• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.126-136
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• 2018

본 연구는 머신러닝을 활용하여 급성 뇌졸중 퇴원 환자의 중증도 보정 사망 예측 모형 개발을 목적으로 시행하였다. 전국 단위의 퇴원손상심층조사 2006~2015년 자료 중 한국표준질병사인분류(Korean standard classification of disease-KCD 7)에 따라 뇌졸중 코드 I60-I63에 해당하는 대상자를 추출하여 분석하였다. 동반질환 중증도 보정 도구로는 Charlson comorbidity index(CCI), Elixhauser comorbidity index(ECI), Clinical classification software(CCS)의 3가지 도구를 사용하였고 중증도 보정 모형 예측 개발은 로지스틱회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신 기법을 활용하여 비교해 보았다. 뇌졸중 환자의 동반질환으로는 ECI에서는 합병증을 동반하지 않은 고혈압(hypertension, uncomplicated)이 43.8%로, CCS에서는 본태성고혈압(essential hypertension)이 43.9%로 다른 질환에 비해 가장 월등하게 높은 것으로 나타났다. 동반질환 중중도 보정 도구를 비교해 본 결과 CCI, ECI, CCS 중 CCS가 가장 높은 AUC값으로 분석되어 가장 우수한 중증도 보정 도구인 것으로 확인되었다. 또한 CCS, 주진단, 성, 연령, 입원경로, 수술유무 변수를 포함한 중증도 보정 모형 개발 AUC값은 로지스틱 회귀분석의 경우 0.808, 의사결정나무 0.785, 신경망 0.809, 서포트 벡터 머신 0.830로 분석되어 가장 우수한 예측력을 보인 것은 서포트 벡터머신 기법인 것으로 최종 확인되었고 이러한 결과는 추후 보건의료정책 수립에 활용될 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.413-422
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• 2012

본 연구는 급성심근경색증 입원환자를 대상으로 중증도가 보정된 적정 재원일수 예측모형을 개발하여 의료의 질 관리 및 정책 개발에 필요한 기초자료를 제시하고자 하였다. 2004-2006년 퇴원손상심층조사 자료 중 급성심근경색증 입원환자 2,309명을 대상으로 급성심근경색증 입원환자의 적정 재원일수 예측모형은 데이터마이닝을 이용하여 개발하였다. 의사결정나무 모형에 따라 급성심근경색증 입원환자의 평균재원일수에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 관상동맥우회술(CABG)과 동반질환 건수로 나타났다. 앙상블 모형을 이용하여 개발된 급성심근경색증 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형 결과, 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이는 보험유형과 의료기관 소재지가 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 재원일수의 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해 의료기관에서는 다빈도 질환에 대한 중증도 보정 적정 재원일수 예측모형을 개발하여 이를 의료정보시스템에 적용하고 관리하는 활동을 전개해야 할 것이다.

• 중환자간호학회지
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• 제5권2호
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• pp.61-71
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• 2012

Purpose: The aim of this study was to measure the inter-rater reliability of Emergency severity index (ESI) version 4 among triage nurse. Methods: This study was carried out from August 11, 2010 to September 7, 2010 in a regional emergency department. Data collection was done by ten triage nurses who trained ESI v.4. Two research nurses and ten triage nurses scored the ESI version 4 to the patients as references, independently. We calculated the weighted kappa between the triage nurses and research nurses to evaluate the consistency of the ESI v.4. Results: A total of 233 patients were enrolled in this study. Classification of ESI level was as follows - level 1 (0.4%), level 2 (21.0%), level 3 (67.8%), level 4 (9.4%), and level 5 (1.3%). Inter-rater reliability by weighted kappa was 0.79 (95% Confidence Interval= 0.74-0.83) and agreement rate was 87.1%. Under-triage rate by triage nurse was 6.0% and over-triage rate was 6.9%. Conclusion: For this study, inter-rater reliability was measured good level between triage nurses and research nurses in Korean single ED.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.2668-2676
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• 2011

