Kausitekijät ja COVID 19 (COVID-19)

COVID-19:n ensimmäisestä esiintymisestä tähän päivään asti 336 790 193 ihmistä on saanut tartunnan ja 5 560 718 ihmistä on kuollut (verkkosivu: https://covid19.who.int/ näytetty 21.1.2022). Taudin vakavuus huomioon ottaen, kuten monissa tartuntataudeissa, tulee soveltaa joitakin karanteenitoimenpiteitä ensimmäisten joukossa maailmanlaajuisesti viruksen leviämisen estämiseksi. Nämä käytännöt voivat kuitenkin aiheuttaa yhteiskunnalle kielteisiä vaikutuksia taloudellisesti, sosiaalisesti ja psykologisesti ajan myötä (1). Taudin leviämistä lisäävien olosuhteiden ennustaminen, karanteenikäytäntöjen optimointi, terveyslaitosten valmistaminen epidemiasairauksiin ja käytäntöjen kielteisten yhteiskunnallisten vaikutusten minimointi ovat erittäin tärkeitä tällaisissa pandemiaepidemioissa, jotka voivat vaikuttaa koko maailmaan vuosiksi.

Kahden viime vuosikymmenen aikana on raportoitu, että viruksen eloonjäämisaikaan ilmassa, leviämisnopeuteen ja virulenssiin vaikuttavat sääolosuhteet, kuten lämpötila, kosteus ja tuulen nopeus pisaroiden välityksellä leviävien virusten aiheuttamissa epidemioissa. ja aiheuttaa hengitystiesairauksia (2,3). Samoin muutamat viimeisten kahden vuoden aikana tehdyt tutkimukset ovat osoittaneet, että ilmasto-olosuhteet voivat olla tärkeimpiä SARS-CoV-2:n leviämiseen vaikuttavia tekijöitä (1,4-6). Lisäksi lähes kaikki nämä tutkimukset on tehty maiden terveysviranomaisten ilmoittamien potilasmäärien perusteella, eivätkä ne ole kenttätutkimuksia. Toisaalta tämä tilanne voi jättää huomioimatta potilaat, joilla on vain polymeraasiketjureaktio (PCR) -positiivisuus potilaan tunnistamisen perustana, ja siksi potilaat, joilla on kliininen ja kuvantaminen COVID-19- ja testinegatiivisia. Kun tutkitaan COVID-19:n leviämisnopeuden ja virulenssin suhdetta vuodenaikojen ilmasto-olosuhteisiin, tutkimus tehdään alueella, jossa kaikki viruksen leviämiseen mahdollisesti vaikuttavat tekijät ovat mahdollisimman samankaltaisia, laajalla alueella. ajanjakso, mukaan lukien kausivaihtelut, voi tarjota lisätietoja. Tämän tutkimuksen tavoitteena on selvittää COVID-19:n leviämisnopeuden, tehohoidon sairaalahoito- ja kuolemantapausten määrän sekä sääolosuhteiden välinen suhde.

Tämä retrospektiivinen havainnollinen monikeskustutkimus suoritettiin tutkimalla 284 päivän tietoja kahdesta suuresta yliopistollisesta sairaalasta, jotka sijaitsevat Izmirin kaupungin etelä- ja pohjoisosassa Turkissa. İzmirin maakunta, jossa tutkimus tehtiin, sijaitsee maantieteellisesti 38-39 pohjoisen leveysasteen ja 26-28 itämeridiaanin välillä. Se on Turkin kolmanneksi suurin kaupunki ja sen kokonaisväestö vuonna 2020 on noin 4,4 miljoonaa ihmistä. Keskuksia, joissa tutkimus tehtiin, ovat kaupungin pohjois- ja eteläosissa sijaitsevat yliopistosairaalat, jotka ovat toimineet pandemiakeskuksina pandemian alusta lähtien ja joissa on kaupungin eniten potilaita. Ennen tutkimuksen aloittamista saatiin hyväksyntä sairaalan paikalliselta eettiseltä toimikunnalta numerolla GOKAE-2020-190 ja terveysministeriöltä numerolla 2020-05-04T09_17_13.

