Hemşirelerde Tiger Temelli Hemşirelik Bilişimi Yetkinlikleri ile Dijital Okuryazarlık Düzeyleri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Makine Öğrenmesi Yaklaşımı ile Analizi

Year 2023, Volume: 3 Issue: 3, 372 - 385, 29.12.2023

Metin Yıldız , Mehmet Yıldız , Mehmet Salih Yıldırım , Yakup Sarpdağı , Tuğçe Kabak , Ebubekir Kaplan , Mehmet Emin Atay

https://doi.org/10.56061/fbujohs.1252026

Abstract

Bu çalışmanın amacı, hemşirelerin TIGER temelli hemşirelik bilişimi yetkinlikleri ile dijital okuryazarlık düzeyleri arasındaki ilişkiyi incelemektir. Tanımlayıcı ve korelasyonel tipteki bu çalışma Ekim 2021-Ekim 2022 tarihleri arasında Türkiye'nin doğusundaki bir hastanede yürütülmüştür. Çalışmanın analizinde R programlama dili 4.1.3, G*Power 3.1 ve SPSS-22 programı kullanılmıştır. TIGER temelli hemşirelik bilişim yetkinlikleri (TTHBY) toplam puan ortalaması ile Dijital Okuryazarlık Ölçeği (DOÖ) toplam puan ortalaması arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki bulunmuştur (p<0.05). DOÖ'nün TTHBY düzeyi üzerindeki etkisini belirlemek üzere geliştirilen regresyon modeli F(1,167)=355.786, p=0.001 olarak bulunmuş ve bağımlı değişkendeki varyansın %68.1'inin (R2=.681) bağımsız değişken tarafından açıklandığı görülmüştür. Bağımsız değişken bağımlı değişkeni anlamlı bir şekilde yordamaktadır. Buna göre, DOÖ'nün TTHBY düzeyi üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkisi vardır (β=0.825; t(167)=18.862, p=0.001). TTHBY değişkenini tahmin etmek üzere kurulan tahmin modeli için tüm değişkenlerin performansı makine öğrenmesi algoritmaları ile karşılaştırıldığında en iyi performans gösteren algoritmanın Lasso (REG) regresyonu olduğu görülmüştür. Değişkenlerin modele katkıları Shapley değerleri (Shapley Additive Explanations (SHAP)) ile hesaplanmıştır. TTHBY değişkenini tahmin etmek için modelde olması gereken en önemli değişkenin DOÖ değişkeni olduğu bulunmuştur. Bireylerin TIGER temelli hemşirelik bilişimi yetkinlikleri ile dijital okuryazarlık düzeyleri arasında pozitif bir ilişki vardır. Hemşirelik bilişimi konusunda longitudinal çalışmalar yapılması önerilmektedir.

Keywords

Dijital okuryazarlık, hemşire, TIGER temelli hemşirelik

Supporting Institution

-

Project Number

-

Thanks

-

Investigation of the Relationship Between Tiger-Based Nursing Informatics Competencies and Digital Literacy Levels in Nurses: Analysis with Machine Learning Approach

Abstract

This study aimed to examine the relationship between nurses’ TIGER-based nursing informatics competencies and digital literacy levels. This descriptive and correlational study was conducted at a hospital in eastern Turkey between October 2021 and October 2022. R programming language 4.1.3, G*Power 3.1 and SPSS-22 program were used in the analysis of the study. There was a positive and significant relationship between the mean total score on the TIGER-based assessment of nursing informatics competencies and the mean total score on the Digital Literacy Scale (p<0.05). The regression model developed to determine the effect of DLS on TANIC level was found to be F(1,167)=355.786, p=0.001, and 68.1% (R2=.681) of the variance in the dependent variable was explained by the independent variable. The independent variable predicts the dependent variable significantly. Accordingly, DLS has a positive and significant effect on the level of TANIC (β=0.825; t (167)=18.862, p=0.001). When the performance of all variables for the prediction model established to predict the TANIC variable was compared with machine learning algorithms, it was seen that the best performing algorithm was Lasso (REG) regression. The contributions of the variables to the model were calculated with Shapley values (Shapley Additive Explanations (SHAP)). It was found that the most important variable that should be in the model to predict the TANIC variable is the DLS variable. There is a positive relationship between individuals’ TIGER-based nursing informatics competencies and digital literacy levels. Longitudinal studies on nursing informatics are recommended.

