Person: GÖZÜBOL, ZEKİYE İREM
6 results
Search Results
Now showing 1 - 6 of 6
Publication Open Access The Relationship Between Median Age and Death Cases During the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic: The Mediating Role of Current Health Expenditure(2020-10-01T00:00:00Z) Toker, Kerem; Gözübol, Zekiye İrem; GÖZÜBOL, ZEKİYE İREM; TOKER, KEREMObjective: This study aimed to identify and define the relationships among the median ages of countries, their death cases, and current health expenditures [percentage (%) of gross domestic product (GDP)] during the Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Methods: We analyzed the mediating role of current health expenditures (% of GDP) in the relationship between median age and death cases. Data from 60 countries with the highest COVID-19 cases were analyzed. Correlation and hierarchical regression tests were used in the analyses. Results: The effect of the median ages of countries on COVID-19 death cases was 27.5%, and on current health expenditures was 56.3%. When the effect of the median age and current health expenditure variables on death cases was analyzed together, the effect of the median age was statistically insignificant and the effect of current health expenditures was 35.4%. Conclusion: It was determined that current health expenditures have a positive mediating effect on the relationship between COVID-19 deaths and the median age of countries. It was determined that health expenditures did not make any strategic contribution to reducing mortality rates. The results provide an original theoretical framework for countries that aim to develop national health care management strategies.Publication Metadata only An Overview of Wearable Technologies in Health Industry(2019-04-26T00:00:00Z) Gözübol, Zekiye İrem; Önder, Emrah; Arcagök, Uğur; GÖZÜBOL, ZEKİYE İREMPublication Metadata only ÜLKELERİN TOPLUMSAL GELİŞMİŞLİK DÜZEYİ İLE MUTLULUK ARASINDAKİ İLİŞKİDE INOVASYONUN ARACILIK ROLÜ(2021-12-08T00:00:00Z) Gözübol, Zekiye İrem; Baysal, Ayşenur; Toker, Kerem; GÖZÜBOL, ZEKİYE İREM; BAYSAL, AYŞENUR; TOKER, KEREMPublication Metadata only Machine Learning In Healthcare And Medicine Applications(2019-10-10T00:00:00Z) Önder, Emrah; Gözübol, Zekiye İrem; Sevim, Ekrem; GÖZÜBOL, ZEKİYE İREMAmaç: Çalışmanın amacı; sağlık hizmetleri ve tıp alanında yazılmış olan akademik çalışmalarda yapay zekânın bir alt kümesi olan makine öğreniminin kullanım alanlarını ve uygulamaları incelemektir.Yöntem: Belirlenen amaca ulaşabilmek için akademik veritabanlarından ve indekslerden -makine öğrenimi-, -sağlık hizmetleri-, -sağlık-, -sağlık yönetimi- arama kelimeleri kullanılarak 311 adet makale indirilmiş ve bunlardan bu çalışmaya uygun olan 159 tanesi detaylı incelenmiştir. Akademik çalışmaların yılları, hangi ülke yazarları tarafından hazırlandıkları, hangi sağlık konusunu işledikleri, hangi akademik dergilerde yayınlandıkları, hangi anahtar kelimeleri kullandıkları ve hangi makine öğrenimi algoritmalarından yararlandıkları gibi kategorilerde frekans grafikleri çizilmiştir.Bulgular: Çalışmaların yayınlandığı yıllar incelendiğinde en fazla çalışma 2014 (24), 2015 (30) ve 2016 (27) yıllarında yapılmıştır. Akademik çalışmaların yayınladığı dergi ve konferanslar incelendiğinde sağlık alanında makine öğreniminin kullanıldığı araştırmalara JAMA (9), PLOS ONE (7), -Computational and Structural Biotechnology Journal- (3), -Health Affairs- (3), -American Journal of Preventive Medicine- (2) ve -Expert Systems with Applications- (2) dergilerinde ve IEEE’nin düzenlediği kongrelerde sunulan bildirilerde (16) sıklıkla rastlanmıştır. Akademik çalışmaların yazarlarının (her çalışmanın ilk üç yazarı) ülkeleri incelendiğince ABD (103), İngiltere (24) ve Çin (22) ülkeleri en üst sırada çıkan ülkeler olmuştur. Bu ülkeleri Yunanistan (11), Singapur (9), Hindistan (8), Fransa (6), Almanya (6), Fransa (6), İran (5), Kanada (5), Danimarka (4) ve Slovenya (4) takip etmiştir. Kullanım sıklığına göre sıralandığında -Makine öğrenimi-, -veri