A system dynamics model of COVID-19 pandemic in Turkey

Abstract

COVID-19 pandemisi küresel olarak birçok alanda ekonomiyi, çevreyi, sağlığı ve toplumu etkilemiştir. Pandemilerin neden olduğu zararı azaltmak için hızlı bir şekilde stratejilerİ uygulamaya htiyaç vardır. Dinamik sistemlerde, salgınlara yönelik müdahalelerin etkileri ancak zaman geçtikten sonra ortaya çıkar. Bu nedenle son derece belirsiz, dinamik ve riskli bu ortamda uzmanların etkin stratejiler belirlemesine yardımcı olacak simülasyon modellerinin geliştirilmesi oldukça önemlidir. Bilim adamları, gelecekteki pandemilerin kaçınılmaz olduğunu söylüyor, bu nedenle pandemi modelleme araştırmaları büyük önem taşımaktadır. Farklı ülkelerde COVID-19 pandemisinin modellemesi için SD metodolojisini kullanan birkaç makale var. Bu çok kritik araştırma alanına katkıda bulunmak amacıyla bu çalışma, COVID-19 pandemisinin dinamiklerini simüle etmek ve farklı senaryoları analiz etmek için bir Sistem Dinamiği (SD) modeli geliştirmektedir. Modele semptom geliştirme zamanı, bulaşma oranı, karantina politikası ve diğer önleyici müdahaleler gibi çeşitli faktörler dahil edilmiştir. İlk olarak, COVID-19 pandemisinin etkisinin ardındaki karmaşık etkileşimleri temsil etmek için bir nedensel döngü diyagramı geliştirilmiştir. Daha sonra bu model, değişkenleri matematiksel denklemlerle temsil ederek stok-akış diyagramına dönüştürülmüştür. Geliştirilen SD modeli, salgın modellemede en çok kullanılan matematiksel modellerden biri olan SEIR kompartıman modeline dayanmaktadır. Model, enfeksiyonun dört aşamasını simüle eder: Duyarlı (S), Maruz (E), Bulaşıcı (I) ve İyileşenmiş (R). Önerilen model farklı senaryolar için VENSIM yazılımında çalıştırılmıştır. Sonuçlar, hükümetlere ve sağlık uzmanlarına pandeminin yayılmasını önleme ve kontrol etme konusunda önemli iç görüler sağlamaktadır. Model Türkiye’yi baz durum olarak kullanmıştır, ancak bazı modifikasyonlarla diğer ülkelere ve farklı pandemi türlerine de uyarlanabilir.

COVID-19 pandemic has globally affected the economy, environment, health, and society in many areas. An urgent strategy is required to reduce the harm caused by pandemics. In dynamic systems, the effects of interventions to epidemics emerge only after time has passed. Simulation models are very helpful to help experts for identifying effective strategies in this highly uncertain, dynamic and risky environment. Scientists say that future pandemics are inevitable, hence research in pandemic modelling is of high importance. There are several papers that employ SD methodology for COVID-19 pandemic modelling in different countries. In order to contribute to this highly important research area, this study develops a System Dynamics (SD) model to simulate the dynamics of the COVID-19 pandemic and analyse different scenarios. Various factors are included in the model; e.g., time to develop symptoms, transmission rate, quarantine policy and other preventive interventions. Initially, a causal loop diagram is developed to represent the complex interactions behind the impact of the COVID-19 pandemic. Then, this model is converted to a stock-and-flow diagram by representing the variables with mathematical equations. Developed SD model is based on the SEIR compartmental model which is one of the most used mathematical models in epidemic modelling. The model simulates the four stages of infection: Susceptible (S), Exposed (E), Infectious (I), and Removed (R). Proposed model is run in VENSIM software for different scenarios. Results provide important insights for governments and health experts to prevent and control the spread of the pandemic. The model used Turkey as a base case, but the model can be applied to other countries and different types of pandemics with some modifications.