MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W1491340266 · doi:10.17986/blm.2010152708

2005-2009 Yıllarında Denizli’de Meydana Gelen Adli Yaşlı Ölümlerinin Değerlendirilmesi

2010· article· tr· W1491340266 on OpenAlexaff
Kemalettin Acar, Bora Boz, Cüneyt Destan Cenger

Bibliographic record

VenueThe Bulletin of Legal Medicine · 2010
Typearticle
Languagetr
FieldMedicine
TopicAutopsy Techniques and Outcomes
Canadian institutionsStantec (Canada)
Fundersnot available
KeywordsMedicineHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Yaşlılık döneminin başlangıcı Dünya Sağlık Örgütü’ne göre 65 yaş kabul edilmektedir. Yaşlanma her canlıda görülen, tüm işlevlerde azalmaya neden olan süreğen ve evrensel bir süreçtir. Yaşlı ölümleri, ölüm nedenleri açısından değerlendirildiğinde toplumun sağlık önceliklerinin belirlenmesinde yardımcı olur. Çalışmada 2005-2009 yılları arasında Denizli ilinde meydana gelen 65 yaş ve üstü adli ölüm olguları cinsiyet, yaş, ölüm nedeni, orijini, ölüm yeri yönünden değerlendirildi. Bu amaçla belirlenen süre içerisinde Pamukkale Üniversitesi Tıp Fakültesi Adli Tıp Anabilim Dalı tarafından yapılmış otopsilere ait kayıtlar retrospektif olarak incelendi. Bu süreçte, adli otopsi yapılan 1324 olgunun %18,95’inin (n:251) yaşlı ölümlerinden oluştuğu görüldü. 175’i erkek, 76’sı kadındı. Yaş ortalaması 74,75 + 6,63 idi. Kazaya bağlı ölümlerin ilk sırada yer aldığı, bunu doğal ölümlerin izlediği görüldü. Doğal ölümler içerisinde kardiyovasküler sistem hastalıkları en sık ölüm nedeniydi. Medikolegal otopsilerin uygun koşullarda ve mutlaka adli tıp uzmanı tarafından yapılması halinde yaşlı ölümleri ile ilgili pek çok veri sağlayabileceği anlaşılmaktadır. Bu çalışmalardan elde edilecek bilgilerle, ölüm nedenlerinin ve orijinlerinin tespit edilmesi önlenebilir nedenlerin ortadan kaldırılabilmesinde yardımcı olabilir.Anahtar kelimeler: Yaşlılık, ölüm nedenleri, adli tıp

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.071
Threshold uncertainty score0.141

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.270 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueThe Bulletin of Legal MedicineSame topicAutopsy Techniques and OutcomesFrench-language works237,207