Yeni Zelanda’da Covid-19 vakaları hızla artıyor, ancak toplam enfeksiyonların çok daha yüksek olması muhtemel – işte nedeni

Analitik – Aotearoa Yeni Zelanda ile Üçüncü aşamaya geçiliyor Omicron salgınına verdiği yanıttan, test ve izolasyon için yeni tanımlar ve protokoller, Covid-19’un etkisini ölçmenin yeni yolları anlamına gelecektir.

(dosya resmi)
Fotoğraf: RNZ / Dom Thomas

Genel olarak, bu yeni sistemin iki yönü vardır. İlki, kimin yakın temas olarak kabul edildiğine ve izolasyon gereksinimlerinin ne olduğuna ilişkin değişen tanımlarla ilgilidir.

İkincisi, test süreçleriyle ilgilidir, kimin ve ne zaman test edilmesi gerektiği, ne tür testlerin yapılması gerektiği ve nasıl puan alınacağı konusunda tavsiyelerde bulunur. Faz III’e geçiş, hızlı antijen testlerinin (RAT’ler) yaygın kullanımına geçiş anlamına gelir.

Test politikası önemlidir, çünkü doğrulanmış veya olası vakaların sayısı, birincil enfeksiyon sayısına ilişkin tahminimizi gösterir.

Yeni teyit edilen vakalar, yeni enfeksiyonların gecikmeli bir göstergesidir, ancak hastaneye yatış gibi diğer önemli ölçütlerin önde gelen bir göstergesidir. Yeni enfekte olmuş insanlar ve nerede oldukları hakkında ne kadar çok şey bilirsek, salgınlara karşı bireysel ve toplumsal tepkileri o kadar iyi planlayabiliriz.

RAT’ler ve Riskler

Şu anda Omicron’da gördüğümüz büyük vaka sayılarıyla, test sonuçlarını döndürmede hız çok önemlidir. Hızlı sonuçlar, insanların davranışlarını buna göre ayarlayabilecekleri ve gerekirse izole edebilecekleri anlamına gelir. İnsanlar ne kadar hızlı olumlu sonuç alırlarsa, son temaslara o kadar çabuk rapor verebilirler ve bu kişiler de izole edilebilir.

Vaka sayıları yüksek olduğunda, RAT’den yanlış pozitif sonuç alma riski çok düşüktür. Bu, daha hassas bir PCR testinden kaynaklanan ek değerin, küçük vaka sayılarına sahip olduğumuz zamana kıyasla azaldığı anlamına gelir.

Tersine, toplumdaki vaka sayıları yüksek olduğunda, semptomları olan veya onaylanmış bir vakayla yakın temasta olan biri için RAT’de yanlış negatif sonuç riski vardır.

READ  ACT, hırsızlık suçlarına benzer hız cezaları vaat ediyor

Hızlı antijen testi. (dosya resmi)
Fotoğraf: 123RF

Bu gibi durumlarda, akıllıca bir davranış biçimi, ikinci bir test – ya başka bir RAT testi ya da bir PCR testi – almak ve hala virüs bulaşma olasılığının yüksek olduğunu varsaymaktır.

Doğrulanmış bir vakaya maruz kaldığı bilinen ve semptomu olmayan kişiler, negatif bir RAT sonucunun doğruluğundan nispeten emin olabilirler. Test sonuçları ne olursa olsun, Covid benzeri semptomları olan herkes, bu semptomlara neden olan Covid-19 veya başka bir şeyden iyileşene kadar kendini tecrit etmelidir.

Tahmini gerçek enfeksiyon sayıları

Aşama 3’e geçiş, enfeksiyonların ve teyit edilen vakaların, pek çok izleme ve planlama sürecinin uzatılmasına ve potansiyel olarak belirsiz olmasına yetecek kadar yüksek olduğunu kabul etmektedir.

Enfeksiyon sayısı arttıkça Vaka Güvence Oranının (CAR) düşmeye başlamasını bekleyebiliriz. CAR, belirli bir zamanda teyit edilmiş vakalara dönüştürülen toplam enfeksiyonların yüzdesinin bir ölçüsüdür.

Yani, gözlemlenen doğrulanmış vakaların sayısı göz önüne alındığında, doğrulanmamış olanlar da dahil olmak üzere toplumda gerçekte kaç enfeksiyon olduğunu düşünüyoruz?

Bu ölçümü bir salgının farklı aşamalarında izlemek önemlidir. Yakın temaslılar için izolasyon gereklilikleri gevşedikçe enfeksiyonlar artabilir ve daha az insan test için uygun olacaktır.

