University of Ulsan Open Access Korea
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Sorafenib induces ferroptosis in renal cell carcinoma through CCAT/enhancer-binding protein homologous protein
No full textSorafenib, a multi-kinase inhibitor, has been shown to induce ferroptosis, a form of lipid peroxidation-mediated cell death. However, a mechanism of how sorafenib-induced ER stress leads to ferroptosis remains unclear. Here, we report that the CCAT/enhancer-binding protein (C/EBP) homologous protein (CHOP) is a critical mediator linking ER stress to ferroptosis in human renal cell carcinoma (RCC) cells after exposure to sorafenib. A large portion of sorafenib-induced cell death was shown to be caused by ferroptosis and ER stress significantly contributed to this ferroptic cell death. Among three major ER stress pathways, sorafenib specifically induced activation of the ATF4-CHOP axis. CHOP in turn functioned as an effector suppressing expression of SLC7A11. Therefore, our results suggest that sorafenib induces ferroptosis in RCC cells by increasing uncontrolled oxidative stress. Keywords: Sorafenib, Renal cell carcinoma, ER stress, Ferroptosis, CHOPMaste
AI-based Sensor Fault Detection and Classification in Sensor Networks for Reliable Sensing
No full textThe Internet of Things (IoT) has emerged as a transformative technological paradigm, reshaping how information is collected, transmitted, and utilized across a wide range of domains. By enabling the seamless integration of physical objects with digital systems through sensors, actuators, and networked communication, IoT systems support real-time monitoring, automation, and intelligent decision-making at scale. From smart cities and healthcare to agriculture, manufacturing, and environmental monitoring, the IoT is driving innovation by converting traditional infrastructures into interconnected, adaptive ecosystems.
At the heart of this digital transformation lie sensor networks—distributed systems of sensing devices that continuously gather data about physical or environmental conditions. These networks serve as the foundational layer of the IoT, enabling devices to perceive, interpret, and respond to their surroundings. In many applications, particularly those involving autonomous operations or safety-critical systems, the accuracy, continuity, and reliability of sensor data are paramount. Sensor networks are increasingly deployed not only for passive monitoring but also for predictive maintenance, fault detection, and real-time control in complex cyber-physical environments.
However, the dependability of these networks is frequently challenged by various types of sensor faults, which may arise due to hardware degradation, environmental stressors, communication failures, or energy constraints. Such faults can manifest in diverse forms-including drift, bias, stuck-at, spike, precision degradation, and data loss-each with distinct temporal and statistical signatures. Undetected or misclassified faults in sensor data can have serious implications: triggering false alarms, degrading control performance, or compromising system safety and decision quality. For instance, a biased temperature reading in a healthcare monitoring system or a stuck humidity sensor in a smart greenhouse may lead to erroneous interventions with real-world consequences.
As sensor networks grow in scale and complexity, traditional fault diagnosis methods are often insufficient to handle the high dimensionality, temporal dynamics, and noise characteristics of real-world data streams. This evolving landscape has prompted increasing interest in advanced, intelligent diagnostic approaches capable of operating reliably under uncertain and data-scarce conditions.
To address the limitations of conventional diagnostic techniques, machine learning (ML) and deep learning (DL) have emerged as powerful alternatives for sensor fault detection and classification. These data-driven approaches offer the ability to learn complex patterns, temporal dependencies, and nonlinear relationships from large volumes of sensor data without requiring explicit system models. Deep learning methods, in particular, excel at automatic feature extraction and generalization across varied operating conditions-making them well-suited for real-time, multi-sensor environments where data variability and fault diversity are high. As sensor networks become more pervasive and data-rich, the integration of intelligent learning frameworks is not only advantageous but increasingly essential.
In recent years, advanced learning paradigms have gained attention for their ability to address specific challenges in sensor networks. For example, techniques based on generative modeling can detect subtle deviations from learned normal behavior even in the absence of labeled fault data. Similarly, time series forecasting frameworks that model long-term dependencies allow for predictive detection of faults before they escalate. Meanwhile, federated learning offers a privacy-preserving solution for distributed diagnostic systems, where data cannot be centralized due to communication, latency, or confidentiality constraints. These approaches reflect the ongoing evolution of intelligent fault diagnosis from traditional supervised pipelines to more adaptive, distributed, and context-aware frameworks, capable of operating in real-world, resource-constrained environments.
This thesis presents three complementary deep learning-based frameworks to address the problem of sensor fault detection and classification in distributed sensing environments. These approaches are designed to operate under conditions where labeled fault data are scarce, communication is constrained, and reliability is critical.
The first contribution explores a generative modeling strategy inspired by the concept of a digital twin. A Generative Adversarial Network (GAN) is trained to replicate the normal behavior of sensor signals, using time-series data encoded into image form to preserve temporal structure. Once trained, the model's discriminator is capable of identifying deviations that indicate the presence of drift-type faults. This unsupervised approach enables fault detection without relying on pre-labeled anomaly data and offers a flexible framework for representing normal sensor dynamics.
Building upon the predictive capabilities of deep learning, the second framework introduces a multi-step time series forecasting model for both fault detection and classification. An LSTM-based autoencoder is employed to predict future sensor readings based on recent input windows. Statistical features extracted from the prediction errors are analyzed to flag abnormal behavior, while a secondary classifier determines the likely type of fault present. This method enables early and interpretable identification of various sensor anomalies based on deviation from predicted behavior.
Extending the scope to distributed and privacy-sensitive environments, the final contribution integrates federated learning with transfer learning to perform fault classification across multiple sensor nodes. By allowing models to be trained locally and aggregated centrally without sharing raw sensor data, this approach supports fault classification in heterogeneous networks where labeling is unavailable or impractical at certain nodes. The framework dynamically adapts to data similarity across nodes, enabling effective collaboration while preserving data locality and system privacy.
Together, these approaches demonstrate how deep learning can be effectively adapted for scalable, interpretable, and privacy-aware fault diagnosis in sensor networks-offering robust solutions for ensuring the reliability of data-driven IoT systems.
Collectively, the methods developed in this thesis contribute to advancing the state of intelligent fault diagnosis in sensor networks, offering practical pathways toward more resilient, autonomous, and trustworthy IoT systems across diverse application domains.Docto
Identifying Pathologic Mechanism of Extranodal Extension in Ampullary Adenocarcinoma with Spatial Transcriptomic Analysis
No full textBackground: Lymph node (LN) metastasis is one of the most important prognostic factors in ampullary adenocarcinoma. Recently, extranodal extension (ENE) has also been reported to be associated with poor prognosis, but its underlying mechanisms remain unclear.
Methods: LN tissue samples from 17 patients with ampullary cancer to analyze gene expression in cancer cells and stromal segments across regions with different ENE status with GeoMx digital spatial profiling. Subsequently, corresponding protein expressions to elucidate the underlying mechanisms were evaluated.
Results: In the cancer cell segment, SFRP2 (p < 0.001), S100A4 (p = 0.003), DPEP1 (p = 0.003), and MXRA8 (p < 0.001) exhibited significantly higher expression in ENE (+) areas compared to ENE (-) areas. Gene Ontology enrichment analysis revealed that upregulated genes in the ENE (+) areas were associated with the Wnt signaling pathway. In the stromal segment, COMP, FBXO32, HTRA3, and SFRP2 showed upregulation in ENE (+) areas compared to ENE (-) areas (all p <0.001). Gene Set Enrichment Analysis confirmed that epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) was upregulated in the ENE (+) areas. Immunohistochemical analysis revealed that higher expression of S100A4 was seen in both cancer cells (p = 0.038) and stroma (p = 0.054) of ENE (+) areas compared to ENE (-) areas. COMP (p = 0.029) and SFRP2 (p = 0.023) highly expressed in the stroma of ENE (+) areas compared to ENE (-) areas. E-cadherin expression, a well-known hallmarker of EMT, was significantly lost in the ENE (+) group compared to the ENE (-) group (p = 0.009).
Conclusion: Compared to ENE (-) area, S100A4 were markedly upregulated in both cancer cells and stromal segments of the ENE (+) area. In addition, higher expression of stromal SFRP2 and COMP and loss of expression of E-cadherin in cancer cells were found in the ENE (+) areas. These results emphasize the role of EMT in the pathological mechanisms driving ENE of LN metastasis in ampullary cancer.Docto
Tunable magneto-crystalline anisotropy of cubic Fe4N via tetragonalization
No full text밀도 범함수 이론을 이용하여 입방구조 Fe4N의 결정상수 변화(c/a = 0.95, 0.97, 1.00, 1.03, 1.05)에 따른 결정자기이방성의 변화에 대해 조사하였다. Fe4N는 안티페로브스카이트 구조를 가지고 있어 Fe이 Fe(I)과 Fe(II)로 나뉜다. 또한 Fe4N는 높은 퀴리온도(761K)와 300K에서 70%의 스핀분극률을 가져 스핀트로닉스 연구에도 활용도가 높은 물질이다.
입방구조의 Fe4N에 관하여 변형에 따른 자기모멘트의 변화에 대해 조사하였다. 자기모멘트의 경우, 변형함으로 인한 Fe(I)의 자기모멘트의 변화가 작으며, 다른 Fe과 비교하였을 때 2.98 µB로 상대적으로 큰 자기모멘트 값을 가진다. Fe(II)의 경우, 대칭성이 깨지며 Fe(II)와 Fe(III)로 더 나뉘게 된다. 이 때, 인장변형과 압축변형에 따른 자기모멘트 변화의 경향이 반대로 나타났다. 이와 관련하여 상태밀도를 통하여 분석하였다. 구조의 변형에 따라 겹쳐진 에너지띠 d_(x^2-y^2 )와 d_(z^2 ), d_xy와 d_xz가 갈라지게 되고 d-오비탈의 스핀 밀도상태에 영향을 주게 된다.
