Doğal bir kollajen çapraz bağlayıcının kendinden bağlanabilen akışkan kompozitlerin dentin bağlanma dayanımına etkisi

Amaç: Bu in vitro çalışmanın amacı proantosiyanidinden zengin bir özütün (üzüm çekirdeği özütü), kendinden bağlanabilen akışkan kompozitlerin [VertiseFlow, Kerr; Fusio Liquid Dentin, Pentron; NovaCompo SF, Imicryl] dentin makaslama bağlanma dayanımlarına etkisini incelemektir. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışmada 90 adet çürüksüz insan üçüncü molar dişi kullanıldı. Dişlerin tüberkülleri uzaklaştırılarak düz okluzal dentin yüzeyleri hazırlandı. Dentin yüzeyleri #600 grenli zımpara kâğıdı ile zımparalandıktan sonra rastgele 6 gruba ayrıldı (n=15). Deney gruplarına ait dentin yüzeylerine kompozitleri bağlamadan önce bu yüzeyler %20’lik üzüm çekirdeği özütü ile muamele edildi. Kompozitler silindirik şekilli plastik matrisler içinde uygulandı ve ışık ile sertleştirildi. Makaslama bağlanma dayanımı için her bir örneğin diş-kompozit ara yüzeyinde kırılma meydana gelinceye kadar 1 mm/dk hızda kuvvet uygulandı. Veriler One-Way ANOVA ve Tukey's HSD Post-hoc testleri ile analiz edildi. Bulgular: Nova Compo SF ve Vertise Flow için, üzüm çekirdeği özütü ile muamele edilen gruplar ile kontrol gruplarının dentin bağlanma dayanımları arasında fark yoktu (p > 0.05). Ancak, dentinin üzüm çekirdeği özütü ile muamele edilmesi Fusio Liquid Dentin’in dentine bağlanma dayanımını düşürdü (p < 0.05). Sonuç: Kollajen çapraz bağ ajanı olarak kullanılan %20’lik üzüm çekirdeği özütü, kendinden bağlanabilen akışkan kompozitlerin dentine bağlanma dayanımlarını arttırmadı. Bunlara ilaveten, Fusio Liquid Dentin’in, dentine bağlanma dayanımını olumsuz etkiledi

A Computational Statistics Approach to Evaluate Blood Biomarkers for Breast Cancer Risk Stratification

Breast cancer is the second leading cause of cancer mortality among women. Mammography and tumor biopsy followed by histopathological analysis are the current methods to diagnose breast cancer. Mammography does not detect all breast tumor subtypes, especially those that arise in younger women or women with dense breast tissue, and are more aggressive. There is an urgent need to find circulating prognostic molecules and liquid biopsy methods for breast cancer diagnosis and reducing the mortality rate. In this study, we systematically evaluated metabolites and proteins in blood to develop a pipeline to identify potential circulating biomarkers for breast cancer risk. Our aim is to identify a group of molecules to be used in the design of portable and low-cost biomarker detection devices. We obtained plasma samples from women who are cancer free (healthy) and women who were cancer free at the time of blood collection but developed breast cancer later (susceptible). We extracted potential prognostic biomarkers for breast cancer risk from plasma metabolomics and proteomics data using statistical and discriminative power analyses. We pre-processed the data to ensure the quality of subsequent analyses, and used two main feature selection methods to determine the importance of each molecule. After further feature elimination based on pairwise dependencies, we measured the performance of logistic regression classifier on the remaining molecules and compared their biological relevance. We identified six signatures that predicted breast cancer risk with different specificity and selectivity. The best performing signature had 13 factors. We validated the difference in level of one of the biomarkers, SCF/KITLG, in plasma from healthy and susceptible individuals. These biomarkers will be used to develop low-cost liquid biopsy methods toward early identification of breast cancer risk and hence decreased mortality. Our findings provide the knowledge basis needed to proceed in this direction

International nosocomial infection control consortium (INICC) report, data summary of 36 countries, for 2004-2009

