허혈성 뇌졸중은 뇌조직의 비가역적인 변성이 발생된 이후 회복이 제한적이므로 골든타임안에 적절한 치료를 받은 것이 예후에 중요하다. 따라서 허혈성 뇌졸중 환자들은 증상 인지 후 치료추구를 지연시키지 않는 것이 중요하나, 여전히 치료 가능한 시간안에 병원에 도착하는 비율은 과반수에도 미치지 못하고 있다. 치료추구 지연을 감소시키기 위해서는 지연 단계별 조절가능한 위험인자들을 포함한 포괄적 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 Three Delays Model 을 바탕으로 치료추구 단계별 영향요인을 파악하고, 허혈성 뇌졸중 환자의 치료추구지연을 감소시키기 위한 중재 방안의 근거를 마련하고자 하였다. 본 연구는 서술적 상관관계 연구이며, 국내 상급종합병원 응급실 또는 신경과 병동에 입원중인 허혈성 뇌졸중 환자 및 동반 보호자를 대상으로 자료수집을 시행하였다. 연구의 주요 측정 변수는 Thaddeus & Maine(1994)의 Three Delays Model 관련 요인과 문헌 고찰을 기반으로 하였다. 수집된 자료는 기술통계, ...
허혈성 뇌졸중은 뇌조직의 비가역적인 변성이 발생된 이후 회복이 제한적이므로 골든타임안에 적절한 치료를 받은 것이 예후에 중요하다. 따라서 허혈성 뇌졸중 환자들은 증상 인지 후 치료추구를 지연시키지 않는 것이 중요하나, 여전히 치료 가능한 시간안에 병원에 도착하는 비율은 과반수에도 미치지 못하고 있다. 치료추구 지연을 감소시키기 위해서는 지연 단계별 조절가능한 위험인자들을 포함한 포괄적 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 Three Delays Model 을 바탕으로 치료추구 단계별 영향요인을 파악하고, 허혈성 뇌졸중 환자의 치료추구지연을 감소시키기 위한 중재 방안의 근거를 마련하고자 하였다. 본 연구는 서술적 상관관계 연구이며, 국내 상급종합병원 응급실 또는 신경과 병동에 입원중인 허혈성 뇌졸중 환자 및 동반 보호자를 대상으로 자료수집을 시행하였다. 연구의 주요 측정 변수는 Thaddeus & Maine(1994)의 Three Delays Model 관련 요인과 문헌 고찰을 기반으로 하였다. 수집된 자료는 기술통계, 빈도분석, 독립표본 t 검정, 카이제곱 검정, 다중 로지스틱 회귀분석의 방법으로 분석하였고, SPSS 26.0 프로그램을 이용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 1. 본 연구 대상자 총 151 명 환자 중 66 명(43.7%)이 골든타임 4.5 시간 이내에 병원에 도착하였고, 치료추구 평균 소요시간은 23.86(±36.05) 시간이었으며, 중앙값은 6.50 시간이었다. 2. 본 연구에서 다중 로지스틱 회귀분석을 통해 확인된 치료추구지연에 유의한 요인은 일반적 특성 중 내원경로, 내원수단, 임상 상황적 특성 중 뇌졸중 증상수, 사회 문화적 특성 중 사회적 지지망, 환경적 특성 중 거주 지역이었다. 허혈성 뇌졸중 환자의 내원경로에서 외래를 거쳐 내원한 경우가 응급실로 바로 온 경우 보다 8.03 배, 내원수단이 자차인 경우가 119 로내원한 경우에 비해 2.70 배 치료추구 지연이 되는 것으로 나타났다. 또한 뇌졸중의 증상이 다수인 경우가 단수인 경우보다 3.61 배 지연이 높은 것으로 나타났고, 사회적 지지망은 점수가 1 점 증가할 때마다 치료추구지연 가능성이 6.0%씩 낮아지는 것으로 나타났다. 끝으로, 대상자의 거주지가 경기도인 경우, 서울특별시에 거주하는 경우보다 치료 추구지연이 2.64 배 높은 것으로 나타났다. 본 로지스틱 회귀 모형의 적합도를 보면, Hosmer 와 Lemeshow 검정의 유의확률이 0.05 보다 큰 0.898 이므로 추정된 모형이 적합하다고 할 수 있고, 모형의 설명력은 22.1%~29.6% 이었다. 이상의 연구 결과를 통해 허혈성 뇌졸중 환자의 치료추구지연에 영향을 미치는 요인을 파악함으로써, 추후 치료추구지연을 감소시키기 위한 정책이나 중재 프로그램 마련의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 허혈성 뇌졸중 환자의 치료추구지연을 감소시키기 위해서는 내원 경로, 내원 수단 및 증상에 대한 인식 향상을 위한 교육과 홍보활동을 지속적으로 강화하고, 돌봄서비스 연계 등을 통한 지역사회 시스템과 보건의료의 활용방안에 대한 실질적인 전략이 수립되어야 할 것이다.
