Seo, Sung Pil;Kim, Won Tae;Kang, Ho Won;Kim, Yong-June;Lee, Sang-Cheol;Kim, Wun-Jae;Kim, So Young;Park, Jong-Hyock;Yun, Seok Joong
The Korean Journal of Urological Oncology
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제15권3호
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pp.131-136
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2017
Purpose: The aim of this study is to investigate the criteria of biochemical recurrence (BCR) and follow-up periods and methods with and without blood and imaging test of urologic oncology before established guidelines of prostate cancer in Korea. Materials and Methods: In December 2015, we sent the questionnaire to urologic oncologist in academic hospital and received the answer from 108 urologic oncologist (50%). Also, we analyzed the data of 1,141 patients underwent radical prostatectomy in 2005 from Korean Medical Insurance. Results: In follow-up, 72 physicians (66.7%) performed blood test every 3 months, 51 physicians (47.2%) performed imaging study in case of BCR. Bone scan was the most common imaging study in the follow-up (74 physicians, 68.5%). But, bone scan was only performed in case of BCR (43 physicians, 39.8%). The criteria of BCR was PSA 0.2 ng/mL (75 physician, 69.4%), 76 physicians (70.4%) was performed different follow-up according to risk of patients. In Korean Medical Insurance data analysis, PSA were performed average 2 times every year and magnetic resonance imaging, computed tomography, Bone scan were performed average 0.1, 0.2, 0.1 times every year, respectively. Conclusions: The criteria of BCR and the follow-up of prostate cancer patients in Korea were similar Korean prostate cancer guidelines. Blood and imaging test might be increased compared to 10 years ago, it is necessary to compare the Korean Medical Insurance data between 10 years ago and present.
ArangoDB is a NoSQL database system that has been popularly utilized in many applications for storing large amounts of data. In order to apply a new NoSQL database system such as ArangoDB, to real work environments we need a benchmarking system that can evaluate its performance. In this paper, we design and implement a ArangoDB based benchmarking system that measures a kernel level performance well as an application level performance. We partially modify YCSB to measure the performance of a NoSQL database system in the cluster environment. We also define three real-world workload types by analyzing the existing materials. We prove the feasibility of the proposed system through the benchmarking of three workload types. We derive available workloads in ArangoDB and show that performance at the kernel layer as well as the application layer can be visualized through benchmarking of three workload types. It is expected that applicability and risk reviews will be possible through benchmarking of this system in environments that need to transfer data from the existing database engine to ArangoDB.
The quality of medical care can be defined as four types such as effectiveness, efficiency, adequacy, and scientific-technical quality. For the management of scientific-technical aspects, medical institutions annually disseminate the latest knowledge in the form of conservative education. However, there is an obvious limit to the fact that the latest knowledge is distributed quickly enough to the clinical site with only one-time conservative education. If intelligent information processing technologies such as big data and artificial intelligence are applied to the medical field, they can overcome the limitations of having to conduct research with only a small amount of information. In this paper, we construct databases on which the existing medicine prescription adaptations can be extended. To do this, we collect, store, manage, and analyze information related to oriental medicine at domestic and abroad Journals. We design a processing and analysis technique for oriental medicine evidence research data for the construction of a database of oriental medicine prescription extended adaption. Results can be used as a basic content of evidence-based medicine prescription information in the oriental medicine-related decision support services.
Kim, Eunseop;Moon, Sun-In;Yim, Dong-Hyuk;Choi, Byung-Sun;Park, Jung-Duck;Eom, Sang-Yong;Kim, Yong-Dae;Kim, Heon
Journal of Environmental Health Sciences
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v.48
no.4
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pp.236-243
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2022
Background: In the case of multiple exposures to different types of heavy metals, such as the conditions faced by residents living near a smelter, it would be preferable to group hazardous substances with similar characteristics rather than individually related substances and evaluate the effects of each group on the human body. Objectives: The purpose of this study is to evaluate the utility of factor analysis in the assessment of health effects caused by exposure to two or more hazardous substances with similar characteristics, such as in the case of residents living near a smelter. Methods: Heavy metal concentration data for 572 people living in the vicinity of the Janghang smelter area were grouped based on several subfactors according to their characteristics using factor analysis. Using these factor scores as an independent variable, multiple regression analysis was performed on health effect markers. Results: Through factor analysis, three subfactors were extracted. Factor 1 contained copper and zinc in serum and revealed a common characteristic of the enzyme co-factor in the human body. Factor 2 involved urinary cadmium and arsenic, which are harmful metals related to kidney damage. Factor 3 encompassed blood mercury and lead, which are classified as related to cardiovascular disease. As a result of multiple linear regression analysis, it was found that using the factor index derived through factor analysis as an independent variable is more advantageous in assessing the relevance to health effects than when analyzing the two heavy metals by including them in a single regression model. Conclusions: The results of this study suggest that regression analysis linked with factor analysis is a good alternative in that it can simultaneously identify the effects of heavy metals with similar properties while overcoming multicollinearity that may occur in environmental epidemiologic studies on exposure to various types of heavy metals.
Nam, Sang Young;Kim, In Jae;Choi, Seong Yel;Kim, Min Ja;Kim, Young Ho;Song, In Gyu;Lee, Guang Jae;Park, Jae Ho;Kim, Tae Jung
Journal of the Korean Society of International Agriculture
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v.23
no.5
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pp.531-536
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2011
This study was conducted to investigate the effects of cultural soil textures on growth and quality of Glycyrrhiza uralensis Fischer from 2009 to 2010. The obtained results from this study were summarized as follows; The growth of stem and leaf were superior to one year old G. uralensis, and surface runner and root growth tended to be better in 2 years old G. uralensis. The weight of stem and leaf were heavy in sandy loam, and plant height, branches, stem diameter in sandy clay loam were better than other soil texture. The growth characteristics, such as length, number and weight of surface runner, was better in order of sandy clay loam > sandy loam > loamy sand. The length of main and lateral root was longer in loamy sand soil than other treatments, and the diameter of main and lateral root was more thicker in sandy loam than others. The number of lateral root was higher in the sandy loam than other treatments. The yield of main and lateral root was in order of sandy loam > sandy clay loam > loamy sand soil. Marketable root yield of one year old and two year old G. uralensis were increased 57% and 71% in sandy loam compare to a loamy sand as 204 kg/10 a, respectively. The content of glycyrrhizinic acid was the hightest as 1.62% in sandy clay loam soil in one year old, and as 1.58% in sandy loam soil in two years old of G. uralensis, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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