SavedAdd your journal

Journals / Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2019 / Cilt: 19 Sayı: 3

Türkiye’de Solunum Sistemine Bağlı Ölüm Oranlarının Mekansal Kümelenmelerinin İncelenmesi

Mustafa Yalçın(AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ)0000-0001-6402-5651
Kaan Kaya(AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ)0000-0001-8708-2421
Pages
750–761
Publication Date
2019-12-31
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Gelecek çalışmalarda, kümelenme tespit edilen illerde, oluşum nedenleri ile ilgili mekansal regresyon analizleri yapılması planlanmaktadır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Dünyada her yıl solunum sistemi hastalıkları sebebiyle önemli sayıda insan hayatını kaybetmektedir.
📊
Key Findings & Data:Bu tür hastalıklardan dolayı meydana gelen ölümlerin mekânsal bağımlılıklarının incelenmesi, ölüm nedenlerinin tespit edilmesinde ve bu yüksek ölüm oranlarına karşı farkındalık yaratılarak gerekli önlemlerin alınmasında etkin rol oynamaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Gelecek çalışmalarda, kümelenme tespit edilen illerde, oluşum nedenleri ile ilgili mekansal regresyon analizleri yapılması planlanmaktadır.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2014-2018 Verileri
⚙️Variables:Mekansal kümelenme · Mekansal bağımlılık · CBS

Özet

Dünyada her yıl solunum sistemi hastalıkları sebebiyle önemli sayıda insan hayatını kaybetmektedir. Bu tür hastalıklardan dolayı meydana gelen ölümlerin mekânsal bağımlılıklarının incelenmesi, ölüm nedenlerinin tespit edilmesinde ve bu yüksek ölüm oranlarına karşı farkındalık yaratılarak gerekli önlemlerin alınmasında etkin rol oynamaktadır. Bu çalışmada, 2014-2018 yılları arasında Türkiye il birimlerindeki solunum sistemi hastalıkları sebebiyle hayatını kaybeden insanların mekânsal kümeleme yöntemleri ile mekânsal bağımlılıklarının incelenmesi amaçlanmıştır. Kümelenmelerin tespiti için Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ortamında, global kümeleme istatistikleri (Moran’s I, Geary C ve Getis-Ord Genel G) ve lokal kümeleme istatistikleri (Lokal Moran’s I ve Getis-Ord G*) kullanılmıştır. Global istatistiklerin sonucunda yüksek anlamlılıkta mekânsal kümelenmeler tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda Global istatistiklerde %95 anlamlılık düzeyi üzerinde mekânsal kümelenmeler tespit edilmiştir. Lokal istatistikler sonucunda ise kümelenmelerin tüm yıllarda aynı bölgelerde yoğunlaştığı görülmüştür. Buna göre Batı ve Orta Karadeniz kesimlerinde yüksek; Doğu ve Güneydoğu Anadolu Bölgelerinde düşük kümelenmeler yüksek anlamlılık derecesi ile tespit edilmiştir. Gelecek çalışmalarda, kümelenme tespit edilen illerde, oluşum nedenleri ile ilgili mekansal regresyon analizleri yapılması planlanmaktadır.

🔖

Cite This Article

Yalçın, M., Kaya, K. (2019). Türkiye’de Solunum Sistemine Bağlı Ölüm Oranlarının Mekansal Kümelenmelerinin İncelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 19 Sayı: 3, 750–761. https://doi.org/10.35414/akufemubid.588916

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (25)

