본 연구는 한국형 중증도 분류도구(KTAS)와 국가응급의료정보망(NEDIS)로 중증도를 분류하여 도구의 적절성을 평가하고, 응급의료 관리대상의 기준인 NEDIS 응급증상을 KTAS 중증도 분류 결과로 대신할 수 있을지에 대한 과학적 근거를 마련하고자 시도한 비교조사연구이다. 연구대상은 2016년 4월 1일부터 4월 30일까지 서울시 소재 일개 응급 의료센터에 내원하여 진료를 받은 환자의 국가응급의료정보망 전송 자료와 ...
본 연구는 한국형 중증도 분류도구(KTAS)와 국가응급의료정보망(NEDIS)로 중증도를 분류하여 도구의 적절성을 평가하고, 응급의료 관리대상의 기준인 NEDIS 응급증상을 KTAS 중증도 분류 결과로 대신할 수 있을지에 대한 과학적 근거를 마련하고자 시도한 비교조사연구이다. 연구대상은 2016년 4월 1일부터 4월 30일까지 서울시 소재 일개 응급 의료센터에 내원하여 진료를 받은 환자의 국가응급의료정보망 전송 자료와 전자의무기록 정보를 수집하였다. 수집된 자료는 빈도, 백분율, 평균, 표준편차, 중앙값, 사분범위, X2-test, t-test, ANOVA, Scheffe사후 검정을 하였고, 상관관계는 Pearson 상관분석, Kendall's tau-b을 분석하였다. 통계 처리는 SAS, SPSS(version18) 프로그램을 이용하였다.
본 연구 결과는 다음과 같다.
1. 일반적인 특성에서 성별은 남자가 52.6%, 연령은 65세 이상이 23.6%, 내원 당시 의식은 명료가 95.5%, 내원 동기는 질병이 72.2%, 진료 결과는 귀가 78.7%로 가장 높았고, GCS의 중앙값(사분범위)은 15(15,15)점이었다. 진료결과 결정까지 소요시간의 중앙값(사분범위)은 3시간 02분(118, 291)이었고, 재실시간의 중앙값(사분범위)은 2시간 28분(94, 235)이었다.
3. 중증도 단계별 진료결과는 KTAS의 중증도가 높을수록 입원, 중증도가 낮을수록 귀가가 유의하게 높았고, NEDIS 응급은 입원, 비응급은 귀가가 유의하게 더 높았다. 진료결과 결정까지의 소요시간은 KTAS 단계별 통계학적 차이가 있었고, NEDIS 응급이 비응급보다 유의하게 더 높았다. 응급의료센터 재실시간은 KTAS 단계별 통계학적 차이가 있었고, NEDIS 응급이 비응급보다 재실시간이 유의하게 더 높게 나타났다.
4. KTAS의 최초분류와 최종분류의 일치도는 유의한 상관관계를 보였고, KTAS와 NEDIS 단계 간의 일치도에도 유의한 관련성이 있었다. 또한 KTAS 1-3단계를 NEDIS 응급으로 재분류시 40.3%에서 24.7%으로 응급환자관리 대상의 비율이 15.6% 감소함을 알 수 있었다.
이상의 연구 결과를 통해 중증도 분류 도구인 KTAS를 통해 진료결과, 진료결과 결정까지의 소요시간, 재실시간 등은 임상 성과를 예측하는 주요 지표임을 알 수 있었다. KTAS는 과소·과대평가의 비율이 낮고, 응급환자 관리대상의 기준으로 더욱 객관적, 합리적이었다. 앞으로 표준화된 KTAS를 병원 전 단계(pre-hospital phase)에서도 적용한다면 응급의료체계는 더욱 향상될 수 있을 것임을 확신한다. 또한 중증도 분류자간 신뢰도를 높이기 위한 지속적인 교육과 프로그램 개발이 필요하다.
