Abstract
Tüm dünyaya hızla yayılan Corona virüsü 2019 (COVID-19), SARS ve MERS salgınları sonrası görülen üçüncü koronavirüs salgını olarak tüm dünyayı etkisi altına almıştır. Virüs dünya çapında halk sağlığı için büyük bir tehdit olmaya devam etmektedir. Dünya sağlık örgütü tarafından pandemi ilan edilen bu salgın, insanların sağlığına, eğitimine, sosyalleşmelerine ve küresel ekonomiye çok büyük etkiler bırakan önemli bir halk sağlığı krizidir. COVID-19’a daha hızlı yanıt verebilmek için her yönüyle çalışmalar devam etmektedir. Bu kapsamda hastalığın seyrinde, hastaların benzer özellikleri taşıdıkları semptomlar ve iyileşme sürecine etkileri önem arz etmektedir.
Bu çalışma, COVID-19 hastaları arasında yaş, cinsiyet, hastalığın seyrinde görülen semptomlar, iyileşme ve ölüm durumunda etkili birliktelikleri ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Çalışmada, sık görülen semptomları belirlemek ve demografik verilerin iyileşme sürecine etkilerini çıkarmak için birliktelik kuralı adı verilen ve yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi tekniği R programlama dili kullanılarak uygulanmıştır.
Elde edilen kurallarda, salgına yakalanmada yaş faktörünün büyük ölçüde etken olduğu tespit edilmiştir. En belirgin semptom olarak ateş ortaya konmuştur. Ateş semptomunu takiben öksürük semptomunun hastalar arasında sıklıkla rastlandığı görülmektedir. Analizler sonucunda, ölüm oranlarında yaşlı bireylerin ve erkeklerin kadınlara göre daha çok kayıp verdiği tespit edilmiştir.
Reference15 articles.
1. Agrawal, R. and Srikant, R. “Fast algorithms for mining association rules”, Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Databases, pp. 487–499, 1994.
2. Alanlar, E. (2021). Pazar Sepeti Analizi Ilebirliktelikkurallarinin Belirlenmesi: Perakendesektöründe Covid-19 Etkisi, Yüksek Lisans Tezi, Karabük Üniversitesi, Eğitim Enstitüsü.
3. Atsa’am, D. D., & Wario, R. (2022). Association rules on the COVID-19 variants of concern to guide choices of tourism destinations. In Current Issues in Tourism (Vol. 25, Issue 10, pp. 1536–1540). https://doi.org/10.1080/13683500.2021.1951182
4. Birant, D., Kut ve diğ., (2010) ‘İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi’, pp. 215–222.
5. Çelik, A., Using Apriori Data Mining Method in COVID-19 Diagnosis. Journal of Engineering Technology and Applied Sciences 5 (3) 2020: 121-131.