Makine öğrenmesi ile emzirmeyi erken dönemde bırakacağı tahmin edilen annelere verilen emzirme eğitiminin etkinliğinin değerlendirilmesi
Evaluating the effectiveness of breastfeeding education provided to mothers predicted by machine learning to cease breastfeeding early
Yazar: EDA YOL ÜNLÜ
Danışman: DOÇ. DR. SİBEL KÜÇÜK
Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Hemşirelik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Hemşirelik = Nursing
Dizin: Ana-çocuk hemşireliği = Maternal child nursing ; Arama algoritmaları = Search algorithms ; Tele hemşirelik = Tele nursing

Özet:
Makine Öğrenmesi ile Emzirmeyi Erken Dönemde Bırakacağı Tahmin Edilen Annelere Verilen Emzirme Eğitiminin Etkinliğinin Değerlendirilmesi

Bu araştırma, Makine Öğrenmesi (MÖ) tahmin modeli geliştirilerek emzirmeyi erken dönemde bırakabilecek annelerin belirlenebilmesini sağlamak ve bu annelere verilen emzirme eğitiminin etkinliğini değerlendirmek amacıyla, ön test-son test müdahale ve kontrol gruplu deneysel desende yapılmıştır.

Araştırmanın örneklemini, Ankara'daki il merkezinde faaliyet gösteren bir eğitim araştırma hastanesi ve yedi aile sağlığı merkezine doğum sonrası kontrollerine gelen ve belirlenen risk faktörlerine sahip toplam 90 anne (45 müdahale, 45 kontrol grubu) oluşturmuştur. Araştırma, 4 Şubat 2022 - 30 Ekim 2023 tarihleri arasında gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın ilk aşamasında TNSA 2013-2018 yıllarına ait verilerinden yararlanılarak MÖ tahmin modeli geliştirilerek emzirmeyi erken dönemde bırakma riski olan anneler belirlenmiştir. Araştırmanın ikinci aşamasında risk grubuna yönelik emzirme eğitimleri oluşturulmuştur. Veriler, Anne-Bebek Tanıtım Formu ve Emzirme Eğitimi Değerlendirme Formu (EEDF) ile 11 Mayıs-30 Ekim 2023 tarihleri arasında toplanmıştır. Verilerin analizinde sayı, yüzde, ortalama, Pearson-χ2, Bağımsız ve Eşleştirilmiş Örneklemler t Testi, Cramer's V ve Cohen's d testleri kullanılmıştır.

Araştırmada, müdahale grubunda eğitim sonrasında EEDF puanlarının anlamlı bir şekilde arttığı (p<0.05), ancak müdahale grubu ile kontrol grubu arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olmadığı (p>0.05) bulunmuştur. Eğitim öncesinde gruplar arasında emzirme oranları açısından anlamlı bir fark bulunmazken, eğitim sonrası müdahale grubunda tam emzirme oranları artmış, kısmi emzirme ve emzirmeyi bırakma oranları azalmıştır. Bu farklılıklar postpartum 2. ve 4. aylarda istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur (p<0,05). 

MÖ tahmin modeli ile belirlenen annelere verilen emzirme eğitiminin, emzirmenin sürdürülmesinde etkilidir. Emzirmeyi altı aydan önce bırakma riski taşıyan anneleri belirlemeye yönelik MÖ algoritmaları kullanılarak, annelere yönelik emzirme danışmanlığı uygulamalarında yapay zeka tabanlı çözümlerle yenilikçi yaklaşımlar sunulması önerilebilir.

Anahtar Kelimeler: Emzirme tahmin modeli, emzirmeyi bırakma riski, inovatif
hemşirelik çözümü, makine öğrenmesi, yapay zeka

Abstract:
Evaluating the Effectiveness of Breastfeeding Education Provided to Mothers Predicted by Machine Learning to Cease Breastfeeding Early

This research was conducted with the aim of developing a machine learning (ML) model to identify mothers who are at risk of early discontinuation of breastfeeding, and to evaluate the effectiveness of breastfeeding education provided to these mothers. The study employed an experimental design, including pre-test and post-test with intervention and control groups.

The sample of the study consisted of a total of 90 mothers (45 intervention, 45 control group) who attended postnatal check-ups at an education and research hospital and seven family health centers in the city center of Ankara, and who met the identified risk factors. The research was conducted between February 4, 2022, and October 30, 2023. In the first phase of the research, an ML prediction model was developed using data from the TNSA 2013-2018 to identify mothers at risk of early breastfeeding cessation. In the second phase of the research, breastfeeding education programs were developed for the risk group. Data were collected between May 11 and October 30, 2023, using the Mother-Baby Information Form and the Breastfeeding Education Evaluation Form (BEEF). The data were analyzed using various statistical methods including frequency, percentage, mean, Pearson-χ2, independent and paired samples t-tests, Cramer's V, and Cohen's d.

In the study, it was found that the scores from the BEEF significantly increased in the intervention group after the education (p<0.05); however, the difference between the intervention group and the control group was not statistically significant (p>0.05). Although there was no significant difference in breastfeeding rates between the groups before the education, the full breastfeeding rates increased, and partial breastfeeding and cessation rates decreased in the intervention group after the education. These differences were statistically significant at 2 and 4 months postpartum (p<0.05).

The breastfeeding education provided to mothers identified by the ML prediction model was found to be effective in sustaining breastfeeding. It is recommended to use ML algorithms to identify mothers at risk of discontinuing breastfeeding before six months and to offer AI-based solutions in breastfeeding counseling practices.

Keywords: Artificial intelligence, breastfeeding prediction model, innovative nursing 
solution, machine learning, risk of discontinuing breastfeeding