Background: Mammography is considered the gold standard of breast cancer mass screening and many countries have implemented this as an established breast cancer screening strategy. However, although the incidence of breast cancer and racial characteristics are different between Western and Asian countries, many Asian countries adopted mammography for mass screening. Therefore, the objective of this research was to determine whether mammography mass screening is cost-effective for both Western and Asian countries. Materials and Methods: A systematic review was performed of 17 national mammography cost-effectiveness data sets. Per capita gross domestic product (GDP), breast cancer incidence rate, and the most optimal cost-effectiveness results [cost per life year saved (LYS)] of a mammography screening strategy for each data set were extracted. The CE/per capita GDP ratio is used to compare the cost-effectiveness of mammography by countries. Non-parametric regression was used to find a cut-off point which indicated the breast cancer incidence rate boundary line determining whether mammography screening is cost-effective or not. Results: We found that the cost-effective cut-off point of breast cancer incidence rate was 45.04; it exactly divided countries into Western and Asian countries (p<0.0014). Conclusions: Mammography screening is cost-effective in most of Western countries, but not in Asian countries. The reason for this result may be the issues of incidence rate or racial characteristics, such as dense breast tissue. The results indicate that mammography screening should be adopted prudently in Asian countries and other countries with low incidence rates.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.619-630
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2011
본 연구에서는 두 분포함수의 혼합된 자료에서 적절한 분류점을 추정하고 평가하기 위하여 많이 사용하는 아홉 종류의 분류정확도 측도인 MVD, Youden지수, (0,1)까지최단기준, 수정된 (0,1)까지 최단기준, SSS, 대칭점, 정확도면적, TA, TR을 다섯 개의 조건범주로 군집시킨다. 신용평가분석에서 정상과 부도상태의 스코어 확률변수가 정규분포를 따르며 전체부도율로 혼합되었다고 가정한다. 다양한 정규혼합분포의 상황에서 군집된 측도들의 최적분류점을 발견하고, 그 분류점에 대응하는 제I종 오류율과 제II종 오류율 그리고 두 종류의 오류율 합을 구하여 각각의 오류율이 최소인 경우를 탐색적으로 살펴본다. 현실자료에 적합한 정규혼합분포를 추정하여 본 연구 결과를 적용하면 최소 오류율이 보장되는 분류정확도를 선택할 수 있으며, 이를 사용하여 모형의 판별력을 향상시킬 수 있다.
신용평가 연구에서 부도와 정상차주에 대한 판별력을 평가하는 방법으로 Receiver Operating Characteristic(ROC)와 Cumulative Accuracy Profile(CAP) 곡선을 사용한다. ROC 곡선에서 최적의 분류정확도를 갖는 분류점과 CAP 곡선에서 최대의 이익을 나타내는 분류점은 일반적인 정확도의 개념으로 정의된 동일한 성과를 가진 접선을 사용하여 구한다. 본 연구에서는 정확도의 대안적인 측도로 진실율을 제안하고, 이 진실율을 이용하여 ROC와 CAP 곡선에서 대안적인 최적의 분류점을 구한다. 대부분 실제 차주의 모집단에서 부도차주는 정상차주보다 훨씬 수가 적다. 이러한 경우에 진실율은 정확도보다 비용함수의 측면에서 더욱 효율적일 수 있다. 진실율을 이용하여 최적의 분류정확도를 나타내는 분류점과 최대의 이익을 의미하는 분류점에 대응하는 스코어는 동일하다는 것을 보였으며, 이 스코어는 부도와 정상 차주의 분포함수의 동일성을 검정하는 Kolmogorov-Smirnov 통계량에 대응하는 스코어와도 일치하는 것을 발견하였다.
The aim of this study were to establish the clinical references and guidelines for the maximum standardized uptake ($SUV_{max}$) value of pancreatic cancer, pancreatitis, and normal pancreas in $^{18}F-FDG$ PET-CT examinations for pancreatic disease. For this purpose, we performed the statistical analysis on the descriptive statistics, percentiles and inter quartiles range (IQR), normal distribution, and using the probability density function for pancreatic cancer, pancreatitis, and normal pancreas. As a result, the clinical reference of $SUV_{max}$ for the pancreatic cancer, pancreatitis, and normal pancreas was more than 3.45, 1.91 to 2.62, and less than 1.91, respectively. Also, optimal cut-off value for applying the dual time point PET-CT examination was determined to be 2.62. The results of this study are summarized as follows: first, we suggests the clinical reference and guideline for the pancreatic cancer, pancreatitis, and normal pancreas, and second, suggests a scientific approach to improve diagnostic accuracy of pancreatic disease by deviating from an approximate experience approach.
