Korean journal of aerospace and environmental medicine
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v.31
no.1
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pp.17-20
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2021
As the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic continues, doctors face many difficulties in managing patients with respiratory allergies. As research continues, much new knowledge has emerged about the link between COVID-19 infection and respiratory allergies. Studies to date have shown that there is no significant increase in the risk of COVID-19 infection in patients with respiratory allergies. However, in patients undergoing treatment for moderate to severe asthma or allergic rhinitis, more severe clinical manifestations, increased hospitalization period, and increased mortality may occur, so patients need to be managed with more care. In addition to personal efforts, social consideration should be accompanied to prevent deterioration in patients' quality of life with respiratory allergies due to COVID-19. Lastly, as clinical doctors, we should treat patients with respiratory allergies to protect ourselves appropriately by actively utilizing remote medical treatment and minimizing tests that generate droplets. Also, by appropriately educating patients and continuing drug treatment, efforts should be made to ensure that patients receive the best treatment even in a pandemic situation.
Vaccine nationalism and its implications to vaccine supply were a huge concern globally when COVID-19 vaccines first became available in 2021. At the time, vaccine supply was limited and it was difficult for many countries around the world to get adequate supply of the COVID-19 vaccine to inoculate their people. At its most benign, vaccine nationalism delayed the access of poorer countries to vaccines that are widely considered as the long-term solution to the COVID-19 pandemic. Poorer countries needed to resort to diplomacy to wrangle early access to vaccine supply from vaccine-producing countries like the United States, the United Kingdom and others. In particular, Philippine President Rodrigo Duterte leveraged his country's Visiting Forces Agreement (VFA) with the United States and the need for Filipino nurses by countries like the United Kingdom and Germany to secure early access to COVID-19 vaccines. It all seems trivial now (in 2022) because of better global vaccine supply, but in 2021 when countries scrambled for access to scarce COVID-19 vaccines, Rodrigo Duterte leveraged the Philippines' assets to gain early access to vaccine supply.
Purpose: The restrictions posed by the COVID-19 pandemic have affected the normal functioning of the economy. A country like India is facing a lot of concerns in all its sectors especially, in its fiscal system. This paper makes an attempt to examine the impact of COVID-19 first wave on Goods and Service Tax revenue collection and distribution in India and also studies the impact of COVID-19 first wave on the state wise GST revenue of the country. Research Design, Data and Methodology: Our study is based on published GST revenue data. Tools such as Paired Sample t-test, Wilcoxon signed rank test are employed to analyze the data. Results: Our results provide evidence that there is a sharp decline in the GST revenue in the months after the lockdown announcement. The large states show no significance impact of COVID-19 pandemic on GST collection. Whereas, small states like Manipur and Goa show significant difference in GST revenue collection & distribution between the pre and post lockdown period. Conclusion: The outcome of this study will help the policymakers to analyze the extent of the GST revenue loss to the government treasury and will allow them to take appropriate measures in the future.
The entire tourism industry is being hit hard by the COVID-19 as a global pandemic. Accommodation sharing services such as Airbnb, which have recently expanded due to the spread of the sharing economy, are particularly affected by the pandemic because transactions are made based on trust and communication between consumer and supplier. As the pandemic situation changes individuals' perceptions and behavior of travel, strategies for the recovery of the tourism industry have been discussed. However, since most studies present macro strategies in terms of traditional lodging providers and the government, there is a significant lack of discussion on differentiated pandemic response strategies considering the peculiarity of the sharing economy centered on peer-to-peer transactions. This study discusses the marketing strategy for individual hosts of Airbnb during COVID-19. We empirically analyze the effect of changes in listing descriptions posted by the Airbnb hosts on listing performance after COVID-19 was outbroken. We extract nine aspects described in the listing descriptions using the Attention-Based Aspect Extraction model, which is a deep learning-based aspect extraction method. We model the effect of aspect changes on listing performance after the COVID-19 by observing the frequency of each aspect appeared in the text. In addition, we compare those effects across the types of Airbnb listing. Through this, this study presents an idea for a pandemic crisis response strategy that individual service providers of accommodation sharing services can take depending on the listing type.
Background: Most international bodies recommended against musculoskeletal steroid injection during the COVID-19 pandemic, fearing that the immunosuppressive effects of the steroid could worsen COVID-19 infection, thus prolonging the suffering of patients with severe musculoskeletal disease. The authors' aim is to analyze the risk of COVID-19 infection after musculoskeletal injections. Methods: This is a retrospective study of patients who visited a sports medicine clinic and received musculoskeletal steroid injections between January 1, 2020 and February 28, 2021. The collected data was compared with the national COVID-19 registry to identify positive COVID-19 patients. The patients were only considered positive for COVID-19 following corticosteroid injection within 3 months after injection. Results: Out of 502 steroid injections; 79.7% (n = 400) received a single injection in one day, 19.1% (n = 96) received steroid injections at 2 sites in one day, and 1.2% (n = 6) received steroid injections at 3 sites in one day. Using the Fisher's exact test, there was no statistically significant association of COVID-19 infection between the steroid group and control group (relative risk, 1.44; 95% confidence interval, 0.9-23.1, P = 0.654). Only one patient contracted mild COVID-19 with no post COVID complications. Conclusions: The authors recommend the use of musculoskeletal steroid injections in clinically indicated situation without having increased risk of COVID-19.
