본 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 정상인과 정신분열증 환자의 뇌파에 대한 새로운 자동 판별 방법을 제안하였다. 특징 파라미터로는 통계적 정상구간에 대한 분산과 알파파, 베타파, 세타파의 전력비를 이용하였다. 실험 결과, 정상인의 경우에는 90.9%, 정신분열증 환자의 경우에는 90.5%의 높은 판별 정확성을 보였으며 이는 제안한 시스템이 복잡한 신호처리과정을 이용하는 시스템보다 효과적임을 알 수 있다. 따라서, 은닉 마코프 모델이 뇌파와 같은 복잡한 생체신호의 분석과 판별에 사용될 수 있으며 제안한 방법이 임상적인 전단에 상당한 도움이 될 것으로 기대된다.
The present study was conducted to examine the degree of variation in length-of-stay (LOS) among health care institutions participating in 17 diagnosis-related groups (DRGs) payment system and to find out hospital characteristics affecting the variation. Electronic medical claims data for treatments of severity classification '0' of 17 DRGs provided for two $years(2003{\sim}2004)$ were collected. For each DRG, the degree of variation in average LOS among health care institutions were analyzed using the random effect model. For DRGs showing significant differences in LOS, multiple regression analyses were performed to find out factors associated with LOS. Significant variations in LOS were observed 9 DRGs including unilateral/bilateral lens procedures, adult/child tonsilectomy, other anal procedures, bilateral adult/child herniorraphy, unilateral child herniorraphy, and hysterectomy, and hysterectomy using laparoscopic procedure. Among the 9 DRGs, five DRGs were selected to investigate the factors explaining for the variation. It was observed that the location of institution was significant predictors for all five DRGs. Within the same DRGs, LOS was significantly shorter among the institutions located in Seoul than those in other areas. As compared to clinics, hospitals and general hospitals/tertiary care institutions showed significantly longer LOS for DRGs of lens procedures, tonsilectomy, and other anal procedures. It is recommended that the institutions located in other than Seoul area benchmark the strategies of the institution in Seoul in efficiently managing LOS. Also, significant variation within the same severity classification such as other anal procedures implies the imminent need for improvement of patient classification system.
The classification of periodontal disease in 1999 has been widely used for determining a diagnosis, establishing a treatment plan, and evaluating the prognosis of the patient with periodontal disease. However, scientific evidence from many studies indicates the need for a new classification system for periodontal and peri-implant disease. Summary at 2017 world workshop as follows: 1) Periodontal health and peri-implant health was defined; 2) Chronic periodontitis and aggressive periodontitis were unified as periodontitis; 3) Periodontitis was further classified by staging and grading to reflect disease severity and management complexity, rate of disease progression, respectively; 4) Periodontal disease as manifestation of systemic disease is based on the International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems-10 (ICD-10) code; 5) Periodontal biotype and biologic width was replaced to periodontal phenotype and supracrestal tissue attachment, respectively; 6) The excessive occlusal force was replaced by a traumatic occlusal force; 7) ≥3 mm of radiographic bone loss, ≥6 mm of pocket probing depth and bleeding on probing indicates peri-implantitis in the absence of radiograph at final prosthesis delivery.
Purpose: This study was to classify patient severity score for hemodialysis patients. Method: The subject of this study was 1,575 patients. To study the severity of the patients, we used t-test and ANOVA. The congruity was measured by Kappa coefficient and the severity in each medical facility was analyzed by ANOVA. Result: The results showed that there was a significant difference according to the levels of medical center (F=171.187, p<.0001). Categorizing the severity of the patients in each medical facility, group II and III of the secondary medical institution had higher ratio than the primary medical institution. There was not a single patient coming under group IV in both of the primary or secondary medical institutions. However, the tertiary medical institutions had more subjects in group II and III than the primary and secondary medical institutions. The group IV with the highest severity had 11 patients(1.5%), demonstrating that the tertiary medical institution had higher severity patients than the primary or secondary medical institutions. Conclusion: The results of this study appropriately reflects the repayment system of medical expenses by the government. Also, it provides the fundamental information to develop nursing fee system taken into account of the systemic differences among the primary, secondary and tertiary medical institutions.
The paper presents a review of three data sets(Uniform Hospital Discharge Data Set, Nursing Minimum Data Set, and Nursing Management Minimum Data Set) and six major nursing classifications(the North American Nursing Diagnoses Association Taxonomy I, Omaha System, Nursing Interventions Classification, Nursing Intervention Lexicon and Taxonomy, Nursing Outcome Classification, Nursing Outcomes Classification, and Classification of Patient Outcome). The reviewed data sets and nursing classifications were different from each other in the purpose, structure, and user. Nursing Interventions Classification and Nursing Outcomes Classification were linked to North American Nursing Diagnosis Association, but others not. The data set and nursing classifications need to be linked to other data sets and classifications.
