Purpose: This is a pilot study to identify patient safety risk factors and strategies for patient safety management perceived by nurses. Methods: Data were collected and analyzed with an open questionnaire from April to May 2005, targeted on 100 nurses working in two hospitals. The issues were 'what are risk factors for patients, nurses, and other medical practitioners? How do they prevent with the aftermath of risk factors, causes of incidents?' For data analysis, types and frequency of risk factors were worked out, using the Australian Incident Monitoring System Taxonomy. Results: The types of patient safety risk factor perceived by nurses were as follows ; therapeutic devices or equipment, infrastructure and services (29.5%), nosocomial infections (16.3%), clinical processes or procedures (15.4%), behavior, human performance, violence, aggression, security and safety (12.2%), therapeutic agents (9.7%), injuries and pressure ulcers (8.7%), logistics, organization, documentation, and infrastructure technology (5.6%). Strategies for patient safety included training of prevention of infection, education about safety management for patients and medical professionals, establishment of reporting system, culture of care, pre-elimination of risk factors, cooperative system among employees, and sharing information. Conclusion: These results will be used to provide evidences for patient safety management and educational program.
Purpose: Vital sign are used to help assess the general physical health of a person, give clues to possible diseases, and show progress toward recovery. Researchers are using vital sign data and AI(artificial intelligence) to manage a variety of diseases and predict mortality. In order to analyze vital sign data using AI, it is important to select and extract vital sign data suitable for research purposes. Methods: We developed a method to visualize vital sign and early warning scores by processing retrospective vital sign data collected from EMR(electronic medical records) and patient monitoring devices. The vital sign data used for development were obtained using the open EMR big data MIMIC-III and the wearable patient monitoring device(CareTaker). Data processing and visualization were developed using Python. We used the development results with machine learning to process the prediction of mortality in ICU patients. Results: We calculated NEWS(National Early Warning Score) to understand the patient's condition. Vital sign data with different measurement times and frequencies were sampled at equal time intervals, and missing data were interpolated to reconstruct data. The normal and abnormal states of vital sign were visualized as color-coded graphs. Mortality prediction result with processed data and machine learning was AUC of 0.892. Conclusion: This visualization method will help researchers to easily understand a patient's vital sign status over time and extract the necessary data.
According to the COVID-19, development of various medical software based on IoT(Internet of Things) was accelerated. Especially, interest in a central software system that can remotely monitor and control ventilators is increasing to solve problems related to the continuous increase in severe COVID-19 patients. Since medical device software is closely related to human life, this study aims to develop central monitoring system that can remotely monitor and control multiple ventilators in compliance with medical device software development standards and to verify performance of system. In addition, to ensure the safety and reliability of this central monitoring system, this study also specifies risk management requirements that can identify hazardous situations and evaluate potential hazards and confirms the implementation of cybersecurity to protect against potential cyber threats, which can have serious consequences for patient safety. As a result, we obtained medical device software manufacturing certificates from MFDS(Ministry of Food and Drug Safety) through technical documents about performance verification, risk management and cybersecurity application.
이 논문에서는 급속한 고령화 사회로 인한 노인성 치매 환자를 위한 헬스케어 서비스 연구에 대한 동향을 소개한다. 현재 우리나라는 사회복지정책이 미비한 상태이기 때문에 치매환자의 가출 및 실종 사건이 증가하고 있고 보호자에게 환자 보호를 위해 많은 노력을 요구한다. 따라서 이 논문에서는 치매환자를 위한 모니터링 서비스의 필요성을 제안한다. 웨어러블 센서를 부착하고 환자의 이동성을 모니터링 함으로 보호자로 하여금 환자의 위치 추적이 가능한 모니터링 서스템을 통해 환자의 안전성을 제공한다.
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.
본 연구는 심폐소생술 (CPR) 중 인공호흡의 무선 전송 시스템 구현에 관한 것으로, 병원 전 단계에서의 CPR 성과를 높임으로써 응급환자의 생존율을 높이기 위한 환자-병원간 무선 통신 시스템이다. 기도삽관 기반 호흡기류센서를 적용하여 호흡량을 측정하였는데, 기도삽관을 통한 인공호흡은 기류량의 손실을 최소화하여 보다 정확한 흡기-호기량 계측이 가능하고, 기도-식도 구분을 통해 식도팽창을 방지하여 다른 인공호흡 방법에 비해 장점을 입증하였다. 또, 인공호흡 주요지표인 분당 평균호흡량 (V), 호기말 이산화탄소 농도 ($EtCO_2$), 기도압력 (Ptr)을 디지털화하여 정의하였으며 정의된 데이터를 무선 통신 시스템을 이용하여 전송망의 대역폭 및 지연시간을 확인하였다. 호흡신호를 전송하기 위해 필요한 최대대역폭 (815 Kbps) 에 비해 Wireless LAN의 대역폭 (54 Mbps) 이 충분하여 네트워크 부하는 1.5 % 미만이었으며, 전송지연시간은 0.3 초 이내로 측정되었다.
