• 제목/요약/키워드: Hazard prediction

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Lymph Node Ratio is More Predictive than Traditional Lymph Node Stratification in Lymph Node Positive Invasive Breast Cancer

  • Bai, Lian-Song;Chen, Chuang;Gong, Yi-Ping;Wei, Wen;Tu, Yi;Yao, Feng;Li, Juan-Juan;Wang, Li-Jun;Sun, Sheng-Rong
    • Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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    • 제14권2호
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    • pp.753-757
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    • 2013
  • Objective: To evaluate the relationships between lymph node ratio (LNR, the ratio of positive lymph nodes in excised axillary lymph nodes) and disease-free survival (DFS) by comparing with traditional absolute positive lymph node number (pN classification) for prediction of breast cancer (BC) progrnosis. Methods and Patients: We retrospectively reviewed patients who received comprehensive therapy in Department of Breast Surgery, Hubei Cancer Hospital, China from Jan 2002 to Dec 2006 (Group A), and Department of Breast and Thyroid Surgery, Renmin Hospital of Wuhan University, China from Jun 2008 to May 2012 (Group B). Patients were allocated to low-risk (${\leq}0.20$), intermediate-risk (> 0.20 but ${\leq}0.65$), high-risk (>0.65) groups by LNR. The primary endpoint was 5-DFS. Results: A total of 294 patients were included in our study. LNR was verified as a negative prognostic factor for DFS (P=0.002 in Group A, P<0.0001 in Group B). Then we found the effects of pN and LNR delamination on disease-free survival (DFS) had statistical significance (P=0.012 for pN and P=0.031 for LNR stratification in Group A, both of them P<0.001 in Group B). Compared to pN staging, LNR staging displayed superior performance in prognosis, the adjusted hazard ratio of recurrence being 2.07 (95%CI, 1.07 to 4.0) for intermediate risk group (P=0.030) and 2.44 (95%CI, 1.21 to 4.92) for high risk group (P=0.013) in Group A. Conclusions: LNR stratification proved an adverse prognostic factor of DFS in lymph nodes positive invasive BC using cut-off values 0.20 and 0.65, and was more predictive than traditional pN classification for 5-DFS.

GIS 기반의 지반 정보 시스템 구축을 통한 경주 지역 부지고유 지진 응답의 지역적 평가 (Regional Estimation of Site-specific Seismic Responses at Gyeongju by Building GIS-based Geotechnical Information System)

  • 선창국;정충기
    • 한국지리정보학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.38-50
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    • 2008
  • 부지고유 지진 응답과 그에 따른 지진 재해는 지하 지질 및 지반 동적 특성에 따라 주로 영향을 받는다. 본 연구에서는 지진 응답의 신뢰성 높은 평가를 목적으로, 연구 영역을 포괄하는 확장 영역과 지표면의 지반-지식 자료 획득을 위한 추가 부지 방문 조사라는 새로운 개념을 도입하여 GIS 토대의 지반 정보 시스템(GTIS)을 개발하였다. 역사 지진 피해 기록이 많아 향후 지진 발생 가능성 높은 경주 지역에 대해 GIS 기반 GTIS를 구축하였다. 연구 지역인 경주를 대상으로 지반 특성 및 동적 물성을 대표하는 전단파속도($V_S$)를 평가하기 위한 종합적 지반 조사와 기존 지반 자료 수집을 실시하고 부지 방문 조사를 추가적으로 수행하였다. 경주 지역에 대한 GTIS 내에서 지구통계학적 크리깅 기법을 이용하여 지반 조사 자료로부터 연구 영역 전체의 공간 분포 지층과 $V_S$를 신뢰성 높게 예측하였다. GTIS 내에서 예측된 공간 지층 및 $V_S$를 토대로, 부지 효과에 따른 부지고유 지진 응답의 평가 지표인 부지 주기($T_G$)에 관한 지진 구역 지도를 경주 연구 지역에 대해 작성하였다. 경주의 공간 $T_G$ 분포 지도로부터 2 층에서 5 층 건물의 지진 취약도를 확인하였다. 본 연구에서는 GIS 기반 GTIS 내에서 $T_G$를 토대로 수행된 지진 구역화를 지진 재해 평가 및 저감을 위한 효율적 지역 대책 방안으로 제시하였다.

