Geri Dön

Developing clinical decision support and patient monitoring system in primary health care with case studies

Birinci basamak sağlık hizmetlerinde klinik karar destek ve hasta izleme sistemi geliştirilmesi ve örnek uygulamalar

PDF İndir

  1. Tez No: 514311
  2. Yazar: ÖZGE KART
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RECEP ALP KUT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Hekimlerin, hipertansiyon (HT) ve diyabet (DM) hastalıklarının tanı tedavi ve izlem rehberlerini kullanım oranları çok düşüktür. Zaman kısıtlılığı, hasta yoğunluğu, rehberlerin karmaşık olması nedeniyle rehberlerin kullanımı için farklı çözümlerin bulunması gereklidir. Hızla gelişen e-sağlık teknolojisi, klinik karar destek ve izleme sistemi açısından bu tür sorunlara çözüm olabilecektir. Çalışmanın amacı, birinci basamak sağlık hizmetlerinde hekim ve hastanın kullanımı için, HT ve DM hastalıklarını tarama, tanı, tedavi, takip amaçlı web ve mobil web tabanlı kullanıcı dostu klinik karar destek ve izlem sistemi (KKDİS) geliştirerek etkinliğini saptamaktır. KKDİS, HT ve DM hastalıkları için kanıta dayalı rehberler kullanılarak web tabanlı olarak geliştirilmiştir. Mobil uygulamayla ise hastaların ölçüm değerlerinin toplanarak uzaktan izlenmesi sağlanabilmektedir. Geliştirilen uygulamanın test edilmesi iki aşamada yapılmıştır. Birinci aşamada uygulamanın kullanılabilirliğini, anlaşılırlığını ve uygunluğunu saptamak için geliştirilen uygulamayı üç aile hekimi, polikliniklerine başvuran 15 DM hastasında kullanmışlardır. Alınan geribildirimler doğrultusunda programda gerekli düzeltmeler yapılmıştır. İkinci aşamada ise KKDİS'nin validasyonu yapılmıştır. KKDİS kullanılarak yapılan tarama sonucuna göre DM ve/veya HT saptanan hastalar deneysel çalışmaya alınmıştır. Randomize kontrollü çalışma olarak yürütülen çalışmada basit randomizasyonla 75 hasta müdahale ve 226 hasta kontrol grubuna alınmıştır. Müdahale grubunda tanı, tedavi ve izlem sistem önerileri, sonuç kararı hekimin vereceği şekilde yürütülmüştür. Kontrol grubunda ise hekim HT ve DM hastalarını genel rutinindeki şekilde hasta yönetimine devam etmiştir. Her iki gruptaki hastalar 6 ay süreyle izlenmiştir. 0. ve 6.ay verileri karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, bu uygulamayla hastaların sürekli izlemi ve etkin tedavi almalarını sağlayarak morbidite, mortalite ve sağlık kurumlarına başvuru oranını azaltılması hedeflenmektedir. Hastanın ilaç kullanımı ve yaşam tarzı değişikliği konularındaki tedavi uyumu sağlanacaktır. Türkiye'de HT ve DM hastaları için birinci basamağa uygun, kanıta dayalı rehberleri kullanan ilk klinik karar destek sistemi örneğidir.

Özet (Çeviri)

Physicians' guidelines utilization rates for diagnosis, treatment and monitoring of diabetes mellitus (DM) and hypertension (HT) is very low. Time constraints, patient overpopulation and complex guidelines require alternative solutions. Rapidly evolving e-health technology combined with clinical decision support systems provides an effective solution to these problems. The purpose of the study is to develop a user-friendly, comprehensive, fully integrated web and mobile-based clinical decision support and monitoring system (CDSMS) for the screening, diagnosis, treatment and monitoring of DM and HT diseases for the use of physicians and patients in primary care. CDSMS is based on evidence-based guidelines for DM and HT diseases. A web and mobile-based application has been developed. The physician remotely monitors the patient data collected from mobile application. The developed CDSMS has been tested in two stages. In the first stage, the usability, understandability and adequacy of the application has been determined. Three family physicians have used the developed application for their 15 DM patients. Then, necessary improvements in the application have been made in accordance with the physician feedback. In the second phase, a parallel single blind randomized controlled trial has been implemented. Using CDSMS, DM diagnosed patients recruited for trial by their primary care physicians. Eligible participants were assigned to intervention and control groups with simple randomization. Seventy-five patients were assigned to intervention group and 226 patients were assigned to control group. In the intervention group, the system made recommendations on diagnosis, treatment and patient monitoring. These recommendations were implemented at the physician's discretion. In the control group, physicians treated DM patients without using CDSMS. Patients in both groups have been monitored for 6 months. Patient data has been compared between 0th and 6th month of the study. In conclusion, this study aims to decrease the rate of morbidity and mortality as well as number of visits to healthcare centers by providing continuous monitoring and effective treatment to patients. The developed system using evidence-based guidelines is the first example among the medical expertise fields providing health services to DM patients.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    754993

    Yeni doğan sarılığına yönelik fototerapi tulumu ve klinik karar destek sistemi tasarlanması

    Designing the phototherapy bag and clinical decision support system for newborn jaundice

    YASİN DOĞANŞAH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KÖKLÜ

  2. Tez No

    898091

    Mathematical model-based clinical decision support system algorithm design study that can support the diagnosis of celiac disease

    Çölyak hastalığının teşhisine destek verebilecek matematik model tabanlı kds algoritması tasarımı

    ELİF KESKİN BİLGİÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. İNCİ ZAİM GÖKBAY

    DOÇ. DR. YUSUF KAYAR

  3. Tez No

    843204

    Hemşirelerin klinik karar destek sistemleri ile ilgili görüşlerinin incelenmesi: Nitel araştırma

    Investigation of nurses' views on clinical decision support systems: Qualitative research

    BURAK YAVUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    HemşirelikAtatürk Üniversitesi

    Hemşirelik Esasları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY İPEK ÇOBAN

  4. Tez No

    859268

    Developing machine learning based clinical decision support system to predict clinical outcomes in the emergency department

    Acil serviste klinik olayları tahmin etmek için makine öğrenmesi tabanlı karar destek sistemi geliştirilmesi

    BESTE KAYSI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR GÜMÜŞ

  5. Tez No

    726223

    Derin öğrenme yaklaşımı ile sigara bırakma tedavisinin belirlenmesi için karar destek sisteminin geliştirilmesi

    Developing decision support system for determining of smoking cessation therapy with deep learning approach

    MEHMET ERŞAN KALAYCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BiyoistatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL TURHAN

Geri Dön