Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1327-1336
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2016
우리나라에서 발생하는 아동학대의 대부분은 가정 내에서 부모에 의해 발생하며 해가 갈수록 증가하는 추세이다. 성장기에 있는 아동을 대상으로 한 학대는 아동의 발달전반에 피해를 주며, 그 영향이 장기화되어 청소년기 부적응, 성인기 범죄로까지 이어지기 쉬우므로, 사회의 각별한 주의가 요구된다. 급변하는 사회 환경 속에서 맞벌이, 한 부모 가족 등 다양한 가족형태가 등장했으며, 취약한 경제구조속에서 가장들의 고용형태의 불안정은 가족들을 더욱 불안하게 만들고 있다. 이러한 환경 속에서 힘이 없는 아동은 무방비 상태로 부모로부터 신체적, 정신적 학대를 경험할 위험에 놓인다. 어려운 사회 경제적 환경 속에서 어떤 형태의 가정에서 아동학대가 많이 발생하는지에 대하여 회귀모형을 통하여 연구하였다.
Hussein, Emad Ahmad;Acar, Ahu;Dogan, Alev Aksoy;Kadir, Tanju;Caldemir, Seniz;Erverdi, Nejat
대한치과교정학회지
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제39권3호
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pp.177-184
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2009
Objective: The aim of this study was to investigate the occurrence rate of bacteremia following toothbrushing with toothpastes composed of several antibacterial agents and compare the results with the conventional oral hygiene maintaining methods in orthodontic patients. Methods: This clinical study included 100 adult orthodontic patients who were divided into 4 groups. Each group comprised of 25 patients, wearing fixed orthodontic appliances. In the first group, bacteremia was assessed after toothbrushing without using any toothpaste. In the second group, a 0.2% chlorhexidine gluconate mouthrinse was used before brushing with no toothpaste. In the third group, subjects brushed with a commonly used toothpaste which did not include an additional antimicrobial agent. The fourth experimental group used toothpaste which included tea tree oil, clove oil, peppermint oil and bisabolol as antimicrobial elements. Pre- and post-brushing blood samples were obtained using a strict aseptic technique. All samples were microbiologically evaluated using blood culture bottles. Results: Toothbrushing in orthodontic patients yielded to an increase in the occurrence rate of bacteremia when using normal toothpaste or no toothpaste at all. Conclusions: The use of chlorhexidine mouthwash before toothbrushing, and brushing with antimicrobial toothpaste did not show a statistically significant difference in preventing the occurrence of bacteremia (p > 0.05).
유리나방류는 사과, 복숭아, 포도와 같은 과수의 주요 해충으로서, 유충이 기주식물의 줄기 속에서 형성층을 섭식한다. 수원지역에서 3년에 걸쳐, 성페로몬 트랩을 이용하여 사과유리나방, 복숭아유리나방, 포도유리나방, 큰유리나방의 연중 발생소장을 조사하였다. 사과원에서 사과유리나방 성충은 트랩에 5월부터 10월까지 유인되었으며, 6월 상중순과 8월 하순~9월 상순에 각각 발생최성기를 보였다. 비슷하게, 복숭아원에서 복숭아유리나방은 5월부터 10월까지 유인되었으며, 발생최성기는 5월 하순과 8월 하순~9월 중순이었다. 포도원에서 포도유리나방은 5월 하순부터 6월 중순까지 유인되었으며, 5월 하순~6월 상순에 발생최성기를 보였다. 한편, 포도원에서 큰유리나방은 6월 상순부터 7월 하순까지 유인되었으며, 발생최성기는 6월 하순~7월 상순이었다.
영남대학교 의과대학 외과학교실에서는 1989년 11월에 한국에서 발병한 간흡충병의 여섯번째 증례로, 특히 간내 담관에 발생한 첫 증례를 우측 간엽 절제술 및 담낭 적출술로 좋은 결과를 얻었으며, 간내 담관에 발생한 경우에는 간암과의 구별이 요구되어야 한다는 점을 상기 시키면서 증례보고와 더불어 문헌적 고찰을 하였다.
Arvind, Varun;Kim, Jun S.;Oermann, Eric K.;Kaji, Deepak;Cho, Samuel K.
Neurospine
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제15권4호
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pp.329-337
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2018
Objective: Machine learning algorithms excel at leveraging big data to identify complex patterns that can be used to aid in clinical decision-making. The objective of this study is to demonstrate the performance of machine learning models in predicting postoperative complications following anterior cervical discectomy and fusion (ACDF). Methods: Artificial neural network (ANN), logistic regression (LR), support vector machine (SVM), and random forest decision tree (RF) models were trained on a multicenter data set of patients undergoing ACDF to predict surgical complications based on readily available patient data. Following training, these models were compared to the predictive capability of American Society of Anesthesiologists (ASA) physical status classification. Results: A total of 20,879 patients were identified as having undergone ACDF. Following exclusion criteria, patients were divided into 14,615 patients for training and 6,264 for testing data sets. ANN and LR consistently outperformed ASA physical status classification in predicting every complication (p < 0.05). The ANN outperformed LR in predicting venous thromboembolism, wound complication, and mortality (p < 0.05). The SVM and RF models were no better than random chance at predicting any of the postoperative complications (p < 0.05). Conclusion: ANN and LR algorithms outperform ASA physical status classification for predicting individual postoperative complications. Additionally, neural networks have greater sensitivity than LR when predicting mortality and wound complications. With the growing size of medical data, the training of machine learning on these large datasets promises to improve risk prognostication, with the ability of continuously learning making them excellent tools in complex clinical scenarios.
