Adli epidemiyoloji - Forensic epidemiology

Parçası bir dizi açık
Adli bilim
CompartmentalModel.jpg
Fizyolojik

Disiplini adli epidemiyoloji (FE) her ikisi için ortak olan ilkelerin ve uygulamaların bir karışımıdır adli tıp ve epidemiyoloji. FE, medeni hukukta nedensellik tespiti için klinik yargı ile epidemiyolojik veriler arasındaki boşluğu doldurmaya yöneliktir. davalar ve cezai kovuşturma ve savunma.[1][2][3][4]

Adli epidemiyologlar formüle ediyor kanıta dayalı Hem popülasyonlarda hem de bireylerde bir önceki zararlı maruziyet ile bir yaralanma veya hastalık sonucu arasındaki nedensel ilişkinin türü ve miktarı hakkında olasılığa dayalı sonuçlar. Bir FE analizinden çıkan sonuçlar, cezai işlemlerde suçluluk veya masumiyetle ilgili yasal karar vermeyi destekleyebilir ve aşağıdaki bulgular için kanıt niteliğinde bir destek sağlayabilir. nedensel ilişki sivil davalarda.

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

Tarih

Adli Epidemiyoloji terimi, ilk olarak 1999'da biyoterörizm araştırmasıyla ilişkilendirildi ve Sovyet biyolojik silah programının eski baş yardımcısı Dr. Ken Alibek tarafından ortaya atıldı. O zamanki FE'nin kapsamı, potansiyel olarak insan yapımı olan salgınların araştırılmasıyla sınırlıydı. 2001'deki ABD Şarbon saldırılarından sonra CDC, adli epidemiyolojiyi olası biyoterörizm eylemlerini araştırmanın bir yolu olarak tanımladı.

Şu anda FE daha yaygın olarak bilinmekte ve epidemiyolojinin (öncelikle) hukuk mahkemelerinde ve aynı zamanda ceza mahkemelerinde karar verilen tartışmalı nedensellik sorunlarına sistematik uygulaması olarak tanımlanmaktadır. Epidemiyolojik verilerin ve analizin ABD mahkemelerinde, özellikle toksik haksız fiil davalarında genel nedenselliği değerlendirmek için bir temel olarak kullanılması, 1976'da Domuz Gribi aşısına maruz kalma arasındaki iddia edilen ilişkinin araştırılmasıyla başlayarak 30 yıldan fazla bir süredir açıklanmıştır. ve sonraki Guillain-Barré sendromu vakaları.[1]

Daha yakın zamanlarda FE, bireylerde spesifik nedensellik olasılığını ölçmek için kanıta dayalı bir yöntem olarak tanımlanmıştır. Bu yaklaşım, nedenselliğe klinik bir ayırıcı tanı yaklaşımı tartışıldığında özellikle yararlıdır. FE'nin çok çeşitli uygulamalarını kapsayan örnekler aşağıda, Adli Epidemiyologlar Tarafından Ele Alınan Araştırma Soruları Örnekleri altında listelenmiştir.