Veya, insanlar kendi kendine uygulanan RAT için pozitif test edebilir, ancak bunu bildirmeyebilir. Her ikisi de daha fazla sayıda doğrulanmamış enfeksiyona yol açar.

Kesin sayılar neden önemlidir?

Orta Afrika Cumhuriyeti’ni doğru bir şekilde tahmin etmenin tek yolu bir Enfeksiyon Yaygınlık Anketidir. Bir örnek, Birleşik Krallık’ın Covid-19’a eksik yanıtının en güçlü yönlerinden biri olan Birleşik Krallık Ulusal İstatistik Ofisi (ONS) anketidir.

Bu rastgele anket, herhangi bir zamanda Covid-19 ile enfekte olan kişilerin oranını doğrudan ölçmeye çalışır. İyi tasarlanmış bir anket, farklı nüfus gruplarındaki ve farklı enfeksiyon risk faktörlerine sahip insanlardan yeterli örneklerin alınmasını sağlar.

Modelleme, farklı varsayımları dikkate alarak farklı popülasyonlardaki enfeksiyon sayısını tahmin edebilir. Ancak bir enfeksiyon yaygınlığı araştırması veya eşdeğer veriler olmadan, yalnızca doğrulanmış vakalar doğrudan gözlemlenebilir.

Onaylanmış vakalar toplam enfeksiyonların bilinmeyen bir parçası olduğundan ve bu kısım zamanla değiştiğinden, bu tür modellemeyi doğrulamak için temel enfeksiyon sayılarını doğru bir şekilde tahmin edebilmek önemlidir.

Enfeksiyon sayıları hastane kabullerinin önde gelen bir göstergesi olduğu için, testler veya izolasyon gibi operasyonlar veya politikalara yönelik ayarlamaları planlamak için değerlidir.

Vaka numaralandırma bütünün bir parçasıdır

Enfeksiyonun yaygınlığını araştırmadan, enfeksiyon tahminlerinin daha az doğru ölçümlerine başvurmak gerekir.

Örneğin, hastaneye kabul edilen ve Covid-19 testi pozitif çıkan kişilerin oranı, kontrol edilmesi zor çok sayıda faktör tarafından önyargılı olduğu için enfeksiyon prevalansının güvenilir olmayan bir tahminidir.

(dosya resmi)
Fotoğraf: Sağlık Bakanlığı / Sağlayıcı

Yani insanlar nadiren rastgele nedenlerle hastaneye gelirler. Doğrudan Covid-19 ile ilgili olmayan nedenlerle bile hastaneye yatışlara yol açabilecek aynı faktörlerin çoğu, yine de Covid-19’a yakalanma riskiyle bağlantılıdır.

Devam eden enfeksiyon prevalansı verilerine bir örnek olarak, Ocak 2022’nin başlarında Birleşik Krallık, günde ortalama yaklaşık 200.000 doğrulanmış vaka kaydetti. Bir ONS araştırması, o sırada 4 milyondan az insanın enfekte olduğunu tahmin ediyor.

İnsanların testlerinin pozitif çıkmış olabileceği anketin uzunluğuyla ilgili ayrıntılar, RRV’nin tam değerini etkileyebilir. Ancak Birleşik Krallık rakamları, RAT’lerin her haneye sık sık ve ücretsiz olarak sağlanmasına rağmen, tespit edilen enfeksiyonların yalnızca küçük bir kısmının resmini çiziyor.

Aotearoa’da testlere erişim Birleşik Krallık’takinden daha sınırlı hale geldiğinden, CAR’mizin daha düşük olmasını ve bu nedenle bildirilen vaka sayısının gerçek enfeksiyonlardan önemli ölçüde daha düşük olmasını bekleyebiliriz.

Ancak enfeksiyonun yayılmasını araştırmadan tam olarak ne kadar vazgeçtiğimizi söylemek zor.

*Dion O’Neill, COVID Modeling Aotearoa’da (Kabine ve Başbakanlık Departmanından fon alan) proje lideri, Auckland Üniversitesi’nde Kıdemli Öğretim Görevlisi ve Baş Araştırmacı Te Puna Matatini’dir. Te Matatini o te Horapa, Kovid-19’un Aotearoa’daki eşitlik üzerindeki etkilerine bakmak için Yeni Zelanda Sağlık Araştırma Konseyi tarafından finanse edilen bir projedir.