Purpose: The purpose of this study was to identify levels of knowledge, need, and usage of medical terminology in clinical nurses. Methods: Participants for this study consisted of 127 clinical nurses who work at one general hospital located in Seoul in Korea. The data was collected from April 1st to the 22nd in 2014. Participants responded to self-administered questionnaires about their knowledge, need, and usage of English medical terminology, Chinese character medical terminology, and Korean medical terminology. The data was analyzed using an independent t-test, one-way ANOVA, Duncan's test as post hoc and Pearson's correlation. Results: The mean scores of knowledge and needs with English medical terminology were high. English medical terminology and Chinese character medical terminology were more useful tools for disease than Korean medical terminology. Knowledge of medical terminology was positively correlated between needs and correct use with the clinical nursing situation. Conclusion: Based on these results, it can be concluded that medical terminology education for bio-nursing curriculum is important for clinical nurses and standardization of essential medical terminology is needed.
Since 2010, issues for data sharing and data exchanging in hospital information systems have been emerged. In order to solve the issues, standards should be applied to develop the systems and there should be no ambiguities between terminologies in the systems. In this paper, the terminology mapping system for narrative clinical records was implemented. The term mapping precision was 83.4%. This system could help to upgrade the text based clinical system and it would be expected to support for high quality clinical services.
SNOMED CT는 임상 과정에서의 진료 기록을 전산화하고 이를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 종합적 표준 임상 의학용어 체계이다. 그러나 이는 표현 가능한 용어의 종류가 지나치게 많음에 따라 환자 상태를 표현하는 가장 적합한 용어를 짧은 진료 시간 내에 선택하여 기록하기가 어렵고, 또한 한가지 임상적 의미가 다양한 용어 및 그 조합으로 표현될 수 있음에 따라 의무기록의 작성시 그 의미가 왜곡되거나 잘못 해석될 여지가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 분석하고 이를 해결하기 위한 중복 용어 선택 기법을 제시한다.
SNOMED CT 표준 의학 용어 체계를 활용하여 진료기록을 작성하기 위해서는 용어 체계에 포함된 방대한 양의 용어들 중 적합한 용어를 빠른 시간에 선택하는 것이 필요하다. 기존의 검색 브라우저들은 검색 결과를 단순 목록으로 나열하므로 유사한 용어들을 사용자가 구분하여 선택하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 용어체계의 특성을 고려하여 효과적인 용어의 검색이 가능한 브라우저를 제안한다. 제안하는 시스템에서는 간략화된 트리 형태로 검색 결과의 계층적 구조를 함께 표시하므로 검색 결과 용어들 중 원하는 용어를 빠르게 선택할 수 있다. 그리고 시스템 설계와 구현을 통해 제안하는 방법의 효과성을 입증한다.
SNOMED CT는 전자의무기록(EMR) 시스템에서 진료기록을 표준화된 방법으로 기록 및 관리하기 위한 표준 의학용어 체계이다. 하지만, SNOMED CT는 그 표현의 다양성으로 인해 진단, 수술 등의 환자의 상태를 일관성 있게 작성하기가 매우 어려운 문제가 있다. 이는 동일한 임상적 의미가 다양한 용어 및 그 조합으로 표현되고 또한 동일한 용어임에도 다양한 임상적 의미가 내포될 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 SNOMED CT에서 발생하는 용어의 중복성 문제를 분석하고 의학용어를 빠르고 효율적으로 검색하기 위한 검색 브라우저의 요구 조건을 제시한다.
종합적 표준 임상 의학용어 체계인 SNOMED CT는 용어의 방대함 및 구조의 복잡성 때문에 환자 상태를 표현하는 가장 적합한 용어를 짧은 진료 시간 내에 선택하기가 어려운 용어 선택의 모호성 문제를 내포하고 있다. 본 논문에서는 용어 검색 과정에서 발생하는 동일하거나 유사한 용어를 분석하고 이를 효과적으로 구분하기 위한 용어 비교 검색 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 용어의 계층 구조 분석을 통해 용어 간 "is-not-a" 관계를 새로 정의함으로써 두 비교 대상 용어의 차이점을 명확하게 하는 특징이 있다. 이를 통해 진료 과정에서 유사한 이름을 가진 용어들 중 환자의 상태를 가장 적합하게 표현하는 용어를 빠르게 선택함으로써 SNOMED CT의 활용성을 개선한다.
