Giriş ve Amaç: Akut gastroenterit vakaları ile yağış miktarları arasındaki ilişki literatürde yer almaktadır. Bu çalışmada sayısal hava tahmin modellerinden üretilen tahminler kullanılarak gastroental başvuru sayılarının tahmin edilip edilmeyeceğinin saptanması ve Rize ili için akut gastroenterit salgınlarına yönelik olarak günlük yağış miktarını ve bazı meteorolojik parametreleri temel alan bir erken uyarı sistemi modellenmesi amaçlanmıştır.

Gereç ve Yöntem: Retrospektif verilere dayanan tanımlayıcı tipteki araştırmada Rize iline ait 01 Ocak 2004 – 28 Şubat 2019 tarihleri arasında ikinci ve üçüncü basamak sağlık kuruluşlarında tanı konulan akut gastaroenterit vakalarının günlük sayıları Rize İl Sağlık Müdürlüğü’nden resmi olarak temin edilmiştir. Aynı döneme ait Rize ili ve tüm ilçelerinin günlük yağış miktarı (tp) verileri Meteoroloji Genel Müdürlüğünün MEVBİS istatistik paylaşım sistemi üzerinden mm cinsinden (kg/m2) günlük olarak temin edilmiştir. Ayrıca aynı döneme ait işba sıcaklıkları (d2m), yüzeyden iki metre yükseklikteki hava sıcaklığı (t2m) ve yüzey hava basıncı (sp) verileri de aynı kaynaktan temin edilmiş ve modellemede kullanılmıştır.

Günlük akut gastroenterit vaka sayısı araştırmanın bağımlı değişkenini, tp, d2m, t2m, sp değerleri ile haftanın günleri ve mevsimler de araştırmanın bağımsız değişkenlerini oluşturmaktadır. Bağımsız değişkenlerden tp, t2p, d2w, sp değişkenlerine ait 24 saatin altındaki frekanslar için, örneğin 3 saatlik tahmin, minimum maksimum, standart sapma, ortalama gibi dönüştürülmüş değerler de modelde kullanılmıştır. Modelin sonunda amaç bağımsız değişkenler bilindiğinde bağımlı değişkenin tahmin edilmesidir. Tahmin aralığı 24 saat olarak seçilmiştir.

Meteorolojik parametreler ile akut gastroenterit vaka sayılarının arasındaki ilişkinin değerlendirmesinde Makine Öğrenme Tekniklerinden Robust Regression, Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makine, Random Forest ve CART yöntemleri kullanılmıştır.

Araştırma için gerekli tüm resmi izinlerle birlikte etik kurul onayı alınmıştır.

Bulgular: meteorolojik parametreler ile günlük akut gastroenterit vaka sayısını tahmin etmek için yapılan modellemelerden açıklama gücü en yüksek olan Random Forest yöntemi olmuştur (%69,2). Ay değişkeni modele kategorik olarak eklendiğinde en yüksek R2 değerine ulaşılmıştır.

Sonuç ve Öneriler: Random Forest yöntemi Rize için %69,2 oranında yağış ve mevsime bağlı olarak akut gastroenterit vaka sayısını açıklamaktadır. Random Forest birden fazla karar ağacını veriye uygulayarak neticeyi toplulaştırmakta, böylece tek bir karar ağacı ile yapılan analizdeki istatistiksel zayıflığı gidermektedir. Ancak, RF yöntemine dayalı analizlerde klasik regresyon analizindeki gibi kısmi hassasiyet yorumları yapmak mümkün değildir. %69,2 lik sonuç Rize için tatmin edici olmamakla birlikte başka iller için denenmesi gerekliliğine işaret etmektedir. Rize ilinin yağış miktarları ülke geneli ile kıyaslandığında büyük farklılıklar gösterdiğinden Rize bölgesine ait bulgulara dayanarak genel sonuçlara gidilmesinin doğru olmadığı aşikardır. Tüm Türkiye için ulusal veriler kullanılarak daha genel analizler yapılması faydalı olacaktır.

Anahtar kelimeler: günlük yağış miktarı, akut gastroenterit, erken uyarı, random forest