Our objective was to evaluate differences in linear regression versus multilevel(cross-level interaction model) modeling for affecting factors lumbar discectomy. The data were used in 2011 patients with HIRA sample data. Total number of analysis is 3,641 patients and 248 hospitals. The results of research model showed that the type and location of the hospital-level factors were significant. However, all factors of patient-level were similar in the two models. Therefore, it requires the selection of an appropriate model for a more accurate analysis of the influencing factors in the daily medical charge.
A fundamental problem in analyzing complex multilevel-structured periodontal data is the violation of independency among the observations, which is an assumption in traditional statistical models (e.g., analysis of variance and ordinary least squares regression). In many cases, aggregation (i.e., mean or sum scores) has been employed to overcome this problem. However, the aggregation approach still exhibits certain limitations, such as a loss of power and detailed information, no cross-level relationship analysis, and the potential for creating an ecological fallacy. In order to handle multilevel-structured data appropriately, mixed effects models have been introduced and employed in dental research using periodontal data. The use of mixed effects models might account for the potential bias due to the violation of the independency assumption as well as provide accurate estimates.
This study aimed to measure street centralities with the street width, and to analyze their effects on the residential and non-residential land prices in Seoul, South Korea. Most of the studies on urban economics and policy focusing on the urban spatial structure have evolved in terms of their perspective from monocentric to polycentric models. Recently, their themes shifted to measuring street centralities and capturing their effects on urban phenomena. To expand the existing studies and discussion, this study analyzed the street centralities with the street width, and how they changed the land prices. Multilevel regression models generated a few key findings relevant to the relationship between street centralities and land prices. While a higher detour volume and closeness to wider streets commanded premium residential land prices, higher visibility and detour volume to wider streets were associated with higher non-residential land prices. These findings suggest a robust connection between street configuration and near-land prices. Thus, the results of this study suggest a few insightful policy implications for urban planners, urban designers, real estate developers, and appraisers.
Kim, Kwang-Kee;JeKarl, Jung;Lee, Ki-Il;Park, Jung-Eun
Korean Journal of Health Education and Promotion
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v.29
no.2
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pp.83-91
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2012
Objectives: This study is to examine that drinking problems among university students were accounted for not only by student's individual characteristics but alcohol policy and environmental characteristics of the university in which students were enrolled. Method: Secondary data analysis was employed in which variables under study were derived from a raw data of a nationwide representative sample in 2009. Raw data under analysis included 3,665 students from 63 universities across Korea. Organizational and environmental characteristics of the university were collected from university administrators while individual characteristics and drinking behavior from the students in using self-administrated questionnaire. Multilevel regression analyses were employed to describe alcohol policy effects on students's drinking problems measured by AUDIT by using HLM7.0. Results: ICCs indicate that variation in drinking problem depends on alcohol policy of university. Multilevel regression models identified statistically significant factors in explaining variance of drinking problems. Group means on drinking problem are affected by indicators representing alcohol policy with level of drinking problem of student being decreased in accordance to level of availability of alcohol on campus. Conclusions: It is concluded that drinking problems among university students were associated with both individual characteristics and alcohol policy of the university they enrolled. This study supports policy belief that interventions at environmental as well as individual level are required to prevent drinking problem among university students.
We conducted this research to examine how well regional housing prices are suited to use as an alternative to conventional census-based regional deprivation indices in health and medical geography studies. To examine the relative performance of mean regional housing prices compared to conventional census-based regional deprivation indices, we compared several multilevel logistic regression models, where the first level was individuals and the second was health districts in the Seoul Metropolitan Area (SMA) in Korea, for the sake of adjusting the regional clustering tendency of unknown factors. In these models, we predicted two dichotomous variables that represented individuals' after-lunch tooth brushing behavior and use of dental floss by individual characteristics and regional indices. Then, we compared the relative predictive performance of the models using the Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC). The results from the estimations showed that mean regional housing prices and census-based deprivation indices were correlated with the two types of dental health behavior in a statistical sense. The results also revealed that the model with mean regional housing prices showed smaller AIC and BIC compared with other models with conventional census-based deprivation indices. These results imply that it is possible for housing prices summarized using aerial units to be used as an alternative to conventional census-based deprivation indices when the census variables employed cannot properly reflect the characteristics of the aerial units.
Background: The purpose of this study is comparison of the results between regression and multi-level analysis to find out factors influencing outcome indicators (in-hospital death, length of stay, and medical charges) of stroke patients. Methods: By using patient sample data of Health Insurance Review & Assessment Service, patients admitted with stroke were selected as survey target and 15,864 patients and 762 hospitals were surveyed. Results: For the results of existing regression analysis and multi-level analysis, models were assessed through model suitability index value and as a result, the value of results of multi-level analysis decreased compared to the results of regression, showing it is a better model. Conclusion: Factors influencing in-hospital death of stroke patients were analyzed and as a result, intra-class correlation (ICC) was 13.6%. In factors influencing length of stay, ICC was 11.4%, and medical charges, ICC was 17.7%. It was found that factors influencing the outcome indicators of stroke patients may vary in every hospital. This study could carry out more accurate analysis than existing research findings through analysis of reflecting structure at patient level and hospital level factors and analysis on random effect.
