Purpose: This study was performed to verify reliability and validity of Korean Patient Classification System for nurses(KPCS-1), to estimate nursing time conversion index, and to classify patients into groups according to KPCS-1 scores. Methods: KPCS-1 was revised from KPCS by a professional review team. Interrater reliability and construct validity of KPCS-1 were verified by data from 433 patients. Direct and indirect nursing time of 204 patients were measured by stopwatch observation and self reports for 24 hours. Nursing time conversion index was calculated. Results: KPCS-1 consisted of 12 area, 50 nursing activities, and 73 items. The interrater reliability was tested between two nurse group (r=.88, p<.001) and construct validity was verified according to medical department (F=10.97, p<.001) and patient pattern (F=5.54, p=.001). The correlation of nursing time and classification score was also statistically significant (r=.56, p<.001). The nursing time conversion index was 9.03 minutes per 1 classification score. The patients were classified into 4 groups by the classification scores. Conclusion: KPCS-1 can be a useful factor type patient classification system for general ward. Further study is needed to evaluate validity and reliability for refining KPCS-1 and to develop ways connecting the scores with nursing outcomes.
Purpose: The purpose of this study was to calculate the total daily nursing workload and the optimum number of nurses per intensive care unit (ICU) based on the nursing intensity and the direct nursing time per inpatient using the patient classification. Methods: Two ICUs at one general hospital were investigated. To calculate the nursing intensity, patient classification according to the nursing needs was conducted for 10 days in each unit during September 2018. We performed patient classifications for a total of 167 patient-days in the Medical Intensive Care Unit (MICU) and 86 patient-days in the Surgical Intensive Care Unit (SICU). The total number of person-days for nurses who responded to the Nursing Time survey was 151 for MICU and 85 for SICU. In each unit, direct and non-direct nursing hours, nursing intensity score, and direct nursing hours were analyzed using descriptive statistics such as frequency, percentage, and average calculated using Microsoft Excel. The amount of nursing workload and the optimum number of nurses were calculated according to the formula developed by the authors. Findings: For the MICU, the average direct nursing time per patient was 5.59 hours for Group 1, 6.98 hours for Group 2, and 9.28 hours for Group 3. For the SICU, the average direct nursing time per patient was 5.43 hours for Group 1, 7.21 hours for Group 2, 9.75 hours for Group 3, and 12.82 hours for Group 4. Practical Implications: This study confirmed that the appropriate number of nurses was not secured in the nursing unit of this study, and that leisure time such as meal time during nursing work hours was not properly guaranteed. The findings suggest that to create working environments where nurses can serve for extended periods of time without compromising their professional standards, hospitals should secure an appropriate number of nurses.
Purpose: This study was done to verify validity and reliability of a neonatal patient classification system (NeoPCS-1). Methods: An expert group of 8 nurse managers and 40 nurses from 8 Neonatal Intensive Care Units in Korea, verified content validity of the measurement using item level content validity index (I-CVI). The participants were nurses caring for 469 neonates. Data were collected from November 11 to December 14, 2011 and analyzed using descriptive statistics, ANOVA, intraclass correlation coefficient, and K-cluster analysis with PASW 18.0 program. Results: Nursing domains and activities included 8 items with 91 activities. I-CVI was above .80 in all areas. Interrater reliability was significant between two raters (r=.95, p<.001). Classification scores for participants according to patient types and nurses' intuition were significantly higher for the following patients; gestational age (${\leq}29$ weeks), body weight (<1,000 gm), and transfer from hospital. Six groups were classified using cluster analysis method based on nursing needs. Patient classification scores were significantly different for the groups. Conclusion: These results show adequate validity and reliability for the NeoPCS-1 based on nursing needs. Study is needed to refine the measurement and develop index scores to estimate number of nurses needed for adequate neonatal care.
Purpose : The purpose of this study is to establish a basis of patient classification in the ICU by selecting the determination critical indicator of special nursing activities that show high interrilation with daily total nursing care time. Method : This study is composed of the six steps. The first step is the listing direct nursing activities in the ICU. The last step is the determination indicator of each group were selected on the basis of their relationship to the daily total nursing care time of each patient classification group and each nursing activity. Result : Result shows that: 1. direct nursing activities in the ICU are 149 items of 13 territories. 2. the average time and frequency for each direct nursing activities 3. total direct nursing care time of 42 patients in ICU for 2 days. According to the results of the Cluster analysis, the first group is 10 people, the second group is 13 people, the third group is 16 people, the fourth group is 3 people. 4. Determination critical indicator is the item that is r>0.6(p<0.05) of Pearson Correlation between each patient daily total nursing care time and 149 items of nursing activities. The nursing activities selected were as follows: 2 items in the first group, 17 items in the second group. 16 items in the third group, 8 items in the fourth group. Conclusion : This study can help future studies which measure nursing activities standard time or assigns value to nursing activities time.
