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應用全民健保資料庫分析台灣壓力性損傷病人之醫療資源利用

為了解決bed sore醫學中文的問題，作者張碧鈴 這樣論述：

目的：本研究藉由分析全民健保資料庫，探討臺灣壓力性損傷之清瘡手術後的住院病人醫療利用差異性及醫療費用的情形。設計：本研究利用2010年至2018年的全民健保資料庫進行研究，以壓力性損傷之清瘡手術後的住院病人為研究對象。結果：本研究經篩選後，共選取2571位研究對象進行回溯性研究，男性為1270 人，女性為1301人，年齡層約集中在60歲以上，約佔整體的84.0%。共病因子以腦中風(11.7%)人數最多。2010年至2018年間每年有約3900萬至5500萬元的健保費用在壓力性損傷手術治療上，總醫療費用為4億2仟元。分期及損傷部位以薦骨(41.41%)及第4期(47.3%)發生最多，使用獨立t

檢定發現不同性別、脊髓損傷、失智症、髖部骨折、四肢麻痺及腦中風在住院就醫次數、住院醫療費用達統計顯著差異，影響住院總醫療費用之因素有年齡，就醫科別-外科及整形外科，重建手術-游離皮膚移植術，手術後併發症-敗血症、肺炎、急性呼吸衰竭是統計上有顯著的影響因素。結論：在現今醫療照護的技術的不斷進步下，本研究的資料顯示壓力性損傷每年住院接受手術治療人數仍無減少，顯示預防、管理和衛教非常重要。護理人員對壓力性損傷的評估時，應儘早將高危風險群轉介給相關個案管理師、社工人員、營養師等，其早期預防壓力性損傷的發生可減輕病人傷口痛苦，挽救其生命，減少數龐大的個人醫療保健支出。

建構高光譜影像於壓傷護理評估之成效

為了解決bed sore醫學中文的問題，作者李琳琳 這樣論述：

目錄致謝…………………………………………………………………………………I中文摘要……………………………………………………………………………III英文摘要……………………………………………………………………………..V目錄…………………………………………………………………………………VII圖目錄……………………………………………………………………………IX表目錄……………………………………………………………………XII第一章 緒論…………………………………………………………………………1第一節 研究背景與動機………………………………………………………1第二節 研究目的…………………………………

……………………………4第三節 研究問題………………………………………………………………4第四節 研究假設………………………………………………………………5第五節 名詞界定………………………………………………………………5第二章 文獻查證……………………………………………………………………7第一節 跨領域合作.……………………………………………………………..7第二節 皮膚與壓傷之概述.……………………………………………………13第三節 傷口評估及護理.………………………………………………………24第四節 高光譜影像概述與應用…….…………………………………………30第五節 高光譜影像在醫療照

護相關研究….…………………………………45第三章 研究方法……………………………………………………………………51第一節 研究架構.………………………………………………………………51第二節 研究設計與流程.………………………………………………………52第三節 研究對象與資料蒐集….………………………………………………54第四節 研究工具與資料分析…….……………………………………………55第五節 倫理考量.………………………………………………………………66第四章 研究結果……………………………………………………………………67第一節 研究個案基本特性分析……………………………………………

…68第二節 高光譜影像特徵分析…………………………………………………69 一、建構高光譜影像壓傷分期之依據………………………………….69 二、高光譜影像壓傷分期評估之差異.…………………………………77 三、高光譜影像於壓傷面積測量與傳統面積測量之差異……………80 四、壓傷評估測量時間之差異.…………………………………………88 五、高光譜影像其壓傷組織血氧濃度的參考價值……………………91第五章 討論……………………………………………………………………….95第一節 驗證高

光譜影像具有判別壓傷分期功能………………………......95第二節 高光譜影像與護理人員壓傷分期評估的準確性...…………………..96第三節 比較護理人員與高光譜影像計算面積之準確性...…………………..97第四節 比較護理人員與高光譜壓傷傷口測量時間之效益...………………..98第五節 組織血氧濃度使否可以提供傷口癒合資訊………………………...101第六章 結論與建議...……………………………………………………………...102第一節 結論………………………………………………………………102第二節 建議.…..………………………………………………………………104

第三節 研究限制...……………………………………………………………105參考文獻…………………………………………………………………………107中文部份………………………………………………………………………107英文部份…………………………………………………………………………111附錄………………………………………………………………………………116附錄一 人體研究倫理委員會審查結果通知書…………………….………...116附錄二 醫用高光譜儀臨床使用教育訓練證明書………………...………118附錄三 壓傷護理評估表……………………………………………………119附錄四 專科醫師壓傷分期診斷……

……………….……………………120圖目錄圖二-1跨學科合作模型.…………………………………………………………..10圖二-2皮膚的構造….……………………………………………………….……...13圖二-3第1期壓傷解剖圖對照臨床第1期壓傷(骶骨) .……..……………...……16圖二-4第2期壓傷解剖圖對照臨床第2期壓傷(骶骨) .……..……………...……16圖二-5第3期壓傷解剖圖對照臨床第3期壓傷(骶骨).…..……………………....17圖二-6第4期壓傷解剖圖對照臨床第4期壓傷(骶骨)..….………………………17圖二-7無法分期壓傷解剖圖對照臨床無法分期壓傷(骶骨)………..

