Türkiye’de Yaşlı Bireyler Arasında Bulaşıcı Olmayan Hastalık ve Risk Faktörlerinin Birliktelik Kuralları Analizi ve Sosyal Ağ Analizi İle İncelenmesi

Yıl 2022, Cilt: 13 Sayı: 34, 535 - 550, 20.05.2022

Şenol Demirci , Sıdıka Kaya

https://doi.org/10.21076/vizyoner.948245

Cited By: 2

Öz

Geçmişte bulaşıcı hastalıklar en büyük sağlık tehditleri iken günümüzde bulaşıcı olmayan hastalıklar ve hastalıkların risk faktörleri en büyük sağlık tehditleri haline gelmiştir. Yaşlılar, bulaşıcı olmayan hastalıklardan gençlere göre daha fazla etkilenmektedir ve yaşlılar multimorbidite sorunu ile karşı karşıyadır. Bu bağlamda bu çalışmanın amacı, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından 2019 yılında yürütülen Türkiye Sağlık Araştırması’na (TSA) katılan 65 yaş ve üstü 2.458 bireyin 1) bulaşıcı olmayan hastalıklar ve risk faktörleri prevalansının 2) multimorbidite/risk faktörü sayısının değerlendirilmesi ve 3) multimorbidite/risk faktörü örüntülerinin birliktelik kuralları analizi ve sosyal ağ analizi ile incelenmesidir. Araştırma sonuçlarına göre bel ve boyun bölgesi rahatsızlıkları ve diyabetin diğer hastalıklara kıyasla daha yüksek prevalansa sahip hastalıklar ve fiziksel aktivite eksikliği, obezite/fazla kiloluluk ve hipertansiyonun diğer risk faktörlerine kıyasla daha yüksek prevalansa sahip risk faktörleri olduğu belirlenmiştir. Bireylerin %51’inin multimorbiditesinin ve %64’ünün iki ila dört risk faktörünün olduğu saptanmıştır. Birliktelik kuralları analizi ve sosyal ağ analizi sonuçlarına göre bel ve boyun bölgesi rahatsızlıkları en sık birlikte görülen bulaşıcı olmayan hastalıklardır. Risk faktörleri arasında ise obezite/fazla kiloluluk ve fiziksel aktivite eksikliği en fazla birlikte görülen risk faktörleridir. Bulaşıcı olmayan hastalıklar, multimorbidite ve risk faktörleri Türkiye’de yaşlı bireyler için önemli sağlık sorunlarıdır ve politika yapıcılar ve sağlık yöneticilerinin gerekli önlemleri alması gerekmektedir.

Anahtar Kelimeler

Kronik Hastalıklar, Risk Faktörleri, Birliktelik Kuralları, Multimorbidite.

Investigation of Non-Communicable Diseases and Risk Factors among Elderly People in Turkey with Association Rules Analysis and Social Network Analysis

Öz

While infectious diseases were the biggest health threats in the past, both non-communicable diseases and their risk factors have become the biggest health threats today. The elderly are more affected by non-communicable diseases than the young, and they face the problem of multimorbidity. In this context, the aim of the study is to evaluate 1) the prevalence of non-communicable diseases and risk factors, 2) the number of multimorbidities/risk factors of 2,458 individuals aged 65 and over who participated in the Turkish Health Survey (THS) conducted by the Turkish Statistical Institute (TURKSTAT) in 2019, and 3) to examine the multimorbidity/risk factor patterns by association rules analysis and social network analysis. According to the results of the research, low back and neck disorders and diabetes are diseases with a higher prevalence compared to other diseases. It is determined that lack of physical activity, obesity/overweight, and hypertension are risk factors with higher prevalence compared to other risk factors. Fifty-one percent of the individuals have multimorbidity and 64% have 2-4 risk factors. According to the results of association rules analysis and social network analysis, low back and neck disorders are the most co-existing non-communicable diseases. Among the risk factors, obesity/overweight and lack of physical activity are the most co-existing risk factors. Non-communicable diseases, multimorbidity, and risk factors are important health problems for elderly individuals in Turkey, and policymakers and health care managers should take the necessary precautions.

