Background : This study presented an analysis of healthcare quality indicators using data mining and a development of decision support system for quality improvement. Method : Specifically, important factors influencing the key quality indicators were identified using a decision tree method for data mining based on 8,405 patients who discharged from a medical center during the period between December 1, 2000 and January 31, 2001. In addition, a decision support system was developed to analyze and monitor trends of these quality indicators using a Visual Basic 6.0. Guidelines and tutorial for quality improvement activities were also included in the system. Result : Among 12 selected quality indicators, decision tree analysis was performed for 3 indicators ; unscheduled readmission due to the same or related condition, unscheduled return to intensive care unit, and inpatient mortality which have a volume bigger than 100 cases during the period. The optimum range of target group in healthcare quality indicators were identified from the gain chart. Important influencing factors for these 3 indicators were: diagnosis, attribute of the disease, and age of the patient in unscheduled returns to ICU group ; and length of stay, diagnosis, and belonging department in inpatient mortality group. Conclusion : We developed a decision support system through analysis of healthcare quality indicators and data mining technique which can be effectively implemented for utilization review and quality management in a healthcare organization. In the future, further number of quality indicators should be developed to effectively support a hospital-wide Continuous Quality Improvement activity. Through these endevours, a decision support system can be developed and the newly developed decision support system should be well integrated with the hospital Order Communication System to support concurrent review, utilization review, quality and risk management.
This study reviewde various parametic and nonparametic method for forexasting hospital closures in Korea. We compared multivariate discriminant analysis, multivartiate logistic regression, classfication and regression tree, and neural network method based on hit ratio of each model for forecasting hospital closure. Like other studies in the literture, neural metwork analysis showed highest average hit ratio. For policy and business purposes, we combined the four analytical method and constructed a foreasting model that can be easily used to predict the probabolity of hospital closure given financial information of a hospital.
본 연구의 목적은 2차 종합병원급 건강검진센터를 이용한 민간 종합검진 환자의 검진 이용특성과 이들의 건강행태 및 건강관리 수준을 분석하는 것이다. 이를 위해 대전지역 일개 2차 종합병원급 건강검진센터의 2011년 20,696명의 민간 건강검진 수검자를 대상으로 이들의 2001년에서 2011년까지 11년간의 수검자료 150,501건을 분석하였다. 민간 종합검진 수검자의 검진군 분류를 위한 군집분석은 K-means기법의 z-score표준화 방법을 이용하여 분류하였으며, 정기/비정기 검진 분류모형 개발을 위해 로지스틱회귀분석, 의사결정나무, 신경망 분석을 이용하였다. 개발된 비정기 검진군 분류 모형에 따라 신규 검진군 중 비정기 검진군이 될 확률이 높은 1,000명을 추출하여 고객관리사업 대상자로 하였다. 분석결과, 수검자는 신규 검진군, 정기 검진군, 비정기 검진군으로 분류하였다. 신규 검진군은 30대가 많고, 신장질환 의심자의 비율이 높았다. 정기 검진군은 남자, 이상지혈증 의심 비율이 높았다. 비정기 검진군은 흡연율과 운동부족 비율이 높았고, 빈혈 및 당뇨의심 비율이 높았다. 의사결정나무 분석결과 비정기 검진환자의 특성에 영향을 미치는 변수로는 성별, 연령, 거주지, 운동, 빈혈, 이상지혈증, 당뇨, 비만, 간질환 등이었다. 특히 여자 수검자로서 빈혈 검사는 정상, 운동을 하지 않는 군이면서 비만이 의심되는 수검자의 비정기적 수검율은 71.4%에 달하였다. 이러한 연구결과 토대로 맞춤형 고객관리 사업을 진행한다면 건강검진센터 효율적인 운영에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 당뇨환자 관리와 관련된 요인을 규명하는데 있다. 2005년 국민건강 영양조사에 참여한 20세 이상의 성인 당뇨환자를 대상으로 하였다. 데이터마이닝 기법을 이용하여 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무, 신경망 모형으로 당뇨환자관리모형을 개발한 결과 의사결정나무가 가장 설명력이 뛰어났다. 당뇨인지율과 관련된 요인으로는 연령, 거주지 및 직업이었고 중 연령이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 당뇨치료율과 관련된 요인으로는 당뇨인지여부, 거주지 및 직업이었고 그 중 당뇨인지여부가 가장 중요한 변수로 나타났다. 당뇨환자의 관리프로그램은 당뇨환자의 특성별 군집으로 분류하고 그에 따라 관리해야 한다.
