Purpose: Patient-centered care is a widely utilized concept in nursing and health care. However, the key components of patient-centered nursing have not yet been reported. Moreover, previous studies on patient-centered care have mostly focused on components of nursing rather than organizational factors. Therefore, a comprehensive understanding of influential factors of patient-centered care is required. Methods: The purpose of this study was to develop a theoretical model based on person-centered care theory, and the relevant literature and to test the developed model with covariance structure analysis in order to determine the causal paths among the variables. Results: The model fit indices for the hypothetical model were suitable for the recommended level (goodness of fit index=.87, standardized root mean residual=.01, root mean square error of approximation=.06, Tucker-Lewis index=.90, comparative fit index=.92, parsimonious normed fit index=.75). In this study, five of the six paths established in the initial hypothetical model were supported. The variables of teamwork, self-leadership, and empathy accounted for 56.4% of hospital nurses' patient-centered care. Among these, empathy was the strongest predictor of patient-centered care. Conclusion: These results suggest that it is necessary to use strategies to improve self-leadership and empathy. In addition to enhancing the personal factors of nurses, nursing organizations should strive for effective multidisciplinary cooperation with active support for patient-centered care and openness to change.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.14
no.2
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pp.24-32
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2018
System Complexity one of the most common cause failure of the projects, it leads to a lack of understanding about the functions of the system. Hence, the model is developed for communication and furthermore modeling help analysis, design, and understanding of the system. On the other hand, the text-based specification is useful and easy to develop but is difficult to visualize the physical composition, structure, and behaviour or data exchange of the system. Therefore, it is necessary to transform system description into a diagram which clearly depicts the behaviour of the system as well as the interaction between components. According to the International Atomic Energy Agency (IAEA) Safety Glossary, The safety system is a system important to safety, provided to ensure the safe shutdown of the reactor or the residual heat removal from the reactor core, or to limit the consequences of anticipated operational occurrences and design basis accidents. Core Protection Calculator System (CPCS) in Advanced Power Reactor 1400 (APR 1400) Nuclear Power Plant is a safety critical system. CPCS was developed using systems engineering method focusing on Departure from Nuclear Boiling Ratio (DNBR) calculation. Due to the complexity of the system, many diagrams are needed to minimize the risk of ambiguities and lack of understanding. Using Model-Based Systems Engineering (MBSE) software for modeling the DNBR algorithm were used. These diagrams then serve as the baseline of the reverse engineering process and speeding up the development process. In addition, the use of MBSE ensures that any additional information obtained from auxiliary sources can then be input into the system model, ensuring data consistency.
Reinforced concrete (RC) columns are crucial in building structures and they are of higher vulnerability to terrorist threat than any other structural elements. Thus it is of great interest and necessity to achieve a comprehensive understanding of the possible responses of RC columns when exposed to high intensive blast loads. The primary objective of this study is to derive analytical formulas to assess vulnerability of RC columns using an advanced numerical modelling approach. This investigation is necessary as the effect of blast loads would be minimal to the RC structure if the explosive charge is located at the safe standoff distance from the main columns in the building and therefore minimizes the chance of disastrous collapse of the RC columns. In the current research, finite element model is developed for RC columns using LS-DYNA program that includes a comprehensive discussion of the material models, element formulation, boundary condition and loading methods. Numerical model is validated to aid in the study of RC column testing against the explosion field test results. Residual capacity of RC column is selected as damage criteria. Intensive investigations using Arbitrary Lagrangian Eulerian (ALE) methodology are then implemented to evaluate the influence of scaled distance, column dimension, concrete and steel reinforcement properties and axial load index on the vulnerability of RC columns. The generated empirical formulae can be used by the designers to predict a damage degree of new column design when consider explosive loads. With an extensive knowledge on the vulnerability assessment of RC structures under blast explosion, advancement to the convention design of structural elements can be achieved to improve the column survivability, while reducing the lethality of explosive attack and in turn providing a safer environment for the public.
Park, Shin-Mu;Noh, Hong-Kyun;Lim, Jae Hyuk;Choi, Yun-Hyuk
Composites Research
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v.34
no.6
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pp.337-344
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2021
In this study, the progressive failure behavior of the composite fan blade dovetail element under tensile loading is numerically investigated through finite element(FE) simulation. The accuracy of prediction by FE simulation is verified through tensile testing. The dovetail element is one of the joints for coupling the fan blade with the disk in a turbofan engine. The dovetail element is usually made of a metal material such as titanium, but the application of composite material is being studied for weight reduction reasons. However, manufacturing defects such as drop-off ply and resin pocket inevitably occur in realizing complex shapes of the fan blade made by composite materials. To investigate the effect of these manufacturing defects on the composite fan blade dovetail element, we performed numerical simulation with FE model to compare the prediction of the FE model and the tensile test results. At this time, the cohesive zone model is used to simulate the delamination behavior. Finally, we found that FE simulation results agree with test results when considering thermal residual stress and through-thickness compression enhancement effect.
Background: As a kind of common complication of the surgery of perianal diseases, perianal ulcer is known as a nuisance. This study aims to develop a kind of 20(S)-ginsenoside Rg3 (Rg3)-loaded hydrogel to treat perianal ulcers in a rat model. Methods: The copolymers PLGA1600-PEG1000-PLGA1600 were synthesized by ring-opening polymerization process and Rg3-loaded hydrogel was then developed. The perianal ulcer rat model was established to analyze the treatment efficacy of Rg3-loaded hydrogel for ulceration healing for 15 days. The animals were divided into control group, hydrogel group, free Rg3 group, Rg3-loaded hydrogel group, and Lidocaine Gel® group. The residual wound area rate was calculated and the blood concentrations of interleukin-1 (IL-1), interleukin-6 (IL-6), and vascular endothelial growth factor (VEGF) were recorded. Hematoxylin and eosin (H&E) staining, Masson's Trichrome (MT) staining, and tumor necrosis factor α (TNF-α), Ki-67, CD31, ERK1/2, and NF-κB immunohistochemical staining were performed. Results: The biodegradable and biocompatible hydrogel carries a homogenous interactive porous structure with 10 ㎛ pore size and five weeks in vivo degradation time. The loaded Rg3 can be released sustainably. The in vitro cytotoxicity study showed that the hydrogel had no effect on survival rate of murine skin fibroblasts L929. The Rg3-loaded hydrogel can facilitate perianal ulcer healing by inhibiting local and systematic inflammatory responses, swelling the proliferation of nuclear cells, collagen deposition, and vascularization, and activating ERK signal pathway. Conclusion: The Rg3-loaded hydrogel shows the best treatment efficacy of perianal ulcer and may be a candidate for perianal ulcer treatment.
Objectives: This study aimed to adapt the survey questionnaire designed by Moens et al. (2021) and determine the validity and reliability of the Arabic version of the survey in a sample of the Saudi population experiencing teleworking. Methods: The questionnaire includes 2 sections. The first consists of 13 items measuring the impact of extended telework during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) crisis. The second section includes 6 items measuring the impact of the COVID-19 crisis on selfview of telework and digital meetings. The survey instrument was translated based on the guidelines for the cultural adaptation of self-administrated measures. Results: The reliability of the questionnaire responses was measured by Cronbach's alpha. The construct validity was checked through exploratory factor analysis followed by confirmatory factor analysis (CFA) to further assess the factor structure. CFA revealed that the model had excellent fit (root mean square error of approximation, 0.00; comparative fit index, 1.0; Tucker-Lewis index, 1; standardized root mean squared residual, 0.0). Conclusions: The Arabic version of the teleworking questionnaire had high reliability and good validity in assessing experiences and perceptions toward teleworking. While the validated survey examined perceptions and experiences during COVID-19, its use can be extended to capture experiences and perceptions during different crises.
Seo-Hyun Yun;Byoung-Chul Choi;Ki-Hang Shin;Ki-Woo Nam
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.2_2
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pp.341-347
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2023
The subway is one of the most common and important means of transportation in modern society. In order to use the subway safely, tracks are necessary, but trains are prone to derailment and collisions. In order for the train to run safely on the track, the fishplate that connects the line connection is used. The damaged railway was a fishplate for connecting subway lines used for 11 years, and damage analysis and countermeasures were presented. Beach marks were observed on both fracture surfaces, and striations appeared at the range of crack propagation. The damaged part is Cr carbide, which has a higher hardness than the base metal, and is judged to be embrittled and destroyed by fatigue. The SM50C fishplate was subjected to a cyclic stress of about 59% of the upper limit of tensile-compression fatigue limit, but inclusions were the cause of failure. In order to prevent fatigue failure of the SM50C steel fishplate, the occurrence of inclusions should be minimized and processed to have a homogeneous structure when manufacturing the fishplate. In addition, compressive residual stress is given through surface modification such as peening to control crack generation. It is necessary to minimize the change in shape that can become a stress concentration part along with accurate fastening of the bolt, and to design the stress distribution to be as uniform as possible.
An approach using complex potentials is presented for analysis of composite plate with an elliptical hole or a rectilinear crack. Composite structure is susceptible to encounter impact damages, which lead to considerable decrease in its residual strength. Such impact damages could be modeled as an equivalent elliptical hole or notch-like crack. Even though finite element method is widely used to analyze stresses or fracture mechanics parameters around such damage, it is tedious to make successive FE-modeling for damage tolerance assessment under fatigue loadings. In this point of view, the solutions based on complex potentials are very simple and easy to use. The computed results are also compared and discussed with those from FEA.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.5
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pp.1431-1445
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2022
We construct a deep neural network model named ECGResNet. This model can diagnosis diseases based on 12-lead ECG data of eight common cardiovascular diseases with a high accuracy. We chose the 16 Blocks of ResNet50 as the main body of the model and added the Squeeze-and-Excitation module to learn the data information between channels adaptively. We modified the first convolutional layer of ResNet50 which has a convolutional kernel of 7 to a superposition of convolutional kernels of 8 and 16 as our feature extraction method. This way allows the model to focus on the overall trend of the ECG signal while also noticing subtle changes. The model further improves the accuracy of cardiovascular and cerebrovascular disease classification by using a fully connected layer that integrates factors such as gender and age. The ECGResNet model adds Dropout layers to both the residual block and SE module of ResNet50, further avoiding the phenomenon of model overfitting. The model was eventually trained using a five-fold cross-validation and Flooding training method, with an accuracy of 95% on the test set and an F1-score of 0.841.We design a new deep neural network, innovate a multi-scale feature extraction method, and apply the SE module to extract features of ECG data.
Xiao Chen;Xinhui Dong;Pengfei Lin;Fei Ding;Bubryur Kim;Jie Song;Yiqing Xiao;Gang Hu
Wind and Structures
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v.36
no.6
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pp.405-421
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2023
Strong wind is the main factors of wind-damage of high-rise buildings, which often creates largely economical losses and casualties. Wind pressure plays a critical role in wind effects on buildings. To obtain the high-resolution wind pressure field, it often requires massive pressure taps. In this study, two traditional methods, including bilinear and bicubic interpolation, and two deep learning techniques including Residual Networks (ResNet) and Generative Adversarial Networks (GANs), are employed to reconstruct wind pressure filed from limited pressure taps on the surface of an ideal building from TPU database. It was found that the GANs model exhibits the best performance in reconstructing the wind pressure field. Meanwhile, it was confirmed that k-means clustering based retained pressure taps as model input can significantly improve the reconstruction ability of GANs model. Finally, the generalization ability of k-means clustering based GANs model in reconstructing wind pressure field is verified by an actual engineering structure. Importantly, the k-means clustering based GANs model can achieve satisfactory reconstruction in wind pressure field under the inputs processing by k-means clustering, even the 20% of pressure taps. Therefore, it is expected to save a huge number of pressure taps under the field reconstruction and achieve timely and accurately reconstruction of wind pressure field under k-means clustering based GANs model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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