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연행작용을 고려한 우면산 토석류 모의 매개변수 특성분석 (Analysis of debris flow simulation parameters with entrainment effect: a case study in the Mt. Umyeon)

  • 이승준;안현욱;김민석;임현택
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제53권9호
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    • pp.637-646
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    • 2020
  • 산지 사면에서 발생하는 토석류는 지형변화에 큰 영향을 미치는 대표적인 자연재해 중 하나이다. 특히, 도심지역에서 발생된 토석류는 유동 및 퇴적과정에서 막대한 재산피해와 인명피해를 야기할 수 있으며 이러한 토석류로 인한 피해를 줄이기 위해서는 토석류의 유동과 피해규모를 예측하기 위한 해석모형들이 필수적이다. 하지만 아직 토석류 모형들의 매개변수에 대한 분석은 충분하지 않으며, 특히 토석류의 유동과정 및 피해 규모에 큰 영향을 미치는 연행작용에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 국내에서 개발된 토석류 유동해석 모형인 Deb2D 모형을 통하여 토석류의 매개변수 변화에 따른 흐름, 피해지역에 미치는 영향 그리고 침식과정에 대하여 분석하였다. 2011년 우면산에서 발생한 산사태에 적용하였으며, 수치모형의 객관적인 정확성 판단을 위해 현장 조사를 통해 얻어진 토석류의 피해 범위, 총 퇴적량, 특정 지점에서 관측된 최대 퇴적 높이, 토석류의 첨두 유속를 검토하였다. 또한 매개변수 변화가 연행작용에 미치는 영향에 대하여 침식 형상 및 깊이를 통해 분석하였다. 연행작용을 고려한 래미안 아파트와 신동아 아파트 유역의 모의는 성공적으로 수행되었다. 매개변수 변화에 따른 두 유역에서의 민감도 분석을 통해 각 매개변수의 영향성을 판단할 수 있었다.

Prognostic Value of Biochemical Response Models for Primary Biliary Cholangitis and the Additional Role of the Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio

  • Yoo, Jeong-Ju;Cho, Eun Ju;Lee, Bora;Kim, Sang Gyune;Kim, Young Seok;Lee, Yun Bin;Lee, Jeong-Hoon;Yu, Su Jong;Kim, Yoon Jun;Yoon, Jung-Hwan
    • Gut and Liver
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    • 제12권6호
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    • pp.714-721
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    • 2018
  • Background/Aims: Recently reported prognostic models for primary biliary cholangitis (PBC) have been shown to be effective in Western populations but have not been well-validated in Asian patients. This study aimed to compare the performance of prognostic models in Korean patients and to investigate whether inflammation-based scores can further help in prognosis prediction. Methods: This study included 271 consecutive patients diagnosed with PBC in Korea. The following prognostic models were evaluated: the Barcelona model, the Paris-I/II model, the Rotterdam criteria, the GLOBE score and the UK-PBC score. The neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) was analyzed with reference to its association with prognosis. Results: For predicting liver transplant or death at the 5-year and 10-year follow-up examinations, the UK-PBC score (areas under the receiver operating characteristic curve [AUCs], 0.88 and 0.82) and GLOBE score (AUCs, 0.85 and 0.83) were significantly more accurate in predicting prognosis than the other scoring systems (all p<0.05). There was no significant difference between the performance of the UK-PBC and GLOBE scores. In addition to the prognostic models, a high NLR (>2.46) at baseline was an independent predictor of reduced transplant-free survival in the multivariate analysis (adjusted hazard ratio, 3.74; p<0.01). When the NLR was applied to the prognostic models, it significantly differentiated the prognosis of patients. Conclusions: The UK-PBC and GLOBE scores showed good prognostic performance in Korean patients with PBC. In addition, a high NLR was associated with a poorer prognosis. Including the NLR in prognostic models may further help to stratify patients with PBC.

