Migration of a Broken Kirschner Wire after Surgical Treatment of Acromioclavicular Joint Dislocation

Kirschner wire (K-wire) is one of the commonly used implants in orthopaedics practice. Migration of the wire is one of the most frequently reported complications after fixation by the K-wire. In particular, it has been reported that a greater range of motion in the shoulder, negative intrathoracic pressure associated with respiration, gravitational force, and muscular activities may cause migration from the upper extremities. In general, thin and long foreign bodies with smooth surfaces that are localized within the tendon sheath and at an upper extremity can migrate more readily and can reach longer distances. Here, we present a patient with long-term migration of a broken K-wire who underwent fixation for acromioclavicular joint dislocation 5 years ago

Construction of a dataset for the veracity problem

12th Turkish National Software Engineering Symposium, UYMS 2018; Istanbul; Turkey; 10 September 2018 through 12 September 2018Internet has become one of the most important information sources. With the advent of Internet, the ease of access and sharing of information have caused the emergence of conflicting information. The increase in conflicting information makes it a challenge to find the truth out of it. This problem is named as the veracity problem. The algorithms that were developed in response to this problem accept structured data as in¬ put. Thus, to be able to use these algorithms on Internet, there is a need to transform the unstructured data on the Internet into a structured form. This need is hard to fulfill in a domain-independent and automatic way considering the variety on Internet. In this work; structured data preparation to test the effectiveness of the truth-finder algorithms is experienced. The process of transforming the unstructured data on the Internet into a structured form is described in steps to contribute its generalization in a domain-independent way. As a result of this process, a new quotes data set is constructed and a truth-finder algorithm is tested on this dataset by giving some comments on it.İnternet günümüzde en önemli bilgi kaynaklarından biri haline gelmiştir.İnternet ile birlikte, bilgiye ulaşımın ve paylaşın kolaylaşması, çelişkili bilgilerin açığa çıkmasına sebep olmuştur. Çelişkili bilgilerin artmasıyla, bunlar arasında doğru olanı bulmak da her geçen gün zorlaşmaktadır. Bu sorun literatürde doğruluk (veracity) problemi olarak tanımlanmıştır. Bu alanda geliştirilen algoritmalar girdi olarak yapısal veriyi kabul etmektedir. Bu algoritmaların internet üzerinde kullanılabilmesi için internetteki yapısal olmayan verinin yapısal forma dönüştürülmesi gerekmektedir. İnternet'teki verinin çeşitliliği düşünüldüğünde bu işin konudan bağımsız, otomatik olarak gerçekleştirilmesi zordur. Bu çalışmada doğruluk problemi üzerine geliştirilen algoritmaların sınanabilmesi için internetteki yapısal olmayan verilerin yapısal bir veri kümesine dönüştürülmesinde gerekli aşamalar belirlenip otomatize edilmesine katkı sağlanmıştır. Bu aşamalar kullanılarak örnek bir özdeyiş veri kümesi oluşturulmuş ve belirlenen bir doğruluk sınama algoritması bu veri kümesinde uygulanarak elde edilen sonuçclar yorumlanmıştır

Polatuzumab vedotin, rituximab, and bendamustine combination in relapsed or refractory diffuse large B-cell lymphoma: A real-world data from Turkey

Polatuzumab vedotin (Pola) with bendamustine and rituximab (BR) is a promising option for patients with relapsed/refractory (R/R) diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). We analyzed the data of 71 R/R DLBCL patients who had been treated with Pola-BR in the named patient program from March 2018 to April 2021 from 32 centers in Turkey. All patients received up to six cycles of Pola 1.8 mg/kg, rituximab 375 mg/m2 on day 1, and bendamustine 90 mg/m2 on days 1–2 of each cycle. Median age at Pola-BR initiation was 55 (19–84). The overall response rate was 47.9%, including 32.4% CR rate when a median of 3 cycles was applied. With a median follow-up of 5 months, the median OS was 5 months. Grade 3–4 neutropenia and thrombocytopenia were the most common hematological toxicities. The real-world data from our cohort showed the Pola-BR is an effective option with a manageable toxicity profile

Unsupervised driver performance scoring using geographical position and sensor data

