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중증도 분류자 직종에 따른 중증도 분류 결과의 차이 비교
Comparison of KTAS(Korean Triage and Acuity Scale) results by Triage Classifier 원문보기

융합정보논문지 = Journal of Convergence for Information Technology, v.10 no.4, 2020년, pp.98 - 103  

허영진 (국립중앙의료원 중앙응급의료센터) ,  오미라 (국립중앙의료원 중앙응급의료센터) ,  김세형 (국립중앙의료원 중앙응급의료센터) ,  한소현 (국립중앙의료원 중앙응급의료센터) ,  박윤숙 (국립중앙의료원 중앙응급의료센터)

초록
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본 연구에서는 KTAS(Korean Triage and Acuity Scale) 결과가 분류를 시행한 주체의 직종에 따른 차이가 있는지를 알아보고자 한다. 2016년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지의 응급의료기관으로 내원한 환자 자료 중, 국가응급진료정보망으로 전송된 자료 총 10,960,359건을 분석하였다. 분류자 직종은 전문의, 전공의, 인턴, 일반의, 간호사, 응급구조사였다. 최초 중증도 분류와 최종 중증도 분류 결과의 일치율은 일반의가 98.9%로 가장 높았고, 인턴이 80.2%로 가장 낮았다. 과대 분류에서는 일반의가 0.6%로 가장 낮았고, 인턴은 16.0%로 가장 높았다. 또한 과소 분류는 전문의와 응급구조사가 0.4%로 가장 낮았고, 인턴이 3.8%로 가장 높았다. 중증도 분류 결과는 직종별 유의미한 차이가 있었다(p<0.001). 중증도 분류는 환자의 예후에 영향을 미치는 요인 중 하나로 직종별, 숙련도에 따라 그 결과가 달라져서는 안 된다. 때문에 정확한 중증도 분류를 위한 분류자의 역량 강화가 필요하다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this study was to determine whether the results of KTAS(Korean Triage and Acuity Scale) triage classifier differ according to the occupations. We analyzed a total of 10,960,359 cases of data sent to the NEDIS from January 1st, 2016 to December 31th, 2017. The triage classifier were MD...

주제어

#한국형 중증도 분류 도구   #국가응급진료정보망   #중증도 분류자   #과대 분류   #과소 분류  

표/그림 (4)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러므로 환자의 최초 상태에 따라 중증도를 정확하게 분류하는 것은 매우 중요하며, 분류의 정확도는 분류자의 역량에 따라 달라질 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 중증도 분류를 시행한 분류자의 직종에 따라 중증도 분류 결과의 차이를 비교하고자 한다.

가설 설정

  • : The final KTAS levels are classified as higher than the initial KTAS levels(under-triage).
  • : The final KTAS levels are classified as lower than the initial KTAS levels(over-triage).
  • : The final and initial KTAS levels are classified as the same(consistency).
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
중증도 분류 시행으로 나타나는 영향은? 응급실을 내원한 환자들에게 적절한 중증도 분류를 시행함은 의료 자원의 효율성을 높일 수 있지만, 중증도 분류의 오류는 환자의 사망률을 증가시킬 수도 있다 [7, 8]. 그러므로 환자의 최초 상태에 따라 중증도를 정확하게 분류하는 것은 매우 중요하며, 분류의 정확도는 분류자의 역량에 따라 달라질 수도 있다.
중증도 분류의 목적은? 중증도 분류의 목적은 모든 환자를 한 번에 치료할 수 있는 자원이 충분하지 않을 때, 가장 긴급한 치료를 필요로 하고, 효율성을 높일 수 있는 환자에게 우선순위를 부여하기 위함이다[5].
중증도 분류를 시행하는 자가 이수해야 되는 교육은? 또한 2018년 12월부터는 전국의 모든 응급의료기관에서 중증도 분류를 시행하도록 하는 법률이 개정되어 현재 시행 중에 있으며, 이는 「응급의료에 관한 법률」 시행 규칙 제18조의3에 따라 응급실 전담 의사, 간호사, 1급 응급구조사가 시행할 수 있다. 또한 중증도 분류를 시행하는 자들은 대한응급의학회에서 주관하는 중증도 분류 관련 교육을 이수하여야 한다. 응급환자의 중증도 분류는 의료자원의 적절한 분배를 위한 노력의 일환이며, 이를 위해 응급환자 도착과 동시에 빠른 시간 안에 환자의 상태를 파악할 수 있어야 한다.
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참고문헌 (11)

  1. National Emergency Medical Center. http://www.e-gen.or.kr/nemc/statistics_annual_repotr.do 

  2. P. M. Mullins, M. Goyal & J. M. Pines. (2013). National growth in intensive care unit admissions from emergency departments in the United States from 2002 to 2009. Society for academic emergency medicine, 20(5), 479-486. DOI : 10.1111/acem.12134 

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  3. R. D. Hardern. (1999). Critical appraisal of papers describing triage system. Academic Emergency Medicin, 6(11), 1166-1171. DOI : 10.1111/j.1553-2712.1999.tb00121.x 

    상세보기 crossref

  4. D. Travers. (1999). Triage: How long does it take? How long should it take?. Journal of Emergency Nursing, 25(3), 238-240. DOI : 10.1016/S0099-1767(99)70213-8 

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  5. R. Abdelwahab, H. Yang & H. G. Teka. (2017). A quality improvement study of the emergency centre triage in a tertiary teaching hospital in northern Ethiopia. African Journal of Emergency Medicine, 7(4), 160-166. DOI : 10.1016/j.afjem.2017.05.009 

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  6. S. W. Jung, M. J. Kang, B. H. Song, J. H. Jang & J. N. Choi. (2017). Comparison of medical costs by KTAS results. National Health Insurance Service Ilsan Hospital, 2017-20-023. 

  7. B. Y. Koh, M. C. Kwak & H. N. Sin. (1999). A study on the performance activities in emergency medical technology students field training. The Korean journal of emergency medical services, 3(1), 55-64. 

  8. J. B. Park & T. H. Lim. (2017). Korean Triage and Acuity Scale(KTAS). Journal of The Korean Society of Emergency Medicine, 28(6), 547-551. 

  9. L. H. Lee et al. (2019). Over-triage occurs when considering the patient's pain in Korean Triage and Acuity Scale(KTAS). PLOS ONE, 14(5). DOI : 10.1371/journal.pone.0216519 

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  10. J. S. Hinson et al. (2018). Accuracy of emergency department triage using the Emergency Severity Index and independent predictors of under-triage and over-triage in Brazil: a retrospective cohort analysis. International Journal of Emergency Medicine, 11(1), 1-10. DOI : 10.1186/s12245-017-0161-8 

    상세보기 crossref

  11. B. Forman, S. Forsgren & E. D. Carlstrom. (2012). Nurses working with Manchester triage - The impact of experience on patient security. Australasian Emergency Nursing Journal, 15(20), 100-107. DOI : 10.1016/j.aenj.2012.02.001 

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