Seung Joo Kang;Cheol Min Shin;Kyungdo Han;Jin Hyung Jung;Eun Hyo Jin;Joo Hyun Lim;Yoon Jin Choi;Hyuk Yoon;Young Soo Park;Nayoung Kim;Dong Ho Lee
Journal of Gastric Cancer
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제24권2호
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pp.145-158
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2024
Purpose: Although smoking and alcohol consumption are known risk factors for gastric cancer (GC), studies assessing their effects on early-onset GC are limited. In this nationwide, population-based, prospective cohort study, we assessed the effects of smoking and alcohol consumption on early-onset GC in patients aged <50 years. Materials and Methods: We analyzed data of patients aged 20-39 years who underwent cancer and general health screening in the Korean National Health Screening Program between 2009 and 2012. We calculated the adjusted hazard ratios (aHR) and 95% confidence intervals (CI) for GC incidence until December 2020. Results: We enrolled 6,793,699 individuals (men:women=4,077,292:2,716,407) in this cohort. The mean duration of follow-up was 9.4 years. During follow-up, 9,893 cases of GC (men:women=6,304:3,589) were reported. Compared with the aHRs (95% CI) of never-smokers, those of former and current-smokers were 1.121 (1.044-1.205) and 1.282 (1.212-1.355), respectively. Compared with the aHRs (95% CI) of non-consumers, those of low-moderate- and high-risk alcohol consumers were 1.095 (1.046-1.146) and 1.212 (1.113-1.321), respectively. GC risk was the highest in current-smokers and high-risk alcohol consumers (1.447 [1.297-1.615]). Interestingly, alcohol consumption and smoking additively increased the GC risk in men but not in women (Pinteraction=0.002). Conclusion: Smoking and alcohol consumption are significant risk factors for early-onset GC in young Koreans. Further studies are needed to investigate sex-based impact of alcohol consumption and smoking on GC incidence in young individuals.
For the last half-century, interprofessional education (IPE) has been identified and discussed as a critical educational process to facilitate collaboration in order to improve healthcare outcomes for healthcare participants. While the concept is not new, outcome-based research has provided few valid and reliable explanations of whether and how IPE can be effective in healthcare quality improvement. This challenge stems from the struggle to understand the epistemological meaning of IPE. The purpose of this literature review paper is to provide a synthesized understanding of IPE, its meaning, and to provide practical guidance for medical educators. The paper reviewed several key aspects of IPE. Professionalility was discussed to understand the historical background of IPE, followed by an explanation of the international trend of embracing the complexity of health care practice and the need for interprofessional collaboration. Additionally, several theoretical perspectives, such as general systems theory, social identity theory, and community of practice were reviewed to pinpoint what constitutes IPE. Several existing definitions were discussed with similar concepts (i.e., disciplinary vs. professional, and multi-, inter-, vs. trans-) to clarify the nature of knowledge and collaboration in IPE. Three concepts, including practice, authenticity of context, and socialization were proposed as key constructs of IPE, followed by appropriate timing of IPE, outcome research, directions for future research, and guidance for implementation. Community-based medical education practice, professional socialization within a community, and longitudinal system-based outcome research are recommended as future directions for research and practice.
The proposed technique uses cyclic frame structure, where three periods such as beacon period (BP), mesh contention access period (MCAP) and slotted period (SP) are in a data frame. This paper studies on a mechanism to allow communication nodes (6lowpan) in a PAN with different logical channel for global healthcare applications monitoring technology. The proposed super framework structure system has installed 6lowpan sensor nodes to communicate with each other. The basic idea is to time share logical channels to perform 6lowpan sensor node. The concept of 6lowpan sensor node and various biomedical sensors fixed on the patient BAN (Body Area Network) for monitoring health condition. In PAN (hospital area), has fixed gateways that received biomedical data from 6lowpan (patient). Each 6lowpan sensor node (patient) has IP-addresses that would be directly connected to the internet. With the help of IP-address service provider can recognize or analyze patient data from all over the globe by the internet service provider, with specific equipments i.e. cell phone, PDA, note book. The NS-2.33 result shows the performance of data transmission delay and data delivery ratio in the case of hop count in a PAN (Personal Area Networks).
The COVID-19 pandemic has been reshaping the world by accelerating non-contact services and technologies in various domains. Hospitals as a healthcare system lie at the center of the dramatic change because of their fundamental roles: medical diagnosis and treatments. Leading experts in health, science, and technologies have predicted that robotics and artificial intelligence (AI) can drive such a hospital transformation. Accordingly, several government-led projects have been developed and started toward smarter hospitals, where robots and AI replace or support healthcare personnel, particularly in the diagnosis and non-surgical treatment procedures. This article inspects the remaining element of healthcare services, i.e., surgical treatment, focusing on evaluating whether or not currently available laparoscopic surgical robotic systems are sufficiently preparing for the era of post-COVID-19 when contactless is the new normal. Challenges and future directions towards an effective, fully non-contact surgery are identified and summarized, including remote surgery assistance, domain-expansion of robotic surgery, and seamless integration with smart operating rooms, followed by emphasis on robot tranining for surgical staff.
