Background: Oncology nurses play a crucial role in cancer pain management and must be highly informed to ensure their effective practice in the cancer setting. The aim of this study was to determine the baseline level of knowledge and attitudes of oncology nurses regarding cancer pain management. Materials and Methods: A cross-sectional survey research design was employed. The sample comprised 58 cancer nurses working in Shahid Sadoughi hospital, Yazd, Iran. The "Nurses Knowledge and Attitudes Survey Regarding Pain" (NKAS) tool and a demographic form were utilized to ascertain the knowledge and attitudes of oncology nurses working in oncology settings. Results: The average correct response rate for oncology nurses was 66.6%, ranging from 12.1% to 94.8%. The nurses mean score on the knowledge and attitudes survey regarding pain management was 28.5%. Results revealed that the mean percentage score overall was 65.7%. Only 8.6% of nurse participants obtained a passing score of 75% or greater. Widespread knowledge deficits and poor attitudes were noted in this study, particularly regard pharmacological management of pain. Conclusions: The present study provides important information about knowledge deficits in pain management among oncology nurses and limited training regarding pain management. Our results support the universal concern of inadequate knowledge and attitudes of nurses regarding cancer pain. It is suggested educational and quality improvement initiatives in pain management could enhance nurses knowledge in the area of pain and possibly improve practice.
As information technology had shown tremendous development in late 20th century, various service opportunities appeared in many industries. Also, new types of service are becoming available such as, reservation, teleconsultation, telemedicine. In health care industry, in which, many hospitals are faced operational difficulties and competing impetuously, a web site has become a effective tool to attract patients and transfer tremendous health information to the patients. This study is based on many previous researches on online service quality, try to figure out e-service quality factors of health information sites, and the factors' effect on users' satisfaction on the web site via providing knowledge and trust on the web site. As a result, usability, site aesthetic, responsiveness and security are the 4 factors to measure e-service quality of health information web site. All factors except site aesthetic have significant effects on providing knowledge, security only effects on trust on the web site.
Recently, knowledge management has been required in companies as a tool of competitiveness. Companies have constructed Enterprise Resource Planning(ERP) system in order to manage huge knowledge. But, it is not easy to formalize knowledge in organization. We focused on data mining system by genetic programming(GP). Data mining system by genetic programming can be useful tools to derive and extract the necessary information and knowledge from the huge accumulated data. However when we don't have enough amounts of data to perform the learning process of genetic programming, we have to reduce input parameter(s) or increase number of learning or training data. In this study, an enhanced data mining method combining Genetic Programming with Self organizing map, that reduces the number of input parameters, is suggested. Experiment results through a prototype implementation are also discussed.
Response surface methodology (RSM) is one of popular tools to support a systematic improvement of quality of design in the product and process development stages. It consists of statistical modeling and optimization tools. RSM can be viewed as a knowledge management tool in that it systemizes knowledge about a manufacturing process through a big data analysis on products and processes. The conventional RSM aims to optimize the mean of a response, whereas dual-response surface optimization (DRSO), a special case of RSM, considers not only the mean of a response but also its variability or standard deviation for optimization. Recently, a posterior preference articulation approach receives attention in the DRSO literature. The posterior approach first seeks all (or most) of the nondominated solutions with no articulation of a decision maker (DM)'s preference. The DM then selects the best one from the set of nondominated solutions a posteriori. This method has a strength that the DM can understand the trade-off between the mean and standard deviation well by looking around the nondominated solutions. A posterior method has been proposed for DRSO. It employs an interval selection strategy for the selection step. This strategy has a limitation increasing inefficiency and complexity due to too many iterations when handling a great number (e.g., thousands ~ tens of thousands) of nondominated solutions. In this paper, a TOPSIS-based method is proposed to support a simple and efficient selection of the most preferred solution. The proposed method is illustrated through a typical DRSO problem and compared with the existing posterior method.
