This study analyzed the poverty rate by poverty dimension, correlation between multidimensional poverty, variables that affected the number of poverty dimension and the probability of the poor or not. The sample consisted of 6,361 elderly households (1,561 baby boom birth cohort, 1,793 post-liberation birth cohort, 3,007 Japanese colonial period birth cohort) taken from the $12^{th}$ Korean Welfare Panel Study. First, the highest poverty rate among the baby boom birth cohort was 62.8% of employment poverty. The highest rate among the post-liberation birth cohort and Japanese colonial period birth cohort, was 82.5%, 92.3% of health poverty, respectively. Second, the highest coefficient in the baby boom birth cohort was .354 for asset poverty and relation poverty. In the remaining two cohorts, the coefficient for asset poverty and relation poverty was the highest at .268, .284, respectively. Third, the average number of poverty dimensions was 2.318 of the baby boom birth cohort, 2.921 of the post-liberation birth cohort, 3.564 of the poverty in the Japanese colonial period birth cohort. Also, the poverty rate for each cohort was 20.179%, 28.779%, and 50.083%, respectively. Fourth, the significant variables in all cohorts were gender, education, marital status, residence, and equalized ordinary income for the multiple regression analysis on the number of poverty dimensions. Additionally, age of the post-liberation birth cohort was significant, age and family numbers of the Japanese colonial period birth cohort were significant. Significant variables in logistic analysis on the probability of poverty or not were the same as those of regression analysis.
Pusan National University School of Medicine (PNUSOM) began analyzing the cohort of pre-medical students admitted in 2015 and has been conducting purposeful analyses for the past 3 years. The aim of this paper is to introduce the process of cohort establishment, cohort composition, and the utilization of cohort analysis results. PNUSOM did not initially form a cohort with a purpose or through a systematic process, but was able to collect longitudinal data on students through the establishment of a Medical Education Information System and an organization that supports medical education. Cohort construction at our university is different in terms of a clear orientation toward research questions, flexibility in cohort composition, and subsequent guideline supplementation. We investigated the relevance of admission factors, performance improvements, satisfaction with the educational environment, and promotion and failure rate in undergraduate students, as well as performance levels and career paths in graduates. The results were presented to the Admissions Committee, Curriculum Committee, Learning Outcomes Committee, and Student Guidance Committee to be used as a basis for innovations and improvements in education. Since cohort studies require long-term efforts, it is necessary to ensure the efficiency of data collection for graduate cohorts, as well as the validity and ethics of the study.
Kim, Jiyoung;Baek, Younghwa;Lee, Siwoo;Ko, Kwang Pil;Yoo, Jonghyang
Journal of Society of Preventive Korean Medicine
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v.20
no.1
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pp.65-73
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2016
Objectives : In this study, we investigated the trends of cohort project in domestic and overseas, and suggested the necessity of cohort on korean medicine and the direction of research. Methods : The papers which include cohort in the title and published by 2015 were searched using PubMed. In order to study the history of cohort in domestic and overseas, research trend was investigated based on the websites of each cohort projects and traditional medicine searching engine named OASIS. Results : Using PubMed, 42,802 papers were searched. Most of the studies over 50 % of total articles, however, were conducted in these 6 years. Nevertheless, cohort studies are being actively proceed, the korean medicine based on cohort studies are nonexistent. Therefore, further discussion about cohort study on korean medicine is necessary to gather physiological index and clinical index of korean medicine consistently. Conclusions : Systematically constructed cohort on korean medicine would be the foundation which collects information, such as gene information, bio information, dietary habit, life style, and Pattern identification (辨證), and integrates them. The analysis of massive clinical materials could suggest the basis of Prevention and treatment of korean medicine considering the difference between personal.
Multiple cohorts (e.g., current students and graduates) were formed to collect information on the entire educational process from admission to graduation regarding students' educational performances at Kosin University College of Medicine. Data that had already been collected and analyzed by different committees for different purposes were grouped into a more systematic and comprehensive system called the cohort system, enabling the necessary data to be collected promptly and analyzed in accordance with the purpose of providing meaningful information in each area of the educational process. Therefore, comprehensive cohort data that can be used for mission statement revision, curriculum development and improvement, student counseling, and student selection were established and utilized. The cohort data were collected from performance evaluation indicators including self-evaluation surveys, evaluation tools for learning outcomes, academic achievement, results of the Korean Medical Licensing Examination, and career placement. Based on the results obtained by analyzing cohort data, a comprehensive cohort report has been published. The data analyzed through the cohort were reported to each committee and used in various ways. Currently, however, only some data have been analyzed and used. In the future, after complete data collection, the cohort data can be used as meaningful basic data for achieving the institution's mission and educational goals, developing and improving the curriculum, counseling students, and selecting students through the analysis of learning performance data from student admission to graduation and after graduation.
When conducting large-scale cohort studies, numerous statistical issues arise from the range of study design, data collection, data analysis and interpretation. In genomic cohort studies, these statistical problems become more complicated, which need to be carefully dealt with. Rapid technical advances in genomic studies produce enormous amount of data to be analyzed and traditional statistical methods are no longer sufficient to handle these data. In this paper, we reviewed several important statistical issues that occur frequently in large-scale genomic cohort studies, including measurement error and its relevant correction methods, cost-efficient design strategy for main cohort and validation studies, inflated Type I error, gene-gene and gene-environment interaction and time-varying hazard ratios. It is very important to employ appropriate statistical methods in order to make the best use of valuable cohort data and produce valid and reliable study results.
