Analisis Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Tb Paru Berbasis Teori Transcultural Nursing Di Daerah Pesisir Wilayah Kerja Puskesmas Rukunlima Kabupaten Ende

Kasus TB paru masih menjadi masalah kesehatan masyarakat khususnya pada masyarakat pesisir yang belum dapat dituntaskan dimana secara optimal meskipun geografis seharusnya lebih dari cukup untuk membunuh bakteri penyebab TB paru. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang berhubungan dengan kejadian TB Paru berbasis teori transcultural nursing pada warga yang tinggal di daerah pesisir wilayah kerja Puskesmas Rukunlima Kabupaten Ende. Metode: dalam penelitian ini menggunakan metode cross sectional dengan melibatkan 240 responden yang memenuhi kriteria inklusi dan berdomisili di daerah pesisir wilayah kerja Puskesmas Rukunlima Kabupaten Ende. Variabel yang diteliti adalah dukungan keluarga, faktor pendidikan, faktor sosial ekonomi, dan faktor nilai budaya dan gaya hidup. Untuk mengukur setiap variabel digunakan kuesioner yang telah dimodifikasi sesuai kebutuhan dan telah di uji validitas dan reliabilitas,kemudian data dianalisis menggunakan koreslasi spearman Rho dengan tingkat signifikan α < 0,05. Hasil penelitian ditemukan faktor yang berhubungan dengan kejadian Tb adalah faktor dukungan keluarga (0.000), faktor nilai budaya dan gaya hidup (0.006), faktor sosial ekonomi (0.000) dan faktor yang tidak berhubungan secara signifikan adalah pendidikan (0.631). Secara keseluruhan variabel memiliki hubungan yang positif dengan nilai coeficient corelation positif. Kesimpulan dapat disimpulkan bahwa dukungan keluarga, faktor ekonomi, nilai budaya dan gaya hidup memiliki hubungan yang signifikan dengan kejadian TB Paru, sedangkan faktor pendidikan tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan kejadian TB Paru. Dengan demikian perlu adanya pemberdayaan keluarga untuk meningkatkan dukungan keluarga selain itu perlu mengoptimalkan dalam peningkatan pengetahuan terkait TB paru dengan memperhatikan atau memfasilitasi fenomena budaya atau kebiasaan masyarakat setempat dalam upaya menekan angka kejadian TB paru pada daerah pesisir

Epileptik EEG Sinyallerinin Aşırı Öğrenme Makineleri ile Sınıflandırılması

Günümüzde Epilepsi hastalığı dünya nüfusunun yaklaşık %1’inde görülmektedir. Sara olarak da bilinen epilepsi hastalığı kişinin bilinç, davranış, duygu, hareket veya algılama fonksiyonlarına ilişkin bozukluğa yol açıp erken teşhis ve tespiti önem arz etmektedir. Epilepsi hastalığının tespitinde EEG sinyallerinden faydalanılmaktadır. EEG uzmanlar tarafından değerlendirilmektedir. Yorucu ve zaman almakla birlikte okuma kaynaklı hatalar olabilmektedir. EEG sinyallerinden epilepsi tespiti için uzmanlara yardımcı olmak amacıyla makine öğrenmesi temelli yaklaşımlar mevcuttur. Bu çalışmada EEG sinyalinin Yerel Maksimum nokta Sayısı (YMS), Hjorth Mobilitesi (HM) ve Hjorth Kompleksitesi (HK), doğrusal olmayan özniteliklerden Ortalama Eğri Genişliği (OEG), istatiksel tabanlı özniteliklerden standart sapması, ortalama değer parametreleri kullanılmıştır. Bu öznitelikler Aşırı Öğrenme Makinesi (AÖM) ile sınıflandırılmıştır. Deneylerde en yüksek başarım %100, en düşük başarım ise %98.50 olarak kaydedilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürdeki çalışmalar ile karşılaştırılıp önerilen yöntemin başarılı olduğunu göstermektedir

Tekrarlılık Ölçüm Analizi ve Aşırı Öğrenme Makinesi Tabanlı Epileptik EEG Sinyallerinin Sınıflandırılması

Dünya Sağlık Örgütünün (WHO) analizlerine göre epilepsi dünyada en yaygın görülen bir nörolojik hastalıktır. Her yaştan insanı etkileyebilen bu hastalık bilinç kaybı, hareket bozukluğu ve diğer bilişsel işlevler gibi geçici istemsiz durumlar oluşturmaktadır. Bu hastalığın teşhisinde epileptik electroencephalogram (EEG) sinyallerinin çok çeşitli morfolojilere sahip olmasından dolayı nörofizyologların değerlendirmesi hem zaman alıcı hem de yanıltıcı olabilmektedir. Bundan dolayı epilepsi tespitinde yerel sağlık sistemlerine entegre modeller geliştirmeyi amaçlayan çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada da amaç nöbet tespitinde medikal tanı sistemlerine fayda sağlayacak bir yöntem oluşturabilmektir. Epileptik EEG sinyallerinden tekrarlılık ölçüm yöntemi ile elde edilen öznitelikler aşırı öğrenme makinesi ile sınıflandırılmıştır. Çalışmanın sonucunda deneylerde en yüksek başarım %100 ve en düşük başarım ise %95.50 elde edilerek literatürdeki diğer yöntemler ile karşılaştırılmıştır

Anticholinergics and ketamine sedation in children: a secondary analysis of atropine versus glycopyrrolate

This secondary analysis unexpectedly found that the coadministered anticholinergic atropine exhibited a superior adverse event profile to glycopyrrolate during ketamine sedation. Any such advantage requires confirmation in a separate trial; however, our data cast doubt on the traditional premise that glycopyrrolate might be superior. Further, neither anticholinergic showed efficacy in decreasing airway and respiratory adverse events