Yazar "Orhan, Fatih" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 7 / 7
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Application of the IHI Global Trigger Tool in measuring the adverse event rate in a Turkish healthcare setting(IOS Press, 2015) Kurutkan, Mehmet Nurullah; Usta, Esra; Orhan, Fatih; Şimşekler, Mecit Can EmreBACKGROUND: The goal of this study was to measure an adverse event rate and determine the potential usefulness of the Institute for Healthcare Improvement's Global Trigger Tool (GTT). Besides using the GTT to measure the adverse event rate, a comparison was also made with the internal Voluntary Reporting Notification System (VRNS) to identify and compare the strengths and weaknesses of the two approaches. METHOD: Retrospective data were collected from reported patient safety incidents covering a one-year period at Duzce University Hospital, Turkey. Using a range of selection criteria, a total of 219 patient records were selected and then reviewed by a trained GTT team, to investigate the positive triggers in the content of the patient records. RESULTS: It was determined that adverse events per 1000 patient days totalled 80.72. Adverse events per 100 admissions were 29.39, and the rate of admissions with adverse events was 16.67%. The comparison between the GTT and the VRNS showed that the GTT is 19 times more sensitive than the VRNS in the adverse event evaluation process. CONCLUSION: This is the first published study of the rate of adverse events in a Turkish healthcare setting using the GTT. It was found that the GTT was applicable in this setting, yielding more accurate measurement of the adverse event rate. However, the content of the GTT should be adjusted regarding the standards and documentations used in the Turkish healthcare system to be more useful. © 2015 - IOS Press and the authors. All rights reserved.Öğe Hasta güvenliği literatürünün bibliyometrik analizi: Türkçe tez ve makaleler örneği(Dünya Kongre, 2017) Kurutkan, Mehmet Nurullah; Orhan, Fatih; Kaygısız, PervinOzetBibliyometrik analiz, belirli konularda yazılan bilimsel çalışmaların özelliklerini ve atıf durumunu inceleyen niceliksel bir yöntemdir. Bu çalışmanın amacı Türkiye’de hasta güvenliği konusunda yazılan tez ve makalelerin bibliyometrik yöntemle incelenmesidir. Bu amaçla Ulusal Tez Merkezi’nden ulaşılabilen 42 tez ve ULAKBİM ve Google Scholar veri tabanından ulaşılan 30 makale bibliyometrik açıdan incelenmiştir. Her iki bilimsel çalışma türünde de en çok “kültür” ve “tıbbi hata” konuları çalışılmıştır. Tezlerin ortalama atıf sayısı 122,9 iken makalelerde bu sayı 26,2’dir. Tezlerde yer alan toplam 5165 atfın % 47,4’ü dergilere, % 15,2’si kitaplara, % 15,5’i elektronik yayınlara, % 6,8’i tezlere ve % 14,8’i diğer yayınlara (gazete, eğitim, kongre vb.) yapılmıştır. Makalelerde ise 818 atfın % 60,2’si dergilere, % 12,4’ü kitaplara, % 11,2’si elektronik yayınlara, % 7’si kongrelere, % 8,9’u ise diğer yayınlara (gazete, eğitim, tez vb.) yapılmıştır.Öğe Hasta güvenliği literatürünün bibliyometrik analizi: Türkçe tez ve makaleler örneği(Dünya Kongre, 2017) Kurutkan, Mehmet Nurullah; Orhan, Fatih; Kaygısız, PervinOzetBibliyometrik analiz, belirli konularda yazılan bilimsel çalışmaların özelliklerini ve atıf durumunu inceleyen niceliksel bir yöntemdir. Bu çalışmanın amacı Türkiye’de hasta güvenliği konusunda yazılan tez ve makalelerin bibliyometrik yöntemle incelenmesidir. Bu amaçla Ulusal Tez Merkezi’nden ulaşılabilen 42 tez ve ULAKBİM ve Google Scholar veri tabanından ulaşılan 30 makale bibliyometrik açıdan incelenmiştir. Her iki bilimsel çalışma türünde de en çok “kültür” ve “tıbbi hata” konuları çalışılmıştır. Tezlerin ortalama atıf sayısı 122,9 iken makalelerde bu sayı 26,2’dir. Tezlerde yer alan toplam 5165 atfın % 47,4’ü dergilere, % 15,2’si kitaplara, % 15,5’i elektronik yayınlara, % 6,8’i tezlere ve % 14,8’i diğer yayınlara (gazete, eğitim, kongre vb.) yapılmıştır. Makalelerde ise 818 atfın % 60,2’si dergilere, % 12,4’ü kitaplara, % 11,2’si elektronik yayınlara, % 7’si kongrelere, % 8,9’u ise diğer yayınlara (gazete, eğitim, tez vb.) yapılmıştır.