Objectives: This retrospective study is to identify related factors of treatment success of patients with tuberculosis at community health centers. Methods: The subjects of this study were 1,417 patients with tuberculosis treated in 28 community health centers. The predictors of tuberculosis treatment success were analyzed in terms of 2 areas, which were characteristics of patients and health centers(TB control program). The characteristics of patients consist of 2 factors, such as demographic & diagnosis and treatment. The present conditions of health centers consist of 3 factors, location of centers, resources, and community activities. Data were analysed using X2- test and logistic regression methods. Results: The significant differences between success group and failure group were sex(p=0.003), age(p=0.013), job(p=0.000), type of patients(p=0.001), past history(p=0.029), BCG injection(p=0.009), sputum culture examination(p=0.017), period of treatment(p=0.000), location of center(p=0.001), population per staff(p=0.015), FTE(p=0.027), education days of staff(p=0.005), BCG injection rate(p=0.001), case detection rate (p=0.003), and health education provision rate(p=0.044). Then these variables were analysed using logistic regression analysis. Significant positive factors of treatment success were occupation(95% CI:1.3-6.1), periods of treatment(95% CI:1.5-2.2), center in large city(95% CI:1.2-16.7), center in middle city(95% CI:2.1-24.3), job education related TB(95% CI:1.02-1.3), and BCG injection rate(95% CI:1.1-303.4). Significant negative factors of treatment success were male(95% CI:0.1-0.5) and treatment after default(95% CI:0.005-0.5). Conclusions: Tuberculosis is still one of serious diseases in Korea, because it causes highest mortality rate among OECD countries. This study may provide information to improve treatment effectiveness of tuberculosis at community health centers.
Purpose: The purpose of this paper proposes an effective and systematic methods of risk management in product development project. Methods: This paper first discusses what risk factors be considered during product development period and then presented a model for preventive risk management. For that, this paper proposes how to evaluate the risk factors and risk events, and how to select prevention action for managing risk factors effectively. For this process, this paper uses well-known quality tools such as House of Quality (HOQ) and Failure Mode and Effects Criticality Analysis (FMECA) methods. Results: There is an inherent need for the development of robust risk management framework in order for product development projects to be successful. The identification and quantification of risk factors, risk events, and prevention actions can have significant effects on the success of a product development projects. Project managers can implement the proposed model to improve project success. Conclusion: The findings showed that this method would be effective for project managements in dealing with risk management issues in product development projects. This method presented would be an one of good guidelines for practitioners in the industry.
Park, Yu-Seon;Lee, Bo-Ah;Choi, Seong-Ho;Kim, Young-Taek
Journal of Periodontal and Implant Science
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제52권3호
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pp.230-241
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2022
Purpose: The purpose of this study was to evaluate failed implants and reimplantation survival and to identify the relative risk factors for implant re-failure. Methods: Ninety-one dental implants were extracted between 2006 and 2020 at the National Health Insurance Service Ilsan Hospital, including 56 implants in the maxilla and 35 implants in the mandible that were removed from 77 patients. Patient information (e.g., age, sex, and systemic diseases) and surgical information (e.g., the date of surgery and location of the implants and bone grafts) were recorded. If an implant prosthesis was used, prosthesis information was also recorded. Results: In total, 91 first-time failed dental implants in 77 patients were analyzed. Of them, 69 implants in 61 patients received reimplantation after failure. Sixteen patients (22 implants) refused reimplantation or received reimplantation at a different site. Eight of the 69 reimplants failed again. The 1-year survival rate of the 69 reimplants was 89.4%. Age at reimplantation and smoking significantly increased the risk of reimplantation failure. However, a history of taking anti-thrombotic agents showed a statistically significant negative association with reimplantation failure. Of the failed implants, 66% showed early failure and 34% showed late failure of the initial implantation. All 8 re-failed implants showed early failure. Only 3 of these 8 failed reimplants were re-tried and the second reimplants all survived. Conclusions: The total survival rate of implants, which included reimplants and second reimplants was 99.2%, although the survival rate of the initial implantations was 96.3%. Previous failure did not affect the success of the next trial. Reimplantation failure was more strongly affected by patient factors than by implant factors. Therefore, each patient's specific factors need to be meticulously controlled to achieve successful reimplantation.
Forecasting probability or likelihood of technology development success has been a crucial factor for critical decisions in technology management such as R&D project selection and go or no-go decision of new product development (NPD) projects. This paper proposes an analytic network process (ANP) approach to forecasting of technology development success. Reviewing literature on factors affecting technology development success has constructed the ANP model composed of four criteria clusters : R&D characteristics, R&D competency, technological characteristics, and technological environment. An alternative cluster comprised of two elements, success and failure is also included in the model. The working of the proposed approach is provided with the help of a case study example of MRAM (magnetic random access memory) technology.
Benchmarking is more than just a comparison of measures about different company's performance in a wider sense. It is a methodology of learning-comparing-learning, at least within small and medium sized enterprises. This learning is not just limited to learn by copying successful concepts from other enterprises or competitors. It starts in learning more about the own company, about its structure and processes causing its own success or its failure. This kind of learning is necessary before the enterprise starts watching for a suitable Benchmarking partner. Learning from each other's strengths and weaknesses is the main goal of the European research project Quality beyond Borders! By using the Benchmarking methodology, small and medium sized enterprises get the opportunity to take part in a Benchmarking study and can learn more about the different strengths and weaknesses of other enterprises on both sides of the border. The results of such a Benchmarking can help to identify potentials for future cooperations among German and Polish enterprises in the same market or business. These potentials can lie in different ways of realising the same success or top-position. The Benchmarking study is not focused on an special business or region. That helps to find out trends for different kinds of top-positions, which can be claimed in all markets within a country. Every trend is characterised by different success factors which are responsible for the success in this top-position. In a first overview, the results of the Benchmarking study show 5 different groups of top-positions within a market which all have different profiles regarding to the importance of their success factors. By the end of the Benchmarking study it will be possible, to give answer about the special reasons for different kind of successes of these groups. These answers can be related to a special region within a country, a special business or of course related to possible differences in the expression of the group success factors in comparison of both countries.
