Öz
Objective: Artificial intelligence (AI) technologies have advanced rapidly and are increasingly being used in maternity care. This study aims to map the literature on AI use during pregnancy, childbirth, and the postpartum period through bibliometric analysis and to highlight global research trends and their impact on primary care.
Methods: A literature review was conducted using the Web of Science Core Collection, Scopus, PubMed, IEEE Xplore, and Embase databases. The search strategy combined keywords related to childbirth and AI. Eligible studies were analyzed using VOSviewer, R software, and Microsoft Excel to analyze trends in the included articles.
Results: A total of 254 publications were included. Publications increased nearly fourfold after 2019, reaching 90 articles in 2024. The United States led in publication productivity and citations, while Italy and Spain showed the highest citation impact per publication, with strong collaboration involving China, the United States, and the United Kingdom. Artificial intelligence, machine learning, and deep learning were the dominant themes, mainly applied to high-risk pregnancy diagnosis and birth management.
Conclusion:
In order to advance the subject globally, more research and international collaboration are required, as this study identifies important research issues and a rising but still small body of literature in AI for obstetrics.
The findings underscore the importance of strengthening primary-care integration, supporting clinician training, and encouraging broader global collaboration to enhance the safe and equitable use of AI in maternal care.
Anahtar Kelimeler
Artificial intelligence pregnancy childbirth postpartum bibliometric analysis obstetrics
Kaynakça
- 1. Wael A, Madi A. Accelerating artificial intelligence: the role of GPUs in deep learning and computational advancements. East J Eng. 2025;1(1):31–46. doi:10.63496/eje.Vol1.Iss1.34
- 2. Rani S, Kataria A, Bhambri P, Pareek PK, Puri V. Artificial intelligence in personalized health services for better patient care. In: Revolutionizing Healthcare: AI Integration with IoT for Enhanced Patient Outcomes. Cham, Switzerland: Springer Nature; 2024:89–108.
- 3. Crossnohere NL, Elsaid M, Paskett J, et al. Guidelines for artificial intelligence in medicine: literature review and content analysis of frameworks. J Med Internet Res. 2022;24(8):e36823. doi:10.2196/36823
- 4. Kulkarni S, Seneviratne N, Baig MS, Khan AHA. Artificial intelligence in medicine: where are we now?. Acad Radiol. 2020;27(1):62–70. doi:10.1016/j.acra.2019.10.001
- 5. Aung YYM, Wong DCS, Ting DSW. The promise of artificial intelligence: a review of the opportunities and challenges of artificial intelligence in healthcare. Br Med Bull. 2021;139(1):4–15. doi:10.1093/bmb/ldab016
- 6. Iftikhar P, Kuijpers MV, Khayyat A, Iftikhar A, De Sa MD. Artificial intelligence: a new paradigm in obstetrics and gynecology research and clinical practice. Cureus. 2020;12(2):e7124. doi:10.7759/cureus.7124.
- 7. Shobarani R, Dhivya P, Radha D, Kavitha R, Suganthi T. AI at the womb’s edge: transformative technologies in fetal monitoring. In: Modernizing Maternal Care With Digital Technologies. 2024:127–158.
- 8. Bayomi SM, Mohammed SH, Sayed FM, Farahat HEA, Atia NS, Ragab M. Artificial intelligence in primary and community care: nursing interventions to improve maternal health outcomes. Vasc Endovasc Rev. 2025;8(3 Suppl):212–220.
- 9. Ike PC, Atuahene C, Nwachukwu SF, et al. Human–AI collaboration in maternal mental health: a hybrid approach to reducing anxiety in expectant and nursing mothers. Int J Org Med Dev Res. 2025;10(3). doi:10.70382/mejomdr.v10i3.014
- 10. Fischer A, Rietveld A, Teunissen P, Hoogendoorn M, Bakker P. What is the future of artificial intelligence in obstetrics? A qualitative study among healthcare professionals. BMJ Open. 2023;13(10):e076017. doi:10.1136/bmjopen-2023-076017
- 11. Klarin A. How to conduct a bibliometric content analysis: guidelines and contributions of content co-occurrence or co-word literature reviews. Int J Consum Stud. 2024;48(2):e13031. doi:10.1111/ijcs.13031
- 12. Passas I. Bibliometric analysis: the main steps. Encyclopedia. 2024;4(2):1014–25. doi:10.3390/encyclopedia4020065
- 13. Barrington NM, Gupta N, Musmar B, et al. A bibliometric analysis of the rise of ChatGPT in medical research. Med Sci (Basel). 2023;11(3):61. doi:10.3390/medsci11030061
- 14. Olorunsogo TO, Balogun OD, Ayo-Farai O, et al. Reviewing the evolution of US telemedicine post-pandemic by analyzing its growth, acceptability, and challenges in remote healthcare delivery during global health crises. World J Biol Pharm Health Sci. 2024;17(1):75–90. doi:10.30574/wjbphs.2024.17.1.0010
- 15. Correia V, Mascarenhas T, Mascarenhas M. Smart pregnancy: AI-driven approaches to personalised maternal and foetal health—a scoping review. J Clin Med. 2025;14(19):6974. doi:10.3390/jcm14196974
