Instantaneous R for COVID-19 in Turkey: Estimation by Bayesian Statistical Inference
2020 (English)In: Turkiye Klinikleri Journal of Medical Sciences, ISSN 1300-0292, Vol. 40, no 2, p. 127-131Article in journal (Refereed) Published
Abstract [en]
The instantaneous R in Turkey is estimated by Bayesian statistical inference that utilizes a 68-days-long dataset from the beginning of the COVID-19 outbreak in Turkey for monitoring the progression of the pandemic. As it is also globally adapted, enforced social distancing measures help to keep the instantaneous reproduction number below one. The low levels of instantaneous R are referred to as a basis for several countries to relax their country-wide restrictions, while hindsight involves a possible second wave of infections to follow in China, Germany, and South Korea. Thus, policy and decision-makers need to be vigilant regarding the pandemic's progress. It is not yet sure if it is possible to maintain the instantaneous reproduction number below one, even at the lack of societal measures.
Abstract [tr]
Türkiye'deki anlık bulaştırma katsayısı COVID-19 salgınının başlangıcından itibaren 68 günlük bir veri seti kullanılarak Bayesyen istatistiksel çıkarım ile tahmin edilmiştir. Salgının kontrol altında tutulabilmesi için anlık bulaştırma katsayısının cari seviyesinin sürekli bir biçimde tahmin edilmesinin önemi vurgulanmıştır. Model çıktılarıyla etkin bulaştırma katsayısı tahminleri sunulmuştur. Zaman ilerledikçe elde edilen model çıktıları karşılaştırıldığında, sosyal mesafe önlemlerinin anlık bulaştırma katsayısının birin altında tutulması yönünde olumlu etkisi gözlemlenmektedir. Bununla birlikte, önlemlerin gevşetilmesi sonrası Çin, Güney Kore ve Almanya gibi ülkelerde salgının ikinci dalgasının başlamış olabileceği de dikkate alındığında, anlık bulaştırma katsayısının kalıcı olarak birin altında tutulup tutulamayacağı belirsizliğini korumaktadır. Bu noktadan hareketle, politika yapıcılar ve karar vericilerin salgının sonraki aşamaları için tetikte olmaları gerekmektedir.
Place, publisher, year, edition, pages
2020. Vol. 40, no 2, p. 127-131
Keywords [en]
COVID-19, Turkey, epidemic models, Bayesian statistical inference, EpiEstim, coronavirus
Keywords [tr]
COVID-19, Turkiye, epidemik modeller, Bayesyen istatistiksel çıkarım, EpiEstim, koronavirüs
National Category
Economics and Business
Research subject
Economy
Identifiers
URN: urn:nbn:se:lnu:diva-95198DOI: 10.5336/medsci.2020-76462Scopus ID: 2-s2.0-85086657118OAI: oai:DiVA.org:lnu-95198DiVA, id: diva2:1431995
2020-05-252020-05-252025-06-04Bibliographically approved