Geri Dön

Kemoterapi alan jinekolojik kanserli hastalar için geliştirilen yapay zeka destekli mobil semptom yönetimi eğitim ve danışmanlığının semptom şiddeti, destekleyici bakım gereksinimleri, psikolojik iyi oluş ve yaşam kalitesi üzerine etkisi

The effect of an artificial intelligence–supported mobile symptom management education and counseling developed for gynecologic cancer patients receiving chemotherapy on symptom severity, supportive care needs, psychological well-being and quality of life

  1. Tez No: 1009593
  2. Yazar: ESRA NUR ERDOĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLTEN GÜVENÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Hemşirelik, Nursing
  6. Anahtar Kelimeler: Jinekolojik Kanser, Yapay Zeka, Mobil Uygulama, Semptom Yönetimi, Yaşam Kalitesi, Hemşirelik, Gynecological Cancer, Artificial Intelligence, Mobile Application, Symptom Management, Quality of Life, Nursing
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
  10. Enstitü: Gülhane Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kadın Hastalıkları ve Doğum Hemşireliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Bu çalışmada kemoterapi alan jinekolojik kanserli hastalar için geliştirilen yapay zeka destekli mobil semptom yönetimi eğitim ve danışmanlığının, hastaların semptom şiddeti, destekleyici bakım gereksinimleri, psikolojik iyi oluş ve yaşam kalitesi üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Tek kör, paralel grup randomize kontrollü deneysel tasarım ile planlanan çalışma, Etlik Şehir Hastanesi Onkoloji Hastanesi-Gündüz Ayaktan Tedavi Ünitesi'nde Şubat 2025 - Ocak 2026 tarihleri arasında yürütülmüştür. Çalışmanın evrenini jinekolojik kanser tanısı ile başvuran, ilk kez kemoterapi tedavisi gören ve ilk kürünü tamamlamış olan hastalar; örneklemini ise araştırmaya gönüllü katılan ve dahil edilme kriterlerine uyan 92 (müdahale:46, kontrol:46) hasta oluşturmuştur. Müdahale grubu standart bakımın yanı sıra yapay zeka destekli KemoDestek mobil semptom yönetimi eğitim ve danışmanlığını kullanmış ancak kontrol grubu yalnızca standart bakım almıştır. Toplam 5 kemoterapi kürünü (105 gün) kapsayan müdahale sürecinde veriler, Edmonton Semptom Tanılama Ölçeği, Destekleyici Bakım Gereksinimleri Ölçeği-Kısa Form, Psikolojik İyi Oluş Ölçeği ve Kanser Tedavisi Fonksiyonel Değerlendirme Ölçeği kullanılarak T0 (ön test), T1 (ara değerlendirme) ve T2 (son test) zaman noktalarında toplanmış; ayrıca her kür süresince düzenli semptom takibi gerçekleştirilmiştir. Verilerin analizinde yüzde, ortalama ve standart sapma değerleri incelenmiş; Independent Samples t-test, Ki-kare ve Fisher Exact, Tek Yönlü Tekrarlı Ölçümler ANOVA, Doğrusal Karma Etki Modeli, Bonferroni, Cohen's d ve kısmi Eta kare (ηₚ²) korelasyon katsayısı hesaplamaları kullanılmıştır. Bulgular: Araştırmaya katılan hastaların yaş ortalaması müdahale grubunda 53,85±7,92, kontrol grubunda 53,67±7,91 olarak belirlenmiştir Her iki grupta da en sık görülen tanı over kanseri (Müdahale: %50; Kontrol: %54,3) olup, hastaların çoğunluğunun evre II aşamasında olduğu belirlenmiştir. Müdahale ve kontrol gruplarının T0 (ön test) ölçümleri karşılaştırıldığında, semptom şiddeti, destekleyici bakım gereksinimleri, psikolojik iyi oluş ve yaşam kalitesi puan ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmamıştır (p>0,05). Yapay zeka destekli mobil semptom yönetimi eğitim ve danışmanlığının ardından gerçekleştirilen T1 (ara değerlendirme) ve T2 (son test) ölçümlerinde, zaman ve grup değişkenleri arasındaki etkileşimin tüm bağımlı değişkenler açısından istatistiksel olarak anlamlı olduğu saptanmıştır (p<0,05). T1 ve T2 ölçümünde semptom şiddeti puan ortalaması sırayla müdahale grubunda 1,95±0,49/2,08±0,57, kontrol grubunda 3,78±0,59/4,98±0,52 olarak belirlenmiştir. Müdahale grubunda T1 ve T2 ölçümlerinde semptom şiddetinin kontrol grubuna göre anlamlı düzeyde düşük olduğu belirlenmiştir (p<0,05). Destekleyici bakım gereksinimleri puan ortalaması T1'de müdahale grubunda 41,28±9,86, kontrol grubunda 96,38±9,02; T2'de müdahale grubunda 35,39±6,45, kontrol grubunda 115,39±4,52 olarak bulunmuştur. Müdahale grubunda gereksinim düzeyinin zaman içinde azaldığı, kontrol grubunda ise artış gösterdiği belirlenmiştir (p<0,05). Psikolojik iyi oluş puan ortalamaları T1'de müdahale grubunda 41,26±6,46, kontrol grubunda 29,82±5,89; T2'de müdahale grubunda 46,00±6,13, kontrol grubunda 20,02±5,17 olarak saptanmıştır. Yaşam kalitesi puan ortalamaları T1'de müdahale grubunda 75,50±7,25, kontrol grubunda 44,84±7,85; T2'de müdahale grubunda 79,60±9,46, kontrol grubunda 27,78±5,26 olarak bulunmuştur. Müdahale grubunda psikolojik iyi oluş düzeyinin ve yaşam kalitesinin kontrol grubuna göre zaman içinde anlamlı biçimde arttığı belirlenmiştir (p<0,05). Sonuç: Yapay zeka destekli mobil semptom yönetimi eğitim ve danışmanlığının, kemoterapi alan jinekolojik kanserli hastalarda izlem sürecinde semptom şiddetini ve destekleyici bakım gereksinimlerini azalttığı; psikolojik iyi oluş ve yaşam kalitesi düzeylerini ise anlamlı biçimde artırdığı saptanmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda, yapay zeka destekli mobil semptom yönetimi yaklaşımlarının onkoloji kliniklerinde hasta öz-yönetimini destekleyen, uygulanabilir bir hemşirelik müdahalesi olarak standart bakıma entegre edilebileceği önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

