Geri Dön

Makine öğrenmesi temelli bir mobil uygulamanın fazla kilolu ve obez kadınlarda fiziksel aktivite düzeyine etkisi: Randomize kontrollü çalışma

The effect of a machine learning-based mobile application on physical activity levels in overweight and obese women: A randomized controlled trial

  1. Tez No: 937929
  2. Yazar: EZGİ HASRET KOZAN ÇIKIRIKÇI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MELEK NİHAL ESİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Halk Sağlığı, Hemşirelik, Public Health, Nursing
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Halk Sağlığı Hemşireliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Halk Sağlığı Hemşireliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 172

Özet

Kadınlarda fiziksel inaktivite, tüm dünyada ve Türkiye'de giderek artış gösteren, önemli bir halk sağlığı sorunudur. Fiziksel inaktiviteye bağlı olarak gelişen, obezite ve diyabet gibi bulaşıcı olmayan hastalıklar yüksek mortalite ve morbidite düzeyleriyle ilişkilidir. Bu tez çalışması makine öğrenmesi temelli bir mobil uygulamanın fazla kilolu ve obez kadınlarda fiziksel aktivite düzeyine etkisini değerlendirmek amacıyla yapılmıştır. Deneysel çalışmanın örneklem grubunu 35-60 yaş arasında, Beden Kitle İndeksi (BKİ) 25 ve üzeri olan 80 kadın oluşturmuştur. Katılımcılar, makine öğrenmesi temelli mobil uygulamanın sunulduğu müdahale grubuna veya standart fiziksel aktivite önerileri alan kontrol grubuna rastgele atanmıştır. Fiziksel aktivite seviyeleri Uluslararası Fiziksel Aktivite Anketi (IPAQ), günlük egzersiz süresi ve günlük adım sayıları kullanılarak değerlendirilmiştir. Veriler 12 haftalık bir süre boyunca izlenmiştir. Fiziksel aktiviteyi etkileyen bilişsel ve sosyal faktörlerle ilgili veriler aylık olarak toplanmıştır. Çalışmada deney grubundaki kadınların girişim sonrası 3. ay günlük adım sayısı, günlük egzersiz süresi ve IPAQ puan ortalamalarının kontrol grubundaki katılımcılara göre anlamlı derecede artış gösterdiği bulunmuştur (p

Özet (Çeviri)

Physical inactivity in women is a significant public health issue worldwide and in Turkey. Non-communicable diseases associated with physical inactivity, such as obesity and diabetes, are linked to high levels of mortality and morbidity. This thesis study aimed to evaluate the impact of a machine learning-based mobile application on the physical activity levels of overweight and obese women. The experimental study sample consisted of 80 women aged between 35 and 60 years with a Body Mass Index (BMI) of 25 or higher. Participants were randomly assigned to either an intervention group, which was provided with the machine learning-based mobile application, or a control group, which received standard physical activity recommendations. Physical activity levels were assessed using the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), daily exercise duration, and daily step counts. Data were monitored over a 12-week period, and cognitive and social factors affecting physical activity were collected on a monthly basis. The study found that, at the end of the third month, women in the intervention group showed a significantly higher increase in daily step counts, daily exercise duration, and IPAQ mean scores compared to those in the control group (p

Benzer Tezler

  1. Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation

    Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi

    MUHAMMED ENES ATİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAİDE DURAN

  2. Machine learning techniques for surface electromyography based hand gesture recognition

    Yüzey elektromiyografi temelli el jesti tanıma için makine öğrenmesi teknikleri

    ENGİN KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  3. New lightweight DoS attack mitigation techniques for RPL based IoT networks

    RPL temelli IoT ağları için DoS saldırılarının etkisini azaltacak yeni teknikler

    AHMET ARIŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ

  4. Learners' reflections on experiencing augmented reality in the English classroom at tertiary level

    Yükseköğrenim düzeyinde İngilizce sınıfında artırılmış gerçeklik deneyimlerine yönelik öğrenci yansıtmaları

    OZAN VARLI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ETUŞ

  5. Makine öğrenmesi ve genetik algoritma temelli atm lokasyonlarının belirlenmesi

    Determination of atm locations based on machine learning and genetic algorithm

    İZZET BİRDEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BANU DİRİ