اقتراح مقاربة جديدة باستخدام تقنية الشبكات الاصطناعية العصبية : للتنبؤ بجودة الحياة من خلال ادراك المرض لدى المصابين بالمرض المزمن
No Thumbnail Available
Date
2016
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Batna Journal of Medical Sciences (BJMS) . N 3 . pp 98-103
Abstract
ABSTRACT
Aim: Chronic illness affects many Algerians. It is possible to investigate the prediction ability of quality of life as a function to illness perception. In this study, we focus the assessment of the influence of patient’s chronic health condition perception on the quality of life using an Artificial Neural Network (ANN) based approach )The Radial Basis Function). Method: Three hundred and sixteen participants (16- 79 years old) from Arris and Batna regions in Algeria have completed the Revised Illness Questionnaire and Short Form 36 Health Survey Version 2.0 (SF- 36V2) scale. Results: The correlations between the predicted and real values of quality of life dimensions were 0.34 to 0.43. The importance of the illness length is visible in the plots for perceived quality of life (Physical Functioning, Role Physical), whereas other quality of life dimensions (Vitality and Mental Health) are less visible. Conclusion: The artificial neural networks has proved the diagnosis results to be correct and could be useful for assessment of the influence of patients’ chronic health condition perception on the quality of life.
RÉSUMÉ
But : La maladie chronique affecte plusieurs algériens. Il est possible d’étudier la capacité prédictive de la qualité de vie comme fonction de la perception de la maladie. Dans cette étude, nous avons évalué l’influence de la perception du patient de la maladie chronique sur la qualité de vie appréciée en utilisant une approche de fonction à base radiale (RBF) du réseau neural artificiel (RNA). Méthodes : Trois-cent seize participants (16-79 ans) provenant des villes de Arris et de Batna avaient complété le questionnaire Revised Illness Questionnaire et le questionnaire Short Form 36 Health Survey Version 2.0 (SF-36V2). Résultats : Les corrélations entre les valeurs prédites et les valeurs réelles des dimensions de qualité de vie étaient de 0,34 à 0,43. L’importance de l’ancienneté de la maladie est visible dans les graphiques pour la perception de la qualité de vie (fonctionnement physique, rôle physique), alors que les autres dimensions de qualité de vie (vitalité et santé mentale) étaient moins visibles. Conclusion : Les réseaux neuronaux artificiels avaient prouvé l’exactitude du diagnostic et peuvent être utilisés pour influence la perception de la qualité de vie du patient atteint d’une maladie chronique.
ملخص:
الهدف من الدراسة: اصابة الكثير من الجزائريين بالمرض المزمن نتج عنه العديد من المشاكل المتعلقة بجودة الحياة. ولذلك بات من الممكن الكشف عن امكانية التنبؤ بجودة الحياة المتعلقة بالصحة من خلال مدركات المريض ازاء حالته الصحية. ولهذا هدفت هذه الدراسة إلى اقتراح مقاربة جديدة للتنبؤ بجودة الحياة المتعلقة بالصحة من خلال ادراك المرض المزمن ، وهذا باستخدام برنامج الحزمة الإحصائية ()SPSS وباستخدام تقنية: الشبكات العصبية الاصطناعية من نوع (شبكة وظائف الاشعاع الأساسي) . المنهج: قد شملت عينة البحث من 316مريضا مصابا بالمرض المزمن ، والقاطنين بمدينتي أريس و باتنة بالجزائر. وقد استعملت في الدراسة مقياسين هما: مقياس ادراك المرض المعدل) ،(IPQ-Rومقياس جودة الحياة ) .(SF-36V2النتائج: قد أسفرت نتائج الدراسة إلى إمكانية التنبؤ بجودة الحياة المتعلقة بالصحة من خلال ادراك المرض المزمن ، و أن هناك ارتباط بين قيمة التنبؤ والقيمة الحقيقية للمتغير التابع تتراوح بين قيمة 0,34الى 0.43مما يفسر صلاحية تقنية الشبكات العصبية للتنبؤ بجودة الحياة المتعلقة بالصحة. وهذا ما توضحه اهمية ظهور المتغيرات التابعة من لوحة الانتشار لكل من مدة المرض وكذا ابعاد جودة الحياة المدركة ( الحيوية البدنية، الدور البدني) بالاضافة الى الظهور الاقل بالنسبة لمتغيري ( الحيوية والصحة النفسية المدركة). خاتمة: استطاعت تقنية الشبكات الاصطناعية العصبية من كشف النتائج المرجوة من خلال تشخيصها في وجود تاثير لادراك المرض المزمن على جودة حياة المريض.