Yazarlar
- Gul, Muhammet(35)
- Erten, Fusun(23)
- Zengin, Gokhan(23)
- Benzer, Fulya(22)
- Dal, Nursel Alp(20)
- Sahin, Kazim(20)
- Orhan, Cemal(19)
- Yeşiltepe, Akgün(17)
- Topal, Murat(15)
- Yucesan, Melih(15)
- Yildirim, Ozal(13)
- Öbek, Erdal(13)
- Aksakal, B.(12)
- Gürarslan Baş, Nazan(12)
- Alp Dal, Nursel(11)
- Baloglu, Ulas Baran(11)
- Cakilcioglu, Ugur(11)
- Kandemir, Fatih Mehmet(11)
- Paksoy, Mehmet Yavuz(11)
- Talo, Muhammed(11)
- Celik, Erkan(10)
- Er, Besir(10)
- Say, Yakup(10)
- Yaman, Mine(10)
- Yüksekol, Özlem Doğan(10)
- Aksu, Önder(9)
- Aslan, N.(9)
- Aslan, Naim(9)
- Baş, Kazım(9)
- Erişir, Mine(9)
- Mahomoodally, Mohamad Fawzi(9)
- Acharya, U. Rajendra(8)
- Caprioli, Giovanni(8)
- Karatay, Gülnaz(8)
- Kocabaş, Mehmet(8)
- Macit, Arife(8)
- Parlak Ak, Tuba(8)
- İpek, Yeliz(8)
- Beydağ, Kerime Derya(7)
- Camas, Mustafa(7)
Yayınlar
- MakaleYalnız künye2023Scopus SJRQ2Does surgery cause anxiety, stress and fear in geriatric patients?
Karabulut, Neziha; Gürçayır, Dilek; Abi, Özlem; Kızıloğlu Ağgül, Beyzanur; Söylemez, Nilgün
Background: Because of physiological changes in geriatric patients, their surgical process differs from that of young adults. In this regard, the perioperative period is an extremely risky time for geriatric patients. The present study examined preoperative fear, anxiety, and perceived stress levels as well as the factors affecting them in elderly patients prior to surgical intervention. Methods: This study adopted a cross-sectional descriptive design. The study sample consisted of geriatric patients (n = 407) scheduled for elective laparoscopic cholecystectomy in a research and training hospital in northeast Turkey. Data were collected by the researchers using the personal information form, Perceived Stress Scale (PSS-10), Surgical Fear Questionnaire (SFQ) and Anxiety Specific to Surgery Questionnaire (ASSQ). In the data analysis, descriptive statistics, the t-test in independent groups, one-way analysis of variance (ANOVA), correlation analysis and Bonferroni tests for post hoc analyses were used. Results: On the PSS–10, the mean score was higher for the 75-and-older age group, single patients, patients with a disease requiring medication, and those who had previously undergone surgery (P < 0.05). On the ASSQ, the mean score was lower for patients aged 65–69, university graduates, patients without children, and those without a disease requiring medication (P < 0.05). On the SFQ, the mean score was higher for the 75-and-older age group, primary school graduates, and single patients (P < 0.05). Conclusion: It was determined that being single, having a chronic disability, and advancing age had an effect on the patients' surgery-specific anxiety, perceived stress, and fear of surgery. Long-standing chronic diseases can negatively affect both stress and anxiety levels of individuals.
AtıfScopus14WoS13OpenAlex13
İncele - MakaleAçık Erişim2023Scopus SJRQ1PatchResNet: Multiple Patch Division–Based Deep Feature Fusion Framework for Brain Tumor Classification Using MRI Images
Muezzinoglu, Taha; Baygin, Nursena; Tuncer, Ilknur; Barua, Prabal Datta; Baygin, Mehmet; Dogan, Sengul; Tuncer, Turker; Palmer, Elizabeth Emma; Cheong, Kang Hao; Acharya, U. Rajendra
Modern computer vision algorithms are based on convolutional neural networks (CNNs), and both end-to-end learning and transfer learning modes have been used with CNN for image classification. Thus, automated brain tumor classification models have been proposed by deploying CNNs to help medical professionals. Our primary objective is to increase the classification performance using CNN. Therefore, a patch-based deep feature engineering model has been proposed in this work. Nowadays, patch division techniques have been used to attain high classification performance, and variable-sized patches have achieved good results. In this work, we have used three types of patches of different sizes (32 × 32, 56 × 56, 112 × 112). Six feature vectors have been obtained using these patches and two layers of the pretrained ResNet50 (global average pooling and fully connected layers). In the feature selection phase, three selectors—neighborhood component analysis (NCA), Chi2, and ReliefF—have been used, and 18 final feature vectors have been obtained. By deploying k nearest neighbors (kNN), 18 results have been calculated. Iterative hard majority voting (IHMV) has been applied to compute the general classification accuracy of this framework. This model uses different patches, feature extractors (two layers of the ResNet50 have been utilized as feature extractors), and selectors, making this a framework that we have named PatchResNet. A public brain image dataset containing four classes (glioblastoma multiforme (GBM), meningioma, pituitary tumor, healthy) has been used to develop the proposed PatchResNet model. Our proposed PatchResNet attained 98.10% classification accuracy using the public brain tumor image dataset. The developed PatchResNet model obtained high classification accuracy and has the advantage of being a self-organized framework. Therefore, the proposed method can choose the best result validation prediction vectors and achieve high image classification performance.
AtıfScopus103OpenAlex101İncele - MakaleYayıncıda açık erişim2023Scopus SJRQ2The Symptom Experience and Functioning of Non-Hospitalized COVID-19 Patients Within the First 20 days
Tütün Yümin, Eylem; Sürmeli, Mahmut; Topcuoğlu, Ceyhun; Başol Göksülük, Merve; Yümin, Murat
The adverse physical, psychological, and mental health consequences associated with COVID-19 illness are well-documented. However, how specific symptoms change over time and how COVID-19 affects one’s day-to-day activities of daily living (ADL), Quality of Life (QoL), sleep quality, and fatigue severity are not well described. This longitudinal and descriptive study examined the changes in COVID-19 symptoms, ADL, QoL, sleep quality, and fatigue severity within the first 20 days. A convenience sample (n = 41) of non-hospitalized SARS-CoV-2 positive patients were recruited and followed for 20 days. Participants completed self-report measures: COVID-19 symptoms, ADL, QoL, sleep quality, and fatigue severity at days: 1, 10, and 20 following a diagnosis. Findings revealed that symptoms decreased over 20 days (p <.001). In parallel with the decrease in symptoms, QoL and ADL improved over 20 days (p <.05). However, sleep quality and fatigue severity did not improve within 20 days (p >.05). Our findings contribute to the growing evidence that COVID-19 symptoms can linger, especially fatigue and sleep quality, that affect overall day-to-day functioning for at least 20 days after diagnosis. To mitigate the effect of COVID-19 on QOL and ADL, findings underscore the need for clinicians to work collaboratively with patients to develop a symptom management plan for a variety of symptoms including fatigue and sleep quality. Beginning to repurpose existing self-management strategies for the longer term COVID-19 symptoms could be beneficial and help to optimize patient outcomes. Future work should examine these variables over a longer timeframe and among different samples of non-hospitalized patients.
AtıfScopus1WoS1İncele - MakaleAçık Erişim2023Scopus SJRQ1Modeling and numerical simulation of non-Newtonian arterial blood flow for mild to severe stenosis
Nadeem, Sohail; Ali, Shahbaz; Akkurt, Nevzat; Ben Hamida, Mohamed Bechir; Almutairi, Shahah; Ali Ghazwani, Hassan; Eldin, Sayed M; Khan, Zareen A.; Al-Shafay, A.S.
The fundamental cause of coronary heart disease is thought to be atherosclerosis. Blood flow in arteries under plaque formation is widely studied using both experimental and theoretical methods in literature. This paper presents a comprehensive study on the mathematical modelling and numerical simulation of non-Newtonian blood flow in an idealized stenosed artery. Non-Newtonian behavior of blood flow is assumed by Casson and Quemada fluid models. An analysis is performed for four forms of stenosis, 50%, 60%, 70%, and 80%, which are defined by a narrowing of the artery's diameter. The mathematical model for non-Newtonian fluid transport is presented in the form of highly nonlinear coupled partial differential equations. A finite-volume approach is used to solve the system of equations numerically. The solutions are obtained using a hybrid mesh with hexahedron and tetrahedron control volumes. Numerical solutions are validated first with experimental results from the literature for a Newtonian fluid, and then the results are extended to non-Newtonian fluid models. It can be observed that the non-Newtonian nature of the fluid model influences flow dynamics and is a significant aspect to consider for arteries with small diameter. The velocity and pressure drop rise as the degree of stenosis develops. Wall shear is substantially larger in stenotic passages and severity of stenosis is directly related with this increasing behavior.
