Bu araştırma, kanser hastalarının kayıtlı ölüm nedenlerinin önceki kanser tanılarıyla ne ölçüde uyuştuğunu ve uyuşmazlıkların rastgele mi yoksa belirli anatomik yönlerde mi yoğunlaştığını inceliyor. Brezilya'nın Ceará eyaletinde 2014–2019 arasında ölüm kayıtları ile nüfus tabanlı kanser kayıtları eşleştirilerek 11.226 histolojik olarak doğrulanmış kanser ölümü analiz edildi. Bunların 2.502'sinde, yaklaşık %22'sinde, kayıtlı Ölüm Nedeni (Cause of Death, CoD) hastanın tanı geçmişindeki hiçbir kanser tanısıyla eşleşmedi. Araştırmacılar Son Tanı (Last Diagnosis, LD) ile CoD arasındaki bu uyuşmazlıkları yönlü ve ağırlıklı bir Tutarsızlık Ağı (Inconsistency Network, IN) olarak modelledi. En belirgin örüntüler arasında Cervix→Uterus, Stomach→Esophagus ve Breast→Lung bağlantıları yer aldı. Kadınlarda meme kanseri son tanısından akciğer kanseri ölüm nedenine giden akış, düzeltilmiş hesaplamada meme kanseri ölüm hızının artması ve akciğer kanseri ölüm hızının azalması yönünde etki gösterdi. Bununla birlikte çalışma gözlemseldir; tek tek hastalarda ölüm nedeninin yanlış yazıldığını veya metastazın gerçek ölüm mekanizması olduğunu doğrudan doğrulayan bireysel otopsi eşleştirmesi yapılmamıştır.

Araştırmanın önemli yanı, ölüm belgesi uyuşmazlığını yalnız toplam hata oranı olarak görmek yerine hangi kanser bölgesinden hangi bölgeye doğru kaydığını incelemesidir. Ağ modelinde yönlü bir kenar, hastanın son primer malignite tanısının bir anatomik bölgede bulunmasına karşın ölüm nedeninin başka bir kanser bölgesi olarak kaydedildiği vakaları temsil eder. En sık 25 LD→CoD çifti içinde Cervix→Uterus 115, Stomach→Esophagus 99, Colorectum→Gastrointestinal Tract 87 ve Breast→Lung 52 tutarsız ölümle öne çıkmıştır. Breast→Lung vakalarının 50'si kadınlardadır.

Çalışma ayrıca 1.922 vakadan oluşan bağımsız, literatürden derlenmiş otopsi veri setindeki metastaz olasılıklarını ağdaki tutarsızlık olasılıklarıyla karşılaştırmaktadır. Breast→Lung çifti hem yüksek tutarsızlık olasılığı hem de yüksek metastaz olasılığı göstermiş ve Wilson güven aralıkları görece dar bulunmuştur. Bu uyum, bazı akciğer kanseri ölüm kayıtlarının metastatik meme kanseriyle ilişkili olabileceği hipotezini desteklemektedir; ancak ayrı veri setlerinin kullanılması nedeniyle bu ilişki bireysel vakalarda doğrudan kanıt değildir.

Türkiye açısından: Araştırmanın yöntemi, Türkiye'de kanser kayıtları, ölüm bildirim sistemi, hastane kayıtları ve uygun doğrulama kaynakları arasında veri bağlantısı kurulabilen durumlarda metodolojik olarak araştırılabilir. Özellikle primer tümör ile metastatik bölgenin ölüm belgelerinde birbirine karışıp karışmadığını yönlü ağlarla incelemek, kanser mortalite istatistiklerinin kalite kontrolüne katkı sağlayabilir. Ancak Ceará'daki %22'lik uyuşmazlık oranı, Breast→Lung dağılımı veya çalışmada hesaplanan düzeltme yönleri Türkiye'nin kanser mortalitesine doğrudan uygulanamaz. Türkiye için ayrı kayıt eşleştirmesi, tanı doğrulaması, kodlama uygulamalarının analizi ve mümkünse bağımsız klinik veya post-mortem doğrulama gerekir.

Araştırmanın temel problemi nedir?