Blood glucose curves in the management for diabetic patients have several limitations including intermittent assessment of blood glucose concentration, hospitalization, patient restraint, and repeated phlebotomy. The aim of this study was to apply and evaluate a wireless continuous glucose monitoring system (CGMS) in healthy dogs. Subcutaneous interstitial glucose concentrations in 7 dogs were continuously monitored and recorded by wireless CGMS. During induced hyperglycemia, the interstitial glucose concentrations were compared with whole blood glucose concentrations measured by glucometer and serum glucose concentrations measured by automated chemistry analyzer, respectively. There were no significant differences among interstitial, whole blood and serum glucose concentrations. The interstitial glucose concentrations had a good correlation to serum glucose concentrations. The real-time wireless CGMS is a valuable tool for monitoring system of glucose concentrations in dogs. Use of the CGMS for diabetic patients will provide accurate information over traditional blood glucose curves.
The Microsoft Kinect is a motion sensing input device which is widely used for many motion recognition applications such as fitness, sports, and rehabilitation. Until now, most of remote rehabilitation systems with the Microsoft Kinect have allowed the user or patient to do rehabilitation or fitness by following the motion of a video screen. However in this paper we propose a smart remote rehabilitation system with the Microsoft Kinect motion sensor and a wearable ECG sensor which can allow patients to offer monitoring of the individual's performance and personalized feedback on rehabilitation exercises. The proposed noble smart remote rehabilitation is able to monitor and measure the state of the patient's condition during rehabilitation exercise, and transmits it to the prescriber. This system can give feedback to a prescriber, a doctor and a patient for improving and recovering motor performance. Thus, the efficient rehabilitation training service can be provided to patient in response to changes of patient's condition during exercise.
The development of AI systems for radiation therapy is important to improve the accuracy, effectiveness, and safety of cancer treatment. The current system has the disadvantage of monitoring patients using CCTV, which can cause errors and mistakes in the treatment process, which can lead to misalignment of radiation. Developed the PMRP system, an AI automation system that uses depth cameras to measure patient's fine movements, segment patient's body into parts, align Z values of depth cameras with Z values, and transmit measured feedback to positioning devices in real time, monitoring errors and treatments. The need for such a system began because the CCTV visual monitoring system could not detect fine movements, Z-direction movements, and body part movements, hindering improvement of radiation therapy performance and increasing the risk of side effects in normal tissues. This study could provide the development of a field of radiotherapy that lags in many parts of the world, along with the economic and social importance of developing an independent platform for radiotherapy devices. This study verified its effectiveness and efficiency with data through phantom experiments, and future studies aim to help improve treatment performance by improving the posture correction mechanism and correcting left and right up and down movements in real time.
Purpose: This study was to develop a factor-type patient classification system for general nursing unit based on nursing needs (KPCS; Korean patient classification system for nurses). Method: We reviewed workload management system for nurses(WMSN) of Walter Reed Medical Center, Korean patient classification system for ICU, and nursing activities in nursing records and developed the first version of KPCS. The final version KPCS was evaluated via validity and reliability verifications based on panel discussions and data from 800 patient classifications. Content validity was performed by Delphi method and concurrent validity was verified by the correlation of two tools (r=.71). Construct validity was also tested by medical department (p<.001), patient type (p<.001), and nurse intuition (p<.001). These verifications were performed from April to October, 2008. Results: The KPCS has 75 items in classifying 50 nursing activities, and categorized into 12 different nursing area (measuring vital sign, monitoring, respiratory treatment, hygiene, diet, excretion, movement, examination, medication, treatment, special treatment, and education/emotional support). Conclusion: The findings of the study showed sound reliability and validity of KPCS based on nursing needs. Further study is mandated to refine the system and to develop index score to estimate the necessary number of nurses for adequate care.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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