AtıfScopus32OpenAlex33İncele - MakaleYalnız künye2023Scopus SJRQ1An integrated hybrid MCDM approach to evaluate countries’ COVID-19 risks
Mete, Suleyman; Yucesan, Melih; Gul, Muhammet; Ozceylan, Eren
To enable planning and early reaction efforts, it is important to identify the nations most at risk from COVID-19's health and humanitarian effects, which could exceed present national response capabilities. INFORM COVID-19 Risk Index developed by European Commission is one of the initiatives to meet the aforementioned need. However, the Index has 40 conflicting and comprehensive indicators (e.g., health system capacity, hygiene, vulnerability) and different countries that lead to a need for multicriteria decision-making (MCDM) approaches. This paper offers an integrated MCDM approach with two phases to re-assess the countries' COVID-19 risks based on INFORM COVID-19 Risk Index. In the first phase, the 40 indicators are prioritized using the Entropy-based multi-choice best-worst method (MC-BWM) to provide multiple viewpoints for the preferences values. In the second phase, 29 countries from different geographical regions are ranked using the COPRAS (Complex Proportional Assessment) method. Applying these three methods together on the COVID-19 risk assessment of countries is the most significant novelty for the relevant literature. The proposed approach has undergone a thorough comparative evaluation with the released INFORM COVID-19 Risk Index, and recommendations are provided based on different scenario analyses.
AtıfScopus21WoS16OpenAlex18İncele - MakaleAçık Erişim2023Scopus SJRQ2A Fuzzy Hybrid MCDM Approach for Assessing the Emergency Department Performance during the COVID-19 Outbreak
Ortíz-Barrios, Miguel; Jaramillo-Rueda, Natalia; Gul, Muhammet; Yucesan, Melih; Jiménez-Delgado, Genett; Alfaro-Saíz, Juan-José
The use of emergency departments (EDs) has increased during the COVID-19 outbreak, thereby evidencing the key role of these units in the overall response of healthcare systems to the current pandemic scenario. Nevertheless, several disruptions have emerged in the practical scenario including low throughput, overcrowding, and extended waiting times. Therefore, there is a need to develop strategies for upgrading the response of these units against the current pandemic. Given the above, this paper presents a hybrid fuzzy multicriteria decision-making model (MCDM) to evaluate the performance of EDs and create focused improvement interventions. First, the intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process (IF-AHP) technique is used to estimate the relative priorities of criteria and sub-criteria considering uncertainty. Then, the intuitionistic fuzzy decision making trial and evaluation laboratory (IF-DEMATEL) is employed to calculate the interdependence and feedback between criteria and sub-criteria under uncertainty, Finally, the combined compromise solution (CoCoSo) is implemented to rank the EDs and detect their weaknesses to device suitable improvement plans. The aforementioned methodology was validated in three emergency centers in Turkey. The results revealed that the most important criterion in ED performance was ER facilities (14.4%), while Procedures and protocols evidenced the highest positive D + R value (18.239) among the dispatchers and is therefore deemed as the main generator within the performance network.
AtıfScopus28OpenAlex29İncele - MakaleAçık Erişim2023Scopus SJRQ2ZrN and ta-C coatings on titanium for biomedical applications: Improved adhesion, corrosion, antibacterial activity, and cytotoxicity properties
Aslan, Naim; Aksakal, Bünyamin; Cihangir, Salih; Cetin, Fadime; Yilmazer, Yasemin
Commercially pure titanium (CP-Ti) is extensively used in biomedical applications. However, numerous qualities, including mechanical strength, corrosion resistance, and wear resistance, must be established for long-term performance as an implant material. This study investigates the enhancement of surface properties of CP-Ti through physical vapor deposition (PVD) with ZrN and ta-C (tetrahedral amorphous carbon). Among the coatings, ZrN revealed best overall results, such as adhesion, corrosion, microhardness, and wettability, excluding cell viability when compared to ta-C. E. coli and S. aureus were employed for antibacterial activity and MTS cell viability experiments. Compared to α-titanium, hardness tests revealed 91% increase in ZrN coating, and %22 increase in ta-C coating. Super-hydrophobicity and excellent antibacterial activity were found for ZrN coatings in comparison to ta-C. These findings emphasize the potential of ZrN and ta-C coatings to improve the surface properties of titanium, encouraging it to be used in biomedical devices. Graphical abstract: [Figure not available: see fulltext.].
