Modeller ve Kullanım Alanları

Matematiksel bir model, hipotezlerin matematiksel çevirisinden sonraki olan bir denklemler kümesidir (Choisy ve ark. 2007). Model, bir varsayımı delilleriyle ortaya koyan, onları anlaşılabilir kılmak için karmaşık yöntem veya prosesleri basitleştiren, belirli bir kural dahilinde amacı sayısal dille ve yönlendirmelerle anlatan denklemler kümesidir (Can 2009). Modelleme, onların değerlendirilmesini ve anlaşılmasını artırmak için tasarlanan fiziksel süreçlerin sunumudur. Bu anlamda modelleme ekonomi, mühendislik, tarım, finans ve sağlık gibi birçok disiplinde kullanılmaktadır (Thrusfield ve ark. 2018). Modeller dinamik süreç veya sistemlerin gösterilmesinde ve zaman sürecinde davranışlarının taklit edilmesinde kullanılmaktadır (Saraç 2011).

Herhangi bir model, bir nesnenin (ya da nesne sisteminin) nasıl davranacağını açıklayan kavramsal bir araç gibi düşünülebilir. Bir matematiksel model, sistemin daha iyi ve kesin açıklamasını sağlamak için matematiksel dili kullanır.

Epidemiyolojide modeller bize farklı davranışlar karşısında bilinen bir durumdan bilinmeyenin anlaşılması arasındaki ilişkiyi kurmamızı sağlamaktadır (Kelling ve Rohani 2008). Modellerin gereksiz tekrar olduğu doğrudur ancak gereksiz tekrar bilimsel teoriler kadar faydalıdır (De Jong 1995). Albert Einstein'a atfedilen bir alıntıda: “Modeller mümkün olduğunca basit olmalı, ancak daha basit olmamalıdır”

şeklinde özetlenir (Lanzas ve Chen 2014).

Günümüzde gelişen modelleme teknikleri çeşitli alanlarda var olan problemin çözümüne yönelik sebep-sonuç ilişkilerinin değerlendirilmesi, retrospektif ve prospektif inceleme, kaynak kullanımı, tahminde bulunma ve stratejiler oluşturma amacıyla her geçen gün artan şekilde kullanılmaktadır (Can 2009). Veterinerlik alanında modellerin kullanımı, insan sağlığında kullanımına göre henüz şekillenmiş ve ekonomik faktörlerle birleştirilmiş modeller önemli hale gelmiştir (Saraç 2011).

OIE'nin hayvan sağlığı kodları genel bölümlerinde; risk analizi, veterinerlik

103

hizmetlerinin çağdaş performansı, karar vermenin hesap verebilirliği ve şeffaflığı, hayvan hastalıklarında acil duruma hazırlık ve müdahale planları, epidemiyolojik sürveyans veya izleme programları vb. kavramları ifade edilmektedir (Dube ve ark.

2007). Modelleme, çeşitli hastalık yönetimi faaliyetlerinin değerlendirilmesini desteklemek için yaygın olarak kullanılan bir araç haline gelmiştir. Modelin faydalı olması için amaca uygun, uygunluğu kanıtlanmış ve onaylanmış olmalıdır.

Epidemiyolojik modellerin onaylanması model çıktılarının güven kazanması için önemlidir. Hali hazırda modelleme, özellikle önceki mihrakların geriye dönük analizi, olasılık planlaması, kaynak planlaması, risk değerlendirmeleri ve eğitim alanlarında salgın öncesinde kullanıldığında en faydalıdır. Biyolojik sistemlerde var olan karmaşıklık ve değişkenlik tahmin araçları olarak gerçek salgınlar sırasında günümüz modellerinin kullanımını sınırlar. Modeller bilimsel tavsiyelerde bulunmak için sadece bir araçtır ve sonuçları deneysel çalışmalar, saha çalışmaları ve bilimsel görüşlerden elde edilen deneyimiyle birlikte değerlendirilmelidir (Willeberg ve ark.

2011b). Modeller ayrıca enfeksiyöz hastalıkların nasıl yayıldığını ve çeşitli karmaşıklıkların, dinamikleri nasıl etkilediğinin anlaşılmasını sağlamaktadır. Aslında modeller epidemiyologlara, bireysel faktörlerin incelenebildiği, hastalığın yayılması ve detaylarının her yönüyle kayıt altına alınabildiği ideal dünyayı sağlamaktadır (Kelling ve Rohani 2008). Modeller belirli bir sistemin davranışları hakkında kavramsallaştırılmış ve iletilecek fikirlere izin veren çerçeveler sağlar. Hayvan hastalıkları etken, konakçı ve çevresel faktörlerin etkileşimlerinden kaynaklandığından hastalık daha iyi anlaşılmaktadır. Bu nedenle, modeller bu etkileşimleri incelemek, etkileri değerlendirmek ve müdahalelere verilen cevapları test etmek için mantıklı ve düşük maliyetli bir temel sağlar (Willeberg ve ark.

2011b). Modeller geriye veya ileriye dönük kullanılabilmektedirler. Geriye dönük olanlar, epidemiyolojik veri ve bu verileri yorumlamak için uydurma matematiksel denklemler kullanmaktadır. İleriye dönük modeller ise ya bir salgının seyrini tahmin etmek için güncel verileri kullanmakta ya da modelleme belirli bir olayın üzerine odaklanmak yerine mümkün olan bir dizi epidemiyolojik senaryo ile yapılmaktadır.

