Objective: Poor experience with Invisalign treatment affects patient compliance and, thus, treatment outcome. Knowing the potential discomfort level in advance can help orthodontists better prepare the patient to overcome the difficult stage. This study aimed to construct artificial neural networks (ANNs) to predict patient experience in the early stages of Invisalign treatment. Methods: In total, 196 patients were enrolled. Data collection included questionnaires on pain, anxiety, and quality of life (QoL). A four-layer fully connected multilayer perception with three backpropagations was constructed to predict patient experience of the treatment. The input data comprised 17 clinical features. The partial derivative method was used to calculate the relative contributions of each input in the ANNs. Results: The predictive success rates for pain, anxiety, and QoL were 87.7%, 93.4%, and 92.4%, respectively. ANNs for predicting pain, anxiety, and QoL yielded areas under the curve of 0.963, 0.992, and 0.982, respectively. The number of teeth with lingual attachments was the most important factor affecting the outcome of negative experience, followed by the number of lingual buttons and upper incisors with attachments. Conclusions: The constructed ANNs in this preliminary study show good accuracy in predicting patient experience (i.e., pain, anxiety, and QoL) of Invisalign treatment. Artificial intelligence system developed for predicting patient comfort has potential for clinical application to enhance patient compliance.
Background: This study aimed to investigate the impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on the development of major mental disorders in patients visiting a university hospital. Methods: The study participants were patients with COVID-19 (n=5,006) and those without COVID-19 (n=367,162) registered in the database of Keimyung University Dongsan Hospital and standardized with the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model. Data on major mental disorders that developed in both groups over the 5-year follow-up period were extracted using the FeederNet computer program. A multivariate Cox proportional hazards model was used to estimate the hazard ratio (HR) and 95% confidence interval (CI) for the incidence of major mental disorders. Results: The incidences of dementia and sleep, anxiety, and depressive disorders were significantly higher in the COVID-19 group than in the control group. The incidence rates per 1,000 patient years in the COVID-19 group vs. the control group were 12.71 vs. 3.76 for dementia, 17.42 vs. 7.91 for sleep disorders, 6.15 vs. 3.41 for anxiety disorders, and 8.30 vs. 5.78 for depressive disorders. There was no significant difference in the incidence of schizophrenia or bipolar disorder between the two groups. COVID-19 infection increased the risk of mental disorders in the following order: dementia (HR, 3.49; 95% CI, 2.45-4.98), sleep disorders (HR, 2.27; 95% CI, 1.76-2.91), anxiety disorders (HR, 1.90; 95% CI, 1.25-2.84), and depressive disorders (HR, 1.54; 95% CI, 1.09-2.15). Conclusion: This study showed that the major mental disorders associated with COVID-19 were dementia and sleep, anxiety, and depressive disorders.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권3호
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pp.53-64
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2014
It is important to keep learners' feeling positive during learning to enhance learning performance. According to flow theory,challenge-skill balance is a precondition for flow experience: Learners feel anxiety when the challenge of learning is higher than their ability, feel boredom when the challenge of learning is lower than learners' ability, and engage in flow status when the challenge of learning matches the learners' ability. However, the current empirical study reveals that emotions related to enjoyment may appear when the learners' skill is equal to or higher than the learning challenge. Nevertheless, boredom emotion may appear when learners perceive the courses are difficult but unimportant. These empirical survey results revealed the necessary of rethinking the appearance of boredom and enjoyment emotions in computer education.
본 논문에서는 SNS에서 수집한 데이터를 이용하여 사회 불안의 시공간 분포를 시각화 하는 기법을 소개한다. Open API인 twitter4j를 이용하여 트위터로부터 시공간 정보를 포함한 데이터를 수집한 뒤, 이 트윗의 작성자가 불안한지 아닌지 표시한 훈련 데이터를 준비한다. 이 훈련 데이터와 한글 형태소 분석기 Open API인 KOMORAN을 이용해 사전을 구축하고, 불안 분류기를 개발한다. 트위터로부터 수집한 시공간 정보를 포함한 데이터를 분류기로 분류하여, 지도에 표시해줌으로써 사회 불안을 시각화 한다. 사회 과학자들이 이를 이용하여 불안을 체계적으로 연구함으로써 불안으로부터 생기는 다양한 사회 문제들을 해결할 수 있다.
Local anesthesia is administered to control pain, but it may induce fear and anxiety. Root planing is a non-surgical periodontal therapy; however, when it is performed in an extensive manner, some tissue removal is inevitable. Notably, this removal may be so painful that local anesthesia is required to be administered to the area scheduled for the treatment. Although patients tend to accept root planing easily, they frequently express a fear of local anesthesia. Intraosseous anesthesia (IA) is an intraosseous injection technique, whereby local anesthetic is injected into the cancellous bone supporting the teeth. A computer-controlled IA system (CIAS) exhibits multiple benefits, such as less painful anesthesia, reduced soft tissue numbness, and the provision of palatal or lingual, as well as buccal, anesthesia via single needle penetration. In this report, we present two cases of root planing that were performed under local anesthesia, using a CIAS.