Objectives: Our aim was to answer the following questions: (1) Can mental health variance be partitioned to individual and higher levels (e.g., neighborhood and district); (2) How much (as a percentage) do individual-level determinants explain the variability of mental health at the individual-level; and (3) How much do determinants at the neighborhood- or district-level explain the variability of mental health at the neighborhood- or district-level? Methods: We used raw data from the second round of the Urban Health Equity Assessment and Response Tool in Tehran (in 2012-2013, n=34 700 samples nested in 368 neighborhoods nested in 22 districts) and the results of the official report of Tehran's Center of Studies and Planning (in 2012-2013, n=22 districts). Multilevel linear regression models were used to answer the study questions. Results: Approximately 40% of Tehran residents provided responses suggestive of having mental health disorders (30-52%). According to estimates of residual variance, 7% of mental health variance was determined to be at the neighborhood-level and 93% at the individual-level. Approximately 21% of mental health variance at the individual-level and 49% of the remaining mental health variance at the neighborhood-level were determined by determinants at the individual-level and neighborhood-level, respectively. Conclusions: If we want to make the most effective decisions about the determinants of mental health, in addition to considering the therapeutic perspective, we should have a systemic or contextual view of the determinants of mental health.
The purpose of this study was to examine which sibling and parent-child characteristics were associated with siblisng warmth and conflict among Korean young adults. The data came from an online survey of Koreans aged 19-34 years who had at least one sibling and two living parents. We conducted a multilevel regression analysis using data from 193 men with 305 siblings and 203 women with 286 siblings. The results showed that, for men, the levels of warmth were higher when the sibling was younger, when they received more frequent financial and instrumental support from the sibling, and when maternal favoritism was relatively lower. Women reported higher levels of warmth when the sibling was a sister, when they provided more frequent support for the sibling, when they had a more affectionate relationship with the mother, and when paternal favoritism was lower. As for sibling conflict, the number of siblings was positively associated with the levels of conflict among both men and women. Maternal affection was negatively related with conflict for men, and paternal favoritism was positively related to conflict for women. Interestingly, women's sibling warmth and conflict were both higher when the sibling was a sister, which meant that relationships between sisters tended to be ambivalent. This study contributes to our understandings of Koreans' sibling relationships in young adulthood.
Lung cancer, one of the leading causes of cancer-related deaths, usually appears as solitary pulmonary nodules (SPNs) which are hard to diagnose using the naked eye. In this paper, curvelet-based textural features and clinical parameters are used with three prediction models [a multilevel model, a least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression method, and a support vector machine (SVM)] to improve the diagnosis of benign and malignant SPNs. Dimensionality reduction of the original curvelet-based textural features was achieved using principal component analysis. In addition, non-conditional logistical regression was used to find clinical predictors among demographic parameters and morphological features. The results showed that, combined with 11 clinical predictors, the accuracy rates using 12 principal components were higher than those using the original curvelet-based textural features. To evaluate the models, 10-fold cross validation and back substitution were applied. The results obtained, respectively, were 0.8549 and 0.9221 for the LASSO method, 0.9443 and 0.9831 for SVM, and 0.8722 and 0.9722 for the multilevel model. All in all, it was found that using curvelet-based textural features after dimensionality reduction and using clinical predictors, the highest accuracy rate was achieved with SVM. The method may be used as an auxiliary tool to differentiate between benign and malignant SPNs in CT images.
Purpose: The purpose of this study was to examine the moderating mediation effect of self-esteem on the relations among adolescents' abuse experiences, depression and anxiety, and suicidal ideation. Methods: The participants were selected using secondary data from a population in the 2012 Korea Welfare Panel Survey (KOWEPS). Data were analyzed using SPSS 15.0 and SPSS Macro, and bootstrapping and hierarchical regression analysis were performed to analyze multilevel models. Results: First, analysis of the mediating effect of the adolescents' abuse showed that there was significant mediating influence between suicidal ideation and depression and anxiety. Second, hierarchical regression analysis showed that self-esteem had significant mediation effect on depression and anxiety in adolescents' suicidal ideation. Third, SPSS Macro showed that self-esteem also significantly moderated the mediating effect of adolescents' abuse experiences on suicidal ideation through depression and anxiety. Conclusion: The study results suggest that in future research on adolescent's abuse experience, the risk of suicide in depression and anxiety scores should be selected through evaluation of each individual's self-esteem scale. Coping strategies with immediate early intervention should be suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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