• Annals of Clinical Neurophysiology
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• 제21권1호
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• pp.36-43
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• 2019

Background: Diabetic peripheral polyneuropathy (DPN) is associated with a variety of symptoms. Nerve conduction studies (NCSs) are considered to be the gold standard of nerve damage assessments, but these studies are often dissociated from the subjective symptoms observed in DPN patients. Thus, the aim of the present study was to investigate the correlations between NCS parameters and neuropathic symptoms quantified using the Michigan Neuropathy Screening Instrument (MNSI). Methods: Patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) with or without symptoms of neuropathy were retrospectively enrolled. Demographic data, clinical laboratory data, MNSI score, and NCS results were collected for analysis; DPN was diagnosed based on the MNSI score (${\geq}3.0$) and abnormal NCS results. Pearson's correlation coefficients were used to evaluate the relationships between MNSI score and NCS variables. Results: The final analyses included 198 patients (115 men and 83 women) with a mean age of $62.6{\pm}12.7$ years and a mean duration of diabetes of $12.7{\pm}8.4$ years. The mean MNSI score was 2.8 (range, 0.0-9.0), and 69 patients (34.8%) were diagnosed with DPN. The MNSI score was positively correlated with the median motor nerve latency and negatively correlated with the median motor, ulnar sensory, peroneal, tibial, and sural nerve conduction velocities (NCVs). When the patients were categorized into quartiles according to MNSI score, peroneal nerve conduction velocity was significantly lower in the second MNSI quartile than in the first MNSI quartile (p = 0.001). A multivariate analysis revealed that the peroneal NCV was independently associated with MNSI score after adjusting for age, sex, and glycosylated hemoglobin A1c (HbA1c) levels. Conclusions: The present results indicate that a decrease in peroneal NCV was responsible for early sensory deficits in T2DM patients.

• 혜화의학회지
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• 제13권1호
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• pp.47-59
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• 2004

Objectives & Methods: We investigated 28 books to study etiology and pathology of Son-Bal Jeorim. Result and Conclusion 1. The eiology of Son-Bal Jeorim is same as it of Bee Jeung(痺症). 2. Generally speaking, the cause of Bee Jeung was distributed Wind(風), Coldness(寒), Wetness (濕) of meridian. Bee Jeung can be devided into SilBi(實痺) and HeoBi(虛痺). In SilBi(實痺) there are PungHanSeupBi(風寒濕痺) and YeolBi(熱痺). In HeoBi(虛痺), there are GiHyeolHeoBi(氣血虛痺), EumheoBi(陰虛痺) and YangHeoBi(陽虛痺). 3. Son-Bal Jeorim belong to peripheral neuropathy in western medicine. 4. Syndrome of acute motor paralysis with variable disturbance of sensory and autonomic function, subacute sensorymotor paralysis, syndrome of chronic sensorimotor polyneuropathy, neuropathy with mitochondrial disease, syndrome of mononeuropathy or nerve plexusopathy. 5. Peripheral neuropathy is caused by carpal tunnel syndrome, diabetic neuropathy, uremic neuropathy, hepatic neuropathy, hypothyroid neuropathy, hyperthyroid neuropathy, neuropathy due to malnutrition, neuropathy due to toxic material, neuropathy due to drug, paraneoplastic neuropathy, hereditary neuropathy, etc. 6. Cerebral apoplexy, myelopathy, peripheral circulatory disturbance, anxiety syndrome cause symptoms of peripheral neuropathy

• 한국방사선학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.315-322
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• 2015

본 논문의 목적은 당뇨병 및 신경병증의 병력이 없는 17명의 일반 성인을 대상으로 한 정량적 감각검사(QST)와 광용적맥파(PPG)와의 비교를 통해 정량적 감각검사의 임상적 유용성을 파악하는 것이며, 광용적맥파 검사를 이용한 혈당수치에 따른 자율신경계의 부교감신경의 변화를 살펴보는 것이다. 일반인을 대상으로 혈당검사와 광용적맥파 검사를 실시하여 상관관계를 분석한 결과 혈당수치에 따라 자율신경계 부교감신경이 느려지는 상관관계를 보였다. 이상의 결과에서 정량적 감각 검사가 주관적 평가에 의한 검사이기는 하나 검사의 민감도를 신뢰할 수 있다고 보이며 따라서 말초 신경의 평가도구로서 정량적 감각검사가 당뇨병성 신경병증 등의 진단의 민감도를 높이는데 폭넓게 이용될 수 있을 것으로 보이며, 광용적맥파 검사가 심박변화율에 의한 자율신경계를 평가하는 후속연구에 기초자료연구로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권7호
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• pp.309-319
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• 2016

보건의료데이터의 질적 수준을 향상시키기 위해서는 데이터 질 관리 알고리즘을 개발할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 질환의 유병률, 입원율이 높은 고혈압 환자의 당뇨질환 동반에 관련된 데이터 질 관리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 2011년, 2012년 퇴원손상심층조사 자료 중 고혈압 환자 61,199건을 추출하여 분석대상으로 하였다. 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 방법과 Outlier Detection 방법론을 통해 데이터 질 관리 알고리즘 개발한 결과 고혈압 환자가 당뇨병을 동반상병으로 가지는데 영향을 미치는 요인으로는 성별, 연령, 당뇨병성 사구체 장애, 당뇨병성 망막병증, 당병성 다발성 신경병증 등이 있었다. 의사결정나무 결과에 따라 당뇨병을 동반상병으로 가질 확률 값이 80% 이상이거나, 20% 이하인 집단을 Outlier(극단치)로 정의하고, 고혈압 환자의 당뇨 동반에 대한 극단치를 가지는 6개 집단을 발견하였다. 이와 같이 Outlier(극단치) 집단에 포함되는 실제 데이터를 확인하여 데이터의 질적 수준을 향상 시킬 필요가 있다.