- 16. Khushk A, Yi X, Zhiying L, Seow RYC. How Chinese digital healthcare is different from the United States? A systematic review. Technol Anal Strateg Manag. 2025;37(13):4722–4733. doi:10.1080/09537325.2025.2469671
- 17. da Silva RGL. The advancement of artificial intelligence in biomedical research and health innovation: challenges and opportunities in emerging economies. Global Health. 2024;20(1):44. doi:10.1186/s12992-024-01049-5
- 18. Tijssen R. Research cooperation between universities and local firms: comparing university ecosystems in China and the USA. J Knowl Econ. 2025. Published online. doi:10.1007/s13132-025-02588-x
- 19. Kijewski S, Ronchi E, Vayena E. International organisations and the global governance of AI in health. In: Solaiman B, Cohen IG, eds. Research Handbook on Health, AI and the Law. Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing; 2024:Chap 15. doi:10.4337/9781802205657.ch15
- 20. De Nicolò V, La Torre D. Global research trends of artificial intelligence and machine learning applied in medicine: a bibliometric analysis (2012–2022). In: Artificial Intelligence for Medicine: An Applied Reference for Methods and Applications. Academic Press; 2024:151–177. doi:10.1016/B978-0-443-13671-9.00004-1
- 21. Yeo L, Romero R. Fetal intelligent navigation echocardiography (FINE): a novel method for rapid, simple, and automatic examination of the fetal heart. Ultrasound Obstet Gynecol. 2013;42(3):268–84. doi:10.1002/uog.12563
- 22. Caballero-Ruiz E, García-Sáez G, Rigla M, et al. A web-based clinical decision support system for gestational diabetes: automatic diet prescription and detection of insulin needs. Int J Med Inform. 2017;102:35–49. doi:10.1016/j.ijmedinf.2017.02.014
- 23. Romeo V, Ricciardi C, Cuocolo R, et al. Machine learning analysis of MRI-derived texture features to predict placenta accreta spectrum in patients with placenta previa. Magn Reson Imaging. 2019;64:71–6. doi:10.1016/j.mri.2019.05.017
- 24. Fergus P, Selvaraj M, Chalmers C. Machine learning ensemble modelling to classify caesarean section and vaginal delivery types using cardiotocography traces. Comput Biol Med. 2018;93:7–16. doi:10.1016/j.compbiomed.2017.12.002
- 25. Grünebaum A, Chervenak J, Pollet SL, et al. The exciting potential for ChatGPT in obstetrics and gynecology. Am J Obstet Gynecol. 2023;228(6):696–705. doi:10.1016/j.ajog.2023.03.009
- 26. Drukker L, Noble JA, Papageorghiou AT. Introduction to artificial intelligence in ultrasound imaging in obstetrics and gynecology. Ultrasound Obstet Gynecol. 2020;56(4):498–505. doi:10.1002/uog.22122
- 27. Zhao Z, Deng Y, Zhang Y, et al. DeepFHR: intelligent prediction of fetal acidemia using fetal heart rate signals based on convolutional neural network. BMC Med Inform Decis Mak. 2019;19(1):286. doi:10.1186/s12911-019-1007-5
- 28. Varanini M, Tartarisco G, Billeci L, et al. An efficient unsupervised fetal QRS complex detection from abdominal maternal ECG. Physiol Meas. 2014;35(8):1607–19. doi:10.1088/0967-3334/35/8/1607
- 29. Akbulut A, Ertugrul E, Topcu V. Fetal health status prediction based on maternal clinical history using machine learning techniques. Comput Methods Programs Biomed. 2018;163:87–100. doi:10.1016/j.cmpb.2018.06.010
- 30. Namburete AI, Stebbing RV, Kemp B, et al. Learning-based prediction of gestational age from ultrasound images of the fetal brain. Med Image Anal. 2015;21(1):72–86. doi:10.1016/j.media.2014.12.006
- 31. Rani S, Kumar R, Panda BS, et al. Machine learning-powered smart healthcare systems in the era of big data: applications, diagnostic insights, challenges, and ethical implications. Diagnostics (Basel). 2025;15(15):1914. doi:10.3390/diagnostics15151914
- 32. Ngepah N, Saba CS, Mouteyica AEN, Ohonba A. The impact of artificial intelligence on maternal mortality: evidence from global, developed and developing countries. Global Health. 2025;21(1):41. doi:10.1186/s12992-025-01135-2
- 33. El Arab RA, Al Moosa OA, Albahrani Z, et al. Integrating artificial intelligence into perinatal care pathways: a scoping review of reviews of applications, outcomes, and equity. Nurs Rep. 2025;15(8):281. doi:10.3390/nursrep15080281
- 34. Serin O, Yıldırım BF, Duman F, et al. Physician perspectives on artificial intelligence in healthcare: a cross-sectional study of child-focused care in a Turkish tertiary hospital. Int J Med Inform. 2025;203:106003. doi:10.1016/j.ijmedinf.2025.106003
Öz
Amaç: Yapay zekâ (YZ) teknolojileri hızla gelişmiş ve anne sağlığı bakımında giderek daha yaygın biçimde kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmanın amacı, gebelik, doğum ve postpartum dönemde yapay zekâ kullanımına ilişkin literatürü bibliyometrik analiz yoluyla haritalamak ve küresel araştırma eğilimleri ile bunların birinci basamak sağlık hizmetlerine etkisini ortaya koymaktır.
