Marmara Medical Journal Marmara Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi

Marmara Medical Journal Marmara Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi Editör Prof. Dr. Mithat Erenus Koordinatörler Seza Arbay, MA Dr. Vera Bulgurlu Editörler Kurulu Prof. Dr. Mehmet Ağırbaşlı Prof. Dr. Serpil Bilsel Prof. Dr. Safiye Çavdar Prof. Dr. Tolga Dağlı Prof. Dr. Haner Direskeneli Prof. Dr. Kaya Emerk Prof. Dr. Mithat Erenus Prof. Dr. Zeynep Eti Prof. Dr. RainerVV. Guillery Prof. Dr. Oya Gürbüz Prof. Dr. Hande Harmancı Prof. Dr. Hızır Kurtel Prof. Dr. Ayşe Özer Prof. Dr. Tülin Tanrıdağ Prof. Dr. Tufan Tarcan Prof. Dr. Cihangir Tetik Prof. Dr. Ferruh Şimşek Prof. Dr. Dr. Ayşegül Yağcı Prof. Dr. Berrak Yeğen Doç. Dr. İpek Akman Doç. Dr. Gül Başaran Doç. Dr. Hasan Batırel Doç. Dr. Nural Bekiroğlu Doç. Dr. Şule Çetinel Doç. Dr. Mustafa Çetiner Doç. Dr. Arzu Denizbaşı Doç. Dr. Gazanfer Ekinci Doç. Dr. Dilek Gogas Doç. Dr. Sibel Kalaça Doç. Dr. Atila Karaalp Doç. Dr. Bülent Karadağ Doç. Dr. Handan Kaya Doç. Dr. Gürsu Kıyan Doç. Dr. Şule Yavuz Asist. Dr. Asım Cingi Asist. Dr. Arzu Uzuner

Marmara Medical Journal Marmara Üniversitesi T p Fakültesi Dergisi DERGİ HAKKINDA Marmara Medical Journal, Marmara Üniversitesi Tıp Fakültesi tarafından yayımlanan multidisipliner ulusal ve uluslararası tüm tıbbi kurum ve personele ulaşmayı hedefleyen bilimsel bir dergidir. Marmara Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, tıbbın her alanını içeren özgün klinik ve deneysel çalışmaları, ilginç olgu bildirimlerini, derlemeleri, davet edilmiş derlemeleri, Editöre mektupları, toplantı, haber ve duyuruları, klinik haberleri ve ilginç araştırmaların özetlerini, ayırıcı tanı, tanınız nedir başlıklı olgu sunumlarını,, ilginç, fotoğraflı soru-cevap yazıları (photo-quiz),toplantı, haber ve duyuruları, klinik haberleri ve tıp gündemini belirleyen güncel konuları yayınlar. Periyodu: Marmara Medical Journal -Marmara Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi yılda 3 sayı olarak OCAK,MAYIS VE EKİM AYLARINDA yayınlanmaktadır. Yayına başlama tarihi:1988 2004 Yılından itibaren yanlızca elektronik olarak yayınlanmaktadır Yayın Dili: Türkçe, İngilizce eissn: 1309-9469 Temel Hedef Kitlesi: Tıp alanında tüm branşlardaki hekimler, uzman ve öğretim üyeleri, tıp öğrencileri İndekslendiği dizinler: EMBASE - Excerpta Medica,TUBITAK - Türkiye Bilimsel ve Teknik Araştırma Kurumu, Türk Sağlık Bilimleri İndeksi, Turk Medline,Türkiye Makaleler Bibliyografyası,DOAJ (Directory of Open Access Journals) Makalelerin ortalama değerlendirme süresi: 8 haftadır Makale takibi -iletişim Seza Arbay Marmara Medical Journal (Marmara Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi) Marmara Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanlığı, Tıbbiye cad No:.49 Haydarpaşa 34668, İSTANBUL Tel: +90 0 216 4144734 Faks: +90 O 216 4144731 e-posta: mmj@marmara.edu.tr Yayıncı Plexus BilişimTeknolojileri A.Ş. Tahran Caddesi. No:6/8, Kavaklıdere, Ankara Tel: +90 0 312 4272608 Faks: +90 0312 4272602 Yayın Hakları: Marmara Medical Journal in basılı ve web ortamında yayınlanan yazı, resim, şekil, tablo ve uygulamalar yazılı izin alınmadan kısmen veya tamamen herhangi bir vasıtayla basılamaz. Bilimsel amaçlarla kaynak göstermek kaydıyla özetleme ve alıntı yapılabilir. www.marmaramedicaljournal.org

Marmara Medical Journal Marmara Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi YAZARLARA BİLGİ Marmara Medical Journal Marmara Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisine ilginize teşekkür ederiz. Derginin elektronik ortamdaki yayınına erişim www.marmaramedicaljournal.org adresinden serbesttir. Marmara Medical Journal tıbbın klinik ve deneysel alanlarında özgün araştırmalar, olgu sunumları, derlemeler, davet edilmiş derlemeler, mektuplar, ilginç, fotoğraflı soru-cevap yazıları (photo-quiz), editöre mektup, toplantı, haber ve duyuruları, klinik haberleri ve ilginç araştırmaların özetlerini yayınlamaktadır. Yılda 3 sayı olarak Ocak, Mayıs ve Ekim aylarında yayınlanan Marmara Medical Journal hakemli ve multidisipliner bir dergidir.gönderilen yazılar Türkçe veya İngilizce olabilir. Değerlendirme süreci Dergiye gönderilen yazılar, ilk olarak dergi standartları açısından incelenir. Derginin istediği forma uymayan yazılar, daha ileri bir incelemeye gerek görülmeksizin yazarlarına iade edilir. Zaman ve emek kaybına yol açılmaması için, yazarlar dergi kurallarını dikkatli incelemeleri önerilir. Dergi kurallarına uygunluğuna karar verilen yazılar Editörler Kurulu tarafından incelenir ve en az biri başka kurumdan olmak üzere iki ya da daha fazla hakeme gönderilir. Editör, Kurulu yazıyı reddetme ya da yazara(lara) ek değişiklikler için gönderme veya yazarları bilgilendirerek kısaltma yapmak hakkına sahiptir. Yazarlardan istenen değişiklik ve düzeltmeler yapılana kadar, yazılar yayın programına alınmamaktadır. Marmara Medical Journal gönderilen yazıları sadece online olarak http://marmaramedicaljournal.org/submit. adresinden kabul etmektedir. Yazıların bilimsel sorumluluğu yazarlara aittir. Marmara Medical Journal yazıların bilimsel sorumluluğunu kabul etmez. Makale yayına kabul edildiği takdirde Yayın Hakkı Devir Formu imzalanıp dergiye iletilmelidir. Gönderilen yazıların dergide yayınlanabilmesi için daha önce başka bir bilimsel yayın organında yayınlanmamış olması gerekir. Daha önce sözlü ya da poster olarak sunulmuş çalışmalar, yazının başlık sayfasında tarihi ve yeri ile birlikte belirtilmelidir. Yayınlanması için başvuruda bulunulan makalelerin, adı geçen tüm yazarlar tarafından onaylanmış olması ve çalışmanın başka bir yerde yayınlanmamış olması ya da yayınlanmak üzere değerlendirmede olmaması gerekmektedir. Yazının son halinin bütün yazarlar tarafından onaylandığı ve çalışmanın yürtüldüğü kurum sorumluları tarafından onaylandığı belirtilmelidir.yazarlar tarafından imzalanarak onaylanan üst yazıda ayrıca tüm yazarların makale ile ilgili bilimsel katkı ve sorumlulukları yer almalı, çalışma ile ilgili herhangi bir mali ya da diğer çıkar çatışması var ise bildirilmelidir.( * ) ( * ) Orijinal araştırma makalesi veya vaka sunumu ile başvuran yazarlar için üst yazı örneği: "Marmara Medical Journal'de yayımlanmak üzere sunduğum (sunduğumuz) " -" başlıklı makale, çalışmanın yapıldığı laboratuvar/kurum yetkilileri tarafından onaylanmıştır. Bu çalışma daha önce başka bir dergide yayımlanmamıştır (400 sözcük ya da daha az özet şekli hariç) veya yayınlanmak üzere başka bir dergide değerlendirmede bulunmamaktadır. Yazıların hazırlanması Derginin yayın dili İngilizce veya Türkçe dir. Türkçe yazılarda Türk Dil Kurumu Türkçe Sözlüğü (http://tdk.org.tr) esas alınmalıdır. Anatomik terimlerin ve diğer tıp terimlerinin adları Latince olmalıdır. Gönderilen yazılar, yazım kuralları açısından Uluslararası Tıp Editörleri Komitesi tarafından hazırlanan Biomedikal Dergilere Gönderilen Makalelerde Bulunması Gereken Standartlar a ( Uniform Requirements For Manuscripts Submittted to Biomedical Journals ) uygun olarak hazırlanmalıdır. (http://www. ulakbim.gov.tr /cabim/vt) Makale içinde kullanılan kısaltmalar Uluslararası kabul edilen şeklide olmalıdır (http..//www.journals.tubitak.gov.tr/kitap/ma www.marmaramedicaljournal.org

