Objectives : This study aimed to investigate the clinical practice ability and satisfaction of clinical training of health-medical information management major students. Methods : The data were collected from 68 persons from students finished clinical training at medical record (information) team using self administered questionnaires. The data were analyzed using t-test, ANOVA and correlation with SPSS 22.0 version. Results: Performance of data collection, data management, and data analysis were analyzed in three areas of the job area. In terms of academic characteristics and correlation, they were not related to the level of satisfaction with the practical experience. Conclusions : Research on a virtuous cycle clinical practice program that analyzes the factors by assessing the satisfaction level of clinical practice in each area of health care information management will be conducted continuously.
임상시험 전체 소요시간 및 비용의 절감, 임상 데이터 질의 향상을 위해 임상시험 전자자료의 관리가 점차 중요해지고 있다. 또한 임상시험 전자자료 관리는 전자 임상시험의 안정성 및 질을 위해 규정 가이드라인을 준수하는 것이 결정적으로 필요하다. 본 연구는 전자적 시스템을 활용한 임상시험에 있어 데이터 관리의 성과를 평가하기 위한 프레임웍을 개발하고자 한다. 연구의 목적을 위해 임상시험 프로세스에 근거하여 기반능력, 연구설계, 연구진행 및 연구완료 등 네 개의 주요 메트릭을 구성함으로써 데이터 관리의 수준을 측정할 수 있는 성과척도를 도출한다. 이때 각 성과척도의 도출 기준은 임상시험 자체가 지향하는 데이터의 질 향상, 전자자료 관리 프로세스의 비용과 효율성 및 규정 준수 수준 등 네 가지의 관리적 관심을 기준으로 하며, 각 성과척도 별로 전자자료 관리 프로세스 상 실질적으로 측정 가능한 측정지표를 제시한다. 평가 프레임웍은 네 가지의 주요 측정 메트릭에 근거하여, 세 개의 데이터 영역(연구기관, 모니터링, 데이터관리센터) 별로 구성된다. 본 평가 프레임웍의 개발은 전문가 의견 수렴을 통한 델파이 방법론으로 접근한 탐색적 연구로서 향후 실증적 후속 연구를 과제로 남기고 있다.
본 연구의 목적은 전자적 임상시험 데이터 관리를 위한 설계 시 시간적 요인에 주목하여 시스템의 효율성을 검증해 보고자 함이다. 임상시험 데이터 관리에 대한 관심이 커지고 있고 시스템 도입이 활발한 데 반해, 실제 효율성 측정에 관한 실증연구는 많지 않다. 특히 국내의 경우 임상시험 데이터 관리를 위한 전산화 도입률 조차 낮은 실정이다. 본 연구는 전자적 임상시험 데이터 관리에 대한 중요성 인식 확산을 위하여 전자적 시스템의 효과에 대한 실증연구를 시도하였으며, 시간효율성 측정지표를 활용하여 다기관 임상시험 사례의 자료를 분석하였다. 연구결과로서 전자적 시스템으로의 전환이 임상시험 전체 프로세스에 제공할 수 있는 시간 측면에서의 효율성을 검증하였으며 전자적 임상시험 데이터 관리 시스템의 활용 효과를 분석하기 위한 국내 첫 실증연구의 시도라는 의미가 있다. 나아가 전략적 데이터 관리 수립 및 임상단계 별 비교연구 등 향후 다양한 비교 연구들의 초석이 될 것이다.
Purposes: It is very important to establish a clinical data warehouse based on a common data model to offset the different data characteristics of each medical institution and for drug surveillance. This study attempted to establish a clinical data warehouse for Dankook university hospital for drug surveillance, and to derive the main items necessary for development. Methodology/Approach: This study extracted the electronic medical record data of Dankook university hospital tracked for 9 years from 2013 (2013.01.01. to 2021.12.31) to build a clinical data warehouse. The extracted data was converted into the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (Version 5.4). Data term mapping was performed using the electronic medical record data of Dankook university hospital and the standard term mapping guide. To verify the clinical data warehouse, the use of angiotensin receptor blockers and the incidence of liver toxicity were analyzed, and the results were compared with the analysis of hospital raw data. Findings: This study used a total of 670,933 data from electronic medical records for the Dankook university clinical data warehouse. Excluding the number of overlapping cases among the total number of cases, the target data was mapped into standard terms. Diagnosis (100% of total cases), drug (92.1%), and measurement (94.5%) were standardized. For treatment and surgery, the insurance EDI (electronic data interchange) code was used as it is. Extraction, conversion and loading were completed. R language-based conversion and loading software for the process was developed, and clinical data warehouse construction was completed through data verification. Practical Implications: In this study, a clinical data warehouse for Dankook university hospitals based on a common data model supporting drug surveillance research was established and verified. The results of this study provide guidelines for institutions that want to build a clinical data warehouse in the future by deriving key points necessary for building a clinical data warehouse.
