Objectives: The purpose of this study was to investigate the changes in factors on unmet dental scaling rate before and after the national health insurance. Methods: This study used the $2^{nd}$ data from the Community Health Survey. The study participants numbered 209,341 in 2011 and 219,517 in 2013.The average age was $51{\pm}17$ in 2011 and $52{\pm}17$ in 2013. Data were analyzed by descriptive statistics, chi -squared test and logistic regression using SPSS 23.0. Results: The scaling experienced rate of Korean adults has fallen by 3.5% from 66% to 69.5%. Logistic regression analysis showed that 2.7 times more 'people who were educated at elementary school level or lower' did not use dental scaling compared to higher educated children. Agriculture, forestry and fisheries workers did not use scaling at 2.0 times. Local residents with an income of less than one million won did not use 1.7times scaling. Local residents of 'no private insurance' did not use scaling at 1.5 times. In the case of the predisposing factors, the 20s had less than 1.8 times scaling compared to 50s. In the case of needs factor, local residents who experienced 'bad oral health status' and 'dental calculus' were treated scaling 1.3 times less compared to people with good oral health status and normal periodontal symptoms. Conclusions: In Korea, local residents are less frequently treated scaling due to enabling factors such as accessibility. In addition, predisposing factors such as age and sex, and oral health status and periodontal symptoms were related to not using the dental scaling. Therefore, the universality of health care services should be considered so that people who need periodontal care can use scaling.
Objectives : The purpose of the study is to investigate Korean scaling fear (KSF)-1.1 and related factors in scaling patients. Methods : The subjects were 314 scaling patients in 7 dental clinics in Daegu from April to June, 2013. Data were analyzed for simple frequency rate, t-test and ANOVA(Sheffes's post hoc) for the identification of the differences between KSF-1.1 and variables. Multiple regression was analyzed for the impact of independent variable on the score of KSF-1.1. Results : Mean score of KSF-1.1 in 314 scaling patients was 2.60. Female patients (2.71) had a higher score than male (2.47) (p<0.01). Those who didn't get a regular dental check up(2.87) tended to have higher fear level than those who had regular checkup (2.46) (p<0.001). Those who experienced dental pain (2.90) had significantly higher score than those who had not (2.46) (p<0.001). There was a significant difference between three groups (yes 3.03, ordinary 2.79, and no 2.42) in scaling (p<0.001) and financial burden (p<0.001). Variables associated with score of KSF-1.1 were gender(${\beta}$=0.21, p<0.05), waiting time for scaling(${\beta}$=0.24, p<0.01) and financial burden (${\beta}$=0.22, p<0.02) by multiple regression analysis. Conclusions : The influencing factors of scaling were gender, financial burden, waiting time for scaling that may effect on a score of KSF-1.1.
This study was designed to evaluate the effects of music on dental pain and anxiety during ultrasonic scaling. One hundred and twenty five patients visited dental unit of Soonchunhyang University Chunan hospital for scaling were enrolled during August 1999 and February 2000. The patients were allocated randomly into two groups. music (n = 61) and control groups (n = 65). The music group patients listened to self-selected music using an earphone during scaling. Standardized questionnaire were used to assess the subjective denial pain and anxiety before and after scaling in both groups. In music group, more information on music effect was collected. To evaluate changes of physical signs by scaling, blood pressure and pulse were checked by a wrist check oscillometric. The results were as follows: 1. No significant difference in dental pain and anxiety between before and after scaling was observed in music group. However, the music group patients were satisfied with music because of reduction of pain(93.5%) and anxiety(93.4%), 96.7% of music subjects wanted to listen to music in next scaling. 2. While no significant difference in systolic blood pressure before scaling between music and control groups, systolic blood pressure of control group during scaling was significantly higher than that of music group(P<0.05). 3. In multiple logistic regression. the odds ratio(OR) of pain was decreased with age and female patients had higher OR (1.7, p>0.05). Patients with previous scaling experience complained of more dental pain during scaling than patients without experience. Music was not a significant predictor of denial pain during scaling, controlling for possible confounders. 4. While age. music. and scaling experience were not related to dental anxiety during scaling, sex and dental hygiene index were significant predictors of dental anxiety in multiple logistic regression. 5. Both during and after scaling. mean blood pressure of music patients were significantly lower than control patients after controlling for age, sex, and BMI. In conclusion, our data demonstrated that although listening to music did not disappear the dental pain and anxiety. but reduced the intensity of pain and anxiety during scaling. Furthermore, our data imply thai music has a effect of reduction of increasing blood pressure by scaling.
Sang-Chul Lee;Ki-Ha Hwang;Sang-Hee Kang;Kun-Jai Lee
방사성폐기물학회지
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제2권1호
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pp.35-40
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2004
Final disposal of radioactive waste generated from Nuclear Power Plant (NPP) requires the detailed information about the characteristics and the quantities of radionuclides in waste package. Most of these radionuclides are difficult to measure and expensive to assay. Thus it is suggested to the indirect method by which the concentration of the Difficult-to-Measure (DTM) nuclide is estimated using the correlations of concentration - it is called the scaling factor - between Easy-to-Measure (Key) nuclides and DTM nuclides with the measured concentration of the Key nuclide. In general, the scaling factor is determined by the log mean average (LMA) method and the regression method. However, these methods are inadequate to apply to fission product nuclides and some activation product nuclides such as 14$^{C}$ and 90$^{Sr}$ . In this study, the artificial neural network (ANN) method is suggested to improve the conventional SF determination methods - the LMA method and the regression method. The root mean squared errors (RMSE) of the ANN models are compared with those of the conventional SF determination models for 14$^{C}$ and 90$^{Sr}$ in two parts divided by a training part and a validation part. The SF determination models are arranged in the order of RMSEs as the following order: ANN model
Objectives : The purpose of this study is to establish the regular scaling checkup service and to improve oral health care on the basis of knowledge, attitude, and belief by Dental Prophylaxis Practice Lab in A university. Methods : Subjects were 324 patients who visited Dental Prophylaxis Practice Lab in A university for the preventive removal of tartar from April to June 8, 2012. Data were analyzed using SPSS version 18.0 through the frequency analysis, chi-test, and logistics regression analysis. Results : In relation to scaling experience by age, 65.3% had experienced scaling checkup and those between 20 to 29 (34.7%) did not receive the scaling therapy. Smokers tended to have received more scaling experience than nonsmokers. Second, the number of untreated dental caries and missing teeth due to dental caries were important because the variables of oral health condition affected the scaling experience. Conclusions : It is necessary to increase the scaling experience and regular dental checkup by providing the education to improve dental clinics visit based on the knowledge and belief towards the scaling.
Objectives: The purpose of this study is to investigate the effect of preventive treatment experience on scaling fear level. Methods: A total of 259 adults who had visited the dental clinic were analyzed. The results were summarized as follows. Statistical analysis of the collected data was performed using the SPSS WIN 20.0 statistical program. The general characteristics, scaling experience, and the characteristics of the subjects were analyzed. Frequency of scaling according to general characteristics was analyzed by independent sample t-test, Scaling fears according to treatment experience were tested by t-test. Correlation analysis was performed for scaling fears according to the reliability of dental hygienist. Regression analysis was carried out to investigate factors affecting scaling fear. Results: Level of fear during scaling was higher in females (3.03) than in males (2.54) and that after scaling was scored higher in females (2.68) than in males (2.34) by general characteristics (p<0.001). The adults who were not healthy in oral health showed the highest levels of fear during (3.29) and after (3.00) scaling by oral health status (p<0.001). Adults who had brushing education experience showed lower fear level than those who did not after scaling (p<0.01) according to the experiences of preventive treatments. With respect to the correlation of trust level to the dental hygienists with the scaling fears, it showed higher in the trust level (-0.688) as lower level of scaling fear (-0.642) in the scaling (p<0.01). Confidence level of dental hygienist (-0.661), brushing education experience (-0.121), and oral health status (-0.121) were influenced upon the regression analysis. Conclusions: Oral health education and dental hygiene education are increasing. It is thought that active efforts are needed to promote and maintain oral health.
The Numerical Weather Prediction (NWP) models determine the future state of the weather by forcing current weather conditions into the atmospheric models. The NWP models approximate mathematically the physical dynamics by nonlinear differential equations; however these approximations include uncertainties. The errors of the NWP estimations can be related to the initial and boundary conditions and model parameterization. Development in the meteorological forecast models did not solve the issues related to the inevitable biases. In spite of the efforts to incorporate all sources of uncertainty into the forecast, and regardless of the methodologies applied to generate the forecast ensembles, they are still subject to errors and systematic biases. The statistical post-processing increases the accuracy of the forecast data by decreasing the errors. Error prediction of the NWP models which is updating the NWP model outputs or model output statistics is one of the ways to improve the model forecast. The regression methods (including linear, polynomial and scaling regression) are applied to the present study to improve the real time forecast skill. Such post-processing consists of two main steps. Firstly, regression is built between forecast and measurement, available during a certain training period, and secondly, the regression is applied to new forecasts. In this study, the WRF real-time forecast data, in comparison with the observed data, had systematic biases; the errors related to the NWP model forecasts were reflected in the underestimation of the meteorological data forecast by the WRF model. The promising results will indicate that the post-processing techniques applied in this study improved the meteorological forecast data provided by WRF model. A comparison between various bias correction methods will show the strength and weakness of the each methods.
Objectives: The purpose of the study is to investigate the influencing factors of community scaling rate using community health survey data. Methods: The data were extracted from 2013 Community Health Survey, Ministry of education, Korea Dental Association, Statistics Korea, Health Insurance Review and Assessment Service, and Ministry of the Interior. The resource factors of independent variables were analysed by Geographical Information System(GIS) using Map Wizard for Excel 17.0. The data were analyzed by descriptive analysis, pearson correlation and multiple linear regression analysis(p<0.05). Results: Seocho-gu in Seoul had the highest annual scaling rate(55.5%) and Goheung-gun had the lowest rate(11%) showing 44.5 percent gap. The influencing factors of scaling included the number of dental hygienists(r=0.316), dentists(r=0.332), dental hospitals(r=0.470), high school graduation rate(r=0.757) and equivalence scales household income(r=0.764)(p<0.05). Multiple linear regression analysis showed that community scaling rate was closely associated with community education level and monthly income(p<0.05). Conclusions: Community scaling rate was closely related to the community education and income level. It is necessary to provide the equal distribution of the oral health service to the community society.
Objectives: To investigate factors related to scaling between Korean and multicultural families using data from the 18th Youth Health Behavior Survey (KYRBS), 38,320 Korean adolescents were selected as subjects. Methods: A complex sample cross-analysis was conducted on general characteristics and oral health characteristics using the IBM SPSS program. Factors related to adolescent scaling were analyzed using complex sample logistic regression analysis. Results: Compared to Korean families, adolescents from multicultural families had 0.50 times less scaling experience within 12 months. Learning achievement was 1.30 times higher in high compared to low, indicating that scaling experience was high. In terms of economic status, scaling experience was found to be high at 1.50 times in high compared to low. Non-smoking adolescents had 1.26 times higher scaling experience. It was found that adolescents who do not use dental floss and interdental brushes have 0.71 and 0.55 times less scaling experience, respectively. Conclusions: Based on the above results, there is a need to increase adolescents awareness of oral health and motivate them to manage their own oral care. There is a need to provide opportunities to participate in various oral health education programs and to deepen continuous oral health education on oral disease prevention.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권2호
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pp.237-245
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2003
MDS(multi-dimensional scaling) for preference data is a graphical tool which usually figures out how consumers recognize, evaluate certain products. This article is mainly concerned with an optimal scaling for MDS when target configuration is available. Rotation of axis and SUR(seemingly unrelated regression) methods are employed to get a new configuration which is obtained as close to the target as we can. Methodologies developed here are also illustrated via a real data set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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