  1. Al-Rumaizan, S.A., Ayala, C.J., Been, A.J., Chen, J., Cook, J., Duarte, G.G.,. and Lashuk, I.V., 2004. A brief evaluation of statistical methods for detecting disease clusters in time and/or space. 53-56
  2. Anselin, L., 1995. Local indicators of spatial association—LISA. Geographical analysis, 27(2), 93-115.
  3. Anselin, L., 2019. A local indicator of multivariate spatial association: extending Geary's C. Geographical Analysis, 51(2), 133-150.
  4. Atalay, A., 2010. Türkiye’deki trafik kazalarının mekansal ve zamansal analizi. Doktora Tezi, Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum, 223.
  5. David, R.M., 2017. Türkiye’de amipli dizanteri ve hepatit a hastalıklarının mekansal doku ve sıcak noktalarının CBS ve geoistatistik analizler ile incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 82.
  6. Durduran, S.S. and Durduran, Y., 2009. Coğrafi bilgi sistemi yardımıyla kalp ve solunum yolu hastalarının mekansal dağılımının belirlenmesi: Konya örneği. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 24(3), 19-28.
  7. Erdoğan, S., 2010. Epidemiyolojide CBS uygulamaları: konumsal kümeleme yöntemlerinin karşılaştırılması-menenjit örneği. Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 2(2), 23-31.
  8. Erdoğan, S., Yalçın, M. and Dereli, M.A., 2011. Kriminolojide coğrafi bilgi sistemleri ve mekansal istatistiksel yöntemlerin kullanımı: Hırsızlık örneği. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 13, 18-22.
  9. Eyyuboğlu, B.B., 2015. Sosyal bilimlerde mekânsal istatistik ve coğrafi bilgi sistemleri: Kuramdan uygulamaya. Doktora Tezi, Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir, 107.
  10. Fischer, M.M. and Getis, A., 2009. Handbook of applied spatial analysis: software tools, methods and applications. Springer Science & Business Media, 279-298.
  11. Güngör, H.C., 2013. Epidemiyolojide mekansal analiz Konya ili kanser hastalığı örneği. Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya, 161.
  12. Kervankıran, İ., 2015. Turizmde mekânsal veri analizi tekniklerinin kullanımı: Türkiye'de ilçelere göre konaklama örneği. Zeitschrift für die Welt der Türken/Journal Of World Of Turks, 7(2), 217-241.
  13. Lee, J. and Wong, D.W., 2001. Statistical analysis with ArcView GIS. John Wiley & Sons, 156-189.
  14. Liu, Y., Wang, X., Liu, Y., Sun, D., Ding, S., Zhang, B., Du, Z. and Xue, F., 2013. Detecting spatial-temporal clusters of HFMD from 2007 to 2011 in Shandong Province, China. PloS one, 8(5), e63447
  15. Menteşe, S., 2011. Zonguldak'ta hava kirliliği (PM10 & SO2) ve solunum yolu hastalıkları ilişkisi. Yüksek Lisans Tezi, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Balıkesir, 88.
  16. Nişancı, R., Yıldırım, V. and Çolak, H.E., 2010. Coğrafi bilgi sistem uygulamaları. Bilim ve Teknik, 514, 58-63.
  17. Özgür, L., 2008. Coğrafi bilgi sistemlerinde sağlık uygulamaları Afyonkarahisar örneği. Yüksek Lisans Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyonkarahisar, 120.
  18. Requia, W. and Roig, H., 2015. Analyzing spatial patterns of cardiorespiratory diseases in the Federal District, Brazil. Health, 7(10), 1283.
  19. Tağıl, Ş., 2007. Balıkesir’de hava kirliliğinin solunum yolu hastalıklarının mekânsal dağılışı üzerine etkisini anlamada jeo-istatistik teknikler. Coğrafi Bilimler Dergisi, 5(1), 37-56.
  20. Zhang, C., Luo, L., Xu, W. and Ledwith, V., 2008. Use of local Moran's I and GIS to identify pollution hotspots of Pb in urban soils of Galway, Ireland. Science of the total environment, 398(1-3), 212-221.
  21. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-statistics/h-how-spatial-autocorrelation-moran-s-i-spatial-st.htm, (11.05.2019)
  22. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-statistics/h-how-high-low-clustering-getis-ord-general-g-spat.htm, (11.05.2019)
  23. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-statistics/h-how-cluster-and-outlier-analysis-anselin-local-m.htm, (12.05.2019)
  24. https://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-statistics/h-how-hot-spot-analysis-getis-ord-gi-spatial-stati.htm, (12.05.2019)
  25. Al-Rumaizan, S.A., Ayala, C.J., Been, A.J., Chen, J., Cook, J., Duarte, G.G.,. and Lashuk, I.V., 2004. A brief evaluation of statistical methods for detecting disease clusters in time and/or space. 53-56