[快訊] 韓晶彥教授團隊,關於年長者從急診出院後 72 小時內回診相關因素之研究,獲 Healthcare 刊登!

 

 

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文章介紹

 

65 歲以上的年長者因身體狀況惡化、認知能力下降、多重慢性病和非典型症狀,往往需要更多醫療和健康照護,所以急診回診率也高於其他年齡層。根據研究,從急診出院的年長者中有 8.64% 在 72 小時內回診。而在這麼短時間內就返回醫院,反映患者可能過早出院之外,也增加不良健康結果、醫療糾紛、急診工作量和社會經濟負擔等風險。

 

為了確認年長者回診的相關因素,韓晶彥教授團隊透過回顧性研究,檢視 2017 年 1 月至 12 月在台灣一間區域醫院,年長者從急診出院後 72 小時內返回的醫院病歷,並應用 Triage Risk Screening Tool(TRST)進行風險因素的分析。

 

研究顯示,在回訪急診的年長者之中,於 24 小時內回急診的相關因素主要是行走困難、出院後需要照護;於 24-48 小時內回急診的相關因素多為藥物使用;於 48-72 小時內回急診的相關因素是行走困難、出院後需要照護以及過去 120 天內住院。

 

韓晶彥教授團隊的這篇研究,探討了年邁的急診病人再返診的原因,也進一步提出解決方案,建議醫院管理者加強急診人員進行老年護理相關的培訓、改善出院後的照護計劃。如此一來,既提高醫療人員評估高風險老年人的能力,也減少年長者的回診率,有助於降低醫療負擔。

 

 

恭喜韓教授!

 

 

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【長期心得】從 case report 起步的新手,日後成功登上高分期刊。

 

作者:義大醫院 神經科 謝孟倉 醫師

 

 

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這篇長期心得,簡單整理我這幾年的研究與各位分享。

 

(鈺編按:謝孟倉醫師在 2016 年先報名了《醫學論文與寫作工作坊》,從 case report 起家發表第一篇之後,再到《統合分析工作坊》進修,進一步完成人生首篇 original article。課後學術從 0 到 1 順利起步,到現在產線多點齊發,讓自己的名字和作品成功登上 PubMed。)

 

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師生聯手發表,SCI 論文再添一篇!

 

作者:亞洲大學 健康產業管理學系 楊尚育 助理教授

相關文章:[快訊] 楊尚育博士團隊,關於新聘護理佐理員離職行為預測因素之研究,獲 Safety and Health at Work 刊登!

 

 

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這篇研究主要是跟我的博士生一起合作完成的。我們花了一年多的時間來追蹤,探討初任有證照顧服務員的離職行為。

 

 

以縱貫式研究設計,更全面了解預測因子。

 

長照護理佐理員(或稱照服員)的離職率,一直以來都是長期照顧政策中非常重要的議題。照服員是在長照服務中最基礎、最重要的人員,扮演了直接照顧的角色。然而,他的離職率(或改說陣亡率)也是出奇的高。而過去相關研究多以橫斷性研究了解照服員留任意願,缺乏長期追蹤觀察離職行為的調查,因此對影響照服員離職行為的因子依舊模糊。

 

我們採縱貫式研究設計,對象是台中市某一照服員教育訓練協會的初任有證照顧服務員,並進行了一年的追蹤調查,每三個月調查一次,共計五次問卷施測。這樣的研究設計可以幫助我們更全面地了解離職行為的預測因子。

 

經過分析,我們得出一些有趣的結果,其中,任職資歷較短、不是擔任居家服務員、月薪資較低、工作心理負荷高、職場正義較少、職場暴力較多、工作疲勞高、心理健康狀況較差以及肌肉骨骼危害部位總數較多,這些都是初任有證照服務員離職行為的預測因子。

 

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[快訊] 楊尚育博士團隊,關於新聘護理佐理員離職行為預測因素之研究,獲 Safety and Health at Work 刊登!

 

 

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文章介紹

 

台灣的老年人口迅速增加,導致長期照護負擔增加,護理佐理員的需求已成為迫切考量的議題。然而,護理佐理員在社會形象、薪資和工作價值認同上受到質疑,導致招募困難,新訓員工不願進入職場,離職率居高不下。

 

護理佐理員人才的持續流失,導致照顧工作成為難以解決的社會問題。高離職率不僅使病患無法獲得連續的長期照護,難以建立信任關係,也不利於促進護理佐理員的就業市場和長期照護政策。因此,護理佐理員的離職行為成為一個重要的社會議題。

 

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[快訊] 陳柏成與許智維醫師團隊,使用機器學習模型預測中風後憂鬱症之研究,獲 Frontiers in Psychiatry 刊登!

 

 

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文章介紹

 

中風後憂鬱症(PSD),是缺血性中風後的一種嚴重心理疾病,若能早期檢測和診斷,對於及時治療和改善患者預後相當重要。本研究是利用實際數據來開發機器學習模型,以預測中風後憂鬱症。

 

陳柏成與許智維醫師團隊,收集 2001 年至 2019 年期間台灣多家醫療機構,從 61460 名缺血性中風患者中建立數據模型。團隊使用這些數據訓練機器學習模型,並通過中風後不同時間點(30、90、180 和 365 天),測試其特異性和敏感性來評估其性能。

 

研究結果顯示,機器學習模型有潛力作為預測中風後憂鬱症的工具,並識別出幾個與 PSD 相關的重要特徵,包括年齡較大、身高較高、中風後體重較低、中風後舒張壓較高、中風前無高血壓但中風後有高血壓(新發高血壓)、出現中風後的睡眠 / 清醒障礙、中風後的焦慮症狀、中風後的偏癱,以及中風期間較低的血尿素氮。

 

作者認為,機器學習模型在預測 PSD 有極大的潛力,也能提供臨床醫師及早檢測出高風險中風患者的憂鬱症,最佳化後續照護。這項研究除了對精神病學領域做出了貢獻,還展示了人工智慧在心理健康預測和管理中的應用。

 

 

恭喜陳醫師與許醫師!

 

 

論文寫作

 

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只要投稿有被接受,學費就會回收回來了!

 

作者:慈濟科技大學 護理系 吳婉菁 講師

 

 

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新思惟的課程已經辦了好幾年,每次看到廣告跟課後心得都很想參加,也問了身邊的醫師,護理碩士的身分值不值得參加?得到結論都是不鼓勵,因為我不是醫師,也不是專門做研究走學術的學者,怕我聽不懂。尤其一天的報名費不是小數目。

 

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