Markov Zincir Modellemesi ile COVID-19 Pandemisinin Çoklu Dalgaları Üzerine Yeni Bir Mekanizma ve Türkiye Uygulaması

Author:

Number of pages:
459-476
Language:
İngilizce
Year-Number:
2020-Volume 15 Issue 6

Çin'in Hubei eyaleti, Wuhan kentinde 8 Aralık 2019'da ilk kez rastlanan ve COVID-19 olarak da bilinen koronavirüs hastalığı, Türkiye dahil birçok ülkeye hızla yayılmıştır. Dahası, bu hastalık 11 Mart 2020'de Dünya Sağlık Örgütü tarafından “pandemi (yaygın / salgın hastalık)” olarak ilan edilmiştir. Bu konuyla ilgili olarak farklı ülkeler için yapılan birçok çalışmada yeni / günlük vaka sayıları için tek bir zirve / pik zamanı ve olası bitiş tarihi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Ancak zaman ilerledikçe potansiyel ikinci veya üçüncü dalga çalışmaları önem kazanmıştır. Bu makale, tek bir zirveye odaklanan çalışmaların aksine, Markov Zinciri modellemesi kullanarak birden fazla yaşanabilecek COVID-19 pandemi dalgalarını tahmin etmeye yönelik yeni bir mekanizma önermektedir. Ayrıca, bu çalışmada Türkiye’de ikinci dalgaya yönelik bir sinyal olup olmadığını belirlemek için Türkiye verileri kullanılarak da simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Modelimizde birbirinin tersi olarak çalışan koruma (veya izolasyon) oranı ve korumanın (veya izolasyonun) azalma oranı adında zamana bağlı iki parametre kullanılmaktadır. Korunan veya izole edilmiş kişilerin sayısı, hükümetler tarafından erken alınan tedbirlerle kolayca artırılabilir. Bu önlemler vaka sayısı bağlamında ilk zirveye hızla ulaşılıp bu tepe noktasından dönülmesine yardımcı olur. Öte yandan, tam tersi de geçerlidir: Hükümetler risk tamamen geçmeden önlemleri gevşetebilir ve insanlar önlem almayı bırakabilirler. Bu durum da, korunan veya izole edilmiş kişilerin sayısını azaltır ve elbette bu durum henüz enfekte olmamakla birlikte COVID-19'a duyarlı sağlıklı nüfusun yani duyarlı vakaların sayısında da bir artış anlamına gelir. Bu da ikinci bir dalgaya neden olabilmektedir. Elbette, kurulan bu mantık ikinciden sonra oluşabilecek çoklu dalgalar için de genelleştirilebilir. Bu model, çoklu dalga yaratabilmenin dışında gelecek projeksiyonlarında ve politika çıkarımları yapmak üzere senaryo temelli simülasyonlarda da kullanılabilir.

Keywords


The coronavirus, also known as COVID-19, which first confirmed in Wuhan, Hubei province, China on December 8, 2019, has spread rapidly to many countries, including Turkey. Moreover, the World Health Organization declares it as a pandemic on March 11, 2020. Related to this phenomenon, since the beginning, many papers have started to estimate the (single) peak time and possible ending time of the daily new cases for different countries. However, recently the studies on the potential second or third waves have been gaining importance. In contrast to the studies focusing on a single peak, this paper provides a novel mechanism on multiple waves of COVID-19 pandemic by a Markov Chain modeling. Moreover, we apply our model to Turkish data to check if there is a possibility for a second wave or not for Turkey. In our model, we use two reversing time-dependent parameters called ‘protection (isolation)’ and ‘deisolation’ rates. The number of protected or isolated people can quickly increase by the measures taken early by governments. These preventions help us to end the first peak relatively rapidly. On the other hand, the opposite can also be true. Governments can loosen the measures before the risk has gone and people may stop taking precautions. Then the number of protected or isolated people goes down and of course, this implies an increase in the number of susceptible cases who are the healthy population susceptible to COVID-19. Therefore, this can cause a second wave. Of course, this logic can be easily generalized to multiple waves. Besides generating multiple waves, the proposed model can be used for projections and simulations based on scenario analyses for policy implications.

Keywords

Article Statistics

Number of reads 912
Number of downloads 805

Share

Journal of Turkish Studies
E-Mail Subscription

By subscribing to E-Newsletter, you can get the latest news to your e-mail.