Anestezi ve reanimasyon yoğun bakım ünitesinde yatan hastalarda deliryumun tanılanması ve uyku kalitesinin değerlendirilmesi
Diagnosis of delirium and evaluation of sleep quality in patients hospitalized in the anesthesia and reanimation intensive care unit
Yazar: DİLEK KAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA AKDURAN
Sakarya Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Hemşirelik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Hemşirelik = Nursing
Dizin: Hemşire-hasta ilişkileri = Nurse-patient relations ; Hemşirelik bakımı = Nursing care ; Makine insan sistemi = Machine human system ; Psikomotor ajitasyon = Psychomotor agitation ; Yoğun bakım = Intensive care ; Yoğun bakım üniteleri = Intensive care units

Özet:
GİRİŞ VE AMAÇ: Deliryum yoğun bakım hastalarında duygu durum ve davranış değişikliklerine neden olan, ilerleyen aşamalarda hastaların uyku düzenlerini de etkileyen, iyi bir hemşirelik bakımıyla hızlı müdahale edilerek gerekli önlemler alındığında önlenebilen karmaşık bir süreçtir. Bu araştırma: Anestezi ve reanimasyon yoğun bakım ünitesinde yatan hastalarda deliryumun tanılanması ve deliryumun uyku kalitesi üzerindeki etkisinin incelenmesi amacıyla yapılmıştır.
GEREÇ VE YÖNTEM: Tanımlayıcı ve kesitsel nitelikte planlanan araştırma Sakarya Eğitim ve Araştırma Hastanesinin Anestezi ve Reanimasyon Yoğun Bakım ünitesinde yatan 107 hastanın katılımı ile gerçekleştirilmiştir. Veri toplama aracı olarak; Hasta Bilgi Formu, Hemşirelik Deliryum Tarama Ölçeği, Richards- Campbell Uyku Ölçeği, Richmond Ajitasyon-Sedasyon Skalası ve Glasgow Koma Skalası kullanılmıştır. Araştırmada elde edilen veriler IBM SPSS Statistics 26 programı, R programlama dilinin 4.1.3 sürümü ve G*Power 3.1 kullanılarak değerlendirilmiştir.
BULGULAR:GİRİŞ VE AMAÇ: Deliryum yoğun bakım hastalarında duygu durum ve davranış değişikliklerine neden olan, ilerleyen aşamalarda hastaların uyku düzenlerini de etkileyen, iyi bir hemşirelik bakımıyla hızlı müdahale edilerek gerekli önlemler alındığında önlenebilen karmaşık bir süreçtir. Bu araştırma: Anestezi ve reanimasyon yoğun bakım ünitesinde yatan hastalarda deliryumun tanılanması ve deliryumun uyku kalitesi üzerindeki etkisinin incelenmesi amacıyla yapılmıştır.
GEREÇ VE YÖNTEM: Tanımlayıcı ve kesitsel nitelikte planlanan araştırma Sakarya Eğitim ve Araştırma Hastanesinin Anestezi ve Reanimasyon Yoğun Bakım ünitesinde yatan 107 hastanın katılımı ile gerçekleştirilmiştir. Veri toplama aracı olarak; Hasta Bilgi Formu, Hemşirelik Deliryum Tarama Ölçeği, Richards- Campbell Uyku Ölçeği, Richmond Ajitasyon-Sedasyon Skalası ve Glasgow Koma Skalası kullanılmıştır. Araştırmada elde edilen veriler IBM SPSS Statistics 26 programı, R programlama dilinin 4.1.3 sürümü ve G*Power 3.1 kullanılarak değerlendirilmiştir.
