Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.2
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pp.217-225
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2011
It is important to find risk factors associated with mental disorder. Also the hazard ratio that represent the relationship of risk factors with illness is main interest in medicine. Thus we used odds ratio to explore the relationship between mental disorder and risk factors. On this paper, when we applied Bayesian network to delirium of mental disorder, we selected major risk factors and calculated odds ratio. Especially we identified odds ratio of single risk factors and multiple risk factors.
Kim, Sun-Hee;Chun, Sung-Soo;Choi, Myung-Sup;Yun, Mi-Eun
Korean Public Health Research
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v.44
no.4
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pp.35-49
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2018
Objective : The purpose of this study was to investigate the risk factors of dehydration from the subjects who underwent anthropometric and blood parameters testing during a comprehensive health screening. Methods : For the study analysis, 5,391 samples with valid data of the levels of Sodium($Na^+$), BUN (Blood Urea Nitrogen) and FBS(Fasting Blood Sugar) were selected to calculate a dehydration indicator of plasma osmolality. The study data was collected from the health screening examinees who visited Sahmyook Medical Center Seoul Adventist Hospital Comprehensive Health Check-up Center from 2014.01.01 to 2015.12.31. The relationship between dehydration and age group, BMI, disease exposures(hypertension, diabetes mellitus, dyslipidemia, kidney disorder) were analyzed by gender. Results : The odds ratio of dehydration showed statistical significance from age ${\geq}50$ in both male and female, respectively. The female obese group was vulnerable to dehydration while the male study group showed no statistical significance in the BMI difference. The disease exposed groups(hypertension, diabetes mellitus, dyslipidemia, kidney disorder) were vulnerable to dehydration. Also, the more types of disease carried by the exposed patients, the higher odds ratio and susceptibility to dehydration. Conclusions : Aging, increasing BMI, and exposed to diseases were found to be the risk factors for vulnerability to dehydration. To prevent dehydration, special caution to be taken for those in the ${\geq}50s$ group, along with controlling BMI and chronic diseases. Further studies are suggested to investigate the risk factors of dehydration that may affect increasing plasma osmolality as a potential stimulus mechanism in disease outbreaks.
산란개시전후부터 40주령전후까지의 기간은 질병이 가장 발생하기 쉬운 시기입니다. 또한 이시기에 질병이 발생했다면 잘 낫지도 않아 치료기간이 늘어나고 치료비용, 도태, 폐사 등의 증가로 많은 손실이 일어나게 되는데 이러한 원인은 어디에서 일어날까요? 우선 올 여름철에 발생이 우려되는 류코사이토준병에 대해 간단히 살펴보고 이어갈까 한다.
양계사업의 시설과 규모가 현대화되고 대형화됨에 따라 인식되지 않던 질병들이 간혹 나타나기도 한다. 또한 질병의 특성상 케이지 계사에서 거의 발생하지 않던 콕시듐증과 같은 질병들도 직립식 케이지 시설 하에서는 가끔 발생을 하는 경우가 있어 질병발생의 양상이 과거와는 조금 다른 차이를 보여주고 있다. 만일 $5{\~}10$만수가 같은 계사 내에서 사육되는 계군에서 전염성 질병이 발생하게 되면 그 결과는 치명적일 수 있기 때문에 질병 예방의 노력은 더욱 필요하다 할 수 있다. 양계업은 대단위 밀집사육의 형태이기 때문에 질병발생의 위험성은 다른 축종보다 높으며 질병 발생시에는 그 피해가 훨씬 크다. 그래서 질병 예방연구도 다른 축종보다 비교적 많이 되어 있는 편이며 대부분의 닭질병에 대한 예방백신이 개발되어 있는 것이 사실이기 때문에 사양가들이 조금만 더 관심을 갖고 질병방역을 한다면 효과적인 방역대책을 강구할 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.12
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pp.1095-1105
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2013
This paper proposes the RDMS(Rough Set Theory based Disease Monitoring System) which efficiently manages diseases in Healthcare System. The RDMS is made up of DCM(Data Collection Module), RDRGM(RST based Disease Rules Generation Module), and HMM(Healthcare Monitoring Module). The DCM collects bio-metric informations from bio sensor of patient and stores it in RDMS DB according to the processing procedure of data. The RDRGM generates disease rules using the core of RST and the support of attributes. The HMM predicts a patient's disease by analyzing not only the risk quotient but also that of complications on the patient's disease by using the collected patient's information by DCM and transfers a visualized patient's information to a patient, a family doctor, etc according to a patient's risk quotient. Also the HMM predicts the patient's disease by comparing and analyzing a patient's medical information, a current patient's health condition, and a patient's family history according to the rules generated by RDRGM and can provide the Patient-Customized Medical Service and the medical information with the prediction result rapidly and reliably.
On the basis of equal health hazard risk, economic assessment of nuclear was compared with that of coal for the expansion planning of electric power generation in the year 2000. In comparing health risks, the risk of coal was roughly ten times higher than that of nuclear according to various previous risk assessments of energy system. The zero risk condition can never be achievable. Therefore, only excess relative health risk of coal over nuclear was considered as social cost. The social cost of health risk was estimated by calculation of mortality and morbidity costs. Mortality cost was $250,000 and morbidity cost was $90,000 in the year 2000.(1986US$) Through Cost/Benefit Analysis, the optimal emission standards of coal-fired power generation were predicted. These were obtained at the point of least social cost for power generation. In the year 2000, the optimal emission standard of SOx was analyzed as 165ppm for coal-fired power plants in Korea. From this assessment, economic comparison of nuclear and coal in the year 2000 showed that nuclear would be more economical than coal, whereas uncertainty of future power generation cost of nuclear would be larger than that of coal.
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