COVID-19 Verileri ile İlgili Bilmeniz Gerekenler
COVID-19 verilerinde yer alan eksiklikleri ve bu eksikliklerin sebeplerini anlamak kendimizi koruyabilmemiz için çok önemli.
Şubat ayının sonlarından beri SARS-CoV-2 adı verilen yeni koronavirüsünden kaynaklanan COVID-19 hastalığının yayılımını anlamak için sürekli grafiklere bakıyorum. Tahminim siz de aynısını yapıyorsunuz. SARS-CoV-2 virüsü çok büyük bir hızla yayıldığı için varolan veriler toplanım zorluğundan ötürü oldukça eksik. Eğer dikkat etmezsek bu eksiklik gördüğümüz grafiklerden çıkaracağımız sonuçları çok yanlış yönde etkileyebiliyor. Okuduğumuz birçok gazete haberi, telefonlarımıza gelen birçok yazı önemli detayları gözardı ettiği için yanlış bilgiler içeriyor ve zaten birçok bilinmezlikle dolu olan bu pandemi halini iyice zorlaştırıyor.
Kendimizi yanlış haberlerden koruyabilmemiz, gerçek olmayan sorunlara değil gerçek ve önemli olan sorunlara yoğunlaşabilmemiz için hepimizin karşımıza gelen bilgileri doğru bir şekilde anlayabilmemiz ve sayılara dayanan her haberin doğru olmadığını bilmemiz gerekiyor.
VAROLAN VERİLER
SARS-CoV-2 virüsü Aralık ayında ilk olarak Çin’de yayılmaya başladı. Virüsün sebep olduğu COVID-19 hastalığı ile ilgili ilk haber 31 Aralık 2019 günü Çin’in Dünya Sağlık Örgütüne zatürre benzeri bir salgın gözlemlediklerini bildirmesi ile duyuldu. Bu sebeple, kamuya açık veri tabanlarındaki ilk giriş 548 vaka ve 17 ölüm olarak Çin’e ait. Bu değerler Çin tarafından 22 Ocak 2020 tarihinde yayınlandı.
İnternette yüzlerce belki de binlerce COVID-19 grafiği ve tablosu mevcut. Gördüğünüz yukarıdaki gibi grafiklerin hepsinde hemen hemen aynı veriler kullanılıyor. Bunlar 22 Ocak 2020 tarihinden beri belli başlı bazı kurumlar tarafından devletlerin yaptığı açıklamalar takip edilerek toplanıyor. Bu kurumlardan bazıları:
- Worldometers (Dünya verileri)
- Johns Hopkins Üniversitesi (Dünya verileri)
- New York Times Gazetesi (Amerika verileri)
- Our World in Data (Dünya test verileri)
- T.C. Sağlık Bakanlığı (Türkiye verileri)
Okuduğunuz neredeyse bütün gazete haberleri, yazılan bütün akademik makaleler, bütün bloglar aynı verileri kullanıyorlar. Fakat aynı sayılara bakarak çok farklı sonuçlar çıkarmak mümkün. Bunun birçok sebebi var, bu sebepleri anlamak için önce bu sayıların nasıl toplandığını detayı ile anlamak çok önemli.
VERİ TOPLAMA
COVID-19 hastalığının yayılımını anlayabilmek için yapılan test, vaka, ölüm, kritik hasta, ve iyileşen hasta sayıları toplanıyor. Bu verilerin toplanma sürecini anlamak bu değerleri kullanırken varolan eksiklikleri göz önünde bulundurabilmemiz için gerekli.
Yapılan test sayısı: Yapılan test sayısı, sonucu belli olmuş test sayısı anlamına geliyor. Bir ülkede yapılan test sayısı büyük ölçüde o ülkedeki test üretim ve sonuçlandırma hızları ile belirleniyor. Bu sebeple, yapılan test sayısı zamanla test üretimi ve sonuçlandırılması hızlandırıldıkça artış gösteriyor. Bazı ülkeler test yapımını COVID-19 vakaları görüldükten sonra kısa bir sürede yükseltebilmişken, diğer ülkelerde test yapımını arttırmak daha uzun sürüyor. Test sayıları ile ilgili dikkate alınması gereken bir diğer konu da bu sayıların paylaşılan birçok grafikte bulunmuyor olması. Bu eksiklik açıklanan ve test sayısına bağlı olan sayıların anlaşılmasını güçleştiriyor.
