BACKGROUD/OBJECTIVES: Evidence has suggested an association between serum vitamin D and metabolic syndrome (MetS), but prospective studies are very limited. The objective was to assess the dose-response association between serum vitamin D concentration and MetS risk using a systematic review and meta-analysis of updated observational studies. MATERIALS/METHODS: Using MEDLINE, PubMed, and Embase, a systematic literature search was conducted through February 2020 and the references of relevant articles were reviewed. A random-effects model was used to estimate the summary odds ratio/relative risk and 95% confidence interval (CI). Heterogeneity among studies was evaluated with I2 statistic. In total, 23 observational studies (19 cross-sectional studies, and four cohort studies) were included in the meta-analysis. RESULTS: The pooled estimates (95% CI) for MetS per 25-nmol/L increment in serum vitamin D concentration were 0.80 (95% CI, 0.76-0.84; I2 = 53.5) in cross-sectional studies, and 0.85 (95% CI, 0.72-0.98; I2 = 85.8) in cohort studies. Similar results were observed, irrespectively of age of study population, study location, MetS criteria, and adjustment factors. There was no publication bias for the dose-response meta-analysis of serum vitamin D concentrations and MetS. CONCLUSIONS: Dose-response meta-analysis demonstrated that a 25-nmol/L increment in the serum vitamin D concentration was associated with 20% and 15% lower risks of MetS in cross-sectional studies and cohort studies, respectively.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.1
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pp.31-43
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2021
In this study, approximate design optimization using various meta-models was performed for the structural design of active type deck support frame. The active type deck support frame was newly developed to facilitate both transportation and installation of 20,000 ton class offshore plant topside. Structural analysis was carried out using the finite element method to evaluate the strength performance of the active type deck support frame in its initial design stage. In the structural analysis, the strength performances were evaluated for various design load conditions that were regulated in ship classification organization. The approximate optimum design problem based on meta-model was formulated such that thickness sizing variables of main structure members were determined by achieving the minimum weight of the active type deck support frame subject to the strength performance constraints. The meta-models used in the approximate design optimization were response surface method, Kriging model, and Chebyshev orthogonal polynomials. The results from approximate design optimization were compared to actual non-approximate design optimization. The Chebyshev orthogonal polynomials among the meta-models used in the approximate design optimization represented the most pertinent optimum design results for the structure design of the active type deck support frame.
Background: Orthognathic surgery such as bilateral sagittal split ramus osteotomy (BSSRO) for the treatment of mandibular deformities is one of the most common procedures in maxillofacial operations that may lead to neurosensory disturbance. In this study, we aimed to evaluate the effectiveness of low-level laser therapy (LLLT) on augmenting recovery of neurosensory disturbance of inferior alveolar nerve (IAN) in patients who underwent BSSRO surgery. Methods: A comprehensive literature search was conducted by two independent authors in PubMed, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), Scopus, Embase, and Google Scholar electronic databases. Besides, a manual search of all textbooks and relevant articles were conducted. Searches took place in August 2020 and were limited to published and peer-reviewed articles from 2000 to 2020. All analysis was performed using the comprehensive meta-analysis (CMA) and the STATA MP (version:16) software. The weighted mean difference (WMD) using the inverse variance method and the standard mean difference (SMD) was considered for continuous variables. Results: Seventy-four papers were retrieved after removing duplicate studies and finally, eight studies were assessed for qualitative synthesis and five for meta-analysis. Totally, 94 patients were included in the meta-analysis. Based on the meta-analysis, it was shown that LLLT was not effective in a short interval (0 to 48 h) after surgery, but in a period of more than 1 month after surgery, the positive results of treatment can be observed strikingly. Also, LLLT side/group showed no significant difference in some aspects of neurosensory recovery such as thermal sensation compared to the placebo side/group. Conclusions: The meta-analysis of randomized controlled trials revealed that LLLT generally improves IAN sensory disturbance caused by BSSRO. Further high-quality clinical trials with longer follow-up periods and larger sample sizes are recommended.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.52-54
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2021
With the advent of the era of artificial intelligence, robot education and teaching under its empowerment have been widely concerned and applied worldwide. The purpose of this study: systematically evaluate the application effect of AI educational robots in student education and teaching; the method of this study: use the computer to search for relevant education in the search tools such as "Web of Science", "CNKI", "ERIC", "IEEE" A comparative study of the effects of robot teaching and traditional teaching. The retrieval time is from January 2000 to January 2020. Comprehensive MetaAnalysis 2.0 was used for Meta analysis. The results of this study: A quantitative analysis of the 31 valid research literatures included, and an objective evaluation of the effect of the meta-analysis on AI educational robots. The analysis results show that the combined effect of AI educational robots on student learning effects is 0.465 This indicates that educational robots have a moderately positive effect on students 'learning effectiveness. The conclusion of this study: The application effect of AI educational robots in student education and teaching is better than traditional education methods, which can better promote student learning.
