The combination of ultrasound echo images with digital particle image velocimetry (DPIV) method has resulted in a two-dimensional, two-component velocity field measurement technique appropriate for opaque flow conditions including blood flow in clinical applications. Advanced PIV processing algorithms including an iterative scheme and window of offsetting were used to increase spatial resolution. The optimum concentration of the ultrasound contrast agent used for seeding was explored. Velocity validation tests in fully developed laminar pipe flow and pulsatile flow showed good agreement with both optical PIV measurements and the known analytic solution. These studies indicate that echo PIV is a promising technique for the non-invasive measurement of velocity profiles and shear stress.
A system was developed to continuously monitor the respiratory signal under critical care, followed by performance evaluation for clinical application. Very much accurate pressure measurement was made in the endo-tracheal tube with mean relative error of 0.13%. In the comparative experiment simulating inspiration and expiration, the tidal volume measurement was also accurate within mean relative error of 3%, validating reliable measurement of respiratory signals.
A high performance EEG signal measurement system is fabricated. It consists of high precision pre-amplifier and auto identification bandwidth unit. High precision pre-amplifier is composed of signal generator, signal amplifier with a impedance converter, body driver and isolation amplifier. The pre-amplifier is designed for low noise characteristics, high CMRR, high input impedance, high IMRR and safety, Auto identification bandwidth unit is composed of AD-converter and PIC micro-controller for real time processing EEG signal. The performance of EEG signal measurement system has been shown the classified bandwidth through the clinical demonstrations.
임상시험 전체 소요시간 및 비용의 절감, 임상 데이터 질의 향상을 위해 임상시험 전자자료의 관리가 점차 중요해지고 있다. 또한 임상시험 전자자료 관리는 전자 임상시험의 안정성 및 질을 위해 규정 가이드라인을 준수하는 것이 결정적으로 필요하다. 본 연구는 전자적 시스템을 활용한 임상시험에 있어 데이터 관리의 성과를 평가하기 위한 프레임웍을 개발하고자 한다. 연구의 목적을 위해 임상시험 프로세스에 근거하여 기반능력, 연구설계, 연구진행 및 연구완료 등 네 개의 주요 메트릭을 구성함으로써 데이터 관리의 수준을 측정할 수 있는 성과척도를 도출한다. 이때 각 성과척도의 도출 기준은 임상시험 자체가 지향하는 데이터의 질 향상, 전자자료 관리 프로세스의 비용과 효율성 및 규정 준수 수준 등 네 가지의 관리적 관심을 기준으로 하며, 각 성과척도 별로 전자자료 관리 프로세스 상 실질적으로 측정 가능한 측정지표를 제시한다. 평가 프레임웍은 네 가지의 주요 측정 메트릭에 근거하여, 세 개의 데이터 영역(연구기관, 모니터링, 데이터관리센터) 별로 구성된다. 본 평가 프레임웍의 개발은 전문가 의견 수렴을 통한 델파이 방법론으로 접근한 탐색적 연구로서 향후 실증적 후속 연구를 과제로 남기고 있다.
Purposes: It is very important to establish a clinical data warehouse based on a common data model to offset the different data characteristics of each medical institution and for drug surveillance. This study attempted to establish a clinical data warehouse for Dankook university hospital for drug surveillance, and to derive the main items necessary for development. Methodology/Approach: This study extracted the electronic medical record data of Dankook university hospital tracked for 9 years from 2013 (2013.01.01. to 2021.12.31) to build a clinical data warehouse. The extracted data was converted into the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (Version 5.4). Data term mapping was performed using the electronic medical record data of Dankook university hospital and the standard term mapping guide. To verify the clinical data warehouse, the use of angiotensin receptor blockers and the incidence of liver toxicity were analyzed, and the results were compared with the analysis of hospital raw data. Findings: This study used a total of 670,933 data from electronic medical records for the Dankook university clinical data warehouse. Excluding the number of overlapping cases among the total number of cases, the target data was mapped into standard terms. Diagnosis (100% of total cases), drug (92.1%), and measurement (94.5%) were standardized. For treatment and surgery, the insurance EDI (electronic data interchange) code was used as it is. Extraction, conversion and loading were completed. R language-based conversion and loading software for the process was developed, and clinical data warehouse construction was completed through data verification. Practical Implications: In this study, a clinical data warehouse for Dankook university hospitals based on a common data model supporting drug surveillance research was established and verified. The results of this study provide guidelines for institutions that want to build a clinical data warehouse in the future by deriving key points necessary for building a clinical data warehouse.
