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지리적 가중 회귀를 이용한 대사증후군 유병률의 지역별 변이에 관한 연구 및 적용 방안
선미옥(Mi Ohk Suhn),강성홍(Sung Hong Kang),전진호(Jin-Ho Chun) 한국산학기술학회 2018 한국산학기술학회논문지 Vol.19 No.2
본 논문에서는 건강 불평등의 해소를 위하여 지리적 가중 회귀를 이용한 대사증후군 유병률의 지역별 변이 요인 및 관련 요인을 파악하고, 이를 통하여 지역의 효율적인 대사증후군 관리 사업 개발을 위한 적용방안을 마련하였다. 국민건강보험공단 2015년 건강보험 통계연보 및 지역사회건강조사 등 기타 국가 기관 자료를 통하여 대사증후군 유병률과 사회경제적 수준의 사회구조적 요인, 그리고 물리적 환경, 건강행태, 이환. 정신건강, 예방관리. 의료이용의 중재 요인 지표를 수집하였다. 먼저 수집된 데이터를 바탕으로 대사증후군 유병률의 변이수준을 측정하는 지표인 EQ (Extremal Quotient)와 CV(Coefficient of Variations)를 이용하여 지역 간 변이가 존재함을 확인한 후, 공간적 이질성 및 의존성 등의 공간적 변이 고려가 가능한 지리적 가중 회귀(Geographically Weighted Regression)를 이용하여 대사증후군 유병률의 지역 간 변이 관련 요인을 분석하였다. 지리적 가중 회귀 분석 결과 대사증후군 유병률의 수준에 따라 주요 요인의 크기와 관리의 우선순위가 다름을 알 수 있었으며, 향후 지역별 대사증후군 관리의 목표와 우선순위 설정을 통한 관리 사업의 효과를 증대시킬 수 있는 방안마련이 가능함을 확인하였다. In this study, regional variations and factors associated with prevalence of metabolic syndrome were grasped using GWR (geographically weighted regression) and methodologies for the efficient management of metabolic syndrome were then set up to resolve health inequalities. Based on the National Health Screening Statistical Yearbook published by the National Health Insurance Service (NHIS), community health survey (KCDC) and other governmental institutions, indicators of social structural and mediation factors related to the regional prevalence of metabolic syndrome were collected. First, the existence of indicators to measure variations in metabolic syndrome were confirmed with the collected data by calculating the EQ (extremal quotient) and CV (coefficient of variations). The GWR, which is able to take spatial variations into consideration, was then adopted to analyze the factors of regional variations in metabolic syndrome. The GWR analysis revealed that severity and management of the main causes need to be prioritized in accordance with the prevalence of metabolic syndrome. Consequently, the order of priority in management of regional prevalence of metabolic syndrome was established, and plans that can increase the effectiveness of management of metabolic syndrome were confirmed to be feasible.
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선미옥(Suhn Mi Ohk) 학습자중심교과교육학회 2020 학습자중심교과교육연구 Vol.20 No.24
본 연구는 암으로 입원한 전체 노인을 연령대별로 나누어 전기 노인(65~74세) 및 후기 노인(75세 이상)의 일반적 특성 차이, 재원일수 차이 및 재원일수 결정 요인을 파악하고자 시행되었다. 질병관리청의 퇴원손상심층조사 원시자료를 활용하였으며, 복합표본 교차분석과 복합표본 일반선형모형(t-검정, 분산분석, 회귀분석)을 사용하여 분석하였다. 분석결과, 일반적 특성은 전기노인은 수술시행과 수도권 병원이 높은 반면, 후기 노인은 의료급여, 응급실 경유가 높게 나타났다. 일반적 특성에 따른 재원일수는 전·후기 노인 공통으로 여성, 의료급여, 응급실 경유, 암 질병 동반, 수술시행, 100~299병상일 경우가 더 길었고. 후기노인의 평균재원일수가 12.4일로 전기노인의 11.7일보다 0.7일 더 길었다. 재원일수에 주요하게 영향을 미치는 요인은 성별을 제외하고 전·후기 노인 모두에서 진료비지불방법, 입원경로, 부진단, 주 수술여부, 병원소재지, 병상규모 등으로 밝혀졌다. 이러한 결과는 입원 노인 암환자의 재원일수를 줄이기 위해 후기 노인에서는 여성인 경우와 전·후기 노인 모두에서는 입원경로가 응급실 경유나 외래경유인 경우, 부진단이 암 질병인 경우, 병원 소재지가 경상도인 경우, 의료기관의 병상 규모가 100~299병상, 300~499병상, 500~999병상인 경우에 재원일수 관리를 위한 교육 및 적극적인 방안이 모색되어야 함을 시사한다. This study aimed to understand the differences of general characteristics of young-old (age 65-74) and old-old (over age 75), length of hospital stay, and the determinants of hospital stay based on data of the Korean National Hospital Discharge In-Depth Injury Surveys provided by Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA). A complex sample cross tabulation analysis (chi-square test) and complex sample generalized linear model (t-test, analysis of variance, regression analysis) were used to analyze the data. As a result, primary factors affecting the length of hospital stay were drawn to medical fee payment method, admission route, comorbidity, operation, location and bed size of hospital in young-old and old-old except gender, Conclusively, to reduce the length of hospital stay, female of old-old, admission via emergency room (ER) and out patient department(OPD), cancer as comorbidity, Gyeongsang-do as location of hospital, and 100-299, 300-499, 500-999 bedsize of hospital for both case of young-old and old-old should be managed proactively.
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퇴원요약 데이터베이스를 이용한 데이터마이닝 기법의 CQI 활동에의 활용 방안
선미옥,채영문,이해종,이선희,강성홍,호승희 한국지능정보시스템학회 2000 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2 No.1
This study provides an application of datamining approach to CQI(Continuous Quality Improvement) using the discharge summary. First, we found a process variation in hospital infection rate by SPC (Statistical Process Control) technique. Second, importance of factors influencing hospital infection was inferred through the decision tree analysis which is a classification method in data-mining approach. The most important factor was surgery followed by comorbidity and length of operation. Comorbidity was further divided into age and principal diagnosis and the length of operation was further divided into age and chief complaint. 24 rules of hospital infection were generated by the decision tree analysis. Of these, 9 rules with predictive prover greater than 50% were suggested as guidelines for hospital infection control. The optimum range of target group in hospital infection control were identi0ed through the information gain summary. Association rule, which is another kind of datamining method, was performed to analyze the relationship between principal diagnosis and comorbidity. The confidence score, which measures the degree of association, between urinary tract infection and causal bacillus was the highest, followed by the score between postoperative wound disruption and postoperative wound infection. This study demonstrated how datamining approach could be used to provide information to support prospective surveillance of hospital infection. The datamining technique can also be applied to various areas for CQI using other hospital databases.
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