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단축형 노인 낙상위험 사정도구의 타당도

Validation of the Short Form Bobath Memorial Hospital Fall Risk Assessment Scale at a Specialized Geriatric Hospital in Korea

韓國保健看護學會誌 = Journal of Korean public health nursing, v.28 no.3, 2014년, pp.495 - 508  

송경애 (가톨릭대학교 간호대학) ,  박미화 (청암대학교 간호과) ,  정승교 (세명대학교 간호학과) ,  박혜자 (차의과대학교 간호학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Purpose: This study was conducted in order to evaluate the reliability, validity, sensitivity, and specificity of the Short Form of Bobath Memorial Hospital Fall Risk Assessment Scale (BMFRAS-SF). Methods: A validation study was conducted on 207 elderly patients aged over 65 who were admitted to Bob...

주제어

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문제 정의

  • 본 연구는 국내의 노인요양병원 환자를 대상으로 낙상의 위험정도를 사정하기 위해 개발된 BMFRAS를 바탕으로 단축형 도구인 BMFRAS-SF를 구성하고 도구의 신뢰도, 타당도, 특이도와 민감도 및 예측타당도를 평가하기 위하여 수행되었다. BMFRAS-SF는 내적일관성 신뢰도, 관찰자간의 신뢰도, 수렴 타당도 및 구성 타당도가 적절한 것으로 나타났고 BMFRAS-SF의 낙상 위험 예측 경계 점수는 BMFRAS와 비교했을 때 5점이 적절한 것으로 나타났다.
  • 본 연구는 노인전문병원에 입원한 노인환자를 대상으로 임상에서 사용빈도가 높은 BMFRAS 도구의 낙상 위험 영역을 낙상군과 비낙상군에 따라 확인한 후 낙상의 과거력, 활동수준, 낙상위험요인의 수 및 약물 영역을 추출하여 보바스기념병원 낙상위험사정 단축형 도구(Bobath Memorial Hospital Fall Risk Assessment Scale-Short Form, 이하 BMFRAS-SF)를 구성하고 BMFRAS-SF의 신뢰도, 타당도, 민감도 및 특이도를 검증하며 낙상 위험 경계점수를 파악하고자 시도하였다.
  • 본 연구는 단축형 낙상위험 사정도구(MFRAS)를 구성하여 그에 따른 신뢰도와 타당도 및 민감도와 특이도를 분석하며 낙상위험의 경계 점수를 산출하기 위한 서술 연구이다.
  • 본 연구의 목적은 노인병원에 입원한 노인 환자를 대상으로 보바스기념병원 낙상위험 사정도구(BMFRAS)를 바탕으로 구성된 단축형 보바스기념병원 낙상위험 도구(BMFRAS-SF)의 신뢰도와 타당도를 확인하고 민감도와 특이도를 검증하며 낙상위험의 경계점수를 구하기 위함으로 구체적 목적은 다음과 같다.
