최근 중국으로 인해 코로나 19 바이러스가 전 세계로 퍼지면서 각 나라에 큰 위협이 되고 있다. 이에 대한민국의 국민들은 매일 코로나 바이러스 확진자와 사망자, 그리고 대처방안에 대한 브리핑을 정부 관계자로부터 듣고 이를 시행하고 있다. 본 논문에서는 코로나바이러스에 대해 브리핑을 하는 정부 관계자의 음성이 어떤 특정이 있는가를 규명해 보고자한다.
연구의 목적은 코로나19로 인하여 실습이 중단된 작업치료학 전공 대학생들의 경험의 의미를 파악하고, 추후 대책 마련을 위한 기초로 활용하는 것이다. 본 연구는 현상학적 연구로, 코로나바이러스감염증-19로 인하여 실습이 중단된 작업치료학과 학생 총 7명을 대상으로 하였다. 연구자는 전화로 코로나바이러스바이러스감염증-19와 관련하여 실습 중 경험에 대하여 면담을 실시하고 면담내용은 Colaizzi(1978) 자료 분석에 따라 분석하였다. 면담 결과, 17개의 주제, 6개의 주제모음, 2개의 범주로 조직화하였다. 주제모음은 무관심기, 문제인식기, 방황기, 대처기, 후유기, 대처에 대한 기대이었다. 코로나바이러스감염증-19에 대한 문제를 인식한 이후에는 혼란스럽고 답답한 상황을 경험하였고, 실습 중단 과정에서는 불안감, 아쉬움 등을 경험하였다. 학생들은 모든 학교가 동시에 일괄적이고 빠른 대처를 시행하기를 기대하였다. 추후 이와 같은 사태를 대비하여 임상기관, 협회 및 학교가 빠르게 대책을 마련하고 동시에 시행할 수 있는 체계적인 소통 및 전달체계가 필요하다.
코로나바이러스는(COVID-19)는 2019년 12일 중국 후베이성 우한시에서 시작된 코로나바이러스감염증으로 2020년 1월부터 전 세계로 퍼져, 일부 국가 및 지역을 제외한 대부분의 나라와 모든 대륙으로 확산되었다. 이에 WHO는 범 유행전염병(Pandemic)을 선언하였다. 2022년 3월 18일 현재 국내 누적 확진환자 8,657,609명과 11,782명의 사망자를 일으켰고 전 세계적으로도 많은 사상자를 내고 있는 실정이고 사회 및 경제적인 피해로도 계속 확대되고 있다. 많은 감염자와 사망자의수에 대한 예측은 코로나바이러스의 전염병을 예방하고 즉각적 조치를 취할 수 있는데 도움이 될 수 있다. 본 연구에서는 문화적 인자를 제외한 국내에서 연구 사례가 많지 않은 기상 요인을 인자로 포함하여 머신러닝 모델을 통해 확진자를 예측하였다. 그리고 여러 가지 모델을 성능 평가 기법인 Root Mean Square Error(RMSE) 및 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)를 통해 성능을 평가하고 비교하여 정확도 높은 모델을 제시하였다.
신종 코로나바이러스 감염증(Coronavirus disease 2019; COVID-19)이 빠르게 확산됨에 따라 세계적인 전염병 대유행인 팬데믹(Pandemic)으로 선언되었다. 감염자들은 꾸준히 증가하고 있고 최근에는, 무증상 감염자들이 나타나고 있어 의심 환자를 조기에 판단하고 선별할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 흉부 방사선 검사(chest Radiography; CXR) 영상을 딥러닝(Deep Learning)하여 정상인, 폐렴 환자, 코로나바이러스 감염자를 분류할 수 있도록 한다.
코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 확산 추세로 한국뿐만 아닌 전 세계적으로 여행 횟수의 빈도가 낮아짐에 따라 각 지역의 소상공인들은 매출의 큰 타격을 입었다. 본 연구에서는 사용자들의 여행 경험을 기록하고 공유하는 시스템을 개발하였다. 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 종식 이후 다양한 사용자들의 여행 경험을 공유하고 이를 바탕으로 여행지를 추천하고 정보를 공유하여 지역 경제의 활성화를 이끌어 낼 수 있을 것으로 기대된다.