Aim: This study aims to evaluate the effects of an artificial intelligence–supported mobile symptom management education and counselling programme for patients with gynaecological cancer undergoing chemotherapy on symptom severity, supportive care needs, psychological well-being, and quality of life. Materials and Methods: The single-blind, parallel-group randomized controlled trial was conducted at the Day Care Unit of the Oncology Hospital at Etlik City Hospital between February 2025 and January 2026. The study population consisted of patients diagnosed with gynaecological cancer who were receiving chemotherapy for the first time and had completed their first treatment cycle. The final sample comprised 92 patients (intervention: n=46; control: n=46) who met the inclusion criteria and volunteered to participate. The intervention group received the artificial inteligence supported“KemoDestek”mobile symptom management education and counselling program in addition to standard care, while the control group received standard care only. Data were collected over an intervention period covering five chemotherapy cycles (105 days). Measurements were obtained at three time points -T0 (pre-test), T1 (mid-point), and T2 (post-test)-using the Edmonton Symptom Assessment Scale, the Supportive Care Needs Survey–Short Form, the Psychological Well-Being Scale, and the Functional Assessment of Cancer Therapy General Scale. In addition, regular symptom monitoring was conducted during each chemotherapy cycle. Statistical analyses included percentages, means, and standard deviations, independent samples t-tests, chi-square and Fisher's exact tests, one-way repeated measures ANOVA, and linear mixed-effects modeling, with Bonferroni adjustments, Cohen's d and partial eta squared (ηₚ²) for effect sizes. Results: The mean age of the patients was 53.85±7.92 years in the intervention group and 53.67±7.91 years in the control group. The most common diagnosis in both groups was ovarian cancer (intervention: 50.0%; control: 54.3%), and most patients were in stage II. Pre-test (T0), no statistically significant differences were observed between the intervention and control groups in terms of symptom severity, supportive care needs, psychological well-being, or quality of life (p>0.05). After the artificial intelligence-supported mobile symptom management education and counselling intervention, the time × group interaction was statistically significant for all dependent variables at T1 (mid-point) and T2 (post-test) measurements (p<0.05). The mean symptom severity scores at T1 and T2 were 1.95±0.49 and 2.08±0.57 in the intervention group and 3.78±0.59 and 4.98±0.52 in the control group, respectively. These findings indicate that symptom severity decreased significantly in the intervention group compared with the control group (p<0.05). The mean supportive care needs scores were 41.28±9.86 in the intervention group and 96.38±9.02 in the control group at T1; at T2, the scores were 35.39±6.45 and 115.39±4.52, respectively. Supportive care needs decreased over time in the intervention group but increased in the control group (p<0.05). The mean psychological well-being scores were 41.26±6.46 in the intervention group and 29.82±5.89 in the control group at T1 and 46.00±6.13 and 20.02±5.17 at T2, respectively. The mean quality of life scores were 75.50±7.25 in the intervention group and 44.84±7.85 in the control group at T1 and 79.60±9.46 and 27.78±5.26 at T2, respectively. Psychological well-being and quality of life scores increased significantly over time in the intervention group compared with the control group (p<0.05). Conclusion: The findings indicate that artificial intelligence–supported mobile symptom management education and counselling reduces symptom severity and supportive care needs during follow-up in patients with gynaecological cancer undergoing chemotherapy and significantly improves psychological well-being and quality of life. These findings suggest that artificial intelligence supported mobile symptom management approaches can be integrated into standard care as a feasible nursing intervention that supports patient self-management in oncology clinics.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    803671

