Yeni araştırma Kovid-19 riski en yüksek mekanları ortaya koydu

Yeni bir çalışma, ABD’nin büyük şehirlerindeki çoğu Kovid-19 vakasının sadece birkaç yere yapılan ziyaretlerden kaynaklandığını öne sürüyor.

Buna göre restoranlar, spor salonları ve diğer kalabalık kapalı mekanlar ABD koronovirüs salgınının ilk aylarında enfeksiyonların yüzde 80'inden sorumlu.

Salı günü saygın bilim dergisi Nature’da yayımlanan araştırmada bu mekanların doluluğunu azaltmanın, hastalığın yayılmasını önemli ölçüde yavaşlatabileceği belirtildi.

Çalışmanın yazarlarından ve Stanford Üniversitesi'nden Doç. Dr. Jure Leskovec, “Bu tür mekanlarda doluluk oranı yüzde 20’yle sınırlandırılırsa enfeksiyonları yüzde 80’den fazla oranda azaltabilir” diye konuştu.

Süper bulaştırıcı mekanlar

Stanford Üniversitesi ve Northwestern Üniversitesi'nden araştırmacılar, Kovid-19'un ABD’deki en büyük metropollerdeki yayılımını modellemek için cep telefonu konum verilerini inceledi.

Araştırmacılar, her bölgedeki vaka sayılarını inceledi ve insanların belirli mekanlara ne sıklıkta seyahat ettiklerine yakından baktı. Bu mekanlar arasında marketler, spor salonları, kafeler, muayenehaneler, ibadethaneler, oteller ve restoranlar vardı.

Araştırmada konuyla ilgili şu ifadeler yer aldı:


Ortalama metropollerde restoranlar, spor salonları, oteller, kafeler ve dini kurumlar, yeniden açıldığında, enfeksiyonlardaki tahmin edilen en büyük artışa neden oldu.


Düşük gelirli bölgelerde risk daha yüksek

Modelde ayrıca, düşük gelirli mahallelerde yaşayanların Kovid-19’a yakalanma olasılığının daha yüksek olduğu öngörüldü. Araştırmacılara göre bunun nedenlerinden biri, söz konusu bölgelerdeki mekanların genelde daha küçük ve kalabalıklaşmaya daha müsait olması.

Leskovec, "Modelimiz, düşük gelirli bir bireyin bakkal ziyaretinin, yüksek gelirli birine kıyasla iki kat tehlikeli olduğunu öngörüyor" dedi ve ekledi:


Bunun sebebi, düşük gelirli bireylerin gittiği bakkalların yüzde 60 oranında daha fazla insan tarafından ziyaret edilmesi ve bireylerin orada yüzde 17 oranında daha uzun kalması.


Araştırmacılar bu modelin riski doğru tahmin ettiğinin kanıtlanması durumunda, sağlık görevlileri tarafından sosyal mesafe politikalarında kullanabileceğini söylüyor.