Analysis of Health Indicators by Association Rules

Yıl 2022, Cilt: 3 Sayı: 2, 31 - 37, 31.05.2022

Aslı Köse

https://doi.org/10.53608/estudambilisim.1072090

Cited By: 1

Öz

Data Mining is a technique used to discover useful information from large databases. Today, with the value of information obtained from data, interest in the field of data mining has increased. One of the data mining techniques is association rules. Health indicators are the basic parameters of many studies with their health and social dimensions. With this study, researches using health indicators in the last 10 years in the national literature were evaluated. In the studies, health expenditures, health status, health institution and health worker parameters were grouped as health indicators. According to the determined association rules, it was determined that the single-derived rules have higher confidence and support values than the binary and triple-derived association rules. It is thought that this study will guide the researchers in the selection of parameters to be used in future research.

Anahtar Kelimeler

Health indicators, Data mining, Association Rules

Sağlık Göstergelerinin Birliktelik Kuralları ile Analizi

Öz

Veri Madenciliği, büyük veri tabanlarından faydalı bilgileri keşfetmek için kullanılan bir tekniktir. Günümüzde veriden elde edilen bilginin değeri ile veri madenciliği alanına ilgi artmıştır. Veri madenciliği tekniklerinden biri de birliktelik kurallarıdır. Sağlık göstergeleri sağlık ve sosyal boyutu ile birçok çalışmanın temel parametreleridir. Bu çalışma ile ulusal literatürde son 10 yıl içerisinde sağlık göstergelerinin kullanıldığı araştırmalar değerlendirilmiştir. Araştırmalarda sağlık göstergeleri olarak sağlık harcamaları, sağlık statüsü, sağlık kurumu ve sağlık çalışanı parametreleri gruplandırılmıştır. Belirlenen birliktelik kurallarına göre tekli türetilen kuralların ikili ve üçlü türetilen birliktelik kurallarına göre daha yüksek güven ve destek değerine sahip oldukları belirlenmiştir. Bu araştırmanın gelecek araştırmalarda kullanılacak parametrelerin seçiminde araştırmacılara yol göstereceği düşünülmektedir

Anahtar Kelimeler

Sağlık göstergeleri, Veri Madenciliği, Birliktelik Kuralları

Kaynakça

• [1] S. Doddi, A. Marathe, S.S. Ravi and D.C. Torney, “Discovery of association rules in medical data”, Med Inform Internet Med, 26(1), 25-33, 2001.
• [2] Wu X. Et al., “Data mining with big data. IEEE Transactions On Knowledge and Data Engineering”, 26(1), 97-107, 2014.
• [3] S. Kotsiantis and D. Kanellopoulos, “Association rules mining: A recent overview ”,International Transactions on Computer Science and Engineering, 32(1), 71-82, 2006.
• [4] I.H. Witten, Frank E and Hall, M. A. Data Mining: Practical Machine Learning Toolsand Techniques with Java Implementations, Boston: Morgan Kaufmann, ABD, 2011.
• [5] B. Milovic and M. Milovic, “Prediction and decision making in health care using data mining”, Kuwait Chapter of Arabian Journal of Business and Management Review, 12(1), 126-136, 2012.
• [6] H.S. Anand, S.S. Vinodchandra, “Association rule mining using treap”, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 9(4), 589-597, 2018.
• [7] Y. Hamuro et al., “Mining pharmacy data helps to make profits”, Data Mining and Knowledge Discovery, 2, 391–398, 1998.
• [8] S. Rao and P. Gupta, “Implementing improved algorithm over APRIORI Data Mining Association Rule Algorithm”, IJCST, 3(1), 489-493, 2012.
• [9] A.M. Shin et al., “Diagnostic analysis of patients with essential hypertension using association rule mining”, Healthcare Informatics Research, 16(2), 77-81, 2010.
• [10]Internet: D.A.Simovici, Data Mining of Medical Data: Opportunities and challenges in mining association rules https://cs.umb.edu/~dsim/papersps, 10.12.2021.
• [11] H. Joudaki et al., “ Using data mining to detect health care fraud and abuse: a review of literature“, Global Journal of Health Science, 7(1), 194-202, 2015
• [12] H. C. Koh, W. C. Tan, P.A. Goh, “Two-step method to construct credit scoring models with data mining techniques”,International. Journal of Business and Information, 1(1), 96-118, 2006.
• [13] R. Malpani et al., “Mining transcriptional association rules from breast cancer profile data”, Information Reuse and Integration, 154-9, 2011.
• [14] A., T. Joshi et al., “Data mining in healthcare and predicting obesity”, Proceedings of the Third International Conference on Computational Intelligence and Informatics, Hyderabad, India.
• [15] G. Sariyer and C. Ocal Tasar, “Highlighting the rules between diagnosis types and laboratory diagnostic tests for patients of an emergency department: use of association rule mining”, Journal of Health Informatics, 26(2), 1177–1193, 2020.
• [16] E. Aydemir and M. Yavuz, “Mevsimlere göre ilaç satış verilerinin birliktelik analizi ile incelenmesi”, Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi, 3 (1), 23-30, 2019.
• [17] H. Joudaki et al., “Using data mining to detect health care fraud and abuse: A review of literature”, Global Journal of Health Science, 7(1), 194-202, 2015.
• [18] C. Aydemir and S. Baylan, “Sağlık harcamaları ve ekonomik büyüme ilişkisi: Türkiye üzerine bir uygulama”, Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13, 417-435, 2015.
• [19] S.S. Köksal et al., “Temel sağlık düzeyi göstergeleri açısından Türkiye ve Avrupa Birliği ülkeleri”, TJFMPC, 10(4), 205-212, 2016.
• [20] H. A. Akdeniz, “Türkiye’de yataklı tedavi kurumlarının kategorize edilen yatak kapasitelerinin sıralı logistik regresyon analizi”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(4), 1–18, 2008.
• [21] J. Han, M. Kamber and J. Pei. Data Mining Concepts and Techniques, Elsevier: ABD, 2012.
• [22] D. Ayberkin and Ü. Özen, “Apriori algoritmasının kullanılmasına yönelik bir yazılım tasarımı ve uygulaması: İŞKUR verilerinin değerlendirilmesi üzerine bir örnek çalışma”, Dijital Çağda İşletmecilik Dergisi, 2(2), 95-102, 2019.
• [23] U. Sayılı, “Türkiye ve OECD ülkelerinin sağlık göstergeleri ve sağlık harcamalarının karşılaştırılması”, Online Türk Sağlık Bilimleri Dergisi, 1–12, 2017.
• [24] Chattopadhyay S et al. “Studying infant mortality rate: a data mining approach”, Health Technology, 1, 25–34, 2011.
• [25] Internet: A.T. Adetuwo, Data mining and public health surveillance, https://air.ashesi.edu.gh/handle/20.500.11988/32, 20.12.2021.
• [26] Ö. Yorulmaz, “The relationship between socio-economic development, corruption and health indicators: application of partial least squares structural equation modeling”, Alphanumeric Journal, 5(2),191-206, 2017.
• [27] M. Şener, Y. Aslan and V. Yiğit. “Sağlık göstergelerinin yapısal eşitlik modellemesi ile test edilmesi”, Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(18), 268-276, 2019