The results of a surveillance study conducted by the International Nosocomial Infection Control Consortium (INICC) from January 2004 through December 2009 in 422 intensive care units (ICUs) of 36 countries in Latin America, Asia, Africa, and Europe are reported. During the 6-year study period, using Centers for Disease Control and Prevention (CDC) National Healthcare Safety Network (NHSN; formerly the National Nosocomial Infection Surveillance system [NNIS]) definitions for device-associated health care-associated infections, we gathered prospective data from 313,008 patients hospitalized in the consortium's ICUs for an aggregate of 2,194,897 ICU bed-days. Despite the fact that the use of devices in the developing countries' ICUs was remarkably similar to that reported in US ICUs in the CDC's NHSN, rates of device-associated nosocomial infection were significantly higher in the ICUs of the INICC hospitals; the pooled rate of central line-associated bloodstream infection in the INICC ICUs of 6.8 per 1,000 central line-days was more than 3-fold higher than the 2.0 per 1,000 central line-days reported in comparable US ICUs. The overall rate of ventilator-associated pneumonia also was far higher (15.8 vs 3.3 per 1,000 ventilator-days), as was the rate of catheter-associated urinary tract infection (6.3 vs. 3.3 per 1,000 catheter-days). Notably, the frequencies of resistance of Pseudomonas aeruginosa isolates to imipenem (47.2% vs 23.0%), Klebsiella pneumoniae isolates to ceftazidime (76.3% vs 27.1%), Escherichia coli isolates to ceftazidime (66.7% vs 8.1%), Staphylococcus aureus isolates to methicillin (84.4% vs 56.8%), were also higher in the consortium's ICUs, and the crude unadjusted excess mortalities of device-related infections ranged from 7.3% (for catheter-associated urinary tract infection) to 15.2% (for ventilator-associated pneumonia). Copyright © 2012 by the Association for Professionals in Infection Control and Epidemiology, Inc. Published by Elsevier Inc. All rights reserved

Türkiye’de Genç İşsizliğinin Profili: Panel Logit Model Tahmini

Türkiye’nin sosyo-ekonomik gelişimini en çok etkileyen sorunlardan birisi işsizliktir. Bununla birlikte hem dünyada hem de Türkiye’de gençlerin işsizliği yetişkin işsizliğine göre daha hızlı artmaktadır. Bu çalışmanın amacı Türkiye’de genç işsizlerin profilini ortaya koymak ve genç işsizliğe neden olan sosyo-ekonomik faktörleri belirlemektir. Çalışmada Türkiye İstatistik Kurumunun 2014 - 2017 yılları arasında yaptığı Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması Anketi Panel Verileri kullanılmıştır. Anket verilerine göre 15 - 29 yaş aralığında örneklemdeki 38.109 gencin 23.375’i işsizdir. Bireyin işsizliğini etkileyen faktörler fert ve hane bazında, tesadüfi etkiler dengesiz panel logit model kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz bulgularına göre kadınların erkeklere göre, evli olanların bekarlara göre işsiz olma olasılığının daha fazla olduğu ortaya çıkmıştır. 15 yaşından 29 yaşına doğru gidildikçe bireyin işsizliği devam etmektedir. Eğitimlerine bakıldığında ancak üniversite ve sonrasında işsiz olma olasılığında azalma görülmektedir. Gencin birlikte yaşadığı hanenin maddi yoksunluğu gibi değişkenlerin bireyin işsizliğini arttırıp arttırmadığına bakılmış, hanenin geçinme durumu zorlaştıkça genç bireyin işsiz olma olasılığının arttığı da ortaya çıkmıştır. İncelenen panel yıllarında 2014 yılına göre 2015, 2016 ve 2017 yıllarında bireyin işsiz olma olasılığı ne yazık ki gittikçe artmıştır.&nbsp;Unemployment is one of the problems that most affect Turkey's socio-economic development. However, youth unemployment is rising faster than adult unemployment in both the world and Turkey. This study aims to determine the profile of the youth unemployed in the 15 - 29 age range in Turkey and to state the socio-economic factors causing youth unemployment. In the study, Panel Data of the Income and Living Conditions Research Survey done by Turkish Statistical Institute for the years 2014-2017 for the mass being in the aforementioned age range identified as youth unemployment is used. According to the survey data, 23.375 of the 38.109 young people in the sample aged 15 - 29 are unemployed. While the factors affecting the unemployment of the individual are analyzed based on individual and household, random effects are analyzed by using the unbalanced panel logit model. According to the analysis findings, it was revealed that women are more likely to be unemployedthan men. Being married increases the probability of being unemployed. Unemployment of the individual continues from the age of 15 to the age of 29. Regarding their education, it is seen that the probability of being unemployed decreases only after university. Also, the status of the family of the individual is examined. Whether variables such as the financial deprivation of the household increase the unemployment of the individual is examined, and it is revealed that the young individual's probability of being unemployed increases as the livelihood situation of the household gets more difficult. Unfortunately, the probability of being unemployed for the individual has increased in 2015, 2016, and 2017 compared to 2014 in the panel years examined.&nbsp;</p

