Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Çalışmada değerlendirilen tarihlerde toplam 98 sağlık çalışanı COVİD-19 tanısı almış, bu çalışanlar içinde toplam 4 küme tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Çalışmanın amacı bir üniversite hastanesinde COVID-19 tanısı almış sağlık çalışanlarının hastane içinde oluşturdukları kümelerin epidemiyolojik olarak değerlendirilmesi ve bulaş özellikleri açısından incelenmesidir. Yöntem: Hastanemizde pandeminin başından itibaren COVID-19 olan çalışanların ve temaslılarının telefon görüşmesi ile takibi ve risk değerlendirmesi yapılmaktadır. Bu tanımlayıcı çalışmada, bir üniversite hastanesi’nde 20 Mart 2020 ile 10 Eylül 2020 tarihleri arasında oluşan kümelerdeki epidemiyolojik veriler kullanılmıştır. Aynı birimde, aynı zaman diliminde 3 ve üzeri sağlık çalışanının tanı aldığı durumlar küme olarak kabul edilmiştir. Yaş, cinsiyet, meslek, semptom varlığı temas risk durumu gibi tanımlayıcı özellikler yanında her küme için bulaş zinciri takvimleri oluşturulmuştur. Atak hızları, %95 güven aralığı ile birlikte hesaplanmıştır. Bulgular: Çalışmada değerlendirilen tarihlerde toplam 98 sağlık çalışanı COVİD-19 tanısı almış, bu çalışanlar içinde toplam 4 küme tespit edilmiştir. Kümelerde toplam 19 olgu vardır, 9’u erkek (%47.4), 10’u kadındır (%52.6); yaş ortalaması 35.6 (±6.96)’dır. Olgulardan 8’i (%42.1) doktor, 6’sı (%31.6) hemşiredir. Kümelerdeki olgularla temaslı toplam 171 kişi vardır, toplam 314 temas değerlendirmesi yapılmıştır. Bu temaslılardan 14 kişi COVID-19 tanısı almıştır. Hastane içi sekonder atak hızı %8.19 (%95 GA: 4.74-13.05) bulunmuştur. Sonuç: Sağlık çalışanlarının yüksek riskli bir çalışma ortamı olmakla birlikte, kendi aralarındaki iş nedenli ya da sosyal temaslar da bu riski artırmaktadır. Küçük ve iyi havalandırması olmayan odaları paylaşmak, kalabalık çalışma ortamı, nöbet koşulları, uzun mesai saatleri hastane içi riski artıran nedenlerdendir. Çalışmamız, düzenli sürveyans ile toplanan verilerin belirli aralıklarla değerlendirilerek kümelerin epidemiyolojik özelliklerinin belirlenmesini sağlamış, bulaşın azaltılmasına yönelik önlemlerin alınmasına katkıda bulunmuştur.
Abstract
Objective: The aim of the study is to evaluate the clusters of healthcare workers diagnosed with COVID-19 in a university hospital in terms of epidemiological characteristics and transmission dynamics. Methods: Since the beginning of the pandemic, healthcare workers who have been diagnosed with COVID-19 and their contacts in our hospital are followed up and risk assessments are made by phone call. In this descriptive study, epidemiological data of clusters formed between March 20-September 10, 2020 at a university hospital were used. Cases, where 3 or more healthcare workers were diagnosed in the same unit in the same time period, were considered a cluster. In addition to descriptive features, transmission chains were created for each cluster. Attack rates were calculated with a (95%) confidence interval. Results: A total of 98 healthcare workers were diagnosed with COVID-19 on the dates evaluated in the study. There were 4 clusters, and a total of 19 cases in the clusters, 9 of which were male (47.4%), mean age is 35.6 (±6.96). There are a total of 171 people in contact with the cases in the clusters. Of these contacts, 14 people were diagnosed with COVID-19. In-hospital secondary attack rate was 8.19% (95% CI: 4.74-13.05). Conclusion: Although healthcare workers have a high-risk working environment, work-related or social contacts among themselves also increase this risk. Our study enabled the determination of the epidemiological characteristics of the clusters by periodically evaluating the data collected through regular surveillance, and contributed to taking measures to reduce the transmission.