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한국모자보건학회 학술대회 연제집 update

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수록정보
수록범위 : 1996권0호(1996)~2018권2호(2018) |수록논문 수 : 550
한국모자보건학회 학술대회 연제집
2018권2호(2018년 12월) 수록논문
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1모시는 글

저자 : 한정열

발행기관 : 한국모자보건학회 간행물 : 한국모자보건학회 학술대회 연제집 2018권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 10-10 (1 pages)

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2신생아중환자실 감염관리 국내 표준지침

저자 : 은병욱

발행기관 : 한국모자보건학회 간행물 : 한국모자보건학회 학술대회 연제집 2018권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 13-33 (21 pages)

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3신생아중환자실 감염관리의 실제

저자 : 최지연

발행기관 : 한국모자보건학회 간행물 : 한국모자보건학회 학술대회 연제집 2018권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 35-50 (16 pages)

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4산후조리원 감염관리 국내 지침 개발

저자 : 최병민

발행기관 : 한국모자보건학회 간행물 : 한국모자보건학회 학술대회 연제집 2018권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 53-63 (11 pages)

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5주산기 모자보건 질 향상을 위한 지역사회사업

저자 : 하현성

발행기관 : 한국모자보건학회 간행물 : 한국모자보건학회 학술대회 연제집 2018권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 65-75 (11 pages)

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6북한 모자보건 최근 동향과 남북 협력과제

저자 : 황나미

발행기관 : 한국모자보건학회 간행물 : 한국모자보건학회 학술대회 연제집 2018권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 79-91 (13 pages)

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7건강한 출산·육아를 위한 임산부등록제 추진 방안 연구

저자 : 이정림

발행기관 : 한국모자보건학회 간행물 : 한국모자보건학회 학술대회 연제집 2018권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 95-111 (17 pages)

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8서울시 남녀임신준비 프로그램 사업

저자 : 한정열

발행기관 : 한국모자보건학회 간행물 : 한국모자보건학회 학술대회 연제집 2018권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 113-132 (20 pages)

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9인공신경망을 이용한 조산 단태아의 분만 임신주수 예측

저자 : 이지윤 ( Jee-yun Lee ) , 조수정 ( Soo-jung Jo ) , 정은진 ( Eun-jin Jung ) , 이광식 ( Kwang-sig Lee ) , 김승우 ( Seung-woo Kim ) , 김호연 ( Ho Yeon Kim ) , 조금준 ( Geum Joon Cho ) , 홍순철 ( Soon-cheol Hong ) , 오민정 ( Min-jeong Oh ) , 김해중 ( Hai-joong Kim ) , 안기훈 ( Ki Hoon Ahn )

발행기관 : 한국모자보건학회 간행물 : 한국모자보건학회 학술대회 연제집 2018권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 137-137 (1 pages)

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Purpose: The objective of the present study was to predict the gestational age at preterm birth using artificial neural networks for singleton pregnancy.
Methods: Artificial neural networks (ANNs) were used as a tool for the prediction of gestational age at birth. ANNs trained using obstetrical data of 125 cases, including 56 preterm and 69 non-preterm deliveries. Using a 36-variable obstetrical input set, gestational weeks at delivery were predicted by 89 cases of training sets, 18 cases of validating sets, and 18 cases of testing sets (total: 125 cases). After training, we validated the model by another 12 cases containing data of preterm deliveries.
Results: To define the accuracy of the developed model, we confirmed the correlation coefficient (R) and mean square error of the model. For validating sets, the correlation coefficient was 0.839, but R of testing sets was 0.892, and R of total 125 cases was 0.959. The neural networks were well trained, and the model predictions were relatively good. Furthermore, the model was validated with another dataset of 12 cases, and the correlation coefficient was 0.709. The error days were 11.58±13.73.
Conclusion: In the present study, we trained the ANNs and developed the predictive model for gestational age at delivery. Although the prediction for gestational age at birth in singleton preterm birth was feasible, further studies with larger data, including detailed risk variables of preterm birth and other obstetrical outcomes, are needed.

10적정한 산전관리와 중증 모성질환 발생의 관련성 연구: 인구집단 기반 코호트 연구

저자 : 남진영 ( Jin Young Nam ) , 박은철 ( Eun-cheol Park )

발행기관 : 한국모자보건학회 간행물 : 한국모자보건학회 학술대회 연제집 2018권 2호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 138-138 (1 pages)

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Purpose: This study identified the relationship between adequate prenatal care and severe maternal morbidity among delivered women.
Methods: Data were extracted from the Korean National Health Insurance Service-National Sample Cohort for 91,767 cases of delivery that were delivered during 2003~2013. Severe maternal morbidity status was determined using the Center for Disease Control and Prevention's algorithm including the diagnosis and procedure code during delivery and postpartum hospitalization. A generalized estimating equation (GEE) model with log link was performed for the relationship with severe maternal morbidity and women's factors to estimate adjusted relative risk.
Results: Of the 91,767 delivery cases, 2,248 (2.45%) had severe maternal morbidity. In the GEE model, severe maternal morbidity was higher in women who had inadequate prenatal care than in those who had adequate prenatal care (relative risk (RR) 1.39, 95% CI 1.11~1.75, p-value 0.0045). For maternal age, women who delivered at extremely young or old ages had high risks of severe maternal morbidity, which showed a U-shaped distribution through the whole age range. Women who had the lowest level of income, who had cesarean section delivery, who were nulliparous, who had twins or more than triplet births had high risks of severe maternal morbidity.
Conclusion: Inadequate prenatal care delivery was associated with the occurrence of severe maternal morbidity. Therefore, policy makers should consider making quality indicators for early, timely, and sufficient visits during pregnancy and should monitor adequacy of prenatal care to prevent severe maternal morbidity.

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1연안해역에서 석유오염물질의 세균학적 분해에 관한 연구

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