  • 이에 본 연구는 노인전문병원에 입원한 노인환자를 대상으로 8개의 낙상위험 사정 항목으로 구성된 BMFRA의 단축형인 보바스기념병원 낙상위험사정 도구(Bobath Memorial Hospital Fall Risk Assessment Scale-Short Form, 이하 BMFRAS-SF)를 구성하고 신뢰도와 타당도 및 민감도와 특이도를 확인하며 낙상위험 경계점수를 예측해 보고자 한다. 이를 바탕으로 단축형 도구를 이용하여 노인환자의 낙상 위험을 정확하고 신속하게 평가한다면 병원 입원 노인 뿐 아니라 퇴원 후 지역사회로 복귀한 재가 노인의 낙상예방은 물론 간호사나 지역사회 건강 관리자의 낙상 사정 시간을 줄이는데 기여하게 될 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
낙상위험 사정도구의 한계점은? Thomas's Risk Assessment Tool in Falling Elderly Inpatients, 이하 STRATIFY)(Oliver, Britton, Seed, Martin, & Hopper, 1997), 주로 의료기간에 입원한 급성기 환자에게 적용하여 타당도가 높은 모스 낙상척도(Morse Fall Scale, 이하 MFS)(Morse, Morse, & Tylko, 1989)와 헨드릭 낙상위험 사정도구(Hendrich fall risk model, 이하 HFRM)(Hendrich, Nyhuuis, Kppenbrock, & Soja, 1995) 및 헨드릭II 낙상위험 사정도구(Hendrich fall risk model II, 이하 HFRM II)(Hendrich, Bender, & Nyhuiset, 2003) 등 다양한 도구들이 있다. 그러나 이러한 낙상 도구는 병원 중심의 노인이나 급성기 환자의 낙상 위험 사정에 적합한 도구이고 재가 노인이나 노인 요양 병원의 만성 환자들에게 적용하여 타당도 검증이 되지 않았으며 어떤 도구가 낙상을 정확하게 예측하는 지에 대해서는 연구자에 따라 다양하게 평가되고 있다. MFS와 STRATIFY가 엄격한 예측 타당도를 갖고 있다는 보고가 있는가 하면(Oliver, Daly, Martin & McMurdo, 2004) HFRM II가 MFS와 STRATIFY에 비해 민감도와 특이도가 더 좋다는 보고도 있다(Kim, Mordiffi, Bee, Devi & Evans, 2007).
전체 의료기관 안전사고 중 낙상은 몇퍼센트를 차지하는가? 낙상은 의료기관에서 가장 흔히 발생하는 사고 중 하나로 전체 의료기관 안전사고의 약 32% 이상을 차지한다(Viera, Freund-Heritage, & Costa, 2011). 낙상은 모든 연령층에서 발생할 수 있으나 특히 노인에서 발생률이 증가하며, 낙상으로 인한 신체적, 심리적 문제로 합병증이 유발된 노인은 이환률과 사망률이 높아질 뿐 아니라 치료와 간호에 많은 의료자원의 낭비를 초래하게 되며, 결국에는 개인의 삶의 질에 부정적인 영향을 주게 된다(Mun, 2005; Kim, Lee, & Kim, 2011).
노인에게 있어 낙상의 문제점은? 낙상은 의료기관에서 가장 흔히 발생하는 사고 중 하나로 전체 의료기관 안전사고의 약 32% 이상을 차지한다(Viera, Freund-Heritage, & Costa, 2011). 낙상은 모든 연령층에서 발생할 수 있으나 특히 노인에서 발생률이 증가하며, 낙상으로 인한 신체적, 심리적 문제로 합병증이 유발된 노인은 이환률과 사망률이 높아질 뿐 아니라 치료와 간호에 많은 의료자원의 낭비를 초래하게 되며, 결국에는 개인의 삶의 질에 부정적인 영향을 주게 된다(Mun, 2005; Kim, Lee, & Kim, 2011).
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참고문헌 (30)