허혈성 뇌졸중은 뇌조직의 비가역적인 변성이 발생된 이후 회복이 제한적이므로 골든타임안에 적절한 치료를 받은 것이 예후에 중요하다. 따라서 허혈성 뇌졸중 환자들은 증상 인지 후 치료추구를 지연시키지 않는 것이 중요하나, 여전히 치료 가능한 시간안에 병원에 도착하는 비율은 과반수에도 미치지 못하고 있다. 치료추구 지연을 감소시키기 위해서는 지연 단계별 조절가능한 위험인자들을 포함한 포괄적 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 Three Delays Model 을 바탕으로 치료추구 단계별 영향요인을 파악하고, 허혈성 뇌졸중 환자의 치료추구지연을 감소시키기 위한 중재 방안의 근거를 마련하고자 하였다. 본 연구는 서술적 상관관계 연구이며, 국내 상급종합병원 응급실 또는 신경과 병동에 입원중인 허혈성 뇌졸중 환자 및 동반 보호자를 대상으로 자료수집을 시행하였다. 연구의 주요 측정 변수는 Thaddeus & Maine(1994)의 Three Delays Model 관련 요인과 문헌 고찰을 기반으로 하였다. 수집된 자료는 기술통계, 빈도분석, 독립표본 t 검정, 카이제곱 검정, 다중 로지스틱 회귀분석의 방법으로 분석하였고, SPSS 26.0 프로그램을 이용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 1. 본 연구 대상자 총 151 명 환자 중 66 명(43.7%)이 골든타임 4.5 시간 이내에 병원에 도착하였고, 치료추구 평균 소요시간은 23.86(±36.05) 시간이었으며, 중앙값은 6.50 시간이었다. 2. 본 연구에서 다중 로지스틱 회귀분석을 통해 확인된 치료추구지연에 유의한 요인은 일반적 특성 중 내원경로, 내원수단, 임상 상황적 특성 중 뇌졸중 증상수, 사회 문화적 특성 중 사회적 지지망, 환경적 특성 중 거주 지역이었다. 허혈성 뇌졸중 환자의 내원경로에서 외래를 거쳐 내원한 경우가 응급실로 바로 온 경우 보다 8.03 배, 내원수단이 자차인 경우가 119 로내원한 경우에 비해 2.70 배 치료추구 지연이 되는 것으로 나타났다. 또한 뇌졸중의 증상이 다수인 경우가 단수인 경우보다 3.61 배 지연이 높은 것으로 나타났고, 사회적 지지망은 점수가 1 점 증가할 때마다 치료추구지연 가능성이 6.0%씩 낮아지는 것으로 나타났다. 끝으로, 대상자의 거주지가 경기도인 경우, 서울특별시에 거주하는 경우보다 치료 추구지연이 2.64 배 높은 것으로 나타났다. 본 로지스틱 회귀 모형의 적합도를 보면, Hosmer 와 Lemeshow 검정의 유의확률이 0.05 보다 큰 0.898 이므로 추정된 모형이 적합하다고 할 수 있고, 모형의 설명력은 22.1%~29.6% 이었다. 이상의 연구 결과를 통해 허혈성 뇌졸중 환자의 치료추구지연에 영향을 미치는 요인을 파악함으로써, 추후 치료추구지연을 감소시키기 위한 정책이나 중재 프로그램 마련의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 허혈성 뇌졸중 환자의 치료추구지연을 감소시키기 위해서는 내원 경로, 내원 수단 및 증상에 대한 인식 향상을 위한 교육과 홍보활동을 지속적으로 강화하고, 돌봄서비스 연계 등을 통한 지역사회 시스템과 보건의료의 활용방안에 대한 실질적인 전략이 수립되어야 할 것이다.
Ischemic stroke leads to limited recovery following the irreversible degeneration of brain tissue, making it crucial to receive appropriate treatment within the “golden time” after symptom onset for better prognosis. It is therefore vital for patients to avoid delaying treatment upon rec...
Ischemic stroke leads to limited recovery following the irreversible degeneration of brain tissue, making it crucial to receive appropriate treatment within the “golden time” after symptom onset for better prognosis. It is therefore vital for patients to avoid delaying treatment upon recognizing symptoms. However, the proportion of patients arriving at the hospital within this critical period remains below the majority. To minimize treatment seeking delays, comprehensive research is required, including modifiable risk factors for each stage of delay. This study, utilizing the Three Delays Model, aimed to identify the influencing factors at each treatment seeking stage and establish a foundation for intervention strategies to decrease delays in ischemic stroke patients. The study employed a descriptive correlational design and involved 151 patients who exhibited neurological symptoms, were diagnosed with ischemic stroke, and received treatment in the emergency room or were hospitalized in the neurology ward. Data collection spanned from July 2020 to November 2023, using surveys and interviews with patients in the emergency room or hospital and their accompanying guardians. The study’s main measurement variables were based on Thaddeus & Maine’s (1994) Three Delays Model. The collected data underwent analysis using descriptive statistics, frequency analysis, independent sample ttests, chi-square tests, and multiple regression analysis, using the SPSS26.0 software.
