Incidence/mortality of liver cancer follow logistic curves because there is a limit reflecting the prevalence of hepatitis virus carriers in the cohort. The author fitted logistic curves to incidence/mortality data covering the nine five-year cohorts born in 1911-1955 of both sexes. Goodness-of-fit of logistic curves was sufficiently precise to be used for future predictions. Younger cohorts born in 1936 or later were predicted to show constant decline in incidence/mortality in the future. The male cohort born in 1931-35 showed an elevated incidence/mortality of liver cancer early in their lives supporting the previous claim that this particular cohort had suffered massive HCV infection due to nation-wide drug abuse in the 1950s. Declining case-fatality observed in younger cohorts suggested improved treatment of liver cancer. This study demonstrated that incidence/mortality of liver cancer follow logistic curves and fitted logistic formulae can be used for future prediction. Given the predicted decline of incidence/mortality in younger cohorts, liver cancer is likely to be lost to history in the not-so-distant future.
International journal of advanced smart convergence
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v.6
no.3
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pp.22-28
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2017
With the recent development of technologies to manage vast amounts of data, data mining technology has had a major impact on all industries.. Data mining is the process of discovering useful correlations hidden in data, extracting executable information for the future, and using it for decision making. In other words, it is a core process of Knowledge Discovery in data base(KDD) that transforms input data and derives useful information. It extracts information that we did not know until now from a large data base. In the decision tree, c4.5 algorithm was used. In addition, the C4.5 algorithm was used in the decision tree to analyze the difference between frequency and mortality in the region. In this paper, the frequency and mortality of percutaneous coronary intervention for patients with heart disease were divided into regions.
Objectives: To propose a risk-adjustment model with using insurance claims data and to analyze whether or not the outcomes of non-emergent and isolated coronary artery bypass graft surgery (CABG) differed between the low- and high-volume hospitals for the patients who are at different levels of surgical risk. Methods: This is a cross-sectional study that used the 2002 data of the national health insurance claims. The study data set included the patient level data as well as all the ICD-10 diagnosis and procedure codes that were recorded in the claims. The patient's biological, admission and comorbidity information were used in the risk-adjustment model. The risk factors were adjusted with the logistic regression model. The subjects were classified into five groups based on the predicted surgical risk: minimal (<0.5%), low (0.5% to 2%), moderate (2% to 5%), high (5% to 20%), and severe (=20%). The differences between the low- and high-volume hospitals were assessed in each of the five risk groups. Results: The final risk-adjustment model consisted of ten risk factors and these factors were found to have statistically significant effects on patient mortality. The C-statistic (0.83) and Hosmer-Lemeshow test ($x^2=6.92$, p=0.55) showed that the model's performance was good. A total of 30 low-volume hospitals (971 patients) and 4 high-volume hospitals (1,087 patients) were identified. Significant differences for the in-hospital mortality were found between the low- and high-volume hospitals for the high (21.6% vs. 7.2%, p=0.00) and severe (44.4% vs. 11.8%, p=0.00) risk patient groups. Conclusions: Good model performance showed that insurance claims data can be used for comparing hospital mortality after adjusting for the patients' risk. Negative correlation was existed between surgery volume and in-hospital mortality. However, only patients in high and severe risk groups had such a relationship.
Breast cancer incidence and mortality in Kazakhstan are considered to be increasing but exact statistics have hitherto been lacking. The present study was therefore undertaken to retrospectively assess data for the whole country, accessed from the central registration office, for the period 1999-2013. Age standardized data for incidence and mortality were generated and compared across age groups. It was determined that during the studied period 45,891 new cases of breast cancer were registered and 20,122 women died of this pathology. Average breast cancer incidence and mortality were $37.9{\pm}1.10/10^5$ and $16.7{\pm}0.20/10^5$ respectively, and the overall ratio of mortality/incidence (M/I) was 0.44. Incidence tended to increase (T = + 2.3%), and mortality to decrease (T of =-0.3%). Peaks of incidence and mortality were noted in those aged 60-74 years and 75-84, respectively. Particularly high incidences were established in large cities of Kazakhstan, Astana ($46.8{\pm}1.80/10^5$) and Almaty ($49.7{\pm}1.30/10^5$), and high mortality was observed in the Pavlodar region ($17.9{\pm}0.60/10^5$) and Almaty city ($20.1{\pm}0.40/10^5$). Considerable variation in the mortality/incidence ratio was noted, suggesting the need for more stress on access to screening and clinical care in some regions of the country.
Projection of load of cancer mortality helps in quantifying the burden of cancer and is essential for planning cancer control activities. As per our knowledge, there have not been many attempts to project the cancer mortality burden at the country level in India mainly due to lack of data on cancer mortality at the national and state level. This is an attempt to understand the magnitude of cancer mortality problem for the various calendar years from 2011 to 2026 at 5-yearly intervals. Age, sex and site-wise specific cancer mortality data along with populations covered by the registries were obtained from the report of National Cancer Registry Programme published by Indian Council of Medical Research for the period 2001-2004. Pooled age sex specific cancer mortality rates were obtained by taking weighted average of these six registries with respective registry populations as weights. The pooled mortality rates were assumed to represent the country's mortality rates. Populations of the country according to age and sex exposed to the risk of cancer mortality in different calendar years were obtained from the report of Registrar General of India providing population projections for the country for the years from 2011 to 2026. Population forecasts were combined with the pooled mortality rates to estimate the projected number of cancer mortality cases by age, sex and site of cancer at various 5-yearly periods Viz. 2011, 2016, 2021 and 2026. The projections were carried out for the various cancer-leading sites as well as for 'all sites' of cancer. The results revealed that an estimated 0.44 million died due to cancer during the year 2011, while 0.51 million and 0.60 million persons are likely to die from cancer in 2016 and 2021. In the year 2011 male mortality was estimated to be 0.23 million and female mortality to be 0.20 million. The estimated cancer mortality would increase to 0.70 million by the year 2026 as a result of change in size and composition of population. In males increase will be to 0.38 millions and in females to 0.32 millions. Among women, cancer of the breast, cervical and ovary account for 34 percent of all cancer deaths. The leading sites of cancer mortality in males are lung, oesophagus, prostrate and stomach. The above results show a need for commitment for tackling cancer by reducing risk factors and strengthening the existing screening and treatment facilities.