AtıfScopus16WoS16OpenAlex19İncele - MakaleAçık Erişim2023Scopus SJRQ2Application of the deep transfer learning framework for hydatid cyst classification using CT images
Gul, Yeliz; Muezzinoglu, Taha; Kilicarslan, Gulhan; Dogan, Sengul; Tuncer, Turker
Hydatid cyst, which causes important public health problems, is a disease frequently reported by radiologists. Classification of hydatid cyst types is very important to give the most suitable cure to patients. In order to decrease the misclassification rates of these cysts, machine learning is a good solution to create intelligent medical assistants. The primary objective of this work is to develop a new image classification framework to classify hydatid cyst types. Firstly, we collected a computed tomography (CT) image dataset. This CT image dataset consists of 2416 CT images with five classes (hydatid cyst types). We proposed a new deep feature engineering dataset framework for this dataset. This framework consists of (i) deep feature extraction by deploying transfer learning, (ii) iterative feature selection using INCA (iterative neighborhood component analysis), and (iii) classification. In the first phase—the feature extraction phase—we extracted deep features by deploying ten pretrained convolutional neural networks (CNNs). The used CNNs are commonly used CNNs, and the deep features have been extracted using the last pooling and fully connected layers of these networks. INCA has been applied to the generated deep features by each feature vector. k-nearest neighbors (kNN) classifier has been utilized to generate predicted values of these 10 CNNs using the selected features by INCA. Our proposed INCA-based deep feature extractor attained over 92% classification accuracy for each pretrained model. Our proposed framework reached over 92% classification accuracies, clearly demonstrating that our proposed framework is good image classification.
AtıfScopus10WoS5OpenAlex8İncele - Derleme MakaleAçık Erişim2022Hemşirelerin Hasta Güvenliğine Yönelik Tutumlarını Etkileyen Etmenler: Sistematik Derleme
Şeker, Sevda Arslan; Erkus Kucukkelepce, Gulhan
Amaç: Bu çalışma, ulusal bilimsel yayında hemşirelerin hasta güvenliğine yönelik tutumlarını etkileyen etmenleri incelemek amacıyla yayınlanmış araştırmaların, sistematik biçimde incelenmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Yöntem: Bu çalışma sistematik bir inceleme olarak yapılmıştır. Bu çalışmada, Google Akademik, Dergi Park Akademik, Ulakbim, EBSCO Host ve Ulusal Tez Merkezi veri tabanlarında ‘hemşire’, ‘hasta güvenliği’ ve ‘hasta güvenliği tutumu’ anahtar sözcükleri kullanılarak tarama yapılmıştır. Bulgular: Araştırmada dâhil edilme kriterlerini karşılayan 11 makale incelenmiştir. Araştırmada incelenen yayınların hepsinin tanımlayıcı tipte olduğu, %72,7’sinin yüksek lisans tezi olduğu, %45’inin 2019 yılında yayınlandığı, örneklem sayısının 28 ile 380 arasında değiştiği görülmüştür. Araştırmada incelenen yayınlarda, hemşirelerin hasta güvenliği tutumlarının yaş, cinsiyet, medeni durum, eğitim düzeyi gibi kişisel durum değişkenlerine göre farklılık gösterdiği saptanmıştır. Ayrıca çalışma yılı, çalışılan birim, çalışılan vardiya, haftalık çalışma saati, güvenlik raporlama sistemini kullanma, hata raporlamada yönetim desteği alma gibi çalışma yaşamı ile ilgili özelliklere göre hasta güvenliği tutumunun değişiklik gösterdiği bulunmuştur. Sonuç: Araştırma sonuçları, hasta güvenliği ile ilgili bilimsel kanıtlara dayalı bilgi üretmenin ve hemşirelik uygulamalarını geliştirmenin gerekliliğini ortaya koymuştur.
AtıfOpenAlex3TR Dizin4
İncele - MakaleAçık Erişim2022Covid-19'un Yayılım Tahminine Yönelik Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Tabanlı Karşılaştırmalı Bir Analiz Türkiye İçin Örnek Bir Çalışma
Utku, Anıl; Can, Umit
Salgınlar tarih boyunca çeşitli zaman dilimlerinde ortaya çıkmış ve insan topluluklarına ciddi zararlar vermiştir. Günümüzde ise bu salgınların modern versiyonu Covid-19 milyonlarca insanın hayatını kaybetmesine ve bir o kadarının da sağlık sorunları yaşamasına yol açmıştır. Tüm dünya, altyapı, finans, veri kaynakları, koruyucu donanımlar, hayati risk tedavileri ve diğer birçok kaynak açısından bu ölümcül hastalığın yayılmasına karşı mücadele etmek için inanılmaz çaba sarf etmektedir. Araştırmacılar ülke çapında paylaşılan verileri kullanarak bu salgın durumunu analiz etmek için matematiksel modeller geliştirmektedirler. Ülkeler salgın hızına bağlı olarak bu salgınla mücadele etmeye çalışmaktadırlar. Bu çalışmada Türkiye özelinde vaka ve ölüm sayılarının tahmin edilmesi için LSTM tabanlı bir tahmin modeli oluşturulmuştur. Bu modelin tahmin başarısını ölçmek için RF, SVM, XGBoost, MLP, CNN ve RNN olmak üzere popüler derin öğrenme yöntemleri dâhil altı makine öğrenmesi yöntemi kullanılmıştır. MSE, RMSE, MAE ve R2 metrikleri cinsinden elde edilen sonuçlara göre vaka ve ölüm sayılarının tahmininde en başarılı model LSTM olmuştur.
