Troponin T, troponin I ve hemoglobin A1c'nin girişimsiz tayini için ters iyontoforez yönteminin geliştirilmesi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Majör Kardiyak Olaylar ve Akut Koroner Sendrom Olgular küresel ölçekte en önemli ölüm sebepleri arasında olup, ileriye dönük yapılan tahminlemelerde uzun bir süre daha en önemli ölüm sebebi olmaya devam edeceği öngörülmektedir. Dünya Sağlık Örgütü verilerine göre 2018 yılında 17,5 milyon insanın kalp ve damar hastalıkları nedeniyle öldüğü ve bu rakamın küresel ölümlerin %30'unu teşkil ettiği tahmin edilmektedir. Aynı verilere göre bu ölümlerin 7,6 milyonu akut miyokard enfarktüsüne (MI), 5,7 milyonu ise inmelere (stroke) bağlıdır. Ölümlerin %80'i düşük ve orta gelirli ülkelerde meydana gelmiştir. Eğer uygun önlemler alınmazsa 2020 yılına kadar her yıl yaklaşık 20 milyon insan daha kalp ve damar hastalıklarından, özellikle de MI ve inmeden hayatını kaybedecektir. Tez çalışmamızda, bu denli önemli bir sorun için önlenebilir nitelikteki kalp ve damar hastalıklarından korunma stratejilerinin geliştirilmesine yardımcı olmak için, bahsi geçen olgularının tanı, teşhis, izlenmesi ve tahminlenmesinde kullanılanılabilecek bazı bileşik ve biyogöstergelerin tayini için girişimsiz analiz yöntemlerin geliştirilmesi ve analitik yöntem geçerliliği ile ilgili deneysel çalışmalar yapılmıştır. Tez çalışmamızın amacı; şu an kullanılmakta olan MI tanı ve teşhis yöntemlerinden farklı olarak, bazı fizyolojik parametreleri ve biyogöstergeleri sürekli monitörize eden girişimsiz analiz yöntemlerinin geliştirilmesidir. Bu sayede bahsi geçen konuda ilk defa girişimsiz tayin yöntemleri geliştirilmiş olacak ve standart tayin yöntemleriyle de mukayesesi yapılabilecektir.;Girişimsiz Analiz Yöntemleri, Ters İyontoforez, Analitik Yöntem Geçerliliği, Major Kardiyak Olaylar, Tahminleme.;Non-Invasive Analysis Methods, Reverse Iontophoresis, Analytical Method Validation, Major Cardiac Events, Prediction.
Açıklama
Araştırmacı; Çiğdem Yengin
Araştırma projesi -- Ege Üniversitesi, 2019
Araştırma projesi -- Ege Üniversitesi, 2019
