BACKGROUND: Social isolation required by the pandemic has led to some changes in individuals’ eating and lifestyle habits. OBJECTIVE: This study aimed to examine the change in nutrition and lifestyle habits of Turkish people during the COVID-19 outbreak and investigate the effects of individuals’ attitudes to healthy eating on this change. METHOD: At the beginning of the pandemic, individuals over the age of 18 participated in this cross-sectional study using an online questionnaire. Demographic information (age, gender, education level, place of residence and occupation), anthropometric data (reported weight and height); nutritional behavior information (number of meals per day, changes in consumption of various foods, use of nutritional supplements, etc.) and changes in lifestyle habits were requested from the participations. In addition, the Healthy Nutrition Attitude Scale (ASHN) was used to determine the healthy eating attitudes of the participants. RESULTS: A total of 432 volunteers participated in the study. It was revealed that body weight increased in 38.0% of the participants and activity level decreased in 73.1% of them during the initial stage of the pandemic. Nevertheless, 44.7% of participants reported increased sleep time, 77.8% reported increased social media use, and 66.7% reported increased stress and anxiety. It was found that the most commonly used nutritional supplements during this period were vitamin C, vitamin D and multivitamin complex. Women have significantly higher ASHN scores compared to men (p < 0.001). The total ASHN scores of those whose body weight did not change and those who increased their activity level were found to be significantly higher. It was determined that as the age and education level increased, the healthy eating attitude increased. CONCLUSION: In this study, findings regarding the negative effects of the COVID-19 quarantine on the nutrition and lifestyle of the Turkish people are presented. However, those with a positive attitude toward healthy eating were observed to have better weight control and eating habits and stress management during the pandemic. Therefore, it is thought that the dissemination of healthy eating attitudes in society may contribute to the maintenance of physical and mental health in the event of a pandemic.

Background: This study aims to evaluate the relationship between the number of visits to a pediatric emergency department due to asthma attacks and air pollutants. Methods: In this ecological study, all pediatric patients who visited the pediatric emergency department of a tertiary hospital in Istanbul with asthma between January 2016 and December 2023 were included. The effect of air pollution on the number of patient visits was analyzed using a negative binomial regression model. Results: Based on the negative binomial model, a one-unit increase in SO₂ leads to a 0.020-unit decrease in the logarithm of the number of patient visits (p < 0.05). A one-unit increase in NO leads to a 0.040-unit increase in the logarithm of the number of patient visits (p < 0.05). According to factor analysis, as the levels of NO, NOx, PM2.5, NO₂, and PM10 in the air increase, the number of patient visits also increases; however, as the level of SO₂ increases, the number of patient visits decreases. Conclusions: Families should be informed about environmental exposures for disease management of children with asthma. The confounding factors may also play a role in SO₂ level and the decrease in admissions due to asthma. Further studies are needed in this regard.

Giriş: Afetler, toplum sağlığını ciddi biçimde tehdit eden ve acil müdahale gerektiren durumlardır. Bu süreçlerde sağlık personelinin rolü kritik olup, etkin müdahaleler doğrudan hayat kurtarıcı nitelik taşımaktadır. Sağlık personelinin afetlere müdahalede göstereceği öz yeterlilik, hem bireysel beceriler hem de mesleki deneyim ve eğitim düzeyi ile yakından ilişkilidir. Bu nedenle afetlerde görev alan sağlık çalışanlarının öz yeterlilik düzeylerinin belirlenmesi, gelecekteki afet yönetim süreçlerinin iyileştirilmesi açısından önemlidir. Amaç: Bu araştırmanın amacı, afetlerde görev yapmış sağlık personelinin afete müdahale öz yeterlilik düzeylerini belirlemektir. Çalışma, gelecekte yaşanabilecek afetlerde görev alacak gönüllü sağlık personelinin afetlere daha etkin müdahale edebilmesi ve ulusal/ uluslararası düzeyde daha kaliteli hizmet sunabilmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bulgular: Araştırma, tarama modeli kullanılarak yürütülmüş; veri toplama sürecinde “Afete Müdahale Öz-yeterlilik Ölçeği (AMÖYÖ)” ve araştırmacı tarafından geliştirilen “Sosyo-demografik Veri Formu” kullanılmıştır. Elde edilen bulgular, afetlerde aktif görev alan hekim, hemşire ve sağlık teknikeri/memuru gibi meslek gruplarının sahadaki görevlerinin mesleki sınırlarla belirlendiğini ortaya koymuştur. Ayrıca yaş ve mesleki deneyim arttıkça öz yeterlilik düzeylerinin yükseldiği belirlenmiştir. Sağlık personelinin afet sürecindeki rolüne göre eğitim düzeyinin de önemli bir belirleyici olduğu saptanmıştır. Sonuç: Araştırma sonucunda, sağlık personelinin afete müdahale öz yeterlilik düzeylerinin; yaş, deneyim ve eğitim faktörlerinden etkilendiği görülmüştür. Bu doğrultuda afet öncesi verilen eğitimlerin düzenli aralıklarla tekrarlanmasının, sağlık çalışanlarının müdahale becerilerini güçlendirmede kritik bir unsur olduğu vurgulanmaktadır. Düzenli ve uygulamalı eğitim programlarının yaygınlaştırılması, afetlerde sunulacak sağlık hizmetlerinin niteliğini artıracaktır.

