The purpose of this study is to develop a convergence inpatient medical service patient experience management model(IMSPEMM) that can help in the management strategy of a medical institution to create a patient-centered medical culture. Using the original data from the 2018 Medical Service Experience Survey, 593 people with medical services inpatient(MSI) over the age of 15 were analyzed. By using the decision tree model, we developed a prediction model for overall satisfaction(OS) with the inpatient medical service experience(IMSE) and the intention to recommend patient experience(RI), and were classified into 4 and 7 types. The accuracy of the model was 68.9% and 78.3%. The OS level of IMSE was the nurse area and the hospital room noise management area, and the RI decision factor was the nurse area. It is significant that the IMSPEMM for MSI was presented and confirmed that the nurse area and the noise management area of the hospital room are important factors for the inpatient experience. It is considered that further research is needed to generalize the IMSPEMM.
지오펜스와 하이브리드 비콘을 이용한 입원환자 출입관리시스템은 모바일 앱, 관리자는 웹 화면을 이용해 입원 환자들의 병원 출입을 관리하는 시스템이다. 기존의 외출 시스템은 환자가 외출 신청서를 수기로 작성하고 주치의의 허락 하에 외출하는 형태이지만, 신청서 작성 과정을 거치지 않고 무단으로 외출하는 환자의 경우 외출 시점이나 현재 위치 등을 파악하기 어려운 문제가 있다. 무단 외출 환자를 즉각적으로 파악하지 못하는 경우 해당 환자들이 음주 또는 귀원하지 않는 등의 사고의 원인이 되는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 지오펜스와 하이브리드 비콘을 이용해 환자들의 병원 출입 유무의 정확성을 높이고 무단 외출 환자를 즉각적으로 파악하는 방안을 제시한다.
This study aims to develop the severity-adjusted length of stay(LOS) model for acute stroke patients using data from the hospital discharge survey and propose management of length of stay(LOS) for acute stroke patients and using for Hospital management. The dataset was taken from 23,134 database of the hospital discharge survey from 2004 to 2009. The severity-adjusted LOS model for the acute stroke patients was developed by data mining analysis. From decision making tree model, the main reasons for LOS of acute stroke patients were acute stroke type. The difference between severity-adjusted LOS from the decision making tree model and real LOS was compared and it was confirmed that insurance type and bed number of hospital, location of hospital were statistically associated with LOS. And to conclude, hospitals should manage the LOS of acute stroke patients applying it into the medical information system.
In this study, we developed the severity-adjusted length of stay (LOS) model for acute myocardial infarction patients using data from the hospital discharge survey and proposed management of medical quality and development of policy. The dataset was taken from 2,309 database of the hospital discharge survey from 2004 to 2006. The severity-adjusted LOS model for the acute myocardial infarction (AMI) patients was developed by data mining analysis. From decision making tree model, the main reasons for LOS of AMI patients were CABG and comorbidity. The difference between severity-adjusted LOS from the ensemble model and real LOS was compared and it was confirmed that insurance type and location of hospital were statistically associated with LOS. And to conclude, hospitals should develop the severity-adjusted LOS model for frequent diseases to manage LOS variations efficiently and apply it into the medical information system.
This study was conducted to identify the factors influencing the severity of pressure injuries of patients with pressure injuries admitted to acute university hospital. This study was a secondary analysis on the data of the study conducted to identify the factors influencing the deterioration of pressure injuries during hospitalization. The data were collected by retrospectively examining the medical records of patients with pressure injuries who were 18 years of age or older and who were admitted to acute university hospital from May 2017 to November 2018. We used data from 472 patients with pressure injuries at admission for this secondary analysis. In order to identify the factor influencing of severe pressure injuries compare to superficial pressure injuries, we analyzed the data using logistic regression analysis. As a result of the study, gender, body temperature, and patient's movement were identified as factors affecting severe pressure injuries. Therefore, special care is necessary to increased the number of position change for inpatients with pressure injuries, especially for patients with decreased mobility.
문제: 소화기병검사실에서 대장내시경 검사의 부도건수가 최근 월 200명 정도로 예약인원의 16%에 달한다. 이는 본원 외래진료 부도율이 평균 10%인 것과 비교할 때 상당히 높은 결과이므로 대장내시경 예약환자를 대상으로 부도율 관리를 위한 활동이 필요하였다. 목적: 외래 및 입원환자의 부도건수 및 부도환자의 특성을 분석하고, 개선활동을 통하여 대장내시경 검사의 부도율을 줄인다. 의료기관: 서울 아산병원. 질 향상 활동: 부도관리를 위한 개선활동으로 SMS 횟수를 2주전, 4일전, 1일전 3회로 변경하고, 내용도 각 시기마다 차별화하였다. 대장내시경 검사 예약을 하고 기다리는 환자를 대상으로 처방일 순, 예약 날짜순서 등 필요한 항목 순으로 볼 수 있는 리스트가 필요하여 예약대기 프로그램을 개발하였고, 처방일로부터 2주 이내 자동예약을 금지하였다.(7월 10일부터 시작) 예약대기명단에 있는 환자를 대상으로 전화로 예약 변경을 하여 2주 이내에는 예약의 빈자리가 없도록 하였다. 미리 부도를 예측하여 추가로 예약하던 방법에서 정원조정을 하여 정원 외 추가 예약을 하지 않았다. 입원환자 일정관리를 위하여 일정관리 프로그램을 개발하여 타과의뢰 회신을 하는 전임의가 직접 날짜를 전산에 입력하여 회신과 동시에 검사실, 담당주치의, 담당 간호사가 모두 일정을 확인할 수 있도록 하였으나 프로그램이 늦어져 9월 12일부터 시행하였다. 개선효과: 부도건수가 개선 전 8주 동안 385건(예약인원 대비 16%) 에서 개선 후 6주의 평가기간 동안 256건(예약인원대비 14.1%)으로 129건이 감소하였으며, 검사 1-2일전 일정 변경 연락 환자 감소 및 검사 비용 수납 환자의 부도건수가 감소하였다. 대장내시경 검사 예약대기 프로그램 운영 및 예약 변경 전화 활동으로 2달씩 기다리던 환자의 예약일을 약 한 달 정도 단축하여 줄 수 있었다. 검사 정원 관리의 결과로 검사 예약 시 예약기준이 명확해지고, 부적절한 예약으로 인한 검사지연 등이 확실히 줄었다. 또한 입원환자 일정관리 프로그램 적용으로 입원환자의 검사일정과 관련된 전화업무는 확실히 줄어들 것으로 예상된다.
