Objective : Advancements in AVM surgical techniques for cerebral arteriovenous malformation (AVM) underscore its efficacy. Our research aims to showcase the positive outcomes of treating low-grade AVMs surgically, focusing on safety and effectiveness. Methods : We retrospectively reviewed 55 patients (36 males and 19 females; average age 37.4 years) with Spetzler-Martin (S-M) grade 1 and 2 AVMs who underwent surgical resection between January 2009 and December 2022. Results : In our study, 55 patients with S-M grade 1 and 2 AVMs underwent surgical resection, evenly divided between grades 1 (50.9%) and 2 (49.1%). Intracranial hemorrhage was the primary symptom in 74.5% of cases. Pre-operative Glasgow coma scale (GCS) scores revealed 69.1% of patients scored above 13, with 18% below 8. Successful resection was achieved in 87.3%. Postoperatively, 95.5% of ruptured and 90.9% of unruptured AVM patients showed lower or same modified Rankin scale scores. Poorer outcomes were significantly linked to lower GCS scores and intranidal/flow-related aneurysms through multivariate logistic regression. Postoperative seizures noted in nine patients, were exclusive to the ruptured AVM group. Conclusion : Our findings indicate surgical resection as a beneficial treatment for low-grade AVMs, yielding high cure rates and positive functional outcomes in both ruptured and unruptured cases. Preoperative GCS scores and the presence of associated aneurysms are predictive of postoperative functional status. Additionally, managing postoperative seizures effectively is key to enhancing prognosis.
Alexander W. Coombs;Chloe Jordan;Sabba A. Hussain;Omar Ghandour
Annals of Hepato-Biliary-Pancreatic Surgery
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v.26
no.1
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pp.17-30
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2022
Oncological scoring systems in surgery are used as evidence-based decision aids to best support management through assessing prognosis, effectiveness and recurrence. Currently, the use of scoring systems in the hepato-pancreato-biliary (HPB) field is limited as concerns over precision and applicability prevent their widespread clinical implementation. The aim of this review was to discuss clinically useful oncological scoring systems for surgical management of HPB patients. A narrative review was conducted to appraise oncological HPB scoring systems. Original research articles of established and novel scoring systems were searched using Google Scholar, PubMed, Cochrane, and Ovid Medline. Selected models were determined by authors. This review discusses nine scoring systems in cancers of the liver (CLIP, BCLC, ALBI Grade, RETREAT, Fong's score), pancreas (Genç's score, mGPS), and biliary tract (TMHSS, MEGNA). Eight models used exclusively objective measurements to compute their scores while one used a mixture of both subjective and objective inputs. Seven models evaluated their scoring performance in external populations, with reported discriminatory c-statistic ranging from 0.58 to 0.82. Selection of model variables was most frequently determined using a combination of univariate and multivariate analysis. Calibration, another determinant of model accuracy, was poorly reported amongst nine scoring systems. A diverse range of HPB surgical scoring systems may facilitate evidence-based decisions on patient management and treatment. Future scoring systems need to be developed using heterogenous patient cohorts with improved stratification, with future trends integrating machine learning and genetics to improve outcome prediction.
A review was given of the role of traditional morphometrics in plant morphological studies using 54 published studies in three major journals and others in Korea, such as Journal of Korean Forestry Society, Korean Journal of Plant Taxonomy, Korean Journal of Breeding, Korean Journal of Apiculture, Journal of Life Science, and Korean Journal of Plant Resources from 1997 to 2008. The two most commonly used techniques of data analysis, cluster analysis (CA) and principal components analysis (PCA) with other statistical tests were discussed. The common problem of PCA is the underlying assumptions of methods, like random sampling and multivariate normal distribution of data. The procedure was intended mainly for continuous data and was not efficient for data which were not well summarized by variances or covariances. Likewise CA was most appropriate for categorical rather than continuous data. Also, the CA produced clusters whether or not natural groupings existed, and the results depended on both the similarity measure chosen and the algorithm used for clustering. An additional problems of the PCA and the CA arised with both qualitative and quantitative data with a limited number of variables and/or too few numbers of samples. Some of these problems may be avoided if a certain number of variables (more than 20 at least) and sufficient samples (40-50 at least) are considered for morphometric analyses, but we do not think that the methods are all mighty tools for data analysts. Instead, we do believe that reasonable applications combined with focus on objectives and limitations of each procedure would be a step forward.