    Kemoterapi alan jinekolojik kanserli hastalar için geliştirilen mobil uygulamanın fiziksel ve psikososyal uyum üzerine etkisi

    Effect on physical and psychosocial adaptation of mobile application developed for gynaecological cancer patients receiving chemotherapy

    OKAN VARDAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    HemşirelikPamukkale Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PINAR SERÇEKUŞ AK

  2. Tez No

    661799

    Kemoterapi alan jinekolojik kanserli hastalarda semptom yönetim modeli'nin etkinliğinin değerlendirilmesi

    Evaluation of the effectiveness of symptom management model in gynecologic cancer patients undergoing chemotherapy

    ŞEYMA İNCİSER PAŞALAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Kadın Hastalıkları ve DoğumKoç Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEMNUN SEVEN

  3. Tez No

    301217

    Kemoterapi alan jinekolojik kanserli hastaların hemşirelik bakım memnuniyetlerinin belirlenmesi

    Determinig satisfaction of nursing care patients who receiving chemotherapy diagnosed as gynecologic cancers

    ÖZLEM VURAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    HemşirelikGazi Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLŞEN VURAL

  4. Tez No

    590326

    Jinekolojik kanserli hastaların destekleyici bakım gereksinimlerinin belirlemesi

    Determining the supportive care needs of patients with gynecologic cancer

    EBRU VAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    HemşirelikÇukurova Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EVŞEN NAZİK

  5. Tez No

    726320

    İleri evre epitelyal over/tuba/periton kanserinde maksimal sitoredüksiyon sonrası kemoterapi doz modifikasyonu ve/veya koloni stimüle edici faktör kullanımının sağkalıma etkisi

    Survival effect of chemotherapy dose modification and/or colony stimulating factor use in maximal cytoreductive surgery for advanced stage epithelial ovarian/tuba/ peritoneum cancers

    TUĞBA KOÇ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FULYA KAYIKÇIOĞLU

Geri Dön