Kovid-19’dan kaynaklanan kan pıhtısı tehlikesine karşı uyarı

Kovid-19’dan kaynaklanan kan pıhtısı tehlikesine karşı uyarı
TT

Kovid-19’dan kaynaklanan kan pıhtısı tehlikesine karşı uyarı

Kovid-19’dan kaynaklanan kan pıhtısı tehlikesine karşı uyarı

Hastaların sağlık kayıtlarına istinaden yapılan yeni bir araştırma, Kovid-19 ile enfekte olan 100 kişiden yaklaşık birinin, toplar damar veya atar damarda pıhtılaşma yaşadığını ve bu oranların özellikle hastanelerde tedavi görmüş erkeklerde daha yüksek olduğu sonucuna ulaştı.
Daha önce yapılan değerlendirmeler, Kovid-19 nedeniyle hastaneye yatırılan kişilerde toplar damarda pıhtılaşma riskinin yüzde 9 civarında olduğu, atar damarda pıhtılaşma riskinin ise yüzde 4 olduğu belirtiliyordu. Diğer yandan, hastaneye yatırılmamış hastalarda bu tanılara yönelik çok az veri bulunuyor.
The Lancet Infectious Diseases dergisinin son sayısında yayınlanan yeni araştırmada, Avrupa genelinde rutin olarak toplanan bilgileri kullanarak, yaklaşık bir milyon Kovid-19 hastasının verilerinde toplar damar veya atar damarda pıhtılaşma vakası incelendi.
Çalışma, Kovid-19 hastalarında toplar damarda pıhtılaşma risklerin yüzde 0,2 ila yüzde 0,8 arasında değiştiğini, atar damarda pıhtılaşması yüzde 0,1 ila yüzde 0,8 arasında olduğu belirtildi. Pıhtılaşma görülme oranı Kovid-19 nedeniyle hastaneye kaldırılanlar arasında yüzde 4,5’e ulaştı Bu arada, Kovid-19 vakaları arasında pıhtılaşmaya bağlı olarak 90 gün içindeki ölüm oranı yüzde 1,1 ila 2,0 arasında iken, hastaneye kaldırılanlarda yüzde 14,6 olarak tespit edildi.
Sonuçlar ayrıca çeşitli eştanılar ve önceki ilaçların yanı sıra hastanın cinsiyetinin erkek olmasının, genellikle artan toplar damar veya atar damarda pıhtılaşma ve ölüm riski ile ilişkili olduğunu gösterdi.
Oxford Üniversitesi Epidemiyoloji ve Farmakoloji Profesörü Dani Prieto-Alhambra, dün üniversitenin internet sitesinde yayınlanan bir raporda, “SARS-CoV-2 virüsü ile enfekte olan çok sayıda insan olması göz önüne alındığında, riskler genel olarak biraz düşük olsa da, bu küçük riskler çok sayıda insanın etkilenmesi anlamına geliyor ve ölüm riski de dahil olmak üzere, sağlık açısından sonuçları önemlidir” ifadelerine yer verdi.
Prieto-Alhambra “Şiddetli Kovid-19 enfeksiyonlarının yönetiminde etkili tedavi stratejileri önemli. Hastanede yatmayan Kovid-19 hastaları arasında pıhtılaşma riskini en aza indirmek için olası aşılar ve kan sulandırıcılar da dahil olmak üzere potansiyel stratejiler hakkında daha fazla araştırmaya ihtiyacımız var” ifadelerini kullandı. 
Oxford Üniversitesi’nde baş araştırmacı olan Ed Burn, “Bulgularımız, Kovid-19 ile bağlantılı yaygın yan etkilere ışık tutuyor” ifadelerini kullandı. Burn araştırmanın, az sayıda insanın tam dozlarla aşılandığı bir zaman diliminde yapıldığını ve aşıların hastalığa karşı pek çok faydasından birinin, muhtemelen gelecekte pıhtılaşma olaylarının sayısını azaltmak olduğunu belirtti.



Akıllı telefonlardaki sistem, ayda 300 deprem tespit etti

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

Akıllı telefonlardaki sistem, ayda 300 deprem tespit etti

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

Bilim insanları, Android akıllı telefonları gerçek zamanlı deprem dedektörlerine dönüştüren yeni bir sistem geliştirerek büyük bir sarsıntıdan önce halkı daha hızlı uyarma potansiyeline sahip bir yol buldu.