  1. Cumming, R. G., Sherrington, C., Lord, S. R., Simpson, J. M., Vogler, C., Cameron, I. D., & Naganathan, V. (2008). Cluster randomised trial of a targeted multifactorial intervention to prevent falls among older people in hospital. British medical journal, 5, 336 (7647):758-760. http://dx.doi:10.1136/bmj.39499.546030.BE 

  2. Halfon, P., Egglib, Y., Melle, G. V., & Vagnair, A. (2001). Risk of falls for hospitalized patients: A predictive model based on routinely available data. Journal of Clinical Epidemiology, 54, 1258-1266. http://dx.doi:10.1016/S0895-4356(01)00406-1 

  3. Healey, F., Scobie, S., Oliver, D., Pryce, A., Thomson, R., & Glampsonet, B. (2008). Falls in english and welsh hospitals: a national observational study based on retrospective analysis of 12 months of patient safety incident reports. Quality and Safety in Health Care, 17, 424-430. http://dx.doi:10.1136/qshc.2007.024695 

  4. Heinze, C., Dassen, T., Halfens, R., & Lohrmann, C. (2009). Screening the risk of falls: a general or a specific instrument? Journal of Clinical Nursing, 18(3), 350-356. http://dx.doi:10.1111/j.1365-2702.2008.02 453.x 

  5. Hendrich, A., Nyhuuis, A., Kppenbrock, T., & Soja, M. E. (1995). Hospital falls: Development of predictive model for clinical practice. Applied Nursing Research, 8, 129-139. http://dx.doi:10.1016/S0897-1897(95)80592-3 

  6. Hendrich, A. L., Bender, P. S., & Nyhuis, A. (2003). Validation of the Hendrich II fall risk model: A large concurrent case/control study of hospitalized patients. Applied Nursing Research, 16(1), 9-21. http://dx.doi:10.1053/apnr.2003.016009 

  7. Hitcho, E. B., Krauss, M. J., Birge, S., Claiborne Dunagan, W., Fischer, I., Johnson, S., Nast, P. A., Costantinou, E., & Fraser, V.,J. (2004). Characteristics and circumstances of falls in a hospital setting: a prospective analysis. Journal of General Internal Medicine, 19, 732-739. http://dx.doi:10.1111/j.1525-1497. 2004.30387.x 

  8. Ivziku, D., Matarese, M., & Pedone, C. (2011). Predictive validity of the Hendrich fall risk model II in an acute geriatric unit. International Journal of Nursing Studies, 48, 468-474. http://dx.doi:10.1016/j.ijnurstu.2010.09.002 

  9. Jang, I. S., & Park, E. O. (2013). The prevalence and factors of falls among the community-dwelling elderly. Journal of Korean Academy of Public Health Nursing, 27(1), 89-101. http://dx.doi.org/10.5932/JKPHN.2013.27.1.89 

  10. Kim, C. G., (2003). An analysis of fall incidence rate and the related factors of fall in hospitalized patients. Unpublished master's thesis, Seoul National University, Seoul. 

  11. Kim, E. A. N., Mordiffi, S. Z., Bee, W. H., Devi, K., & Evans, D. (2007). Evaluation of three fall-risk assessment tools in an acute care setting. Journal of Advanced Nursing, 60, 427-435. http://dx.doi:10.1111/j.1365-2648.2007.04419.x 

  12. Kim, E. K., Lee, J. C., & Eum, M. R. (2008). Fall risk factors of inpatients. Journal of Korean Academy of Nursing, 38(5), 676-684. http://dx.doi.org/10.4040/jkan.2008.38.5.676 

  13. Kim, K. S., Kim, J. A., Choi, Y. K., Kim, Y. J., Park, M. H., Kim, H. Y., & Song, M. S. (2011). A Comparative Study on the Validity of Fall Risk Assessment Scales in Korean Hospitals. Asian Nursing Research, 5(1), 28-37. http://dx.doi.org/10.1016/S1976-1317(11)60011-X 

  14. Kim, O. H., Lee, E. K., & Kim, E. M. (2011). Effects of fall prevention program on fall efficacy scale and activities-specific of balance confidence scale in rural residents. Journal of Korean Public Health Nursing, 25(2), 187-196. 

