Dergiler / Türk Yoğun Bakım Dergisi / 2020 / Cilt: 18 - Sayı: 1
COVID-19 Salgını için Türkiye’de Nisan Ayı Sonuna Kadar İhtiyaç Duyulan Yoğun Bakım Yatak Sayısı ve Hastane Kapasitesinin Dolaylı Tahmini
- Sayfa
- 22–30
- DOI
- —
Özet
Z Amaç: Yaklaşık 4 aylık süreçte tüm dünyayı ciddi düzeyde tehdit eden Koronavirüs hastalığı-2019 (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. Bu çalışmada, nisan ayı ilk haftası itibariyle, Türkiye’de COVID19 salgınıyla mücadele eden illerin salgın indikatörlerini il ve bölge bazlı tanımlamak, illerin nüfus yoğunluğu ile olgu sayısı arasındaki ilişkiyi incelemek, yeni olgu 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 olgu sayısı arasındaki ilişki istatistiksel olarak anlamlı bulundu (r=0,464, p<0,001) ve kilometrekare başına düşen insan sayısı 1 kişi arttığı zaman toplam olgu sayısının da 1 artacağı tahmin edildi. 29 Mart ve 5 Nisan tarihleri arasında yapılan günlük testler içindeki yeni olgu 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 olgu 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.
Abstract
Objective: The COVID-19 outbreak has been threatening the entire world for approximately 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, we provide a description of Turkey according to the indicators of the COVID-19 outbreak in each city and an evaluation of the relationship between the population density of each province and the number of cases. Additionally, we calculate the change in the new case rate and aim to estimate the number of intensive care beds and the number of intubations needed on a day-to-day basis. Materials and Methods: The outbreak indicators and number of tests announced by the Ministry of Health of the Turkish Republic day-by-day were used. A Poisson regression model was used for data analysis. In addition, a new algorithm was proposed to estimate healthcare needs. Results: The relationship between urban density and the total number of cases was found to be statistically significant (r=0.464, p<0.001). When the density increased by one person, the total number of cases was estimated to increase by one. Minor changes were observed in the rate of new cases within the daily tests between March 29 and April 5. The total numbers of intensive care patients, intubated patients, patients quarantined at home or hospitalized in the normal service, and recovered patients, as well as the total case numbers were used in the calculations. By using the total forecasted cases, the service infrastructure requirements to be provided in hospitals, such as the number of beds and the number of intubations, were estimated and given in tables. Conclusion: When priorities are questioned in the coming days, it should not be forgotten that these types of studies will be helpful to solve important health problems.