본 연구에서는 보건복지부에서 중증 응급환자를 위한 '중증질환별 특성화 센터'로 지정된 안양의 H병원에서 오토바이 사고로 인해 응급실을 내원하여 중증외상 환자로 분류된 환자를 대상으로 보건복지부 중앙응급의료센터에서 정한 중증외상 등록체계를 바탕으로 중증도를 분석하여 손상기전과 생존의 영향을 미치는 인자에 대하여 알아보고자 한다.
연구배경 : 기관지천식의 치료는 증상(천식 증세의 빈도, 야간천식 증상의 빈도), $FEV_1$ %. PEFR%의 일중변동률을 기준으로 중증도를 4단계로 나누어 단계별 치료를 하는 것이 중요하다. 실제 중증도를 결정하는 지표들 간에 단계가 일치하지 않는 경우가 많아 치료 단계를 결정하기 어려울 때가 많다. 본 연구에서는 지표들이 얼마나 일치하는 지 분석하고, 차이가 있는 경우 이에 관여하는 요인을 알아보고자 하였다. 방법 : NIH 의 기관지천식 지침서를 기준으로 환자의 주관적인 증세를 기준으로 한 중증도와 폐기능($FEV_1$ %) 검사에 의한 중증도가 얼마나 일치하는 지, 또 PEFR %와 $FEV_1$ %에 의한 중증도가 얼마나 일치하는 지 알아보고, 각 지표들간에 단계의 차이를 보이는 경우에 이에 환자의 연령, 기관지천식의 이환기간, $PC_{20}$, $FEV_1$ % 등의 요인이 관여하는 지 분석하였다. 결과 : $FEV_1$ %를 기준으로 한 중증도와 PEFR%를 기준으로 한 중증도가 일치하지 않는 경우가 23.4%이었고, 이중 $FEV_1$ %에 의한 기준으로는 경증군이면서 PEFR%에 의한 중증도에서 중등도군으로 분류된 경우가 가장 많았다. 이러한 환자군은 그 반대인 환자, 즉 PEFR%를 기준으로 한 중증도보다 $FEV_1$ %를 기준으로 한 중증도가 심한 환자에 비해 환자의 연령이 많았고, 이환기간은 짧았다. 또 $FEV_1$ %와 증상에 의한 중증도가 다른 경우가 42.9% 이었으며, 이 중 63.0%가 증상에 의한 중증도가 $FEV_1$ %를 기준으로 한 중증도에 비해 심하게 분류되었다. 폐기능을 기준으로 한 중증도가 증상에 의한 중증도보다 심한 환자군은 기도과민반응 정도가 심하였으며 기도폐쇄 정도도 심한 경향을 보였다. 결론 : 기관지천식 환자의 중증도를 결정할 때에는 어느 한 지표에 의존하지 말고 연령, 이환기간, 기도과민반응 정도, 기도폐쇄정도 등의 요인을 고려해서 여러 지표들을 종합적으로 분석하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 한국 및 미국의 퇴원환자 자료를 이용하여 한국 및 미국의 중증도 보정 사망 모형을 개발하고 개발된 중증도 보정 사망모형에 따라 중증도 보정 사망률 지표를 산출 및 비교한 다음 이를 통해 국내 의료기관 사망률 관리 방안을 제시하고자 하였다. 한국 및 미국 의료기관의 중증도 보정 사망 모형은 데이터마이닝기법인 다중 로지스틱회귀분석 기법, 의사결정나무분석 기법을 이용하여 개발하였다. 개발된 의료기관의 중증도 보정 사망모형에 따라 한국 및 미국 의료기관의 중증도 보정 사망률을 산출한 결과 한국은 매년 증가하고 있는 반면 미국은 매년 감소하고 있는 것으로 나타나 한국과 미국간에 차이가 있었다. 의료기관의 병상규모별 중증도 보정 사망률의 변이 또한 한국이 미국보다 높았다. 국내 의료기관의 사망률 관리를 위해서는 의료기관 자체내에서 사망환자 관리가 가능한 대형 의료기관들의 경우 의료기관 중증도 보정 사망률 평가 결과 공개를 통해 지속적으로 사망률 관리를 유도하고, 의료기관 자체내에서 사망률 관리가 힘든 중소병원들은 국가 차원에서 파악한 국내 의료기관 사망환자 관리의 문제점 및 이를 개선할 수 있는 개선방안을 토대로 사망률 관리 컨설팅을 시행하는 등 의료기관 사망환자 관리 사업을 진행하여야 한다.