본 연구는 한국형 중증도 분류도구(KTAS)와 국가응급의료정보망(NEDIS)로 중증도를 분류하여 도구의 적절성을 평가하고, 응급의료 관리대상의 기준인 NEDIS 응급증상을 KTAS 중증도 분류 결과로 대신할 수 있을지에 대한 과학적 근거를 마련하고자 시도한 비교조사연구이다. 연구대상은 2016년 4월 1일부터 4월 30일까지 서울시 소재 일개 응급 의료센터에 내원하여 진료를 받은 환자의 국가응급의료정보망 전송 자료와 전자의무기록 정보를 수집하였다. 수집된 자료는 빈도, 백분율, 평균, 표준편차, 중앙값, 사분범위, X2-test, t-test, ANOVA, Scheffe 사후 검정을 하였고, 상관관계는 Pearson 상관분석, Kendall's tau-b을 분석하였다. 통계 처리는 SAS, SPSS(version18) 프로그램을 이용하였다.
본 연구 결과는 다음과 같다.
1. 일반적인 특성에서 성별은 남자가 52.6%, 연령은 65세 이상이 23.6%, 내원 당시 의식은 명료가 95.5%, 내원 동기는 질병이 72.2%, 진료 결과는 귀가 78.7%로 가장 높았고, GCS의 중앙값(사분범위)은 15(15,15)점이었다. 진료결과 결정까지 소요시간의 중앙값(사분범위)은 3시간 02분(118, 291)이었고, 재실시간의 중앙값(사분범위)은 2시간 28분(94, 235)이었다.
3. 중증도 단계별 진료결과는 KTAS의 중증도가 높을수록 입원, 중증도가 낮을수록 귀가가 유의하게 높았고, NEDIS 응급은 입원, 비응급은 귀가가 유의하게 더 높았다. 진료결과 결정까지의 소요시간은 KTAS 단계별 통계학적 차이가 있었고, NEDIS 응급이 비응급보다 유의하게 더 높았다. 응급의료센터 재실시간은 KTAS 단계별 통계학적 차이가 있었고, NEDIS 응급이 비응급보다 재실시간이 유의하게 더 높게 나타났다.
4. KTAS의 최초분류와 최종분류의 일치도는 유의한 상관관계를 보였고, KTAS와 NEDIS 단계 간의 일치도에도 유의한 관련성이 있었다. 또한 KTAS 1-3단계를 NEDIS 응급으로 재분류시 40.3%에서 24.7%으로 응급환자관리 대상의 비율이 15.6% 감소함을 알 수 있었다.
이상의 연구 결과를 통해 중증도 분류 도구인 KTAS를 통해 진료결과, 진료결과 결정까지의 소요시간, 재실시간 등은 임상 성과를 예측하는 주요 지표임을 알 수 있었다. KTAS는 과소·과대평가의 비율이 낮고, 응급환자 관리대상의 기준으로 더욱 객관적, 합리적이었다. 앞으로 표준화된 KTAS를 병원 전 단계(pre-hospital phase)에서도 적용한다면 응급의료체계는 더욱 향상될 수 있을 것임을 확신한다. 또한 중증도 분류자간 신뢰도를 높이기 위한 지속적인 교육과 프로그램 개발이 필요하다.
This study classified the severity level by KTAS and NEDIS and evaluated the appropriateness of their and this is also a comparative study to establish a scientific basis for replacing the NEDIS emergency symptom with the KTAS severity classification result. The subject of this study was 2,590 p...
This study classified the severity level by KTAS and NEDIS and evaluated the appropriateness of their and this is also a comparative study to establish a scientific basis for replacing the NEDIS emergency symptom with the KTAS severity classification result. The subject of this study was 2,590 patients who visited the Emergency Medical Center in Seoul from April 1, 2016 to April 30, 2016. And their the national emergency medical information network and electronic medical records collected. The collected data were analyzed by frequency, percentage, mean, standard deviation, median, interquartile range(IQR), X2-test, t-test, ANOVA and Scheffe post-test. Correlation was analyzed by Pearson correlation analysis, Kendall's tau-b and statistical analysis was performed using SAS and SPSS(version 18).
The results of this study are as follows.
1. In general characteristics, the gender was 52.6% for male and more than 65-year-old was 23.6%. Consciousness at the time of visit, alert was 95.5% and Cause of visit to the hospital, the disease was 72.2%. In the medical care result, discharge was the highest at 78.7% and the median(IQR) of GCS was 15(15,15) points. In the clinical decision making time, the median(IQR) was 3 hours and 02 minutes(118, 291) and the median(IQR) of the length of stay in the hospital was 2 hours and 28 minutes(94, 235).
