• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.345-355
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• 2012

심뇌혈관 질환의 초기 처치가 지연되면 예후가 불량하고, 치료 후 심각한 후유증이 남으므로. 신속하고 적절한 처치를 위해 병원 전 단계 응급의료전화상담원에 의한 적절한 환자 분류와 병원 선정이 중요하다. 여러 선진국에서는 현장에 출동시킬 구급대 자원의 결정이나 각 병원에의 환자분산을 위해 응급의료전화상 담원이 표준화된 환자분류 지침을 사용하고 있다. 하지만, 우리나라의 경우 응급의료전화상담원의 심뇌혈관 환자 중증도 분류를 위한 표준화된 지침이 개발되어 있지 않다. 저자들은 영국의 NHS direct와 캐나다의 CTAS 체계에 기반하여, 뇌졸중 증상과 흉통 환자 분류를 위한 표준화 지침을 개발하였다. 환자가 내원한 응급실에서 시행된 중증도 분류를 기준으로 표준화된 지침을 사용한 군과 사용하지 않은 군을 비교하였다. 흉통환자에서 표준화된 지침을 사용한 군의 정확도가 높았다.(70.0% VS 94.0% p<0.01). 뇌졸중 환자에서도 같은 결과를 보였다. (64.2% VS 84.6% p<0.01). 결론적으로 응급의료정보센터의 응급의료전화상담원에 의한 뇌졸중 증상과 흉통 항목의 중증도 판단에 있어, 응급의료전화상담원의 주관적인 판단보다는 표준화된 지침을 이용한 판단이 병원에서 시행한 중증도 분류와 보다 일치하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.335-336
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• 2022

연구목적: 감염병 유행시 감염병 의심 환자의 구급활동을 위해 출동한 소방대원의 안전을 확보하고, 현장에서 수집된 정보를 바탕으로 지역별 감염병 의심환자 발생 현황을 파악하여 현장 통제 및 지원이 가능한 소방 감염병 관리 시스템을 개발하고자 한다. 연구방법: 감염병 의심 환자를 분류할 수 있는 스마트폰 앱을 개발하여 감염병 의심 여부를 확인하고, 감염병 의심 환자로부터 감염을 방지하기 위해 환자 식별용 NFC태그를 1회용 형태로 개발한다. 현장에서 입력되는 감염병 의심 응급환자 관련 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 관리 시스템을 개발하여 해당 업무 관련자에게 제공하여 감염병 의심 응급환자의 이송을 개선하는지 평가한다. 연구결과: 실험결과 스마트폰 앱에 구현된 알고리듬을 통해 감염병 의심 여부를 판단할 수 있었으며, 적정 이송병원으로 이송함으로써 재이송 비율히 현저히 감소되었다. 결론: 본 연구를 통해 응급의료 서비스에 ICT 기술을 적용하여 응급의료 서비스를 개선할 수 있는 가능성을 확인하였으며 특히 감염병 의심환자에 대한 적정병원 이송으로 이송시간 단축 및 응급환자의 소생률 향상과 함께 구급대원의 안전을 적극적으로 확보할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2012년도 춘계학술발표회 초록집
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• pp.178-181
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• 2012

이 연구 대상자는 일개 대학병원 응급의료센터로 소방구급대를 통해 내원한 환자 중 컴퓨터 단층촬영으로 뇌졸중으로 진단된 환자에서 이송 시 환자평가 시행에 영향을 미치는 요인을 분석한 연구이다. 연구결과 환자 평가에 영향을 미치는 요인은 환자분류(응급, 비응급, 지연), 의식상태(AVPU 척도)보다는 구급대원 자격별이 병원 전 뇌졸중 환자 이송 시 환자평가 시행에 영향을 미치는 것으로 확인되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.347-352
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• 2012