Irfan Khan;Xianchao Zhang;Ramesh Kumar Ayyasam;Rahman Ali
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.7
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pp.1773-1793
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2023
Automated machine learning, often referred to as "AutoML," is the process of automating the time-consuming and iterative procedures that are associated with the building of machine learning models. There have been significant contributions in this area across a number of different stages of accomplishing a data-mining task, including model selection, hyper-parameter optimization, and preprocessing method selection. Among them, preprocessing method selection is a relatively new and fast growing research area. The current work is focused on the recommendation of preprocessing methods, i.e., feature subset selection (FSS) algorithms. One limitation in the existing studies regarding FSS algorithm recommendation is the use of a single learner for meta-modeling, which restricts its capabilities in the metamodeling. Moreover, the meta-modeling in the existing studies is typically based on a single group of data characterization measures (DCMs). Nonetheless, there are a number of complementary DCM groups, and their combination will allow them to leverage their diversity, resulting in improved meta-modeling. This study aims to address these limitations by proposing an architecture for preprocess method selection that uses ensemble learning for meta-modeling, namely AutoFE-Sel. To evaluate the proposed method, we performed an extensive experimental evaluation involving 8 FSS algorithms, 3 groups of DCMs, and 125 datasets. Results show that the proposed method achieves better performance compared to three baseline methods. The proposed architecture can also be easily extended to other preprocessing method selections, e.g., noise-filter selection and imbalance handling method selection.
Maria Riastuti Iryaningrum;Alius Cahyadi;Fachreza Aryo Damara;Ria Bandiara;Maruhum Bonar Hasiholan Marbun
Clinical and Experimental Vaccine Research
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v.12
no.1
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pp.13-24
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2023
This systematic and meta-analysis aims to evaluate humoral and cellular responses to the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) vaccine among kidney transplant recipients (KTRs). We conducted a systematic literature search across databases to evaluate seroconversion and cellular response rates in KTRs receiving SARS-CoV-2 vaccines. We extracted studies that assessed seroconversion rates described as the presence of antibody de novo positivity in KTRs following SARS-CoV-2 vaccination published up to January 23rd, 2022. We also performed meta-regression based on immunosuppression therapy used. A total of 44 studies involving 5,892 KTRs were included in this meta-analysis. The overall seroconversion rate following complete dose of vaccines was 39.2% (95% confidence interval [CI], 33.3%-45.3%) and cellular response rate was 41.6% (95% CI, 30.0%-53.6%). Meta-regression revealed that low antibody response rate was significantly associated with the high prevalence of mycophenolate mofetil/mycophenolic acid (p=0.04), belatacept (p=0.02), and antiCD25 induction therapy uses (p=0.04). Conversely, tacrolimus use was associated with higher antibody response (p=0.01). This meta-analysis suggests that postvaccination seroconversion and cellular response rates in KTRs are still low. And seroconversion rate was correlated with the type of immunosuppressive agent and induction therapy used. Additional doses of the SARS-CoV-2 vaccine for this population using a different type of vaccine are considered.
This meta-analysis investigated the effects on arm motor impairment, arm motor function and disability, and psychological aspects of constraint-induced movement therapy (CIMT) for upper extremity hemiparesis following stroke, based on Korean studies. A comprehensive search of the complete Korean studies information service system (KISS), Research Information Sharing Service (RISS), Korea National Library, and the Korean Medical Database to September 2011 was conducted. Eleven eligible controlled clinical trials compared CIMT to a control group or an alternative treatment. All outcome measures of arm motor impairment, arm motor function and disability, and psychological aspects were pooled for calculating effect size. The overall effect size of CIMT was .700 (95% confidence interval=.482~.918). The CIMT programs showed large effect on the aspect of arm motor function and disability (the effect size is .920) and the psychological aspect (the effect size is .946). The effect of CIMT on arm motor impairment was moderate (the effect size is .588). These results show that CIMT may improve upper extremity motor impairment, function and disability, and psychological aspects following stroke. However, these results were based on a small number of studies, and not all of them were randomized control trials. Additional research is needed to include larger well-designed trials to resolve these uncertainties.
This study is to carry out meta-analysis on doctoral dissertations which had been written after 2004 when the empirical analysis about digital politics had begun. This study aims to identify tendency of recent analysis. For this purpose, it classifies the research trends of digital politics as political participation, political process, political advertising and election campaigns, and examines the researcher's definition, framework of empirical analysis, and all the results. Moreover, the study systematically summarizes the research model, analysis unit, concept and its components in order to ensure availablity so that the information could be available for the further research.
Background: The relationship between small for gestational age (SGA) and autism spectrum disorders (ASDs) remains unknown. Purpose: This meta-analysis aimed to investigate the relationship between SGA and the risk of ASD. Methods: We searched PubMed, Web of Science, and Scopus databases from inception to November 2020. The heterogeneity across studies was explored using the I2 statistic. The possibility of publication bias was assessed using Begg test. The results were reported using the odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI) using a random-effects model. Results: The literature search yielded 824 articles with 8,752,138 participants. We assessed the association between SGA and the risk of ASD in cohort and case-control studies. Based on the random-effects model, compared with SGA, the estimated OR of the risk of ASD was 1.17 (95% CI, 1.09-1.24). Therefore, there was a significant association between SGA and the risk of ASD. Conclusion: Based on OR reports in epidemiological studies, we showed that SGA is a risk factor for and can increase the risk of ASD. The association between SGA and ASD risk has further relevance to the current public health emphasis on appropriate prepregnancy weight and pregnancy weight gain.
The purpose of this study is to conduct a meta-analysis of the research studies between the year 2000 and 2013 on the gender difference of the subjective-welling of Korean older adults. 74 research studies that meet the criteria are analyzed with SPSS and Meta-analysis macros. Results indicated that Korean elder men are better off in terms of subjective well-being (es = .1157, CI95% .0528-.1787) than women. No moderating effects are found. Few studies examined the interaction between the gender difference effect and main factors such as health and social relationship that affect subjective well-being. Based on the results some implications for future research are discussed.
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