Yöntemler ve ilkeler

Karşılaştırmalı risk oranı

Vakaya özgü bir FE analizinin ölçüsü, karşılaştırmalı risk oranıdır (CRR). CRR, FE için benzersiz bir metriktir; bireysel bir yaralanma veya hastalığın araştırılan koşullarına uygulanabilir olasılıkların karşılaştırılmasına izin verir. CRR, bir bireyin yaralanmasını veya hastalığını çevreleyen benzersiz koşullara dayandığından, popülasyon temelli bir yöntemden türetilebilir veya türetilmeyebilir. bağıl risk (RR) veya olasılık oranı (VEYA). Bir CRR olarak kullanılabilecek bir RR analizi örneği aşağıdaki gibidir: Trafik kazasında ciddi şekilde yaralanan kemer takmayan bir sürücü için önemli bir nedensel soru, emniyet kemeri kullanmamanın yaralanmasına neden olan rolü olabilir. . İlgili bir RR analizi, aynı çarpışma şiddetine ve tipine maruz kalan rastgele seçilen 1000 sürücüdeki ciddi yaralanma sıklığına karşı 20 mil / saat önden çarpışmaya maruz kalan rastgele seçilmiş 1000 kemersiz sürücüdeki ciddi yaralanma sıklığının incelenmesinden oluşacaktır. Olası tehlikeye maruz kalan grupta ciddi yaralanma sıklığı (emniyet kemeri kullanmama) 0,15 ise ve maruz kalmayan (kuşaklı) gruptaki sıklık 0,05 ise, CRR 0,15'lik RR ile aynı olacaktır. /0.05. Analizin RR tasarımı, CRR payının ve paydasının, örnekte emniyet kemeri kullanılmaması olan araştırılan tehlikeye maruz kalma haricinde, popülasyonların 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. Pay, olay başına risk olduğunda ve payda zaman başına risk olduğunda (aynı zamanda kümülatif risk olarak da bilinir) böyle bir duruma örnek olarak ortaya çıkar. Bu tür bir analizin bir örneği, bir trafik kazasında bir hastanın alt ekstremite kırığına maruz kalmasından bir hafta sonra meydana gelen bir pulmoner embolinin (PE) incelenmesi olabilir. Bu tür komplikasyonlar genellikle bacaklarda oluşan kan pıhtılarından ve daha sonra akciğerlere gitmesinden kaynaklanır. Hastanın kazadan önce alt ekstremitelerde derin ven trombozu (DVT) öyküsü varsa, bir CRR, bir alt ekstremite kırığının ardından PE riski (olay başına bir oran) ile 1 arasındaki karşılaştırmadan oluşabilir. -DVT'li bir hastada haftalık PE riski (zamana bağlı olasılık).

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

Maruz Kalanların Altında Atfedilebilir Oran

Maruz kalanların altında atfedilebilir oran (APe ) 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 aynı zamanda CRR için de geçerlidir. RR, CRR veya AP olarak verilen analizin sonucue , "büyük ihtimalle doğru değil, "RR veya CRR> 2.0 olduğunda (% 95 güven aralığı alt sınırı> 1.0) veya APe >% 50. Uygulamae aynı zamanda "Nedensellik Olasılığı (PC) "ABD Federal Düzenlemeler Yasasında (Federal Kayıt / Cilt. 67, No. 85 / Perşembe, 2 Mayıs 2002 / Kurallar ve Yönetmelikler s. 22297 ) Ve başka yerlerde.

Nedensel metodoloji

Nedensellik analizi, özellikle yaralanma veya maruziyet ve sonuç arasında nispeten kısa bir gecikme süresi olan diğer koşullar için aşağıdaki gibi 3 adımlı bir yaklaşım kullanılarak gerçekleştirilir:[5]

  1. Olasılık: Bu ilk adım, biyolojik olarak olup olmadığını ele alır. mümkün Yaralanma olayının duruma neden olması için (a.k.a. genel nedensellik) ve Hill tarafından ortaya konulan görüş noktalarının özel bir uygulamasını takip eder (aşağıya bakınız). Bir inandırıcılık bulgusu, Sıklık çünkü yaralanma, olaya maruz kalan 100 veya daha az vakadan sadece 1'inde meydana gelse bile, hala makul bir şekilde olayın neden olduğu. Olasılık, nedensel bir analizde açıklığa kavuşturmak için nispeten düşük bir engeldir ve büyük ölçüde kanıtın bulunmayışıyla karşılanır. mantıksızlık ilişkinin. Olasılık, zorunlu olmamakla birlikte çoğu kez epidemiyolojik veriler veya bilgilerle kurulur.
  2. Geçicilik: Bu ikinci adım, yaralanma semptomlarının başlangıcı ile yaralanma olayı arasındaki zamanlamanın klinik ve diğer kanıtlarını inceler ve spesifik nedenselliği değerlendirmek için tatmin edilmelidir. İlk olarak, yaralanmanın ve olayın sırasının uygun olduğu belirlenmelidir; semptomlar olaydan önce aynı şekilde mevcut olamaz. Ayrıca, yaralanmanın semptomlarının başlangıcı, maruziyetin ve sonucun doğasına bağlı olarak ya çok gizli ya da yeterince gizli olamaz.
  3. Daha olası bir alternatif açıklamanın olmaması: Bu son adım, tıbbi kayıtların ve diğer kanıtların incelenmesinden kişi hakkında bilindiği göz önüne alındığında, yaralanma durumunun kişide aynı zamanda meydana gelme olasılığını inceler, ancak yok Yaralanma olayının (aka ayırıcı tanı). İlk olarak, yarışan yaralanma olaylarının kanıtları değerlendirilmeli ve risk açısından karşılaştırılmalıdır (genellikle epidemiyolojik verilerin analizi yoluyla). Ardından, bireyin bilinen geçmişi göz önüne alındığında, durumun kendiliğinden ortaya çıkma olasılığı değerlendirilmelidir.