Yöntem: Literatür taraması Web of Science Core Collection, Scopus, PubMed, IEEE Xplore ve Embase veri tabanları kullanılarak gerçekleştirildi. Arama stratejisinde doğum ve yapay zekâ ile ilişkili anahtar kelimeler birleştirildi. Uygun bulunan çalışmalar, dâhil edilen makalelerdeki eğilimleri analiz etmek amacıyla VOSviewer, R yazılımı ve Microsoft Excel kullanılarak incelendi.
Bulgular: Toplam 254 yayın çalışmaya dâhil edildi. Yayın sayısı 2019 yılından sonra yaklaşık dört kat artarak 2024 yılında 90 makaleye ulaşmıştır. Amerika Birleşik Devletleri yayın üretkenliği ve atıf sayısında ilk sırada yer alırken, İtalya ve İspanya yayın başına en yüksek atıf etkisini göstermiştir; Çin, Amerika Birleşik Devletleri ve Birleşik Krallık arasında güçlü iş birlikleri olduğu belirlenmiştir. Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme baskın temalar olup, bu yaklaşımlar ağırlıklı olarak yüksek riskli gebeliklerin tanılanması ve doğum yönetiminde uygulanmıştır.
Sonuç: Bu çalışma, obstetrikte yapay zekâ alanında temel araştırma temalarını ve giderek artmakla birlikte hâlen sınırlı olan literatürü ortaya koymakta; alanın küresel ölçekte ilerletilebilmesi için daha fazla araştırmaya ve uluslararası iş birliğine ihtiyaç olduğunu göstermektedir. Bulgular, anne sağlığı bakımında yapay zekânın güvenli ve adil kullanımını desteklemek amacıyla birinci basamak sağlık hizmetleriyle entegrasyonun güçlendirilmesi, klinisyen eğitimlerinin desteklenmesi ve daha geniş kapsamlı küresel iş birliklerinin teşvik edilmesinin önemini vurgulamaktadır.
Anahtar Kelimeler
Yapay zekâ gebelik doğum postpartum dönem bibliyometrik analiz obstetrik
Kaynakça
- 1. Wael A, Madi A. Accelerating artificial intelligence: the role of GPUs in deep learning and computational advancements. East J Eng. 2025;1(1):31–46. doi:10.63496/eje.Vol1.Iss1.34
- 2. Rani S, Kataria A, Bhambri P, Pareek PK, Puri V. Artificial intelligence in personalized health services for better patient care. In: Revolutionizing Healthcare: AI Integration with IoT for Enhanced Patient Outcomes. Cham, Switzerland: Springer Nature; 2024:89–108.
- 3. Crossnohere NL, Elsaid M, Paskett J, et al. Guidelines for artificial intelligence in medicine: literature review and content analysis of frameworks. J Med Internet Res. 2022;24(8):e36823. doi:10.2196/36823
- 4. Kulkarni S, Seneviratne N, Baig MS, Khan AHA. Artificial intelligence in medicine: where are we now?. Acad Radiol. 2020;27(1):62–70. doi:10.1016/j.acra.2019.10.001
- 5. Aung YYM, Wong DCS, Ting DSW. The promise of artificial intelligence: a review of the opportunities and challenges of artificial intelligence in healthcare. Br Med Bull. 2021;139(1):4–15. doi:10.1093/bmb/ldab016
- 6. Iftikhar P, Kuijpers MV, Khayyat A, Iftikhar A, De Sa MD. Artificial intelligence: a new paradigm in obstetrics and gynecology research and clinical practice. Cureus. 2020;12(2):e7124. doi:10.7759/cureus.7124.
- 7. Shobarani R, Dhivya P, Radha D, Kavitha R, Suganthi T. AI at the womb’s edge: transformative technologies in fetal monitoring. In: Modernizing Maternal Care With Digital Technologies. 2024:127–158.
- 8. Bayomi SM, Mohammed SH, Sayed FM, Farahat HEA, Atia NS, Ragab M. Artificial intelligence in primary and community care: nursing interventions to improve maternal health outcomes. Vasc Endovasc Rev. 2025;8(3 Suppl):212–220.
