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