Kanser mortalite istatistiklerinde yalnız kaç kişinin öldüğü değil, ölümün hangi primer kansere atfedildiği de önemlidir. Ulusal ve bölgesel kanser yükü sıralamaları, sağlık kaynaklarının dağıtımı, tarama programları ve tedavi planlaması bu sınıflandırmalara dayanabilir. Ancak ölüm belgesine yazılan kanser bölgesi, hastanın gerçek primer tümörüyle her zaman aynı olmayabilir.

Araştırmacıların ele aldığı sorun, geleneksel düzeltme yöntemlerinin çoğunlukla toplu istatistikleri yeniden dağıtmasına karşın hastanın tanı geçmişindeki anatomik yolculuğu doğrudan temsil etmemesidir. Çalışma bu boşluğu, her hastanın Son Tanısı (LD) ile resmî Ölüm Nedeni (CoD) arasındaki ilişkiyi yönlü bir ağ biçiminde modelleyerek ele almaktadır.

Hangi veriler kullanıldı?

Araştırmanın dört veri bileşeni bulunmaktadır:

Registry Dataset, Brezilya'nın Mortality Information System (SIM) kayıtları ile Population-Based Cancer Registries (RCBP) verilerinin bağlanmasıyla oluşturulmuştur. Çalışmaya giren kanser tanıları histolojik olarak doğrulanmıştır.

“Tutarlı” ve “tutarsız” ölüm nasıl tanımlandı?

Bir hastanın tanı geçmişinde ölüm belgesindeki CoD ile eşleşen en az bir kanser tanısı bulunuyorsa ölüm tutarlı kabul edildi. Tanı geçmişindeki hiçbir kanser bölgesi kayıtlı CoD ile eşleşmiyorsa ölüm tutarsız kabul edildi.

Toplam ölüm sayısı:

\[ N=N^{con}+N^{inc} \]

şeklinde ayrılmaktadır. Burada \(N^{con}\) tutarlı, \(N^{inc}\) ise tutarsız ölüm sayısını ifade eder.

11.226 kaydın 8.724'ü tutarlı, 2.502'si tutarsızdır. Tutarsız ölümler erkeklerde 1.262, kadınlarda 1.240 vaka olarak neredeyse eşit dağılmıştır.

Tutarsızlık Ağı nasıl çalışıyor?

Inconsistency Network (IN), kanser anatomik bölgelerini düğüm olarak kullanan yönlü ve ağırlıklı bir grafiktir. Hastanın son primer malignite tanısı \(i\) bölgesinde, kayıtlı ölüm nedeni ise farklı bir \(j\) bölgesindeyse \(i\rightarrow j\) yönünde bir kenar oluşturulur.

Bir kenarın ağırlığı:

\[ w_{ij} \]

ile gösterilir ve Son Tanısı \(i\), kayıtlı Ölüm Nedeni \(j\) olan tutarsız ölümlerin sayısını ifade eder. Bu nedenle yön önemlidir: Breast→Lung ile Lung→Breast aynı ilişki değildir.

Modelin kritik varsayımı, tanı geçmişindeki hiçbir kayıt CoD ile eşleşmediğinde Son Tanının hastanın gerçek hastalık durumuna ilişkin eldeki en iyi vekil olarak kullanılabilmesidir. Araştırmacılar bunun bir varsayım olduğunu ve biyolojik geçerliliğinin ayrıca tartışılması gerektiğini açıkça belirtmektedir.

En sık hangi anatomik uyuşmazlıklar görüldü?

En sık 25 LD→CoD çiftinin ilk sıralarında şu bağlantılar bulunmaktadır:

Bu sıralama tek başına bütün çiftlerin gerçek yanlış kodlama olduğu anlamına gelmez. Örneğin Cervix→Uterus bağlantısı en sık çift olmasına rağmen araştırmacılar bunun uzak metastazdan çok anatomik komşuluk, doğrudan tümör uzanımı veya kodlama ayrıntı düzeyiyle ilişkili olabileceğini belirtmektedir.

Ağ görseli ne gösteriyor?