- 9. Ike PC, Atuahene C, Nwachukwu SF, et al. Human–AI collaboration in maternal mental health: a hybrid approach to reducing anxiety in expectant and nursing mothers. Int J Org Med Dev Res. 2025;10(3). doi:10.70382/mejomdr.v10i3.014
- 10. Fischer A, Rietveld A, Teunissen P, Hoogendoorn M, Bakker P. What is the future of artificial intelligence in obstetrics? A qualitative study among healthcare professionals. BMJ Open. 2023;13(10):e076017. doi:10.1136/bmjopen-2023-076017
- 11. Klarin A. How to conduct a bibliometric content analysis: guidelines and contributions of content co-occurrence or co-word literature reviews. Int J Consum Stud. 2024;48(2):e13031. doi:10.1111/ijcs.13031
- 12. Passas I. Bibliometric analysis: the main steps. Encyclopedia. 2024;4(2):1014–25. doi:10.3390/encyclopedia4020065
- 13. Barrington NM, Gupta N, Musmar B, et al. A bibliometric analysis of the rise of ChatGPT in medical research. Med Sci (Basel). 2023;11(3):61. doi:10.3390/medsci11030061
- 14. Olorunsogo TO, Balogun OD, Ayo-Farai O, et al. Reviewing the evolution of US telemedicine post-pandemic by analyzing its growth, acceptability, and challenges in remote healthcare delivery during global health crises. World J Biol Pharm Health Sci. 2024;17(1):75–90. doi:10.30574/wjbphs.2024.17.1.0010
- 15. Correia V, Mascarenhas T, Mascarenhas M. Smart pregnancy: AI-driven approaches to personalised maternal and foetal health—a scoping review. J Clin Med. 2025;14(19):6974. doi:10.3390/jcm14196974
- 16. Khushk A, Yi X, Zhiying L, Seow RYC. How Chinese digital healthcare is different from the United States? A systematic review. Technol Anal Strateg Manag. 2025;37(13):4722–4733. doi:10.1080/09537325.2025.2469671
- 17. da Silva RGL. The advancement of artificial intelligence in biomedical research and health innovation: challenges and opportunities in emerging economies. Global Health. 2024;20(1):44. doi:10.1186/s12992-024-01049-5
- 18. Tijssen R. Research cooperation between universities and local firms: comparing university ecosystems in China and the USA. J Knowl Econ. 2025. Published online. doi:10.1007/s13132-025-02588-x
- 19. Kijewski S, Ronchi E, Vayena E. International organisations and the global governance of AI in health. In: Solaiman B, Cohen IG, eds. Research Handbook on Health, AI and the Law. Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing; 2024:Chap 15. doi:10.4337/9781802205657.ch15
- 20. De Nicolò V, La Torre D. Global research trends of artificial intelligence and machine learning applied in medicine: a bibliometric analysis (2012–2022). In: Artificial Intelligence for Medicine: An Applied Reference for Methods and Applications. Academic Press; 2024:151–177. doi:10.1016/B978-0-443-13671-9.00004-1
- 21. Yeo L, Romero R. Fetal intelligent navigation echocardiography (FINE): a novel method for rapid, simple, and automatic examination of the fetal heart. Ultrasound Obstet Gynecol. 2013;42(3):268–84. doi:10.1002/uog.12563
- 22. Caballero-Ruiz E, García-Sáez G, Rigla M, et al. A web-based clinical decision support system for gestational diabetes: automatic diet prescription and detection of insulin needs. Int J Med Inform. 2017;102:35–49. doi:10.1016/j.ijmedinf.2017.02.014
- 23. Romeo V, Ricciardi C, Cuocolo R, et al. Machine learning analysis of MRI-derived texture features to predict placenta accreta spectrum in patients with placenta previa. Magn Reson Imaging. 2019;64:71–6. doi:10.1016/j.mri.2019.05.017
- 24. Fergus P, Selvaraj M, Chalmers C. Machine learning ensemble modelling to classify caesarean section and vaginal delivery types using cardiotocography traces. Comput Biol Med. 2018;93:7–16. doi:10.1016/j.compbiomed.2017.12.002
- 25. Grünebaum A, Chervenak J, Pollet SL, et al. The exciting potential for ChatGPT in obstetrics and gynecology. Am J Obstet Gynecol. 2023;228(6):696–705. doi:10.1016/j.ajog.2023.03.009
- 26. Drukker L, Noble JA, Papageorghiou AT. Introduction to artificial intelligence in ultrasound imaging in obstetrics and gynecology. Ultrasound Obstet Gynecol. 2020;56(4):498–505. doi:10.1002/uog.22122
- 27. Zhao Z, Deng Y, Zhang Y, et al. DeepFHR: intelligent prediction of fetal acidemia using fetal heart rate signals based on convolutional neural network. BMC Med Inform Decis Mak. 2019;19(1):286. doi:10.1186/s12911-019-1007-5
