This Study aims to investigate the patterns and causes of the time to return-to-work(RTW) of the injured workers. This study collected data with structured questionnaires and finally included 791 injured workers. The Kaplan-Meier method is used for describing the patterns of the time to RTW after the injury and after claim closure. And the Cox regression is used to identify significant factors on the time to RTW after the injury and after claim closure. The results show that amom the all respondents, the 2.65% returned to work within 1 month, 28.82% within 6 months, 50.95% within 1 year, 71.69% within 2 years after the injury, and the 29.46% of the all repondent returned to work before claim closure or directly after the claim closure, the 36.41% returned to work within 1 month, 56.64% within 6 months, 67.54% within 1 year after the claim closure. And the Cox regression results of the time to RTW after the injury show that the time to RTW affected by gender, age, income, the retirement during the treatment, the RTW to the company at injured time, injury type, surgery, the claim duration, disability ratings, vocational training. Also, the Cox regression results of the time to RTW after the claim show that the time to RTW affected by gender, age, income, the return to the company at injured time, disability ratings, vocational training. As a result, some implication and policies are suggested for reducing the time to RTW of the injured workers.
The survival period according to technological capability was analyzed for about 22,500 innovative SMEs in the service industry. The survival period was defined as the occurrence of overdue and default, and the technological capability was divided into two clusters. As a result of estimating the survival period according to technological capability through Kaplan-Meier analysis, it was confirmed that the estimated survival period of T1-T4 grade service innovative SMEs was significantly greater in both overdue and default. As a result of the analysis of the Cox proportional hazard model applying the control variable, it was confirmed that the higher technological capability, the lower the risk in the group of start-up companies. However, in the group of non-start-up companies the technological capability did not significantly affect the survival period, and the influence of the variables related to the size of the company was found to increase. Therefore, the technological capability is meaningful as additional information that has a significant effect on the survival period of innovative SMEs in the start-up companies group of service industry. In addition, it was concluded that it is necessary to reflect the technological capability when establishing the SME support and promotion policy of the start-up companies group in the service industry.
Sung Hyun Yu;Seung Joon Choi;HeeYeon Noh;In seon Lee;So Hyun Park; Se Jong Kim
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.82
no.4
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pp.876-888
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2021
Purpose The aim of this study was to compare the diameter and volume of liver metastases on CT images in relation to overall survival and tumor response in patients with gastric cancer liver metastases (GCLM) treated with chemotherapy. Materials and Methods We recruited 43 patients with GCLM who underwent chemotherapy as a first-line treatment. We performed a three-dimensional quantification of the metastases for each patient. An independent survival analysis using the Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST) was performed and compared to volumetric measurements. Overall survival was evaluated using Kaplan-Meier analysis and compared using Cox proportional hazard ratios following univariate analyses. Results When patients were classified as responders or non-responders based on volumetric criteria, the median overall survival was 23.6 months [95% confidence interval (CI), 8.63-38.57] and 7.6 months (95% CI, 3.78-11.42), respectively (p = 0.039). The volumetric analysis and RECIST of the non-progressing and progressing groups showed similar results based on the Kaplan-Meier method (p = 0.006) and the Cox proportional hazard model (p = 0.008). Conclusion Volumetric assessment of liver metastases could be an alternative predictor of overall survival for patients with GCLM treated with chemotherapy.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.13
no.5
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pp.63-72
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2018
The purpose of this study was to analyze the survival rate and survival characteristics of young start-up entrepreneurs supported with public financing, by using non-parametric statistic of Kaplanr-Meier Analysis on non-financial data. Average survival periods of different survival characteristics have been estimated by dividing the age groups into 20s and 30s. After then, the main variables affecting the survival period have been analyzed. 3,825 firms guaranteed by Credit Guarantee Institutions in Korea were used as database for the analysis. 3,242 firms have survived while 583 firms have gone insolvent. The study period was from January 1, 2011 to December 31, 2017. Age-based breakdown of the business founders show that 3 variables in the 20s and 5 variables in the 30s are derived as the significant variables, resulting in the significant differences of each age group. In other words, the start-up support agencies and financial institutions need to develop a credit evaluation system that distinguishes the criteria of age range and find information that reflect the characteristics of entrepreneurs in their 20s as well as developing tailor-made financial products. Also, step-by-step support measures are required for the start-ups of high survival times and make them grow into promising SMEs. Meanwhile, non-financial support plans shall be invigorated along with the financial ones to help the start-ups of low survival times. This study is meaningful in that the survival analysis has been conducted by using the non-financial data of young start-up entrepreneurs. It is expected that the results of this analysis contribute to the enhancement of survival rate of start-ups by providing start-up support agencies and start-up business owners with the unique information of the survival characteristics.
