Geri Dön

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

  1. Tez No: 769859
  2. Yazar: FURKAN DİLSİZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NAZAN SAVAŞ
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Halk Sağlığı, Public Health
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  2. Antiokheia kaya mezarları

    Antiokheia rock tombs

    GÜLŞAH DOĞRU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    ArkeolojiHatay Mustafa Kemal Üniversitesi

    Arkeoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE PAMİR

  3. 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

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

    ÖĞR. GÖR. MURAT GEZER

  4. 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

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  5. 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

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ÇAKIROĞLU