COVID-19 Pandemisinde Semptomlar ve Vaka Profilinin Veri Madenciliği Yaklaşımıyla İncelenmesi
Öz
Tüm dünyaya hızla yayılan Corona virüsü 2019 (COVID-19), SARS ve MERS salgınları sonrası görülen üçüncü koronavirüs salgını olarak tüm dünyayı etkisi altına almıştır. Virüs dünya çapında halk sağlığı için büyük bir tehdit olmaya devam etmektedir. Dünya sağlık örgütü tarafından pandemi ilan edilen bu salgın, insanların sağlığına, eğitimine, sosyalleşmelerine ve küresel ekonomiye çok büyük etkiler bırakan önemli bir halk sağlığı krizidir. COVID-19’a daha hızlı yanıt verebilmek için her yönüyle çalışmalar devam etmektedir. Bu kapsamda hastalığın seyrinde, hastaların benzer özellikleri taşıdıkları semptomlar ve iyileşme sürecine etkileri önem arz etmektedir.
Bu çalışma, COVID-19 hastaları arasında yaş, cinsiyet, hastalığın seyrinde görülen semptomlar, iyileşme ve ölüm durumunda etkili birliktelikleri ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Çalışmada, sık görülen semptomları belirlemek ve demografik verilerin iyileşme sürecine etkilerini çıkarmak için birliktelik kuralı adı verilen ve yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi tekniği R programlama dili kullanılarak uygulanmıştır.
Elde edilen kurallarda, salgına yakalanmada yaş faktörünün büyük ölçüde etken olduğu tespit edilmiştir. En belirgin semptom olarak ateş ortaya konmuştur. Ateş semptomunu takiben öksürük semptomunun hastalar arasında sıklıkla rastlandığı görülmektedir. Analizler sonucunda, ölüm oranlarında yaşlı bireylerin ve erkeklerin kadınlara göre daha çok kayıp verdiği tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Agrawal, R. and Srikant, R. “Fast algorithms for mining association rules”, Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Databases, pp. 487–499, 1994.
- Alanlar, E. (2021). Pazar Sepeti Analizi Ilebirliktelikkurallarinin Belirlenmesi: Perakendesektöründe Covid-19 Etkisi, Yüksek Lisans Tezi, Karabük Üniversitesi, Eğitim Enstitüsü.
- Atsa’am, D. D., & Wario, R. (2022). Association rules on the COVID-19 variants of concern to guide choices of tourism destinations. In Current Issues in Tourism (Vol. 25, Issue 10, pp. 1536–1540). https://doi.org/10.1080/13683500.2021.1951182
- Birant, D., Kut ve diğ., (2010) ‘İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi’, pp. 215–222.
- Çelik, A., Using Apriori Data Mining Method in COVID-19 Diagnosis. Journal of Engineering Technology and Applied Sciences 5 (3) 2020: 121-131. Er A.G., Ünal, S. “2019 Koronavirüs Salgını – Anlık Durum ve İlk İzlenimler”. Flora, 2020(25).
- Han, J. ve Kamber, M., Data mining: concepts and techniques (the Morgan Kaufmann Series in data management systems), 2nd Edition, Waltham, USA, Morgan Kaufmann Publishers, 2006.
- Ji, Y., Ma, Z., Peppelenbosch, M. P., & Pan, Q. (2020). Potential association between COVID-19 mortality and health-care resource availability. In The Lancet Global Health (Vol. 8, Issue 4, p. e480). Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30068-1
- Liu, R., Ming, X., Zhu, H., Song, L., Gao, Z., Gao, L., Jia, S., Zhang, C., Xu, O., Zhou, J., Yuan, J., & Zhang, J. “Association of Cardiovascular Manifestations with In-hospital Outcomes in Patients with COVID-19: A Hospital Staff Data”. MedRxiv, 1-26,2020.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Yayımlanma Tarihi
9 Aralık 2022
Gönderilme Tarihi
29 Temmuz 2022
Kabul Tarihi
7 Eylül 2022
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2022 Cilt: 5 Sayı: 2
APA
Karahan Adalı, G. (2022). COVID-19 Pandemisinde Semptomlar ve Vaka Profilinin Veri Madenciliği Yaklaşımıyla İncelenmesi. Haliç Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(2), 253-269. https://doi.org/10.56206/husbd.1150952
AMA
1.Karahan Adalı G. COVID-19 Pandemisinde Semptomlar ve Vaka Profilinin Veri Madenciliği Yaklaşımıyla İncelenmesi. Sosyal ve Beşeri Bilimler, Konservatuvar. 2022;5(2):253-269. doi:10.56206/husbd.1150952
Chicago
Karahan Adalı, Gökçe. 2022. “COVID-19 Pandemisinde Semptomlar ve Vaka Profilinin Veri Madenciliği Yaklaşımıyla İncelenmesi”. Haliç Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 5 (2): 253-69. https://doi.org/10.56206/husbd.1150952.
EndNote
Karahan Adalı G (01 Aralık 2022) COVID-19 Pandemisinde Semptomlar ve Vaka Profilinin Veri Madenciliği Yaklaşımıyla İncelenmesi. Haliç Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 5 2 253–269.
IEEE
[1]G. Karahan Adalı, “COVID-19 Pandemisinde Semptomlar ve Vaka Profilinin Veri Madenciliği Yaklaşımıyla İncelenmesi”, Sosyal ve Beşeri Bilimler, Konservatuvar, c. 5, sy 2, ss. 253–269, Ara. 2022, doi: 10.56206/husbd.1150952.
ISNAD
Karahan Adalı, Gökçe. “COVID-19 Pandemisinde Semptomlar ve Vaka Profilinin Veri Madenciliği Yaklaşımıyla İncelenmesi”. Haliç Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 5/2 (01 Aralık 2022): 253-269. https://doi.org/10.56206/husbd.1150952.
JAMA
1.Karahan Adalı G. COVID-19 Pandemisinde Semptomlar ve Vaka Profilinin Veri Madenciliği Yaklaşımıyla İncelenmesi. Sosyal ve Beşeri Bilimler, Konservatuvar. 2022;5:253–269.
MLA
Karahan Adalı, Gökçe. “COVID-19 Pandemisinde Semptomlar ve Vaka Profilinin Veri Madenciliği Yaklaşımıyla İncelenmesi”. Haliç Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, c. 5, sy 2, Aralık 2022, ss. 253-69, doi:10.56206/husbd.1150952.
Vancouver
1.Gökçe Karahan Adalı. COVID-19 Pandemisinde Semptomlar ve Vaka Profilinin Veri Madenciliği Yaklaşımıyla İncelenmesi. Sosyal ve Beşeri Bilimler, Konservatuvar. 01 Aralık 2022;5(2):253-69. doi:10.56206/husbd.1150952