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조은희 연구실
연세대학교 간호학과 조은희 교수
Dementia BPSD
Non-pharmacological interventions
Telehealth
연구 영역
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논문·특허
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구성원

조은희 연구실

연세대학교 간호학과 조은희 교수

조은희 연구실은 간호학과 기반으로 노년기 정신건강과 치매 관련 비약물적 중재, 그리고 노인의 기능 개선 및 예방 전략에 대한 연구를 수행합니다. 치매 행동심리증상(BPSD) 관리를 위해 정보통신기술 기반 NPI의 효과를 체계적으로 정리하고 원격중재 적용 가능성을 분석합니다. 또한 머신러닝을 활용하여 BPSD 예측과 맞춤형 중재 의사결정지원 앱의 개발·평가를 수행합니다. 지역사회 노인을 대상으로 우울 증상 궤적과 성별 차이를 종단 자료에서 확인하여 표적화된 예방·치료 방향을 제시합니다. 아울러 낙상 위험 예측과 보행 보조 웨어러블 로봇 훈련, 걷기 기반 생활습관 요인을 다루어 간호 중재의 실행 가능성을 확장합니다.

Dementia BPSDNon-pharmacological interventionsTelehealthMachine LearningOlder adults mental health
대표 연구 분야
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치매 행동심리증상(BPSD) 비약물적 중재의 디지털 헬스·의사결정지원 연구 thumbnail
치매 행동심리증상(BPSD) 비약물적 중재의 디지털 헬스·의사결정지원 연구
Digital health and decision support for non-pharmacological interventions targeting dementia BPSD
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
|
인용수 1
·
2025
Feasibility and Effects of a Gait Assistance and Gait Resistance Training Program Using a Walking-Assist Wearable Robot for Community-Dwelling Older Adults: Single-Group, Pre-, and Posttest Study
Eunhee Cho, Sinwoo Hwang, Seok‐Jae Heo, Bokman Lim, J.H. Lee, Younbaek Lee
IF 6.2 (2025)
JMIR mhealth and uhealth
배경: 65세 이상 인구의 3분의 2는 식사, 목욕, 침대나 의자에서 일어나기 등 일상생활 활동에서 도움이 필요할 수 있다. 보행 보조 웨어러블 로봇은 통제된 환경에서 환자의 신체 기능을 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다. 목적: 본 연구에서는 지역사회 거주 고령자를 대상으로 보행 보조 웨어러블 로봇을 이용한 보행 보조 및 보행 저항 훈련 프로그램의 타당성(feasibility)과 효과를 평가하고자 하였다. 방법: 65세 이상 지역사회 거주 노인 23명(모집 30명, 7명 탈락)이 보행 보조 웨어러블 로봇을 이용한 12회, 6주간의 보행 보조 및 보행 저항 훈련 프로그램에 등록하였다. 프로그램의 순응도와 효과를 바탕으로 타당성을 평가하기 위해 단일군, 사전-사후 검사 설계를 사용하였다. 효과를 평가하기 위한 1차 및 2차 결과는 각각 보행 속도와 기능 수행이었다. 결과: 타당성과 관련하여, 참석한 세션의 평균은 12회 중 11.7회였으며 이는 평균 순응도 97.8%를 의미한다. 선형 혼합모형 분석 결과, 프로그램 종료 시점의 보행 속도와 기능 수행이 기저치에 비해 유의하게 향상되었다. 구체적으로, 10미터 보행검사(10-Meter Walk Test)로 측정한 보행 속도(자유 선택 속도 및 가장 빠르되 안전한 속도 포함)는 각각 평균 0.15(SD 0.13) m/s(P<.001) 및 0.15(SD 0.17) m/s(P<.001) 만큼 향상되었다. 기능 수행 또한 향상되었는데, Timed Up-and-Go에서의 수행이 더 빨라졌으며(평균 -0.63, SD 0.92초; P=.003), Four Square Step Test에서도 더 빨라졌다(평균 -1.71, SD 1.64초; P≤.001). 