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간호과정의 전자의무기록(EMR) 적용을 위한 모형 : 심장혈관계 중환자를 중심으로
간호과정의 전자의무기록 적용은 간호과정에 대해 임상에서의 활용성을 높일 수 있으며 간호기록의 많은 부분을 차지하는 간호진술문을 시스템에서 인식할 수 있도록 하는 분류체계를 적용한 모형은 큰 의미가 있을 것으로 생각된다.본 연구는 모형 개발을 위한 방법론적 연구로써 문헌고찰과 전문가 집단을 통한 Delphi방법을 이용하였다. 심장혈관계 중환자실에 입실한 환자를 대상으로 도출된 10개의 간호진단을 본 연구의 모형에 사용하였다. 선정된 간호진단에 대해 NANDA의 정의적 특성 중에서 핵심 내용을 전문가 집단을 통해 선정하였다. 선정된 정의적 특성에 대해 구체적인 간호진술문이나 검사결과수치 등을 구체적 특성이라 정하고 전문가 집단을 통해 그 내용을 작성케 하였다. 선정된 구체적 특성에 대해 내용 타당도를 본 후, 간호진단의 관련 요인 및 간호진단의 분류체계인 NNN Taxonomy에 따라 구성된 전문가 집단과 합의하여 선별하였다. 간호중재명은 간호중재분류(NIC 4판, 2004)를, 간호결과명은 간호결과분류(NOC 3판, 2004)를 기본으로, 관련 요인별로 재분류하여 전문가 집단에게 심장혈관계 중환자에게 해당하는 간호중재명 및 간호활동, 간호결과명 및 간호결과 지표를 선정케 하였다. 각각에 대한 내용 선정은 설문지를 통하였으며 타당도 검증을 통해 본 연구의 모형에 사용하였다. 문헌고찰 및 전문가 집단을 이용하여 도출 및 선정된 자료들을 기본으로 하여 10개 간호진단에 대한 간호과정의 전자의무기록 적용을 위한 모형을 개발하였다. 개발된 모형 중 심박출량 감소에 대한 것을 일 Y대학 부속병원의 전자의무기록 시스템에 적용하여 임상타당도를 보았다. 환자 재원 시 심박출량 감소의 간호진단이 시스템에서 제시되었을 때, 임상현장의 간호사들이 심박출량 감소의 간호진단명을 채택한 환자 중 23명을 무작위로 선정하였다. 무작위로 선정된 환자에서 심박출량 감소의 간호진단이 채택되었을 시점의 간호기록, 검사결과수치, 임상관찰 기록지 등에서 심박출량 감소의 간호진단을 위한 정의적 특성 및 구체적 특성과 간호결과 지표가 될 수 있는 내용들을 전문가 집단에게 추출케 하였다. 그리고 시스템 전문가와 상의하여 모형에 따라 작성한 흐름도의 사용빈도 및 내용 분석을 통해 임상타당도를 보았다. 간호중재명 및 간호활동은 심박출량 감소가 채택된 시점의 간호중재명 및 간호활동내용의 건수로 조사하였다.연구결과는 다음과 같다.본 연구에 활용한 간호진단명은 출혈의 위험, 급성 통증, 심박출량 감소, 비사용증후군의 위험, 감염의 위험, 불안, 비효율적 기도청결, 오심, 손상의 위험, 피부통합성 장애 위험이었다. 각 간호진단의 정의적 특성은 관련 요인 및 NNN Taxonomy에 따라 전문가 집단과 합의하여 선별하였다. 전문가 집단을 통해 선정된 10개의 간호진단에 대한 간호중재명은 107개였으며, 간호결과명은 55개였다. 10개의 간호진단중 1개 간호진단 심박출량 감소에 대한 임상타당도 결과 개발된 모형의 흐름에 따른 경우가 91.3%로 높은 사용 빈도 율을 보였다. 심박출량 감소의 전자의무기록 적용 시 가장 많이 추출된 정의적 특성 및 구체적 특성은 혈압의 변화에 대한 것(69.6%)이었으며 부종 및 맥박 수 등에 대한 내용이 추가되어야 하는 것으로 나타났다. 시스템의 내용을 통해 전문가 집단이 가장 많이 추출한 관련요인은 후부하의 변화(43.5%)였다. 간호중재명의 경우 시스템에서 가장 많이 선택하여 사용한 간호중재명은 부정맥 관리(26.8%)외 9가지였으며 평균 6.8개의 간호활동을 선택하여 사용하고 있었다. 본 연구에서는 관련 요인별로 평균 8개의 간호중재명과 한 간호중재명에 대해 평균 6.0개정도의 간호활동이 선정되었다. 시스템의 내용에서 간호결과 및 간호결과 지표에 해당하는 내용을 전문가 집단에게 추출하게 하였을 때 전체 환자의 39.1%에서만 그 내용을 찾아 볼 수 있었으며, 혈압에 대한 기록(17.4%)이 가장 많았다.본 연구에서 개발된 모형을 적용할 수 있는 간호과정의 전 과정이 포함된 시스템이 구현되어 임상간호사들의 의사결정에 도움 줄 수 있기를 바란다.핵심되는 말 : 간호과정, 전자의무기록
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Clinical pathway 개발을 위한 EMR 데이터 추출 방법에 대한 연구
