Background: Although the mortality rate in cancers has been decreased recently, it is still one of the leading causes of death in most of the countries. This study analyzed the relationship between surgery volume and in hospital mortality of cancer patients. The purpose of this study is to investigate the relationship in Korean healthcare environment and to provide information for the policy development in reducing cancer mortality. Methods: The study sample was the 20,517 cancer patients who underwent surgery and discharged during a month period between 2008-2011. The data were collected in Patient Survey by Korean Institute of Social Affairs. Logistic regression was used to analyse a comprehensive analytic model that includes a binary dependent variable indicating death discharge and independent variables such as surgery volume, organizational characteristics of hospitals, socio-economical characteristics of the patients, and severity of disease indicators. Results: In chi-square test, as the surgery volume increases, the in-hospitals mortality showed a downward trends. In regression analysis, the relationship between surgery volume and mortality showed significant negative associations in all types of cancer except for pancreatic cancer. Conclusion: In the absence of other information patients undergoing cancer surgery can reduce their risk of operative death by selecting a high-volume hospital. Therefore, policies to enhance centralization of cancer surgery services should be considered.
Kim, Jihye;Ko, Seok-jae;Park, Jae-woo;Kim, Keun Ho
The Journal of Internal Korean Medicine
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v.39
no.4
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pp.637-644
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2018
Objectives: In this study, the tongue features of patients with functional dyspepsia (FD) were compared with those of healthy controls. Methods: This prospective, case-control study was conducted on patients with FD and controls recruited at a single center. After screening, the subjects were allocated to the patient or control groups (patients=42, controls=40). Tongue images were acquired using a computerized tongue image acquisition system (CTIS). An independent t-test was conducted to compare the measurements from patients and controls. Binary logistic regression was performed to determine significant differences between the two groups after adjusting for age and sex. Results: The CIE $a^*$ color value in the tongue coating area was significantly lower in the patients with FD than in the controls (p=0.001). The tongue coating ratios were also significantly higher in the FD group than in the control group (p=0.003). We found that the CIE $a^*$ color value in the tongue coating area and the tongue coating ratios were significant predictive factors in both groups, based on binary regression analysis (p=0.016, 0.044, respectively). Conclusions: This study found that FD was significantly associated with CIE $a^*$ color value in the tongue coating area and tongue coating ratios. We suggest that these factors could be used as objective indicators of FD.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.12
no.2
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pp.155-166
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2024
Purpose : This study aims to identify key factors for predicting dropout risk at the university level and to provide a foundation for policy development aimed at dropout prevention. This study explores the optimal machine learning algorithm by comparing the performance of various algorithms using data on college students' dropout risks. Methods : We collected data on factors influencing dropout risk and propensity were collected from N University. The collected data were applied to several machine learning algorithms, including random forest, decision tree, artificial neural network, logistic regression, support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (k-NN) classification, and Naive Bayes. The performance of these models was compared and evaluated, with a focus on predictive validity and the identification of significant dropout factors through the information gain index of machine learning. Results : The binary logistic regression analysis showed that the year of the program, department, grades, and year of entry had a statistically significant effect on the dropout risk. The performance of each machine learning algorithm showed that random forest performed the best. The results showed that the relative importance of the predictor variables was highest for department, age, grade, and residence, in the order of whether or not they matched the school location. Conclusion : Machine learning-based prediction of dropout risk focuses on the early identification of students at risk. The types and causes of dropout crises vary significantly among students. It is important to identify the types and causes of dropout crises so that appropriate actions and support can be taken to remove risk factors and increase protective factors. The relative importance of the factors affecting dropout risk found in this study will help guide educational prescriptions for preventing college student dropout.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.6
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pp.887-894
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2018
An electric vehicle is emerging as an alternative to the response of global climate change and sustainability. However, an Electric vehicle has not been popular due to the constraints such as its price or technical limitations. In order to analyze the effect of purchasing electric vehicles, this study conducted a binary logistic regression model that demonstrates the relation between purchasing and influencing variables. Variables which have high correlation were excluded from the model through the correlation analysis to prevent multicollinearity. Socio-economic variables such as the number of owned vehicles, sex, ages are not significant. On the other hand, Variables related to prices, charging and policy are found to have a significant to effect on the purchase of electric vehicles. In accordance with the model estimated result, it seems to be necessary to improve the charging incentives, or to provide electric car information and to expand opportunities for experience electric vehicles. The result is also expected to be helpful for spreading electric vehicles and formulating policies.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.3
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pp.96-106
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2014
Necessarily traffic policies have been biased in car than pedestrian, so pedestrian's environment is getting worse. Result of this situation our accident rate is high as 36.4%, compared to OECD member countries with average rate of 17.8%(in 2009). Increasing interest for pedestrians environment improvement, and it make an effort to build environment to guarantee walk and safety of pedestrians. Analysis on the binary logistic regression(BLR) was used. The dependent variable is occurring from the road width of less than 9m accident, and independent variable extracted can be obtained from the traffic accident data. Traffic accident on roads having width of less than 9 meters affecting variables is when the driver is straight, when the driver is female, when the pedestrian is walk driveway, and so on. To prevent it, efforts is demanded to protect handicapped, to build safe pedestrians environment using C-ITS and to decrease speed of going straight vehicle on roads having width of less than 9 meters.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Inflammation is known to be a risk factor for metabolic diseases. This study aimed to develop a Food-based Index of Dietary Inflammatory Potential (FBDI) and examine its association with metabolic biomarkers. SUBJECTS/METHODS: This study analyzed the raw data from the 2012-2014 Korean Genome and Epidemiology Study data of 17,771 people. To analyze the relationship between foods consumed by Koreans and inflammation, we conducted a correlation analysis between 51 food groups and hs-CRP levels. The FBDI was developed from 17 food groups selected by multiple regression method. We examined whether FBDI was associated with metabolic markers (waist circumference, blood pressure, fasting glucose, triglyceride, and HDL-cholesterol) in the 6th Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). We used binary logistic regression analysis to examine the association. RESULTS: The FBDI model included seven of the anti-inflammatory food groups and three of the pro-inflammatory food groups. The FBDI formula was calculated by multiplying the intake of food group by ${\beta}$-coefficients derived from the multiple regression model based on the correlation analysis. The FBDI was significantly associated with waist circumference (P < 0.001), blood pressure (P < 0.001), triglyceride level (P < 0.001), and HDL-cholesterol (P < 0.001) level among adults aged 20-64 years in the KNHANES. The prevalence of metabolic syndrome was 2.618 times higher in the group with the highest FBDI than in the group with the lowest one (95% confidence interval: 1.778-3.856, P for trend < 0.001). CONCLUSIONS: This study established an FBDI reflecting food intake patterns of Koreans, which showed a significant relationship with the prevalence of metabolic syndrome.