knasyaz/) kaynağına başvurulabilir. Birimler, Ağırlıklar ve Ölçüler 11. Genel Konferansı'nda kabul edildiği şekilde Uluslararası Sistem (SI) ile uyumlu olmalıdır. Makaleler Word, WordPerfect, EPS, LaTeX, text, Postscript veya RTF formatında hazırlanmalı, şekil ve fotoğraflar ayrı dosyalar halinde TIFF, GIF, JPG, BMP, Postscript, veya EPS formatında kabul edilmektedir. Yazı kategorileri Yazının gönderildiği metin dosyasının içinde sırasıyla, Türkçe başlık, özet, anahtar sözcükler, İngilizce başlık, özet, İngilizce anahtar sözcükler, makalenin metini, kaynaklar, her sayfaya bir tablo olmak üzere tablolar ve son sayfada şekillerin (varsa) alt yazıları şeklinde olmalıdır. Metin dosyanızın içinde, yazar isimleri ve kurumlara ait bilgi, makalede kullanılan şekil ve resimler olmamalıdır. Özgün Araştırma Makaleleri Türkçe ve İngilizce özetler yazı başlığı ile birlikte verilmelidir. (i)özetler: Amaç (Objectives), Gereç ve Yöntem (Materials and Methods) ya da Hastalar ve Yöntemler (Patients and Methods), Bulgular (Results) ve Sonuç (Conclusion) bölümlerine ayrılmalı ve 200 sözcüğü geçmemelidir. (ii) Anahtar Sözcükler Index Medicus Medical Subject Headings (MeSH) e uygun seçilmelidir. Yazının diğer bölümleri, (iii) Giriş, (iv) Gereç ve Yöntem / Hastalar ve Yöntemler, (v) Bulgular, (vi) Tartışma ve (vii) Kaynaklar'dır. Başlık sayfası dışında yazının hiçbir bölümünün ayrı sayfalarda başlatılması zorunluluğu yoktur. Maddi kaynak, çalışmayı destekleyen burslar, kuruluşlar, fonlar, metnin sonunda teşekkürler kısmında belirtilmelidir. Olgu sunumları İngilizce ve Türkçe özetleri kısa ve tek paragraflık olmalıdır. Olgu sunumu özetleri ağırlıklı olarak mutlaka olgu hakkında bilgileri içermektedir. Anahtar sözcüklerinden sonra giriş, olgu(lar) tartışma ve kaynaklar şeklinde düzenlenmelidir. Derleme yazıları İngilizce ve Türkçe başlık, İngilizce ve Türkçe özet ve İngilizce ve Türkçe anahtar kelimeler yer almalıdır. Kaynak sayısı 50 ile sınırlanması önerilmektedir. Kaynaklar Kaynaklar yazıda kullanılış sırasına göre numaralanmalıdır. Kaynaklarda verilen makale yazarlarının sayısı 6 dan fazla ise ilk 3 yazar belirtilmeli ve İngilizce kaynaklarda ilk 3 yazar isminden sonra et al., Türkçe kaynaklarda ise ilk 3 yazar isminden sonra ve ark. ibaresi kullanılmalıdır. Noktalamalara birden çok yazarlı bir çalışmayı tek yazar adıyla kısaltmamaya ve kaynak sayfalarının başlangıç ve bitimlerinin belirtilmesine dikkat edilmelidir. Kaynaklarda verilen dergi isimleri Index Medicus'a (http://www.ncbi.nim.nih.gov/sites/entrez/qu ery.fcgi?db=nlmcatalog) veya Ulakbim/Türk Tıp Dizini ne uygun olarak kısaltılmalıdır. Makale: Tuna H, Avcı Ş, Tükenmez Ö, Kokino S. İnmeli olguların sublukse omuzlarında kas-sinir elektrik uyarımının etkinliği. Trakya Univ Tıp Fak Derg 2005;22:70-5. Kitap: Norman IJ, Redfern SJ, (editors). Mental health care for elderly people. New York: Churchill Livingstone, 1996. Kitaptan Bölüm: Phillips SJ, Whisnant JP Hypertension and stroke. In: Laragh JH, Brenner BM, editors. Hypertension: Pathophysiology, Diagnosis, and Management. 2nd ed. New York: Raven Pres, 1995:465-78. Kaynak web sitesi ise: Kaynak makalerdeki gibi istenilen bilgiler verildikten sonra erişim olarak web sitesi adresi ve erişim tarihi bildirilmelidir. Kaynak internet ortamında basılan bir dergi ise: Kaynak makaledeki gibi istenilen bilgiler verildikten sonra erişim olarak URL adresi ve erişim tarihi verilmelidir. Kongre Bildirileri: Bengtsson S, Solheim BG. Enforcement of data protection, privacy and security in medical informatics. In: Lun KC, Degoulet P, Piemme TE, Rienhoff O, editors. MEDINFO 92. Proceedings of the 7th World Congress on Medical Informatics; 1992 Sep 6-10; Geneva, Switzerland. Amsterdam: North-Holland; 1992:1561-5. Tablo, şekil, grafik ve fotoğraf Tablo, şekil grafik ve fotoğraflar yazının içine yerleştirilmiş halde gönderilmemeli. Tablolar, her sayfaya bir tablo olmak üzere yazının gönderildiği dosya içinde olmalı ancak yazıya ait şekil, grafik ve fotografların her biri ayrı bir imaj dosyası (jpeg yada gif) olarak gönderilmelidir. www.marmaramedicaljournal.org

Tablo başlıkları ve şekil altyazıları eksik bırakılmamalıdır. Şekillere ait açıklamalar yazının gönderildiği dosyanın en sonuna yazılmalıdır. Tablo, şekil ve grafiklerin numaralanarak yazı içinde yerleri belirtilmelidir. Tablolar yazı içindeki bilginin tekrarı olmamalıdır. Makale yazarlarının, makalede eğer daha önce yayınlanmış alıntı yazı, tablo, şekil, grafik, resim vb var ise yayın hakkı sahibi ve yazarlardan yazılı izin almaları ve makale üst yazısına ekleyerek dergiye ulaştırmaları gerekmektedir. Tablolar Metin içinde atıfta bulunulan sıraya göre romen rakkamı ile numaralanmalıdır. Her tablo ayrı bir sayfaya ve tablonun üst kısmına kısa ancak anlaşılır bir başlık verilerek hazırlanmalıdır. Başlık ve dipnot açıklayıcı olmalıdır. Sütun başlıkları kısa ve ölçüm değerleri parantez içinde verilmelidir. Bütün kısaltmalar ve semboller dipnotta açıklanmalıdır. Dipnotlarda şu semboller: ( ) ve P değerleri için ise *, **, *** kullanılmalıdır. SD veya SEM gibi istatistiksel değerler tablo veya şekildin altında not olarak belirtilmelidir. Grafik, fotoğraf ve çizimler ŞEKİL olarak adlandırılmalı, makalede geçtiği sıraya gore numaralanmalı ve açıklamaları şekil altına yazılmalıdır Şekil alt yazıları, ayrıca metinin son sayfasına da eklenmelidir. Büyütmeler, şekilde uzunluk birimi (bar çubuğu içinde) ile belirtilmelidir. Mikroskopik resimlerde büyütme oranı ve boyama tekniği açıklanmalıdır. Etik Marmara Medical Journal a yayınlanması amacı ile gönderilen yazılar Helsinki Bildirgesi, İyi Klinik Uygulamalar Kılavuzu,İyi Laboratuar Uygulamaları Kılavuzu esaslarına uymalıdır. Gerek insanlar gerekse hayvanlar açısından etik koşullara uygun olmayan yazılar yayınlanmak üzere kabul edilemez. Marmara Medical Journal, insanlar üzerinde yapılan araştırmaların önceden Araştırma Etik Kurulu tarafından onayının alınması şartını arar. Yazarlardan, yazının detaylarını ve tarihini bildirecek şekilde imzalı bir beyan ile başvurmaları istenir. Çalışmalar deney hayvanı kullanımını içeriyorsa, hayvan bakımı ve kullanımında yapılan işlemler yazı içinde kısaca tanımlanmalıdır. Deney hayvanlarında özel derişimlerde ilaç kullanıldıysa, yazar bu derişimin kullanılma mantığını belirtmelidir. İnsanlar üzerinde yapılan deneysel çalışmaların sonuçlarını bildiren yazılarda, Kurumsal Etik Kurul onayı alındığını ve bu çalışmanın yapıldığı gönüllü ya da hastalara uygulanacak prosedürlerin özelliği tümüyle kendilerine anlatıldıktan sonra, onaylarının alındığını gösterir cümleler yer almalıdır. Yazarlar, bu tür bir çalışma söz konusu olduğunda, uluslararası alanda kabul edilen kılavuzlara ve TC. Sağlık Bakanlığı tarafından getirilen ve 28 Aralık 2008 tarih ve 27089 sayılı Resmi Gazete'de yayınlanan "Klinik araştırmaları Hakkında Yönetmelik" ve daha sonra yayınlanan 11 Mart 2010 tarihli resmi gazete ve 25518 sayılı Klinik Araştırmalar Hakkında Yönetmelikte Değişiklik Yapıldığına Dair Yönetmelik hükümlerine uyulduğunu belirtmeli ve kurumdan aldıkları Etik Komitesi onayını göndermelidir. Hayvanlar üzerinde yapılan çalışmalar için de gereken izin alınmalı; yazıda deneklere ağrı, acı ve rahatsızlık verilmemesi için neler yapıldığı açık bir şekilde belirtilmelidir. Hasta kimliğini tanıtacak fotoğraf kullanıldığında, hastanın yazılı onayı gönderilmelidir. Yazı takip ve sorularınız için iletişim: Seza Arbay Marmara Universitesi Tıp Fakültesi Dekanlığı, Tıbbiye Caddesi, No: 49, Haydarpaşa 34668, İstanbul Tel:+90 0 216 4144734 Faks:+90 0 216 4144731 e-posta: mmj@marmara.edu.tr www.marmaramedicaljournal.org