Türkiye’de İmalat ve Hizmet Sektörlerindeki Ücret Farklılıklarının Dilim Regresyonla Analizi

İnsan sermayesine yapılan yatırımlar ekonomik büyümenin veücret farklılıklarının önemli belirleyicisidir; odak noktasında eğitimvardır. Eğitim seviyesindeki artış bireylerin gelir düzeyininyükselmesine neden olur. Eğitimin yol açtığı verimlilik hem ekonomikbüyümeye hem de gelirin daha dengeli dağılımına katkı sağlar. Gelirartışının yarattığı tasarruf artışı özellikle Türkiye gibi gelişmekte olanülkeler için sermaye birikiminin kaynağı olması nedeniyle oldukçaönemlidir. Bu çalışmanın amacı Türkiye’de işgücü piyasasındaistihdamda olan bireylerin reel ücretlerinin belirleyicilerini iki önemlisektör bazında ölçmektir. Bunlar hizmet ve imalat sektörüdür. Hizmetve imalat sanayi Türkiye’de hem istihdam hem de GSYİH’nın önemlibelirleyicileridir. 2019 yılı verilerine göre GSYİH içinde yüzde 19 payasahip olan imalat sanayiinin toplam istihdam içindeki payı yüzde19,5’dir. İmalat sanayi ürünlerinin toplam ihracat içindeki payı iseyüzde 94,2'dir. Hizmetler sektörünün toplam istihdam içindeki payıyüzde 54,5 iken GSYİH’ya yaptığı katkı yüzde 54,2’dir. Türkiyeekonomisi açısından oldukça önemli olan bu sektörlerde bireylerinücret belirleyicileri için, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’nunhazırlamış olduğu 2014-2017 yılları Hanehalkı İşgücü Araştırmasımikro veri setlerinden elde edilen havuzlanmış veriler kullanılmıştır.Örneklemde 15-65 yaş arasında hizmet sektöründe 197745 ve imalatsektöründe istihdamda olan 70763 kişi bulunmaktadır. Araştırmadakullanılan yöntem En Küçük Kareler (EKKY) ve Dilim (Kantil)Regresyon yöntemidir. Dilim regresyon yönteminde ücretler onlukdilimlere ayrılmıştır. Verilerdeki aşırı uç değerleri değişen varyansasebep olduğu için söz konusu yöntemle bireyin reel ücretinin en&nbsp;&nbsp;düşük ve en yüksek dilimler arasındaki farklılıkları ortaya konulacaktır. Hizmet ve imalat sektöründe istihdamdaki bireylerin elde ettikleri reel ücretin tahmini için cinsiyet, yaş, medeni durum, deneyim, meslek, yıl gibi değişkenler kullanılacaktır. &nbsp;Investments in human capital are important determinants of economic growth and wage differences. the focus is on the level of education. Increase in education level causes individuals to increase their income level. The productivity of education contributes to both economic growth and a more balanced distribution of income. The savings increase generated by income growth is particularly important for developing countries such as Turkey as it is the source of capital accumulation. The aim of this study is to measure the determinants of the real wages of individuals employed in the labour market in Turkey on the basis of two important sectors. These are the services and manufacturing sectors. Service and manufacturing industries are important determinants of both employment and GDP in Turkey. According to 2019 data, the manufacturing industry has a 19 percent share in GDP and the share of total employment is 19.5 percent. The share of manufacturing industry products in total exports is 94.2 yüzde. For this, pooled data obtained by micro data set of 2014-2017 Household Labor Force Survey prepared by Turkey Statistical Institute (TÜİK) is used. There are 197745 people between the ages of 15-65 in the service sector and 70763 people who are in employment in the manufacturing sector. The method used in the research is the Least Squares and Slice Regression method. In slice regression method, wages are divided into ten slices. Since extreme values in the data cause varying variance, the differences between the lowest and highest slices of the real wage of the individual will be revealed with the mentioned method. The independent variables in the model consisted of variables such as gender, age, marital status, experience, occupation and year, respectively</p