The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.336-338
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2015
This research is to propose an applicable framework for real-time health surveillance and safety monitoring at construction sites. First this study aims at finding (1) a framework for health surveillance that is likely to benefit employers and employees in the industry, (2) a valid way to identify factors or conditions with potential health concerns that can occur under particular work conditions, (3) An effective way to apply wireless/mobile sensors to construction workers using real-time/live data transmission methods, and (4) A relationship between a worker's vital signs and job site environment. Biosensors for physiological response and devices for weather/work related data are to collect real-time data. Relationships between jobs and physiological responses are analyzed and factors that touched particularly contributing to certain responses are identified. When data are incorporated with tasks, factors affecting tasks can be identified to estimate the magnitude of the factors. By comparing work and normal responses possible precautionary actions can be considered. In addition, the study would be lead to improving (1) trade-specific dynamic work schedules for workers which would be based on various factors affecting worker health level and (2) reevaluating worker productivity with health status and work schedule, thereby seeking ways to maximize worker productivity. Through a study, the paper presents expected benefits of implementing health monitoring.
Nutritional researchers world-wide are using large-scale sample survey methods to study nutritional health epidemiology and services utilization in general, non-clinical populations. This article provides a review of important statistical methods and software that apply to descriptive and multivariate analysis of data collected in sample surveys, such as national health and nutrition examination survey. A comparative data analysis of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) was used to illustrate analytical procedures and design effects for survey estimates of population statistics, model parameters, and test statistics. This article focused on the following points, method of approach to analyze of the sample survey data, right software tools available to perform these analyses, and correct survey analysis methods important to interpretation of survey data. It addresses the question of approaches to analysis of complex sample survey data. The latest developments in software tools for analysis of complex sample survey data are covered, and empirical examples are presented that illustrate the impact of survey sample design effects on the parameter estimates, test statistics, and significance probabilities (p values) for univariate and multivariate analyses.
Purpose: The purpose of this study was to develop and test a structural model on cardiovascular disease risk factors among male manufacturing workers. Methods: Data were collected through questionnaires and health exams from 201 workers in a local electronic company during September 2004. Data analysis was done with SAS 9.1 for descriptive statistics and PC-LISREL 8.54 for covariance structural analysis Results: The overall fit of the hypothetical model to the data was moderate, it was modified by deleting five paths. The modified model had a better fit to the data($x^2=504.23$(p<001, df: 180), $x^2/df=2.80$, GFI=.95, RMR=.07, NFI=.90, PGFI=.64). Health behaviors and psychosocial distress were found to have significant direct effects on the cardiovascular disease risk factors. Self-concept had direct effect on psychosocial distress or health behaviors. Self-concept, work environment, and work condition had direct effect on social support. Work environment had indirect effect on psychosocial distress. Social support had indirect effect on health behaviors. But work environment and work condition were found to have little direct effect on health behaviors, psychosocial distress or cardiovascular disease risk factors. Conclusion: A cardiovascular health promotion program should therefore include psycho-social factors as well as health behavioral determinants in worksites.
Purpose: This study sought to identify factors affecting the health-related quality of life (HINT-8) of female seniors aged 65 years or older living alone after the COVID-19 pandemic. Methods: Raw data from the eighth third year (2021) National Health and Nutrition Examination Survey was used, and the total number of subjects was 379. Data analysis was performed using SPSS 22.0 program, employing complex sample frequency and percentages, t-tests, analyses of variance, and regression analyses, while a post-hoc test (Bonferroni correction) was performed to determine differences in health-related quality of life. Results: The results of the study showed that the study subjects' health-related quality of life differed significantly depending on activity restrictions, number of walking days, age at menopause, perceived stress, depression, generalized anxiety disorder, and subjective health. Most of the influencing factors were emotional factors such as perceived stress level, generalized anxiety disorder, and subjective health status carrying an explanatory power of 46%. Conclusion: The results of this study can be used as basic data to establish intervention strategies based on factors that affect the health-related quality of life for female seniors living alone.
Purpose: This study aims to provide basic data for the development of measures and promoting home health nursing by examining the current status and trends in home health nursing for long-term care (LTC) insurance beneficiaries. Methods: Secondary data, including annual LTC insurance statistics reports for 2010-2017 and LTC manpower data, were used to compute current status and trends in the provision of home health nursing. Results: Beneficiaries of home health nursing under LTC insurance, insurance-covered costs for home health nursing, home health nursing provider, and home health nursing providing institution only accounted for 3% of all insurance-covered home care services, and were on a consistent decline since 2010. In particular, vulnerable rural regions with high proportion of individuals had poor infrastructure in terms of home health nursing institutions and manpower, but had a higher home health nursing utilization rate compared to urban regions. Conclusion: In addition to measures to support home health nursing service beneficiaries, policy measures are needed to support home health nursing service personnel and institutions. Furthermore, programs to cultivate the expertise of home health nurses and improve quality of home health nursing services should be developed in order to promote home health nursing utilization in vulnerable rural regions.
