Thyroid cancer, the most common endocrine neoplasia, consists of four main types of carcinomas: papillary, follicular, and anaplastic, all with thyroid follicular origin, and medullary thyroid cancer (MTC) related to para-follicular cells. Cronic diseases such as diverse cancers may be associated with cachexia, especially at advanced stage. Cancer-induced cachexia is associated with diminished quality of life, functional performance, reduced response to antitumor therapy, and increased morbidity and mortality. Myostatin (Mst) is one of the outstanding molecules in the skeletal muscle loss process in cancer and it may be released by both skeletal muscle and cachexia-inducing tumors. Recently changes in serum levels of Mst have been identified as an important factor of cancer-induced cachexia. The goal of this study was to assessserum Mst levels in MTC patients. In this descriptive and case-control study, 90 participants were selected, comprising 45 MTC patients (20 males, $29{\pm}13.9years$, 25 females, $29{\pm}14.5years$) and 45 control individuals (25 males, $23.1{\pm}11.6years$, 20 females, $31.5{\pm}14.4years$). Serum Mst was determined using an ELISA kit and body mass index (BMI) was calculated by weight and height measurements. The Kolmogorov Simonov test showed a normal distribution for log transformed Mst serum levels in both case and control groups. Geometric means were 5.9 and 8.2 ng/ml respectively, and a significant difference was found according to the independent t-test results (P<0.01). There was also a significant difference mean of Mst between females in control and MTC groups, but not for the males. Pearson correlation test showed no correlation between age and BMI with Mst serum levels. The findings of this study support the hypothesis that Mst serum levels may have a potential ability for early diagnosis of cachexia in MTC patients, especially in females.
The purpose of this study is to find the appropriate probability distribution representing the size distribution of suspended cohesive sediment. Based on goodness-of-fit test for a significance level of 5% using the Kolmogorov-Smirnov test, it is found that the floc size distributions measured in laboratory experiment and field study show different results. In the case of sample data collected from field experiments, the Gamma distribution is the best fitting form. In the case of laboratory experiment results, the sample data shows the positively-skewed distribution and the GEV distribution is the best fitted. The lognormal distribution, which is generally assumed to be a floc size distribution, is not suitable for both field and laboratory results. By using 3-parameter lognormal distribution, it is shown that similar size distribution with floc size distribution can be simulated.
PURPOSE. The purpose of this in vitro study was to investigate the fracture resistance, surface hardness, and color stain of 3D printed, CAD-CAM milled, and conventional interim materials. MATERIALS AND METHODS. A total of 80 specimens were fabricated from auto polymerizing polymethyl methacrylate (PMMA), bis-acryl composite resin, CAD-CAM polymethyl methacrylate resin (milled), and 3D printed composite resin (printed) (n = 20). Forty of them were crown-shaped, on which fracture strength test was performed (n = 10). The others were disc-shaped specimens (10 mm × 2 mm) and divided into two groups for surface hardness and color stainability tests before and after thermal cycling in coffee solution (n = 10). Color parameters were measured with a spectrophotometer before and after each storage period, and color differences (CIEDE2000 [DE00]) were calculated. The distribution of variables was measured with the Kolmogorov Smirnov test, and one-way analysis of variance (ANOVA), Tukey HSD, Kruskal-Wallis, Mann-Whitney U tests were used in the analysis of quantitative independent data. Paired sample t-test was used in the analysis of dependent quantitative data (P < .05). RESULTS. The highest crown fracture resistance values were determined for the 3D printed composite resin (P < .05), and the lowest were observed in the bis-acryl composite resin (P < .05). Before and after thermal cycling, increase in mean hardness values were observed only in 3D printed composite resin (P < .05) and the highest ΔE00 value were observed in PMMA resin for all materials (P < .05). CONCLUSION. 3D printing and CAD-CAM milled interim materials showed better fracture strength. After the coffee thermal cycle, the highest surface hardness value was again found in 3D printing and CAD-CAM milled interim samples and the color change of the bis-acryl resin-based samples and the additive production technique was higher than the PMMA resin and CAD-CAM milled resin samples.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.30
no.11
s.254
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pp.1417-1424
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2006
In order to evaluate variation of fatigue life of mechanical components including engineering plastics, it is important to estimate probabilistic strain-life curves to accurately define the variation of fatigue characteristics. This paper intends to provide new assessment of P-$\varepsilon$-N (probabilistic strain-life curves) for considering the variation of fatigue characteristics in polyacetal. The fatigue strain controlled tests were conducted under constant 50% humidity and room temperature condition by a universal testing machine at strain ratio, R=0. A practical procedure is introduced to evaluate probabilistic strain-life curves. Three probabilistic distributions were used for generating P-$\varepsilon$-N curves such as normal, 2-parameter and 3-parameter Weibull. In this study, 3-parameter Weibull distribution was found to be most appropriate among assumed distributions when the probability distributions of the fatigue characteristic were examined using chi-square and Kolmogorov-Smirnov test. The more appropriate P-$\varepsilon$-N curves for these materials are generated by the proposed method considering 3-parameter Weibull distribution.
An Individual-Based Model (IBM) was developed by employing natural and toxic survival rates of individuals to elucidate the community responses of benthic macroin-vertebrates to anthropogenic disturbance in the streams. Experimental models (dose-response and relative sensitivity) and mathematical models (power law and negative exponential distribution) were applied to determinate the individual survival rates due to acute toxicity in stressful conditions. A power law was additionally used to present the natural survival rate. Life events, covering movement, exposure to contaminants, death and reproduction, were simulated in the IBM at the individual level in small (1 m) and short (1 week) scales to produce species abundance distributions (SADs) at the community level in large (5 km) and long (1~2 years) scales. Consequently, the SADs, such as geometric series, log-series, and log-normal distribution, were accordingly observed at severely (Biological Monitoring Working Party (BMWP<10), intermediately (BMWP<40) and weakly (BMWP${\geq}50$) polluted sites. The results from a power law and negative exponential distribution were suitably fitted to the field data across the different levels of pollution, according to the Kolmogorov-Smirnov test. The IBMs incorporating natural and toxic survival rates in individuals were useful for presenting community responses to disturbances and could be utilized as an integrative tool to elucidate community establishment processes in benthic macroin-vertebrates in the streams.