손상입원환자의 재원일수 변이요인을 분석하기 위해 질병관리본부의 퇴원손상환자 자료를 이용하여 재원일수 중증도 보정모형을 개발하였다. 이 모형을 적용, 보정값을 산출하고 실측값과의 차이를 이용하여 재원일수를 표준화한 후 재원일수의 변이를 분석하였다. 입원손상환자의 중증도 보정 재원일수에 영향을 미치는 주요 요인은 중증도, 수술유무, 연령, 손상기전, 입원경로 등으로 나타났다. 의사결정나무 모형에 의하여 재원일수의 보정값을 산출하여 실측값과의 차이를 분석한 결과 병원규모(병상수)별, 보험유형별, 기관 소재지별로 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 재원일수의 변이를 줄이기 위해 국가차원에서 진료행위프로토콜을 개발하여 의료기관에서 이를 활용하도록 유도하고, 더 나아가 이를 체계적으로 평가하여 지속적으로 노력하여야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.7148-7159
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• 2014

본 연구 목적은 호스피스 요양병원에 입원한 중증질환자의 일반적 특성에 따른 죽음의 인식 및 태도의 상관관계를 파악하고자 한다. 연구 대상은 경기도 ${\bigcirc}$시에 소재하는 호스피스 요양병원 및 요양원에 입원한 중증질환자 149명을 대상으로 2013년 3월 10일부터 7월 31일까지 설문조사를 실시하였다. 분석방법은 SPSS WIN 18.0프로그램을 이용하여 빈도분석, t-test, 일원변량분석, 상관분석, 다중회귀분석을 실시하여 유의수준 5%에서 검증하였다. 분석결과는 첫째, 중증질환자의 죽음에 대한 긍정적인 태도는 환자의 일반적 특성에 따라 유의한 차이를 보였다(F=6.218, p<.001). 둘째, 중증질환자의 죽음에 대한 인식에 따른 죽음의 태도는 유의한 차이가 나타났다(F=6.634, p<.001). 셋째, 중증질환자의 죽음에 대한 태도는 호스피스 이용과 정의 관계를 보였다(r=.496, p<.001). 결론적으로 죽음에 대한 긍정적인 인식과 태도를 가진 중증질환자가 호스피스 이용에 대한 기대감이 높았으며, 이는 추후 중증질환자의 호스피스이용 확대 등 복지정책을 위한 기초자료가 될 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.221-233
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• 2013

본 연구는 뇌졸중 환자의 효율적인 재원일수 관리를 위해 행정자료를 이용하여 우리나라 의료기관을 이용한 뇌졸중 입원환자의 중증도 보정 적정 재원일수 예측 모형을 개발하고 이를 의료기관에서 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2004-2009년 퇴원손상심층조사 자료 중 뇌졸중 입원환자 23,134명을 대상으로 데이터마이닝 기법을 이용하여 뇌졸중 입원환자의 적정 재원일수 예측모형을 개발하였다. 의사결정나무 모형에 따라 뇌졸중 입원환자의 평균재원일수에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 뇌졸중 발생유형이었으며, 의사결정나무를 이용하여 개발된 뇌졸중 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형 결과, 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이는 진료비지불방법, 의료기관 소재지, 병상규모가 모두 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 뇌졸중 입원환자의 재원일수 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해서는 개발된 모형을 의료기관의 의료정보시스템에 적용하고 관리하는 활동을 전개해야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.175-182
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• 2011

본 연구에서는 환자의 중증도 분류 및 인체 주요 장기의 상태 예측을 위하여 APACHE II(Acute Physiology And Chronic Health Evaluation) 기반 CDSS 도구인 CAOPI(Computer Aided Organ Prediction Index) 시스템을 제안한다. 기존 ICU 환자의 중증도 평가방법은 APACHE II를 이용하여 특정 시점의 중환자 위험도를 특정한 시점 데이터를 이용하여 산출하는 방식이었으나, 실시간으로 변화하는 환자의 상태에 맞춰 조치를 취하는데는 한계가 있다. CAOPI 시스템은 중환자실에 입실하는 환자들의 질병 중증도를 정확히 분류하고, 환자의 사망예측 뿐만 아니라장기 상태를 시각화 하여 위험도를 수치화 하였다. 또한 위험도를 특정 장기별로 구분하여 담당의 사가 환자의 상태에 맞는 맞춤형 응급조치를 취할 수 있도록 설계 및 개발 하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권11호
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• pp.98-106
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• 2020

