With more and more built long-term structural health monitoring (SHM) systems, it has been considered to apply monitored data to learn the reliability of bridges. In this paper, based on a long-term SHM system, especially in which the sensors were embedded from the beginning of the construction of the bridge, a method to calculate the localized reliability around an embedded sensor is recommended and implemented. In the reliability analysis, the probability distribution of loading can be the statistics of stress transferred from the monitored strain which covered the effects of both the live and dead loads directly, and it means that the mean value and deviation of loads are fully derived from the monitored data. The probability distribution of resistance may be the statistics of strength of the material of the bridge accordingly. With five years' monitored strains, the localized reliabilities around the monitoring sensors of a bridge were computed by the method. Further, the monitored stresses are classified into two time segments in one year period to count the loading probability distribution according to the local climate conditions, which helps us to learn the reliability in different time segments and their evolvement trends. The results show that reliabilities and their evolvement trends in different parts of the bridge are different though they are all reliable yet. The method recommended in this paper is feasible to learn the localized reliabilities revealed from monitored data of a long-term SHM system of bridges, which would help bridge engineers and managers to decide a bridge inspection or maintenance strategy.
Purpose: To demonstrate the importance of comprehensive skin observation as an effective intervention for pressure injury prevention in elderly long-term care hospital patients. Methods: The survey was conducted with 70 nursing staff members working at two long-term care hospitals with 200 beds or less in D city. Data were collected from October 16 to October 23, 2019 and analyzed using descriptive statistics, the chi-square test, and the independent t-test with the SPSS 25.0 program. Results: Nursing care knowledge for pressure injury was similar between the two groups. Conversely, nursing care performance for pressure injury degree of the nursing staff in the hospital using skin observation records performed better than those who did not (t=6.11, p<.001). Furthermore, comprehensive skin assessments in long-term care hospitals using skin observation records showed a lower incidence rate of pressure injury than that showed using general skin assessments (t=-5.28, p=.006). Conclusions: Comprehensive skin assessment is important for pressure injury prevention in elderly long-term care hospital patients. To implement this effectively, it is necessary to devise institutional regulations, guidelines, and systematic education programs.
Purpose: The purpose of this study was to compare the role-expectations of gerontological nurse practitioners and performance of gerontological nursing by nurses in long term care hospitals and general hospitals. Methods: Subjects were 200 nurses; 100 nurses from long term care hospitals where as 100 nurses from general hospitals. The subjects completed a questionnaire on general characteristics, role-expectations of gerontological nurse practitioners, and performance of gerontological nursing by nurses. Data were collected from February to March 2013 and analyzed using SPSS/WIN 18.0 version program in order to perform descriptive statistics, independent t-test, and one-way ANOVA. Results: Results indicated that there were significant differences in the role-expectations of gerontological nurse practitioners and performance of gerontological nursing between nurses from long term care hospitals and those from general hospitals. Conclusion: Nurses in general hospitals showed significantly higher role expectations than nurses in long term care hospitals. Therefore it is necessary to spread the knowledge on the roles of gerontological nurse practitioners and the nurse practitioners system to nurses in long term care hospitals.
Purpose: This study investigated the correlation between person-centered care (PCC) and nursing service quality of nurses in long-term care hospitals. Methods: The subjects were 114 nurses working in 8 long-term care hospitals. Instruments for evaluating PCC and nursing service quality were used. The data were analyzed by descriptive statistics, two samples-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation and Multiple regression. Results: The mean of PCC was $3.25{\pm}0.45$ out of 5 and the nursing service quality was $3.87{\pm}0.40$. There were significant differences in PCC in terms of age and income satisfaction, the application of their opinions, the satisfaction of hospital managers, administrators and nurse managers. There were significant differences in nursing service quality according to age, position, the satisfaction of hospital managers, administrators and nurse managers. Nurses' PCC showed a significant positive correlation with nursing service quality. Factors influencing nursing service quality included PCC, their position and age and the most influencing one was PCC. Conclusion: This study suggests that the PCC is the strongest affecting element to the quality of nursing service in long-term care hospitals. Therefore, the strategies to improve the practice of person-centered care should be carried out to enhance the quality of nursing service.
Purpose: This study was aimed to identify the level of emotional labor, job stress and professional quality of life and to identify the factors affecting on professional quality of life among nurses in long-term care hospitals. Methods: 136 nurses working at eight different long-term care hospitals were recruited from May 1 to June 30, 2016. Data were analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation, and stepwise multiple regression using SPSS/WIN 22.0. Results: Professional quality of life is consisted of three subcategories as compassion satisfaction, secondary traumatic stress and burn-out. As for the factors affecting on compassion satisfaction, age, satisfaction on working ward and shift pattern of duties were significant factors. The three variables' explanation power on compassion satisfaction was 25.0%. As for factors affecting on secondary traumatic stress, emotional labor was a significant factor. The emotional labor's explanation power on secondary traumatic stress was 13.0%. Factors affecting on burn-out, emotional labor, age, and health condition were significant factors. The three variables' explanation power on burnout is 31.0%. Conclusion: On the basis of results, program development are required to relieve emotional labor and job stress for nurses at long-term care hospitals and to improve their professional quality of life.
