This study is a descriptive research study to understand the level of communication awareness between doctors and nurses, who are professional medical professionals, and the detailed areas and satisfaction of communication. Data were collected from 372 doctors and nurses at general hospitals located in C city from March to May 2021. The collected data were analyzed with descriptive statistics, mean and standard deviation, t-test, ANOVA, Scheffe test, and correlation analysis, using the SPSS/WIN 20.0 program. As a result, there was a difference in the awareness level of communication between doctor and nurse groups. Specifically, out of the detailed areas of communication recognized by doctors and nurses, there were statistically significant differences in openness(t=9.91), mutual understanding between occupations(t=5.25), and satisfaction(t=8.13) between the two groups. In addition, a positive correlation was found between the detailed areas and the communication satisfaction in both groups, showing that nurses have higher communication satisfaction with the higher openness(r=.72, p<.001), mutual understanding between occupations(r=.71, p<.001) and similarly, doctors also have higher communication satisfaction with the higher mutual understanding between occupations(r=.79, p<.001), timeliness(r=.73, p<.001). Therefore, these result suggest that it is necessary to develop a communication program that can effectively improve the weak areas such as mutual understanding between occupations and openness in nurses and doctors in order to ensure patient safety and provide quality medical care.
The purpose of this study was to identify the factors affecting nursing practice of clinical nurses in the COVID-19 situation and provide basic data that could improve nursing practice in the pandemic situation. For this descriptive research, a survey was conducted to collect data from 119 clinical nurses in G City for six weeks from June 15 to July 20, 2022. Descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression were used. The results showed that infection control practice (r=.428, p<.001) and resilience (r=.324, p<.001) were statistically significantly correlated with nursing practice. As a factor affecting nursing practice of clinical nurses, infection control practice (B=.529, p<.001) had an explanatory power of 18.3%. This result is thought to be due to the fact that COVID-19 infection control acted as a new burden on nursing work in the COVID-19 pandemic, and recovery elasticity and job stress did not have an influence. It is however necessary to help clinical nurses relieve job stress and perform high-quality nursing through regular counseling for clinical nurses suffering severe job stress.
This study emphasized the soil of environmental impact assessment to devise measures to minimize the negative impact of project implementation on the environment. As a series of efforts for impact assessment procedures, a national inventory-based database was established for urban development projects, and three machine learning model performance evaluation as well as soil pollutant concentration distribution mapping were conducted. Here, nine soil pollutants were mapped to the metropolitan area of South Korea using the Random Forest model, which showed the best performance. The results of this study found that concentrations of Zn, F, and Cd were relatively concerned in Seoul, where urbanization is the most active. In addition, in the case of Hg and Cr6+, concentrations were detected below the standard, which was derived from a lack of pollutants such as industrial and industrial complexes that affect contents of heavy metals. A significant correlation between land cover and pollutants was inferred through the spatial distribution mapping of soil pollutants. Through this, it is expected that efficient soil management measures for minimizing soil pollution and planning decisions regarding the location of the project site can be established.
The study developed a psychiatric and mental health nursing practice program based on blended learning as nursing students' field practice in psychiatric and mental nursing practice was limited due to the prolonged COVID-19 pandemic. This is a study to evaluate the effect on communication competency, self-efficacy for group work, and learning transfer motivation through a psychiatric and mental health nursing practice program based on blended learning. From October 18, 2021 to December 11, 2021, 64 nursing students participated in the study using a structured Google questionnaire. The collected data was analyzed by descriptive statistics and paired t-test using the SPSS 25.0 program. As a result of the study, based on blended learning, the subjects' communication competency, self-efficacy for group work, and learning transfer motivation were significantly increased after compared to before psychiatric and mental health nursing practice education. Through the results of this study, it was possible to confirm the effect of the psychiatric and mental health nursing practice program based on blended learning.
This study analyzed the effect of internal audit on the performance of the IATF 16949 automotive quality management system to understand the internal audit of companies and propose measures to activate the company's internal audit process. It was identified with the empirical analysis that 'The internal auditor competence, internal audit planning, internal audit implementation, infrastructure, culture/environment, and CEO support' to characterize IATF 16949 internal audit of automotive quality management system affects the internal performance and business performance of the company. In addition, I checked the size of the company and the period of certification period as moderating variables according to the sales based on the presented as factors that can improve the performance of the company, and how the moderating effects are seen in the relationship with the performance of the organization. I did analysis of technical statistics, exploratory factors, reliability, and multi-regression analysis with SPSS program. I summarized the results of the study, as a result of that, it was found that the internal audit planning, internal audit implementation, culture/ environment, and CEO support of independent variables affected the parameter and dependent variables (the internal performance and management performance of companies).