Objectives: This study aimed to analyze the mortality of heart disease (HD), ischemic heart disease (IHD), and cerebrovascular disease (CeVD) through an age-period-cohort (APC) analysis. Methods: We used data on mortality due to cardiovascular disease from 1995 to 2018 in Japan, as determined by Vital Statistics. Age groups from 0 years to 99 years were defined by 5-year increments, and cohorts were defined for each age group of each year with a 1-year shift. We used Bayesian APC analysis to decompose the changes in the diseases' mortality rates into age, period, and cohort effects. Results: The period effects for all diseases decreased during the analyzed periods for both men and women. The cohort effects for men increased substantially in cohorts born from around 1940 to the 1970s for all types of cardiovascular diseases. The cohort effects of HD decreased in the cohorts born in the 1970s or later for both men and women. Regarding IHD and CeVD, either a non-increase or decrease of cohort effects was confirmed for cohorts born in the 1970s or later for men, but the effects for women showed a continuously increasing trend in the cohorts born in the 1960s or later. Conclusions: The cohort effects for IHD and CeVD showed increasing trends in younger generations of women. This suggests that preventive approaches against cardiovascular diseases are needed, particularly for women.
Many researchers have used cohort DB (database) to predict the occurrence of disease or to keep track of disease spread. Cohort DB is Big Data which has simply stored disease and health information as separated DB table sets. To measure the relations between health information, It is necessary to reconstruct cohort DB which follows research purpose. In this paper, XML descriptor, editor has been used to construct ontology-based Big Data cohort DB. Also, we have developed ontology based cohort DB search system to check results of relations between health information. XML editor has used 7 layered Ontology development 101 and OWL API to change cohort DB into ontology-based. Ontology-based cohort DB system can measure the relation of disease and health information and can be used effectively when semantic relations are found. We have developed ontology-based cohort DB search system which can measure the relations between disease and health information. And it is very effective when searched results are semantic relations.
The objective of the work is to analyze the factors affecting on changes in filial piety responsibility expectation. For the analysis, this study focuses on the two factors-aging effect and cohort effect. This work analyzes the 4 wave Hallym Aging Panel Data with random intercept model. In the study cohort is divided by the criteria of birth year 1940. and the former cohort is called colony-war cohort and the latter cohort is called industrialization-democratization cohort. The results are in following. First, older cohort shows higher filial piety responsibility expectation score than younger cohort. Second, age shows no relationship with filial responsibility expectation score. Third, male and resident in rural area shows higher score. Forth income, year of schooling, and subjective health show negative relationship with responsibility score.
Lee, Sangjun;Ko, Kwang-Pil;Lee, Jung Eun;Kim, Inah;Jee, Sun Ha;Shin, Aesun;Kweon, Sun-Seog;Shin, Min-Ho;Park, Sangmin;Ryu, Seungho;Yang, Sun Young;Choi, Seung Ho;Kim, Jeongseon;Yi, Sang-Wook;Kang, Daehee;Yoo, Keun-Young;Park, Sue K.
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.55
no.5
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pp.464-474
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2022
Objectives: We introduced the cohort studies included in the Korean Cohort Consortium (KCC), focusing on large-scale cohort studies established in Korea with a prolonged follow-up period. Moreover, we also provided projections of the follow-up and estimates of the sample size that would be necessary for big-data analyses based on pooling established cohort studies, including population-based genomic studies. Methods: We mainly focused on the characteristics of individual cohort studies from the KCC. We developed "PROFAN", a Shiny application for projecting the follow-up period to achieve a certain number of cases when pooling established cohort studies. As examples, we projected the follow-up periods for 5000 cases of gastric cancer, 2500 cases of prostate and breast cancer, and 500 cases of non-Hodgkin lymphoma. The sample sizes for sequencing-based analyses based on a 1:1 case-control study were also calculated. Results: The KCC consisted of 8 individual cohort studies, of which 3 were community-based and 5 were health screening-based cohorts. The population-based cohort studies were mainly organized by Korean government agencies and research institutes. The projected follow-up period was at least 10 years to achieve 5000 cases based on a cohort of 0.5 million participants. The mean of the minimum to maximum sample sizes for performing sequencing analyses was 5917-72 102. Conclusions: We propose an approach to establish a large-scale consortium based on the standardization and harmonization of existing cohort studies to obtain adequate statistical power with a sufficient sample size to analyze high-risk groups or rare cancer subtypes.
The Multiethnic Cohort Study was designed to study prospectively the relationship of diet and other lifestyle factors to the risk of cancer. The cohort was established in 1993-1996 in Hawaii and California (primarily Los Angeles) and included a representative sample of more than 215,000 men and women primarily from five different ethnic groups: Japanese, whites, Native Hawaiians, Latinos, and African- Americans. Because of the emphasis on diet, great attention was paid to developing and pre-testing a self-administered quantitative food frequency questionnaire that would adequately assess food and nutrient intakes in these groups. An extensive food composition database was also created for the study. In addition, during data collection, a calibration study was conducted that makes possible adjustment for measurement error in nutrient intakes and valid comparison of intakes across the several ethnic groups. At the present time, blood and urine specimens are being collected from cohort participants and should yield a biorepository of more than 80,000 subjects. Baseline data indicate that the cohort is well representative of the general population of Hawaii and California, so that results can be generalized. These data also show a wide range in dietary intakes and in other lifestyle variables that should facilitate the testing of etiologic hypotheses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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