellenmiş olacaktır. 

Ancak bu durumda hasta evde yalnız bırakılmamalıdır. Ev içinde diğer bireylere bulaşın önlenmesine yönelik tedbirlerin alınması, evde hastaların tedavi edilmeleri ve ekonomik olarak desteklenmeleri üzerinde durulması gereken önemli noktalardır.

Filyasyon ve hastaların takibi özellikle salgının erken aşamalarında önemlidir. Yapılan tahminlere göre R0'ın 2.5 olduğu durumlarda temas edenlerin %70’inin takip edilmesi durumunda salgının yayılmasının önlenmesi mümkündür. Ancak takip yanı sıra hasta bireylerin izolasyonu eş zamanlı yapılmalıdır. Aksi takdirde üslü katlar halinde temas edilen kişi sayıları artış göstereceği için, takipleri de sıkıntılı hale gelecektir. Şu anda geliştirilen akıllı telefon uygulamaları ile hasta bireylerin takibi sağlanmaya çalışılmaktadır.

Tüm Reklamları Kapat

Agora Bilim Pazarı
Red Velvet Blend Filtre Kahve 250 gr.

The Coffee Belt Red Velvet Filtre Blend Kahve 250 gr.

Red Velvet filtre kahveyi Güney Amerika’nın aromatik Arabica çekirdekleri ve bir miktar tatlı Indian AA Cherry Robusta ile harmanladık. İsminin anlamı “Kırmızı Kadife” gibi yumuşak ve pürüzsüz bir kahve ortaya çıkarttık.

Red Velvet Güney Amerika kahvelerinin Kakao, Ceviz gibi tipik aromalarını barındıran, günün her saatinde keyifle tüketebileceğiniz, fiyat ve performans olarak sizi şaşırtacak bir kahve. The Coffee Belt Kalitesi ile şimdi sizlerle.

The Coffee Belt Nedir?

Kahve, kuzeyde yengeç, güneyde oğlak dönencesi boyunca uzanan ve Ekvator’a paralel bir kuşak oluşturan bölgede yetişir. Buna kahve kuşağı (Coffee Belt) denir. Onlarca farklı ülkenin sıralanarak oluşturduğu bu kuşakta, en seçkin kahveleri sizin için seçip titizlikle kavuruyoruz. The Coffee Belt yüksek kaliteli %100 orijin kahve çeşitleri ve blend (harman) kahveleri ile her zaman seçkin, her zaman taze.

Neden The Coffee Belt?

The Coffee Belt kahve çeşitlerimizde %100 o bölge ve ülkeye ait yüksek kaliteli kahve çekirdeklerini seçtik. Daha temiz ve lezzetli bir kahve deneyimi için çiğ çekirdek kahvelerde belli oranda bulunan kusurlu (defekt) kahve çekirdeklerini ayıkladık.

Taze Kavrulmuş Kahve

Her ülke ve bölgenin kahve çekirdekleri farklı karakteristik özelliklere sahiptir. Kahvenin içerisinde yer alan aromaları daha iyi ortaya çıkartmak için çekirdeğin karakteristik özelliğine, ülkenin ve bölgenin yapısına göre en iyi kıvamda taze taze kavurduk.

The Coffee Belt markalı kahvelerimizi “The Coffee Belt Roasting”de haftalık olarak kavurup sipariş anında taze taze paketliyoruz!

İçtiğin her yudum kahve nefis keşiflere dönüşsün diye.UYARI: Bu ürün, müşterilerimizin tercihine göre özel olarak öğütülerek (veya hiç öğütülmeden) temin edilmektedir; yani müşteri talebine özel olarak hazırlanmaktadır. Bu nedenle lütfen sipariş notlarına talep ettiğiniz öğütme türünü ekleyiniz:

  1. Çekirdek (Öğütme İstemiyorum)
  2. Filtre Kahve Makinesi,
  3. Espresso (Öğütülmüş),
  4. French Press,
  5. Moka Pot,
  6. Hario V60,
  7. Aeropress,
  8. Metal Filtre,
  9. Chemex – Pour Over.

Tercih belirtilmemesi halinde öğütülmemiş çekirdekler gönderilecektir ve tarafınızdan öğütülmesi veya değirmen olan bir yerde öğüttürülmesi gerekecektir.

