메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강현수 (한림대학교 의과대학 응급의학과교실) 안지윤 (한림대학교) 이진혁 (한림대학교 의과대학 강동성심병원 응급의학과) 차현민 (한림대학교 의과대학 강동성심병원 응급의학과) 이현정 (한림대학교 의과대학 응급의학교실) 최대희 (한림대학교 강동성심병원) 조규종 (한림대학교) 이동건 (한림대학교성심병원 응급의학교실) 손유동 (한림대학교성심병원 응급의학교실)
저널정보
대한소아응급의학회 대한소아응급의학회지 대한소아응급의학회지 제4권 제2호
발행연도
2017.12
수록면
58 - 66 (9page)
DOI
https://doi.org/10.22470/pemj.2017.00150

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Purpose The dose of drug and the size of instrument are determined based on children’s weight. We aimed to validate the finger counting method (FCM) for weight estimation in Korean children using the Monte Carlo simulation. Methods We estimated the weight of Korean children aged 1 to 9 years by the FCM. These measurements were compared with the weight extracted by the Monte Carlo simulation applied to the “2007 Korean Children and Adolescents Growth Standard.” Pearson correlation coefficients (r) were measured to assess the correlation between the weight extracted by the simulation and that estimated by FCM. Bland-Altman analyses were performed to assess the agreement between the weight extracted by the simulation and that estimated by FCM and 2 other well-known pediatric weight estimation formulas (the Advanced Pediatric Life Support and Luscombe formulas). Results Data regarding 9,000 children’s weight selected by age and gender was randomly extracted using the simulation. We found a positive correlation between the weight estimated by the FCM and the weight extracted (in boys, r = 0.896, P < 0.001; in girls, r = 0.899, P < 0.001). The FCM tended to underestimate weight in the children aged 7 years or old. Conclusion This article suggests the usefulness of FCM in weight estimation, particularly in children younger than 7 years. With appreciation of the limitation in older children, the FCM could be applied to emergency practice.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0