기계학습기법을 이용한 땅밀림 위험등급 분류 (Classification of Soil Creep Hazard Class Using Machine Learning)

  • 이기하;레수안히엔;연민호;서준표;이창우
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제14권3호
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    • pp.17-27
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    • 2021
  • 본 연구에서는 6개의 기계학습 기법들을 활용하여 2019년과 2020년 전국 땅밀림 현장조사 결과를 기반으로 땅밀림 위험지역을 A부터 C까지 3개 등급(A등급: 위험, B등급: 보통, C등급: 양호)으로 구분할 수 있는 분류모형을 구축하고, 분류 정확도를 비교·분석한다. 기계학습 기법으로는 K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting 총 6개를 적용하였다. 분류 정확도 분석결과, 6개의 기법 모두 0.9 이상의 우수한 정확도를 보여주었다. 수치형 자료를 학습에 적용한 경우가, 문자형 자료를 학습한 모형보다 우수한 성능을 나타냈으며, 현장조사 평가점수 자료군(C1~C4) 보다는 전문가의견이 반영된 평가점수 자료군(R1~R4)으로 학습한 모형이 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 특히, 직접징후와 간접징후 정보를 학습에 반영한 경우가 예측정확도가 높게 나타났다. 향후 땅밀림 현장조사 자료가 지속적으로 확보될 경우, 본 연구에서 활용한 기계학습기법은 땅밀림 분류를 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

Evidential Belief Function, Weight of Evidence 및 Artificial Neural Network 모델을 이용한 산사태 공간 취약성 예측 연구 (Landslide Susceptibility Prediction using Evidential Belief Function, Weight of Evidence and Artificial Neural Network Models)

  • 이사로;오현주
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.299-316
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    • 2019
  • 본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

Prediction of 6-Month Mortality Using Pre-Extracorporeal Membrane Oxygenation Lactate in Patients with Acute Coronary Syndrome Undergoing Veno-Arterial-Extracorporeal Membrane Oxygenation

  • Kim, Eunchong;Sodirzhon-Ugli, Nodirbek Yuldashev;Kim, Do Wan;Lee, Kyo Seon;Lim, Yonghwan;Kim, Min-Chul;Cho, Yong Soo;Jung, Yong Hun;Jeung, Kyung Woon;Cho, Hwa Jin;Jeong, In Seok
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제55권2호
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    • pp.143-150
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    • 2022
  • Background: The effectiveness of extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) for patients with refractory cardiogenic shock or cardiac arrest is being established, and serum lactate is well known as a biomarker of end-organ perfusion. We evaluated the efficacy of pre-ECMO lactate for predicting 6-month survival in patients with acute coronary syndrome (ACS) undergoing ECMO. Methods: We reviewed the medical records of 148 patients who underwent veno-arterial (VA) ECMO for ACS between January 2015 and June 2020. These patients were divided into survivors and non-survivors based on 6-month survival. All clinical data before and during ECMO were compared between the 2 groups. Results: Patients' mean age was 66.0±10.5 years, and 116 (78.4%) were men. The total survival rate was 45.9% (n=68). Cox regression analysis showed that the pre-ECMO lactate level was an independent predictor of 6-month mortality (hazard ratio, 1.210; 95% confidence interval [CI], 1.064-1.376; p=0.004). The area under the receiver operating characteristic curve of pre-ECMO lactate was 0.64 (95% CI, 0.56-0.72; p=0.002; cut-off value=9.8 mmol/L). Kaplan-Meier survival analysis showed that the cumulative survival rate at 6 months was significantly higher among patients with a pre-ECMO lactate level of 9.8 mmol/L or less than among those with a level exceeding 9.8 mmol/L (57.3% vs. 31.8%, p=0.0008). Conclusion: A pre-ECMO lactate of 9.8 mmol/L or less may predict a favorable outcome at 6 months in ACS patients undergoing VA-ECMO. Further research aiming to improve the accuracy of predictions of reversibility in patients with high pre-ECMO lactate levels is essential.

