Adli epidemiyoloji - Forensic epidemiology

Bir kısmı bir dizi üzerinde
Adli bilim
BölmeliModel.jpg
Fizyolojik
Sosyal
kriminalistik
Dijital Adli Tıp
İlgili disiplinler
İlgili Makaleler

Disiplini adli epidemiyolojisi (FE) hem ortak ilkeler ve uygulamalar bir melez adli tıp ve epidemiyolojisi . FE, hukuk davalarında ve cezai kovuşturma ve savunmada nedenselliğin belirlenmesi için klinik yargı ile epidemiyolojik veriler arasındaki boşluğu doldurmaya yöneliktir .

Adli epidemiyologlar , hem toplumlarda hem de bireylerde bir önceki zararlı maruziyet ile bir yaralanma veya hastalık sonucu arasındaki nedensel ilişkinin türü ve miktarı hakkında kanıta dayalı olasılıksal sonuçlar formüle eder. Bir FE analizinden elde edilen sonuçlar, ceza davalarında suçluluk veya masumiyetle ilgili yasal karar vermeyi destekleyebilir ve hukuk davalarında nedensel ilişki bulguları için kanıtsal bir destek sağlayabilir .

Adli epidemiyolojik ilkelerin uygulamaları, tıbbi ihmal, toksik veya toplu haksız fiil, farmasötik advers olaylar, tıbbi cihaz ve tüketici ürünü arızaları, trafik kazasına bağlı yaralanma ve ölüm, kişi tanımlama ve yaşam beklentisi.

Tarih

Adli Epidemiyoloji terimi ilk olarak 1999'da biyoterörizm soruşturmasıyla ilişkilendirildi ve Sovyet biyolojik silah programının eski baş yardımcısı Dr. Ken Alibek tarafından icat edildi. O zamanlar FE'nin kapsamı, potansiyel olarak insan yapımı olan salgınların araştırılmasıyla sınırlıydı. 2001'deki ABD Şarbonu saldırılarından sonra, CDC adli epidemiyolojiyi olası biyoterörizm eylemlerini araştırmak için bir araç olarak tanımladı.

Şu anda FE daha yaygın olarak bilinmekte ve epidemiyolojinin (öncelikle) hukuk mahkemelerinde ve aynı zamanda ceza mahkemelerinde karara bağlanan tartışmalı nedensellik meselelerine sistematik olarak uygulanması olarak tanımlanmaktadır. ABD mahkemelerinde, özellikle toksik haksız fiil davalarında genel nedenselliği değerlendirmek için bir temel olarak epidemiyolojik veri ve analizlerin kullanımı, 1976'da Domuz Gribi aşısına maruz kalma arasındaki iddia edilen ilişkinin araştırılmasından başlayarak 30 yılı aşkın bir süredir tanımlanmıştır. ve sonraki Guillain-Barré sendromu vakaları. [1]

Daha yakın zamanlarda FE, bireylerde spesifik nedensellik olasılığını ölçmek için kanıta dayalı bir yöntem olarak da tanımlanmıştır. Yaklaşım, nedenselliğe yönelik klinik ayırıcı tanı yaklaşımı tartışmalı olduğunda özellikle yararlıdır. FE'nin çok çeşitli uygulamalarını kapsayan örnekler, aşağıda Adli Epidemiyologların Yönlendirdiği Araştırma Sorularına İlişkin Örnekler altında listelenmiştir.