본 연구에서는 2011년1월1일부터 2011년 6월 30일까지 6개월 동안 대학병원 응급실로 방문하여 내과로 입원한 환자 889명을 조사대상으로 응급의료센터에 방문한 환자의 주호소와 주진단에 대한 분포를 확인하고, 기존의 질병분류 방법인 ICD와 일차 진료를 세부 분류하는 방법인 ICPC를 비교하고자 하였다. 분석방법으로는 환자들의 인구통계학적인 측면을 살펴보기 위해 빈도분석이 시행되었으며, ICD와 ICPC에 따른 주호소 분포를 알아보기 위한 교차분석을 시행하였다. 다음과 같이 분석을 시행한 결과 주증상중 Abdominal pain이 17.7%, dyspnea가 13.5%, Fever가 12.5% haematemesis가 9.8%로 주로 일차의료에서 사용되는 주호소 증상이 전체의 54.5%를 차지하는 것으로 나타나 응급의료센터에서 일차 진료 분류법을 사용하는데 적합한 것으로 예상되었다. 또한 진단명중 abdominal pain의 경우 ICD에서 R10으로 116(18.7%)명이 분류되었지만 ICPC에서는 epigastric(11.5%)과 general(5.8%)로 나뉘어 분류되어 세분화 되는 것으로 나타났다. 즉, 현재 병원에서 시행되고 있는 ICD 분류법 보다는 일차 진료 분석에 초점이 맞춰진 ICPC 분류법이 좀 더 세분된 환자분류에 용이하다는 것을 알 수 있다. 비록 본 조사에 사용된 자료가 1개 병원에 그치고 있어서 자료의 대표성이 확보되기는 어렵지만, ICPC가 응급의료에 있어 분류가 가능하고 기존의 분류법 보다 세분된 환자분류가 용이하다는 점에서 그 의의가 있다.

• 의료ㆍ복지 건축 : 한국의료복지건축학회 논문집
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• 제25권1호
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• pp.41-49
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• 2019

Purpose: After Mers breakout in 2015, major hospital in Korea have been renovated the emergency department to make a separate infection control zone for high-risk patient with potential infection and to improve a triage area and an entrance area for efficient patient evaluation. However, there are no specific design standards to reinforce infection control for patients and staffs safety. Therefore, it is important to establish of initial design factors in the triage and entrance area as a guideline. Methods: 5 cases which had been recently renovated are selected to analyze patient circulation and spatial composition in a triage area and an entrance area. The partial floor plans of each case are represented as bubble diagrams to help understanding of different patient circulation flows. Based on this analysis, significant design factors which should be considered in planning stage for infection control have been extracted. Results: 13 design factors are established. Using these design factors, patient circulation diagram is generated to provide an optimized suggestion for efficient infection control. Implications: This suggestion provides basic databases to start to establish design guideline in the triage area and the entrance area to minimize infection spreading in the emergency department.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.209-210
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• 2013

본 연구에서는 보건복지부에서 중증 응급환자를 위한 '중증질환별 특성화 센터'로 지정된 안양의 H병원에서 오토바이 사고로 인해 응급실을 내원하여 중증외상 환자로 분류된 환자를 대상으로 보건복지부 중앙응급의료센터에서 정한 중증외상 등록체계를 바탕으로 중증도를 분석하여 손상기전과 생존의 영향을 미치는 인자에 대하여 알아보고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.626-634
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• 2018

본 연구는 한국형응급환자분류도구(Korean Triage and Acuity Scale: KTAS)를 사용한 소아 중증도 분류의 정확성을 파악하기 위한 후향적 조사연구이다. 연구자료는 2016년 10월부터 2017년 9월까지 1개 권역응급의료센터, 1개 지역응급의료센터에 방문한 소아환자의 자료 중 무작위로 추출한 250건의 간호초진기록지와 진료결과였다. 수집된 자료를 검정된 전문가가 분석하여 true-triage를 정하였다. 중증도 분류 정확도는 응급실간호사의 중증도 분류 결과와 전문가의 true-triage결과와의 일치도로 평가하였다. 전문가 의견에 따라 중증도 분류 오류의 원인이 분석되었고, KTAS 등급과 퇴원, 체류시간, 진료비와의 연관성이 비교되었다. 연구결과 전문가와 응급실 간호사의 중증도 분류 등급은 높은 일치도를 보였다(weighted kappa=.77). 중증도 분류 불일치의 원인 중 활력징후 결과를 KTAS 알고리즘 기준에 잘 못 적용한 경우가 가장 많았다(n=13). KTAS 1,2 등급과 같이 중증도가 높을수록 퇴원이 적었다(${\chi}=43.25$, p<.001). 연령을 보정했을 때 KTAS 등급에 따라 체류시간(F=12.39, p<.001)과 진료비(F=11.78, p<.001)는 차이가 있었다. 본 연구결과 KTAS는 국내 응급실에서 높은 정확도를 보였으므로, 새로 개발된 중증도 분류 도구가 국내 응급실에 잘 적용되고 있다고 할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.1-7
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• 2022