Value of Intraplaque Neovascularization on Contrast-Enhanced Ultrasonography in Predicting Ischemic Stroke Recurrence in Patients With Carotid Atherosclerotic Plaque

  • Zhe Huang;Xue-Qing Cheng;Ya-Ni Liu;Xiao-Jun Bi;You-Bin Deng
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제24권4호
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    • pp.338-348
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    • 2023
  • Objective: Patients with a history of ischemic stroke are at risk for a second ischemic stroke. This study aimed to investigate the relationship between carotid plaque enhancement on perfluorobutane microbubble contrast-enhanced ultrasonography (CEUS) and future recurrent stroke, and to determine whether plaque enhancement can contribute to risk assessment for recurrent stroke compared with the Essen Stroke Risk Score (ESRS). Materials and Methods: This prospective study screened 151 patients with recent ischemic stroke and carotid atherosclerotic plaques at our hospital between August 2020 and December 2020. A total of 149 eligible patients underwent carotid CEUS, and 130 patients who were followed up for 15-27 months or until stroke recurrence were analyzed. Plaque enhancement on CEUS was investigated as a possible risk factor for stroke recurrence and as a possible adjunct to ESRS. Results: During follow-up, 25 patients (19.2%) experienced recurrent stroke. Patients with plaque enhancement on CEUS had an increased risk of stroke recurrence events (22/73, 30.1%) compared to those without plaque enhancement (3/57, 5.3%), with an adjusted hazard ratio (HR) of 38.264 (95% confidence interval [CI]:14.975-97.767; P < 0.001) according to a multivariable Cox proportional hazards model analysis, indicating that the presence of carotid plaque enhancement was a significant independent predictor of recurrent stroke. When plaque enhancement was added to the ESRS, the HR for stroke recurrence in the high-risk group compared to that in the low-risk group (2.188; 95% CI, 0.025-3.388) was greater than that of the ESRS alone (1.706; 95% CI, 0.810-9.014). A net of 32.0% of the recurrence group was reclassified upward appropriately by the addition of plaque enhancement to the ESRS. Conclusion: Carotid plaque enhancement was a significant and independent predictor of stroke recurrence in patients with ischemic stroke. Furthermore, the addition of plaque enhancement improved the risk stratification capability of the ESRS.

Prediction of Decompensation and Death in Advanced Chronic Liver Disease Using Deep Learning Analysis of Gadoxetic Acid-Enhanced MRI

  • Subin Heo;Seung Soo Lee;So Yeon Kim;Young-Suk Lim;Hyo Jung Park;Jee Seok Yoon;Heung-Il Suk;Yu Sub Sung;Bumwoo Park;Ji Sung Lee
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제23권12호
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    • pp.1269-1280
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    • 2022
  • Objective: This study aimed to evaluate the usefulness of quantitative indices obtained from deep learning analysis of gadoxetic acid-enhanced hepatobiliary phase (HBP) MRI and their longitudinal changes in predicting decompensation and death in patients with advanced chronic liver disease (ACLD). Materials and Methods: We included patients who underwent baseline and 1-year follow-up MRI from a prospective cohort that underwent gadoxetic acid-enhanced MRI for hepatocellular carcinoma surveillance between November 2011 and August 2012 at a tertiary medical center. Baseline liver condition was categorized as non-ACLD, compensated ACLD, and decompensated ACLD. The liver-to-spleen signal intensity ratio (LS-SIR) and liver-to-spleen volume ratio (LS-VR) were automatically measured on the HBP images using a deep learning algorithm, and their percentage changes at the 1-year follow-up (ΔLS-SIR and ΔLS-VR) were calculated. The associations of the MRI indices with hepatic decompensation and a composite endpoint of liver-related death or transplantation were evaluated using a competing risk analysis with multivariable Fine and Gray regression models, including baseline parameters alone and both baseline and follow-up parameters. Results: Our study included 280 patients (153 male; mean age ± standard deviation, 57 ± 7.95 years) with non-ACLD, compensated ACLD, and decompensated ACLD in 32, 186, and 62 patients, respectively. Patients were followed for 11-117 months (median, 104 months). In patients with compensated ACLD, baseline LS-SIR (sub-distribution hazard ratio [sHR], 0.81; p = 0.034) and LS-VR (sHR, 0.71; p = 0.01) were independently associated with hepatic decompensation. The ΔLS-VR (sHR, 0.54; p = 0.002) was predictive of hepatic decompensation after adjusting for baseline variables. ΔLS-VR was an independent predictor of liver-related death or transplantation in patients with compensated ACLD (sHR, 0.46; p = 0.026) and decompensated ACLD (sHR, 0.61; p = 0.023). Conclusion: MRI indices automatically derived from the deep learning analysis of gadoxetic acid-enhanced HBP MRI can be used as prognostic markers in patients with ACLD.