본 연구는 급성기 종합병원 입원 욕창환자에서 욕창 중등도에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 수행되었다. 입원환자의 퇴원시 욕창악화에 영향요인을 확인하기 위해 수집한 자료를 이차자료 분석하였다. 원 연구는 2017년 5월부터 2018년 11월까지 일 급성기 대학병원에 입원한 만 18세 이상의 욕창환자의 의무기록을 후향적으로 조사하여 자료수집하였다. 이차자료 분석에 입원시 욕창이 있었던 472명의 자료를 이용하였다. 욕창 중증도에 따른 영향요인을 확인하기 위하여, 표면욕창에 비해 중증욕창에 영향을 미치는 요인을 로지스틱 회귀분석을 통해 확인하였다. 연구결과 급성기 대학병원 입원 욕창환자는 전체 환자의 12.7%이었으며, 중증욕창은 그 중 19.1%이었다. 중증욕창에 영향을 미치는 요인으로 성별, 체온과 환자의 기동력이 확인되었다. 입원 욕창환자에 대한 피부관리가 필요하며, 특히 기동력이 저하된 환자에게 체위변경의 횟수 증가 및 욕창부위 압력완화를 위한 관리가 요구된다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권5호
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• pp.89-99
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• 2015

본 연구는 의료기관이 자체적으로 재원일수관리 활동을 하도록 유도하기 위해 타 의료기관과 재원일수 관리 수준을 비교하여 의료기관의 재원일수 수준을 평가하고 재원일수관리의 효율성을 제공할 수 있는 재원일수 벤치마킹 시스템을 개발 방안을 제시하고자 하였다. 퇴원손상심층조사 자료를 기반으로 개발된 재원일수 중증도 모형을 이용한 융복합의 재원일수 벤치마킹 웹 프로그램은 병상 규모별, 지역별 비교되도록 구현되었고, 엑셀 파일 다운로드와 함께 리포트기능도 추가되었다. 또 실시간 중증도 보정 재원일수 산출 기능도 구현되었다. 시범운영 결과, 병원 운영진 또는 해당 임상 과로부터 질환별, 지역별 비교통계를 요청받으므로, 재원일수 벤치마킹 시스템이 장기재원관리, 질환별 재원관리 등 재원일수 관리에 효율적인 시스템인 것이 확인되었다. 이에 재원일수 벤치마킹 시스템 웹 활용을 위해서는 중증도 보정 질환의 확대와 국가 차원의 정책 추진 방안이 필요하다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.1-7
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• 2022

이 연구는 119 응급 의료 서비스 팀을 위해 설계된 사전 및 사후 교육 실험을 활용하여 분류 교육 프로그램의 효과를 확인하기 위해 수행되었다. 목적: 이 연구는 분류 교육 프로그램에 참여한 119구급대원이 수행한 분류의 정확성에 대한 분류 교육 프로그램의 효과를 평가하였다. 연구 방법: 본 연구의 대상자는 119구급대원 119명으로, 프리젠테이션으로 구성된 20명의 모의환자가 제시되었다. 자료는 SPSS 21.0을 사용하여 분석하였다. 결과: 119명의 응급의료팀의 분류 정확도가 증가한 것으로 나타났다(p<.001). 그리고 과소 분류는 상당한 감소가 나타났다(p<.001). 또한 과대분류는 감소 되었으나 통계적으로 유의하지 않았다. 결론 : 본 연구에서 얻은 결과는 분류 교육 프로그램이 119구급대원의 다발성 부상 환자 또는 재난 피해자 분류의 정확성을 향상시키는데 효과적임을 보여주었다.