Keywords

Digital literacy, nurse, tiger-based nursing

Project Number

-

References

• Aksoy, N. C., Karabay, E., & Aksoy, E. (2021). Sınıf öğretmenlerinin dijital okuryazarlık düzeylerinin incelenmesi. Selçuk İletişim, 14(2), 859-894. https://doi.org/10.18094/josc.871290
• Bilgiç, Ş., & Şendir, M. (2014). Hemşirelik bilişimi. Cumhuriyet Hemşirelik Dergisi, 3(1), 24-28.
• Cohen, J. (1988). The concepts of power analysis. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, 2, 1-17.
• Devran, Y., & Elitaş, T. (2017). Uzaktan eğitim: Fırsatlar ve tehditler. AJIT-e: Bilişim Teknolojileri Online Dergisi, 8(27), 31-40. https://doi.org/10.5824/1309-1581.2017.2.003.x
• Erbir, M. (2021). Hemşirelik mesleğinde dijital okuryazarlık: Kayseri ili örneği. Ekonomi İşletme Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 7(2), 336-352.
• Hamutoğlu, N. B., Güngören, Ö. C., Uyanık, G. K., & Erdoğan, D. G. (2017). Dijital okuryazarlık ölçeği: Türkçe’ye uyarlama çalışması. Ege Eğitim Dergisi, 18(1), 408-429. https://doi.org/10.12984/egeefd.295306
• Hebda, T., & Calderone, T. L. (2010). What nurse educators need to know about the TIGER initiative. Nurse Educator, 35(2), 56-60. https://doi.org/10.1097/NNE.0b013e3181ced83d
• Hunter, K. M., McGonigle, D. M., & Hebda, T. L. (2013). TIGER-based measurement of nursing informatics competencies: The development and implementation of an online tool for self-assessment. Journal of Nursing Education and Practice, 3(12), 70. http://dx.doi.org/10.5430/jnep.v3n12p70
• Hübner, U., Shaw, T., Thye, J., Egbert, N., de Fatima Marin, H., Chang, P., O’Connor, S., Day, K., Honey, M., & Blake, R. (2018). Technology informatics guiding education reform–TIGER. Methods of Information in Medicine, 57(S 01), e30-e42. http://doi.org/10.3414/ME17-01-0155
• Kabadayı, O. (2016). Bilişim dünyasının dili: Sanal ortam Türkçesi. https://turkoloji.cu.edu.tr/pdf/bilisim_dunyasinin_dili.pdf
• Karadaş, A., Kaynak, S., Ergün, S., & Karaca, P. P. (2021). Hemşirelik ve ebelik öğrencilerinin 21. yüzyıl becerilerinin bazı değişkenlere göre incelenmesi. Ordu Üniversitesi Hemşirelik Çalışmaları Dergisi, 4(2), 232-239. https://doi.org/10.38108/ouhcd.906190
• Kaynar, N. S., & Secginli, S. (2021). Nursing informatics competencies and assessment tools in 21st century. Journal of Education and Research in Nursing, 18(1), 72-77. https://link.gale.com/apps/doc/A681790920/AONE?
• Kleib, M., & Nagle, L. (2018). Development of the Canadian nurse informatics competency assessment scale and evaluation of Alberta's registered Nurses' self-perceived informatics competencies. CIN: Computers, Informatics, Nursing, 36(7), 350-358. https://doi.org/10.1097/CIN.0000000000000435
• McDonald, J. D., & Levine-Clark, M. (2017). Encyclopedia of library and information sciences. CRC Press. Ng, W. (2012). Can we teach digital natives digital literacy? Computers & Education, 59(3), 1065-1078. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.04.016
• Selvili, F. N. (2018). Pediatri hemşirelerinin hemşirelik bilişimi yeterliliklerinin belirlenmesi [Yüksek Lisans Tezi]. İstanbul Medipol Üniversitesi. https://acikerisim.medipol.edu.tr/xmlui/handle/20.500.12511/7359
• Sharma, S., Oli, N., & Thapa, B. (2019). Electronic health–literacy skills among nursing students. Advances in Medical Education and Practice, 527-532. https://doi.org/10.2147/AMEP.S207353
• Staggers, N., Elias, B. L., Makar, E., & Alexander, G. L. (2018). The imperative of solving nurses’ usability problems with health information technology. JONA: The Journal of Nursing Administration, 48(4), 191-196. https://doi.org/10.1097/NNA.0000000000000598
• Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., & Ullman, J. B. (2007). Using multivariate statistics (5th ed.). Pearson Boston, MA.
• Tatlı, Z., Aydın, A., Şimşek, P., Özdemir, M., Gölbaşı, S., Karacan, S., Gürsoy, A., & Gündüz, A. (2018). Hemşirelerin ve hemşirelik öğrencilerinin bilişim teknolojilerini kullanma durumları. Ordu Üniversitesi Hemşirelik Çalışmaları Dergisi, 1(1), 18-27.
• United States National Library of Medicine. (2016). Health Informatics. https://www.nlm.nih.gov/hsrinfo/informatics.html.
• Üstündağ, M. T., Güneş, E., & Bahçivan, E. (2017). Dijital okuryazarlık ölçeğinin Türkçeye uyarlanması ve fen bilgisi öğretmen adaylarının dijital okuryazarlık durumları. Journal of Education and Future, (12), 19-29.
• Vandenbroucke, J. P., Elm, E. von, Altman, D. G., Gotzsche, P. C., Mulrow, C. D., Pocock, S. J., Poole, C., Schlesselman, J. J., & Egger, M. (2007). Strengthening the reporting of observational studies in epidemiology (STROBE): Explanation and elaboration. Epidemiology, 18(6), 805–835. https://doi.org/10.1097/EDE.0b013e3181577511
• Yeşildal, M., & Kaya, Ş. D. (2021). Yetişkin bireylerde dijital okuryazarlık ve sağlık okuryazarlığı arasındaki ilişki: Konya örneği. Sağlık Bilimleri Dergisi, 30(2), 174-181. https://doi.org/10.34108/eujhs.774808