The purpose of this study was to investigate the relationship between perfectionism, self-efficacy, and subjective quality of life of rehabilitation trainers. For this purpose, 206 questionnaire results were obtained from rehabilitation trainers working in hospitals and rehabilitation exercise centers located in the metropolitan area. The SPSS statistics were analyzed with the program, and the following results were obtained. First, in the relationship between perfectionism and self-efficacy of rehabilitation trainers, the sub-factor of perfectionism was used as an independent variable and body confidence, which is a sub-factor of self-efficacy, was used as a dependent variable. explained. Second, in the relationship between perfectionism and the physical ability of self-efficacy, self-orientation, people oriented, and social self-confidence were significantly explained. Third, in the relationship between perfectionism and subjective quality of life, subjective quality of life was significantly explained in self-orientation, people orientation, and social loading. Fourth, in the relationship between self-efficacy and subjective quality of life, subjective quality of life was significantly explained in terms of physical ability and body confidence. Through this study, it is judged that the relationship between perfectionism, self-efficacy, and subjective quality of life has a significant relationship, and subsequent research is needed.
While the frequency of seismic occurrence has been increasing recently, the domestic seismic response system is weak, the objective of this research is to compare and analyze the seismic vulnerability of buildings using statistical analysis and machine learning techniques. As the result of using statistical technique, the prediction accuracy of the developed model through the optimal scaling method showed about 87%. As the result of using machine learning technique, because the accuracy of Random Forest method is 94% in case of Train Set, 76.7% in case of Test Set, which is the highest accuracy among the 4 analyzed methods, Random Forest method was finally chosen. Therefore, Random Forest method was derived as the final machine learning technique. Accordingly, the statistical analysis technique showed higher accuracy of about 87%, whereas the machine learning technique showed the accuracy of about 76.7%. As the final result, among the 22,296 analyzed building data, the seismic vulnerabilities of 1,627(0.1%) buildings are expected as more dangerous when the statistical analysis technique is used, 10,146(49%) buildings showed the same rate, and the remaining 10,523(50%) buildings are expected as more dangerous when the machine learning technique is used. As the comparison of the results of using advanced machine learning techniques in addition to the existing statistical analysis techniques, in spatial analysis decisions, it is hoped that this research results help to prepare more reliable seismic countermeasures.
In this analysis, from the perspective of the business ecosystem, the economic effects of the oil and gas E&P industry were estimated. Australia, Norway, and the US, which are countries that are active in oil and gas E&P projects, and Japan and Korea, which are not, were analyzed. According to the analysis results, every country has a induced production coefficient of the oil and gas E&P industry greater than 1. Norway and the US have formed an industrial ecosystem across all industries, evenly demanding intermediate inputs for the primary, secondary, and tertiary industries. In contrast, Korea and Japan have a very large input ratio from the tertiary industry and an industrial ecosystem centered on the tertiary industry. It should be considered that the high input ratio of certain industry in business ecosystem determine the scale of the induced effect. When the business ecosystem are formed with many industries evenly, and the induced coefficient is high, it is necessary to increase the amount of final demand of the industry to make the effects of coefficient to increase.
The study attempted to identify the factors affecting the image of nurses in health and non-health university students after COVID-19. The study was collected from November 15, 2021 to 2011 and 28th, 2021, from 133 health-related and 123 non-health-related students in four universities. This data was analyzed by descriptive statistics, correlation, and multiple regression analysis using the SPSS 22.0 program. As a result of the study, whether the nurse image according to general characteristics is in the first grade of health-related college students(t=2.82, p=.006) showed a statistically significant difference. The nurse image of college students showed a positive correlation with the mass media image and major satisfaction in both health and non-health fields. For health-related college students, the image of mass media, major satisfaction, and first grade influence the image of nurses (F=40.42, p<.001)In the case of university students in non-health departments, it was found that only the media image affects the nurse image. (F=20.13, p<.001). In order to improve the image of nurses, it is necessary to have continuous interest in contact with the media through new media and to approach it systematically.
This study is a descriptive research study to investigate the mediating effect of self-leadership in the relationship between metacognition and proactivity of problem solving and the effect of metacognition on proactivity of problem solving of nursing students. 194 fourth-year nursing students who experienced in-school simulation practice at a university were selected as subjects for the study. Data were collected from September to December 2021 using a structured questionnaire. The collected data were analyzed by descriptive statistics, correlations and parametric regression using the SPSS 22.0 program. It was found that metacognition and problem-solving proactiveness and self-leadership had a quantitative correlation, and it was analyzed that metacognition and self-leadership had a significant effect on problem-solving proactiveness. Also, it was found that self-leadership is partially mediated in the relationship between metacognition and problem-solving proactiveness. According to the results of this study, it is necessary to develop a program that can improve the elements of metacognition and self-leadership in order to increase the problem-solving activity of nursing students through problem-centered learning integrated simulation education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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