Management of Pandemic COVID-19 in Turkey and Analysis with Joinpoint Regression Method

Amaç: Araştırmada, salgın yönetimi sürecinde karar vericiler tarafından uygulamaya konulan kararların koronavirüs hastalığı-2019 [coronavirus disease-2019 (COVID-19)] verilerinde meydana getirdiği anlamlı değişiklikleri ve kırılma noktalarını Joinpoint Regresyon Analizi (JRA) yöntemi kullanarak açıklamak amaçlanmıştır. Gereç Yöntemler: Çalışmada COVID-19 verileri olarak; yeni vaka sayısı, vakaların yapılan testlere oranı, hastalığa bağlı ölüm aktif sayısı büyüme hızı kullanılmıştır. Yeni sayısında 10 Mart 2020 12 Mayıs 2020, diğer değişkenlerde ise 28 tarihleri arası araştırmaya dâhil edilmiştir. Verilerin analizinde Regression Programı (JRP) 4.8.0.1 (Nisan 2020), SPSS Statistics 20 Microsoft Excel programları Bulgular: Uzun dönemli eğilimde, günlük ortalama değişime göre vakalarda %9, ölümlerde %2,6, %3,9 artışların olduğu, oranında %3,3 düşüşün olduğu; hızında 24 Nisan tarihine kadar pozitif, bu tarihten sonra negatif bölgede yer aldığı tespit Kısa eğilimlerde, 2 kırılma, 3 trend; 4 5 6 trendin bir olmadığı tek olduğu Sonuç: Dünya'da görülen ilk vakasından alınan ulusal önlemler öncelikle virüsün Türkiye'ye geç gelmesini sağlamış, sonrasında hızlı tedbirler salgının kontrol edilmesini de önemli derecede kolaylaştırmıştır. İlk dönemlerde sınırlayıcı önlemlerin artışında yavaşlatıcı etkisinin sokağa çıkma kısıtlamalarıyla birlikte verilerdeki yönlü katkı yaptığı söylenebilir. Özellikle kısıtlamasını takiben 8 gün vakalarda, da etkisini gösterdiğini ifade etmek mümkündür.