본 연구는 주기적인 알츠하이머 병의 중증도 모니터링을 위해 스마트 인솔을 통한 보행 특징 추출과 머신러닝 기반 중증도 분류의 성능에 대해 살펴보았다. 최근 고령화가 가속화되는 추세에 있어 치매 환자가 급증하고 있으며, 중증도가 심해질수록 필요한 치료 비용 및 노력이 급증하기 때문에 조기 진단이 최선의 치료 전략으로 보여진다. 환자 친화적이고 저비용의 관성 측정 장치가 내장된 스마트 인솔만을 사용하여 다양한 보행 실험 패러다임에서 환자의 보행 특징을 추출하고, 이를 알츠하이머 병의 중증도 진단을 위한 머신러닝 기반 분류기를 훈련시켜 성능을 평가한 결과, 숫자세기와 같이 뇌에 부하를 주는 하위 작업이 포함된 복합 보행을 측정한 데이터셋을 사용하여 훈련된 분류 모델이 일반 걷기 데이터셋을 사용한 모델보다 성능이 높게 나타나는 것이 관찰되었다. 본 연구는 안전하고 환경적 제약이 적은 방법을 사용하여 시기 적절한 진단뿐만 아니라 주기적인 중증도 모니터링 시스템의 일환으로 활용될 수 있을 것이다.
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.
본 연구의 목적은 관상동맥중재술 입원 환자의 재원일수의 변이를 규명하기 위해 중증도 보정 모형을 개발하였다. 2004~2006년 퇴원손상환자 조사자료 중 관상동맥중재술 입원 환자 1,011건을 연구대상으로 하였으며, 재원일수의 변이분석은 t검정, 분산분석을 실시하였고, 중증도 보정 재원일수 모형은 데이터마이닝 기법을 이용하였다. 개발된 다중회귀분석 모형을 이용하여 예측 재원일수를 산출하고 이를 실제 재원일수와 비교한 결과 병상규모별, 보험유형과 지역별로 재원일수의 변이가 존재하는 것으로 나타났다. 환자 특성과 중증도를 통제하고 나타난 재원일수의 변이는 공급자 요인으로 설명될 수 있는데, 진료행태나 의료자원에 대한 후속 연구가 필요한 것으로 보인다. 본 연구는 행정 데이터를 이용하여 중증도 모형을 개발하고 변이를 확인하였다는 점에서 활용의 효용성을 높이는 데 기여할 것으로 사료된다.
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.
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.
본 연구의 목적은 하지불안증후군 환자를 대상으로 중증도 및 우울이 수면의 질에 미치는 영향요인을 규명하기 위함이다. 총 303명의 하지불안증후군 환자들이 참여하여 자가설문지를 완성하였고 대상자의 의무기록을 통해서 임상적 정보를 수집하였다. 자료 분석은 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson's correlation, 다중회귀분석을 시행하였다. 대상자의 수면의 질은 중증도(r=. 21, p<.001 ), 우울(r=. 37, p<.001)과 정적 상관관계를 보였다. 다중회귀분석을 통해 수면의 질에 미치는 영향요인을 파악한 결과, 우울(${\beta}=.35$, p<.001), 연령(${\beta}=.21$, p<.001), 중증도(${\beta}=.15$, p=.005)가 유의한 변인으로 나타났고, 모형의 설명력은 21.0%였다. 하지불안증후군 환자의 수면의 질을 향상하기 위해서는 우울, 연령, 중증도를 고려한 간호중재가 필요하다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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