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      응급환자 추이예측 분석 : AMI, Stroke, ICISS 기반 중증질환자 = Predictive Analysis of the Number of Emergency Patients : for AMI, Stroke, Severe trauma Patients

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      https://www.riss.kr/link?id=A107375023

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Purpose: The purpose of this study is to identify the trends and seasonality of the three major emergency diseases(Acute myocardiac infarction, Stroke, Severe trauma) and to use them to establish efficient resources and evidence-based physicians to pr...

      Purpose: The purpose of this study is to identify the trends and seasonality of the three major emergency diseases(Acute myocardiac infarction, Stroke, Severe trauma) and to use them to establish efficient resources and evidence-based physicians to predict the number of patients.
      Methodology: From 2014 to 2018, the number of patients who received emergency medical care for acute myocardial infarction, stroke, and severe trauma (based on ICISS 2008) was predicted using Emergency Medical Status Statistics provided by the National Medical Center. Based on the Autoregressive integrated moving average model, the increasing trend and seasonality of patients by disease were confirmed and the number of patients was predicted.
      Findings: Since 2014, the number of patients with emergency diseases has steadily increased, with the highest number of patients in the order of Severe trauma (based on ICISS 2008), Stroke, and Acute myocardiac infarction. Patients with cerebrovascular disease, such as Acute myocardiac infarction and stroke, increased rapidly in winter(Oct-Jan), and patients with severe trauma increased mainly in summer or autumn(May-Oct) and number of patients will increase with seasonality.
      Practical Implications: The number of major emergency patients is expected to increase steadily over time, so it is important to be prepared for this. Therefore, providing emergency care with limited resources is a very important issue, and in order to prepare for the growing elderly population, emergency medical patients, and unpredictable infectious diseases, it is necessary to keep track of the number of patients for each emergency disease.

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      참고문헌 (Reference)

      1 박준범, "한국형 응급환자 분류도구의 이해" 대한응급의학회 28 (28): 547-551, 2017

      2 김준혁, "코로나19로 인한 응급 상황에서 의료자원 분배 및 백신 접종의 우선순위 설정" (재) 국가생명윤리정책원 4 (4): 67-96, 2020

      3 국가통계포털, "응급의료현황통계 : 환자수(성별, 연령별, 월별)"

      4 백경희, "응급의료에 관한 판례의 분석과 고찰- 급성기 3대 중증 응급 질환을 중심으로 -" 한국의료법학회 21 (21): 57-86, 2013

      5 김윤, "응급의료 기본계획 수립및 응급의료 운영 체계평가" 한국보건산업진흥원 2005

      6 국가통계포털, "사망 원인 통계 연간 보고서"

      7 정구영, "보고서 : 응급환자의 현황과 응급의료의 실태-응급의료센터를 중심으로" 8 (8): 441-460, 1997

      8 장혜영, "국제 표준 질병 사인 분류를 이용한 외상 중증도 지수(ICISS)의개선 방향 고찰" 16 (16): 12-24, 2003

      9 이경열, "계절 및 기온에 따른 119 구급대 환자 이송 건수 및 병력의 차이" 사단법인 한국응급구조학회 23 (23): 123-134, 2019

      10 Barnett, A. G., "What measure of temperature is the best predictor of mortality?" 110 (110): 604-611, 2010

      1 박준범, "한국형 응급환자 분류도구의 이해" 대한응급의학회 28 (28): 547-551, 2017

      2 김준혁, "코로나19로 인한 응급 상황에서 의료자원 분배 및 백신 접종의 우선순위 설정" (재) 국가생명윤리정책원 4 (4): 67-96, 2020

      3 국가통계포털, "응급의료현황통계 : 환자수(성별, 연령별, 월별)"

      4 백경희, "응급의료에 관한 판례의 분석과 고찰- 급성기 3대 중증 응급 질환을 중심으로 -" 한국의료법학회 21 (21): 57-86, 2013

      5 김윤, "응급의료 기본계획 수립및 응급의료 운영 체계평가" 한국보건산업진흥원 2005

      6 국가통계포털, "사망 원인 통계 연간 보고서"

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      10 Barnett, A. G., "What measure of temperature is the best predictor of mortality?" 110 (110): 604-611, 2010

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      24 보건복지부, "2019년 응급의료기관 평가 결과"

      25 김의중, "'3대 중증응급 질환' 응급의료센터 체류시간 단축활동" 1100-1101, 2009

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.64 0.64 0.57
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.52 0.47 0.943 0.06
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