Although various criteria on the diagnosis of diabetic neuropathy are applied from trial to trial, being tailored in concert with its purpose, the utmost evidences of the diagnosis are subjective symptoms and objective signs of neurologic deficit. The application and interpretation of auxiliary electrophysiological test including nerve conduction study (NCS) should be made on the context of clinical pictures. The evaluation of the functions of small, thinly myelinated or unmyelinated nerve fibers has been increasingly stressed recently with the advent of newer techniques, e.g., measurement of intraepidermal fiber density, quantitative sensory testing, and autonomic function test. And the studies with those techniques have shed light to the nature of the evolution of diabetic neuropathy. The practical application of these techniques to the diagnosis of diabetic neuropathy in the individual patients, however, should be made cautiously due to several shortcomings: limited accessibility, wide overlapping zone between norm and abnormality with resultant unsatisfactory sensitivity and specificity, difficulty in performing subsequent tests, unproven quantitative correlation with clinical deficit, and invasiveness of some technique. NCS, as an extension of clinical examination, is still the most reliable electrophysiological test in evaluating neuropathy and gives the invaluable information about the nature of neuropathy, whereas the newer techniques need more refinement of the procedure and interpretation, and the accumulation of large scaled data of application to be considered as established diagnostic tools of peripheral neuropathy.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제39권5호
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pp.203-206
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2013
Statistics is the science of data. As the foundation of scientific knowledge, data refers to evidentiary facts from the nature of reality by human action, observation, or experiment. Clinicians should be aware of the conditions of good data to support the validity of clinical modalities in reading scientific articles, one of the resources to revise or update their clinical knowledge and skills. The cause-effect link between clinical modality and outcome is ascertained as pattern statistic. The uniformity of nature guarantees the recurrence of data as the basic scientific evidence. Variation statistics are examined for patterns of recurrence. This provides information on the probability of recurrence of the cause-effect phenomenon. Multiple causal factors of natural phenomenon need a counterproof of absence in terms of the control group. A pattern of relation between a causal factor and an effect becomes recognizable, and thus, should be estimated as relation statistic. The type and meaning of each relation statistic should be well-understood. A study regarding a sample from the population of wide variations require clinicians to be aware of error statistics due to random chance. Incomplete human sense, coarse measurement instrument, and preconceived idea as a hypothesis that tends to bias the research, which gives rise to the necessity of keen critical independent mind with regard to the reported data.
Purpose: With the decrease in available clinical sites, a decrease in adequately prepared clinical faculty, and demand to prepare health care students to begin work, we need alternative methods to teach clinical skills for health care professionals. The use of simulation as an educational process that can replicate clinical practices is becoming popular in nursing. Therefore, this study was conducted to review directions of simulation-based learning in nursing education. Methods: A systematic review of quantitative studies was undertaken using Medline, KERIS, and KISS. The primary search terms were simulation and nursing. Reference lists from relevant papers and the websites of relevant nursing organizations were also searched. Nine studies met inclusion criteria and were analyzed in detail. Results: All studies reported simulation as a valid teaching/learning strategy. Six of the studies (66.7%) showed that simulation technology was a practical and successful model to use in teaching a variety of clinical skills for nursing students and nurses. Conclusion: Simulation may have some advantages over other teaching methods, depending on the scenario, context, topic, and method. Further study is needed to determine the effect of team size on learning and to develop a universal method of outcome measurement.
Purpose: This study aimed to confirm the effects of a simulation-based program on knowledge and clinical performance in the post-operative management of emergency patients. Methods: This was a pre- and post-research design with a nonequivalent control group and randomly sampled 29 experimental and control groups, respectively from nursing department juniors for 4 weeks from September of 2014. The experimental group received lectures, team study, team simulation, and debriefing in post-operative management of simulation-based emergency patients and control group conducted in the traditional lecture-type setting. Educational learning effects were measured by using the knowledge and clinical performance measurement tools of 15 and 20 items, respectively. Data were analyzed by using the SPSS program, including frequency, ratio, and results from the Chi-square test, Fisher's exact test, Kolmogorov-Smirnov test, t-test. Results: Our research results indicate that, the experimental group showed significantly higher knowledge and clinical performance score compared with the control group. Conclusion: We confirmed that education on post-operative management of simulation-based emergency patients was an effective educational method to improve the knowledge and clinical performance of nursing students.
Objectives : In the clinical field, it is important to understand the factors that have effects on a certain disease or symptom. For this, many researchers apply Data Mining method to the clinical data that they have collected. One of the efficient methods for Data Mining is decision tree induction. Many researchers have studied to find the best split criteria of decision tree; however, various split criteria coexist. Methods : In this paper, we applied several split criteria(Information Gain, Gini Index, Chi-Square) to Sasang constitutional clinical information and compared each decision tree in order to find optimal split criteria. Results & Conclusion : We found BMI and body measurement factors are important factors to Sasang constitution by analyzing produced decision trees with different split measures. And the decision tree using information gain had the highest accuracy. However, the decision tree that produced highest accuracy is changed depending on given data. So, researcher have to try to find proper split criteria for given data by understanding attribute of the given data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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