Yaralanma Nedeni Metodolojisi Hakkında Birleşik Devletler İçtihat Hukuku

3 adımlı metodolojiye Amerika Birleşik Devletleri Colorado Bölgesi Bölge Mahkemesinde itiraz edildi. Etherton v Auto-Owners Insurance Company.[2] Sanık, diğer hususların yanı sıra, bilirkişi tarafından açıklanan yöntemlerin güvenilirliğine ve uygunluğuna itiraz etmiştir. Bilirkişi tarafından kullanılan 3 aşamalı sürecin kapsamlı bir incelemesinden ve tartışılmasından sonra Mahkeme, metodolojinin davanın belirli gerçeklerine uygun şekilde uyduğunu ve nüfus temelli (epidemiyolojik) yaklaşımın nedensel metodolojinin uygun bir parçası olduğunu tespit etmiştir. . Mahkeme, 3 / 3l / l4 tarihinde girilen kararda, Sanık'ın bilirkişinin ifadesine itiraz etme talebini reddetmiştir.

Davalı, Bölge Mahkemesinin kararına itiraz etti ve Temmuz 2016'da ABD Temyiz Onuncu Dairesi, 3 adımlı nedensel metodolojiyi, genel olarak kabul edilen ve yaralanmanın nedenini değerlendirmek için sağlam bir şekilde onayladı. Daubert standardı. Görmek Etherton - Otomobil Sahipleri Sigorta Şirketi14-1164 (10. Siren, 7 / l9 / l6)[3].

Tepe bakış açıları

Olasılık araştırılan bir ilişkinin, kısmen, bir FE araştırmasında, Tepe kriterleri, adını Sir Austin Bradford-Hill tarafından 1965 tarihli bir yayından almıştır ve epidemiyolojik bir çalışmada tanımlanan bir ilişkinin nedensellik açısından değerlendirilebileceği dokuz “bakış açısı” tanımlamıştır.[6] Hill, nedenselliği değerlendirmek için bir kontrol listesi olarak kabul edilmemesi için bakış açılarını "kriterler" olarak adlandırmayı reddetti. "Hill kriterleri" terimi literatürde yaygın olarak kullanılmaktadır ve bu tartışmada kolaylık sağlamak için kullanılmıştır. Dokuz kriterden, araştırılan belirli bir nedensel ilişkinin akla yatkınlığını değerlendirmek için faydalı olan yedisi aşağıdaki gibidir:

  • Tutarlılık: Nedensel bir sonuç, mevcut temel bilgiyle çelişmemelidir. Mevcut bilgi göz önüne alındığında "mantıklı" olmalıdır
  • Analoji: Daha önce tanımlanan bir nedensel ilişkinin sonuçları, mevcut bir soruşturmanın koşullarına çevrilebilir
  • Tutarlılık: Araştırılan ilişkinin farklı koşullarda veya bir dizi çalışmada tekrarlanan gözlemi, nedensel bir çıkarıma güç katar
  • Özgüllük: Maruz kalmanın belirli bir sonuçla ilişkilendirilme derecesi
  • Biyolojik olasılık: Gözlenen ilişkinin bilinen bilimsel ilkelerle ne ölçüde açıklanabileceği
  • Deney: Bazı durumlarda rastgele deneylerden elde edilen kanıtlar olabilir (yani, ilaç denemeleri)
  • Doz yanıtı: Sonucun olasılığı, sıklığı veya ciddiyeti maruz kalma miktarının artmasıyla artar
Maruz kalma, sonuç ve karıştırıcı arasındaki üçgen ilişki. Bir maruziyet ve ilgili sonuç arasında nedensel bir ilişki olup olmadığını araştırırken, yabancı değişkenlerin etkisinin hesaba katılması gerekir. Karıştırıcı, ilginin maruz kalmasıyla ilgili olan ancak bunun bir sonucu olmayan, araştırılan sonucun eşzamanlı bir nedeni olarak tanımlanır.