- 28. Varanini M, Tartarisco G, Billeci L, et al. An efficient unsupervised fetal QRS complex detection from abdominal maternal ECG. Physiol Meas. 2014;35(8):1607–19. doi:10.1088/0967-3334/35/8/1607
- 29. Akbulut A, Ertugrul E, Topcu V. Fetal health status prediction based on maternal clinical history using machine learning techniques. Comput Methods Programs Biomed. 2018;163:87–100. doi:10.1016/j.cmpb.2018.06.010
- 30. Namburete AI, Stebbing RV, Kemp B, et al. Learning-based prediction of gestational age from ultrasound images of the fetal brain. Med Image Anal. 2015;21(1):72–86. doi:10.1016/j.media.2014.12.006
- 31. Rani S, Kumar R, Panda BS, et al. Machine learning-powered smart healthcare systems in the era of big data: applications, diagnostic insights, challenges, and ethical implications. Diagnostics (Basel). 2025;15(15):1914. doi:10.3390/diagnostics15151914
- 32. Ngepah N, Saba CS, Mouteyica AEN, Ohonba A. The impact of artificial intelligence on maternal mortality: evidence from global, developed and developing countries. Global Health. 2025;21(1):41. doi:10.1186/s12992-025-01135-2
- 33. El Arab RA, Al Moosa OA, Albahrani Z, et al. Integrating artificial intelligence into perinatal care pathways: a scoping review of reviews of applications, outcomes, and equity. Nurs Rep. 2025;15(8):281. doi:10.3390/nursrep15080281
- 34. Serin O, Yıldırım BF, Duman F, et al. Physician perspectives on artificial intelligence in healthcare: a cross-sectional study of child-focused care in a Turkish tertiary hospital. Int J Med Inform. 2025;203:106003. doi:10.1016/j.ijmedinf.2025.106003
Ayrıntılar
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Konular | Klinik Tıp Bilimleri (Diğer), Aile Hekimliği |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 9 Temmuz 2025 |
| Kabul Tarihi | 3 Ocak 2026 |
| Erken Görünüm Tarihi | 21 Şubat 2026 |
| Yayımlanma Tarihi | 21 Şubat 2026 |
| DOI | https://doi.org/10.21763/tjfmpc.1735586 |
| IZ | https://izlik.org/JA28GF42NH |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2026 Cilt: 20 Sayı: 1 |
Amaç ve Kapsam
Derginin amacı, birinci basamağın geliştirilmesi için tıbbi karar alma, sağlık hizmeti sunumu, tıp eğitimi ve araştırma metodolojisi konularında yeni bilgiler sağlamaktır.
Derginin odağı, birinci basamak ortamında üretilmiş aile hekimlerinin ve birinci basamak ekibinin günlük çalışmalarını destekleyen, yeni kanıtlar sağlayan veya tartışan makaleler olsa da diğer disiplinlerden gelen ve birinci basamak sağlık hizmet sunumuna katkı sağlayan makaleler de memnuniyetle karşılanmaktadır.
TJFMPC orijinal araştırma makalelerini, davetli derleme makalelerini, olgu sunumlarını ve editöre mektupları Türkçe ve İngilizce dillerinde kabul etmektedir.
TJFMPC, çift kör hakem değerlendirme politikası uygular.
Yazım Kuralları
- Yazı stili: Yazılar, Microsoft Word programı ile hazırlanmalı, metin "Times New Roman" karakteri ile 10 puntoda ve tek satır aralıklı olarak yazılmalıdır. Satır numarası verilmelidir.
- Kelime sınırlaması: Hazırlanan yazıların, araştırma makaleleri için 3000, nitel çalışmalar için 4000, derleme yazıları için 4000, editöre mektup için 750, olgu sunumları için 2500 kelimeyi geçmemesi önerilir.
- Kısaltmalar, semboller ve birimler: Kısaltmalar ilk geçtiği yerde parantez içinde yazılmalı ve daha sonra metinde kısaltma olarak kullanılmalıdır. Cins ve tür adları Latince ve italik olarak belirtilmelidir. Tüm ölçümler Uluslararası Birimler Sistemine göre belirtilmelidir. (https://www.bipm.org/en/measurement-units)
- Tablolar ve şekiller: Tüm yazı tipleri için yediyi, editöre mektup için ikiyi geçmemesi önerilir. Tablo içermeyen bütün görünümler (fotoğraf, çizim, diyagram, grafik, harita vs.) şekil olarak adlandırılmalıdır. Her bir tablo ve şekil, metin içinde bulunması gereken yere yerleştirilmelidir ve metin içinde gönderme yapılmalıdır. Metin içindeki göndermeler parantez içinde ve ilgili görselin sayı numarası ile verilmelidir. Birden fazla görsele gönderme yapılacak ise ilgili numaralar tire ile ayrılarak belirtilmelidir (Örn. Tablo 1-2). Bütün tablo ve şekiller metin içinde ardışık olarak numaralandırılmalıdır. Kullanılan kısaltmalar şekil ve tablo altında açıklanmalıdır. Resimler/fotoğraflar renkli, ayrıntıları görülecek derecede kontrast ve net olmalıdır. Net baskı elde edilebilmesi için şekil, resim/fotoğraflar ayrı birer tif, .png, .jpg veya .gif dosyası olarak (en az 300 dpi çözünürlükte taranarak) dergiye ayrıca iletilmelidir.
