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BDI(Beck Depression Inventory)
5) STAI (State-Trait Anxiety Inventory)
6) EQ-5D(EuroQol 5 Dimention)
6. 화병(火病)의 증상과 질병
1) 화병(火病)의 증상
2) 화병으로 유발되는 질병
7. 화병의 치료
1) 일반적 치료
2) 상담치료
참고자료
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정의
2) 원인
3) 증상
4) 진단
5) 합병증
6) 관리 및 치료
2. 질환의 사례로 보는 신체적, 심리사회적 문제점
1) 질환의 사례
2) 클라이언트(환자)의 신체적, 심리적, 사회적 문제점
3. 질환에 대한 개입계획과 평가, 그리고 프
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어떻게 대처하고 노력하고 있는지에 대한 기술
Ⅴ. 현재 실행하지는 않으나 유익한 스트레스관리 전략으로 생각되어 실제 실천해보고자 하는 전략 및 기대효과(자신의 만 나이, 성별, 종교 유무, 직업유무 기록)
Ⅵ. 결 론
[참고 문헌]
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정의 및 원인
2. 질병의 병태생리
3. 진단검사
4 증상
5. 치료및 간호
간호과정
1. 간호과정
1)자료수집
2)자료분석
2, 간호진단
1)우선순위
2)객관적 주관적 분석과 종합
3. 간호계획
4. 간호수행
5. 간호평가
6.결론및 제언
7.
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치료 및 경과 : 진단명, 치료의 종류
(내과적 -약물 -요법․식이요법, 외과적-수술요법, 특수치료법)
※ 간호사정시 자료수집은 간호사정양식을 참조하시오.
2) 자료분석 및 간호진단
3) 간호계획
4) 간호수행 및 평가
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방법
Ⅱ. 문헌고찰
1) 정의
2) 병태생리 (Pathophysiology)
3) 원인 (Etiology)
4) 증상 (Symptom)
5) 진단 (Diagnostic measure)
6) 치료법
7) 예후(prognosis)
Ⅲ. 간호사례
일 반 정 보
현재의 건강 문제
2. 진단검사
3. 치료 계획
4. 진행경과
5. 간호과정
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하는데 있어 그 어떤 제약도 받지 않고, 그렇지만 관상동맥류를 앓고 있는 어린이들의 경우는 청소년기에 심한 활동에 참여하는 여부를 놓고 소아 심장내과 전문의와 상의를 해야 합니다. Ⅰ. 문헌고찰
Ⅱ. 간호사정
Ⅲ. 간호과정
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및 병태생리
3. 증상
4. 진단검사
5. 치료
6. 합병증
7. 간호
Ⅱ. 사례연구 ……………………………………………………………………
1. 일반적 정보
2. 입원정보
3. 건강력
4. 신체검사
5. 간호과정
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(2) 부모·자녀 관계
(3) 친족 관계
2) 경제적인 문제
3) 재혼 후의 이혼 문제
4) 주변의 부정적 인식
5) 법적·제도적 문제
(1) 친양자 제도
(2) 자녀의 부양
Ⅲ. 연구의 범위와 방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론 및 제언
Ⅵ. 참고문헌
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방법 및 목적
Ⅱ. 문헌고찰
1) 기흉(pneumothorax) 이란?
2)기흉의 원인
3) 기흉의 증상
4) 기흉의 진단
5) 기흉의 치료방법
Ⅲ. 간호사정
1.간호력
2.신체검진
3. 진단적 검사
4. 의사의 초진 질병경과 , order
5. 치료 및 질병경과
Ⅳ. 간호과정
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도움을 줄 것인지 구체적으로 기술하시오.
3. 팀워크를 발휘한 경험 또는 어려운 상황을 극복한 사례를 들어 설명하시오.
4. 앞으로 한의대에서 배우고 싶은 내용과 졸업 후의 진로 계획을 서술하시오.
5. 면접 예상 질문 및 모범답안
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중 본인과 어울리는 한 가지를 선정하고, 그 이유와 함께 기술하시기 바랍니다. (500 자)
5. 학업 외에 관심과 열정을 가지고 했던 경험 중 성과를 창출했거나 목표를 달성한 경험을 기술하시기 바랍니다. (1000 자)
6. 면접 예상 질문 및 답변
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원인을 규명하고 효과적인 치료법을 개발하는 연구를 수행하며, 미래 의료 혁신에 기여하는 연구자가 되겠습니다. 1. 대학 특별활동 사례
2. 리더십 활동 사례
3. 수상 경력
4. 특기 및 자격증
5. 과거 이수과목 중 관심과목
6. 희망 전공
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정신 건강 증진에 실질적으로 기여하는 상담심리학자로 성장하고자 합니다. Ⅰ. 학업 목표
Ⅱ. 전공 선택의 동기와 지원 배경
Ⅲ. 전공 관련 학업 및 실무 경험
Ⅳ. 입학 후 학업 및 연구계획
Ⅴ. 졸업 후 진로 계획 및 사회적 기여
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방법을 모색하겠습니다. 예를 들어, 의료 빅데이터 분석을 통해 질병 예방, 치료 및 관리 방법을 최적화하는 연구를 진행할 수 있습니다. 또한, 인공지능(AI) 및 머신러닝을 활용하여 환자의 진단 및 치료 예측을 향상시키는 연구를 진행할 계
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