Vaka sayısı: Vaka sayısı, yapılan testlerin sonuçlarından kaç tanesinin pozitif çıktığını belirtiyor. COVID-19 hastalığına yakalanmış bir kişinin vaka sayılabilmesi için öncelikle test olması, sonra da test sonucunun pozitif çıkması gerekiyor. Test sayıları kısıtlı olduğu için ve test sonuçlarını işleyen laboratuvar ve hastanelerde yoğunluk olduğu için test yapımı hastanın durumu ve semptomlarına göre önceliklendiriliyor. Birçok ülkede test olabilmek için COVID-19 semptomları taşımanız, ve hatta risk grubunda olmanız gerekiyor. COVID-19 hastalığını kapanların çoğunluğu hastalığı hafif semptomlarla ya da semptomsuz geçirdiği için hastalanan ve vaka olarak sayılmayan birçok kişi var. Bu kişilerin toplam vakaların yüzde kaçını oluşturduğu şimdilik bilinmiyor.
Ölüm sayısı: Ölüm sayısı COVID-19 testi pozitif çıkmış bireylerden kaç tanesinin öldüğünü belirtiyor. Eğer bir kişi COVID-19 hastalığına yakalanmış ve test olmadan vefat etmiş ise, bu kişi ölüm sayısına eklenmiyor. Bazı durumlarda vefattan sonra test yapılabilse de, hastanelerdeki yoğunluklara bağlı olarak, test olmuş fakat test sonucu belli olmadan vefat eden kişilerin veya test olmadan vefat eden kişilerin testleri diğer hastalara öncelik tanıyabilmek için sonuçlandırılamayabiliyor. Ama insanların hayatları söz konusu olunca insan hayatının veri toplamanın önüne geçmesi gayet normal. Buna ek olarak, çok nadir bile olsa testi pozitif çıkan hastalardan bazıları eğer başka sebeplerden vefat ediyorlarsa, bu kişilerin ölüm sayısına eklenip eklenmediği bilinmiyor.
Kritik hasta sayısı: Kritik hasta sayısı COVID-19 testi pozitif çıkmış ve kritik durumda olan hastaların sayısını belirtiyor. Eğer bir kişi kritik olarak COVID-19 hastası olmasına rağmen hastaneye gitmemiş ya da test olmamış ise bu kişi kritik hastalar arasında sayılmıyor.
İyileşen hasta sayısı: İyileşen hastalar COVID-19 testi pozitif çıktıktan bir süre sonra yeniden yapılan COVID-19 testi negatif çıkan hastaları belirtiyor. COVID-19 testi, alınan örneklerde bulunan SARS-CoV-2 virüsünü ya da virüs ile savaşan antikorları sayan bir test. Varolan testler %100 hatasız değiller ve bazen yanlış sonuçlar verebiliyorlar. Bu yüzden hastaneler özellikle kritikleşmiş hastaları genellikle birkaç COVID-19 testleri art arda negatif çıktıktan sonra taburcu ediyorlar. Bir ülkenin test yapabilme kapasitesine göre bu iyileşmeler bazen hiç ekstra bir test yapılmadan sadece semptomların geçmesine göre, bazen tek bir negatif test sonucuna göre, bazen de birkaç negatif test sonucuna göre belirleniyor. Önemli bir dipnot: uzmanlar testlerin verdiği bu yanlış negatif sonuçların bildirilen yeniden hastalanma vakalarının sebebi olduğunu söylüyorlar.
Üzerinden geçtiğimiz detaylara dikkat edersek, yukarıda belirtilen sayıları aşağıdaki gibi okumamız gerekiyor:
“4 Nisan 2020 gününde 19.664 adet COVID-19 testinin sonucu belli oldu. Bu sonuçlardan 3.013 adedi pozitif çıktı. Daha önceki günlerde COVID-19 testi pozitif çıkan kişilerden 302 adedinin yapılan son COVID-19 testi negatif çıktı ve 76 adedi vefat etti.
Türkiye genelinde bugüne kadar 161.380 COVID-19 testi yapıldı. COVID-19 semptomları gösterdiği ya da risk grubunda olduğu için test edilen kişilerden 23.934 adedinin COVID-19 testi pozitif çıktı. Bugüne kadar bu kişilerden 501 adedi vefat etti. Hayatına devam eden kişilerden 1.311 adedi yoğun bakımda, 909 adedi solunum cihazına bağlı, 786 adedinin de en son yapılan COVID-19 testleri negatif çıktı.”
