• 제목/요약/키워드: Parotitis

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An unusual abscess formation in the masticator space after acupressure massage: a case report

  • Ko, In-Chan;Yoon, Kyu-Ho;Park, Kwan-Soo;Cheong, Jeong-Kwon;Bae, Jung-Ho;Lee, Kwon-Woo;Chin, Young-Jai
    • Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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    • 제41권1호
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    • pp.52-56
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    • 2015
  • Clinical features of masticator-space abscess (MSA) are very similar to those of parotitis or temporomandibular disorder (TMD), making early differential diagnosis difficult. Local causes of MSA include nerve block anesthesia, infection after tooth extraction, and trauma to the temporomandibular joint (TMJ); the systemic cause is immunodeficiency. Odontogenic causes account for most etiologies, but there are also unusual causes of MSA. A 66-year-old male patient visited the emergency room (ER) presenting with left-side TMJ pain three days after receiving an acupressure massage. He was tentatively diagnosed with conventional post-trauma TMD and discharged with medication. However, the patient returned to the ER with increased pain. At this time, his TMD diagnosis was confirmed. He made a third visit to the ER during which facial computed tomographic (CT) images were taken. CT readings identified an abscess or hematoma in the left masticator space. After hospitalizing the patient, needle aspiration confirmed pus in the infratemporal and temporal fossa. Antibiotics were administered, and the abscess was drained through an incision made by the attending physician. The patient's symptoms decreased, and he was discharged.

Factors associated with mumps meningitis and the possible impact of vaccination

  • Rhie, Kyuyol;Park, Heung-Keun;Kim, Young-Soo;Yeom, Jung Sook;Park, Ji Sook;Seo, Ji-Hyun;Park, Eun Sil;Lim, Jae-Young;Park, Chan-Hoo;Woo, Hyang-Ok;Youn, Hee-Shang
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • 제59권1호
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    • pp.24-29
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    • 2016
  • Purpose: Mumps meningitis is a common complication of mumps infection; however, information on mumps meningitis in the postvaccine era is limited. The purpose of the present study was to determine factors associated with mumps meningitis and to discuss the effect of vaccination on this disease. Methods: We retrospectively reviewed patients younger than 19 years with mumps, diagnosed at a university hospital in Korea between 2003 and 2013. Patients were divided into groups with and without meningitis, and the clinical features of the 2 groups were compared. Results: The study enrolled 119 patients: 19 patients with meningitis and 100 patients without. Univariate analysis showed that older age (median: 15 years vs. 9.5 years, respectively), a longer interval from last vaccination (median: 10.2 years vs. 4.8 years, respectively), and febrile presentation (94.7% vs. 31.0%, respectively) were significantly associated with mumps meningitis. Sex, number of vaccination doses, bilateral parotitis, and the presence of complications other than meningitis did not differ between the 2 groups. In multivariate logistic regression analysis, age (odds ratio, 1.38; 95% confidence interval, 1.01-1.89; P=0.04) and fever (odds ratio, 30.46; 95% confidence interval, 3.27-283.61; P<0.01) remained independent factors for mumps meningitis. Conclusion: Clinicians in the postvaccine era should be aware of the possibility of mumps meningitis in febrile cases of mumps in adolescents, regardless of the number of vaccination doses. To establish the role of vaccination in mumps meningitis, further studies will be necessary.

다중 웹 데이터와 LSTM을 사용한 전염병 예측 (Prediction of infectious diseases using multiple web data and LSTM)

  • 김영하;김인환;장백철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.139-148
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    • 2020
  • 전염병은 오래전부터 인류를 괴롭혀 왔으며 이를 예측 하고 예방하는 것은 인류에게 있어 큰 과제였다. 이러한 이유로 지금까지도 전염병을 예측하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 초기의 연구 중 대부분은 CDC(Centers for Disease Control and Prevention)의 역학 데이터에 의존한 연구였으며, CDC에서 제공하는 데이터는 일주일에 한 번만 갱신돼 실시간 질병 발생 건수를 예측하기 어렵다는 문제점을 갖고 있었다. 하지만 최근 IT 기술의 발전으로 여러 인터넷 매체들이 등장하면서 웹 데이터를 통해 전염병의 발생을 예측하고자 하는 연구가 진행되었고 이 중 우리가 조사한 연구 중 대부분은 단일 웹 데이터를 사용하여 질병을 예측하는 연구였다. 하지만 단일 웹 데이터를 통한 질병 예측은 "COVID-19" 같이 최근에 등장한 전염병에 대해서는 많은 양의 학습 데이터를 수집하기 어려우며 이러한 모델을 통해 정확한 예측을 하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이에 우리는 전염병 발생을 LSTM 모델을 통해 예측할 때 여러 개의 웹 데이터를 사용하는 모델이 단일 웹 데이터를 사용하는 모델보다 정확도가 더 높음을 실험을 통해 증명하고 전염병 예측에 적절한 모델을 제안하고자 한다. 본 실험에서는 단일 웹 데이터를 사용하는 모델과 우리가 제안하는 모델을 사용하여 "말라리아"와 "유행성이하선염"의 발생을 예측했다. 우리는 2017년 12월 31 일부터 2019년 12월 28일까지 총 104주 분량의 NEWS, SNS, 검색 쿼리 데이터를 수집했는데, 이 중 75주는 학습 데이터로, 29주는 검증 데이터로 사용됐다. 실험 결과 우리가 제안한 모델의 예측 결과와 단일 웹 데이터를 사용한 모델의 예측 결과를 비교했을 때 검증 데이터에 대해서 피어슨 상관계수가 0.94, 0.86로 가장 높았고 RMSE 또한 0.19, 0.07로 가장 낮은 오차를 보여주었다.