Öğe Kalp yetmezliği konusunda en çok atıf alan ilk 100 makalenin bibliyometrik analizi(Dünya Kongre, 2020) Köse, Gizem; Kurutkan, Mehmet Nurullah; Orhan, FatihGiriş ve Amaç: Kalp yetmezliği kişilerin günlük yaşamını önemli ölçüde kısıtlayan, yaşam kalitesini düşüren ve yaygınlığı gün geçtikçe artış gösteren bir sağlık sorunudur. Bu açıdan büyük önem taşıyan kalp yetmezliği konusu ile ilgili yapılan araştırmaların derinlemesine analizi büyük öneme sahiptir. Bu bağlamda hazırlanan bu araştırmanın amacı, literatürde kalp yetmezliği alanında en çok atıf alan ilk 100 makalenin bibliyometrik analizinin yapılarak literatüre katkı sağlanmasıdır. Gereç ve Yöntem: Çalışmada Web of Science veri tabanında kalp yetmezliği alanında indekslenen makalelerin bibliyometrik analizi yapılmıştır. Arama kriterlerinde "title" seçeneği ile anahtar kelime olarak "heart failure" seçilen bu araştırma, 1975-2020 yıllarını içermekte olup sadece İngilizce yayınları kapsamaktadır. Araştırmada bu kriterlere uyan 37259 makaleden en çok atıf alan ilk 100 makalenin değerlendirmeleri yapılmıştır. Ağ görselleştirmeleri için VOSviewer yazılımı ve Java tabanlı CiteSpace Programı kullanılmıştır. Bulgular: En çok atıf alan ilk 100 makalenin toplam atıf sayısı 155344, h indeksi ise 100 olarak bulunmuştur. En çok atıf yapılan yayın yılı 2003, en çok atıf yapılan ülke ise Amerika Birleşik Devletleri’dir. En çok atıf yapılan kaynak “New England Journal of Medicine” dergisi olup, en çok atıf yapılan kurum ise Harvard Üniversitesi’dir. Yazarlarına göre elde edilen bulgular ışığında ilk 10 yazara ait 88 makale bulunduğu görülmektedir. K.Swedberg 13 makale sayısı ile konu hakkında en fazla yayın yapan yazardır. Sonuç: Araştırmada kalp yetmezliği ile ilgilenen araştırmacılara katkı sağlayabilmek amacıyla alandaki güncel konular ortaya konulmuş ve en fazla atıf almış kıymetli eserler tespit edilmiştir. Çalışmada kalp yetmezliğine ait önemli araştırma konularının tedaviler, ilaçlar, sınıflandırmalar gibi geniş bir ağ oluşturduğu görülmektedir. Buradan da hastalığa dair farklı yaklaşımların ön planda olduğu ortaya çıkmakta ve birbirinden farklı birçok küçük kümeleşme oluşmaktadır. Bu durum konunun multidisipliner bir yaklaşımla ele alınabileceğini göstermektedir. Araştırmada kullanılan görsel haritalama tekniği modern bir analiz türü olup, araştırılacak konu hakkındaki nitelikli eserlere kısa zamanda ve kolay bir şekilde ulaşabilmesini sağlayabilecek bir araçtır.Öğe KANIT PİRAMİDİ AÇISINDAN EN ÖNEMLİ ARAŞTIRMA YÖNTEMİ: META-ANALİZ(İrfan TÜRKOĞLU, 2019) Sarı, Meltem; Orhan, FatihMeta analiz, bireysel çalışmalardan elde edilen sonuçlara ait etki büyüklüklerini istatistiksel analize dayalı olarak sentezlenmesi ve yorumlanması amacıyla kullanılan yöntemdir. Meta analiz, bireysel çalışmaların sonuçlarına ait etki büyüklüklerinden genel etkiyi hesaplama uğraşı olduğu için etki büyüklüğü meta analiz çalışmalarının en önemli unsurudur. Kanıt piramidine göre araştırmalar kanıt değeri yönünden sıralandığında meta analiz çalışmaları en üst basamakta yer almaktadır. Meta analizin en önemli iki problemi ise yayın yanlılığı ve heterojenlik sorunudur. Bu çalışma ile, meta analiz için önemli olan konular ile ilgili temel bir metin oluşturma ve yapılacak olan meta analiz çalışmalarına yol göstermek amaçlanmıştır.