Siddika Ersoy

Dr. Siddika Ersoy


Research Focus & Metrics

Academic Career Length

7Years (2020-Present)

(Calculated once Scilit publication data is synced: current year − year of first publication + 1)

Representative Publications

View All Publications
1 January 2020 in Journal of Turkish Studies
Verified
Journal Article
Closed access
SESiddika Ersoy
Siddika Ersoy
ŞKŞükran Özkahraman Koç
Şükran Özkahraman Koç
İEİsmail Hakkı ERSOY
İsmail Hakkı ERSOY
Büyük görevler düşmektedir. Çalışma Covid-19’lu hastalara tedavi ve bakım veren sağlık çalışanlarının görüşlerini belirlemek amacıyla yapılmıştır. Ayrıca Süleyman Demirel Üniversitesi Tıp Fakültesi Klinik Araştırmalar Etik Kurulundan, 23.07.2020 tarih ve 174 nolu karar ile etik bilimsel standartlar açısından uygunluğuna karar verilmiştir. Tanımlayıcı ve kesitsel tipte olan çalışma Nisan–Mayıs 2020 tarihleri arasında %42.0’ı hemşire, %30.7’si doktor ve %27.3’ü diğer sağlık çalışanları olmak üzere toplam 407 sağlık çalışanıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın evreni 578 sağlık çalışanından oluşmaktadır. Sağlık çalışanlarının görüşleri Kişisel Bilgi Formu, Depresyon Anksiyete Stres Ölçeği kısa formu ve sağlık çalışanlarının pandemi öncesi ve sonrası düşüncelerini belirleyen sorulardan oluşan anketle değerlendirilmiştir. Sağlık çalışanlarının Covid-19 salgınından önce %81.1’inin arkadaş gruplarının olduğu ve %73.5’inin psikolojik destek almadığı bulunmuştur. Araştırmaya katılan sağlık çalışanlarının Covid-19 salgını öncesinde psikolojik destek alma durumları ile ölçek toplam puan ve alt boyutları arasında istatistiksel anlamlılık bulunmaktadır (p=0.000). Katılımcıların bazıları Covid-19 salgını öncesi kendilerini sosyal olarak aktif buldukları (n=281), fiziksel (n=249) ve psikolojik (n=200) iyi hissettikleri ancak bu durumun Covid-19 salgınından sonra olumsuz olarak etkilendiğini belirtmişlerdir. Sağlık çalışanlarının çoğunluğunun erken dönemde salgına ve vakalara karşı beklenen düzeyde olumsuz bir tutum içinde olmadıkları görülmüştür. Covid-19 salgını sonrasında ki dönemde sağlık çalışanlarının tamamına psikolojik destek verilmesi önerilebilir.

27 June 2020 in Akademik Gıda
Verified
Journal Article
Open access
PDF file
SESiddika Ersoy
Siddika Ersoy
SÖSerpil Özbaş
Serpil Özbaş
Bu çalışma, reklamların çocuklarda gıda tüketim alışkanlıkları üzerine etkilerinin incelenmesi amacıyla yapılmış tanımlayıcı tipte bir araştırmadır. Araştırmanın örneklemini Isparta il merkezinde yaşayan, 15 yaş altı çocuk sahibi olan, çalışmaya katılmayı kabul eden anne ve babalar oluşturmaktadır (n=464). Araştırmacılar tarafından literatür incelemesi yapılarak, iki bölüm içeren anket oluşturulmuştur. Anketin birinci bölümü sosyodemografik soruları, ikinci bölümü ise çocukların reklamlardan etkilenme düzeyini belirlemeye yönelik altı alt boyutta gruplandırılmış değerlendirme sorularını içermektedir. Anket ailelere yüz yüze görüşme yöntemi ile uygulanmıştır. Araştırmacılar tarafından bir ay boyunca prime time kuşağında televizyonda yayınlanan reklamlar listelenerek veriler elde edilmiştir. Anket ve reklam verileri tanımlayıcı istatistiklerden ortalama (x), yüzdelik (yüzde) dağılımlar kullanılarak değerlendirilmiştir. Çalışmamızda her bir reklam kuşağı için ortalama 15.75±9.03 adet reklam izlendiği ve izlenen reklamların %40.80’i gıda içerikli olduğu görülmüştür. Çocukların en çok etkilendiği reklamlar %84.70 oranında gıda içerikli ürünlerdir. Gıda içerikli reklamlardan çikolata şekerleme (%63.80), fast food ve paketli servis ürünlerin (%19.60) reklamları çocukları daha çok etkilemektedir. Çocukların gıda tüketim alışkanlıkları üzerine reklamların etkisini incelemek amacıyla yapmış olduğumuz çalışmamızın bulguları özellikle reklamların çocukların algıları ve gıda tüketimi üzerine etkisini göz önüne sermektedir.

