Ölüm belgelerine göre Hatay'da 2016-2020 ölümlerinin epidemiyolojisi; sözel otopsi ile 2018 örnekleminin irdelenmesi
Epidemiology of 2016-2020 death in hatay according to DEATH documents; examination of 2018 sampling with verbal autopsy
- Tez No: 769859
- Danışmanlar: PROF. DR. NAZAN SAVAŞ
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Halk Sağlığı, Public Health
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 151
Özet
Amaç: Ölüm verileri toplum sağlığını destekleyici hizmetlerin etki değerini ve bu hizmetlere gerek duyulan seviyeyi ortaya koyar. Standart, doğru ve zamanında toplanan ölüm verileri hizmetlerin planlanması ve uygulanmasında başvurulan istatistiklerin başında yer alır. Bu araştırmada Hatay'da 2016-2020 ölümlerinin epidemiyolojik değerlendirilmesi yapılarak, 2018 ölüm nedenlerinin sözel otopsi ile irdelenmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Kesitsel nitelikteki araştırma 2021-22'de yapılmıştır. Hatay Büyükşehir Belediyesi 2016-2020 defin kayıtlarındaki ölümler(N=34141) yıllara, ilçelere, cinsiyete, yaşa, uyruğa ve nedene göre değerlendirilmiş, 2018 ölümlerinden tabakalı, sistematik örneklemeyle seçilen örneğin yakınlarına(n=284) sözel otopsi uygulanmıştır. Anket, katılımcıların sosoyodemografik ve ölene ait bilgiler(17 soru) ile sözel otopsi(56 soru) kısımlarından oluşmaktadır. İstatistiksel analizlerde; tanımlayıcı istatistikler, mortalite ölçütleri ve ki-kare testi kullanılmış, p0,05), bulaşıcı hastalık ölüm nedeni sırasıyla %5,1 ve %1,8, adli olay ölüm nedeni ise %5,7 ve %12,6'dır (p
Özet (Çeviri)
Aim: The mortality data reveal the impact value of public health support services and the level needed for these services. Standard, accurate and timely collected death data are at the top of the statistics used in the planning and implementation of services. In this study, it was aimed to examine the causes of death in 2018 by verbal autopsy by making the epidemiological evaluation of 2016-2020 deaths in Hatay. Methods: This Prevalence study was conducted in 2021-22. The deaths(N= 34.141) in the 2016-2020 burial records of Hatay Metropolitan Municipality were evaluated according to years, districts, sex, age, nationality and cause, and verbal autopsy was performed on the relatives of the sample(n=284) selected from the 2018 deaths by stratified, systematic sampling. This questionnaire consists of the participant's sociodemographic and deceased information(17 questions) and verbal autopsy(56 questions). Descriptive statistics, mortality criteria and chi-square test were used in our statistical analysis, and the p0.05), communicable disease cause of death was 5.1% and 1.8%, respectively, forensic event cause of death was 5.7% and 12.6% (p
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Antiokheia kaya mezarları
Antiokheia rock tombs
GÜLŞAH DOĞRU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
ArkeolojiHatay Mustafa Kemal ÜniversitesiArkeoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE PAMİR
- Superpixel assisted deep neural network for breast tumor segmentation in ultrasound images
Süperpiksel destekli derin sinir ağı ile meme ultrason görüntülerinde tümör segmentasyonu
NEFİSE UYSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
ÖĞR. GÖR. MURAT GEZER
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Kemik metastazlarının görüntü işleme ve yapay sinir ağları yöntemleri ile tespiti
Computer aided detection of bone metastasis via image processing and artificial neural network
ALİ ASLANTAŞ
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ÇAKIROĞLU