Bel ağrılı hastalarda eklem hareket açıklıklarının yapay zekâ destekli analiz yöntemi ile karşılaştırılması
Comparison of range of motion in patients with low back pain with artificial intelligence-assisted analysis method
- Tez No: 1017472
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE BASKAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMANA ŞENTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Fizyoterapi ve Rehabilitasyon, Physiotherapy and Rehabilitation
- Anahtar Kelimeler: Kronik Bel Ağrısı, Eklem Hareket Açıklığı, Yapay Zeka Uygulaması, Makine Öğrenmesi, Chronic Low Back Pain, Range of Motion, Artificial Intelligence Application, Machine Learning
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fizik Tedavi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, kronik bel ağrılı hastalar ile sağlıklı bireylerin eklem hareket açıklıklarını karşılaştırmak ve yapay zeka destekli analiz yöntemleri kullanarak bu hareket açıklıklarındaki farklılıkları tespit etmektir. Gereç ve Yöntemler: Çalışmaya 18-65 yaş arası 50 kronik bel ağrılı birey (grup 1) ve 50 sağlıklı birey (Grup 2) dahil edildi. Katılımcıların demografik ve klinik bilgileri veri formuna kaydedildi. Kronik bel ağrılı bireylerin ağrı değerlendirilmesi için Görsel Analog Skala (GAS) kullanıldı. Kronik bel ağrılı bireylerin ve sağlıklı bireylerin boyun, bel, omuz, dirsek, el bileği, kalça, diz ve ayak bileği eklem hareket açıklıkları dijital gonyometre ile değerlendirildi. Makina öğrenimi yöntemiyle bulgular analiz edildi. Bulgular: Kronik bel ağrılı grubunun yaş ortalamaları sırasıyla 47,80±12,90; sağlıklı grubun yaş ortalaması 36,74±10,80 yıldır. Kronik bel ağrılı grubun ağrı şiddeti 5,62±2,26 ve ağrı süresi ortalaması 53,76 ± 78,53 aydır. Kronik bel ağrılı grup ile sağlıklı grubun eklem hareket açıklıkları karşılaştırıldığında tüm değerlerde istatistiksel olarak anlamlı farklılık bulundu (p<0.05). Yapay zeka yöntemleri ile analiz edildiğinde kronik bel ağrısı için en belirleyici etkenlerin bel ağrısı süresi, sağ kalça dış rotasyonu, sağ diz ekstansiyonu, sağ diz fleksiyonu ve dominant alt ekstremite olduğu tespit edildi. Sonuç: Kronik bel ağrılı bireylerin değerlendirilme aşamasında sadece bel bölgesi değerlendirilmesi yeterli değildir. Ayrıca alt ekstremite ve tüm omurga mekaniği açısından boyun bölgesi ve üst ekstremitenin de değerlendirilmesi önemlidir. Vücudu bir bütün olarak değerlendirip bireysel tedavi planının oluşturulması açısından çalışmamızın sonuçları önemlidir.
Özet (Çeviri)
Aim: The aim of this study is to compare the range of motion (ROM) between patients with chronic low back pain and healthy individuals, and to identify the differences in these ranges of motion using artificial intelligence-supported analysis methods. Materials and Methods: Fifty individuals with chronic low back pain aged 18–65 (Group 1) and fifty healthy individuals (Group 2) were included in the study. Participants' demographic and clinical information was recorded in a data form. The Visual Analog Scale (VAS) was used to assess pain in individuals with chronic low back pain. The range of motion (ROM) of the neck, low back, shoulder, elbow, wrist, hip, knee, and ankle of both chronic low back pain and healthy individuals was evaluated using a digital goniometer. The findings were analyzed using machine learning methods. Results: The mean age of the chronic low back pain group was 47.80± 12.90 years, while the mean age of the healthy group was 36.74±10.80 years. In the chronic low back pain group, the mean pain intensity was 5.62±2.26, and the mean duration of pain was 53.76 ±78.53 months. When the range of motion (ROM) values of the chronic low back pain group and the healthy group were compared, a statistically significant difference was found across all parameters (p<0.05). Analysis using artificial intelligence methods revealed that the most decisive factors for chronic low back pain were the duration of low back pain, right hip external rotation, right knee extension, right knee flexion, and the dominant lower extremity. Conclusion: In the evaluation phase of individuals with chronic low back pain, assessing only the lumbar region is insufficient. Furthermore, it is crucial to evaluate the cervical region and upper extremities in terms of lower extremity and overall spinal mechanics. The results of our study are significant for adopting a holistic approach to the body and creating individualized treatment plans.
Benzer Tezler
- Lomber disk hastalığında traksiyon tedavisi etkinliğinin spinal analiz ile değerlendirilmesi
Evaluation with spinal analysis efficacy of traction treatment in lumbar disc disease
KUNÇAY DAĞDEVİREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Marmara ÜniversitesiFiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Ege ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Samsun ve çevresinde tarla sarmaşığı (conuolvulus arvensis L.)'na karşı biyolojik savaşa esas olacak fauna tespiti
Investigations on the insect fauna of the field binweed (Conuolvulus arvensis L.) related to its biological control in Samsun Province
YASEMİN UFUK GERMAN
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER