colorado üniversitesi‘nde partiküllerinin havada hareketi konusunda araştırmalar yapan jose-luis jimenez corona virüs‘ün aerosollerle bulaşma riskini hesaplamaya çalışan bir model geliştirmiş [1]. normalde hava kirliliğinin dağılımı ile ilgili araştırmalar yaparken pandemi başladığından beri corona virüs‘ün havada yayılma senaryoları üstünde çalışmışlar.

araştırmanın odağındaki konu havada asılı kalan vücut sıvıları, yani aersollerle bulaşma riski. who temmuzda yaptığı update ile virüsün sadece ağızdan öksürüp veya hapşuruk ile yayılan, ve de havadan ağır olduğu için kısa sürede yere düşen damlacıklarla değil; konuşup nefes aldıkça ağzımızdan ve burnumuzdan çıkan aerosoller ile de yayıldığını açıkladı [2]. bu yayılma türüne karşı maskelerin gücü azalıyor çünkü aersoller damlacıklara göre daha küçük boyutlu. aerosoller kötü havalandırılmış odalarda saatlerce havada kalıp onlarca metre uzağa gidebildiği için sosyal mesafenin de etkisi malesef azalıyor. amerika‘da yapılan bir koro etkinliği bu sebeple çok kötü sonuçlandı. 120 kişilik yere 60 kişi gidilmesine rağmen şarkı söylerken ağızdan çıkan yüksek sayıda aerosol ve kötü havalandırmanın etkisi birleşince, 2 buçuk saatlik etkinlik sonunda en az 45 tanesi (en uzaklarda olanlar bile var aralarında) virüse yakalandı ve 2 tanesi yaşımını yitirdi [3].

model de koroya benzer senaryolarda, okul, stadyum, otobüs vb. mekanlarda, kişi sayısı, odanın havalandırma durumu, covid hastası kişilerin solunum hızı, maske takma oranı gibi önemli parametrelerin yanı sıra, hava basıncı, ortamdaki karbondioksit oranı, nem gibi daha az önemli parametreleri de analize katarak bir covid hastasının kaç kişiyi enfekte edebileceğini hesaplıyor.

tabii ki ağızdan çıkan virüs sayısı ve maskenin efektifliği kesin olarak belirlenemeyeceğinden modelin sonuçlarını belli bir hata payıyla okumak gerekli. ancak aynı ortamda bir değişkeni değiştirdiğimizde gözüken farkın belli ölçülerde doğru olması gerekiyor. örneğin tüm değişkenler sabitken havalandırmayı güçlendirirseniz virüsün yayılma oranının değişiminin göreceli olarak isabetli olacağını yazmışlar. meraklısı için excel modelini ve modeldeki hesaplamaların anlatıldığı okumaları bırakıyorum. bir kopyasını indirerek kendi senaryonuzu da oluşturabilirsiniz, ancak biraz uğraştırıyor [4].

virüsün çok sert vurduğu ispanya‘da da modeli kullanarak belli senaryolar üzerinde bir çalışma yapmışlar ve ispanya‘da takip edilebilen yayılmalarla kıyaslamışlar [5].

başlarda virüsün çoğunlukla öksürme ve hapşırma ile vücut dışına çıktığı düşünülüyordu. sadece nefes alarak veya konuşarak da virüs yayabilirsiniz. sessiz duran veya bağırarak konuşan kişilerin virüs yayma oranı da ciddi ölçüde değişiyor. bu da mesela bir sınıfta öğretmen veya öğrencinin virüsü yayma oranını çok değiştirebilir, öğrencilerin çok daha kısa süre konuştuğu düşünülürse. resimdeki her bir türüncü nokta hastalığı yayabilecek virüs yoğunluğunu temsil ediyor:

bir evin oturma odasında 6 kişi oturup konuşurlarken, aralarında bir tane covid hastası varsa, 4 saatin sonunda