İÇİNDEKİLER Orjinal Araştırma SUPERIOR EXCURSION OF THE HUMERAL HEAD: CAN IT BE USED AS A PROGNOSTIC TOOL ON ROTATOR CUFF TEAR SURGERY? Murat Bezer, Nuri Aydın, Osman Güven.. 1 MODELLING THE EEG BASED EVENT-RELATED BRAINWAVES USING STATISTICAL TIMES SERIES Ömer Utku Erzengin, Vildan Sümbüloğlu, Sirel Karakaş.....6 KNOWLEDGE, BELIEFS AND PRACTICES OF MOTHERS ABOUT BREASTFEEDING AND INFANT NUTRITION: A QUALITATIVE STUDY Gizem Samlı, Bülent Kara, Pemra Cöbek Ünalan, Bülent Samlı, Nazan Sarper, Ayşe Sevim Gökalp..13 ARE CIGARETTE SMOKING, ALCOHOL CONSUMPTION AND HYPERCHOLESTEROLEMIA RISK FACTORS FOR CLINICAL BENIGN PROSTATIC HYPERPLASIA? Tufan Tarcan, İlker Özdemir, Cenk Yazıcı, Yalçın İlker.....21 CARBAMAZEPINE IN THE TREATMENT OF CHOREA Yüksel Yılmaz, Canan Kocaman, Nihal Özdemir..27 Olgu Sunumu IMPORTANCE OF MUSCLE MASS IN ACUTE TUBULAR NECROSIS DUE TO RHABDOMYOLISIS: CASE REPORT Özge Onur, Özlem Güneysel, Serkan Eroğlu, Arzu Denizbaşı, Erol Ünlüer.. 30 IDIOPATHIC PULMONARY HEMOSIDEROSIS- A CASE REPORT Gülay Çiler Erdağ, Ayça Vitrinel, Gül Yeşiltepe Mutlu, Yasemin Akın, Semiramis Sadıkoğlu... 33 TRANSFUSION ASSOCIATED GRAFT-VERSUS-HOST DISEASE (TA-GVHD) IN AN IMMUNOCOMPETENT PATIENT FOLLOWING ORTHOPEDIC SURGERY Ayşe Batırel, Serdar Özer, Serap Gençer, Mesut Şeker, Mustafa Çetiner, Aylin Egegül, Nimet Karadayı...36 Derleme A STRUCTURAL APPROACH TO G-PROTEIN SIGNALING MECHANISMS: α-subunits Oya Orun......41

ARAŞTIRMA YAZISI HUMERUS BAŞININ YUKARI KAYMASI: ROTATOR KILIF CERRAHİSİNDE PROGNOSTİK BİR ARAÇ OLARAK KULLANILABİLİR Mİ? Murat Bezer, Nuri Aydın, Osman Güven Ortopedi ve Traumatoloji Anabilim Dalı, Tıp Fakültesi, Marmara Üniversitesi, İstanbul, Türkiye ÖZET Amaç:Rotator kılıf yırtığı bulunan hastalarda sağlam ve yırtık kılıf bulunan omuzda humerus başının glenoide göre superior a kaymasının tamir sonrası prognostik kriter olarak kullanılabilirliği araştırıldı. Hastalar ve Yöntem:Tek taraflı tam kat rotator kılıf yırtığı tanısı konulan 27 hasta (14K, 13E) çalışmaya dahil edildi. Ortalama yaş 56 (Aralık: 32-71) idi. Ameliyat öncesi her iki omuz glenohumeral eklemin AP grafileri çekildi.humerus başının yukarı kayma miktarı ( e) ölçüldü. Kayma miktarı 0-3 mm olan hastalar Grup A, 4-5 mm olan hastalar Grup B olarak sınıflandı. Açık rotator kılıf tamiri yapıldı.değerlendirmede Constant omuz skorlaması kullanıldı. Bulgular: Supraspinatus, infraspinatus ve subskapularis tendon yırtıkları sırasıyla 27 hastada (%100), 11 hastada (%40.7) ve 6 hastada (%22.2) saptandı.19 hasta A grubunda, 8 hasta B grubundaydı. İzole supraspinatus yırtığı bulunan hastaların hepsi (n=10) ve supraspinatus, infraspinatus yırtığı bulunan 11 hastanın 9'u A grubundaydı. Supraspinatus, infraspinatus ve subskapularis yırtığı bulunan hastaların hepsi (n=6) B grubundaydı. Ortalama preoperatif Constant skoru Grup A'da 48.6, Grup B'de 21.5 olarak tespit edildi. Aradaki fark istatistiksel olarak anlamlı bulundu (p<0.001). Ortalama postoperatif Constant skoru Grup A'da 75.3 grup B'de 69 idi. Her iki grup karşılaştırıldığında aradaki fark istatistiksel olarak anlamlı bulundu.(p<0.05) Ameliyat öncesi ve sonrası Constant skorlarıyla e değeri arasında ters bir ilişki olduğu tespit edildi. Sonuç:Rotator kılıf yırtığından şüphelenilen hastalarda direk radyografide humerus başının yukarı kayması tamir sonrası prognozu göstermesi açısından önemlidir. Anahtar Kelimeler: Omuz, Teşhis yöntemi, Rotator kılıf yırtığı, Radyografi SUPERIOR EXCURSION OF THE HUMERAL HEAD: CAN IT BE USED AS A PROGNOSTIC TOOL ON ROTATOR CUFF TEAR SURGERY? ABSTRACT Objective:Superior excursion of the humeral head was investigated to determine whether a relationship exits between the degree of humeral head excursion and the prognosis after surgical repair. Patients and Methods:Twenty-seven patients with one sided full thickness rotator cuff tears were included in this study.the mean age was 56 (Range:32-71) Preoperative AP x rays of both shoulders were taken. Superior excursion of the humeral head was measured.( e). Group A includes 0-3 mm excursion, Group B 4-5 mm. All patients underwent open cuff surgery. Constant scores were used for evaluation. Results: Supraspinatus, infraspinatus and subscapularis tears were found in 27 patients (%100), 11 patients (40.7%), and 6 patients (22.2%) respectively.19 patients were in Group A, 8 patients were in Group B. Of the patients with supraspinatus tears(n=10), 9 of 11 patients with both supraspinatus and infraspinatus tears were in Group A.The patients with supraspinatus, infraspinatus and subscapularis tears (n=6) were all in Group B.The mean preoperative Constant Score was 48.6 in Group A, 21.5 in Group B.The mean postoperative Constant Score was 75.3 in Group A, 69 in Group B.There was a significant difference between the two groups statistically (p<0.05). A reverse relation was found to be between pre/postoperative Constant Scores and e. Conclusion:Superior excursion of the humeral head is an important criteria for the postoperative prognosis. Keywords: Shoulder, Diagnosis, Rotator cuff tear, Radiograph İletişim Bilgileri: Dr.Murat Bezer e-mail:bezer@superonline.com Ortopedi ve Travmatoloji Anabilim Dalı, Tıp Fakültesi, Marmara Üniversitesi Hastanesi, Altunizade, İstanbul, Türkiye. Marmara Medical Journal 2006;19(1);1-5 1

