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      월경통 환자의 임상연구를 통한 형·색·맥·증 통합진단 시스템 개발을 위한 연구 = The research for development of an integrated diagnostic system for typology, complexion, pulse, and symptoms through clinical research of the patients of menstrual pain

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      https://www.riss.kr/link?id=T13985744

      • 저자
      • 발행사항

        부산 : 東義大學校 大學院, 2016

      • 학위논문사항

        학위논문(석사) -- 동의대학교 대학원 , 한의학과 , 2016. 2

      • 발행연도

        2016

      • 작성언어

        한국어

      • KDC

        519 판사항(5)

      • 발행국(도시)

        부산

      • 형태사항

        viii, 54 p. : 삽도 ; 26 cm

      • 일반주기명

        동의대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다
        참고문헌: p. 42-51

      • 소장기관
        • 동의대학교 중앙도서관 소장기관정보
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      부가정보

      국문 초록 (Abstract)

      본 연구는 월경통 환자를 대상으로 한 임상 연구를 통하여 形色脈證 통합진단 시스템을 개발하기 위하여 수행하였다. 월경통이 있는 실험군193명과 월경통이 없는 대조군101명을 선정하여 形...

      본 연구는 월경통 환자를 대상으로 한 임상 연구를 통하여 形色脈證 통합진단 시스템을 개발하기 위하여 수행하였다. 월경통이 있는 실험군193명과 월경통이 없는 대조군101명을 선정하여 形色脈證의 정보를 수집하였다. 형태정보는 형상의학적 정보와 사상체질의학적 정보를 수집하였으며, 색정보는 표준색상표와 환자 얼굴을 동시에 촬영하여 안색을 한의사가 분석하였고, 맥정보는 대요메디 3-D맥진기를 사용하여 월경전과 월경주기 3일내에 2회 방문하여 맥상과 맥파를 분석하였으며 증 정보는 한방진단설문지DSOM과 월경통 기초 설문지를 작성하여 증상을 분석하였다. 본 연구는 유효성 평가를 위하여 카이제곱 검정, 2표본 t-검정, 분산분석, 윌콕슨 순위합검정, 크로스칼-왈리스검정, 상관분석을 사용하였다.
      수집된 形色脈證 정보를 통계분석한 결과 氣科가 실험군에서 유의하게 많았으며 精科가 대조군에서 유의하게 많았다. 또한 사상체질과 형상간의 관련성에서 태음인이면서 氣科인 경우가 실험군에서 유의하게 많았다. 맥파 정보 분석에서는 R-AI/HR_75, W/T(sec), T4/(T-T4)(%), VarPeriod(sec^2), EIX 지표에서 실험군과 대조군 사이에 유의한 차이가 있었다. DSOM 병기에서는 血虛, 氣滯, 血瘀, 寒, 脾, 腎, 痰 병기에서 실험군과 대조군 사이에 유의한 차이가 있었으며 형태정보와 2원빈도분석 결과 소양인은 신, 태음인은 혈허, 소음인은 혈허, 기체, 혈어, 한, 비 병기에서 유의한 차이가 있었다. 또한 방광체에서 혈허, 기체, 한, 비, 신 병기에 대하여 유의하게 차이가 있었으며, 精科는 혈허, 한 병기, 氣科는 기체, 신 병기에서 유의한 차이가 있었다.
      또한 분석된 형상정보, 체질정보 그리고 증상정보를 통합하여 생리통을 예측해본 결과 193명의 실험군 중 58명(예측률 30.05%)을 생리통이 있다고 예측할 수 있었다.

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      목차 (Table of Contents)

      • Ⅰ. 서론 1
      • Ⅱ. 연구방법 3
      • 1. 연구대상 3
      • (1) 실험군 선정기준 3
      • (2) 대조군 선정기준 3
      • Ⅰ. 서론 1
      • Ⅱ. 연구방법 3
      • 1. 연구대상 3
      • (1) 실험군 선정기준 3
      • (2) 대조군 선정기준 3
      • (3) 제외기준 3
      • 2. 정보수집 4
      • (1) 임상시험 진행일정 4
      • (2) 形色脈證 정보 수집 5
      • 3. 통계 분석 방법 6
      • Ⅲ. 연구결과 7
      • 1. 피험자의 인구통계 변수 7
      • 2. 형태정보 7
      • (1) 피험자 일반특성 7
      • (2) 체중별 피험자 사상체질 분포 10
      • (3) 체중별 피험자 형상유형 분포 12
      • (4) 사상체질과 형상간의 관계 13
      • 3. 색 정보 18
      • 4. 맥 정보 19
      • (1) 맥상 진단 결과 19
      • (2) 주요 맥파 파라미터 비교 분석 20
      • 5. 증 정보 25
      • 6. 사상체질, 형상유형, DSOM병증과의 관련성 분석 25
      • (1) 사상체질과 DSOM 병증과의 관련성 분석 25
      • (2) 형상과 DSOM 병증과의 관련성 분석 26
      • (3) 사상체질, 형상, DSOM간의 3원빈도분석 27
      • 7. 사상체질, 형상진단, DSOM결과를 이용한 월경통 예측 31
      • Ⅳ. 고찰 34
      • Ⅴ. 결론 40
      • 參考文獻 43
      • Abstract 52
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