Devamını Göster
₺150.01
Red Velvet Blend Filtre Kahve 250 gr.
  • Dış Sitelerde Paylaş

COVID-19’a ilişkin sosyal mesafe simülasyonu modeli (mor=vaka izolasyonu olduğunda; yeşil= salgın boyunca sosyal izolasyon yapıldığında; mavi=kısıtlı süreliğine sosyal izolasyon yapıldığında salgın yeniden aktive olur).
COVID-19’a ilişkin sosyal mesafe simülasyonu modeli (mor=vaka izolasyonu olduğunda; yeşil= salgın boyunca sosyal izolasyon yapıldığında; mavi=kısıtlı süreliğine sosyal izolasyon yapıldığında salgın yeniden aktive olur).
Anderson RM, Heesterbeek H, Klinkenberg D, Hollingsworth TD. How will country-based mitigation measures influence the course of the COVID-19 epidemic? Lancet. 2020 Mar 21;395(10228):931-934. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30567-5

Sosyal mesafe kavramı ele alınacak olursa, farklı senaryoların oluşturulması mümkündür. Bu senaryolar arasında aşağıdaki adımlar bulunabilir: 

  1. Agresif sokağa çıkma yasağı: Agresif sosyal mesafe oluşturma ve dokuz haftalık sokağa çıkma yasağı
  2. Gevşetilmiş sokağa çıkma yasağı: Sınırlı sosyal mesafe ve 15 hafta sokağa çıkma yasağı
  3. Çoklu, kısa sokağa çıkma yasağı: Çoklu, kısa süreli sokağı çıkma yasakları, kısıtlı sosyal mesafe ile birlikte
  4. Zayıf sokağa çıkma yasağı artı tedavi: Çok sınırlı sosyal mesafe ve beş ay sonra aşı yapılması ve tedavinin verilmesi 

Sosyal mesafe, karantina ve sokağa çıkma yasağı gibi tedbirlerin salgını hafifletici özellikleri konusu yukarıda tartışılmıştır. Aşağıda ise R0 değerini düşürmek için gerekli ek tedbirler ifade edilmektedir:

  1. Disiplin: Herkes kurallara uymak durumundadır. 
  2. Temasın takibi: Hasta bireylerin temas takibi yapılmalıdır. Gerekirse teknolojiden yararlanılmalıdır.
  3. Seyahatlerin sınırlandırılması: Salgının yoğun olduğu yerlerden az yoğun olduğu yerlere seyahatin kısıtlanması sağlanmalıdır.
  4. Vaka tespitinin geliştirilmesi: Erken dönem yakınmaları ortaya çıkan hastaların kendilerini hızla izole etmeleri ve hemen sağlık kurumlarını bilgilendirmeleri yanı sıra filyasyonun yapılabilmesi için ilgili kurumlarda bulunan verilerin vaka tespiti için kullanıma açılması sürecin yönetiminde yararlı olacaktır. 
  5. Sağlık sisteminin güçlendirilmesi: Mevcut hastanelerin güçlendirilmeleri, pandemi için sahra hastanelerinin inşası, sağlık çalışanlarının eğitilmeleri, sağlık çalışanlarının korunması, sağlık imkanlarının dengeli dağılımının sağlanması, kaynakların daha etkin kullanılması, bu amaçla teknoloji ve bilişimin kullanılması vb. önerilmektedir.
  6. İnsandan insana bulaş yanı sıra hayvandan insana bulaşın engellenmesi önerilmektedir.
  7. Hastalığın şiddeti, yayılımı, tedavisi gibi konularda araştırmalar desteklenmelidir.
  8. Halk COVID-19’un riskleri ve alınacak tedbirler konusunda aydınlatılmalıdır.
  9. Sektörler arası işbirliğini arttırarak toplumda yaşayan bireylerin sosyal, sağlık ve ekonomik gereksinimleri karşılanmalıdır.
  10. Mülteciler gibi risk altındaki bireylerin salgına karşı önleyici uygulamalardan yararlanmaları sağlanmalıdır.

Ancak bu tarz senaryo ve modellerin her zaman kısıtlılıkları bulunmaktadır. Salgının karmaşıklığı ve birçok öngörülemeyen etmen olması belirsizliği daha da körüklemektedir. COVID-19 salgını ile ilgili çalışmalar hızla sürmekle birlikte ve birçok bilginin hakemli ve hakemsiz dergilerde yayınlanmasına rağmen, bilinmezler varlığını sürdürmektedir. Hazırlanılan modelleme algoritmaları ya da formüllerin içine bilinmeyen parametrelerin yerine varsayımsal değerler ya da zayıf çalışma desenine sahip çalışmaların verileri eklenmek durumunda kalınabilmektedir. Bu çerçevede yapılan öngörüler gerçeğinden sapma gösterebilmektedir.