15 August 2023 in Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi
Verified
Journal Article
Open access
PDF file
SESiddika Ersoy
Siddika Ersoy
SPSultan Palantöken-Engi̇n
Sultan Palantöken-Engi̇n
Amaç: Bu çalışma, yaşlı bakımında etkin rol oynayan sağlık bakım profesyonelleri olan yoğun bakım hemşirelerinin yaşlı ayrımcılığına ilişkin tutumlarının incelenmesi amacıyla yapılmıştır. Materyal-Metot: Yoğun bakım üniteleri hemşirelerin ve yaşlı bireylerin bir arada olduğu önemli alanlardan biridir. Araştırmanın evrenini Başakşehir Çam ve Sakura Şehir Hastanesi Yoğun Bakım Ünitelerinde çalışan hemşireler (N=149); örneklem grubunu ise çalışmaya katılmayı kabul eden ve katılma şartlarını karşılayan 136 hemşire oluşturmuştur. Araştırmanın verileri, araştırmacılar tarafından hazırlanan sosyodemografik veri formu ve Pozitif ve Negatif Yaşlı Ayrımcılığı Ölçeği (PNYAÖ) kullanılarak toplandı. Bulgular: Yoğun bakım üniteleri hemşirelerin ve yaşlı bireylerin bir arada olduğu önemli alanlardan biridir. Araştırmanın evrenini Başakşehir Çam ve Sakura Şehir Hastanesi Yoğun Bakım Ünitelerinde çalışan hemşireler (N=149); örneklem grubunu ise çalışmaya katılmayı kabul eden ve katılma şartlarını karşılayan 136 hemşire oluşturmuştur. Araştırmanın verileri, araştırmacılar tarafından hazırlanan sosyodemografik veri formu ve Pozitif ve Negatif Yaşlı Ayrımcılığı Ölçeği (PNYAÖ) kullanılarak toplandı. Katılımcı hemşirelerin PYA tutum puanı 42,76±5,32 iken NYA tutum puanı 24,18±6,47 olarak bulunmuştur. Bu veriye dayanarak; çalışmadaki katılımcı profesyonel sağlık ekibinin üyesi olan hemşirelerin yaşı ilerlemiş bireylere yönelik tutumlarının olumlu olduğu ifade edilebilir. Sonuç: Yaşlılara yönelik olumlu tutumların geliştirilmesine yönelik bireysel ve kurumsal stratejilerin planlanıp uygulamaya aktif olarak dahil edilmesi önerilebilir.