Yöntemler ve ilkeler

karşılaştırmalı risk oranı

Vakaya özel bir FE neden analizinin metriği, karşılaştırmalı risk oranıdır (CRR). CRR, FE için benzersiz bir ölçümdür; bireysel bir yaralanma veya hastalığın araştırılan koşullarına uygulanabilir olasılıkların karşılaştırılmasına izin verir. Bir CRR, bir bireyin yaralanmasını veya hastalığını çevreleyen benzersiz koşullara dayandığından, popülasyona dayalı bir göreli riskten (RR) veya olasılık oranından (OR) türetilebilir veya türetilmeyebilir . CRR olarak kullanılabilecek bir RR analizi örneği aşağıdaki gibidir: bir trafik kazasında ciddi şekilde yaralanan kemeri takmamış bir sürücü için, emniyet kemerinin kullanılmamasının yaralanmasında ne gibi bir rol oynadığı önemli bir nedensel soru olabilir. . İlgili bir RR analizi, 20 mil/saatlik bir önden çarpışmaya maruz kalan rastgele seçilmiş 1000 kemersiz sürücüdeki ciddi yaralanma sıklığının, aynı çarpışma şiddeti ve tipine maruz kalan rastgele seçilmiş 1000 tahditli sürücüdeki ciddi yaralanma sıklığına karşı incelenmesinden oluşacaktır. Olası tehlikeye maruz kalan grupta (emniyet kemeri kullanılmaması) ciddi yaralanma sıklığı 0,15 ve maruz kalmayan (kemerli) gruptaki sıklık 0,05 ise, CRR 0,15 RR ile aynı şey olacaktır. /0.05. Analizin RR tasarımı, örnekte emniyet kemerinin kullanılmaması olan araştırılan tehlikeye maruz kalma dışında, CRR'nin pay ve paydasının her açıdan büyük ölçüde benzer olduğunu belirtir.

Bununla birlikte, yasal bir ortamda karşılaşılan bazı durumlarda, pay ve payda riski, araştırılan bir yaralanma veya hastalığın koşullarına uyması için farklı popülasyonlardan türetilmelidir. Böyle bir durumda CRR, bir RR veya OR'den türetilemez. Böyle bir duruma örnek olarak, pay olay başına risk olduğunda ve payda zaman başına risk olduğunda (kümülatif risk olarak da bilinir) ortaya çıkar. Bu tür bir analizin bir örneği, bir trafik kazasında bir hastada alt ekstremite kırığı geçirdikten bir hafta sonra meydana gelen bir pulmoner emboli (PE) araştırması olabilir. Bu tür komplikasyonlar genellikle bacaklarda oluşan ve ardından akciğerlere giden kan pıhtılarından kaynaklanır. Hastanın kazadan önce alt ekstremitelerinde derin ven trombozu (DVT) öyküsü varsa, CRR alt ekstremite kırığını takiben PE riski (olay başına oran) ile 1 DVT'li bir hastada -haftalık PE riski (zamana bağlı olasılık).

Birbirine benzemeyen popülasyonlara dayalı bir CRR'nin başka bir örneği, karşılaştırılacak yalnızca sınırlı sayıda potansiyel neden olduğu zamandır. Bir örnek, her ikisi de reaksiyona neden olabilecek (ve örneğin birbirleriyle etkileşime girmeyen) iki farklı ilacı aynı anda alan bir kişide advers reaksiyonun nedeninin araştırılmasıdır. Böyle bir durumda, bireyin yaşadığı benzersiz koşullara uygulanabilen CRR, iki ilacın advers reaksiyon hızı karşılaştırılarak tahmin edilebilir.

Maruz kalan altında atfedilebilir oran

Maruziyet altındaki atfedilebilir oran (AP e ), potansiyel nedene maruz kalan ve bu maruziyet nedeniyle hastalanan hastaların oranının bir göstergesidir. Yalnızca RR >1 ise kullanılabilir ve [(RR-1)/RR X %100] ile hesaplanabilir. CRR bir RR'ye dayandığında, bu formüller CRR için de geçerlidir. RR, CRR veya AP e olarak verilen analizin sonucu , RR veya CRR >2,0 olduğunda (%95 güven aralığı alt sınırı ile) " doğru olmama ihtimalinden daha olası " yasal standardı karşılar . >1.0) veya AP e >%50'dir. AP e aynı zamanda " Nedensellik Olasılığı (PC)" olarak da bilinir ve ABD Federal Düzenlemeler Yasası'nda ( Federal Kayıt / Cilt 67, No. 85 / 2 Mayıs 2002 Perşembe / Kurallar ve Düzenlemeler) tanımlanan bir terimdir . s. 22297 ) ve başka yerlerde.

nedensel metodoloji

Özellikle yaralanma veya maruz kalma ile sonuç arasında nispeten kısa bir gecikme süresi olan diğer koşullar için nedensellik analizi, aşağıdaki gibi 3 adımlı bir yaklaşım kullanılarak gerçekleştirilir:

  1. Mantıklılık: Bu ilk adım , yaralanma olayının duruma neden olmasının biyolojik olarak mümkün olup olmadığını (diğer bir deyişle genel nedensellik) ele alır ve Hill tarafından ortaya konan bakış açılarının özel bir uygulamasını takip eder (aşağıya bakınız). Bir inandırıcılık bulgusu , yaralanmanın sıklığıyla ilişkili değildir , çünkü yaralanma, olaya maruz kalmanın 100'de 1'inde veya daha azında meydana gelse bile, yine de makul bir şekilde olaydan kaynaklanmaktadır. İnandırıcılık, nedensel bir analizde açıklığa kavuşturulması nispeten düşük bir engeldir ve ilişkinin mantıksız olduğuna dair kanıt bulunmamasıyla büyük ölçüde tatmin edilir . İnandırıcılık genellikle, ancak zorunlu olarak değil, epidemiyolojik veriler veya bilgilerle sağlanır.
  2. Geçicilik: Bu ikinci adım, yaralanma semptomlarının başlangıcı ile yaralanma olayı arasındaki zamanlamanın klinik ve diğer kanıtlarını inceler ve spesifik nedenselliği değerlendirmek için yerine getirilmelidir. İlk olarak, yaralanma ve olayın sırasının uygun olduğu tespit edilmelidir; semptomlar olaydan önce aynı şekilde mevcut olamaz. Ayrıca, maruziyetin ve sonucun doğasına bağlı olarak, yaralanma semptomlarının başlangıcı ne çok gizli ne de yetersiz derecede gizli olabilir.
  3. Daha olası bir alternatif açıklamanın olmaması: Bu son adım, tıbbi kayıtların ve diğer kanıtların gözden geçirilmesinden birey hakkında bilinenler göz önüne alındığında, ancak yokluğunda, bireyde aynı zamanda yaralanma durumunun meydana gelme olasılığını inceler. yaralanma olayının (diğer bir deyişle ayırıcı tanı). İlk olarak, rekabet halindeki yaralanma olaylarının kanıtları değerlendirilmeli ve risk açısından karşılaştırılmalıdır (genellikle epidemiyolojik verilerin analizi yoluyla). Daha sonra, bireyin bilinen öyküsü göz önüne alındığında, durumun kendiliğinden ortaya çıkma olasılığı değerlendirilmelidir.

Yaralanma nedensellik metodolojisine ilişkin Birleşik Devletler içtihat hukuku

Etherton v Auto-Owners Insurance Company davasında ABD Colorado Bölgesi Bölge Mahkemesinde 3 adımlı metodolojiye itiraz edildi . [2] Davalı, diğer şeylerin yanı sıra, bilirkişi tarafından açıklanan yöntemlerin güvenilirliğine ve uygunluğuna itiraz etti. Bilirkişi tarafından kullanılan 3 aşamalı sürecin kapsamlı bir incelemesi ve tartışmasının ardından mahkeme, metodolojinin davanın belirli gerçeklerine uygun şekilde uyduğunu ve nüfus temelli (epidemiyolojik) bir yaklaşımın nedensel metodolojinin uygun bir parçası olduğuna karar verdi. . Mahkeme, 31.03.2014 tarihinde girilen kararnamede, sanığın bilirkişinin ifadesinin alınması yönündeki talebini reddetti.

Davalı, Bölge Mahkemesinin kararına itiraz etti ve Temmuz 2016'da Onuncu Daire ABD Temyiz Mahkemesi, Daubert standardı kapsamında yaralanma nedenselliğini değerlendirmek için genel kabul görmüş ve iyi kurulmuş 3 aşamalı nedensel metodolojiyi onayladı . Bkz. Etherton v. Otomobil Sahipleri Sigorta Şirketi , No. 14-1164 (10. Daire, 19/7/16) [3] .

Tepe bakış açıları

İncelenen bir ilişkinin akla yatkınlığı , kısmen, Sir Austin Bradford-Hill tarafından 1965 yılında yayınlanan bir yayın için adlandırılan ve bir derneğin tanımladığı dokuz “bakış açısını” tanımladığı Hill kriterlerinin uygulanması yoluyla bir FE araştırmasında değerlendirilebilir. epidemiyolojik çalışma nedensellik açısından değerlendirilebilir. Hill, nedenselliği değerlendirmek için bir kontrol listesi olarak kabul edilmemeleri için bakış açılarını “kriter” olarak adlandırmayı reddetti. Bununla birlikte, “Hill kriterleri” terimi literatürde yaygın olarak kullanılmaktadır ve bu tartışmada kolaylık sağlamak için kullanılmaktadır. Dokuz kriterden, araştırılan belirli bir nedensel ilişkinin inandırıcılığını değerlendirmek için yararlı olan yedi tanesi aşağıdaki gibidir:

  • Tutarlılık: Nedensel bir sonuç, mevcut somut bilgiyle çelişmemelidir. Mevcut bilgi göz önüne alındığında “mantıklı” olmalıdır
  • Analoji: Daha önce tanımlanmış bir nedensel ilişkinin sonuçları, mevcut bir araştırmanın koşullarına çevrilebilir.
  • Tutarlılık: Araştırılan ilişkinin farklı koşullarda veya bir dizi çalışma boyunca tekrarlanan gözlemi, nedensel bir çıkarsamaya güç katar.
  • Özgüllük: Maruziyetin belirli bir sonuçla ilişkilendirilme derecesi
  • Biyolojik akla yatkınlık: Gözlenen ilişkinin bilinen bilimsel ilkelerle ne ölçüde açıklanabileceği
  • Deney: Bazı durumlarda rastgele deneylerden elde edilen kanıtlar olabilir ( yani ilaç denemeleri)
  • Doz yanıtı: Artan maruziyet miktarı ile sonucun olasılığı, sıklığı veya şiddeti artar.
Maruz kalma, sonuç ve karıştırıcı arasındaki üçgen ilişki. Bir maruziyet ile ilgilenilen sonuç arasında nedensel bir ilişki olup olmadığı araştırılırken, yabancı değişkenlerin etkisinin dikkate alınması gerekir. Karıştırıcı, faize maruz kalmanın bir sonucu olmayan, ancak bununla ilgili olan, araştırılmakta olan sonucun eşzamanlı bir nedeni olarak tanımlanır.

Müteakip yazarlar , maruziyetin zaman içinde tekrarlandığı ve bir ilaca karşı olumsuz bir reaksiyonla meydana gelebileceği gibi ilişkili sonuç tepkisini gözlemleme yeteneğinin olduğu durumlar için Mücadele Etme/İndirme/Yeniden Meydan Okuma özelliğini eklemiştir . Bir ilişkiyi değerlendirirken dikkate alınması gereken ek hususlar , gerçek bir ilişkiyi gizleyebilecek, verilerdeki kafa karıştırıcı ve yanlılığın potansiyel etkisidir . Karıştırma, maruz kalma ile sonuç arasındaki ilişkinin, sonucu etkileyen ancak maruz kalmadan etkilenmeyen bir faktörün tamamen veya kısmen sonucu olduğu bir durumu ifade eder. Önyargı, gerçek sonuçlardan sistematik olarak farklı sonuçlar üreterek bir çalışmanın geçerliliğini tehdit edebilecek bir hata biçimini ifade eder. Epidemiyolojik çalışmalarda iki ana yanlılık kategorisi, çalışma denekleri ilgilenilenin hem maruziyeti hem de sonucu ile ilişkili başka bir ölçülmemiş değişkenin sonucu olarak seçildiğinde ortaya çıkan seçim yanlılığıdır ; ve bir değişkenin değerlendirilmesinde sistematik hata olan bilgi yanlılığı . Daha önce keşfedilmemiş bir ilişkiyi değerlendirirken faydalı olmakla birlikte, bilinen bir maruziyet ile gözlemlenen bir sonuç arasında makul bir ilişkinin var olduğu sonucuna varmak için karşılanması gereken bu kriterlerin hiçbir kombinasyonu veya minimum sayısı yoktur.

