This study was carried out in order to verity the usefulness of FSA(Formal Safety Assessment) methods as a tool to conduct a safety assessment of general cargo ships flying the Korean flag, and to provide useful information on 'the Safety of General Cargo Ships' for IMO committee's discussion on the matter at a future session. In the previous paper, "A Study on High-level FSA for Korean-flagged General Cargo Ships(1)", the concepts of the FSA methodology and its five steps were described and the results of Hazard Identification(Step 1) and Risk Analysis(Step 2) from the FSA study for the Korean-flagged general cargo ships were discussed. Subsequent to the Steps 1 & 2, the identification of Risk Control Options(RCOs-Step 3) for eliminating or reducing either the frequency or the severity of the risks identified and their Cost-Benefit Assessment(CBA-Step 4) were undertaken. In this paper, the results of the Steps 3 & 4 are discussed, and some recommendations are made.
Purpose: The aims of this study were to assess the presence of core patient safety practices in Korean hospitals and assess the differences in reporting and learning systems of patient safety, infrastructure, and safe practices by hospital characteristics. Methods: The authors developed a questionnaire including 39 items of patient safety staffing, health information system, reporting system, and event-specific prevention practices. The survey was conducted online or e-mail with 407 tertiary, general and specialty hospitals. Results: About 90% of hospitals answered the self-reporting system of patient safety related events is established. More than 90% of hospitals applied incidence monitoring or root cause analysis on healthcare-associated infection, in-facility pressure ulcers and falls, but only 60% did on surgery/procedure related events. More than 50% of the hospitals did not adopted present on admission (POA) indicators. One hundred (80.0%) hospitals had a department of patient safety and/or quality and only 52.8% of hospitals had a patient safety officer (PSO). While 82.4% of hospitals used electronic medical records (EMRs), only 53% of these hospitals adopted clinical decision support function. Infrastructure for patient safety except EMRs was well established in training, high-level and large hospitals. Most hospitals implemented prevention practices of adverse drug events, in-facility pressure ulcers and falls (94.4-100.0%). But prevention practices of surgery/procedure related events had relatively low adoption rate (59.2-92.8%). Majority of prevention practices for patient safety events were also implemented with a relatively modest increase in resources allocated. Conclusion: The hospital-based reporting and learning system, EMRs, and core evidence-based prevention practices were implemented well in high-level and large hospitals. But POA indicator and PSO were not adopted in more than half of surveyed hospitals and implementation of prevention practices for specific event had low. To support and monitor progress in hospital's patient safety effort, national-level safety practices set is needed.
Park, Gyung-Jin;Kim, Sung-Jo;Shim, Woo-Chang;Chun, Seok-Jo;Choi, Eun-Young;Choi, Weon-Sang;Hong, Chong-Hae
Journal of Food Hygiene and Safety
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v.18
no.3
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pp.107-112
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2003
Probabilistic exposure assessment has been recognized as an important tool in microbial risk assessment, because of obtained the desired results to characterize of variability and uncertainty associated with the microbial hazards. In addition, it will be provided much more actuality information than the point-estimate approaches. In this study, we present methodology using mathematical probability distribution in exposure assessment and estimating of contamination level of Listeria monocytogenes in meat and meat products as a case study. The result of estimation contaminatin level was mean ($50^{th}$ percentile) -4.08 Log CFU/g minimum ($5^{th}$ percentile) -4.88 Log CFU/g, maximum ($95^{th}$ percentile) -3.56 Log CFU/g.
Optimal level of sedation and analgesia is important for the comfort and safety of critically ill patients. However, suboptimal sedation is relatively common in the intensive care unit (ICU) and it could cause prolonged mechanical ventilation and ICU stay, also increase delirium and ICU acquired weakness and resultant decreased survival. Therefore, accurate assessment of the level of sedation and analgesia, maintaining adequate level of sedation, and daily evaluation of each patient and following adjustment could be important treatment strategy in critically ill patients. Recently, the strategy for sedation in the ICU is changing toward the direction of lowering sedation level or even "no sedation" with concurrent use of analgesics and the use of ultra short acting analgesics could be helpful in some patients. Clinicians should be aware of the importance of algorithmic approach including daily interruption of sedative and assessment of sedation level and especially in the patients under mechanical ventilation, organizational approaches such as the 'ABCDE' bundle could improve the management of critically ill patients.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.16
no.4
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pp.41-48
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2008
Functional analysis of air transport mission is conducted to establish the performance requirements of the commercial transport designs. The analysis process begins by making a top-down analysis to the aircraft system level mission functions. Correctly interpreting the top-level performance requirements is the first step in designing and building an aircraft system. Each function and sub-function is allocated and examined to the aircraft level and flight operations phase to optimize the system performance and design requirements, such that these lower-level requirements can be traced back to the top-level requirements they are designed to fulfill. Special attention is given to making sure all interfaces, both internal and external, are addressed. The results are also in good resources of functional hazard assessment involved in certification processes.
In this paper, we utilize student survey, scholastic level assessment and class evaluation in order to address the problems and find out the improvements on operating the subjects in the university-level program(UP), focusing on the Calculus I. We also propose effective management strategies and learning methods for the UP classes consisting of excellent high school students.
In this study we desire to deduce implications for mathematics curriculum, teaching- learning, and evaluation from the data of Nation Assessment of Educational Achievement. For this, first we extracted the items written by the same achievement standard over two years from 2010 to 2012. Next we investigated whether the items are the representative items of a certain proficiency level and classified into the case of the items of the same proficiency level and the case of the items of different proficiency levels. Based on these we analysed learning characteristic of the each proficiency level. From the results of the above, we proposed what should be changed in mathematics curriculum, what should be considered in teaching-learning, and what should be paid attention to test item development.
This research deals with the determination of 25 key assessment questions(KAQ) from the Baldrige criteria. It first investigates the performance of all the examination questions through real world applications. The 25 KAQs are then selected based the level of correlation between each of the questions and the overall assessment results. A set of field data are used for validating the key assessment questions in a statistical framework.
We investigated student's characteristics in each educational achievement level using the results of the NAEA (National Assessment of Educational Achievement) in 2009 and 2010 for Grade 9 students. The analysis of representative items of each educational achievement level revealed that (a) advanced level students could explain the change in phenomena with both the characteristics of matter and the model, (b) proficient level students could explain only simple phenomena with the model, and (c) basic level students did not understand the model and were therefore unable to use it to explain phenomena.
This paper presents an effective approach for wind turbine (WT) condition assessment based on the data collected from wind farm supervisory control and data acquisition (SCADA) system. Three types of assessment indices are determined based on the monitoring parameters obtained from the SCADA system. Neural Networks (NNs) are used to establish prediction models for the assessment indices that are dependent on environmental conditions such as ambient temperature and wind speed. An abnormal level index (ALI) is defined to quantify the abnormal level of the proposed indices. Prediction errors of the prediction models follow a normal distribution. Thus, the ALIs can be calculated based on the probability density function of normal distribution. For other assessment indices, the ALIs are calculated by the nonparametric estimation based cumulative probability density function. A Back-Propagation NN (BPNN) algorithm is used for the overall WT condition assessment. The inputs to the BPNN are the ALIs of the proposed indices. The network structure and the number of nodes in the hidden layer are carefully chosen when the BPNN model is being trained. The condition assessment method has been used for real 1.5 MW WTs with doubly fed induction generators. Results show that the proposed assessment method could effectively predict the change of operating conditions prior to fault occurrences and provide early alarming of the developing faults of WTs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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