Anahtar Kelimeler

Chronic Diseases, Risk Factors, Association Rules, Multimorbidity

Kaynakça

• Agrawal, R. ve Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. Proceedings of 20th International Conference Very Large Data Bases (s. 487-499). Santiago, Chile.
• Altunkaynak, B. (2017). Veri madenciliği yöntemleri ve R uygulamaları. Seçkin Yayıncılık.
• Barabási, A. L., Gulbahce, N. ve Loscalzo, J. (2011). Network medicine: a network-based approach to human disease. Nature Reviews Genetics, 12(1), 56-68.
• Briggs, A. M., Woolf, A. D., Dreinhöfer, K., Homb, N., Hoy, D. G., Kopansky-Giles, D. ve March, L. (2018). Reducing the global burden of musculoskeletal conditions. Bulletin of the World Health Organization, 96(5), 366-368.
• Britt, H. C., Harrison, C. M., Miller, G. C. ve Knox, S. A. (2008). Prevalence and patterns of multimorbidity in Australia. Medical Journal of Australia, 189(2), 72-77.
• Case Management Society of America. (2021). What is a case manager?. https://cmsa.org/who-we-are/what-is-a-case-manager/ adresinden 29 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• Dinçer, F. (2017). Ulusal hastalık yükü çalışması sonuçları ve çözüm önerileri. Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi. http://fs.hacettepe.edu.tr/tip/ekler/pdf/ulusal_program.pdf adresinden 24 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• Doğan, O. (2015). Bir E-ticaret sitesi kullanıcı hesaplarında şifre yapılarının birliktelik kuralları ile incelenmesi. Journal of Internet Applications & Management/İnternet Uygulamaları ve Yönetimi Dergisi, 6(2), 49-61.
• Duffield, S. J., Ellis, B. M., Goodson, N., Walker-Bone, K., Conaghan, P. G., Margham, T. ve Loftis, T. (2017). The contribution of musculoskeletal disorders in multimorbidity: implications for practice and policy. Best Practice & Research Clinical Rheumatology, 31(2), 129-144.
• Fortin, M., Stewart, M., Poitras, M. E., Almirall, J. ve Maddocks, H. (2012). A systematic review of prevalence studies on multimorbidity: toward a more uniform methodology. The Annals of Family Medicine, 10(2), 142-151.
• Fu, X., Luo, J. D. ve Boos, M. (2017). Social network analysis: interdisciplinary approaches and case studies. CRC Press.
• Ghimire, S., Mishra, S. R., Baral, B. K., Dhimal, M., Callahan, K. E., Bista, B. ve Aryal, K. K. (2019). Noncommunicable disease risk factors among older adults aged 60–69 years in Nepal: Findings from the STEPS survey 2013. Journal of Human Hypertension, 33(8), 602-612.
• Halk Sağlığı Genel Müdürlüğü. (2021). Aile Hekiminin Tanımı. https://hsgm.saglik.gov.tr/tr/ailehekimligi/aile-hekiminin-tan%C4%B1m%C4%B1.html adresinden 29 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• Held, F. P., Blyth, F., Gnjidic, D., Hirani, V., Naganathan, V., Waite, L. M. ve Le Couteur, D. G. (2016). Association rules analysis of comorbidity and multimorbidity: The Concord Health and Aging in Men Project. Journals of Gerontology Series A: Biomedical Sciences and Medical Sciences, 71(5), 625-631.
• Hernández, B., Reilly, R. B. ve Kenny, R. A. (2019). Investigation of multimorbidity and prevalent disease combinations in older Irish adults using network analysis and association rules. Scientific Reports, 9(1), 1-12.
• Holden, L., Scuffham, P. A., Hilton, M. F., Muspratt, A., Ng, S. K. ve Whiteford, H. A. (2011). Patterns of multimorbidity in working Australians. Population Health Metrics, 9(1), 1-5.
• Huntley, A. L., Johnson, R., Purdy, S., Valderas, J. M. ve Salisbury, C. (2012). Measures of multimorbidity and morbidity burden for use in primary care and community settings: A systematic review and guide. The Annals of Family Medicine, 10(2), 134-141.
• IHME. (2021a). GBD 2019 cause and risk summaries: Risks. http://www.healthdata.org/results/gbd_summaries/2019/risk adresinden 08 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• IHME. (2021b). Turkey. http://www.healthdata.org/turkey adresinden 08 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• IHME. (2021c). IHME data. http://ghdx.healthdata.org/gbd-results-tool adresinden 23 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• Karahan, Ö. (2015). Üsküdar bölgesinde birinci basamağa kayıtlı 40 yaş ve üstü populasyonda multimorbidite prevalansı [Uzmanlık Tezi]. Marmara Üniversitesi.
