Background: Breast cancer is the most common cancer in women. One way to decrease the burden of this cancer is early detection through mammography. This study compared the effectiveness of two different educational methods for teachers' uptake of mammography based on the Health Belief Model. Materials and Methods: The current study was a randomised trial of 120 teachers over 40 years old in two groups receiving multimedia or group education, both based on the Health Belief Model. Participants completed questionnaires before, immediately and three months after educational intervention. Mammography was evaluated before and after educational intervention. Results: The participants in the two groups were demographically similar. Comparison showed no difference noted in the scores of knowledge, perceived barriers, susceptibility, and severity constructs between two groups (p > 0.05). Health motivation and benefit were perceived to be higher in the group education compared to the multimedia group. There was a significant difference in mammography between two groups after the intervention (p= 0.003). Conclusions: Planning and implementation of educational program based on the Health Belief Model can raise knowledge and increase participation in mammography especially with group education.
Kim, In Gyoung;Lee, Changho;Kim, Hyeon Sik;Lim, Sung Chul;Ahn, Jae Sung
Current Optics and Photonics
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v.6
no.1
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pp.92-103
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2022
The development of midinfrared (mid-IR) quantum cascade lasers (QCLs) has enabled rapid high-contrast measurement of the mid-IR spectra of biological tissues. Several studies have compared the differences between the mid-IR spectra of colon cancer and noncancerous colon tissues. Most mid-IR spectrum classification studies have been proposed as machine-learning-based algorithms, but this results in deviations depending on the initial data and threshold values. We aim to develop a process for classifying colon cancer and noncancerous colon tissues through a deep-learning-based convolutional-neural-network (CNN) model. First, we image the midinfrared spectrum for the CNN model, an image-based deep-learning (DL) algorithm. Then, it is trained with the CNN algorithm and the classification ratio is evaluated using the test data. When the tissue microarray (TMA) and routine pathological slide are tested, the ML-based support-vector-machine (SVM) model produces biased results, whereas we confirm that the CNN model classifies colon cancer and noncancerous colon tissues. These results demonstrate that the CNN model using midinfrared-spectrum images is effective at classifying colon cancer tissue and noncancerous colon tissue, and not only submillimeter-sized TMA but also routine colon cancer tissue samples a few tens of millimeters in size.
The mouse double minute 2 (MDM2) gene plays a key role in the p53 pathway, and the SNP 309T/G single-nucleotide polymorphism in the promoter region of MDM2 has been shown to be associated with increased risk of cancer. However, no consistent results were found concerning the relationships between the polymorphism and prostate cancer risk. This meta-analysis, covering 4 independent case-control studies, was conducted to better understand the association between MDM2-SNP T309G and prostate cancer risk focusing on overall and subgroup aspects. The analysis revealed, no matter what kind of genetic model was used, no significant association between MDM2-SNP T309G and prostate cancer risk in overall analysis (GT/TT: OR = 0.84, 95%CI = 0.60-1.19; GG/TT: OR = 0.69, 95%CI = 0.43-1.11; dominant model: OR = 0.81, 95%CI= 0.58-1.13; recessive model: OR = 1.23, 95%CI = 0.95-1.59). In subgroup analysis, the polymorphism seemed more likely to be a protective factor in Europeans (GG/TT: OR = 0.52, 95%CI = 0.31-0.87; recessive model: OR = 0.58, 95%CI = 0.36-0.95) than in Asian populations, and a protective effect of the polymorphism was also seen in hospital-based studies in all models (GT/TT: OR = 0.74, 95%CI = 0.57-0.97; GG/TT: OR = 0.55, 95%CI = 0.38-0.79; dominant model: OR = 0.69, 95%CI = 0.54-0.89; recessive model: OR = 0.70, 95%CI = 0.51-0.97). However, more primary studies with a larger number of samples are required to confirm our findings.
