Ezat, Sharifa Wan Puteh;Junid, Syed Mohamed Aljunid Syed;Khamis, Noraziani;Ahmed, Zafar;Sulong, Saperi;Nur, Amrizal Muhammad;Aizuddin, Azimatun Noor;Ismail, Fuad;Abdullah, Norlia;Zainuddin, Zulkifli Md;Kassim, Abdul Yazid Mohd;Haflah, Nor Hazla Mohamed
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제14권5호
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pp.3357-3362
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2013
The human skeleton is the most common organ to be affected by metastatic cancer and bone metastases are a major cause of cancer morbidity. The five most frequent cancers in Malaysia among males includes prostate whereas breast cancer is among those in females, both being associated with skeletal lesions. Bone metastases weaken bone structure, causing a range of symptoms and complications thus developing skeletal-related events (SRE). Patients with SRE may require palliative radiotherapy or surgery to bone for pain, having hypercalcaemia, pathologic fractures, and spinal cord compression. These complications contribute to a decline in patient healthrelated quality of life. The multidimensional assessment of health-related quality of life for those patients is important other than considering a beneficial treatment impact on patient survival, since the side effects of treatment and disease symptoms can significantly impact health-related quality of life. Cancer treatment could contribute to significant financial implications for the healthcare system. Therefore, it is essential to assess the health-related quality of life and treatment cost, among prostate and breast cancer patients in countries like Malaysia to rationalized cost-effective way for budget allocation or utilization of health care resources, hence helping in providing more personalized treatment for cancer patients.
Background: In this study, we tried to comprehensively explore clinical dental hygienist's experience of a prevention-based incremental oral health care program, which was pilot-operated by dental clinics, define prevention-based incremental oral health care as experienced in the field, and identify factors to be considered. Methods: This study conducted a focus group interview with five dental hygienists who participated in an ongoing oral management pilot project in 2016. The interview was conducted by a researcher, and the co-research team attended as progress assistants and recorded characteristics of the participants, main dictations, and non-verbal characteristics. All interviews were recorded and underwent thematic analysis to examine the questions of the study as the main axis. Results: As a result of the study, 65 meaningful statements were extracted by code, integrated into 24 sub-categories, and structured into 11 categories. Finally, four keywords were drawn: characteristics, facilitating factors, conflicting factors, and improvement measures for prevention-based incremental oral health care. Regarding prevention-based incremental oral health care in dental clinics, dental hygienists were highly aware of the physical and mental burdens of personalized treatment and education for each individual. They were responsible for the patient and for facilitating changes in the behavior of the client, leading to professional satisfaction. The dental team's cooperation and supportive attitude were found essential to continue oral health care in the dental clinic. Conclusion: Through dental team-based treatment philosophy sharing and collaboration, it is possible to provide prevention-based incremental oral health care in dental clinics. In future, it is necessary to develop a system for establishing a sustainable preventative management system for public health promotion.