• Khodabakhshi, H., Tiyuri, A., Yari, E., Beheshti, D. ve Sharifzadeh, G. (2019). Prevalence of non-communicable disease risk factors among the elderly of Birjand in 2014. Iranian Journal of Ageing, 14(1), 52-63.
• Kılıç, M. (2011). Kronik hastalıkların önlenmesinde davranışsal risk faktörlerinin önemi. TAF Preventive Medicine Bulletin, 10(6), 733-740.
• Kirchberger, I., Meisinger, C., Heier, M., Zimmermann, A. K., Thorand, B., Autenrieth, C. S. ve Döring, A. (2012). Patterns of multimorbidity in the aged population. Results from the KORA-Age study. PloS one, 7(1), 1-7.
• Kriegsman, D. M., Penninx, B. W., Van Eijk, J. T. M., Boeke, A. J. P. ve Deeg, D. J. (1996). Self-reports and general practitioner information on the presence of chronic diseases in community dwelling elderly: a study on the accuracy of patients' self-reports and on determinants of inaccuracy. Journal of Clinical Epidemiology, 49(12), 1407-1417.
• Lee, Y., Kim, H., Jeong, H. ve Noh, Y. (2020). Patterns of multimorbidity in adults: An association rules analysis using the Korea Health Panel. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(8), 1-14.
• Li, Q., Zhang, Y., Kang, H., Xin, Y. ve Shi, C. (2017). Mining association rules between stroke risk factors based on the Apriori algorithm. Technology and Health Care, 25(1), 197-205.
• Marengoni, A., Angleman, S., Melis, R., Mangialasche, F., Karp, A., Garmen, A. ve Fratiglioni, L. (2011). Aging with multimorbidity: a systematic review of the literature. Ageing Research Reviews, 10(4), 430-439.
• Nguyen, H., Manolova, G., Daskalopoulou, C., Vitoratou, S., Prince, M. ve Prina, A. M. (2019). Prevalence of multimorbidity in community settings: A systematic review and meta-analysis of observational studies. Journal of Comorbidity, 9, 1-15.
• Özçakır, F. C. ve Çamurcu, A. Y. (2007). Birliktelik kuralı yöntemi için bir veri madenciliği yazılımı tasarımı ve uygulaması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 6(12), 21-37.
• Palladino, R., Tayu Lee, J., Ashworth, M., Triassi, M. ve Millett, C. (2016). Associations between multimorbidity, healthcare utilisation and health status: evidence from 16 European countries. Age and Ageing, 45(3), 431-435.
• Palmer, K., Carfì, A., Angioletti, C., Di Paola, A., Navickas, R., Dambrauskas, L. ve Onder, G. (2019). A methodological approach for implementing an Integrated Multimorbidity Care Model: Results from the pre-implementation stage of Joint Action CHRODIS-PLUS. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(24), 1-18.
• Palmer, K., Marengoni, A., Forjaz, M. J., Jureviciene, E., Laatikainen, T., Mammarella, F. ve Onder, G. (2018). Multimorbidity care model: Recommendations from the consensus meeting of the Joint Action on Chronic Diseases and Promoting Healthy Ageing across the Life Cycle (JA-CHRODIS). Health Policy, 122(1), 4-11.
• Prados-Torres, A., Calderón-Larrañaga, A., Hancco-Saavedra, J., Poblador-Plou, B. ve van den Akker, M. (2014). Multimorbidity patterns: a systematic review. Journal of Clinical Epidemiology, 67(3), 254-266.
• Riley, J. C. (2005). Estimates of regional and global life expectancy, 1800–2001. Population and Development Review, 31(3), 537-543.
• Sağlık Bakanlığı. (2019). Türkiye beslenme ve sağlık araştırması (TBSA). T.C. Sağlık Bakanlığı Halk Sağlığı Genel Müdürlüğü. https://hsgm.saglik.gov.tr/depo/birimler/saglikli-beslenme-hareketli-hayat-db/Yayinlar/kitaplar/TBSA_RAPOR_KITAP_20.08.pdf adresinden 09 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• Sağlık Bakanlığı. (2011). Türkiye’de bulaşıcı olmayan hastalıklar ve risk faktörleri ile mücadele politikaları. T.C. Sağlık Bakanlığı Temel Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü. https://www.saglikaktuel.com/d/file/ulke_raporu_baski_hali_tr.pdf adresinden 11 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• Sağlık Bakanlığı. (2017). Türkiye bulaşıcı olmayan hastalıklar çok paydaşlı eylem planı 2017-2025. T.C. Sağlık Bakanlığı/Dünya Sağlık Örgütü Avrupa Bölge Ofisi. https://sbu.saglik.gov.tr/Ekutuphane/kitaplar/%C3%A7ok%20payda%C5%9Fl%C4%B1%20eylem.pdf adresinden 11 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• Sağlık Bakanlığı. (2019). Sağlık istatistikleri yıllığı 2018. T.C. Sağlık Bakanlığı. https://sbsgm.saglik.gov.tr/Eklenti/36134/0/siy2018trpdf.pdf adresinden 08 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• Saqr, M. ve Alamro, A. (2019). The role of social network analysis as a learning analytics tool in online problem based learning. BMC Medical Education, 19(1), 1-11.