VERİ ZAMANLAMALARI
Yukarıdaki okuma örneğinde bir şey dikkatinizi çekti mi? Farkındaysanız, varolan ve 4 Nisan 2020 gününe ait olarak açıklanan verilerden bahsederken aslında geçmişte olmuş olayların etkilerinden bahsediliyor:
- Sonucu 4 Nisan 2020 günü pozitif çıkan testler COVID-19 semptomları muhtemelen birkaç gün önce başlayan kişilere ait. Hastalığı semptomsuz geçirmeyen kişilerin %97,5'i SARS-CoV-2 virüsüne maruz kaldıktan en geç 11 gün içerisinde semptom göstermeye başlıyor. Bu yüzden büyük çoğunlukla, testi pozitif çıkan kişilerin gerçek anlamda hastalık kaptıkları zaman en fazla 2 hafta önce.
- 4 Nisan 2020 gününde vefat eden kişiler daha önceden testi pozitif çıkan kişilerin içinden bir grup fakat bu kişilerin hastalandıktan sonra ne kadar süre hayatta kaldığı açıklanmıyor. Bu yüzden bu kişilerin gerçek anlamda hastalık kaptıkları ve vaka olarak sayılmaya başladıkları günler bilinmiyor.
- Bu ikinci madde kritik hastalar, solunum cihazına bağlı hastalar ve iyileşen hastalar için de geçerli. Kişilerin hastalıklarının ne kadar sürdüğü açıklanmıyor.
Kısacası, aynı güne ait olarak açıklanan veriler aslında aynı gün gerçekleşen, bir kişinin virüsü kapması gibi gerçek olaylara tekabül etmiyor. Bu uyuşmazlık özellikle ölüm oranı hesaplanırken çok büyük bir problem yaratabiliyor: Ölüm oranı hesaplanırken o güne kadar görülen vaka ve ölüm sayıları kullanılıyor. Vaka sayıları hem vefat ya da iyileşme ile sonuçlanan vakaları, hem de daha sonuçlanmamış vakaları içeriyor. Bu veri hatası, yapılan test sayılarının da yetersiz olması ile birleştiğinde güvenilir ve doğru bir ölüm oranı hesaplamak imkansız hale geliyor.
FARKLI ÜLKELER
COVID-19 yayılmaya başladığından beri bütün ülkeler tedirginlik içerisinde ilk vakaların tespit edilmesini bekliyor. 4 Nisan 2020 itibari ile dünyadaki ülkelerin çoğunluğunda COVID-19 vakalarına rastlandı. Fakat hepimizin gözlemlediği üzere vaka ve ölüm sayıları farklı ülkelerde çok büyük değişimler gösteriyorlar.
Şu anda varolan verilere göre bu farklılıklar büyük bir ölçüde coğrafi, kültürel, politik ve ekonomik sebeplerden kaynaklanıyor. Buna örnek olarak, insanların birbirlerine yakın yaşadığı büyük ve kalabalık şehirlerde SARS-CoV-2 virüsünün çok daha hızlı yayıldığı görülüyor. Bu insanların sosyal davranışlarının virüsün bulaşıcılığı üzerinde çok büyük bir etkisi olduğuna işaret ediyor. Bu sebeple, bir ülke salgını kontrol altına alabilmek için koyulması gereken sert kuralları hızlı bir şekilde yürürlüğe geçirdiğinde virüsün yayılma hızı sosyal izolasyon ve denetimle azaltılabiliyor.
Bu ve bunun gibi önlemlerin sonuçlarını anlayabilmek ve kendimizi koruyabilmek için farklı ülkelerden açıklanan verilere bakarken birkaç şeyi aklımızda tutmamız gerekiyor:
Yapılan test sayısı: Bahsettiğimiz gibi yapılan test sayısı bulunan vaka sayısını birebir etkiliyor. Buna ek olarak, yapılan test sayısı arttıkça bulunan hastalığı daha hafif geçiren ve ölümle sonuçlanmayan vaka sayısı da artıyor. Bulunan hafif vakalar arttıkça virüse aitmiş gibi gösterilen ölüm oranı değişiyor. Bu durum ölüm oranının düşük olduğu Almanya ve Güney Kore gibi ülkelerde yapılan test sayılarının diğer ülkelere göre çok daha fazla olmasıyla destekleniyor.
