Çocuklarda ameliyat sonrası ağrı değerlendirmesinde yüz ifadesi tanılama sisteminin etkinliği
The effectiveness of facial expression recognition system inpostoperative pain assessment in children
- Tez No: 958101
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NURTEN TAŞDEMİR, PROF. DR. TÜLAY KUZLU AYYILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Hemşirelik, Nursing
- Anahtar Kelimeler: Çocuk, Ağrı değerlendirmesi, Yapay sinir ağı, Yüz ifadesi tanılama, Akut ağrı, Cerrahi hemşirelik, Child, Pain assessment, Artificial neural network, Facial expression recognition, Acute pain
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Cerrahi Hastalıklar Hemşireliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Cerrahi Hastalıkları Hemşireliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ameliyat sonrası dönemde ağrının etkin bir şekilde değerlendirilmesi, çocuk hastaların tedavi sürecinde hayati öneme sahiptir. Son yıllarda, yüz ifadelerinin analizine dayalı bilgisayarlı sistemler, çocuklarda ağrı tespiti ve takibinde umut vadeden araçlar olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışma, 1-12 yaş çocuklarda ameliyat sonrası ağrı değerlendirilmesinde yüz tanılama sisteminin etkinliğinin değerlendirilmesini amacıyla yapıldı. Araştırma, Ocak 2024- Mart 2025 tarihleri arasında Zonguldak Bülent Ecevit Sağlık Uygulama ve Araştırma Hastanesinin çocuk cerrahi servisinde yatan cerrahi sonrası dönemdeki 1-12 yaş grubu 83 pediatrik hastalar üzerinde gerçekleştirildi. Araştırmada çocuk ve ebeveyne yönelik Sosyodemografik Veri Toplama Formu, Görsel Analog Ölçeği (Visual Analog Scale/VAS) kullanıldı. Veriler hasta ameliyathaneden çıkıp yataklı servise geldikten sonra 1.saatte video kamera ile 30 saniye kayıt altına alınarak tek izlem yapıldı. Araştırmada, hasta ve hemşire tarafından ağrı değerlendirme formları dolduruldu. Hastaların yüz ifadeleri video kaydıyla alınarak FACS ile kodlandı. Elde edilen yüz eylem birimleri ile hasta tarafından bildirilen ağrı puanları MATLAB ortamında eşleştirildi ve analiz edildi. Çalışmada elde edilen bulguların değerlendirilmesi için SPSS (Statistical Package for Sciences) for Windows 27.0 istatistik programı kullanıldı. Çocukların %36.8'ini (n=32) kız, %58.6'sını (n=51) erkek cinsiyet oluşturmaktadır. Çocukların yaş ortalamaları (6.16±3.52), çocuk ağrısına ilişkin anne skoru 3.12±2.02 en yüksek ağrı düzeyi olarak görülmekte, yapay sinir ağı 2.80±1.30, hemşirelerin 1.95±1.86 ise en düşük ortalama ağrı düzeyini verdiği belirlenmiştir. Çocukların ağrı skorlarına ilişkin anne, hemşire ve yapay sinir ağı tarafından yapılan değerlendirmeler arasında yüksek düzeyde tutarlılık olduğu görülmektedir (ICC = 0,855; p < .001). Ağrı değerlendirmesinde, güncel teknolojilerin ve yapay zekâ uygulamalarının kullanılması ile hemşirelerin sürece daha etkin katılım sağlaması önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
Effective pain assessment in the postoperative period is of vital importance in the treatment process of pediatric patients. In recent years, computer-based systems analyzing facial expressions have emerged as promising tools for detecting and monitoring pain in children. This study was conducted to evaluate the effectiveness of a facial recognition system in assessing postoperative pain in children aged 1 to 12 years. The research was carried out between January 2024 and March 2025 in the Pediatric Surgery Department of Zonguldak Bülent Ecevit University Health Practice and Research Hospital with 83 pediatric patients in the postoperative period. In the study, a Sociodemographic Data Collection Form for the child and parent and the Visual Analog Scale (VAS) were used. Data collection involved a single observation by video-recording each child for 30 seconds within the first hour after transfer from the operating room to the inpatient unit. Pain assessment forms were completed by both the patient and the nurse. The children's facial expressions were recorded and coded using the FACS). The facial action units obtained were matched with the pain scores reported by the patients and analyzed in MATLAB. The findings were evaluated using the SPSS for Windows 27.0 statistical software program. Among the participants, 36.8% (n=32) were female and 58.6% (n=51) were male. The mean age of the children was 6.16±3.52 years. The highest average pain score was reported by mothers (3.12±2.02), followed by the artificial neural network (2.80±1.30), while nurses reported the lowest average score (1.95±1.86). A high level of agreement was observed between the pain assessments of mothers, nurses, and the artificial neural network (ICC = 0.855; p < .001). It is recommended that current technologies and artificial intelligence applications be integrated into pain assessment, and that nurses take a more active role in the process.
Benzer Tezler
- Çocuklarda ameliyat sonrası ağrının bilgisayar destekli yüz ifadesi analiziyle değerlendirilmesi
Assessment of postoperative PAIN in children WITH computer assisted facial expression analysis
AYLA İREM AYDIN
Doktora
Türkçe
2022
HemşirelikBursa Uludağ ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURCAN ÖZYAZICIOĞLU
- İlkokul çağı erkek çocuklarında inmemiş testis anomalisi ve insidansı
The anomaly and incidence of cryptorchidism in primary school boys
SERDAR SEZGİN
- Baba yoksunluğunun benlik kavramına etkisi ve babasız öğrencilerin problemlerinin hangi alanlarda yoğunlaştığının saptanması
Başlık çevirisi yok
OYA GÜNGÖRMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiGelişim Psikolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYSEL EKŞİ
- Çocuklarda akut stres hiperglisemisinde hormonal değişikliklerin ve kısa süreli prognozun incelenmesi
Başlık çevirisi yok
AYGÜN DİNDAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜLYA GÜNÖZ
- Çocuklarda kimyasal maddeler ve diğer nedenlerle zehirlenme sıklığı
Başlık çevirisi yok
BİRCAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Eczacılık ve FarmakolojiGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. ŞAHAP ATİK