ln general, hospital information system should provide interoperability hat usually and operate independence of other HIS. This study proposes a new HIS paradigm that can be implemented within standard HL7 Interface engine and clinical data repository (CDR). We have developed an alternative architecture relying on agent solutions with distributed queries to heterogeneous databases. This architecture creates a very fine and flexible repository that can handle queries with the bases of standard HL7 messaging structure. Deploying Agent solutions to manipulate autonomy of storage management and sociality for communication with open world is another issue that keeps this system from reinventing existing wheels in medical informatics. This study the first attempt to construct CDR based private clinic. We used the information stored in the clinical patient record system of the internal medicine private hospital which is used rational database. We were searched increasing the 1,000 data entry from 1,000 to 10,000. By the result, experimental CDR showed highly efficient performance more than 6,000. In the future, the CDR can be further extended for clinical information among private hospitals estranged from EHR (Electronic Health Records).
본 연구는 의료기관 간 정보공유를 위해 간호분류체계를 기반으로 임상문서구조(Clinical Document Architecture, CDA)의 생성과 새로운 패러다임의 병원정보시스템을 제안하였다. 간호정보 CDA는 간호진단, 간호중재 및 수행과 관련된 코딩시스템을 포함하였고 표준문서의 생성을 위해 CDA생성도구를 개발하였다. 본 연구의 목표는 개인의 필요한 간호정보를 간호전문가에게 실시간으로 제공하여 적정 간호를 제공하며 건강 증진을 도와 생산적인 삶의 질을 향상하는 것이다. 본 연구가 가지는 의의는 첫째, 국제 표준인 HL7 임상문서구조를 사용하기 위한 확장과 정제과정의 연구를 했으며, 둘째, 임상문서구조를 사용할 수 있는 웹 기반의 차세대 병원정보시스템의 구조를 제안하였다. 결론적으로, 임상문서구조에 대한 본 연구로 말미암아 평생전자의무기록(Electronic Health Record)과 임상데이터저장소(Clinical Data Repository)를 포함하여 다양한 보건의료기관 간 간호정보 공유의 기반이 될 것이다.
진료기관 사이뿐 아니라 국가 경계를 넘어선 환자진료 정보 교류에 대한 요구사항이 세계적으로 증가되고 있으며 이에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 임상진료문서 등록 저장소에서의 임상진료문서 등록, 조회 방법에 관한 두 가지 기법을 제안한다. 그 첫 번째는, 임상진료문서 관련부속파일에 대한 참조와 처리를 위해 적하목록(Manifest)을 구성하고 사용을 제안하는 것이다. 두 번째는 한층 강화된 임상진료문서 보안전략을 통해 환자 익명성을 제공할 수 있는 방법이다. 전자는 네트워크 장애와 같은 외부요인에도 임상진료문서 관련 부속자료에 대한 로컬 참조를 가능케 하여 끊김 없는 뷰(view)를 구성할 수 있게 한다. 후자는 환자의 신상정보를 담은 임상진료문서 헤더와 진단과 처치 정보를 담은 임상진료문서 바디가 지리적으로 분산된 하나 이상의 저장소에 분리 저장되기 때문에 어느 하나의 저장소가 공격 당하더라도 공격자는 환자의 단편적인 정보만 획득하게 된다. 이는, 결국 환자의 신상정보와 병력정보를 단절시킴으로써 사생활침해의 소지를 줄이고 개인정보보호 효과를 가져올 수 있게 한다.
Automatic document classification for highly interrelated classes is a demanding task that becomes more challenging when there is little labeled data for training. Such is the case of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) clinical repository-a repository of classified and translated academic articles related to COVID-19 and relevant to the clinical practice-where a 3-way classification scheme is being applied to COVID-19 literature. During the 7th Biomedical Linked Annotation Hackathon (BLAH7) hackathon, we performed experiments to explore the use of named-entity-recognition (NER) to improve the classification. We processed the literature with OntoGene's Biomedical Entity Recogniser (OGER) and used the resulting identified Named Entities (NE) and their links to major biological databases as extra input features for the classifier. We compared the results with a baseline model without the OGER extracted features. In these proof-of-concept experiments, we observed a clear gain on COVID-19 literature classification. In particular, NE's origin was useful to classify document types and NE's type for clinical specialties. Due to the limitations of the small dataset, we can only conclude that our results suggests that NER would benefit this classification task. In order to accurately estimate this benefit, further experiments with a larger dataset would be needed.
