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
- Tez No: 514311
- Danışmanlar: PROF. DR. RECEP ALP KUT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KÖKLÜ
- 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
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. İNCİ ZAİM GÖKBAY
DOÇ. DR. YUSUF KAYAR
- 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
2023
HemşirelikAtatürk ÜniversitesiHemşirelik Esasları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY İPEK ÇOBAN
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR GÜMÜŞ
- 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
2022
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL TURHAN