또한 결정자기이방성의 변화에 대해 조사하였다. 입방구조의 Fe4N에 인장변형을 가했을 때 0.345 meV/f.u.의 결정자기이방성 에너지를 가지며 수직한 결정자기이방성을 선호한다. 반면, 압축변형을 가했을 때, -0.242meV/f.u.의 에너지로 수평한 결정자기이방성을 선호한다. 이를 Fe(I)과 Fe(II)의 에너지 밴드 구조를 통해 분석하였다. 결정상수의 변화에 의해 Fe(I)과 Fe(II)에서 에너지 띠 d_(x^2-y^2 )와 d_(z^2 ), d_xy와 d_xz가 서로 뒤바뀌고, 그에 따라 결정자기이방성에 영향을 주는 상호작용이 변한다. |We study tunable magneto-crystalline anisotropy (MCA) of cubic Fe4N by changing c/a (= 0.95, 0.97, 1.03, 1.05). Fe4N is an anti-perovskite structure. Also, it has a high Curie temperature of 761K and high spin polarization of 70% at 300K, which has drawn attention for spintronics applications.
Strain dependence of magnetism is investigated. Under tetragonalization, Fe(II) is further distinguished as Fe(II) and Fe(III). Among the three Fe sites, Fe(II) and Fe(III) show much changes of magnetic moments than Fe(I). Also, Fe(II) and Fe(III) have different characteristics of magnetic moments. Degenerated d_(x^2-y^2 ) and d_(z^2 ), d_xy and d_xz are spitted by crystal field, it affects change of density of states.
Moreover, strain dependence of magneto-crystalline anisotropy (MCA) is investigated. Fe4N has tunable MCA. Positive MCA of 0.345 meV/f.u. is shown under compressive strain whereas negative MCA of -0.242 meV/f.u. is shown under tensile strain. Band structures are analyzed to study strain dependence of MCA. Band structure of d_(x^2-y^2 ) and d_(z^2 ), d_xy and d_xz are reversed, that causes coupling of occupied and unoccupied states to change.Maste
Effects of Korean Red Ginseng treatment on the sequence length of env gene and the frequency of CpG dinucleotides in the env gene of HIV-1 subtype B infected patients
No full text배경: 인간 면역결핍 바이러스 1형 (HIV-1)의 env 유전자는 바이러스가 숙주에 접촉하여 숙주세포를 감염시키는 과정에서 중요한 역할을 하고, HIV-1 유전자 중 가장 높은 변이성을 가지고 있다고 알려져 있다. HIV-1은 다양한 subtype으로 나 뉘며, 각 subtype은 고유한 유전적 변이로 인해 서로 다른 병원성 및 면역 회피 메커니즘을 나타낸다. 이러한 유전적 다양성은 효과적인 백신 개발에 큰 도전 과 제가 되며, 각 subtype에 맞춘 백신 전략이 요구될 수 있다. 본 연구에서는 HIV-1 subtype B 감염자들을 대상으로 시간에 따른 env 유전자 길이 및 env 유전자 앞쪽 1/3 부위의 CpG 빈도 (CpG700) 변화를 조사하고, 고려 홍삼 (KRG) 복용이 이러 한 변화에 영향이 있었는지를 분석하였다.
재료 및 방법: 연구는 119명의 HIV-1 subtype B 환자들을 대상으로 진행되었으며, 각 검체들을 대상으로 RT-PCR 및 nested PCR을 진행한 후 육안으로 결손이 없어 보이는 정상 사이즈의 밴드만을 elution하여 direct sequencing을 통해 총 403개의 env 유전자 염기서열을 얻었다. 결과: HIV-1 subtype B 감염자 내에서 env 유전자 길이는 KRG (r = 0.39, p < 0.001) 총 복용량 및 샘플링 연도 (r = 0.30, p = 0.001) 모두와 유의한 상관관계가 있었으나, 다중회귀분석으로 분석 시 KRG 단독으로는 유의미한 상관관계를 보이지 못하였 다. CpG700의 경우 KRG 총 복용량과 샘플링 연도 모두와 유의한 상관성을 보이 지 않았다. 모든 검체를 대상으로 한 분석에서는 CpG700과 샘플링 연도 사이에 유의한 상관관계를 확인하였다 (r = 0.18, p < 0.001). Subtype B에서는 시간이 지날수 록 CpG700이 점차 유의하게 증가하는데 반해 subtype D에서 CpG700은 유의하게 감소하였다.