측정된 모든 영역에서 하지 근력이 증가하였고, 여기에는 족저굴곡(평균 +7.29, SD 4.92; P=.004), 고관절 내전(평균 +3.03, SD 2.73; P≤.001), 고관절 신전(평균 +2.63, SD 2.50; P≤.001), 무릎 신전(평균 +2.33, SD 3.12; P≤.001), 무릎 굴곡(평균 +2.19, SD 2.17; P≤.001), 배측굴곡(평균 +2.10, SD 3.06; P≤.001), 고관절 외전(평균 +1.59, SD 1.92; P=.002), 고관절 굴곡(평균 +0.90, SD 1.56; P≤.001)이 포함되었다. 결론: 본 연구는 이전 연구들이 통제된 환경에서만 보행 보조를 시험한 것과 달리 다양한 지형에서 보행 보조 및 저항 훈련을 적용하였다는 점에서 두드러진다. 본 결과는 지역사회 거주 고령자에서 독립적 기능과 허약함(frailty) 개선에 기여할 수 있는 중재로서 보행 보조 웨어러블 로봇을 활용한 예방적 건강관리 서비스의 효과를 시사하며, 고령자에서 보행 속도와 기능 수행이 유의하게 향상되었음을 보여주었다.
https://doi.org/10.2196/58142
Gait
Wearable computer
Physical medicine and rehabilitation
Preprint
Gait training
Test (biology)
Psychology
Wearable technology
Physical therapy
Robot
2
Review
|
·
인용수 11
·
2024
Symptom-specific non-pharmacological interventions for behavioral and psychological symptoms of dementia: An umbrella review
Eunhee Cho, Ji Yeon Lee, Minhee Yang, Jiyoon Jang, Jungwon Cho, Min Jung Kim
IF 7.1 (2024)
International Journal of Nursing Studies
https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2024.104866
Dementia
Psychological intervention
Medicine
Clinical psychology
MEDLINE
Psychiatry
Psychology
Disease
3
Article
|
·
인용수 6
·
2023
The effects of special nursing units in nursing homes on healthcare utilization and cost: A case-control study using propensity score matching
Eunhee Cho, Eun Young Kim, Eun Young Kim, Kyung Hee Lee, Hye‐Ryoung Kim, Seonhwa Choi, Yea Seul Yoon, EunKyo Kim, EunKyo Kim, Seok‐Jae Heo, Se Young Jung, Jiyoon Jang
IF 7.5 (2023)
International Journal of Nursing Studies
https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2023.104587
Nursing
Medicine
Propensity score matching
Team nursing
Primary nursing
Occupational health nursing
Health care
Nursing homes
Staffing
Nurse education
최신 정부 과제
8
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1
2025년 2월-2028년 2월
|238,546,000
노인요양시설 간호사의 역량강화와 직무관련 웰빙 향상을 위한 통합 플랫폼 개발 및 효과평가
○ 본 연구의 목표는 노인요양시설 간호사의 업무역량과 직무관련 웰빙 증진을 위한 중재 요구를 분석하여, 노인요양시설 간호사의 역량강화와 직무관련 웰빙증 향상 위한 통합플랫폼을 개발하고 효과를 평가하는 것임.○ 통합플랫폼은 Job Demands-Resources (JDR) 모델을 기반으로 노인요양시설 간호사를 위한 직장 내 자원(Job Resources) 기...
통합 플랫폼
노인요양시설
간호사
역량강화
직무관련 웰빙
2