- Başlık (Türkçe ve İngilizce): Başlık ana bulguyu özetlemeli. Tercihen çalışma popülasyonunu veya ortamını ve çalışma tasarımını belirtmelidir. Çalışma tasarımı (alt) başlıkta açıkça belirtilmelidir. Diğer makale türleri için, başlık makalenin ana mesajının özlü bir açıklaması olmalıdır.
- Özet (Türkçe ve İngilizce): Araştırma yazıları için giriş, yöntem, bulgular, sonuç şeklinde yapılandırılmış, diğer yazılar için bölümsüz olmalı, 250 kelimeyi aşmamalıdır.
- Anahtar kelimeler (Türkçe ve İngilizce): 2-5 adet arası olmalıdır. Türkçe anahtar kelimeler Türkiye Bilim Terimlerine (https://www.bilimterimleri.com/) ve İngilizce anahtar kelimeler Medical Subject Headings’e (https://meshb.nlm.nih.gov/search) uygun olarak verilmelidir.
- Yazı tipine göre alt başlıklar:
a. Araştırma yazıları: Giriş, yöntem, bulgular, tartışma, sonuç,
b. Olgu sunumları: Giriş, olgu, tartışma, sonuç,
c. Derleme, editöre mektup: Yazar(lar) tarafından belirlenen başlık ve alt başlıklar içerebilir. - Finansal Destek: Araştırmanın yürütülmesi için finansal destek belirtilmelidir. Hiçbir fon kaynağı yoksa, bu durum “Bu araştırma herhangi bir fonlama kuruluşu/sektöründen hibe almamıştır.” şeklinde bildirilmelidir.
- Etik Beyan: “Bu çalışma ……. Etik Kurulu (Tarih, sayı no) tarafından onaylanmıştır.”
- Çıkar Çatışması: Yazarların herhangi bir çıkar çatışması yoksa, "Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan etmektedir." şeklinde yazılmalıdır.
- Teşekkür: Yazarlık kriterlerini karşılamayan ancak araştırmaya katkıda bulunanlara çalışmanın teşekkür bölümünde yer verilmelidir. Kişilere, hibelere, fonlara, projelere, vb. yapılan teşekkür kısa tutulmalı, isimler açık ve eksiksiz olarak yazılmalıdır.
- Ek Bilgi: Çalışma tıpta uzmanlık, yüksek lisans veya doktora tezinden üretilmişse veya bilimsel toplantılarda sunulmuşsa daha önceki kullanımına yönelik bilgiler aşağıdaki koşullara göre verilmelidir.
• Çalışma özet bildiri olarak yayınlanmış ise; bildiri başlığı, etkinliğin adı, tarihi ve yer bilgisi yazılmalıdır.
• Çalışma tezlerden üretilmiş ise; tezin adı, danışmanın adı, yapıldığı üniversite ve enstitü bilgileri ile birlikte tamamlanma tarihi ve yer bilgisi yazılmalıdır.
• Belirtilen koşullar dışında sunulmuş ve bir kısmı yayınlanmış çalışmalardan üretilmiş makaleler için etkinlik bilgileri ayırt edici şekilde yazılmalıdır. - Kaynaklar: Araştırma makaleleri için 30, derleme yazıları için 50, olgu sunumları için 20, editöre mektup için 10’dan fazla olmaması önerilir. Kaynaklar makalede geliş sırasına göre yazılmalı, metin içinde veya cümle sonunda üstsimge olarak noktalama işaretinden hemen sonra belirtilmelidir. Kaynakların doğruluğundan yazar(lar) sorumludur.
Kaynak stili olarak Amerikan Ulusal Tıp Kütüphanesi (National Library of Medicine, NLM) tarafından uyarlanmış olan bir ANSI standart stili kullanılmaktadır. Dergi isimleri NLM Catalog'daki şekilleriyle kısaltılmalıdır. (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog/journals)
Yaygın kullanılan kaynaklar için örnekler aşağıda sunulmuştur (noktalama işaretlerine özellikle dikkat edilmesi önemlidir). Diğer kaynak atıfta bulunma örnekleri için yazar(lar) https://www.nlm.nih.gov/bsd/uniform_requirements.html sitesine başvurabilir(ler).
Yazarların; randomize çalışmalar için CONSORT, gözlemsel çalışmalar için STROBE, tanısal/prognostik çalışmalar için STARD, sistematik derleme ve meta-analizler için PRISMA, deney hayvanları ile yapılan preklinik çalışmalar için ARRIVE, non-randomize davranışsal ve toplum sağlığı girişimsel çalışmaları için TREND ve olgu sunumları için CARE kılavuzlarına uymaları önerilir. Bu raporlama kılavuzlarına EQUATOR ağından (www.equator-network.org/home/) ve National Library of Medicine-NLM “Research Reporting Guidelines and Initiatives” başlıklı web sitesinden (www.nlm.nih.gov/services/research_report_guide.html) ulaşılabilir.
