Coronavirus disease 2019 (COVID-19) exhibits various symptoms, ranging from asymptomatic to severe pneumonia or death. The major features of patients in severe COVID-19 are the dysregulation of cytokine secretion, pneumonia, and acute lung injury. Consequently, it leads to acute respiratory distress syndrome, disseminated intravascular coagulation, multiple organ failure, and death. Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the causative virus of COVID-19, influences nucleotide-binding oligomerization domain, leucine-rich repeat, and pyrin domain containing 3 (NLRP3), the sensor of inflammasomes, directly or indirectly, culminating in the assembly of NLRP3 inflammasome and activation of inflammatory caspases, which induce the inflammatory disruption in severe COVID-19. Accordingly, the target therapeutics for inflammasome has attracted attention as a treatment for COVID-19. Korean Red Ginseng (KRG) inhibits several inflammatory responses, including the NLRP3 inflammasome signaling. This review discusses the role of KRG in the treatment and prevention of COVID-19 based on its anti-NLRP3 inflammasome efficacy.
This study examined the relationship between COVID-19 stress, self-regulation, and smartphone addiction among university students. It also assessed whether self-regulation mediates the relationship between COVID-19 stress and smartphone addiction. The participants comprised 346 students enrolled in G city university. Data were analyzed using SPSS and AMOS to generate descriptive statistics, perform a correlation analysis, and create a structural equation model. The main findings were as follows. First, COVID-19 stress had a negative correlation with self-regulation, but a positive correlation with smartphone addiction. A negative correlation was observed between self-regulation ability and smartphone addiction. Secondly, self-regulation partially mediated the relationship between COVID-19 stress and smartphone addiction. The results will inform educational and counseling interventions aimed at preventing smartphone addiction among university students living in the era of the COVID-19 pandemic.
Korean journal of aerospace and environmental medicine
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v.31
no.1
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pp.17-20
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2021
As the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic continues, doctors face many difficulties in managing patients with respiratory allergies. As research continues, much new knowledge has emerged about the link between COVID-19 infection and respiratory allergies. Studies to date have shown that there is no significant increase in the risk of COVID-19 infection in patients with respiratory allergies. However, in patients undergoing treatment for moderate to severe asthma or allergic rhinitis, more severe clinical manifestations, increased hospitalization period, and increased mortality may occur, so patients need to be managed with more care. In addition to personal efforts, social consideration should be accompanied to prevent deterioration in patients' quality of life with respiratory allergies due to COVID-19. Lastly, as clinical doctors, we should treat patients with respiratory allergies to protect ourselves appropriately by actively utilizing remote medical treatment and minimizing tests that generate droplets. Also, by appropriately educating patients and continuing drug treatment, efforts should be made to ensure that patients receive the best treatment even in a pandemic situation.
Vaccine nationalism and its implications to vaccine supply were a huge concern globally when COVID-19 vaccines first became available in 2021. At the time, vaccine supply was limited and it was difficult for many countries around the world to get adequate supply of the COVID-19 vaccine to inoculate their people. At its most benign, vaccine nationalism delayed the access of poorer countries to vaccines that are widely considered as the long-term solution to the COVID-19 pandemic. Poorer countries needed to resort to diplomacy to wrangle early access to vaccine supply from vaccine-producing countries like the United States, the United Kingdom and others. In particular, Philippine President Rodrigo Duterte leveraged his country's Visiting Forces Agreement (VFA) with the United States and the need for Filipino nurses by countries like the United Kingdom and Germany to secure early access to COVID-19 vaccines. It all seems trivial now (in 2022) because of better global vaccine supply, but in 2021 when countries scrambled for access to scarce COVID-19 vaccines, Rodrigo Duterte leveraged the Philippines' assets to gain early access to vaccine supply.
330 Korean adult women were examined the correlation between degree of makeup and makeup satisfaction before/after wearing masks due to COVID-19 and the moderating effect of mandatory/voluntary goal-oriented attitude toward makeup. The study found that lip makeup(p<.001) was significant variable in makeup satisfaction before COVID-19, and eyebrow makeup(0<.002) was significant after COVID-19. Although moderating effect of mandatory goal-oriented attitude, which works between degree of makeup before/after COVID-19 and makeup satisfaction was not significant, but moderating effect of voluntary goal-oriented attitude appeared to be significant before(p<.000) and after(p<.000) COVID-19. And the degree of makeup after COVID-19 was lower than before(p<.000). If one believe that makeup is for one's own satisfaction, degree of makeup can be significant effect on the makeup satisfaction, but actual behavior has shown that degree of makeup has decreased since wearing masks because of COVID-19. I hope this research will be used as marketing material for beauty and cosmetics industry.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.3
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pp.125-134
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2024
The novel coronavirus 2019 is called COVID-19 has outspread swiftly worldwide. An early diagnosis is more important to control its quick spread. Medical imaging mechanics, chest calculated tomography or chest X-ray, are playing a vital character in the identification and testing of COVID-19 in this present epidemic. Chest X-ray is cost effective method for Covid-19 detection however the manual process of x-ray analysis is time consuming given that the number of infected individuals keep growing rapidly. For this reason, it is very important to develop an automated COVID-19 detection process to control this pandemic. In this study, we address the task of automatic detection of Covid-19 by using a popular deep learning model namely the VGG19 model. We used 1300 healthy and 1300 confirmed COVID-19 chest X-ray images in this experiment. We performed three experiments by freezing different blocks and layers of VGG19 and finally, we used a machine learning classifier SVM for detecting COVID-19. In every experiment, we used a five-fold cross-validation method to train and validated the model and finally achieved 98.1% overall classification accuracy. Experimental results show that our proposed method using the deep learning-based VGG19 model can be used as a tool to aid radiologists and play a crucial role in the timely diagnosis of Covid-19.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.3
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pp.147-154
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2024
The coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic has changed physical activities due to social distancing to prevent the spread of infectious disease. The restriction could affect physical activities and serum lipid levels. The purpose of this study is to investigate changes of serum lipid levels and physical activities due to the social distancing between the pre-and-post COVID-19 pandemic on Jeju Island. A total of 5,373 subjects who underwent medical examination at a medical center located on Jeju Island. between May 2018 and December 2021 was enrolled. They were divided into two groups (the pre-COVID-19 vs. the post-COVID-19) based on their medical checkup dates and analyzed about clinical variables between them. Among the clinical variables, the mean age (P<0.014) and the mean levels of high-density lipoprotein-cholesterol (P=0.001), low-density lipoprotein-cholesterol (P=0.039) and total-cholesterol (P<0.001) and the proportions of subjects with abdominal obesity (P<0.001), aerobic exercise (P=0.003) and physical activity (P=0.008) were significantly higher in the post-COVID pandemic than those in the pre-COVID-19 pandemic. Even though the proportions of subjects with physical activity and aerobic exercise were statistically greater in the post-COVID-19 pandemic, those with central obesity and dyslipidemia were significantly higher in the period than before on Jeju Island.