결론: HIV-1 subtype B 내에서 env 유전자 길이와 CpG700에 미치는 KRG의 단독 효과는 확인할 수 없었으나, 시간이 지날수록 env 유전자 길이와 CpG700이 증가 함을 확인하였다. 반면 가장 예후가 나쁜 subtype D에서는 CpG700은 점차 유의하 게 감소하여 CpG dinucleotides의 빈도 변화가 HIV-1 pathogenesis에서 중요한 역할 을 하는 것을 확인할 수 있었다.
중심단어 HIV-1 env 유전자, subtype B, env 유전자 길이, CpG dinucleotides, KRGMaste
Optimization of Cocatalysts and Doped Nanostructures for Enhanced Stability and Efficiency in Hydrogen Evolution Reactions through Electrocatalytic and Photocatalytic Properties
No full textThis dissertation presents research focused on optimizing cocatalysts and dopants in nanocatalysts for photocatalysis and electrocatalysis applications. It covers the synthesis processes, as well as the physical, electronic, optical, photocatalytic, and electrochemical properties of these catalysts. The catalytic performance of nanocatalysts is largely determined by the precise optimization of their composition, particularly through modifications such as the introduction of cocatalysts and dopants. Developing an optimal ratio of these modifications is critical to enhancing catalytic efficiency. In this work, synthetic methods that enable systematic control over the cocatalyst and dopant ratios in nanocatalysts are examined, alongside the catalytic properties resulting from these optimizations. Chapter 2 focuses on the optimization of cocatalysts with varying thicknesses and morphologies, synthesized through in situ growth. The precise control over cocatalyst amounts and the formation of hollow nanostructures demonstrated excellent catalytic performance in both photocatalytic and electrocatalytic applications. Chapter 3 explores the insertion of metal and non-metal dopants into photocatalysts, revealing that the manipulation of electronic properties through these dopants significantly enhances photocatalytic activity. Chapter 4 delves into tuning the crystal structure of bimetallic nanocrystals, particularly Pt-based nanocatalysts, to improve their activity and stability for water electrolysis. Introducing foreign elements, such as boron, into the lattice of Pt-Pd nanocrystals alters their crystal phase from face-centered cubic (fcc) to hexagonal close-packed (hcp), enhancing their performance in hydrogen evolution reactions (HER). The highly crystalline PtPd-B nanocrystals synthesized in this study exhibit superior catalytic activity and stability for HER compared to pristine PtPd nanocrystals, as well as conventional Pt/C and Pd/C catalysts. This dissertation highlights the importance of structural and compositional control in enhancing the catalytic performance of nanocatalysts across HER through photocatalysis and electrocatalysis applications.
Keywords: Cocatalyst optimization, dopant engineering, crystal phase, electronic properties, hydrogen evolution reaction.
|이 논문은 광촉매 및 전기촉매 응용 분야에서 나노촉매의 보조 촉매 및 도핑 물질 최적화를 다룬 연구를 제시합니다. 합성 과정뿐만 아니라 이러한 촉매의 물리적, 전자적, 광학적, 광촉매적 및 전기화학적 특성도 다룹니다. 나노촉매의 촉매 성능은 주로 보조 촉매 및 도핑 물질 도입과 같은 조성의 정밀한 최적화에 의해 결정됩니다. 이러한 수정의 최적 비율을 개발하는 것은 촉매 효율성을 높이는 데 매우 중요합니다. 본 연구에서는 나노촉매 내 보조 촉매와 도핑 물질 비율을 체계적으로 조절할 수 있는 합성 방법과 이러한 최적화로 인한 촉매 특성을 조사합니다.
2장에서는 보조 촉매를 다양한 두께와 형태로 최적화하는 연구에 초점을 맞췄으며, 이는 in situ 성장 과정을 통해 합성되었습니다. 보조 촉매 양과 중공 나노구조 형성의 정밀한 제어는 광촉매 및 전기촉매 응용 분야에서 우수한 촉매 성능을 보여주었습니다. 3장에서는 광촉매에 금속 및 비금속 도핑 물질을 삽입하여 도핑 물질을 통해 전자적 특성을 조작함으로써 광촉매 활성이 크게 향상되는 것을 확인합니다. 4장에서는 주로 이원 금속 나노결정체의 결정 구조를 조정하여 수전해 반응의 활성 및 안정성을 향상시키는 연구를 다룹니다. Pt 기반 나노촉매에 보론과 같은 외부 원소를 격자에 도입함으로써 결정 구조가 면심 입방(fcc)에서 밀집 육방형(hcp)으로 변화하며, 수소 발생 반응(HER) 성능이 향상됩니다. 본 연구에서 합성된 고결정성 PtPd-B 나노결정체는 순수한 PtPd 나노결정체 및 기존의 Pt/C, Pd/C 촉매와 비교하여 HER에서 우수한 촉매 활성과 안정성을 보였습니다. 이 논문은 광촉매 및 전기촉매 응용을 통한 수소 발생 반응에서 나노촉매의 촉매 성능을 향상시키는 데 있어 구조적 및 조성적 제어의 중요성을 강조합니다.