Kitaptan alıntı:
Online/e-Kitap bölümü: Dwyer J. Nutrient requirements and dietary assessment. In: Kasper DL, Fauci AS, Hauser SL, Longo DL, Jameson JL Loscalzo, eds. Harrison’s Principles of Internal Medicine. 19th ed. New York, NY: McGrawHill; 2015. http://accessmedicine.mhmedical.com/bookid=1130. Accessed August 23, 2017
Etik İlkeler ve Yayın Politikası
Etik İlkeler
Yazarların Etik Sorumlulukları
Editörlerin Etik Görev ve Sorumlulukları
Hakemlerin Etik Sorumlulukları
**Çift Kör Hakemlik Sisteminin İşleyişi:**
Bilgilendirilmiş Onam Politikası
YZ Kullanımıyla İlgili Verilmesi Gereken Bilgiler
Ücret Politikası
Dizinler
Atıf Dizinleri
Diğer Dizinler
Dergi Kurulları
Turkish Journal of Family Medicine and Primary Care Sahibi
Baş Editör
Baş Editör Yardımcıları
Dr. Özden Gökdemir, 2002 yılında Karadeniz Teknik Üniversitesi Tıp Fakültesi'nden mezun oldu. 2016 yılında Aile Hekimliği Uzmanlığı eğitimini Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı'nda tamamladı.
Dokuz Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Fizyoloji Ana Bilim Dalı'nda Fizyoloji doktorasını 2016 yılında tamamladı.
2016-2018 yılları arasında zorunlu hizmet yükümlülüğünü Isparta'da bitiren Dr. Özden Gökdemir, 2018 yılından beri, İzmir Ekonomi Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde öğretim üyesi olarak görevini sürdürmektedir.
https://www.globalfamilydoctor.com/groups/WorkingParties/PlanetaryHealth.aspx
https://www.eulm.org/prof-ozden-gokdemir
Baş Editör Danışma Kurulu
Alan Editörleri
1998 yılında Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi’nden mezun oldu. 1999 – 2001 yılları arasında Malatya Akçadağ 75. Yıl Devlet Hastanesi’nde görev yaptı. Uzmanlık eğitimini 2001 – 2005 yılları arasında İzmir Atatürk Eğitim ve Araştırma Hastanesi’nde yaptı. 2006 yılında Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği Anabilim Dalı’nda Öğretim Görevlisi olarak çalışmaya başladı. 2013 yılında doçent oldu. İlgi alanları arasında hasta merkezli yaklaşım, sağlıkta davranış değişikliği sayılabilir.
Dr. Özden Gökdemir, 2002 yılında Karadeniz Teknik Üniversitesi Tıp Fakültesi'nden mezun oldu. 2016 yılında Aile Hekimliği Uzmanlığı eğitimini Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı'nda tamamladı.
Dokuz Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Fizyoloji Ana Bilim Dalı'nda Fizyoloji doktorasını 2016 yılında tamamladı.
2016-2018 yılları arasında zorunlu hizmet yükümlülüğünü Isparta'da bitiren Dr. Özden Gökdemir, 2018 yılından beri, İzmir Ekonomi Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde öğretim üyesi olarak görevini sürdürmektedir.
https://www.globalfamilydoctor.com/groups/WorkingParties/PlanetaryHealth.aspx
https://www.eulm.org/prof-ozden-gokdemir
Dil Editörleri İngilizce Dili
1998 yılında Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi’nden mezun oldu. 1999 – 2001 yılları arasında Malatya Akçadağ 75. Yıl Devlet Hastanesi’nde görev yaptı. Uzmanlık eğitimini 2001 – 2005 yılları arasında İzmir Atatürk Eğitim ve Araştırma Hastanesi’nde yaptı. 2006 yılında Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği Anabilim Dalı’nda Öğretim Görevlisi olarak çalışmaya başladı. 2013 yılında doçent oldu. İlgi alanları arasında hasta merkezli yaklaşım, sağlıkta davranış değişikliği sayılabilir.
1969 Adana doğumluyum. Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesinden mezun oldum. Uzmanlık eğitimini Adana Numune Eğitim ve Araştırma Hastanesinde tamamladım. Başkent Üniversitesi Tıp fakültesi Aile Hekimliği AD'da öğretim üyesi olarak çalışmalarıma devam etmekteyim.
Dr. Özden Gökdemir, 2002 yılında Karadeniz Teknik Üniversitesi Tıp Fakültesi'nden mezun oldu. 2016 yılında Aile Hekimliği Uzmanlığı eğitimini Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı'nda tamamladı.
Dokuz Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Fizyoloji Ana Bilim Dalı'nda Fizyoloji doktorasını 2016 yılında tamamladı.
