신경과 번역

신경과 번역(한국어 원본)

신경과의 진료프로세스 최적화를 통한 적정 재원일 관리
이 연구는 Six sigma 혁신활동인 DMAIC (Define, Measurement, Analyze, Improvement, Control) 과정을 통해 진행하였다. “Define” 과정은 2008년 3월~4월까지 진행하였으며, 이 과정에서 신경과는 중증환자의 비율이 높고 30일 이상 장기재원하는 신경과 환자가 병원에서 차지하는 비율이 높음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경과 퇴원환자의 평균 재원일이 비슷한 규모의 타병원에 비해서 높은 것으로 나타났다. 그래서 신경과 평균 재원일수를 11.33일에서 9.04일로 단축하는 것을 Six sigma 혁신활동의 목표로 삼았다. 기초자료를 수집하는 “Measurement” (2008년 5월)단계에는 2007년 7월~ 2007년 12월 동안의 신경과 퇴원환자를 자료를 모아 현 수준을 평가하였으며 브레인스토밍을 통해 퇴원 거부의 28가지 잠재원인 변수를 찾고 12가지를 우선순위화 하였다. 그리고 팀원의 회의를 통해 목표치를 두는 것이 중요하다고 결정하였고 각 분야별 지정의 교수와 논의하여 네 그룹 (figure 1.)으로 나누어 상한 재원일을 정의하였다. 그리고 “Analyze” (2008년 6월) 과정을 통해 핵심원인변수 (퇴원 지원 연계 시스템 이용 저조, 치료계획 설명 부족, 치료과정 및 퇴원 계획의 정보 공유 부족, 전원 대기일, 환자와 보호자의 상태 악화에 대한 염려, 퇴원시 회복에 대한 기대치가 다름, 검사 예약 대기일이 길어짐, 타과의뢰의 회신 지연 등)를 도출하였고 이를 기반으로 장기재원환자 관리 모델을 마련하였다. “Improvement” (2008년 7월~8월)은 장기재원 환자 관리 모델을 기준으로 하여 figure 2. 과 같이 진행되었다. “Control” 과정은 2008년 9월부터 10월까지 진행되었으며 마지막으로 개선한 진료프로세스를 정착시키기 위하여 2008년 11월부터 2009년 9월까지 사후관리가 있었다. 그리고 대상입원환자는 개선 전인 2007.07.01~2007.12.31에 퇴원한 신경과 환자와 개선 후인 2009.05.01~2009.09.30까지 퇴원한 신경과 환자를 비교 분석하였으며 수집된 자료의 6 δ 값과 DPMO(defects per million opportunities)을 구하기 위하여 Minitab을 사용하였다.

Figure 1. 신경과 환자의 그룹 분류 및 목표 재원일

신경과 번역(영어 번역본)