AtıfOpenAlex1TR Dizin1İncele - MakaleAçık Erişim2022Tunceli biyolojik atıksu arıtma tesisinde gastrointestinal patojenlerin belirlenmesi
Topal, Murat; Topal, E.Işıl Arslan; Toraman, Zülal Aşçı; Süer, Ceren Sel; Öbek, Erdal
Bu çalışmada, Tunceli ili biyolojik atıksu arıtma tesisinde (TBAAT) gastrointestinal patojenler (bakteriyel gastroenterit, viral gastroenterit, enterovirüsler, insan parekovirüsleri, adenovirüsler, dışkı parazitleri) incelenmiştir. TBAAT 'nin giriş ve çıkış suyunda gastrointestinal patojen analizleri yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre TBAAT 'nin giriş suyunda enterohemorajik/verotoksin üreten Esherichia coli, salmonella, norovirüsler G1, norovirüsler G2, astrovirüsler, adenovirüsler ve Giardia lamblia ajanları tespit edilmiştir. Bu ajanlar TBAAT 'nin giriş suyunda mevcut olmasına rağmen, TBAAT 'nin çıkış suyunda gastroenterite sebep bakteriyel etkenler, enterovirüsler, parekovirüsler, adenovirüsler (EPA) ve dışkı parazitleri tespit edilmemiştir. TBAAT çıkış suyunda viral ajanlardan olan norovirüsler G2, astrovirüsler ve adenovirüsler pozitif (+) olarak tespit edilmiştir.
- MakaleAçık Erişim2022Deep Learning Based Air Quality Prediction: A Case Study for London
Utku, Anıl; Can, Umit
Although states take various measures to prevent air pollution, air pollutants continue to exist as an important problem in the world. One air pollutant that seriously affects human health is called PM2.5 (particles smaller than 2.5 micrometers in diameter). These particles pose a serious threat to human health. For example, it can penetrate deep into the lung, irritate and erode the alveolar wall and consequently impair lung function. From this, the event PM2.5 prediction is very important. In this study, PM2.5 prediction was made using 12 models, namely, Decision Tree (DT), Extra Tree (ET), k-Nearest Neighbourhood (k-NN), Linear Regression (LR), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Multi-Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Gated Recurrent Unit (GRU), and Long Short-Term Memory (LSTM) models. The LSTM model developed according to the results obtained achieved the best result in terms of MSE, RMSE, MAE, and R2 metrics.
AtıfOpenAlex7İncele - MakaleAçık Erişim2022Investigation of Antigenotoxic Effects of Althaea officinalis L. in Drosophila Melanogaster
Karabulut, Aygul Kılıç
In this study, the antigenotoxic effect of Althaea officinalis L., which is a medicinal plant and is widely used in the treatment of many diseases, was studied. For this reason, the Drosophila wing spot test (SMART), an in vivo test that measures somatic mutation and recombination, was used. The antigenotoxic effect of A. officinalis against the mitomycin C (MMC) mutagen was investigated. After application studies, it was determined that 5 mg, 15 mg and 45 mg doses of dried herba of A. officinalis, could suppress DNA damage caused by MMC. As a result of the application of 5mg, 15mg and 45mg doses it was determined that the total number of spots induced by MMC was inhibited by 3.66%, 1.83% and 2.03%, respectively. According to the data obtained, it is thought that A. officinalis contains some antigenotoxic factors.