Background: Research on cancers with a high rate of mortality such as those occurring in the stomach requires using models which can provide a closer examination of disease processes and provide researchers with more accurate data. Various models have been designed based on this issue and the present study aimed at evaluating such models. Materials and Methods: Data from 330 patients with gastric cancer undergoing surgery at Iran Cancer Institute from 1995 to 1999 were analyzed. Cox-Snell Residuals and Akaike Information Criterion were used to compare parametric and semi-parametric Cox models in modeling transition rates among different states of a multi-state model. R 2.15.1 software was used for all data analyses. Results: Analysis of Cox-Snell Residuals and Akaike Information Criterion for all probable transitions among different states revealed that parametric models represented a better fitness. Log-logistic, Gompertz and Log-normal models were good choices for modeling transition rate for relapse hazard (state $1{\rightarrow}state$ 2), death hazard without a relapse (state $1{\rightarrow}state$ 3) and death hazard with a relapse (state $2{\rightarrow}state$ 3), respectively. Conclusions: Although the semi-parametric Cox model is often used by most cancer researchers in modeling transition rates of multistate models, parametric models in similar situations- as they do not need proportional hazards assumption and consider a specific statistical distribution for time to occurrence of next state in case this assumption is not made - are more credible alternatives.
Objective: To assess induction effects of Chlamydia pneumoniae (Cpn) on lung cancer in rats. Methods: A lung cancer animal model was developed through repeated intratracheal injection of Cpn (TW-183) into the lungs of rats, with or without exposure to benzo(a)pyrene (Bp). Cpn antibodies (Cpn-IgA, -IgG, and -IgM) in serum were measured by microimmunofluorescence. Cpn-DNA or Cpn-Ag of rat lung cancer was detected through polymerase chain reaction or enzyme-linked immunosorbent assay. Results: The prevalence of Cpn infection was 72.9% (35/48) in the Cpn group and 76.7% (33/43) in the Cpn plus benzo(a)pyrene (Bp) group, with incidences of lung carcinomas in the two groups of 14.6% (7/48) and 44.2% (19/43), respectively (P-values 0.001 and <0.000 compared with normal controls). Conclusions: A rat model of lung carcinoma induced by Cpn infection was successfully established in the laboratory for future studies on the treatment, prevention, and mechanisms of the disease.
Background: It is important to validate scales related to cancer screening beliefs in order to better understand perceptions. The aim of this study was to test the psychometric properties of the colorectal cancer screening belief scale based on Health Belief Model (HBM) constructs. Materials and Methods: Data were collected from 600 persons referred to outpatient laboratory units in Iran through a convenience sampling procedure. In this cross-sectional study, exploratory and confirmatory factor analyses were used to examine construct validity of scale. Results: Through exploratory factor analysis, 52 items of the scale converged to five constructs of HBM with 4 items omission. Construct validity was determined by confirmatory factor analysis through which correlated model was supported. Cronbach's alpha coefficient for the whole scale was obtained as 0.78, which indicates reliability of the scale. Conclusions: The study findings showed that this scale is a valid and reliable instrument that can be used for measuring HBM constructs about colorectal cancer screening with the fecal occult blood test.
The multicellular layers(MCL) of human cancer cells is a three dimensional(3D) in vitro model for human solid tumors which has been used primarily for the assessment of avascular penetration of anti-cancer drugs. For anti-cancer drugs with penetration problem, MCL represents a good experimental model that can provide clinically relevant data. Calcein-AM is a fluorescent dye that demonstrates the cellular vitality in a graded manner in cancer cell culture system. In the present study, we evaluated the use of calcein-AM for determination of anti-proliferative activity of anti-cancer agents in MCL model of DLD-1 human colorectal cancer cells. Optical sectioning of confocal imaging was compromised with photonic attenuation and penetration barrier in the deep layers of MCL. By contrast, fluorescent measurement on the cryo-sections provided a feasible alternative. Cold pre-incubation did not enhance the calcein-AM distribution to a significant degree in MCL of DLD-1 cells. However, the simultaneous determination of drug penetration and cellular vitality appeared to be possible in drug treated MCL. In conclusion, these data suggest that calcein-AM can be used for the simultaneous determination of drug-induced anti-proliferative effect and drug penetration in MCL model.