Bu nedenle bazı uzmanlar iyi bir öngörünün, başka salgınlardaki deneyimlere dayanarak, en fazla iki hafta sonrasını öngörebileceğini ifade etmektedirler. Öngörülerin sağlamlıklarının ise ancak salgın başladıktan aylar, hatta bir iki yıl sonra anlaşılabileceği ifade edilmektedir.

Bu Makaleyi Alıntıla
Okundu Olarak İşaretle
17
0
  • Paylaş
  • Alıntıla
  • Alıntıları Göster
Paylaş
Sonra Oku
Notlarım
Yazdır / PDF Olarak Kaydet
Bize Ulaş
Yukarı Zıpla

İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!

Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.

Soru & Cevap Platformuna Git
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Tebrikler! 14
  • Bilim Budur! 6
  • Umut Verici! 6
  • Merak Uyandırıcı! 5
  • Muhteşem! 4
  • İnanılmaz 4
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 3
  • Korkutucu! 2
  • Üzücü! 1
  • Güldürdü 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
  • K. Bozorgmehr, et al. (2020). Covid And The Convergence Of Three Crises In Europe. The Lancet Public Health. | Arşiv Bağlantısı
  • D. Adam. The Simulations Driving The World's Response To Covid-19. (1 Nisan 2020). Alındığı Tarih: 12 Nisan 2020. Alındığı Yer: Nature | Arşiv Bağlantısı
  • M. Lipsitch, et al. (2020). Defining The Epidemiology Of Covid-19 -Studies Needed. The New England Journal of Medicine, sf: 1194-1196. | Arşiv Bağlantısı
  • K. E. Nelson, et al. (2013). Infectious Disease Epidemiology: Theory And Practice. ISBN: 978-1449683795. Yayınevi: Jones & Bartlett Learning.
  • A. Baranoskij. Covid-19 Growth Modeling And Forecasting With Prophet. (4 Nisan 2020). Alındığı Tarih: 12 Nisan 2020. Alındığı Yer: Medium | Arşiv Bağlantısı
  • L. Hébert-Dufresne, et al. (2020). Beyond R0: The Importance Of Contact Tracing When Predicting Epidemics. medRxiv. | Arşiv Bağlantısı
  • J. Eisenberg. How Scientists Quantify The Intensity Of An Outbreak Like Covid-19. (17 Mart 2020). Alındığı Tarih: 12 Nisan 2020. Alındığı Yer: University of Michigan | Arşiv Bağlantısı
  • R. M. Anderson, et al. (2020). How Will Country-Based Mitigation Measures Influence The Course Of The Covid-19 Epidemic?. The Lancet, sf: 931-934. | Arşiv Bağlantısı
  • WHO. Coronavirus Disease (Covid-2019) Situation Reports. (12 Nisan 2020). Alındığı Tarih: 12 Nisan 2020. Alındığı Yer: WHO | Arşiv Bağlantısı
  • K. Droegemeier, et al. Rapid Expert Consultation On Sars-Cov-2 Survival In Relation To Temperature And Humidity And Potential For Seasonality For The Covid-19 Pandemic. (7 Nisan 2020). Alındığı Tarih: 12 Nisan 2020. Alındığı Yer: The National Academies Press | Arşiv Bağlantısı
  • A. Ault. Sars-Cov-2 May Confound Seasons, Persist In Warmer Months, Report Shows. (11 Nisan 2020). Alındığı Tarih: 12 Nisan 2020. Alındığı Yer: Medscape | Arşiv Bağlantısı
  • A. Prakash. Covid-19 Impact Over The Next Two Years. (11 Nisan 2020). Alındığı Tarih: 12 Nisan 2020. Alındığı Yer: Thought Spot | Arşiv Bağlantısı
  • A. R. Tuite, et al. (2020). Reporting, Epidemic Growth, And Reproduction Numbers For The 2019 Novel Coronavirus (2019-Ncov) Epidemic. Annals of Internal Medicine. | Arşiv Bağlantısı
  • J. T. Wu, et al. (2020). Nowcasting And Forecasting The Potential Domestic And International Spread Of The 2019-Ncov Outbreak Originating In Wuhan, China: A Modelling Study. The Lancet, sf: 689-697. | Arşiv Bağlantısı
  • M. Perc, et al. (2020). Forecasting Covid-19. Frontiers in Physics. | Arşiv Bağlantısı
Tüm Reklamları Kapat

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 22/07/2024 01:12:58 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/8535

