Bibliographic record
Abstract
yazarlar ve müzisyenler vardý. Akciðer veremi kanamasýndan ölen Moliere, ünlü edebiyatçýlar, Bronte (Anne, Emily ve Charlotte) ve onlarýn iki küçük kýz kardeºleri (Maria ve Elizabeth) ve ünlü üç edebiyatçý kardeºin aðabeyi üç edebiyatçý kadýnýn yaðlý boya portresini yapan erkek kardeº Branwell de sonradan veremden ölmüºlerdir (3). Anton Çekov, Franz Kaka ve Frederick veremden ölen ünlüler arasýnda yer alýr. Nikiforuk, 19 yy. da veremden ölen sanatçýlarýn listesinin Toronto ºehrinin telefon rehberinden daha kalabalýk olduðunu yazmaktadýr. Akciðer tüberkülozundan ölenler arasýnda VIII. Henry'nin oðlu olan Edward VI. da vardýr. Babasýnýn ölümü üzerine 9 yaºýnda kral olan Edward VI, önce kýzamýk, ardýndan çiçek hastalýðýna tutulmuº, bunlardan tüberkülozundan öldüðü otopsi ile gösterilmiºtir. Verem hastalýðýnýn salgýn yaptýðý yüz yýllarda tedavi yöntemleri korkunç olduðu kadar da gülünçtür. Hastalýðýn sebebi bilimsel olarak bilinmediði iyin piyasaya hastalardan kan alma, müshil ilacý verme veya lavmanla fosforik asit, eter, digitalis, karbonik asit, afyon gibi ilaçlar kullanýyorlardý. Ýngiltere’nin Hippocrates'i olarak bilinen Thomas Sydenheim vereme at ile gezinmenin yararý olduðunu söylemekteydi (3). ªarlatan hekimlerin en ünlüleri arasýnda Fransýz ihtilalinde deðerli kimyacý Lavosier'in giyotin ile idamýna karar veren Dr. Jean-Paul Marat, veremlilere kendi adýyla önerdiði solüsyonun (L'eau antipulmonaire du Docteur Marat) ki, terkibinde sadece Calcium Phosphate bulunuyordu. Veremin tedavisinde taze insan kam içmenin etkili olduðu da ileri sürülmüºtür. Ýspanya’nýn Andalucuia bölgesinde 8 yaºýndaki bir çocuk kaçýrýlýp, koltuk altý býçakla kesilmiº ve buradan akan taze kan zengin bir veremliye içirilmiºtir. Orta çað ve sonrasýndaki "King's Evil" olarak bilinen lenfbezi tüberkülozu çok yaygýndý. Ýngiltere Kralý Edward VI, Fransýz Kralý Charles IX, bu hastalýktan ölmüºlerdir (3,4). Bu krallar lenfbezi tüberkülozlu hastalara el sürerek tedavi ettiklerini sanýyorlardý. Ýngiltere Kralý I. Edward bir ay içinde 533 hastaya el sürerek tedavi ettiðini sanýyordu. Fransýz Kralý Philip Augustos, bir toplantýda 1,500 hastaya el sürmüº. Bu yöntemle tedavi Ýngiltere'de II. Charles ve Queen Anne ve Macar Kralý Franz Joseph tarafýndan da kullanýlmýºtýr. XIX. yüzyýlýn sonlarýnda ve XX. yüzyýlda veremli hastalarýn izolasyonu düºünülerek, bunun için daðlýk yerlerde sanatoryumlar yapý1maya baºlamýºtýr. Çoðu fakir kullanýlýyordu. Zengin olanlar Ýsviçre'nin Davos ve St. Moritzde ºehirlerinde yapý1an sanatoryumlarý tercih ediyorlardý. Bunlarýn sayesinde bu ülkede yeni doðmuº olan ilaç sanayi hýzla geliºmiºti ve onlarla birlikte bankacýlýk sektörü de yarýºýyordu. Verem hastalýðýnýn tanýnmasý, sebebinin öðrenilmesi ve tedavisinde ileri adýmlarýn atýlmasý Paris’teki Necker hastanesinde çalýºanlar gibi kendisi de veremli olan Rene Laennec'in çalýºmalarý ile ortaya çýkmýºtýr. Beº yaºýna öksüz kalan Laennec ve iki kardeºini Nantes ºehrinde doktor olan amcasý büyütmüºtür. Amca, ihtilalin en alevli
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.278 | 0.089 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".