Ülke nüfusu: COVID-19 salgınının yayılımını anlamak için genellikle ülkelere ait vaka ve ölüm sayılarına bakılıyor. Fakat ülkeler nüfusları açısından çok büyük farklılıklara sahip. Bunu örneklendirmek gerekirse: Çin’in Wuhan şehrinin nüfusu 11 milyon. Wuhan şehri Hubei eyaletine bağlı ve bu eyaletin nüfusu 60 milyon. Yani Hubei eyaleti 55 milyon nüfusa sahip olan İngiltere’den biraz daha büyük, ve 67 milyon nüfusa sahip olan Fransa’dan biraz daha küçük. 8 milyonluk İsviçre ise İstanbul’un nüfusunun yarısına sahip. Bu nüfus farklılıkları göz önüne alındığında görülen toplam vaka ve ölüm sayıları bir ülkenin salgından ne kadar etkilendiğini tam detayı ile göstermiyor. Bunun yerine 1 milyon kişi başına düşen vaka ve ölüm sayıları virüsün yayılımı ile ilgili daha gerçeğe yakın bir tablo çiziyor. 4 Nisan 2020 itibari ile 1 milyon kişi başına düşen vaka sayısı Türkiye’de 284 iken Almanya’da 1147, İtalya’da 2061, İspanya’da ise 2699. Bu sayı geçmişte olanları anlamak için iyi olsa da, gelecek ile ilgili bir tahminde bulunmak için yeterli değil. Virüsün bir ülkedeki yayılımını anlayabilmek için 1 milyon kişi başına düşen vaka sayısındaki artış hızına bakmak gerekiyor. Bunu yaparken de artma hızının sosyal izolasyon ve nüfus yoğunluğu gibi faktörlerden etkilendiğini hatırlamamız çok önemli.
COVID-19 kuluçka dönemi: COVID-19 hastalığını semptomsuz geçirmeyen kişilerin %97,5'i SARS-CoV-2 virüsüne maruz kaldıktan en geç 11 gün içerisinde semptom göstermeye başlıyorlar. Bu kişiler ancak o zamandan sonra test yapılınca vaka olarak sayılabiliyorlar. Bu sebeple, bir ülkede sokağa çıkma yasağı ilan edilince bu yasağın neden olduğu vaka sayılarındaki azalma yaklaşık 2 hafta sonra açıklanan sayılara yansımaya başlıyor. Bu Çin, İtalya, ve Kaliforniya’da yapılan sokağa çıkma yasaklarından yaklaşık 2 hafta sonra görülmeye başlanan vaka sayılarının artma hızındaki azalmalardan belli oluyor.
Hastane kapasitesi: COVID-19 hastalığı eğer semptomlar hafif geçmez ise ciğer hücrelerinde büyük hasara neden oluyor ve hastaların nefes almasını zorlaştırıyor. Buna ek olarak, SARS-CoV-2 virüsleri bağışıklık sistemi hücrelerini de etkileyerek bu hücrelerin sağlıklı dokulara zarar vermesine neden oluyor. Bu sebeple, bu iki stres faktörüne vücudu dayanamayan kişiler hastanede tedavi görmek ve solunum cihazlarına bağlanmak zorunda kalıyorlar. Bu tedavi sırasında bağışıklık sisteminin vücuda olan hasarına göre hastalar yoğun bakım ünitelerine ihtiyaç duyuyorlar. Salgın çok hızlı bir şekilde ilerlediğinde bir ülkenin sağlık sisteminin kapasitesi hastaların ne kadar iyi şekilde tedavi edilebileceğini birebir etkiliyor. Bunu sayılar ile anlatmamız gerekirse, Türkiye’de yetişkin yoğun bakım yatak sayısı 25 bin, mevcut solunum cihazı sayısı da 17 bin civarında. Eğer aynı anda solunum cihazına ihtiyaç duyan hasta sayısı 17 bini geçerse ölümler hastane kapasitesinin yetersizliğinden ötürü artıyor, bu da ölüm oranını etkiliyor.
