Türkiye ile Bazı Ülkelerin COVID-19 Vaka Sayıları Arasındaki Gecikmeli İlişkinin Çapraz Korelasyon Analizi ile İncelenmesi

Abstract

Amaç: Bu çalışmada, Dünya’da COVID-19 vaka sayısında üçüncü dalganın yaşandığı dönemde Türkiye’ye en fazla ziyaretçinin geldiği ülkeler ile Türkiye’nin günlük bir milyon kişi başına düşen COVID-19 vaka sayıları arasındaki gecikmeli ilişkinin incelenmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Bütün ulaşım yolları dahil olmak üzere Türkiye’ye en fazla ziyaretçinin geldiği ilk 30 ülke çalışma kapsamına alınmıştır. Vaka sayıları arasındaki gecikmeli ilişki çapraz korelasyon analizi kullanılarak belirlenmiştir. Bulgular: Ukrayna (r=0,80), Polonya (r=0,81), Makedonya (r=0,78), Romanya (r=0,77), Sırbistan (r=0,76), Bulgaristan (r=0,73), Avusturya (r=0,71), Moldova (r=0,71), Birleşik Krallık (r=0,53), Fransa (r=0,52), Belçika (r=0,57), Amerika Birleşik Devletleri (r=0,57), Ürdün (r=0,81), Libya (r=0,74) ve Lübnan’da (r=0,64) vaka sayılarının pik yapmasından haftalar sonra Türkiye’de de pik gerçekleştirdiği ve gecikmeli ilişkinin olduğu saptanmıştır. Türkiye’de vaka sayılarının Almanya (r=0,69), Azerbaycan (r=0,93), Irak (r=0,88), İran (r=0,87) ve Hollanda (r=0,77) ile benzer zaman aralıklarında benzer bir trend sergilediği tespit edilmiştir. Sonuçlar istatistiki açıdan anlamlıdır (p<0,05). Sonuç: Türkiye’de vaka sayılarında üçüncü dalganın yaşandığı dönemde, çalışma kapsamında gecikmeli ilişki tespit edilen ülkelerden gelen ziyaretçilerin hastalığın toplum içerisinde yayılımında etkisi olabilir. Bu bakımdan vaka sayılarında ciddi artışların olduğu ülkelerden Türkiye’ye gelen ziyaretçilerin ülkeye girişlerine izin verilmemesi, karantinada kalma koşulu ile girişine izin verilmesi, ülkeye girişten sonra semptom takibinin yapılması gibi farklı çözümler ile farklı ülkelerden hastalığın taşınması kısmi olarak engellenebilir.

Aim: This study aimed to examine the lag relationship between COVID-19 daily case numbers per million people per day in Turkey and countries where the highest number of visitors come to Turkey during the third wave of COVID-19 cases in the world. Method: The study included the 30 countries with the highest numbers of visitors to Turkey which included all forms of transportation. The lag relationship between case numbers was examined using crosscorrelation analysis. Results: Several weeks after the peak of cases in the Ukraine (r=0.80), Poland (r=0.81), Macedonia (r=0.78), Romania (r=0.77), Serbia (r=0.76), Bulgaria (r=0.73), Austria (r=0.71), Moldova (r=0.71), United Kingdom (r=0.53), France (r=0.52), Belgium (r=0.57), United States (r=0.57), Jordan (r=0.81), Libya (r=0.74), and Lebanon (r=0.64), it was determined that Turkey also had a peak and lagged relationship. It was found that cases in Turkey exhibited a similar trend in a similar period to Germany (r=0.69), Azerbaijan (r=0.93), Iraq (r=0.88), Iran (r=0.87), and the Netherlands (r=0.77). The results were statistically significant (p<0.05). Conclusion: Visitors from countries where lagged relationships were determined in the study may affect the spread of the disease during the third wave of cases in Turkey. Therefore, the spread of the disease from different countries can be partially prevented with different solutions, such as not allowing visitors to Turkey from countries where there is a serious increase in the cases, allowing them to enter the country on condition of staying in quarantine, and monitoring symptoms after entering the country.