The purpose of this study is to report the effectiveness of Korean Medicine Rehabilitation for postoperative patients. We analyzed electronic medical records of the 45 postoperative patients who were admitted to the department of Korean Medicine Rehabilitation from January 1st, 2014 to November 30th, 2016. And the effect of the treatments was measured with numeric rating scale (NRS). Pain reduced from 10 at the time of admission to $6.49{\pm}0.38$ ($mean{\pm}SE$) at the time of discharge. And the patients who took medication to relieve pain were not significantly different compared the patients treated Korean Medicine Rehabilitation alone. We can effectively use Korean Medicine Rehabilitation for postoperative pain management. Further studies are needed to prove effect and safety.
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).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2370-2387
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2012
A new security management model based on Rough set and Bayesian learner is proposed in the paper. The model focuses on finding out malicious nodes and getting them under control. The degree of dissatisfaction (DoD) is defined as the probability that a node belongs to the malicious node set. Based on transaction history records local DoD (LDoD) is calculated. And recommended DoD (RDoD) is calculated based on feedbacks on recommendations (FBRs). According to the DoD, nodes are classified and controlled. In order to improve computation accuracy and efficiency of the probability, we employ Rough set combined with Bayesian learner. For the reason that in some cases, the corresponding probability result can be determined according to only one or two attribute values, the Rough set module is used; And in other cases, the probability is computed by Bayesian learner. Compared with the existing trust model, the simulation results demonstrate that the model can obtain higher examination rate of malicious nodes and achieve the higher transaction success rate.
Purpose: The purpose of this study was to analyze the relationship between lower urinary tract symptoms and urodynamic parameters to investigate the characteristics of mixed urinary incontinence (MUI) and stress urinary incontinence (SUI). Methods: The subjects were 318 women with MUI and 128 women with SUI. Data were collected retrospectively from electronic medical records including Bristol Female Lower Urinary Tract Symptoms-Scored Form (BFLUTS-SF), Incontinence Quality of Life Instrument (I-QOL), voiding diaries, and urodynamic parameters. Results: Compared with the SUI group, the MUI group was older and showed lower I-QOL and more severe urinary tract symptoms. The MUI group had more urinary frequency, more nocturia, and a higher urgency score than the SUI group. In the correlation analysis, the greatest difference between the two groups was that urgency was associated with Qmax, maximal cystometric capacity, and detrusor overactivity only in the MUI group (r = -.175, p= .004; r = -.281, p< .001; r= .232, p< .001, respectively). Conclusion: As a result of this study, we propose that a customized management program that emphasizes the control of urgency for the MUI group, and one that effectively strengthens the weak pelvic floor for the SUI group.
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.21-30
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2021
With the rapid development of artificial intelligence and big data, a lot of medical data is effectively used, and the diagnosis and analysis of diseases has entered the era of intelligence. With the increasing public health awareness, ordinary citizens have also put forward new demands for panic disorder health services. Specifically, people hope to predict the risk of panic disorder as soon as possible and grasp their own condition without leaving home. Against this backdrop, the smart health industry comes into being. In the Internet age, a lot of panic disorder health data has been accumulated, such as diagnostic records, medical record information and electronic files. At the same time, various health monitoring devices emerge one after another, enabling the collection and storage of personal daily health information at any time. How to use the above data to provide people with convenient panic disorder self-assessment services and reduce the incidence of panic disorder in China has become an urgent problem to be solved. In order to solve this problem, this research applies the context awareness to the automatic diagnosis of human diseases. While helping patients find diseases early and get treatment timely, it can effectively assist doctors in making correct diagnosis of diseases and reduce the probability of misdiagnosis and missed diagnosis.
Clinical photography is an essential component of patient care in plastic surgery. The use of unsecured smartphone cameras, digital cameras, social media, instant messaging, and commercially available cloud-based storage devices threatens patients' data safety. This paper Identifies potential risks of clinical photography and heightens awareness of safe clinical photography. Specifically, we evaluated existing risk-mitigation strategies globally, comparing them to industry standards in similar settings, and formulated a framework for developing a risk-mitigation plan for avoiding data breaches by identifying the safest methods of picture taking, transfer to storage, retrieval, and use, both within and outside the organization. Since threats evolve constantly, the framework must evolve too. Based on a literature search of both PubMed and the web (via Google) with key phrases and child terms (for PubMed), the risks and consequences of data breaches in individual processes in clinical photography are identified. Current clinical-photography practices are described. Lastly, we evaluate current risk mitigation strategies for clinical photography by examining guidelines from professional organizations, governmental agencies, and non-healthcare industries. Combining lessons learned from the steps above into a comprehensive framework that could contribute to national/international guidelines on safe clinical photography, we provide recommendations for best practice guidelines. It is imperative that best practice guidelines for the simple, safe, and secure capture, transfer, storage, and retrieval of clinical photographs be co-developed through cooperative efforts between providers, hospital administrators, clinical informaticians, IT governance structures, and national professional organizations. This would significantly safeguard patient data security and provide the privacy that patients deserve and expect.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.116-132
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2022
Automated medical claims processing and billing is a popular application domain of information technology. Managing medical related data is a tedious job for healthcare professionals, which distracts them from their main job of healthcare. The technology used in data management has a sound impact on the quality of healthcare data. Most of Information Technology (IT) organizations use conventional software development technology for the implementation of healthcare systems. The objective of this experimental study is to devise a mechanism for use of rule-based expert systems in medical related edits and compare it with the conventional software development technology. A sample of 100 medical edits is selected as a dataset to be tested for implementation using both technologies. Besides empirical analysis, paired t-test is also used to validate the statistical significance of the difference between the two techniques. The conventional software development technology took 254.5 working hours, while rule-based technology took 81 hours to process these edits. Rule-based technology outperformed the conventional systems by increasing the confidence value to 95% and reliability measure to 0.462 (which is < 0.5) which is three times more efficient than conventional software development technology.
