Gaikwad, Shilpa B.;Mukherjee, Tatri;Shah, Parita V.;Ambode, Oluwaseun I.;Johnsonb, Eric G.;Daher, Noha S.
Physical Therapy Rehabilitation Science
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v.5
no.2
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pp.53-62
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2016
Objective: The aim of this systematic review was to investigate for effective strategies to improve home exercise program (HEP) adherence in vestibular rehabilitation (VR). Design: Systematic review. Methods: A systematic review was conducted to identify effective strategies used to improve HEP adherence of patients in VR. Six databases, Academic Search Premier, Cochrane Library, CINAHL, PUBMED, PsycINFO, and Web of Science were searched from their inception to December 31, 2015. The keywords used for search were 'home program', 'home intervention', 'compliance', 'adherence', 'vestibular rehabilitation', 'motion sickness', and 'motion sensitivity'. Results: A total of eight studies were selected to be included in the review. There was 95.2% agreement between the two reviewers who reviewed the studies using a quality assessment tool. The overall inter-rater agreement (${\kappa}$=0.73) showed good agreement between the reviewers. Strong evidence was identified for 3 major categories of effective HEP adherence strategies, 1) providing patient with written summary of HEP; 2) asking patient to maintain a record of HEP and symptoms; and 3) providing tele-rehabilitation in form of email and/or telephone support along with in person treatment sessions. Also, based on strong evidence, computerized technology was not found to be superior to other strategies for improving patients' HEP adherence in VR. Conclusions: The effective strategies for improving HEP in VR include written summary of exercise, maintenance of log of HEP and symptoms and tele-rehabilitation along with in person treatment sessions.
Objectives: To comprehensively examine the relationship between current sleep duration and past suicidal idea or attempt among Korean adolescents. Methods: Data came from the 2009 Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey with 75 066 participants (with the participation rate of 97.6%) in 800 middle and high schools. Binary logistic regression was conducted by gender and depressed mood to identify significant factors for suicidal ideation/attempt. The dependent variable was the log odds of suicidal ideation/attempt, while the independent/control variables were sleep duration and other demographic, socio-economic and health-related factors. Results: A negative association between sleep duration and suicidal ideation or attempt was weaker for those with depressed mood than for those without such experience in Korea for Year 2009. The odds ratio of suicidal ideation/attempt regarding less than 4 hours of sleep compared to 6 to 7 hours of sleep, was smaller in a group with depressed mood than in a group without such experience, for example, 1.64 (95% confidence interval [CI], 1.29 to 2.08) vs. 2.06 (95% CI, 1.34 to 3.17) for men's suicidal ideation, 2.50 (95% CI, 1.69 to 3.69) vs. 3.89 (95% CI, 1.74 to 8.66) for men's suicidal attempt. A negative association between age (or self-rated health) and suicidal ideation/attempt was also weaker for those with depressed mood than for those without such experience in the nation for the year. Conclusions: There was a negative association between sleep duration and suicidal ideation/attempt in Korea for Year 2009 and this association was weaker for those with depressed mood than for those without such experience. Based on the findings of this study, adolescents' better mental health and longer, more comfortable sleep might help to prevent their suicidal ideation and attempt in Korea.
The purpose of this study is to develop an online community construct, which proposes an inclusive illustration of the structure of online communities, for online community designers. This study reviewed researches from psychology, sociology, management engineering, and practical reports to understand the characteristics and dynamics of online communities. The proposed online community construct visualizes the cognitive, affective, and behavioral aspects of online community. As the notion of community originates from geographical groups, and with the assumption that geographical community shares identical characteristics with online community, this study reviewed researches about geographical communities as a starting-point. Then the study went through three main perspectives (1) online community attributes, (2) sense of online community and (3) challenges of online community. Then this study proposed an online community construct that encompasses the reviewed frameworks. The online community can be seen as a congregation of members from two sources. One is from the 'Shared Goal' that meets the personal needs. Given the shared goal, members gather into the community without personal relationship and have more chances to feel the sense of belonging to their needs fulfillment or benefit. This befitting tendency leads to strengthening of membership. Public online forums fall under this classification. The other source is from the emotional connections that are already initiated by personal and casual contacts in the real world. The network of emotional connection can evolve into an online congregation of people under faint boundaries. Although there is no (or weak) shared goal, members are strongly bound to other members. Personal homepage or web log (blog) can be classified as an example of relationship-oriented community.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.27
no.1
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pp.25-40
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2010
The purpose of this study is to analyze the usage pattern between each academic database through social network analysis, and to support the academic database for users's needs. For this purpose, we have extracted log data to construct the academic database networks in the proxy server of K university library and have analyzed the usage pattern among each research area and among each social position. Our results indicate that the specialized academic database for the research area has more cohesion than the generalized academic database in the full-time professors' network and the doctoral students' network, and the density, degree centrality and degree centralization of the full-time professors' network and the doctoral students' network are higher than those of the other social position networks.
