COVID-19 pandemisi, toplumların sağlık ve ekonomi üzerinde büyük etkiler bırakarak birçok ülkede eşitsizlikleri daha da belirgin hale getirdi. Yeni bir araştırma, sosyo-ekonomik değişkenlerin (gelir, eğitim ve etnisite gibi) salgın hastalıkların yayılımı üzerindeki etkisini inceleyen yenilikçi bir çerçeve öneriyor. Adriana Manna ve uluslararası bir araştırmacı ekibi tarafından yürütülen bu çalışma, Science Advances dergisinde "Generalized Contact Matrices Allow Integrating Socio-economic Variables into Epidemic Models" başlığıyla yayımlandı.
Araştırmanın lideri, uygulamalı matematik alanında çalışan Dr. Nicola Perra, epidemiyolojik modellerin genellikle yaşa dayalı temas modellerine odaklandığını, ancak bunun hastalık yayılımını tam olarak yansıtmadığını belirtiyor. Dr. Perra, "Yeni çerçevemiz, gelir ve eğitim gibi sosyo-ekonomik faktörlerin, insanların nasıl etkileşime girdiği ve kamu sağlığı önlemlerine nasıl tepki verdiği üzerinde önemli bir rol oynadığını kabul ediyor. Bu değişkenleri dahil ederek, daha gerçekçi modeller oluşturuyoruz," dedi.
Dr. Perra ve ekibi, bu eksikliği gidermek için "genelleştirilmiş temas matrisleri" olarak adlandırılan bir çerçeve geliştirdi. Bu çerçeve, sosyo-ekonomik durum (SES) gibi çeşitli değişkenler üzerinden temasları katmanlandırarak, hastalıkların farklı nüfus grupları arasında nasıl yayıldığını daha ayrıntılı bir şekilde gösteriyor. Özellikle sosyo-ekonomik açıdan dezavantajlı gruplar üzerinde büyük etkileri olan bu yaklaşım, salgınların öngörüsünde daha isabetli sonuçlar veriyor.
Çalışmada, sosyo-ekonomik değişkenlerin göz ardı edilmesinin, temel üreme sayısı (R0) gibi önemli parametrelerin düşük tahmin edilmesine yol açabileceği gösterildi. R0, bir enfekte bireyin ortalama olarak kaç kişiye hastalığı bulaştırdığını ölçen kritik bir değerdir. Araştırmacılar, hem teorik matematiksel türetmelerden hem de COVID-19 pandemisi sırasında Macaristan'dan toplanan ampirik verilerden yararlandılar. Sonuçlar, sosyo-ekonomik göstergelerin salgın modellerine dahil edilmesinin hastalık yükü tahminlerinde daha doğru sonuçlar verdiğini ve farklı gruplar arasındaki sonuçlarda önemli farklılıklar olduğunu ortaya koydu.
Dr. Perra, "COVID-19 pandemisi, bulaşıcı hastalıkların yükünün toplumda eşit olarak paylaşılmadığını acı bir şekilde hatırlattı. Sosyo-ekonomik faktörler, farklı grupların nasıl etkilendiğinde belirleyici bir rol oynadı ve buna rağmen bugünkü epidemiyolojik modellerin çoğu bu kritik değişkenleri açıkça dahil etmiyor," dedi. Yeni geliştirilen çerçeve, bu değişkenleri modellemenin merkezine yerleştiriyor ve daha kapsamlı, uygulanabilir içgörüler sunuyor.
Araştırmacılar, sosyal mesafe ve maske takma gibi farmasötik olmayan müdahalelere uyumun, farklı sosyo-ekonomik gruplarda nasıl değiştiğini ölçmek için çerçevelerini kullandılar. Bu faktörlerin göz ardı edilmesi, hastalık yayılımını yanlış temsil etmenin yanı sıra halk sağlığı önlemlerinin etkinliğini de gizliyor. Macaristan verileri üzerinde yapılan analiz, temas kalıplarındaki sosyo-ekonomik farklılıkların hastalık sonuçlarında önemli farklılıklara yol açtığını ve daha hedeflenmiş müdahalelere ihtiyaç duyulduğunu ortaya koyuyor.
Araştırmanın sonuçları, gelecekteki temas anketlerinin yaş gibi geleneksel değişkenlerin ötesine geçerek daha ayrıntılı sosyo-ekonomik verileri içermesi gerektiğini öne sürüyor. Dr. Perra, "Bu değişkenlerin dahil edilmesi, salgın modellerinin doğruluğunu ve dolayısıyla sağlık politikalarının etkinliğini büyük ölçüde artırabilir," diye ekledi.
Bu araştırma, Macaristan Merkezi Avrupa Üniversitesi'nden Adriana Manna, ISI Vakfı'ndan Dr. Lorenzo D'Amico, Trento Üniversitesi'nden Dr. Michele Tizzoni ve Merkezi Avrupa Üniversitesi ve Rényi Matematik Enstitüsü'nden Dr. Márton Karsai iş birliğiyle yürütüldü.