Marmara Medical Journal 2006;19(1);1-5 Murat Bezer ve ark. Humerus başının yukarı kayması: rotator kılıf cerrahisinde prognostik bir araç olarak kullanılabilir mi? GİRİŞ Omuz ekleminin tam fonksiyonu için sağlam bir rotator kılıf gereklidir. Rotator kılıfın omuz üzerinde üç önemli etkisi vardır. Bunlar humerus başını glenoid e bastırmak, eklem kontakt basıncını artırmak ve humerus başını glenoid merkezinde odaklamaktır. 1 Deltoid kası, supraspinatus ve infraspinatusla beraber çalışarak omuza abdüksiyon hareketini yaptırır. 2-5 Abdüksiyonun başlangıcında deltoid kası vektörel kuvveti humerus başını yukarı doğru çeker. Rotator kılıf ise ters güç uygulayarak başın glenoid den yukarı çıkmasını engeller. 5,6 Rotator kılıf yırtığı veya zayıflığı durumunda deltoid gücünün karşılıksız kalması nedeniyle humerus başı abdüksiyon esnasında yukarı doğru kayar 7. Rotator kılıf yırtığı bulunan hastalarda direk radyografide akromiohumeral mesafedeki (AHM) daralma ilk olarak Golding 8 tarafından tanımlanmıştır. Golding normal omuzlarda AHM'in 7-13 mm olduğunu tespit etmiştir. Daha sonra sağlam rotator kılıfı bulunan hastalarda Cotton ve Rideout 4 6-14 mm, Weiner ve Macnab 9 7-14 mm'yi normal kabul ederken yırtık olan rotator kılıfta bu mesafenin 5 mm ve altı olduğunu belirtmişlerdir. Son olarak Deutsch ve ark'nın 5 çalışmasında rotator kılıf fonksiyonunun humerus başı pozisyonuna etkisi araştırılmış ve rotator kılıf yırtıklarında AHM yerine humerus başının glenoid'e göre yukarı hareketi incelenmiştir. Bahsedilen çalışmaların hiçbirisinde AHM veya humerus başının yukarı doğru kaymasıyla prognoz arasındaki ilişki incelenmemiştir. Bu çalışmanın amacı, direk grafiden ölçülen humerus başının superior a kayma miktarının rotator kılıf ameliyatı öncesi ve sonrasında Constant skoruyla bağlantısının araştırılması ve bu ölçümün prognostik faktör olarak kullanılıp kullanılamayacağının incelenmesidir. HASTALAR VE YÖNTEM 1990 ve 2000 yılları arasında manyetik rezonans görüntüleme veya artrogramla tanı konulan tek taraflı tam kat rotator kılıf yırtığı ile başvuran 27 hasta (14 kadın, 13 erkek) çalışmaya dahil edildi. Diğer omuzu ile ilgili rotator kılıf problemi hikayesi, semptomu veya muayene bulgusu tespit edilen hastalar çalışmaya dahil edilmedi. Hastaların Constant skorları ameliyat öncesinde tespit edildi. Etkilenen tendonlar ve büyüklükleri cerrahi esnasında kaydedildi. Tüm ameliyatlar aynı cerrah tarafından yapıldı. Hastalara subakromial bursa eksizyonu ve akromioplastiyle birlikte açık rotator kılıf tamir cerrahisi uygulandı. Yırtık uçları serbestleştirilerek tazelendi. Tendondan tendona ve tendondan kemiğe sütürle tamir yapıldı. Augmentasyon yapılmadı. Ameliyat öncesinde her iki omuz glenohumeral eklemin anteroposterior (AP) radyografileri çekildi. Standart çekim için, radyografiler hasta dik pozisyonda ve 30 derece aktif abdüksiyon esnasında skapular planda çekildi. Işın glenoid planına paralel skapula planına dik olacak şekilde ayarlandı. AP görüntüde glenoide paralel pozisyonda superior ve inferior kenara teğet olacak şekilde referans Y ekseni çizildi. Humerus başının geometrik merkezinden (O h ) ve glenoid merkezinden (O s ) geçen Y eksenine dik çizgiler çizildi. O h ve O s arasındaki mesafe ölçüldü 5 (Şekil 1). Glenoid yüzeyinin merkez noktası referans alınarak humerus başının bu noktanın altında olduğu durum negatif kayma, üzerinde olduğu durum pozitif kayma, değeri olarak kaydedildi. O h ve O s arasındaki mesafe sağlam ve rotator kılıf yırtığı bulunan omuzda ölçülerek e' değeri olarak belirtildi. Sağlam omuzla rotator kılıf yırtığı bulunan omuzdaki e' değer farkı ( e) kayma miktarı olarak değerlendirildi. Hastalar e değerlerine göre 2 gruba ayrıldılar. Grup A'yı kayma miktarı 0-3 mm olan hastalar, Grup B'yi 4-5 mm olan hastalar oluşturdu. Postoperatif Constant skorları ortalama 46 aylık takip sonucunda belirlendi ve humerus başının kayma miktarıyla ameliyat öncesi ve sonrası Constant skorları arasındaki ilişki istatistiksel olarak değerlendirildi. Şekil 1: Preoperatif direk grafide e değerinin hesaplanmasında kullanılan parametreler O h : humerus başının geometrik merkezi; O s : glenoid yüzeyin merkezi 2

Marmara Medical Journal 2006;19(1);1-5 Murat Bezer ve ark. Humerus başının yukarı kayması: rotator kılıf cerrahisinde prognostik bir araç olarak kullanılabilir mi? İstatistiksel karşılaştırmada ANOVA, Tukey- Kramer çoklu karşılaştırma ve unpaired t-testleri kullanıldı. BULGULAR Hastaların ortalama yaşı 56 (Aralık: 32-71) idi. Postoperatif Constant skorları ortalama 46 aylık takip sonucunda belirlendi. İntraoperatif olarak supraspinatus, infraspinatus ve subskapularis tendon yırtıkları sırasıyla 27 hastada (%100), 11 hastada (%40.7) ve 6 hastada (%22.2 ) vardı. Infraspinatus ve subskapularis yırtıkları eşlik eden yırtıklar olarak tespit edildi. Teres minör yırtığına rastlanmadı. Rotator kılıf yırtığı bulunan omuzlarda humerus başının glenoid'e göre pozisyonu ortalama (+) 0.03 mm (Aralık:0.02-0.04) iken sağlam omuzda bu değer ortalama (-) 2 mm (Aralık: 1 3 mm) olarak bulundu. Aradaki fark istatistiksel olarak anlamlıydı (p<0.0001). Preoperatif e değeri 19 hastada 0-3 mm (Grup A), 8 hastada 4-5mm (Grup B) bulundu. İzole supraspinatus yırtığı bulunan hastaların hepsi (n=10) ve supraspinaus, infraspinatus yırtığı bulunan 11 hastanın 9'u A grubundaydı. Diğer yandan supraspinatus, infraspinatus ve subscapularis yırtığı bulunan 6 hastanın hepsi B grubundaydı. Ortalama preoperatif Constant skoru Grup A'da 48.6, Grup B'de 21.5 olarak tespit edildi. Aradaki fark istatistiksel olarak anlamlı bulundu (Şekil 2A-B). Ameliyat öncesi ve sonrası Constant skorlarıyla e değeri arasında ters bir ilişki olduğu tespit edildi. Yukarı kaymanın ( e) fazla olduğu hastaların (Grup B) geç dönem fonksiyonel sonuçları, yukarı kaymanın daha az olduğu hastalara göre daha kötü olarak saptandı (p<0.05). TARTIŞMA Omuz abdüksiyonu deltoid ve rotator kılıfın ortak çalışmasıyla sağlanır. 1,5,6,10,11 Deltoid in kasılmasıyla humerus başı glenoid den çıkmaya yönelirken buna karşılık rotator kılıf başı aşağı doğru bastırarak glenoid yuvada kalmasını sağlar. Bu denge abdüksiyon için yeterli gücü humerus a iletir 2,12,13. Rotator kılıfta büyük bir yırtığın olması durumunda deltoid in yukarı çekme gücü karşılıksız kalacak ve bu denge bozularak humerus başının superior a kayma meydana gelecektir 5. Rotator manşet tamirinin, omzun pasif ve aktif yardımlı egzersizlerine izin verecek ölçüde sağlam olması gerekir 14. Direk radyografide rotator kılıf yırtığı tanısında akromiohumeral mesafenin önemi bir çok araştırmacı tarafından tartışılmıştır 4,8,9,15. İlk olarak Golding 150 hastada sağlam tarafla karşılaştırmalı ölçüm sonuçlarını yayınlamıştır. Bu çalışmada AHM sağlam omuzda 7-13 mm arası bulunmuştur 8. Cotton ve Rideout omuz ekleminde radyolojik ve patolojik çalışmalar yaparak bu değişikliklerin rotator kılıf yırtığı ile ilişkisini değerlendirmişlerdir 4. AHM'nin sağlam rotator kılıfta 6-14 mm olduğu, tam kat rotator kılıf yırtığında ise 1-4 mm olduğu gösterilmiştir. 1970 yılında Weiner ve Macnab, normal AHM nin 7-14 mm olduğunu ve 5 mm altında rotator kılıf yırtığının düşünülmesi gerektiğini belirtmişlerdir 9. Hamada ve ark. masif supraspinatus ve infraspinatus yırtığı artrografi ile doğrulanan hastalarda ortalama AHM'yi 4.4 mm (aralık: 0-9 mm) bulmuşlardır 15. Şekil 2 A-B: Rotator kılıf yırtığı bulunan hastalarda e ve preoperatif (A) ve postoperatif (B) Constant skorlarının dağılımı. 3

