GEOGRAPHIC DISTRIBUTION OF DEATH IN KASTAMONU PROVINCE BY CAUSES (2018-2021)

Year 2023, Volume: 7 Issue: 2, 159 - 184, 31.12.2023

Celalettin Duran , Zühal Diler , Suat Yazan

https://doi.org/10.46452/baksoder.1295044

Abstract

In this study, the distribution of deaths at Kastamonu province and district level in 2018-2021 was analyzed. These years correspond to the Covid-19 pandemic years (2020, 2021) and the two years before that (2018, 2019). According to Turkish Statistical Institute (TÜİK) data, the fact that Kastamonu has a mortality rate twice higher than Turkey's average. Statistics on crude mortality rate, announced causes of death, deaths due to Covid-19, suicide cases, deaths in urban and rural areas were compared by districts and years (2018-2021).
Kastamonu is one of the provinces with a high proportion of elderly population. The crude mortality rate in Kastamonu increased significantly during the pandemic years (2020-2021). This increase is higher than the average for Turkey. Crude mortality rates in rural district settlements are much higher. The district with the highest crude mortality rate is Pınarbaşı (22.7 per thousand) and the district with the lowest crude mortality rate is Merkez (7.7 per thousand). Comparing the period corresponding to the Covid-19 pandemic (2020 and 2021) with the period before (2018 and 2019), no significant difference was found in the proportion of deaths over 65 years of age in all deaths. Similar is the case for mortality rates by sex and place of residence. However, when grouped according to the causes of deaths, there are striking differences across years and districts.

Keywords

Death, Death rates, Causes of death, Kastamonu districts, Kastamonu.

KASTAMONU İLİNDEKİ ÖLÜMLERİN NEDENLERİNE GÖRE DAĞILIMI (2018-2021)

Abstract

Bu çalışmada, Kovid-19 pandemi yıllarındaki (2020, 2021) ve öncesi yıllardaki (2018, 2019) ölümlerin Kastamonu ili ilçelerine göre dağılımları incelenmiştir. Çalışma kapsamında, Türkiye İstatistik Kurumunun (TÜİK) ölüm istatistiklerine ilişkin verileri kullanılmıştır. Kaba ölüm hızı, açıklanan ölüm nedenleri, Kovid-19 nedenli ölümler, intihar vakaları, kentsel ve kırsal yörelerdeki ölümlere ilişkin istatistikler, ilçelere ve yıllara (2018-2021) göre karşılaştırılmıştır.
Kastamonu ili, yaşlı nüfus oranının yüksek olduğu illerden biridir. Kaba ölüm hızı, pandemi yıllarında (2020-2021) belirgin olarak artmıştır. Bu artış, Türkiye ortalamasının çok üzerindedir. Kırsal nitelik taşıyan ilçe yerleşimlerindeki kaba ölüm oranları, daha yüksektir. Kaba ölüm oranının en yüksek olduğu ilçe, Pınarbaşı (binde 22,7) ilçesidir. En düşük olduğu ilçe ise, Merkez (binde 7,7) ilçedir. Kovid-19 pandemi yıllarını oluşturan dönem (2020 ve 2021) ile öncesi yılları oluşturan dönem (2018 ve 2019) karşılaştırıldığında; 65 yaş üstü ölümlerin tüm ölümler içindeki oranlarında, cinsiyete bağlı ölüm oranlarında ve yerleşim yerine bağlı ölüm oranlarında belirgin bir farklılık bulunamamıştır. Bununla birlikte, ölümlerin nedenlerine göre gruplandırıldığı ölüm oranlarında, yıllar itibariyle ve ilçeler bazında dikkat çekici farklılıklar vardır.

