ABD'de yeni araştırma: Koronavirüsün en çok bulaştığı alanlar belli oldu

Arşiv
Arşiv

ABD'de 10 şehirdeki cep telefonu verilerinin analizine göre, koronavirüs (COVID-19) vakaları için restoranlar açık farkla en riskli yerler. Spor salonlarından ve kafelerden yaklaşık dört kat daha riskli olan restoranları oteller takip ediyor.

ABD'de 10 şehirdeki cep telefonu verilerinin analizine göre, koronavirüs (COVID-19) vakaları için restoranlar açık farkla en riskli yerler. Spor salonlarından ve kafelerden yaklaşık dört kat daha riskli olan restoranları oteller takip ediyor.

New York Times'ta yer alan habere göre, koronavirüs hakkında yapılan yeni bir araştırmaya göre restoranlar, spor salonları, kafeler ve diğer kalabalık kapalı mekanlar, ABD'deki koronavirüs salgınının ilk aylarında 10 yeni enfeksiyondan yaklaşık 8'ini oluşturuyordu. Mart ayından mayısa kadar ABD'deki 10 şehirden cep telefonu mobilite verilerini kullanan çalışma, aynı zamanda birçok düşük gelirli mahallenin de neden daha çok etkilendiğini ortaya koydu.

ABD'deki 10 şehir izlendi

Nature dergisinde yayınlanan araştırmanın verileri, Atlanta, Chicago, Dallas, Houston, Los Angeles, Miami, New York, Philadelphia, San Francisco ve Washington D.C.'nin metro bölgelerinden geldi.

Yeni analiz, saatlik hareketleri izleyerek ve sokağa çıkma kısıtlamalarından veya bu ilk aylarda meydana gelen diğer değişikliklerden kaynaklanan hareket kabiliyetindeki azalmaları hesaba katarak, her türden mekanın kentsel salgınlara ne kadar katkıda bulunduğuna dair daha kesin tahminler sağlıyor. Öte yandan okullarda veya ofislerde enfeksiyon modeli oluşturulmadı.

Restoranlar açık ara en riskli yerler

Stanford Üniversitesi'nde bilgisayar bilimcisi ve yeni raporun kıdemli yazarı Jure Leskovec, bir konferansta, "Restoranlar açık ara en riskli yerlerdi, spor salonları ve kafelerden yaklaşık dört kat daha riskliydi, ardından ise oteller geliyor" dedi.

Geçtiğimiz haftalarda koronavirüs enfeksiyonlarında artış yaşanması üzerine Avrupa genelinde ve Amerika Birleşik Devletleri'nin bazı bölgelerinde kamu görevlileri, restoran ve barların kısmen kapatılmasını veya kapalı mekan saatlerinin sınırlı olmasını başlattı.

Düşük gelirli bölgelerde enfeksiyon daha çok görülüyor

Yeni çalışma, bu önlemlerin özellikle düşük gelirli bölgelerde önemli olduğunu öne sürüyor. Geçtiğimiz baharda kalabalık topluluklarda enfeksiyonların patladığı belirtilerek, bu yeni modele göre yerel mekanların diğer yerlere göre daha kalabalık olma eğiliminde olduğu kaydedildi.

Araştırmacılar, yüksek ve düşük gelirli topluluklar arasındaki farklılıkları anlamak için marketleri yakından inceledi. Buna göre 10 şehrin sekizinde, düşük gelirli bölgelere göre enfeksiyon iletim oranı iki kat daha yüksek. Hareketlilik verilerinin bir sebebe işaret ettiğine dikkat çeken araştırmaya göre, düşük gelirli mahallelerdeki bakkallarda neredeyse yüzde 60 daha fazla insan vardı; ayrıca alışveriş yapanların orada daha uzun süre kalma eğiliminde olduğu belirtildi.

Öte yandan bölge sakinleri evde daha az zaman geçiriyor. Stanford'daki yazarlardan biri olan Serina Chang, "Bunun büyük bir nedeninin, çalışanların işte olmasından kaynaklandığını düşünüyoruz, bu kişiler evden çalışmıyor" dedi.

Restoran doluluğunu kapasitenin beşte biri ile sınırlamak, yeni enfeksiyonları yüzde 80 azaltıyor

Analizde araştırma ekibi, marketler, kiliseler, oteller ve barlar gibi halka açık kapalı alanlara yaklaşık 98 milyon insanın saatlik hareketliliğini haritalandırdı. Bir gün boyunca her mekanın trafiğini, insanların ortalama olarak ne kadar kaldığını hesapladı. Tahminlere göre, 1 Mart - 2 Mayıs tarihleri arasında, evde kalma kararları nedeniyle toplulukların davranışları büyük ölçüde değişti. Örneğin Chicago'da, kapalı mekanların sadece yüzde 10'unda meydana gelen yeni enfeksiyonlar, tahmin edilen enfeksiyonların yüzde 85'ini oluşturuyordu. Analiz, sadece tam hizmet veren restoranların yeniden açılmasının mayıs ayı sonuna kadar ek 600.000 yeni enfeksiyonla sonuçlanacağını buldu.

Araştırmacılar, halka açık kapalı alanlara odaklanarak, kısmi kısıtlamaların etkisini de modelleyebiliyor. Örneğin, restoran doluluğunu kapasitenin beşte biri ile sınırlamak, müşterilerin yaklaşık yüzde 60'ını korurken, oradaki yeni enfeksiyonları da yüzde 80 oranında azaltıyor.