Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yazarlar
Yayınlar
- MakaleAçık Erişim2024Kronik Hastaların Metabolik Sendrom Bilgi Düzeyleri ve Farkındalıkları
Demirağ, Hatice; Semerci, Vahide; Akeren, Zahide
Amaç: Araştırma kronik hastaların metabolik sendrom bilgi ve farkındalıklarının incelenmesi amacıyla gerçekleştirildi. Gereç ve Yöntemler: Araştırma kesitsel tarama modeli kullanılarak gerçekleştirildi. Araştırmanın verileri 14 Kasım 2023- 12 Ocak 2024 tarihleri arasında ‘Hasta Tanıtım Formu’ ve ‘Metabolik Sendrom Bilgi ve Farkındalık Ölçeği’ (MSBFÖ) kullanılarak kartopu örnekleme yöntemiyle toplandı. Tanımlayıcı istatistikler için ortalama, standart sapma, min-maks değerler, sayı ve yüzde kullanıldı. Verilerin analizinde tanımlayıcı istatistikler, independent samples t test, one-way ANOVA testi kullanıldı. Bulgular: Hastaların %31,7’si 50-79 yaş arası, %66,0’sı kadın, %38,3’ü üniversite ve üzeri mezunu, %53,1’i evli ve %66,0’sı şehir merkezinde yaşamaktadır. Katılımcıların %26,1’inin hipertansiyon, %21,5’inin diyabetes mellitus, %17,5’inin solunum hastalığının olduğu belirlendi. Ayrıca katılımcıların %35,6’sının hastalık süresinin 1-5 yıl arasında olduğu, %61,1’inin düzenli olarak ilaç kullandığı ve %58,4’ünün diyetine uymadığı bulundu. Hastaların MSBFÖ puan ortalaması 49,38±10,67 (min=14 ve max=70) olduğu saptandı. Hastaların yaş, eğitim durumu, çalışma durumu, hastalık süresi, düzenli ilaç kullanma ve diyetine uyma durumu ile MSBFÖ toplam puan ortalaması arasında anlamlı fark bulundu (p<0,05). Sonuç: Sonuç olarak kronik hastalığa sahip bireylerin metabolik sendrom bilgi ve farkındalıklarının orta düzeyin üzerinde olduğu tespit edildi. Yaşam tarzı değişiklikleri Metabolik sendrom (MetS) insidansını azaltmak için etkili bir strateji olduğundan, kronik hastalarda bilgi düzeylerinin ve farkındalıklarının artırılması, yaşam tarzlarının iyileştirilmesine yardımcı olabilir.
AtıfOpenAlex4TR Dizin2
İncele - MakaleAçık Erişim2022Gömülü ve Sarıcı Öznitelik Seçim Yöntemleri Kullanılarak Akciğer Rahatsızlıklarının Tespiti
Aras, Selim; Engin, Mustafa Alptekin
Son yıllarda biyomedikal sinyal işleme alanındaki gelişmelere rağmen, akciğer rahatsızlıklarının tespiti üzerine hızlı ve yüksek doğrulukta çalışan teşhis sistemlerine duyulan ihtiyaç artmaktadır. Yapılan çalışmada fiziki muayene ile 94 farklı kişiden, solunum döngülerinin otomatik olarak tespit edilmesiyle elde edilen 150 adet normal ve 444 adet normal olmayan akciğer sesleri veri tabanı olarak kullanılmıştır. Sınıflandırma işleminde öznitelik olarak frekans ve zaman bölgesinde 12 farklı yöntem uygulanmıştır. Tüm veriler %80 eğitim %20 test aşamasında kullanılacak şekilde ikiye bölünmüştür. Elde edilen öznitelikler gömülü ve sarıcı öznitelik seçim yöntemleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Bu yöntemler; özyinelemeli öznitelik eliminasyonu, uyarlanabilir yapı öğrenimi ile öznitelik seçimi, bağımlılık kılavuzlu denetimsiz öznitelik seçimi, sıralı yerellik ile denetimsiz öznitelik seçimi, içbükey küçültme yoluyla öznitelik seçimi, en küçük mutlak büzülme ve seçim operatörü öznitelik seçim yöntemleri olarak isimlendirilmektedir. İncelenen bu öznitelikler doğrusal destek vektör makineleri, k en yakın komşuluk, karar ağaçları ve naive bayes yöntemleri ile sınıflandırılmıştır. Sonuç olarak öznitelik sayısının sınırlandırılmadığı durum için, özyinelemeli öznitelik eliminasyonu yönteminin k en yakın komşuluk sınıflandırma ile beraber kullanıldığı durum için %97,3 doğruluk değerindeki başarıma ulaşılmaktadır. Öznitelik sayısının üç ile sınırlandırıldığı durumda ise uyarlanabilir yapı öğrenimi ile öznitelik seçimi yönteminin karar ağaçları yöntemi ile beraber kullanılması ile %91,4 değerinde başarıma ulaşılmıştır.
AtıfOpenAlex1İncele - MakaleYalnız künye2022Gömülü ve sarıcı öznitelik seçim yöntemlerinin kullanılması ile akciğer rahatsızlıklarının tespiti
Aras, Selim; Engin, Mustafa Alptekin
Son yıllarda biyomedikal sinyal işleme alanındaki gelişmelere rağmen, akciğer rahatsızlıklarının tespiti üzerine hızlı ve yüksek doğrulukta çalışan teşhis sistemlerine duyulan ihtiyaç artmaktadır. Yapılan çalışmada fiziki muayene ile 94 farklı kişiden, solunum döngülerinin otomatik olarak tespit edilmesiyle elde edilen 150 adet normal ve 444 adet normal olmayan akciğer sesleri veri tabanı olarak kullanılmıştır. Sınıflandırmada öznitelik olarak frekans ve zaman bölgesinde 12 farklı yöntem uygulanmıştır. Elde edilen öznitelikler gömülü ve sarıcı öznitelik seçim yöntemleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Bu yöntemler; özyinelemeli öznitelik eliminasyonu, uyarlanabilir yapı öğrenimi ile öznitelik seçimi, bağımlılık kılavuzlu denetimsiz öznitelik seçimi, sıralı yerellik ile denetimsiz öznitelik seçimi, içbükey küçültme yoluyla öznitelik seçimi, en küçük mutlak büzülme ve seçim operatörü öznitelik seçim yöntemleri olarak isimlendirilmektedir. İncelenen bu öznitelikler doğrusal destek vektör makineleri, k en yakın komşuluk, karar ağaçları ve naive Bayes yöntemleri ile sınıflandırılmıştır. Sonuç olarak öznitelik sayısının sınırlandırılmadığı durum için, özyinelemeli öznitelik eliminasyonu yönteminin k en yakın komşuluk sınıflandırma ile beraber kullanıldığı durum için %97,3 doğruluk değerindeki başarıma ulaşılmaktadır. Öznitelik sayısının üç ile sınırlandırıldığı durumda ise uyarlanabilir yapı öğrenimi ile öznitelik seçimi yönteminin karar ağaçları yöntemi ile beraber kullanılması ile %91,4 değerinde başarıma ulaşılmıştır. Sınıflandırmada solunum döngülerinin otomatik tespit edilmesi ve en uygun özniteliklerin seçilmesi aracılığı ile yüksek doğruluk değerine ulaşılmıştır.