목적: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) 발생 이후 인간 코로나바이러스를 포함한 호흡기 바이러스의 패턴에 변화가 있을 것으로 생각되어, COVID-19 발생 이전 경기도 명지병원에 급성 호흡기 감염증으로 입원한 소아청소년을 대상으로 바이러스 감염의 패턴을 보고하였다. 방법: 2017년 1월부터 2019년 12월까지 급성 호흡기 감염증으로 명지병원에 입원한 18세 이하 소아청소년을 대상으로 하였고 real-time reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) 결과를 바탕으로 후향적으로 의무기록을 고찰하였다. 결과: 총 3,557명 중에서 중복감염 포함하여 3,686건의 바이러스가 검출되었고 평균 양성률은 78.6%이었으며 여름에 비해 겨울에 PCR 양성률이 높았다. 파라인플루엔자바이러스, 메타뉴모바이러스, 보카바이러스는 4-6월에 주로 검출되고, 인간엔테로바이러스는 7-9월에, 호흡기세포융합바이러스와 인플루엔자바이러스는 겨울철에 주로 검출되었다. 진단별로 인두편도염에서는 아데노바이러스가 가장 많았고 폐렴에서는 호흡기세포융합바이러스가 가장 많이 검출되었다. 인간 코로나 바이러스는 겨울철에 주로 검출되었으며, 크루프 환자 중에서 3번째 높은 빈도로 나타났다. 결론: 본 연구결과가 이전에 보고되었던 소아청소년의 호흡기 바이러스 역학과 크게 다르지 않았다. 또한 COVID-19 발생 이후 호흡기 바이러스 패턴 비교 연구에 도움이 되고자 COVID-19 발생 이전 호흡기 바이러스 역학정보를 보고하는 바이다.
본 연구는 코로나바이러스감염증-19 환자의 불확실성, 사회적 고립감, 사회적 지지와 극복력의 관계를 확인하고 극복력 관련 요인을 규명하고자 시도되었다. 자료는 2021년 3월 7일부터 5월 5일까지 수집되었고, 200부의 설문지가 자료분석에 이용되었다. 자료는 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient와 다중회귀분석을 사용하여 IBM SPSS Statistics 24.0을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 사회적 고립감이 낮을수록, 사회적 지지가 높을수록, 격리에 대한 설명에 만족한 경우, 경제상태가 '중'인 경우 극복력이 높게 나타나는 것으로 확인되었다. 따라서 코로나바이러스감염증-19 환자의 극복력을 향상시키기 위해서는 가족과 의료인을 통해 사회적 지지를 강화시키고, 비대면 상담 등을 통해 사회적 고립감을 감소시키며, 질병에 대한 충분한 정보를 제공과 경제적 지원이 포함된 체계적인 관리 프로그램을 개발하여 적용하는 것이 필요하다.
본 연구는 24시간 환자와 함께 하며 감염병 유행시 가장 많은 부담을 느끼는 병원 간호사를 대상으로 병원 간호사의 COVID-19에 대한 불안과 우울 정도를 알아보기 위해 시행되었다. 연구대상은 수도권 소재 300병상 이상의 종합병원 5곳에 근무하는 간호사 232명이었고 자료수집은 2020년 8월부터 2020년 9월까지 진행되었다. 수집된 자료는 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient로 분석하였다. 연구결과 질병 이환에 대한 불안은 8.03점, 우울은 14.45점으로 나타났다. 질병 이환에 대한 불안과 우울은 양의 상관관계(r=26, p<.001)가 있었다. COVID-19가 장기화되고 있는 현 상황에서 간호사의 코로나 바이러스 감염증(COVID-19)에 대한 질병 관련 불안과 우울을 탐색하고 이들의 불안과 우울을 완화하기 위한 관리가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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