Yaş dağılımı ve sağlık: Son olarak, varolan birçok veri COVID-19 hastalığının yaşı daha ileri olan kişiler için daha tehlikeli olduğunu gösteriyor. Bunun birkaç sebebi var. Birincisi, ortalama olarak yaşı ileri olan kişiler COVID-19'un vücutta neden olduğu hasarlardan daha çok etkileniyor olabilirler. Bu istatistik binlerce insana ait verilere bakıldığında ortaya çıkıyor. İkincisi, hastane kapasiteleri yetersiz kaldığında solunum cihazı kullanımında genç hastalara öncelik tanınıyor. Bu yüzden, özellikle salgının hızla yayıldığı kalabalık alanlardaki genç ve yaşlı nüfus dağılımı bir ülkede görülen ölüm oranlarını etkileyebiliyor. Buna benzer bir şekilde, genç bir bireyin sağlığı, maruz kaldığı virüs sayısı, genetik yapısı gibi hastalığın o kişi için ne kadar öldürücü olduğunu belirleyen birçok faktör mevcut ve bunların hastalığın gidişatına olan etkileri daha bilinmiyor. Bu nedenle, bir ülkedeki genç nüfus eğer bilinmeyen bir faktör sebebiyle daha büyük risk altındaysa bu faktörün görülmediği başka ülkelerde toplanan ölüm oranlarından bu etki belli olmuyor.
Farklı ülkeler ile ilgili verilere bakarken ve bulunduğunuz alandaki durum ile ilgili bir çıkarımda bulunmaya çalışırken bu detayları bilmek çok önemli.
GENETİK VERİLER
SARS-CoV-2 virüsü hızlı bir şekilde dünyada yayılmaya devam ediyor. Bu makale yazılırken dünya çapında açıklanan vaka sayısı 1 milyon kişiyi geçti. Dünya üzerindeki birçok laboratuvar SARS-CoV-2 virüsüne ait genetik veriler topluyor ve bu veriler halka açık veri bankaları ve grafiklere ekleniyor. COVID-19 hastalığının yayılımını anlamak için kullanılan sayılarda olduğu gibi bu genetik verilerden anlam çıkarmadan önce detaylarını anlamak çok önemli.
Buna bir örnek vermek gerekirse: SARS-CoV-2 virüsünün yayılması sırasında birçok genetik değişim (mutasyon) geçirdiğine dair veriler mevcut ve bu değişimlerin virüsün bulaşıcılığı ve öldürücülüğü üzerinde etkisi olabileceği hatta kazanılan bağışıklığı yok edebileceği söyleniyor. Aşağıdaki haritada dünya üzerinde yapılan testlerde görülen SARS-CoV-2 virüsleri gösteriliyor.
Bazı çıkarımlar yapmadan ve bir haritaya bakarak gerilmeden önce bu bilginin detaylarını irdelememiz gerekli. SARS-CoV-2 virüsüne ait genetik veriler hastalardan alınan örneklerde bulunan genetik kodlara bakılarak yaratılıyor. SARS-CoV-2 virüsü kendisini kopyalamak için kullandığı viral genomunu içinde bulunan RNA’da taşıyor. RNA bir kapsid protein tabakası ile, protein tabakası da yağ moleküllerinden oluşan lipid bir zar ile çevrili. (Elimizi sabunlu su ile yıkamamız da tam bu yüzden bizi koruyor: Sabun yağ moleküllerinden oluşan lipid zarını parçalayarak virüsü etkisiz hale getiriyor.) SARS-CoV-2 virüsü bu lipid zarının üzerinde bulunan çivi proteinlerini kullanarak ciğerlerimizdeki epitel hücrelere bağlanıyor ve bu hücreleri kendini kopyalamak için kullanıyor.
Bir kişinin SARS-CoV-2 virüsüne bağışıklık kazanması bağışıklık sistemindeki antikorların çivi proteinlerinin yapısını öğrendiği anlamına geliyor. Bir daha bu virüsler o kişinin vücuduna girdiğinde antikorlar hemen çivi proteinlerini sarıp onların hücrelere bağlanmasını ve virüsün kendini kopyalamasını engelliyor. Bu sebeple, SARS-CoV-2 virüsünün mutasyon geçirerek bu bağışıklıktan kaçması için dışında bulunan çivi proteinlerini değiştirebilmesi gerekiyor. Peki bu mümkün mü? Bunu anlayabilmemiz için, virüsün nasıl mutasyon geçirdiğini anlamamız gerekiyor.
