The present study was designed to test the validity of the semen analysis(S/A) and the sperm penetration assay(SPA) as a prognostic indicator of male fertility in 123 patients undergoing in vitro fertilization(IVF). We attempted to correlate the traditional semen parameters or the extent of sperm penetration in SPA with the results of human IVF rate or cleavage rate. Poor correlation was found between the results of S/A and human IVF rate(sensitivity, 80.6% ;specificity, 46.7%; positive predictive value, 91.6%;negative predictive value, 25%). Conversely, good correlation was found between the results of SPA and human IVF rate(sensitivity, 100% ; specificity, 80% ;positive predictive value, 97.3% ;negative predictive value, 100%). Our results corroborate the conclusion that SPA can be a valuable tool as a prognostic indicator of male fertilizing ability.
PURPOSE: This study aimed to identify the potential clinically predictive indicators of the age-related loss of skeletal muscle mass (ALSMM) in middle-aged women. METHODS: The data from a cross-sectional study involving 2,066 community-dwelling female participants aged 40 to 49 years were analyzed. Complex sampling analyses were used to ensure a nationally representative analysis, incorporating the individual weights provided by KNHANES. This approach accounted for the stratified, clustered, and multistage probability sampling design of the survey. The participants were screened for ALSMM, and various potential predictive indicators were assessed, including age, height, weight, body mass index, waist circumference, skeletal muscle mass index, smoking and drinking status, systolic and diastolic blood pressure, fasting glucose levels, triglyceride levels, and cholesterol levels. RESULTS: Significant potential predictive indicators for ALSMM included height, weight, body mass index, waist circumference, skeletal muscle mass index, and fasting glucose (p < .05). The systolic blood pressure, diastolic blood pressure, triglyceride levels triglyceride, and drinking and smoking status were found to be non-significant variables (p > .05). CONCLUSION: The study identified the potential predictive indicators for ALSMM among community-dwelling middle-aged women. These findings enhance the current understanding of ALSMM and highlight the potential predictive indicators associated with its development in middle-aged women.
This study was conducted to investigate the predictors of hospital bankruptcy in Korea and to examine the predictive power for 3 types of statistical models of hospital bankruptcy. Data on 17 financial and 4 non-financial indicators of 30 bankrupt and 30 profitable hospitals in 1. 2, and 3 years before bankruptcy were obtained from the hospital performance databank of Korea Institute of Health Services Management. Significant variables were identified through mean comparison of each indicator between bankrupt and profitable hospitals, and the predictive power of statistical models of hospital bankruptcy were compared. The major findings are as follows. 1. Nine out of 21 indicators - fixed ratio, quick ratio, operating profit to total assets, operating profit to gross revenue, normal profit to total assets,normal profit to gross revenue, net profit to gross revenue, inventories turnrounds, and added value per adjusted patient - were found to be significantly predictitive variables in Logit and Probit models. 2. The predicdtive power of discriminant model of hospital bankruptcy in 1. 2, and 3 years before bankruptcy were 85.4, 79.0, and 83.8% respectively. With regard to the predictive power of the Logit model of hospital bankruptcy, they were 82.3, 75.8, and 80.6% respectively, and of the Probit model. 87.1. 80.6, and 88.7% respectively. 3. The predictive power of the Probit model of hospital bankruptcy is better than the other two predictive models.
This paper examines the interactions between financial conditions and business cycles in Mongolia, a small open economy, heavily depending on commodity exports. We construct two financial conditions indexes based on the reduced form IS model and the vector autoregression (VAR) model as surveillance tools to quantify the degree of the financial conditions. We find that real short-term interest rate and real effective exchange rate gap get a higher weight in the FCIs. Both business and financial cycles are often more pronounced in Mongolia, and financial condition is dependent of the financial and monetary policies in place. The analysis of the predictive power of the FCIs for business cycles shows that they have predictive information for the near-term economic activities. FCIs are also helpful in signaling inflation turning points.
Jung-Yeol Kim;Myung-Jin Chae;Giu Lee;Jae-Woo Park;Moon-Young Cho
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1324-1327
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2009
Social infrastructure is the basis of public welfare and should be recognized and managed as important assets. Bridge is one of the most important infrastructures to be managed systematically because the impact of the failure is critical. It is essential to monitor the performance of bridges in order to manage them as an asset. But current analytical methods such as predictive modeling and structural analysis are very complicated and difficult to use in practice. To apply these methods, structural and material condition data collection should be performed in each element of bridge. But it is difficult to collect these detailed data in large numbers and various kinds of bridges. Therefore, it is necessary to collect data of major measurement items and predict the life of bridges roughly with advanced information technologies. When certain measurement items reach predefined limits in the monitoring bridges, precise performance measurement will be done by detailed site measurement. This paper describes the selection of major measurement items that can represent the tendency of bridge life and introduces automated bridge data collection test-bed using wireless sensor network technology. The following will be major parts of this paper: 1) Examining the features of conventional bridge management system and data collection method 2) Mileage concept as a bridge life indicator and measuring method of the indicator 3) Test-bed of automated and real-time based bridge life indicator monitoring system using wireless sensor network
Background : Though papillary microcarcinoma(PMC) of thyroid gland is known to have very favorable long-term prognosis, the recurrence in the neck and distant metastasis have been often reported. The predictive factors of node metastasis and tumor recurrence in clinical course were investigated to define surgical decision or guidelines in surgery of papillary microcarcinoma. Methods : The authors conducted a retrospective analysis of 216 patients of PMC treated with surgery at Department of Surgery, Busan Paik Hospital for the period from 1997 to 2007. Of these patients, 58 cases showing cervical lymph node metastasis at initial surgery were studied. Results : In overall 216 patients, the sex ratio of male to female was 1 : 9.3(male 21, female 195 cases), the mean age at the time of diagnosis was 44.7 years and the median tumor size was 6.61mm. Neck lymph node metastasis was found in 58 patients(26.9%), thyroid capsular invasion was 56 cases(25.9%), multifocality and bilaterality were found in 32(14.8%) and 29 cases(13.4%), respectively. Through statistical analysis, sex, capsular invasion, ETE, and tumor size(>5mm) were considered to be predictive factors of cervical lymph nodes metastasis. Of them, capsular invasion was the most predictive indicator of cervical lymph node metastasis on multivariate analysis. Nodal recurrence was observed in 6 of 58 patients of node positive at initial surgery. Conclusion : The cervical lymph node metastasis is known to be a risk factor of prognosis in PMC of thyroid gland. The results of this study showed four statistically significant independent predictive factors of cervical lymph node metastasis in PMC : capsular invasion, tumor size(>5mm), ETE, and sex. On multivariate analysis, capsular invasion was a great influencing factor in prediction of lymph node metastasis. Basically, patients who has predictive factors of cervical lymph node metastasis should have a thorough investigation, and close surveillance for nodal status is required in follow-up.
Background: Predictive biomarkers for lung cancer recurrence after curative tumor resection remain unclear. This study set out to assess the role of FoxM1 in the recurrence of non-small cell lung cancer. Methods: Immunohistochemistry for FoxM1 expression was performed on paraffin-embedded tumor tissues from 165 NSCLC patients. Association of FoxM1 expression with clinicopathological parameters and disease free survival were evaluated. Results: Our results indicated FoxM1 expression to be significantly associated with poorer tissue differentiation (P =0.03), higher TNM stage (P <0.01), lymph node metastasis (P <0.01), advanced tumor stage (P <0.01), and poorer disease free survival (P <0.01). Multivariable analysis showed that FoxM1 expression increased the hazard of recurrence (hazard ratio= 1.96, 95% CI, 1.04-3.17, P <0.05), indicating that FoxM1 is an independent and significant predictor of lung cancer recurrence. Conclusion: Therefore, FoxM1 is an independent risk factor for recurrence of NSCLC. Elevated FoxM1 expression could be used as an indicator of poor disease free survival.
In the face of accelerating biodiversity loss and its significance in our coexistence with nature, biodiversity is becoming more crucial in sustainable development perspective. To estimate biodiversity in the future which provides valuable information for decision making system especially in the national level, a quantitative approach must be studied forehand as a baseline of the present status. In this study, we developed a large-scale map of Plant Species Richness (PSR, typical indicator of biodiversity) for Young-dong and Pyung-chang provinces. Due to the accessibility of appropriate data and advance of modelling techniques, reduction of variables without deteriorating the predictive power is considered by applying Genetic algorithm. In addition, a number of Correctly Classified Instances (CCI) with 10-fold cross validation which indicates the predictive power, was carried out for evaluation. This study, as a fundamental baseline, will be beneficial in future land work as well as ecosystem restoration business or other relevant decision making agenda.
Semiconductor logistics systems are facing difficulties in increasing production as production processes become more complicated due to the upgrading of fine processes. Therefore, the purpose of the research is to design predictive models that can predict traffic during the pre-planning stage, identify the risk zones that occur during the production process, and prevent them in advance. As a solution, we build FABs using automode simulation to collect data. Then, the traffic prediction model of the areas of interest is constructed using deep learning techniques (keras - multistory conceptron structure). The design of the predictive model gave an estimate of the traffic in the area of interest with an accuracy of about 87%. The expected effect can be used as an indicator for making decisions by proactively identifying congestion risk areas during the Fab Design or Factory Expansion Planning stage, as the maximum traffic per section is predicted.
Objective: To analyze the correlations between intraoperative ultrasound and MRI metrics of the spinal cord in degenerative cervical myelopathy and identify novel potential predictive ultrasonic indicators of neurological recovery for degenerative cervical myelopathy. Materials and Methods: Twenty-two patients who underwent French-door laminoplasty for multilevel degenerative cervical myelopathy were followed up for 12 months. The Japanese Orthopedic Association (JOA) scores were assessed preoperatively and 12 months postoperatively. Maximum spinal cord compression and compression rates were measured and calculated using both intraoperative ultrasound imaging and preoperative T2-weight (T2W) MRI. Signal change rates of the spinal cord on preoperative T2W MRI and gray value ratios of dorsal and ventral spinal cord hyperechogenicity on intraoperative ultrasound imaging were measured and calculated. Correlations between intraoperative ultrasound metrics, MRI metrics, and the recovery rate JOA scores were analyzed using Spearman correlation analysis. Results: The postoperative JOA scores improved significantly, with a mean recovery rate of 65.0 ± 20.3% (p < 0.001). No significant correlations were found between the operative ultrasound metrics and MRI metrics. The gray value ratios of the spinal cord hyperechogenicity was negatively correlated with the recovery rate of JOA scores (ρ = -0.638, p = 0.001), while the ventral and dorsal gray value ratios of spinal cord hyperechogenicity were negatively correlated with the recovery rate of JOA-motor scores (ρ = -0.582, p = 0.004) and JOA-sensory scores (ρ = -0.452, p = 0.035), respectively. The dorsal gray value ratio was significantly higher than the ventral gray value ratio (p < 0.001), while the recovery rate of JOA-motor scores was better than that of JOA-sensory scores at 12 months post-surgery (p = 0.028). Conclusion: For degenerative cervical myelopathy, the correlations between intraoperative ultrasound and preoperative T2W MRI metrics were not significant. Gray value ratios of the spinal cord hyperechogenicity and dorsal and ventral spinal cord hyperechogenicity were significantly correlated with neurological recovery at 12 months postoperatively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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