• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권19호
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• pp.8371-8376
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• 2014

Background: The use of statistical methods has become an imperative tool in breast cancer survival data analysis. The purpose of this study was to develop the best statistical probability model using the Bayesian method to predict future survival times for the black non-Hispanic female breast cancer patients diagnosed during 1973-2009 in the U.S. Materials and Methods: We used a stratified random sample of black non-Hispanic female breast cancer patient data from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database. Survival analysis was performed using Kaplan-Meier and Cox proportional regression methods. Four advanced types of statistical models, Exponentiated Exponential (EE), Beta Generalized Exponential (BGE), Exponentiated Weibull (EW), and Beta Inverse Weibull (BIW) were utilized for data analysis. The statistical model building criteria, Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), and Deviance Information Criteria (DIC) were used to measure the goodness of fit tests. Furthermore, we used the Bayesian approach to obtain the predictive survival inferences from the best-fit data based on the exponentiated Weibull model. Results: We identified the highest number of black non-Hispanic female breast cancer patients in Michigan and the lowest in Hawaii. The mean (SD), of age at diagnosis (years) was 58.3 (14.43). The mean (SD), of survival time (months) for black non-Hispanic females was 66.8 (30.20). Non-Hispanic blacks had a significantly increased risk of death compared to Black Hispanics (Hazard ratio: 1.96, 95%CI: 1.51-2.54). Compared to other statistical probability models, we found that the exponentiated Weibull model better fits for the survival times. By making use of the Bayesian method predictive inferences for future survival times were obtained. Conclusions: These findings will be of great significance in determining appropriate treatment plans and health-care cost allocation. Furthermore, the same approach should contribute to build future predictive models for any health related diseases.

• 한국측량학회지
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• 제23권4호
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• pp.345-352
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• 2005

첨단 정보화시대에 교통사고처리 및 분석의 병행되는 업무는 개별적 수행에 따른 이중적 업무로 진행되고 있으며, 교통사고를 처리하는 현 경찰청은 최첨단 기술을 병행하지 못하고, 아직도 수작업에 의해 업무가 진행되고 있으며, 교통사고분석에 있어서는 지리요소와 개별 및 복합적 요소에 따른 교통사고 요인 대한 연구와 사고원인에 대한 사고분석에 관한 연구가 미흡한 실정이다 따라서, 교통안전정책을 효과적으로 수립 및 시행하고 이를 평가하기 위해서는 무엇보다 교통사고 자료를 토대로 교통사고 발생원인 및 특징에 대한 체계적, 과학적 분석이 선행되어야 한다. 교통사고 자료를 지형공간정보체계기반으로 구축하여 기존에 텍스트 형태의 자료 수집이 아닌 PDA를 이용하여 실시간으로 사고 자료를 표준 도로교통사고 자료 양식에 맞게 변환하여 저장 및 사고 정보를 관리할 수 있으며, 공간 데이터 특수성과 연계하여 사고원인에 대한 지리적 분석 데이터로 표출하는 통합 관리 시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.10-27
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• 2014

HAZUS-MH는 지진, 홍수 및 허리케인의 세 가지 다중 재해현상에 대한 잠정적 손실을 추정하기 위한 GIS 기반의 컴퓨터 프로그램이다. 지진 재난에 대해서는 HAZUS에 설정한 가상이나 실제 지진 특성에 따라 지진동의 세기가 평가되고 이에 따라 손실을 계산하게 된다. 본 연구에서는 해안 플랜트시설 영역의 향후 지진에 대한 대비의 일환으로 HAZUS를 활용하였다. 대상 시설 영역의 특성 평가를 위해 기존 지반조사 보고서를 토대로 지반특성 자료들을 취합하였다. 또한, 시설구조물들의 재료 및 구조 특성에 따라서도 분류하였다. 연구 영역은 부지 조성 및 시설 분포 상황을 고려하여 17개 블록으로 나누고 지반 조건을 내진설계기준의 부지분류 체계에 따라 구분하였다. 뿐만 아니라, 수치 모델링을 통해 주요 시설물들의 지진취약도 곡선들을 도출하고 HAZUS 데이터베이스에 적용하였다. 이 연구 영역에 대한 HAZUS 활용 추정 결과는 부지 조건 및 구조물 종류에 따라 다양한 지진 피해와 손실 정도를 보였다. 본 사례 연구를 통해 해안시설 영역의 지진 피해 평가를 위한 HAZUS의 적용 가능성을 확인하였다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제64권9호
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• pp.480-488
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• 2021

Background: An adequate large-scale pediatric cohort based on nationwide administrative data is lacking in Korea. Purpose: This study established the National Investigation of Birth Cohort in Korea study 2008 (NICKs-2008) based on data from a nationwide population-based health screening program and data on healthcare utilization for children. Methods: The NICKs-2008 study consisted of the Korean National Health Insurance System (NHIS) and the National Health Screening Program for Infants and Children (NHSPIC) databases comprising children born in 2008 (n=469,248) and 2009 (n=448,459) in the Republic of Korea. The NHIS database contains data on age, sex, residential area, income, healthcare utilization (International Classification of Diseases10 codes, procedure codes, and drug classification codes), and healthcare providers. The NHSPIC consists of 7 screening rounds. These screening sessions comprised physical examination, developmental screening (rounds 2-7), a general health questionnaire, and age-specific anticipatory guidance. Results: During the 10-year follow-up, 2,718 children (0.3%) died, including more boys than girls (hazard ratio, 1.145; P<0.001). A total of 848,048 children participated in at least 1 of the 7 rounds of the NHSPIC, while 96,046 participated in all 7 screening programs. A total of 823 infants (0.1%) weighed less than 1,000 g, 3,177 (0.4%) weighed 1,000-1,499 g, 37,166 (4.4%) weighed 1,500-2,499 g, 773,081 (91.4%) weighed 2,500-4,000 g, and 32,016 (5.1%) weighed over 4,000 g. There were 23,404 premature babies (5.5%) in 2008 compared to 23,368 (5.6%) in 2009. The developmental screening test indicated appropriate development in 95%-98% of children, follow-up requirements for 1%-4% of children, and recommendations for further evaluation for 1% of children. Conclusion: The NICKs-2008, which integrates data from the NHIS and NHSPIC databases, can be used to analyze disease onset prior to hospitalization based on information such as lifestyle, eating habits, and risk factors.