Purpose: With the recent increase in interest in patient safety, prevention of falls in hospitalized children has become important. This study aimed to identify the incidence rate of falls among hospitalized children and explore fall-related characteristics. Methods: This retrospective descriptive study analyzed the medical information of 18,119 patients aged <18 years admitted to a general hospital in South Korea from electronic medical records and fall event reports between January 1, 2018, and September 30, 2023. The study variables included the general and clinical characteristics of the fall group and fall-related characteristics of the fall events. This study employed descriptive statistics and a chi-square test using IBM SPSS version 26.0. Results: Among the patients, 82 fall events were identified. Therefore, the fall incidence rate was 4.5 falls per 1,000 patients. Furthermore, a statistically significant difference was found concerning the type of injury sustained between children >1 year old and those <1 year old, and most cases had no damage or bruises. More cases were found in which falls occurred two days after hospitalization in winter and summer than on the day or the day after hospitalization, which was a statistically significant difference. In addition, fall prevalence was higher between 8 am and 4 pm, and when no caregiver was present. Conclusion: Based on the results of this study, education and interventions to prevent fall events in infants and toddlers should persist throughout hospitalization, and it is necessary to guide continuous management and observation of the caregivers.
본 연구는 진료비 삭감율에 영향을 미치는 의료기관의 운영요인과 환경요인이 무엇인지 알아보기 위한 연구로 삭감율을 최초 삭감율과 최종 삭감율로 구분하고, 진료비는 입원과 외래로 구분하여 조사 연구 하였다. 연구의 자료는 전국 병원급 이상 독립된 보험심사부서의 부서장을 대상으로 직접 설문조사를 통해 얻어진 205부의 설문지를 최종 분석 자료로 이용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 진료비 최초 삭감율과 최종 삭감율에 대한 집단 간의 차이를 분석한 결과 입원의 의료기관 운영요인은 보유 병상, 총 진료과, 보험심사 인력, 총 직원수에 유의한 결과를 보였으며, 외래는 의무기록 운영형태, 보유병상, 총 진료과, 보험심사인력, 총 직원수에 유의한 결과를 보였다. 진료비 삭감율에 영향을 미치는 의료기관의 운영요인은 최초 삭감과 최종 삭감이 동일하게 입원은 병상수가 높을수록, 외래는 전자의무기록을 시행할수록 유의한 결과를 보였다. 진료비 삭감율에 영향을 미치는 의료기관의 환경요인은 최초 삭감과 최종 삭감이 동일하게 입원은 업무협조가 잘 될수록, 지표관리를 시행할수록, 시간외 수당이 지급될수록 유의한 결과를 보였다. 외래의 경우 진료비 최초 삭감은 지표관리를 시행할수록, 진료비 관련 위원회를 구성하여 운영할수록 유의한 결과를 보였으며, 최종 삭감은 업무협조가 잘 될수록, 지표관리를 시행할수록, 시간외수당이 지급될수록 유의한 결과를 보였다.
이 연구는 전자기록물의 첨부물 형태로 수집 관리되는 디지털 연구성과물의 장기보존을 위한 메타데이터요소를 설계하여 제안하였다. 설계는 국내외 연구성과물을 관리하는 기관의 메타데이터 구조와 CERIF와 PREMIS 보존 메타데이터를 참고하였다. 연구결과, 우리나라 디지털 연구성과물의 장기보존을 위한 메타데이터 구조를 연구정보, 서지정보, 기록정보로 구분하였다. 연구정보는 과제, 인명, 기관으로 구분하였으며 8개 상위요소, 29개 하위요소로 구성하였다. 서지정보는 연구성과물인 연구보고서의 서지사항에 대한 요소로써 하위요소 없이 13개의 상위요소로 구성하였다. 기록정보는 연구성과물의 생산을 보고한 전자기록물의 맥락, 구조, 내용, 관리과정에 대한 요소로써, 18개 상위요소와 62개 하위요소로 제안되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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