• 제목/요약/키워드: 욕창예방

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[수술실] 욕창예방 간호 실무지침 현황 및 적용실태 조사 (A Survey of Nursing Practice Guidelines for Prevention of Pressure Injury in the Operating Room)

  • 김승옥;신용순
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.635-644
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    • 2018
  • 수술실 욕창 예방을 위한 간호 실무지침 현황 및 적용실태를 조사하기 위한 서술적 조사연구이다. 서울, 인천, 경기지역의 상급 종합병원 4개와 전문병원 3개를 온라인 무작위화 프로그램을 이용하여 선정하였고 선정된 수술실에서 6개월이상 근무경력을 가진 수술에 직접 참여하는 간호사를 대상으로 하였다. 자료 수집 기간은 2018년 1월부터 4월까지였고 설문지는 총 150명에게 배부하여 129명에게 회수(회수율 86%)하였다. 수술실 간호사들은 측위 43명(33.3%), 앙와위 37명(28.7%), 복와위 36명(27.9%)이 수술 체위 대상자들에게 욕창예방 간호 경험을 갖고 있고 주로 사용하는 지지표면은 젤 102명(79.1%), 스폰지 62명(48.1%), 솜 47명(36.4%)이었으며 지지표면 사용 전후로 2회(90명, 69.8%) 피부사정을 실시하지만 욕창위험 사정을 위해 특별한 도구를 사용하지 않았고(76명, 58.9%) 지지표면 사용 여부를 결정하는 요인으로 수술 체위(83명,64.3%)를 지지표면 사용 여부를 결정하는 수술 소요 시간은 2시간 이상(49명,38.0%)임을 확인하였다. 수술실 간호사들이 수술 대상자들에게 욕창예방 간호을 위해 주로 사용하는 지지표면이 젤, 스폰지, 솜이었으며 지지표면 사용 여부를 결정하는 요인으로 수술 체위를 지지표면 사용 여부를 결정하는 수술 소요 시간은 2시간 이상임을 확인하였다.

인공지능 기반 자연어처리를 적용한 욕창간호기록 분석 (Analysis of Pressure Ulcer Nursing Records with Artificial Intelligence-based Natural Language Processing)

  • 김명수;류정미
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권10호
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    • pp.365-372
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 자연어처리에 의해 생성된 욕창간호진술문의 특성을 파악하고, 욕창 단계판별 예측정확도를 평가하기 위함이다. 욕창관련 간호기록은 서술통계를 이용하여 분석하였고, 워드클라우드 생성기를 활용하여 욕창예방 간호기록에서 단어의 특성을 파악하였다. 딥러닝을 이용하여 욕창단계판별 정확도(accuracy ratio) 를 구하였다. 연구결과, 욕창의 단계에 대한 기록 중 2단계와 심부조직손상의심단계가 각각 23.1% 와 23.0 % 로 가장 많았고, 빈도수가 높은 핵심단어는 홍반, 수포, 가피, 부위, 크기 등으로 나타났다. 예측의 정확도가 높은 단계는 0단계, 심부조직손상의심단계, 2단계 순으로 나타났다. 따라서, 이를 활용하여 임상적 의사결정지지 시스템으로 개발된다면, 임상간호사의 욕창관리역량 향상 전략 개발에 기초가 될 수 있을 것이다.

체압센서를 장착한 욕창예방 의료용 침대의 제어기법 (Control Technique of a Medical Bed for Ulcer Prevention Equipped with Body Pressure Sensors)

  • 선민주;최지영;이영대
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.89-95
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    • 2021
  • 욕창은 아직 해결되지 않은 인류의 난제이다. 본 연구에서는 건반형 의료용 침대를 개발하고 체압센서를 장착하여 욕창이 임계압력에 이르지 않도록 건반을 제어하는 방법을 제시한다. 이를 위해 4bar 링크를 이용한 건반형 매트리스를 개발하고 건반의 높낮이를 체압센서를 통해 임계압력 이내로 제어하는 방법을 사용한다. 압력x시간이 중요 요인인 욕창에서 건반을 승하강하며 시간제어만을 할 때는 신체의 불편감이 있으나, 제시한 방법을 사용하면 압력을 임계압력이내로 제어함으로서 편안한 상태에서 욕창을 예방하는 효과를 거둔다. 개발한 의료용 침대 시스템의 유효성과 타당성을 이론과 실험을 통해 검증하였다.

