• 제목/요약/키워드: 간호결과분류

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관상동맥질환 중증도 분류에 따른 성별 위험요인 비교 (Comparison of Risk Factors for Men and Women According to Severity Classification in Patients with Coronary Artery Disease)

  • 권미수
    • 산업융합연구
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    • 제20권8호
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    • pp.85-96
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    • 2022
  • 본 연구는 관상동맥질환 자의 관상동맥질환 중증도 분류에 따른 성별 위험요인 차이를 비교하고자 실시하였으며, 일개 종합병원에 처음 입원하여 관상동맥조영술을 실시한 남성 340명, 여성 221명을 대상으로 간호 정보 조사지와 관상동맥질환 중증도 진단 결과 기록을 2차 분석한 후향적 조사연구이다. 대상자가 진단받은 관상동맥질환 중증도 분류에 따라 남녀의 관상동맥질환의 위험요인 차이를 분석한 결과, 남성의 관상동맥질환 중증도 분류에 따른 위험요인은 나이(p=004), 총콜레스테롤(p=.040), 중성지방(p=.049), 당화혈색소(p<.001), 흡연(p<.001), 음주(p=.002), 동반질환(p=.036)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 반면 여성의 위험요인은 나이(p=.002)와 동반질환(p=.018)에서만 유의한 차이가 있었다. 남성의 관상동맥질환 중증도 분류에 영향을 주는 유의한 위험요인은 1개 관상동맥에 질환이 있는 군에서는 총콜레스테롤(OR 0.97, 95% CI 0.96-1.00, p=.014), 2개 관상동맥에 질환이 있는 군은 음주(OR 52.47, 95% CI 2.99-91.95, p=.007), 3개 관상동맥에 질환이 있는 군에서 총콜레스테롤(OR 0.98, 95% CI 0.95-0.98, p=.026)이었다. 여성의 관상동맥질환 중증도 분류에 영향을 주는 유의한 위험요인은 3개 관상동맥에 질환이 있는 군에서 동반질환 (OR 0.30, 95% CI 0.11-0.82, p=.020)이었다. 본 연구 결과를 통해 남성 관상동맥질환 자 위험요인 관리에는 금연과 절주, 혈당 조절, 콜레스테롤 관리 및 동반 질환 관리 등의 간호 중재 필요성과 중요성을 알 수 있었다. 본 연구는 관상동맥 중증도 분류에 따라 성별 위험요인 차이를 비교하여 개별적 맞춤형 간호 중재의 근거를 마련했다고 생각한다.

자가간호결과에 대한 타당성 검증 -간호결과분류(NOC)에 기초하여- (Validation of Nursing-Sensitive Patient Outcomes: Focused on Self Care Outcomes)

  • 염영희;이규은
    • 기본간호학회지
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    • 제7권3호
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    • pp.429-440
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    • 2000
  • The purpose of this study was to validate self care outcomes included Nursing Outcomes Classification(NOC) developed by Johnson and Maas at the University of Iowa. A sample of 103 nurse experts working in university affiliated hospitals participated in this study. They were asked to rate indicators that examplified the outcomes on a scale of 1(indicator is not at all characteristic) to 5(indicator is very characteristic). A questionnaire with an adaptation of Fehring's methodology was used to establish the content validity of outcomes. The results were as follows : 1. All indicators were considered to be 'supporting' and no indicators were considered to be 'nonsupporting'. 2. 'Self care: Toileting' attained an OCV score of 0.884 and was the highest OCV score among self care outcomes. 3. 'Self care: Oral Hygiene' attained an OCV score of 0.756 and was the lowest OCV score among self care outcomes. 4. 'Self-care: Activities of Daily Living (ADL)' attained an OCV score of 0.845 and the highest indicator was 'eating'. 5. 'Self-care: Bathing' attained an OCV score of 0.810 and the highest indicator was 'washes body'. 6. 'Self-care: Dressing' attained an OCV score of 0.831 and the highest indicator was 'buttons clothing'. 7. 'Self-care: Eating' attained an OCV score of 0.815 and the highest indicator was 'chews food'. 8. 'Self-care: Grooming' attained an OCV score of 0.833 and the highest indicator was 'combs or brushes hair'. 9. 'Self-care: Hygiene' attained an OCV score of 0.823 and the highest indicator was 'washes hands'. 10. 'Self-care: Insrumental Activities of Daily Living(IADL)' attained an OCV score of 0.776 and the highest indicator was 'uses telephones'. 11. 'Self-care: Non-Parenteral Medication' attained an OCV score of 0.796 and the highest indicator was 'identifies medication'. 12. 'Self-care: Parenteral Medication attained an OCV score of 0.810 and the highest indicator were 'identifies medication' and 'administers medication correctly'. More outcomes need to be validated and outcomes sensitive to Korean culture need to be developed.