As mechatronic systems have various, complex functions and require high performance, automatic fault detection is necessary for secure operation in manufacturing processes. For conducting automatic and real-time fault detection in modern mechatronic systems, multiple sensor signals are collected by internet of things technologies. Since traditional statistical control charts or machine learning approaches show significant results with unified and solid density models under normal operating states but they have limitations with scattered signal models under normal states, many pattern extraction and matching approaches have been paid attention. Signal discretization-based pattern extraction methods are one of popular signal analyses, which reduce the size of the given datasets as much as possible as well as highlight significant and inherent signal behaviors. Since general pattern extraction methods are usually conducted with a fixed size of time segmentation, they can easily cut off significant behaviors, and consequently the performance of the extracted fault patterns will be reduced. In this regard, adjustable time segmentation is proposed to extract much meaningful fault patterns in multiple sensor signals. By considering inflection points of signals, we determine the optimal cut-points of time segments in each sensor signal. In addition, to clarify the inflection points, we apply Savitzky-golay filter to the original datasets. To validate and verify the performance of the proposed segmentation, the dataset collected from an aircraft engine (provided by NASA prognostics center) is used to fault pattern extraction. As a result, the proposed adjustable time segmentation shows better performance in fault pattern extraction.
최근 4차 산업 혁명 중에서 인공지능의 급성장은 반도체의 성능 향상 및 회로의 집적을 기반으로 진보하였다. 전자기기 및 장비의 내부에서 연산을 돕는 트랜지스터는 고도화 및 소형화 되어 가며 발열의 제어 및 방열의 효율 개선이 새로운 성능의 지표로 대두되었다. DUT(Device Under Test) Shell은 트랜지스터의 검수를 위하여 정격 전류를 인가한 후, 임의의 발열 지점에서 전원을 차단한 상태에서, 방열을 통하여 트랜지스터의 내구도를 평가하여 불량 트랜지스터를 검출하는 장비이다. DUT Shell은 장비 내부의 방열 구조에 따라 동시에 더 많은 트랜지스터를 테스트할 수 있기 때문에 방열 효율은 불량 트랜지스터 검출 효율과 직접적인 관계를 갖는다. 이에 본 논문에서는 DUT Shell의 방열 최적화를 위하여 배치구조의 다양한 방법을 제안하고 전산유체역학을 이용하여 최적의 DUT Shell의 다양한 변형과 열 해석을 제안하였다.
Khoshbaten, Manouchehr;Pishahang, Parinaz;Nouri, Mohammad;Lashkari, Alireza;Alizadeh, Mahasti;Rostami-Nejad, Mohammad
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권4호
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pp.1667-1670
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2014
Background: Calprotectin in feces seems to be a more sensitive marker for gastrointestinal (GI) cancers than fecal occult blood, but its specificity may be too low for screening average risk populations. This study aims at evaluating the diagnostic value of fecal calprotectin as a screening biomarker for GI malignancies. Materials and Methods: In a case-control study, 100 patients with GI malignancies (50 patients with colorectal cancer and 50 patients with gastric cancer) and 50 controls were recruited in Tabriz Imam Reza and Sina hospitals during a 24-month period. One to two weeks after the last endoscopy/colonoscopy, fecal specimens were collected by the patients and examined by ELISA method for quantitative measurement of calprotectin content. The results were compared between the three groups. Results: The mean fecal calprotectin level was $109.1{\pm}105.3$ (2.3-454.3, median:74), $241.1{\pm}205.2$ (3.4-610.0, median:19.3) and $45.9{\pm}55.1{\mu}g/g$ (1.3-257.1, median:19.3) in gastric cancer, colorectal cancer and control group, respectively, the differences being significant (p<0.001) and remaining after adjustment for age. The optimal cut-off point for fecal calprotectin was ${\geq}75.8{\mu}g/g$ for distinguishing colorectal cancer from normal cases (sensitivity and specificity of 80% and 84%, respectively). This value was ${\geq}41.9{\mu}g/g$ for distinguishing gastric cancer from normal cases (sensitivity and specificity of 62%). Conclusions: Our results revealed that fecal calprotectin might be a useful and non-invasive biomarker for distinguishing colorectal cancer from non-malignant GI conditions. However, due to low sensitivity and specificity, this biomarker may not help physicians distinguishing gastric cancer cases from healthy subjects.