  15. Miller, C. A. (2002). The connection between drugs and falls in elders. Geriatric Nursing, 23(2), 109-110. http://dx.doi.org/10.1067/mgn.2002.123794 

  16. Milisen, K., Staelens, N., Schwendimann, R., De Paepe, L., Verhaeghe, J., Braes, T., Boonen, S., Pelemans, W., Kressig, R. W., & Dejaeger, E. (2007). Fall prediction inpatients by bedside nurses the St. Thomas's Risk Assessment Tool in Falling Elderly Inpatients (STRATIFY) instrument: a multicenter study. Journal of the American Geriatrics Society. 55, 725-733. http://dx.doi:10.1111/j.1532-5415.2007.01151.x 

  17. Morse, J. M., Morse, R. M., & Tylko, S. J. (1989). Development of a scale to identify the fall-prone patients. Canadian Journal on Aging, 8, 366-377. http://dx.doi.org/10.1017/S0714980800008576 

  18. Mun, Y. H. (2005). The prevalence and associated factors of the in-home falls of the elderly. Journal of Korean Academy of Public Health Nursing, 19(2), 324-333. 

  19. Oliver, D., Britton, M., Seed, P., Martin, F. C., & Hopper, A. H. (1997). Development and evaluation of evidence based assessment tool (STRATIFY) to predict which elderly inpatients will fall: Case-control and cohort studies. British Medical Journal, 315, 1049-1053. http://dx.doi:10.1136/bmj.315.7115.1049 

  20. Oliver., D., Daly, F., Martin, F. C. & McMurdo, M. E. T. (2004). Risk factors and risk assessment tools for falls in hospital in-patient: a systematic review. Age and Ageing, 33, 122-130. http://dx.doi:10.1093/ageing/afh017 

  21. Oliver, D., & Healey, F. (2009) Falls risk prediction tools for hospital inpatients: do they work?, Nursing Times, 105(7), 18-21. Retrieved August 10, 2011, from http://www. nursingtimes.net/nursing-practice-clinical-research/falls-risk-prediction-tools-for-hospital-inpatients-do-they-work/1999146.article 

  22. Park, M. H., & Sohng, K. Y. (2005). Risk Factors of Stroke Patients Falling in Geriatric Hospital. Journal of Korean Gerontological Nursing, 7(1), 104-113. 

  23. Rosenberg, L., Joseph, L., & Barkum, A. (2000). Surgical arithmetic: epidemiological statistical and outcome based approach to surgical practice. Georgetown, Tx: Landes Bioscience. 

  24. Korea Hospital Nurses Association (2005). Safety management guidelines for nursing (6th ed.). Seoul: Korea Hospital Nurses Association. 

  25. Saverino, A., Benevolo, E., Ottonello, M., Zsirai, E., & Sessarego, P. (2006). Falls in a rehabilitation setting: functional independence and fall risk. Europa Medicophysica, 42, 179-184. Retrieved August 10, 2011, from http://www.minervamedica.it/en/getfreepdf/ 

  26. Schwendimann, R., Buhler1, H., De Geest, S., & Milisen, K. (2006). Falls and consequent injuries in hospitalized patients: effects of an interdisciplinary falls prevention program. BMC Health Services Research, 6, 69. Retrieved August 10, 2011, from http://www.biomedcentral.com/1472-6963/6/69 

  27. Smith, J., Forster, A., & Young, J. (2006). Use of the 'STRATIFY' falls risk assessment in patients recovering from acute stroke. Age and Ageing, 35, 138-143. http://dx.doi:10.1093/ageing/afj027 

  28. Sohng, K. Y., Moon, J. S., Song, H. H., Lee, K. S., & Kim, Y. S. (2004) Risk factors for falls among the community-dwelling elderly in korea. Journal of Korean Academy of Nursing, 34(8), 1483-1490. 

  29. Vassallo, M., Stockdale, R., Sharma, J. C., Briggs, R., & Allen, S. (2005). A comparative study of the use of four fall risk assessment tools on acute medical wards. Journal of the American Geriatrics Society, 53(6), 1034-1038. http://dx.doi.org/10.1111/j.1532-5415.2005.53316.x 

  30. Vieira, E. R., Freund-Heritage, R., & da Costa, B. R. (2011). Risk factors for geriatric patient falls in rehabilitation hospital settings: a systematic review. Clinical Rehabilitation, 25, 788-799. http://dx.doi:10.1177/0269215511400639 

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