Sonraki yazarlar şu özelliğini eklediler: Challenge / Dechallenge / Rechallenge maruziyetin zaman içinde tekrarlandığı durumlar için ve bir ilaca karşı ters bir reaksiyonla ortaya çıkabileceği gibi, ilişkili sonuç yanıtını gözlemleme yeteneği vardır. Bir ilişkiyi değerlendirirken göz önünde bulundurulması gereken ek hususlar, kafa karıştırıcı ve önyargı gerçek bir ilişkiyi gizleyebilecek verilerde. Kafa karıştırıcı, maruziyet ve sonuç arasındaki ilişkinin tamamen veya kısmen sonucu etkileyen ancak maruziyetten etkilenmeyen bir faktörün sonucu olduğu bir durumu ifade eder. Önyargı, gerçek sonuçlardan sistematik olarak farklı sonuçlar üreterek çalışmanın geçerliliğini tehdit edebilecek bir hata biçimini ifade eder. Epidemiyolojik çalışmalarda iki ana yanlılık kategorisi şunlardır: seçim önyargısı, hem maruziyet hem de ilgili sonuç ile ilişkili başka bir ölçülmemiş değişkenin bir sonucu olarak çalışma denekleri seçildiğinde ortaya çıkan; ve bilgi önyargısı, bir değişkenin değerlendirilmesindeki sistematik hata. Daha önce keşfedilmemiş bir ilişkiyi değerlendirirken faydalı olsa da, bilinen bir maruziyet ile gözlemlenen bir sonuç arasında makul bir ilişki olduğu sonucuna varmak için karşılanması gereken bu kriterlerin hiçbir kombinasyonu veya asgari 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 değerlendirilir. Kalan iki Hill kriteri, geçicilik ve birlikteliğin gücüdür. Her iki kriterin spesifik nedenselliği değerlendirmede faydası olsa da, en azından sekansla ilgili olarak, bulunması gereken bir ilişkinin özelliğidir (yaniilişkinin nedensel olduğunu düşünmek için maruziyet sonuçtan önce gelmelidir. Zamansal yakınlık, bazı spesifik nedensellik değerlendirmelerinde de yararlı olabilir, çünkü araştırılan maruziyet ve sonuç ne kadar yakınsa, müdahale eden bir nedenin harekete geçmesi için o kadar az fırsat olur. Belirli bir nedensellik değerlendirmesinde rolü olabilecek başka bir geçicilik özelliği de gecikmedir. Nedensel olarak ilişkili olduğu düşünülen bir maruziyetten sonra çok erken veya çok uzun süre sonra bir sonuç ortaya çıkabilir. Örnek olarak, bazı gıda kaynaklı hastalıklar yutulduktan sonra saatler veya günler boyunca kuluçkalamalıdır ve bu nedenle, doğrudan bir yemekten sonra başlayan ve daha sonra> 12 saat inkübasyon gerektiren gıda kaynaklı bir mikroorganizmanın neden olduğu bir hastalık Araştırılan yemeğin neden olduğu bir araştırma olsa bile yutulan gıdalardaki mikroorganizmayı ortaya çıkaracaktı. İlişkilendirme gücü, maruz kalmanın popülasyon üzerindeki etkisini değerlendirmek için genel nedensellikte kullanılan ve genellikle RR cinsinden ölçülen kriterdir. Spesifik bir nedensellik değerlendirmesinde, maruziyet ve sonuç arasındaki ilişkinin gücü, yukarıda açıklandığı gibi CRR ile ölçülür.

