COVID-19 ve benzeri pandemiler için iki-kademeli bir tanı testi stratejisi

Objective: Coronavirus disease-2019 (COVID-19) outbreak emerged in Wuhan-China in December-2019, and has covered the world by rapidly becoming a pandemic, infecting >4.5 million by mid-May 2020, killing >300,000 globally, and >90 million people tested. Several rapid test kits based on antibody response have been developed but the reverse transcriptionpolymerase chain reaction (RT-PCR) approach for its superior sensitivity and specificity. As rapid detection of the virus is vital, we propose a two-stage testing framework that utilizes antibodydiagnostic kits and refers to RT-PCR only when a decision cannot be made. Material and Methods: In this study, using the Bayes formula and independent tests assumption, we developed several “repeat-testing” strategies to increase the overall sensitivity and specificity of both tests. We compared the false negatives, false positive, burden on the testing centres, and predicted cost among strategies. Results: We have shown that it is possible to increase the diagnostic capabilities of poor tests, “repeat” testing strategies. The primary advantage of such approaches is the faster diagnosis of cases, which allows for timely isolation, quarantine, and affiliation work. Also such strategies reduce the burden on the RT-PCR testing laboratories, thus, allowing them to focus their efforts to individuals that are more difficult to diagnose. The cost-comparison we conducted also suggests that this proposed is more cost-effective. Conclusion: The two-stage diagnostic strategy for COVID-19 is more efficient regarding pandemic management as it provides the testing results more quickly for the majority of suspected cases, allowing for timely isolation and affiliation work, and more cost-effective, reducing the burden on the healthcare system.Amaç: Koronavirüs hastalığı-2019 (COVID-19) pandemisi, 2019 Aralık ayında Çin’in Wuhan şehrinde ortaya çıkmış ve hızla yayılım sağlayarak tüm dünyayı etkisini altına almıştır. 2020 Mayıs ayının ortasına kadar dünya genelinde 4,5 milyondan fazla kişi COVID-19 salgınından etkilenmiş, 300.000 kişi vefat etmiş ve 90 milyona yakın kişiye test yapılmıştır. COVID-19 tanısını tespit etmek amacıyla antikor tabanlı birçok hızlı tanı kiti geliştirilmiş fakat ters transkripsiyon-polimeraz zincir reaksiyonu [reverse transcriptionpolymerase chain reaction (RT-PCR)] testinin duyarlılığının ve özgüllüğünün daha fazla olması nedeniyle RT-PCR testleri tercih edilmiştir. COVID-19 vakalarının hızlı bir şekilde tespitinin önemi sebebiyle COVID-19 vakalarının tespitinde hızlı tanı kitlerinin kullanıldığı, sadece karar verilemediğinde RT-PCR testine başvurulan 2 aşamalı bir test stratejisi öneriyoruz. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışmada, Bayes formülü ve bağımsız testler varsayımı altında, COVID-19 tanısı için kullanılan antikor ve RT-PCR testlerinin duyarlılık ve özgüllüklerini artırmak amacıyla, 2 aşamalı ve tekrarlı bir test stratejisi geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında, yanlış negatifler, yanlış pozitifler, laboratuvarlar üzerindeki test yükü ve önerilen tanı stratejileri arasındaki tahmini maliyetler karşılaştırılmıştır. Bulgular: Bu çalışmada, 2 aşamalı ve tekrarlı test stratejisi önerimizle, zayıf testlerin tanısal yeteneklerinin artırılmasının mümkün olduğu gösterilmiştir. Böyle bir yaklaşımın sağladığı ilk avantaj; alandaki izolasyon, karantina ve filyasyon çalışmalarıdır. Ayrıca bu stratejinin RT-PCR laboratuvarların üzerindeki yükü azaltabileceği ve laboratuvarların çabalarını teşhis konulması daha zor olan bireylere odaklayabileceği gösterilmektedir. Çalışma kapsamında yapılan maliyet karşılaştırmasıyla, önerilen yaklaşımın sağlık sisteminde test maliyetlerini düşürdüğü gösterilmiştir. Sonuç: COVID-19 için 2 aşamalı tanı stratejisinin, şüpheli vakaların çoğunda test sonuçlarının daha hızlı elde edilmesini sağladığından, zamanında izolasyon ve filyasyon çalışmalarına fırsat sağladığından ve uygun maliyeti ile sağlık sistemi üzerindeki yükü azaltacağından dolayı, daha verimli olabileceği sonucuna varılmıştır

Determinants of Part-Time Working at Home: Evidence from Turkey

This study examines the probabilities and determinants of part-time working at home for the case of Turkey. Data used in the study are based on Turkish Household Labor Force Survey of 2015. In the context of logistic regression model, a number of demographic, social, cultural, and economic characteristics of employees are used to be main determinants of part-time working at home or out-of- home. According to the results, there is an inverted U-curve relationship between age and part-time working at home decision. For the males and females, the industries related with professional jobs are more attractive for part-time working at home. In addition, as education level of employee rises, the probability of part-time working at home also increases.&nbsp

