Amaç: Dünya Sağlık Örgütü'nün tanımına göre akılcı ilaç kullanımı(AİK) ''kişilerin klinik bulgularına ve bireysel özelliklerine göre uygun ilacı, uygun süre ve dozda en düşük fiyatta ve kolayca sağlayabilmeleri ''olarak tanımlanmıştır. Üniversite öğrencileri AİK hakkında doğru tutum ve davranışı geliştirebilmeleri için eğitim almaları gerekir. Araştırmanın amacı öğrencilerin AİK konusunda bilgi sahibi olmalarını sağlamak ve edinmiş oldukları bilgiyi diğer tıp fakültesi öğrencileri ve farklı fakülte öğrencileri ile paylaşmak ve bu konuda bilgi ve tutum değişikliği oluşturmalarını sağlamaktır. Metod: Literatür taraması sonucu geliştirilen bir anket formu seçilen AİK Araştırma Grubu öğrencileri tarafından Ahi Evran Üniversitesi Tıp fakültesi ve Fen Edebiyat Fakültesi öğrencilerine yüz yüze görüşme yöntemi ile uygulandı. İlk anket uygulandıktan sonra 5 hafta süre ile AİK Araştırma Grubu tarafından anket uygulanan öğrencilere sunum, poster sunumu, broşür dağıtımı ve eğitici oyunlar gibi etkinlikler aracılığı ile AİK hakkında eğitici bilgiler verildi. Eğitimlerden sonra aynı anket, uygulanan kişilere bir kez daha uygulandı. Çalışmanın istatistik verileri SPSS 20.0 programı kullanılarak değerlendirildi. Bulgular: Çalışmaya 300 kişi dahil edilmiştir. Katılımcıların %34.8'i sıklıkla ilaç kullandıklarını belirtmişlerdir. Çalışmaya katılanların eğitim öncesi AİK hakkındaki puan ortalaması 9,86±2,72 iken eğitim sonrasındaki puan ortalaması 12,98±2,08 olarak tespit edildi. Öğrencilerin, eğitim öncesi ve sonrasında AİK ile bilgi düzeyi değerlendirilmeleri arasında istatistiksel olarak anlamlı fark olduğu saptanmıştır (p<0,05). Sonuç: Tüm bu bulgularla ilaçların akılcı kullanımının üniversite öğrencileri arasında yaygınlaştırılmasında akran eğitiminin oldukça önemli olduğu sonucuna varılabilir.
<p>Microwave hyperthermia (MH) requires the effective calibration of the antenna excitations for selective focusing of the microwave energy to the target region with a nominal effect on the surrounding tissue. To this end, many different antenna calibration methods such as optimization techniques and lookup tables have been proposed in the literature. These optimization procedures, however, do not consider the whole nature of the electric field, which is a complex vector field, instead it is simplified to a real and scalar field component. Furthermore, most of the approaches in literature are system-specific, limiting the applicability of the proposed methods to specific configurations. In this paper, we propose an antenna excitation optimization scheme applicable to a variety of configurations and present the results of a Convolutional Neural Network (CNN) based approach for two different configurations. Data set for CNN training is collected by superposing the information obtained from individual antenna elements. The results of the CNN models outperform to look-up table results. The proposed approach is promising as the phase only optimization shows 27% and phase-power combined optimization shows 4% less hot spot-to-target energy ratio than look-up table results.</p>
<p>Microwave hyperthermia (MH) requires the effective calibration of the antenna excitations for selective focusing of the microwave energy to the target region with a nominal effect on the surrounding tissue. To this end, many different antenna calibration methods such as optimization techniques and lookup tables have been proposed in the literature. These optimization procedures, however, do not consider the whole nature of the electric field, which is a complex vector field, instead it is simplified to a real and scalar field component. Furthermore, most of the approaches in literature are system-specific, limiting the applicability of the proposed methods to specific configurations. In this paper, we propose an antenna excitation optimization scheme applicable to a variety of configurations and present the results of a Convolutional Neural Network (CNN) based approach for two different configurations. Data set for CNN training is collected by superposing the information obtained from individual antenna elements. The results of the CNN models outperform to look-up table results. The proposed approach is promising as the phase only optimization shows 27% and phase-power combined optimization shows 4% less hot spot-to-target energy ratio than look-up table results.</p>
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.