Tiedot saatiin tarkastelemalla maaliskuun 2020 ja tammikuun 2021 välisenä aikana molempien keskussairaaloiden, joissa tutkimus tehtiin, COVID-19-poliklinikalle hakeneita potilastietoja. Tiedot analysoitiin päivä kerrallaan, ja ne kattoivat 284 päivää. Tutkimusjakson aikana molempien sairaaloiden Covid-poliklinikalle hakeneiden potilaiden lukumäärä, sukupuoli, ikä ja kliiniset tulokset positiivisen PCR-testin saaneiden potilaiden joukossa (poliklinikan seurantapäätös, sairaalahoitopäätös, hoitoonottopäätös teho-osasto ja ex) kirjattiin. . Potilaat, joilla diagnosoitiin COVID-19 kliinisten ja kuvantamistutkimusten perusteella ja joille siksi suositeltiin eristämistä tai sairaalahoitoa, otettiin mukaan niiden potilaiden joukkoon, joilla oli negatiivinen PCR-testi. Potilailla, joilla on negatiivinen PCR, todettiin Covid-19 heidän hakemuksissaan molempien sairaaloiden Covid-19-poliklinikoihin, mutta radiologisten kuvien perustana on North American Society of Radiology Covid-19 CT-kuvauksen asiantuntijakonsensusraportti. Tämän raportin mukaan keuhkojen TT-tyypin 1 tai tyypin 2 potilaat katsotaan Covid-19:ksi, kun taas ne, joilla on tyyppi 3 tai jotka ovat kliinisesti yhteensopivia Covid-19:n kanssa potilailla, joilla ei ole tunkeutumista kuvantamiseen tai joita ei lähetetty kuvantamiseen. Normaalin tai alhaisen valkosolumäärän ja alhaisen neutrofiilimäärän vuoksi potilailla diagnosoidaan Covid-19 verihiutaleiden määräparametreilla. Näiden potilaiden sairaalatiedot tarkasteltiin, ja tutkimuksesta suljettiin pois potilaat, joiden diagnoosi muuttui toistuvan PCR-testin, muiden virusten aiheuttajien toistuvien näytteiden ja laboratoriotulosten perusteella. Kliinistä tulosta seurattiin 1 kuukauden kuluttua potilaiden ensimmäisestä vastaanotosta ja sairaalassa olevien potilaiden kotiutukseen tai kuolemaan saakka. Ensimmäiseksi hakupäiväksi otettiin saman sairausprosessin aikana toistuvasti hakeneiden potilaiden hakemuspäivä ja niiden potilaiden tiedot, joiden kliininen päätös myöhemmin muutettiin sairaalahoitoon ja tehohoitoon, supistettiin yhdeksi tietueeksi ja lopullinen kliininen tulos otettiin perustana. Tällä tavalla selvitettiin ja kirjattiin Covid-19:n vuoksi avohoitoa, sairaalahoitoa, tehohoitoa ja ex-potilashoitoa saaneiden potilaiden määrä. Tehohoidon osastolla olevien potilaiden sairaalahoitoaste laskettiin kaavalla päivittäiseen tehohoitoon otettujen potilaiden lukumäärä / Covid-diagnoosin sairastuneiden lukumäärä päivittäin ja kuolleisuus laskettiin kaavalla: vuorokaudessa kuolleet potilaat / Päivittäisen covid-diagnoosin sairastavien potilaiden lukumäärä, ja kirjattiin.

Säätiedot ilmatieteen pääosaston virallisella hakemuksella, päivän minimilämpötila (°C), maksimilämpötila (°C), lämpötilan keskiarvo (°C), tuulen nopeus (m/s) ja suunta, kosteus (%) alueella työjakso. saatiin sademääränä (kg/m2).

Kuvailevia tilastoja; taajuus, prosenttiosuus, keskiarvo, keskihajonta, mediaani, minimi- ja maksimiarvot saadaan. Kategoristen muuttujien lukumäärä ja prosenttiosuudet, numeeristen muuttujien keskiarvo, keskihajonta, minimi- ja maksimiarvot sekä kvartiilialue (IQR) lasketaan. Histogrammikäyriä, kurtosis-skewness-arvoja ja Shapiro-Wilks-testiä käytetään testaamaan, ovatko jatkuvat muuttujat normaalijakautumat. Vuodenaikojen muuttujat, lämpötila, kosteus, tuuli ja sademäärä, korreloidaan potilaiden lukumäärän kanssa vuorokaudessa. Saamalla samat parametrit ja kaavio, joka esittää jakautumisen potilaiden lukumäärän kanssa, saadaan selville lämpötila, kosteus, tuuli ja sademäärä potilasmäärän kasvaessa.