Gelişmiş sağlık hizmetlerine sahip zengin ülkeler, enfeksiyondan en fazla zarar gören ülkeler. Özellikle Güney Asya ve Sahraaltı Afrika (Güney Afrika hariç) gibi daha yoksul ülkelerde ise ölüm oranları ilginç bir şekilde düşük seyrediyor. Hint-Amerikalı doktor, biyolog, onkolog ve “The Emperor of All Maladies” (Tüm Hastalıkların İmparatoru) kitabıyla Pulitzer ödülü alan yazar Siddhartha Mukherjee, New Yorker dergisindeki yazısında bu durumun olası nedenlerini araştırıyor.
Yazının öne çıkan bazı bölümlerini aktarıyoruz:
“COVID-19 ölümleriyle ilgili epidemiyolojik bir gizem söz konusu. Sıtma, tifo, difteri, HIV gibi bulaşıcı hastalıklardan kaynaklanan ölüm trendi iç karartıcı bir model izliyor. Bundan en çok düşük gelirli, en az da yüksek gelirli ülkeler etkileniyor. Ancak kişi başına bildirilen COVID-19 ölümlerinin örüntüsüne baktığınızda, Belçika, İtalya, İspanya, ABD ve Birleşik Krallık durumun en kötü olduğu ülkeler arasında. 1,3 milyar nüfusu ve çok da iyi olmayan halk sağlığı altyapısıyla Hindistan’da bildirilen ölüm oranı ise kabaca ABD’nin 10’da 1’i. Nüfusu 200 milyona yakın olan Nijerya’da bildirilen ölüm oranı ise ABD’nin yüzde 1’inden az.
Salgın, geçtiğimiz aylarda dünyayı sararken bu tutarsızlıklara neyin sebep olduğu üzerine düşünmeye devam ettim.
Yaş faktörü
Yale Üniversitesi’nden, gelişmekte olan ülkeler için COVID-19 müdahale stratejilerinin araştırılmasına katkıda bulunan iktisatçı Mushfik Mobarak’a üzerine düşündüğüm bulmacayı sorduğumda, COVID-19’un ağır seyri konusunda herkesin kabul ettiği en güçlü değişken ile başladı: Yaş. Hindistan’da ortalama yaş 28. İspanya’da 44, İtalya’da ise 47. COVID-19’dan ölme ihtimaliniz, 30 yaşından sonra yaklaşık her sekiz yılda bir ikiye katlanıyor.
Fakat öte yandan da Meksika’nın ortalama yaşı Hindistan’ınkine benzer olsa da Hindistan’da kişi başına düşen COVID-19 ölüm oranı, Meksika’nın 10’da 1’inden az.
Bu yüzden belki de nüfusun diğer özellikleri önemli. Örneğin, ailenin yapısını ve yaşam koşullarını ele alalım. Virüs genellikle aile üyeleri arasında yakın temas yoluyla yayıldığından, bir torun büyükannesine virüs bulaştırabildiğinden, birden fazla kuşağın bir arada yaşadığı evlerde yaşlıların ne sıklıkla bulunduğunu bilmek isteyebiliriz. Kural olarak, bir ülkede kişi başına düşen GSYİH ne kadar yüksekse, yaşlıların hane halkı büyüklüğü o kadar küçük olur. Birleşik Krallık’ta 2019 yılında kişi başına düşen GSYİH 42.000 dolardı ve ortalama hane halkı büyüklüğü 2,3 kişiydi. Benin’de bu rakam 1.200 dolar, ortalama hane büyüklüğü ise 5,2 kişi ve bu hanelerin yaklaşık beşte birinde 65 yaş üzeri en az bir kişi var.
Mobarak, ABD gibi yerlerde ‘yaşlıların mekânsal dağılımının’ da önemli olabileceğini düşünüyor. ABD’deki ölümlerin yaklaşık üçte biri, uzun süredir bakım evlerinde kalanlar ve bakımevi personelinde görüldü.
Yazar, bireylerin bulunduğu yerdeki ortalama temas düzeyinin de hesaba katılması gerektiğini söylüyor: “Yoğun nüfuslu; pazarlar, gecekondular ya da metrolar gibi sosyal temasın yüksek olduğu kentsel çevrelerde bu sayı yüksek; kırsal ortamlarda düşüktür. Virüs ise kalabalık alanlarda daha kolay yayılır.
O halde hem içsel zayıf noktalar (yaş veya obezite gibi) hem de dışsal zayıf noktalar (hane halkı yapısı, kişilerarası temas seviyeleri) hesaba katılmalıdır. Ve burada tıp matematikçilerimizin uğraşması gereken zorlukları anlamaya başlıyorsunuz. (…) Daha kalabalık ailelere sahip, ancak sosyal bağlantıları seyrek olan daha genç nüfuslu bir ülke mi yoksa daha az kalabalık aileleri olan ancak sık temasları bulunan daha yaşlı nüfuslu bir ülke mi daha fazla risk altında?