On-line education in mathematics education changed in various aspects before and after COVID-19. This study conducted a systematic literature review of 98 academic papers on on-line education published from 2017 to 2023 in the field of mathematics education before and after COVID19. In particular, this study conducted content analysis to organize on the definitions of various similar terms related to online education. In addition, this study explored research trends on year, research subject, research method, on-line education type, and research topic by the pre-COVID-19, COVID-19, and post-COVID-19 era. Also, a comparative analysis was conducted on literatures on the effects of online education. As a result, first, it was confirmed that there is a need to organize the definitions of terms similar to online education. Also, the implications of identifying the differences and hierarchies between each term can be found. Second, it was confirmed that teachers' expertise for on-line mathematics education was emphasized based on the result of the rapid increase in the number of on-line education studies on teachers since COVID-19. Third, it was confirmed that the number of studies on blended and flipped learning was high in pre-COVID-19, but decreased in the COVID-19 era. Instead, in the COVID-19 era, studies on real-time interactive classes were rapidly active, and even in the post-COVID-19 era, studies on real-time interactive classes still occupied a large proportion. Finally, it was confirmed that the effectiveness of on-line education varies depending on the research background and model. Accordingly, the need to be cautious in interpreting the results of each study on the effectiveness of on-line education was confirmed. Based on these findings, this study presented implications for future research on on-line education in mathematics education.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.10
no.4
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pp.66-86
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2022
The main aim of this study is to identify the role of information dissemination on urban and rural citizens of Bangladesh during the COVID-19 pandemic and the role of misinformation in this process. The study also aimed at finding appropriate counter misinformation strategies regarding COVID-19. An online questionnaire was prepared to collect the viewpoints of the urban and rural citizens of Bangladesh regarding dissemination of information during COVID-19, misinformation regarding COVID-19, and counter misinformation strategies. Along with demographic and general information, a five-point Likert scale was used to measure COVID-19 related misinformation beliefs and how to counter them. Chi square tests were used to determine the association between current residency, information sources, the importance of information dissemination, reactions after getting COVID related information, and evaluative steps after getting information and before disseminating it. Additionally, nonparametric Mann-Whitney U and Kruskal-Wallis tests were conducted to know the significance of difference in respondents' assessment on COVID-19 related misinformation in terms of their demographic characteristics. Cronbach's alpha score was obtained to see the reliability of the questionnaire items. The current study reveals that both urban and rural citizens of Bangladesh are influenced by information dissemination regarding COVID-19 and they have lower level of misinformation belief. The respondents have differences in misinformation belief by different demographic groups. Respondents' educational status, information literacy, sources of getting information, and evaluative steps after getting information have significant differences in misinformation belief. The study also noticed the support of respondents for countering misinformation strategies regarding COVID-19.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.212-222
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2021
Multiple waves of COVID-19 highlighted one crucial aspect of this pandemic worldwide that factors affecting the spread of COVID-19 infection are evolving based on various regional and local practices and events. The introduction of vaccines since early 2021 is expected to significantly control and reduce the cases. However, virus mutations and its new variant has challenged these expectations. Several countries, which contained the COVID-19 pandemic successfully in the first wave, failed to repeat the same in the second and third waves. This work focuses on COVID-19 pandemic control and management in Saudi Arabia. This work aims to predict new cases using deep learning using various important factors. The proposed method is called Deep Learning and Dynamic Weighing-based (DLDW) COVID-19 cases prediction method. Special consideration has been given to the evolving factors that are responsible for recent surges in the pandemic. For this purpose, two weights are assigned to data instance which are based on feature importance and dynamic weight-based time. Older data is given fewer weights and vice-versa. Feature selection identifies the factors affecting the rate of new cases evolved over the period. The DLDW method produced 80.39% prediction accuracy, 6.54%, 9.15%, and 7.19% higher than the three other classifiers, Deep learning (DL), Random Forest (RF), and Gradient Boosting Machine (GBM). Further in Saudi Arabia, our study implicitly concluded that lockdowns, vaccination, and self-aware restricted mobility of residents are effective tools in controlling and managing the COVID-19 pandemic.
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