최근 무치악 부위를 대신하여 광범위하게 식립되고 있는 치과용 임플란트는 높은 임상 성공률을 보이고 있으나 실패 가능성은 늘 존재하며 이는 예기치 않은 경우가 많다. 임플란트의 실패과 관련하여 여러 가지 요인들이 거론되고 있으나, 아직 논란의 여지가 있다. 본연구에서는 서울 보훈병원에서 2005-2006년에 하악 구치부위에 임플란트를 식립한 212명의 환자, 총 358개의 임플란트를 대상으로 환자의 연령, 임플란트 식립 부위, 시스템, 직경과 길이, 골이식 유무에 따른 생존율을 비교하였다. 각 요소에 따른 생존율을 SPSS chi-square test를 이용한 multi-variable analysis를 시행하여 관련성을 검증하였다. 연구 결과 3년간 98.3%의 누적 생존율을 보였으며, 조사한 요인 중 임플란트 직경만이 임플란트 생존율과 관련성이 있는 것으로 나타났다. 이는 넓은 직경의 임플란트가 주로 대체(rescue) 임플란트 혹은 골질이 좋지 않은 부위에 사용되는 경우가 많은 것이 원인으로 작용한 것으로 사료된다. 향후 임플란트의 성공과 관련하여 명확한 지표를 제공할 수 있는 지속적인 연구가 필요할 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권6호
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pp.591-604
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2018
The accelerated failure time (AFT) model is a linear model under the log-transformation of survival time that has been introduced as a useful alternative to the proportional hazards (PH) model. In this paper we propose variable-selection procedures of fixed effects in a parametric AFT model using penalized likelihood approaches. We use three popular penalty functions, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), adaptive LASSO and smoothly clipped absolute deviation (SCAD). With these procedures we can select important variables and estimate the fixed effects at the same time. The performance of the proposed method is evaluated using simulation studies, including the investigation of impact of misspecifying the assumed distribution. The proposed method is illustrated with a primary biliary cirrhosis (PBC) data set.
The effects of high polymer on the seedling survival were investigated in three major turfgrasses. Twelve treatments were used in the study with different rates of sand, soil organic amendment (SOA), and water-swelling polymer (WSP). Turfgrass seedling survival rate was evaluated in creeping bentgrass (CB), Kentucky bluegrass (KB), and zoysiagrass (Zoy) grown under greenhouse conditions. Significant differences were observed among the treatments. Seedling survival rates were variable in CB, KB, and Zoy according to mixing rates of SOA and WSP, being maximum 20.2% in differences. At 6 weeks after seeding, the survival rates ranged from 0.6 to 61.9% in CB, 4.2 to 75.3% in KB and 1.7 to 82.1% in Zoy. A pattern of seedling emergence varied with time among treatments influenced by WSP rates. A proper mixing rate of WSP is considered to be 5% for CB and 5 to 10% for KB and Zoy. In general, overall effect of WSP on seedling survival was clearly observed in the mixtures of sand 80% and SOA 20% in CB. The best result, however, was found from the mixture of sand 85% and SOA 15% in both KB and Zoy. When mixing sand with WSP, a proper rate of SOA is considered to be 20% for CB and 15 to 20% for KB, while 10 to 15% for Zoy. A further research is needed to investigate the effects of WSP on the turf quality in mixtures of sand, SOA, and WSP before a field application.
Earlier in Korea Kimchi was made in every family and every province has own taste and specialties. These days almost of the Kimchis are manufactured. We collected variable Kimchis, which were made for private use and isolated microorganisms. Some interesting micobial cells were identified and studied for its application as food and drinks. One of them was identified as Lactobacillus sakei KJ123. This strain is known as producing interesting aromatic components during Sakei fermentation like Kimchi in variable conditions. We tried to develop a health beverage with fermentation process. The Cucurbita maxima has been known as a traditional healthy food and variable positive effects on the human body were already reported. In this study we tried to develop a production process for a healthy fermented drink on this substrate with strains originated from Kimchi. Many kinds of lacctobacilli species existed in the fermented food cannot survive in the acidic conditions like human stomach. So we selected resisting strains in this conditions. The survival rate of Lactobacillus sakei cells in the artificial gastric juice and bile acid and other physiological characteristics at the variable conditions have been tested. After fermentation process some sensory tests on the product with panels were tried.
Background: Although mucinous adenocarcinoma has been recognized for a long time, whether it is associated with a poorer prognosis in colorectal cancer patients is still controversial. Many studies put emphasis on mucinous adenocarcinoma containing mucin component ${\geq}50%$. Only a few studies have analyzed cases with a mucin component <50%. Objectives: This study aimed to analyze the prognostic value of different mucin component proportions in patients with stage III rectal cancer. Materials and Methods: Clinical, pathological and follow-up data of 136 patients with the stage III rectal cancer were collected. Every variable was analyzed by univariate analysis, then multivariate analysis and survival analysis were further performed. Results: Univariate analysis showed pathologic T stage, lymphovascular invasion, and histological subtype were statistically significant for DFS. Pathologic T stage was significant for OS. Histological subtype and lymphovascular invasion were independent prognostic factors in multivariate analysis for DFS, and histological subtype was the only independent prognostic factor for OS. Survival curves showed the survival time of mucinous adenocarcinoma (MUC) was shorter than non-MUC (adenocarcinomas with a mucin component <50% and without mucin component). Conclusions: Histological subtype (tumor with different mucin component) was an independent prognostic factor for both DFS and OS. Patients with MUC had a worse prognosis than their non-MUC counterparts with stage III rectal carcinoma.