Objective: Yanting County is a high risk area for esophageal cancer (EC) in China. The purpose of this study was to describe the mortality and mortality change of EC from 2004 to 2009 in Yanting County. Methods: EC mortality data from 2004 to 2009 obtained from the Cancer Registry in Yanting were analyzed. Annual percentage changes (APC) were calculated to assess the trends in EC mortality. Age-standardized mortality was calculated based on world standard population of 2000. Results: The average EC mortality was 54.7/$10^5$ in males and 31.6/$10^5$ in females over the 6 years. A decline in EC mortality with time was observed in both genders, with a rate of -8.70% per year (95% CI: -13.23%~-3.93%) in females and -4.11% per year (95%CI: -11.16%~3.50%) in males. Conclusion: EC mortality decreased over the six years in both genders, although it remained high in the Yanting area. There is still a need to carry out studies of risk factors for improved cancer prevention and further reduction in the disease burden.
Objectives : This study presents comparison results of the correlations between ODA grants and health indicators among 23 countries in Asia. Methods : Data from 2005~2013 were collected through the World Development Indicator (WDI) provided by the World Bank (WB). The health-related variables used in this study included the maternal mortality ratio, infant mortality rate under five, infant mortality rate, incidence of tuberculosis, and prevalence of AIDS. Results : Based on the results, there were positive correlations between ODA grants and health indicators, which means that the overall ODA grants would drop when the health indicators improved. As for differences in the health indicators by income groups among the countries, there were differences in the maternal mortality ratio, infant mortality rate under five, infant mortality rate, and overall ODA grants. The maternal mortality ratio, infant mortality rate under five, and infant mortality rate were lower in the order of upper middle, lower middle, and poorest income countries. Conclusions : The findings raise a need for the integrated and horizontal development of Goals 4, 5 and 6 of MDGs in the ODA projects of health sector in the future.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.5
no.3
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pp.40-45
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2017
This data mining technique was used to extract useful information from percutaneous coronary intervention data obtained from the US public data homepage. The experiment was performed by extracting data on the area, frequency of operation, and the number of deaths. It led us to finding of meaningful correlations, patterns, and trends using various algorithms, pattern techniques, and statistical techniques. In this paper, information is obtained through efficient decision tree and cluster analysis in predicting the incidence of percutaneous coronary intervention and mortality. In the cluster analysis, EM algorithm was used to evaluate the suitability of the algorithm for each situation based on performance tests and verification of results. In the cluster analysis, the experimental data were classified using the EM algorithm, and we evaluated which models are more effective in comparing functions. Using data mining technique, it was identified which areas had effective treatment techniques and which areas were vulnerable, and we can predict the frequency and mortality of percutaneous coronary intervention for heart disease.
The purpose of this study was to compare the risk-adjusted in-hospital mortality for craniotomies between logistic regression and multilevel analysis. By using patient sample data from the Health Insurance Review & Assessment Service, in-patients with a craniotomy were selected as the survey target. The sample data were collected from a total number of 2,335 patients from 90 hospitals. The sample data were analyzed with SAS 9.3. From the results of the existing logistic regression analysis and multilevel analysis, the values from the multilevel analysis represented a better model than that of logistic regression. The intra-class correlation (ICC) was 18.0%. It was found that risk-adjusted in-hospital mortality for craniotomies may vary in every hospital. The agreement by kappa coefficient between the two methods was good for the risk-adjusted in-hospital mortality for craniotomies, but the factors influencing the outcome for that were different.
Objective : Although traumatic brain injury (TBI) occurs in people of all age groups, the elderly population is at a particular risk. The proportion of elderly population in the society is markedly increasing and Korea is one of the most rapidly aging societies. Here, we analyzed the data from 904 patients older over 65 years who were registered in the Korean Neuro-Trauma Data Bank System (KNTDBS). Methods : The Korean Society of Neurotraumatology recorded data from 20 institutions between September 2010 and March 2014. This retrospective study examined the clinical epidemiology, sex difference, outcome epidemiology, sociodemographic variables, and outcomes in the geriatric population related to TBI based on data from the KNTDBS. Results : The study included 540 men and 364 women. The age distributions in the male and female groups were statistically significantly different. The most common cause of trauma was a fall and diagnosis was acute subdural hematoma. The incidence was the highest in men aged 80-84 years and in women aged 75-79 years. The most common time of arrival to hospital after TBI was within 1 hour and 119 rescue team provided first aid earliest to patients with TBI. The mortality rate stratified according to the cause of trauma was significantly different, with mortality rates of 3.77% in fall and 11.65% in traffic accident. The mortality rates according the severity of brain injury, Glasgow Coma Scale score, and treatment were statistically significant. Conclusion : To our knowledge, this study is the first to focus on elderly patients with TBI in Korea and particularly investigate mortality and characteristics related to TBI-related death based on data from the KNTDBS. Although the study has some limitations, our results may be used to obtain useful information to study targeted prevention and more effective treatment options for older TBI patients and establish novel treatment guidelines and health polish for the geriatric population.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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