Detaya inmeden anlatmak gerekirse: Virüsler bir hücreye bağlandıktan sonra, bu hücreyi bir fabrika gibi kullanarak kendi parçalarından üretmeye başlar. Bu parçaların planları virüse ait olan RNA’da yazılıdır. Bu kopyalama sırasında birçok rastgele hata oluşur. Bu hatalar RNA taşıyan virüslerde daha sık görülür. Kopyalama sırasında oluşan bu rastgele hatalar virüsün parçalarında ya da işlevinde değişikliklere sebep olabilir ya da hiçbir etki yaratmayabilir. Bu hatalar eğer bir değişikliğe sebep olursa, bu yeni yaratılan virüs için bir avantaj sağlayabileceği gibi onun ölmesine de sebep olabilir. Bu hatalar rastgele oluştukları için genellikle bir değişikliğe sebep olmazlar.
Bu, hem de pek detaylı bile olmayan genetik bilgiler göz önüne alındığında, yukarıdaki harita artık o kadar korkunç görünmüyor. Bu haritada, değişik kişilerden alınmış örneklerde bulunan virüsler farklı çizgiler olarak gösteriliyorlar. Fakat bu çizgilerin ayrı gösterilmesi, bu virüslerin yapılarının ya da işlevlerinin farklı olduğu anlamına gelmiyor. Hatta, aynı verileri kullanan aşağıdaki diyagramın orjinalinde her noktanın detaylarına bakıp o örnekte bulunan virüste nükleotid mutasyonuna rastlanıp rastlanmadığını görebilirsiniz.
SARS-CoV-2 virüsünün mutasyon geçirip kazanılan bağışıklıktan kaçıp kaçamayacağı sorusuna dönmek gerekirse: Cevap evet, bu mutasyonlar mümkün. Ama bu renkli diyagramlar virüsün çoktan mutasyon geçirdiğini göstermiyorlar ve bu mutasyonların ne kadar olası olduğunu anlamak da çok önemli. Zira bu beceri virüsten virüse çok büyük değişiklik gösteriyor ve SARS-CoV-2 virüsü çivi proteinlerini değiştirme konusunda çok beceriksiz olabilir. Bu konuda kesin bir cevaba ulaşabilmek için yapılan araştırmaların sonuçlanması beklememiz gerekiyor.
ARAŞTIRMALAR VE ZAMAN
COVID-19 salgını çok hızlı gelişen ve daha detaylarını anlamadığımız olağanüstü bir durum. Bu gibi bilinmezleri olan konular zamanla bilimsel araştırmalar yapılarak anlaşılır hale getirilir. COVID-19 salgınını irdeleyebilmemizi ve çözümler üretebilmemizi sağlayan matematik, istatistik, ekonomi, veri bilimi, yapay zeka, biyoloji, genetik, viroloji, kimya, tıp gibi alanlarda yapılan bütün araştırmalar bilimsel araştırma yöntemlerini kullanır. Buna örnek olarak, bir viroloji araştırma grubu bir soruya (“SARS-CoV-2 sıcaklıktan nasıl etkilenir?”) cevap bulmak için laboratuvarda yüzlerce deney yapar ve çok büyük miktarlarda veri toplar. Birçok deney sonuçların güvenilirliğini arttırmak için onlarca veya yüzlerce defa, hatta farklı ayarlar kullanılarak tekrarlanır. Bu sürecin sonunda araştırma grubu, deneylerini ve ürettikleri verileri kullanarak çıkardıkları sonuçları anlattıkları bir makale yazar. Bu makale yayınlanmadan önce, başka kurumlarda ama aynı konuda çalışan diğer uzmanlar tarafından incelenmesi gerekir. Uzmanlar kullanılan tekniklerin ve yapılan deneylerin inceliklerini, verilerden çıkarılan sonuçların doğruluğunu kontrol eder. Eğer makale diğer uzmanlar tarafından onaylanırsa yayınlanır ve kamuya ait bilgi havuzunun bir parçası haline gelir.
COVID-19 salgını çok hızla gelişen, çabukça anlamamız ve kontrol altına almamız gereken bir durum olduğu için, COVID-19'un yayılmasını ve SARS-CoV-2 virüsünün özelliklerini anlamaya yönelik yapılan bütün araştırmalar normalden çok daha hızlı ilerliyor. Bu hızın faydaları olduğu gibi zararları da olabiliyor.
Hızla yapılan ve açıklanan araştırmalar COVID-19 salgınının kontrol altına alınmasını hızlandırıyor. Bunun en önemli örnekleri hızla üretilen testler, virüsün bulaşıcılığının sosyal davranışlardaki değişikliklerle azaltılabildiğini gösteren araştırmalar ve SARS-CoV-2 virüsüne karşı geliştirilen tedaviler ve aşılar.
