Objectives The purpose of this study was to investigate the development process and describe the diagnosis methods, theories and treatments of Mongolian traditional medicine and Korean traditional medicine through literature records and prior studies. Methods Literature records and previous studies on traditional medicine of both countries were collected through various sites in Mongolia (Esan, Mongoliajol, Kok, Yumpu, Scribd, Science and Technology Foundation [STF]) and Korea (Koreanstudies Information Service System [KISS], Korea Institute of Science and Technology Information [KISTI], National Digital Science Library [NDSL], Research Information Sharing Service [RISS], Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System [OASIS]). Also the English database was searched through PubMed. In the case of Mongolian traditional medicine, medical books published in Mongolia were mainly referenced and used for research. Results Studying the development process, basic concepts and the system of diagnosis and treatment of the two traditional medicine, several commonalities and differences were revealed. Conclusions This study showed that the scope of diagnosis methods between Mongolian and Korean traditional medicine were slightly different, and that the medical terminology for the diagnosis method had slightly different contents from each other. Although there were many similarities in treatments of Mongolian and Korean traditional medicine, the Chuna therapy is found in Korean traditional medicine only. The basic theories constituting traditional medicine were the same, but the five-element theory used by the two countries differs in the following two factors. Mongolia uses elements of air and space as the theory of five elements, while Korea uses elements of wood and iron.
Background: Severe perinatal asphyxia results in multiple organ involvement, neonate hospitalization, and eventual death. Purpose: This study aimed to investigate the predictive factors of death in newborns with hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE) receiving selective head cooling. Methods: This cross-sectional descriptive-retrospective study was conducted from 2013 to 2018 in Fatemieh Hospital of Hamadan and included 51 newborns who were admitted to the neonatal intensive care unit with a diagnosis of HIE. Selective head cooling for patients with moderate to severe HIE began within 6 hours of birth and continued for 72 hours. The required data for the predictive factors of death were extracted from the patients' medical files, recorded on a premade form, and analyzed using SPSS ver. 16. Results: Of the 51 neonates with moderate to severe HIE who were treated with selective head cooling, 16 (31%) died. There were significant relationships between death and the need for advanced neonatal resuscitation (P=0.002), need for mechanical ventilation (P=0.016), 1-minute Apgar score (P=0.040), and severely abnormal amplitude-integrated electroencephalography (a-EEG) (P=0.047). Multiple regression of variables or data showed that the need for advanced neonatal resuscitation was an independent predictive factor of death (P=0.0075) and severely abnormal a-EEG was an independent predictive factor of asphyxia severity (P=0.0001). Conclusion: All cases of neonatal death in our study were severe HIE (stage 3). Advanced neonatal resuscitation was an independent predictor of death, while a severely abnormal a-EEG was an independent predictor of asphyxia severity in infants with HIE.
반려동물에 대한 사회적 인식이 변화되면서 반려동물에 대한 문화적 태도가 친화적으로 바뀌고 있다. 특히, 반려견은 오래전부터 인간과 친숙하고 밀접하게 생활해오고 있다. 이러한 변화의 시대속에서, 반려견에 대한 이해도를 향상시키고 유기견 방지 및 생명 존중의 인식이 증가하면서 반려견 및 견주에 대한 동반 건강 유지를 위한 다양한 서비스가 활용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 반려견의 산책용 자동 리드줄에 IoT 서비스 및 응용 기술이 연동시킨 스마트 리드줄을 구현하였다. 이를 위해, 이기종 센서들을 연계하여 통합 모듈로 설계, 구현하고 반려견 리드줄에 연동시켜 스마트 반려견 리드줄을 개발하였다. 최종적으로, 스마트 반려견 리드줄을 통해 반려견주의 생체 신호를 실시간으로 수집하고 반려견의 위치를 파악하여 알림 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 구현하였다. 이를 통해, 올바르고 친숙한 애견문화를 더욱 성장시킬 수 있을 것으로 판단된다.