Birleşik Tutarsızlık Ağı'nda düğüm büyüklüğü ilgili anatomik bölgeye CoD olarak atanan ölüm sayısıyla ilişkilidir; kenarların kalınlığı ise belirli LD→CoD akışının kaç vakada görüldüğünü gösterir. Araştırmacılar toplam tutarsız ölümlerin kümülatif %50'sini kapsayan anatomik bölgeleri ve aralarındaki bağlantıları çekirdek alt ağ olarak vurgulamıştır.

Birleşik ağda Lung, Breast ve Stomach büyük düğümler arasında yer alırken üç bağlantı özellikle dikkat çekmektedir: Cervix→Uterus, Breast→Lung ve Stomach→Esophagus.

Erkek ağında Stomach, Lung ve Prostate öne çıkarken en ağır bağlantı Stomach→Esophagus'tur. Kadın ağında Breast, Lung ve Cervix başlıca düğümlerdir; Cervix→Uterus bağlantısı dışarıda bırakıldığında en ağır kenar Breast→Lung'dur.

Ölüm hızı nasıl hesaplandı?

Belirli bir kanser anatomik bölgesi \(i\) için yıldaki mortalite hızı:

\[ \mu_i(t)=\frac{n_i(t)}{p(t)}\times100{,}000 \]

olarak hesaplanmaktadır. Burada \(n_i(t)\), \(t\) yılında ilgili bölgeye atfedilen ölüm sayısı; \(p(t)\) ise aynı yıldaki nüfustur. Sonuç 100.000 kişi başına ölüm biçimindedir.

“Etkili mortalite hızı” neyi düzeltiyor?

Araştırmacılar ağdaki yönlü tutarsızlık akışlarını kullanarak effective mortality rate adı verilen bir düzeltilmiş hız tanımlamaktadır:

\[ \mu_i^{eff}(t)=\alpha_i\mu_i(t) \]

Buradaki düzeltme katsayısı:

\[ \alpha_i=\frac{n_i^{eff}}{n_i} \]

ve etkili ölüm sayısı:

\[ n_i^{eff}=n_i-s_i^{in}+s_i^{out} \]

olarak tanımlanır. Ağda:

\[ s_i^{in}=\sum_j w_{ji}, \qquad s_i^{out}=\sum_j w_{ij} \]

ifadeleri sırasıyla düğüme giren ve düğümden çıkan ağırlıklı tutarsızlık akışlarını gösterir.

Bu yapıdaki mantık şudur: başka bir son tanıdan \(i\) bölgesine CoD olarak gelen tutarsız kayıtlar \(s_i^{in}\) ile çıkarılır; son tanısı \(i\) olup başka bir bölgeye CoD olarak giden kayıtlar \(s_i^{out}\) ile geri eklenir.

Düzeltme kanser mortalite eğilimlerini nasıl değiştirdi?

Çalışmada 2009–2023 zaman serileri Ceará ile Brezilya'yı karşılaştırmaktadır. Erkeklerde mide kanserinin etkili mortalite hızı kayıtlı Ceará hızından daha yüksek, özofagus kanserinin etkili hızı ise daha düşüktür. Bu sonuç Stomach→Esophagus akışının erkek ağındaki ağırlığıyla uyumludur.

Kadınlarda ise meme kanserinin etkili mortalite hızı daha yüksek, akciğer kanserinin etkili mortalite hızı daha düşüktür. Bu düzeltme Ceará ile Brezilya arasındaki kadın akciğer kanseri eğilimlerini birbirine yaklaştırırken meme kanseri mortalitesinin ulusal örüntüyle karşılaştırmasını da değiştirmektedir.

Bu hesaplar yeni ölüm vakaları keşfetmemektedir; aynı ölüm kayıtlarının anatomik atfını ağdaki gözlenen tutarsızlık yönleri doğrultusunda yeniden dağıtan bir modeldir.

Breast→Lung bağlantısı neden özel olarak incelendi?

Breast→Lung çifti, çalışmada iki bağımsız örüntünün aynı yönde buluşması nedeniyle öne çıkmaktadır. Registry Dataset'te son meme kanseri tanısı ile akciğer kanseri CoD arasındaki tutarsızlık görece sık görülürken, bağımsız otopsi veri setinde meme kanserinin akciğere metastaz olasılığı da yüksek bulunmaktadır.