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

Test Doğruluğu

Test doğruluğu araştırması, klinik epidemiyolojide standart bir uygulamadır. Bu ortamda, bir test sonucunun ne sıklıkla doğru olduğunu çeşitli ölçümlerle belirlemek için bir teşhis testi incelenir. FE'de, ceza soruşturmalarında suç veya masumiyetin ve medeni hukuk davalarında nedenselliğin gerçek bulucu tespitlerinin merkezi olan sonuçlara götüren önerilen testlerin doğruluğunu değerlendirmek için aynı ilkeler kullanılır. Bir testin faydası, test edilen gerçek durumu ne sıklıkla pozitif veya negatif bir test sonucunu gerçekten temsil ettiğinin bir ölçüsü ile belirlenen doğruluğuna büyük ölçüde bağlıdır. Herhangi bir test veya kriter için tipik olarak dört olası sonuç vardır: (1) testin ilgili koşulla test edilen özneleri doğru bir şekilde tanımladığı gerçek bir pozitif (TP); (2) testin ilgili 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) durum mevcut olmasına rağmen testin negatif olduğu bir yanlış negatif (FN). Şekil 3.19, test sonuçları ile koşul varlığı arasındaki ilişkileri ve aşağıdaki test doğruluğu parametrelerini gösteren bir beklenmedik durum tablosudur:

Bayesçi akıl yürütme

Olasılık, bir iddianın doğruluğuna olan inancın derecesini karakterize etmek için kullanılır. Böyle bir inancın temeli, rulet çarkı veya kalıp gibi bir oyun cihazı gibi, zaman içinde tek tip sonuçlar üreten fiziksel bir sistem olabilir. Böyle bir sistemde gözlemci sonucu etkilemez; Yeterince kez yuvarlanan adil altı kenarlı bir kalıp, zamanın 1 / 6'sında taraflarından birine inecektir. Fiziksel bir sisteme dayalı bir olasılık iddiası, yeterli rastgele deneyle kolayca test edilebilir. Tersine, ileri sürülen bir iddiaya yüksek derecede inancın temeli, kişisel olarak ele alınan ve test edilemeyen bir perspektif olabilir. Bu, iddianın test edilebilecek olandan daha az doğru olduğu anlamına gelmez. Bir örnek olarak, kendisinden başka kimsenin bilmediği bir deneyime dayanarak "eğer bir muz yersem midemi bulandıracak kadar yüksek bir olasılık vardır" diyebiliriz. Akla yatkınlığın ve analojinin teminat kanıtıyla değerlendirilen bu tür iddiaları, genellikle benzer kişisel deneyime dayalı olarak test etmek zordur. Adli ortamlarda, inanç iddiaları genellikle olasılıklar olarak tanımlanır, yani, büyük olasılıkla ne, belirli bir dizi gerçek için. Belirli bir sonucun veya senaryonun olasılığını değiştirebilecek veya "koşullandırabilecek" çeşitli koşulların mevcut olduğu durumlar için, değişen koşullar ile sonucun olasılığı arasındaki ilişkiyi ölçmek için bir yöntem kullanılır. Bayesçi akıl yürütme, adına Bayes teoremi veya yaklaşımın dayandığı Kanun. En basit haliyle, Bayes Yasası, belirli bir olasılıktaki belirsizliğin daha kesin bir şekilde ölçülmesine izin verir. Adli bir ortamda uygulandığı şekliyle Bayes Yasası, bildiklerimiz göz önüne alındığında, bilmek istediklerimizi bize söyler. Bayes Yasası, adli bilimlerde öncelikle DNA kanıtlarına uygulanmasıyla bilinmesine rağmen, bir dizi yazar, kimlik ve yaş tahmini de dahil olmak üzere adli tıpta diğer uygulamalar için Bayes mantığının kullanımını açıklamıştır.

Son test olasılığı

son test olasılığı İlgili koşulun ön test yaygınlığı tarafından koşullandırılan, test pozitif olduğunda bir koşulun mevcut olma olasılığının hesaplanmasına izin veren oldukça kullanışlı bir Bayes denklemidir. Bu denklem sağdaki kutuda verilmiştir:

Son test olasılık denklemi

Denklem, belirli bir olay öncesi veya test öncesi yaygınlığı için pozitif bir tahmin değeri ile sonuçlanır. Ön test yaygınlığının "kayıtsız" olarak kabul edildiği bir durumda, yaygınlık ve (1-yaygınlık) değerleri birbirini götürür ve hesaplama, pozitif bir tahmin değerine basitleştirilmiştir.