- MakaleAçık Erişim2022Working environment-related leisure time satisfaction levels and health\rbehaviors of university office workers and ergonomic solutions
Önen, Cihan; Sandıkçı, Muhammed Bahadır; Dincer, Erhan
The present study aims to investigate the health behaviors of university office workers related to the working environment, compare them with leisure time satisfaction, and\rsuggest ergonomic solutions. Office workers at Bitlis Eren University and Munzur University, which are situated in the eastern part of Turkey, constituted the population\rof this study. The sample size was 196 based on the formula [n = (N*t2*p*q)/d2*(N-1)+t2*p*q)], which was applied when the number of people in the population was\rknown. The required sample size was determined based on the estimation of a proportion of 0.5 in a finite population of 401, with a 95% confidence interval of ± 0.05 using\rsimple random sampling. The data of Questionnaire and Leisure Satisfaction Scale (LSS) were collected from 178 participants by a face-to-face interview voluntarily. The\rfindings obtained in this study showed that nearly half of the participants did not sufficiently support their wrists and backs and did not adjust their working posture or the\rscreen inclination and brightness. The mean score of leisure time satisfaction was higher for those who worked in places with ideal physical conditions, including heat and\rsound insulation and in places with good psychological conditions without stress and work overload. The leisure time satisfaction score was significantly higher among\rthose who engaged in leisure time activities, such as recreational activities reading books, and physical activity. It was observed that employees in offices with improved\rnoise, heat, workload and stress had better satisfaction levels in leisure time. One cannot separate leisure activities from workplace activities and both should be conducted\rin harmony. As an ergonomic solution, the worktable and tools should be comfortable and designed in a way that does not require the back muscles to be strained.
- MakaleAçık Erişim2022Vardiyalı Çalışan Hemşirelerin İş Yaşam Kalitelerinin ve İş Aile Çatışmasının Bazı Değişkenler Açısından İncelenmesi
Orhan, Ilksen; Yüksekol, Özlem Doğan; Ferhat, Daşbilek
Amaç: Bu araştırma, vardiyalı çalışan hemşirelerin iş yaşam kalitelerinin ve iş aile çatışmasının belirlenmesi amacıyla yapılmıştır. Yöntem: Tanımlayıcı ve kesitsel tasarımdaki bu çalışma, 735 hemşirenin çalıştığı bir üniversite hastanesinde, çalışmaya katılımda gönüllü 507 hemşire ile gerçekleştirilmiştir. Veriler, “Kişisel Tanıtım Formu, İş Aile Çatışması Ölçeği ve Çalışanlar için İş Yaşam Kalitesi Ölçeği” olmak üzere üç bölümden oluşan çevrim içi anket ile toplanmıştır. Veri analizinde tanımlayıcı istatistikler, bağımsız örneklem t testi, tek yönlü varyans analizi (ANOVA) ve Tukey analizi kullanılmıştır. Etki büyüklüğünü hesaplamak için Eta kare(η2) ve Cohen(d) katsayıları kullanılmıştır. Bulgular: Hemşirelerin; %74’ü lisans mezunu, %52’si evli ve %90,1’i vardiya sistemiyle çalışmaktadır. Hemşirelerin iş yaşam kalitesi ölçeği puan ortalaması 28,578±5,700 olarak bulunmuştur. Hemşirelerin iş aile çatışması ölçeği puan ortalaması 20,282±2,909 olarak bulunmuştur. Tükenmişliğin iş aile çatışması düzeyini arttırdığı saptanmıştır (ß=0,14). Hemşirelerin iş-aile çatışması puanları, hemşirelerin çalıştıkları klinik ile ilişkili olduğu belirlenmiştir (F=2,807; p<0,05; η2=0,027). Sonuç: Hemşirelikte yaş ve çalışma süresi ilerledikçe mesleki doyumunun artığı, kadın hemşirelerin tükenmişlik, merhamet yorgunlukları ve mesleki doyumlarının erken hemşirelerden yüksek olduğu, vardiyalı çalışmanın iş aile çatışmasını ve tükenmişliği arttırdığı sonucuna varılmıştır. Tükenmişlik ve iş aile çatışması oranları yüksek olan hemşirelerde psikolojik destek verilmesi ve çalışma saatlerinin performansı artırmaya, tükenmişliği ve iş aile çatışmasını azaltma yönelik düzenlenmesi önerilmektedir.
