Search

OBJECTIVE: It is known that inpatient hospital costs are much higher than outpatient services. It was aimed to investigate the effect of pneumococcal vaccination on hospitalizations. MATERIAL AND METHODS: The direct hospitalization costs, length of stay, and factors of the vaccinated and unvaccinated patients in the same hospital during the 12-month follow-up of the patients who received pneumococcal vaccine between November 15, 2018, and November 15, 2020, in 3 chest diseases and thoracic surgery training and research hospitals were analyzed by obtaining Hospital Information Management System records. Data were collected with Statistical Package for the Social Sciences version 23 program (IBM Corp.; Armonk, NY, USA) , and statistical evaluation was made. RESULTS: The mean age of 800 hospitalized patients, of whom 400 were unvaccinated and 400 were vaccinated, was 68.48 ± 11.97. There was no significant difference in the mean age of vaccinated and unvaccinated patients (P > .05). Five hundred sixty-six patients (70.8%) were aged 65 and over. Two hundred eighty (51.2%) of men were vaccinated and 120 (47.2%) of women were vaccinated, and there was no significant difference (P > .05). The mean hospital stay of these patients was 11.01 days, and those in the vaccinated group had an average mean hospital stay of 9.11 days and those in the unvaccinated group had a mean hospital stay less than 12.91 days (P < .001). Total 1-year hospitalization costs were $501.653.53 and the cost per person was calculated as $627.07. The cost per capita for the vaccinated group was $550.52, which was lower than the average cost of the unvaccinated group ($703.62) (P < .05). When comparing the status of being vaccinated, comorbidity, mortality, mean length of stay, chronic obstructive pulmonary disease, and heart disease were found to be statistically significant (P < .05). CONCLUSION: In our study, it was revealed that vaccination of patients hospitalized in chest disease hospitals with the pneumococcal vaccine reduced the average length of hospital stay by 41.7% and the cost of hospitalization by 27.8%.

ÖZET Amaç: Bir hastalığı saptamak için yapılan çalışmalarda,salgınların önlenmesi veya ölümcül bir hastalığın saptanması gibidurumlarda yanlış negatif karar verilmesi (Durum I) veya tedavininciddi yan etkilerinin olduğu ve tedavi maliyetinin yüksek olduğuhastalıklarda yanlış pozitif karar verilmesi (Durum II) tehlikeli sonuçlara yol açabilir. Bu çalışmada, kritik durumlarda esnek kararsağlamak için tanı testi için bir güvenlik eşik değeri t kullanılarakeğri altındaki alanın [area under the curve (AUC)] yeni bir tanımıönerilmiştir. Test tanısı için alternatif kesme noktası, duyarlılık/özgüllük ve göreli etkinlik açısından bir simülasyon çalışmasıile değerlendirilmiştir. Gereç ve Yöntemler: Durum I için c-t’ye veDurum II için c+t’ye kaydırılan kesme noktası c’yi elde etmek içinfarklı AUC değerleri kullanılarak bir simülasyon çalışması yapılmıştır. Hasta (X) ve hastalıklı olmayan (Y) için normal dağılımkullanılmıştır ve optimal kesme değeri Youden Index ve maksimumetkinlik yöntemleri ile parametrik olarak tahmin edilmiştir. Kaydırma miktarı t elde edilirken, duyarlılık/özgüllük değerinde yüzdeolarak istenen artış veya azalış miktarı olan gama olasılığı dikkatealınır. Gama 0-1 arasında değer alabilen ve araştırmacı tarafındanbelirlenen bir olasılığı ifade eder. Bulgular: Çalışmamızın sonuçları, testin daha az doğru ve düşük AUC değerine sahip olduğu durumlarda, güvenlik eşiği t değeriyle çalışmanın göreli etkinliğininönemli ölçüde etkilenmediğini göstermiştir. Sonuç: Bu çalışmada,önceden tanımlanmış bir gama olasılığı ile belirlenen kaydırmamiktarı t kullanılarak alternatif kesme noktaları elde edilmiştir. Kritik durumlarda, ekstra güvenlik eşiği t kullanılarak, denekler içingerçek hastalık sınırı ve güvenlik standartlarının belirlenmesi, özellikle ayırt etme gücü düşük testlerde daha toleranslı bir karar sağlayabileceği önerilmektedir.Anahtar kelimeler: Eğri altında kalan alan; kesme noktası; duyarlılık; Youden Indeks; maximum etkinlik