Araştırmacı soru örnekleri

  • Z şirketinde çalışırken Bay X'in yaşadığı asbest maruziyetinin akciğer kanserine neden olma olasılığı nedir?
  • Adli tıp alanında bulunan DNA'nın Bay X'e ait olma ihtimali nedir? Hatalı olma ihtimalin nedir? Olasılık hesaplamanızda, Bay X'in kimliğine işaret eden diğer kanıtları hesaba katabilir misiniz?
  • Teşhiste gecikme olmasaydı Bayan Y'nin bacak amputasyonunun önlenmiş olma olasılığını tahmin edebilir misiniz?
  • Bayan Y'nin kalp yetmezliğine gerçekten de bu ilacın yan etkisinin neden olma ihtimali nedir?
  • Afyonun uygulanmasını 20 dakika takip eden ölümün, diğer (bilinmeyen) faktörlerden değil, ilaca bağlı olma ihtimali nedir?
  • Bay X, önceki ay küçük bir trafik kazasında olmasaydı, boyun ameliyatına ihtiyaç duyma şansı nedir?
  • Kendisi de eski bir sigara içtiği göz önüne alındığında, Bayan Y'nin mesane kanserine hapis cezası sırasında pasif içicilik neden olmuş olabilir?
  • Belirli bir durumda hangi sorumluluk yüzdesi makul?
  • Yanlış ölüm meydana gelmemişse, Bay X'in öldüğü anda yaşam beklentisi ne olur?
  • Beyin / omurilik zedelenmesi göz önüne alındığında, Bay X'in hayatta kalması beklenenden daha muhtemeldir?
  • Bu trafik kazasının koşullarına ilişkin eldeki tıbbi ve tıbbi olmayan kanıtlara bakıldığında, Bayan Y'nin sürücü olma olasılığı nedir?
  • Bu araba kazasının koşullarına ilişkin eldeki tıbbi ve tıbbi olmayan kanıtlara bakıldığında, Bay X'in emniyet kemeri takmış olma olasılığı nedir?
  • Bayan Y’nin ameliyat ihtiyacının kazadan kaynaklanma olasılığı nedir, buna karşılık kaza olmasaydı aynı zamanda meydana gelmesi ihtimali nedir?

Dış bağlantılar

Referanslar

  1. ^ Freeman, Michael; Zeegers, Maurice (2016-05-18). Adli Epidemiyoloji: İlkeler ve Uygulamalar. Elsevier. ISBN  9780124045842.
  2. ^ Koehler, Steven A .; Freeman, Michael D. (2014-06-01). "Adli epidemiyoloji: spesifik nedenselliği araştırmak ve ölçmek için bir yöntem". Adli Bilimler, Tıp ve Patoloji. 10 (2): 217–222. doi:10.1007 / s12024-013-9513-8. ISSN  1556-2891. PMID  24272789. S2CID  11751460.
  3. ^ Freeman, Michael D .; Rossignol, Annette M .; El, Michael L. (2009/02/01). "Uygulamalı adli epidemiyoloji: araç cinayet soruşturmasında adli kanıtların Bayesçi değerlendirmesi". Adli ve Adli Tıp Dergisi. 16 (2): 83–92. doi:10.1016 / j.jflm.2008.08.017. ISSN  1752-928X. PMID  19135003.
  4. ^ Freeman, Michael D .; Rossignol, Annette M .; El, Michael L. (2008-07-01). "Adli Epidemiyoloji: tartışmalı konularda olasılıksal belirlemelere sistematik bir yaklaşım". Adli ve Adli Tıp Dergisi. 15 (5): 281–290. doi:10.1016 / j.jflm.2007.12.009. ISSN  1752-928X. PMID  18511002.
  5. ^ Freeman, Michael D .; Centeno, Christopher J .; Kohles, Sean S. (2009-10-01). "Motorlu taşıt kazası travmasını takiben semptomatik spinal disk yaralanmasında nedenselliğin klinik tespitlerine sistematik bir yaklaşım". PM&R: Yaralanma, İşlev ve Rehabilitasyon Dergisi. 1 (10): 951–956. doi:10.1016 / j.pmrj.2009.07.009. PMID  19854423. S2CID  24844889.
  6. ^ Hill, A.B. (1965-05-01). "Çevre ve Hastalık: İlişkilendirme mi Neden Olma?". Kraliyet Tıp Derneği Bildirileri. 58 (5): 295–300. doi:10.1177/003591576505800503. ISSN  0035-9157. PMC  1898525. PMID  14283879.

daha fazla okuma