Öğe Klinik Kalite Performans Ölçümü: Bir Üniversite Hastanesi Örneği(2014) Kurutkan, Mehmet Nurullah; Usta, Esra; Orhan, Fatih; Altınel, ÖzcanAMAÇ: Çalışmamızda, klinik kalite ölçüm yaklaşımları açısından, 9 adet performans ölçüm seti kullanılarak, hastaların aldığı sağlık hizmeti ile almaları gereken sağlık hizmeti arasında belirgin bir farklılığın olup olmadığı karşılaştırmalı olarak araştırıldı. YÖNTEM: Çalışma, 01 Ocak-30 Ağustos 2012 tarihleri arasında, retrospektif, tek merkezli bir araştırma olarak gerçekleştirildi. Hasta kayıtları rastgele örnekleme yöntemi ile belirlendi. Çalışmamızda, The Joint Commission (TJC) tarafından geliştirilen Cerrahi Bakım, Kalp Krizi Bakımı, Çocuk Astım Bakımı, Pnönomi Bakımı, Kalp Yetmezliği Bakımı, Venöz Tromboembolizm (VTE) Bakımı, Felç Bakımı, Yatan Hasta Psikiyatrik Bakımı ve Perinatal Bakım olmak üzere 9 adet performans ölçüm seti kullanıldı. Elde edilen bulgular ile TJC bulguları karşılaştırmalı olarak analiz edildi. BULGULAR: Kullanılan tüm performans ölçüm setlerinin karma uyum oranı % 55,33 olarak tespit edilmiş olup, cerrahi bakım paketi ortalaması % 43,5 olarak bulundu. Bununla birlikte, pnömoni takip paketinin Türkiye için uygun bir ölçüm seti olmadığı belirlendi. Kalp krizi paketinin TJC ortalamasına çok yakın olduğu gözlendi. En az uyumun olduğu paket ise Felç paketi % 20,08 olarak gerçekleşti. Perinatal bakım ortalaması (% 48.6) açısından Türkiye Ortalaması TJC'nin 0.5 puan üzerinde gerçekleşirken, % 90 barajını ise sadece kalp krizi paketi (%97,9) geçti. SONUÇ: Çalışmamızın sonucunda, TJC'nin "Accountability Measures-Hesap Verebilirlik Ölçütleri" yaklaşımının Türkiye Şartlarına uygun olduğu ve kullanılabileceği değerlendirilmiştir. Özellikle başlangıç için ideal paketlerin, Cerrahi bakım paketi, Kalp krizi, perinatal ve Venöz tromboembolizm paketleri olduğu; Pnomoni paketi için ise Türkiye'de uygulanabilirliği açısında yeni bileşenlere ihtiyacı duyulduğu değerlendirilmiştir. Ölçüm setlerinin Türkiye'de yaygın olarak kullanılmasının sağlık sektöründe kaliteyi arttırmada önemli bir rol oynayabileceği kanısına varılmıştır.Öğe Predicting total healthcare demand using machine learning: separate and combined analysis of predisposing, enabling, and need factors(Bmc, 2025) Orhan, Fatih; Kurutkan, Mehmet NurullahObjectivePredicting healthcare demand is essential for effective resource allocation and planning. This study applies Andersen's Behavioral Model of Health Services Use, focusing on predisposing, enabling, and need factors, using data from the 2022 Turkey Health Survey by TUIK. Machine learning methods provide a powerful approach to analyze these factors and their combined impact on healthcare utilization, offering valuable insights for health policy.MethodsSeven different machine learning models-Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression, XGBoost, and Gradient Boosting-were utilized. Feature selection was conducted to identify the most significant factors influencing healthcare demand. The models were evaluated for accuracy and generalization ability using performance metrics such as recall, precision, F1 score, and ROC AUC.ResultsThe study identified key features affecting healthcare demand. For predisposing factors, gender, educational level, and age group were significant. Enabling factors included treatment costs, community interest, and payment difficulties. Need factors were influenced by smoking status, chronic diseases, and overall health status. The models demonstrated high recall (approximately 0.90) and strong F1 scores (ranging from 0.87 to 0.88), indicating a balanced performance between precision and recall. Among the models, Gradient Boosting, XGBoost, and Logistic Regression consistently outperformed others, achieving the highest predictive accuracy. Random Forest and SVM also performed well, showing robust classification capability.ConclusionsThe findings highlight the effectiveness of machine learning methods in predicting healthcare demand, providing valuable insights for health policy and resource allocation. Gradient Boosting, XGBoost, and Logistic Regression emerged as the most reliable models, demonstrating superior generalization and classification performance. Understanding the separate and combined effects of predisposing, enabling, and need factors on healthcare demand can contribute to more efficient and data-driven healthcare planning, facilitating strategic decision-making in resource allocation and service delivery.