Purpose: The aim of this study was to compare between performance and requirements of visiting nursing care in long-term care insurance using the OMAHA system. Methods: The subjects were 72 nurses who had worked in a visiting nursing care center in long-term care insurance. Data were collected from December 5, 2016 to January 31, 2017 using self-recorded questionnaires. The collected data were analyzed using descriptive statistics and paired t-tests. Results: Four dimensions of the OMAHA system showed statistically significant differences between performance and requirements of visiting nursing care in long-term care insurance. The requirements of visiting nursing care were higher than was performance on all 40 items of the OMAHA system. The greatest difference was in environmental domain and then the psychosocial domain. Conclusion: Based on the results, we found that the environmental and psychosocial domains were the largest gap areas. Therefore, with the reality of elderly people living alone and the increase in elderly couples, active intervention connected with the community is needed in residential areas. Further, we suggest that the OMAHA system can be utilized as an integrated conceptual framework for developing and enhancing visiting nursing care in long-term care insurance.
Purpose: This study tried to identify changes in family burden after the introduction of the long-term care insurance and to examine the factors influencing subjective and objective caring burden and depression of family caregivers of elders receiving home-based long-term care. Methods: Data were collected from 203 family caregivers of elders from August 1 to 31, 2015 using questionnaires. They were analyzed in descriptive statistics, t test, ANOVA test, and multiple regression analysis. Results: The mean score of depression was 7.24, which suggested mild depression level. The subjective family burden was 2.71 and the objective burden 3.04. The factors affecting depression included subjective burden (t=5.08, p<.001), objective burden (t=2.80, p=.006), time of elderly care per day (t=-3.61, p< .001), caregiving duration (t=3.33, p=.001), age (t=3.13, p=.002), family relationship (t=2.48, p=.014), and economic status (t=1.99, p=.047). Conclusion: The family burden was most important influencing factor on caregiver's depression. Therefore, services and supports to alleviate caregivers' burden in the home-based care should be added to long-term care.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.5
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pp.121-130
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2019
The purpose of this study was to explore the level of the moral distress for nurses working in long-term care hospitals or nursing homes, and identify factors that influence the moral distress. Data were collected through self-reported questionnaires including the Korean version of Moral Distress Scale-Revised (KMDS-R), Jefferson Empathy Scale for Health professionals (K-JSE-HP), Moral Sensitivity Questionnaire (K-MSQ), and the Hospital Ethical Climate Survey (HECS). A total of 194 nurses from 11 long-term care hospitals or 27 nursing homes completed the structured questionnaires. Data were analyzed using IBM SPSS Statistics version 25. As results, the mean score for moral distress was $73.81{\pm}51.29$ in this study. The moral distress of nurses working at nursing homes was higher than that of nurses working in long-term care hospitals. Among the sub-factors of moral distress, the 'futile care' was the highest score and the 'limit to claim the ethical issue' was the lowest. The main factor affecting moral distress among nurses in this study was the ethical climate of organization. In this paper, we propose that in order to effectively reduce the moral distress of nurses working in a long-term care hospital or a nursing home, it is more impactful to address structural issues related to the caregiver workplace than to adjust individual factors.
Purpose: The purpose of this study is to identify the relationship between professional self-concept and job satisfaction of nurses working in long-term care hospitals and to consider strategies to improve these factors. Methods: Data were collected using structured questionnaires given to 135 nurses working at six long-term care hospitals in C City. The data were analyzed with SPSS 23.0 by descriptive statistics, Cronbach's α, t-test, one-way ANOVA, a Scheffé test, and with Pearson's correlation coefficient. Results: The average score for professional self-concept was 2.78 points (out of 4 points), and the average score for job satisfaction was 3.11 points (out of 5 points). Significant differences were found for professional self-concept according to age, marriage status, total work experience, number of patients per nurse, and position, while job satisfaction showed significant differences depending on age and the number of patients in the ward. Professional self-concept and job satisfaction showed a significant positive correlation (r=.46, p<.001). Conclusion: In long-term care hospitals, it is necessary to provide education programs about nursing practice, communication, and leadership to enhance the professional self-concept of nurses. With regard to job satisfaction for nurses, it is imperative to improve the work environment of long-term care hospitals.
Since the term structure of interest rates (TSIR) has longitudinal data, we should consider as input variables both time left to maturity and time simultaneously to get a more useful and more efficient function estimation. However, since the resulting data set becomes very large, we need to develop a fast and reliable estimation method for large data set. Furthermore, it tends to overestimate TSIR because data are correlated. To solve these problems we propose a mixture of weighted least squares support vector machines. We recognize that the estimate is well smoothed and well explains effects of the third stock market crash in USA through applying the proposed method to the US Treasury bonds data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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