The face and the external nose define an individual's physical appearance. Nasal deformities can cause facial disfigurement along with unwanted psychological repercussions. Nasal deformities range in severity, with the most severe cases being indications for a rhinectomy, due to the complexity of the nasal defect. According to published literature, there is no consensus among otolaryngologists and plastic surgeons on which technique or flap use is preferred in terms of complications, aesthetic outcome, or patient satisfaction. The goal of this study is to provide a comprehensive analysis of published studies on nasal reconstruction following rhinectomy. Using the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols guidelines for writing systematic reviews, a systematic review was conducted. Four databases were searched using a search strategy. These articles were then imported into the COVIDENCE software and went screening and thorough article review. After screening 2,237 articles, 23 studies were then extracted for data collection analysis. We collected data from 12 case series, 4 case studies, 1 prospective case series, and 4 retrospective chart review studies. The most commonly reported flaps were forehead flaps, superior extended nasal myocutaneous island, forearm free flaps, anterolateral thigh (ALT) free flap, medial femoral condyle free flap (n = 8), and zygomaticus implants (n = 6), and retained nasal prosthesis. Although not specifically indicated by a certain number, the most common indication for the rhinectomy was malignancy, followed by traumas, postsurgical complications, radionecrosis, and congenital nasal malformations.
A big data-driven digital transformation is defined as a process that aims to innovate companies by triggering significant changes to their capabilities and designs through the use of big data and various technologies. For a successful big data-driven digital transformation, reviewing related literature, which enhances the understanding of research statuses and the identification of key research topics and relationships among key topics, is necessary. However, understanding and describing literature is challenging, considering its volume and variety. Establishing a common ground for central concepts is essential for science. To clarify key research topics on the big data-driven digital transformation, we carry out a comprehensive literature review by performing text mining of 439 articles. Text mining is applied to learn and identify specific topics, and the suggested key references are manually reviewed to develop a state-of-the-art overview. A total of 10 key research topics and relationships among the topics are identified. This study contributes to clarifying a systematized view of dispersed studies on big data-driven digital transformation across multiple disciplines and encourages further academic discussions and industrial transformation.
This study attempted to understand current status of overseas virtual fashion brands and analyze attributes of common digital fashion brands. Based on brand analysis criteria of previous studies, digital fashion brands were analyzed for brand concept, price range, characteristic elements, and attributes. Digital fashion design elements of items, colors, materials, patterns, and effects were analyzed by collecting images of brands' digital fashion design products. Digital fashion brands could be divided into experimental and creative digital fashion brands and digital fashion brands aiming for popular brands. This study introduces a creative fashion collection that experiments sustainability and future value. It shares a new way of self-expression and a playful culture centered on the younger generation. In terms of fashion design elements, fashion items were similar to the existing fashion category, but included other accessories that reflected the lifestyle of Generation Z. Silhouette expressed a minimalistic futuristic image centered on straight silhouettes. Color showed a bold and modern color image through black and color contrast. Unique patterns reflecting the concept of the brand appeared, centering on abstract and geometric patterns. Regarding materials and effects, new elements differentiated from existing fashion design area, showing meaningful characteristics. Digital materials are developed and proposed for sustainability. Materials (such as metal, glass, plastic) and effects (such as weightlessness, flames) expand impossible senses in reality and enable new fashion experiences. This is a case study of digital fashion brands. It is meaningful in that it identifies characteristics and discusses their values and meanings.
Since the organization of civil servants has been divided and stratified according to the characteristics of the bureaucracy, it is inevitable that the organization and personnel will increase when new tasks arise. Even in the process of informatization, only the processing method was brought online while leaving the existing business processing procedures as they were, so there was no reduction in manpower through informatization. In order to maintain or upgrade the current administrative services while reducing the number of civil servants, it is inevitable to use AI technology. By using data and AI to integrate the 'powers and responsibilities assigned to the officials in charge', manpower can be reduced, and the reduced costs can be reinvested in the collection, analysis, and utilization of on-site data to further promote intelligent informatization. In this study, as a way for the government's success in intelligent informatization innovation, we proposed a 'Civil Servants-AI Collaboration Platform'. This Platform based on the civil servant proposal system as a reward system and the characteristics of intelligent informatization that are different from the informatization. By establishing a 'Civil Servants-AI Collaboration Platform', the performance evaluation system of the short-term evaluation method by superiors can be improved to a data-driven always-on evaluation method, thereby alleviating the rigid hierarchy of government organizations. In addition, through the operation of Collaboration Platform, it will become common to define and solve problems using data and AI, and the intelligence informatization of government organizations will be activated.
Purpose: This study was to investigate the belief in evidence-based practice, awareness of importance and performance of intravenous infusion and pressure ulcer evidence-based practice guidelines among nurses in a tertiary general hospital. Methods: The subjects of this study were 217 nurses working in a tertiary general hospital. Data collection was performed between February 11 and February 25, 2022. Data analysis was conducted descriptive statistics, t-test, hierarchical regression analysis, and Importance-Performance Analysis. Results: The mean score of belief for evidence-based practice among novice nurses was 3.34 out of 5, while preceptor nurses scored a mean of 3.41 out of 5. There was no significant difference in belief scores between novice nurses and preceptor nurses (t=-1.21, p=.227). The factors influencing the performance of evidence-based practice guidelines for intravenous infusion were belief in evidence-based practice (β=.14, p=.009) and importance of intravenous infusion (β=.51, p<.001), and the factors influencing the performance of evidence-based practice guidelines for pressure ulcer were belief in evidence-based practice (β=.15, p=.002) and importance of pressure ulcer (β=.65, p<.001). Importance-Performance Analysis of the evidence-based practice guidelines of two groups were used to identify common and different items. Conclusion: To improve the performance of evidence-based practice guidelines, it is necessary to enhance the evidence-based practice belief and importance of evidence-based practice guidelines. In particular, evidence-based practice should be provided to improve nursing quality through education on items of low-importance and low-performance and items of high-importance but low-performance guidelines identified through Importance-Performance Analysis.
