Bilgisayarlı dinamik postürografi ve fonksiyonel denge testleri ile makine öğrenmesinde yaşlı bireylerin düşme riskinin tahmin edilmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, KULAK BURUN BOĞAZ HASTALIKLARI ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EMRE SÖYLEMEZ
Danışman: Suna Tokgöz Yılmaz
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Düşmeler, yaşlı bireylerin karşılaştığı en önemli klinik sorunlardandır. Yaşlı bireylerde düşmelere bağlı yaralanmaların çoğu ölümle sonuçlanmaktadır. Bu nedenle yaşlı bireylerde düşme riskinin belirlenmesi düşmeyi önleme stratejileri geliştirmek için önemlidir. Bu çalışmanın amacı, bilgisayarlı dinamik postürografiden (BDP) ve fonksiyonel denge testlerinden elde edilen parametreleri makine öğrenmesinde kullanarak düşme riskini tahmin etmektir. Bu çalışmaya 120 yaşlı birey (>65 yaş) dahil edildi. Bu bireyler düşme durumuna göre iki gruba ayrıldı. Son bir yıl içerisinde düşme hikayesi olmayan 65 yaşlı birey grup I'e ve son bir yıl içerisinde düşme hikayesi olan 55 yaşlı birey grup II'ye dahil edildi. Bu bireylerden anamnez alındı ve bireylere fonksiyonel uzanma testi (FUT), zamanlı kalk ve yürü testi (ZKYT), Romberg testi, zorlaştırılmış Romberg testi, foam Romberg test, gözler açık ve kapalı tek ayak üstünde durma testi (TADT), Tinetti denge ve yürüme testi (TDYT) ve duyu organizasyon testi (DOT) uygulandı. Bu bireylerin anamnezleri ve test sonuçları ile veri havuzu oluşturuldu. Oluşturulan veri havuzundaki verilerin 96'sı (%80) ile sekiz adet makine öğrenme algoritması (karar ağacı, rastgele orman, destek vektör makineleri (DVM), XGBoost, yapay sinir ağları, K- en yakın komşu, lojistik regresyon ve Naive Bayes) eğitildi. Geriye kalan 24 (%20) veri ise eğitilen modeller ile test edildi. Düşen yaşlı bireylerde diyabetus mellitus, hipertansiyon, dengesizlik semptomu, işitme kaybı ve artmış vücut kütle endeksi düşmeyen yaşlı bireylere göre daha fazla saptandı (p<0,05). Düşen yaşlı bireylerin FUT, ZKYT, TDYT, gözler açık ve kapalı TADT, zorlaştırılmış romberg ve foam romberg testi skorları düşmeyen yaşlı bireylere göre daha kötüydü (p<0,05). Düşen yaşlı bireylerin tüm DOT skorları, vestibüler, proprioseptif ve vizüel inputları düşmeyen yaşlı bireylere göre daha kötüydü (p<0,05). Bireylerin hastalıkları ve fiziksel özellikleriyle oluşturulan makine öğrenme modelleri arasında en yüksek doğruluk oranına %87,5 ile Naive Bayes ulaştı. Fonksiyonel denge testleriyle oluşturulan makine öğrenme modelleri arasında en yüksek doğruluk oranına %83,34 ile lojistik regresyon ulaştı. Bireylerin hastalıkları, fiziksel özellikleri ve fonksiyonel denge testleriyle oluşturulan makine öğrenme modelleri arasında en yüksek doğruluk oranına %100 ile DVM ulaştı. Dengeyi değerlendirmek için altın standart yöntem olarak kabul edilen DOT verileri kullanılarak oluşturulan makine öğrenme modelleri arasında en yüksek doğruluk oranına %91,66 ile XGBoost ulaştı. Yaşlı bireylerde düşmeler birçok faktöre bağlı olarak ortaya çıkmaktadır. Düşme riskini tahmin etmek için kullanılan denge testleri ne kadar güvenilir olursa olsun bireylerin hastalıkları ve fiziksel özellikleri de dikkate alınmalıdır. BDP gibi objektif testlerin bulunmadığı kliniklerde, bireylerin hastalıkları, fiziksel özellikleri ve fonksiyonel denge testleri makine öğrenmesinde kullanılarak düşme riski yüksek doğrulukla tahmin edilebilir.