Araştırmacılar her anatomik çift için iki olasılığı karşılaştırmaktadır:

• \(P_{ij}^{inc}\): son tanısı \(i\) olan bir kanser ölümünün CoD'de \(j\) olarak tutarsız sınıflandırılma olasılığı.
• \(P_{ij}^{met}\): primer kanser bölgesi \(i\)'den \(j\) bölgesine metastaz olasılığı.

Şekil 3'te bu iki olasılık logaritmik eksenlerde karşılaştırılmaktadır. Breast→Lung çifti hem yüksek \(P_{ij}^{inc}\) hem de daha yüksek \(P_{ij}^{met}\) değerleriyle çekirdek alt ağdaki belirgin çiftlerden biridir.

Wilson güven aralıkları ne ekliyor?

Şekil 4'te seçilmiş anatomik çiftler için \(P_{ij}^{inc}\) ve \(P_{ij}^{met}\) değerleri iki taraflı Wilson score confidence interval ile birlikte gösterilmektedir. Breast→Lung çifti için her iki olasılığın da yüksek ve güven aralıklarının görece dar olması, araştırmacıların bu örüntüyü yalnız tek bir seyrek ağ bağlantısı olarak değil, daha hassas tahmin edilmiş bir ilişki olarak değerlendirmesine katkıda bulunmaktadır.

Ancak güven aralığının dar olması mekanizmanın kanıtlandığı anlamına gelmez. Özellikle metastaz verisi Registry Dataset'teki aynı bireylerden değil, literatürdeki beş farklı otopsi çalışmasından gelmektedir.

Cervix→Uterus ile Breast→Lung aynı şekilde yorumlanabilir mi?

Hayır. Araştırmanın önemli sonuçlarından biri, ağdaki bütün ağır bağlantıların aynı biyolojik açıklamaya sahip olmadığını göstermesidir.

Cervix→Uterus en sık LD→CoD çifti olmasına rağmen metastaz olasılığı buna karşılık yüksek değildir. Araştırmacılar bu bağlantının anatomik komşuluk, doğrudan uzanım veya serviks ile uterus arasındaki kodlama ayrıntısından kaynaklanmasının daha olası olduğunu tartışmaktadır.

Stomach→Esophagus ise özellikle erkeklerde belirgindir ve mide, kardiya, distal özofagus ve özofagogastrik bileşkenin anatomik sürekliliği nedeniyle sınıflandırma sınırlarının rol oynayabileceği düşünülmektedir.

Breast→Lung bağlantısında ise ağdaki uyuşmazlık ile bağımsız otopsi metastaz örüntüsünün aynı anatomik yönde güçlü olması, metastatik yayılım açıklamasını diğer bazı çiftlerden daha destekleyici hâle getirmektedir.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• 11.226 histolojik olarak doğrulanmış kanser ölümünün 2.502'sinde kayıtlı CoD, hastanın tanı geçmişindeki hiçbir kanser tanısıyla eşleşmemiştir.
• Tutarsızlıklar anatomik bölgeler arasında eşit veya tamamen rastgele dağılmamış; belirli yönlü LD→CoD çiftlerinde yoğunlaşmıştır.
• Erkeklerde Stomach→Esophagus, kadınlarda ise Cervix→Uterus dışarıda bırakıldığında Breast→Lung en önemli ağ bağlantılarından biridir.
• Ağ temelli yeniden dağıtım kadınlarda akciğer kanseri mortalitesini azaltıp meme kanseri mortalitesini artırma yönünde sonuç üretmiştir.
• Erkeklerde aynı yaklaşım özofagus mortalitesini azaltıp mide kanseri mortalitesini artırma yönünde sonuç üretmiştir.
• Breast→Lung çiftinde gözlenen tutarsızlık örüntüsü, ayrı otopsi veri setindeki yüksek meme→akciğer metastaz olasılığıyla biyolojik olarak uyumludur.

