- Ordu Üniversitesi Hemşirelik Çalışmaları Dergisi
- Vol: 6 Issue: 2
- Yapay Sinir Ağı Modeli Kullanılarak Meme Kanseri Endişesi ile İlişkili Risk Faktörlerinin Tahmini...
Yapay Sinir Ağı Modeli Kullanılarak Meme Kanseri Endişesi ile İlişkili Risk Faktörlerinin Tahmini
Authors : Gülçin Nacar, Feyza Inceoğlu, Sermin Timur
Pages : 253-264
Doi:10.38108/ouhcd.1185064
View : 179 | Download : 131
Publication Date : 2023-09-01
Article Type : Research Article
Abstract :Amaç: Bu çalışmada, kadınlarda meme kanseri endişesi ile ilişkili risk faktörlerinin binary lojistik regresyon ve yapay sinir ağı (YSA) modelleri kullanılarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Araştırma, bir aile sağlığı merkezinde, 18 yaş ve üzerinde olan 365 kadın ile 30 Nisan-15 Haziran 2021 tarihleri arasında yapılmıştır. Meme kanseri endişesi ile ilişkili faktörleri belirlemek için kullanılan çok katmanlı algılayıcı yapay sinir ağı modelinin performansını belirlemede, doğruluk oranı ve ROC eğrisinin altındaki alan kullanılmıştır. Araştırma verileri, Kişisel Bilgi Formu ve Meme Kanseri Endişe Skalası (MKES) kullanılarak toplanmıştır. Bulgular: Tek değişkenli örneklem testlerinde MKES puanlarının yaş, gelir durumu, menopoz ve sigara içme değişkenlerine göre istatistiksel olarak anlamlı farklılık gösterdiği bulunmuştur (p<0.05). Oluşturulan çok katmanlı algısal sinir ağı modelinin meme kanseri endişesi için doğru sınıflandırma oranları eğitim veri setinde % 90.9 ve test veri setinde % 89 olarak hesaplanmıştır. Değişkenlerin önem değerleri dikkate alındığında; meme kanseri endişesi üzerinde en yüksek düzeyde etkili faktörün eğitim durumu (%98.9) olduğu bulunmuştur. Binary lojistik regresyon analizinde ise gelir durumunun meme kanseri endişesi üzerinde 2.384 kat etkili olduğu bulunmuştur (OR= 2.384, %95 CI 1.010-5.628). Sonuç: Binary Lojistik Regresyon modelinde gelir durumu tek değişkenli örneklem testlerinde olduğu gibi MKES üzerinde etkili bulunmuştur. YSA analizinde en yüksek risk faktörü olan eğitim durumu, parite ve meslek değişkenleri tek değişkenli istatistiksel testlerde anlamlı bulunmamıştır. YSA analizlerinin parametrik testlerde var olan veri kayıplarını önlediği saptanmıştır. Sağlık profesyonellerinin kadınların meme kanseri endişesini değerlendirirken saptanan risk faktörlerini göz önünde bulundurmaları önerilmektedir.Keywords : Meme kanseri endişesi, risk faktörleri, yapay sinir ağları