Konuştuğum epidemiyologlar, bu değişkenlerin hesaba katılması gereken önemli değişkenler olduğu konusunda hemfikirdi. Imperial College London’dan araştırmacılar, bahar dalgası sırasında yaptıkları COVID-19 ölümlerine ilişkin modellemelerine bu değişkenleri de dahil ettiler. (…) Yaş farklılıklarını hesaba katan model, çoğu durumda şaşırtıcı bir marjla yanlış görünüyordu. 220 milyon nüfuslu Pakistan için 650 bin ölüm öngörüldü, şimdiye kadar 12.000 ölüm bildirildi. 30 milyonluk Gana’da 75.000 ölüm tahmin ediliyordu; 2020’de bildirilen sayı 300’den biraz fazlaydı. (…)
Eksik bildirimler
Imperial College London’dan, modellerin oluşturulmasına katkı veren epidemiyolog Oliver Watson, sistemik eksik bildirimin bir faktör olduğuna dair güçlü bir argümana sahipti. Sıtma örneğinden yola çıktı: ‘Küresel olarak sıtma nedeniyle gerçekleşen dört ölümden yalnızca birinin tespit edildiği tahmin ediliyor. Hatta düşük gelirli bazı yerlerde bu oran 20’de 1 olabilir. Bu nedenle, çok daha büyük damgalama riski taşıyan COVID-19 hastalığında 10’da 1 tespit oranı, tutarsızlığı kısmen açıklayabilir.’
Yeni Delhi’den, salgın sırasında Hindistan’daki ölümlerin oldukça ayrıntılı bir analizini yapan iktisatçı Ajay Shah ve meslektaşı Renuka Sane, hastane verilerine güvenmek yerine, ölümlerin sayısını ve modelini incelemek için her hanenin yılda üç kez değerlendirildiği bir hane halkı anketini kullanmış. Araştırmaya göre Hindistan’da mayıs ve ağustos ayları arasında bildirilen ‘tüm nedenlere bağlı’ ölümlerin toplam sayısı, son beş yılın her birinde aynı döneme kıyasla neredeyse iki kat yüksekti.
Bunun, ülkedeki COVID ölümlerinin sayısının çok eksik değerlendirilmesinden mi ileri geldiğini sorduğumda Shah, ‘Kesin bir cevap vermek imkânsız. Ancak aşırı ölüm örüntüsü COVID’i işaret etmiyor’ dedi. Araştırmacılar verileri yaşa, yere ve cinsiyete göre analiz ettiklerinde, aşırı ölümlerin daha genç kuşakta ve kentsel ortamlardan ziyade kırsalda görüldüğünü tespit ettiler. Olağan koronavirüsün erkeklerde daha ölümcül olma eğilimine dair bir kanıt da yoktu. Shah, aşırı ölümlerin nedeni hakkında herhangi bir hipotez oluşturamayacaktı. Ancak olası adaylar arasında salgının dolaylı sonuçları var: Maaş kaybı, yerinden edilme, yetersiz beslenme, zorunlu göç ve sağlık hizmetlerinde aksamalar; sıtma, diyabet, tüberküloz veya hipertansiyon için doktora gidilmemesi. Dünya Sağlık Örgütü’nün analizlerine göre, Sahraaltı Afrika’da sıtma, tüberküloz ve HIV ile ilgili tıbbi bakım ve önleme programlarındaki aksaklıklar, geçtiğimiz yıl için koronavirüsten çok daha fazla can kaybına neden olacak. Özellikle yoksul bölgelerde, salgının can almasının tek yolu enfeksiyon olmuyor.
Ya fırtına COVID-19’dan ölüm oranları tuhaf derecede düşük olan ülkelere henüz ulaşmadıysa?
Sağlık iktisatçısı Manoj Mohanan ve bir araştırma ekibi, temmuz ve ağustos aylarında Hindistan’ın güneybatısındaki 64 milyon nüfuslu Karnataka eyaletinde yeni koronavirüs ile enfekte olmuş kişilerin sayısını tahmin etmek için bir çalışma yürüttü. Rastgele örneklem, seroprevalansın (antikor testi pozitif çıkanların oranı) yüzde 45 civarında olduğunu ortaya koydu ki bu da nüfusun neredeyse yarısının bir noktada enfekte olduğunu gösteriyor. Geçen yıl hükümetin yaptığı bir anketten elde edilen bulgular, eylül ayında nüfusun yüzde 13’ünün enfekte olduğunu gösterdi. Yakın tarihli bir hükümet raporuna göre, Yeni Delhi’de yapılan geniş kapsamlı bir anket, seroprevalans düzeyinin yüzde 56 olduğunu ortaya koyuyordu ve bu, yaklaşık 10 milyon kişinin enfekte olduğu anlamına geliyordu.
Hükümetlerin etkin müdahalesi
Bazı epidemiyologlar, coğrafi eşitsizliklerin bir başka dışsal faktöre ağırlık verilerek doğru şekilde açıklanabileceğini savunuyor: Bazı hükümetler krize diğerlerinden daha etkili müdahalede bulundular.