MAUT VE TAOV YÖNTEMLERİNİN BİRLEŞTİRİLMESİYLE TÜRKİYEİÇİN EN FAYDALI YENİLENEBİLİR ENERJİ ALTERNATİFİNİNBELİRLENMESİÖZDünyada enerji ihtiyacı, artan nüfus, küresel büyüme ve sanayileşme sonucundason zamanlarda oldukça artmıştır. Artan enerji ihtiyacının, mevcut fosil kaynaklırezervlerle tam olarak karşılanamaması, çevre bilincinin ve enerji arz güvenliğininartması tüm dünyada olduğu gibi Türkiye'de de yenilenebilir enerji kaynaklarınınkullanımın oldukça önemli olduğunu göstermektedir. Bu çalışmada, Çok NitelikliFayda Teorisi (MAUT) ve Dikey Vektörlere Dayalı Toplam Alan (TAOV) yöntemleribirleştirilerek çok kriterli yeni bir karar verme (TAOV-MAUT) yöntemi önerilmiştir.Önerilen bu yöntem kullanılarak Türkiye için en faydalı yenilenebilir enerji kaynağıbelirlenmeye çalışılmıştır.Türkiye'de yenilenebilir enerji kaynaklarının değerlendirilmesine ilişkin literatürtaraması sonucunda kararı etkileyebilecek en önemli kriterler: verimlilik, inşaat süresi,maliyet, devlet teşvikleri, ekonomik ömür, dışa bağımlılık, istihdam, fırsatlar, sosyalkabul, alan gereksinimi ve sera gazı emisyonları olarak belirlenmiştir. Uygulamasonucunda Türkiye'nin için en faydalı yenilenebilir enerji kaynakları sırasıylahidroelektrik, rüzgar, güneş, biyokütle ve jeotermal enerji kaynakları olarak tespitedilmiştir.Anahtar kelimeler: Çok kriterli karar verme (ÇKKV), Çok nitelikli fayda teorisi(MAUT), Dikey vektörlere dayalı toplam alan (TAOV), Yenilenebilir enerjikaynakları

In recent years, classification methods, one of the main applications of machine learning, arewidely used in many fields. Among these areas, health is an important area where machinelearning studies are applied successfully. In this study, it is aimed to develop models thatpredict disease stage in people with Covid-19 diagnosis using machine learning (ML)classification methods. Covid-19 is an epidemic disease that was declared a pandemic by theWorld Health Organization in March 2020 and caused the death of millions of people aroundthe world. Today, millions of people still suffer from this disease and face death. In additionto the problems of medical system inadequacies such as lack of beds, intensive careoccupancy, and respiratory (ventilator) device shortages, the pandemic has also left healthcareworkers faced with the overwhelming burden of patients. For this reason, the ability to detectthe deterioration of the patient by early determination of the disease stage during their stay inthe hospital for Covid-19 patients is very important for hospital management. Within thescope of the study, clinical and laboratory data of Covid-19 patients at hospital admissionwere used. For the data set, models that provide prediction of disease stage were obtained byusing the classification-based machine learning algorithms Logistic Regression, RandomForest and Support Vector Machines. With the models obtained, the hospital managementwill be informed about the number of beds that will be required for moderate, severe andcritical Covid-19 patients and the need for detailed human resource power to take variousprecautions in advance.Keywords: Covid-19, Supervised Learning, Logistic Regression, Random Forests, SupportVector Machines

