Kapsamlı Klinik Değerlendirme için Akut Stres Bozukluğu Ölçeği Puanlarının Polar Histogram Görselleştirmesi

Özet

Bu çalışma, Akut Stres Bozukluğu Ölçeği (OSB) skorlarını analiz etmek için yaşlı YBÜ bakıcılarına odaklanan yeni bir polar histogram görselleştirme yöntemi sunmaktadır. Teknik, 19 ASDS değişkeninin tümünü aynı anda göstererek, sağlıklı kontroller ve bakıcılar arasındaki farklı stres modellerini ortaya çıkarırken, aşırı uyarılma ve kaçınma semptomlarında müdahale sonrası önemli gelişmeler gösterdi.

Özet

Akut Stres Bozukluğu Ölçeği (ASDS), özellikle Yoğun Bakım Üniteleri (YBÜ'ler) gibi yüksek stresli ortamlarda akut stres bozukluğunu (ASD) değerlendirmek için çok önemlidir. Geleneksel yöntemler, 19 ASDS değişkeninin tümünü aynı anda yorumlamakta zorlanır. Bu çalışma, yaşlı YBÜ bakıcılarına odaklanarak ASDS skor analizini geliştirmek için yeni bir polar histogram görselleştirme yaklaşımı sunmaktadır. ASDS skorları için bir polar histogram görselleştirmesi MATLAB kullanılarak geliştirilmiştir. OSBD profillerini karşılaştırmak için sağlıklı yaşlı kontrollerden (n=106) ve yaşlı YBÜ bakıcılarından (EC-YBÜ; n=309) elde edilen veriler kullanıldı. EC-YBÜ katılımcılarından oluşan bir alt grup (n = 109) sosyal destek ve olumlu başa çıkma stratejileri üzerine müdahaleler aldı. Müdahale etkinliği ve stres düzensizliği örüntüleri bu yeni teknik ve geleneksel istatistiksel yöntemler kullanılarak analiz edildi. Polar histogram, 19 ASDS değişkeninin tümünü aynı anda etkili bir şekilde göstererek, sağlıklı kontroller (ortalama ASDS skoru: 29.36) ve EC-YBÜ katılımcıları (ortalama ASDS skoru: 62.61) arasında farklı kalıpları ortaya çıkardı. Bu teknik, geleneksel çubuk grafiklerde görülmeyen gerilim profillerindeki önemli farklılıkları vurguladı. Müdahale sonrası, EC-YBÜ alt grubu, kaçınma, aşırı uyarılma ve duygusal sıkıntı ile ilgili on ASDS göstergesinde %5-8'lik bir azalma gösterdi. En önemli gelişmeler travma hatırlatıcılarına fiziksel reaksiyonlar, hipervijilans ve uyku bozukluklarıydı. Bu polar histogram yaklaşımı, ASDS skorlarının kapsamlı, sezgisel görselleştirilmesini sağlar, klinik yorumlamayı ve ASD değerlendirmesini geliştirir. Çok boyutlu psikolojik göstergelerin tek bir görsel çerçeveye entegre edilmesi, stres durumlarının ve müdahale etkinliğinin daha kesin bir şekilde analiz edilmesini sağlar. Teknik, yaşlı YBÜ bakıcılarında stres paternlerinin belirlenmesinde ve hedeflenen müdahalelerin değerlendirilmesinde özel bir fayda göstermektedir. Bu yenilikçi yöntem, kişiselleştirilmiş destek stratejileri geliştirmek, ASD değerlendirmesini iyileştirmek ve klinik ortamlarda stres bozukluğu araştırmalarını ilerletmek için önemli etkilere sahiptir.

