Czynniki sezonowe i COVID 19 (COVID-19)

Od pierwszego pojawienia się COVID-19 do chwili obecnej 336 790 193 osób zostało zarażonych, a 5 560 718 osób zmarło (strona internetowa: https://covid19.who.int/ dostęp w dniu 21 stycznia 2022 r.). Biorąc pod uwagę ciężkość choroby, należy zastosować pewne środki kwarantanny, podobnie jak w przypadku wielu chorób zakaźnych, wśród pierwszych środków podjętych na całym świecie w celu zapobiegania rozprzestrzenianiu się wirusa. Praktyki te mogą jednak z czasem wywrzeć negatywny wpływ na społeczeństwo pod względem ekonomicznym, społecznym i psychologicznym (1). Przewidywanie warunków zwiększających rozprzestrzenianie się choroby, optymalizacja praktyk kwarantannowych, przygotowanie placówek służby zdrowia na stan epidemii chorobowej oraz minimalizowanie negatywnych skutków praktyk dla społeczeństwa są bardzo ważne w takich epidemiach pandemicznych, które mogą dotknąć cały świat przez lata.

W ostatnich dwóch dekadach donoszono, że na czas przeżycia wirusa w powietrzu, jego szybkość rozprzestrzeniania się i zjadliwość mają wpływ warunki pogodowe, takie jak temperatura, wilgotność i prędkość wiatru w epidemiach wywoływanych przez wirusy przenoszone drogą kropelkową i powodować choroby układu oddechowego (2,3). Podobnie ograniczona liczba badań przeprowadzonych w ciągu ostatnich dwóch lat sugeruje, że warunki klimatyczne mogą być jednym z głównych czynników wpływających na rozprzestrzenianie się SARS-CoV-2 (1,4-6). Ponadto prawie wszystkie te badania przeprowadzono na podstawie liczby pacjentów przedstawionych przez władze ds. zdrowia krajów i nie są to badania terenowe. Z drugiej strony ta sytuacja może ignorować pacjentów, u których jako podstawę identyfikacji pacjenta wykazano jedynie pozytywny wynik reakcji łańcuchowej polimerazy (PCR), a zatem pacjentów z klinicznym i obrazowym COVID-19 oraz negatywnym wynikiem testu. Badając związek między szybkością rozprzestrzeniania się i zjadliwością COVID-19 a sezonowymi warunkami klimatycznymi, prowadząc badanie w regionie, w którym wszystkie czynniki mogące wpływać na rozprzestrzenianie się wirusa są jak najbardziej zbliżone, w szerokim zakresie okres czasu, w tym zmiany sezonowe, mogą dostarczyć więcej informacji. Celem niniejszej pracy jest określenie zależności pomiędzy szybkością rozprzestrzeniania się COVID-19, częstością hospitalizacji i zgonów na oddziale intensywnej terapii a warunkami pogodowymi.

To retrospektywne wieloośrodkowe badanie obserwacyjne zostało przeprowadzone na podstawie danych z 284 dni z ambulatoriów Covid-19 dwóch dużych szpitali uniwersyteckich zlokalizowanych na południu i północy miasta Izmir w Turcji. Prowincja İzmir, w której przeprowadzono badania, pod względem położenia geograficznego znajduje się między 38-39 szerokością geograficzną północną a 26-28 południkiem wschodnim. Jest trzecim co do wielkości miastem Turcji, a jego całkowita populacja w 2020 roku wynosi około 4,4 miliona osób. Ośrodki, w których przeprowadzono badanie, to szpitale uniwersyteckie na północy i południu miasta, które od początku pandemii pełnią funkcję ośrodków pandemicznych i w których przyjmuje się najwięcej pacjentów w mieście. Przed rozpoczęciem badania uzyskano zgodę szpitalnej lokalnej komisji etycznej o numerze GOKAE-2020-190 oraz Ministerstwa Zdrowia o numerze 2020-05-04T09_17_13.