As there has been growing interests in PHR-based personalized health management project, various institutions recently explore safe methods of recording personal medical and health information. In particular, innovative medical solution can be realized when medical researchers and medical service institutes can generally get access to patient data. As EMR data is extremely sensitive, there has been no progress in clinical information exchange. Moreover, patients cannot get access to their own health data and exchange it with researchers or service institutions. It can be operated in terms of technology, yet policy environment are affected by state laws as well as Privacy and Security Policy. Blockchain technology-independent, in transaction, and under test-is introduced in the medical industry in order to settle these problems. In other words, medical organizations can grant preliminary approval on patient information exchange by using the safely encrypted and distributed Blockchain ledger and can be managed independently and completely by individuals. More apparently, medical researchers can gain access to information, thereby contributing to the scientific advance in rare diseases or minor groups in the world. In this paper, we focused on how to manage personal medical information and its protective use and proposes medical treatment exchange system for patients based on a permissioned Blockchain network for the safe PHR operation. Trusted Model for Sharing Medical Data (TMSMD), that is proposed model, is based on exchanging information as patients rely on hospitals as well as among hospitals. And introduce medical treatment exchange system for patients based on a permissioned Blockchain network. This system is a model that encrypts and records patients' medical information by using this permissioned Blockchain and further enhances the security due to its restricted counterfeit. This provides service to share medical information uploaded on the permissioned Blockchain to approved users through role-based access control. In addition, this paper presents methods with smart contracts if medical institutions request patient information complying with domestic laws by using the distributed Blockchain ledger and eventually granting preliminary approval for sharing information. This service will provide an independent information transaction and the Blockchain technology under test will be adopted in the medical industry.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권2호
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pp.231-243
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2021
In Recent years the way we analyze the breast cancer has changed dramatically. Breast cancer is the most common and complex disease diagnosed among women. There are several subtypes of breast cancer and many options are there for the treatment. The most important is to educate the patients. As the research continues to expand, the understanding of the disease and its current treatments types, the researchers are constantly being updated with new researching techniques. Breast cancer survival rates have been increased with the use of new advanced treatments, largely due to the factors such as earlier detection, a new personalized approach to treatment and a better understanding of the disease. Many machine learning classification models have been adopted and modified to diagnose the breast cancer disease. In order to enhance the performance of classification model, our research proposes a model using A Hybrid Modified K-Means Clustering with Modified SVM (Support Vector Machine) Machine learning algorithm to create a new method which can highly improve the performance and prediction. The proposed Machine Learning model is to improve the performance of machine learning classifier. The Proposed Model rectifies the irregularity in the dataset and they can create a new high quality dataset with high accuracy performance and prediction. The recognized datasets Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC) Dataset have been used to perform our research. Using the Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC) Dataset, We have created our Model that can help to diagnose the patients and predict the probability of the breast cancer. A few machine learning classifiers will be explored in this research and compared with our Proposed Model "A Hybrid Modified K-Means with Modified SVM Machine Learning Algorithm to Enhance the Cancer Prediction" to implement and evaluated. Our research results show that our Proposed Model has a significant performance compared to other previous research and with high accuracy level of 99% which will enhance the Cancer Prediction.
The intake of probiotic lactic acid bacteria not only promotes digestion through the microbiome regulated host intestinal metabolism but also improves diseases such as irritable bowel syndrome and inflammatory bowel disease, and suppresses pathogenic harmful bacteria. This investigation aimed to evaluate the immunomodulatory effects in intestinal epithelial cells and to study the clinical efficacy of the selected the Bifidobacterium breve and Bifidobacterium longum groups. The physiological and biochemical properties were characterized, and immunomodulatory activity was measured against pathogenic bacteria. In order to find out the mechanism of inflammatory action of the eight viable and sonicated Bifidobacterium spp., we tried to confirm the changes in the pro-inflammatory cytokines (TNF-α, interleukin (IL)-6, IL-12) and anti-inflammatory cytokine (IL-10), and chemokines, (monocyte chemoattractant protein-1, IL-8) and inflammatory enzymatic mediator (nitric oxide) against Enterococcus faecalis ATCC 29212 infection in Caco-2 cells and RAW 264.7 cells. The clinical efficacy of the selected B. breve and B. longum group was studied as a probiotic adjuvant for acute diarrhea in children by oral administration. The results showed significant immunomodulatory effects on the expression levels of TNF-α, IL-6, IL-12, MCP-1, IL-8 and NO, in sonicated Bifidobacterium extracts and viable bifidobacteria. Moreover, each of the Bifidobacterium strains was found to react more specifically to different cytokines. However, treatment with sonicated Bifidobacterium extracts showed a more significant effect compared to treatment with the viable bacteria. We suggest that probiotics functions should be subdivided according to individual characteristics, and that personalized probiotics should be designed to address individual applications.
