Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÖlüm verilerinin SIR modeline dahil edilmesi, daha gerçekçi verilerin elde edilmesini sağlamıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Kırım-Kongo Kanamalı Ateşi (KKKA), Türkiye'de endemik olarak görülen ve yaşamı tehdit eden zoonotik bir hastalıktır. Temel olarak kene ısırması ve insandan insana temas yoluyla bulaşır ve ölüm oranı yüksek olan bir hastalıktır. İlk vaka Kelkit vadisinde görülmüş ve ilk tanı 2003 yılında konulmuştur. Hastalık Kelkit vadisinin geçtiği Tokat, Sivas, Yozgat, Erzincan ve Gümüşhane gibi illerde daha sık görülmektedir. Sivas bu çevre illerden gelen hastalarla ilgilenen deneyimli bir merkez haline gelmiştir. Bu çalışmada, KKKA'nın bulaşma dinamikleri, sıradan diferansiyel denklemler sistemi olarak formüle edilen ve 2010-2024 yılları arasında Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Araştırma Hastanesi'nden toplanan epidemiyolojik veriler kullanılarak kalibre edilen bir Duyarlı-Enfekte-Kurtarılmış-Ölü (SIRD) kompartman modeli aracılığıyla incelenmiştir. Bulaşma oranı β, iyileşme oranı γ, hastalık kaynaklı ölüm oranı α ve doğal ölüm oranı µ dahil olmak üzere model parametreleri gerçek verilerden tahmin edilmiştir. Hastalık salgını potansiyeli için bir eşik parametresi olarak işlev gören temel üreme sayısı (R0), yeni nesil matris yöntemi kullanılarak türetilmiştir. Hastalıksız ve endemik denge noktalarının yerel kararlılık analizleri, Jacobian matrisinin öz değerlerinin incelenmesi Routh-Hurwitz kriteri yardımıyla yapılmıştır Küresel kararlılık uygun bir Lyapunov fonksiyonunun oluşturulmasıyla değerlendirilmiştir. Parametre değişiminin R0 üzerindeki etkisini ölçmek için duyarlılık analizleri yapılmıştır. MATLAB'da uygulanan sayısal simülasyonlar, değişen başlangıç koşulları ve parametre setleri altında salgının zamansal evrimini göstermiştir. Ölüm verilerinin SIR modeline dahil edilmesi, daha gerçekçi verilerin elde edilmesini sağlamıştır.
Abstract
Crimean-Congo haemorrhagic fever (CCHF) is a life-threatening zoonotic disease endemic in Turkey. It is transmitted mainly through tick bites and human-to-human contact, and is characterised by a high case fatality rate. The first case was seen in the Kelkit valley and the first diagnosis was made in 2003. The disease is more common in provinces such as Tokat, Sivas, Yozgat, Erzincan and Gümüşhane where the Kelkit valley passes. Sivas has become an experienced center that deals with patients coming from these surrounding provinces. In this study, the transmission dynamics of CCHF were investigated through a Susceptible-Infected-Recovered-Dead (SIRD) compartment model formulated as a system of ordinary differential equations and calibrated using epidemiological data collected from Sivas Cumhuriyet University Research Hospital between 2010 and 2024. The model parameters, including the transmission rate β, recovery rate γ, disease-induced mortality rate α and natural mortality rate µ, were estimated from real data. The basic reproductive number (R0), which is used to determine the potential for an outbreak of disease, was derived using the next generation matrix method. Local stability analyses of disease-free and endemic equilibrium points were performed by examining the eigenvalues of the Jacobian matrix using the Routh-Hurwitz criterion. The assessment of global stability was conducted by the construction of an appropriate Lyapunov function. Sensitivity analyses were conducted to ascertain the impact of parameter variation on R0. Numerical simulations implemented in MATLAB demonstrated the temporal evolution of the epidemic under varying initial conditions and parameter sets. The incorporation of mortality data within the SIR framework yielded a more realistic data.