A number of success story about various application areas including manufacturing, accounting, finance, education, and engineering are reported. MIS professionals predicted that expert systems would improve the productivity enormously. However, the expert system revolution has not happened yet. Although not reported in the open society widely, there are failure stories of expert systems. Most of problems concerning expert system failure stem from the non-technical issues such as cognitive and psychological problems rather than the technical issues. We hypothesize that human factor principle enables designers to handle most of these non-technical problems elegantly and to improve the performance and acceptance of the expert systems. Major reasons for expert system failure and needs of human factors are discussed. Human factor guidelines to expert system make the prospects of the expert systems with human factors clear and understandable.
This study comparatively analyzes the cases of CDMA (Code Division Multiple Access) and WIPI (Wireless Internet Platform for Interoperability) to find out the success and failure factors of technology policies in the field of mobile communication industry. For this purpose, the two cases are analyzed through a new analysis framework, which is made by combining System of Innovation with a range of variables derived from precedent studies, such as external environment, institutions, technological system, governance structure, and interactions of actors. The results of analysis show that in the CDMA case, the following factors led to success ; Korea made good use of the external opportunities in the early stage of digital communication technology and adopted a suitable governance structure for the technological system. Main actors in Innovation System had strong will for success and engaged in cooperative interaction. For the WIPI, however, the timing of technology policy was inappropriate and a unsuitable governance structure for technological system was chosen because of path dependence. The Innovation System failded to respond efficiently to the situation where conflicts among actors had intensified, US trade pressure had increased and innovative smartphones emerged. The results of this study provide the practical implications for the success of technology policy; namely it is important to choose a governance structure that suits the external environment and characteristics of technology and to activate cooperative interactions among actors in Innovation System.
This study explores multiple variables of an OTT service for discovering hidden relationship between rating and the other variables of each successful and failed content, respectively. In order to extract key variables that are strongly correlated to the rating across the contents, this work analyzes 170 Netflix original dramas and 419 movies. These contents are classified as success and failure by using the rating site IMDb, respectively. The correlation between the contents, which are classified via rating, and variables such as violence, lewdness and running time are analyzed to determine whether a certain variable appears or not in each successful and failure content. This study employs a regression analysis to discover correlations across the variables as a main analysis method. Since the correlation between independent variables should be low, check multicollinearity and select the variable. Cook's distance is used to detect and remove outliers. To improve the accuracy of the model, a variable selection based on AIC(Akaike Information Criterion) is performed. Finally, the basic assumptions of regression analysis are identified by residual diagnosis and Dubin Watson test. According to the whole analysis process, it is concluded that the more director awards exist and the less immatatable tend to be successful in movies. On the contrary, lower fear tend to be failure in movies. In case of dramas, there are close correlations between failure dramas and lower violence, higher fear, higher drugs.
인류 문명사에서 패권을 차지한 국가의 경우 지속적인 확장을 통해 문명을 발달시켜왔듯, 기업들 또한 끊임없이 소비자 마음을 차지하기 위한 '전쟁(Campaign)'을 치루고 있다는 점에서 동일하다. 국가나 기업이나 성공과 실패의 사례를 살펴보면 특정한 반복적인 '유형(Pattern)'을 찾아볼 수 있다. 본 논문은 세계적 프랜차이즈 기업인 버거킹의 성공과 실패요인을 '시장 동태성(dynamism)' 관점에서 파악하고 그 시사점에 대해 논의해 보았다. 기업의 성패는 한 국가의 패턴처럼 성장과 침식 및 정체 그리고 쇠퇴를 하거나 끊임 없는 자구책으로 재활성화를 통해 지속적인 성장을 추구한다. 버거킹 또한 성장기에는 공격적이고 창의적인 마케팅 활동으로 차별화된 버거킹만의 브랜딩을 성공적으로 전개해왔다. 그러나 창업주의 경영권 매각과 이후 연이은 경영권의 교체로 인해, 일관된 기업 철학과 브랜드 관리를 소홀히 할 수밖에 없었으며, 결국 웰빙 트렌드라는 외부 위협으로 인해 증시에서 상장 폐지되는 커다란 '위기(공명)'를 맞이하게 된다. 최근 들어 버거킹은 과거의 영광을 되찾기 위해 국내외 시장에서 공격적인 마케팅 활동을 전개하고 있으며, 세계 최고의 레스토랑을 지향함으로써 브랜드 자산 가치를 더욱 강화하고 있다. 버거킹의 브랜드 사례는 성공을 꿈꾸는 많은 프랜차이즈 기업들에게 '창의적이고 혁신적인 아이디어'가 세계적인 기업이 되는 데 왜 필요한지에 대해 새로운 시사점을 제공할 것이다.
The purpose of the current study is to explore what are critical success factors(CSFs) from Posco Engineering and Construction Company's knowledge management practice. From a deep case study of the company, five CSFs are delineated. The first factor is to clarify knowledge management vision and strategy so that people in the company clearly understand directions of where the company goes to implement knowledge management. The second one is to grip the whole picture of knowledge management realms. Narrow eyes for the knowledge management leads to failure. The third factor depends on how to acquire people's cooperation. The fourth one has something to do with a way of approach. Unilateral or delegated approach is fragile for the successful implementation of knowledge management. Shared approach raises the probability of success. The fifth one is to monitor implementation acts and processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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