Background: Methylenetetrahydrofolate (MTHFR) is the key enzyme of the folate metabolic pathway and several studies have pointed to association between the MTHFR C677T polymorphism and breast cancer risk. Although significant association was observed in some studies, in others no clear link could be established. Objective: A meta-analysis of published Asian case control studies was therefor carried out to shed further light on any C677T breast cancer association. Materials and Methods: PubMed, Springer Link, Google Scholar and Elsevier databases were searched for case control studies of associations between MTHFR C677T polymorphism and breast cancer risk. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) were estimated to assess the association. A total of 36 studies including 8,040 cases and 10,008 controls were included in the present meta-analysis. Results: Overall, a significantly elevated breast cancer risk was associated with the T allele and TT genotype in homozygote comparison and dominant genetic models when all studies were pooled into the meta-analysis (T vs C (allele contrast model): OR=1,23, 95%CI=1.13-1.37, p=0.000 ; TT vs CC(homozygote model): OR=1.38, 95%CI=1.16-1.63, p=0.0003; TT+CT vs CC (dominant model): OR=1.12, 95%CI=1.01-1.23, p=0.02). Conclusions: The present meta-analysis strongly suggested a significant association between the MTHFR C677T polymorphism and risk of breast cancer in Asian populations.
Objectives: Determining the work-relatedness of lung cancer developed through occupational exposures is very difficult. Aims of the present study are to develop a decision tree of occupational lung cancer. Methods: 153 cases of lung cancer surveyed by the Occupational Safety and Health Research Institute (OSHRI) from 1992-2007 were included. The target variable was whether the case was approved as work-related lung cancer, and independent variables were age, sex, pack-years of smoking, histological type, type of industry, latency, working period and exposure material in the workplace. The Classification and Regression Test (CART) model was used in searching for predictors of occupational lung cancer. Results: In the CART model, the best predictor was exposure to known lung carcinogens. The second best predictor was 8.6 years or higher latency and the third best predictor was smoking history of less than 11.25 pack-years. The CART model must be used sparingly in deciding the work-relatedness of lung cancer because it is not absolute. Conclusion: We found that exposure to lung carcinogens, latency and smoking history were predictive factors of approval for occupational lung cancer. Further studies for work-relatedness of occupational disease are needed.
Background: The SULT1A1 Arg213His polymorphism is reported to be associated with lung cancer risk. However, this relationship remains controversial. For better understanding a meta-analysis was therefore performed. Methods: An extensive search was performed to identify all case-control studies investigating association between SULT1A1 Arg213His polymorphism and lung cancer risk. The strength was assessed by odds ratio (OR) with the corresponding 95% confidence interval (95%CI). Results: A total of five publications covering 1,669 cases and 1,890 controls were included in this meta-analysis. No significant association between SULT1A1 Arg213His polymorphism and lung cancer risk was observed in overall comparisons in all genetic models (dominant model: OR=1.33, 95%CI=1.00-1.76, P=0.05; additive model: OR=1.30, 95%CI=0.93-1.81, P=0.12; recessive model: OR=1.21, 95%CI=0.89-1.66, P=0.23). However, on subgroup analysis, an elevated risk in mixed populations with variant His allele was revealed in the dominant model (OR=1.66, 95% CI=1.06-2.62, P=0.03). Furthermore, the SULT1A1 Arg213His polymorphism was associated with an increased risk of lung cancer in both females and males in the dominant model (females: OR=1.72, 95%CI=1.29-2.27, P=0.00; males: OR=1.46, 95%CI=1.19-1.78, P=0.00). No significant association between this polymorphism and different smoking status (smokers and non-smokers) and the other ethnicities (Asians and Caucasians) was shown. Conclusions: The results of this meta-analysis indicate that the SULT1A1 Arg213His polymorphism is not associated with lung cancer risk in Asians and Caucasians, but possible elevation for genotype (GA/AA) in mixed populations and males and females needs further investigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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