Selection of Wearable Technologies for Obesity Patients with MCDM Methods

Year 2022, Volume: 25 Issue: 3, 947 - 957, 01.10.2022

Beyza Nur Akıncı , Tuğba Danışan , Tamer Eren

https://doi.org/10.2339/politeknik.886544

Cited By: 12

Abstract

Obesity is our age when excessive fat accumulation in the body. It affects the whole world day by day and causes serious problems. Insufficiency of physical activity, inability to maintain energy balance, eating habits are one of the most important causes of obesity. It is used many methods in the treatment of obesity. One of these methods is wearable technologies that facilitate treatment. Wearable technology devices track daily health conditions and obtain instant data flow. These devices aim to prevent obesity by encouraging the user to move during the day and regulating their eating habits. In this study, "What is the most suitable wearable technological device for obesity patients?" The answer to the question was sought. For this problem solution, AHP, TOPSIS and PROMETHEE methods from Multi-Criteria Decision Making methods, were used. As a result of the solution, the Fitbit Inspire product stood out in the choice of wearable technology for obesity monitoring.

Keywords

obesity, wearable technologies, AHP, PROMETHEE, TOPSIS

Obezite Hastaları İçin Giyilebilir Teknolojilerin ÇKKV Yöntemleri İle Seçimi

Abstract

Obezite vücutta aşırı miktarda yağ birikmesi sonucunda oluşan çağımız hastalığıdır. Gün geçtikçe tüm dünyayı etkisi altına almakta ve ciddi sorunlara yol açmaktadır. Fiziksel aktivitenin yetersizliği, enerji dengesinin sağlanamaması, dengesiz beslenme alışkanlığı obezitenin en önemli nedenlerinden biridir. Obezite tedavisinde birçok yöntem kullanılmaktadır. Bu yöntemlerden biri de tedaviyi kolaylaştıran giyilebilir teknolojilerdir. Giyilebilir teknolojik cihazlar, bireylerin günlük sağlık durumlarını takip etmekte ve anlık veri akışı sağlamaktadır. Bu cihazlar gün içerisinde kullanıcıyı hareket etmeye teşvik ederek ve beslenme alışkanlıklarını düzenleyerek obezitenin önüne geçmeyi hedeflemektedir. Yapılan bu çalışmada “obezite hastaları için en uygun giyilebilir teknolojik cihaz nedir?” sorusuna cevap aranmıştır. Bu problem çözümü için çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHP, TOPSIS ve PROMETHEE yöntemleri kullanılmıştır. Yapılan çözüm sonucunda obezite takibi için giyilebilir teknoloji seçiminde Fitbit Inspire ürünü öne çıkmıştır.