2022년 5월-2025년 2월
|46,058,000
머신러닝을 이용한 치매행동심리증상(BPSD) 예측 및 맞춤형 비약물적 중재 의사결정지원 앱개발 및 평가
치매환자의 행동심리증상(BPSD)을 중재하기 위해 지난 수십년동안 국내외에서 다양한 비약물적 중재들이 사용되고 있지만 체계적 문헌고찰이나 메타분석 결과 작은 효과크기가 보고되거나 일관된 효과를 나타내지 못하고 있다. 현재는 치매환자를 정밀하게 분류하여 BPSD 유형에 따라 중재를 제공하는 것이 아니라 모든 치매환자에게 같은 중재를 획일적으로 제공하고 있는 ...
치매
행동심리증상
비약물적 중재
앱기반 중재
노인
의사결정지원
머신러닝
활동기록기
수면
3
주관|
2022년 5월-2025년 2월
|57,572,000
머신러닝을 이용한 치매행동심리증상(BPSD) 예측 및 맞춤형 비약물적 중재 의사결정지원 앱개발 및 평가
1. BPSD 유형별 맞춤형 비약물적 중재를 위한 의사결정지원 앱개발의 문헌고찰, 기초자료조사, 알고리즘 구성 (1차년도 연구) 1차년도는 BPSD 유형별 맞춤형 비약물적 중재를 위한 의사결정지원 앱개발의 사전 준비단계로 BPSD 유형에 따라 가장 효과적인 맞춤형 비약물적 중재에 대한 알고리즘을 구성한다. BPSD 유형별 비약물적 중재 효과에 관한 국내외 연구에 대한 체계적 문헌고찰 및 메타분석을 수행하여 BPSD 유형별 예비 알고리즘을 개발하고, 국내외 전문가 자문, 내용타당도 검증, 실무적합성 평가과정을 통해 최종 알고리즘을 구성한다. 2. BPSD 유형별 맞춤형 비약물적 중재를 위한 의사결정지원 앱 개발 (2차년도 연구) 치매환자의 다양한 정보를 수집하여 머신러닝 기반 예측모델에 따라 각 치매환자의 BPSD 유형을 예측하고, BPSD 유형에 따라 가장 효과적인 맞춤형 비약물적 중재를 제안하는 의사결정지원 앱을 개발한다. BPSD 일지(종류, 발생시간, 종료시간, BPSD 발현 전 상황 및 관련요인 등), 건강정보, 인구사회학적 특성, 심리사회적 특성, 활동기록기를 통한 활동과 수면, 자율신경계 측정기를 이용한 자율신경계 활성도 등 치매환자의 특성이 앱에 입력되면 그러한 데이터에 의해 머신러닝 기반 BPSD 예측모델에 따라 각 치매환자의 BPSD 유형이 앱을 통해 예측된다. 또한, 본 연구의 1차년도에 개발되는 BPSD 유형에 따라 효과적인 맞춤형 비약물적 중재 알고리즘을 기반으로 앱을 통해 BPSD 유형별 맞춤형 비약물적 중재를 제시한다. 앱개발은 전문가 자문, 전문가 휴리스틱 평가, 임상현장 적용 가능성 예비조사, 앱을 이용하는 간호사를 대상으로 사용성 평가 및 인터뷰를 통해 이루어진다. 3. 앱기반 BPSD 유형별 맞춤형 비약물적 중재의 효과성 검증 (3차년도 연구) BPSD 유형별 맞춤형 비약물적 중재를 위한 의사결정지원 앱의 유용성을 RCT 연구로 평가한다. 중재의 확산효과를 막기 위해 6개의 노인장기요양시설을 대상으로 3개는 실험군, 3개는 대조군으로 무작위 할당한다. 각 시설별로 간호사 2명과 치매환자 6명을 모집한다. 연구참여 간호사는 노인요양시설에서 치매 환자를 돌보는 담당 간호사 12명이며, 연구에 참여하는 치매환자는 실험군 18 명과 대조군 18명, 총 36명이다. 유용성 평가는 의사결정지원 앱을 활용하여 BPSD 유형별 맞춤형 비약물적 중재를 제공받은 실험군과 일반적인 방법으로 비약물적 중재를 제공받은 대조군에서 중재 전후 BPSD 증상의 변화량를 비교한다. 또한, 실험군과 대조군의 간호사를 대상으로 중재 전후 BPSD 관리 자기효능감의 변화량을 비교한다.
치매
행동심리증상
비약물적 중재
앱기반 중재
노인
의사결정지원
머신러닝
활동기록기
수면
최신 특허
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
공개2023치매행동심리증상에 대한 중재 제공 방법 및 이를 이용한 장치1020230057206
등록2021치매행동심리증상에 대한 예측 방법 및 이를 이용한 디바이스1020210101573
등록2021치매행동심리증상에 대한 정보 제공 방법 및 이를 적용한 시스템1020210073032
전체 특허

치매행동심리증상에 대한 중재 제공 방법 및 이를 이용한 장치

상태
공개
출원연도
2023
출원번호
1020230057206

치매행동심리증상에 대한 예측 방법 및 이를 이용한 디바이스

상태
등록
출원연도
2021
출원번호
1020210101573

치매행동심리증상에 대한 정보 제공 방법 및 이를 적용한 시스템

상태
등록
출원연도
2021
출원번호
1020210073032