Yazar "Alkan, Sevil" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 5 / 5
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe An adult ulceroglandular tularemia case in Çanakkale province(Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, 2022) Kayta, Safiye Bilge Güçlü; Alkan, Sevil; Önder, Taylan; Akça, Anıl; Yüksel, Cihan; Vurucu, Servan; Doğan, EbruAlthough tularemia is known as the disease of the northern hemisphere, it is a zoonotic disease known to cause epidemics or sporadic cases in our country. Although tularemia is primarily a cause of febrile disease that causes lymphadenopathy in the neck, it can also have different involvements. This disease is seen in childhood as well as adults. The first cases of tularemia in our country were reported in 1936 as a result of an epidemic in Thrace in which 150 people were affected. With the increase in awareness of the disease in our country, the number of cases reported together from different geographical regions has increased. In fact, cases have begun to be reported from outside the regions where the disease was first known. It still causes occasional epidemics in the Marmara Region. In 2019, it caused a water-borne epidemic that was rapidly prevented in Çan district of Çanakkale, where our hospital is located. In this case report, we wanted to report a case of ulceroglandular tularemia encountered during this epidemic. The presented case is a case with ulceroglandular involvement from the epidemic region. This form was previously often associated with tick attachment. However, the presented case did not have a history of tick attachment.Öğe COVID-19 HASTALARINDA FAVİPİRAVİR TEDAVİSİNİN MORTALİTEYE ETKİSİNİN ARAŞTIRILMASI: ERKEN PANDEMİ DENEYİMİ(Eskişehir Şehir Hastanesi, 2023) Kayta, Safiye Bilge Güçlü; Alkan, Sevil; Şener, Alper; Doğan, Ebru; Kartal, HakanGiriş: COVID-19 tedavisinde kullanılan ajanlardan biri olan favipiravirin diğer tedavilere üstünlüğü konusu halen tartışmalıdır. Bu çalışmayla, hastanemizde yatarak takip edilen favipiravir alan hastalarda, ilacın tedaviye başlangıçta ya da sonradan eklenmesinin tedavi başarısı ve 28 günlük mortalite üzerinde bir fark olup olmadığını göstermeyi ve literatüre bu konuda katkıda bulunmayı amaçladık. Yöntemler: Çalışmaya 1 Haziran-1 Temmuz 2020 tarihleri arasında, COVID-19 tanısıyla hastanemize yatarak takip edilen SARS-CoV-2 PCR pozitif hastalar dahil edildi. Hastalara ait veriler geriye dönük olarak incelendi. Hastalar tedaviye favipiravirle başlananlar, ilk seçenek tedaviye yanıt alınmadığı için tedavi rejimine favipiravir eklenenler ve favipiravir almayanlar olarak üç gruba ayrıldı. Bulgular: Çalışmaya yaş ortalaması 58,38±18,86 yıl, %59,4'ü erkek olan 662 hasta dahil edildi. 74 hastada mortalite gelişmiş olup, mortalite oranı %11,17 idi. Hastaneye yatırılan SARS-CoV-2 PCR pozitif hastaların %69'unda toraks BT'sinde %50'den fazla tutulum saptandı. Tedaviye favipiravir eklenenlerin yaş ortalaması 66,95±15,88 yıl olup, eklenmeyen gruba göre istatistiksel olarak anlamlı yüksekti. Başlangıçtan itibaren favipiravir alanların viral klirens oranları daha yüksekti. Çalışmamızda da başlangıçtan itibaren favipiravir alanların %17,9'sinde, sonradan eklenenlerin ise %34'ünde 28. günde mortalite geliştiği saptandı ve gruplar arasında istatistiksel anlamlı fark vardı. Sonuç: Başlangıçtan itibaren favipiravir alanların viral klirens oranları daha yüksek ve mortaliteleri daha düşüktü. Favipiravir tedavisini geç başlamanın mortaliteyi arttırdığı sonucuna varılabilir.Öğe Makine Öğrenmesi Enfeksiyonu Önleyebilir Mi? Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu Öğrencilerinin Enfeksiyon Hastalıklarına Yatkınlık Değerlendirmesi(Hüseyin SELVİ, 2023) Arısoy, Fehmi Mete; Karakaş, Ümit; Şahinoğlu, Mustafa Serhat; Alkan, Sevil; Akyüz, Hatice Öntürk; Kızıl, Hamit EmreSon yıllarda, makine öğrenmesi (MÖ) teknolojilerinden tıp ve halk sağlığı araştırmalarında yaygın olarak yararlanılmaktadır. MÖ algoritmaları, klinik veri tabanlarındaki çoklu, karmaşık değişkenler arasındaki etkileşimleri analiz etmede ve doğru tahminler yapmada oldukça etkilidir. Bu çalışmada, MÖ tabanlı tahmin modellerini oluşturmak için etik onayı alınmış, yaş, cinsiyet, önceki enfeksiyon bilgileri ve enfeksiyon algılarından oluşan veriler sağlık hizmetleri meslekyüksekokulu öğrencilerinden toplandı. Python yazılım dili kullanılarak makine öğrenmesi altında Logistic Regression, Random Forest, Decision