Purpose: This study aimed to investigate the effects of a program for increasing self-care with activities of daily living among the elderly living at home. Methods: The study adopted a non-equivalent control group pretest-posttest design. The number of participants were 30 in the experimental group and 30 in the control group. Participants were persons aged 65 years and above in Busan. The experimental group was provided with for 16 different types of self-care behaviors by family nurses who made weekly home visits to these participants. Each visit lasted for more than 30 minutes, and the visits were conducted for 12 weeks. The research instrument used in this study was a scale developed by Shimanouchi et al. (2003) which assessed self-care behavior, activities of daily living, and depression. Results: The experimental group showed an increase in self-care behavior compared to the control group. Time and group variables were also found to have an interaction effect on the daily living activity level. The experimental group showed an increase in the activities of daily living compared to the control group. Depression scores dropped from 9.4 to 5.8 in the experimental group and from 8.6 to 7.0 in the control group. Conclusion: We found that the self-care behavior program improved the levels of independence and activities of daily living among the elderly living at home.
In the COVID-19 era, it was implemented to be used as a basic material for setting the direction of learning support and student guidance for university institutions and professors who are experiencing confusion. The purpose of this study is to compare the actual status of daily-routines of COVID-19 period, general semester period, and vacation period, and to examine whether there is a difference between the period of general semester and COVID-19 period, and whether there is a difference in daily use of COVID-19 period depending on grade. For this reason, a questionnaire survey was conducted from April 23 to 29, 2020, targeting students of University A, which is a small-scale technical centered university in the region, and 754 students answered. As a result of the study, first of all, when we looked at the trends in the use of daily-routines by period of general semester, vacation period, and COVID-19 period, the trends of the general semester period and COVID-19 period were similar in the areas of learning and self-development. Second, there were statistically significant differences in sleep, relaxation, learning and other areas between the period of the general semester and the duration of COVID-19. Third, there were statistically significant differences over grade in relaxation, learning, development, and other areas.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.2
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pp.125-135
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2005
Generation and transport of nonpoint source pollution, especially sediment-associated pollutants, are profoundly influenced by hydrologic features of runoff. In order to identify pollutant export rates, hence, clear knowledge of rainfall-runoff relationship is a pre-requisition. In this study, performance of AnnAGNPS model was assessed based on the ability of the model to predict rainfall-runoff relationship. Three catchments, each under different nearly single land use, were simulated. From the results, it was found that the model was likely to produce better predictions for larger catchments than smaller catchments. Because of using the daily time scale, the model could not account for short durations less than 24 hours, especially high intensity events with multiple peak flow that significantly contribute to the generation and transport of pollutants. Since CN information for regional areas has not been built up, a careful selection of CN is needed to achieve accurate prediction of runoff volume. Storm distribution also found to be considered as an important calibration parameter for the hydrologic simulation.
The climate change has been observed in Korea as well as in the entire world recently. The rainstorm has been gradually increased and then the damage has been grown. It is getting important to predict short-term rainfall. The Korea Meteorological Administration (KMA) generates numerical model outputs which are computed by Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) and Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS). The KMA predicts rainfall using RDAPS results. RDAPS model generates 48 hours data which is organized 3 hours data accumulated at 00UTC and 12UTC. RDAPS results which are organized 3 hours time scale are converted into daily rainfall to compare observed daily rainfall. In this study, 9 cases are applied to convert RDAPS results to daily rainfall data. The MAP (mean areal precipitation) in Geum river basin are computed by using KMA which are 2005 are used. Finally, the best case which gives the close value to the observed rainfall data is obtained using the average absolute relative error (AARE) especially for the Geum River basin.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.150-150
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2022
This study investigates the roles of decomposition methods on high accuracy in daily rainfall prediction from light gradient boosting machine (LightGBM) algorithm. Here, empirical mode decomposition (EMD) and singular spectrum analysis (SSA) methods were considered to decompose and reconstruct input time series into trend terms, fluctuating terms, and noise components. The decomposed time series from EMD and SSA methods were used as input data for LightGBM algorithm in two hybrid models, including empirical mode-based light gradient boosting machine (EMDGBM) and singular spectrum analysis-based light gradient boosting machine (SSAGBM), respectively. A total of four parameters (i.e., temperature, humidity, wind speed, and rainfall) at a daily scale from 2003 to 2017 is used as input data for daily rainfall prediction. As results from statistical performance indicators, it indicates that the SSAGBM model shows a better performance than the EMDGBM model and the original LightGBM algorithm with no decomposition methods. It represents that the accuracy of LightGBM algorithm in rainfall prediction was improved with the SSA method when using multivariate dataset.
Objective: The purpose of this study was to prepare evidence for the prevention and management of nonspecific chronic neck pain (NSCNP) by examining the correlation between activity of daily living and physical activities of office workers with NSCNP. Design: Crossed-sectional study Methods: 89 patients with NSCNP were recruited for this study. But 2 subjects met the exclusion criteria and were dropped out, and 86 subjects finally participated. Numerical pain rating scale (NPRS) and neck disability index (NDI) were used to check the pain intensity and disability of patients with neck pain, respectively. For the activity of daily living, computer use time, sleep time, and driving time were used. To find out the physical activities of the subjects, International Physical Activity Questionnaires (IPAQ-SF) was used. Correlation analysis was performed to find out the correlation of each variable. Results: A clear positive correlation was established between computer use time and pain (p<0.05), and a clear positive correlation was established between computer use time and disability index (p<0.05). The correlation between NPRS and NDI and physical activity total time, high intensity activity score, moderate intensity activity score, and walking score were not statistically significant (p>0.05). Conclusions: In treating patients with NSCNP, it is necessary to reduce the computer usage time as a professional factor or to educate the proper posture. In addition, rather than emphasizing physically comprehensive physical activity, grafting therapeutic exercise directly related to neck pain could have a more positive effect on NSCNP patients.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.3923-3942
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2022
Environment, price, regulation, and other factors influence the price of agricultural products, which is a social signal of product supply and demand. The price of many agricultural products fluctuates greatly due to the asymmetry between production and marketing details. Horticultural goods are particularly price sensitive because they cannot be stored for long periods of time. It is very important and helpful to forecast the price of horticultural products which is crucial in designing a cropping plan. The proposed method guides the farmers in agricultural product production and harvesting plans. Farmers can benefit from long-term forecasting since it helps them plan their planting and harvesting schedules. Customers can also profit from daily average price estimates for the short term. This paper study the time series models such as ARIMA, SARIMA, and neural network models such as BPN, LSTM and are used for wheat cost prediction in India. A large scale available data set is collected and tested. The results shows that since ARIMA and SARIMA models are well suited for small-scale, continuous, and periodic data, the BPN and LSTM provide more accurate and faster results for predicting well weekly and monthly trends of price fluctuation.
This study estimates and evaluates the daily January temperature from 2003 to 2012 with 30 m-resolution over South Korea, using a modified Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model (K-PRISM). Several factors in K-PRISM are also adjusted to 30 m grid spacing and daily time scales. The performance of K-PRISM is validated in terms of bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient (Corr), and is then compared with that of inverse distance weighting (IDW) and hypsometric methods (HYPS). In estimating the temperature over Jeju island, K-PRISM has the lowest bias (-0.85) and RMSE (1.22), and the highest Corr (0.79) among the three methods. It captures the daily variation of observation, but tends to underestimate due to a high-discrepancy in mean altitudes between the observation stations and grid points of the 30 m topography. The temperature over South Korea derived from K-PRISM represents a detailed spatial pattern of the observed temperature, but generally tends to underestimate with a mean bias of -0.45. In bias terms, the estimation ability of K-PRISM differs between grid points, implying that care should be taken when dealing with poor skill area. The study results demonstrate that K-PRISM can reasonably estimate 30 m-resolution temperature over South Korea, and reflect topographically diverse signals with detailed structure features.
Khoei, Mahtab Alizadeh;Akbari, Mohammad Esmail;Sharifi, Farshad;Fakhrzadeh, Hossein;Larijani, Bagher
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.14
no.5
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pp.2731-2737
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2013
Background: This study evaluated the validity and reliability of applying the Katz's Activities of Daily Living (ADL) scale in an Iranian sample of elderly oncologic patients following initial cancer treatment. Materials and Methods: The scale was translated with the forward-backward procedure to give an Iranian version. The ADL scale was then applied in a random sample of 400 oncologic patients aged 60 and older following initial cancer treatment. Assessment of the scale stability was twice, with a 14-days (two weeks) interval, to 30 (of the 400) eligible elderly cancer patients in March 2012. To measure treatment effects, the index was run with 150 patients in a three month recall, following oncology processing. Exploratory and confirmatory factor analysis was performed for assessment of construct validity of the Katz's ADL. Reliability was measured with internal consistency (Cronbach's alpha co-efficient), and test/retest (Spearman's r value) of the instrument. Criterion validity was evaluated by comparing the Katz with Physical Function (PF) subscale of SF 36. Known-group validity was approved by comparing of Katz' ADL between quartile groups of PF subscale of SF 36. Results: In our study the ADL demonstrated a high degree of internal homogeneity (Cronbach's alpha 0.923). There was a high correlation between scores of two time measurement of Katz's ADL (p value of two- related- samples test was 0.3). Construct validity showed a correlation coefficient of 0.572 between the ADL and PF scores. In factor analysis, 2 factors were extracted. Evidence for the reliability of the questionnaire was good and known group validity was approved by significant differences of ADL score between quartiles of the PF subscale of SF36. Conclusions: The results suggest that the Iranian version of ADL applied for oncologic older adult patients following initial cancer treatment is a reliable and a valid clinical instrument and comparable to those reported in other studies.
Continuous measurement of quality indicators (QIs) should be a routine part of colonoscopy, as a wide variation still exists in the performance and quality levels of colonoscopy in Korea. Among the many QIs of colonoscopy, the adenoma detection rate, average withdrawal time, bowel preparation adequacy, and cecal intubation rate should be monitored in daily clinical practice to improve the quality of the procedure. The adenoma detection rate is the best indicator of the quality of colonoscopy; however, it has many limitations for universal use in daily practice. With the development of natural language processing, the adenoma detection rate is expected to become more effective and useful. It is important that colonoscopists do not strictly and mechanically maintain an average withdrawal time of 6 minutes but instead perform careful colonoscopy to maximally expose the colonic mucosa with a withdrawal time of at least 6 minutes. To achieve adequate bowel preparation, documentation of bowel preparation with the Boston Bowel Preparation Scale (BBPS) should be a routine part of colonoscopy. When colonoscopists routinely followed the bowel preparation protocols, ≥85% of outpatient screening colonoscopies had a BBPS score of ≥6. In addition, the cecal intubation rate should be ≥95% of all screening colonoscopies. The first step in improving colonoscopy quality in Korea is to apply these key performance measurements in clinical practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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