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1977년도 간호교육실태조사 (Survey on the nursing education)

  • 대한간호협회
    • 대한간호
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    • 제17권1호통권93호
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    • pp.51-60
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    • 1978
  • 본 조사를 1977년 7월부터 11월까지 전국 52개교 간호교육기관을 대상으로 질문지에 의하여 간호교육기관의 교육 실태를 분석 검토한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 전국의 간호교육기관 수는 대학과정 14개교(대학 2개교, 간호학과 12개교), 전문학교 37개교, 간호학교 1개교 이었다. 설립별로 분류하여 보면 국립은 9개교, 공립은 16개교, 사립은 27개교이었다. 2. 전국 간호교육기관의 재학생 수는 10,882명이었고 대학과정에 2908명, 전문학교과정에 7,974명이었다. 총 재학생중 남학생 수는 53명이었다. 3. 1977년도 졸업생 수는 총 3,097명으로 11월 현재 취업율은 78.8$\%$ 미취업율은 21.2$\%$을 나타내고 있다. 4. 전국의 총 간호교수는 603명으로 전임강사 이상 간호학 교수는 74%이었다. 대학과정의 학(과)장중 85.7%가 간호학 전공교수 이었으나 전문학교의 경우 기관장중 35.1%가 간호학 전공교수이었다. 5. 교수의 주당 강의시간 수는 대학과정의 경우 1$\~$3시간을 담당하는 교수가 52.6$\%$를 차지함에 비해, 전문학교의 경우 1$\~$3시간 담당교수는 11.0$\%$에 불과 하였으며 7$\~$9시간 담당교수가 28.0$\%$를 차지하고 16시간 이상 강의하는 교수도 2.6$\%$나 있었다. 교수의 정원을 질문 하였으나 자료 수집된 대부분의 학교에서 기록하지 않아 집계할 수 없었음을 밝히며, 끝으로 협조해주신 전국 간호교육 기관에 진심으로 감사드리면서 앞으로도 계속적인 지원과 협조를 바랍니다.

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뇌혈관질환자에게 적용가능한 간호결과 분류체계의 타당성 검증 (Validation of the Nursing Outcomes Classification on Cerebrovascular Patients)

  • 김영화;소향숙;이은주;고은
    • 성인간호학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.489-499
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    • 2008
  • Purpose: The purpose of this study was to assess the importance and contribution of 9 nursing outcomes and their indicators that could be applied to cerebrovascular patients. Methods: Data were collected from 175 neurosurgical nurses working at two university affiliated hospitals and five secondary hospitals located in Gwang-ju. The Fehring method was used to estimate outcome content validity(OCV) and outcome sensitivity validity(OSV) of nursing outcomes and their indicators. Stepwise regression was used to evaluate relationship between outcome and its indicators. Results: The core outcomes identified by the OCV were Tissue Perfusion: Cerebral, Nutritional Status, Neurological Status, and Wound Healing: Primary Intention, whereas highly supportive outcomes identified by the OSV were Oral Health, Self-Care: ADL, and Nutritional Status. All the critical indicators selected for Fehring method were not included in stepwise regression model. By stepwise regression analysis, the indicators explained outcomes from 19% to 52% in importance and from 21% to 45% in contribution. Conclusion: This study identified core and supportive outcomes and their indicators which could be useful to assess the physical status of cerebrovascular patients. Further research is needed for the revision and development of nursing outcomes and their indicators at neurological nursing area.