키워드: 보조 촉매 최적화, 도핑 엔지니어링, 결정 구조, 전자적 특성, 수소 발생 반응Docto
The Influence of Nurses' Communication Competence and Self-Efficacy on Nurse-Patient Interaction
No full text연구목적: 본 연구는 간호사의 의사소통능력, 자기효능감, 간호사-환자 상호작 용의 수준을 확인하고, 이들 변수 간의 관계 분석 및 의사소통능력과 자기효능감이 간호사-환자 상호작용에 미치는 영향을 확인하기 위함이다.
연구방법: 서울시 소재 일 상급종합병원 일반병동 간호사를 대상으로 설문지를 이용한 서술적 조사 연구이며, 2025년 1월 21일부터 3월 5일까지 자료를 수집 하였다. 수집된 자료는 IBM SPSS/WIN 27.0 프로그램을 활용하여 기술통계, t- test, 일원배치 분산분석, Pearson 상관분석, 위계적 회귀분석으로 분석하였다.
연구결과: 본 연구의 결과는 다음과 같다.
1. 대상자의 평균 연령은 29.74±5.93세였고, 총 임상경력은 6.48±6.05년이었다. 의사소통과 관련한 교육 및 훈련을 받은 경험이 있는 간호사는 117명 (65.7%)이었으며, 의사소통 교육 및 훈련의 필요성을 인식한 간호사는 164명(92.1%)이었다.
2. 의사소통능력은 3.95±0.39점, 자기효능감은 3.94±0.49점이었다. 간호사-환자 상호작용은 4.04±0.40점으로, 하위 영역 중 안정적 돌봄이 4.46±0.04 점으로 가장 높았으며, 관계적 돌봄이 3.46±0.05점으로 가장 낮았다.
3. 자기효능감은 연령(F=3.155, p=.045), 학력(t=-2.999, p=.003), CLS 단계(F=3.769, p=.025)에 따라 유의한 차이가 있었다. 간호사-환자 상호작용은 연령(F=7.092, p=.001), 결혼상태(t=-3.092, p=.002), 학력(t=-3.511, p=. 001), 총 임상경력(F=7.409, p<.001), CLS 단계(F= 4.225, p=.016), 그리고 의사소통 관련 교육 및 훈련의 필요성 인식(t=2.688, p=.008)에서 유의한 차이가 나타났다.
4. 의사소통능력(r=.481, p<.001)과 자기효능감(r=.515, p<.001)은 간호사-환자 상호작용과 유의한 양의 상관관계를 나타냈다.
5. 간호사-환자 상호작용의 영향 요인은 총 임상경력, 의사소통능력, 자기효능감, 의사소통 관련 교육 및 훈련의 필요성 인식이며, 모형은 유의하였으며 (F=13.322, p<.001), 설명력은 41.0%이었다.
결론: 환자 중심 간호를 실현하기 위해 간호사의 의사소통능력과 자기효능감 증진을 위한 맞춤형 교육 프로그램 개발과 경력별 교육 및 지원 전략 마련이 필요하며, 간호사-환자 상호작용의 실효성 있는 증진 방안 모색이 요구된다.
주요어: 의사소통, 자기효능감, 대인 관계, 간호사-환자 관계, 간호 돌봄Maste
Nursing Needs of Patients On Intentional Rounding in Integrated Nursing Care Service Wards
No full textThis study is a descriptive research study conducted systematically analyze the nursing needs of patients hospitalized in integrated nursing care service wards on intentional nursing rounds to provide a basis for providing patient-centered nursing care.
The study subjects included 188 adult patients 19 years and older who were hospitalized at a tertiary hospital in U Metropolitan City who had no communication problems and had been hospitalized in the integrated nursing care service wards for at least three days. The data were collected from August 13 to November 14, 2024 using a structured questionnaire. The collected data were analyzed using IBM SPSS Statistics 24.0 program and the prioritized nursing care needs using Importance-Performance Analysis (IPA), The Locus for Focus (LF) Model, and Borich Needs Analysis.
The key findings from the study are as follows:
1. Patients' perceived importance of nursing care was highest for communication (4.16±0.82 points) and pain (4.08±0.78 points), and the lowest for excretion (2.79±1.12 points). In terms of perceived performance, where patients perceive that nursing care services were performed, pain (3.86±0.90 points) and communication (3.82±0.98 points) scored the highest, while excretion (2.47±1.13) scored the lowest.
2. Analysis of the difference between importance and perceived performance showed that importance was significantly higher than perceived performance for most nursing care service items. In particular, the largest difference was found in the item 'Nurses inform that they will make another round in an hour' with a score of 0.06 (p<0.001).