Background: Preclinical studies have demonstrated that ${\beta}$-adrenergic receptor antagonists could improve the prognosis of breast cancer. However, the conclusions of clinical and pharmacoepidemiological studies have been inconsistent. This review was conducted to re-assess the relationship between beta-adrenoceptor blockers and breast cancer prognosis. Materials and Methods: The literature was searched from PubMed, EMBASE and Web of Nature (Thompson Reuters) databases through using key terms, such as breast cancer and beta-adrenoceptor blockers. Results: Ten publications met the inclusion criteria. Six suggested that receiving beta-adrenoceptor blockers reduced the risk of breast cancer-specific mortality, and three of them had statistical significance (hazard ratio (HR)=0.42; 95% CI=0.18-0.97; p=0.042). Two studies reported that risk of recurrence and distant metastasis (DM) were both significantly reduced. One study demonstrated that the risk of relapse-free survival (RFS) was raised significantly with beta-blockers (BBS) (HR= 0.30; 95% CI=0.10-0.87; p=0.027). One reported longer disease-free interval (Log Rank (LR)=6.658; p=0.011) in BBS users, but there was no significant association between overall survival (OS) and BBS (HR= 0.35; 95% CI=0.12-1.0; p=0.05) in five studies. Conclusions: Through careful consideration, it is suggested that beta-adrenoceptor blockers use may be associated with improved prognosis in breast cancer patients. Nevertheless, larger size studies are needed to further explore the relationship between beta-blocker drug use and breast cancer prognosis.
Many studies have been carried out for the development of big data utilization and analysis technology recently. There is a tendency that government agencies and companies to introduce a Hadoop of a processing platform for analyzing big data is increasing gradually. Increased interest with respect to the processing and analysis of these big data collection technology of data has become a major issue in parallel to it. However, study of the collection technology as compared to the study of data analysis techniques, it is insignificant situation. Therefore, in this paper, to build on the Hadoop cluster is a big data analysis platform, through the Apache sqoop, stylized from relational databases, to collect the data. In addition, to provide a sensor through the Apache flume, a system to collect on the basis of the data file of the Web application, the non-structured data such as log files to stream. The collection of data through these convergence would be able to utilize as a basic material of big data analysis.
Most web sites, information systems use the ID/Password technique to identify and authenticate users. But ID/Password technique is vulnerable to security. The user must remember the ID/Password and, the password should include alphabets, numbers, and special characters, not to be predicted easily. User also needs to change your password periodically. In this paper, we propose the user authentication method that the user authentication information stored in the external storage to authenticate a user. If another person knows the ID/Password, he can't log in a system without the external storage. Whenever a user logs in a system, authentication information is generated, and is stored in the external storage. Therefore, the proposed user authentication method is the traditional ID/Password security technique, but it enhances security and, increases user convenience.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.22
no.4
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pp.5-19
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2011
The purpose of this study is to identify possible needs for system improvements and reflect them on the operation and development of the system as a result of the usability assessment of an information site in science and technology. For this study, a variety of data collection techniques, including search logs, interviews, and think-alouds, were used. The search log data was processed to quantify four evaluation aspects, which were the effectiveness, efficiency, satisfaction, and errors. The verbal data collected by think-alouds and post-interviews were used to identify possible needs of enhancement in a qualitative analysis. The comparison of the usability before and after the system enhancement revealed an increase of 15 points for effectiveness, 35 seconds decrease in efficiency, 5 points increase in satisfaction, and 1.1 errors decreased, implying an overall improvement of the usability of the current system.
Park, Kinam;Jung, Soonyoung;Suh, Taewon;Ji, Hyesung;Lee, Taemin;Lim, Heuiseok
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.12
no.6
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pp.21-32
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2009
This paper proposes a method to extract a user's intention automatically and implementation of intention map that support a user can appropriate search results using a user' information need accurately. It selects user intention based on searching history obtained from previous users' same queries and extracts user intentions by using clustering algorithm and user intention extraction algorithm, extracted user intentions are represented in an intention map base on a theory of knowledge representation. For the efficiency analysis of intention map, we extracted user intentions using 2,600 search history data which provided by a current domestic commercial search engine. The experimental results using the information intention map search when using general search engines represent more than satisfaction was statistically significant.
Data mining refers to a set of techniques for discovering implicit and useful knowledge from large database. Many studies on data mining have been pursued and some of them have involved issues of temporal data mining for discovering knowledge from temporal database, such as sequential pattern, similar time sequence, cyclic and temporal association rules, etc. However, all of the works treat problems for discovering temporal pattern from data which are stamped with time points and do not consider problems for discovering knowledge from temporal interval data. For example, there are many examples of temporal interval data that it can discover useful knowledge from. These include patient histories, purchaser histories, web log, and so on. Allen introduces relationships between intervals and operators for reasoning about relations between intervals. We present a new data mining technique that can discover temporal relation rules in temporal interval data by using the Allen's theory. In this paper, we present two new algorithms for discovering algorithm for generating temporal relation rules, discovers rules from temporal interval data. This technique can discover more useful knowledge in compared with conventional data mining techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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