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간호학과 학생의 스트레스 대처 양상 (Type of Coping with Stress of Nursing Students)

  • 김윤정
    • 한국융합학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.29-39
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    • 2014
  • 본 연구는 Q방법론을 적용하여 간호학과 학생의 스트레스 대처유형에 관한 주관성을 유형화하고 각 유형별 특성을 파악함으로써 간호학과 학생의 스트레스 관리에 관한 이해를 도우며, 스트레스 관리 유형에 따른 개별화 되고 차별화된 프로그램 개발에 기초자료를 마련하고자 실시하였다. 본 연구는 간호학과 학생 44명을 P표본으로 하여 43개 Q표본을 9점 분포도상에 강제 분포하도록 하고, 수집된 자료는 PC QUANL program에 의한 주인자 분석법으로 처리하였다. 가장 본 연구 결과 간호학과 학생의 스트레스 관리 유형은 4가지로 분류되었으며, 전체 변량은 49.52%였다. 제1유형은 '긍정적 해결형', 제2유형은 '상황 무시형', 제3유형은 '자가 해결형', 제4유형은 '대화형'이며 각 유형별 설명력은 31.73%, 10.03%, 5.73%, 4.65%로 나타났다. 본 연구결과에서 간호학과 학생의 스트레스 대처 유형분류를 통해 간호교육과 임상실습교육에 대한 개발과 함께 개별화된 중재 전략도 다르게 제공되어야 함을 알 수 있다.

임상실습을 경험한 간호대학생의 핵심기본간호술에 대한 인식유형 (Nursing Students who have Experienced by Clinical practice Recognition type of Core Fundamental Nursing skills)

  • 전미경;장현정
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.297-305
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    • 2018
  • 본 연구는 Q방법론을 적용한 주관성 연구로 임상실습을 경험한 간호대학생의 핵심기본간호술에 대한 인식유형을 확인하고, 유형별 특성을 파악하고자 시도되었다. 연구방법으로는 핵심기본간호술에 대한 34개의 Q표본을 이용하여 임상실습을 경험한 졸업 학년의 간호대학생 34명을 대상으로 하였다. 자료분석은 PC-QUAN 프로그램으로 분석하였다. 연구결과 3개의 유형으로 분류되었으며 1유형 '행위중심형'으로 핵심기본간호술은 간호 상황에 따라 정확히 수행해야 하는 것으로 인식하고 있으며, 2유형 '미래준비형'은 핵심기본간호술을 전문적 간호사가 되기 위한 준비과정으로 인식하고 있으며, 3유형 '의존적학습형'은 정확한 간호술 수행을 위해서는 충분한 연습이 필요하다고 인식하는 것으로 분류되었다. 각 유형에 대한 분석은 간호학생의 핵심기본간호술의 효율적인 교육전략 수립을 위한 기초자료 제공에 기여할 것이다.

간호진단 분류를 이용한 노인환자 간호 교육 요구도 조사: 병동 간호사를 대상으로 (Survey on Education Needs for Gerontological Nursing using Nursing Diagnosis classification in hospital nurses)

  • 송주현;김시숙
    • 한국융합학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.341-348
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 병동 간호사를 대상으로 간호진단을 이용하여 노인환자 간호 교육요구를 파악하는 것이다. 연구대상은 최근 1년 이내 입원 노인환자 간호경험이 있는 병동 간호사 245명으로 국내 온라인 간호사 카페 두 개를 통해 2019년 11월 1일부터 30일까지 자료 수집했다. 연구결과 43개 간호진단은 급성기 간호, 일상생활 간호, 교육 및 상담, 환경 및 자원관리, 건강증진, 노인병관리의 6개 영역으로 분류되었고 노인환자 간호 교육 요구도는 간호사의 연령(F=5.42, p=.005), 성별(F=3.92, p=.049), 결혼 여부(F=3.92, p=.049; F=19.00, p<.001; F=4.18, p=.042; F=8.78, p=.003), 학력(F=3.29, p=.039), 병원 규모(F=5.30, p=.006), 근무경력(F=7.03, p=.001)에 따라 차이가 있었다. 노인 및 노인환자 간호를 효과적으로 수행하기 위하여 연속적인 교육 요구도 조사와 세분화된 프로그램 개발이 계속되어야 할 것이다.