- sadece sosyal mesafeye uyulursa 5 tanesinin daha,
- maske de kullanılırsa 4 tanesinin daha (süre uzadıkça maskenin önemi azalıyor)
- buluşma süresi de yarıya indirilip, oda da havalandırılırsa ise sadece 1 tanesinin daha coronaya yakalanacağı model ile tahmin edilmiş.

ispanya‘daki vakaların yüzde 32'si ev ortamındaki benzer buluşmalar nedeniyle olduğundan dikkate değer bir kıyaslama olmuş.

bir başka virüs dağıtım merkezi ise gece kulüpleri. andaluzya/cordoba‘da bir kulüpte tek seferde 73 kişiye virüs bulaşan bir gece yaşanmış [6]. ev buluşmalarında ortalama enfekte olan kişi sayısı 6 iken gece klüplerinde vaka patlarsa ortalama olarak 23 kişiye bulaşıyor.

yarı kapasite ile çalışan bir barda 15 müşteri (1 tanesi hasta) olduğu varsayımında, model kullanılarak yapılan hesaplamalarla, 4 saat içinde

- kapasite düşürülmüş olmasına rağmen başka önlem alınmazsa 14 müşterinin hepsi
- herkes maske de takarsa 8 müşteri
- ventilasyon da kuvvetlendirilir ve harcanan zaman da 2 saate düşürülürse 1 müşteri virüse yakalanıyor.

sınıflar için benzer bir simülasyon koşulduğunda ise kış aylarında biraz üşünecek olsa da pencerelerin önemi açığa çıkıyor. alternatif de havalandırma sisteminin güçlendirilmesi ama okullarına sabun bile koymaktan aciz bir bakanlıktan bunu beklemek yerine noel babadan dilemek daha makul olurdu.

24 öğrenci ve 1 öğretmenin olduğu bir sınıfta, öğretmenin covid olduğu senaryoda (daha fazla konuştuğu için bulaş riski yüksek), iki saatlik bir dersin sonunda

- hiçbir önlem alınmazsa 12 öğrenci
- herkes maske takarsa 5 öğrenci hastalığa yakalanıyor (eğer ortamda havalandırma yoksa sosyal mesafenin bir önemi kalmıyor çünkü parçacıklar odaya rastgele dağılıyorlar)
- eğer sınıf sürekli havalandırılsa ve ders süresi 1 saate düşürülürse ise risk ciddi şekilde düşüyor. bu senaryoda tekrar mesafenin önemi açığa çıkar çünkü rastgele dağılan parçacıkların size gelme olasılığı havalandırılmış ortamda düşse de, damlacıklarla yayılma nedeniyle kaynağa yakınlığın tekrar rol oynayacağı kesin.

çalışmaya çok ciddi emek harcanmasına ve hakemli dergilerdeki bilgilere dayansa da değişken sayısının yüksekliği nedeniyle yüzde yüz tahmin yapması mümkün değil ama başta da dediğim gibi karşılaştırmalı senaryolarda önemli ipuçları verebilir. özellikle kış aylarının gelmesi ile kapalı alanlarda yaşanacak havalandırma eksikliği ve insanların dışarıda daha az vakit geçirecek olması büyük bir tehdit. belki çıkacak en önemli sonuç sosyal mesafenin iyi havalandırılmayan ortamlarda yeterine koruma sağlamaması ve bahsedilen ek önlemlerin (daha iyi ventilasyon/açık camlar, kişi sayısının azaltılması, buluşma sürelerinin kısaltılması veya online yapılması, maskelerin düzgün kullanılması, koro ya da toplu parti gibi herkesin virüs yayabileceği etkinliklerden tamamen vazgeçilmesi) hayata adapte edilmesi. bütün bu hesaplamalara, cool excel modellerine rağmen en iyi korunmanın covid hastası biriyle hiçbir şekilde aynı ortamda bulunmamanın ve insanlarla teması azaltmanın hiç bir modelin tahmin edemeyeceği kadar iyi işe yaradığını unutmamak lazım :)

sağlıklı kalın.

Yeni Koronavirüs SARS-CoV-2'nin Doz Miktarına Göre Etki Göstermesi