The research findings are summarized as follows: 1. The average time taken for subjects to seek treatment was 23.86(±36.05) hours, with a median of 6.5 hours. Among 151 patients, 66 (43.7%) patients arrived at the hospital within the crucial 4.5-hour window (the “golden time”) following symptom onset. 2. Factors significantly influencing treatment seeking delays among subjects included visit way and visit means under general characteristics; number of stroke symptoms under clinical-situational characteristics; social support network under sociocultural characteristics; and residential area under environmental characteristics. Findings revealed that subjects visiting the hospital via an outpatient clinic experienced an 8.03 fold increase in treatment-seeking delay compared to direct emergency room arrivals, and a 2.70 fold increase when arriving by car compared to using emergency services (119). Additionally, the delay was 3.61 times higher for cases with multiple stroke symptoms compared to those with a single symptom. Regarding social support networks, each point increase in the score corresponded to a 6.0% decrease in the likelihood of delaying treatment. Finally, subjects residing in Gyeonggi-do faced a 2.64 fold increase in delay compared to those living in Seoul. The logistic regression model’s goodness of fit was 0.898, surpassing the Hosmer and Lemeshow test’s significance threshold of 0.05, indicating the model’s suitability with an explanatory power of 22.1% to 29.6%. These results suggest that identifying factors influencing treatment delays in ischemic stroke patients can provide essential data for developing policies or intervention programs aimed at reducing these delays. To decrease treatmentseeking delays in ischemic stroke patients, it is imperative to enhance education and awareness about symptoms, hospital routes, and visitation means, and to devise practical strategies for leveraging the community system and healthcare through integration with care services.
Ischemic stroke leads to limited recovery following the irreversible degeneration of brain tissue, making it crucial to receive appropriate treatment within the “golden time” after symptom onset for better prognosis. It is therefore vital for patients to avoid delaying treatment upon recognizing symptoms. However, the proportion of patients arriving at the hospital within this critical period remains below the majority. To minimize treatment seeking delays, comprehensive research is required, including modifiable risk factors for each stage of delay. This study, utilizing the Three Delays Model, aimed to identify the influencing factors at each treatment seeking stage and establish a foundation for intervention strategies to decrease delays in ischemic stroke patients. The study employed a descriptive correlational design and involved 151 patients who exhibited neurological symptoms, were diagnosed with ischemic stroke, and received treatment in the emergency room or were hospitalized in the neurology ward. Data collection spanned from July 2020 to November 2023, using surveys and interviews with patients in the emergency room or hospital and their accompanying guardians. The study’s main measurement variables were based on Thaddeus & Maine’s (1994) Three Delays Model. The collected data underwent analysis using descriptive statistics, frequency analysis, independent sample ttests, chi-square tests, and multiple regression analysis, using the SPSS26.0 software.
The research findings are summarized as follows: 1. The average time taken for subjects to seek treatment was 23.86(±36.05) hours, with a median of 6.5 hours. Among 151 patients, 66 (43.7%) patients arrived at the hospital within the crucial 4.5-hour window (the “golden time”) following symptom onset. 2. Factors significantly influencing treatment seeking delays among subjects included visit way and visit means under general characteristics; number of stroke symptoms under clinical-situational characteristics; social support network under sociocultural characteristics; and residential area under environmental characteristics. Findings revealed that subjects visiting the hospital via an outpatient clinic experienced an 8.03 fold increase in treatment-seeking delay compared to direct emergency room arrivals, and a 2.70 fold increase when arriving by car compared to using emergency services (119). Additionally, the delay was 3.61 times higher for cases with multiple stroke symptoms compared to those with a single symptom. Regarding social support networks, each point increase in the score corresponded to a 6.0% decrease in the likelihood of delaying treatment. Finally, subjects residing in Gyeonggi-do faced a 2.64 fold increase in delay compared to those living in Seoul. The logistic regression model’s goodness of fit was 0.898, surpassing the Hosmer and Lemeshow test’s significance threshold of 0.05, indicating the model’s suitability with an explanatory power of 22.1% to 29.6%. These results suggest that identifying factors influencing treatment delays in ischemic stroke patients can provide essential data for developing policies or intervention programs aimed at reducing these delays. To decrease treatmentseeking delays in ischemic stroke patients, it is imperative to enhance education and awareness about symptoms, hospital routes, and visitation means, and to devise practical strategies for leveraging the community system and healthcare through integration with care services.
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