Araç sürüş performansının ölçülmesi, özellikle otomotiv ve sigorta sektörlerinde çalışan araştırmacıların ilgisini çeken, oldukça zorlu bir konudur. Bu alandaki geçmiş çalışmaların bir kolu Denetleyici Alanı Veri Yolu Ağı (CAN Bus) ve Küresel Konum Belirleme Sistemi (GPS) çıktıları, fizyolojik veriler, kamera kayıtları ve pek çok diğer veri tipini öznitelik olarak kullanarak, etiketli veri setleri üzerinde agresif/agresif olmayan, dikkatli/dikkatsiz, uykulu/uykusuz gibi davranışsal ayrımları istatistiksel olarak öğrenmeyi amaçlamışlardır. Bir diğer akımda ise, araştırmacılar sürüş davranışlarını kural-bazlı olarak değerlendirmeyi tercih etmişlerdir. Ancak, bu yaklaşımlar etiketli verinin çoğu zaman mevcut olmaması, bütün yol şartlarını temsil edebilecek kuralların öğrenilememesi ve standart bir aracın gerekli bütün sensör modalitelerine sahip olmamasından dolayı kullanışlı değillerdir. Çalışmamızda, bu problemlerin hepsinin üstesinden gelen, minimalistik bir veri üzerinde skorlama yapma kapasitesine sahip, gözetimsiz bir olasılıksal model tasarlanmıştır. Sunulan model, sürücüleri geleneksel anomali tespiti yaklaşımlarıyla değerlendirir. Buna göre, bir sürüş tecrübesinin geçmişte görülen örnekler üzerinden hesaplanan normlara ne kadar uyumlu olduğu, onun ne kadar yüksek skorlanacağını tanımlar. Bu normlar, diğer çalışmalardan farklı olarak, yolun tipine ve trafik akışına bağlı olarak bulunur. Takip edilen olasılıksal yaklaşım, bu sürekli değişkenlerin bileşik olasılık dağılımlarının bilinmesini gerektirmektedir; ancak bu matematiksel olarak oldukça zorlu bir problemdir. Bu işlemi kolaylaştırmak için, değişkenlerden her birini gözetimsiz öğrenme yöntemleri ile ayrıklaştırma yoluna gidilmiştir. Bu sayede, değişkenleri ayrık az sayıda küme ile temsil etmek ve bu kümeler arasındaki paylaşılan eleman sayılarını kullanarak bileşik olasılık dağılımlarını kestirmek mümkün olmuştur. Bileşik dağılım bilgisi, Birlikte Kümelenme Matrisi (BKM) adlı bir yapıda tutulmuştur ve bu matris elde edildikten sonra, skorlama sadece matris üzerindeki pozisyonu bulma problemine indirgenmiştir. Değişkenlerin gözetimsiz modellerle ayrıklaştırılması çalışmamızın merkez noktasını oluşturmaktadır. GPS verileri kullanarak yol tiplerinin kümelenmesi ve CAN Bus kayıtlarından yola çıkarak trafik akış tipi ve sürüş stili kümelenmeleri üzerinde durulmuş, doğru öznitelik seçimi hakkında bilgiler sunulmuş ve kümelenmenin farklı ayrışım metotları ve farklı benzerlik ölçütlerinden hangileriyle daha iyi başarıldığı saptanmıştır. Bu başarım sayısal olarak sunulmuş ve kullandığımız veri setinde en başarılı olan yöntemler saptanmıştır. Ardından bu başarının arkasında yatan faktörler sorgulanmıştır. Böylece alandaki gelecek çalışmalara ışık tutacak bir çerçeve oluşturulmaya çalışılmıştır. Buna ek olarak, kümelenmenin öznitelik uzayından değil de, daha düşük boyutlu bir uzaydan yola çıkılarak yapılmasının yararları açıklanmış, bu yöntem yol tipi ve sürüş stili kümeleme aşamasından uygulanmıştır. Değişkenlerin kümelenmeleri başarıldıktan sonra, elimizde bulunan küçük bir etiketli veri seti üzerinde skorlama işlemi yapılmıştır. Burada agresif şoförlerin, agresif olmayanlardan genellikle daha düşük skorlar alması amaçlanmış ve bu başarılmıştır. Son aşamada ise, aynı başarının literatürdeki diğer bir güçlü modelin varyasyonu ile başarılıp başarılamayacağına bakılmıştır. Bu metot, bizim skorlama yaklaşımımızın tersine, agresif ve agresif olmayan şoförler arasında herhangi bir skorlama farkı gösterememiştir.Rating driving performance is a challenging topic. It attracts professionals from a variety of domains such as automotive industry and insurance companies. A great majority of the previous studies combines multiple measurement modalities such as Controller Are Network (CAN Bus) data, physiological measurements, camera reconrdings and localization estimates from Global Positioning System (GPS). One school of thought attempted to discriminate agressive/non-agressive, attentive/inattentive or drowsy/wakeful drivers through a statistical learning. Other researchers applied a rule-based approach. However, this approaches are inapplicable since labelled data for supervised learning schemes is scarce and rules that are representative for all road conditions are not feasible. Moreover, the abundance of sensor modalities in a personal vehicle is rather costly. In order to handle these problems, in this work, we propose a fully unsupervised driving style scoring mechanism operating on a minimalistic dataset. The proposed model operates similar to conventional anomaly detecton schemes. In this setting, a driving experience is scored in proportion to its congruency to the driving norms which are obtained as the most common driving patters in the training data. As a novelity of our work, these norms are defined considering road type and traffic flow patterns. This is applied via a probabilistic approach where joint probability densities of the variables controlling road type, traffic flow type and driving style are required. Since estimating this probability is mathematically intractable, we follow an alternative approach relaxing the probability estimation through discretization. In this context, each of these variables are clustered by unsupervised learning techniques and the joint probabilities are approximated by the number elements shared between inter-variable clusters. This probability information is stored in a special architecture which we call Co-Clustering Matrix. (CCM). Once this matrix is learnt, scoring of a new driving experience is degraded into finding its position inside the matrix. Clustering of these variables is the central point of our work. This part includes clustering of road types through GPS recordings and traffic flow type and driving style clustering by CAN Bus data as well as the identification of the most efficient clustering methods and distance metrics. All evaluations are supported by mathematical evidences and the factors behind successful methods are discuessed. In this way, we attempt to present a framework for the prospective studies. Furthermore, we discover the efficiency of the clustering of lower dimensional representations rather than the original feature sets. Upon obtaining successful clustering of the data from multiple views, we validate our scoring mechanism utilizing a small labelled dataset. Here, the aggressive drivers are expected to obtain significantly lower scores than their nonaggressive counterparts. This is achieved and statistically validated. Following that, we follow the same procedure for another scoring methodology and in contrast to our approach, no change is observed between scoring patterns of aggressive and nonaggressive drivers