Pek çok FE araştırmasında, genel bir nedensel ilişki iyi kurulmuşsa, nedensel bir inandırıcılık analizine gerek yoktur. Büyük ölçüde, bir ilişkinin inandırıcılığı, mantıksızlık reddedildikten sonra kabul edilir. Kalan iki Hill kriteri, geçicilik ve ilişkinin gücüdür. Her iki kriterin de spesifik nedenselliği değerlendirmede faydası olsa da, zamansallık, bir ilişkinin nedenselliğini göz önünde bulundurmak için en azından sekans açısından ( yani maruziyet sonuçtan önce gelmelidir) mevcut olması gereken bir ilişkinin özelliğidir. Araştırılan maruziyet ve sonuç zaman içinde ne kadar yakınsa, araya giren bir nedenin harekete geçmesi için o kadar az fırsat olduğundan, zamansal yakınlık bazı özel nedensellik değerlendirmelerinde de yararlı olabilir. Belirli bir nedensellik değerlendirmesinde rol oynayabilecek zamansallığın bir başka özelliği de gecikmedir. Bir sonuç, bir maruziyetin nedensel olarak ilişkili olduğu düşünülemeyecek kadar erken veya çok uzun bir süre sonra ortaya çıkabilir. Örnek olarak, bazı gıda kaynaklı hastalıkların yuttuktan sonra saatler veya günlerce kuluçkada kalması gerekir ve bu nedenle doğrudan yemekten sonra başlayan ve daha sonra >12 saat inkübasyon gerektiren gıda kaynaklı bir mikroorganizmanın neden olduğu tespit edilen bir hastalık değildi. İncelenen yemekten kaynaklanan bir araştırma olsa bile, alınan gıdadaki mikroorganizmayı ortaya çıkaracak bir araştırma olsa bile. İlişkinin gücü, maruziyetin nüfus üzerindeki etkisini değerlendirmek için genel nedensellikte kullanılan kriterdir ve genellikle RR cinsinden ölçülür. Spesifik bir nedensellik değerlendirmesinde, maruziyet ve sonuç arasındaki ilişkinin gücü, yukarıda açıklandığı gibi CRR tarafından nicelenir.

Olası test sonuçlarının ve test doğruluğunu değerlendirmek için ilgili denklemlerin çapraz tablosu olarak da adlandırılan bir beklenmedik durum tablosu.

Test doğruluğu

Test doğruluğu araştırması, klinik epidemiyolojide standart bir uygulamadır. Bu ayarda, bir test sonucunun ne sıklıkla doğru olduğunu çeşitli ölçümlerle belirlemek için bir tanı testi incelenir. FE'de aynı ilkeler, ceza soruşturmalarında gerçek bulucu suçluluk veya masumiyetin ve hukuk meselelerinde nedenselliğin belirlenmesinde merkezi olan sonuçlara yol açan önerilen testlerin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır. Bir testin faydası, büyük ölçüde doğruluğuna bağlıdır; bu, pozitif veya negatif bir test sonucunun, test edilmekte olan gerçek durumu ne sıklıkla gerçekten temsil ettiğinin bir ölçüsüyle belirlenir. Herhangi bir test veya kriter için tipik olarak dört olası sonuç vardır: (1) testin, ilgili koşulla test edilen denekleri doğru bir şekilde tanımladığı gerçek bir pozitif (TP); (2) testin, ilgilenilen koşula sahip olmayan test deneklerini doğru bir şekilde tanımladığı gerçek bir negatif (TN); (3) koşul olmasa bile testin pozitif olduğu yanlış pozitif (FP), ve; (4) koşul mevcut olmasına rağmen testin negatif olduğu bir yanlış negatif (FN). Şekil 3.19, aşağıdaki test doğruluğu parametrelerinin yanı sıra, test sonuçları ile koşul varlığı arasındaki ilişkileri gösteren bir beklenmedik durum tablosudur:

