Purpose: The purpose of this study was to develop and psychometrically test the Korean Geriatric Loneliness Scale (KGLS). Methods: The initial items were based on in-depth interviews with 10 older adults. Psychometric testing was then conducted with 322 community-dwelling older adults aged 65 or older. Content, construct, and criterion-related validity, classification in cutoff point, internal consistency reliability, and test-retest reliability were used for the analysis. Results: Exploratory factor analysis showed three factors, including 15 items explaining 91.6% of the total variance. The three distinct factors were loneliness associated with family relationships (34.3%), social loneliness (32.4%), and a lack of belonging (24.9%). As a result of confirmatory factor analysis, 14 items in the three-factor structure were validated. Receiver operating characteristic analysis demonstrated that the KGLS' cutoff point of 32 was associated with a sensitivity of 71.0%, specificity of 80.2%, and area under the curve of .83. Reliability, as verified by the test-retest intraclass correlation coefficient, was .89, and Cronbach's ${\alpha}$ was .90. Conclusion: As its validity and reliability have been verified through various methods, the KGLS can contribute to assessing loneliness in South Korean older adults.
Due to the importance of accurate analysis of bearing capacity in civil engineering projects, this paper studies the efficiency of two novel metaheuristic-based models for this objective. To this end, black hole algorithm (BHA) and multi-verse optimizer (MVO) are synthesized with an artificial neural network (ANN) to build the proposed hybrid models. Based on the settlement of a two-layered soil (and a shallow footing) system, the stability values (SV) of 0 and 1 (indicating the stability and failure, respectively) are set as the targets. Each model predicted the SV for 901 stages. The results indicated that the BHA and MVO can increase the accuracy (i.e., the area under the receiving operating characteristic curve) of the ANN from 94.0% to 96.3 and 97.2% in analyzing the SV pattern. Moreover, the prediction accuracy rose from 93.1% to 94.4 and 95.0%. Also, a comparison between the ANN's error decreased by the BHA and MVO (7.92% vs. 18.08% in the training phase and 6.28% vs. 13.62% in the testing phase) showed that the MVO is a more efficient optimizer. Hence, the suggested MVO-ANN can be used as a reliable approach for the practical estimation of bearing capacity.
Purpose - This study aims to develop machine learning models to predict administrative issue designation in KOSDAQ Market using financial data. Design/methodology/approach - Employing four classification techniques including logistic regression, support vector machine, random forest, and gradient boosting to a matched sample of five hundred and thirty-six firms over an eight-year period, the authors develop prediction models and explore the practicality of the models. Findings - The resulting four binary selection models reveal overall satisfactory classification performance in terms of various measures including AUC (area under the receiver operating characteristic curve), accuracy, F1-score, and top quartile lift, while the ensemble models (random forest and gradienct boosting) outperform the others in terms of most measures. Research implications or Originality - Although the assessment of administrative issue potential of firms is critical information to investors and financial institutions, detailed empirical investigation has lagged behind. The current research fills this gap in the literature by proposing parsimonious prediction models based on a few financial variables and validating the applicability of the models.
