Değişik yöntemlerle derlenen (manuel, alet ve kamera desteği ile) ayak, ayakkabı ölçüleri ve adım uzunluğundan boy ve cinsiyet tahmini
Height and gender prediction from foot size, shoe size and step length measurements collected by various methods (manual, with tool and camera support)
Yazar: MUAZZEZ ELÇİN ÖZKAN
Danışman: PROF. DR. YASEMİN BALCI ; DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ETHEM SÜZEK
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Adli Tıp Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Adli Tıp = Forensic Medicine ; Anatomi = Anatomy ; Antropoloji = Anthropology
Dizin: Adli antropoloji = Forensic anthropology ; Adli tıp = Forensic medicine ; Adım = The step ; Ayak = Foot ; Ayakkabılar = Shoes ; Boy = Body height ; Cinsiyet = Gender ; Cinsiyet tahmini = Gender estimation ; Kol = Arm ; Ölçü = Measure

Özet:
Amaç: Adli tıbbi uygulamalarda kimliklendirme önemlidir. Ölümlü ya da ölümsüz olaylarda, olay yerindeki kişilere ait iz ve ölçülerden, bu kişilerin boy ve cinsiyetlerinin belirlenmesi de kimliklendirmenin bir parçasıdır. Bu çalışmada, kişilerin ayak ve ayakkabı ölçülerine ek olarak düz zemindeki adım uzunlukları ile diz altı ve kol uzunluğundan boy uzunluğu ve cinsiyetin tahminine yönelik yöntemler geliştirilmesi amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem: Çalışmaya gönüllü 150 kişi dâhil edilmiştir. Katılımcıların demografik verileri yanı sıra, boy uzunluğu, bilateral maksimum ayak ve ayakkabı uzunluk ve genişlikleri, adım, her iki diz altı ve kol uzunlukları ile omuz genişliği ölçüleri veri toplama formuna kaydedilmiştir. Veriler SPSS istatistik programı aracılığı ile değerlendirilmiştir. Korelasyon ve regresyon analizleri yapılmıştır. Pratikte karşılaşılabilecek senaryolar gözetilerek mevcut ölçüler ile boy ve cinsiyet tahmini formülleri oluşturulmuştur. Sağ ve sol taraf ölçümlerinin ortalamaları arasında anlamlı fark olup olmadığı t test ile test edilmiştir. Ayrıca, ölçümler esnasında kamera kaydı alınan 70 katılımcıda, kamera kaydından yapılan ölçümlerle manuel ölçümler arasında tahmin güvenirliklerinin karşılaştırılması yapılmıştır.
Bulgular: Katılımcıların 75'i(%50) kadın, 75'i(%50) erkek, yaş ortalaması 26.3 yıl ±5.8. Katılımcıların doğum yeri bölgeleri ve kemik gelişimlerinin tamamlandığı en uzun yaşam bölgeleri değerlendirildiğinde her ikisinde de Ege Bölgesinin çoğunlukta olduğu, kadınlarda en çok 38 numara, erkeklerde en çok 43 numara ayakkabı giyildiği belirlenmiştir. Yapılan ölçümler sonucunda; tüm verileri kullandığımızda cinsiyeti %100 oranda doğru tahmin edebildiğimiz saptanmıştır. Geliştirilen yöntemlerde;
•	Ayak izleri ve ayakkabının bulunduğu olay yerinde, ayakkabı numarası ve maksimum sağ ayak uzunluk ölçüsünün kullanıldığı model,   
•	Buluntu ceset parçalarında sol kol uzunluğu ve maksimum sol ayak uzunluğunun kullanıldığı model,
•	Cinsiyet tahmininde, tek başına ayakkabı numarasının en yüksek oranda (%97.3), ortalama adım uzunluğunun ise en düşük oranda (%56.7) doğru sonuç verdiği değerlendirilmiştir. 
Sonuç: Uygulamada, en az ölçüm kullanılması ve sağ-sol taraf ölçüleri arasında anlamlı bir farklılık da olmadığından her iki ayak ölçülerinin mevcut olduğu durumda boy tahmini için sadece sol ayak ölçülerinin kullanılmasının uygun olduğu, cinsiyet tahmini için sadece ayakkabı numarasının yeterli olacağı değerlendirilmiştir. 

Anahtar Kelimeler: Adli Antropoloji, Ayak, Ayakkabı Ölçüleri, Adım Uzunluğu, Diz altı, Kol Uzunluğu, Kamera Kaydı, Boy Tahmini, Cinsiyet Tahmini

Abstract:
Objective: Person identification is important in forensic applications. In the case of events with or without death, determining height and gender of the person from the tracks and measurements at the crime scene is also part of the identification. In this study, it was aimed to develop formulas for estimating height and gender from arm length, knee height, length of shoe and footprints on hard surface.
Material and Methods: 150 volunteers were included in the study. In addition to the demographic data of the participants, height, bilateral maximum foot and shoe length and width, step length, knee height, arm length, and shoulder width measurements were recorded in the data collection form. The data were evaluated using the SPSS statistical program. Correlation and regression analyzes were performed. Considering the scenarios that may be encountered in practice, height and gender estimation formulas were created with the existing measurements. Whether there was a significant difference between the means of the right and left side measurements was tested with the t-test. In addition, the prediction confidence was compared between the measurements made from the camera recording and the manual measurements of 70 participants whose video recordings were taken during the measurements.
Results: 75 (50%) of the participants were female and 75 (50%) male, mean age was 26.3 years ±5.8. When the participants' places of birth and the longest living regions where their bone development is completed are evaluated, it is determined that the Aegean Region is the majority in both of them, and they wear the most shoes with size 38 for women and size 43 for men. As a result of the measurements, it was determined that we could predict the sex 100% correctly when we used all the data. Different models were assessed as appropriate for use, based on crime scene scenarios:
•  A shoe size and maximum right foot length measure based model if the footprints and shoes were found,
• A left-arm length and maximum left-foot length based model if the body parts were found,
• In the estimation of gender, it was evaluated that shoe size alone gave the highest rate (97.3%) and the average stride length gave the lowest rate (56.7%).
Conclusion: In practice, for height estimation, it was considered appropriate to use only the measurements of the left foot when the measurements of both feet were present, as there was no significant difference between the measurements of the right and left sides. It was evaluated that only shoe size would be sufficient for gender estimation.

Keywords: Forensic Anthropology, Foot, Shoe Measurements, Step Length, Knee Height, Arm Length, Camera Record, Height Prediction, Gender Prediction