Bayes mantığı

Olasılık, bir iddianın doğruluğuna olan inancın derecesini karakterize etmek için kullanılır. Böyle bir inancın temeli, rulet çarkı veya zar gibi bir oyun cihazı gibi, zaman içinde tek tip bir oranda sonuçlar üreten fiziksel bir sistem olabilir. Böyle bir sistemde gözlemci sonucu etkilemez; Yeterince kez yuvarlanan adil bir altı taraflı zar, zamanın 1/6'sında herhangi bir kenarına inecektir. Fiziksel bir sisteme dayalı bir olasılık iddiası, yeterli rasgele deneyle kolayca test edilebilir. Tersine, ileri sürülen bir iddiaya yüksek derecede inanmanın temeli, test edilemeyen kişisel bir bakış açısı olabilir. Bu, iddianın test edilebilecek olandan daha az doğru olduğu anlamına gelmez. Örnek olarak, kişinin kendisi dışında hiç kimsenin bilmediği bir deneyime dayanarak “bir muz yersem midemi bulandırma olasılığının yüksek olduğunu” doğru bir şekilde söyleyebiliriz. Genellikle benzer kişisel deneyimlere dayanan, inandırıcılık ve analojinin teminat kanıtlarıyla değerlendirilen bu tür iddiaları test etmek zordur. Adli ortamlarda, inanç iddiaları genellikle olasılıklar, yani belirli bir dizi gerçek için en olası olan olarak karakterize edilir . Belirli bir sonucun veya senaryonun olasılığını değiştirebilecek veya “koşullandırabilecek” çeşitli koşulların mevcut olduğu durumlar için, değiştirici koşullar ile sonucun olasılığı arasındaki ilişkiyi nicelleştirme yöntemi, Bayes Teoremi olarak adlandırılan Bayesci akıl yürütmeyi kullanır. veya Yaklaşımın dayandığı Kanun. En basit şekilde ifade edilen Bayes Yasası, belirli bir olasılıktaki belirsizliğin daha kesin bir şekilde ölçülmesine izin verir. Adli bir ortamda uygulandığı gibi, Bayes Yasası bize bildiklerimizi göz önünde bulundurarak bilmek istediklerimizi söyler. Bayes Yasası adli bilimlerde öncelikle DNA kanıtlarına uygulanmasıyla bilinmesine rağmen, bazı yazarlar kimlik ve yaş tahmini de dahil olmak üzere adli tıptaki diğer uygulamalar için Bayes mantığının kullanımını tanımlamıştır.

Test sonrası olasılık

Test sonrası olasılık testi ilgi durumun test öncesi yaygınlığı şartlandırılmış, pozitif olduğunda, bir durum mevcut olduğu olasılık hesaplanmasına izin vermektedir yüksek ölçüde yararlı Bayes denklemidir. Bu denklem sağdaki kutuda verilmiştir:

Test sonrası olasılık denklemi

Denklem, belirli bir olay öncesi veya test öncesi yaygınlık için pozitif bir tahmin değeri ile sonuçlanır. Ön test prevalansının “kayıtsız” olarak kabul edildiği bir durumda, prevalans ve (1-prevalans) değerleri birbirini götürür ve hesaplama, pozitif bir tahmin değerine basitleştirilir.

Araştırma sorusu örnekleri

  • Bay X'in Z şirketinde çalıştığı sırada maruz kaldığı asbeste maruz kalmasının akciğer kanserine neden olma olasılığı nedir?
  • Adli olay yerinde bulunan DNA'nın Bay X'e ait olma olasılığı nedir? Yanlış olma ihtimalin nedir? Olasılık hesaplamanızda, Bay X'in kimliğine işaret eden diğer kanıtları da hesaba katabilir misiniz?
  • Teşhiste gecikme olmasaydı, Bayan Y'nin bacak amputasyonunun önlenebilme olasılığını tahmin edebilir misiniz?
  • Bayan Y'nin kalp yetmezliğine gerçekten de bu ilacın yan etkisi neden olmuş olabilir?
  • Opiyatın verilmesini 20 dakika sonra takip eden ölümün diğer (bilinmeyen) faktörlere değil de ilaca bağlı olma olasılığı nedir?
  • Geçen ay küçük bir trafik kazası geçirmemiş olsaydı, Bay X'in boyun ameliyatına ihtiyaç duyma ihtimali nedir?
  • Bayan Y'nin mesane kanserine, kendisinin de eski bir sigara tiryakisi olduğu gerçeği göz önüne alındığında, hapis cezası sırasında pasif içiciliğin neden olması ne kadar olasıdır?
  • Verilen durumda hangi sorumluluk yüzdesi makul?
  • Yanlış ölüm meydana gelmeseydi Bay X'in ölüm anında yaşam beklentisi ne olurdu?
  • Bay X'in beyin/omurilik yaralanması göz önüne alındığında, muhtemelen olmamasından çok daha uzun süre hayatta kalması bekleniyor?
  • Bu trafik kazasının koşullarıyla ilgili tıbbi ve tıbbi olmayan kanıtlar göz önüne alındığında, Bayan Y'nin sürücü olma olasılığı nedir?
  • Bu araba kazasının koşullarıyla ilgili tıbbi ve tıbbi olmayan kanıtlar göz önüne alındığında, Bay X'in emniyet kemeri takma olasılığı nedir?
  • Bayan Y'nin ameliyat ihtiyacının kazadan kaynaklanma olasılığına karşı, kaza olmasaydı aynı anda meydana gelme olasılığı nedir?

Referanslar

Dış bağlantılar

daha fazla okuma