Geri Dön

Beyin cerrahi ameliyatlarından sonra izlemin, bulgu ve semptomların erken öngörülmesinde etkisinin incelenmesi

Evaluation of the impact of postoperative monitoring on the early prediction of findings and symptoms following neurosurgical procedures

  1. Tez No: 953390
  2. Yazar: ESRA DURMAYÜKSEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATMA ETİ ASLAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Hemşirelik, Nursing
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Hemşirelik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Hemşirelik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 139

Özet

Bu araştırma, beyin cerrahi ameliyatları sonrası YBÜ'nde yapılan izlemin, bulgu ve semptomların erken öngörülmesindeki etkisinin değerlendirildiği, nicel türde, tanımlayıcı ve analitik bir çalışma olarak yapıldı. Toplam 100 hasta ile tamamlanan çalışmada tanımlayıcı özellikler ve sosyo-demografik veriler, hastaneye kabul sırasında ve sonrasında elde edildi. Ameliyat sonrası süreçte ise, hastaların 24 saatlik yaşam bulguları, kan gazları, elektrolit düzeyleri ve sıvı dengeleri takip edildi, ortaya çıkan semptom ve bulguları kaydedildi. İstatistiksel analizler IBM SPSS v27.0 yazılımı, grafiksel analizler ise DataTab web tabanlı analiz platformu üzerinden gerçekleştirildi. Semptomların öngörülmesine yönelik makine öğrenmesi analizlerinde, istatistiksel testlerde anlamlı bulunan değişkenler seçildi. Modeller oluşturulurken, rastgele örneklem yöntemi kullanıldı. Ayrıca makine öğrenmesi çıktıları görselleştirilip, bir semptom için karar verme süreçlerini modellemek amacıyla karar ağaçları oluşturuldu. Araştırmada beyin cerrahisi ameliyatları sonrası hasta izlemi ile erken öngörülebileceği düşünülen bulgu ve semptomlar arasında bulantı, kusma, bilinç değişikliği, nöbet, bradikardi, hipo/hipertansiyon, hipo/hiperglisemi ve Na değişiklikleri yer aldı. Bu bulgu ve semptomların gelişiminde yaş ve ameliyat süresi gibi tanımlayıcı bulgular, kan basıncı, nabız, vücut sıcaklığı, saturasyon düzeyi, ağrı gibi yaşam bulguları, PaO2 (Parsiyel arteryel oksijen basıncı), PaCO2 (Parsiyel karbondioksit basıncı), SaO2 (Arteriyel kan gazında oksijen saturasyonu) ve laktat düzeyi gibi kan gazı analizleri, Na ve K gibi elektrolit düzeyleri, SVB (Santral venöz basınç) ve drenaj, kusma/NG (NG sonda) gelen sıvı miktarı, idrar çıkışı gibi aldığı çıkardığı sıvı dengesi parametrelerinin etkili olduğu belirlendi (p

Özet (Çeviri)

This study is a quantitative, descriptive, and analytical research that evaluates the impact of intensive care unit (ICU) monitoring after neurosurgical operations on the early prediction of clinical signs and symptoms. The study was completed with 100 patients. Descriptive and socio-demographic data were collected at hospital admission and during follow-up. In the postoperative period, patients' 24-hour vital signs, blood gas values, electrolyte levels, and fluid balances were monitored, and emerging symptoms and findings were recorded. Statistical analyses were performed using IBM SPSS v27.0, and graphical analyses were carried out with the DataTab web-based platform. For machine learning analysis aimed at symptom prediction, statistically significant variables were selected. Random sampling was used for model creation. Decision trees were generated to visualize machine learning outputs and to model decision-making processes for specific symptoms. The symptoms predicted through postoperative monitoring included nausea, vomiting, altered consciousness, seizures, bradycardia, hypo/hypertension, hypo/hyperglycemia, and sodium fluctuations. Factors influencing these symptoms were age, surgery duration, blood pressure, pulse, body temperature, oxygen saturation, pain level, PaO₂, PaCO₂, SaO₂, lactate, sodium and potassium levels, central venous pressure, drainage, NG tube output, and urine output (p

Benzer Tezler

  1. Doğumsal kalp hastalıklı çocuklarda düzeltici kalp ameliyatlarından sonra büyümenin izlenmesi

    The investigation of growth pattern in patients with congenital heart disease after corrective surgery

    EMİNE AZAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıBaşkent Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİYAZİ KÜRŞAD TOKEL

  2. Beyin cerrahisi vakalarında farklı pozisyonlara göre entdotrakeal kaf basıncı değişikliklerinin incelenmesi

    Investigation of endotracheal cuff pressure changes according to different positions in neurosurgery cases

    SENA SARICAOĞLU ÖKTEM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Anestezi ve ReanimasyonAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ŞAHAP

  3. Torakolomber transpediküler vida ile posterior stabilizasyon uygulanan hastalarda cerrahi alan enfeksiyonu gelişiminin prospektif takibi

    Prospective follow-up of surgical site infection in patients undergoing posterior stabilization with thoracolumbar transpedicular screw

    BURAK EREN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    NöroşirürjiSağlık Bakanlığı

    Beyin-Sinir ve Omurilik Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEYZA KARAGÖZ GÜZEY

  4. Spinal enfeksiyonlu hastalarda risk faktörleri, tanı ve tedavi algoritmaları

    The risk factors of spinal infected patients, diagnosis and treatment algoritms

    SERKAN CİVLAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    NöroşirürjiPamukkale Üniversitesi

    Beyin-Sinir ve Omurilik Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ERDAL COŞKUN

  5. Tip-1 chiari malformasyonlu hastalarda duraplasti ve non-duraplasti tekniklerinin cerrahi sonuçları ve prognoz üzerine etkilerinin karşılaştırılması

    The surgical results of duraplasty and non-duraplasty in chiari malformation type-1 and the comparison of their effects on prognosis

    MEHMET SABRİ GÜRBÜZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    NöroşirürjiSağlık Bakanlığı

    Beyin ve Sinir Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ZAFER BERKMAN