Purpose: The purposes of this study were(a) to identify smoking behavior by following a cohort representative of the population of 4th grade elementary schoolers in South Korea over a four-year period(2004-2007), and(b) to explore predictors of smoking initiation among non-smokers in Wave 1. Methods: Secondary data, the Korea Youth Panel Study, was analyzed in this study. First, frequencies or percentages were calculated to identify smoking behavior(i.e., smoking initiation, smoking intensity, and smoking duration). Second, binary logistic regression analysis was performed to examine significant factors related to smoking initiation. Results: Smoking initiation and daily smoking were more pronounced when the participants entered middle school. In bivariate analysis, statistically significant predictors of smoking initiation were loneliness at school, self-control, delinquent behavior, depressive symptoms, and stress. However, after controlling for other factors, only a high level of risk-taking tendency and a greater number of delinquent behaviors remained statistically significant. Conclusion: Based on greater involvement in smoking among first-year middle schoolers, smoking prevention strategies should be provided to elementary schoolers rather than middle schoolers. A risk-taking tendency and delinquent behaviors should be considered as proxy measures to detect the high-risk group for smoking initiation.
Purpose: This study identified the effects of body weight control behaviors on bone mineral density (BMD) in Korean women aged 20 to 39 years. Methods: A secondary analysis of the 5th Korean National Health and Nutrition Examination Survey was conducted. Asian-Pacific criteria of BMI (Body Mass Index) and BMD were calculated for 1,026 women selected. The effects of body weight control behaviors were assessed using binary multiple logistic regression analysis while controlling for BMI. Results: Osteopenia and osteoporosis rates were 32.8% and 2.0%, respectively. About 69% of women performed weight control behaviors, and a combination of diet/exercise (22.7%) and drug added methods (10.9%) for weight control. Women who performed both diet control and exercise had a lower possibility to have abnormal BMD than those who did not try weight control (OR=0.67, CI=0.45~0.98, p=.039). Further weight control behaviors did not influence abnormal BMD. Conclusion: Body weight control should include proper diet and exercise in accordance with each woman's BMI level.
Purpose: The issue of access to credit for private enterprises has been given an increased amount of attention given their crucial role in fueling economic growth. Vietnamese small and medium-sized businesses, however, face many obstacles in accessing financing for profitable investment opportunities, with up to 70% unable to access or obtain bank loans. This paper aims to address the factors affecting the credit accessibility of Vietnamese enterprises, and provide further insights of this issue under the new context of Basel II. Research design, data and methodology: We adopt a pooled sections approach to construct a sample of 155 firm observations before and after the implementation of Basel II accord in Vietnam and employing binary logistic regression and interaction terms for data analysis. Results: We find that firm characteristics (export participation, female ownership) and proxies for bank-borrower relationship (deposit, overdraft facility) have significant and positive effects on firm's access to credit. Notably, the sign of interaction coefficient shows that the implementation of Basel II tends to benefit small-sized firms in terms of credit accessibility. Conclusions: The finding further emphasizes the important role of relationship lending in Vietnam's credit market, which is even more critical for small firms when Basel II is universally applied as the new banking standards in the coming years.
Background: The impact of mean platelet volume (MPV) on prognosis, diagnosis and response to therapy in cancer patients has been widely investigated. In the present study, we evaluated whether MPV at diagnosis has predictive value for pathologic complete response (pCR) after neoadjuvant chemotherapy in patients with locally advanced breast cancer (LABC). Materials and Methods: A total of 109 patients with LABC from Akdeniz University and Antalya Research and Training Hospital were evaluated retrospectively. Results: ROC curve analysis suggested that the optimum MPV cut-off point for LABC patients with pCR (+) was 8.15 (AUC:0.378, 95%CI [0.256-0.499], p=0.077). The patients with MPV <8.15 had higher pCR rates (29.2% vs. 13.1%, p=0.038). After binary logistic regression analysis, MPV and estrogen receptor absence were independent predictors for pCR. Conclusions: MPV has an independent predictive value for pCR after neoadjuvant chemotherapy in patients with LABC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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