Marmara Medical Journal 2006;19(1);1-5 Murat Bezer ve ark. Humerus başının yukarı kayması: rotator kılıf cerrahisinde prognostik bir araç olarak kullanılabilir mi? Deutsch ve ark subakromial sıkışma sendromu ve rotator kılıf yırtığı bulunan hastalarda humerus başının yukarı kayma miktarını radyolojik olarak değerlendirmişlerdir 5. AHM'yi ölçmek yerine Poppen ve Walker 16 farklı omuz açılarında glenoid merkezine göre humerus başının pozisyonu ölçülmüştür. Normal omuzda abdüksiyon başlangıcında humerus başı pozisyonunda belirgin bir değişiklik görülmez. Bununla birlikte kılıf yırtığı ve subakromial sıkışması olan omuzlar normal omuzlarla kıyaslandığında omuz abdüksiyonunun ilk 40 derecesinde humerus başının glenoid'e göre yukarı doğru kaydığı görülmüştür. Bu nedenle çalışmamızda rotator kılıf kaslarının dinamik olarak abdüksiyona katkı sağladığı 30 derece aktif abdüksiyondaki radyografilerden yapılan ölçümler kullanılmıştır. Abdüksiyon esnasında humerus başının hareketine paralel olarak glenoid yüzey de mediale ve yukarı doğru hareket eder 16. Bu nedenle, humerus başının glenoid üzerindeki yukarı hareketi glenohumeral uyumu yansıtması açısından akromiohumeral mesafeye göre daha uygundur. Çalışmamızda AHM'yi referans alan çalışmalardan farklı olarak humerus başının glenoid yüzeye olan konumu baz alınmıştır 4,8,9,15. Bu çalışmada humerus başının yukarı kayması ile preoperatif ve postoperatif Constant skorları arasındaki ilişki değerlendirilmiştir. Ameliyat öncesinde sağlam omuzla karşılaştırıldığında humerus başında glenoid'e göre 0-3 mm yukarı kayma tespit edilen hasta grubunun (Grup A) 4-5 mm kayma bulunan gruba göre (Grup B) Constant skorlarının istatistiksel olarak daha iyi olduğu bulunmuştur. Bu farklılığın nedeni kaymanın az olduğu Grup A'daki rotator kılıf yırtıklarında etkilenen tendon sayısındaki değişiklikler ya da rotator kılıfı oluşturan kasların fizyolojik özellikleriyle ilişkili olabilir. Subskapularis rotator kılıfın en kuvvetli kasıdır 17. Abdüksiyon sırasında humerus başını inferior ve posteriora çekerek stabilize eder 11,18,19.Bu güçlü kasın yırtılması, humerus başının diğerleriyle karşılaştırıldığında daha fazla yukarı kaymaya neden olmuş olabilir. Bunun yanında infraspinatus relatif olarak daha zayıf bir kastır. Subskapularis rotator kılıf momentinin % 53'üne katkı sağlarken infraspinatus momentin % 22'sine katkıda bulunur 10.Sonuç olarak bu kasın yırtılması humerus başının daha az miktarda yukarı kaymasına neden olacaktır. Rotator kılıftaki etkilenen kasların değişikliğine bağlı olarak hem Constant skorunda hem de humerus başının glenoide göre yukarı kaymasında farklılıklar olabilir. Bu çalışmamızda, humerus başının yukarı kaymasıyla ameliyat öncesi Constant skoru arasında ters ilişki bulunmuştur. Rotator kılıf tamiri sonrasındaki takip döneminde Constant skorları tekrar gözden geçirilmiştir. Bunun sonucunda, ameliyat öncesi ölçümlerde humerus başında 3 mm'den az yukarı kayma bulunan hastaların ortalama 46 aylık kontrollerinde Constant skorlarında diğer grupla karşılaştırıldığında anlamlı fark bulunmuştur. İki gruba da aynı kişi tarafından ve standart kılıf tamiri yapılmış olmasına rağmen preoperatif dönemde humerus başının yukarı kaymasının daha fazla olduğu grubun (Grup B) Constant skorunun takip döneminde de düşük olduğu gözlenmiştir. Bu nedenle, ameliyat öncesi sağlam omuzla karşılaştırılarak yapılacak olan humerus başının glenoid'e göre yukarı hareket ölçümü rotator kılıf ameliyatı sonrasında prognozun belirlenmesi açısından önem göstermektedir. Bu çalışmamızda yapılan kılıf tamirlerinin tümünün sağlam kaldığı kesin olarak bilinmemesine rağmen (MRI veya diğer yöntemlerle kontrol yapılmadı) literatürde rerüptür oranlarının düşük olması ve takiplerde rekürrens bulgularının olmaması rerüptür açısından bir fikir verebilir. Hastaların asemptomatik olması da bunu desteklemektedir. Sonuç olarak tek taraflı tam kat rotator kılıf yırtığından şüphelenilen hastalarda direk radyografide humerus başının yukarı kayması tamir sonrasındaki prognozu göstermesi açısından önemlidir. Sağlam omuzla karşılaştırıldığında humerus başının glenoid'e göre 3'mm den fazla yukarı kaydığı omuzlar preoperatif ve postoperatif Constant skorlarıyla ters ilişkilidir ve postoperatif kötü sonuç için bir gösterge olabilir. Büyük miktarda yukarı kayması olan hastalarda ameliyat sonrası sonuçlar da iyi olmamaktadır. KAYNAKLAR 1. Bassett RW, Browne AO, Morrey BF, An KN. Glenohumeral muscle force and moment mechanics in a position of shoulder instability. J Biomechanics 1990; 23 : 405-415. 2. Bechtol CO.Biomechanics of the shoulder. Clin Orthop 1980; 146: 37-41. 3. Chen SK,Simonian PT, Wickiewicz TL, et al. Radiographic evaluation of glenohumeral kinematics:a muscle fatigue model. J Shoulder Elbow Surg 1999; 8:49-52. 4. Cotton RE, Rideout DF. Tears of the humeral rotator cuff. A radiological and pathological necropsy survey. J Bone Joint Surg 1964; 46B: 314-328. 5. Deutsch A, Altchek DW, Schwartz E, Otis JC, Warren RF. Radiologic measurement of superior displacement 4

Marmara Medical Journal 2006;19(1);1-5 Murat Bezer ve ark. Humerus başının yukarı kayması: rotator kılıf cerrahisinde prognostik bir araç olarak kullanılabilir mi? of the humeral head in the impingement sydrome. J Shoulder Elbow Surg 1996; 5 : 186-193. 6. Akpinar S, Özkoç G, Cesur N. Anatomy, biomechanics, and physiopathology of the rotator cuff. Acta Orthop Traumatol Turc 2003;37 Suppl 1:4-12. 7. Gerber C, Krushell RJ. Isolated rupture of the tendon of the subscapularis muscle: Clinical features in 16 Cases. J Bone Joint Surg 1991 ; 73B: 389-394. 8. Golding FC. The shoulder- the forgotten joint. Br J Radiol 1962;.35: 149-158. 9. Weiner DS, Macnab I. Superior migration of the humeral head. A radiological aid in the diagnosis of the rotator cuff. J Bone Joint Surg 1970; 52B: 524-527. 10. Eating JR, Waterworth P, Shaw-Dunn J, Crossan J. The relative strengths of the rotator cuff muscles. A cadaver study. J Bone Joint Surg 1993; 75B: 137-140. 11. Poppen NK, Walker PS. Forces at the glenohumeral joint in abduction. Clin Orthop 1978; 135: 165-170. 12. Ekin A, Özcan C. Massive rotator cuff tears: diagnosis and treatment techniques. Acta Orthop Traumatol Turc 2003;37 Suppl 1:87-92. 13. Bezer M, Kocaoglu B, Erol B, Aydin N, Guven O. Long-term results of open surgical repair of rotator cuff tears. Acta Orthop Traumatol Turc 2004;38: 110-114. 14. Demirhan M, Atalar AC. Methods for fixation of the rotator cuff. Acta Orthop Traumatol Turc 2003; 37 Suppl 1:83-86. 15. Hamada K, Fukuda H, Mikasa M, Kobayashi Y: Roentgenographic findings in massive rotator cuff tears. Clin Orthop 1990; 254: 92-96. 16. Poppen NK, Walker PS. Normal and abnormal motion of the shoulder. J Bone Joint Surg 1976; 58A: 195-201. 17. Gazielly DF, Gleyze P, Montagnon C. Functional and anatomical results after rotator cuff repair. Clin Orthop 1994; 304: 43-53. 18. Warner JJP. Management of massive irreparable rotator cuff tears: The role of tendon transfer. J Bone Joint Surg 2000; 82A: 878-887. 19. Bölükbaşı S, Güzel VB, Şimşek A, Kanatlı U, Cila E. Modified and classic acromioplasty for impingement of the shoulder. Int Orthop 2002;26:10-12. 5