madenciliği-, -sağlık hizmetleri-, -büyük veri-, -elektronik sağlık kayıtları-, -öngörü modelleri-, -giyilebilir cihazlar-, -sağlık enformatiği-, -sınıflandırma-, -nesnelerin interneti-, -tıbbi enformatik-, -yapay zeka-, -mobil sağlık hizmetleri-, -derin öğrenme-, -doğal dil işleme-, -bulut bilişim-, -insan hareket analizi / algılama-, -kalp yetmezliği-, -sağlık yönetimi-, -sensör-, -kanser- ve -sağlık yönetimi- anahtar kelimeleri çalışmalarda sıklıkla kullanılmıştır. Makine öğreniminin sıklıkla kullanıldığı veri analizi yöntemleri regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve boyut indirgemedir. Bu çalışma kapsamında incelenen akademik çalışmalarda en sık sınıflandırma analizine yer verilmiştir. Çalışmalarda en sık kullanılan makine öğrenimi algoritmaları sırasıyla derin öğrenme (39), destek vektör makineleri (25), karar ağaçları (21), yapay sinir ağları (16), naif bayes (14), lojistik regresyon (8), rassal orman algoritması (4), J48 algoritması (4), bayes ağları (3) ve k-en yakın komşuluk algoritmasıdır (2). Makine öğrenimi yöntemlerinin performansları genellikle %70 ile %100 arasında değişmektedir. -Accuracy- ve -F Score- sıklıkla kullanılan performans parametreleridir. Uç değerler atıldığında veri setlerine ait satır sayısı ortalaması (birim sayısı) 333, sütun sayısı (değişken sayısı) ortalaması ise 15 olarak bulunmuştur.Sonuç: Çalışma sonuçlarına göre daha sık olarak tıp alanında çalışma var iken sağlık yönetimi alanında çalışmaya daha az rastlanmıştır. Büyük veri (%9,82), elektronik sağlık kayıtlarının analizi (%8,59), kalp yetmezliğinin değerlendirilmesi (%6,13), klinik görüntüleme (%4,91), genomik (%4,29), kanser nüks tahmini (%3,68), kanserde hayatta kalma tahmini (%3,68), diyabet hastalığı tanısı (%3,07), mobil sağlık uygulamaları (%3,07), kalp hastalığı tanısı (%2,45), giyilebilir teknoloji ve bulut bilişim ile bütünleşme (%1,84), hepatit hastalığı tanısı (%1,84), karaciğer hastalığı tanısı (%1,84), aktivite izleme (%1,84), dang humması hastalığı tespiti (%1,23), doğal dil işleme (%1,23) ve radyoloji (%1,23) en çok rastlanan uygulama alanları olarak tespit edilmiştir. Sağlık yönetimi kapsamında hastaneye giriş yapan hastalar için hasta kalış süresi ve maliyetlerinin tahmini daha sık çalışmalar yapılabilir konular olarak öngörülmektedir. Türkiye’de sağlık yönetimi ve tıp alanında makine öğrenimin kullanıldığı akademik çalışmaların artmasında fayda vardır.Anahtar Kelimeler:Sağlık Hizmetleri, Tıp, Sağlık Yönetimi, Yapay Zekâ, Makine Öğrenimi, Derin ÖğrenmePublication Metadata only Mediator role of innovation in the relationship between social development and happiness(2023-12-01) Gözübol Z. İ.; Baysal Yiğit A.; Toker K.; GÖZÜBOL, ZEKİYE İREM; TOKER, KEREMGovernments, organizations, and researchers discuss the policies necessary for people and societies to lead a happy life in the 21st century as a critical issue. Although researchers expect a positive relationship between the happiness levels of communities and their social development levels, it is necessary to question the direction, the strength of this relationship and the existence of different variables affecting it. In this context, in this study, we aimed to examine the relationships among societies’ development level, happiness level, and innovation capacity. For this purpose, we obtained 2020 data from global reports covering the social development, innovation, and happiness variables of 119 countries. We tested the research model within the framework of these data and hierarchical regression analysis, and we found that innovation partially mediates the relationship between the social development levels of countries and happiness. Research results show that innovation is an intellectual and industrial process that positively affects the happiness of societiesPublication Metadata only The Effect of Work-Family Conflict on Organizational Cynism: A Research on the Health Sector(2024-01-15) İleri Ş.; Şahin E. Z.; Gözübol Z. İ.; Toker K.; GÖZÜBOL, ZEKİYE İREM; TOKER, KEREM