2016-2018 yılları arasında zorunlu hizmet yükümlülüğünü Isparta'da bitiren Dr. Özden Gökdemir, 2018 yılından beri, İzmir Ekonomi Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde öğretim üyesi olarak görevini sürdürmektedir.
https://www.globalfamilydoctor.com/groups/WorkingParties/PlanetaryHealth.aspx
https://www.eulm.org/prof-ozden-gokdemir
Dil Editörleri Türkçe Dili
1969 Adana doğumluyum. Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesinden mezun oldum. Uzmanlık eğitimini Adana Numune Eğitim ve Araştırma Hastanesinde tamamladım. Başkent Üniversitesi Tıp fakültesi Aile Hekimliği AD'da öğretim üyesi olarak çalışmalarıma devam etmekteyim.
1994 yılında Ege Üniversitesi İletişim Fakültesi Radyo Televizyon Sinema Bölümünden mezun oldu. 1998 yılında aynı üniversitenin Sosyal Bilimler Enstitüsü Gazetecilik Ana Bilim Dalından yüksek lisans derecesi aldı. 2000 yılında Erciyes Üniversitesi Güzel Sanatlar Fakültesi Sinema TV Bölümünde öğretim görevlisi olarak göreve başladı. 2017 yılında Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Gazetecilik Anabilim dalında doktorasını tamamladı. Aynı yıl Çukurova Üniversitesi İletişim Fakültesi Gazetecilik Bölümüne yardımcı doçent olarak atandı. 2021 yılında Doçent Unvanı aldı. Halen Çukurova Üniversitesi İletişim Fakültesi Gazetecilik Bölümünde doçent olarak görev yapmaktadır
International Editors
Professor Sir Lewis D Ritchie OBE FRSE MD James Mackenzie Professor of General Practice University of Aberdeen
see in addition: https://www.abdn.ac.uk/people/l.d.ritchie
Please note my additional interests; Family Medicine/Primary Care, Public Health, Vaccination.
Please not that I am not familiar with either the written or spoken Turkish language
Preferred affiliation: Department of Family Medicine, Faculty of Medical and Health Sciences, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel
Short Bio – Prof. Shlomo Vinker MD MHA,
• An active family physician in an urban clinic.
• Full Professor in Family Medicine, associate Dean, and former Chair of the Department of Family Medicine at the Faculty of Medical and Health Sciences, Tel Aviv University, Tel Aviv.
• Published about 300 papers in peer-reviewed medical journals most of them are cited in PubMed.
• WONCA EUROPE Executive Board - Member at large(2016-2019), President Elect(2019-2021), President(2021-)
• EGPRN - Executive board member (2015-2022), and educational committee chair (2018-2022).
• IAFP (Israeli Association of Family Physicians) – Chairman (2009-2018), treasurer (2018-2024). As chairman I led a change in the residency program, shifting most of the residency time outside the hospital wards to family medicine and ambulatory setting. Under my leadership, IAFP founded a plan for research grants for family doctors, which gave along the years hundreds of thousands of dollars. I launched an open Wiki website with high-quality medical information, now having around 6,900 articles, and millions of annual entries.
• Leumit Health Services - Chief Medical Officer (2015-) of a nationwide healthcare organization serving about 730,000 members.
• Established a research institute in Leumit in 2018 to enhance research capacity in family medicine and primary care. We published more than 30 COVID-19-related publications. One of them “Low plasma 25(OH) vitamin D level is associated with increased risk of COVID-19 infection: an Israeli population-based study” has been cited 558 times since its publication.
İstatistik Editörleri
Eğitim Bilgileri
• 1999 - 2006Doktora
Çukurova Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik, Türkiye
• 1994 - 1997Yüksek Lisans
Çukurova Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik, Türkiye
• 1988 - 1992Lisans
Çukurova Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Biyoloji, Türkiye
Yaptığı Tezler
• 2006Doktora
KLİNİK DENEMELERDE, ÇEŞİTLİ VEKİL DEĞİŞKENLERİN GERÇEK SONLANIM DEĞİŞKENLERİ YERİNE KULLANILABİLME ÖZELLİKLERİNİN YENİ GELİŞTİRİLMİŞ KRİTERLERE GÖRE ARAŞTIRILMASI
Çukurova Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı
• 1997Yüksek Lisans
SAHA ARAŞTIRMALARINDA ?DİSCRETE MULTİVARİATE? YÖNTEMLERİN UYGULANABİLİRLİĞİ ARAŞTIRMASI
Çukurova Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik
Yabancı Diller
• C1 İleriİngilizce
• C1 İleriAlmanca
Grafik Editörleri
Sağlığın ve birinci basamak bakımın anlaşılmasına ve geliştirilmesine katkıda bulunacak yeni bilgilere sahip yazarların İngilizce veya Türkçe makaleleri memnuniyetle karşılanmaktadır.
Turkish Journal of Family Medicine and Primary Care © 2024 by Aile Hekimliği Akademisi Derneği is licensed under CC BY-NC-ND 4.0