A Re-Examination of Kaldor’s Engine-of-Economic Growth Hypothesis for the Turkish Economy

The purpose of this study is to re-examine the validity of Kaldor’s engine-of-economic growth hypothesis (1966) for the Turkish economy in the context of time series analyses. The data used in this study are quarterly and cover the period of 1998:Q1-2015:Q4. The Autoregressive Distributed Lag (ARDL) bounds testing approach to co-integration was used to investigate the long-run dynamic relationship between industrial and non-industrial aggregate outputs. The results identify the long-run relationship between industrial and non-industrial economic performance. The Toda-Yamamoto approach to Granger causality test was employed to detect the causal links between industrial output and non-industrial aggregate output. Causality test results also support the causal implication of the engine-of-growth hypothesis for the case of Turkey

LUCAS DEĞİŞKENLİK HİPOTEZİ’NİN SEKTÖREL BAZDA ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

Bu çalışmanın amacı, literatürde toplam talep şoklarının varyansı ile enflasyon-çıktı ödünleşme parametresi arasındaki negatif ilişki olarak ifade edilen Lucas değişkenlik hipotezini 2003-2018 dönemi Türkiye’si için tarım, sanayi ve hizmetler sektörleri bazında En Küçük Kareler (EKK) ve Zellner’in Görünürde İlişkisiz Denklem Sistemi (SUR) yöntemleri aracılığıyla test etmektir. Çalışmada talep şoklarının yanı sıra arz şoklarıyla genişletilmiş Froyen ve Waud (1984) modeli çerçevesinde, arz şoklarının ana sektörlere ait reel değişkenler üzerindeki etkileri de incelenmiştir. Elde edilen bulgular, orijinal Lucas modeli aracılığıyla test edilen değişkenlik hipotezinin Türkiye ekonomisi için geçerli olduğunu göstermiştir. Froyen ve Waud modelinden elde edilen bulgular ise sadece dolar kuru şokları ile temsil edilen arz şoklarının, hizmetler sektörü üzerinde reel bir etki yaratabildiğini ortaya koymuştur

Tekstil esaslı karbondioksit yakalama ürünleri

02.07.2023 tarihine kadar kullanımı yazar tarafından kısıtlanmıştırIn this thesis, it was aimed to develop solid adsorbents for carbon dioxide capture from activated carbon felts. Activated carbon fibers were produced from acrylic-based, cotton-based and acrylic/cotton-based felts by oxidation, carbonization and activation processes. The carbon dioxide capture performances of the activated carbon fibers obtained were investigated. In addition, characterization of activated carbon adsorbents were investigated by elemental analysis, FTIR, BET and SEM analysis. As a result of SEM analysis of the produced activated carbon fibers, it was observed that they could generally preserve their fibrous structure. It was observed that 100% acrylic-based activated carbon fibers had the highest surface area (1:3 KOH activated PAC sample carbonized at 800 °C, 1578.0 m2/g). When the carbon dioxide adsorption capacities of the samples were examined, the highest adsorption (3.79 mmol/g at 1 bar) was observed in the 100% acrylic-based activated carbon fiber, carbonized at 800 °C and activated at a ratio of 1:3. It was determined that the chitosan application to untreated precursor samples was suitable and this application increased the CO2 adsorption of cotton based activated carbon fibers to a great extent.Bu tez çalışmasında, aktif karbon keçelerden karbondioksit yakalama amaçlı katı adsorbentlerin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Akrilik esaslı, pamuk esaslı ve bunların karışımından elde edilen akrilik-pamuk esaslı keçelerden oksidasyon, karbonizasyon ve aktifleştirme işlemleri ile aktif karbon lifleri üretilmiştir. Bu adsorbentlerin karbondioksit yakalama performansları araştırılmıştır. Ayrıca, elementel analiz, FTIR, BET ve SEM analizleri ile aktif karbon liflerin karakterizasyonu incelenmiştir. Üretilen aktif karbon liflerin SEM analizleri sonucu genel olarak lifli yapılarını koruyabildikleri gözlemlenmiştir. %100 akrilik esaslı aktif karbon liflerin en yüksek yüzey alana sahip olduğu görülmüştür (800 °C de karbonize edilmiş 1:3 KOH aktivasyonlu PAC örneği, 1578,0 m2/g). Örneklerin karbondioksit adsorpsiyon kapasiteleri incelendiğinde en fazla adsorpsiyon (1 barda 3.79 mmol/g), 800 °C'de karbonize ve 1:3 oranında aktive edilen %100 akrilik esaslı aktif karbon lifinde görülmüştür. Kitosan aplikasyonunun işlemsiz öncül malzemeye yapılmasının uygun olduğu ve pamuk esaslı aktif karbon liflerinde bu uygulamanın karbondioksit adsorpsiyonunu önemli ölçüde artırdığı saptanmıştı

Risk and success factors assesment for new product development projects by using Fuzzy DEMATEL.