Objective: In this study, it was aimed to show that the place of death of patients who died due to lung cancer, shifted to the palliative service, after the establishment of the palliative care service in our hospital.Materials and Methods: The study was conducted as a 4-year retrospective cross-sectional study at the Chest Diseases and Thoracic Surgery Training and Research Hospital between 2017 and 2020. Patients who were diagnosed with lung cancer and died in the hospital during the study period were included in the study. Demographic data of the patients, comorbidities, laboratory values, changes in hospital location, respiratory support (invasive and noninvasive mechanical ventilation, oxygen), medical treatments, places of death and at most four causes of death were recorded from hospital mortality data. Data were summarized by descriptive analysis. Results: During the study period, 15,552 patients were hospitalized due to lung cancer and the number of patients who died from these patients was determined as 1896 (12%). Of the 1896 patients who died, 44% (n=834) had their first hospitalization in palliative care, and only 19 of these patients were referred back to the intensive care unit. There was a statistically significant increase in hospitalization to the palliative service over the years (p, Amaç: Bu araştırmada, hastanemizde palyatif bakım servisi kurulduktan sonra akciğer kanseri nedeni ile ölen hastaların ölüm yerlerinin palyatif servise kaydığının gösterilmesi hedeflenmiştir. Gereç ve Yöntem: Çalışma 2017-2020 yılları arasında 4 yıllık retrospektif kesitsel çalışma olarak Göğüs Hastalıkları ve Göğüs Cerrahisi Eğitim ve Araştırma Hastanesinde yapıldı. Çalışma döneminde tanıları akciğer kanseri olan ve hastanede ölen hastalar çalışmaya alındı. Hastaların demografik verileri, yatış nedenleri, ek hastalıkları, hemogram, biyokimya değerleri, hastane içinde yer değişimleri, solunum destekleri (invaziv ve noninvaziv mekanik ventilasyon, oksijen) medikal tedavileri, ölüm yerleri, en çok dört ölüm nedenleri hastane mortalite verilerinden kayıt edildi. Veriler tanımlayıcı analiz ile özetlendi. Yıllar içindeki değişim kayıt edilen veriler ile karşılaştırıldı.Bulgular: Çalışma döneminde akciğer kanseri nedeni ile 15.552 hasta yatırıldı ve bu hastalardan ölen hasta sayısı 1896 (%12) olarak saptandı. Ölen 1896 hastanın 834’ü yani %44’ünün ilk yatış yeri palyatif bakımdı, bu hastalardan sadece 19’u tekrar yoğun bakıma sevk edildi. Palyatif servise yatışta yıllar içinde istatistiksel olarak anlamlı artış izlendi (p

The need for energy in theworld has recently increased as a result of increasing population, globalgrowth and industrialization. The fact that the increasing energy need cannotbe fully met with the existing fossil-sourced reserves, and the increase in environmentalawareness and energy supply security shows that the use of renewable energysources is very important in Turkey as well as in the rest of the world. Inthis study, a new multi-criteria decision making (TAOV MAUT) method is proposedby combining Multi-Attribute Theory of Utility (MAUT) and Total Area Based onVertical Vectors (TAOV). Using this proposed method, the most useful renewableenergy source for Turkey has been tried to be determined. As a result of theliterature study conducted for the evaluation of renewable energy sourcealternatives that can be used in our country, the most important criteria thatcan affect the decision are; productivity, construction time, cost, governmentincentives, economic life, foreign dependency, employment opportunities, socialacceptance, space requirement and greenhouse gas emissions. As a result of thestudy, Turkey's most useful renewable energy sources are respectively;hydroelectric, wind, solar, biomass and geothermal energy sources have been identified.Keywords:Multi Criretia Decision Making(MCDM), Multi-Attribute Theory of Utility (MAUT),Total Area Based on Vertical Vectors (TAOV), Renewable Energy Sources.

