Bozok Tıp Dergisi 2146-4006 2148-2438 Yozgat Bozok Üniversitesi 10.16919/bozoktip.1657931 Clinical Sciences (Other) Klinik Tıp Bilimleri (Diğer) URGE İNKONTİNANS YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKA DESTEKLİ EĞİTİM: CHATGPT’NİN DEĞERLENDİRİLMESİ Artificial Intelligence–Supported Education in the Management of Urge Incontinence: An Evaluation of ChatGPT URGE İNKONTİNANS YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKA DESTEKLİ EĞİTİM: CHATGPT’NİN DEĞERLENDİRİLMESİ Artificial Intelligence–Supported Education in the Management of Urge Incontinence: An Evaluation of ChatGPT Karataş Özlem AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ Karataş Selim Özel Olimpos Hastanesi, 03 15 2025 15 1 58 63 01 16 2025 01 17 2025 Copyright © 2015, Bozok Tıp Dergisi 2015 Bozok Tıp Dergisi

Amaç: Bu çalışma, yapay zekâ tabanlı dil modeli ChatGPT’nin, urge inkontinans (sıkışma tipi idrar kaçırma)tedavisinde pelvik taban egzersizlerinin öğretilmesindeki rolünü değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Yapayzekâ destekli eğitim uygulamalarının hasta eğitimi ve davranış değişikliğine katkı sağlama potansiyeli elealınmıştır.Gereç ve Yöntemler: Literatürdeki pelvik taban egzersiz kılavuzları ve sağlık profesyonellerinin sıkça karşılaştığıhasta soruları temel alınarak ChatGPT’ye genel bilgilendirme, egzersiz teknikleri ve klinik duruma özgüiçerikleri kapsayan üç ana temada sorular yöneltilmiştir. Elde edilen yanıtlar, bilimsel doğruluk (DISCERNSkalası), anlaşılabilirlik (5’li Likert), uygulanabilirlik (5’li Likert) ve okunabilirlik (Flesch-Kincaid Testi) kriterleriüzerinden değerlendirilmiştir.Bulgular: ChatGPT’nin verdiği yanıtların tamamı (%100) bilimsel olarak doğru bulunmuş, anlaşılabilirlik ortalaması3,93 ± 0,99, uygulanabilirlik ortalaması 3,88 ± 0,96 olarak belirlenmiştir. Flesch-Kincaid testi sonucundaokunabilirlik skoru 81,5 ± 12,3 bulunurken, DISCERN skoru ortalaması 68,6 ± 8,1 olarak tespit edilmiştir.Yanıtların genellikle doğru ve yüksek kaliteli olduğu, ancak teknik detay ve uygulamaya yönelik bilgilerinyetersiz kalabildiği gözlenmiştir.Sonuç: ChatGPT, pelvik taban egzersizleri konusunda büyük oranda doğru ve yararlı bilgiler sunabilmektedir.Bununla birlikte, özellikle uygulama odaklı ve bağlama özgü içeriklerde daha fazla iyileştirmeye ihtiyaçduyulduğu sonucuna varılmıştır. Yapay zekâ tabanlı araçların sağlık eğitimi ve hasta rehberliği süreçlerindetamamlayıcı bir rolü olabileceği düşünülmekte, ancak bu sistemlerin insan uzmanlarca izlenmesi ve desteklenmesigerektiği vurgulanmaktadır.