We tried a series of morphological and molecular approaches to identify a new species of Stellantchasmus (Digenea: Heterophyidae) originating from the wrestling half-beaked fish, Dermogenys pusillus of Thailand. Adult worm samples of the new species were recovered from hamsters experimentally infected with the metacercariae from D. pusillus in Thailand. Two isolates (Thai and Korean) of Stellantchasmus falcatus were used as comparative control groups. Worm samples of 3 Stellantchasmus groups were morphologically observed and molecularly analyzed with the mitochondrial cytochrome c oxidase 1 gene. The morphological characteristics of S. dermogenysi n. sp. are similar to S. falcatus originating from brackish water fish, but minor difference was noted including the absence of the prepharynx, position of the ovary near the ceca end, smaller body size, and shorter esophageal length. A phylogenetic tree derived from neighbor-joining and maximum-likelihood methods suggests that S. dermogenysi n. sp. is separated from S. falcatus supported by high bootstrap values. The relative divergences persist between these host-specific trematodes, which we suggest should be recognized as 2 distinct species. Comparisons of S. dermogenysi n. sp. with S. falcatus isolated from mullets in Thailand and Korea indicate a genetic divergence of mitochondrial DNA of 19.4% and 21.7%, respectively. By the present study, a new species, Stellantchasmus dermogenysi n. sp. (Digenea: Heterophyidae), is proposed in Thailand based on molecular evidences, in addition to minor morphological differences between S. falcatus and the new species.
최근 어린이집이나 유치원 등 교육기관에서 아동학대가 빈번히 발생하고 있다. 정부는 CCTV 설치를 의무화하였지만 CCTV 영상을 열람하는 것이 쉽지 않다. 본 논문에서는 CCTV 영상을 이용하여 아동학대를 판단하는 모델을 제안한다. 먼저 아동학대란 성인이 물리적으로 아동에게 가해를 하는 것이므로 성인과 아동을 분류하는 모델이 필요하다. 기존의 Haar기법을 사용하여 성인과 아동을 분류하려면 정면 영상이 필요하지만 OpenPose를 사용하면 정면과 측면에 구애받지 않고 성인과 아동을 분류할 수 있다. 본 연구에서는 아동이 학대를 당할 때 성인과 아동의 자세의 특성을 적용하여 아동 학대 판단 모델을 설계 및 구현하였다. 구현한 시스템은 현재 설치되어있는 CCTV를 활용하므로 추가적인 설치가 필요하지 않고 실시간으로 아동학대가 발생하고 있는지 모니터링 할 수 있으므로 이에 따른 빠른 대처가 가능할 것으로 사료된다.
Objectives We aimed to examine health-related economic analysis of available interventions on idiopathic short stature (ISS). Methods Eight studies were reviewed from English, Korean, and Chinese databases which were published up to December 24, 2020. Effectiveness, utility, and cost data were extracted from the studies and descriptive analysis of the individual studies was conducted Results Five studies were chosen. In the two economic evaluation studies, the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of growth hormone (GH) treatment was presented by performing cost-effectiveness analysis based on the deterministic decision tree approach for the GH and untreated group. Final adult height and direct medical costs were analyzed as effectiveness and cost outcomes. In 1 review article, an ICER of GH was presented based on systematic review on the effects of the GH treatment. In the two clinical trials, the effectiveness and cost of the 12 months Oriental medicine combination treatment were presented in comparison with the GH treatment alone. There were no literatures that provided utility data of available intervention on ISS. Conclusions The results of this study will be used as basic data for the economic analysis of Oriental medicine treatment on ISS in the future.
Kim, Yeon Ho;Cho, Seung Hyun;Jung, Hae Ryun;Lee, Ki Kwang
한국운동역학회지
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제32권1호
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pp.1-8
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2022
Objective: This study proposes a methodology to analyze important variables that have a significant impact on the putting direction prediction using a machine learning-based putting direction prediction model trained with IMU sensor data. Method: Putting data were collected using an IMU sensor measuring 12 variables from 6 adult males in their 20s at K University who had no golf experience. The data was preprocessed so that it could be applied to machine learning, and a model was built using five machine learning algorithms. Finally, by comparing the performance of the built models, the model with the highest performance was selected as the proposed model, and then 12 variables of the IMU sensor were applied one by one to analyze important variables affecting the learning performance. Results: As a result of comparing the performance of five machine learning algorithms (K-NN, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, and Light GBM), the prediction accuracy of the Light GBM-based prediction model was higher than that of other algorithms. Using the Light GBM algorithm, which had excellent performance, an experiment was performed to rank the importance of variables that affect the direction prediction of the model. Conclusion: Among the five machine learning algorithms, the algorithm that best predicts the putting direction was the Light GBM algorithm. When the model predicted the putting direction, the variable that had the greatest influence was the left-right inclination (Roll).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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