Çalışmanın kanıtlamadığı sonuçlar

• 2.502 tutarsız ölümün tamamının hatalı doldurulmuş ölüm belgesi olduğu kanıtlanmamıştır.
• Son Tanının her hastada gerçek temel ölüm nedenini temsil ettiği doğrudan doğrulanmamıştır.
• Breast→Lung bağlantısındaki 52 vakanın tamamının metastatik meme kanseri olduğu gösterilmemiştir.
• Registry Dataset'teki bireylerin metastaz durumu aynı bireylere ait otopsilerle doğrulanmamıştır.
• Yönlü ağ ilişkileri tek başına metastazın yanlış sınıflandırmaya neden olduğunu kanıtlamaz.
• Ceará'daki %22'lik oran Brezilya'nın tamamına veya başka ülkelere doğrudan genellenemez.
• Etkili mortalite hızı, bağımsız bir altın standart ölüm nedeni ölçümü değil; çalışmada tanımlanan ağ temelli yeniden dağıtım tahminidir.

Çalışmanın güçlü yönleri nelerdir?

Araştırmanın güçlü yönlerinden biri, ölüm kayıtlarını bireysel kanser tanı geçmişiyle bağlamasıdır. İkinci olarak yalnız toplam uyuşmazlık oranını değil, uyuşmazlığın yönünü de modellemektedir. Üçüncü olarak tanı–ölüm nedeni ağındaki örüntüler bağımsız otopsi metastaz verisiyle karşılaştırılmıştır. Ayrıca olasılık tahminlerindeki belirsizlik Wilson güven aralıklarıyla görünür hâle getirilmiştir.

Temel sınırlılıklar nelerdir?

Araştırmacılar birkaç önemli sınırlılık belirtmektedir. Otopsi metastaz tahminleri güncel Registry Dataset ile aynı döneme ait değildir; kullanılan beş otopsi çalışması 1950–2016 dönemine yayılmaktadır. Hastalık evresi, tedavi bilgisi ve tanıdan ölüme geçen süre Registry Dataset analizine dahil edilmemiştir. Histolojik doğrulama şartı seçilim yanlılığı oluşturabilir. Otopsi çalışmalarının kendi aralarında heterojenliği bulunmaktadır ve bulguların Ceará dışına genellenebilirliği sınırlıdır.

En kritik yöntemsel sınır, LD'nin “en iyi mevcut hastalık vekili” olarak kabul edilmesidir. Bu varsayım klinik olarak makul durumlar üretebilir; ancak bütün tutarsız vakalarda primer ölüm nedenini kesin olarak tanımlayan altın standart değildir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Çalışma tasarımı

Araştırma, Ceará eyaletindeki kanser ölümlerini inceleyen retrospektif, nüfus tabanlı gözlemsel bir kayıt bağlantısı çalışmasıdır. Temel birey düzeyi çalışma dönemi 2014–2019'dur. Mortalite ve nüfus zaman serileri ise 2009–2023'e uzatılmıştır.

Örneklem ve kayıt bağlantısı

Tanı geçmişi uzunluğu bir ile dokuz kayıt arasında değişmektedir. Tutarsızlık yalnız tek tanı kaydı bulunan hastalarda görülmemiş; farklı tanı geçmişi uzunluklarında da bulunmuştur.

CoD tarafında en sık görülen tutarsız kategoriler

2.502 tutarsız ölüm içinde CoD olarak en sık kaydedilen geniş organ sınıfları şunlardır:

Akciğer kanseri 344 vakayla tutarsız CoD kategorileri içinde en yüksek sayıya sahiptir.

LD tarafında en sık görülen kategoriler

Bu iki tablo tek başına hangi kategorinin hangisiyle karıştırıldığını göstermez. Çalışmanın ağ yaklaşımının katkısı, LD ile CoD'yi çiftler hâlinde ve yönlü olarak ele almasıdır.

İstatistiksel belirsizlik

Seçilmiş \(P_{ij}^{inc}\) ve \(P_{ij}^{met}\) tahminleri için iki taraflı Wilson score confidence intervals kullanılmıştır. Çalışmada Breast→Lung çifti her iki olasılık için de yüksek değer ve görece dar güven aralıkları gösteren belirgin örnek olarak vurgulanmaktadır.