In clinical decision support system(CDSS), unlike rule-based expert method, appropriate data-driven machine learning method can easily provide the information of individual feature(clinical test) for disease classification. However, currently developed methods focus on the improvement of the classification accuracy for diagnosis. With the analysis of feature importance in classification, one may infer the novel clinical test sets which highly differentiate the specific diseases or disease states. In this background, we introduce a novel CDSS that integrate a classifier and feature selection module together. Random forest algorithm is applied for the classifier and the feature importance measure. The system selects the significant clinical tests discriminating the diseases by examining the classification error during backward elimination of the features. The superior performance of random forest algorithm in clinical classification was assessed against artificial neural network and decision tree algorithm by using breast cancer, diabetes and heart disease data in UCI Machine Learning Repository. The test with the same data sets shows that the proposed system can successfully select the significant clinical test set for each disease.
병원정보시스템(Hospital Information System)은 다른 병원정보시스템과 서로 독립적으로 운영되므로 상호운영성(Interoperability)이 배제되어 왔다. 이 연구는 HL7 표준임상문서구조(Health Level 7, Clinical Document Architecture)와 XML 스키마의 분석과 설계를 통하여 새로운 패러다임의 병원정보시스템을 제안한다. 퇴원요약지로부터 필수 항목을 규정하여 템플릿을 정의한 후 임상문서구조를 설계하여 자동적으로 임상문서를 생성되도록 하였다. XML 스키마는 HL7에서 정의한 참조정보모델(Reference Information Model)을 기반으로 분석하였고, 전송 프로토콜은 HL7 V2.4를 사용하였다. 본 연구가 가지는 의의는 첫째, 국제 표준인 HL7 표준임상문서구조를 사용하기 위한 확장과 정제과정의 연구를 했으며, 둘째, 표준임상문서구조를 사용할 수 있는 웹 기반의 차세대 병원정보시스템의 구조를 제안하였다. 결론적으로, 한국의 퇴원요약 표준임상문서구조에 대한 본 연구로 말미암아 평생전자의무기록(Electronic Health Record)과 임상데이타저장소(Clinical Data Repository)를 포함하여 다양한 보건의료기관 간 의료정보 공유의 기반이 될 것이다.
다양한 의료서비스를 정형화되고 효율적인 방법으로 제공하기 위하여 최근 의료기관의 전자의무기록 시스템의 도입이 활발하다. 그러나 국내에서 개발된 대부분의 전자의무기록시스템은 자료수집원 기반의 방식으로 개발되어 왔다. 이러한 시스템들은 시스템 아키텍처와 소프트웨어 프로세스의 태생적인 한계로 인해 전자의무기록시스템의 도입이 추구하는 다양한 목표를 충족시키지 못하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 수집원 지향 방식으로 획득한 의무기록 콘텐츠와 문제지향 방식으로 획득한 의무기록 콘텐츠를 융합할 수 있는 시스템 아키텍처와 이러한 시스템을 구축하기 위한 최적화된 소프트 웨어 프로세스를 제시하였다. 이를 위해 문제지향식 의무기록 생성을 위한 진료 과정과 데이터 요구사항을 분석한 후 진료데이터저장소, 문제목록 데이터베이스, 동기화 모듈 등으로 구성되는 아키텍처와 나선형 소프트웨어 프로세스를 제시하고 프로토타입을 개발하였다.