In this paper we consider the well-known semiparametric proportional hazards (PH) models for survival analysis. These models are usually used with few covariates and many observations (subjects). But, for a typical setting of gene expression data from DNA microarray, we need to consider the case where the number of covariates p exceeds the number of samples n. For a given vector of response values which are times to event (death or censored times) and p gene expressions (covariates), we address the issue of how to reduce the dimension by selecting the significant genes. This approach enable us to estimate the survival curve when n < < p. In our approach, rather than fixing the number of selected genes, we will assign a prior distribution to this number. The approach creates additional flexibility by allowing the imposition of constraints, such as bounding the dimension via a prior, which in effect works as a penalty. To implement our methodology, we use a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method. We demonstrate the use of the methodology to diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) complementary DNA(cDNA) data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권4호
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pp.343-353
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2016
In doubly-censored data, an originating event time and a terminating event time are interval-censored. In certain analyses of such data, a researcher might be interested in the elapsed time between the originating and terminating events as well as regression modeling with risk factors. Therefore, in this study, we introduce a model evaluation method to measure the predictive ability of a model based on negative predictive values. We use a semiparametric estimate of the predictive accuracy to provide a simple and flexible method for model evaluation of doubly-censored survival outcomes. Additionally, we used simulation studies and tested data from a prostate cancer trial to illustrate the practical advantages of our approach. We believe that this method could be widely used to build prediction models or nomograms.
Due to the possible emergence of resistance and safety concerns on certain treatments, development of new drugs against parasites is essential for the effective control and subsequent eradication of parasitic infections. Several drug targets have been identified which are either genes or proteins essential for the parasite survival and distinct from the hosts. These include the phosphagen kinases (PKs) which are enzymes that playa key role in maintenance of homeostasis in cells exhibiting high or variable rates of energy turnover by catalizing the reversible transfer of a phosphate between ATP and naturally occurring guanidine compounds. PKs have been identified in a number of important human and animal parasites and were also shown to be significant in survival and adaptation to stress conditions. The potential of parasite PKs as novel chemotherapeutic targets remains to be explored.
본 연구는 청년창업기업의 생존요인을 분석한 것으로 기술보증기금이 청년창업기업 보증을 지원하기 위해 2012년부터 2015년까지의 기간에 평가한 3,540개 사의 평가자료를 기초로 이루어졌다. 청년창업기업 보증 대상은 창업자 연령이 39세 이하이다. 청년창업기업의 생존여부를 종속변수로, 창업자 특성, 창업환경, 창업전략을 독립변수로 정의하였다. 생존은 보증사고 발생 여부 기준으로 12개월, 36개월, 60개월, 84개월 생존으로 각각 정의하여 측정하였다. 창업자 특성은 기업가정신, 지식수준, 개발역량으로 정의하였다. 창업환경은 경쟁상황, 대체품과의 비교우위로 정의하였다. 창업전략은 아이템의 참신성, 사업화 계획, 자금조달계획으로 정의하였다. 이들 독립변수의 측정은 기술보증기금의 청년창업기업보증 심사자료를 활용하였다. 가설검정을 위해 Cox 비례위험모형을 활용하였다. 분석 결과, 창업자 특성의 항목인 지식수준, 개발역량과 창업전략의 항목인 자금조달계획이 12개월, 36개월, 60개월, 84개월 생존기간 모두에서 유의한 변수이다. 창업전략의 항목인 아이템의 참신성은 36개월, 60개월, 84개월 생존에서 긍정적인 영향을 미쳤다. 창업자 특성의 기업가정신은 12개월 생존에서만 유의하였다. 창업환경은 생존에 의미 있는 영향을 미치지 못한다. 생존에 중요한 순서는 자금조달계획, 지식수준, 아이템의 참신성, 개발역량 순으로 파악되었으며, 이중 초반에서는 창업자의 지식 수준이 후반에는 자금조달계획이 가장 큰 영향을 미치고 있다.
통계적 모형에서 적절한 변수를 선택하는 것은 회귀분석에서 매우 중요하다. 최근 벌점 함수(예: LASSO 및 SCAD)와 함께 벌점화 가능도를 사용하는 변수 선택 방법들이 선형모형 및 일반화 선형모형과 같은 단순한 통계 모형에서 널리 연구되고 있다. 이러한 방법들의 주요 장점은 중요한 변수를 선택하고 동시에 회귀계수를 추정하는 것이다. 그러므로 이 방법들은 0으로 회귀계수를 추정함으로써 중요하지 않은 변수를 삭제한다. 이 논문에서는 콕스 비례 위험 모형의 한 확장인 준 모수적 프레일티 모형에서 벌점화된 다단계 가능도(h-likelihood; HL)를 기반으로 적절한 변수를 선택하는 방법을 연구한다. 이를 위해 세 가지 벌점 함수 LASSO, SCAD 및 HL을 사용한다. 본 논문에서는 변수선택을 효율적으로 하기 위해 "frailtyHL" R 패키지 (Ha 등, 2012)를 기반으로 하여 새로운 함수를 개발하였다. 개발된 방법의 예증을 위해 전남대 의과대학 병원에서 수집된 유방암 생존자료를 이용하여 세 가지 변수 선택 방법의 결과를 비교하고, 이 변수선택방법들의 상대적 장 단점에 대해 토론한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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