Kaynakta tek bir genel hipotez testi, tek bir p-değeri eşiği veya bütün ağ kenarlarına uygulanan çoklu karşılaştırma düzeltmesi ana yöntem olarak raporlanmamaktadır; analiz ağırlıklı olarak yönlü ağ frekansları, olasılık tahminleri, güven aralıkları ve mortalite yeniden dağıtımına dayanmaktadır.

Etik onay

Araştırma prosedürleri Centro Universitário Christus – Unichristus Araştırma Etik Komitesi tarafından onaylanmıştır. Kaynakta onay numarası 5.617.938 ve CAAE numarası 30203820.8.0000.5049 olarak verilmiştir.

Araştırmanın halk sağlığı açısından yorumu

Araştırmanın uygulamalı mesajı, kanser mortalite sıralamalarının ölüm belgelerindeki primer bölge atamasına duyarlı olabileceğidir. Örneğin metastatik meme kanseri ölümünün primer akciğer kanseri olarak kaydedilmesi durumunda, bir bölgenin akciğer kanseri yükü olduğundan yüksek, meme kanseri yükü ise olduğundan düşük görünebilir.

Aynı mantık Stomach→Esophagus için de geçerlidir. Ancak araştırmanın kendisi de anatomik komşuluk, doğrudan uzanım ve kodlama ayrıntısını gerçek metastatik yanlış sınıflandırmadan ayırmanın gerekli olduğunu göstermektedir. Bu nedenle ağ yöntemi bir sinyal belirleme ve veri kalite inceleme aracı olarak daha güvenli yorumlanmalıdır; bağımsız klinik doğrulamanın yerini almaz.

Kaynak ve Yöntem Notu

Tam özgün çalışma adı: Network-based analysis of cancer mortality misclassification reveals signatures of metastatic pathways: insights into breast-to-lung and other pairs of anatomical sites

Yazarlar ve sıra: Levy R. W. Cavalcante; Erneson A. Oliveira; Hermano A. L. Rocha; Antonio S. Lima Neto; Higor S. Monteiro; Rute M. Oliveira; Cesar I. N. Sampaio Filho; Luciano P. G. Cavalcanti; Tânia M. S. Coelho; Caterina A. M. La Porta; Stefano Zapperi; Humberto A. Carmona; José S. Andrade Jr.

Eş katkı/eş birinci yazarlık: Kaynakta eş birinci veya eş katkı beyanı bulunmamaktadır.

Sorumlu yazar bilgisi: Kaynakta Erneson A. Oliveira için erneson@unifor.br iletişim e-postası verilmektedir; ancak açık bir “corresponding author” ibaresi görünmediği için sorumlu yazarlık bundan daha ileri yorumlanmamıştır.

Kurumsal bağlantılar: Postgraduate Program in Applied Informatics, University of Fortaleza; Data Science and Artificial Intelligence Center, University of Fortaleza; Professional Masters in City Science, University of Fortaleza; Department of Community Health, Federal University of Ceará; Center of Health Sciences, University of Fortaleza; Health Secretariat of Ceará State; Department of Physics, Federal University of Ceará; Faculty of Medicine, Christus University Center; Center for Complexity and Biosystems, University of Milan; Department of Environmental Science and Policy, University of Milan; Fondazione IRCCS Ca’ Granda Ospedale Maggiore Policlinico; Department of Physics, University of Milan; Consiglio Nazionale delle Ricerche – Istituto di Chimica della Materia Condensata e di Tecnologie per l’Energia.

Kaynak türü: Retrospektif, nüfus tabanlı gözlemsel kayıt bağlantısı, ağ analizi ve mortalite modelleme çalışması.

Hakemlik durumu: Bu çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir; sonuçları bu yayın aşaması dikkate alınarak değerlendirilmelidir.

Platform: SSRN.

DOI: 10.2139/ssrn.6958204

Yayın tarihi: Dış bibliyografik doğrulamada 18 Haziran 2026.

Resmî bağlantı: https://ssrn.com/abstract=6958204

DOI bağlantısı: https://doi.org/10.2139/ssrn.6958204

Hakemli dergi/cilt/sayı: İncelenen sürüm için hakemli bir dergi cilt, sayı veya makale numarası doğrulanmamıştır.

