This study was designed to construct a model that predicts the quality of life of family caregivers with a chronically ill patient. The hypothetical model was developed based on the findings from past studies on quality of life and on the family with a chronically ill patient. Data were collected by self-reported questionnaires from 200 family caregivers in Seoul & Kyung Gi-Do, from May 1 to July 21, 1997. Data were analyzed using descriptive statistics and correlation analysis. The Linear Structural Relationship(LISREL) modeling process was used to find the best fit model which predicts causal relationships among variables. The results are as follows : 1. The overall fit of the hypothetical model to the data was moderate [X$^2$=31.54(df=23, p=.11), GFI=.96, AGFI=.91, RMR=.04]. 2. Paths of the model were modified by considering both its theoretical implication and the statistical significance of the parameter estimates. Compared to the hypothetical model, the revised model has become parsimonious and had a better fit to the data expect chi-square value(GFI=.95, AGFI=.91, RMR=.04). 3. Some of predictive factors, especially economic status, physical ability to perform daily-life activity, period after disease-onset, social support and fatigue revealed indirect effects on the quality of life of family caregivers with a chronically ill patient. 4. The factors, burden and role satisfaction revealed significant direct effects on the quality of life of family caregivers with a chronically ill patient. 5. All predictive variables of quality of life of family caregivers with a chronically ill patient, especially economic status, physical ability to perform daily-life activity, period after disease-onset, social support, fatigue, burden and role satisfaction explained 38.0% of the total variance in the model. In conclusion, the derived model in this study is considered appropriate in explaining and predicting quality of life of family caregivers with a chronically ill patient. Therefore it can effectively be used as a reference model for further studies and suggests direction in nursing practice.
Objectives: Acupuncture treatment has been clinically used for functional recovery in Parkinson's disease. In the present study, we investigated the effect of acupuncture at Zusanli (ST36) on nigrostriatal dopaminergic neuronal cell death in rats. Methods: A Parkinson's disease model was induced by the unilateral injection of 6-hydroxydopamine (6-OHDA) into the striatum. Acupuncture treatment was performed at Zusanli (ST36) and at the hip, as a non-acupoint, once a day for 14 days. Two weeks after 6-0HDA injection, an apomorphine-induced rotational behavior test showed significant rotational asymmetry in rats with Parkinson's disease. Immunostaining for tyrosine hydroxylase demonstrated a dopaminergic neuronal loss in the substantia nigra and dopaminergic fiber loss in the striatum. Results: Acupuncture at the ST36 acupoint significantly inhibited rotational asymmetry in rats with Parkinson's disease, and also protected against 6-OHDA-induced nigrostriatal dopaminergic neuronal loss. These effects of acupuncture were not observed for non-acupoint acupuncture. Conclusions: The present study shows that acupuncture treatment, especially at the ST36 acupoint, can be used as a useful strategy for the treatment of Parkinson's disease.
Mortality of domestic people from cardiovascular disease ranked second, which followed that of from cancer last year. Therefore, it is very important and urgent to enhance the reliability of medical examination and treatment for cardiovascular disease. Heart Rate Variability (HRV) is the most commonly used noninvasive methods to evaluate autonomic regulation of heart rate and conditions of a human heart. In this paper, our aim is to extract a quantitative measure for HRV to enhance the reliability of medical examination for cardiovascular disease, and then develop a prediction method for extracting multi-parametric features by analyzing HRV from ECG. In this study, we propose a hybrid Bayesian classifier called FP-based Bayesian. The proposed classifier use frequent patterns for building Bayesian model. Since the volume of patterns produced can be large, we offer a rule cohesion measure that allows a strong push of pruning patterns in the pattern-generating process. We conduct an experiment for the FP-based Bayesian classifier, which utilizes multiple rules and pruning, and biased confidence (or cohesion measure) and dataset consisting of 670 participants distributed into two groups, namely normal and patients with coronary artery disease.