Harvard Tıp Fakültesi’nden istatistikçi Bethany Hedt, 10 yıldır Ruanda’da görev yapıyor. 2020’de düşük gelirli 13 milyonluk ülkede sadece 100 civarı COVID-19 ölümünün gerçekleştiğini belirtiyor. ‘En azından benim için durum net. Bunun nedeni hükümetin çok net ve kararlı kontrol tedbirleri uygulamasıydı. COVID salgını başladığında sıkı bir sokağa çıkma yasağı getirdiler ve Ruanda halkı gerçekten hükümeti dinledi. Evraksız seyahat çok sınırlıydı. Polis kontrolü vardı. Okullar kapatıldı. Düğün veya cenaze törenleri yapılmadı. Çok iyi bir veri merkezleri var ve bir salgın gördükleri her yerde sıkı bir yerel denetim yapıyorlar.’ Karnataka araştırmasını yöneten sağlık iktisatçısı Mohanan, bazı yerlerde ‘kararlı hükümet eyleminin salgının bastırılmasını sağladığını’ kabul ediyor. (…)
Edinilmiş bağışıklık
Başka araştırmacılar da insan bağışıklığındaki edinilmiş farklılıkların bir rol oynayıp oynamayacağını araştırıyor. Edinilmiş veya sonradan kazanılmış bağışıklık, iki temel hücre türünü içerir: Patojenlere karşı antikorlar üreten B hücreleri ile bir patojenle enfekte olmuş hücreleri yok eden T hücreleri. B hücreleri, iyi hedeflenmiş mermilerle bir virüsü hedef alan keskin nişancılar olarak düşünülebilir. T hücreleri ise kapı kapı dolaşıp hücrelerin içinde gizlenmiş virüsleri arayan casus dedektiflerdir.
Hem B hücrelerinin hem de T hücrelerinin sıra dışı bir kapasitesi vardır: Bir bağışıklık tepkisi oluşturduktan sonra, bazıları kanımızda uzun süreli kalırlar ve halihazırda karşılaşılan bir patojenin “hafızasını” taşıyabilirler. Bu hafızalı hücreler, patojen yeniden ortaya çıktığında tetiklenir ve onunla savaşmak için hızla güç artırabilirler.
Kaliforniya’da bulunan La Jolla İmmünoloji Enstitüsü’nden Shane Crotty ve Alessandro Sette liderliğindeki araştırmacılar, insan kanı plazması örnekleri üzerinde B ve T hücrelerinin koronavirüse verdiği tepkiyi incelediler. Crotty ve Sette, virüse karşı immünolojik aktivite düzeyini ölçmek amacıyla ‘negatif kontrol’ için salgından önce toplanan plazma örneklerini kullandılar.
Ancak verilerde bir tuhaflık vardı: Araştırmacılar, salgın öncesi örneklerin yüzde 40’ından fazlasında, yeni koronavirüsün bir şekilde T hücresi tepkisini tetiklediğine dair kanıt buldular. Bu T hücreleri, daha önce hiç karşılaşmadıkları bir virüsü kesinlikle tanıyormuş gibi davranıyorlardı.
Neden? Cevap kısmen, T hücrelerinin patojenleri nasıl tanıdığıyla ilgili olabilir. (…) Şimdi, eski bir davetsiz misafirin çok daha kötü bir kuzeninin ortaya çıktığını varsayalım. Yeni bir yüz, ancak hafızalı T hücrelerinin en azından bazılarını uyarabilecek bir aile özelliği taşıyor. Yeni koronavirüs de daha önceki patojenlerin özelliklerini taşıyor olabilir mi? (…)
Düşük maruziyet
Akla yatkın ama kanıtlanmamış bir sorun üzerine düşünmeye başladığınızda başka teoriler de ortaya çıkar. Bazı araştırmacılar, eşitsizliklerin aslında virüs yükünün dozuyla ilgili olup olmadığını merak ediyor. Mohanan, ‘Hindistan’da ölüm sayısının düşük olmasına yol açan olası bir faktörün düşük viral yükler olabileceğini düşünüyorum’ diyor. O ve meslektaşları, enfekte hastalarda alışılmadık derecede düşük virüs seviyeleri tespit ettiler. ‘Düşük viral yüklere dair bir açıklama, dünyanın daha sıcak bölgelerinde daha yaygın olan açık hava solunumudur. Bu “düşük doz maruziyet” hipotezi, Hindistan’da büyük payı olan asemptomatik enfeksiyonlarla da tutarlı.’ Epidemiyolojinin tıpkı bir nüfusun demografik yapısını ayrıntılı olarak bilmesi gerektiği gibi immünolojik ve sosyoekolojik profilini de daha iyi anlaması, fayda sağlayabilir. (…)
COVID-19 salgını bize diğer konuların yanı sıra virolojik takip, bağışıklık bilimi, aşı geliştirme ve sosyal politika hakkında pek çok ders verecek.
Salgın, onu modellemek ve karakterize etmek için gösterdiğimiz tüm çabalara meydan okuyan bir yere sürüklenebilir. Imperial College London’dan Walker’ın vurguladığı gibi, ‘Yeni türler, sayıları ve bulaşıcılığı daha da değiştirecek.’”
Bu yazı ilk kez 25 Şubat 2021’de yayımlanmıştır.