환자안전 지표에 의한 욕창발생 현황 분석 (Analysis on the situation of inpatients with pressure ulcer by patient safety indicators)

  • 남문희;임지혜
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권3호
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    • pp.197-205
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    • 2012
  • 본 연구는 미국 AHRQ의 환자안전 지표를 이용하여 입원환자의 욕창발생 현황과 재원일수 변이요인을 분석하여 의료의 질 관리 및 정책 개발에 필요한 기초자료를 제시하고자 하였다. 2005-2008년 퇴원손상환자조사 자료 중 욕창 입원환자 1,373명을 대상으로 하였으며, 분석방법은 빈도분석 및 교차분석, ANOVA, 다중선형 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 성별에 따른 욕창환자의 분포는 남자 52.2%, 여자 47.5% 이었으며, 연령에 있어서는 65세 이상이 65.5%로 가장 높았다. 신경계통 질환의 주상병 환자군에서 평균 재원일수가 가장 높았으며, 욕창환자의 재원일수와 유의한 관련성을 나타내는 독립변수는 연도, 연령, 보험유형, 병상규모, 수술 유무, 주상병으로 나타났다. 따라서 욕창을 예방하고 재원일수를 효율적으로 관리하기 위해 의료기관에서는 표준화된 전략과 지침을 개발하여 이를 의료정보 시스템에 적용하고 관리하는 활동을 전개해야 할 것이다.

욕창의 예방과 간호

  • 강은실
    • 한국호스피스완화의료학회:학술대회논문집
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    • 한국호스피스완화의료학회 2003년도 동계 심포지엄
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    • pp.205-209
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    • 2003
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머신러닝 기반 욕창 단계 분류 알고리즘 (Machine Learning-based Bedscore Stage Classification Algorithm)

  • 조영복;유하나
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.326-327
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    • 2022
  • 본 연구는 머신러닝을 이용한 임상적 의사결정을 위한 알고리즘으로 환자를 간호하는 간호인력이 장기간 누워있는 환자를 보살힐 경우 욕창예방간호 수행에 도움을 주기 위한 시스템 개발에 활용될 욕창 분류 알고리즘이다. 머신러닝을 실시한 결과 알고리즘의 learning accuracy는 82.14%, test accuracy는 82.58%로 나타났다.

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욕창 예방을 위한 자세 및 대소변 모니터링 시스템 개발 (Development of System Monitoring Physical Posture & Urine and Feces to Prevent Pressure Ulcers)

  • 이치훈;김수진;김근직;송보정;이병수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1120-1123
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    • 2011
  • 본 논문에서는 거동이 불편한 일부 노인들의 욕창 예방을 목적으로 만들어진 U-Health 에 대한 시스템 구축을 제안한다. 제안된 시스템은 구김에 강한 필름 형 압력 센서를 사용하여 무선으로 데이터의 송수신이 가능한 시스템이다. 이러한 시스템은 간병인 및 간호사들이 실시간으로 환자의 대소변 여부나 자세 고정 시간을 확인할 수 있도록 하여 보다 정확한 환자의 상태 관리가 가능하다. 또한 데이터를 통한 체압 측정의 특정 메커니즘을 도입하여 체압 데이터의 신뢰성을 보였다.

입원 환자의 욕창예방과 중재를 위한 알고리즘 개발 (Development of an Algorithm for the Prevention and Management of Pressure Ulcers)

  • 김진미;박정숙
    • 성인간호학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.353-364
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    • 2010
  • Purpose: The purpose of this study was to develop an algorithm for preventing and managing of pressure ulcer and to verify the its appropriateness. Methods: The first step was development of a pre-algorithm through a literature review and expert opinion. The second step was to establish content validity by submitting the algorithm questionnaires about the content to 12 experts. The third step was the revision of the algorithm. The fourth and last step was to establish the clinical validity of the algorithm with 25 experienced nurses. Results: For the ease of the practitioner the algorithm for prevention and the management of pressure ulcers was confined to one page depicting the main algorithm pathway and seven stepwise guidelines. The guidelines included skin care of pressure ulcer prevention, mechanical loading care, support surface care, reposition care of pressure ulcer, and Stages II, III and IV explanations along with debridement/wound irrigation and infection control. Most of all algorithm courses chosen more than 80% of agreement by expert index of content validity. The usefulness, appropriateness, and convenience of the algorithm were demonstrated through clinical validity with intensive care unit and ward nurses. Conclusion: The algorithm will improve the quality of pressure ulcer nursing care as it provides a model for decision making for clinical nurses as well as providing consistent and integrated nursing care for patients with pressure ulcer throughout an institution.