著作: 中村 陽子/[ガイベ アハマド アンマール]/瀬戸口 要子/三谷 和江/[安倍 吉郎]/[橋本 一郎]/[森口 博基]/On-Admission Pressure Ulcer Prediction Using the Nursing Needs Score/[JMIR Medical Informatics]
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種別 | 必須 | 学術論文(審査論文) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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言語 | 必須 | 英語 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
招待 | 推奨 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
審査 | 推奨 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
カテゴリ | 推奨 | 研究 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
共著種別 | 推奨 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
学究種別 | 推奨 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
組織 | 推奨 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
著者 | 必須 |
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題名 | 必須 |
(英) On-Admission Pressure Ulcer Prediction Using the Nursing Needs Score |
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副題 | 任意 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
要約 | 任意 |
(英) Pressure ulcers (PUs) are considered a serious problem in nursing care and require preventive measures. Many risk assessment methods are currently being used, but most require the collection of data not available on admission. Although nurses assess the Nursing Needs Score (NNS) on a daily basis in Japanese acute care hospitals, these data are primarily used to standardize the cost of nursing care in the public insurance system for appropriate nurse staffing, and have never been used for PU risk assessment. The objective of this study was to predict the risk of PU development using only data available on admission, including the on-admission NNS score. Logistic regression was used to generate a prediction model for the risk of developing PUs after admission. A random undersampling procedure was used to overcome the problem of imbalanced data. A combination of gender, age, surgical duration, and on-admission total NNS score (NNS group B; NNS-B) was the best predictor with an average sensitivity, specificity, and area under receiver operating characteristic curve (AUC) of 69.2% (6920/100), 82.8% (8280/100), and 84.0% (8400/100), respectively. The model with the median AUC achieved 80% (4/5) sensitivity, 81.3% (669/823) specificity, and 84.3% AUC. We developed a model for predicting PU development using gender, age, surgical duration, and on-admission total NNS-B score. These results can be used to improve the efficiency of nurses and reduce the number of PU cases by identifying patients who require further examination. |
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キーワード | 推奨 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
発行所 | 推奨 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
誌名 | 必須 |
JMIR Medical Informatics(JMIR Publications Inc.)
(pISSN: 2291-9694)
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巻 | 必須 | 3 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
号 | 必須 | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
頁 | 必須 | 1 8 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
都市 | 任意 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
年月日 | 必須 | 2015年 2月 12日 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
URL | 任意 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DOI | 任意 | 10.2196/medinform.3850 (→Scopusで検索) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
PMID | 任意 | 25673118 (→Scopusで検索) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
CRID | 任意 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
WOS | 任意 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Scopus | 任意 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
評価値 | 任意 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
被引用数 | 任意 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
指導教員 | 推奨 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
備考 | 任意 |
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