Introduction: We aimed to investigate the predictive factors and optimal age for response to herbal medicine treatment for height gain in children. Methods: This retrospective chart review included 61 children (age range, 5-16 years) treated for height gain between 2011 and 2015. A predictive model was established by multiple linear regression analysis. Dependent variables were defined by the differences in percentile before and after herbal medicine treatment. The optimal cutoff value of patient age was determined by receiver operating curve analysis. Results : The age of initiation of herbal medicine therapy (p = 0.012) and administration of Forsythiae fructus (p = 0.002) were significant variables for treatment response. The adjusted R2 value was 0.231. The mean ages of the responder and non-responder groups were significantly different (p = 0.023). The optimal cutoff value of age for predicting treatment response was 9.75 years. Treatment response was better among children below 9.75 years of age. Conclusions: Patient age and administration of Forsythiae fructus were identified as determinants of response to herbal medicine treatment. Treatment of rhinitis and initiation of height gain treatment at an early age are critical for better response. These findings will provide fundamental data for further research.
Weight-controlling can be supported by a proper prescription of energy intake. The individual energy requirement is usually determined through resting energy expenditure (REE) and physical activity. Because REE contributes to 60-70% of daily energy expenditure, the assessment of REE is very important. REE is often predicted using various equations, which are usually based on the body weight, height, age, gender, and so on. The aim of this study is to validate the published predictive equations for resting energy expenditure in 76 normal weight and 52 obese Korean children and adolescents in the 7-18 years old age group. The open-circuit indirect calorimetry using a ventilated hood system was used to measure REE. Sixteen REE predictive equations were included, which were based on weight and/or height of children and adolescents, or which were commonly used in clinical settings despite its use based on adults. The accuracy of the equations was evaluated on bias, RMSPE, and percentage of accurate prediction. The means of age and height were not significantly different among the groups. Weight and BMI were significantly higher in obese group (64.0 kg, $25.9kg/m^2$) than in the non-obese group (44.8 kg, $19.0kg/m^2$). For the obese group, the Molnar, Mifflin, Liu, and Harris-Benedict equations provided the accurate predictions of > 70% (87%, 79% 77%, and 73%, respectively). On the other hand, for non-obese group, only the Molnar equation had a high level of accuracy (bias of 0.6%, RMSPE of 90.4 kcal/d, and accurate prediction of 72%). The accurate prediction of the Schofield (W/WH), WHO (W/WH), and Henry (W/WH) equations was less than 60% for all groups. Our results showed that the Molnar equation appears to be the most accurate and precise for both the non-obese and the obese groups. This equation might be useful for clinical professionals when calculating energy needs in Korean children and adolescents.
Objectives : The aim of this study was to observe and analysis the effectiveness of clinical treatments on the growth of children treated with Korean herbal medicine (KHM). Methods : Forty-two children of growth retardation were evaluated from January 2007 to May 2008. All children were administered KHM with diet and exercise guidance. Height percentile and predictive height were calculated following the General Growth Statistics Result (2007), and compared those of pre-treatment with post-treatment. Results : Thirty-one of them were improved (73.8%) and eleven were not (26.2%). The mean growth rate was 7.2cm/yr for male and 6.8cm/yr for female. The mean growth percentile of male showed 7.6% improvement (p=0.003), female 4.4% respectively (p=0.036). The mean predictive height of male showed 2.2cm improvement (p=0.005), female 1.0cm respectively (p=0.007). Change of growth percentile and height were significantly higher on period of prepuberty, and in small children below 50% of height percentile. About inter-relations between growth improvement and compliance of diet, exercise or medication, meaningful statistics were shown in diet control than the others (p=0.077). Diet compliance was in close connection with exercise, but others were not shown close correlations. Conclusions : These results showed that KHM showed promising results on children growth and healthy diet would be an important factor for growth of children. And it was recommended that KHM should be applied on period of prepuberty and smaller than average height.
Body index is known as it affects pulmonary function tests (PFT), so it has been used with predictive formula and nomogram in terms of sex, age, height, etc. Body indices as body weight, body mass index (BMI), and body surface area (BSA) might also affect PFT, so that we have analyzed the correlations between body indices and forced expiratory volume in one second ($FEV_1$), and have done multiple regression analysis to see how body indices affect $FEV_1$. We confirmed that $FEV_1$ had positive correlations with height (r=0.49, p<0.01), body weight (r=0.37, p<0.01), and BSA (r=0.47, p<0.01), inverse correlation with age (r=-0.45, p<0.01), but no correlation with BMI. We found that the 41.9% of $FEV_1$ was diverged from height, age and BSA. Therefore, BSA definitely needs to be considered with predictive formula and nomogram in PFT.
Breaking wave is one of the important design factors in the design of coastal and port structures as they are directly related to various physical phenomena occurring on the coast, such as onshore currents, sediment transport, shock wave pressure, and energy dissipation. Due to the inherent complexity of the breaking wave, many empirical formulas have been proposed to predict breaker indices such as wave breaking height and breaking depth using hydraulic models. However, the existing empirical equations for breaker indices mainly were proposed via statistical analysis of experimental data under the assumption of a specific equation. In this study, a new Munk-type empirical equation was proposed to predict the height of breaking waves based on a representative linear supervised machine learning technique with high predictive performance in various research fields related to regression or classification challenges. Although the newly proposed breaker height formula was a simple polynomial equation, its predictive performance was comparable to that of the currently available empirical formula.
Purpose: The number of the deceased from free-fall is increasing nowadays. Free-fall comes to a great social problem in that even the survivor will be suffering for cord injury or brain injury, and so on. We analyzed the cases of free-fall patients to find out whether the injury severity is mainly correlated with the height of fall. Methods: We retrospectively investigated the characteristics of patients, who fall from the height above 2m from January 2000 to August 2004. We excluded the patients who transferred to other hospital, transferred from other hospital, and not known the height of fall. 145 patients were evaluated. Variables included in data analysis were age, height of fall, injury severity score (ISS), the being of barrier, and the survival or not. To find out the correlation between height of fall and death, we used receive operating characteristics (ROC) curve analysis. Results: The mean age of patients was $36.5{\pm}19.4$ years old. 110 were male and 35 were female. Mean height of fall was $11.1{\pm}8.5m$. 51 patients (35.2%) were died and 30 patients of them (58.9%) got emergency room on dead body. The mean height of fall is $8.9{\pm}5.8m$ for 94 survivors and $15.2{\pm}11.0m$ for the 51 deceased (p<0.001). The area under the ROC curve was 0.646, which means the height of fall was not adequate factor for predicting for death. At 13.5m, as cut?off value, sensitivity is 52.9%, specificity is 86.2%, positive predictive value is 67.5% and negative predictive value is 77.1%. There were statistical differences in mortality rate and ISS between 'below 13.5m group' and 'above 13.5m group', but there was not statistical difference in head and neck AIS. Conclusion: The height of fall is not adequate factor for prediction of death. So other factors like intoxication or not, the being of barrier or protection device need to be evaluated for predicting of free-fall patient's death.
Objectives: The purpose of this study is to estimate genetic and environmental factors which can effect growth, and predict final height using this factors. Methods: Correlation analysis and regression analysis were conducted between measurements of height and Genetic & environmental factors through survey from 1352 child & adolescent patients. Results: Factors which have correlation with height percentile are MPH(Mid-Parental Height), NBW(Neonatal body weight), anorexia, dyspepsia, atopic dermatitis, frequency of breakfast and quality of sleeping time. MPH has moderate relation, NBW and anorexia have fair relation, and other factors have linear but poor relation. Regression equation from factors which have correlation and height percentile has 26.9% of predictive power. Regression equation considering only genetic factor has 20.4%. MPH has the most effect on height percentile. Anorexia has more effect than NBW. Other factors also have small and similar effect. Conclusions: Height of parents has the most effect on growth, anorexia, dyspepsia, atopic dermatitis, frequency of breakfast and quality of sleeping time also has effect.
Eul-Hyuk Ahn;Young-Chan Lee;Do-Sam Kim;Kwang-Ho Lee
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.36
no.2
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pp.37-49
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2024
To date, numerous empirical formulas have been proposed through hydraulic model experiments to predict the wave breaker index, including wave height and depth of wave breaking, due to the inherent complexity of generation mechanisms. Unfortunately, research on the characteristics of wave breaking and the prediction of the wave breaker index for gravel beaches has been limited. This study aims to forecast the wave breaker index for gravel beaches using representative linear-based machine learning techniques known for their high predictive performance in regression or classification problems across various research fields. Initially, the applicability of existing empirical formulas for wave breaker indices to gravel seabeds was assessed. Various linear-based machine learning algorithms were then employed to build prediction models, aiming to overcome the limitations of existing empirical formulas in predicting wave breaker indices for gravel seabeds. Among the developed machine learning models, a new calculation formula for easily computable wave breaker indices based on the model was proposed, demonstrating high predictive performance for wave height and depth of wave breaking on gravel beaches. The study validated the predictive capabilities of the proposed wave breaker indices through hydraulic model experiments and compared them with existing empirical formulas. Despite its simplicity as a polynomial, the newly proposed empirical formula for wave breaking indices in this study exhibited exceptional predictive performance for gravel beaches.
The objective of this study was to examine the influence of anthropometric measurements of pregnant women, gestational weight gain, fundal height, and maternal factors, namely age, education, family income, parity along with maternal hemoglobin, on birth weight of neonates. A cross sectional study was performed in Khoy City in north west of Iran. Four hundred and fifty healthy pregnant women in the age between 16-40 years were selected for this study from seven health urban centers and one referral hospital. Findings showed that the mean age, height, fundal height, maternal weight, and gestational weight gain during pregnancy were 26.1 years, 159.1 cm, 32.9 cm, 72.0 kg, 11.8 kg respectively. The mean birth weight of neonates was 3.2 kg and 11% of neonates showed low birth weight. Age, family income, maternal height, weight, gestational weight gain and fundal height were significantly associated with birth weight of neonates. Using binary logistic regression analysis, fundal height, maternal hemoglobin, family income and gestational weight gain of pregnant women could be considered as predictive factors of birth weight of neonates.
The effect of sub-grid turbulence and combustion models on the mean flame height in a heptane pool fire according to the Fire Dynamics Simulator (FDS) version (5 and 6) based on Large Eddy Simulation (LES) was examined. The heat release rate for the fire simulation was provided through experiments performed under identical conditions and the predictive performance of the mean flame height according to FDS version was evaluated by a comparison with the existing correlation. As a result, the Smagorinsky and Deardorff turbulence models applied to FDS 5 and 6, respectively, had no significant effects on the mean flow field, flame shape and flame height. On the other hand, the difference in pool fire characteristics including the mean flame height was due mainly to the difference in the mixture fraction and Eddy Dissipation Concept (EDC) combustion models applied to FDS 5 and 6, respectively. Finally, compared to FDS 6, FDS 5 provided the predictive result of a significantly longer flame height and more consistent mean flame height than the existing correlation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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