Amaç: Klinik araştırmalarda metot karşılaştırması çalışmalarına başlamadan önce tüm araştırmacıların problem yaşadığı şey ne kadar örneklem büyüklüğü ile çalışılmasıdır. Bu çalışmanın amacı, değerlendiriciler / yöntemler arasındaki uyumun belirlenmesinde kullanılan uyum istatistikleri için örneklem büyüklüğünün hesaplanma adımlarını tanımlamak, klinik çalışmalar için araştırmacılara araştırmaya başlamadan önce gerekli olan minimum örneklem sayılarına ait pratik tablolar sunmaktır. Gereçler ve Yöntemler: Bu çalışmada, populasyona ait bir bilgi olmadığı durumda ve değerlendiriciler arası uyum bilindiğinde örneklem büyüklüğünün hesaplama adımları verilmiştir. Cohen Kappa ve Sınıf içi korelasyon katsayısı için tablolar oluşturulmuştur. Ayrıca Gwet tarafından tüm uyum istatistikleri için kullanılabilecek ortak bir formülasyondan yararlanılarak da örneklem büyüklüğü hesaplama adımları verilmiş ve pratik tablolar sunulmuştur. Bulgular: Tablolar incelendiğinde, önem seviyesi ve testin gücü ne olursa olsun iki değerlendirici arasındaki uyumsuzluğun oranı 0.50’ye kadar artış gösterirken örneklem büyüklüğü de artmakta, 0.50’den 1’e doğru artış gösterirken simetrik olarak bir azalış göstermektedir. Bunun yanı sıra, değerlendiriciler arasındaki uyum değeri arttıkça testin gücü ve önem seviyesi ne olursa olsun doğru orantılı olarak çalışmaya dahil edilecek olan örneklem sayısı da azalmaktadır. Sonuç: Bir araştırma çalışmasının başlangıcında, çalışmanın tasarımına ve sonuç değişkeninin durumuna uygun olan yeterli minimum örneklem sayısının doğru olarak belirlenmesi ile, çalışma sonuçlarının güvenilirliği sağlanmış olmasının yanında, örneklem israfının da önüne geçilmiş olacaktır.

Amaç: Bu araştırma, hemşirelik bölümünde öğrenim gören öğrenci hemşirelerde stres yaratan durumlar ve baş etme yöntemlerinin belirlenmesi amacıyla tanımlayıcı olarak yapıldı. Yöntem: Bu araştırma bir Sağlık Yüksekokulu Hemşirelik Bölümü’nde öğrenim gören 531 öğrenciden gönüllülük ilkesi gereği araştırmaya katılmayı kabul eden 280 öğrenci ile yapılmıştır. Araştırma verileri “Öğrenci Hemşirelerde Stres Yaratan Durumlara İlişkin Bilgi Formu” ve “Stresle Başa Etme Tarzları Ölçeği’’ kullanılarak toplandı. Verilerin değerlendirilmesinde yüzdelik, ortalama, ortanca, Mann Whitney U ve Kruskall Wallis testleri kullanıldı. Bulgular: Çalışmaya katılan öğrenci hemşirelerin %58,3’ü 20 yaş ve üzerinde olup yaş ortalaması 21,0±2,0’dir. Öğrenci hemşirelerin klinik alandaki strese neden olan faktörleri incelendiğinde; %50,7’si öğretim elemanlarının bakım planı konusundaki ısrarı/sıkıştırma davranışında bulunma, %63,2’si hastaların öğrenci hemşireye güvenmemeleri, %43,6’sı öğrencilerin klinik uygulamalarda hata yapma korkusu, %44,6’sının sınav kaygısı nedeniyle stres yaşadıkları belirlendi. Ayrıca öğrenci hemşirelerin %26,8’inin üniversitede sosyal etkinliklerin olmaması ve %22,5’inin ise yakınlarının hemşireliğe yönelik olumsuz ön yargısından dolayı stres yaşadıkları belirlenmiştir. Öğrenci hemşirelerin stresle başa çıkma tarzları içerisinde en fazla kendine güvenli yaklaşım ve sosyal destek arama yöntemini kullandıkları saptandı. Sonuç: Bu araştırmada öğrenci hemşirelerin eğitim sürecinde, klinik ortamda ve öğrenci yakınlarının hemşireliğe yönelik olumsuz ön yargısından dolayı stres yaşadıkları belirlenmiştir. Öğrenci hemşirelerin bu stresleri tanımaları ve stresle başetme becerileri kazanmasında hemşire akademisyenlerin görev ve sorumluluklarının olması gerekmektedir.

The aim of study is to introduce method of Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA), and to express whether the method is affected from the number of independent variables, the relationship between variables and sample size. Simulation study. SIMCA model is performed in two stages. In order to determine whether the method is influenced by the number of independent variables, the relationship between variables and sample size, simulations were done. Conditions in which sample sizes in both groups are equal, and where there are 30, 100 and 1000 samples; where the number of variables is 2, 3, 5, 10, 50 and 100; moreover where the relationship between variables are quite high, in medium level and quite low were mentioned. Average classification accuracy of simulation results which were carried out 1000 times for each possible condition of trial plan were given as tables. It is seen that diagnostic accuracy results increase as the number of independent variables increase. SIMCA method is a method in which the relationship between variables are quite high, the number of independent variables are many in number and where there are outlier values in the data that can be used in conditions having outlier values.

This study aimed to examine the incidence, epidemiology, and clinical characteristics of symptomatic and asymptomatic candidiasis in a pediatric intensive care unit (PICU), and to determine the risk factors associated with symptomatic candidiasis.