COVID-19 Pandemisinde Semptomlar ve Vaka Profilinin Veri Madenciliği Yaklaşımıyla İncelenmesi

Haliç Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Pub Date : 2022-09-07 DOI:10.56206/husbd.1150952

Gökçe KARAHAN ADALI

{"title":"COVID-19 Pandemisinde Semptomlar ve Vaka Profilinin Veri Madenciliği Yaklaşımıyla İncelenmesi","authors":"Gökçe KARAHAN ADALI","doi":"10.56206/husbd.1150952","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Tüm dünyaya hızla yayılan Corona virüsü 2019 (COVID-19), SARS ve MERS salgınları sonrası görülen üçüncü koronavirüs salgını olarak tüm dünyayı etkisi altına almıştır. Virüs dünya çapında halk sağlığı için büyük bir tehdit olmaya devam etmektedir. Dünya sağlık örgütü tarafından pandemi ilan edilen bu salgın, insanların sağlığına, eğitimine, sosyalleşmelerine ve küresel ekonomiye çok büyük etkiler bırakan önemli bir halk sağlığı krizidir. COVID-19’a daha hızlı yanıt verebilmek için her yönüyle çalışmalar devam etmektedir. Bu kapsamda hastalığın seyrinde, hastaların benzer özellikleri taşıdıkları semptomlar ve iyileşme sürecine etkileri önem arz etmektedir. \nBu çalışma, COVID-19 hastaları arasında yaş, cinsiyet, hastalığın seyrinde görülen semptomlar, iyileşme ve ölüm durumunda etkili birliktelikleri ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Çalışmada, sık görülen semptomları belirlemek ve demografik verilerin iyileşme sürecine etkilerini çıkarmak için birliktelik kuralı adı verilen ve yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi tekniği R programlama dili kullanılarak uygulanmıştır. \nElde edilen kurallarda, salgına yakalanmada yaş faktörünün büyük ölçüde etken olduğu tespit edilmiştir. En belirgin semptom olarak ateş ortaya konmuştur. Ateş semptomunu takiben öksürük semptomunun hastalar arasında sıklıkla rastlandığı görülmektedir. Analizler sonucunda, ölüm oranlarında yaşlı bireylerin ve erkeklerin kadınlara göre daha çok kayıp verdiği tespit edilmiştir.","PeriodicalId":377063,"journal":{"name":"Haliç Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi","volume":"95 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-09-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Haliç Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.56206/husbd.1150952","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Tüm dünyaya hızla yayılan Corona virüsü 2019 (COVID-19), SARS ve MERS salgınları sonrası görülen üçüncü koronavirüs salgını olarak tüm dünyayı etkisi altına almıştır. Virüs dünya çapında halk sağlığı için büyük bir tehdit olmaya devam etmektedir. Dünya sağlık örgütü tarafından pandemi ilan edilen bu salgın, insanların sağlığına, eğitimine, sosyalleşmelerine ve küresel ekonomiye çok büyük etkiler bırakan önemli bir halk sağlığı krizidir. COVID-19’a daha hızlı yanıt verebilmek için her yönüyle çalışmalar devam etmektedir. Bu kapsamda hastalığın seyrinde, hastaların benzer özellikleri taşıdıkları semptomlar ve iyileşme sürecine etkileri önem arz etmektedir. Bu çalışma, COVID-19 hastaları arasında yaş, cinsiyet, hastalığın seyrinde görülen semptomlar, iyileşme ve ölüm durumunda etkili birliktelikleri ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Çalışmada, sık görülen semptomları belirlemek ve demografik verilerin iyileşme sürecine etkilerini çıkarmak için birliktelik kuralı adı verilen ve yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi tekniği R programlama dili kullanılarak uygulanmıştır. Elde edilen kurallarda, salgına yakalanmada yaş faktörünün büyük ölçüde etken olduğu tespit edilmiştir. En belirgin semptom olarak ateş ortaya konmuştur. Ateş semptomunu takiben öksürük semptomunun hastalar arasında sıklıkla rastlandığı görülmektedir. Analizler sonucunda, ölüm oranlarında yaşlı bireylerin ve erkeklerin kadınlara göre daha çok kayıp verdiği tespit edilmiştir.

查看原文本刊更多论文

科罗娜病毒 2019（COVID-19）在全球迅速蔓延，是继 SARS 和 MERS 爆发后的第三次冠状病毒疫情，影响波及全球。该病毒仍是全球公共卫生的一大威胁。这次疫情被世界卫生组织宣布为大流行病，是一场重大的公共卫生危机，对人们的健康、教育、社会化和全球经济产生了巨大影响。为了更快地应对 COVID-19，各方面的研究都在继续进行。在这种情况下，患者在发病过程中具有相似特征的症状及其对康复过程的影响就显得尤为重要。本研究旨在揭示 COVID-19 患者在年龄、性别、病程中出现的症状、康复和死亡方面的有效关联。在研究中，使用 R 编程语言应用了一种广泛使用的机器学习技术--关联规则，以识别常见症状并提取人口统计学数据对康复过程的影响。在获得的规则中，确定年龄因素是感染流行病的主要因素。发烧被确定为最突出的症状。继发烧症状之后，咳嗽症状在患者中也经常出现。分析结果表明，老年人和男性的死亡率高于女性。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Haliç Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi

自引率

0.00%

发文量