3. Combining IPA, LF model, and Borich needs results showed that 'insomnia relief measures' was ranked as a top need priority across all three analysis methods. In addition, 'listening to patients' questions and concerens,' 'checking in on current status and needs,' and 'checking for recent changes or new symptoms' in the communication area also had high priorities.
4. When analyzing the differences in nursing care needs for intentional nursing rounds by age, we found that patients under 65 had higher needs for 'application of cold/hot pack and assessment of skin condition' and 'pain relief measures,' while patients 65 and older had greater needs for 'item rearrangement,' 'checking the item locations,' and 'checking current status and needs.'
5. Comparison of the difference in nursing care needs among surgery patients showed that the patients who did not undergo surgery showed a high need for 'application of cold/hot pack and assessment of skin and pain relief measures,' while surgery patients showed a higher need for 'checking the wearing status of protective and assistive gears.'
6. When comparing the difference in nursing care needs according to the experience of hospitalization in the integrated nursing care service wards, patients with no hospitalization experience had higher needs for 'assistance with diaper changes,' and 'checking for pain,' while the patients with more experience had higher needs for 'application of cold/hot pack and assessment of skin and pain relief measures,' 'managing various drainage tubes,' 'checking current status and needs,' and 'pain relief measures.'
7. As a result of comparing the difference in needs based on whether a caregiver was present, patients without caregivers had higher needs for 'communication areas,' while the patients with caregivers had higher needs for 'bedsore prevention measures,' 'item rearrangement,' 'managing various drainage tubes,' and 'checking for pain.'
This study systematically identified the priorities of nursing care needs and proposed the effective design and implementation plan for intentional nursing rounds, highlighting the need for customized nursing care strategy to realize patient-centered care. In addition, it also recommended the need for follow-up studies that reflect a variety of wards and patient severity outside of the integrated nursing care service wards. The results of this study will serve as an important basis for improving the quality of nursing care and enhancing patient satisfaction.
Keywords: Intentional nursing rounds, nursing care needs, integrated nursing care services, patient-centered care|간호·간병통합서비스 병동 간호사의 의도적 간호 순회에 대한 환자의 간호 요구도 김 소 현 지도교수 문 성 미 울산대학교 대학원 간호학과 본 연구는 간호·간병통합서비스 병동에 입원한 환자들을 대상으로 의도적 간호 순회에 대한 간호 요구도를 체계적으로 분석하여 환자 중심 간호 제공을 위한 기초자료를 마련하고자 수행된 서술적 조사연구이다. 연구 대상은 U 광역시 소재 상급종합병원에 입원한 만 19 세 이상의 성인 환자 188 명으로, 의사소통에 문제가 없고 간호·간병통합서비스 병동에 3 일 이상 입원한 환자들이었다. 자료 수집은 2024 년 8 월 13 일부터 11 월 14 일까지 구조화된 설문지를 사용하여 이루어졌다. 수집된 자료는 IBM SPSS Statistics 24.0 프로그램을 이용하여 분석하였으며, 중요도-수행도 분석(IPA), The Locus For Focus(LF) 모델, Borich 요구도 분석을 활용하여 간호 요구도의 우선순위를 도출하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 1. 환자들이 인식하는 간호 중요도는 소통(4.16±0.82점)과 통증(4.08±0.78점) 영역에서 가장 높게 나타났으며, 배설(2.79±1.12점)영역은 가장 낮은 중요도 를 보였다. 환자들이 간호 서비스를 수행 받았다고 인식하는 수행 인식도에서 는 통증(3.86±0.90점)과 소통(3.82±0.98점)영역이 높은 점수를 기록했으며, 배설(2.47±1.13점)영역이 가장 낮았다. 2. 