Google, ABD Jeoloji Araştırmaları Kurumu (US Geological Survey/USGS) ve diğer araştırmacıların geliştirdiği sistem, milyonlarca telefondan alınan verileri kullanarak bir depremden kaynaklanan en erken sarsıntı sinyallerini tespit ediyor.

Bir cihaz kümesi aynı yer hareketini kaydettiğinde, sistem bunu işaretleyerek yakın bölgelerdeki diğer cihazlara uyarı gönderiyor.

Science'ta yayımlanan çalışma, ağın ayda 300'den fazla deprem tespit ettiğini ortaya koydu. Uyarıların gönderildiği bölgelerde, daha sonra depremi hissettiğini bildiren kişilerin yüzde 85'i uyarıyı aldığını söyledi. Yüzde 36'sı sarsıntı başlamadan önce, yüzde 28'i sarsıntı sırasında ve yüzde 23'ü de sarsıntıdan sonra uyarı almış.

Çalışmada sistemin, geleneksel sismik sensörlerin yerini almasa da yoğun bilimsel ağlara sahip olmayan bölgelerde ölçeklenebilir, düşük maliyetli bir erken uyarı aracı sunabileceği belirtiliyor. Yazarlar bunun özellikle akıllı telefonların yaygın ancak sismometrelerin nadir bulunduğu, gelişmekte olan ülkeler için umut vaat ettiğini söylüyor.

Google yaptığı açıklamada, sistemin insanlara "uyarı vererek sarsıntı başlamadan önce birkaç değerli saniye" kazandırabileceğini ifade ediyor.

Bu saniyeler bir merdivenden inmek, tehlikeli nesnelerden uzaklaşmak ve korunmak için yeterli zamanı sağlayabilir.

Uyarılar, deprem sırasında daha yıkıcı olan S dalgalarından önce gelen ve hızlı hareket eden P dalgalarının saptanmasına dayanıyor. Yeterli sayıda telefon P-dalgalarını tespit ederse sistem, sarsıntıyı hissetmesine belki de birkaç saniye kalan kullanıcılara uyarılar gönderiyor. Bu saniyeler korunmak, bir ameliyatı durdurmak ya da kritik altyapıyı duraklatmak için yeterli olabilir.

2020'de çıkmaya başlayan Android Deprem Uyarı Sistemi halihazırda Birleşik Devletler, Japonya, Yunanistan, Türkiye ve Endonezya gibi çeşitli ülkelerde kullanılıyor. Doğrudan Android işletim sistemine yerleştirilen teknoloji, kullanıcıların ayrı bir uygulama indirmesini gerektirmiyor.

cdfgthy
Harita, Android'in deprem uyarı sisteminin aktif olduğu ülkeleri (açık yeşil) gösteriyor. Kırmızı ve sarı sırasıyla güçlü (MMI 5+) ve hafif (MMI 3-4) sarsıntıların yaşandığı alanlar. Gri noktalar uyarı verilmeyen algılamaları gösteriyor. Kaliforniya, Oregon ve Washington'daki uyarılar (koyu yeşil) ShakeAlert'ten geliyor (Google)

Araştırmacılar doğruluk oranı bilimsel sensörler kadar yüksek olmasa da akıllı telefonlardan gelen uyarıların en çok işe yaradığı yerlerin, telefon yoğunluğu ve güvenilir veri bağlantıları yüksek seviyedeki kentsel alanlar olduğunu tespit etti. 

Çalışma, MyShake uygulaması gibi daha önceki kitle kaynaklı deprem uygulamalarının üzerine inşa edilse de milyonlarca cihaza gömülü olması sisteme fayda sağlıyor.

Yazarlar, "Kitle kaynaklı sistemlerin giderek daha önemli hale geleceğine inanıyoruz" ifadelerini kullanıyor. 

Geleneksel sensörleri kişisel cihazlardan gelen verilerle birleştirerek daha dayanıklı, kapsayıcı erken uyarı sistemleri oluşturmak mümkün.

Independent Türkçe