AtıfOpenAlex9TR Dizin3İncele - MakaleAçık Erişim2022Hemşirelik Öğrencilerinde Akran Zorbalığı ile İlişkili Faktörler ve Kendini Kabul Arasındaki İlişki
Şeker, Sevda Arslan; Kaya, Yunus
Bu çalışma, hemşirelik öğrencilerinde akran zorbalığı ile ilişkili faktörler ve kendini kabul arasındaki ilişkinin incelenmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Tanımlayıcı nitelikteki araştırmanın örneklemini, iki üniversitenin hemşirelik bölümlerinde öğrenimlerine devam eden 405 öğrenci oluşturmuştur. Araştırma verileri, Tanıtıcı Özellikler Formu, Üniversite Öğrencilerinde Akran Zorbalığını Belirleme Ölçeği ve Koşulsuz Kendini Kabul Ölçeği kullanılarak Nisan-Haziran 2020 tarihleri arasında toplanmıştır. Verilerin analizinde tanımlayıcı istatistikler, Bağımsız Örneklem t testi, Tek Yönlü Varyans Analizi, Tukey testi ve Pearson Korelasyon katsayısı kullanılmıştır. Koşulsuz Kendini Kabul alt boyutu puan ortalaması ile Akran Zorbalığı Ölçeği toplam puanı, İdeolojik Zorbalık, Dışlanma ve Cinsel Zorbalık alt boyutu puan ortalamaları arasında negatif yönde anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Siber Zorbalık alt boyutu ile Koşulsuz Kendini Kabul Ölçeği toplam puanı arasında negatif yönde ilişki bulunurken, Koşullu Kendini Kabul alt boyutu ile pozitif yönde anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Sonuç olarak, beliren yetişkinlik döneminde olan üniversite öğrencileri için akranlarla kurulan ilişkiler büyük önem taşımaktadır. Akranlar tarafından zorbalığa maruz kalmak üniversite öğrencilerinin fiziksel, ruhsal, sosyal, akademik ve mesleki gelişiminde önemli sorunlara yol açabilmektedir.
AtıfOpenAlex3TR Dizin3İncele - MakaleAçık Erişim2022COVID-19 pandemisi sırasında hemşirelerin işe bağlı gerginlik düzeylerinin duygusal tükenmeleri üzerindeki etkisi
Sezgin, Eray Ekin; Kaya, Enes; Tanyıldızı, İrem
Bu çalışmanın amacı pandemi sürecinde, hemşirelerde görülebilecek işe bağlı gerginlik ve duygusal tükenme düzeylerini belirlemek ve işe bağlı gerginlik ve duygusal tükenme belirtilerini yordamada çeşitli demografik ve Covid-19 pandemisine ilişkin değişkenlerin rolünü incelemektir. Tanımlayıcı tasarımda olan bu araştırma, bir üniversite hastanesinde fiili olarak çalışmakta olan ve araştırmaya katılım göstermeyi kabul eden 171 hemşire ile yapılmıştır. Veriler, araştırmacılar tarafından oluşturulan demografik sorular, Maslach Tükenmişlik Ölçeğinin Duygusal Tükenme alt ölçeği ve İşe Bağlı Gerginlik Ölçeği ile toplanmıştır. Verilerin analizi varyans testi, t-testi ve basit doğrusal regresyon analizi ile değerlendirilmiştir. Hemşirelerin pandemi döneminde haftalık ortalama çalışma saati 46.36 ve günlük bakım verdikleri ortalama hasta sayısı ise 29,79’dur. Hemşirelerin %29,8’i Covid servisinde çalışmaktadır. Hemşirelerin işe bağlı gerginlik düzeylerinin ortalamanın altında, duygusal tükenme düzeylerinin ise ortalamanın üstünde olduğu görülmüştür. Ayrıca çalışmada hemşirelerin işe bağlı gerginliklerinin duygusal tükenmeleri üzerindeki etkisinin pozitif yönde ve düşük seviyede olduğu saptanmıştır (R2=0,188; p<0,05). Covid-19 pandemi döneminde hemşirelerin işe bağlı gerginlik ve duygusal tükenme yaşamalarını azaltmak için yoğun çalışma tempolarını azaltma konusunda iyileştirmeler yapılması, Covid servisinde görev yapanların daha yakından izlenmesi ve profesyonel destek birimlerinden hizmet almalarının sağlanması önemlidir.