Dane uzyskano, badając dokumentację pacjentów, którzy zgłosili się do poradni COVID-19 obu szpitali centralnych, w których badanie prowadzono w okresie od marca 2020 r. do stycznia 2021 r. Dane analizowano dzień po dniu, obejmując 284 dni. W okresie badania liczba, płeć, wiek i wynik kliniczny wszystkich pacjentów z dodatnim wynikiem testu PCR wśród pacjentów, którzy zgłosili się do poradni Covid obu szpitali (decyzja o obserwacji ambulatoryjnej, decyzja o hospitalizacji, decyzja o przyjęciu do oddział intensywnej terapii i ex). . Pacjenci, u których zdiagnozowano COVID-19 na podstawie badań klinicznych i obrazowych, w związku z czym zalecono im izolację lub hospitalizację, zostali włączeni do pacjentów z ujemnym wynikiem testu PCR. Podczas gdy u pacjentów z ujemnym wynikiem PCR zdiagnozowano Covid-19 w ich wnioskach do ambulatoriów Covid-19 obu szpitali, konsensusowy raport ekspertów ds. Zgodnie z tym raportem osoby z CT płuc typu 1 lub typu 2 są uważane za Covid-19, podczas gdy osoby z typem 3 lub klinicznie kompatybilne z Covid-19 u pacjentów bez nacieku w badaniu obrazowym lub którzy nie zostali wysłani na badania obrazowe, którym towarzyszy przez normalną lub niską liczbę białych krwinek i niską liczbę neutrofili, mają wysoką U pacjentów zdiagnozowano Covid-19 na podstawie parametrów liczby płytek krwi. Dokonano przeglądu dokumentacji szpitalnej tych pacjentów, a pacjentów, u których rozpoznanie zmieniło się w zależności od powtarzanego testu PCR, wyników wymazów z innych czynników wirusowych, powtarzalnego obrazowania i wyników badań laboratoryjnych, wykluczono z badania. Wynik kliniczny obserwowano przez 1 miesiąc od pierwszego przyjęcia pacjentów do wypisu lub zgonu pacjentów hospitalizowanych. Datę zgłoszenia pacjentów, którzy mieli powtarzające się zgłoszenia w tym samym procesie chorobowym, przyjęto jako datę pierwszego zgłoszenia, a dokumentację pacjentów, u których później zmieniono decyzję kliniczną na hospitalizację i oddział intensywnej terapii, zredukowano do jednego zapisu, a ostateczną za podstawę przyjęto wynik kliniczny. W ten sposób określono i zarejestrowano liczbę pacjentów, którzy otrzymali leczenie ambulatoryjne, hospitalizowani, na oddziale intensywnej terapii oraz byli leczeni z powodu Covid-19. Współczynnik hospitalizacji pacjentów na oddziale intensywnej terapii obliczono ze wzoru liczba pacjentów przyjętych na dzienny oddział intensywnej terapii/liczba pacjentów z rozpoznaniem covid dziennie, a śmiertelność ze wzoru: liczba pacjentów, którzy zmarli dziennie / Liczba pacjentów, u których codziennie zdiagnozowano covid, i została zarejestrowana.

Dane pogodowe z oficjalnym wnioskiem Generalnej Dyrekcji Meteorologii, minimalna dzienna temperatura (°C), maksymalna temperatura (°C), średnia temperatura (°C), prędkość i kierunek wiatru (m/s), wilgotność (%) w ciągu okres pracy. otrzymano jako ilość opadów (kg/m2).

Opisowe statystyki; uzyskana zostanie częstotliwość, procent, średnia, odchylenie standardowe, mediana, wartości minimalne i maksymalne. Obliczona zostanie liczba i procent dla zmiennych kategorycznych, średnia, odchylenie standardowe, wartości minimalne, maksymalne oraz rozstęp międzykwartylowy (IQR) dla zmiennych numerycznych. Krzywe histogramu, wartości kurtozy-skośności oraz test Shapiro-Wilksa zostaną wykorzystane do sprawdzenia, czy zmienne ciągłe mają rozkład normalny. Parametry sezonowe, temperatura, wilgotność, wiatr i opady będą skorelowane z liczbą pacjentów dziennie. Uzyskując te same parametry oraz wykres przedstawiający rozkład z liczbą pacjentów, zostaną określone poziomy temperatury, wilgotności, wiatru i opadów wraz ze wzrostem liczby pacjentów.