이 연구는 119 응급 의료 서비스 팀을 위해 설계된 사전 및 사후 교육 실험을 활용하여 분류 교육 프로그램의 효과를 확인하기 위해 수행되었다. 목적: 이 연구는 분류 교육 프로그램에 참여한 119구급대원이 수행한 분류의 정확성에 대한 분류 교육 프로그램의 효과를 평가하였다. 연구 방법: 본 연구의 대상자는 119구급대원 119명으로, 프리젠테이션으로 구성된 20명의 모의환자가 제시되었다. 자료는 SPSS 21.0을 사용하여 분석하였다. 결과: 119명의 응급의료팀의 분류 정확도가 증가한 것으로 나타났다(p<.001). 그리고 과소 분류는 상당한 감소가 나타났다(p<.001). 또한 과대분류는 감소 되었으나 통계적으로 유의하지 않았다. 결론 : 본 연구에서 얻은 결과는 분류 교육 프로그램이 119구급대원의 다발성 부상 환자 또는 재난 피해자 분류의 정확성을 향상시키는데 효과적임을 보여주었다.

• 융합정보논문지
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• 제10권4호
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• pp.98-103
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• 2020

본 연구에서는 KTAS(Korean Triage and Acuity Scale) 결과가 분류를 시행한 주체의 직종에 따른 차이가 있는지를 알아보고자 한다. 2016년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지의 응급의료기관으로 내원한 환자 자료 중, 국가응급진료정보망으로 전송된 자료 총 10,960,359건을 분석하였다. 분류자 직종은 전문의, 전공의, 인턴, 일반의, 간호사, 응급구조사였다. 최초 중증도 분류와 최종 중증도 분류 결과의 일치율은 일반의가 98.9%로 가장 높았고, 인턴이 80.2%로 가장 낮았다. 과대 분류에서는 일반의가 0.6%로 가장 낮았고, 인턴은 16.0%로 가장 높았다. 또한 과소 분류는 전문의와 응급구조사가 0.4%로 가장 낮았고, 인턴이 3.8%로 가장 높았다. 중증도 분류 결과는 직종별 유의미한 차이가 있었다(p<0.001). 중증도 분류는 환자의 예후에 영향을 미치는 요인 중 하나로 직종별, 숙련도에 따라 그 결과가 달라져서는 안 된다. 때문에 정확한 중증도 분류를 위한 분류자의 역량 강화가 필요하다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권1호
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• pp.28-35
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• 2018

본 연구에서는 재난현장 또는 일상에서 발생할 수 있는 다수사상자의 중증도 분류를 신속하고 정확하게 수행하기 위한 시스템을 설계하여 구현하였으며, 중증도 분류 알고리즘의 정확도뿐만 아니라 사용자 편의성 등 현장의 요구사항을 적극 반영하였다. 개발된 e-Triage System은 IoT개념을 활용하여 다양한 중증도 분류 알고리즘을 적용하였으며, 기존의 중증도 분류표의 단점을 극복하기 위하여 NFC 모듈 등 전자적 요소를 반영한 e-Triage Tag를 구현하였다. 앱으로 구현된 중증도 분류 알고리즘을 사용하여 신속하고 정확한 환자의 평가가 가능함을 입증하였고, 시인성을 위해 전자 중증도 분류 결과를 4가지 LED램프로 표출하였으며, 2차 분류를 통해 RTS 점수를 FND(Flexible Numeric Display)로 표출하였다.