Yoğun bakım ünitelerinde yatan hastalara ilişkin mortalite ve yatış süresine etki eden faktörlerin veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesi
Investigation of factors affecting mortality and length of stay in intensive care units with data mining methods
- Tez No: 567928
- Danışmanlar: PROF. DR. ERDEM KARABULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Yoğun Bakım Üniteleri, Mortalite Tahmini, Yatış Süresi Tahmini, APACHE, Veri Madenciliği, APACHE skorlama sistemi, Hastanede yatış süresi, Mortalite, Yatan hastalar, Yoğun bakım, Intensive Care Units, Mortality Prediction, Length of Stay Prediction, APACHE, Data Mining, APACHE scoring system, Length of stay, Mortality, Inpatients, Intensive care
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında veri madenciliği yöntemlerinden birliktelik kuralları, sınıflama ve regresyon modelleri, yoğun bakım ünitelerinde yatan hastaların mortalite ve yatış sürelerini tahmin etmek amacıyla kullanılmıştır. Mortalite tahmini amacıyla toplam 4.233 hasta verisi kullanılarak C4.5, CART, Rasgele Orman, Lojistik Regresyon, Yapay Sinir Ağı ve Naiv Bayes olmak üzere toplam yedi sınıflandırma modeli kurulmuştur. Hastaların yoğun bakım ünitelerinde yatış süresinin kestirimi amacıyla ise CART, destek vektör makineleri, rasgele orman ve yapay sinir ağları modelleri kurulmuştur. En iyi tahmin performansı gösteren rasgele orman modeli ile yoğun bakım ünitelerinde yaygın olarak kullanılan APACHE II skorlama sistemi karşılaştırılmış ve rasgele orman modelinin daha iyi performans gösterdiği sonucuna varılmıştır. Ayrıca, kurulan sınıflama ve regresyon modellerinde değişken önemlilikleri çıkarılmış ve sonuç olarak mortalite ve yatış süresini etki eden en önemli faktörler belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, association rules, classification and regression models of data mining methods were used in order to estimate mortality and length of stay in intensive care units. A total of seven classification models, C4.5, CART, random forest, logistic regression, artificial neural network and Naive Bayes, were built using a total of 4,233 patient data for estimating mortality. In order to predict length of stay in intensive care units, CART, support vector machines, random forest and artificial neural network models were built. Random forest model, which has the best predictive performance was compared with APACHE II score system that is commonly used in intensive care units and it was found that random forest model performed better. In addition, variable significance was found out from classification and regression models and as a result, most important factors affecting mortality and length of stay were determined.
Benzer Tezler
- Hastanemiz yoğun bakım ünitelerinde Mart 2019-Mart 2020 ve Nisan 2020-Nisan 2021 dönemlerinde yatan hastalarda meydana gelen kan dolaşımı enfeksiyonlarında saptanan bakterilerin ve antibiyotik direnç profillerinin karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
SÜMEYYE BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik MikrobiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUNDA ŞİMŞEK
- Yoğun bakım hastalarında komorbidite, fonksiyonel kapasite ve kırılganlık durumunun yoğun bakım sonuçlarına etkisi
The effect of comorbidity, functional capacity, and frailty on intensive care outcomes in critically ill patients
ŞEYMA ALACAOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
İç HastalıklarıGazi Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAMİL İNCİ
- Yoğun bakımda malnutrisyon sıklığının belirlenmesi ve mortalite skorları kullanılarak malnutrisyonun mortalite üzerine etkisinin incelenmesi
Determining the prevalence of malnutrition in intensive care and examining the effects of malnutrition on mortality via using mortality scores.
MİNA HIZAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıHacettepe ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BENAN BAYRAKCİ
- Çocuk yoğun bakım ünitemizde sürekli renal replasman tedavisi uygulanan hastaların değerlendirilmesi
Evaluation of patients performed continuous renal replacement therapy in OUR pediatric intensive care unit
AHU EKREN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıÇukurova ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RIZA DİNÇER YILDIZDAŞ
- Yoğun bakım ünitelerinde hastane enfeksiyonu gelişen hastalarda mortaliteyi etkileyen faktörler
Factors influencing on mortality in patients developing nosocomial infection in intensive care unit
HANİFE UZAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik MikrobiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
UZMAN GÖNÜL ÇİÇEK ŞENTÜRK