Derleme

Coğrafi Bilgi Sisitemleri-mekânsal epidemiyoloji çerçevesinde SARS CoV-2 (COVID-19)

Cilt: 14 Sayı: 4 1 Ekim 2021
PDF İndir
EN TR

Coğrafi Bilgi Sisitemleri-mekânsal epidemiyoloji çerçevesinde SARS CoV-2 (COVID-19)

Öz

Dünyayı etkisi altına alan şiddetli akut solunum yolu sendromu coronavirusu 2 (SARS-CoV-2) salgını, pek çok ülkede ölümcül sonuçlara neden olan önemli bir halk sağlığı sorunudur. Pandemiye yol açacak hastalık yayılımlarının erken dönemde tespit edilebilmesi hastalık kontrol ve eradikasyonunun önemli bir bileşenidir. Hastalık verilerinin ve mekânsal analiz yöntemlerinin birlikte kullanılması, daha etkili hastalık kontrolü ve çözüm stratejileri geliştirmek için büyük bir fırsat sunmaktadır. Bu derlemede coğrafi bilgi sistemlerinin (CBS) epidemiyolojideki uygulamalarını ve salgın hastalıkların kontrolü ve eradikasyonundaki ilişkisini değerlendirmek için özelde COVID-19’u içeren literatüre dayalı bir inceleme yapılmıştır. Epidemiyoloji alanındaki araştırmalarda, araştırılan hastalık verilerinin nasıl bir dağılım ve kümelenme gösterdiği, kısa, orta ve uzun vadede yapılacak kontrol ve eradikasyon müdahalelerini planlama açısından CBS temelli analizler ve modeller giderek önem kazanmaktadır. COVID-19'un kontrol ve eradikasyonunda yaşanan zorluklar, güçlü bulaşıcılık özelliği, uzun bir kuluçka dönemi, nüfus akış ve hareketliliği ve diğer faktörlerle birleştiğinde, hastalığın yayılmasını kontrol etmek ve önlemek için bilimsel ve teknolojik desteğe gereksinim duyulmaktadır. Bu derlemenin amacı, CBS temelli araçların gelişimini anlamak ve COVID-19 pandemisi yönetiminde CBS kullanımı hakkında güncel bilgiler vermektir.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

Derleme

Kaynakça

  1. 1. Siddell SG, Walker PJ, Lefkowitz EJ, et al. Additional changes to taxonomy ratified in a special vote by the international committee on taxonomy of viruses. Arch Virol 2019;164:943-946. https://doi.org/10.1007/s00705-018-04136-2
  2. 2. Gorbalenya A, Baker S, Baric R, et al. The species severe acute respiratory syndrome related coronavirus: classifying 2019-nCoV and naming it SARS-CoV-2. Nat Microbiol 2020;5:536-544. https://doi.org/10.1038/s41564-020-0695-z
  3. 3. Nieto Torres JL, DeDiego ML, Verdiá Báguena C, et al. Severe acute respiratory syndrome coronavirus envelope protein ion channel activity promotes virus fitness and pathogenesis. PLoS Pathogens 2014;10:e1004077. https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1004077
  4. 4. Harapan H, Itoh N, Yufika A, et al. Coronavirus disease 2019 (COVID-19): a literature review. J Infect Public Health 2020;13:667-673. https://doi.org/10.1016/j.jiph.2020.03.019
  5. 5. Zhou P, Yang XL, Wang XG, et al. Discovery of a novel coronavirus associated with the recent pneumonia outbreak in humans and its potential bat origin. Nature 2020;579:270-273. https://doi.org/10.1101/2020.01.22.914952
  6. 6. Yi Y, Lagniton PNP, Ye S, Li E, Xu RH. COVID-19: what has been learned and to be learned about the novel coronavirus disease. Int J Biol Sci 2020;16:1753-1766. https://doi.org/10.7150/ijbs.45134
  7. 7. Luk HK, Li X, Fung J, Lau SKP, Woo PCY. Molecular epidemiology, evolution and phylogeny of SARS coronavirus. Infect Genet Evol 2019;71:21-30. https://doi.org/10.1016/j.meegid.2019.03.001
  8. 8. Badawi A, Ryoo SG. Prevalence of comorbidities in the Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERSCoV): a systematic review and meta-analysis. Int J Infect Dis 2016;49:129-133. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2016.06.015

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Tıbbi Mikrobiyoloji

Bölüm

Derleme

Yayımlanma Tarihi

1 Ekim 2021

Gönderilme Tarihi

2 Ocak 2021

Kabul Tarihi

3 Mart 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Cilt: 14 Sayı: 4

Kaynak Göster

APA
İnce, Ö. B., Şevik, M., & Sait, A. (2021). Coğrafi Bilgi Sisitemleri-mekânsal epidemiyoloji çerçevesinde SARS CoV-2 (COVID-19). Pamukkale Medical Journal, 14(4), 934-943. https://doi.org/10.31362/patd.852259
AMA
1.İnce ÖB, Şevik M, Sait A. Coğrafi Bilgi Sisitemleri-mekânsal epidemiyoloji çerçevesinde SARS CoV-2 (COVID-19). Pam Tıp Derg. 2021;14(4):934-943. doi:10.31362/patd.852259
Chicago
İnce, Ömer Bariş, Murat Şevik, ve Ahmet Sait. 2021. “Coğrafi Bilgi Sisitemleri-mekânsal epidemiyoloji çerçevesinde SARS CoV-2 (COVID-19)”. Pamukkale Medical Journal 14 (4): 934-43. https://doi.org/10.31362/patd.852259.
EndNote
İnce ÖB, Şevik M, Sait A (01 Ekim 2021) Coğrafi Bilgi Sisitemleri-mekânsal epidemiyoloji çerçevesinde SARS CoV-2 (COVID-19). Pamukkale Medical Journal 14 4 934–943.
IEEE
[1]Ö. B. İnce, M. Şevik, ve A. Sait, “Coğrafi Bilgi Sisitemleri-mekânsal epidemiyoloji çerçevesinde SARS CoV-2 (COVID-19)”, Pam Tıp Derg, c. 14, sy 4, ss. 934–943, Eki. 2021, doi: 10.31362/patd.852259.
ISNAD
İnce, Ömer Bariş - Şevik, Murat - Sait, Ahmet. “Coğrafi Bilgi Sisitemleri-mekânsal epidemiyoloji çerçevesinde SARS CoV-2 (COVID-19)”. Pamukkale Medical Journal 14/4 (01 Ekim 2021): 934-943. https://doi.org/10.31362/patd.852259.
JAMA
1.İnce ÖB, Şevik M, Sait A. Coğrafi Bilgi Sisitemleri-mekânsal epidemiyoloji çerçevesinde SARS CoV-2 (COVID-19). Pam Tıp Derg. 2021;14:934–943.
MLA
İnce, Ömer Bariş, vd. “Coğrafi Bilgi Sisitemleri-mekânsal epidemiyoloji çerçevesinde SARS CoV-2 (COVID-19)”. Pamukkale Medical Journal, c. 14, sy 4, Ekim 2021, ss. 934-43, doi:10.31362/patd.852259.
Vancouver
1.Ömer Bariş İnce, Murat Şevik, Ahmet Sait. Coğrafi Bilgi Sisitemleri-mekânsal epidemiyoloji çerçevesinde SARS CoV-2 (COVID-19). Pam Tıp Derg. 01 Ekim 2021;14(4):934-43. doi:10.31362/patd.852259
Creative Commons Lisansı
Pamukkale Tıp Dergisi, Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır