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김초명 (순천향대학교) 김중연 (순천향대학교) 전섭 (순천향대학교) 길효욱 (순천향대학교) 유익동 (순천향대학교) 류지원 (순천향대학교) 정의현 (순천향대학교) 남윤영 (순천향대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
50 - 53 (4page)

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환자 낙상은 병원에서 쉽게 발생하는 일종의 사고로써 환자의 신체적, 정신적 부작용을 일으킬 뿐만 아니라 의료비 및 재원일 수 증가를 넘어 의료사고 및 법정소송을 발생시킬 수 있어 사전예방이 가장 우선시 되어야 한다. 낙상 위험군 환자를 분리하기 위해 Morse Fall Scale(MFS), Hendrick Ⅱ, STRATIFY 및 다양한 낙상 위험 사정 도구를 사용하지만 낮은 예측률을 보이며, 주로 빈번하게 사용되는 MFS의 경우 순천향대학교 부속병원을 기준으로 약 73%의 예측률을 보인다. 본 연구는 이미 사용하고 있는 MFS 사정 도구의 변수와 간호간병 통합병동에서 EMR로 관리하는 여러 도구의 변수를 모아 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)을 통해 분류모델을 개발함과 동시에 표준화된 가중치를 구해 새로운 점수를 산출한다. 본 연구의 예측률은 83%로 증가했으며, 가중치를 활용해 낙상 위험도를 재산출한 결과 낙상 중간위험군으로 분류된 환자가 낙상 고위험군으로 분류되면서 낙상 예방 교육 및 집중 간호를 받을 수 있게 한다.
#Fall Risk Assessment #Clinical Decision Support System #Electric Medical Record

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법
Ⅲ. 연구 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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