BULGULAR:
Araştırmaya katılan hastaların %49,9'u kadın, %55,1'i erkek, %43'ü 56-75 yaş aralığında, %48,6'sı ilkokul mezunu, %89,7'sinin egzersiz yapmadığı saptanmıştır. Hastaların Glasgow Koma Skalası puan ortalamalarının 14,07±0,80 ve Richmond Ajitasyon-Sedasyon Skalası puan ortalamasını -0,38±1,06 olması hastaların komada olmadığını ve deliryum için değerlendirilebilir olduğunu göstermektedir. Çalışma grubunun % 36,4'ünde deliryum görüldüğü ve deliryum görülen hastaların Hemşirelik Deliryum Tarama Ölçeği ortalama puanının 3,10±1,27 olduğu; Richards- Campbell Uyku Ölçeği puan ortalamalarının 39,30±18,62 olduğu ve uyku kalitelerinin deliryumu olmayan hastalara göre daha düşük olduğunu saptanmıştır (p<0.05). Deliryum tanısı alan bireylerin Richards- Campbell Uyku Ölçeği puan ortalaması ile sosyo-demografik özellikler arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptanmamıştır (p>0.05). SHAP (SHapley Additive ExPlanations) değerleri ile modelin tahmininde her değişkenin katkısını veya önemini göstermektedir. Deliryum durumu değişkenini tahmin etmek için modelde olması gereken en önemli değişkenler saptanmıştır.
SONUÇ: Anestezi ve reanimasyon yoğun bakım ünitesinde yatan ve deliryum tanılanan hastaların, deliryumu olmayan hastalara göre uyku kalitesi daha düşüktür. Bu birimlerde hemşireler için tasarlanan, deliryumu tanılama ve gözlem araçlarının kullanılması hastalar henüz deliryuma girmeden gereken önlemlerin alınmasını sağlayacaktır. Dolayısıyla hastaların uyku kaliteleri yükselecek, iyileşme süreçleri hızlanacak ve yaşam kaliteleri artacaktır. Günümüzde birçok farklı alanda kullanılan makine öğrenmesi, yapay zekânın alt çalışma alanlarından biridir. Bu araştırmada da kullanılan makine öğrenimi yaklaşımıyla tahmine yönelik analiz sonucunda, Deliryum durumu değişkenini tahmin etmek için modelde olması gereken en önemli değişkenlerin sırasıyla; Glasgow Koma Skalası, Richards Campbell Uyku Ölçeği ve Richmond Ajitasyon Sedasyon Skalası olduğu görülmekte ve makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla tahmine yönelik yeni modellerle çalışmalar yapılması önerilmektedir.
Anahtar Kelimeler: Deliryum, Hemşirelik, Makine Öğrenimi, Uyku Kalitesi, Yoğun Bakım

Araştırmaya katılan hastaların %49,9'u kadın, %55,1'i erkek, %43'ü 56-75 yaş aralığında, %48,6'sı ilkokul mezunu, %89,7'sinin egzersiz yapmadığı saptanmıştır. Hastaların Glasgow Koma Skalası puan ortalamalarının 14,07±0,80 ve Richmond Ajitasyon-Sedasyon Skalası puan ortalamasını -0,38±1,06 olması hastaların komada olmadığını ve deliryum için değerlendirilebilir olduğunu göstermektedir. Çalışma grubunun % 36,4'ünde deliryum görüldüğü ve deliryum görülen hastaların Hemşirelik Deliryum Tarama Ölçeği ortalama puanının 3,10±1,27 olduğu; Richards- Campbell Uyku Ölçeği puan ortalamalarının 39,30±18,62 olduğu ve uyku kalitelerinin deliryumu olmayan hastalara göre daha düşük olduğunu saptanmıştır (p<0.05). Deliryum tanısı alan bireylerin Richards- Campbell Uyku Ölçeği puan ortalaması ile sosyo-demografik özellikler arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılık saptanmamıştır (p>0.05). SHAP (SHapley Additive ExPlanations) değerleri ile modelin tahmininde her değişkenin katkısını veya önemini göstermektedir. Deliryum durumu değişkenini tahmin etmek için modelde olması gereken en önemli değişkenler saptanmıştır.