…………...18圖二-8深部組織壓傷解剖圖對照臨床深部組織壓傷(骶骨).……..………….…..18圖二-9壓傷發展的因果圖徑…………………………………….….. .….…. .......20圖二-10傷口癒合過程圖.…..…………………………………………………..…..24圖二-11傷口位置記錄…..……………………………………………………..…...25圖二-12簡易傷口測量..…………………………………………………….….…...26圖二-13深度傷口測量…………..……………………………………………..…...26圖二-14高光譜影像資料.………………………………………………….

.………31圖二-15生物組織的光譜資訊...……………………………………………..……..32圖二-16傳統高光譜分光方式...……………………………………………..……..32圖二-17高光譜取像方法...…………………………………………………..……..33圖二-18快照式高光譜晶片...…………………………………………………..…..33圖二-19快照式高光譜系統儀器...…………………………………………..……..34圖二-20 Aputure HN100 Amaran環形光原圖...……………………………..……..35圖二-21 Aputure HN100 Amaran頻譜圖..

.………………………………………....35圖二-22 快照式高光譜感測晶片...………………………………………….……..37圖二-23 MO022MG-CM影像偵測模組...…………………………………...……..37圖二-24影像偵測模組Snapshot Mosaic 設計..…………………………………..37圖二-25波段透射率...………………………………………………………..……..38圖二-26 進行白板校正拍攝...………………….…………………………………...38圖二-27高光譜拍攝示意圖...…………………………..………………………..…39圖二-28機器學習流程圖..

.………………………………………………………...43圖三-1高光譜影像與護理人員壓傷評估比較之研究架構圖...…………………..51圖三-2高光譜影像特徵與護理師壓傷護理評估之研究流程圖...………………..53圖三-3含氧血色素與去氧血色素的莫耳吸收細數...……………………………..57圖三-4不同點的高廣譜反射率圖...………………………………………………..58圖三-5為K均值算法範例...……………………………………………………….61圖四-1框出傷口區域利用K-means 機器學習自動分傷口...…………………….69圖四-2紅色框框建立資料庫區域...…………………………………

……………..70圖四-3高光譜壓傷分期資料庫...…………………………………………………..70圖四-4混淆矩陣圖...………………………………………………………………..72圖四-5 ROC曲線...………………………………………………………………….73圖四-6機器學習判斷...……………………………………………………………..74圖四-7機器學習傷口分期：由左至右依序為case 01-case 06.……..……………75圖四-8機器學習傷口分期：由左至右依序為case 07-case 12.…………………..75圖四-9機器學習傷口分期：由左至右依序為case 13-case 18.

…...……………...76圖四-10機器學習傷口分期：由左至右依序為case 19-case 24.…...………….....76圖四-11機器學習傷口分期：由左至右依序為case 25-case 30…….……………77圖四-12非監督式學習計算傷口面積...……………………………………………81圖四-13傷口面積評估：由左至右依序為case 01-case 06...………………..……84圖四-14傷口面積評估：由左至右依序為case 07-case 12...…………………..…84圖四-15傷口面積評估：由左至右依序為case 13-case 18...………………..……85圖四

-16傷口面積評估：由左至右依序為case 19-case 24..….………………..…85圖四-17傷口面積評估：由左至右依序為case 25-case 30...…………………..…86圖四-18高光譜影像壓傷評估時間流程...…………………………………………88圖四-19護理人員用測量尺規測量傷口面積評估時間流程圖...…………………89圖四-20第一期的壓傷組織血氧濃度分析..………………………………………91圖四-21第二期的壓傷組織血氧濃度分析..………………………………………91圖四-22第三期的壓傷組織血氧濃度分析..………………………………………92圖四-23 第四期的壓傷

組織血氧濃度分析..………………………………………92圖四-24 無法分期的壓傷組織血氧濃度分析..……………………………………93圖四-25組織血氧濃度盒型圖..……………………………………………………94表目錄表二-1 Aputure HN100 Amaran量測結果...……………………………………..…36表二-2非侵入式光學檢測方式比較....…………………….………………………40表二-3高光譜成像技術在皮膚疾病之研究....…………….………………………46表二-4資料分析項目與統計方法....…………………….…………………………65表四-1個案基本屬性分析....………………

…………….…………………………68表四-2機器學習準確度....……………………………….…………………………71表四-3 醫師診斷與機器學習判斷壓傷分期其結果準確性....…………………….74表四-4醫師診斷與機器學習相關信度之比較.………………..…………………..79表四-5醫師診斷與護理人員評估相關信度之比較....…………………….……...79表四-6護理人員評估與機器學習相關信度之比較...…………..…………………80表四-7 傳統醫護人員使用LW法則、ML方式使用LW法則及ML方式使用影像形態學演算法所計算出之傷口面積...………………………….….....83表四-8本

研究各種傷口面積方式相關統計參數之比較...……………..............87表五-1比較傳統護理人員目視測量與高光譜影像測量壓傷之優缺點....……...99