대장직장암 간전이 환자에서 수술전 FDG PET의 예후인자로서의 중요성 (Prognostic Significance of Pre-operative FDG-PET in Colorectal Cancer Patients with Hepatic Metastasis)

  • 이효상;이원우;김덕우;강성범;이경호;이근욱;김지현;김상은
    • Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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    • 제43권5호
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    • pp.429-435
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    • 2009
  • 목적: 본 연구의 목적은 대장직장암 간전이 환자에서 수술 전 FDG-PET의 예후인자로서의 중요성을 평가하는 것이다. 대상 및 방법: 진단시부터 간전이를 동반한 대장직장암 환자로서, 수술 전 FDG-PET을 실시하고, 원발병변과 간전이병변에 대한 근치적 수술이 가능했던 24명의 환자 (남자: 여자=14:10; 나이 $63{\pm}10$세)가 연구에 포함되었다. 간전이병변은 13예는 간절제, 7예는 고주파절제술, 그리고 4예는 간절제와 고주파절제술을 함께 시행하였다. 잠재적 예후인자로 원발병변의 최대표준화섭취계수(이하 maxSUV), 간전이병변의 maxSUV, 원발병변/간전이병변의 maxSUV비(M/P ratio), 조직학적인 분화도, 수술 전 CEA, 혈관/림프계/신경 침범여부, T-병기, N-병기, 간전이 병변의 개수, 림프절 전이 개수, 간전이 치료방법을 연구에 포함시켰다. 결과: 24명의 환자 중 14명의 환자가 추적관찰기간 중 재발을 일으켰으며, 이들의 중앙 추적관찰기간은 244일이었다. 추적관찰기간 중 재발을 일으키지 않은 10명 환자의 중앙 추적관찰기간은 504일이었다. 분석에 포함한 잠재적 예후인자 중 M/P ratio만이 재발군($0.72{\pm}0.14$)과 비재발군($0.54{\pm}0.23$)에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p=0.038). Cox 비례위험 모형을 이용한 생존분석에서 M/P ratio만이 유일하게 통계적으로 유의하게 재발을 예측하는 예후인자였다(상대위험도 37.7, 95% 신뢰구간 2.01-706.1, p=0.016). M/P ratio 0.61을 기준으로 이분하였을 때, 낮은군(<0.61) 11명의 무병생존률은 높은 군(${\geq}0.61$) 13명의 무병생존률에 비해 유의하게 높았다(p=0.026). 결론: 간전이병변/원발병변의 maxSUV 비(M/P ratio)는 간전이를 동반한 대장직장암 환자에서 술 후 재발을 예측하는 예후인자로서 유용하다. 간전이병변의 FDG섭취가 원발병변에 비해 상대적으로 높은 상태는 4병기의 대장직장암 중에서도 더욱 진행된 병기를 나타내는 것으로 보인다.