4 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Yayın Mindfulness in the relationship between perceived stress and quality of life in pediatric asthma(İstanbul Üniversitesi, 2023-03-27) Ayhan, Ayşe Sena; Aktan, Zekeriya Deniz; Ülker Tamay, ZeynepObjective: The purpose of this study is to analyze the possible mediatör effect of mindfulness in the relationship between perceived stress and quality of life in pediatric asthma. Material and Method: The sample of this study consisted of 100 asthmatic children aged between 9-12 years who applied to the outpatient clinic of Istanbul University, Istanbul Faculty of Medicine, Division of Pediatric Allergy. Sociodemographic information forms, Perceived Stress Scale in Children (8-11 years), Child and Adolescent Mindfulness Measure (CAMM), and Pediatric Asthma Quality of Life Questionnaire (PAQLQ) were used as data collection tools. Linear hierarchical regression analysis was used during the process of analyzing data. Results: It has been identified that mindfulness has a partial mediatör effect on the relationship between perceived stress and quality of life (p = 0.000). The presence of a partial mediator effect of mindfulness has been determined in the relationship between perceived stress and symptoms which is the subscale of quality of life (p = 0.000). Finally, it has been demonstrated that mindfulness has a partial mediator effect on the relationship between perceived stress and emotional function which is another subscale of quality of life (p = 0.000). The mediating role of mindfulness in the relationship between perceived stress and activity limitations could not be analyzed due to the lack of a significant correlation between activity limitations which is the subscale of quality of life and mindfulness (p=0.178). Conclusion: It can be helpful to add psychotherapy interventions involving mindfulness practices to asthma treatment for better control of the disease in children.Yayın “Can we use a biomarker detection algorithm to measure the effectiveness of 14-channel neurofeedback in dyslexia?”(Routledge, 2025-10-01) Eroğlu, Günet; Harb, Raja AbouDyslexia, one of children’s most common neurological diversities, primarily manifests as a reduced reading ability. Genetic factors contribute to dyslexia, with contemporary theories attributing it to a delay in left hemispheric lateralization that reduces effective reading and writing skills. To assist dyslexic children, smartphone application, Auto Train Brain, has been developed to enhance reading comprehension and speed. Previously, the efficacy of the mobile application’s training program was assessed using psychometric tests; however, our study employed a biomarker detection software to evaluate the neurofeedback’s impact. Machine learning (ML) techniques have recently gained traction in differentiating between dyslexia and typically developing children (TDC). The dataset of this study consists of 100 sessions of 2-minute resting-state eyes-open 14-channel Quantitative Electroencephalography (QEEG) data from 100 children with dyslexia and 100 TDC. Therefore, the dyslexia biomarker detection software assessed the efficacy of the 14-channel neurofeedback administered via Auto Train Brain. Results showed significant improvement in electrophysiological normalization, increasing from 30% in the first 20 sessions to 61% by the end of the training. A two-proportion Z-test confirmed this improvement was statistically significant (Z = −3.96, p = 0.00007), particularly between the 1–20 and 1–60 session intervals (Z = −2.66, p = 0.0079).Yayın Ebeveyn tutumları ve çocuk davranış problemleri arasındaki ilişkide ebeveyn mükemmeliyetçiliğinin aracı rolü(Galenos Publishing House, 2025-11-11) İnce, Merve; Akçınar, Berna; Yılmaz, SimayAmaç: Bu çalışma, annelerin mükemmeliyetçiliğinin, annelerin ebeveynlik stilleri ile çocukların içselleştirme ve dışsallaştırma davranış problemleri arasındaki ilişkide aracılık rolünü incelemeyi amaçlamaktadır. Gereç ve Yöntem: Örneklem, 3-6 yaş arası çocukları olan 271 anneden oluşmaktadır. Katılımcılardan sosyodemografik bilgi formu, Ebeveyn Tutum Ölçeği, Hacettepe Ruhsal Uyum Ölçeği ve Çok Boyutlu Mükemmeliyetçilik Ölçeğini doldurmaları istenmiş ve veriler çevrimiçi olarak toplanmıştır. Bulgular: Çalışmanın ana hipotezini test etmek için yapılan analiz bulgularına göre demokratik ebeveynlik, içselleştirme (b=-0,117, p<0,05) ve dışsallaştırma (b=-0,076, p<0,05) davranış problemlerini negatif yönde yordamıştır. Bu ilişkilerde annenin kendine yönelik mükemmeliyetçiliği (KYM) ve sosyal olarak belirlenen mükemmeliyetçilik (SBM) aracılık etmemiştir. Otoriter ebeveynlik, içselleştirme (b=0,046, p<0,05) ve dışsallaştırma (b=0,049, p<0,05) davranış problemleriyle pozitif yönde ilişkilendirilmiş ve bu problemler üzerindeki etkilerinde KYM ve SBM aracılık rolü üstlenmemiştir. Buna karşın, aşırı korumacı ve izin verici tutumlar bu davranış problemlerini anlamlı bir şekilde yordamamıştır. Ayrıca, annelerin KYM’nin, aşırı korumacı ve izin verici ebeveynlik tutumları ile içselleştirme ve dışsallaştırma davranış problemleri arasındaki ilişkide aracılık etkisi olmadığı bulunmuş; ancak SBM’nin aşırı koruyucu ebeveyn tutumu ile içselleştirme [b=0,017, standart hata (SH)=0,009, güven aralığı (GA): (0,003, 0,038)] ve dışsallaştırma [b=0,012, SH=0,007, GA: (0,001, 0,029)] davranış problemlerinde ve izin verici ebeveyn tutumu ile içselleştirme davranış problemi [b=0,013, SH=0,008, GA: (0,000, 0,033)] arasında aracılık etkisinde bulunduğu görülmüştür. Sonuç: Bu çalışma, ebeveynlik tutumları ve özelliklerinin çocukların ruh sağlığı üzerindeki önemli rolünü vurgulamakta, ebeveynlerin etkili ve olumlu ebeveynlik yaklaşımlarını benimsemeleri için pratik müdahalelerin gerekliliğini belirtmektedir.Yayın Theta and Beta1 frequency band values predict dyslexia classification(John Wiley and Sons Ltd, 2025-12-29) Eroğlu, Günet; Harb, Mhd Raja AbouDyslexia, impacting children's reading skills, prompts families to seek cost-effective neurofeedback therapy solutions. Utilising machine learning, we identified predictive factors for dyslexia classification. Employing advanced techniques, we gathered 14-channel Quantitative Electroencephalography (QEEG) data from 200 participants, achieving 99.6% dyslexic classification accuracy through cross-validation. During validation, 48% of dyslexic children's sessions were consistently classified as normal, with a 95% confidence interval of 47.31 to 48.68. Focusing on individuals consistently diagnosed with dyslexia during therapy, we found that dyslexic individuals exhibited higher theta values and lower beta1 values compared to typically developing children. This study pioneers machine learning in predicting dyslexia classification factors, offering valuable insights for families considering neurofeedback therapy investment.