2. In case of the severity classification results, the KTAS level 1 was 0.9%, the level 2 was 7.4%, the level 3 was 6.4%, the level 4 was 51.1%, and the level 5 was 24.2%. NEDIS emergency was 40.3% and non-emergency 59.7%.
3. In the severity step-by-step medical care results, the higher the severity of KTAS, the higher the admission and the lower the severity, the higher the discharge. In the case of NEDIS emergency, admission was high and in the NEDIS non-emergency, discharge was significantly high. There was statistically difference between KTAS clinical decision making time and NEDIS emergency was significantly higher than non-emergency. In the length of stay, there was statistical difference between KTAS level and NEDIS emergency was significantly higher than in non–emergency.
4. The agreement between the initial classification and the final classification of KTAS showed a significant correlation. There was also a significant correlation to the agreement between the KTAS and NEDIS. In addition, when the KTAS level 1-3 was reclassified as NEDIS emergency, the ratio of emergency care patients decreased from 40.3% to 24.7% by 15.6%.
Based on the above results, we could confirm that the KTAS classification as a severity classification tool is a major indicator to predict the clinical outcome of the medical care results, clinical decision making time and length of stay. The KTAS classification has a low ratio of under-triage and over-triage plus is more objective and reasonable based on emergency patient management standards. Thus if the standardized KTAS is applied to the hospital in the future, the emergency medical system will be further improved. Also continuous education and program development need to increase the reliability among the severity classifiers.
This study classified the severity level by KTAS and NEDIS and evaluated the appropriateness of their and this is also a comparative study to establish a scientific basis for replacing the NEDIS emergency symptom with the KTAS severity classification result. The subject of this study was 2,590 patients who visited the Emergency Medical Center in Seoul from April 1, 2016 to April 30, 2016. And their the national emergency medical information network and electronic medical records collected. The collected data were analyzed by frequency, percentage, mean, standard deviation, median, interquartile range(IQR), X2-test, t-test, ANOVA and Scheffe post-test. Correlation was analyzed by Pearson correlation analysis, Kendall's tau-b and statistical analysis was performed using SAS and SPSS(version 18).
The results of this study are as follows.
1. In general characteristics, the gender was 52.6% for male and more than 65-year-old was 23.6%. Consciousness at the time of visit, alert was 95.5% and Cause of visit to the hospital, the disease was 72.2%. In the medical care result, discharge was the highest at 78.7% and the median(IQR) of GCS was 15(15,15) points. In the clinical decision making time, the median(IQR) was 3 hours and 02 minutes(118, 291) and the median(IQR) of the length of stay in the hospital was 2 hours and 28 minutes(94, 235).
2. In case of the severity classification results, the KTAS level 1 was 0.9%, the level 2 was 7.4%, the level 3 was 6.4%, the level 4 was 51.1%, and the level 5 was 24.2%. NEDIS emergency was 40.3% and non-emergency 59.7%.
3. In the severity step-by-step medical care results, the higher the severity of KTAS, the higher the admission and the lower the severity, the higher the discharge. In the case of NEDIS emergency, admission was high and in the NEDIS non-emergency, discharge was significantly high. There was statistically difference between KTAS clinical decision making time and NEDIS emergency was significantly higher than non-emergency. In the length of stay, there was statistical difference between KTAS level and NEDIS emergency was significantly higher than in non–emergency.
4. The agreement between the initial classification and the final classification of KTAS showed a significant correlation. There was also a significant correlation to the agreement between the KTAS and NEDIS. In addition, when the KTAS level 1-3 was reclassified as NEDIS emergency, the ratio of emergency care patients decreased from 40.3% to 24.7% by 15.6%.
Based on the above results, we could confirm that the KTAS classification as a severity classification tool is a major indicator to predict the clinical outcome of the medical care results, clinical decision making time and length of stay. The KTAS classification has a low ratio of under-triage and over-triage plus is more objective and reasonable based on emergency patient management standards. Thus if the standardized KTAS is applied to the hospital in the future, the emergency medical system will be further improved. Also continuous education and program development need to increase the reliability among the severity classifiers.
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