Diğer taraftan, hızla basılan araştırmalar diğer uzmanlar tarafından incelenmedikleri için hatalar içerebiliyorlar. Normalde yüzlerce teste dayanılarak çıkarılan sonuçlar daha az sayıda test sonucuna dayanarak çıkarılabiliyor ve bu da hata olasılığını arttırıyor. Bu yüzden bu araştırmaların kamuya ait bilgi havuzuna düştükten sonra da uzmanlar tarafından detaylı okunması, irdelenmesi ve kontrol edilmesi gerekiyor. Buna ek olarak, bu makalelerde anlatılan araştırmaların belirli laboratuvar alanlarında ve kontrol altında yapıldığı ve makaleden doğru sonuçlar çıkarabilmek için uzman olunması gerektiği akılda tutulmalı. Uzmanlara danışmadan yazılan birçok haber ve makale bu araştırmalardan ne yazık ki yanlış sonuçlar çıkarıp insanları yanlış yönlendirebiliyorlar.
Bunun en güzel örneği SARS-CoV-2 virüsünün farklı zeminlerde ve havada ne kadar süre kaldığını gösteren araştırma. Bu araştırmada uzmanlar farklı yüzeylere ve içerisinde hava bulunan 40 litrelik Goldberg varili denilen alana %50 enfektif virüs dozu içeren doku kültürü (TCID₅₀) uyguluyorlar ve zaman içerisinde bu kültürlerde bulunan virüs sayılarındaki azalmayı inceliyorlar.
Bazı haberler bu araştırmaya bakarak virüsün havada 3 saat canlı kaldığını söylüyor. Bu çıkarılan sonuç tam olarak doğru değil. Varolan veriye bakarak söyleyebileceğimiz “40 litrelik kapalı bir varil içerisine koyulan virüsler deneyin sürdürüldüğü 3 saat içerisinde varilin içerisindeki hava örneğinde 10 kat düşüş gösterdi fakat sıfırlanmadı.” cümlesinden ibaret. Bu araştırmadan virüsün saatlerce açık havada asılı kaldığı ile ilgili bir sonuç çıkarmak yanlış. Bunun için değişik koşullarda virüsün havada ne kadar kaldığı ile ilgili başka bir araştırma yapılması gerekiyor.
Tabii ki bu araştırmanın yanlış ya da önemsiz olduğu anlamına kesinlikle gelmiyor. Bu araştırma çok önemli ve SARS-CoV-2 virüsünün değişik yüzeylerden ve ortamlardan nasıl etkilendiğini gösteriyor. Bu araştırmanın sonucu olarak hastanelerde bakır tezgah kullanımının arttırılması gibi önlemler konuşuluyor. Önemli olan, varolan veriye bakıp doğru sonuçları çıkarabilmek ve kısıtlı zamanımızı ve kaynaklarımızı doğru yönde kullanabilmek.
SONUÇ
Bu makalede COVID-19 ve SARS-CoV-2 virüsüne ait verilerde ne gibi eksiklikler olduğunu, bu değerlere bakarken ne gibi detaylara dikkat etmemiz gerektiğini konuştuk. Verilerdeki eksiklikleri, nasıl toplandıklarını, ne zamana ait olduklarını anlamak onları doğru kullanabilmemizi sağlar. Bu itinayı göstermeden, varolan verileri detayına inmeden kullanan haber ve makaleler ne yazık ki yanlış bilgi içerebilir ve halkı yanlış yönlendirebilir.
Verilerin doğru kullanımının zorluğu ve önemi tabii ki haber yapmamamız, COVID-19 ile ilgili analizler oluşturmamamız, SARS-CoV-2 virüsünün genetik yapısını anlamak ve bu virüse karşı tedaviler ve aşılar geliştirmememiz anlamına gelmiyor. Tam tersine, bu eksikliklerin ve zorlukların farkında olmamız bu emeklerimizi daha ustaca yerine getirmemize olanak tanır.
Peki siz ne yapmalısınız?
Bu pandeminin daha tamamen anlayamadığımız çok karmaşık bir durum olduğunun ve elimizde bulunan verilerin eksikliklerinin farkında olun. Bu farkındalığı nasıl hayata geçirebileceğinizle ilgili birkaç örnek vermek gerekirse:
- Belki bazen size gereksiz görünen ama verileri daha iyi irdeleyebilen uzmanlar tarafından önerilen tedbirleri almaya başlayabilirsiniz.