TEZ11904Tez (Yüksek Lisans) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 2019.Kaynakça (s. 119-129) var.xiii, 222 s. : tablo ; 29 cm.Sosyal ve ekonomik yaşamda gerçekleşen teknolojik gelişmeler ve değişimler firmaları her geçen gün artan bir rekabet ortamına sürüklemektedir Bu rekabetçi ortamda var olmak isteyen firmalar için yenilik anlayışını benimsemek ve bu bağlamda yeni ürün geliştirme projeleri yürütmek zorunlu bir hal almıştır. Doğası gereği yeni ürün geliştirme projeleri tek seferliktir ve yüksek oranda belirsizlik ve risk barındırmaktadır. Bu çalışmada Adana ilinde yer alan ve yeni ürün geliştirme çalışmaları yürüten firmaların yeni ürün geliştirme sürecinde karşılaştıkları iç ve dış kaynaklı risklerin ve bu sürecin başarısına etki edecek faktörlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı Ar-Ge Genel Müdürlüğü tarafından yayınlanan rapora göre Adana ilinde faaliyet gösteren ve Ar-Ge Merkezi bulunan işletmelerden alanında uzman kişiler ile görüşülmüştür. Uzmanlar tarafından yapılan değerlendirmeler ile yeni ürün geliştirme sürecinde karşılaşılan risk ve başarı faktörleri arasındaki ilişkilerin ve bu faktörlerin önem derecesinin belirlenmesinde Çok Kriterli Karar Verme tekniklerinden çalışmaya en uygun olan Bulanık DEMATEL tekniği kullanılmıştır. Adana ilinde faaliyet gösteren gıda ve tekstil sektöründeki dört firmaya yönelik ürün geliştirme süreci üzerinde gerçekleştirilen uygulamada sektörlere göre en önemli risk ve başarı faktörleri belirlenmiş, iki sektörün farklılaşan yanları ortaya konmuştur.Technological developments and changes in social and economic life lead companies to an increasingly competitive environment. It become compulsory for companies that want to exist in this competitive environment to adopt an understanding of innovation and to carry out new product development projects in this context. By its very nature, new product development projects are one-off, with a high degree of uncertainty and risk. In this study, it is aimed to determine the internal and external risks faced by the firms in Adana and conducting new product development processes and the factors that affect the success of this process. In this context, according to the report published by the R & D General Directorate of the Ministry of Industry and Technology, experts from the enterprises operating in Adana and having R & D Center were interviewed. The fuzzy DEMATEL technique, that is the most suitable technique for this study, was used to determine the relationships between the risk and success factors encountered during the new product development process and the importance of these factors. The most important risk factors and success factors were determined according to the sectors in the application carried out on the product development process for the four companies in the food and textile sectors operating in Adana province and the differentiating aspects of the two sectors were revealed

Impact of the COVID-19 on foreign direct investment inflows in emerging economies: evidence from panel quantile regression

Abstract The study explores the role of the COVID-19 pandemic on foreign direct investment in 12 emerging countries for the period between 2014 and 2021. The world pandemic uncertainty index is used, and panel quantile regression approach is employed to analyze the effect of the pandemic on foreign investment inflows. Unlike the conditional mean regression analysis, panel quantile regression gauges the independent variables at the different locations of the dependent variable. For this reason, it provides a more comprehensive illustration of the impact of the independent variables on dependent variables. The results show that the pandemic has an inverse effect on foreign direct investment in low- and middle-foreign investment receiving countries, while the effect is insignificant in high-foreign investment receiving countries. Apparently, the health crisis has been further harmful to the countries that have weaker economic structures

Checklist of Bryozoa on the coasts of Turkey

The phylum Bryozoa includes a total of 185 species reported from the Turkish coasts of the Levantine Sea, the Aegean Sea, the Sea of Marmara, and the Black Sea. The class Gymnolaemata is represented by 159 species, followed by the class Stenolaemata (26 species). While the Aegean Sea had the highest species richness (139 species), the lowest bryozoan diversity (8 species) was reported from the Black Sea coast of Turkey. Only 2 alien species, Celleporaria brunnea and Rhynchozoon larreyi, were recorded from the Turkish coasts

Determinants of Part-Time Working at Home: Evidence from Turkey

This study examines the probabilities and determinants of part-time working at home for the case of Turkey. Data used in the study are based on Turkish Household Labor Force Survey of 2015. In the context of logistic regression model, a number of demographic, social, cultural, and economic characteristics of employees are used to be main determinants of part-time working at home or out-of- home. According to the results, there is an inverted U-curve relationship between age and part-time working at home decision. For the males and females, the industries related with professional jobs are more attractive for part-time working at home. In addition, as education level of employee rises, the probability of part-time working at home also increases