The purpose of this study was to develop Intensive Care Unit (ICU) admission and discharge criteria that would lead to the appropriate utilization of ICU resources and nursing services. For this study, a conceptual framework was developed through a review of the literature. Then in order to identify the overall health condition of patients in the ICU, and to draw up preliminary criteria, the medical records of 58 patients who were admitted to the ICU of Y Medical Center in Seoul between March, 1999 to February, 2000 of were analyzed. Two expert validity tests were done for the preliminary criteria for admission and discharge with 21 patients over 18 years of age who were admitted patients and for 12 patients who were discharged between May 30, 2000 and June 5, 2000 a clinical validity test was also done. After this process, the final admission and discharge criteria were developed. The results of this study are summarized as follows: 1. After a review of the literature, there were 9 categories for admission criteria cardiologic, gastrointestinal, neurologic, endocrine, post-op care of major surgery, vital signs, laboratory values, and a category of miscellaneous items. Discharge criteria had 3 categories which were vital signs, laboratory values, and a category of miscellaneous items. 2. From the medical records of the 58 patients who were admitted to the ICU, 45 items for preliminary criteria for admission and 17 for discharge were identified. 3. The two expert validity tests showed that of the 45 items 29 admission items received over 75 percent agreement. The 16 admission items which received less than 75 percent agreement were revised or deleted from the admission criteria. Of the 17 discharge items, 11 had over 75 percent agreement and 6 less then 75 percent agreement. These were revised or deleted from the discharge criteria. 4. In the clinical validity test, 14 admission items showed more than 75 percent agreement and 11 discharge items more than 83 percent agreement. 5. The final criteria consisted of 29 items for admission and 11 items for discharge. Since patients being considered for admission to the ICU have complex problems, there is a need to make the decision based on more than a single issue. This tool will insure that the ICU nursing care and treatment resources are appropriately used by allowing a multi-professional health team to make admission and discharge decisions.
목 적 : 소아 중환자들에서 발생하는 고혈당이 환아들의 예후에 어떠한 영향을 미치는지와 이러한 중증 질환아들의 예후에 영향을 줄 수 있는 혈당치에 관해 알아보고자 하였다. 방 법 : 2006년 7월 부터 2008년 6월 까지 서울 아산 병원 소아 중환자실에 7일 이상 입실 치료받았던 환아들을 기본 정보 및 입원시 PRISM-III 점수, 입원 시 SOFA 점수 등과, 혈당을 높이는 약물에 대한 보정을 실시하지 않은, 소아 중환자실 입실 첫 7일 동안 측정한 혈당 값들 중에서 가장 높았던 값을 구하여 생존군과 비 생존군 사이에 비교 분석 하였고, 최고 혈당치를 125, 150, 175, 200 mg/dL 기준으로 나누어 각각 생존군과 비 생존군의 빈도를 분석 한 후, 통계적으로 의미가 있었던 기준 혈당치들에서 고혈당군과 정상 혈당군 사이에 입원 시 PRISM-III 점수, 입원시 SOFA 점수, 소아 중환자실 입원 기간, 사망률 등을 비교 분석하였다. 결 과 : 사망한 중증 질환아들의 중환자실 입원 7일 이내 최고 혈당이 생존한 환아들보다 증가하여 있었고(P <0,001), 고혈당 의 기준을 125, 150, 175, 200 mg/dL 으로 나누었을 때 각각의 사망률이 13.0%, 14.4%, 19.8%, 21.1%로 고혈당 기준이 증가함에 따라 사망률이 증가하였다. 사망률에 유의한 차이를 보였던 (P <0.05) 혈당 기준 175 mg/dL 에서는 나이, 입원 시 PRISM-III 점수 및 소아 중환자실 입원기간에서 통계학적으로 유의한 차이는 없었고, 200 mg/dL 기준에서는 나이, 입원 시 SOFA 점수 및 소아 중환자실 입원기간에서 차이가 없었다. 결 론 : 본 연구에서는 중증 질환아들에서 발생하는 고혈당이 환자의 사망률과 상관이 있었으며, 사망률 증가와 상관이 있는 입원 초기 7일 동안 최고혈당치는 175 mg/dL 이상이었다.
2019년 의료법 시행규칙에 따라 감염관리가 필요한 시설(수술실, 분만실, 중환자실 등)에 대하여 출입기준을 준수함은 물론이며 출입자에 대한 입실, 퇴실, 연락처 등의 출입 사실에 대한 기록을 남겨 1년간 보존하도록 의료기관의 특수 실에 대한 출입기준이 개정되었다. 하지만, 현재까지도 이러한 내용에 대하여 수기로 작성을 하거나 오기 등의 이유로 불편함이 지속하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 IoT 장치와 UWB 기술을 활용하여 인가된 사용자에 대한 자동 개폐 및 출입 기록 저장 기능을 제공하는 시스템을 설계 구현하였고, 이를 통해 출입자의 편의와 시스템화된 출입통제가 가능할 수 있을 것으로 기대한다.