Giriş

Akut Stres Bozukluğu (ASD)¹, travmatik bir olayın hemen ardından ortaya çıkabilen önemli bir ruh sağlığı sorunudur. İzinsiz giriş, olumsuz ruh hali, ayrışma, kaçınma ve uyarılma^dahil olmak üzere bir dizi semptom ile karakterizedir ^1,2,3. OSB'nin doğru değerlendirilmesi ve zamanında müdahalesi, özellikle hem hastaların hem de bakıcıların stresle ilişkili bozukluklar geliştirme riskinin yüksek olduğu Yoğun Bakım Üniteleri (YBÜ'ler) gibi yüksek stresli ortamlarda çok önemlidir ^4,5,6

Akut Stres Bozukluğu Ölçeği (ASDS), DSM-5'te (Ruhsal Bozuklukların Tanısal ve İstatistiksel El Kitabı, 5. Baskı) belirtilen tanı kriterlerine karşılık gelen 19 maddeden oluşan, OSB semptomlarını değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan bir araçtır. ASDS'nin güvenilir ve geçerli bir ölçü olduğu kanıtlanmış olsa da, çok boyutlu verilerinin yorumlanması ve analizi hem klinisyenler hem de araştırmacılar için önemli zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Basit istatistiksel özetler veya çubuk grafikler gibi geleneksel veri sunumu yöntemleri, genellikle çeşitli semptom kümeleri arasındaki karmaşık etkileşimi yakalayamaz ve verilerdeki önemli kalıpları gizleyebilir ^7,8.

Son yıllarda, karmaşık psikolojik olayların anlaşılmasını geliştirmede veri görselleştirmenin önemi giderek daha fazla kabul görmektedir⁹. Etkili görselleştirme teknikleri, aksi takdirde ham verilerde veya temel istatistiksel çıktılarda gizli kalabilecek kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarabilir. Bu, özellikle doğru tanı ve hedefe yönelik müdahale için semptom profilinin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasının gerekli olduğu ASD değerlendirmesi bağlamında önemlidir^10,11.

ASDS verileri için mevcut görselleştirme yöntemlerinin sınırlamaları giderek daha belirgin hale gelmiştir. 19 ASDS değişkeninin doğrusal temsilleri genellikle farklı semptom kümeleri arasındaki ilişkileri etkili bir şekilde iletmek için mücadele eder. Aynı zamanda, üç boyutlu görselleştirmelerin yorumlanması zor olabilir ve algısal önyargılara neden olabilir. Tüm ASDS değişkenlerini aynı anda sezgisel ve kolay yorumlanabilir bir formatta temsil edebilen yeni bir yaklaşıma açık bir ihtiyaç vardır ^8,9.

Bu zorluklara yanıt olarak, bu çalışma ASDS skorlarını analiz etmek için bir polar histogram görselleştirme tekniği sunmaktadır. Bu yenilikçi yöntem, 19 ASDS değişkeninin tümünü aynı anda temsil etmek için kutupsal koordinatların dairesel doğasından yararlanır ve ASD semptom profilinin daha bütünsel bir görünümünü sağlar. Çalışma, bu tekniği kullanarak, özellikle yoğun bakım üniteleri gibi yüksek stresli ortamlarda ASD'nin klinik yorumunu ve değerlendirmesini geliştirmeyi amaçlamaktadır^12,13.

Araştırma, bakımın zorlu doğası ve sevdiklerinin genellikle kritik durumu nedeniyle akut strese karşı özellikle savunmasız olan bir popülasyon olan yoğun bakım senaryolarındaki yaşlı bakıcılara odaklanmaktadır ^3,14. Bu çalışma, kritik hastalarla karşı karşıya kalan yaşlı bakıcıların ruh sağlığı durumunu inceleyerek anksiyete, depresyon, travmatik stres, sosyal destek ve başa çıkma stratejileri arasındaki karmaşık ilişkileri ortaya koymaktadır. Bu bulgular sadece daha hedefli destek politikalarının ve müdahalelerinin geliştirilmesine, sağlık sistemlerinin iyileştirilmesine katkıda bulunmakla kalmaz, aynı zamanda bu grup hakkında halkın farkındalığını da artırır. Uzun vadede, bu araştırmanın uzun süreli bakım politikalarını iyileştirmek, disiplinler arası araştırmaları teşvik etmek ve hem yaşlı bakıcılar hem de baktıkları hastalar için yaşam kalitesini iyileştirmek için derin etkileri vardır, böylece yaşlanan bir nüfusun getirdiği sosyal zorlukları ele almak için önemli bilimsel kanıtlar ve pratik rehberlik sağlar.

Çalışma, polar histogram görselleştirme yöntemini bu popülasyona uygulayarak, farklı stres modellerini belirlemede ve müdahalelerin etkinliğini değerlendirmede faydasını göstermeyi amaçlamaktadır ^9,15. Araştırma, kaygı, depresyon, travmatik stres, sosyal destek ve başa çıkma stratejileri arasındaki karmaşık ilişkileri ortaya çıkararak bakım verenlerin ruh sağlığı durumunu araştırmayı amaçladı. Veri toplama yöntemleri arasında psikolojik danışmalar ve OSB uzmanlarıyla yapılan görüşmeler yer almaktadır. Müdahale, 109 denekten oluşan bir alt kümeye uygulanan Bilişsel Davranışçı Terapi (CBT) ve farkındalık temelli pozitif başa çıkma stratejilerini içeriyordu. Çalışma tasarımı, yaşlı YBÜ bakıcılarının ASDS puanları ile sağlıklı yaşlı kontroller arasında nicel bir karşılaştırmanın yanı sıra müdahale etkinliğinin bir değerlendirmesini içeriyordu.

Protokol

Bu çalışma, Yoğun Bakım Ünitelerinde (YBÜ) 60-80 yaş arası yaşlı bakıcılara odaklanan Akut Stres Bozukluğu Ölçeği (ASDS) skorlarını analiz etmek için yeni bir polar histogram görselleştirme tekniği sunmaktadır. Araştırma, Çin'in Pekin kentindeki Pekin Çin Tıbbı Üniversitesi, Dongzhimen Hastanesi Yoğun Bakım Tıbbı Bölümü'nde gerçekleştirildi. Katılımcı alımı ve veri toplama, Ocak 2021'den Aralık 2023'e kadar üç yıllık bir süre boyunca gerçekleştirildi. Çalışma kurulumu, yerel topluluktan yaşlı YBÜ bakıcılarının ve sağlıklı yaşlı kontrollerinin işe alınmasını içeriyordu. Tüm katılımcılar, standart 19 maddelik ASDS anketi¹ kullanılarak profesyonel psikologlar tarafından yürütülen bir ASDS değerlendirmesine girmeden önce bilgilendirilmiş onam verdiler. Bu çalışmada kullanılan yazılım araçları Malzeme Tablosu'nda listelenmiştir.

1. Veri toplama ve hazırlama

NOT: Kullanılan spesifik ASDS anket versiyonu araştırma yöntemi için kritik değildir. Bu araştırmada, klinik değerlendirmelerden toplanan gerçek ASDS verileri kullanılmıştır. Veriler, standardize edilmiş 19 maddelik OSBÖ anketi kullanılarak elde edilmiştir. Veri seti, DSM-IV tarafından tanımlanan dört farklı semptom kümesi için puanlardan oluşur: ayrışma, yeniden deneyimleme, kaçınma ve uyarılma.

1. ASDS için veri toplama
   1. Katılımcıların işe alınması
      1. Çalışma katılımcılarını iki gruptan işe alın: 60-80 yaş arası yaşlı YBÜ bakıcıları ve yerel topluluktan sağlıklı yaşlı kontrolleri. Bu çalışmadaki yaşlı bakıcılar (60-80 yaş), yoğun bakım hastalarının kendileri değil, yoğun bakım hastalarının aile üyeleriydi. Tüm katılımcıların bilişsel olarak ASDS anketi ile ilgili olarak psikolojik danışmanlarla profesyonel istişarelerde bulunabilecek kapasitede olduklarından emin olun.
      2. ASDS değerlendirmesindeki akut stres etkeni, özellikle yoğun bakım ünitesinde bir aile üyesine sahip olma deneyimlerine atıfta bulundu. Bu bakıcıların stres değerlendirmesini karıştırabilecek herhangi bir önemli fizyolojik hastalığa sahip olmadıklarından emin olmak için dikkatlice tarayın.
      3. Sağlıklı kontrol grubu için, şu anda önemli bir hastalığı olmayan ve kritik bakım durumlarında acil aile üyesi olmayan yerel topluluktan yaşlı bireyleri işe alın. Bu kriterlerin dışında kalanlar, dışlama kategorisinin bir parçası olarak kabul edilir. Herhangi bir değerlendirme veya veri toplamadan önce tüm katılımcıların bilgilendirilmiş onay verdiğinden emin olun.
   2. ASDS değerlendirmesi
      1. Standartlaştırılmış 19 maddelik ASDS anketi^1'i (Şekil 1) tüm katılımcılara uygulayın. Tutarlılık ve güvenilirliği sağlamak için profesyonel psikologlardan ASDS değerlendirme görüşmelerini yapmalarını isteyin. Anketin tamamlanmasını takiben tüm katılımcılar için ASDS puanlarını toplayın ve kaydedin.
   3. Müdahale
      1. Yaşlı YBÜ bakıcıları grubundan, müdahaleye katılmak için rastgele 109 bireyden oluşan bir alt küme seçin. Bu müdahale grubuna Bilişsel Davranışçı Terapi (BDT)¹⁶ tekniklerini uygulayın. Ek olarak, kapsamlı müdahale yaklaşımının bir parçası olarak farkındalık temelli olumlu başa çıkma stratejileri uygulayın.
      2. Müdahale programı, yapılandırılmış bir yaklaşımla sunulan BDT tekniklerini ve farkındalık temelli pozitif başa çıkma stratejilerini entegre etti. BDT bileşeni için, iki haftalık bilişsel yeniden yapılandırma seansları (her biri 45 dakika), günlük ilerleyici kas gevşetme eğitimi (15 dakika) ve haftalık problem çözme terapisi (60 dakika) gerçekleştirin ve bakıcıların YBÜ durumları hakkındaki olumsuz düşünce kalıplarını belirlemelerine ve değiştirmelerine yardımcı olmaya odaklanın.
      3. Farkındalık bileşeni için, yoğun bakım ziyaretleri sırasında günlük sabah meditasyonu (20 dakika), akşam vücut tarama egzersizleri (15 dakika) ve kısa dikkatli nefes egzersizleri yapın. Bu müdahaleleri haftalık bireysel danışmanlık, iki haftada bir grup atölyeleri, eve götürülen sesli rehberler ve destek ve uyumluluk izleme için günlük uygulama tabanlı kontrollerin bir kombinasyonu yoluyla uygulayın.
      4. Müdahale kalitesini ve tutarlılığını sağlamak için tüm oturumların BDT ve farkındalık eğitiminde en az 3 yıllık deneyime sahip sertifikalı klinik psikologlar tarafından yürütüldüğünden emin olun.
      5. Müdahale programına katılmayı kabul eden tüm EC-YBÜ katılımcıları için, müdahalenin ilk ASDS değerlendirmesinden sonraki 24-48 saat içinde başlatıldığından emin olun. Potansiyel zamansal kafa karıştırıcı faktörleri en aza indirmek ve müdahale protokolünde tutarlılığı sağlamak için bu standartlaştırılmış zamanlamayı kullanın.
      6. Müdahaleyi, ilk müdahale oturumlarından başlayarak tüm katılımcılar için 30 günlük bir süre boyunca uygulayın. Bu standartlaştırılmış süre, katılımcılar arasında müdahale sonuçlarının karşılaştırılabilirliğini sağlar. Müdahalenin tamamlanmasının ardından, müdahale grubu katılımcıları için ASDS değerlendirme sürecini (Adım 1.1.2) tekrarlayın.
2. Orijinal ASDS verilerinin incelenmesi
   1. Elektronik tablo veri dosyasını açın. Farklı sayfalara göz atın (Şekil 1): Sağlıklı, Yaşlı Bakıcı - YBÜ (24H), EC-YBÜ (Müdahale) ve EC-YBÜ (Kontrol).
   2. Veri matrislerinin aşağıdaki gibi olduğundan emin olun: Sağlıklı grup 19 x 106 Matris, Yaşlı Bakıcı - YBÜ (24 saat) 19 x 309 Matris, EC-YBÜ(Müdahale) 19 x 109 Matris ve EC-YBÜ (Kontrol) 19 x 200 Matris.
      1. ASDS anketi, dört farklı semptom kümesini değerlendiren 19 maddeden oluşmaktadır: Dissosiyatif Semptomlar (Madde 1-5, duygusal uyuşukluk, sersemlik durumları, gerçek dışı deneyimler, fiziksel ayrılma ve travma ile ilişkili amneziyi ölçme), Semptomları Yeniden Deneyimleme (Madde 6-9, müdahaleci düşünceleri, kabusları, geri dönüşleri ve travma hatırlatıcılarına karşı duygusal tepkiselliği değerlendirme), Kaçınma Belirtileri (Madde 10-13, travma ile ilgili düşüncelerden, konuşmalardan bilişsel ve davranışsal kaçınmayı değerlendirme, durumlar ve duygusal tepkiler) ve Uyarılma Belirtileri (Madde 14-19, uyku bozukluğu, sinirlilik, konsantrasyon sorunları, hipervijilans, irkilme tepkisi ve travma hatırlatıcılarına fiziksel tepkilerin incelenmesi). Bu semptom kümelerini hedef alan müdahale yaklaşımları için, uygulanan BDT tekniklerini ve farkındalık temelli stratejileri açıklayan adım 1.1.3'e bakın.

Şekil 1: Akut Stres Bozukluğu Ölçeği (ASDS) verileri. Bu şekil, farklı katılımcı grupları için elektronik tablolarda ASDS verilerinin organizasyonunu gösterir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

3. ASDS verilerini MATLAB çalışma alanına aktarma
   1. Elektronik tablo seçenekleri menüsünü açın, Eklentiler sekmesine tıklayın ve Eklentiler yönetim arayüzüne girin (Şekil 2). Genellikle MATLAB'ın toolbox\exlink dizininde bulunan MATLAB'ın excllink.xlam dosyasına göz atın ve ekleyin.
   2. Elektronik tabloda, Adım 1.1.2'de görüntülendiği gibi Her Grup için Veri'yi seçin, ardından MATLAB eklentisinin Verileri MATLAB'a gönder seçeneğine tıklayın. Ardından, tüm veriler MATLAB'ın çalışma alanında görülebilir. Değişken data_h, Sağlıklı grup 19 x 106 Matrisi'ni içerir; Değişken data_ec EC-ICU(Müdahale) 19 x 109 Matrisini içerir; ve Değişken data_control, EC-ICU (kontrol) 19 x 200 Matrisini içerir.

Şekil 2: MATLAB eklentisini entegre etmek için eklenti yönetim arayüzü. Bu resimde, elektronik tablo ile MATLAB arasında veri aktarımını sağlayan MATLAB eklentisini eklemek için elektronik tablo arayüzü gösterilmektedir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

2. Yaşlı Bakıcının OSB'leri için Olağan İstatistikler - YBÜ

NOT: Geleneksel istatistiksel analiz, verilerin temel özelliklerine genel bir bakış sağlayabilir. Bununla birlikte, sonraki Polar Histogram Görselleştirme ile de belirgin bir kontrast oluşturabilir.

1. Komutları kullanarak means = mean (data_ec, 2); ve total_scores = sum (veri, 1) sırasıyla 19 değişkenin ortalama değerlerini ve Yaşlı Bakıcısı - YBÜ ASDS için toplam puanları elde eder.
2. Şekil 1'te gösterildiği gibi, Yaşlı Bakıcısı - YBÜ'nün ASDS'sinin 19 değişkeni için ortalama değerlerin ve toplam puanların dağılımını görüntülemek için Ek Kodlama Dosyası 3'deki kodu kullanın.

Şekil 3: Yaşlı Bakıcı - YBÜ ASDS'nin 19 değişkeni için ortalama değerlerin ve toplam puanların dağılımı. Bu grafikler, her bir ASDS öğesi için ortalama puanları ve yoğun bakım ünitesindeki yaşlı bakıcılar arasında toplam ASDS puanlarının dağılımını göstermektedir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

3. Yaşlı bakıcılar için OSB'nin polar histogram perspektifi

NOT: Sağlıklı yaşlı bireyleri Yaşlı Bakıcılar-YBÜ ile karşılaştırmak için polar histogram kullanmak, iki örnek grubu arasındaki farkların daha sezgisel bir şekilde görselleştirilmesini sağlar.

1. mean_ec = ortalama (data_ec, 2); ve mean_h = ortalama (data_h, 2) komutlarını kullanarak, sırasıyla Yaşlı Bakıcılar grubu ve sağlıklı grup için ASDS örnek ortalamalarını hesaplayın.
2. mean_ec ve mean_h olmak üzere iki değişkenin üst üste bindirilmiş bir grafiğini oluşturmak için polarhistogram komutunu kullanın (Şekil 4).
3. Ek Kodlama Dosyası 1'de sağlanan kodu kullanarak şekle koordinatlar ve ek açıklamalar ekleyin.

Şekil 4: Yaşlı Bakım Verenler - YBÜ ve Sağlıklı Yaşlı Bireyler arasındaki ASDS puanlarının polar histogram karşılaştırması. Bu polar histogram, yoğun bakım ünitesindeki yaşlı bakıcılar ile sağlıklı yaşlı kontroller arasındaki ASDS puanlarını görsel olarak karşılaştırır ve 19 ASDS değişkeninin tümündeki farklılıkları vurgular. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

4. Olağan müdahale istatistikleri

NOT: Tipik olarak, ASDS puanlarının karşılaştırmaları, görsel kontrast için çubuk grafikler kullanılarak gerçekleştirilir.

1. Farklı gruplarda Akut Stres Bozukluğu Ölçeği (ASDS) puanlarını analiz etmek için, aşağıdaki MATLAB komutlarını kullanarak örnek ortalamaları hesaplayın:
   Yaşlı Bakıcılar grubu için (Orijinal Veriler): mean_ec = Ortalama(data_ec, 2);
   EC-YBÜ Müdahale grubu (Kontrol Grubu) için: mean_control = ortalama(data_control, 2);
   Sağlıklı kontrol grubu (Müdahale Grubu) için: mean_h = ortalama(data_h, 2);
2. Komut çubuğunu ([mean_ec, mean_control, mean_h]) kullanarak Şekil 5'te gösterildiği gibi bir karşılaştırma çizin. xticklabels ve ylabel komutlarını kullanarak şekil ek açıklamaları ekleyin.

Şekil 5: EC-YBÜ müdahale grubunun ASDS prognostik analizi. Bu çubuk grafik, ASDS puanlarını üç grupta karşılaştırır: orijinal yaşlı bakıcılar, kontrol grubu ve müdahalelerin etkisini gösteren müdahale grubu. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

5. Polar histogram müdahale perspektifi

NOT: EC-YBÜ Müdahale grubunun prognozunu karşılaştırmak için bir Polar Histogram kullanmak (Şekil 6) daha güvenilir ve önemli görselleştirme sonuçları ile sonuçlanabilir.

1. Şu kodu kullanın: data_diff=abs(mean_control-mean_intevention); Prognoz üzerindeki etkileri sıralamak için [~, idxx]=sort(data_diff ) ve 19 ASDS öğesinin prognoz etkilerinin sıralaması için idxx değişkenini elde eder.
2. Kontrol grubunun ve müdahale grubunun üst üste bindirilmiş bir grafiğini oluşturmak için polarhistogram komutunu kullanın ve Şekil 6'yı elde etmek için idxx sırasına göre çizin ve açıklama ekleyin.

Şekil 6: Kontrol ve müdahale gruplarının polar histogram karşılaştırması. Bu polar histogram, kontrol ve müdahale grupları arasındaki ASDS puanlarındaki farklılıkları görselleştirerek, müdahalenin belirli ASDS öğeleri üzerindeki etkilerini vurgular. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Sonuçlar

Şekil 1, yoğun bakım ünitesindeki yaşlı bakıcıların ASDS verilerini göstermektedir. MATLAB'ın eklentisi kullanılarak (Şekil 2), veriler MATLAB'ın çalışma alanına aktarılabilir. Şekil 3 , yoğun bakım ünitesindeki yaşlı bakıcılar için ASDS verilerinin özelliklerini sunmaktadır: ortalama 3.3 ve kümülatif değer 62.6'dır. Bu, YBÜ senaryo...

Tartışmalar

Bu çalışma, Akut Stres Bozukluğu Ölçeği (ASDS) skorlarını analiz etmek için yeni bir polar histogram görselleştirme tekniği sunmakta ve özellikle Yoğun Bakım Ünitelerindeki (YBÜ'ler) yaşlı bakıcıların değerlendirilmesindeki uygulamasına vurgu yapmaktadır. Yöntem, 19 ASDS değişkeninin tümünün aynı anda kapsamlı ve sezgisel bir görsel temsilini sağlar ve geleneksel istatistiksel yaklaşımlara göre önemli avantajlar sunar ^1...

Malzemeler

Name	Company	Catalog Number	Comments
EXCEL	Microsoft	Office2021	ASDS Data Collection
MATLAB	MathWorks	2023B	Computing and visualization