Objectives This study aims to identify differences in clinical manifestations of COVID-19 between different Sasang constitution. Methods Subjects were recruited from August 29, 2022, to July 11, 2023. COVID-19 clinical symptoms were self-reported via questionnaires. Sasang constitutional diagnosis was performed using the K-PRISM, and Sasang constitutional specialist. Results A total of 66 subjects were recruited for the study, and the Sasang constitutional distribution of the subjects was 19 soyangin, 25 taeeumin, and 22 soeumin. For most of the COVID-19 clinical manifestations, the study found that soyangin experienced symptoms at a higher rate than other constitutions. Among the symptoms observed in the study, sore throat, pantalgia, and cough were severe in all subjects regardless of constitution. Soeumin was more likely to experience abdominal pain, chest pain, and diarrhea, while soyangin was more likely to experience chest pain, nausea/vomiting, diarrhea, and cutaneous symptoms compared to other constitutions. Taeeumin had more sputm, nasal congestion, and skin symptoms, but fewer digestive symptoms. There were differences in the onset and duration of symptoms by constitution. Conclusions This study is an important contribution to our understanding of the differences in response to the COVID-19 virus among different Sasang constitutions. Symptomatic differences between constitutions may have important implications for prevention and treatment strategies for infectious diseases, and personalized treatment and management based on these differences may be needed in the future.
Shibo Wei;Yan Zhang;Baeki E. Kang;Wonyoung Park;He Guo;Seungyoon Nam;Jong-Sun Kang;Jee-Heon Jeong;Yunju Jo;Dongryeol Ryu;Yikun Jiang;Ki-Tae Ha
BMB Reports
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제57권6호
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pp.287-292
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2024
Hepatocellular Carcinoma (HCC), the predominant primary hepatic malignancy, is the prime contributor to mortality. Despite the availability of multiple surgical interventions, patient outcomes remain suboptimal. Immunotherapies have emerged as effective strategies for HCC treatment with multiple clinical advantages. However, their curative efficacy is not always satisfactory, limited by the dysfunctional T cell status. Thus, there is a pressing need to discover novel potential biomarkers indicative of T cell exhaustion (Tex) for personalized immunotherapies. One promising target is Cyclin-dependent kinase inhibitor 2 (CDKN2) gene, a key cell cycle regulator with aberrant expression in HCC. However, its specific involvement remains unclear. Herein, we assessed the potential of CDKN2 expression as a promising biomarker for HCC progression, particularly for exhausted T cells. Our transcriptome analysis of CDKN2 in HCC revealed its significant role involving in HCC development. Remarkably, single-cell transcriptomic analysis revealed a notable correlation between CDKN2 expression, particularly CDKN2A, and Tex markers, which was further validated by a human cohort study using human HCC tissue microarray, highlighting CDKN2 expression as a potential biomarker for Tex within the intricate landscape of HCC progression. These findings provide novel perspectives that hold promise for addressing the unmet therapeutic need within HCC treatment.
본 연구는 공황장애 케어를 위한 모바일 어플리케이션을 개발하여 공황 발작 예방 및 증상 관리를 돕는 것을 목적으로 한다. 공황장애란 지속적인 두려움과 불안, 공황발작 등의 증상을 가지는 심리적 장애로 적절한 치료 및 관리를 필요로 하는 정신질환 중 하나이다. 이에 시공간적 제약 없이 사용할 수 있는 어플리케이션을 통해 사용자가 케어를 받을 수 있는 디지털 치료제의 필요성이 증대되고 있는 추세이다. 연구를 통해 개발된 어플리케이션은 공황장애에 대한 기본적인 정보를 제공하고 자가진단을 통해 상태를 점검할 수 있으며, 다양한 치료법을 제공하여 공황장애 케어를 효과적으로 돕는다. 또한, 사용자 실시간 위치를 기반으로 하여 공황을 일으킨 경험이 있는 장소에 도달할 시 알림을 제공함으로써 개인맞춤형 지원을 제공한다. 본 연구에서 개발된 디지털 치료제를 통해 전통적 치료법에서 벗어난 새로운 도구와 치료법을 제시하고자 한다. 더 나아가 공황장애 뿐만 아니라 정신건강 전 분야에서 디지털 치료제 활용을 도모하며, 사용자들의 삶의 질 향상에 기여할 것으로 기대된다.