Bu tür modeller genelde olasılık planları için kullanılmaktadır. Varyans analizi ve regresyon analizi epidemiyolojik modellemede kullanılan analiz yöntemlerine örnek olarak verilebilmektedir (Dube ve ark. 2007, Can 2009).

104

Bütün modeller belirli oranlarda hatalı sonuçlar verebilmekte, aynı soruya diğer modellerce farklı cevaplar verilebilmekte ve bir model ne kadar ileri düzeyli olursa olsun ekosistemde meydana gelen olayları tam olarak ifade edemeyecektir.

Modellerin karar vericileri doğru bir şekilde yönlendirebilmesi içinse;

• Güncel sorulara yanıt verebilmesi,

• Planlanırken ülkenin kendine has değerlerinin dikkate alınması,

• Günün koşullarına göre değerlendirilip güncellebilir olması ve

• İsabetli tahminler yapabilmesi gerekmektedir (Can 2009).

Özel bir problem için model formüle ederken üç adet önemli fakat çelişkili nokta vardır: Doğruluk, açıklık (şeffaflık) ve esneklik. Doğruluk (verileri çoğaltmak ve gelecek dinamikler için güvenilir tahmin yapmak) önemlidir. Ancak kalitatif ya da kantitatif uygunluk, problemin detaylarına bağlıdır. Herhangi bir modelin doğruluğu her zaman sınırlıdır. Şeffaflık, çeşitli bileşenlerin dinamikleri nasıl etkilediğinin anlaşılmasıyla meydana gelmektedir. Şeffaflık genellikle, bileşenlerin art arda eklenmesi ya da çıkartılmasıyla ve basit modeller üzerinden yeni şeyler inşa edilmesiyle elde edilmektedir. Model bileşenlerinin sayısı arttığında, bileşenlerin rollerini belirlemek ve bütünle etkileşimlerini anlamlandırmak daha da zorlaşmaktadır. Bu yüzden şeffaflık çoğu zaman doğrulukla karşıttır. Esneklik yeni durumlara adapte edilebilir modellerle kolaylığı ölçmektedir. Esneklik, model kontrol politikalarını değerlendirmek ya da sürekli değişen ortamda, gelecekteki hastalık seviyelerini tahmin etmek için çok önemlidir (Kelling ve Rohani 2008).

Modeller etik ve güçlü bir şekilde oluşturulması kaydıyla politikacıların bilgilendirilmesinde yararlı ve önemli bir role sahiptir. Modeller biyomedikal etik ilkelerinden türetilmiş: Bağımsızlık, şeffaflık(özerklik), fayda/ zararsızlık ve adalet başlıkları çerçevesinde olmalıdır. Bilim insanları politika yapıcıların bilimsel kanıt tabanının güçlü ve zayıf yanlarını anlamalarını sağlamaktan sorumludurlar (Boden ve McKendrick 2017).

İlk olarak İngiltere-Sheffield-Eyam köyünde 1665-1666 yıllarında insanlarda görülen veba salgını SIR (duyarlı-enfekte-iyileşmiş) modelle ifade edilmiştir. Bu hastalık nedeniyle adı geçen köy karantinaya alınarak bu süreçte detaylı kayıtlar tutulmuştur. Karantina süresince köyde yaşanan gerçek olaylar sonucundaki değerlerle SIR modelin çıktılarının birbirlerine çok yakın değerler olduğu

105

görülmüştür (Çetin ve ark.2009). Son yıllarda benzetim modelleriyle hastalık kontrol ve eradikasyon programları sahaya uygulanmadan önce çeşitli meslek gruplarının bir araya gelerek bilgisayar destekli simülasyon sistemleriyle modellenmekte ve alternatif yaklaşımlar değerlendirilerek karar verilmektedir. Hayvan hastalıkları konusunda deneyime sahip olmayan Avustralya’nın son yıllarda bu modelleri kullanarak eksikliğini gidermesi buna bir örnektir. Bu modeller yardımıyla çeşitli senaryolar altında hastalıkların bulaşma dinamikleri, risk faktörleri, mali boyutu ve ihtiyaçlar analiz edilerek belirlenebilmektedir. 1994 yılında Yeni Zelanda’da şap hastalığının kontrolüne yönelik Epidemiyolojik ve Ekonomik Simülasyon Modeli (EpiMAN) isimli birleşik hastalık yönetim programı geliştirilmiştir. Bu program 1996 yılında AB’de saha şartlarına uyarlanmıştır. EpiMAN Coğrafi Bilgi Sistemi (CIS) ve Eksper Sisteminin birleşimi bir program olup, CIS’dan elde ettiği bilgileri uzman görüşlerini içeren Eksper Sistemi yardımıyla değerlendirmekte ve epidemiyolojik simülasyon modeli sayesinde salgının gelecekteki durumu hakkında önceden öngörüde bulunmaya imkan sağlamaktadır (Can 2009). Modeller tek başlarına etkili kontrol stratejilerinin belirlenmesinde yeterli değildir ancak doğru saha bilgileri ve deneysel tekniklerle birlikte kullanılması gerekir. Deneyimler ve saha gözlemlerinin uygulanamadığı yerlerde ise hastalıkları araştıran faydalı bir araç olarak modeller kullanılabilir (Saraç 2011).