This study was aimed to provide the controlled terminology for adverse drug reactions by selecting an appropriate internationally standardized classifications (WHO-ART or MedDRA). We collected the relevant information on ADR terminology systems including WHO-ART and MedDRA by online searching and visiting pharmaceutical companies and WHO UMC (Uppsala Monitoring Centre, Uppsala, Sweden). For MedDRA, project leader directly communicated with the officer of MSSO (Maintenance and Support Services Organization). Collecting all the pertinent information, two possible terminology classifications or systems (WHO-ART and MedDRA) were compared in the views of acceptability, cost-effectiveness and international feasibility and reviewed by the consultation committee and finally WHO-ART was selected.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권2호
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pp.91-96
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2019
In this study, a system to increase the expressiveness of existing standard terminology using three-dimensional (3D) data is designed. We analyze the existing medical terminology system by searching the reference literature and perform an expert group focus survey. A human body image is generated using a 3D modeling tool. Then, the anatomical position of the human body is mapped to the 3D coordinates' identification (ID) and metadata. We define the term to represent the 3D human body position in a total of 12 categories, including semantic terminology entity and semantic disorder. The Blender and 3ds Max programs are used to create the 3D model from medical imaging data. The generated 3D human body model is expressed by the ID of the coordinate type (x, y, and z axes) based on the anatomical position and mapped to the semantic entity including the meaning. We propose a system of standard terminology enabling integration and utilization of the 3D human body model, coordinates (ID), and metadata. In the future, through cooperation with the Electronic Health Record system, we will contribute to clinical research to generate higher-quality big data.
SNOMED CT는 전자의무기록(EMR) 및 전자건강기록(EHR) 시스템에서 표준화된 용어를 사용하여 진로기록을 작성하고 관리하기 위한 표준 의학용어 체계이다. 이 용어체계는 용어의 방대함 및 설계 구조로 인해 용어 체계가 매우 복잡한 특징이 있다. SNOMED CT에서 제공하는 의학 용어를 검색하기 위해 진료 과정에서 사용하는 기존의 브라우저들은 용어체계의 복잡성을 반영하지 못하여 진료기록의 작성 단계에서 그 효용성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 SNOMED CT 브라우저에 내재된 문제점을 제시하고 용어체계의 분석을 통해 의학 용어를 빠르고 효율적으로 검색하기 위한 검색 브라우저의 요건을 분석하고 개선안을 제시한다.
Most of the terminologies used in medical domain is not intended to be applied directly in clinical setting but is developed to integrate the terms by defining the reference terminology or concept relations between the terms. Therefore, it is needed to develop the subsets of the terminology which classify categories properly for the purpose of use and extract and organize terms with high utility based on the classified categories in order to utilize the clinical terms conveniently as well as efficiently. Moreover, it is also necessary to develop and upgrade the terminology constantly to meet user's new demand by changing or correcting the system. This study has developed a mapping tool that allows accurate expression and interpretation of clinical terms used for medical records in electronic medical records system and can furthermore secure semantic interoperability among the terms used in the medical information model and generate common terms as well. The system is designed to execute both 1:1 and N:M mapping between the concepts of terms at a time and search for and compare various terms at a time, too. Also, in order to enhance work consistency and work reliability between the task performers, it allows work in parallel and the observation of work processes. Since it is developed with Java, it adds new terms in the form of plug-in to be used. It also reinforce database access security with Remote Method Invocation (RMI). This research still has tasks to be done such as complementing and refining and also establishing management procedures for registered data. However, it will be effectively used to reduce the time and expenses to generate terms in each of the medical institutions and improve the quality of medicine by providing consistent concepts and representative terms for the terminologies used for medical records and inducing proper selection of the terms according to their meaning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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