Tree ve XGBoost modelleri kullanıldı. Verilerin modeller ve makine öğrenmesi analiz sonuçlarına göre en etkili makine öğrenme modeli %74.7'lik tahmin başarı oranı ile Logistic Regression modeli olduğu belirlendi. Bu model kullanılarak bireylerin enfeksiyona yakalanmaya yatkınlıkları yüksek bir doğrulukla hesaplanabildiği gösterildi. Dolayısıyla makine öğrenmesi kullanılarak profesyonel sağlık personeli olarak çalışacak ya da mesleki eğitim alacak genç bireylerin enfeksiyona yatkınlıkları ya da yeterli bilgi birikimine sahip olup olmadıkları hızlıca belirlenebilecektir. Böylelikle çalışma ortamlarında, enfeksiyona yakalanma ihtimallerinin en aza indirgenmesinin eğitim ile önüne geçilmeye çalışılacaktır. Modele veri girdisi devam ettikçe tahmin yüzde başarısının artacağı da göz önünde bulundurulmalıdır.Öğe Predictive Value of Routine Laboratory Parameters in Hospitalized COVID-19 Patients on Severity of Illness(Rabia YILMAZ, 2022) Alkan, Sevil; Yüksel, Cihan; Şener, Alper; Doğan, Ebru; Yüksel, Buse; Çinpolat, Havva YaseminAim: Early prediction of Coronavirus disease 2019 (COVID-19) disease severity is important to reduce mortality. Therefore, we sought to determine the clinical correlation between these baseline routine laboratory parameters and their effects on mortality, by retrospectively investigating the routine laboratory parameters of hospitalized COVID-19 patients on admission day. Materials and methods: This retrospective-observational study population consisted of 415 hospitalized COVID-19 patients. Patients were divided into three groups (mild, moderate, and severe) according to their clinical status on admission day. On admission, fifteen routine biochemical and hematological laboratory parameters of COVID-19 patients were evaluated. Results: Aspartate aminotransferase (AST), alanine transaminase (ALT), lactate dehydrogenase (LDH), ferritin, International Normalized Ratio (INR), and d-dimer levels were higher in non-survivors than in survivors, regardless of the initial disease severity group classification. No statistically significant difference was found between the groups in terms of uric acid, monocyte, and platelet count.s Conclusions: There is a need for an urgent scale for detecting COVID-19 severity. AST, ALT, LDH, ferritin, INR, and d-dimer levels may help predict the disease's severity in COVID-19.Öğe Sağlık Çalışanlarında COVID-19 Temas Durumu, Risk Kategorisi ile Sonrasında Oluşan Klinik Tablonun ve Prognozun Araştırılması: Erken Pandemi Deneyimi(Deneysel, Biyoteknolojik, Klinik ve Stratejik Sağlık Araştırmaları Derneği, 2021) Önder, Taylan; Alkan, Sevil; Doğan, Ebru; Şener, AlperAmaç: COVID-19 bulaşı açısından en riskli grup sağlık çalışanlarıdır. Bu çalışma ile temaslı sağlık çalışanlarının çalıştığı birim, KKE kullanım durumu, risk kategorisi, klinik tablo ve takipteki prognoz ile alakalı ilişkilerin ortaya konması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Çalışmaya hastanemizde 23 Mart 2020-1 Haziran 2020 tarihleri arasında COVID-19 vakası ile teması olan sağlık çalışanları dahil edildi. Çalışmaya dahil edilen sağlık çalışanları, çalıştığı ana birimlere göre 3 gruba ayrıldı ve değerlendirildi. Bunun yanında çalışmaya dahil edilen sağlık çalışanları, çalıştığı birimlerden bağımsız olarak KKE kullanım durumu ve risk kategorilerine göre de gruplara ayrıldı ve değerlendirildi. Bulgular: Çalışmaya toplam 42 sağlık çalışanı dahil edildi. Toplam olası vaka sayısı 10 (%23,8) olarak saptandı. 42 kişinin hiçbirinde SARS-CoV-2 PCR pozitifliği saptanmadı. Hiçbir olası vakada hastaneye yatış gereksinimi olmadığı ve hepsinin şifa ile takipten çıkarıldığı saptandı. Oransal olarak en fazla olası vaka yoğun bakım ünitesinde görüldü (%42,8). En yüksek oranda KKE olmadan temas ise acil serviste görüldü (%87,5). Tüm KKE'leri eksiksiz kullanan ve KKE kullanım durumuna göre riskli temaslı olarak değerlendirilmeyen 15 kişi (%35,7) mevcuttu; ancak KKE'lerin eksiksiz kullanılmasına rağmen bu 15 kişinin 4'ünde (%26,6) olası vaka saptandı. Sonuç: Hastanemiz gibi COVID-19 hastalarının bakımının yapıldığı merkezlerde KKE kullanımına yönelik uyumun artırılması için eğitimler verilmesi gerekmektedir. Bunun yanında sağlık çalışanlarının çalışma koşulları KKE kullanımına yönelik uyumu artıracak şekilde düzenlenmelidir. Bahsedilen konular ile alakalı ilişkilerin daha detaylı anlaşılması için daha çok sayıda sağlık çalışanının dahil edildiği çalışmalara ihtiyaç vardır.
