ISSN: 2148-4902 | E-ISSN: 2536-4553
Global evaluation of coronavirus disease 2019 cases and clustering of similar countries [North Clin Istanb]
North Clin Istanb. 2021; 8(4): 321-331 | DOI: 10.14744/nci.2021.42492

Global evaluation of coronavirus disease 2019 cases and clustering of similar countries

Handan Ankarali1, Seyit Ankarali2, Erkan Kilinc3
1Department of Biostatistics, Istanbul Medeniyet University Faculty of Medicine, Istanbul, Turkey
2Department of Physiology, Istanbul Medeniyet University Faculty of Medicine, Istanbul, Turkey
3Department of Physiology, Bolu Abant Izzet Baysal University Faculty of Medicine, Bolu, Turkey

OBJECTIVE: It was aimed to be obtained descriptive values with respect to the outbreak time course, demographic structure, and symptom distribution by the help of case-based data, and to be compared countries by being grouped according to their similarities of outbreak indicators.
METHODS: The data were obtained from open-access database. Univariate tests and cluster analysis were used to analyze the data.
RESULTS: After the symptoms onset, the prolonged admission to the hospital significantly increases the risk of death. The average age and percentage of the male gender of the deceased cases were found to be significantly higher. In addition, the symptoms including fever, throat complaints, and dyspnea were determined in 70%. Countries were divided into four clusters according to their similarities in terms of three outbreak indicators. The differences among the clusters with regard to mean age, urban rate, and average of the outbreak indicators were found significant.
CONCLUSION: Delaying treatment from the moment the symptoms appear will increase the risk of death and the average time to recovery or death was 2.5 weeks. It can be stated that the most important measure is to focus on methods that can detect the cases before symptoms. The indicators that have a very important role in defining the pandemic are also related to each other. Therefore, multivariate methods, which take these relationships into account, are able to produce more accurate information in determining the similarities of countries.

Keywords: Coronavirus, coronavirus disease 2019; expectation maximization clustering; outbreak indicators; pandemic.

COVID-19 vakalarının küresel değerlendirmesi ve benzer ülkelerin kümelenmesi

Handan Ankarali1, Seyit Ankarali2, Erkan Kilinc3
1İstanbul Medeniyet Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, İstanbul
2İstanbul Medeniyet Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Fizyoloji ABD, İstanbul
3Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Fizyoloji ABD, İstanbul

Amaç: Sunulan çalışmada, vaka temelli veriler yardımıyla salgın sürecine, demografik yapıya ve semptom dağılımına ilişkin tanımlayıcı değerlerin elde edilmesi ve salgın indikatör sonuçları yardımıyla, ülkelerin benzerliklerine göre gruplandırılarak karşılaştırılması amaçlandı.
Yöntemler: Çalışmada kullanılan veriler açık erişimli veri tabanlarından elde edildi. Verilerin analizinde tek değişkenli testler ve küme analizi kullanıldı. Veri analizinde Minitab, Weka ve SPSS programları kullanıldı.
Bulgular: Semptom sonrası hastaneye başvuru süresinin uzaması ölüm riskini anlamlı düzeyde artırmaktadır. Ölen vakaların yaş ortalaması ve erkek cinsiyet olması anlamlı düzeyde yüksek bulundu. Ayrıca semptomlar arasında %70 oranları ile ateş, boğaz şikayetleri ve solunum güçlüğü olduğu görüldü. Ülkeler üç indikatör açısından benzerliklerine göre dört kümeye ayrıldı.
Ortalama yaş, şehir oranı ve salgın indikatörlerinin ortalaması açısından kümeler arasındaki farklılıklar anlamlı bulundu.
Sonuç: Semptomlar görülmeye başladıktan sonra tedavi ne kadar ertelenirse ölüm riskinin o kadar artacağı görülmüş ve ölüme kadar geçen süre 2,5 hafta olarak hesaplanmıştır. Bu nedenle semptomlar ortaya çıkmadan önce vakaları tespit edebilecek yöntemlere odaklanmak büyük önem taşır. Ayrıca pandemiyi tanımlamada çok önemli rolü olan göstergelerin birbirleri ile ilişkili olması nedeniyle, bu ilişkileri dikkate alan çok değişkenli yöntemler kullanıldığı zaman ülkeler daha doğru karşılaştırılabilir. (NCI-2020-0416.R1)

Anahtar Kelimeler: Koronavirüs, pandemi, COVID-19, salgın indikatörleri, EM küme analizi.

Handan Ankarali, Seyit Ankarali, Erkan Kilinc. Global evaluation of coronavirus disease 2019 cases and clustering of similar countries. North Clin Istanb. 2021; 8(4): 321-331

Corresponding Author: Erkan Kilinc
LookUs & Online Makale