Kristin P., Colling;Tyler, Goettl;Melissa L., Harry
Journal of Trauma and Injury
/
v.35
no.4
/
pp.268-276
/
2022
Purpose: Rib fractures are common injuries that can lead to morbidity and mortality. Methods: Data on all patients with rib fractures admitted to a single trauma center between January 1, 2008 and December 31, 2018 were reviewed. Results: A total of 1,671 admissions for rib fracture were examined. Patients' median age was 57 years, the median Injury Severity Score (ISS) was 14, and the median number of fractured ribs was three. The in-hospital mortality rate was 4%. Age, the number of rib fractures, and Charlson Comorbidity Index scores were poor predictors of mortality, while the ISS was a slightly better predictor, with area under the receiver operating characteristic curve values of 0.60, 0.55, 0.58, and 0.74, respectively. Multivariate regression showed that age, ISS, and Charlson Comorbidity Index score, but not the number of rib fractures, were associated with significantly elevated adjusted odds ratios for mortality (1.03, 1.14, and 1.28, respectively). Conclusions: Age, ISS, and comorbidities were independently associated with the risk of mortality; however, they were not accurate predictors of death. The factors associated with rib fracture mortality are complex and cannot be explained by a single variable. Interventions to improve outcomes must be multifaceted.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
/
v.49
no.3
/
pp.135-141
/
2023
Objectives: This study aimed to develop and validate machine learning (ML) models using H2O-AutoML, an automated ML program, for predicting medication-related osteonecrosis of the jaw (MRONJ) in patients with osteoporosis undergoing tooth extraction or implantation. Patients and Methods: We conducted a retrospective chart review of 340 patients who visited Dankook University Dental Hospital between January 2019 and June 2022 who met the following inclusion criteria: female, age ≥55 years, osteoporosis treated with antiresorptive therapy, and recent dental extraction or implantation. We considered medication administration and duration, demographics, and systemic factors (age and medical history). Local factors, such as surgical method, number of operated teeth, and operation area, were also included. Six algorithms were used to generate the MRONJ prediction model. Results: Gradient boosting demonstrated the best diagnostic accuracy, with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.8283. Validation with the test dataset yielded a stable AUC of 0.7526. Variable importance analysis identified duration of medication as the most important variable, followed by age, number of teeth operated, and operation site. Conclusion: ML models can help predict MRONJ occurrence in patients with osteoporosis undergoing tooth extraction or implantation based on questionnaire data acquired at the first visit.
Seo Young Park;Ji Eun Park;Hyungjin Kim;Seong Ho Park
Korean Journal of Radiology
/
v.22
no.10
/
pp.1697-1707
/
2021
The recent introduction of various high-dimensional modeling methods, such as radiomics and deep learning, has created a much greater diversity in modeling approaches for survival prediction (or, more generally, time-to-event prediction). The newness of the recent modeling approaches and unfamiliarity with the model outputs may confuse some researchers and practitioners about the evaluation of the performance of such models. Methodological literacy to critically appraise the performance evaluation of the models and, ideally, the ability to conduct such an evaluation would be needed for those who want to develop models or apply them in practice. This article intends to provide intuitive, conceptual, and practical explanations of the statistical methods for evaluating the performance of survival prediction models with minimal usage of mathematical descriptions. It covers from conventional to deep learning methods, and emphasis has been placed on recent modeling approaches. This review article includes straightforward explanations of C indices (Harrell's C index, etc.), time-dependent receiver operating characteristic curve analysis, calibration plot, other methods for evaluating the calibration performance, and Brier score.
Jung Wook Huh;Han Eol Seo;Dong Ha Lee;Jae Heung Yoo
Hip & pelvis
/
v.35
no.3
/
pp.164-174
/
2023
Purpose: This study investigates the relationship between preoperative neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), lymphocyte-to-C-reactive protein ratio (LCR), albumin, and 2-year mortality in elderly patients having hemiarthroplasty for displaced femoral neck fracture (FNF). Materials and Methods: We retrospectively reviewed 284 elderly patients who underwent hemiarthroplasty for Garden type IV FNF from September 2014 to September 2020. Using the receiver operating characteristic curve, optimal cutoff values for LCR, NLR, and albumin were established, and patients were categorized as low or high. Associations with 2-year mortality were evaluated through univariate and multivariate Cox regression analyses. Results: Of the 284 patients, 124 patients (45.9%) died within 2 years post-surgery. The optimal cutoff values were: LCR at 7.758 (specificity 58.5%, sensitivity 25.0%), NLR at 3.854 (specificity 39.2%, sensitivity 40.0%), and albumin at 3.750 (specificity 65.9%, sensitivity 21.9%). Patients with low LCR (<7.758), high NLR (≥3.854), and low albumin (<3.750) had a statistically significant reduced survival time compared to their counterparts. Conclusion: Lower preoperative LCR and albumin levels, along with higher NLR, effectively predict 2-year mortality and 30-day post-surgery complications in elderly patients with Garden type IV FNF undergoing hemiarthroplasty.