본 연구의 목적은 데이터마이닝을 이용하여 여성 관절염의 지역 간 변이요인을 확인하는 것이다. 이를 위해 2012년 지역사회건강조사 자료의 249개 시 군 구를 기준으로 하여 여성 관절염의 지역 간 유병률의 변이에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 인구사회환경, 건강행태 및 건강수준, 유병상태 등의 주요 지표를 전통적인 선형회귀분석과 융복합적 분석을 위한 의사결정나무를 이용하여 변이모형을 도출하였다. 지역 간 여성 관절염 유병률의 변이요인으로 농림어업 종사자의 비율, 임금근로자 비율, 고졸이상 비율, 필요의료 미치료율 및 경제적 사유로 인한 미치료율, 비만율, 고위험음주율, 저작불편율, 우울증 및 스트레스 경험율, 고혈압 및 협심증 진단율이 도출되었으며, 의사결정 나무 모형은 249개 시군구를 10개 지역으로 분류하였다. 관절염의 사회적 질병 부담을 줄이기 위해서는 국가 전체적 접근 방식 또는 환자 개별적 접근 방식을 전환하여 소규모 지역 단위로 특성을 파악하여 위험 요인을 분석하고 환경을 개선해 나가야 한다.
소나무재선충병 방제법 중 임업적 방제법을 개발하기 위한 일환으로 위생간벌, 간벌, 어린소나무 가꾸기가 소나무재선충병의 제어에 미치는 영향을 구명하기 위하여 야외 그물망 케이지에 소나무재선충을 보유한 솔수염하늘소를 방사하였다. 대조구, 위생간벌, 간벌 처리구 모두에서 공시목의 50% 이상이 고사되었으며, 처리구 간에는 유의성이 나타나지 않았다. 그리고 처리구 내 방치한 숲가꾸기 산물이 소나무재선충병을 확산시키는 촉매제로 작용하였다. 어린 소나무림 가꾸기의 경우 산물을 방치한 처리구가 공시목의 고사율이 90% 이상으로 가장 높았으며, 산물을 케이지 밖으로 들어낸 처리구와 숲가꾸기를 하지 않고 솔수염하늘소의 성충을 방사한 처리구에서는 10% 내외의 고사율을 나타내었다. 솔수염하늘소 우화 당년도인 4월에 위생간벌, 간벌을 실행한 장령목의 벌근에서는 솔수염하늘소의 유충이 출현하지 않았으나, 솔수염하늘소의 우화 당년도인 5월에 숲가꾸기 한 어린나무의 벌근에서는 유충이 출현하였다. 본 실험 결과, 장령 소나무림과 어린소나무림 내에 소나무재선충병이 만연하고 있는 임분의 경우 솔수염하늘소의 우화 당년도인 4월과 5월에 실행한 숲가꾸기는 소나무재선충병의 제어에 아무런 효과가 없었으며 방치한 숲가꾸기 산물은 오히려 소나무 재선충병을 확산시키는 촉매제로 작용하였다.
유방암 관련 기존 AI 연구는 보조적인 진단 예측이나 임상적 요인에 따른 진료 결과를 예측하는 주제가 많았다. 또한 연구기관의 코호트 자료나 일부 환자 자료를 이용하는 경우가 대부분이었다. 본 논문에서는 건강보험심사평가원이 보유하고 있는 전 국민 유방암 환자의 전수 데이터를 활용하여 유방암 환자의 40~50대와 다른 연령대 간의 생존 여부 예측과 생존 여부에 미치는 요인의 차이점을 분석했다. 그 결과, 환자들의 생존 여부 예측 정밀도는 40~50대가 평균 0.93으로 60~80대 0.86 보다 높았으며, 요인에 있어서도 40~50대는 치료횟수(46%)가, 60~80대는 나이(32%)의 변수 중요도가 제일 높았다. 기존 연구와 성능 비교 결과, 평균 정밀도가 0.90으로 기존 논문의 정밀도 0.81보다 높았다. 적용 알고리즘별 성능 비교 결과, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest) 및 그래디언트부스팅(Gradient Boosting)의 전체 평균 정밀도는 0.90, 재현율은 1.0으로 연령대 그룹 내에서 동일하였으며, 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 정밀도는 0.89, 재현율은 1.0 이었다. 심평원의 전 국민 심사청구 빅데이터 가치 활용을 제고하기 위해 비전문가용 머신러닝 자동화(Auto ML) 도구를 사용한 더 많은 연구가 진행되기를 바란다.