The purpose of this study is to verify the factors affecting survival time by estimating survival rate and survival time using non-financial information of social enterprises using credit guarantee in credit guarantee institutions, and provide information to stakeholders to improve survival rate and employ to contribute to maintaining and expanding the As a research method, survival analysis was performed using a non-parametric analysis method, Kaplan-Meier Analysis. As a sample, 621 companies (577 normal companies, 44 insolvent companies) established between 2009 and 2018 were selected as the target companies. As a result of examining the factors affecting survival time by classifying social enterprise representative information and corporate information, representative credit rating, representative home ownership, credit transaction period, and corporate credit rating were derived as significant variables affecting survival time. In the future, financial institutions will be able to induce corporate soundness by reflecting factors that affect survival when examining loans for social enterprises, contributing to job retention and reduction of social costs. Supporting organizations such as the government and private organizations will be able to use it in various ways, such as policy establishment and education and training for the growth and sustainability of social enterprises. With this study as an opportunity, I hope that research will continue with more interest in the factors influencing social enterprise performance as well as corporate insolvency.
This paper analyzes the survival rate of small & medium size-cultural contents industry, which includes printing, broadcasting, advertising, entertainment, other manufactures, and so on, by using survival analysis. In this article, after testing significance among characteristic factors and survival rate and hazard rate were estimated The results of the analysis are as follows: There are some significants differences among industries in details. Also there are some significants differences by region, by the number of employees, by financial status, and working periods of CEOs. The contribution of this study is to apply the method of survival analysis to the cultural contents industry in Korea.
This study was conducted to analyze firms' death rate and impact factors on the death of Foreign-invested Companies in Korea which is between 20013 and 2017. Cox Proportional Hazard Model took to conduct on the death impact factors, such as 2 characteristics factors of the firm, and 4 financial characteristics variables, variables, and 4 profitability factors. As a result of the impact factors of Foreign-invested Companies' death the Labour(NE) variables of characteristics firm had negative effects. And the Debt(LB), Operating Profit (OP), and Sales Profit (SP) of the financial characteristics had a negative effect. Other factors did not produce significant results. As a result of an empirically comparative analysis of the mortality rate of foreign-invested companies by the Kaplan-Meier method, it was analyzed that fully owned companies and large enterprises had lower extinction risk and greater sustainable management potential than joint ventures or SMEs.
The treatment policy and prognosis are determined based on the final stage of lung cancer patients. The final stage of lung cancer patients is determined based on the T, N, and M stage classification table provided by the American Cancer Society (AJCC). However, the final stage of AJCC has limitations in its use for various fields such as patient treatment, prognosis and survival days prediction. In this paper, clustering algorithm which is one of non-supervised learning algorithms was assessed in order to check whether using only T, N, M stages with a data science method is effective for classifying the group of patients in the aspect of survival days. The final stage groups and T, N, M stage clustering groups of lung cancer patients were compared by using the cox proportional hazard model. It is confirmed that the accuracy of prediction of survival days with only T, N, M stages becomes higher than the accuracy with the final stages of patients. Especially, the accuracy of prediction of survival days with clustering of T, N, M stages improves when more or less clusters are analyzed than the seven clusters which is same to the number of final stage of AJCC.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.2
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pp.119-131
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2024
In recent years, there has been a significant growth in loan comparson services offered by fintech platforms in South Korea. However, it has been reported that loan comparison platform users tend to have a higher risk of default compared to non-users. This paper investigates the difference in platform-specific credit risk factors using survival analysis models - Kaplan-Meier curves and Accelerated Failure Time (AFT) model. Our findings show that, relative to non-users, users of loan comparison platforms are characterized by elevated default rates, a greater propensity for home ownership, lower credit scores, and shorter loan durations. Furthermore, our AFT models elucidate the variance in default risk among the various loan comparison service platforms, highlighting the imperative for customized strategies that address the unique risk profiles of customers on each platform.
Purpose: The purpose of this study is to analyze the factors affecting the longevity of failed prosthesis and the success rate of the prosthesis based on the data evaluated with the newly developed Korean Academy of Prosthodontics (KAP) criteria. Materials and methods: Evaluation was performed in the restored prosthesis for patients who visited the prosthodontics department of the 13 dental university hospitals and general hospitals. The status of the prosthesis was classified into four categories: Good, Fair, Bad, Worst. The success was recorded if only the category was classified in 'good'. The mean duration of failed prostheses and the success rate through Kaplan-Meier method were analyzed. Results: A total of 1,804 cases of prosthesis were evaluated: 810 cases of fixed dental prostheses (FDP), 519 cases of Removable Dental Prostheses (RDP), and 475 cases of implant prosthesis. The mean duration of failed FDP was $11.41{\pm}0.30years$ and the median was 10 years. The mean duration of failed RDP was $8.18{\pm}0.29years$ and the median was 7 years. The mean duration of failed implant prosthesis was $7.99{\pm}0.30years$ and the median was 7 years. The factors related to the failure were as follows: number of units, abutments, abutments treated with root canal, and plaque index in FDPs; treated and opposing dentition in RDPs; the number of implants, duration of use, and plaque index in implant prostheses. Conclusion: The average duration of failed prosthesis was 11.41 years for FDPs, 8.18 years for RDPs, and 7.99 years for implant prosthesis, according to the evaluation with newly developed KAP criteria.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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