Keywords

obezite, giyilebilir teknoloji, AHP, TOPSIS, PROMETHEE

References

• [1] Demirci Ş., “Giyilebilir Teknolojilerin Sağlık Hizmetlerine ve Sağlık Hizmet Kullanıcılarına Etkileri” Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(6): 985-992, (2018).
• [2] Sultan N., “Reflective thoughts on the potential and challenges of wearable technology for healthcare provision and medical education.” International Journal of Information Management, 35(5): 521-526, (2015).
• [3] Aydan S., Aydan M., “Sağlık Hizmetlerinde Bireysel Ölçüm ve Giyilebilir Teknoloji: Olası Katkıları, Güncel Durum ve Öneriler.” Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 19(3):325-342, (2016).
• [4] Kayar H., Utku S., “Çağımızın Hastalığı Obezite ve Tedavisi”, Mersin Üniversitesi Sağlık Bilim Dergisi, 6(2): 1-8, (2013).
• [5] Kalan I., Yeşil Y., “Obezite ile İlişkili Kronik Hastalıklar” Diyabet ve Obezite, 23:1-8, (2010).
• [6] Özalp B., Kürklü N., “Obezite ve COVID-19”, İzmir Kâtip Çelebi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi, 5(2): 211-214, (2020).
• [7] Çalışkan E., Eren T., “Bankaların Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Değerlendirilmesi”, Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(2): 85-107, (2016).
• [8] Gedik O., “Obezite ve çevresel faktörler”, Turkish Journal of Endocrinology and Metabolism, 2(1): 1-4, (2003).
• [9] Stein C.J., Colditz G.A., “The Epidemic of Obesity”, The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, 89(6): 2522–2525, (2004).
• [10] Serter R., “Obezite Atlası”, Ankara, Karakter Color Basımevi, (2004).
• [11] Sertöz Ö.Ö., Mete H.E., “Obezite Tedavisinde Bilişsel Davranışçı Grup Terapisinin Kilo Verme, Yaşam Kalitesi ve Psikopatolojiye Etkileri: Sekiz Haftalık İzlem Çalışması”, Klinik Psikofarmakoloji Bülteni, 15(3):119-126, (2005).
• [12] Altunkaynak B.Z., Özbek E., “Obezite: Nedenleri ve Tedavi Seçenekleri”, Van Tıp Dergisi, 13(4): 138-142, (2006).
• [13] Ergül Ş., Kalkım A., “Önemli bir kronik hastalık: çocukluk ve ergenlik döneminde obezite”, TAF Preventive Medicine Bulletin, 10(2): 223-230, (2011).
• [14] Rogers R.J., Lang W., Gibbs B., Davis K.K., Burke L.E., Kovacs S.J., Portzer L. A. ve Jakicic J.M., “Applying a technology‐based system for weight loss in adults with obesity”, Obesity Science & Practice, 2(1): 3-12, (2016).
• [15] Mohammed M.S., Sendra S., Lloret J. ve Bosch I., “Systems and WBANs for Controlling Obesity”, Journal of Healthcare Engineering, 1-21, (2018).
• [16] Turgut T. ve Erdal İ. N., “Obezite ve Solunum Sistemi”, Fırat Tıp Dergisi, 23: 35-41, (2018).
• [17] Şengönül M., Arancıoğlu İ.Ö., Maviş Ç.Y. ve Ergüden B., “Obezite ve Psikoloji”, Haliç Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 2(3): 1-12, (2019).
• [18] Kılıç S., “Obezitenin kadınlarda sebep olduğu hormonal bozukluklar ve yol açtığı sorunlar”, Sağlık ve Yaşam Bilimleri Dergisi, 2(2): 57-65, (2020).
• [19] Ringeval M., Wagner G., Denford J., Pare G. ve Kitsiou S., “Fitbit-Based Interventions for Healthy Lifestyle Outcomes: Systematic Review and Meta-Analysis”, Journal of Medical Internet Research, 22(10):1-21, (2020).
• [20] Gürbüz M. ve Pehlivan L., “Obezite, COVID-19 Pandemisinde Risk Faktörü müdür?”, Türkiye Klinikleri J Health Sci., 5(2): 313-22, (2020).
• [21] Kutlu B., Abalı Y. ve Eren T., “Çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile seçmeli ders seçimi”, Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(2): 5-25, (2012).
• [22] Ömürbek N., Makas Y. ve Ömürbek V., “AHP ve TOPSIS yöntemleri ile kurumsal proje yönetim yazılımı seçimi”, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21: 59-83, (2015).
• [23] Özel S. ve Türkel A., “AHP yöntemi kullanarak ERP sistemlerinin karşılaştırılması ve uygun sistemin belirlenmesi”, Marmara Fen Bilimleri Dergisi, 30(3): 305-317, (2018).
• [24] Turgut Z.N., Danışan T. ve Eren T., “Spor yapanlar için en uygun akıllı saatin AHP ve PROMETHEE yöntemleri ile seçimi”, Uluslararası Beden Eğitimi Spor ve Teknolojileri Dergisi, 1(2): 1-11, (2020).
• [25] Deringöz A., Danışan T. ve Eren T., “Covid-19 takibinde giyilebilir sağlık teknolojilerinin çkkv yöntemleri ile değerlendirilmesi”, Politeknik Dergisi, (2021), basımda.
• [26] TÜİK, “Türkiye İstatistik Kurumu, 2019 Yılı Obezite Verileri”, Erişim 13 Aralık 2020. https://tuikweb.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=33661 .
• [27] Obezite Sınıflandırılması, Erişim 3 Aralık 2020. https://yandex.com.tr/gorsel/search?text=ds%C3%B6%20obezite&from=morda_new&pos=0&img_url=https%3A%2F%2Fimage2.slideserve.com%2F4299906%2Fobezite-tan-m-1-l.jpg&rpt=simage
• [28] Süt N.İ., Hamurcu M. ve Eren T., “Kampüste Yeşil Ulaşım Uygulaması: Ring Araçlarının Seçimi için Bir Karar Verme Süreci”, Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 5(1): 9-21, (2019).
• [29] Bedir N. ve Eren T., “AHP-PROMETHEE yöntemleri entegrasyonu ile personel seçim problemi: perakende sektöründe bir uygulama”, Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 4(4): 46-58, (2015).
• [30] Dağdeviren M., Akay D. ve Kurt M., “İş Değerlendirme Sürecinde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Uygulaması”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 19(2):131-138, (2004).
• [31] Supçiller A. ve Çapraz O., “AHP-TOPSIS yöntemine dayalı tedarikçi̇ seçimi̇ uygulaması”, Ekonometri ve İstatistik e-Dergisi, 13: 1-22, (2011).
• [32] Saaty T.L., “Decision making with the analytic hierarchy process”, International Journal of Services Sciences, 1(1): 83-98, (2008).
• [33] Özcan E.C., Danışan T., Yumuşak R. ve Eren T., “An artificial neural network model supported with multi criteria decision making approaches for maintenance planning in hydroelectric power plants. Eksploatacja i Niezawodnosc–Maintenance and Reliability, 21(3), 400-418, (2020).
• [34] Asoğlu İ. ve Eren T., “AHP, TOPSIS, PROMETHEE yöntemleri ile bir işletme için kargo şirketi seçimi”, Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, 8(16):102-122, (2018).
• [35] Uzun S. ve Kazan H., “Çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHP TOPSIS ve PROMETHEE karşılaştırılması: Gemi inşada ana makine seçimi uygulaması”, Journal of Transportation and Logistics, 1(1): 99-113, (2016).
• [36] Yeşilyurt B., Karakuş K., Gür Ş. ve Eren T., “Çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile hastane bilgi yönetim sistemleri için paket programı seçimi”, Başkent Üniversitesi Ticari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(1): 1-21, (2019).
• [37] Obezite ve Sağlık Hidrasyon, Erişim 20 Aralık 2020.https://www.nestle-waters.com/learn-about-water/specific-needs/obesity
• [38] Az Su İçme ile Obezite Arasındaki İlişki, Erişim 21 Aralık 2020. http://www.slimcity.com.tr/az-su-icme-ile-obezite-arasindaki-iliski/
• [39] Brans J. P., Vincke P., Mareschal B., “How to select and how to rank projects: The PROMETHEE method”, European Journal of Operational Research, 24(2): 228-238, (1986).
• [40] Hwang CL, Yoon K., “Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications.” Springer-Verlag. (1981).
• [41] Visual PROMETHEE, (2021). http://www.promethee-gaia.net/visualpromethee.html?devicelock=desktop