Sığır işletmelerinde cerrahi müdahale sonrası bakım, ağrı yönetimi ve refah algısının makine öğrenmesi ile değerlendirilmesi
Evaluation of post-operative care, pain management, and animal welfare perception in cattle farms using machine learning
- Tez No: 1022017
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELVİNAZ YAKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Veteriner Hekimliği, Veterinary Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırma, sığır işletmelerinde cerrahi müdahale sonrası bakım uygulamaları, ağrı yönetimi davranışları ve hayvan refahı algısının değerlendirilmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışmada ayrıca yetiştiricilerin bakım uygulamalarını etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve elde edilen verilerin makine öğrenmesi yöntemleri ile analiz edilmesi amaçlanmıştır. Araştırma materyalini sığır yetiştiriciliği yapan işletmelerde yetiştiriciler ile gerçekleştirilen anketlerden elde edilen veriler oluşturmuştur. Çalışmaya toplam 151 yetiştirici dahil edilmiştir. Anket formunda işletme özellikleri, cerrahi müdahale sonrası bakım uygulamaları, yara bakımı ve hijyen uygulamaları, ağrı yönetimi uygulamaları, veteriner hekim desteği ve hayvan refahına yönelik değerlendirmeler yer almıştır. Elde edilen veriler tanımlayıcı istatistikler, ki-kare (χ²) analizleri analizleri ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak değerlendirilmiştir. İstatistiksel analizlerde anlamlılık düzeyi P < 0,05 olarak kabul edilmiştir. Çalışmada karar ağacı ve Random Forest algoritmaları kullanılmıştır. Modellerin performansı doğruluk (accuracy), precision, recall, F1-score ve Area Under the Curve (AUC) değerleri ile değerlendirilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre yetiştiricilerin %78,5'inin cerrahi sonrası düzenli yara kontrolü yaptığı, %72,7'sinin veteriner hekim önerilerine göre ilaç uyguladığı ve %69,4'ünün hijyen uygulamalarına dikkat ettiği belirlenmiştir. Katılımcıların %64,5'inin ağrı yönetimi uygulamalarını gerekli gördüğü, ancak yalnızca %48,8'inin düzenli analjezik kullandığı saptanmıştır. Eğitim düzeyi ile hayvan refahı farkındalığı arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki belirlenmiştir (P < 0,05). Veteriner hekim desteği alan yetiştiricilerin bakım uygulamalarını daha düzenli gerçekleştirdiği görülmüştür (P < 0,01). Makine öğrenmesi analizlerinde Random Forest algoritmasının karar ağacı modeline göre daha yüksek performans gösterdiği belirlenmiştir. Karar ağacı modelinde doğruluk oranı %82,6 olarak hesaplanırken, Random Forest modelinde doğruluk oranı %91,7 olarak belirlenmiştir. Random Forest modeline ait AUC değeri 0,91 olarak bulunmuştur. Değişken önem analizine göre ağrı yönetimi uygulamaları, veteriner hekim desteği ve düzenli bakım davranışları hayvan refahı algısını etkileyen en önemli değişkenler arasında yer almıştır. Sonuç olarak, bu çalışma sığır işletmelerinde cerrahi sonrası bakım uygulamaları ve ağrı yönetimi davranışlarının hayvan refahı açısından önemli olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca makine öğrenmesi yöntemlerinin veteriner hekimlik ve hayvan refahı çalışmalarında etkili şekilde kullanılabileceği belirlenmiştir. Çalışma sonuçlarının yetiştirici eğitim programlarının geliştirilmesine, hayvan refahı standartlarının iyileştirilmesine ve veteriner hekimlik uygulamalarına katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
This study was conducted to evaluate post-operative care practices, pain management behaviors, and animal welfare perceptions in cattle farms. Additionally, the study aimed to identify the factors influencing breeders' care practices and to analyze the obtained data using machine learning methods. The research material consisted of data obtained from questionnaires conducted with cattle breeders. A total of 151 breeders were included in the study. The questionnaire included farm characteristics, post-operative care practices, wound care and hygiene applications, pain management practices, veterinary support, and evaluations regarding animal welfare. The obtained data were evaluated using descriptive statistics, chi-square ( χ²) analyses, and machine learning methods. In statistical analyses, the significance level was accepted as P < 0.05. Decision Tree and Random Forest algorithms were used in the study. Model performances were evaluated using accuracy, precision, recall, F1- score, and Area Under the Curve (AUC) values. According to the results, 78.5% of the breeders regularly performed wound control after surgical interventions, 72.7% administered medications as recommended by veterinarians, and 69.4% paid attention to hygiene practices. It was determined that 64.5% of the participants considered pain management practices necessary; however, only 48.8% regularly used analgesics. A statistically significant relationship was identified between education level and animal welfare awareness (P < 0.05). Breeders receiving veterinary support performed care practices more regularly (P < 0.01). In machine learning analyses, the Random Forest algorithm demonstrated higher performance compared to the Decision Tree model. While the accuracy rate of the Decision Tree model was calculated as 82.6%, the accuracy rate of the Random Forest model was determined as 91.7%. The AUC value of the Random Forest model was found to be 0.91. According to the variable importance analysis, pain management practices, veterinary support, and regular care behaviors were among the most important variables affecting animal welfare perception. In conclusion, this study revealed that post-operative care practices and pain management behaviors are important factors affecting animal welfare in cattle farms. In addition, machine learning methods were found to be effectively applicable in veterinary medicine and animal welfare studies. The findings of the study are expected to contribute to the development of breeder training programs, improvement of animal welfare standards, and enhancement of veterinary practices.
Benzer Tezler
- Sinüs tabanı greftlemesi ve eş zamanlı implant yerleştirme işlemlerinde sığır kaynaklı spongioz hidroksiapatit blok ve granül hidroksiapatit greft materyallerinin deneysel olarak karşılaştırılması
Experimental comparison of bovine derived block hydroxyapatite and granule hydroxyapatite graft materials in sinus augmentation and simultaneous implant placement procedures
MEHMET EMRE BENLİDAYI
Doktora
Türkçe
2008
Diş HekimliğiÇukurova ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KÜRKCÜ
- Er;YAG lazer ve konvansiyonel cerrahi ile yapılan osteotomilerde termal değişikliklerin taze sığır kemiğinde in vitro incelenmesi
In vitro investigation of thermal changes in the fresh bovine rib bone osteotomy performed with the Er;YAG laser and conventional drill
BİLAL BAŞEL
Doktora
Türkçe
2015
Diş HekimliğiMarmara ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEDRETTİN CEM ŞENER
- Rat tibialarında oluşturulan defektlerde insan kaynaklı mineralize dentin greftlerinin tek başına ve ksenogreft ile kombine kullanımının implantların osseointegrasyonuna olan etkisinin biyomekanik incelenmesi
Biomechanical evaluation of the effect of human-derived mineralized dentin grafts used alone and in combination with xenografts on the osseointegration of implants in experimentally created defects in rat tibiae
MERVE GÜNEY
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2026
Diş HekimliğiFırat ÜniversitesiPeriodontoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUBA TALO YILDIRIM
- Beyin sapı kranial sinir nükleuslarının görüntülenmesinde fonksiyonel MR incelemesi
Başlık çevirisi yok
ERSAN ALTUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2004
Radyoloji ve Nükleer TıpMarmara ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANAN ERZEN