TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.14627/9
Browse
Search Results
Article Bir Vakıf Üniversitesindeki Hemşirelik Öğrencilerine Uygulanan Akran Bağımlılık Programının Madde Tüketimine Etkisi: Yarı Deneysel Çalışma(2025) Dikec, Gul; Savaş, Metehan Savaş Mete; Kılıç, Sude; Vargel, Çağla; Yazgan, İlknurAmaç: Bu çalışmanın amacı, bir vakıf üniversitesinde öğrenim gören ve bağımlılık yapıcı madde kullanan bir grup hemşirelik bölümü öğrencilerine uygulanan Akran Bağımlılık Programının, öğrencilerin madde tüketim oranları üzerinde etkisini belirlemektir. Yöntem: Çalışma tek grup, ön-test, son-test, yarı deneysel çalışma deseninde yapıldı. Veriler İstanbul’daki bir vakıf üniversitesinde, 2023-2024 eğitim ve öğretim yılı bahar yarıyılında araştırmacılar tarafından literatür doğrultusunda hazırlanan Bilgi Formu ile toplandı. Bir afiş hazırlanarak öğrencilere program ve araştırma duyuruldu. Çalışmaya katılmayı kabul eden öğrencilere, Akran Bağımlılık Programı uygulandı. Akran Bağımlılık Programı, bağımlılık ile ilgili bir seminer ve ardından broşür dağıtımı, daha sonra üniversite girişinde açılan akran standı ve akran danışmanlık gruplarından oluşmaktadır. Program araştırmacılar tarafından oluşturuldu. Çalışma, örneklemini madde kullandığını bildiren 27 hemşirelik öğrencisi oluşturdu. Verilerin analizinde ki-kare ve non-parametrik testlerinden Wilcoxon İşaretli Sıra testi kullanıldı. Bulgular: Katılımcıların yaş ortalaması 20,96 (1,53), %63’ü kadın, %33,3’ü üçüncü sınıf öğrencisi, %70,4’ü ekonomik durumunu orta algılamaktaydı. Akran Bağımlılık Programı öncesi ve sonrası hemşirelik öğrencilerinin madde tüketim oranları arasında istatistiksel olarak anlamlı fark saptanmadı. Sonuç: Gelecek çalışmalarda standardize edilmiş araçlar ve ölçümlerle yapılandırılmış akran programlarının ya da daha önce madde kullanan akranların liderliğindeki programların etkinliği incelenmelidir.Article Artificial Neural Networks in Drug Addiction Diagnosis(2025) Karaman, EnginThis study aims to find a simple mechanism to help researchers and families identify addicts. In this paper, the Artificial Neural Network (ANN) method has been examined to determine whether a person is an addict. In this study, the dataset obtained from students from different countries and published as open source by Atif Masih was used. This dataset contains 50343 samples with 11 features. The study involved testing and comparing multiple neural network architectures based on their average classification accuracy. When the correlation matrix is examined, it is seen that the relationships between the variables are almost negligible. This can be attributed to the fact that the variables are categorical. Each architecture was trained using 10 different seed numbers, and the mean accuracy was calculated accordingly. The experiment results have obtained 75.53% classification accuracy for correct diagnosis in our system. Our model could significantly expedite the diagnosis and treatment of addiction, providing a valuable tool for families, physicians, and investigators. The paper proposes a Decision Support System (DSS) for diagnosing addiction, leveraging one of the most widely-used machine learning techniques: Artificial Neural Networks (ANN).Article Life and Stigma Experiences of Individuals with Substance Use Disorder: A Qualitative Study(Turkish Green Crescent Soc, 2025) Dikec, Gul; Umut, Gokhan; Albal, EsraThis study aimed to determine the life and stigma experiences of individuals with substance use disorder who received inpatient treatment in an adult detoxification center. Data for this qualitative phenomenological study were collected in Istanbul between April and December 2023. The data were analyzed using Colazzi steps. A total of 26 individuals with substance use disorder were interviewed. The content analysis identified three main themes. The initial topic discussed was the effect of substance use on individuals’ lives. The sec- ond theme discussed was stigmatization. The final theme addressed coping with stigmatization. The study revealed that participants experienced negative emotions, including regret, guilt, and shame, due to stigma- tization, exclusion, and discrimination. Substance use treatment should not only focus on pharmacotherapy but also the psychological and social needs of the individual. Furthermore, to address negative attitudes in society, mental health professionals could inform families and disseminate anti-stigma programs.