Akademik Veri Yönetim Sistemi
3. Uluslararası-21. Ulusal Halk Sağlığı Kongresi, Antalya, Türkiye, 26 - 30 Kasım 2019, ss.287-293
Giriş ve Amaç: Türkiye’de tüberküloz enfeksiyonu insidansı azalma eğilimindedir. Bu eğilimin değişkenlik gösterdiği illerin varlığı dikkat çekmektedir. Düşük ve yüksek tüberküloz yüküne sahip bölgeleri saptamak ve bu farklılığı oluşturan faktörleri ortaya koymak; tüberküloz kontrol programlarına yön verecektir. Çalışmamızın amacı Türkiye’de 2005-2017 yılları arasındaki il düzeyinde tüberküloz insidansı dağılımını incelemek ve bu dağılımla ilişkili olabilecek faktörleri araştırmaktır.
Gereç ve Yöntemler: Çalışmanın verileri halka açık resmi kaynaklardan internet aracılığı ile elde edildi. İllere göre toplam tüberküloz olgu sayısı T.C Sağlık Bakanlığı Halk Sağlığı Genel Müdürlüğü Tüberküloz Dairesi Başkanlığı’nın Türkiye’de Verem Savaşı raporlarından, il nüfusları ise Türkiye İstatistik Kurumu’ndan alındı. EBI Moran’s I (empirik Bayes indeks Moran’s I) yöntemi ile global mekânsal otokoreleasyon varlığı incelendi. Lokal Getis-Ord Gi mekânsal otokorelasyon yöntemi ile sıcak ve soğuk kümelenmeler belirlendi. 2016 yılına ait il düzeyinde verem savaş dispanseri (VSD) sayısı, temaslı muayenesi yapılan kişi sayısı, izoniazid profilaksisi verilen kişi sayısı, nüfus yoğunluğu, kayıtlı Suriyeli nüfusun il nüfusuna oranı (%), il ve ilçede yaşayan nüfusun toplam il nüfusuna oranı (%), kişi başına düşen gayri safi yurt içi hasıla (GSYH, $) ve partikül madde 10 (PM10) düzeyi değişkenleri ile lineer regresyon (OLS) modeli ve mekânsal gecikmeli x (SLX) regresyon modeli oluşturuldu. İstatistiksel analiz ve haritalandırmada R versiyon 3.6.1 kullanıldı. p<0.05 düzeyi istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi.
Bulgular: Global mekânsal otokoreleasyon analizine göre 2005-2017 yılları arasında Türkiye’de tüberküloz enfeksiyonu insidansı pozitif mekânsal otokorelasyon göstermekteydi [p=0.001, EBI Moran’s I: median (min-max):0.47 (0.43-0.59)]. Batı Marmara illerinde (Edirne, Kırklareli, Tekirdağ, Çanakkale) her yıl sıcak kümelenmenin olduğu görüldü (p<0.05). Soğuk kümelenmeler yıllara göre değişmekle birlikte Batı-Orta Anadolu ve Akdeniz illerini içine alan bölgede oluşmuştu. OLS modelinde (R2=0.21, AIC=511) temaslı muayenesi yapılan kişi sayısı (β=0.003, p=0.045), izoniazid profilaksisi verilen kişi sayısı (β=-0.012, p=0.02); SLX modelindeyse (R2=0.48, AIC=493) VSD sayısı (β=2.73, p=0.047), izoniazid profilaksisi verilen kişi sayısı (β=-0.03, p=0.002), GSYH (β=0.002, p<0.001) ve nüfus yoğunluğu (β=0.08, p=0.002) değişkenleri istatistiksel olarak anlamlıydı.
Sonuç ve Öneriler: Türkiye’de tüberküloz insidansı pozitif mekânsal otokorelasyon göstermektedir. Batı Marmara Bölgesi’ndeki yüksek tüberküloz hızları, mekânsal analize sıcak kümelenme olarak yansımıştır. Mekânsal etkileşimi de değerlendiren SLX modelinin açıklayıcılığı OLS modelinden daha iyidir. VSD sayısı, GSYH ve nüfus yoğunluğu ile tüberküloz enfeksiyonu insidansı arasında pozitif ilişki, izoniazid profilaksisi verilen kişi sayısıyla ise negatif ilişki bulunmaktadır. VSD sayısının arttırılması sürveyans kapasitesini arttırarak yeni hastaların bulunmasını sağlayabilir, yine de oluşturulan modellerdeki bağımsız değişkenlerin açıklayıcılığının düşük olduğu ve gerçek hayatta da il düzeyindeki değişkenlere yapılacak girişimin kolay olmayacağı göz önünde bulundurulmalıdır.