Banu Terzi, Fatma Azizoğlu
Türk Yoğun Bakım Dergisi - 2025;23(4):300-314
Amaç: Araştırmanın amacı, yoğun bakım ünitelerinde sepsis ve yapay zeka alanında 2006-2025 yılları arasında yapılmış çalışmaları belirlemek, görselleştirmek ve bu alandaki eğilimleri ortaya koymaktır. Gereç ve Yöntem: Veriler 2 Mayıs 2025 tarihinde Web of Science Core Collection veri tabanından elde edildi. Performans analizi, görselleştirme, haritalama ve bibliyometrik analizler R yazılım programı Biblioshiny arayüzü kullanılarak yapıldı. Bibliyometrik veriler için WoS veri tabanında tüm dosyalarda "yoğun bakım" VEYA "YBÜ" VEYA "yoğun bakım ünitesi" VEYA "YBÜ'ler" VE "yapay zeka" VEYA "makine öğrenmesi" VEYA "derin öğrenme" VE 'Sepsis' VEYA "sepsis tahmini" anahtar kelimeleri kullanılarak arama yapıldı. Araştırma evreni 1.896 olarak bulundu. Science Citation Index Expanded, Social Sciences Citation Index ve Emerging Sources Citation Index'te yayın dili, yıl, ülkeler, kurumlar, yazarlar ve yayın türü aratıldığında ve yayın yılı 2006-2025 ile sınırlandırıldığında örneklem büyüklüğünün 1.072 olduğu görüldü. Çalışmanın analizi 1.072 yayın verisi kullanılarak yapılmıştır. Bulgular: Çalışmada WoS veri tabanından elde edilen sepsis ve yapay zeka alanlarında yoğun bakım ünitelerinde üretilen yıllık ortalama makale sayısının 2,76 olduğu, yıllık büyüme hızının ise 27,63 olduğu tespit edilmiştir. 2006-2025 yılları arasında 371 dergide toplam 1.072 makale üretilmiştir. Toplam 1.531 anahtar kelime kullanılmıştır. Yayın başına ortalama atıf sayısı 18,13'tür. Yazarların tüm yayınlarda 2.255 anahtar kelime kullandığı, bu yayınlarda 7.015 yazarın yer aldığı, yalnızca 6 makalede tek yazarın yer aldığı, makale başına ortalama ortak yazar sayısının 8,95 olduğu ve uluslararası ortak yazarlık oranının %21,64 olduğu görülmüştür. Sonuç: Bibliyometrik analiz sonuçları bu alandaki çalışmaların son derece yeni olduğunu göstermiştir. Yoğun bakım ünitelerinde sepsis ve yapay zeka konusunda 2006-2025 yılları arasında yapılmış çalışmalar literatüre dahil edilmiştir. Çalışma, yayın sayısının 2019 yılından itibaren arttığını ve 2024 yılında en yüksek sayıya ulaştığını göstermiştir. Çalışmada elde edilen sonuçların sepsis ve yapay zeka alanında yoğun bakım ünitelerindeki mevcut durumu değerlendirmek, alana genel bir bakış sağlamak ve bu alanda yapılacak gelecekteki araştırmalara rehberlik etmek amacıyla kullanılabileceği düşünülmektedir.