Purpose: The purpose of this study was to identify factors affecting health promotion behavior among workers with high risk of metabolic syndrome. This study was based on the planned behavior theory. Methods: The participants were 167 workers at high risk of metabolic syndrome. Data were collected using a structured questionnaire. Surveyed variables were attitude, subjective norm, perceived behavioral control, intention, and health promotion behavior. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and hierarchical regression analysis with SPSS/WIN 22.0. Results: Perceived behavioral control affected the intention of health promotion behavior among the workers with high risk of metabolic syndrome. It explained 62% of variance in the intention of health promotion behavior (F=40.09, p<.001). Perceived behavioral control and occupation affected health promotion behavior among the risk workers with high risk of metabolic syndrome. The two factors explained 16% of variance in health promotion behavior (F=4.95, p<.001). Conclusion: The findings of this study suggest that perceived behavioral control is the only factor affecting health promotion behavior when the theory of planned behavior was applied. Therefore, intervention programs for improving health promotion behavior should be focused on strengthening perceived behavioral control.
본 연구에서는 주관적 음성문제의 위험요인으로 구명된 주요 변수를 기반으로 주관적 음성장애를 예측할 수 있는 모형을 개발 하였다. 연구자료는 2008년도 국민건강영양조사이며, 이비인후검진을 완료한 전국의 19세 이상 지역사회 성인 3,600명(남 1,501명, 여 2,099명)을 분석대상으로 하였다. 분석방법은 주관적 음성장애 여부를 결과변수로 성, 연령, 흡연, 음주, 교육수준, 직업, 갑상선장애, 최근 2주간 급성 및 만성질환으로 인한 통증 및 불편감을 설명변수로 사용하였고, 예측모형은 의사결정나무 모형(Decision Tree)의 exhaustive CHAID(Chi Squared Automatic Interaction Detection) 알고리즘을 이용하였다. 주관적 음성 장애와 관련된 통계학적 분류 모형을 구축한 결과, 유의미한 예측 변수는 연령, 교육수준, 최장 직업, 갑상선 장애, 최근 2주 동안의 신체 불편 및 통증경험 여부였다. 이 연구의 모형을 기초로 음성장애 예방을 위해서 음성장애 고위험군에 대한 조기 관리의 필요성이 제기된다.
Acinetobacter baumannii는 광범위한 항생제에 대한 저항성으로 인해 감염된 환자의 사망률이 높아지는 적색 경보 병원체로 분류됩니다. 이 연구에서 다제 내성 A. baumannii(MRAB)의 18가지 임상 분리 균주에 대해 일부 에센셜 오일(티트리, 로즈마리, 라벤더 오일)의 항균 활성을 평가하고자 하였다. Carbapenemase 선별을 위한 Hodge 시험법은 A. baumannii의 20 가지 균주가 모두 imipenem에 내성이 있음을 보여주었습니다. 다제 내성 미생물의 확인은 VITEK 시스템을 통해 수행하였다. 에센셜 오일의 항균 활성은 MRAB에 대한 디스크 확산 방법으로 평가하였다. 디스크 확산 방법에서 tee tree는 라벤더 오일에 비해 억제 크기가 가장 크게 증가했으며, 로즈마리는 항균 효과가 없었다. 티 트리 오일은 가장 일반적인 인간 병원균 및 MRAB 감염의 치료 및 예방을 위한 대체 천연 제품으로 유용할 것으로 보인다. 따라서 이 연구의 결과는 다제 내성 A. baumannii의 항균 효과를 입증했으며, 미래에 천연 에센셜 오일을 사용하는 손 소독제와 같은 항균제로 사용될 것으로 예상됩니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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