Purpose: Infantile hypertrophic pyloric stenosis (IHPS) is a common gastrointestinal disease in neonates and hypochloremia metabolic alkalosis is a typical laboratory finding in affected patients. This study aimed to analyze the clinical characteristics of infants with IHPS and evaluate the association of clinical and laboratory parameters with ultrasonographic findings. Methods: Infants diagnosed with IHPS between January 2017 and July 2022 were retrospectively evaluated. Results: A total of 67 patients were included in the study. The mean age at diagnosis was 40.5±19.59 days, and the mean symptom duration was 11.97±9.91 days. The mean pyloric muscle thickness and pyloric canal length were 4.87±1.05 mm and 19.6±3.46 mm, respectively. Hyponatremia and metabolic alkalosis were observed in five (7.5%) and 36 (53.7%) patients, respectively. Serum sodium (p=0.011), potassium (p=0.023), and chloride levels (p=0.015) were significantly lower in patients with high bicarbonate levels (≥30 mmol/L). Furthermore, pyloric canal length was significantly higher in patients with high bicarbonate levels (p=0.015). To assess metabolic alkalosis in IHPS patients, the area under the receiver operating characteristic curve of pyloric canal length was 0.910 and the optimal cutoff value of the pyloric canal length was 23.5 mm. Conclusion: We found a close association between laboratory and ultrasonographic findings of IHPS. Clinicians should give special consideration to patients with pyloric lengths exceeding 23.5 mm and appropriate fluid rehydration should be given to these patients.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.24
no.7
/
pp.11-23
/
2024
Triage is a practice of accurately prioritizing patients in emergency department (ED) based on their medical condition to provide them with proper treatment service. The variation in triage assessment among medical staff can cause mis-triage which affect the patients negatively. Developing ED triage system based on machine learning (ML) techniques can lead to accurate and efficient triage outcomes. This study aspires to develop a triage system using machine learning techniques to predict ED triage levels using patients' information. We conducted a retrospective study using Security Forces Hospital ED data, from 2021 through 2023 during Hajj period in Saudia Arabi. Using demographics, vital signs, and chief complaints as predictors, two machine learning models were investigated, naming gradient boosted decision tree (XGB) and deep neural network (DNN). The models were trained to predict ED triage levels and their predictive performance was evaluated using area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and confusion matrix. A total of 11,584 ED visits were collected and used in this study. XGB and DNN models exhibit high abilities in the predicting performance with AUC-ROC scores 0.85 and 0.82, respectively. Compared to the traditional approach, our proposed system demonstrated better performance and can be implemented in real-world clinical settings. Utilizing ML applications can power the triage decision-making, clinical care, and resource utilization.
Park, Min-Soo;Kim, Jung-Yul;Park, Hoon-Hee;Kang, Chun-Goo;Lim, Han-Sang;Kim, Jae-Sam;Lee, Chang-Ho
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
/
v.13
no.3
/
pp.24-30
/
2009
Purpose: Today, Prostate cancer has been gradually increasing, according to the change of internal incidence rate of cancer. Generally, prostate cancer has lead to dead over 90%, in case of metastasis of lymph node and bone. So, innovative development of new radiopharmaceutical and imaging modality is progressed for detection of that metastasis, in nuclear medicine, now. Therefore, this study shows the usefulness of $^{18}F$-Fluoride PET/CT improved diagnosability on bone metastasis of prostate cancer. Materials and Methods: In this study, 33 male patients with prostate cancer were examined (The mean age: $67.8{\pm}10.2$ years old). Every patient was done each whole body bone scan (WBBS) and $^{18}F$-Fluoride positron emission tomography/computed tomography ($^{18}F$-Fluoride PET/CT). And then, using Receiver Operating Characteristic Curve (ROC curve), each sensitivity and specificity of two modalities was measured and compared with. Results: In 22 patients (66.6%) of all, bone metastasis was detected. And, in WBBS, sensitivity was 63.6%, specificity, 81.8%; in $^{18}F$-Fluoride PET/CT, sensitivity was 100% and specificity was 90.9%. As a result of ROC curve, AUROC (The Area under an ROC) of WBBS was 0.778, and that of $^{18}F$-Fluoride PET/CT, 0.942. Conclusions: $^{18}F$-Fluoride PET/CT was higher both sensitivity and specificity than WBBS, and it was valuable to detect bone metastasis of prostate cancer more definitely, with 3D imaging realization. Also, in $^{18}F$-Fluoride PET/CT, physiological images were acquired in more short time than WBBS, so, it was possible to reduce patient's waiting time and complaint. Therefore, it is considered that $^{18}F$-Fluoride PET/CT is able to improve diagnosability by offering more accurate images, as cuts in a share of high cost.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.