본 연구에서는 불안장애를 가진 사람들이 겪는 불안한 상황들을 수치화하여 보호자와 불안해하는 본인에게 불안 상황을 해소할 수 있도록 하여 일상생활에 도움을 주고자 한다. 이를 관리 할 수 있도록 아두이노(Arduino) 센서를 활용하여 심박수 데이터와 체내의 전기 전도도 데이터를 수집할 수 있다. 수집한 데이터들은 애플리케이션 DB에 저장되어 캘린더 형식의 UI 화면에서 저장된 데이터들을 날짜마다 확인할 수 있으며 특정 수치 이상 증가 시에 저장된 번호로 SMS알림을 주어 현재 사용자의 상황을 알려 줄 수 있다.
The number of single-person households is increasing every year, and there are also high concerns about the crime and safety of single-person households. In particular, crimes targeting women are increasing. Although home surveillance camera applications, which are mostly used by single-person households, only provide intrusion detection functions, this service utilizes AI image recognition technologies such as face recognition and object detection to provide theft, violence, stranger and intrusion detection. Users can receive security-related notifications, relieve their anxiety, and prevent crimes through this service.
지난 몇년간 유방 초음파영상을 이용한 신호 및 영상처리 기술과 자동 영상 최적화 기술, 유방 종괴 자동 검출 및 분류 기술 등, 컴퓨터 보조 진단(computer-aided diagnosis, CAD)을 활용하는 연구들이 활발히 진행되어지고 있다. 컴퓨터진단기술이 개발될수록 암의 조기 발견이 정확하고 빠르게 진행되어 건강 보험과 환자의 검사 빙용을 줄일 수 있고 조직 검사에 대한 불안감을 없앨 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GLCM(gray level co-occurrence matrix)을 사용하여 초음파 영상에서 종양의 정량적 분석을 진행하여 컴퓨터보조 진단에 활용 가능성을 실험하였다.
This quasi-experimental study was intended to test the effect of self-help group program, which is one of the way to enhance adaptation and quality of life to mastectomy patients. Data was collected from July 14, 1998 to Oct. 31, 1998 at two Medical Center in Seoul. The subjects for this study were the patients who had undergone mastectomy and were follow-up ; 14 in experimental group and 14 in control group matched with age and treatment. The instruments for this study were adaptation in Lee(1994)'s physical symptom questionnaire, Zung's Self-rating Depression Scale(SDS, 1965), and Self-rating Anxiety Scale(SAS, 1970), quality of life in Spranger(1996)'s and No(1988)'s Quality of Life Questionnaire. The self-help group program for mastectomy patients was developed based on literature review and pilot study by the investigator. The subjects of experimental group were participated in 6 weeks self-help group program and were received arm and shoulder exercise, informational support, and interpersonal support by group members. The control group were received no intervention, Both group answered questionnaires prior to intervention and 6 weeks later. The data analyzed by frequency, $X^2$-test, Mann-Whitney U test. Wilcoxon Signed Rank test, Pearson's Correlation Coefficient and Stepwise Multiple Regression using SPSS WIN. The results are as follows ; Hypothesis 1. "The experimental group with the self-help group program will have a higher score on adaptation state than control group." was not supported. But the post test score of anxiety and depression in experimental group were declined and the depression score was reduced relatively. Hypothesis 2. "The experimental group with the self-help group program will have a higher score on quality of life than control group." was not supported. But the posttest score of quality of life in experimental group was reduced relatively. Hypothesis 3. "The higher adaptation state of mastectomy patients, the higher quality, of life." was supported(r=,80, p<.001). Additionally, the lower physical symptom, depression and anxiety, the higher quality of life And depression, which was the main predictor of quality of life, accounted for 59.5%, depression and anxiety accounted for 65.5% of the variance in quality of life. In conclusion, when the self-help group program was intervened to mastectomy patients, it was tended to increase quality of life and to reduce depression and anxiety. So self-help group program can be considered useful nursing inter vention effect on adaptation and quality of life of mastectomy patients. With discussion, I suggest repeated further re search on self-help group with appropriate sample size and longitudinal study. Also during adjuvant therapy, it is needed to develop convenient method to be supported from peer group and family, such as computer mediated support group.
This study deals with the concept of Microcomputer Playfulness(MCP), Even though MCP was introduced recently in the MIS research, the concept is expected and empirically supported to be significant in explaining information technology adoption and usage. Based on the Technology Acceptance Model(TAM), this study presented a revised model to explain individual PC use and explored the role of MCP in PC use. The results showed that MCP has a direct influence on PC use rather than a mediator between Self-efficacy and PC use, and that MCP is a better predictor of PC use than Computer Anxiety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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