Geri Dön

Geyve Devlet Hastanesinde yatan COVID-19 hasta verilerinin veri madenciliği yöntemiyle incelenmesi

Examination of inpatient COVID-19 patient data in Geyve State Hospital by data mining method

PDF İndir

  1. Tez No: 787960
  2. Yazar: SEDA UÇAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Koronavirüs tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de hızlı bir şekilde yayılarak insanların sağlığını olumsuz yönde etkilemiştir. Ülkemizde hastalığa yakalanan insanlar arasında, hastalığı hafif atlatanlar olduğu gibi hastanede yatmak zorunda kalan kişiler de olmuştur. Hastalığa yakalanıp hastaneye yatış yapan kişilere ait verilerin tutulması Covid-19 servisleri için önemli bir parametre haline gelmiştir. Bu çalışmada; 2 Nisan 2020 ile 30 Eylül 2021 tarihleri arasında Geyve Devlet Hastanesi Covid-19 servisinde yatan hastaların ortak özelliklerini belirlemek amacıyla, hastalara ait veriler incelenmiştir. Elde edilen veri kümesine birliktelik analizi yöntemlerinden biri olan Apriori algoritması uygulanmıştır ve Covid-19 hastalığına yakalanan kişilerin birliktelik kuralları çıkarılmıştır. Bunun için hastaların aşı sayısı, aşı türü, yaşı, cinsiyeti, hastanede kalma süresi ve hastaneden çıkış türü parametreleri veri madenciliği yazılımlarından biri olan RapidMiner uygulaması kullanılarak incelenmiştir. Bu çalışma sonucunda; aşı sayısı, aşı türü, yaş, cinsiyet, hastanede kalma süresi ve hastaneden çıkış türü parametrelerinin birbirleriyle ilişkileri hakkında çıkarımlarda bulunulmuştur. Hasta profillerinin incelenip hastaların hastanede ne kadar kalacağını öngörmek yatan hasta servislerindeki planlama açısından önemli olabilmektedir. Bu çalışmadan Sakarya Geyve Devlet Hastanesi COVID-19 yatan hasta servisinden alınan 556 hastanın verileri birliktelik kural analizi yöntemlerinden olan apriori algoritması ile incelenmiş ve birliktelik kuralları çıkarılmıştır. Analiz sonucunda hastaneye yatan hastaların 506'sı hastanede sağlıklı bir şekilde taburcu edilmiştir. İki Biontech aşısı olmayı tercih eden 198 hastanın Covid-19'a yakalandığında aşısının olmadığı görülmüştür. 292 hasta, sadece 0-7 gün hastanede yatmıştır. Sadece 1 kişi 30 günde fazla hastane yatmıştır. Hastane yatış en çok 45-74 yaş aralığında olmuştur. Çalışma sonucunda elde edilen bilgilerin hastane yönetimine ve doktorlara fayda sağlayacağı ve hastaların aldığı hizmete artı yönde katkı yapacağı düşünülmektir.

Özet (Çeviri)

The coronavirus has spread rapidly in our country as well as all over the world, negatively affecting people's health. Among the people who got the disease in our country, there were people who had to stay in the hospital as well as those who survived the disease mildly. Keeping the data of people who have been infected and hospitalized has become an important parameter for Covid-19 services. In this study; In order to determine the common characteristics of patients hospitalized in the Covid-19 service of Geyve State Hospital between April 2, 2020 and September 30, 2021, the data of the patients were examined. The Apriori algorithm, which is one of the association analysis methods, was applied to the obtained dataset and the association rules of the people who were infected with the Covid-19 disease were deduced. For this, the number of vaccines, vaccine type, age, gender, length of hospital stay and discharge type parameters of the patients are one of the data mining software. Examined using RapidMiner application. As a result of this study; Inferences were made about the relationships between the number of vaccines, type of vaccine, age, gender, length of hospital stay and type of discharge from the hospital. Examining patient profiles and predicting how long the patients will stay in the hospital can be important in terms of planning in inpatient services. In this study, the data of 556 patients taken from the Sakarya Geyve State Hospital COVID-19 inpatient service were analyzed with the apriori algorithm, which is one of the association rule analysis methods, and association rules were extracted. As a result of the analysis, 506 of the hospitalized patients were discharged from the hospital in good health. It was observed that 198 patients who preferred to receive two Biontech vaccines were not vaccinated when they caught Covid-19. 292 patients were hospitalized for only 0-7 days. Only 1 person was hospitalized for more than 30 days. Hospitalization was mostly between the ages of 45-74. It is thought that the information obtained as a result of the study will benefit the hospital management and doctors and contribute positively to the service received by the patients.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    529256

    Geyve ve kandıra ilçelerinde multipl skleroz prevalansının belirlenmesi

    Prevalence of multiple sclerosis in geyve and kandira districts

    CEM BÖLÜK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    NörolojiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜLKÜ TÜRK BÖRÜ

  2. Tez No

    357085

    Kırşehir devlet orman fidanlığında yetiştirilen farklı karakavak (Populus nigra L.) klon taslaklarının karşılaştırmalı odun anatomisi

    Comparative wood anatomy of different black poplar (Populus nigra L.) clone drafts cultivated in Kirşehir state forest nursery

    AYDIN YUMUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiBartın Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARBAROS YAMAN

  3. Tez No

    849086

    Rethinking agricultural communication in the context of power/knowledge: Socialization of digital agriculture in Geyve

    Tarımsal ı̇letı̇şı̇mı̇ bilgi/iktidar bağlamında yenı̇den düşünmek: Geyve'de dı̇jı̇tal tarımın sosyalleşmesı̇

    KÜBRA SULTAN YÜZÜNCÜYIL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İletişim BilimleriGalatasaray Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİME YÜCEL BOURSE

  4. Tez No

    73106

    İzmit mutasarrıflığında Ermeniler ve tercihleri (1888-1919)

    Armenians in province of İzmit and their defortation

    BAYRAM ÇAKICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    TarihSakarya Üniversitesi

    Tarih Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATİLLA ÇETİN

  5. Tez No

    744383

    İzmit havzasının hidrojeoloji incelemesi ve yeraltısuyu akım modellemesi

    An examination of the hydrogeology of the İzmit basin, and modelling of the groundwater flow

    MERAL ERDOĞAN TOPÇUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REMZİ KARAGÜZEL

Geri Dön