Purpose: Purchasing food via online shopping channels is booming during Covid-19 Pandemic in Vietnam. However, the perceived risks of food bought via online shopping channels may discourage consumers. Hence, this study assesses the effects of perceived risks on food purchase intention via online shopping channels in Vietnam. Research design, data and methodology: This study applied the multiple regression analysis with 253 samples collected from consumers who frequently purchase food via online shopping channels in Vietnam. The questionnaire is provided to respondents via Google Form. The sample collection method is convenience sampling. Three hundred samples were collected, but 253 samples are used after filtering the responses with missing data. The Exploratory Factor Analysis (EFA) and regression analysis are used for data analysis on SPSS software version 20. Results: The results show that product risk, security risk, time risk, and fraud risk of the seller negatively affect the intention to buy food via online shopping channels in Vietnam. Conclusions: The study provides several implications and recommendations for food companies and online food sellers. Reducing customers' perceived risks online food makes customers more willing to buy food online during Covid-19 Pandemic. Limitations and suggestions for further research are also discussed.
The purpose of this study is to examine emerging trends in fashion films and the impact of COVID-19 through analysis of Prada films produced before and after the initial spread of the COVID-19 pandemic. We selected 40 cases occurring prior to the pandemic, from June to December 2019, and 21 cases occurring since the outbreak, from June to December 2020. To identify relevant trends, we conduct a literature review and examine a range of case studies. First, travel restrictions and confronting activities currently inhibit production. Through our case study analysis, we identify nineteen cases in between before and after COVID-19. Secondly, Prada can be seen to mainly produce episodes and promotional films. Additionally, it develops content showcasing brand values in environmental, cultural, creative, and sport-related fields; intended audiences extend beyond the realm of fashion. Thirdly, a new film category began to develop after the outbreak of COVID-19, namely, narrative films utilizing virtual interactions. According to our analysis results, we expect film production that is increasingly facilitated by virtual communication, technology utilization, and online platforms to continue even after the resolution of COVID-19. New film categories will emerge, and we predict that the gap between the number of cases before and after COVID-19 will narrow.
This study found an interesting fact that the nonlinear relationship structure between volatility and trading volume changed before and after the COVID-19 pandemic according to empirical analysis using Bitcoin (BTC) market data that sensitively reflects investors' trading behavior. That is, their relationship appeared positive (+) in a stable market state before COVID-19 pandemic, as in theory based on the information flow paradigm. In a state under severe market stress due to COVID-19 pandemic, however, their dependence structure changed and even negative (-). This can be seen as a consequence of increased market stress caused by COVID-19 pandemics from a behavioral economics perspective, resulting in structural changes in the asset market and a significant impact on the nonlinear dependence of volatility and trading volume (in particular, their dependence at extreme quantiles). Hence, it should be recognized that in addition to information flows, psychological phenomena such as behavioral biases or herd behavior, which are closely related to market stress, can be a key in changing their dependence structure. For empirical analysis, this study performs a test of Ross (2015) for detecting a structural change, and proposes a Copula Regression Quantiles (CRQ) approach that can identify their nonlinear relationship structure and the asymmetric dependence in their distribution tails without the assumption of i.i.d. random variable. In addition, it was confirmed that when the relationship between their extreme values was analyzed by linear models, incorrect results could be derived due to model specification errors.
Purpose: During the coronavirus disease-19 (COVID-19) outbreak, mask-wearing is required to protect against and limit the spread of infection, but it can directly affect skin problems. Change in skin condition might be related to mental health. This study explored the association between skin conditions and behavior of skin cares and stress levels during the Covid-19pandemics. Research design, data and methodology: A survey was conducted on 516 adults who were aware of damaged skin due to continuous wearing of masks for a long time during the COVID-19 Pandemic. The study included 164 men and 352 women in the Republic of Korea. Results: Skin conditions and behavior of skin cares associated with stress perceptions. A multiple linear regression model was used adjusting for potential confounder. Conclusion: Since management so far in the COVID-19 Pandemic can cause skin concerns and change the original skin type, it is necessary to redefine and improve the use of skin care, face-washing methods, and functional cosmetics. People with high and low interest in skin type recognition and management were evenly identified, and it was confirmed that stress awareness decreases as awareness of skin care attitude increases.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.29
no.5
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pp.499-512
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2022
Intervention measures have been implemented worldwide to reduce the spread of the COVID-19 outbreak. The COVID-19 outbreak has occured in several waves of infection, so this paper is divided into three groups, namely those countries who have passed the pandemic period, those countries who are still experiencing a single-wave pandemic, and those countries who are experiencing a multi-wave pandemic. The purpose of this study is to develop a multi-wave Richards model with several changepoint detection methods so as to obtain more accurate prediction results, especially for the multi-wave case. We investigated epidemiological trends in different countries from January 2020 to October 2021 to determine the temporal changes during the epidemic with respect to the intervention strategy used. In this article, we adjust the daily cumulative epidemiological data for COVID-19 using the logistic growth model and the multi-wave Richards curve development model. The changepoint detection methods used include the interpolation method, the Pruned Exact Linear Time (PELT) method, and the Binary Segmentation (BS) method. The results of the analysis using 9 countries show that the Richards model development can be used to analyze multi-wave data using changepoint detection so that the initial data used for prediction on the last wave can be determined precisely. The changepoint used is the coincident changepoint generated by the PELT and BS methods. The interpolation method is only used to find out how many pandemic waves have occurred in given a country. Several waves have been identified and can better describe the data. Our results can find the peak of the pandemic and when it will end in each country, both for a single-wave pandemic and a multi-wave pandemic.
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