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Keşfet
Akış
İçerikler
Gündem
Basınç
Hominid
Kimya Tarihi
Mühendislik
Genel Görelilik Teorisi
Uçak
Skeptisizm
Protein
Homeostasis
Argüman
Araç
Teleskop
Yer
Teyit
Deniz
Karanlık Enerji
Araştırmacılar
Anksiyete
Kilometre
Nötron Yıldızı
Cinsel Yönelim
Bağışıklık Sistemi
Özel Görelilik
Uzay Aracı
Parçacık
Aklımdan Geçen
Komünite Seç
Aklımdan Geçen
Fark Ettim ki...
Bugün Öğrendim ki...
İşe Yarar İpucu
Bilim Haberleri
Hikaye Fikri
Video Konu Önerisi
Başlık
Gündem
Bugün bilimseverlerle ne paylaşmak istersin?
Bağlantı
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu komünite, aklınızdan geçen düşünceleri Evrim Ağacı ailesiyle paylaşabilmeniz içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Bilim kimliğinizi önceleyin.
Evrim Ağacı bir bilim platformudur. Dolayısıyla aklınızdan geçen her şeyden ziyade, bilim veya yaşamla ilgili olabilecek düşüncelerinizle ilgileniyoruz.
2
Propaganda ve baskı amaçlı kullanmayın.
Herkesin aklından her şey geçebilir; fakat bu platformun amacı, insanların belli ideolojiler için propaganda yapmaları veya başkaları üzerinde baskı kurma amacıyla geliştirilmemiştir. Paylaştığınız fikirlerin değer kattığından emin olun.
3
Gerilim yaratmayın.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
4
Değer katın; hassas konulardan ve öznel yoruma açık alanlardan uzak durun.
Bu komünitenin amacı okurlara hayatla ilgili keyifli farkındalıklar yaşatabilmektir. Din, politika, spor, aktüel konular gibi anlık tepkilere neden olabilecek konulardaki tespitlerden kaçının. Ayrıca aklınızdan geçenlerin Türkiye’deki bilim komünitesine değer katması beklenmektedir.
5
Cevap hakkı doğurmayın.
Bu platformda cevap veya yorum sistemi bulunmamaktadır. Dolayısıyla aklınızdan geçenlerin, tespit edilebilir kişilere cevap hakkı doğurmadığından emin olun.
Ekle
Soru Sor
Sosyal
Yeniler
Daha Fazla İçerik Göster
Popüler Yazılar
30 gün
90 gün
1 yıl
Evrim Ağacı'na Destek Ol

Evrim Ağacı'nın %100 okur destekli bir bilim platformu olduğunu biliyor muydunuz? Evrim Ağacı'nın maddi destekçileri arasına katılarak Türkiye'de bilimin yayılmasına güç katın.

Evrim Ağacı'nı Takip Et!
Yazı Geçmişi
Okuma Geçmişi
Notlarım
İlerleme Durumunu Güncelle
Okudum
Sonra Oku
Not Ekle
Kaldığım Yeri İşaretle
Göz Attım

Evrim Ağacı tarafından otomatik olarak takip edilen işlemleri istediğin zaman durdurabilirsin.
[Site ayalarına git...]

Filtrele
Listele
Bu yazıdaki hareketlerin
Devamını Göster
Filtrele
Listele
Tüm Okuma Geçmişin
Devamını Göster
0/10000
Bu Makaleyi Alıntıla
Evrim Ağacı Formatı
APA7
MLA9
Chicago
P. D. H. Yaman, et al. Koronavirüs Epidemiyolojisi ve Salgının Geleceğine Yönelik Modeller: COVID-19 Salgınından Neler Öğrendik?. (13 Nisan 2020). Alındığı Tarih: 22 Temmuz 2024. Alındığı Yer: https://evrimagaci.org/s/8535
Yaman, P. D. H., Bakırcı, Ç. M. (2020, April 13). Koronavirüs Epidemiyolojisi ve Salgının Geleceğine Yönelik Modeller: COVID-19 Salgınından Neler Öğrendik?. Evrim Ağacı. Retrieved July 22, 2024. from https://evrimagaci.org/s/8535
P. D. H. Yaman, et al. “Koronavirüs Epidemiyolojisi ve Salgının Geleceğine Yönelik Modeller: COVID-19 Salgınından Neler Öğrendik?.” Edited by Çağrı Mert Bakırcı. Evrim Ağacı, 13 Apr. 2020, https://evrimagaci.org/s/8535.
Yaman, Prof. Dr. Hakan. Bakırcı, Çağrı Mert. “Koronavirüs Epidemiyolojisi ve Salgının Geleceğine Yönelik Modeller: COVID-19 Salgınından Neler Öğrendik?.” Edited by Çağrı Mert Bakırcı. Evrim Ağacı, April 13, 2020. https://evrimagaci.org/s/8535.
ve seni takip ediyor

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close