중요도와 수행 인식도의 차이를 분석한 결과, 대부분의 간호 서비스 항목에서 중요도가 수행 인식도보다 유의하게 높았다. 특히, ‘간호사가 1시간 후에 다시 순회를 올 것이라고 알리는 것’ 항목에서 0.06점으로(p<0.001) 가장 큰 차이 가 나타났다. 3. IPA, LF 모델, Borich 요구도 결과를 종합한 결과, ‘불면 완화 조치’는 세 가지 분석 방법 모두에서 요구도 최우선 항목으로 선정되었다. 또한, 소통 영역의 ‘환자의 질문 및 걱정을 경청’, ‘현재 상태 및 요구사항 확인’, ‘최근의 변화나 새 로운 증상 확인’ 항목 역시 높은 우선순위를 차지하였다. 4. 연령에 따른 의도적 간호 순회에 대한 간호 요구도 차이를 비교하여 분석한 결 과, 65세 미만 환자는 ‘냉찜질/온찜질 적용 및 피부 상태 사정’과 ‘통증 완화 조 치’에 높은 요구도를 보였고, 65세 이상 환자는 ‘물품 재배치’, ‘물품 위치 확인’, ‘현재 상태 및 요구사항 확인’에 더 큰 요구도를 나타냈다. 5. 수술 여부에 따른 간호 요구도 차이를 비교한 결과, 수술을 받지 않은 환자는 ‘냉찜질/온찜질 적용 및 피부 상태 사정’과 ‘통증 완화 조치’에 높은 요구도를 보였으며, 수술을 받은 환자는 ‘보호대 및 보조기구 유지 상태 확인’에 대한 요 구도가 높았다. 6. 간호·간병통합서비스 병동 입원 경험에 따른 간호 요구도 차이를 비교한 결과, 입원 경험이 없었던 환자는 ‘기저귀 교환 보조’, ‘통증 여부 확인’에 요구도가 높 았고, 경험이 많은 환자는 ‘냉찜질/온찜질 적용 및 피부 상태 사정’, ‘각종 배액 관 관리’, ‘현재 상태 및 요구사항 확인’, ‘통증 완화 조치’에 대한 요구도가 높게 나타났다. 7. 보호자 상주 여부에 따라 요구도 차이를 비교한 결과, 보호자가 없는 환자는 ‘소통 영역’에 대한 요구도가 높게 나타났으며, 보호자가 상주하는 환자는 ‘욕창 예방 조치’, ‘물품 재배치’, ‘각종 배액관 관리’, ‘통증 여부 확인’에 대한 요구도가 높게 나타났다. 본 연구는 간호 요구도의 우선순위를 체계적으로 파악하여 의도적 간호 순회의 효과적 설 계와 실행 방안을 제안하였으며, 환자 중심 간호를 실현하기 위한 맞춤형 간호 전략의 필요 성을 강조하였다. 또한, 간호·간병통합서비스 병동 외의 다양한 병동 및 환자의 중증도를 반영한 후속 연구의 필요성을 제언하였다. 본 연구의 결과는 간호 서비스의 질적 향상과 환 자 만족도 증진을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. Keyword : 의도적 간호 순회, 간호 요구도, 간호·간병통합서비스, 환자 중심 간호Maste
감염된 슬관절 전치환술 환자에서 스파이크 경골 시멘트 스페이서를 이용한 2단계 재치환술의 임상 결과
No full textPurpose: A tibial cement spacer (TCS) with spikes offers better initial stability than a conventional TCS in two-stage revision total knee arthroplasty (R-TKA) for infection. This study investigated whether a TCS with spikes could reduce spacer-related problems in two-stage R-TKA. And we compared the clinical outcomes of two-stage revision arthroplasty for infected TKA using spiked TCS with that of conventional TCS.
Methods: This retrospective cohort study included 29 patients who underwent two-stage revision arthroplasty using an articulating cement spacer and who could be followed up for at least one year. Group S comprised 14 patients using spiked TCS, whereas Group C comprised 15 patients using conventional TCS. For each group, plain radiographs were obtained after cement spacer implantation and before R-TKA to measure mediolateral (ML) translation and TCS’s tilting angle. Demographic data, radiographic outcomes, the interval from first to second stage revision, motion arc, numerical rating scale (NRS), Knee Society (KS) score, serum levels of erythrocyte sedimentation rate (ESR) and C-reactive protein (CRP), and frequency of repeating the first-stage and infection recurrence after R-TKA between the groups were analyzed.
Results: No significant differences were observed in the female ratio and mean age between both groups. The mean ML translation was significantly lower in group S than that in group C. The mean change in the tilting angle was significantly lower in group S than that in group C. The mean interval between the first and second stage revision was significantly shorter in Group S than in Group C. The mean motion arc was significantly larger in Group S than in Group C. The mean NRS was significantly lower in Group S than in Group C. The mean KS score in Group S was significantly higher than that in Group C. Serum ESR and CRP levels did not differ between the groups. The frequency of repeating the first stage was lower in Group S than in Group C. However, the recurrence rate after R-TKA was not differ between the groups.
