Gündem

Temas izleme uygulamaları COVID enfeksiyonlarını azaltmaya yardımcı oluyor, veriler gösteriyor

0

Bu fotoğraf gösteriminde, Birleşik Krallık hükümetlerinin yeni test ve izleme uygulaması bir el cihazında gösterilmektedir.

Kişi izleme uygulamaları, iki kullanıcının birbirine yakın olduğunu algılar.Kredi: Dan Kitwood / Getty

COVID-19 salgınının başlangıcından bu yana, düzinelerce ülke, SARS-CoV-2 koronavirüse maruz kalan kişileri belirlemeye ve ileriye dönük iletimi durdurmaya çalışan dijital uygulamalar dağıttı. Ancak bu ‘temas izleme’ uygulamalarının işe yaradığına dair kanıt bulmak zor çünkü çoğu, kullanıcıların gizliliğini korumak için sınırlı veri topluyor. Şimdi, birkaç ülkeden yapılan araştırmalar, uygulamaların enfeksiyonları önlemeye yardımcı olabileceğine ve değerli bir halk sağlığı aracı olduğuna dair artan kanıtlar gösteriyor.

“Bu veriler, özellikle karar verme söz konusu olduğunda gerçekten takdir ediliyor. Uygulamayı benimsemeli miyiz, etmemeli miyiz?” İsviçre’nin SwissCovid uygulamasını değerlendirmekte olan Zürih Üniversitesi’nden epidemiyolog Viktor von Wyl diyor.

Araştırmacılar, temas izleme uygulamalarının salgını kendi başlarına kontrol altına almayacağını söylüyor. Ancak sonuçlar, yeterli siyasi desteğe sahip olmaları ve halk sağlığı sistemlerine uygun şekilde entegre edilmeleri koşuluyla yararlı olduklarını göstermektedir.

Kişi izleme uygulamaları akıllı telefonlara yüklenir ve çoğu, iki uygulama kullanıcısının birbirine yakın olduğunu algılamak için telefonun Bluetooth sinyalini kullanan Google / Apple Maruz Kalma Bildirimi (GAEN) sistemini içerir – tipik olarak birbirine 2 metre mesafe içinde 15 dakikadan fazla. Kullanıcılar, testlerin pozitif çıkması durumunda bilgilendirilir. Maruz kalan kullanıcı daha sonra test edilebilir veya karantinaya alınabilir, bu da iletimin ilerlemesini önlemeye yardımcı olur.

GAEN sistemi, sağlık yetkililerinin uygulama kullanıcıları veya cihazları hakkında kişisel bilgi toplamasını engelleyerek pandeminin erken dönemlerinde ortaya çıkan gizlilik endişelerinin giderilmesine yardımcı olur. (Bu, tüm temas izleme uygulamaları için geçerli değildir. Singapur’un TraceTogether uygulaması, topladığı veriler polis tarafından ceza soruşturmalarında kullanılabileceği için eleştirilerin dikkatini çekmiştir.)

Ortaya çıkan kanıtlar

9 Şubat’ta İngiltere’deki araştırmacılar bir değerlendirme yayınladı1 National Health Service (NHS) COVID-19 uygulamasının İngiltere ve Galler’de geçtiğimiz Eylül ayının sonlarında başlatıldı. Henüz hakem tarafından gözden geçirilmeyen değerlendirme, uygulamanın SARS-CoV-2’ye pozitif test yapan ve uygulamanın kişilerini bilgilendirmesini kabul eden her kullanıcı için 4.4 maruz kalma bildirimi gönderdiğini buldu. Bu, manuel temas takibi yoluyla bildirilen ortalama 1,8 kişinin iki katından daha fazlaydı.

Ekip daha sonra, uygulamanın Ekim ve Aralık 2020 arasında 224.000’den fazla enfeksiyonun önlenmesine yardımcı olabileceğini tahmin etmek için bir matematiksel model ve uygulama kullanımında farklılık gösteren mahallelerin istatistiksel bir karşılaştırması olmak üzere iki yöntem kullandı. Model, insanların yaklaşık% 61’inin bir maruziyet bildirimi alan ve iki haftaya kadar karantinaya almaları talimatı verilen bu tavsiyeye uydular. Bu 13 Ocak anketinden biraz daha düşük2 Birleşik Krallık’ta karantinaya alınan insanların yaklaşık% 80’inin bunu yaptığını tespit etti.

Şimdiye kadar, uygulama yaklaşık 16,5 milyon düzenli kullanıcıyla 21 milyondan fazla telefona indirildi. Bu, nüfusun yaklaşık% 28’i veya uyumlu telefonlara sahip insanların% 49’u. Analiz üzerinde çalışan Birleşik Krallık Oxford Üniversitesi’nden matematikçi Luca Ferretti, “Birleşik Krallık’taki rakamlar iyi ama yine de etkileyici değil” diyor. Ekip, uygulama kullanıcılarındaki her% 1’lik artışın (minimum% 15’in üzerinde) virüs bulaşma sayısını% 0,8-2,3 oranında azalttığını tahmin ediyor.

Ancak von Wyl, insanların uygulamayı kullandığı için enfeksiyonların ve ölümlerin önlendiği sonucuna varmanın zor olduğunu söylüyor. “Maruz kalma bildirimiyle bilgilendirilen kişilere sahip olmak, manuel temas izleme radarına düşmeyecekleri anlamına gelmez” diyor.