최근 국내 임상시험의 양적 증가와 더불어, 임상시험 자료를 효율적으로 관리할 수 있는 Electronic Data Capture(EDC) 시스템의 도입 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 식품의약품안전청에서는 '임상시험 전자 자료 처리 및 관리를 위한 가이드라인'을 발표하였다. 이는 향후 국내 임상시험 전자 자료 관리에 관한 법률 제정을 위한 기초가 될 것으로 기대한다. 이 연구에서는 국내 임상시험 관련 기관인 병원과 임상시험 수탁기관(CRO), 그리고 제약회사에서의 EDC 시스템 이용 현황과 관계자들이 인식하는 가이드라인 및 전자 자료 표준의 중요성 및 적용 용이성과 이해도를 조사하였다. 국내 임상시험 관련 기관에서의 EDC 시스템 이용률은 77.6% 이었지만 EDC 시스템을 이용한 임상시험 건수는 5건 미만이 가장 많았다. EDC 시스템은 주로 약물동력학 시험을 하는 phase I과 임상효과와 안전성을 평가하는 phase II 임상시험에서 주로 이용되었고, 기관별로는 CRO의 이용률이 가장 높았다. 모든 집단에서 가이드라인의 중요성은 높게 인식하였으나, 적용 용이성 측면에서는 CRO에서 가장 높았다. 또한, 임상시험 전자 자료 표준의 중요성을 높게 인식하였고, 전자 자료 수집에 있어 표준의 필요성을 높게 인식하였다. 그러나 임상시험 전자 자료 국제표준인 Clinical Data Interchange Standard Consortium(CDISC)에 대한 이해도는 아직 낮은 수준이었다. 이 연구 결과는 국내 임상시험 전자화를 위한 기초자료로 활용될 수 있으며 임상시험 자료 표준에 관한 정책수립에도 활용될 수 있을 것이다.
Purpose: The purpose of this study is to propose Clinical Practice Guideline(CPG) model and Clinical Index(CI) for implementing CDSS in digital hospitals. Methods: This study uses EMR data at department of family practice in A hospital; 636 patients, 570 diseases (based on ICD 10-CM criteria), and 37,000 data related with labs and treatments. This study focuses on disease J342 which is the most high rate of incidence. Results: Using the suggested model, this study calculates frequency matrix and probability matrix to find out the correlation of diseases and labs. This study indicates the lab sets of Disease (J342) as CI for CPG. Conclusion: This study suggests CPG model including Lab-based, Disease-Based and Case-based modules. Through 6 level cased-based CPG model, especially, this study develops Clinical Index(CI) such as the Incidence Rate, Lab Rate, Disease Lab Rate, Disease confirmed by Lab.
Studies of the causes of cancer, early detection, prevention or treatment need accurate, comprehensive, and timely cancer data. The clinical laboratory provides important cancer information needed for physicians which influence clinical decisions regarding treatment, diagnosis and patient monitoring. Poor communication between health care providers and clinical laboratory personnel can lead to medical errors and wrong decisions in providing cancer care. Because of the key impact of laboratory information on cancer diagnosis and treatment the quality of the tests, lab reports, and appropriate lab management are very important. A laboratory information management system (LIMS) can have an important role in diagnosis, fast and effective access to cancer data, decrease redundancy and costs, and facilitate the integration and collection of data from different types of instruments and systems. In spite of significant advantages LIMS is limited by factors such as problems in adaption to new instruments that may change existing work processes. Applications of intelligent software simultaneously with existing information systems, in addition to remove these restrictions, have important benefits including adding additional non-laboratory-generated information to the reports, facilitating decision making, and improving quality and productivity of cancer care services. Laboratory systems must have flexibility to change and have the capability to develop and benefit from intelligent devices. Intelligent laboratory information management systems need to benefit from informatics tools and latest technologies like open sources. The aim of this commentary is to survey application, opportunities and necessity of intelligent clinical laboratory as a tool to increase cancer care management productivity.
Purpose: The aim of this study was to analyze the effects of time management on the clinical nurse's organizational commitment and job satisfaction. Methods: Subjects were recruited in two general hospitals in Seoul and Incheon. Data collection was done using a self-report questionnaire. Time management was measured using the questionnaire developed by Han (1992). Organizational commitment and job satisfaction were measured using the questionnaire developed by Yoon (2000), based on Mowday et al. (1979) and Stamps et al. (1978). The data were analyzed using the SAS statistical package program, version 10.0. Specifically, descriptive statistics and stepwise multiple regression were performed. Results: The predictive time management factors for organizational commitment included deadline decision, simplification, and goal-setting. The predictive time management factors for job satisfaction included planning/making the priority order, deadline decision, simplification, asking for help, and responsibility reduction. Conclusion: Time management factors are highly correlated with organizational commitment and job satisfaction in clinical nurses. Deadline decision and simplification are common predictive factors for organizational commitment and job satisfaction. These results can be used to develop more effective time management strategies for increasing organizational effectiveness in clinical nurses.
새로운 의료기기 개발이나 신약 개발에 있어서 임상시험은 중요한 부분을 차지하고 있다. 하지만 임상시험을 진행하는데 시간과 비용이 많이 소요 된다. 이런 부분을 해결하기 위해서 해외 주요 국가들뿐만 아니라 우리나라에서도 임상시험에서 수집되는 데이터들의 표준 형식을 정의하고 있다. 한의학에서도 새로운 의료기기 개발을 위해서 임상시험을 진행하고 있다. 임상시험에서 수집하는 데이터들의 표준을 정의한다면 이를 활용할 수 있는 방법은 다양할 것으로 보인다. 다양한 임상시험 데이터를 하나의 표준화된 데이터로 수집 및 관리를 한다면 다양한 결과를 도출할 수 있을 것이다. 이런 내용을 바탕으로 임상시험 통합 데이터 수집 및 관리 체계를 구축하였다. 그리고 그 활용 방안에 대해서 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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