Body constitution research in Korean traditional medicine adopt the diagnosis and treatment theory of "image-differentiation[body constitution differentiation, disease differentiation] in combination with syndrome differentiation diagnostic model and symptoms and signs of herbal property belong to image" as its core, which is key national medical science research project of State Administration of Traditional Chinese Medicine, the project brought up 4 key scientific problem ? body constitution differentiation theory, correlation theory of body constitution and disease, body constitution adjustable theory and symptoms and signs of herbal property belong to image theory. In body constitution pathology, it brought up "correlation between body constitution and symptoms", "differentiation between body constitution and symptoms" which increase the diagnostic level and diagnostic accuracy rate. In the condition of pathology, it obviously has low reliability according to body constitution differentiation, sometimes happen the description not comply with body constitution and disease symptoms, which lead to decrease the clinic diagnostic and treatment level, treatment effect not satisfying too. Now taking 4 key scientific achievement as criterion to illustrate the body constitution and disease symptoms.
Lee, Yong-Bok;An, Su Jung;Park, Chung Gyoo;Kim, Jinwoo;Han, Sangjo;Kwak, Youn-Sig
The Plant Pathology Journal
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v.30
no.1
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pp.43-50
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2014
Microorganisms have many roles in nature. They may act as decomposers that obtain nutrients from dead materials, while some are pathogens that cause diseases in animals, insects, and plants. Some are symbionts that enhance plant growth, such as arbuscular mycorrhizae and nitrogen fixation bacteria. However, roles of plant pathogens and diseases in natural ecosystems are still poorly understood. Thus, the current study addressed this deficiency by investigating possible roles of plant diseases in natural ecosystems, particularly, their positive effects on arthropod diversity. In this study, the model system was the oak tree (Quercus spp.) and the canker disease caused by Annulohypoxylon truncatum, and its effects on arthropod diversity. The oak tree site contained 44 oak trees; 31 had canker disease symptoms while 13 were disease-free. A total of 370 individual arthropods were detected at the site during the survey period. The arthropods belonged to 25 species, 17 families, and seven orders. Interestingly, the cankered trees had significantly higher biodiversity and richness compared with the canker-free trees. This study clearly demonstrated that arthropod diversity was supported by the oak tree canker disease.
Congenital heart disease is now estimated to be the most prevalent chronic illness in children. The overall purpose of study is to enhance our understanding of mother's perception of family stress, perceived social support, and coping who has a child newly diagnosed with congenital heart disease. In this investigation, the relationship between family stress, perceived social support, and coping within the context of a acute, non life- threatening chronic illness in the situation of newly diagnosed as Rolland's typology of chronic illness. The study employed data from a subset of a large longitudinal study, children's chronic illness: parents and family adaptation conducted by M. McCubbin (5 R29 NR02563) which was funded by the NIH. The subject for this study were 92 mothers who have a child under age 12 who was newly diagnosed with congenital heart disease within the last 3-4 months. Results form correlational and regression analysis revealed that perceived social support operated as a resiliency factor between family stress and coping of mothers. Child and family characteristics appeared to be important predictors of perceived social support and mother's coping. Therefore, the findings provide an incremental contribution to the explanation of effects for perceived social support and may challenge resiliency model in previous literature. Further, these findings suggest that perceived social support and coping are both influencing in the resiliency of relatively high risk groups of families who has a child with congenital heart disease.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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v.22
no.1
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pp.11-15
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2011
Impact of pruning date, shoot age and weather parameters on the severity and development of grey leaf spot (Pseudocercospora mori) of mulberry was studied. The disease severity (%) increased with increase in shoot age irrespective of pruning date. Maximum disease severity was observed in plants pruned during second week of October and minimum in plants pruned during last week of December. Significant (P<0.05) influence of date of pruning, shoot age and their interaction was observed on the severity of the disease. Apparent infection rate (r) was significantly higher during plant growth period from day-48 to day-55. Average apparent rate was higher in plants pruned during first week of September and least in plants pruned during third and fourth week of December. Multiple regression analysis revealed contribution of various combinations of weather parameters on the disease severity. A linear prediction model [$Y=66.05+(-1.39)x_1+(-0.219)x_4$] with significant $R^2$ was developed for prediction of the disease under natural epiphytotic condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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