15 March 2024 in Kocaeli Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi
Verified
Journal Article
Open access
PDF file
LELevent Ersoy
Levent Ersoy
ZYZuleyha simsek yaban
Zuleyha simsek yaban
SESiddika Ersoy
Siddika Ersoy
Objective: The aim of this study was to determine the relationship between work, life satisfaction levels, and teamwork attitudes of intensive care nurses who work in a public hospital in Turkey. Methods: This was a descriptive and correlational study. The sample consisted of nurses working in intensive care units. Tools used to collect data were the “Sociodemographic Question Form,” “Nurse Job Satisfaction Scale” “Life Satisfaction Scale” and “Teamwork Attitudes Questionnaire” were used to collect the data. Results: A total of 217 nurses participated. In the study were a mean age of 35.32 ± 7.70. Most, 78.2% of the participants (n=170) were female, 65.90% (n=143) were graduates, 67.70% (n=147) were married, and 62.7% (n=136) had children. In this study, the LSS, NJSS, and T-TAQ scores for Intensive Care Nurses (ICNs) were determined to be 14.21 ± 4.28, 84.34 ± 16.71, and 99.11 ± 21.48, respectively. The respondents reported moderate and high scores on all three scales, and these scores positively correlated at the same time. Conclusion: In this study, which explores the interrelationships among these three distinct domains, is unusual in this regard. There was a positive correlation between the scores on the LSS, NJSS and T-TAQ in this study. It was determined that there was a positive relationship between LSS, NJSS and T-TAQ. Each scale score affects the scores of other scales. In our study, it can be said that ICNs' job satisfaction, life satisfaction and teamwork attitude levels are at medium level and above. Academicians, chief nurses, institution managers, and health system managers play important roles in the satisfaction of nurses whose satisfaction level is high.

23 July 2025 in Uluborlu Mesleki Bilimler Dergisi
Verified
Journal Article
Closed access
TLTuba Lorcu
Tuba Lorcu
ŞKŞükran Özkahraman Koç
Şükran Özkahraman Koç
SESiddika Ersoy
Siddika Ersoy
Bu araştırmanın amacı Engelli Bakımı ve Rehabilitasyon Programı öğrencilerinin engellilere yönelik tutumlarını duygu, düşünce ve davranış boyutunda değerlendirmek ve engellilere yönelik tutumun gelişmesine katkı sağlamaktır. Tanımlayıcı türde bir çalışma olan bu araştırmanın evrenini 2023-2024 yıllarında öğrenimine devam eden Engelli Bakımı ve Rehabilitasyon programı öğrencileri oluşturmaktadır. Araştırmada örneklem seçimine gidilmemiş, gönüllü olan 104 öğrenci araştırmaya dahil edilmiştir. Verilerin toplanmasında; araştırmacılar tarafından hazırlanmış öğrenci bilgi formu ve Engellilere Yönelik Çok Boyutlu Tutum Ölçeği kullanılmıştır. İstatistiksel anlamlılık için p

22 April 2024 in Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi
Verified
Journal Article
Open access
PDF file
SESiddika Ersoy
Siddika Ersoy
RGRemzi GÜRFİDAN
Remzi GÜRFİDAN
The global escalation of DM parallels the rise in obesity rates, with Turkey experiencing a prevalence of 13.7% for diabetes and 32% for obesity among adults. Managing diabetic patients necessitates a comprehensive approach due to the intertwined nature of diabetes and obesity, along with the heightened risk of additional chronic illnesses. Diabet nurses play a pivotal role in diabetic care, encompassing regular assessments, blood glucose monitoring, medication management, patient education. Incretin-mimetic glucagon-like peptide-1 receptor-agonists (GLP-1A) have demonstrated superiority in diabetes, weight control, positioning them as second-line treatments. Weight management remains fundamental in diabetes care, with Diabet nurses providing vital support through dietary guidance, physical activity promotion, and weight loss assistance for diabetic patients. Predicting patient responses to GLP-1A therapy is crucial for optimizing treatment outcomes, streamlining decisions, averting potential complications. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) offer promising avenues for enhancing healthcare delivery. Our study aimed to forecast fasting blood sugar levels, HbA1C values, and weight loss outcomes in diabetic patients using exenatide, utilizing the random forest algorithm. Analyzing real patient data from the Western-Mediterranean, this study achieved substantial success rates of %99.9, %99.9 and %97.3 in predicting weight loss, fasting blood sugar levels, and HbA1C values, respectively. Our findings underscore the potential of AI-driven approaches in nursing, particularly in prognostic modeling for diabetic patient management. By leveraging ML, nurses can anticipate treatment responses, streamline decision-making, and elevate patient care quality. As AI applications evolve, integrating these technologies into nursing roles promises to advance patient-centered care and optimize health outcomes.