Purpose: This study aimed to analyze the mass and social media contents and structures related to particulate matter before and after the policy enforcement of the comprehensive countermeasures for particulate matter, derive nursing implications, and provide a basis for designing health policies. Methods: After crawling online news articles and posts on social networking sites before and after policy enforcement with particulate matter as keywords, we conducted topic and semantic network analysis using TEXTOM, R, and UCINET 6. Results: In topic analysis, behavior tips was the common main topic in both media before and after the policy enforcement. After the policy enforcement, influence on health disappeared from the main topics due to increased reports about reduction measures and government in mass media, whereas influence on health appeared as the main topic in social media. However semantic network analysis confirmed that social media had much number of nodes and links and lower centrality than mass media, leaving substantial information that was not organically connected and unstructured. Conclusion: Understanding of particulate matter policy and implications influence health, as well as gaps in the needs and use of health information, should be integrated with leadership and supports in the nurses' care of vulnerable patients and public health promotion.
Background: Deep learning related research works on website medical images have been actively conducted in the field of health care, however, articles related to the musculoskeletal system have been introduced insufficiently, deep learning-based studies on classifying orthopedic manual therapy images would also just be entered. Objectives: To create a deep learning model that categorizes cervical mobilization images and establish a web application to find out its clinical utility. Design: Research and development. Methods: Three types of cervical mobilization images (central posteroanterior (CPA) mobilization, unilateral posteroanterior (UPA) mobilization, and anteroposterior (AP) mobilization) were obtained using functions of 'Download All Images' and a web crawler. Unnecessary images were filtered from 'Auslogics Duplicate File Finder' to obtain the final 144 data (CPA=62, UPA=46, AP=36). Training classified into 3 classes was conducted in Teachable Machine. The next procedures, the trained model source was uploaded to the web application cloud integrated development environment (https://ide.goorm.io/) and the frame was built. The trained model was tested in three environments: Teachable Machine File Upload (TMFU), Teachable Machine Webcam (TMW), and Web Service webcam (WSW). Results: In three environments (TMFU, TMW, WSW), the accuracy of CPA mobilization images was 81-96%. The accuracy of the UPA mobilization image was 43~94%, and the accuracy deviation was greater than that of CPA. The accuracy of the AP mobilization image was 65-75%, and the deviation was not large compared to the other groups. In the three environments, the average accuracy of CPA was 92%, and the accuracy of UPA and AP was similar up to 70%. Conclusion: This study suggests that training of images of orthopedic manual therapy using machine learning open software is possible, and that web applications made using this training model can be used clinically.
Galactosemia is a rare genetic metabolic disease caused by galactose and its metabolites generated during carbohydrate metabolism, which is relatively rare in Asian countries, including Korea. Patients with galactosemia should be treated with a galactose-restricted diet. However, information is lacking about the exact content of galactose in food, and dietary guidelines for patients with galactosemia in Korea. This study aims to recognize the difficulties faced by parents and clinical experts of patients with galactosemia, and understand their demands. Totally, 5 parents of children diagnosed with galactosemia and 5 clinical professionals participated in the focus group interviews. The parents' interview focused on the daily life of the patient, which included diet and social difficulties. The clinical experts mainly answered about medical care, including the number and status of patients, and their suggestions for effective treatment. Most parents were worried about social isolation due to conflicts in the family as well as in society due to a lack of understanding of the disease. The clinical experts stated the absence of a disease management system as the greatest problem. An integrated support system for patients with galactosemia, which includes appropriate dietary guidelines by considering the domestic environment, is required.
In this paper, we proposed a system that visualizes a hologram device in 3D by utilizing the CT image segmentation function based on artificial intelligence deep learning. The input axial CT medical image is converted into Sagittal and Coronal, and the input image and the converted image are divided into 3D volumes using ResUNet, a deep learning model. In addition, the volume is created by segmenting the tumor region in the segmented liver image. Each result is integrated into one 3D volume, displayed in a medical image viewer, and converted into a video. When the converted video is transmitted to the hologram device and output from the device, a 3D image with a sense of space can be checked. As for the performance of the deep learning model, in Axial, the basic input image, DSC showed 95.0% performance in liver region segmentation and 67.5% in liver tumor region segmentation. If the system is applied to a real-world care environment, additional physical contact is not required, making it safer for patients to explain changes before and after surgery more easily. In addition, it will provide medical staff with information on liver and liver tumors necessary for treatment or surgery in a three-dimensional manner, and help patients manage them after surgery by comparing and observing the liver before and after liver resection.
