|
대상자(만성질환자: 당뇨, 고혈압, 관절염, 암환자 등)를 선정한 후 인구사회적, 생활습관특성 기술하기 3) 대상자에게 이론가의 제시된 주요 개념을 적용하여 사정하기 4) 간호계획 작성 5) 환자간호와 관련해 이론적용에 따른 본인의 결론을
|
|
|
대상자에게 이론가의 제시된 주요 개념을 적용하여 사정하기
4) 간호계획 작성
5) 환자간호와 관련해 이론적용에 따른 본인의 결론을 내리시오.
<목 차>
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 로이(Callista Roy)
2. 로이의 4개 적응유형
1) 개념
2)
|
|
|
환자: 당뇨, 고혈압, 관절염, 암환자 등)를 선정한 후 인구사회적, 생활습관특성 기술하기
3) 대상자에게 이론가의 제시된 주요 개념을 적용하여 사정하기
4) 간호계획 작성
5) 환자간호와 관련해 이론적용에 따른 본인의 결론을 내리시
|
|
|
대상자 사정 내용
2) 자아개념 유형에 따른 대상자 사정 내용
3) 역할기능 유형에 따른 대상자 사정 내용
4) 상호의존성 유형에 따른 대상자 사정 내용
7. 사정 내용과 따른 간호계획 작성
8. 로이의 이론적용에 따른 본인의 결론
참고
|
|
|
환자: 당뇨, 고혈압, 관절염, 암환자 등)를 선정한 후 인구 사회적, 생활습관특성 기술하기
3) 대상자에게 이론가의 제시된 주요 개념을 적용하여 사정하기
4) 간호계획 작성
5) 환자간호와 관련해 이론적용에 따른 본인의 결론을 내리시오.
|
|
 |
관련된 감염 위험성
3. 개방성 상처(외상)과 관련된 낙상 위험성 << 서론 >>
♥ 연구의 필요성
♥ 문헌고찰(골절)
<< 본론 >>
♥ 연구대상, 방법
♥ 응급 간호기록
♥ 대상자의 건강력
♥ 혈액 검사
♥ 약물조사
♥ 낙상 사정 결과 기록
|
|
|
의학적 진단명 - alcohol dependence
2) 질병에 관한 서술 (의학적 진단명에 대한 정의)
♠ 원인
♠ 진단
♠ 증상
♠ 치료 및 간호
4)치료계획 및 검사.
4. 정신 간호사정 도구
5. 간호과정
# 1. 수면장애
# 2. 영양결핍
6. 결론
7. 참고문헌
|
|
|
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
Ⅴ. 결론
|
|
|
간호학과 학생을 대상으로
16. 조원기(2015)대학입학전형과 대학생의 대학 생활 및 대학전공 만족도, 학업성취도 간의 관계.
17. 이두현(2009) 대학 입학유형별 학교생활 적응에 관한 연구.
18. 신현종(2012) 대학생의 성별 및 대학입학유형이 학업
|
|
|
간호총론』, 수문사, 2011 Ⅰ. 문헌고찰
1. 알코올 관련 장애
2. 알코올 중독이란 무엇인가 ?
3. 알코올 중독이 신체와 정신기능에 미치는 영향
Ⅱ. 지역사회 사례관리
1. 대상자 사정
2. 자료 분석
3. 사례 개입 과정 및 평
|
|
 |
적용하여 대상자에게 질적인 간호를 수행하기 위한 체계적인 실습을 진행하기도 했습니다. 이러한 예비 간호사로서의 준비과정은 대학 졸업 전 실질적인 간호 실습 현장에서 과학적 이론에 근거한 전문성을 발휘하게 하였고 환자의 건강 회
|
|
 |
적응해야 했던 경험에 대해 이야기해 주십시오. 당시 본인이 빠른 적응을 위해 구성원들 특성을 파악하려 노력한 행동이 있다면 구체적으로 서술해주시기 바랍니다.
4.어떤 일을 맡아서 수행하며 정해진 절차나 규정을 준수하기 어려운 상황
|
|
 |
주요 국시 기출문제 모음 190
나. 최빈도 기출 공통시사상식문제 209
? 직무계획서 업무계획서 237
가. 요 약 서(예시) 237
나. 업무추진 기본방향 238
다. 추진전략 239
? 자소서 입력 항목 분석 239
? 채용선발에 합격불합격을 가르는 패턴 인
|
|
 |
환자 안전 및 질 관리: 31
? 생명 윤리: 31
? 협력과 팀워크: 31
? 법률 및 규제 환경 이해: 기본은 필수! 31
? 효과적인 입사 준비 전략: 나를 보여주는 기술 32
? 결론: 준비된 의료인이 만드는 건강한 미래 33
? 입사를 위한 보건학 기초이론 최빈
|
|
 |
이론과 개념: 90
회귀 분석 및 모델링: 91
가설 검정과 추론: 92
데이터 분석 및 시각화: 92
빅데이터와 기계 학습: 93
실험 계획법 94
비모수 통계 94
빅데이터와 머신러닝 94
데이터 분석 도구와 소프트웨어 95
? 통계분석 도구 소프트웨어에
|
|
메뉴펼치기