ORIGINAL RESEARCH MODELLING THE EEG BASED EVENT-RELATED BRAINWAVES USING STATISTICAL TIMES SERIES Ömer Utku Erzengin 1, Vildan Sümbüloğlu 2, Sirel Karakaş 3 1 Marmara Üniversitesi, Biyoistatistik ABD, İstanbul, Türkiye 2 Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Biyoistatistik ABD, Zonguldak, Türkiye 3 Hacettepe Üniversitesi, Deneysel Psikoloji Uzmanlık Alanı, Ankara, Türkiye ABSTRACT Objective: The aim of this study was to test whether the alpha oscillation in the auditory event-related activity of the brain can be explained using an Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. Methods: The sample consisted of 17 (11 males, 6 females), right-handed, healthy, volunteer participants. Event-related activity was recorded under the omitted stimulus paradigm. Alpha response was obtained through digital filtering. The alpha response of each participant was separately analyzed. Results: The ARIMA(0,2,1) model was found to be applicable to alpha response that was evoked by stimulus omission. ARIMA (0,2,1) shows that this activity is short-lasting and it fluctuates stochastically. Conclusion: The present study showed that the alpha responses of single participants obtained under the omitted stimulus paradigm were best modeled by the ARIMA (0, 2, 1) type of time series model. Keywords: Event-related potential, ERP, Digital filter, Alpha response, Oscillation, ARIMA EEG TEMELLİ OLAY-İLİŞKİ BEYİN DALGALARININ İSTATİSTİKSEL ZAMAN SERİLERİ İLE MODELLENMESİ ÖZET Amaç: Çalışmanın amacı beyinin olay ilişki aktivesinin alfa osilasyonlarının Otoregresif Bütünleşik Hareketli Ortalama - ARIMA modeli ile açıklamaktır. Yöntem: Çalışan örneklem 17 (11 erkek, 6 kadın) sağ elini kullanan, sağlıklı gönüllülerden oluşmuştur. Olay ilişkili aktivite, atlanmış uyarıcı paradigması altında kaydedilmiştir. Alfa tepkisi sayısal filtreyle elde edilmiştir. Her katılımcının alfa tepksi ayrı ayrı analiz edilmiştir. Bulgular: Yapılan çalışma göstermektedir ki her bir katılımcının atlanmış uyarıcı paradigması için alfa tepkisi, ARIMA (0,2,1) tipindeki zaman serisiyle en iyi modellenebilmektedir. Sonuç: Yapılan çalışma atlanmış uyarıcı paradigması altında elde edilmiş, bir katılımcının alfa tepkilerinin en iyi ARIMA (0, 2, 1) zaman serisiyle modellendiğini göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Olay ilişki potansiyel, Sayısal filtre, Alfa tepkisi, Salınım, Otoregresif bütünleşik hareketli ortalama Corresponding author: Ömer Utku Erzengin, M.D. Marmara Üniversitesi, Biyoistatistik ABD, İstanbul, Türkiye e-mail: ouerzengin@marmara.edu.tr Marmara Medical Journal 2006;19(1);6-12 6

Marmara Medical Journal 2006;19(1);6-12 Ömer Utku Erzengin, et al Modelling the EEG based event-related brainwaves using statistical times series INTRODUCTION Event-related potentials (ERPs) are time-varying waveforms and they represent the neuroelectric activity of the brain in response to sensory stimulation or to execution of a motor, cognitive, or psychophysiological task. ERPs are timelocked to events. This event may be a sensory stimulus (such as a visual flash or an auditory sound), a mental event (such as recognition of a specified target stimulus), or the omission of a stimulus (expectancy of a stimulus which however is omitted). The spontaneous activity of the brain, the electroencephalogram (EEG), and the ERPs are continuous over time. Accordingly, they are analog signals. Recording the analog electrical activity into a computerized environment is called digital transformation or digitalization. In digital transformation, electrical activity is recorded in equally spaced time intervals. Any analogue or digital time domain activity can be represented by sinusoids. Frequency analysis involves the conversion of the data in the timedomain to frequency domain. A widely used technique of frequency analysis, is the fast Fourier Transform (FFT) (Jean Baptiste Joseph Fourier, 1807). The purpose of FFT is to decompose a complex time series with cyclical components into a few underlying sinusoidal (sine and cosine) functions of particular wavelengths (oscillations). The transformation of the data from the timedomain to the frequency-domain finds the frequency components whose superposition produce the time-domain waveform 1. FFT thus demonstrates that the time-domain waveform is represented with frequency components, which are called event-related oscillations (EROs). In this study one of the brains oscillations called alpha activity is formulated with statistical time series. The advantage of FFT is the simultaneous demonstration of the frequency components that make up the time-domain waveform 2-8. A new and/or pioneering method of analysis involves the simultaneous description of the frequency components in the time-frequency domain. Among these are the various forms of wavelet transform, wavelet entropy, Wigner transform, Cohen s class of distributions, shorttime Fourier transform and time-frequency component analyzer 9-18. These show the progression of the oscillations over the time axis 9,19. When FFT is used, the progression of the oscillations over the time axis is made possible through the application of digital filters. The cutoff frequencies of these filters are obtained in a response-adaptive way since they are determined from the limits of the resonant selectivities in the amplitude characteristics that FFT provides 1,19,20. Digital filtering uses a function for extracting the sinusoidal components from the analog timedomain waveform. In signal processing, also, filters are used for extracting some parts of the signal, such as those components that occur within a certain frequency range. They are also used for removing unwanted parts of the signal, such as random noise. Statistical techniques can also be used for studying any time varying activity. According to statistics, a time series is composed of successively appearing data points which are typically spaced apart in uniform time intervals. The main goal of time series analysis is to identify and understand the nature of time-dependent events. There are several statistical techniques whereby a time series can be modeled. One of the most studied statistical time series models is that of Box and Jenkins 21. This Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model employs three sequential processes: the autoregressive (AR) process, integrated (I) process, and moving average (MA) process. The technique is hence called the ARIMA model, a synthetic term that combines the names of the specified subprocesses. The Box and Jenkins model requires stationary time series data for identifying and analysing, which means no change at mean and variance of series according to time. Autoregressive process (AR) is used on a time series where observations are serially dependent. In such data, one can estimate a coefficient or a set of coefficients that describe consecutive elements of a series from the specific, time-lagged previous elements. Integration is a parameter, which is computed for the series after it is differenced once. Each integration order corresponds to differencing the series being forecast. A first-order integrated component means that the forecasting model is designed for the first difference of the original series. A second- order component corresponds to using second differences. An integration parameter is used for obtaining stationary time series. An integration parameter that equals 1 denotes that the time series is increasing linearly, one that 7

Marmara Medical Journal 2006;19(1);6-12 Ömer Utku Erzengin, et al Modelling the EEG based event-related brainwaves using statistical times series equals to 2 denotes that the time series is fluctuating over time. The moving average process (MA) is independent from the autoregressive process. Each observation in a time series can also be affected by an error or errors in the past. Each observation can thus be estimated from the previous errors. The brain electricity is a time varying activity. The aim of this study was to test whether the alpha oscillation (8-12 Hz) which is obtained through the digital filtering of the ERPs that are recorded under the omitted stimulus paradigm can be formulated through ARIMA models. METHODS Participants The sample consisted of 17 (11 males, 6 females), right-handed, voluntary participants. Mean age of participants was 22.5 and the standard deviation was 2.3 (min.: 20, max.: 27). The participants were reportedly healthy. Hearing level, which was investigated using computerized audiometric testing, was found to be within normal limits. One of the participants was called ALGU in short (nickname) and ALGU s data was used as a sample. Electrophysiological Procedures Electrophysiological responses were obtained under the repetitive, omitted stimulus paradigm 22. Auditory stimuli were presented over the earphones. The frequency of the auditory stimuli was 1000 Hz. The amplitude and duration of the auditory stimuli were 65 db and 50 msec. Stimuli were presented at the rate of 2/sec. Stimulation consisted of blocks of five stimuli; in each block, four consecutive stimuli were presented and the fifth was omitted. The task of the participant was to decide on the time of occurrence of the omitted stimulus. Electroencephalographic (EEG) activity was recorded over the Fz recording site (ref: linked earlobes; ground: forehead) of the 10-20 system under eyes-open condition. Bipolar recordings were made of electrooculogram and electromyogram for monitoring eye movement artifacts and muscle artifacts, respectively. Epochs with artifacts were discarded through online rejection (of responses whose amplitudes exceed ±50 mv) and offline rejection (through visual inspection). The EEG was amplified and filtered with a bandpass between 0.16-70 Hz (3 db down, 12 db /octave). It was recorded with a sampling rate of 512 Hz and a total recording time of 2000 ms. The pre- and post-stimulus interval were each 1000 msec. The single sweeps of each participant (range: 12-29 sweeps for each participant) were digitally band-pass filtered in the alpha band range (8-12 Hz) 22. RESULTS Calculations for digital filtering were performed under Octave for Linux (GNU license), and statistical analysis was made under R for Linux (GNU license). Graphics were prepared using SPSS 11.5 (licensed for Marmara University, Department of Biostatistics). Model Fitting Procedures The time series analysis method of Box and Jenkins involves special procedures. First ofall, the time series must be converged into a stationary form according to time. Afterwards, the converted time series are modeled with the help of autocorrelation function and partial autocorrelation function. Autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation function (PACF) are the major tools in the Box and Jenkins method. ARIMA process is thus determined by ACF and PACF graphics. Autocorrelation is a kind of correlation coefficient. However, instead of a correlation between two different variables, the correlation is between two values of the same variable at consecutive time lags (e.g. Xt and Xt+k etc.). The partial autocorrelation removes the effect of shorter autocorrelation lags from the correlation estimate at longer lags. The partial autocorrelation at lag k is the autocorrelation between Xt and Xt-k that is not accounted for by lags 1 through k-1. The first stage of the analysis involved the calculation of unfiltered, single sweep ERPs and the calculation of filtered ERPs (f-erp) that show the alpha response. In the next stage, the autocorrelations and partial correlations were calculated for single sweeps. The autocorrelation and partial correlation graphics are shown in Figure 1. The ACF and PACF of each participant showed that the function represented by the sweeps did not have a stationary time series trend. Thus, in the third stage, the time series model that best fits these sweeps was investigated. To this end, autoregressive, moving average, seasonal and 8