본 연구는 대장암 환자의 치료방법 중 하나인 항암화학요법을 분류할 수 있는 시스템인 CDSS연구의 일환으로 시행되었다. 대장암 치료에서 환자의 상태에 맞는 항암화학요법의 선택은 환자의 생존 기간과 직결되기 때문에 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 대장암 환자의 개인적, 병리학적 특성을 사용해 기저 모델, 병리학적 모델, 그리고 환자의 두 가지 특성을 모두 사용한 결합 모델을 만들어 머신러닝 알고리즘으로 항암화학요법을 분류하였다. Top-n Accuracy와 ROC 곡선, AUC로 모델의 예측 정확도를 비교한 결과, 결합 모델에서 가장 우수한 예측 정확도를 보였으며, LGBM 알고리즘의 성능이 가장 우수한 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 이용해 환자 특성별 모델을 분류함으로써 환자의 상태에 맞는 항암화학요법 분류 모델을 구축하였다. 향후 연구에서 본 연구 결과를 기초한다면 더 좋은 성능의 항암화학요법 분류 모델을 만들어 CDSS 연구에 도움이 될 것이다.
Purpose: This study is to verify the validity and reliability of classified items and criteria of the patient classification system(PCS) based on Park's definition of nursing intensity. Methods: An expert group of 8 persons verified the content validity of the tools. The 1817 inpatients at a tertiary hospital in Seoul, Korea were classified into 4 groups according to two tools for verifying concurrent validity and interraters' reliability. These verifications were performed from September to October, 2004. Results: Nursing domains of the tools have been divided into 12 items: hygiene, nutrition, elimination, exercise & activity, education & counseling, emotional support, communication & consciousness, treatment & examination, medication, measurement & observation, coordination of multidisciplinary team, admission & discharge & transfer management. Content validity was verified by the content validity index(above 0.75 in all 12 areas). Interraters' reliability was no significant difference in the results of the patient classification between the two raters(A group 93.75%. B group 88.24%). Concurrent validity was also verified by the agreement of two tools(73.7%). Conclusion: These results showed that the reliability and validity of the PCS based on the nursing intensity were verified. These will use an data for nursing productivity in the future.
There is a need to comprehend dental accidents accurately, and construct patient-safety-system in order to prevent consistently increasing dental accident or dispute. This study is aimed to provide basic data for an efficient counterplain by looking through and classifying already occurred dental accidents from an angle of patient safety. Recently, the number of dispute on dental implant was the highest according to rapid growth of dental implant. As a result of classifying dental accidents by International Classification for Patient Safety (ICPS), it is confirmed that cause of accident is different by each type of dental treatment. It is expected to help preventing and managing dental disputes properly by studying actual state of dental disputes in perspective of patient safety. Effort to reduce dental accidents and activity to pursue patient safety have thread in connection. I believe that financial profits of dental clinic and improvement of quality in dental treatment can be achieved through these efforts.
PURPOSE: The purpose of this study was to describe the Proprioceptive Neuromuscular Facilitation (PNF) Intervention strategy applied International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) Tool about strength, range of motion, scapular stability, pain and function of shoulder for patients with adhesive capsulitis. METHODS: The data was collected by patient with adhesive capsulitis. The patient was a 50-year-old male diagnosed with right shoulder with adhesive capsulitis. We applied the PNF Intervention strategy applied ICF Tool to patient with adhesive capsulitis. PNF interventions were consisting of such as combination of isotonic and stabilizing reversal technique and various positions. PNF interventions were applied, such as those aiming at decreasing pain and disability and increasing range of motion and function for the four weeks. Parameters of result were collected for strength, range of motion, scapular stability, pain and function of shoulder using the hand held dynamometer, goniometer, lateral scapula slide test, and shoulder pain and disability index, respectively. RESULTS: Clinical benefits were observed the patient with adhesive capsulitis for strength, range of motion, scapular stability, pain, and function of shoulder. The patient with adhesive capsulitis improved strength, range of motion, scapular stability, pain, and function of shoulder. CONCLUSION: Patient reported improved strength, range of motion, scapular stability, pain, and function of shoulder after intervention.
본 연구는 전산화된 임상 데이터를 이용하여 환자 중증도를 분별하는 기법을 고안하고 간호사가 작성한 분류 점수와 비교 분석하여 타당성을 검증하기 위하여 일개 종합병원의 7개 병동 재원환자 348명에게 하루동안 간호사가 수행한 행위를 근거로 환자분류(KPCS-1: Korean patient classification system for nurses) 점수를 간호사가 작성하고, 병원정보시스템에 저장되어 있는 임상 데이터를 이용하여 산정, 수집한 점수와 비교하였다. 간호사가 작성한 점수와 임상 데이터를 이용한 환자 중증도 점수 모두 진료과 및 환자유형에 따라 점수 분포를 비교한 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 환자분류의 타당성이 동일하게 검증되었으며, 두 방법 간 에는 상관계수 0.96(p<.001)의 높은 상관성이 있었다. 임상 데이터 기법이 다소 높은 점수를 보였으나 일부 영역의 보완을 거친다면 간호사가 환자분류를 작성하지 않고, 병원정보시스템에 저장된 임상 데이터에 연동하여 자동으로 환자 중증도를 분별하는 시스템 개발이 가능하고 이를 간호인력의 성과관리 및 수급계획 등에 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 대상 환자의 특징을 파악하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 환자 적응형 패턴 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 적응 가변형 문턱 값과 윈도우를 통해 R파를 검출하였으며, 검출 대상에 따른 정상신호 군을 선별하고 이를 벗어나는 신호를 이상신호로 분류하기 위해 해쉬 함수를 통한 패턴 매칭 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 정상신호 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, 이상신호 분류에 대한 에러율은 0.32%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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