Purpose: Based on the results of Grandey's Emotion Regulation Process Model and previous studies, this study was conducted to identify the relationship between emotional labor, communication competency, emotional intelligence, social support, and burnout, and to identify factors affecting burnout of nurses in outpatient department. Method: The participants were 190 nurses with more than six months of experience working at the outpatient department of a general hospital in Seoul. Data were collected from April 5 to May 28, 2021, and analyzed using SPSS/WIN 25.0. Results: Significant variables affecting burnout were emotional labor, communication competency, emotional intelligence, education, and total clinical experience. Social support showed a statistically significant negative correlation with burnout, but did not affect burnout. Burnout showed a statistically significant a positive correlation with emotional labor, and showed a negative correlation with communication competency, emotional intelligence and social support. We found a negative correlation between burnout and subjective health status. Emotional labor had a positive effect on burnout. Emotional intelligence, clinical experience for more than 10 years, communication competency, and education for masters or higher negatively affected burnout, respectively. They accounted for 49.2% of the total variance of burnout. Conclusion: Based on the results of this study, it is necessary to reduce emotional labor, one of the major predictors of burnout for outpatient care. In order to prevent emotional labor that results in burnout, an integrated program that improves emotional intelligence and communication competency should be developed.
본 연구에서는 국내 공공 부문에서 실시하고 있는 의료기관 평가 중 영상검사와 관련된 현황을 살펴보고 개선 방향을 제시하고자 하였다. 의료기관 평가 중 영상검사와 관련된 주요 평가는 의료기관 인증평가와 영상검사 적정성 평가가 있으며, 의료기관 인증평가에서는 영상검사 운영과정, 정확한 결과 제공, 안전관리 절차 준수 등을 평가하고 있다. 영상검사 적정성 평가에서는 인력, 장비와 관련된 구조 지표, 환자평가 실시율, 피폭 저감 프로그램 등이 포함되어 있었다. 하지만 좀 더 안전하고 질 높은 영상검사를 위해서는 의료기관의 인증평가 참여율을 높이는 방안 마련이 필요하며, 영상검사 적정성 평가의 인력지표 개선과 인센티브 지급에 대한 고려도 필요하다. 마지막으로 국가 차원의 방사선 노출 통합관리도 함께 병행되어야 할 것이다.
Background: Effective treatment of fluoroquinolone-resistant multidrug-resistant tuberculosis (FQr-MDR-TB) is difficult because of the limited number of available core anti-TB drugs and high rates of resistance to anti-TB drugs other than FQs. However, few studies have examined anti-TB drugs that are effective in treating patients with FQr-MDR-TB in a real-world setting. Methods: The impact of anti-TB drug use on treatment outcomes in patients with pulmonary FQr-MDR-TB was retrospectively evaluated using a nationwide integrated TB database (Korean Tuberculosis and Post-Tuberculosis). Data from 2011 to 2017 were included. Results: The study population consisted of 1,082 patients with FQr-MDR-TB. The overall treatment outcomes were as follows: treatment success (69.7%), death (13.7%), lost to follow-up or not evaluated (12.8%), and treatment failure (3.9%). On a propensity-score-matched multivariate logistic regression analysis, the use of bedaquiline (BDQ), linezolid (LZD), levofloxacin (LFX), cycloserine (CS), ethambutol (EMB), pyrazinamide, kanamycin (KM), prothionamide (PTO), and para-aminosalicylic acid against susceptible strains increased the treatment success rate (vs. unfavorable outcomes). The use of LFX, CS, EMB, and PTO against susceptible strains decreased the mortality (vs. treatment success). Conclusion: A therapeutic regimen guided by drug-susceptibility testing can improve the treatment of patients with pulmonary FQr-MDR-TB. In addition to core anti-TB drugs, such as BDQ and LZD, treatment of susceptible strains with later-generation FQs and KM may be beneficial for FQr-MDR-TB patients with limited treatment options.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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