Bir örgütün nelere sahip olduğunu, neleri iyi yapabildiğini belirleyebilmesi için etkili ve uygun stratejileri ortaya koyabilmesi gerekir. Proaktif bir metedoloji ile çalışmalara temel dayanak olarak oluşturulacak olan işlevsel analiz, sağlık kurumlarını izleme, analiz ve değerlendirme yaparak iyileştirme çalışmalarına zemin hazırlar. İşlevsel analiz ile yapılan değerlendirmeler; sağlık kurumlarında sunulan hizmetlerin hem verimliliği hem de etkinliğinin değerlendirilmesini sağlar. Gelişme fırsatlarının belirlenmesi ve faaliyetlerin periyodik olarak takip edilmesi, yöneticilerin farkındalık ve bilgi düzeylerini yükseltir. Örnek uygulamaları ortaya çıkararak diğer sağlık kurumlarınca kullanılma fırsatı sunar. İşlevsel analiz aşamaları ve oluşturulacak alt göstergeler karar vermede kolaylık ve objektiflik sağlar. Kapsamlı bir çalışma ile işlevsel analiz için oluşturulacak parametreler, tüm sağlık kurumlarına uygulanabilir şekilde ve bunlara ek ihtiyaçlar, özel durumlar için revize edilebilir veya geliştirilebilir göstergelerle yaygın hale getirilebilir. Analiz sonucunda elde edilen veriler belirlenen işlevsel analiz unsurları ile karşılaştırmalı olarak değerlendirilerek, farklı ölçütlerde gruplandırılmış ve etkin bir sisteme yönelik ipuçları ortaya koyar.

Background: Many studies report high accuracy for classifying autism spectrum disorder (ASD) from structural MRI, but small samples, single train-test splits, site effects and information leakage can inflate performance. We evaluated how well brain morphometry distinguishes autistic from typically developing (TD) individuals under rigorous, leakage-free validation. Methods: FreeSurfer-derived features (n = 280: regional thickness, area and volume; subcortical volumes; Yeo-network composites; asymmetry indices; global measures) from ABIDE II (804 participants; 341 ASD; 12 sites) were used to train logistic regression, linear support vector machine, random forest, XGBoost and multilayer perceptron classifiers. Confound regression (age, age2, sex, brain volume), site-wise centring and standardisation were learned within training folds only. Performance was assessed with nested 10-fold cross-validation, leave-one-site-out validation and external validation in ABIDE I (917 participants; 20 sites), and compared with full-pipeline permutation tests and a confound-only baseline. Results: Cross-validated discrimination was modest: the best model (regularised logistic regression on all features) reached an area under the ROC curve (AUC) of 0.60 [0.56, 0.64], significantly above chance (permutation p = .002) but far from clinically useful and below a confound-only baseline using age, sex, brain volume and site (AUC 0.63); non-linear models did not perform better (AUC 0.45-0.60 across models and feature sets). Pooled leave-one-site-out AUCs were 0.54-0.61, with large between-site variation, and AUCs in the external ABIDE I cohort were 0.52-0.58. Age-stratified models did not exceed AUC 0.60. Across 300 random 80/20 splits in young adults, test-set AUCs ranged from 0.21 to 0.90, showing that single-split estimates such as 0.74 can arise by chance. Conclusions: Under leakage-free, site-aware and externally validated evaluation, structural MRI morphometry classifies autism only slightly better than chance. Reports of high accuracy should be interpreted with caution, and the heterogeneity of autism argues for stratification and normative approaches rather than binary diagnostic classifiers.