Purpose: The aim of this study was to investigate the association between preoperative leukocyte and platelet counts and the stage of the disease in patients with endometrial cancer. Materials and Methods: Data for 100 patients undergoing total abdominal hysterectomy and bilateral salpingoophorectomy for benign uterine diseases and 177 patients surgically staged for endometrial cancer at Ondokuz Mayis University, Department of Gynecology and Obstetrics between 2005 and 2013, with preoperative complete blood count in the week prior to surgery including WBC, platelet count, pathologic evaluation for both benign and malign endometrium lesions, tumor stage and presence of lymphovascular space invasion (LVI), were retrospectively analyzed. Results: The preoperative leukocyte count was significantly higher in patients with endometrial cancer when compared to the patients with benign diseases. However, there were no significant differences in platelet counts between the groups. Patients with advanced stage endometrial cancer had higher preoperative leukocyte counts when compared to the early stage disease whereas there was no difference in platelet count. Multivariate regression analysis identified preoperative leukocytosis as an independent prognostic factor for endometrial cancer. The optimal cut-off point for WBC was calculated as 10,500 to differentiate stage 1-2-3 and 4 with 88.9% sensitivity and 86.3% specificity (AUC: 0.901, 95% CI: 0.829-0.973, p<0.001, PPV: 25.8%, NPV: 99.3%). Conclusions: Preoperative leukocytosis is independently associated with advanced endometrial cancer.
Park, Jisun;Choi, Yunseon;Ahn, Ki Jung;Park, Sung Kwang;Cho, Heunglae;Lee, Ji Young
Radiation Oncology Journal
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제37권1호
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pp.30-36
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2019
Purpose: This study aimed to identify the feasibility of the maximum standardized uptake value (SUVmax) on baseline 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography-computed tomography (FDG PET/CT) as a predictive factor for prognosis in early stage primary lung cancer treated with stereotactic body radiotherapy (SBRT). Materials and Methods: Twenty-seven T1-3N0M0 primary lung cancer patients treated with curative SBRT between 2010 and 2018 were retrospectively evaluated. Four patients (14.8%) treated with SBRT to address residual tumor after wedge resection and one patient (3.7%) with local recurrence after resection were included. The SUVmax at baseline PET/CT was assessed to determine its relationship with prognosis after SBRT. Patients were divided into two groups based on maximum SUVmax on pre-treatment FDG PET/CT, estimated by receiver operating characteristic curve. Results: The median follow-up period was 17.7 months (range, 2.3 to 60.0 months). The actuarial 2-year local control, progression-free survival (PFS), and overall survival were 80.4%, 66.0%, and 78.2%, respectively. With regard to failure patterns, 5 patients exhibited local failure (in-field failure, 18.5%), 1 (3.7%) experienced regional nodal relapse, and other 2 (7.4%) developed distant failure. SUVmax was significantly correlated with progression (p = 0.08, optimal cut-off point SUVmax > 5.1). PFS was significantly influenced by pretreatment SUVmax (SUVmax > 5.1 vs. SUVmax ≤ 5.1; p = 0.012) and T stage (T1 vs. T2-3; p = 0.012). Conclusion: SUVmax at pre-treatment FDG PET/CT demonstrated a predictive value for PFS after SBRT for lung cancer.
Several studies about hospital malnutrition have been reported that about more than 40% of hospitalized patients are having nutritional risk factors and hospital malnutrition presents a high prevalence. People in a more severe nutritional status ended up with a longer length of hospital stay and higher hospital cost. Nutrition screening tools identify individuals who are malnourished or at risk of becoming malnourished and who may benefit from nutritional support. For the early detection and treatment of malnourished hospital patients , few valid screening instruments fur Koreans exist. Therefore, the aim of this study was to develop a simple, reliable and valid malnutrition screening tool that could be used at hospital admission to identify adult patients at risk of malnutrition using medical electrical record data. Two hundred and one patients of the university affiliated medical center were assessed on nutritional status and classified as well nourished, moderately or severely malnourished by a Patient-Generated subjective global assessment (PG-SGA) being chosen as the 'gold standard' for defining malnutrition. The combination of nutrition screening questions with the highest sensitivity and specificity at prediction PG-SGA was termed the nutrition screening index (NSI). Odd ratio, and binary logistic regression were used to predict the best nutritional status predictors. Based on regression coefficient score, albumin less than 3.5 g/dl, body mass index (BMI) less than $18.5kg/m^2$, total lymphocyte count less than 900 and age over 65 were determined as the best set of NSI. By using best nutritional predictors receiver operating characteristic curve with the area under the curve, sensitivity and 1-specificity were analyzed to determine the best optimal cut-off point to decide normal or abnormal in nutritional status. Therefore simple and beneficial NSI was developed for identifying patients with severe malnutrition. Using NSI, nutritional information of the severe malnutrition patient should be shared with physicians and they should be cared for by clinical dietitians to improve their nutritional status.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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