(초 록) 본 논문에서는 전자의무기록(electronic medical record, EMR)시스템에서 발생된 임상 데이터를 근거로 clinical pathway (CP)를 개발하기 위한 기본모델을 만드는 방법을 제안하고, 이를 전산시스템으로 구현하여 자동화된 임상경로의 기본모델을 생성하는 과정을 모델링 하였다. 전자의무기록내의 임상 데이터로부터 CP 기본모델을 만들기 위해서 대상 상병의 일반적인 경우의 환자군을 추출하는 방법으로 확률분포를 이용하고 이를 통해 대상 상병에 대해 재원일자 및 수술일자를 기준으로 처방 데이터를 추출해 전산시스템으로 표현하여 CP개발을 위한 기본데이터를 제시하도록 하였다. 대상 상병의 환자군(대상 수술 환자군)을 EMR에서 추출하고, 익명화와 정형화한 환자 데이터를 상자수염그림(box-whisker plot)으로 변이를 제거한 다음 일자별로 퇴원환자수를 확률분포에 적용하여 대상 상병의 일반적인 환자군을 추출하였다. 추출된 환자군에 발생된 처방을 성격별로 분류하고, 약/주사를 보건복지부 효능별 분류기준을 이용하여 그룹으로 분류해 중요 처방의 빈도를 집중화(centralize) 하였으며, 단순 수치로 비교 가능한 진단검사결과를 정상(Normal), 비정상(High/Low)으로 정형화하는 등의 방법을 이용하여 각 재원일자, 처방의 종류에 따른 빈도수와 추세를 볼 수 있는 전산시스템을 구현하였다. 처방은 특별 처방, 약 처방, 주사 처방, 진단검사, 방사선검사, 특수검사, 물리치료, 마취, 처치재료 등으로 성격별로 분류하고 이를 분석하여 전문가들의 검증이 가능한 초기 데이터를 추출할 수 있었다. 그리고 자동으로 추출된 데이터와 전문가가 검증한 데이터가 가장 근접한 수준에서 교차점을 찾을 수 있는 방법을 도출하여 전문가들의 검증을 통하여 기본모델의 수정이 용이한 사용자 환경을 구현하였다. 본 논문에서는 EMR 데이터를 근거로 CP 기본모델 추출의 자동화 방법을 제시하고, 자동화된 프로그램으로 구현하였으며, 이를 이용하면 CP 개발에 시간과 노력을 절감하는 효과를 기대할 수 있을 것이다. (Abstract) In order to develop a clinical pathway using the clinical data from EMR (Electronic Medical Record) System, an automated extraction method for basic pathway model was presented in this dissertation. The patient group for interested diagnosis extracted from the EMR system was purified using box-whisker plot and the necessary items for experiments were picked out on the basis of length of stay and the operation day. Then, the general case of patient group from interested diagnosis was extracted using a probability distribution. Finally, the clinical order data from implemented general case was grouped and classified using the method of medication frequency centralizing and symbolizing of lab result. From the experimental result, a GUI-based clinical support program was implemented to display the essential and optional item for medical examination and treatment, to make the clinical data from automated method and that verified by clinical expert cross each other, and to make it easy to modify the basic pathway model. The time and effort spent in developing a clinical pathway are expected to reduce using the automated extraction method in this dissertation.