Marmara Medical Journal 2006;19(1);6-12 Ömer Utku Erzengin, et al Modelling the EEG based event-related brainwaves using statistical times series exponential smoothing models were tested. None of these models sufficiently explained the ACF and PACF. Thus, in the fourth stage, first-order difference was calculated whereafter the ACF and PACF were recalculated. Figure 2 shows that, in spite of the first-order difference manipulations, a stationary time series trend could still not be achieved. At the fifth stage, a second-order difference was calculated whereafter the ACF and PACF were again recalculated. Figure 3 shows that, by taking the second-order difference, the time series gained a stationary character. This manipulation involves the usage of the Autoregressive Integrated Moving Average Model (ARIMA). The parameters of the ARIMA were (0,2,1). These values indicate, respectively, that the data did not show an autoregressive structure (AR: 0); that is, it fluctuated (I: 2); and the data were described by only one moving average coefficient for the residual (MA: 1) that varied between 0.60 and 0.88. Statistically, the coefficients of the moving average for the residual should be between 0.5 and 0.9. The integration parameter I is equal to 2, that means there are stochastic fluctuations in the time series. Linear exponential smoothing models (stochastic fluctuations) are ARIMA models, which use two nonseasonal differences in conjunction with MA terms. The second difference of a series Z t is not simply the difference between Z t and itself lagged by two periods, but rather it is the first difference of the first difference. A second difference of a discrete function is analogous to a second derivative of a continuous function; it measures the "acceleration" or "curvature" in the function at a given point in time. The ARIMA (0,2,1) model calculated for the participant, ALGU, could be expressed in the form of the following mathematical equation: Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6012a t-1 + at where Z t is last observed time series value, Z t-1 is only one lag before observed time series value, Z t- 2 is two lag before observed time series value, a t-1 is a residual term of Z t-2 and Z t-1, and at is a residual term of Z t-1 and Z t. Moreover the ARIMA (0,2,1) coefficient (0.6012) is significant at the p<0.01 level. The calculated coefficients for the data of the present study were, accordingly, optimally obtainable values (Table I). Fig. 1: The autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation function (PACF) of the alpha response (8-12 Hz) of a typical participant that was obtained in response to omitted stimuli. Fig. 2: First-Order Difference of ACF and PACF for the alpha response (8-12 Hz) of a typical participant that was obtained in response to the omitted stimuli. 9

Marmara Medical Journal 2006;19(1);6-12 Ömer Utku Erzengin, et al Modelling the EEG based event-related brainwaves using statistical times series Fig. 3: Second-Order Difference of ACF and PACF for the alpha response (8-12 Hz) of a typical participant that was obtained in response to the omitted stimuli. Table I: Time Series Equations for the Responses of Participants Obtained under the Omitted Stimulus Paradigm and the Portmanteau Statistics of the ARIMA (0,2,1) Models for Each Participant. Participants ARIMA (0,2,1) Model T-Ratio p-value Q-Statistics ALGU Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6012a t-1 + a t 29.566 0.00000 P = 0.28 AYBA Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.7264 a t-1 + a t 47.934 0.00000 P = 0.65 BIES Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.7045 a t-1 + a t 58.528 0.00000 P = 0.60 EMYI Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6876a t-1 + a t 56.865 0.00000 P = 0.29 FEBE Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6776a t-1 + a t 47.927 0.00000 P = 0.81 GOUS Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6522a t-1 + a t 47.834 0.00000 P = 0.50 HAKA Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6822a t-1 + a t 56.042 0.00000 P = 0.44 HIGU Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.7129a t-1 + a t 57.682 0.00000 P = 0.46 MUKU Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6853a t-1 + a t 51.217 0.00000 P = 0.71 MUSU Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6762a t-1 + a t 52.081 0.00000 P = 0.66 NASA Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6903a t-1 + a t 48.409 0.00000 P = 0.40 ORGU Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6132a t-1 + a t 44.892 0.00000 P = 0.33 OZBE Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.8820a t-1 + a t 109.94 0.00000 P = 0.28 OZOZ Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.7461a t-1 + a t 96.761 0.00000 P = 0.65 TATA Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6102a t-1 + a t 47.041 0.00000 P = 0.60 TAUL Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6777a t-1 + a t 54.347 0.00000 P = 0.29 YEUN Z t = 2Z t-1 - Z t-2-0.6237a t-1 + a t 47.927 0.00000 P = 0.81 Fig. 4: Left panel: The difference between the actual data and the data simulated by the ARIMA (0, 2, 1) model: The error of prediction. Right panel: The autocorrelation and the partial autocorrelation of the error term of the ARIMA (0, 2, 1) model were found to be within the confidence interval limits. This shows that the model does not produce any systematic error. 10

Marmara Medical Journal 2006;19(1);6-12 Ömer Utku Erzengin, et al Modelling the EEG based event-related brainwaves using statistical times series Model Adequacy Statistical modeling techniques such as those used in analyzing time series require model checking. Model checking is a test of the model adequacy. In the time series methodology of Box and Jenkins, model adequacy is checked by analyzing the residuals of time series. Residuals represent the difference between the values that areestimated from the model and those observed in the time series. The residuals have to be in the form of white noise. Furthermore, the values for the autocorrelation function and the partial autocorrelation function have to be nonsignificant at all lags. This would show that the residual (white noise) is a stationary time series or a stationary random process with zero autocorrelation and zero partial autocorrelation. This procedure is realized using Portmanteau test statistics. A portmanteau (most of the time called Q-Statistics) test is a test for serial correlation up to the specified lag (order). In the present study, the graphic representation of the systematic residual in Fig. 4 was calculated mathematically with also the Portmanteau Statistics 21. The null hypothesis of Portmanteau test statistics is that all autocorrelation values are equal to zero. A p-value smaller than 0.05 justifies the rejection of the null hypothesis and shows that the time series is not in the form of white noise. According to Table I, the p-values are larger than 0.05, this shows that the difference between observed values and those estimated from the ARIMA model are nonsignificant. Accordingly, the residuals in the present data are in the form of white noise. DISCUSSION ARIMA (0,2,1) models describe a short-term process that ends rapidly. It is not possible to estimate the future processes with an ARIMA (0,2,1) model; such a model adequately describes only the specific time interval for which the model is designed. The present study showed that, among the time series models, ARIMA (0, 2, 1) best fitted the omitted stimulus alpha response of single participants. As is pointed out below, this finding is in line with the phenomenology of the omitted stimulus response 22. After fitting a time series model, the model adequacy was checked with Portmanteau test statistics. Portmanteau test statistics show that after fitting the model, residuals for alpha activity oscillations were nonsignificant. In the ARIMA model, the coefficient for AR was 0 ; this shows that the data does not show an autoregressive structure. According to Box and Jenkins, ARIMA(0,2,1) fits short-lasting data of sudden appearance 21. The event-related alpha oscillation in fact terminates right after the decision of the participant with respect to the temporal point at which the omission occurred. The coefficient for I was 2. This shows that the data has a fluctuating character. The eventrelated alpha response is a fluctuating brain signal. The coefficient for MA was 1. This indicates the existence of a stochastic process that can be described by a weighted sum of white noise error and the white noise error in the preceding periods. In the digitally filtered alpha response, each data point on the alpha waveform is determined with the previous ones. Furthermore, brain neuroelectricity is a complex phenomenon and no recording is devoid of methodological and technical contamination, and the contamination of brain activity that unrelated to that under experimental investigation. The foregoing coefficients of the ARIMA model fits in with the electrophysiological representation of expectancy in humans. The process of expecting an event terminates with its appearance (thus, AR=0) and the alpha response, the best electrophysiological representation of expectancy, characteristically oscillates within the 8-12 Hz frequency range (thus, I=2). Finally, mankind is not a perfect machine; its responses are not strictly precise and not 100 % reliable; thus error of recording is to be expected in human responses (thus MA=1). These points show the statistical ARIMA model can represent human electrophysiological responses in cognitive processing. REFERENCES 1. Karakaş S, Erzengin ÖU, Başar E. A new strategy involving multiple cognitive paradigms demonstrates that ERP components are determined by the superposition of oscillatory responses. Clin Neurophysiol 2000; 111: 1719-1732 2. Başar E. EEG-Brain Dynamics: Relation between EEG and Brain Evoked-Potentials. Amsterdam: Elsevier Publication,1980. 3. Brandt ME, Jansen BH. The relationship between prestimulus alpha amplitude and visual evoked potential amplitude. Int J Neurosci 1991; 61: 261-8. 4. Jervis BW, Nichols MJ, Johnson TE, Allen, Hudson NR. A fundamental investigation of the composition of 11

