Yaşlılarda Fonksiyonel Dengenin Belirleyicileri

Introduction: Various factors may affect the functional balance of older adults. This study aimed to investigate the factors associated with functional balance in older adults living in a community. Materials and Method: In total, 160 people ?65 years of age were included in the study. The Cumulative Illness Rating Scale was used for scoring comorbidities. Functional balance was evaluated with the Activities-specific Balance Confidence scale. The Hospital Anxiety and Depression Scale was used for assessing emotional state. Finally, cognitive status was evaluated with the Mini-Mental State Examination. The factors associated with functional balance were determined using multivariate logistic regression analysis in patients with lower balance confidence. Results: The mean age was 71.3±5.8 years. The group of participants with lower balance confidence (Activities-specific Balance Confidence score ?67) had increased age, height, lower extremity pain, sleeplessness, falling frequency, hypertension, ischaemic heart disease and anaemia ratios, number of drugs used, female ratio and single living ratio; higher Cumulative Illness Rating Scale, Hospital Anxiety and Depression Scale scores and significantly lower (p<0.05) Mini-Mental State Examination scores. The multivariate reduced model analysis revealed that age, height, marital status, number of drugs, number of comorbidities and the anxiety score had statistically significant effects (p<0.05) on functional balance. Conclusion: In clinical practice, it will be useful to consider such factors while evaluating balance in older adults. In this study, the predictors of balance confidence in older adults included age, height, marital status, number of drugs used, number of comorbidities and anxiety level.Giriş: Yaşlılarda fonksiyonel dengeyi etkileyebilecek çok sayıda faktör mevcuttur. Bu çalışmanın amacı toplumdaki yaşlılarda fonksiyonel denge ile ilişkili faktörlerin araştırılmasıdır. Gereç ve Yöntem: Çalışmaya dahil edilme kriterlerine uyan 65 yaş ve üzeri olan 160 kişi alındı. Komorbiditelerin değerlendirilmesinde Ku?mu?latif Hastalık Deg?erlendirme Skalası kullanıldı. Fonksiyonel denge, Aktivitelere-özgü Denge Güven Skalası ile değerlendirildi. Emosyonel durumun değerlendirilmesinde Hastane Anksiyete ve Depresyon Ölçeği kullanıldı. Kognitif durum ise Mini Mental Durum Değerlendirmesi ile değerlendirildi. Denge güveni düşük, düşme riski yüksek olan hastalarda çok değişkenli lojistik regresyon analizi ile fonksiyonel denge ile ilişkili bileşenler belirlendi. Bulgular: Katılımcıların ortalama yaşı 71.3±5.8 yıl idi. Denge güveni düşük olan (ABC skoru?67) grupta yaş, boy, alt ekstremite ağrısı, uykusuzluk, düşme sıklığı, hipertansiyon, iskemik kalp hastalığı ve anemi oranları, kullanılan ilaç sayısı, bayan cinsiyet, tek başına yaşama oranları daha fazla idi; Ku?mu?latif Hastalık Deg?erlendirme Skalası, Hastane Anksiyete ve Depresyon Ölçeği skorları anlamlı olarak daha yüksekti, Mini Mental Durum Değerlendirmesi skoru ise anlamlı olarak daha düşüktü (p?0.05). Çok değişkenli indirgenmiş modelde fonksiyonel denge üzerinde yaş, boy, medeni durum, ilaç sayısı, ek hastalık sayısı, anksiyete düzeyinin anlamlı (p?0.05) etkinliği gözlenmiştir. Sonuç: Yaşlılarda fonksiyonel denge üzerinde birçok faktörün etkili olabileceği klinik pratik yaklaşımda göz önünde bulundurulmalıdır. Bununla beraber bu çalışmada yaşlılarda denge güveninin belirleyicileri yaş, boy, medeni durum, kullanılan ilaç sayısı, ek hastalık sayısı ve anksiyete düzeyi olarak belirlenmiştir

Dermatologist-like explainable AI enhances trust and confidence in diagnosing melanoma

Abstract Artificial intelligence (AI) systems have been shown to help dermatologists diagnose melanoma more accurately, however they lack transparency, hindering user acceptance. Explainable AI (XAI) methods can help to increase transparency, yet often lack precise, domain-specific explanations. Moreover, the impact of XAI methods on dermatologists’ decisions has not yet been evaluated. Building upon previous research, we introduce an XAI system that provides precise and domain-specific explanations alongside its differential diagnoses of melanomas and nevi. Through a three-phase study, we assess its impact on dermatologists’ diagnostic accuracy, diagnostic confidence, and trust in the XAI-support. Our results show strong alignment between XAI and dermatologist explanations. We also show that dermatologists’ confidence in their diagnoses, and their trust in the support system significantly increase with XAI compared to conventional AI. This study highlights dermatologists’ willingness to adopt such XAI systems, promoting future use in the clinic