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


Creative Commons License

Ankaralı H. , Ankaralı S.

Türk Yoğun Bakım Dergisi , cilt.2020, 2020 (ESCI İndekslerine Giren Dergi)

Özet

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

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

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

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

Objective: The COVID-19 outbreak has been threatening the entire world for about 4 months. Healthcare management is one of the most important precautions to be taken for the successful management of this epidemic. Evidence-based estimates are of great importance in solving these problems. In this study, as of the first week of April, Turkey’s description by the indicators of the COVID-19 outbreak in each city and, evaluation of the relationship between the population density of the provinces and the number of cases, calculation of the change in the new case rate, and it was aimed to estimate the number of intensive care beds and the number of intubation needed day-to-day.

Materials and Methods: The outbreak indicators and number of tests announced by the Ministry of Health of the Turkish Republic day by day was used. Poisson regression model were used for data analysis. In addition, a new algorithm was proposed to make estimates of needs.

Results: The relationship between city density and number of total cases was found statistically significant (r=0.464, p<0.001). When the density increased by 1 person, the total number of cases was estimated to increase by 1. Small changes were observed in the rate of new cases within the daily tests between March 29 and April 5. The total number of intensive care patients, total number of intubated patients, patients quarantined at home or hospitalized in the normal service, recovered and the total cases were used for calculation. By using the forecasting total cases, the service infrastructure requirements to be provided in hospitals such as the number of beds, the number of intubates were estimated and given in tables.

Conclusion: When the priorities are questioned in the following days, it should not be forgotten that these kinds of studies will help to solve the important health problems