Kronik hastalıklar için uyarlanabilir komorbidite indeks geliştirilmesi
Development of adaptive comorbidity index for chronic diseases
- Tez No: 471626
- Danışmanlar: PROF. DR. BAHAR TAŞDELEN, PROF. DR. SAİM YOLOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Baş ağrısı, Biyoistatistik, Komorbidite, Kronik hastalık, Migren hastalıkları, Prognoz, Algorithms, Headache, Bioistatistics, Comorbidity, Chronic disease, Migraine disorders, Prognosis
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sağlık alanında kullanılan teknolojinin gelişmesi ve ilerlemesi ile birlikte ölümcül hastalıklar dahi tedavi edilebilmektedir. Ancak bu duruma paralel olarak yaşın da artmasıyla, aynı bireyde birden çok hastalığın görülme olasılığı da artmaktadır. Literatürde bu durum komorbidite (eşlik eden hastalık) olarak tanımlanmaktadır. Özellikle kronik hastalıklar için prognoz tayini, tedaviye yanıt ve yanıtı etkileyen faktörlerin belirlenmesi aşamasında, komorbiditelerin dikkate alınması gerekmektedir. Komorbiditelerin ölçülmesi için en sık kullanılan yöntem klinik tabanlı komorbidite indekslerdir. Literatürde, geliştirilmiş pek çok komorbidite indeksi olmakla beraber, sıklıkla kullanılan indeks Charlson komorbidite indeksi'dir ve sonuç değişkeninin mortalite olduğu durum için geliştirilmiştir. Ancak pek çok kronik hastalıkta mortalite görülmemekle birlikte, toplumdaki ekonomik ve sosyal yükü nedeniyle tüm detaylarıyla incelenmesi gerekliliği ve bu tür hastalıklarda tedaviye yanıtın eşlik eden hastalıklarla birlikte değerlendirilmesi zorunluluğu doğmaktadır. Yapılan kapsamlı literatür taraması sonucunda, sonuç değişkenin morbidite olduğu uzun dönem takip çalışmaları için geliştirilmiş herhangi bir komorbidite indeks mevcut olmadığı görülmüştür. Buradan yola çıkarak, bu çalışmada amacımız kronik bir hastalık olan migren için farklı ağırlıklara sahip komorbiditelerin prognoza etkisini tek bir indeks değeriyle değerlendirebileceğimiz komorbidite indeksi geliştirmektir. Ayrıca bu indeks geliştirme yönteminin geliştirdiğimiz kılavuz yardımıyla, diğer kronik hastalıklar için de uyarlanabilir olması hedeflenmektedir. Böylece, hekimlerin uzun dönem takip gerektiren hastalıklar için tedavi etkinliğini değerlendirirken eşlik eden hastalığı olanları çalışma dışı bırakmak yerine çalışmaya dahil etmeleri sayesinde tedavi etkinliğinin daha az bilgi kaybıyla modellenmesi mümkün olacaktır. Ayrıca, uzun dönem takip gerektiren tüm kronik hastalıklar için uyarlanabilir indeks geliştirme algoritması belirlenerek yaşam kalitesi değerlendirme ölçeklerinde de yer alması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
Even lethal diseases can be treated with the development and progress of the technology used in the field of health. However, possibility of having multiple diseases in same individual increases parallel to the increase in age. In the literature, this status is defined as comorbidity (concomitant disease). Especially prognosis for chronic diseases and the identification of factors that influence response to treatment should be taken into account comorbidities. Clinical based comorbidity indexes are methods that used frequently for measuring comorbidity effect. Although lots of developed comorbidity indexes, Charlson Comorbidity index is used commonly and this index is developed for mortality outcome. However, mortality is not an outcome for many chronic diseases, the necessity of examining all the details is born due to the social and economic burden on society and the requirement of evalution of response to treatment with comorbidies. As a result of extensive literature review, it is observed that any index has been developed for long-term follow-up studies when the outcome is morbidity. Based on this, our aim in this study to develop a weighted comorbidity index for evaluating comorbidity effect on prognosis by utilizing a index value. At the same time, we target adapt the index to other chronic diseases by the developed guide. Thus, modelling the treatment efficacy with less loss of information will be possible by including the patients who have comorbidity instead of excluding when assessing the efficacy of treatment that long term follow up required diseases. Furthermore, it is expected that determining adaptable index enhancement algorithm for long-term follow required chronic diseases and taking part in the quality of life assessment scale.
Benzer Tezler
- Hospitalize yaşlı hastalarda uyku durumunun, uykunun etkileştiği faktörlerin ve geriatrik sendromlara etkisinin incelenmesi
Evaluation of sleep quality status, associated factors and its effects on geriatric syndromes in hospitalized geriatric patients
İPEK AZİZOĞLU ŞEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
GeriatriHacettepe Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU BALAM YAVUZ
- KOAH atağında hastanede yatarak kısa süreli pulmoner rehabilitasyon etkinliği
A short-term pulmonary rehabilitation in aecopd during hospitalization
ZEHRA SELİM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Göğüs HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları ve Tüberküloz Ana Bilim Dalı
PROF. PINAR ERGÜN
- İç hastalıkları yoğun bakımına yatan yaşlı hastalarda kırılganlığın ve etkilerinin değerlendirilmesi
Evaluation of frailty and its effects on geriatric patients in an intensive care unit of internal medicine
HİMMET DURMAZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
GeriatriHacettepe Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELTEM GÜLHAN HALİL
- İnfektif endokardit tanısı alan hastaların epidemiyolojik, mikrobiyolojik, klinik, laboratuvar, radyolojik özelliklerinin incelenmesi
Epidemiological, microbiological, clinical, laboratory and radiological characteristics of patients diagnosed with infective endocarditis analysis
HİLAL ABAKAY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik MikrobiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELDA TÜRKEN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK