Objectives: Socioeconomic inequality in metabolic syndrome (MetS) remains poorly understood in Iran. The present study examined the extent of the socioeconomic inequalities in MetS and quantified the contribution of its determinants to explain the observed inequality, with a focus on middle-aged adults in Iran. Methods: This cross-sectional study used data from the Ravansar Non-Communicable Disease cohort study. A sample of 9975 middleaged adults aged 35-65 years was analyzed. MetS was assessed based on the International Diabetes Federation definition. Principal component analysis was used to construct socioeconomic status (SES). The Wagstaff normalized concentration index (CIn) was employed to measure the magnitude of socioeconomic inequalities in MetS. Decomposition analysis was performed to identify and calculate the contribution of the MetS inequality determinants. Results: The proportion of MetS in the sample was 41.1%. The CIn of having MetS was 0.043 (95% confidence interval, 0.020 to 0.066), indicating that MetS was more concentrated among individuals with high SES. The main contributors to the observed inequality in MetS were SES (72.0%), residence (rural or urban, 46.9%), and physical activity (31.5%). Conclusions: Our findings indicated a pro-poor inequality in MetS among Iranian middle-aged adults. These results highlight the importance of persuading middle-aged adults to be physically active, particularly those in an urban setting. In addition to targeting physically inactive individuals and those with low levels of education, policy interventions aimed at mitigating socioeconomic inequality in MetS should increase the focus on high-SES individuals and the urban population.
Shin, Sat Byeol;Kang, Moon Seong;Jun, Sang Min;Song, Jung Hun;Kim, Kyeung;Ryu, Jeong Hoon;Park, Jihoon;Lee, Do Gil;Lee, Kyeong-Do
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.58
no.5
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pp.11-18
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2016
The objective of this study was to develop the simple method to estimate ungauged river section for flood stage analysis. Damage prediction should be prioritized using hydrological modeling to reduce flood risk. Mostly, the geographical data using hydrological modeling depends on national river cross-section survey. However because of the lack of measured data, it is difficult to apply to many local streams or small watersheds. For this reason, this study suggest the method to estimate unguaged river cross-section. Simple regression equations were derived and used to estimate river cross-section by analyzing the correlation between the river cross-sectional characteristics (width, height and area). The estimated cross-sections were used to simulate flood level by HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center's River Analysis System). The applicability of this method was verified by comparing simulated flood level between measured and estimated cross-section. The water surface elevation of the flood stage analysis was 6.56-7.24 m, 5.33-5.95 m and 6.12-6.75 m for measured cross section, for estimated cross section and for estimated cross section based on DEM elevation, respectively. Further study should consider other factors for more accurate flood stage analysis. This study might be used one of the guidelines to estimate ungauged river section for flood stage analysis.
Various methodologies for the genetic analysis of longitudinal data have been proposed and applied to data from large-scale genome-wide association studies (GWAS) to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with traits of interest and to detect SNP-time interactions. We recently proposed a grid-based Bayesian mixed model for longitudinal genetic data and showed that our Bayesian method increased the statistical power compared to the corresponding univariate method and well detected SNP-time interactions. In this paper, we further analyze longitudinal obesity-related traits such as body mass index, hip circumference, waist circumference, and waist-hip ratio from Korea Association Resource data to evaluate the proposed Bayesian method. We first conducted GWAS analyses of cross-sectional traits and combined the results of GWAS analyses through a meta-analysis based on a trajectory model and a random-effects model. We then applied our Bayesian method to a subset of SNPs selected by meta-analysis to further discover SNPs associated with traits of interest and SNP-time interactions. The proposed Bayesian method identified several novel SNPs associated with longitudinal obesity-related traits, and almost 25% of the identified SNPs had significant p-values for SNP-time interactions.
Purpose The purpose of this study is to find meaningful insights using regression analysis to resolve the digital divide between generations. In the analysis process of this study, social network analysis was applied to approach it with a perspective differentiated from the existing statistical techniques. Design/methodology/approach This study used a social network analysis methodology that transforms and analyzes government-led survey data into relational data. First, the cross-sectional data were converted into relational data, and a continuous core-periphery model and multidimensional scaling method were applied. Afterwards, the relationship between various factors affecting the digital divide and the difference in influence were analyzed by generation. Findings According to the network analysis results, it can be seen that all generations commonly use 'information and news search' and 'living information service'. However, it can be seen that the centrally used services of each generation are clearly different from each other, and the degree of linkage between the services is also clearly different. In addition, it can be seen that the relationship between factors influencing the digital divide by generation is also different.
Purpose: This study examined the characteristics differences associated with 1-year continuous smoking abstinence in Korean young adult and middle-aged male workers. Methods: 'Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES)' is an ongoing surveillance system that assesses the health and nutritional status of Koreans. For a secondary analysis of cross-sectional data from KNHANES VI-1, this study selected 683 Korean male workers as a subpopulation, who were young adult or middle-aged. The subpopulation was composed of success or failure group of 1-year continuous smoking abstinence. Binomial logistic regression analysis was performed. Results: Success group was more likely to be older, live in urban areas, rate their health status as excellent or good, and have ever been diagnosed with hypertension than failure group. Additionally, Success group was less likely to have used electronic cigarettes (e-cigarettes), drink more than once a month, and have been exposed to secondhand smoking in workplace within a week. Conclusion: Developing smoking cessation programs requires consideration of resources in rural areas, promoting self-efficacy, restricting e-cigarettes and drinking, and promoting a smoke-free workplace.
This study is done in Shanghai area by sample survey of female college students. Through direct contact survey, this study collected and analyzed information on figure to understand feature of breasts and measurements of body to provide base information to improve product of brassiere for adult female in China. Data was analyzed by using SPSSWIN 13.0 Program and SAS 9.0. 1. From a result of analysis on the body measures to understand the characteristics of the shape of the breast of the Chinese female college students(18$\sim$24 years old), the bust circumference was 83.86cm and the underbust circumference was 73.37cm and the cup size of a brassiere was 75A. 2. From a result of analysis on the bust measures to understand the relations between the front, lateral and cross-sectional proportions of the bust and the shape of the breast in the Chinese female college students, the chest height was 0.77, the bust height was 0.71 and the underbust height was 0.68 as the information of the body type that shows the location of the bust that is the measure of an item to a height as the front proportion of the bust. For the lateral proportion of the bust, the chest depth of the waist depth was 0.98, the bust depth, 1.21 and the underbust depth, 1.03. While the bust depth/waist depth is ideal when being 1.3, it was 1.21 in this study to be close to the ideal lateral shape. For the cross-sectional proportion of the bust, the area of the largest evenness was the bust followed by the waist, underbust and chest in order. 3. From a result of analysis on the correlation between measured items necessary to understand the characteristic of the shape of the breast, to set up the sizes and to produce the patterns, the underbust circumference had a relatively high correlation between the items of breadth, depth and circumference and weight as the items of basic areas.
In this research, the gene expression programming (GEP) technique was employed to provide a new model for predicting the maximum loading capacity of concrete-encased steel (CES) columns. This model was developed based on 96 CES column specimens available in the literature. The six main parameters used in the model were the compressive strength of concrete (fc), yield stress of structural steel (fys), yield stress of steel rebar (fyr), and cross-sectional areas of concrete, structural steel, and steel rebar (Ac, As and Ar respectively). The performance of the prediction model for the ultimate load-carrying capacity was investigated using different statistical indicators such as root mean square error (RMSE), correlation coefficient (R), mean absolute error (MAE), and relative square error (RSE), the corresponding values of which for the proposed model were 620.28, 0.99, 411.8, and 0.01, respectively. Here, the predictions of the model and those of available codes including ACI ITG, AS 3600, CSA-A23, EN 1994, JGJ 138, and NZS 3101 were compared for further model assessment. The obtained results showed that the proposed model had the highest correlation with the experimental data and the lowest error. In addition, to see if the developed model matched engineering realities and corresponded to the previously developed models, a parametric study and sensitivity analysis were carried out. The sensitivity analysis results indicated that the concrete cross-sectional area (Ac) has the greatest effect on the model, while parameter (fyr) has a negligible effect.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1311-1315
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2009
Understanding of the hydraulics of flow is very important to support the management of river. The cross-sectional area, average velocity, flow depth and discharge can be regarded as a power function each other. In this paper the flow of Bocheong stream basin is experimentally studied. The correlation analysis was performed between observed hydraulic factors by the power type function. The constants resulted from the correlation analysis were calculated by the geomorphologic characteristics of the watershed using the power type function. The correlation coefficients between the hydraulic factors were appeared close to unit having strong correlationship. The two conditions of equality of the continuity equation were analysed, and the conditions were found to be good results. From these results the observed hydraulic data of Bocheong stream basin can be concluded as a reliable data. The correlation coefficients between the parameters of the hydraulic characteristics and geomorphologic factors were found to be close to unit.
The purpose of this study is to analyze the technical efficiency and its determinants for Korean Apiculture farming by using from door to door and e-mail inquiry data. The analysis was implemented through the Cobb-Douglas stochastic frontier production function (SFPF) model including the technical inefficiency effect model for cross-sectional data. To measure the SFPF model, honey production was used for a dependent variable, and for input variables labor cost, preventive cost, material cost, feeding cost, depreciation cost were used. Farmer's age, farmer's career, farming scale, full-time or half-time firm and movement or fixed firm variables were used to measure the inefficiency effect model. The average technical efficiency on apiculture farming in Korea is estimated to be 0.8112. It means that there were technical inefficiency of about 18.88% in Korea apiculture farming. In this study there are some suggestions which could increase the technical efficiency of Korean apiculture farming.
The traditional measures of a container port (or terminal) efficiency such as crane productivity, cargo throughput, etc. were generally presenting the partial efficiency since they evaluated only each individual factor and based on cross-sectional data. To overcome this problem, and in an effort to help port authorities develop a winning strategy in the increasingly competitive container transportation market, this Paper develops a meaningful set of benchmarks that will set the standard for best practices. In particular, this paper proposed a combined method to merge the DEA and simulation technique over time. To illustrate the usefulness of the proposed combined DEA/simulation model, this paper used the panel data of the four Gwangyang container terminals and seven Busan container terminals in Korea over the four-year period of 1999 through 2002.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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