AtıfOpenAlex6TR Dizin7İncele - MakaleAçık Erişim2022Juniperus L. (Ardıç) cinsine ait iki türün yapraklarından elde edilen uçucu yağların antimikrobiyal aktivitesi
Gedik, Osman; Yazdıç, Ferit Can; Tasar, Neslihan; Karaman, Altuğ
Juniperus L. cinsi; yaprakları sivri ve uzun, meyveleri kozalak şeklinde parlak siyah renkte, boyu ortalama 8-9 metre uzunlukta, çok uzun yıllar yaşayabilen bir ağaçtır. Bu çalışmada geleneksel tıpta kullanımı çok eskiden beri bilinen, Juniperus excelsa subsp. excelsa M.Bieb. ve Juniperus foetidissima Willd. bitkilerinin doğal ortamından toplanan yapraklarından elde edilen uçucu yağlar antimikrobiyal etkileri yönüyle araştırılmıştır. Çalışma materyalini oluşturan uçucu yağlar Neo-Clevenger cihazında ekstrakte edilmiştir. Antimikrobiyal aktiviteleri, oyuk agar yöntemi kullanılarak gıda, kozmetik ve farmasötik ürünlerde tıbbi olarak önemli olan 6 patojen ve mikrobiyal kirleticisine karşı (Enterobacter aerogenes (ATCC 13048), Enterococcus faecalis (ATCC 29212), Salmonella enteritidis (ATCC 13075), Staphylococcus aureus subsp. aureus (ATCC 25923), Escherichia coli (ATCC 25922) ve Serratia marcescens (ATCC 13880)) değerlendirilmiştir. Her iki bitkinin uçucu yağlarının tüm patojenlere karşı antibakteriyel aktivite sergilediği görülmüştür (8.13±0.67-13.43±0.31 mm). Ancak Gram negatif bakterilerin J. excelsa subsp. excelsa ve J. foetidissima’ ya karşı daha hassas olduğu belirlenmiştir.
AtıfOpenAlex1İncele - MakaleAçık Erişim2022Knowledge and Practices of Nurses / Midwives' about Pain Management in Children
Kasımoğlu, Necla; Gürarslan Baş, Nazan
Aim: The aim of the study is to evaluate the knowledge and practices of nurses/midwives' about pain management of children aged 0-6 years. Method: This descriptive study was conducted with 67 nurses/midwives working in family health centers of a province between May-July 2021. The data were collected with "Pain Management Applications in Children Evaluation Form" which created by the researchers, via online google forms . The obtained data were analyzed on the computer aided program with numbers and percentages. Results: 49.3% of the nurses/midwives stated that they considered pain as a vital sign, 34.3% them stated that they found themselves competent in pain management, and 79.1% stated that they needed training on pain. 86.6% of the nurses reported that they decided on the child's pain based on behavior, and 58.2% decided on the child's verbal expression. Almost all of the nurses/midwives reported that non-pharmacological methods were effective in pain management. More than half of the nurses/ midwives stated that they used distraction metod in the first place in the management of pain of children aged 0-6. Conclusion: It was observed that nurses/midwives need information about pain management in children aged 0-6 years. Again, it was seen that nurses used distraction metod in the first place in pain management from non-pharmacological methods .
- MakaleAçık Erişim2022Covid-19 Aşılama Sürecinin Tahminine Yönelik Derin Öğrenme Tabanlı Bir Model
Utku, Anıl; Can, Ümit
Covid-19 pandemisi, insanlığın son zamanlarda karşılaştığı en büyük zorluklardan biridir. Henüz tedavi edici bir ilaç geliştirilemediği için tüm dünyayı sosyal ve ekonomik anlamda olumsuz etkilemektedir. Covid-19’un etkilerini ve vücutta bıraktığı hasarı en aza indirmek için farklı aşı çalışmaları yapılmıştır. Dünya genelinde insanlar aşılanarak salgının seyri kontrol altına alınmaya çalışılmaktadır. Bu noktada kullanılacak günlük aşı miktarının belirlenmesi, ihtiyaç duyulacak aşı ve enjektör gibi malzemelerin miktarına ve bunlarla beraber sağlık hizmetlerinin planlanmasına kadar önemli birçok alanda belirleyici olacaktır. Bununla birlikte birçok araştırmacı, virüs yayılım modeli oluşturmak ve Covid-19'un gidişatını tahmin etmek için farklı tahmin yöntemleri önermiştir. Bunlar arasında yapay zekâya dayalı yöntemler en ilgi çekici ve yaygın olarak kullanılan yöntemlerdir. Bu çalışmada, dünyada en yüksek aşılama oranına sahip ilk 20 ülke için günlük yapılan aşı sayılarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla DT, kNN, LR, RF, SVM, MLP, CNN, RNN ve geliştirilen LSTM tabanlı derin öğrenme modelinin karşılaştırmalı bir analizi sunulmuştur. Uygulanan modeller için RMSE, MAE ve R2 metriklerine göre elde edilen deneysel sonuçlar karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Deneysel sonuçlar, geliştirilen LSTM tabanlı modelin uygulanan ülkelerin tamamına yakınında 0.90’ın üzerinde R2 değerine sahip olduğunu göstermiştir
AtıfOpenAlex1İncele