Mohamad Adam Bujang;Evi Diana Omar;Diana Hui Ping Foo ;Yoon Khee Hon
Restorative Dentistry and Endodontics
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제49권1호
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pp.3.1-3.8
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2024
This article is a narrative review that discusses the recommended sample size requirements to design a pilot study to assess the reliability of a questionnaire. A list of various sample size tables that are based on the kappa agreement test, intra-class correlation test and Cronbach's alpha test has been compiled together. For all calculations, type I error (alpha) was set at a maximum value of 0.05, and power was set at a minimum value of 80.0%. For the kappa agreement test, intra-class correlation test, and Cronbach's alpha test, the recommended minimum sample size requirement based on the ideal effect sizes shall be at least 15, 22, and 24 subjects respectively. By making allowances for a non-response rate of 20.0%, a minimum sample size of 30 respondents will be sufficient to assess the reliability of the questionnaire. The clear guideline of minimum sample size requirement for the pilot study to assess the reliability of a questionnaire is discussed and this will ease researchers in preparation for the pilot study. This study provides justification for a minimum requirement of a sample size of 30 respondents specifically to test the reliability of a questionnaire.
Purpose: The purpose of this study was to explore practice-based evidence for health promotion in vulnerable populations with hypertension in primary health care settings. Methods: Two methodological procedures were adopted for this triangulation study. In the first phase, the sample was obtained from the computerized clinical data repository of a community nursing center. A total of 286 clients were assessed for hypertension as an actual circulation problem as coded in the Omaha System. In the second phase, a qualitative focus group was surveyed through semi-structured interviews conducted by nine advanced practice nurses who had been serving the hypertensive patients. Results: The community nurses provided essential primary healthcare services including health teaching guidance and counseling, and surveillance to vulnerable populations living in medically underserved community. There was a significant positive correlation between knowledge and behavior (r=.53, p<.01), between knowledge and health status (r=.40, p<.05), and between behavior and health status (r=.48, p<.01). Conclusion: This triangulation study encompassed not only quantitative findings from the computerized records of clients but also other information acquired from advanced practice nurses. This study contributes to understanding the importance of health promotion nursing interventions even with populations already diagnosed with chronic diseases such as hypertension.
본 연구는 말레이시아 병원과 유사규모의 한국 병원을 대상으로 보건정보관리자(HIM)의 새로운 역할 7가지에 대한 직무를 비교연구하기 위한 것이다. 말레이시아 병원은 272병상 규모의 종합병원을 선정하였다. 말레이시아는 해당병원을 연구자가 직접 방문하여 담당자 면담 등을 실시하였고 기간은 2013년 7월 22일부터 8월 2일까지 약 2주간이었다. 국내병원은 말레이시아와 병상규모가 유사한 병상대의 종합병원 총 13곳을 대상으로 유선 상 질의응답을 통해 확인하였다. HIM의 새로운 7가지 역할에서는 Health information manager로서 말레이시아 병원은 ICT가, 한국 병원은 조사대상 병원의 30.8%가 역할을 수행하고 있었다. Clinical data specialist역할 관련 classification of disease & procedure는 양국 모두 실시하고 있었고 tumor registry은 말레이시아 병원은 담당하고 있었던 반면 한국 병원에서는 15.4%만이 담당하고 있었다. 퇴원환자 통계는 말레이시아에서는 담당하지 않았고 한국은 76.9%에서 담당하고 있었다. 특수질환 등록업무는 한국은 22.1%에서 담당한 반면 말레이시아는 전체 법정전염병 등록 뿐 아니라 병원출생아와 사망자에 대한 정보등록까지 실시하고 있었다. 그 외 Patient Information Coordinator, Data Quality Manager, Document and Repository Manager, Research and Decision Support Analyst 역할은 양국 모두에서 실시하고 있지 않았다. HIM의 새로운 역할은 한국 중소병원에서 실천률이 낮은 편이다. 따라서 한국전체에서 HIM 역할이 확고히 정립되려면 중소규모 병원까지도 그 역할을 잘 수행할 수 있도록 해당 협회차원의 지속적인 교육, 지원을 통해 일부 대형병원뿐 아니라 중소병원을 포함한 전체 병원에서 역할이 명확화 될 수 있는 노력이 필요하다. 특히 특수질환 등 등록업무는 말레이시아 병원이 한국 병원에 비해 역할이 잘 정립되어 있어 이를 벤치마킹하여 업무를 확대하는 방안도 모색할 필요가 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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