Yine de Birleşik Krallık ekibinin sonuçları, diğer grupların bulduklarını yansıtıyor. Pilot çalışma3 İspanya’nın Kanarya Adaları’nda Temmuz ayında yürütülen ve geçen ay yayınlanan Radar Covid uygulamasının bir bölümü de, uygulamanın, simüle edilmiş enfeksiyonlara maruz kalan kişi sayısının, manuel temaslı izleme ile karşılaştırıldığında kabaca iki katı kadar bildirimde bulunduğunu ortaya çıkardı. Ve Şubat ayında ön baskı olarak yayınlanan SwissCovid uygulamasının bir değerlendirmesi4, geçen Eylül ayında uygulamanın Zürih’te karantinadaki insan sayısını% 5 artırdığını ve bu kişilerin% 17’sinin pozitif çıktığını tespit etti.

Von Wyl, sayılar düşük görünse de katkının anlamlı olduğunu söylüyor. “Şu anda bir vakayı veya şu anda bir iletimi önlemek, potansiyel olarak aşağı akıştaki diğer iletimleri engelliyor” diyor.

Dijital temas izleme, birlikte yaşamayan kişileri belirlemede özellikle etkilidir. Von Wyl ve ekibi, SwissCOVID uygulaması tarafından riske maruz kalma konusunda bilgilendirilen hane halkı olmayan kişilerin, manuel temas izleme yoluyla bildirilenlerden bir gün önce karantinaya girdiğini hesapladı5. Oxford Üniversitesi’nden, değerlendirmeye liderlik eden bulaşıcı hastalıklar modeli Christophe Fraser, NHS COVID-19 uygulamasının ayrıca karantina gecikmesini 1-2 gün kısalttığını söylüyor.

Entegrasyon çok önemlidir

Ancak araştırmacılar, uygulamanın yerel sağlık hizmetleri sistemine ne kadar iyi entegre edildiği gibi bir uygulamanın etkinliğinin önündeki engelleri belirlediler.

Örneğin İsviçre’de, SwissCovid uygulamasının pozitif çıkan kullanıcılarına, yerel sağlık otoriteleri veya doktorlarından, yakın kişileri uyarmak için uygulamaya girmeleri gereken bir kod verilir. Von Wyl, bu, sistemi otomatik değil manuel yapar diyor. Van Wyl, COVID-19 enfeksiyonları 2020’nin sonunda arttığında, bunalmış sağlık yetkililerinin bu kodları oluşturmak için daha az zamanları olduğunu söylüyor. “Bu bir darboğaz” diye ekliyor.

Kanarya Adaları pilotunu yöneten, Londra Queen Mary Üniversitesi’nde karmaşık sistemler matematikçisi Lucas Lacasa, İspanya’da da benzer bir durum olduğunu söylüyor. Lacasa, İspanya’da 17 özerk topluluk olduğunu ve bunların tümü Radar Covid’in kullanımını teşvik etmediğini veya uygulamayı kullanan kişilere anında kod vermediğini söylüyor. Bu, enfeksiyona maruz kalmış olabilecek uygulama kullanıcılarına her zaman bildirim gönderilmediği anlamına gelir. “Bu çok hayal kırıklığı yaratıyor” diyor.

NHS COVID-19 uygulaması, tersine, pozitif test yapan kullanıcılara otomatik olarak kodlar verir, böylece telefonlarında bildirim sürecini başlatabilirler.

Daha iyi bir uygulama geliştirmek

Tucson’daki Arizona Üniversitesi’nde bir pilot araştırmaya liderlik eden evrimsel biyolog Joanna Masel, uygulamaların iyileştirilebilmesinin bir yolu, maruz kalma riskini ölçme yöntemleri olduğunu söylüyor.6 COVID Watch uygulamasının Kaliforniya’da kendi temas izleme uygulamasını geliştiren kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan WeHealth’in de bilim başkanı olan Masel, “Teknisyenler gerçekten mesafe konusuna odaklandı” diyor.

Bir kişinin ne kadar bulaşıcı olduğuna göre maruz kalma riskini tahmin edebilen uygulamalar görmek istiyor. Örneğin, uygulamalar, bir kullanıcıya virüsün daha bulaşıcı bir çeşidinin bulaşıp bulaşmadığına (bu bilgi varsa) ve maruz kalmanın içeride mi yoksa dışarıda mı meydana geldiğine ilişkin bilgiler oluşturabilir.

Ancak von Wyl, bir uygulamanın işlevlerini halkın kabul edeceğinin ötesinde genişletmeye karşı uyarıyor. “Bu, daha fazla bilgi eklemek veya bundan daha fazla bilgi almak arasında iyi bir denge, ancak daha sonra muhtemelen gizlilik korkusu arttığı için daha fazla kullanıcı kaybetmek” diyor.

Profesör

Rusya, Dünya Sağlık Örgütü’nü İnsanlarda Dünyadaki İlk H5N8 Kuş Gribi Vakası Hakkında Uyardı

Previous article

Fizikçiler Kuantum Bilgilerini Taşımak İçin Yeni Bir Hız Sınırına Ulaştı

Next article

You may also like

Comments

Comments are closed.

More in Gündem