Marmara Medical Journal 2006;19(1);6-12 Ömer Utku Erzengin, et al Modelling the EEG based event-related brainwaves using statistical times series auditory evoked potentials. IEEE Trans Biomed Eng 1983; 30: 43-49. 5. Kolev V, Yordanova J. Analysis of phase-locking is informative for studying event-related EEG activity. Biol Cybern 1997; 96: 229-235. 6. Parvin C, Torres F, Johnson E. Synchronization of single evoked response components: Estimation and interrelation of reproducibility measures. In Rhythmic EEG Activities and Cortical Functioning. Amsterdam: Elsevier, 1980. 7. Röschke J, Mann K, Riemann D, Frank C, Fell J. Sequential analysis of the brain s transfer properties during consecutive REM periods. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 1995; 96: 390-397. 8. Solodovnikov VV. Introduction to the Statistical Dynamics of Automatic Control Systems. New York: Dover Publications 1960. 9. Başar E. Brain Function and Oscillations I: Brain Oscillations. Principles and Approaches Heidelberg: Springer-Verlag 1998. 10. Başar E. Brain Function and Oscillations II: Integrative Brain Function. Neurophysiology and Cognitive Processes. Heidelberg: Springer-Verlag 1999. 11. Cohen L. Time-frequency distributions: A review. Proc IEEE 1989; 77 (7): 941-81. 12. Demiralp T, Ademoğlu A, Schürmann M, Başar E. Wavelet analysis of brain waves. In: Başar E, editor. Brain Function and Oscillations: I. Brain Oscillations. Principles and Approaches. Heidelberg: Springer-Verlag 1998. 13. Demiralp T, Ademoğlu A, Schürmann M, Başar-Eroğlu C, Başar E. Detection of P300 in single trials by the wavelet transform (WT). Brain Lang 1999; 66: 108-128. 14. Özdemir AK., Karakaş S, Çakmak ED, Tüfekçi Dİ., Arıkan O. Time-frequency component analyser and its application to brain oscillatory activity. Journal of Neuroscience Methods 2005; 145: 107-125. 15. Rosso OA, Blanco S, Yordanova J, Kolev V, Figliola A, Schürmann M, Başar E. Wavelet entropy: A new tool for analysis of short-duration brain electrical signals. J Neurosci Methods 2001; 105: 65-75. 16. Samar VJ, Bobardikar A, Rao R, Swartz K. Wavelet analysis of neuroelectric waveforms: A conceptual tutorial. Brain and Lang 1999; 66: 7-60. 17. Tağluk, M.E., Çakmak, E.D., Karakaş, S. Analysis of time-varying energy of brain responses to an oddball paradigm using short-term smoothed Wigner-Ville distribution. Journal of Neuroscience Methods 2005; 143: 197-208. 18. Yordonova J, Kolev V, Rosso OA, et al. Wavelet entropy analysis of event-related potentials indicates modality of independent theta dominance. J Neurosci Methods 2002; 117: 99-109. 19. Farwell LA, Martinerie JM, Bashore TR, Rapp PE, Goddard PH. Optimal digital filters for long-latency components of the event-related brain potential. Psychophysiology 1993; 30: 306-315. 20. Cook III. EW, Miller GA. Digital filtering: Background and tutorial for psychophysiologists. Psychophysiology 1992; 29: 350-367. 21. Box GEP, Jenkins GM, Reinsel GC. Time Series Analysis, Forecasting and Control, 3rd ed. NJ: Prentice Hall 1994. 22. Demiralp T, Başar E. Theta rhytmicities following expected visual and auditory targets. Int J Psychophysiol 1992; 13: 147-160 12

ARAŞTIRMA YAZISI ANNELERİN EMZİRME VE SÜT ÇOCUĞU BESLENMESİ KONUSUNDAKİ BİLGİ, İNANIŞ VE UYGULAMALARI: NİTELİKSEL BİR ARAŞTIRMA Gizem Samlı 1, Bülent Kara 1, Pemra Cöbek Ünalan 2, Bülent Samlı 1, Nazan Sarper 1, Ayşe Sevim Gökalp 1 1 Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı, Tıp Fakültesi, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli, Türkiye 2 Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı, Tıp Fakültesi, Marmara Üniversitesi, İstanbul, Türkiye ÖZET Amaç:Bu çalışma, annelerin süt çocuğu beslenmesi ve emzirme konusundaki bilgi ve uygulamalarının ortaya çıkarılmasını amaçlayan niteliksel bir araştırmadır. Çalışma grubunu 9-15 aylık bebeği olan ve farklı eğitim seviyesi, sosyal ve ekonomik yapıdan 40 anne oluşturmuştur. Yöntem:Çalışmanın verisi, yarı yapılandırılmış sorulardan oluşan bir akış formunun kullanıldığı derinlemesine görüşmeler ile toplanmıştır. Bulgular:Analiz sonrasında, görüşmeler sırasında annelerin ifade ettikleri şu ana temalar altında toplanmıştır:1- Annelerin anne sütü verme kararını etkileyen süreçler, 2-Anne sütü ile ilgili bilgi ve inanışlar, 3-Emzirme uygulamaları, 4-Annelerin ek besin başlama kararını etkileyen durumlar, 5-Annelerin ek besinlerle ilgili bilgi ve tutumları. Yurdumuzda emzirme alışkanlığı yaygındır. Çalışmamızda da annelerin tümü bebeklerini emzirmişlerdir. Ancak anne sütünün yeterliliği konusundaki endişeleri ve sosyal baskılar ek gıdalara erken başlanmasına neden olmaktadır. Eğitimler, anne sütü yeterliliğinin değerlendirilmesinde bebeğin kilo alımının esas belirteç olduğu ve anne sütünün tek başına 6 ay yeterli olduğu yönünde vurgu yapmalıdır. Ek gıdaların seçiminde ailelerin alım gücü etkili olmakla birlikte, kısıtlı olanakların uygun şekilde kullanılması için ek gıdaların niteliği ve başlama zamanları konusunda yeterli bilgisi olmadığı görülen annelere danışmanlık verilmesi yararlı olacaktır. Anneler bebek beslenmesi konusunda sağlık çalışanları tarafından birebir görüşmeler ve basılı materyallerle eğitilmeyi tercih etmektedir. Sonuç:Bebek beslenmesinin iyileştirilmesi için topluma yönelik programların hazırlanmasından önce annelerin düşünce, inanış ve gereksinimlerinin belirlenmesi yararlı olacaktır. Anahtar Kelimeler: Emzirme, Süt çocuğu beslenmesi, Niteliksel araştırma, Annelerin düşünceleri KNOWLEDGE, BELIEFS AND PRACTICES OF MOTHERS ABOUT BREASTFEEDING AND INFANT NUTRITION: A QUALITATIVE STUDY ABSTRACT Objective:This is a qualitative research that aims to explore the mothers knowledge and practices regarding infant nutrition and breastfeeding. Forty mothers with infants aged 9-15 months- and with varing different backgrounds in education, social and economic structure, formed the study groups. Method:The data was collected by means of depth interviews useing of a semi-structured questionnaire. Results:After the analysis the mothers words during the interviews were classified under these main themes: 1- Procedures affecting mothers breastfeeding decision 2-Knowledge and beliefs regarding breast-milk, 3- Breastfeeding practices, 4-Factors influencing the decisions of feeding with non-breast milk products 5-Mothers knowledge and attitudes to complementary nutritients/foods. Breastfeeding is a common habit in Turkey. In our study all of the infants were breastfed. But the mother sanxiety about the sufficiency of breast-milk and social pressure leads to starting with complementary nutritients/foods early. Education must emphasize exclusive breastfeeding in the first 6 months and following the weight gain of the infant as the major indicator for assessment of its sufficiency. Although the economic level of the family affects the selection of the complementary foods, supervision is necessary for mothers who do not know enough about the quality of the foods and time of addition to the diet. Mothers prefer one to one interviews with health professionals and using printed materials about infant nutrition. Conclusion:Before preparing community-based programs to improve infant nutrition, the mothers opinions, beliefs and needs, should be taken into account. Keywords: Breast-feeding, Infant nutrition, Qualitative study, Mothers opinions İletişim Bilgileri: Dr. Pemra Çöbek Ünalan Marmara Medical Journal 2006;19(1);13-20 Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı, Tıp Fakültesi, Marmara Üniversitesi Hastanesi, Altunizade, İstanbul, Türkiye e-mail: punalan@marmara.edu.tr 13