Keywords

Ölüm, Ölüm oranları, Ölüm nedenleri, Kastamonu ilçeleri, Kastamonu

References

• Akyıldız, H. Ç., Kiraz, E. D. E., & Özmen, A. (2020). Covid-19’un İklim Değişikliği ve Cinsiyet Perspektifinden Değerlendirilmesi. City Health Journal, 1(1), 06-11.
• Altuğ, F. & Kılçıksız, S. (2020). The Spatial Factors And Regional Concentration Of Cancer-Related Deaths In Turkey. Coğrafya Dergisi, (41), 1-12.
• Benek, S. & Özcanlı, M. (2015). Şanlıurfa İlinde Boğulma Vakalarının İncelenmesi (2001-2008). Marmara Coğrafya Dergisi, 0 (31), 184-203.
• Birinci, S. (2017). Türkiye'de Göç Etkinliği, Nüfus Devinimi ve Nüfus Değişimi (2014-2015). Türk Coğrafya Dergisi, (69), 81-88.
• Braveman, P., & Tarimo, E. (2002). Social Inequalities In Health Within Countries: Not Only An Issue For Affluent Nations. Social Science & Medicine, 54(11), 1621–1635.
• Can, B. & Avcı, S. (2021). Demografik Geçiş Teorisi Açısından Türkiye’nin Demografik Geçiş Aşamaları Ve Nüfuslanma Süreci. Doğu Coğrafya Dergisi, 26 (46), 229-252.
• Cristia, J. P. (2009). Rising Mortality And Life Expectancy Differentials By Lifetime Earnings In The United States. Journal Of Health Economics, 28(5), 984–995.
• Diler, Z. ve Özçelebi M. A. (2023). Kastamonu’da Nüfus Değişimi: Yaşlılık Perspektifi. A. Ç. Ceylan (Ed.), Sosyal ve Beşeri Bilimlerde Uluslararası Araştırma ve Derlemeler – Cilt 1 içinde (s. 75-98). Ankara: Serüven Yayınevi.
• Ek, S. , İlhanlı, H. & Özözen Kahraman, S. (2020). Covid-19’un Zayıf Halkası: Yaşlı Nüfus. Türk Coğrafya Dergisi, Covid-19 Özel Sayısı, 33-44.
• Eser, E (2020). Türkiye’deki Covid-19 Ölümlerinin Diğer Bazı Ülkelerle, Standardize Ölüm Oranları (SÖO) İle Karşılaştırılması. Sağlık ve Toplum, 30(Özel Sayı), 64 - 69.
• Holt, J.B., & Lo, C.P. (2008). The Geography Of Mortality In The Atlanta Metropolitan Area. Comput. Environ. Urban Syst., 32, 149-164.
• Kervankıran, İ., Çuhadar, M. & Ongun, U. (2020). Turizm Araştırmalarında İhmal Edilen Bir Konu: Turist Ölümleri (Antalya Örneği). International Journal Of Geography And Geography Education, (42), 155-167.
• Kolbüken, M. & Aytaç, A. S. (2020). The Investigation Of The Relationship Between Bioclimatic Comfort Conditions And Natural Mortality Cases In The Şanlıurfa Province Between 2013-2015. International Journal Of Geography And Geography Education (Igge), 41, 346-366.
• Miljkovic, T., Miljkovic, D., & Maurer, K. (2018). Examining The Impact On Mortality Arising From Climate Change: Important Findings For The İnsurance Industry. European Actuarial Journal, 8(2), 363–381.
• Reidpath, D. D., Burns, C., Garrard, J., Mahoney, M., & Townsend, M. (2002). An Ecological Study Of The Relationship Between Social And Environmental Determinants Of Obesity. Health & Place, 8, 141–145.
• Rostron, B. L., Arias, E., & Boies, J. L. (2010). Education Reporting And Classification On Death Certificates In The United States. Vital and Health Statistics, 2(151), 1–21.
• Sparks, P.J., & Sparks, C.S. (2009). An Application Of Spatially Autoregressive Models To The Study Of Us County Mortality Rates. Population Space and Place, 16, 465-481.
• TÜİK, 2023. Ölüm ve Ölüm Nedeni İstatistikleri
• Yang Tc, Noah A, Shoff C. (2015). Exploring Geographic Variation In Us Mortality Rates Using A Spatial Durbin Approach. Popul Space Place. 21(1):18-37.
• Yüceşahin, M. M. (2011). Küresel Bir Süreç Olarak Demografik Dönüşüm: Mekânsal Bir Değerlendirme. Coğrafi Bilimler Dergisi, 9(1), 11-28.