Cyber-Physical Systems are tight integration of computation, networking and physical objects to sense, monitor, and control the physical world. This paper presents a novel architecture that combines two next generation technologies i.e. cyber-physical systems and Cloud computing to develop a ubiquitous healthcare based infrastructure. Through this infrastructure, patients and elderly people get remote assistance, monitoring of their health conditions and medication while living in proximity of home. Consequently, this leads to major cost savings. However, there are various challenges that need to be overcome before building such systems. These challenges include making system real-time responsive, reliability, stability and privacy. Therefore, in this paper, we propose an architecture that deals with these challenges.
u-Health 관련 보건 비용의 지속적인 증가와 건강 및 사전 예방에 대한 관심이 증가함에 따라온라인을 통한 상담, 정보제공, 동영상 서비스 및 e-commerce등 건강 관련 서비스 시장 확대가 되고 있다. 국내 의료산업은 원무행정 분야에 대한 초기 정보화 단계에 있으며, 대학/종합 병원들의 IT예산은 급속히 증가하고 있으나, 중소형 병/의원/약국의 경우 IT 투자예산 확보 문제가 있다. 이를 대처하기 위해 u-Health와 Wellness를 통합 함으로서 BT, NT 및 IT 관련 기술을 활용하여 u-Fitwellness 시스템을 구축 Ubiquitous 네트워크를 통해 고객에게 건강과 의료관련 서비스, 제품, 정보를 제공하고 개인의 삶의 질을 향상시킴으로써 홈 네트워킹 기반 u-Health Total Solution을 통한 융합형 시스템 서비스를 제공하고자 한다.
Stenotrophomonas maltophilia, a well-established opportunistic bacterium, primarily impacts healthcare settings. Infection of the musculoskeletal system with this bacterium is rare. We report on the first known case of hip periprosthetic joint infection (PJI) caused by S. maltophilia. The potential for development of a PJI caused by this pathogen should be considered by orthopaedic surgeons, particularly in patients with multiple severe comorbidities.
Choe, Eun Kyung;Rhee, Hwanseok;Lee, Seungjae;Shin, Eunsoon;Oh, Seung-Won;Lee, Jong-Eun;Choi, Seung Ho
Genomics & Informatics
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제16권4호
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pp.31.1-31.7
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2018
The prevalence of metabolic syndrome (MS) in the nonobese population is not low. However, the identification and risk mitigation of MS are not easy in this population. We aimed to develop an MS prediction model using genetic and clinical factors of nonobese Koreans through machine learning methods. A prediction model for MS was designed for a nonobese population using clinical and genetic polymorphism information with five machine learning algorithms, including naïve Bayes classification (NB). The analysis was performed in two stages (training and test sets). Model A was designed with only clinical information (age, sex, body mass index, smoking status, alcohol consumption status, and exercise status), and for model B, genetic information (for 10 polymorphisms) was added to model A. Of the 7,502 nonobese participants, 647 (8.6%) had MS. In the test set analysis, for the maximum sensitivity criterion, NB showed the highest sensitivity: 0.38 for model A and 0.42 for model B. The specificity of NB was 0.79 for model A and 0.80 for model B. In a comparison of the performances of models A and B by NB, model B (area under the receiver operating characteristic curve [AUC] = 0.69, clinical and genetic information input) showed better performance than model A (AUC = 0.65, clinical information only input). We designed a prediction model for MS in a nonobese population using clinical and genetic information. With this model, we might convince nonobese MS individuals to undergo health checks and adopt behaviors associated with a preventive lifestyle.
Citizens' demand, which has been previously focused on welfare, is now expanding to include elements for higher quality of life such as employment, housing, culture, and sports. Accordingly, the government, with an aim of effectively delivering resident services that satisfy various demands, is committed to transforming the central government-oriented service system into the integrated service system based on public-private partnership. The government is also dedicated to expanding services to 8 areas including not only welfare but also healthcare, employment, housing, education, sports, culture, and tourism, which are directly related to everyday lives of residents. This project is designed to support such reforms in the citizen service delivery system in order to enhance quality of life of local residents. This study is to draw implications from analysis for implementing the citizen service integrated information system in order to reform the citizen service delivery system effectively through examinations and analyses of citizen services provided by the central government. Especially focus on public utility charges depreciation simplification citizen service. Its implications are expected to offer a real contribution for central and local Governments that want to increase the productivity of implementing eGovernment service.
This paper confirmed the technical reliability of mobile-based sarcopenia prediction and monitoring system. In implementing the developed system, we designed using only sensors built into a smartphone without a separate external device. The prediction system predicts the possibility of sarcopenia without visiting a hospital by performing the SARC-F survey, the 5-time chair stand test, and the rapid tapping test. The Monitoring system tracks and analyzes the average walking speed in daily life to quickly detect the risk of sarcopenia. Through this, it is possible to rapid detection of undiagnosed risk of undiagnosed sarcopenia and initiate appropriate medical treatment. Through prediction and monitoring system, the user may predict and manage sarcopenia, and the developed system can have a positive effect on reducing medical demand and reducing medical costs. In addition, collected data is useful for the patient-doctor communication. Furthermore, the collected data can be used for learning data of artificial intelligence, contributing to medical artificial intelligence and e-health industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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