To investigate the structure of the plant community of Mt. Jookyup area in Kwangnung forest, thirty-seven plots were set up by the clumped sampling method. The classification by TWINSPAN and two kinds of multivariate ordination(RA, DCA) were applied to the study area in order to classify them into several groups based on woody plants and environmental variables. The classification have been successfully overlayed on an ordination of the same data using DCA. The plots can be classified into five groups by TWINSPAN and DCA. The successional trends of tree species by both techniques seem to be expected two ways in the canopy layer. The first is from Pinus densiflora to Carpinus laxiflora and the second is from Pinus densiflora through Quercus mongolica to Carpinus laxiflora. In the understory layer, it was expected that Rhododendron mucronulatum ${\rightarrow}$Lindera obtusiloba, Symplocos chinensis for. pilosa, Viburunum erasum, Styrax obassia${\rightarrow}$Euonymus sachalinensis, Sorbus alnifolia. As the result of the analysis for the relationship between the stand scores of DCA and environmental variables, they had a tendency to increase significantly from the P. densiflora community to Quercus spp. community that was soil pH, total nitrogen, available phosphate and exchangeable potassium, sodium, calcium and magnesium.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.2
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pp.7-12
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2012
Recently the medical field to efficiently process the vast amounts of information to decision trees, neural networks, Bayesian Networks, including the application method of various data mining techniques are investigated. In addition, the basic personal information or patient history, family history, in addition to information such as MRI, HRCT images and additional information to collect and leverage in the diagnosis of disease, improved diagnostic accuracy is to promote a common status. But in real world situations that affect the results much because of the variable exists for a particular data mining techniques to obtain information through the enemy can be seen fairly limited. Medical images were taken as well as a minor can not give a positive impact on the diagnosis, but the proportion increased subjective judgments by the automated system is to deal with difficult issues. As a result of a complex reality, the situation is more advantageous to deal with the relative probability of the multivariate model based on Bayesian network, or TAN in the K2 search algorithm improves due to expansion model has been proposed. At this point, depending on the type of search algorithm applied significantly influenced the performance characteristics of the extended Bayesian network, the performance and suitability of each technique for evaluation of the facts is required. In this paper, we extend the Bayesian network for diagnosis of diseases using the same data were carried out, K2, TAN and changes in search algorithms such as classification accuracy was measured. In the 10-fold cross-validation experiment was performed to compare the performance evaluation based on the analysis and the onset of high-risk classification for patients with HRCT images could be possible to identify high-risk data.
Lee, Kyong Jae;Jo, Jae Chang;Lee, Bong Su;Lee, Do Suck
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.79
no.2
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pp.173-186
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1990
To investigate the structure of the plant community of Soribong area in Kwangnung forest, forty-six plots were set up by the clumped sampling method. The classification by TWINSPAN and four kinds of multivariate ordination(PO, PCA, RA, DCA) were applied to the study area in order to classify them into several groups based on woody plants and environmental variables. The classification had been successfully overlayed on an ordination of the same data using DCA. The plots can be classified into four groups by TWINSPAN and DCA. The successional trends of tree species by both techniques seem to be from Pinus densiflora through Quercus mongolica, Q. serrata, Q. aliena, Carpinus laxiflora, Sorbus alnifolia to C. cordata, Fraxinus rhynchophylla, Cornus controversa in the canopy layer, and from Rhododendron mucronulatum, Rhus triohocarpa, Lespeoleza cyrtobotrya, Weigela subsessilis through Corylus sieboldiana, Lindera obtusiloba to Slaphylea bumalda, Callicarpa japonica, Lonicera maackii in the understory layer. As a result of the analysis for the relationship between the stand scores of DCA and environmental variables, they had a tendancy to increase significantly from the P. densiflora community to C. cordata community that was soil pH and the amount of humus, total nitrogen and exchangeable cations.
