Erişkin yoğun bakım hastalarında santral venöz kateter ilişkili enfeksiyon riskinin yapay zekâ ile belirlenmesi

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sağlık Bilimleri Üniversitesi, HAMİDİYE SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, HEMŞİRELİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2026

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ÖZNUR TUĞBA ÇELEBİ DURSUN

Danışman: Nurdan YALÇIN ATAR

Özet:

Amaç: Bu araştırma, erişkin Yoğun Bakım Ünitesinde Santral Venöz Kateter uygulanan hastaları Santral Kateter İlişkili Kan Dolaşımı Enfeksiyonu gelişimi açısından düşük, orta ve yüksek risk düzeyinde sınıflayan Yapay Zekâ temelli bir klinik risk modelinin geliştirilmesi ve metodolojik olarak değerlendirilmesi amacıyla planlandı. Gereç ve Yöntem: Araştırma evrenini, 1 Ocak 2024–31 Aralık 2025 tarihleri arasında bir tıp fakültesi hastanesinin erişkin Yoğun Bakım Ünitesinde yatan ve en az yedi gün Santral Venöz Kateteri bulunan hastalar oluşturdu. Model geliştirme veri setinde 250, dış doğrulama veri setinde ise 21 hasta yer aldı. Veriler, "Santral Venöz Kateter İlişkili Enfeksiyon Risk Faktörleri Veri Toplama Formu" ile retrospektif ve prospektif olarak toplandı. Analizlerde uygun istatistiksel yöntemler ve Python programı kullanıldı. Bulgular: Geliştirilen modeller arasında Stacking modeli, %74 doğruluk, 0,708 F1-makro ve 0,722 dengelenmiş doğruluk ile en yüksek performansı gösterdi. Modelin, Santral Kateter İlişkili Kan Dolaşımı Enfeksiyonu riskini düşük, orta ve yüksek düzeyde ayırt etmede yeterli olduğu belirlendi. Dış doğrulamada model, hastaların %66,67'sini doğru sınıflandırdı; düşük riskte %100 duyarlılık gösterirken, orta riskte duyarlılığın daha düşük olduğu saptandı. Sonuç: Modelin özellikle düşük ve yüksek riskli hastaları ayırt etmede klinik açıdan kullanılabilir bir performans sunduğu ve Yapay Zekâ temelli modellerin hemşirelik bakımında kanıta dayalı karar desteği sağlayabileceği sonucuna varıldı.