SONUÇ: Anestezi ve reanimasyon yoğun bakım ünitesinde yatan ve deliryum tanılanan hastaların, deliryumu olmayan hastalara göre uyku kalitesi daha düşüktür. Bu birimlerde hemşireler için tasarlanan, deliryumu tanılama ve gözlem araçlarının kullanılması hastalar henüz deliryuma girmeden gereken önlemlerin alınmasını sağlayacaktır. Dolayısıyla hastaların uyku kaliteleri yükselecek, iyileşme süreçleri hızlanacak ve yaşam kaliteleri artacaktır. Günümüzde birçok farklı alanda kullanılan makine öğrenmesi, yapay zekânın alt çalışma alanlarından biridir. Bu araştırmada da kullanılan makine öğrenimi yaklaşımıyla tahmine yönelik analiz sonucunda, Deliryum durumu değişkenini tahmin etmek için modelde olması gereken en önemli değişkenlerin sırasıyla; Glasgow Koma Skalası, Richards Campbell Uyku Ölçeği ve Richmond Ajitasyon Sedasyon Skalası olduğu görülmekte ve makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla tahmine yönelik yeni modellerle çalışmalar yapılması önerilmektedir.
Anahtar Kelimeler: Deliryum, Hemşirelik, Makine Öğrenimi, Uyku Kalitesi, Yoğun Bakım

Abstract:
INTRODUCTION AND AIM: Delirium is a complex process that causes mood and behavioural changes in intensive care patients, affects the sleep patterns of patients in the later stages, and can be prevented with good nursing care; when necessary, precautions are taken with rapid intervention. This study was conducted to diagnose delirium in patients hospitalised in an anaesthesia and reanimation intensive care unit and to examine the effect of delirium on sleep quality.
MATERIALS AND METHODS: This study, planned as a descriptive and cross-sectional one, was conducted with the participation of 107 patients hospitalised in the Anesthesia and Reanimation Intensive Care Unit of Sakarya Training and Research Hospital. Patient Information Form, Nursing Delirium Screening Scale, Richards-Campbell Sleep Scale, Richmond Agitation-Sedation Scale and Glasgow Coma Scale were used as data collection tools. The data obtained in the study were evaluated using IBM SPSS Statistics 26 program, R programming language version 4.1.3 and G*Power 3.1.
RESULTS: Among the patients who participated in the study, 49.9% were female, 55,1% were male, 43% were between 56-75 years of age 48,6% were primary school graduates, and 89.7% did not exercise. It was understood that the Glasgow Coma Scale scores of the patients were 14,07±0,80 and their Richmond Agitation-Sedation Scale scores were -0,38±1,06 indicating that the patients were not in a coma and could be evaluated for delirium. It was found that 36,4% of the study group had delirium, and the scores of the Nursing Delirium Screening Scale of patients with delirium were 3,10±1,27 the scores of the Richards-Campbell Sleep Scale were 39,30±18,62 and their sleep quality was lower than patients without delirium (p<0.05). There was no statistically significant difference between individuals diagnosed with delirium's Richards-Campbell Sleep Scale scores and socio-demographic characteristics (p>0.05). SHAP values show each variable's contribution or importance in the model's estimation. The essential variables in the model to predict the Delirium Status variable were determined.
CONCLUSION: Patients hospitalised in the anaesthesia and reanimation intensive care unit and diagnosed with delirium have lower sleep quality than patients without delirium. Delirium diagnosis and observation tools designed for nurses in these units will ensure that necessary precautions are taken before patients enter delirium. Therefore, patients' sleep quality will improve, their recovery process will accelerate, and their quality of life will increase. Machine learning, which is used in many different fields today, is one of the subfields of artificial intelligence. As a result of the analysis for prediction with the machine learning approach used in this study, it is seen that the essential variables that should be in the model to predict the Delirium Status variable are Glasgow Coma Scale, Richards Campbell Sleep Scale and Richmond Agitation Sedation Scale, respectively. Conducting studies with new models for prediction with machine learning approaches is recommended.
Keyword: Delirium, Intensive Care, Machine Learning, Nursing, Sleep Quality