Mühendislik Terimleri Sözlüğü çalışmaları, 2006 yılında Mühendislik alanındaki akademisyen ve dil uzmanlarının katıldığı bir çalıştay ile başlatılmıştır. Bu çalıştayda sözlük kapsamında yer alacak mühendislik alanları kümelere ayrılmış ve bu kümelerde görev alacak alan uzmanları belirlenmiştir.Yürütme Kurulu’nun belirlediği ilkeler doğrultusunda her bir kümedeki alan uzmanları tarafından, alt alanlarda yer alacak terimler belirlenip, tanımlar oluşturulurken, dilimize yerleşmiş yabancı terimlerin yerine önerilmiş ve dilin dolamına girmiş Türkçe terimlerin maddebaşı olmasına özen gösterilmiştir. Bu şekilde hazırlanan taslak sözlük dizinleri, Yürütme Kurulu Üyeleri ve alan uzmanları ile birlikte değerlendirilerek yeniden biçimlendirilmiştir.Terim ayıklama, farklı alanlardan gelen ortak terimlerin tanımlarının birleştirilmesi, farklı alanlarda farklı terimlerle karşılanan aynı kavram için ortak bir terimin belirlenmesi, yabancı kökenli sözcüklerin olabildiğince Türkçe terimlerle karşılanması gibi yayına hazırlık çalışmalarının, ilgili uzmanlar tarafından internet üzerinden, eş zamanlı bir şekilde yürütülebilmesi için bir sözlük veritabanı yazılımı oluşturulmuştur. Alan uzmanlarının çalışmalarını tamamladığı dizinler, alt alan sözlükleri oluşturularak bu sözlük veritabanına yüklenmiştir.2011 yılından itibaren Prof. Dr. Bülent Sankur yürütücülüğünde ilgili alan uzmanlarından oluşan çalışma grubu tarafından yayına hazırlık çalışmaları tamamlanmıştır. 14 Haziran 2015 tarihinde sözlüğümüz www.tubaterim.gov.tr adresinde internet üzerinden kullanıma açılmış ve Ocak 2020'de baskısı gerçekleştirilmiştir.

INTRODUCTION: Lung cancer incidence is increasing and becoming the first cause of death due to cancer.One of the most frequent clinical problem is to determine whether the malignity is primary due to lung cancer or metastatic lung cancer. Thyroid Transcription Factor-1 TTF- 1 is a nuclear protein which is expressed in adenocarcinomas or adenosquamos carcinomas by bronchiolar epithelium cells.TTF-1 is almost negative in the other carcinomas of organs. We aimed to analyze the discriminating role of TTF-1 in the primary and metastatic cancers of the lung.METHODS: We analyzed 50 lung cancer patients, 30 patients had primary pulmonary cancers and 20 patients had metastatic pulmonary carcinomas. Immunohistochemical dyeing study was performed on the specimens using mouse monoclonal antibody against TTF-1 8 G7G3/1, Neomarkers, USA .RESULTS: We analyzed 50 lung cancer patients, 30 patients had primary pulmonary cancers and 20 patients had metastatic pulmonary carcinomas. Immunohistochemical dyeing study was performed on the specimens using mouse monoclonal antibody against TTF-1 8 G7G3/1, Neomarkers, USA .DISCUSSION AND CONCLUSION: In this study it is found that positive TTF-1 results indicate primary pulmonary cancer when thyroid-originated metastatic lung cancers were excluded, but the negative results for TTF-1 could not exclude the pulmonary origin. Also, considering the highest positivity rate is 76 % for TTF-1, the results suggest that not only using TTF-1 alone but using it within an antibody panel may be more useful for discriminating the primary adenocarcinomas from metastatic adenocarcinomas., GİRİŞ ve AMAÇ: Akciğer AC kanseri insidansı gün geçtikçe artmakta olup günümüzde kanserden ölümlerin başlıca nedenleri arasındadır. Malignitenin primer akciğer AC kaynaklı ya da metastatik olduğunun belirlenmesi klinikte sıkça karşılaşılan sorunlardandır. Tiroid transkripsiyon faktör-1 TTF-1 daha çok bronşiyal epitel hücrelerinden kaynaklanan adenokarsinomalarda ve adenoskuamöz karsinomalarda tespit edilmektedir. Diğer organların adenokarsinomalarmda TTF-1 büyük çoğunlukla negatiftir. Çalışmamızın amacı, AC'in primer ve metastatik adenokarsinomalarında TTF-1 immunhistokimyasal belirtecinin kullanımının ayırıcı tanıya katkısını belirlemektir.YÖNTEM ve GEREÇLER: Çalışmamıza 30 primer ve 20 metastatik olmak üzere toplam 50 AC kanseri hastası değerlendirildi. TTF-1 sunumunu belirlemek amacıyla TTF-1 Ab-1 8 G7G3/1, Neomarkers, USA kullanıma hazır mouse monoklonal antikoru ile immunhistokimyasal boyama prosedürü uygulandı.BULGULAR: Toplam 50 primer ve metastatik AC adenokarsinoma vakasının 11 tanesinde nükleer TTF-bir pozitifliği görüldü. Bu vakaların klinikleri değerlendirildiğinde hepsinin primer AC adenokarsinoma vakaları olduğu görüldü 11/30, %36,67 . Metastatik AC adenokarsinoma vakalarının hiç biri TTF-1 ile pozitif boyanma göstermediTARTIŞMA ve SONUÇ: Çalışmamızda TTF-1 pozitifliğinin tiroid kaynaklı AC metastazlar dışlandığında, primer pulmoner orijini işaret ettiği ancak TTF-1 ile negatif boyanmanın pulmoner orijini ekarte edemediği görülmüştür. Ayrıca bildirilen en yüksek pozitiflik oranının %76 olduğu göz önüne alınırsa tanı aşamasında TTF-1’in tek başına değil, bir antikor paneli içerisinde kullanılmasının uygun olacağı görüşüne varılmıştır.