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자궁경부암으로 수술받은 환자군을 대상으로 computerized clinical pathway의 개발
(Abstract) The purpose of this study is to present an order selecting method for developing the computerized system to present a prototype of clinical pathway from electric medical record database of a hospital. I extract the lists and frequencies of orders from electric medical record database of cervical cancer patients who underwent an operation at the hospital. To compare frequencies of orders, I used the F-value (percentage of the frequency of an order divided by the number of patients at the day of the order) to reflect the relative frequency of an order. A total of 545 patients presumed by computer were enrolled in this study. From operative day to postoperative seventh day, a total of 2639 lists of orders were extracted by computerized query. The appropriate cutoff of F-value was 11.9 to include the 38 actual orders. Using this cutoff of F-value, sensitivity and specificity to select the 38 actual orders were 100% and 93.8%, respectively. I could obtain the prototype of clinical pathway for cervical cancer patients undergoing operation. I could obtain the list of orders for the prototype of clinical pathway through relative frequency of the each order from the electric medical record database. (초 록) 본 연구에서는 전산 처방 전달 시스템에 저장된 정보를 이용하여 자궁경부암으로 수술적 치료를 받은 환자들의 처방 목록을 모델로 주 임상경로의 원형을 빠르게 제공할 수 있는 전산 시스템 개발을 위한 처방 목록 선별 방법을 제시해 보고자 한다. 전자 의무기록 및 처방 전달 시스템 데이터 베이스에서 자궁경부암으로 수술적 치료를 받은 환자를 추출하여 수술 일자를 기준으로 처방의 목록 및 발생 빈도를 추출하였다. 각 처방들의 발생 빈도를 상대적으로 비교하기 위하여 특정일에 발생한 처방의 빈도를 그 날에 추정된 재원 환자 수로 나눈 값의 백분율(F-value)을 구하여 처방 빈도를 나타내는 지표로 이용하였다. 추출한 처방 목록을 다양한 기준을 적용하여 선별 추출하고 실제 그 병원의 처방과 대조하여 적합성 여부를 판별하고 통계적인 방법을 이용하여 적절한 F-value의 값을 정하였다. 수술일에 처방이 발생한 환자의 수는 545명으로 추정되었으며, 수술일부터 수술 후 7일째까지 총 2639 종의 처방 목록이 추출되었다. 38 종의 ‘실제 처방’ 목록을 선별해내는 적절한 F-value의 cutoff value는 11.9 이상일 때 민감도 100%, 특이도 93.8%의 정확도로 ‘실제 처방’ 목록을 선별할 수 있었다. 이런 처방 발생 빈도를 기준으로 주 임상경로의 원형을 재구성할 수 있었으며 통상적인 자궁경부암 수술 치료를 받는 환자에 처방되는 것에 합당한 결과를 얻을 수 있었다. 전산 처방 전달 시스템의 자료를 이용하여 특정 일자의 처방의 빈도 값을 처방 발생 환자 수로 나눈 값을 이용하여 상위 빈도를 보이는 처방 목록을 선별할 수 있으며 이를 이용하여 주 임상경로의 원형을 작성할 수 있다.
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