연구배경: 폐혈전색전증은 혈역학적 안정성과 우심부전의 정도가 중요한 예후인자이다. 우심부전을 조기에 파악하는 것이 중요하지만 실제 임상에서는 판단이 쉽지 않은 경우가 많으므로 심초음파를 포함한 다양한 진단 방법이 연구되고 있다. 저자들은 급성폐혈전색전증의 예후 인자로서의 혈중 BNP를 평가하고자 하였다. 방 법: 2002년 1월부터 2005년 5월까지 부산대학교병원 응급실을 내원하여 급성 폐혈전색전증으로 진단된 환자중 BNP 검사와 심초음파 검사를 시행하였던 34명의 환자를 대상으로 의무기록을 검토하였다. 예후 예측인자로 중환자실 입실여부, 인공 환기 치료 유무, 활력징후의 안정성여부, 합병증의 동반, 사망여부, 심초음파의 폐동맥압력 값과 삼첨판막의 역류정도를 설정하여 혈중 BNP 농도와의 연관성을 평가하였고 혈역학적 안정성을 기준으로 두 군으로 나누어 두 군을 구분하는 BNP의 cutoff 값을 구하였다. 결 과: 활력징후의 안정성 여부, 우심실 수축기압과 삼첨판막의 역류 정도, 기계환기 시행여부, 사망여부가 혈중 BNP 농도와 통계적으로 유의한 상관관계를 보였으며 활력징후 안정성에 대한 다중회귀분석을 시행한 결과 사망, BNP 농도, 기계 환기 여부가 통계적 의의를 보였다. 활력징후 안정성을 기준으로 안정군과 불안정군으로 나눌때 양군의 분류를 위한 BNP 농도의 cut-off level은 377.5 pg/dl에서 가장 민감도와 특이도가 높았다. 결 론: 혈중 BNP는 여러 예후 예측인자들과 통계적으로 유의한 상관 관계를 보였고 측정이 쉽고 빠른 시간 내 결과를 확인할 수 있으므로 폐혈전색전증 환자의 우심부전 정도를 평가하기 위한 심초음파나 폐혈관 조영술등의 검사가 어려운 경우나 이 값들을 보정하는 경우에 있어서 유용한 예후 인자로 고려 할 수 있을 것으로 생각된다.
연구목적 섬망은 중환자실에서 흔히 발생하는 것으로 알려져 있으나, 중환자실에서 일반적으로 수행되는 처치(procedure)와 섬망 발생 사이의 연관성을 조사한 연구는 아직까지 부족한 실정이다. 본 연구는 중환자실의 처치를 중점으로 섬망의 위험인자를 조사하기 위하여 후향적 관찰 연구를 시행하였다. 방 법 2016년 6월부터 2017년 5월까지 강남세브란스병원 중환자실에 입원한 환자 중 선정기준을 만족하는 1,156명의 환자를 포함하였으며, 섬망은 중환자실에 입실한 환자 전수를 정신건강의학과 전문의가 매일 규칙적으로 평가하였다. 문헌 고찰을 통해 선정한 섬망의 처치 관련 위험인자(risk factors for procedure-related)에 대한 노출 여부를 섬망 발생에 따라 비교하고, 유의한 차이를 보이는 변수에 대해 다중 로지스틱 회귀분석을 시행하여 섬망 발생 위험 확률을 높이는 요인을 확인하였다. 결 과 섬망 발생에 따라 유의한 차이를 보인 요인은 연령, 중증도, 수술 여부, 배액관 삽입, 도뇨관 삽입, 기관내 삽관과 신체 억제대가 있었다. 다중 로지스틱 회귀분석 결과에서 환자의 연령, 질병의 중증도와 신체 억제대 사용은 독립적으로 섬망 발생 위험 확률을 높이는 것으로 나타났다. 섬망 발생률은 15.3%였다. 결 론 신체 억제대의 사용은 중환자실 환자의 섬망 발생 위험 확률을 높이는 데 크게 기여하는 것으로 보인다. 이러한 결과는 중환자실의 섬망을 중재하기 위하여 연령과 중증도가 높은 고위험군에 대한 최소한의 신체 억제대 사용과 집중적인 관찰의 필요성을 시사한다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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