암 환자에게 적절한 치료계획을 제공하기 위해 암의 진행양상 또는 환자의 생존 기간 등에 해당하는 환자의 예후를 정확히 예측하는 것은 생물정보학 분야에서 다루는 중요한 도전 과제 중 하나이다. 많은 연구에서 암 환자의 유전자 발현량 데이터를 이용하여 환자의 예후를 예측하는 기계학습 모델들이 많이 제안되어 오고 있다. 유전자 발현량 데이터는 약 17,000개의 유전자에 대한 수치값을 갖는 고차원의 수치형 자료이기에, 기존의 연구들은 특징 선택 또는 차원 축소 전략을 이용하여 예측 모델의 성능 향상을 도모하였다. 그러나 이러한 접근법은 특징 선택과 예측 모델의 훈련이 분리되어 있어서, 기계학습 모델은 선별된 유전자들이 생물학적으로 어떤 관계가 있는지 알기가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현량 데이터를 이미지 형태로 변환하여 예후 예측이 효과적으로 특징 선택 및 예후 예측을 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 유전자들 사이의 생물학적 상호작용 관계를 유전자 발현량 데이터에 통합하기 위해 Node2Vec을 활용하였으며, 2차원 이미지로 표현된 발현량 데이터를 효과적으로 학습할 수 있도록 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 모델의 성능은 이중 교차검증을 통해 평가되었고, 유전자 발현량 데이터를 그대로 이용하는 기계학습모델보다 우월한 예후 예측 정확도를 가지는 것이 확인되었다. Node2Vec을 이용한 유전자 발현량의 새로운 이미지 표현법은 특징 선택으로 인한 정보의 손실이 없어 예측 모델의 성능을 높일 수 있으며, 이러한 접근법이 개인 맞춤형 의학의 발전에 이바지할 것으로 기대한다.
Purpose: To study the efficacy of capecitabine or S-1 plus oxaliplatin (CAPOX or SOX) for treating thymidine phosphorylase (TP)- or dihydropyrimidine dehydrogenase (DPD)-positive advanced gastric cancer. Materials and Methods: Eighty-six patients with stage IIIC to IV gastric cancer were assessed for TP and DPD expression by immunohistochemistry. The association between CAPOX or SOX efficacy and TP/DPD expression was retrospectively analyzed. Results: There were no significant differences in the objective remission rate (ORR, 52.27% vs. 47.62%; P>0.05), disease control rate (72.73% vs. 73.81%, P>0.05), progression-free survival (hazard ratio [HR], 1.119; 95% confidence interval [CI], 0.739-1.741; P=0.586), and overall survival (OS; HR, 0.855; 95% CI, 0.481-1.511; P=0.588) between CAPOX and SOX. A higher number of stage IV patients showed TP positivity, while DPD-positive patients predominantly showed intestinal type of gastric cancer. In TP-positive patients, the ORRs associated with CAPOX and SOX treatments were 57.14% and 38.10%, respectively; OS was better with CAPOX than with SOX (HR, 0.447; 95% CI, 0.179-0.978; P=0.046). Among DPD-positive patients, the SOX treatment-associated ORR (60.87%) was significantly higher than the CAPOX treatment-associated ORR (43.48%). Furthermore, SOX treatment resulted in better OS than did CAPOX treatment (HR, 2.020; 95% CI, 1.019-4.837; P=0.049). Conclusions: No significant difference in clinical efficacy was found between CAPOX and SOX. TP-positive patients might respond better to CAPOX while DPD-positive patients may respond better to SOX. Our findings might serve as a guide for personalized chemotherapy for gastric cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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