한국 의료패널 데이터와 국민건강 영양조사는 추출된 표본의 자가 진단에 따른 건강상태(self-assessed health)와 그들의 의료기관 이용에 대한 자가응답식 자료(self-reported data)이다. 이러한 자료에 근거한 유병률 연구 및 그에 따른 건강기대수명 연구에 관하여 유병률의 신뢰도에 대한 검증이 선행되어야 한다는 주장은 이미 여러 연구에서 제기되었다. 반면 최근 공개된 건강보험공단의 표본코호트 DB는 전 국민을 대상으로 의료기관 이용에 관련된 모든 자료가 저장된 자료인 국민건강정보 DB로부터 추출된 객관적인 자료이다. 또한 추정된 질병별 유병률에 대하여 그 대표성 및 신뢰도가 확보되어 있음이 검증된 자료이다. 이에 본 논문에서는 우리나라 국민의 유병률에 대한 대표성 및 신뢰도가 확보되어 있는 표본코호트 DB와의 비교를 통하여 이들 응답식 데이터에서 도출된 유병률의 신뢰도에 대하여 논의하였다. 자가응답식 자료를 통한 유병률은 표본코호트 DB를 통한 유병률에 비교하여 보았을 때 과소추정되어 있고 이러한 과소추정은 건강기대수명의 과대추정 문제로 이어지고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 표본코호트 DB를 제외한 우리나라 건강자료의 안정적이지 못한 표본의 문제는 추정된 건강기대수명의 트렌드를 왜곡하는 문제가 추가적으로 발생할 수 있음을 확인하였다.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the applications and prospects of big data in digital dental healthcare. Methods: The study included 30 participants in the dental field (dentists, technicians, professors, and graduate students). From June 25 to 30, 2023, the contents of the study were thoroughly explained, consent was obtained from the research subjects, and a questionnaire was administered via an internet service. The questionnaires of 28 participants who responded completely were used for analysis. The collected data were statistically processed using IBM SPSS Statistics ver. 22.0 (IBM). Results: The use of big data in digital dental healthcare, digital dental health system, mobile dental health, dental health analysis, and telehealthcare were all heavily surveyed, with an average score of 3.97 or higher on a 5-point Likert scale. The areas where big data can be utilized in digital dental healthcare are as follows. The utilization rate for three-dimensional digital product development via linkage with big data systems and industrial field manufacturing technology was found to be 4.11±0.67, and the analysis of trends by age in the occurrence of various oral diseases was found to be 4.00±0.98. Conclusion: In the future, research into the viability of big data's success in the medical data field, which is directly related to human life, is needed. Additionally, social policies and regulations regarding big data-related information and standards in dental healthcare are necessary.
Missing observations are common in medical research and health survey research. Several statistical methods to handle the missing data problem have been proposed. The EM algorithm (Expectation-Maximization algorithm) is one of the ways of efficiently handling the missing data problem based on sufficient statistics. In this paper, we developed statistical models and methods for survey data with multivariate missing observations. Especially, we adopted the EM algorithm to handle the multivariate missing observations. We assume that the multivariate observations follow a multivariate normal distribution, where the mean vector and the covariance matrix are primarily of interest. We applied the proposed statistical method to analyze data from a health survey. The data set we used came from a physician survey on Resource-Based Relative Value Scale(RBRVS). In addition to the EM algorithm, we applied the complete case analysis, which uses only completely observed cases, and the available case analysis, which utilizes all available information. The residual and normal probability plots were evaluated to access the assumption of normality. We found that the residual sum of squares from the EM algorithm was smaller than those of the complete-case and the available-case analyses.
모바일 장치에서의바이오신호데이터의 관리는 용량이많은 실시간멀티미디어 데이터의전송이나 저장 장치에서 많은 문제점을야기시킨다. 따라서 본 논문은신속한 의료 서비스를 제공하기 위해서 모바일을 이용한 임상 데이터 처리 시스템인 m-Health 시스템을 제안한다. 이 시스템은 지역의 IP 네트워크 상의 헬스 시스템을 구축하여 원격의 여러 바이오 센싱으로 부터 출력을 조합하고, 다양한 바이오 센서에서의 전자적인 데이터 통합 처리를 수행하였다. m-Health 시스템은 다양한 바이오신호들을 측정 및 모니터링하고 원거리에 위치한 병원의 데이터 서버로 전송한다. 환자 및 가족, 의료진 모두가 언제 어디서나 사용할 수 있는 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 의료 관련자는 병원의 데이터 서버에서 환자 데이터를 접근하여 환자 또는 사용자에게 의료 진단 및 처방을 피드백 한다. 그리고 환자 관찰을 위한 비디오 스트림은 스케일러블 트랜스코딩 기법을 이용하여 네트워크 트래픽에 알맞은 데이터 크기를 결정하고 비디오 스트림을 전송함으로서 모바일 시스템과 네트워크의 부하를 줄일 수 있다.
Purpose: The purpose of this study was to identify the statistical indicators of OECD and Korea for student health among Korea's approval statistics. Methods: Searching for health indicators by using Health at a Glance 2009, Society at a Glance 2009, and Education at a Glance 2009 through the formal OECD web site in 2010, and investigating the approval statistics through the Korean formal organizational web sites and published data in 2012. Results: Among OECD indicators, indicators for adolescent health were smoking and alcohol consumption, nutrition, physical activity, overweight and obesity, bullying, risk behaviors, and poverty children. However, most of Korea student health indicators were missing except poverty children and life satisfaction, because OECD has taken chiefly data from Health Behavior in School-aged Children survey (HBSC), international study, which has not been carried out in Korea. The Ministry Of Education, Science And Technology (MEST) and the Ministry of Health and Welfare, and National Youth Policy Institute in Korea have produced the major statistics for student health which was only 11 (1.3%) among 858 approval statistics. Conclusion: Identifying a current Korea school health is essential through participating actively to OECD whose statistic indicators are internationally comparable with Students Physical Development Survey, MEST's approval statistics, using Korea Student Health Examination. It was also suggested that quantitative and qualitative expansions for Korea student health statistics by the activation of approval statistics including processed statistics, and by researchers' easy expanded access to a raw data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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