Alzheimer hastalığında bakım verenlerin hastalıkla ilgili farkındalık düzeyi

Amaç: Bu çalışmada Bursa ilinde Alzheimer hastalarına bakım veren bireylerin hastalıkla ilgili farkındalık düzeyinin araştırılması amaçlanmıştır.Gereç ve Yöntem: Orta veya ağır evre Alzheimer hastasına en az 6 aydır bire bir bakım veren 50 kişi çalışmaya dahil edildi. Hastaların ve bakım verenlerin demografik özellikleri kayıt altına alındı. Bakım verenlere hastalıkla ilgili basit temel bilgilerin sorgulandığı 10 soruluk bir anket uygulandı.Bulgular: Katılımcıların %56’sı hastalıkla karşılaşmadan önce hastalıkla ilgili bilgiye sahip değildi. %50’si yakını Alzheimer tanısı aldıktan sonra hastalıkla ilgili bilgi almak için herhangi bir yönteme başvurmamıştı. Katılımcıların %84’ü hastalığın kalıcı olduğunu, %80’i tedavisinin ilaçlarla yapıldığını bilmekteydi. %86’sı ilaçların şikayetleri sadece kısmen geriletmek için verildiğinin farkındaydı. %54’ü ağızdan alınan tabletler dışında başka tedavi seçeneklerinden haberdar değildi. %44’ü tedaviyle hastalığın düzelmediğini, %50’si ilaçları dönem dönem değiştirmek gerektiğini bilmekteydi. Hastalıkla ilgili sizi en çok sıkıntıya sokan şey nedir sorusuna sırasıyla gece uykusuzluğu, ajitasyonlar, inatçılık, hırçınlık, idrar ve gaita inkontinansı cevapları verildi. Sonuç: Hasta yakınlarının hastalıkla ilgili yeterli bilgiye sahip olması hastalığın erken tanınması, hastalığa bağlı gelişen problemlerin anlaşılabilmesi ve tedavi sürecinin düzgün yönetilmesine olanak sağlayacaktı

Comparision of artificial neural networks and discriminant analysis in solving classification problem and an application

Bu çalışmada, yapay sinir ağı modellerinin açıklanması, diskriminant analizi yöntemi ile bazı yapay sinir ağı modelleri arasındaki ilişkilerin incelenmesi ve bir uygulama üzerinde yapay sinir ağı modelleri ile diskriminant analizi yönteminin doğru sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Uygulama ve Araştırma Hastanesi Gastroenteroloji servisine başvuran ve yapılan tetkik-incelemeler ile kronik karaciğer parenkim hastalığı düşünülerek karaciğer biyopsisi uygulanması sonucunda Hepatit B ve C virüslerine bağlı kronik hepatit veya siroz tanısı alan hastalara ilişkin geriye dönük olarak toplanmış olan veri setine diskriminant analizi ve yapay sinir ağları uygulanmıştır. Yapılan analizler sonucunda, diskriminant analizi için elde edilen modelin genel doğruluk yüzdesi % 93,94 olarak, yapay sinir ağları tekniği için ise % 100 olarak hesaplanmıştır. Çalışmaya alınan veri seti için yapay sinir ağlarının diskriminant analizine göre daha yüksek “doğru sınıflandırma oranına” sahip olduğu görülmüştür.In this study, it is aimed to describe the artificial neural network models, to examine the relationships between the discriminant analysis method and artificial neural networks and to compare the classification effectivities of discriminant analysis and artificial neural networks on a real data set. Discriminant analysis and artificial neural networks have been applied to a data set, which have been collected retrospectively from the patients that had been administered to the Uludag University Medical Faculty Gastroentorolgy service and had been diagnosed with chronic hepatitis related to hepatitis B and C viruses, according to the result of biopsy application which have been applied in contemplation of chronic liver parenchymal disease after the axaminations. As a result of the analysis, correct classification ratio of the model obtained from the discriminant analysis and artificial neural network was calculated respectively as 93.94% and 100%. It have been found that, artificial neural networks has got greater “true classification rate” than the discriminant analysis for this data set

Examining growth and allometry in statistical shape analysis with linear and non linear models

İstatistiksel şekil analizi, nesnelerden elde edilen geometrik bilginin kullanıldığı yöntemleri içermektedir. Şekil; nesneden döndürme, öteleme ve ölçekleme etkileri çıkarıldığında geriye kalan geometrik bilgidir. Büyüme ve allometri çalışmalarında, nesneden döndürme ve öteleme etkileri çıkarıldığında geriye kalan geometrik bilgi olan, form (büyüklük-ve-şekil) kavramı üzerinde çalışılmaktadır. Bu çalışmada büyüme eğrileri için doğrusal model, bağımlı değişkene doğal logaritmik dönüşüm uygulanmış doğrusal model, Gompertz modeli, üç ve dört parametreli lojistik modeller ve Richards modeli incelenmiştir. Allometri için ise çok değişkenli regresyon analizinde, bağımlı değişken olarak tanjant koordinatlarının ve tanjant koordinatlarının temel bileşen skorlarının alındığı iki farklı model incelenmiştir. Bu çalışmanın sonuçları büyüme modelleri bakımından genel olarak değerlendirildiğinde; Richard modelinin küçük örneklemler için uygun olmadığı, doğal logaritmik dönüşüm uygulanmış doğrusal modelin ise küçük örneklemlerde bile büyük örneklemlerdeki kadar iyi sonuçlar verdiği görülmektedir. Üç parametreli lojistik ve Gompertz modellerinin, parametre tahminlerinde, örneklem büyüklüğünden çok fazla etkilenmedikleri görülmektedir. Allometri modelleri için, incelenen tüm örneklem büyüklüklerinde, tanjant koordinatları kullanılarak oluşturulan modelin, tanjant koordinatlarının temel bileşen skorları kullanılarak oluşturulan modelden daha uygun olduğu görülmektedir.Statistical Shape Analysis involves methods that use geometrical information obtained from the objects. Shape is all geometrical information that remains when location, scale and rotational effects are removed from an object. In growth and allometry studies, the main concept is the form (size-and-shape) which is all geometrical information that remains when location and rotational effects are removed from an object. In this study, linear model, linear model with natural logarithmic transformed dependent variable, Gompertz model, three parameter logistic model, four parameter logistic model and Richard model are examined for the growth curves. Two different models are examined for allometry which includes tangent coordinates and principal component scores of tangent coordinates as dependent variables in multivariate regression analysis. When the results of this study are evaluated in point of growth models, it is seen that Richards model is not suitable for small sample sizes, and linear model with natural logarithmic transformed dependent variable gives good results even in small samples as well as in large samples. It is seen that three parameter logistic and Gompertz models aren?t affected from the sample size in parameter estimates. It is seen that, the model constructed by taking tangent coordinates as dependent variables is more appropriate than the model constructed by taking principal component scores of tangent coordinates as dependent variables, for all sample sizes