We designed a knowledge-based decision support system for structuring semi-or unstructured problems. Problem structuring involves extraction of the relevant factors from the identified problem, and model construction that represents the relationships among those factors. In this research, we employed a directed graph called Influence Deiagram as a tool for problem structuring. In particular, our proposed system is designed as a shell. Therefore, a decision maker can change the content of the knowledge base to suit his/her own interested domain.
This study investigated the needs and effectiveness of the application of Computer-Aided Systems Engineering Tool in order to enhance the chance of success of the large and complex system development projects like City Train System. Furthermore, it was shown that the merits of Systems Engineering and Project Management must be complementary to each other in their interaction in a project. Especially, for the project plans must be executed based on the fully understood system being developed, the technical and management data of the system development need be integrated and be able to support exact and rapid decision making of project planning. As an alternative solution approach, a model for development knowledge capture integrating both technical and management data of system development was proposed using Computer Aided Systems Engineering tool-Cradle.
With rapid changes in technology and global competition, the success of many companies has become progressively more dependent on their ability to bring unique products, services, and business models to market. Therefore, many companies have tried to use creativity to all over the management activities and the concept of creative management is emerging. Creative management is a new but rapidly growing research area. But there have been few studies on this topic. In this paper, we developed the framework for measuring Creative Management levels of a company. The contribution of this paper is the following. First, we suggested a systematic measurement tool for creative management level focused on the management capability, business process and outcomes. Secondly, the creative measurement system developed in this paper can support companies to implement creative management as a guideline for adopting creative management.
In reliability engineering, failure reporting, analysis, and corrective action system (FRACAS) is an useful tool for effective failure reporting and related operations. FRACAS is generally mainly focused on implementation of its closed-loop process, but also includes various related information which has to be effectively managed such as failure types, failure modes, failure mechanisms, and corrective actions. In this study, we adopt and utilize the concept of process knowledge, and create it through abstraction of FRACAS information. At each step of closed-loop process, the necessary type of knowledge, priority and usability are clearly defined. This study also suggests corresponding management tools such as business process management system, knowledge management system, and their key elements and functions to deal with process knowledge. A prototype system using simple closed-loop process with its process knowledge is presented to demonstrate the feasibility of the proposed work.
본 연구는 간호사의 암성통증관련 지식과 수행도를 융합적으로 조사하기 위한 연구로 M시의 간호사 295명을 대상으로 하였다. 암성통증관련 지식과 수행도는 조은경(2009)의 연구도구를 사용하였다. 수집된 자료는 SPSS 18.0, t-test, ANOVA, Multiple Linear Regression 으로 분석하였다. 대상자의 지식은 30점 만점에 평균 $19.21{\pm}6.16$, 수행도는 4점 만점에 평균 $3.12{\pm}0.41$으로, 같은 도구를 사용한 다른 연구들에 비해 낮은 수준이었다. 권고안을 인지하고 있는 간호사의 지식과 수행도 사이에 유의한 차이가 있었고, 대상자의 지식과 수행도 사이에 정적인 상관관계가(r=.488, p=.001) 있었다. 대상자의 권고안인지도는 38.6%에 불과하였으므로, 간호사의 권고안 인지 및 활용능력 향상 내용을 포함한 암성통증관리관련 교육으로 암성통증관련 지식도를 높여 통증관리 수행도를 높여야 할 필요성이 있다.
There are a lot of uncertainties in the severe accident phenomena and scenarios in nuclear power plants (NPPs) and one of the major issues for severe accident management is the reduction of these uncertainties. The severe accident management aid system using Probabilistic Safety Assessments (PSA) technology is developed for the management staff in order to reduce the uncertainties. The developed system includes the graphical display for plant and equipment status, previous research results by a knowledge-base technique, and the expected plant behavior using PSA. The plant model used in this paper is oriented to identify plant response and vulnerabilities via analyzing the quantified results, and to set up a framework for an accident management program based on these analysis results. Therefore the developed system may playa central role of information source for decision-making for severe accident management, and will be used as a training tool for severe accident management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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