The global financial crisis, triggered by the subprime mortgage crisis in 2007, has put the world economy into the recession with financial market turmoil. I tested whether variables were cointegrated or whether there was an equilibrium relationship. Also, Generalized impulse-response function (GIRF) and accumulation impulse-response function (AIRF) may be used to understand and characterize the time series dynamics inherent in economical systems comprised of variables that may be highly interdependent. Moreover, the IRFs enables us to simulate the response in freight to a shock in the USD/JPY exchange rate, Dow Jones industrial average index, Dow Jones volatility, Chinese Import volatility. The result on the cointegration test show that the hypothesis of no cointergrating vector could be rejected at the 5 percent level. Also, the empirical analysis of cointegrating vector reveals that the increases of USD/JPY exchange rate have negative relations with freight. The result on the impulse-response analysis indicate that freight respond negatively to volatility, and then decay very quickly. Consequently, the results highlight the potential usefulness of the multivariate time series techniques accounting to behavior of Freight.
Background: With improvements in cardiopulmonary resuscitation (CPR) techniques, the quality and the effectiveness of CPR have been established; nevertheless, the survival rate after cardiac arrest still remains poor. Recently, many reports have shown good outcomes in cases where extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) was used during prolonged CPR. Accordingly, we attempted to evaluate the impact of extracorporeal cardiopulmonary resuscitation (ECPR) on the survival of patients who experienced a prolonged cardiac arrest and compared it with that of conventional CPR (CCPR). Methods: Between March 2009 and April 2014, CPR, including both in-hospital and out-of-hospital CPR, was carried out in 955 patients. The ECPR group, counted from the start of the ECPR program in March 2010, included 81 patients in total, and the CCPR group consisted of 874 patients. All data were retrospectively collected from the patients' medical records. Results: The return of spontaneous circulation (ROSC) rate was 2.24 times better in CPR of in-hospital cardiac arrest (IHCA) patients than in CPR of out-of-hospital CA (OHCA) patients (p=0.0012). For every 1-minute increase in the CPR duration, the ROSC rate decreased by 1% (p=0.0228). Further, for every 10-year decrease in the age, the rate of survival discharge increased by 31%. The CPR of IHCA patients showed a 2.49 times higher survival discharge rate than the CPR of OHCA patients (p=0.03). For every 1-minute increase in the CPR duration, the rate of survival discharge was decreased by 4%. ECPR showed superiority in terms of the survival discharge in the univariate analysis, although with no statistical significance in the multivariate analysis. Conclusion: The survival discharge rate of the ECPR group was comparable to that of the CCPR group. As the CPR duration increased, the survival discharge and the ROSC rate decreased. Therefore, a continuous effort to reduce the time for the decision of ECMO initiation and ECMO team activation is necessary, particularly during the CPR of relatively young patients and IHCA patients.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.7
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pp.666-676
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2016
This study was designed to examine the depressive symptoms of individuals who became visually impaired and identify factors associated with the symptom. For the analysis, data from the Korean National Survey of Individuals with Disability 2014 was used. Adults between the ages of 20 and 60 years who became visually impaired after the first year of birth were included with a total of 235 individuals in the final sample. To identify the determinants of their depressive symptoms, a multivariate logistic regression analysis was conducted. The results showed that about twenty percent of the respondents reported having depressive symptoms in the past year. Among the sociodemographic factors, age, gender, and marital status were identified as significant predictors, while smoking status, stress level, and self-reported health status were identified as important health-related predictors. Among the disability-related factors, the length of disability and activities of daily living level were found to be significantly associated with the likelihood of experiencing the symptom. The results indicate the need for practitioners working with visually impaired populations to be better aware of the risks of depression and develop a wide array of preventive measures and techniques to work with individuals suffering from depression.
This study was conducted to investigate the responses of red pepper (Hongjinju) leaves under water stress. Hyperspectral short wave infrared (SWIR, 1000~1800 nm) reflectance imaging techniques were used to acquire the spectral images for the red pepper leaves with and without water stress. The acquired spectral data were analyzed with a multivariate analysis method of ANOVA (analysis of variance). The ANOVA model suggested that 1449 nm wavebands was the most effective to determine the stress responses of the red pepper leaves exposed to the water deficiency. The waveband of 1449 nm was closely related to the water absorption band. The processed spectral image of 1449 nm could separate the non-stress, moderate stress (-20 kPa), and severe stress (-50 kPa) groups of red pepper leaves distinctively. Results demonstrated that hyperspectral imaging technique can be applied to monitoring the stress responses of red pepper leaves which are an indicator of physiological and biochemical changes under water deficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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