Özgün yayınevi: Hakemli dergi yayınevi bu sürüm üzerinden uygulanabilir veya doğrulanabilir değildir; kaynak SSRN preprint kaydıdır.

Lisans: İncelenen sürümde Creative Commons veya eşdeğer açık yeniden kullanım lisansı açık biçimde belirtilmemektedir. Bu nedenle özgün ağ ve grafik şekilleri makale HTML'sine bire bir kopyalanmamış; kaynak sayılar standart HTML tablolarıyla yeniden sunulmuştur.

Finansman: Çalışma CNPq, CAPES, FUNCAP, National Institute of Science and Technology for Complex Systems in Brazil ve Edson Queiroz Foundation desteğini bildirmektedir. Stefano Zapperi için CAPES PrInt process no. 88887.937759/2024-00; Caterina A. M. La Porta için CAPES PrInt process no. 88887.937852/2024-00 ve AIRC Next Generation Clinician Scientist 2022 ID 28402; José S. Andrade Jr. için CNPq Award 303765/2017-8 desteği ayrıca belirtilmiştir. Fon sağlayıcıların çalışma tasarımı, veri toplama, analiz, yorum veya rapor yazımında rolü olmadığı beyan edilmektedir.

Veri ve kod paylaşımı: Araştırmacılar çalışmadaki veri setleri ve kodların, Autopsy Dataset hariç, https://github.com/erneson/inconsistency_networks adresinde; Autopsy Dataset'in ise https://github.com/ComplexityBiosystems/CTC-model adresinde bulunduğunu belirtmektedir.

Çıkar çatışması: Yazarlar rekabet eden çıkar bulunmadığını beyan etmektedir.

Yazar katkıları: EAO, HALR, ASL, CAMLP, SZ, HAC ve JSA çalışmayı kavramsallaştırmıştır. Metodoloji EAO, HALR, CAMLP, SZ, HAC ve JSA tarafından geliştirilmiştir. LRWC, EAO, HALR, HSM, CAMLP, SZ, HAC ve JSA formal analiz ve veri kürasyonuna katkı sağlamıştır. Yazılım ve görselleştirme LRWC ve EAO tarafından yürütülmüştür. Sonuçların yorumlanması ve tartışmasına EAO, HALR, ASL, HSM, RMO, CINS, LPGC, TMSC, CAMLP, SZ, HAC ve JSA katkı sağlamıştır. Makale LRWC, EAO, HALR ve JSA tarafından yazılmış; JSA süpervizyon ve finansman ediniminden sorumlu olmuştur. Bütün yazarlar son sürümü inceleyip onaylamıştır.

Üretken yapay zekâ beyanı: Kaynak, çalışma hazırlanırken ChatGPT'nin yalnız dil düzenleme; gramer, yazım ve küçük anlatım açıklığı iyileştirmeleri için kullanıldığını, içeriğin yazarlar tarafından yeniden incelenip düzenlendiğini ve bilimsel içerik sorumluluğunun yazarlarda olduğunu beyan etmektedir.

Temel yöntemsel sınırlılıklar: Çalışma gözlemsel kayıt verisine dayanır ve nedensellik kanıtlamaz. Son Tanı gerçek temel ölüm nedeninin doğrudan altın standardı değildir. Otopsi veri seti aynı hastalarla eşleştirilmemiştir ve farklı dönemlerdeki beş çalışmadan oluşturulmuştur. Hastalık evresi, tedavi ve tanıdan ölüme süre bilgileri bulunmamaktadır. Histolojik doğrulama seçilim yanlılığı yaratabilir ve sonuçların Ceará dışına genellenebilirliği sınırlıdır.

Bilimsel içerik sınırı: Bu Verianla metnindeki veri setleri, denklemler, ağ yapısı, sayılar, anatomik çiftler, mortalite düzeltmeleri, metastaz karşılaştırmaları ve yorum sınırları incelenen çalışmaya dayanmaktadır. Dış kaynaklar yalnız başlık, DOI, yayın platformu ve tarih gibi bibliyografik kimlik alanlarının doğrulanması için kullanılmış; ana makaleye dış bilimsel bulgu eklenmemiştir.