Diagnosis of pre-lingual hearing loss (HL) is difficult owing to the high number of genes responsible. The most frequent cause of HL is DFNB1 due to mutations in the GJB2 gene. It represents up to 40% of HL cases in some populations. In Iran, it has previously been shown that DFNB1 accounts for 16-18% of cases but varies among different ethnic groups. Here, we reviewed results from our three previous publications and data from other published mutation reports to provide a comprehensive collection of data for GJB2 mutations and HL in northern Iran. In total, 903 unrelated families from six different provinces, viz., Gilan, Mazandaran, Golestan, Ghazvin, Semnan, and Tehran, were included and analyzed for the type and prevalence of GJB2 mutations. A total of 23 different genetic variants were detected from which 18 GJB2 mutations were identified. GJB2 mutations were 20.7% in the studied northern provinces, which was significantly higher than that reported in southern populations of Iran. Moreover, a gradient in the frequency of GJB2 mutations from north to south Iran was observed. c.35delG was the most common mutation, accounting for 58.4% of the cases studied. This study suggests that c.35delG mutation in GJB2 is the most important cause of HL in northern Iran.
Purpose: Uncertainty and restrictions on daily life have increased fear, stress, and depression during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Depression is the most common mental health problem in pregnant women. The purpose of this study was to evaluate the levels of fear and stress related to COVID-19 experienced by pregnant women, as well as their levels of depression, and to examine the factors associated with depression during pregnancy. Methods: This was a cross-sectional, correlational study conducted among 153 pregnant women who visited a maternity hospital in Busan, South Korea. A self-reported questionnaire was used for data collection from December 18, 2021 to March 8, 2022. Data were analyzed using descriptive statistics, the independent t-test, one-way analysis of variance, Pearson correlation coefficients, and multiple regression. Results: Pregnant women experienced a moderate level of fear related to COVID-19, with an average score of 21.55±4.90. The average score for depression during pregnancy was 14.86±11.10, with 50.3% of the participants experiencing depression (≥13). The factors associated with depression during pregnancy were fear of COVID-19, contact with a confirmed case of COVID-19, being in the third trimester of pregnancy, high stress levels due to difficulties experienced from social distancing measures, and unintended pregnancy. These five statistically significant factors explained 35.0% of variance in depression during pregnancy. Conclusion: Considering the prevalence of depression in pregnant women during the COVID-19 pandemic, it is necessary to develop interventions to reduce anxiety by providing correct information and alleviating the stress of social distancing.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.40
no.1
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pp.51-71
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2023
This study analyzed the government data quality management model, big data quality management model, and data lifecycle model for research data management, and analyzed the components common to each data quality management model. Those data quality management models are designed and proposed according to the lifecycle or based on the PDCA model according to the characteristics of target data, which is the object that performs quality management. And commonly, the components of planning, collection and construction, operation and utilization, and preservation and disposal are included. Based on this, the study proposed a process model for research data quality management, in particular, the research data quality management to be performed in a series of processes from collecting to servicing on a research data platform that provides services using research data as target data was discussed in the stages of planning, construction and operation, and utilization. This study has significance in providing knowledge based for research data quality management implementation methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.5
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pp.149-156
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2009
Korean WiBro becomes international standard to IEEE 802.16e, and We are carrying out a WiBro network business from capital regions. We executed eavesdropping about voices and messenger program and the VoIP which frequently happened in WiBro networks at these papers. We have a lot in common with the Wireshark which is a packet collection and an analyzer, and We execute eavesdropping, and We reproduce eavesdropping data with bases to a SIP, H.263, TCP, UDP protocol through packets. In time of a copy of a packet negative the VoIP which verify time with bases, and was eavesdropped on integrity packet and a X-Lite call record, be matched that a packet is counterfeit forgery did not work, and We demonstrate, and verify integrity. The data which integrity was verified put in a seaming envelope, and we prepare so as it is to a liver of investigator, and execute, and to be able to do use to proof data after seaming in courts in order to utilize as criminal investigation data.
Diagnosis of pre-lingual hearing loss (HL) is difficult owing to the high number of genes responsible. The most frequent cause of HL is DFNB1 due to mutations in the GJB2 gene. It represents up to 40% of HL cases in some populations. In Iran, it has previously been shown that DFNB1 accounts for 16-18% of cases but varies among different ethnic groups. Here, we reviewed results from our three previous publications and data from other published mutation reports to provide a comprehensive collection of data for GJB2 mutations and HL in northern Iran. In total, 903 unrelated families from six different provinces, viz., Gilan, Mazandaran, Golestan, Ghazvin, Semnan, and Tehran, were included and analyzed for the type and prevalence of GJB2 mutations. A total of 23 different genetic variants were detected from which 18 GJB2 mutations were identified. GJB2 mutations were 20.7% in the studied northern provinces, which was significantly higher than that reported in southern populations of Iran. Moreover, a gradient in the frequency of GJB2 mutations from north to south Iran was observed. c.35delG was the most common mutation, accounting for 58.4% of the cases studied. This study suggests that c.35delG mutation in GJB2 is the most important cause of HL in northern Iran.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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