본 연구는 산부인과 내원환자에 대한 미래경영 예측하고자 한 대학병원 의무기록정보통계를 활용하여 외래환자, 입원환자 및 분만관련 자료를 분석한 결과 다음과 같다. 신환환자의 경우 평균 140.9명이었며, 각 연도가 증가함에 따라 유의하게 감소하는 경향을 보였으며(p=0.000), 최초년도(2001)에 212.6명이던 것이 최종년도(2007)에는 80.9명으로 약 140여명의 환자가 감소하였다. 입원 실인원의 경우 평균 124.6명이었며, 각 연도가 증가함에 따라 유의하게 감소하는 경향을 보였으며(p=0.000), 최초년도(2001)에 144.6명이던 것이 최종년도(2007)에는 104.8명으로 약 40여명의 환자가 감소하였다. 입원 환자 특성 및 분만관련 요인 등의 변수를 독립변수로, 입원환자수를 종속변수로 하여 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 입원환자수에 영향을 미치는 요인으로는 신환, 연인원 분만수 등이 선정되었으며 이들의 설명력은 62.8%이었다. 이상과 같은 결과 병원은 마케팅보다 환자관리라는 서비스가 우선되어야 하지만 환자 유인 효과도 현재 무시할 수 없으며 이는 환자의 병에 대해 관심을 써주는 병원의 배려가 신뢰로 연결될 수 있을 것이다.
Introduction : 최근 의료기관 내 진료비 정산으로 인한 전산화사업이 적극 추진되면서 각 의료기관은 생성된 자료의 목적과는 무관하게 대량의 자료를 지니고 있으면서도 병원경영과 관련하게 자료를 활용하고 있지 못하다.Objectives : 병원 입원환자의 데이터를 분석하여 입원환자의 이탈요인을 파악하여 이탈을 방지하고 지속적인 의료서비스를 제공할 수 있도록 하고자 한다. Method : 본 연구는 일개병원을 퇴원환자를 대상으로 2006년 1월 1일~2007년 12월 31일 동안의 퇴원환자 데이터를 기반으로 연구되었다. 퇴원환자 38,359명의 병원데이터 베이스를 기반으로 동일 연구기간 외래 누적데이터 375,659건의 외래환자 데이터와 비교하여 퇴원환자 중 재입원 예약 및 외래진료 예약 부도여부를 비교하는 후향적 연구를 수행하였다. 2008년 1월 1일 기준 재입원 예약 및 외래진료 예약부도 발생여부를 기준으로 계속진료환자 그릅과 이탈환자그룹을 생성하였다. 중복을 제거한 총 대상은 3,503명이였다. Discussion :본 연구에서 얻어진 결과를 기초로 퇴원환자의 이탈률이 높은 환자그룹을 집중 관리하여 이탈을 방지하고 관심을 갖고 향후 잠재적 이탈 고객을 다시 유입할 수 있는 많은 방안들이 마련되어야 할 것이다.
The purpose of this study was to examine the effects of the stress on depression of elderly inpatients in geriatric hospitals and verify the mediating effects of self-esteem on the relationships between stress and depression. Data collected from 218 elderly inpatients of geriatric hospitals in Seoul and Gyeonggi region from Sept. 4th to 22nd, 2017 were analyzed with SPSS 23.0. As a results, there was a statistically significant difference in the level of stress, depression, self-esteem of elderly inpatients in geriatric hospitals depending on their Socio-demographic and Hospital-utilization characteristics. Stress of elderly inpatients had a positive influence on their depression(${\beta}=.297$, p=.000), the self-esteem had a partial mediating effect on the relationships between stress and depression(Sobel Z=2.034). These results suggest that the development and provision of self-esteem improvement programs as well as stress management of elderly inpatients are necessary to prevent depression of elderly inpatients in geriatric hospital.
2018 aged patient dataset (HIRA-APS), 33,821 patients admitted to long-term care hospitals were classified by major disease groups to identify the characteristics of medical use and provide effective policy data. First, it is necessary to operate specialized long-term care hospitals such as dementia, rehabilitation, hospice, and recovery specialization tailored to the characteristics of the patient's disease group. Second, the paralysis group, cerebrovascular disease group, and dementia group were the longest LOS and the cognitive impairment group is the longest by patient classification group, requiring medical demand and quality management for long-term patients. Third, the musculoskeletal disease group was the highest normal discharge, and support for the post-discharge home program is required in paralysis and cerebrovascular disease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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