성과중심 교육과정 개발을 위한 간호관리실습 사례시뮬레이션 적용 및 내용 분석 (Analysis and Application of Nursing Management Practicum Case Simulation for Developing Performance-Centered Education)

  • 임지영;고국진
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권9호
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    • pp.235-254
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    • 2017
  • 본 연구는 간호관리과정의 5요소에 기반을 둔 간호관리실습 사례시뮬레이션 구성틀을 개발하고, 이를 실제 간호 대학생의 간호관리실습에 적용한 후 내용 분석을 실시함으로써, 향후 간호관리실습 교육에서의 성과중심 교육과정 개발에 필요한 기초 자료를 마련하고자 한 것이다. 본 연구의 대상은 일 대학의 간호학과 4학년 105명 학생이 간호관리실습 과제로 제출한 간호관리실습 사례시뮬레이션 보고서이다. 연구도구는 간호관리실습 사례시뮬레이션 구성틀로 본 연구자가 간호관리과정의 기획, 조직, 인적자원관리, 지휘, 통제의 5요소에 기반하여 기존 시뮬레이션 실습에서 활용된 브레인스토밍과 디브리핑 과정을 반영하여 개발하였다. 연구 결과 32개의 임상 간호 사례에 대해 간호 대학생은 간호관리과정 5요소별 간호관리 문제해결에 있어 1차 브레인스토밍과 디브리핑 과정에서는 79.6%의 적절률과 11.6%의 개념 오류율, 5.6%의 분류 오류율을 보인 반면, 재추론 과정인 2차 브레인스토밍과 디브리핑 과정에서는 94.6%의 적절률 상승과 0.0 % 의 개념 오류율, 4.4%의 분류 오류율 감소를 보였다. 이는 본 연구의 간호관리실습 사례시뮬레이션 구성틀이 간호 대학생의 간호관리과정 적용에 필요한 사고력과 논리적 추론 역량을 증진하는 효과적임을 보여주는 결과라 할 수 있다. 본 연구는 간호 대학생의 간호관리실습과 간호관리 이론 교과목에 활용할 수 있을 뿐 아니라, 향후 임상간호사의 간호관리 역량 강화를 위한 시뮬레이션 기반 직무교육 또는 보수교육으로도 활용할 수 있을 것이다. 아울러 향후 다양한 간호관리 임상 현장에서의 후속 연구와 간호 대학생의 졸업 후 간호관리 직무 능력에 미치는 영향을 파악하기 위한 종단적 코호트 연구도 필요함을 제안한다.

사례관리 만족도 측정에 관한 고찰 (Review of Patient Satisfaction with Case Management)

  • 박은준
    • 간호행정학회지
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    • 제13권3호
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    • pp.311-320
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    • 2007
  • 연구 목적: 사례 관리(CM) 환자 만족도 측정에 관한 연구 결과를 고찰하여 사례관리 실무에서 활용할 수 있는 근거를 제공하고자 한다. 연구 방법: MedLine, CINAHL에서 주요용어로 case management, care management, 주제어로 patient satisfaction, client satisfaction을 이용해 문헌 검색을 실시하였다. 연구 결과: 만족도에 대한 개념은 관련 연구가 매우 부족하며, 서로 다른 이론적 접근을 하고 있으므로 그 측정에 어려움이 있다. 신뢰할 만한 만족도 측정을 위해서는 설문 문항을 서술하는 여러 가지 방법들, 측정 척도의 종류, 만족도에 영향을 미치는 혼란변수들을 주의 깊게 고려하여야 한다. 만족도는 사례관리 연구에서 흔히 측정되는 성과이지만 대부분의 관련 연구에서 사례관리의 특징이 반영된 측정 도구를 사용하지 않고 있었다. 따라서 본 논문은 다섯 개의 사례관리 만족도 측정 도구를 제시하고 그 특징을 소개하였다. 또한, 간호성과분류체계(The Nursing Outcomes Classification)에 제시된 만족도 측정항목들 중 사례관리와 관련이 높은 약 40%의 항목들을 발견하였다. 결론: 사례관리 만족도 측정 도구가 매우 부족하므로 표준 사례관리 측정도구 개발이 시급하다. 한편 사례관리사들은 만족도 측정에 대한 이해를 높이고 기존 연구 결과를 활용함으로써 보다 정확한 사례관리 만족도 평가가 이뤄지도록 노력해야 한다.

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머신러닝 기반 욕창 단계 분류 알고리즘 (Machine Learning-based Bedscore Stage Classification Algorithm)

  • 조영복;유하나
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.326-327
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    • 2022
  • 본 연구는 머신러닝을 이용한 임상적 의사결정을 위한 알고리즘으로 환자를 간호하는 간호인력이 장기간 누워있는 환자를 보살힐 경우 욕창예방간호 수행에 도움을 주기 위한 시스템 개발에 활용될 욕창 분류 알고리즘이다. 머신러닝을 실시한 결과 알고리즘의 learning accuracy는 82.14%, test accuracy는 82.58%로 나타났다.

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