© 2017 Pakistan Journal of Statistics.In this paper, new estimators for process capability indices have been proposed using improved estimators of population mean and variance. The proposed and classical indices are compared with respect to mean square error. A numerical example is considered to illustrate the proposed indices and to judge the merits of the proposed estimators.

Using Chebyshev's inequality, we provide a probabilistic proof of the uniform convergence forcontinuous functions on a closed interval by Schoenberg's variation diminishing spline operator. Furthermore,we introduce a unimodal density estimator based on this spline operator and thus generalize that of Bernsteinpolynomials and beta density. The advantage of this method is the local property. That is, rening the knotswhile keeping the degree xed of B-splines yields better estimates. We also give a numerical example toverify our results.

İki değişken arasındaki bağımlılık yapısı hakkında bilgi sahibi olmak oldukça önemlidir. Günümüzde yaygın olarak kullanılan global bağımlılık ölçüleri (Örneğin: Pearson korelasyon katsayısı gibi), iki değişken arasındaki karmaşık bağımlılık yapısını tam olarak yansıtamamaktadır. Bu nedenle iki değişken arasındaki bağımlılık yapısını sadece global bağımlılık ölçüleri ile değil lokal bağımlılık ölçüleri ile de incelemek gerekir. Çalışmada, iki değişken arasındaki bağımlılık yapısının belirlenmesinde kullanılan lokal bağımlılık ölçüleri incelenmiş ve bu yapının belirlenmesinde oldukça pratik araçlar olan ki-grafiği ve yerel bağımlılık haritaları kullanılarak uygulama yapılmış ve yorumlanmıştır

Bu çalışmada, kanserojen ve toksik maddeler için, maruz kalınan veya idare edilen doz olarak daadlandırılan, güvenli dozu tahmin etmek için yeni bir model tanıtıldı. Bu model, aşağıda açıklanan varsayımıtemel almaktadır.Literatürde, bu konu için farklı varsayımlar kullanılarak elde edilen çeşitli modeller bulunmaktadır.Yukarıda tanımlanan varsayım altında bulunan model literatürde daha önce tanımlanan modellerden oldukçafarklıdır. Bulunan model ile maruz kalınan en güvenli doz ξ. için tahmin edici elde edilmiştir. Çalışmanınsonunda, simülasyon yolu ile elde edilen veriler modelimizde kullanlılarak optimum güvenli doz tahminedilmiştir