Geriatrik cerrahi sonrası ağrı değerlendirmesinde yüz ifadesi tanılama sisteminin etkinliği
Efficiency of facial expression diagnostic system in pain assessment after geriatric surgery
Yazar: TÜLİN KURT ALKAN
Danışman: Assoc. Prof. Dr. NURTEN TAŞDEMİR
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Hemşirelik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Hemşirelik = Nursing

Özet:
Giderek artan yaşlanan bir nüfusla birlikte, vücudumuzdaki sistemlerin yaş ile birlikte nasıl değiştiğini ve bunun ağrı değerlendirmesini nasıl etkilediğini anlamak kritik bir öneme sahiptir. Metodolojik tipte olan bu araştırmanın amacı geriatrik cerrahi sonrası ağrı değerlendirmesinde yüz ifadesi tanılama sisteminin etkinliğinin değerlendirilmesidir. Araştırma, Ekim 2022-Haziran 2024 tarihleri arasında Zonguldak Atatürk Devlet Hastanesi genel cerrahi servisinde yürütüldü.  Araştırmanın örneklemini 65 yaş ve üstü ameliyat sonrası dönemdeki 68 hasta oluşturdu. Veriler "Sosyodemografik Veri Toplama Formu", "Sayısal Değerlendirme Skalası-NRS" ve "Wong Baker Yüzler Ağrı Ölçeği-WBS" ile toplandı. Hasta ameliyathaneden çıkıp yataklı servise geldikten hemen sonra 0.dk'da ve 1.saatte video kamera ile 30 saniye kayıt altına alınarak iki izlem yapıldı. Aynı zamanda hasta ve hemşire formları doldurdu. Video kaydı, hasta ve hemşirenin verdiği ağrı şiddeti puanları bilgisayara kaydedildi. Hastaların yüz ifadeleri Yüz Eylemi Kodlama Sistemi ile kodlandı. MatLab'ta hastanın verdiği ağrı şiddeti puanları yüz eylem birimleri ile birleştirildi. Her iki ölçümünde hasta ile yapay sinir ağının verdiği puanlara göre hasta ile yapay sinir ağı arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olduğu ve kategorik sınıflandırmada çok yüksek düzeyde uyum gösterdikleri saptandı (κ>0.81, p<0.001). Geriatrik cerrahi sonrası ağrı değerlendirmesini yüz ifadesi tanılama sistemi başarılı şekilde gerçekleştirmiştir. Ağrı değerlendirmesinde güncel teknolojilerin kullanılması, yapay zekâdan faydalanılması ve hemşirelerin daha aktif rol alması önerilmektedir.

Abstract:
With an increasingly ageing population, it is critical to understand how the systems in our body change with age and how this affects pain assessment. The aim of this methodological study was to evaluate the effectiveness of the facial expression recognition system in geriatric postoperative pain assessment. The study was conducted between October 2022 and October 2024 in the general surgery service of Zonguldak Atatürk State Hospital.  The sample of the study consisted of 68 patients aged 65 years and over in the postoperative period. Data were collected with the "Sociodemographic Data Collection Form", "Numerical Rating Scale" and "Wong Baker Faces Pain Scale". Immediately after the patient left the operating room and came to the inpatient ward, two follow-ups were made by recording 30 seconds with a video camera, at 0 minute and 1 hour. At the same time, the patient and the nurse filled out the forms. Video recording, pain intensity scores given by the patient and the nurse were recorded on the computer. Facial expressions of the patients were coded with the Facial Action Coding System. Pain intensity scores given by the patient in MatLab were combined with facial action units. According to the scores given by the patient and the artificial neural network in both measurements, it was determined that there was a statistically significant relationship between the patient and the artificial neural network and that they showed a very high level of agreement in categorical classification (κ>0.81, p<0.001). The facial expression recognition system successfully performed pain assessment after geriatric surgery. It is recommended that current technologies should be used in pain assessment, artificial intelligence should be utilised and nurses should take a more active role.