Objective: A comparison of American Joint Committee on Cancer (AJCC) 1988 and 1997 nasopharyngeal carcinoma (NPC) classifications was made in terms of patient distribution and efficacy in predicting prognosis. Materials and Methods: Between Jan. 1981 and Dec. 1998, 60 cases of node negative nasopharyngeal carcinoma were retrospectively reviewed. The extent of disease each patients restaged according to the 4th and 5th AJCC system and Ho system, respectively. Results: The overall and disease free 5-year survival rates were 61.1% and 62.6%, respectively. Among T classifications of 4th AJCC, 5th AJCC and Ho staging system were not observed significantly different in disease-free survival rates, respectively. Conclusion: We observed a better patient distribution with AJCC 1997 comparing to AJCC 1988. The new classification also attained better statistical significances among stages in the overall survival and disease free survival rates was needed.
It is very important to justify the reasonable role of healthcare facilities in the law in order to provide considerable medical services to the patient. Defining the right role of healthcare facilities makes it possible to build adequate Health Care Delivery System which might be helpful for the patient. However, the information of healthcare facilities in Korean law is so unclear that people are able to hardly understand what sort of proper medical service is for them. Furthermore, there is not enough regulation to differentiate each type of hospitals in the law. The result of this study is summarized into three points. Firstly, the current medical law does not reflect differences of function which each medical facility has. Secondly, the method of classification of healthcare facilities in the law disagrees with the Health Care Delivery System. Finally, there is no information on the type of sickbed in the law. Therefore, this study intend to analyze cause of problems which the law contains in order to be used for the fundamental resource for the healthcare facility planning.
Purpose: The objective of our study was to figure out costs of nursing services in ICU based on the PCS in order to determine an appropriate nursing fee schedule. Method: Data was collected from 2 hospitals from April 15-16 to April 22-23, 2003. The costs of nursing services in the ICU were analyzed by nursing time based on the nursing intensity. The inpatients in the ICU were classified by a PCS tool developed by the Korean Clinical Nurses Association(2000). Results: The distribution of patients by PCS in the ICU ranged from class IV to Class VI. The higher PCS in ICU consumed more nursing time. As a result, the higher nursing intensity, the more the daily average nursing costs in the ICU. Conclusion: Our study provides evidence to refine the current nursing fee schedule that does not differentiate from the volume of nursing services based on nursing time. We strongly recommend that the current reimbursement system for nursing services should be applied not only to the general nursing units but also to the ICU or other special nursing units.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.198-204
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2021
Glioma is one of the common types of brain tumors starting in the brain's glial cell. These tumors are classified into low-grade or high-grade tumors. Physicians analyze the stages of brain tumors and suggest treatment to the patient. The status of the tumor has an importance in the treatment. Nowadays, computerized systems are used to analyze and classify brain tumors. The accurate grading of the tumor makes sense in the treatment of brain tumors. This paper aims to develop a classification of low-grade glioma and high-grade glioma using a deep learning algorithm. This system utilizes four transfer learning algorithms, i.e., AlexNet, GoogLeNet, ResNet18, and ResNet50, for classification purposes. Among these algorithms, ResNet18 shows the highest classification accuracy of 97.19%.
Purpose: The purpose of the study was to shorten the KPCS-1 (Korean Patient Classification System-1) for predicting nursing care need level and to explore whether the patients can be clustered by their acuity and dependency. Methods: The participants were inpatients in two surgical wards and two internal medicine wards at a teritory hospital during 14 days investigations. The KPCS-1 was evaluated once a day for all inpatients and 2,082 cases of data from a total of 411 patients were analyzed. Results: The items were reducted from 50 items to 26 items by partial least squares analysis and expert review. Through factor analysis, it was confirmed that hygiene, diet, elimination, and exercise were categorized as dependence factors. Patients were clustered with low acuity/low dependency (average score: 7.68±2.81/1.05±1.33), high acuity/low dependency (average score: 17.20±4.15/1.94±2.40), medium acuity/high dependency (average score: 13.56±5.30/9.66±2.64) through cluster analysis. The total score of the three groups for their nursing care needs was 8.73±3.36, 19.14±5.74, and 23.24±6.31 in order, and the results showed a statistically significant difference (F=1712.12, p<.001). Conclusion: The shortening of the KPCS-1 and the new criteria for categorizing patients according to acuity and dependence will increase clinical utility and be useful for manpower assignment criteria in detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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