Bulaşıcı hastalıkların öngörü modellemesi: COVID-19 çalışması
Forecasting modeling of infectious diseases: COVID-19 study
Yazar: YELİZ UYMAZ
Danışman: PROF. DR. ATİLLA GÖKÇE
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Bulaşıcı hastalıklar = Communicable diseases ; COVID 19 = COVID 19 ; Doğrusal olmayan zaman serileri = Non-linear time series ; Lojistik = Logistics ; Pandemiler = Pandemics ; Öngörü modelleri = Foresight models

Özet:
Bulaşıcı hastalıklar tarih boyunca insanları ve yaşayışlarını hayatlarına yön verecek şekilde etkilemiştir. Tarih boyunca insanlar kara veba, çiçek hastalığı gibi ölüm oranları görece yüksek hastalıklarla mücadele etmiştir. Çin'in Wuhan kentinde başlayan Covid-19 salgını bunun en son örneğidir. Aralık 2019'da ilk Covid-19 vakası kayıt altına alınmış ve sonraki süreçte insanları olumsuz şekilde etkilemiştir. Bu durum ülkelerin özellikle sağlık sistemlerinin hazırlıksız yakalanmasına ve diğer pek çok alanda olumsuz etkilere sebep olmuştur. Bulaşıcı hastalıkların yayılım mekanizmalarını anlamak ve buna göre önlemler almak maksatlı çalışmalar yürütülmüştür. Bu çalışma, Covid-19 bulaşıcı hastalığının yayılım mekanizmasını anlamaya yönelik kısa dönemli öngörü, önerilen LSTT modeli ile sağlanmaktadır. Model simülasyonu, G7 ülkelerinin birinci dalga verilerine ve Japonya'nın günümüze kadar uzanan yedi dalga verisine uygulanmıştır. Model sonuçlarında gerçekleşen Covid-19 vaka sayılarına ait öngörüler, ortalama 59 gün önceden elde edilmiştir. Bununla beraber, ilgili dalgaya ait bulaşma oranları ve eşik değerleri anlamlı şekilde elde edilmiş ve tepe noktasına ne kadar yaklaşıldığı hakkında bilgiler sağlanmıştır. Elde edilen sonuçlar, Covid-19 yayılımının kontrol altına alınması için hükümetler ve politika yapıcılar için önemli hale gelmektedir. Zira, salgının tepe noktasına varmadan ortalama 59 gün önceden alınacak önlem ve tedbirler, salgının kontrol altına alınmasında rol oynamaktadır.

Abstract:
Infectious diseases have affected people and their lives in a way to shape their lives throughout history. Throughout history, people have struggled with diseases with relatively high mortality rates such as black plague and smallpox. The Covid-19 outbreak that started in Wuhan, China is the latest example of this. The first Covid-19 case was recorded in December 2019 and negatively affected people in the following period. This situation has caused countries to be caught unprepared, especially in health systems, and has caused negative effects in many other areas. Studies have been carried out to understand the mechanisms of the spread of infectious diseases and to take measures accordingly. In this study, short-term prediction to understand the spread mechanism of Covid-19 infectious disease is provided by the proposed LSTT model. The model simulation was applied to the first wave data of G7 countries and Japan's seven waves of data extending to the present day. The predictions of the number of Covid-19 cases in the model results were obtained 59 days in advance on average. In addition, the transmission rates and threshold values of the relevant wave were obtained significantly and information was provided about how close the peak was approached. The results obtained become important for governments and policy makers to control the spread of Covid-19. Because, measures and precautions to be taken an average of 59 days before the peak of the epidemic play a role in controlling the epidemic.