• Scott, J. (2017). Social network analysis (4th Edition). SAGE Publications
• Scott, J. ve Carrington, P. J. (2011). The SAGE handbook of social network analysis. SAGE publications.
• Şentürk, A. (2006). Veri madenciliği: kavram ve teknikler. Ekin Yayınevi.
• TÜİK. (2019). Türkiye sağlık araştırması mikro veri seti. https://www.tuik.gov.tr/media/microdata/pdf/turkiye-saglik-arastirmasi.pdf adresinden 06 Nisan 2021 tarihinde alınmıştır.
• TÜSEB. (2020). Bulaşıcı olmayan hastalıklar nelerdir?. Türkiye Halk Sağlığı ve Kronik Hastalıklar Enstitüsü. https://www.tuseb.gov.tr/tuhke/uploads/yayinlar/diger/pdf/10-08-2021__611284782296e__bulasici_olmayan.pdf adresinden 07 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• US Department of Health and Human Services. (2011). Global health and aging. National Institute on Aging, National Institutes of Health. https://www.who.int/ageing/publications/global_health.pdf adresinden 30 Nisan 2021 tarihinde alınmıştır.
• Üner, S., Balcılar, M. ve Ergüder, T. (2017). Türkiye hanehalkı sağlık araştırması: Bulaşıcı olmayan hastalıkların risk faktörleri prevalansı 2017. WHO Regional Office for Europe. https://www.who.int/ncds/surveillance/steps/WHO_Turkey_Risk_Factors_A4_TR_19.06.2018.pdf adresinden 08 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• van den Akker, M., Buntinx, F. ve Knottnerus, J. A. (1996). Comorbidity or multimorbidity: what's in a name? A review of literature. The European Journal of General Practice, 2(2), 65-70.
• Van Oostrom, S. H., Picavet, H. S. J., Van Gelder, B. M., Lemmens, L. C., Hoeymans, N., Van Dijk, C. E. ve Baan, C. A. (2012). Multimorbidity and comorbidity in the Dutch population–data from general practices. BMC Public Health, 12(1), 1-9.
• Vos, T., Lim, S. S., Abbafati, C., Abbas, K. M., Abbasi, M., Abbasifard, M. ve Abdollahi, M. (2020). Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. The Lancet, 396(10258), 1204-1222.
• Wang, X., Yao, S., Wang, M., Cao, G., Chen, Z., Huang, Z. ve Hu, Y. (2020). Multimorbidity among two million adults in China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(10), 1-13.
• WHO. (2008). The World health report 2008, primary health care-now more than ever. World Health Organization.https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/43949/9789241563734_eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y adresinden 07 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• WHO. (2017). Noncommunicable diseases progress monitor 2017. World Health Organization. https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/258940/9789241513029-eng.pdf;sequence=1 adresinden 07 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• WHO. (2018a). Noncommunicable diseases. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/noncommunicable-diseases adresinden 10 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• WHO. (2018b). Türkiye hanehalkı sağlık araştırması: Bulaşıcı olmayan hastalıkların risk faktörleri prevalansı 2017 (STEPS). Dünya Sağlık Örgütü Türkiye Ofisi. https://www.who.int/ncds/surveillance/steps/WHO_Turkey_Risk_Factors_A4_TR_19.06.2018.pdf adresinden 14 Mayıs 2021 tarihinde alınmıştır.
• WHO. (2020). Metrics: Disability-adjusted life year (DALY). https://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/metrics_daly/en/ adresinden 30 Nisan 2021 tarihinde alınmıştır.
• WHO. (2021). Noncommunicable diseases. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/noncommunicable-diseases adresinden 30 Nisan 2021 tarihinde alınmıştır.
• Wolff, J. L., Starfield, B. ve Anderson, G. (2002). Prevalence, expenditures, and complications of multiple chronic conditions in the elderly. Archives of Internal Medicine, 162(20), 2269-2276.
• Wu, F., Guo, Y., Chatterji, S., Zheng, Y., Naidoo, N., Jiang, Y. ve Kowal, P. (2015). Common risk factors for chronic non-communicable diseases among older adults in China, Ghana, Mexico, India, Russia and South Africa: the study on global AGEing and adult health (SAGE) wave 1. BMC Public Health, 15(1), 1-13.