Amaç: Bu çalışma, yapay zekâ tabanlı dil modeli ChatGPT’nin, urge inkontinans (sıkışma tipi idrar kaçırma)tedavisinde pelvik taban egzersizlerinin öğretilmesindeki rolünü değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Yapayzekâ destekli eğitim uygulamalarının hasta eğitimi ve davranış değişikliğine katkı sağlama potansiyeli elealınmıştır.Gereç ve Yöntemler: Literatürdeki pelvik taban egzersiz kılavuzları ve sağlık profesyonellerinin sıkça karşılaştığıhasta soruları temel alınarak ChatGPT’ye genel bilgilendirme, egzersiz teknikleri ve klinik duruma özgüiçerikleri kapsayan üç ana temada sorular yöneltilmiştir. Elde edilen yanıtlar, bilimsel doğruluk (DISCERNSkalası), anlaşılabilirlik (5’li Likert), uygulanabilirlik (5’li Likert) ve okunabilirlik (Flesch-Kincaid Testi) kriterleriüzerinden değerlendirilmiştir.Bulgular: ChatGPT’nin verdiği yanıtların tamamı (%100) bilimsel olarak doğru bulunmuş, anlaşılabilirlik ortalaması3,93 ± 0,99, uygulanabilirlik ortalaması 3,88 ± 0,96 olarak belirlenmiştir. Flesch-Kincaid testi sonucundaokunabilirlik skoru 81,5 ± 12,3 bulunurken, DISCERN skoru ortalaması 68,6 ± 8,1 olarak tespit edilmiştir.Yanıtların genellikle doğru ve yüksek kaliteli olduğu, ancak teknik detay ve uygulamaya yönelik bilgilerinyetersiz kalabildiği gözlenmiştir.Sonuç: ChatGPT, pelvik taban egzersizleri konusunda büyük oranda doğru ve yararlı bilgiler sunabilmektedir.Bununla birlikte, özellikle uygulama odaklı ve bağlama özgü içeriklerde daha fazla iyileştirmeye ihtiyaçduyulduğu sonucuna varılmıştır. Yapay zekâ tabanlı araçların sağlık eğitimi ve hasta rehberliği süreçlerindetamamlayıcı bir rolü olabileceği düşünülmekte, ancak bu sistemlerin insan uzmanlarca izlenmesi ve desteklenmesigerektiği vurgulanmaktadır.

 Urge İnkontinans; Pelvik Taban Egzersizleri; Yapay Zeka (Yz); Chatgpt; Hasta Eğitimi; Dijital Sağlık; Sağlık Okuryazarlığı URGE İNKONTİNANS YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKA DESTEKLİ EĞİTİM: CHATGPT’NİN DEĞERLENDİRİLMESİ Artificial Intelligence–Supported Education in the Management of Urge Incontinence: An Evaluation of ChatGPT Urge İnkontinans; Pelvik Taban Egzersizleri; Yapay Zeka (Yz); Chatgpt; Hasta Eğitimi; Dijital Sağlık; Sağlık Okuryazarlığı 1. Dumoulin C, Cacciari LP, Hay-Smith EJC. Pelvic floor muscle training versus no treatment, or inactive control treatments, for urinary incontinence in women: a short version Cochrane systematic review with meta-analysis. Neurourol Urodyn. 2018;37(1):223-9. 2. Herderschee R, Hay-Smith EJ, Herbison GP, Roovers JP, Heineman MJ. Feedback or biofeedback to augment pelvic floor muscle training for urinary incontinence in women. Cochrane Database Syst Rev. 2011;(7):CD009252. 3. Price N, Dawood R, Jackson SR. Pelvic floor exercise for urinary incontinence: a systematic literature review. Maturitas. 2010;67(4):309-15. 4. Wallace SA, Roe B, Williams K, Palmer M. Bladder training for urinary incontinence in adults. Cochrane Database Syst Rev. 2004;(1):CD001308. 5. Bø K, Herbert RD. There's not yet strong evidence that pelvic floor muscle training is effective for treating urinary incontinence in men. J Physiother. 2013;59(3):159-60. 6. Fitz FF, Resende APM, Stüpp L, Costa TF, Sartori MGF, Girão MJBC. Impact of pelvic floor muscle training on the quality of life in women with urinary incontinence. Rev Assoc Med Bras. 2017;63(5):399-407. 7. Thyssen HH, Clevin L, Olesen S, Lose G. Urinary incontinence in elite female athletes and dancers. Int Urogynecol J Pelvic Floor Dysfunct. 2002;13(1):15-7. 8. Dumoulin C, Hay-Smith J. Pelvic floor muscle training versus no treatment, or inactive control treatments, for urinary incontinence in women. Cochrane Database Syst Rev. 2010;(1):CD005654. 9. Magruder ML, Rodriguez AN, Wong JCJ, Erez O, Piuzzi NS, Scuderi GR, et al. Assessing ability for ChatGPT to answer total knee arthroplasty-related questions. J Arthroplasty. 2024;39:2022-7. 10. Charnock D, Shepperd S, Needham G, Gann R. DISCERN: An instrument for judging the quality of written consumer health information on treatment choices. J Epidemiol Community Health. 1999;53(2):105-11.