- Eğer haber yazarı iseniz, bir araştırma ile ilgili haber yapmak istediğinizde, ya da varolan verileri kullanarak bir sonuç çıkarırken konularında uzman olan bilirkişilerle konuşarak bilinmesi önemli olan detayları öğrenebilirsiniz.
- Okuduğunuz haber ve yazıları paylaşmadan önce yazılanların bilirkişiler tarafından yazılıp yazılmadığını, uzmanlara danışılıp danışılmadığını kontrol edebilirsiniz.
- Eğer gençseniz COVID-19 hastalığının sizin için ölümcül olmayacağını düşünüyor olabilirsiniz. Verilerdeki yetersizlikleri göz önünde tutup bu varsayımınızı yeniden düşünmek isteyebilirsiniz. Daha temkinli davranmayı seçip koruyucu önlemler alarak belki de hayatınızı kurtarabilirsiniz.
- SARS-CoV-2 virüsü değişik yüzeylerde değişik süreler boyunca canlı kalabiliyor. Bu zamanlamanın detayı tamamen bilinmese de belli bir zaman zarfında dokunulan yüzeylerden virüs kapılabileceği açık. Bu tam veriye ihtiyacımız olmadan kendimizi koruyabileceğimiz durumlara bir örnek. Varolan sayılar tamamen kesin olmasa bile ellerinizi daha sık yıkayarak hasta olmanızı engelleyebilirsiniz.
Kısacası, içinde bulunduğumuz bu olağanüstü durum ile ilgili verilere bakarken, özellikle bilirkişi değilseniz, bütün detaylara hakim olmadığınızı, bazen detayların çıkartılan sonuçları tamamen değiştirebileceğini aklınızda tutun. Bütün gerçeklere hakim olmamızın zaman alacağı bu salgında güvenli ve temkinli tarafta olmayı seçin. Okuduklarınızı sorgulayın. Ellerinizi yıkayın. Evde kalın.
Paylaş
Bu makaleyi COVID-19 ile ilgili okuryazarlığı arttırmaya yardım etmek için yazdım. Uzmanları dinlemenin yanında, hepimizin hayatımızı bu kadar çok etkileyen bu durumu anlayabilmemize yardım edecek bilgilere ihtiyacımız var. Bu okuryazarlığı yaymakta bana yardım etmek için lütfen bu makaleyi paylaşın. Makalenin İngilizcesini paylaşmak isterseniz buradan ulaşabilirsiniz.
Veri kaynakları
Eğer veri analizine meraklı iseniz ve konuyu daha iyi anlamak istiyorsanız kamuya açık verileri kullanarak kendiniz modeller ve grafikler oluşturabilirsiniz. Bu size veri analizinin ne kadar zor ve karmaşık, aşağıdaki gibi okunamaz grafikler üretmenin de ne kadar kolay olduğunu gösterecektir. Kullanabileceğiniz GitHub’da mevcut olan veriler:
Feragat notu
Ben viroloji, tıp, biyoloji, genetik, ekonomi, sosyoloji, politika ve istatistik alanlarında uzman değilim. Dağıtık bilgisayar sistemleri konusunda doktoraya sahip olup, kodlama, veri analizi ve araştırma yaparak karmaşık sistemleri anlaşılır ve kontrol edilebilir bir hale getirme konusunda uzmanım. Buna ek olarak, araştırma yöntemleri, veri bilimi, yapay zeka konularında yıllara dayanan tecrübelere sahibim. Bu makale hiçbir kişi veya araştırmaya karşı değil, içinde bulunduğumuz karmaşık sistemle ilgili verilerde bulunan nüansları tarafsız bir şekilde ele alma amacı ile 4 Nisan 2020 tarihinde mevcut olan veriler ve kaynaklar kullanılarak yazılmıştır. Eğer bu makalede bir hata bulursanız bana contact@denizaltinbuken.com adresinden e-posta yollayabilirsiniz.
Kaynaklar
Bu makalede yazdıklarım okuduğum yüzlerce makale ve yazıya, saatlerce analizini yaptığım COVID-19 verilerine dayanıyor, ve aldığım viroloji derslerine dayanıyor. Bu makaleyi araştırma makaleleri yazdığım şekilde yazdım. Okuduğumu hatırladığım kaynakları buraya ekledim, fakat bu tam bir liste değil.