This study was intended to examine the failure characteristics and breakdowns of the head-fed type combines generally used on farms. The failure distribution was assumed to follow Weibull distribution function and the Weibull parameters of the major parts, units and combine as whole were estimated by using the data collected in a survey. A computer program for the estimation of the Weibull parameter was developed. Monte Carlo method was used in predicting the time between failures. The results of study may be summarized as follows: 1. The number of failures per combine was 4.83 times per year and 0.3 times per hectare of combines of different ages. 2. According to the Kolmogorov-Smirnov test method, it was proved that the Weibull distribution function is well fitted to the characteristics of the failure and breakdowns of combines. 3. Weibull parameters of failure distribution of the combine as a whole were estimated to give the shape parameter ${\beta}$=1.3089 and the scale parameter ${\alpha}$=105.2409. The combining area with 80% reliability was 1.1 ha, and the probability of operating the combine without any failure for a year, was $2.76{\times}10^{-4}$. 4. The mean time between failures (MTBF) of the combines was predicted to be 3.2 ha of operation, which corresponds to 32 hours of operation.
Background: This study hypothesized living in a poor neighborhood decreased the cause specific survival in individuals suffering from carcinoid carcinomas. Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) carcinoid carcinoma data were used to identify potential socioeconomic disparities in outcome. Materials and Methods: This study analyzed socioeconomic, staging and treatment factors available in the SEER database for carcinoid carcinomas. The Kaplan-Meier method was used to analyze time to events and the Kolmogorov-Smirnov test to compare survival curves. The Cox proportional hazard method was employed for multivariate analysis. Areas under the receiver operating characteristic curves (ROCs) were computed to screen the predictors for further analysis. Results: There were 38,546 patients diagnosed from 1973 to 2009 included in this study. The mean follow up time (S.D.) was 68.1 (70.7) months. SEER stage was the most predictive factor of outcome (ROC area of 0.79). 16.4% of patients were un-staged. Race/ethnicity, rural urban residence and county level family income were significant predictors of cause specific survival on multivariate analysis, these accounting for about 5% of the difference in actuarial cause specific survival at 20 years of follow up. Conclusions: This study found poorer cause specific survival of carcinoid carcinomas of individuals living in poor and rural neighborhoods.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2001.10a
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pp.319-323
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2001
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation. Using the L-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the underlying regional probability distribution was identified to be the Generalized extreme value distribution among apt]lied distributions. regional and at-site parameters of the Generalized extreme value distribution were estimated by the method of L-moment. The regional and at-site analysis for the design rainfall were tested by Monte Carlo simulation. Relative root-mean-square error(RRMSE), relative bias(RBIAS) and relative reduction(RR) in RRMSE were computed and compared with those resulting from at-site Monte Carlo simulation. All show that the regional analysis procedure can substantially reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE in the prediction of design rainfall. Consequently, optimal design rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.
Ogana, Friday Nwabueze;Chukwu, Onyekachi;Ajayi, Samuel
Journal of Forest and Environmental Science
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v.36
no.1
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pp.7-16
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2020
Tree size distribution modelling is an integral part of forest management. Most distribution yield systems rely on some flexible probability models. In this study, a simple finite mixture of two components two-parameter Weibull distribution was compared with complex four-parameter distributions in terms of their fitness to predict tree size distribution of teak (Tectona grandis Linn f) plantations. Also, a system of equation was developed using Seemingly Unrelated Regression wherein the size distributions of the stand were predicted. Generalized beta, Johnson's SB, Logit-Logistic and generalized Weibull distributions were the four-parameter distributions considered. The Kolmogorov-Smirnov test and negative log-likelihood value were used to assess the distributions. The results show that the simple finite mixture outperformed the four-parameter distributions especially in stands that are bimodal and heavily skewed. Twelve models were developed in the system of equation-one for predicting mean diameter, seven for predicting percentiles and four for predicting the parameters of the finite mixture distribution. Predictions from the system of equation are reasonable and compare well with observed distributions of the stand. This simplified mixture would allow for wider application in distribution modelling and can also be integrated as component model in stand density management diagram.
Kim, Hee-Sook;Shin, Dong-Soo;Chun, Sung-Joo;Lee, Sung-Hee
Korean Journal of Adult Nursing
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v.20
no.4
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pp.641-651
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2008
Purpose: this study was to develop and test the structural model that explains husband and wife compatibility and family health of married middle-aged. A hypothetical model explaining husband and wife compatibility and family health based on literature reviews. There were three theoretical variables and twelve observed variables in hypothetical model. Methods: Data collection was carried out May through July 2005. Data were collected by self-reporting questionnaires from 854 married middle-aged who lived in Seoul, Busan, Daegu, Kyungnam, Kyungpook. Collected data was analyzed using SPSS/WIN 12.0 for descriptive statistics, Pearson Correlation coefficient, and Kolmogorov-Smirnov analysis. Results: LISREL program was used to find the best fit normal which assumes causal relationship among variables. This model was to be good fitting and parsimonious to measure husband and wife compatibility and family health of married middle-aged. Conclusion: Differentiation of self and husband and wife compatibility predicted level of family health. Therefore, a family health improvement program needs to include these two variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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