Conclusions: Compared with conventional TCS, spiked TCS provided superior stability and shortened the period to R-TKA and improved pain and function levels. However, no significant difference existed in the rate of infection recurrence after R-TKA.Docto
The Effects of Cardio-cerebrovascular Disease Prevention Management Program Using a Mobile Application for Workers
No full text본 연구는 울산 내 사업장 근로자를 대상으로 모바일 앱 기반 심뇌혈관 질환 예방 관리 프로그램을 적용하여 효과성을 검증하기 위한 비동등성 대조군 사전사후 유사실험 연구이다. 심뇌혈관 질환 예방관리 프로그램에서는 모바일 앱 기반으로 참여형 개선기법(Participa- tory Action-Oriented Training, 이하 PAOT)을 적용하여 대상자와 함께 건강한 생활습관 실천 목표를 3가지 선택하고 8주 동안 실천하도록 하였다. 실험군에게는 매주 1회 모바일 앱을 통해 본인이 선택한 3가지 실천 목표 문항을 확인 후 실천 정도를 응답하도록 하였고, 응답에 따라 심뇌혈관 질환 예방을 위한 건강관리 지침이 팝업 창을 통해 제공되었으며, 주 1회 체중, 혈압을 측정 후 그 결과를 모바일 앱에 등록하고 자가 모니터링 하도록 하였다. 주 1회 심뇌혈관질환 관련 교육 영상을 문자로 발송 하였고 격주로 실천 격려를 위한 전화모니터링을 실시하였다. 실험군에게는 심뇌혈관 질환 예방관리수칙 9가지와 조기증상 대처 방법이 기술되어 있는 책자를 제공하였다. 대조군에게는 책자만 제공하였다. 2024년 7월 18일부터 11월 30일까지 울산 내 H사업장과 M사업장에서 연구의 자료수집이 이뤄졌다. 총 69명을 모집하였고, 중도 탈락을 제외하고 최종 실험군 26명, 대조군 26명, 총 52명이 최종 분석 대상이었다. 모바일 앱 기반 심뇌혈관 질환 예방 관리 프로그램의 효과를 검증하기 위해 신체적 및 생화학적 지표(키, 체중, 체질량 지수, 허리둘레, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 혈당, 총 콜레스테롤, 중성지방, 고밀도지단백질, 저밀도지단백질), 심뇌혈관질환 조기 증상 인지도, 심뇌혈관질환 예방 관련 행위, 디지털 헬스 기술 리터러시를 사전 사후로 측정하였다. IBM SPSS statistics 29.0 프로그램을 이용하여 수집된 자료를 분석하였다. 실험군과 대조군의 인구 사회학적 특성, 질병관련 특성, 신체적/생화학적 지표(키, 체중, 체질량 지수, 허리둘레, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 혈당, 총 콜레스테롤, 중성지방, 고밀도지단백질, 저밀도지단백질), 심뇌혈관 질환 예방 관련 행위, 심뇌혈관 질환 조기 증상 인지도, 디지털 헬스 기술 리터러시의 사전 동질성 검정의 경우 카이제곱 검정과 독립 표본 t검정을 이용하였다. 실험군과 대조군의 사후 측정값 중 신체적/생화학적 지표, 디지털 헬스 기술 리터러시에 대한 검정의 경우 독립 표본 t검정을 이용하였다. 연구 결과, 사전 동질성 검사에서 실험군이 대조군에 비해 수축기 혈압은 더 낮았으며(t=- 2.67, p=.010), 심뇌혈관 질환 예방 관련 행위(t=2.46, p=.018)와 심뇌혈관질환 조기 증상 인지도(t=2.83, p=.007)는 더 높았다. 사전 동질성 확보가 되지 않은 수축기 혈압, 심뇌혈관질환 예방 관련 행위, 심뇌혈관질환 조기 증상 인지도의 경우 사전값을 통제하고 공분산분석(Analysis of Covariance, ANCOVA) 또는 Welch t검정을 실시하였다. 실험군과 대조군 간의 사후 측정값의 차이를 확인한 결과, 수축기 혈압(t=-2.13, p=.039)과 이완기 혈압(t=-3.07, p=.001)은 대조군에 비해 실험군이 통계적으로 유의하게 감소하였다. 심뇌혈관 질환 예방 관련 행위와 디지털 헬스 기술 리터러시에서는 유의한 차이가 없었으나, 심뇌혈관 질환 조기 증상 인지도에서 실험군은 대조군에 비해 중재 후 통계적으로 유의한 증가를 보였다(F(1, 49) = 17.98, p<.001). 본 연구는 모바일 앱 기반 심뇌혈관 질환 예방 관리 프로그램이 사업장 근로자들의 심뇌혈관질환 조기 증상 인지도 측면에 긍정적인 영향을 미쳤음을 보여주었다. 이러한 결과는 모바일 앱을 통한 교육적 개입이 근로자들에게 실질적 도움을 줄 수 있음을 의미한다. 그러나 수축기 혈압과 이완기 혈압을 제외한 신체적/생화학적 지표, 심뇌혈관질환 예방 관련 행위, 디지털 헬스 기술 리터러시에는 유의한 차이가 없었는데, 이는 모바일 앱의 사용이 행동 변화와 생리적 변화로 이어지기에는 8주 동안의 단기간의 개입으로는 어려울 수 있음을 시사한다. 향후 연구에서는 더 장기적인 중재 기간과 중재 기법을 강화한 후속 연구를 제언한다. 또한, 모바일 앱과 PAOT기법을 융합한 심뇌혈관 질환 예방 관리 프로그램은 시간, 공간, 인적, 경제적 부담이 적으며 동시에 많은 근로자를 대상으로 실용적인 중재 방안이 될 수 있어 사업장에서 활용되어 질 수 있을 것이다.Maste