Objectives: Understanding patterns of quality of life in people who inject drugs (PWID) can help healthcare providers plan and manage their health problems in a more focused manner. Therefore, the current study aimed to identify patterns of health-related quality of life in PWID in southeast Iran. Methods: This cross-sectional study was conducted in southeast Iran on men who had injected drugs at least once during the last year. We used convenience sampling in 2 drop-in centers and venue-based sampling at 85 venues. Demographic characteristics, high-risk behaviors, and health-related quality of life were evaluated using the 5-level EQ-5D version (EQ-5D-5L) questionnaire. Latent profile analysis was used to identify patterns of quality of life. Results: This study enrolled 398 PWID, who had a mean age of 34.1±11.4 years. About 47.9% reported a prison history in the last 10 years, 59.2% had injected drugs in the last month, and 31.6% had a history of sharing syringes. About 46.3% reported having 2 or more sexual partners in the last 6 months, and 14.7% had a history of sex with men. Out of the 5 EQ-5D-5L profiles, the fifth profile had the most people (36.6%). Most variations in quality of life were related to pain and discomfort. Conclusions: We showed that the pain and discomfort dimension of EQ-5D-5L had more variation in PWID. This finding will be useful for allocating appropriate interventions and resources to promote health-related quality of life in this population.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.6
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pp.41-50
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2020
The purpose of this study was to identify latent classes in school readiness which were measured by both parents and teachers, and to test the relationship with school adaption, academic abilities, problematic behaviors, self-esteem, and happiness. Latent Profile Analysis (LPA), MANOVA, and one-way ANOVA were conducted using the data of 1,154 1st to 3rd grade elementary school students, and the data was collected between the 7th year (2014) to the 10th year (2017) from the Korean Children and Youth Panel Study. The results of study were as follows. First, four school readiness groups were identified: the consistent low group, parent perceived high group, the teacher perceived high group, the consistent high group. Second, the consistent high group and the teacher perceived high group showed relatively better academic abilities and school adaption than the consistent low group. Furthermore, the consistent high group showed higher academic abilities, self-esteem, and happiness, but lower problematic behaviors than the consistent low group. The findings of this study could be utilized as preliminary data for understanding school readiness to promote successful school adaption and psychological well-being of children.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.4
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pp.383-394
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2018
This study analyzed the latent profile for identifying the difference in the dependence on smartphone use among middle school students in the 1st grade using the Korean Children and Youth Panel Survey (KCYPS). From the result of this study, first the latent class was separated according to the type of dependence on smartphone use. Class 1 included the students (from fifth grade in elementary school) whose level of reliance on smartphone use was low. Class 2 was selected as the group whose level of reliance on smartphone was high. Secondly, in comparing class 2 to class 1, it was found that the students who have a high probability of being in class 1 were those whose fathers are high achievers, have high early self-esteem and less age attachment. Thirdly, the students in class 1 had a higher sense of neglect than those in class 2. Furthermore, the self-determination of the students in class 2 mediated the effect of neglect on the adolescents' dependence on smartphone use both directly and indirectly.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.3
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pp.164-172
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2020
This study investigated the longitudinal transition of adolescents' psychological character profiles, which includes self-esteem, acculturative stress, depression, and social withdrawal, and the predictive effects of parental efficacy, families' support, and friends' support in multicultural families. The sample consisted of 1,188 adolescents in elementary school, who were re-examined in three years, when they were in middle school from the part of waves 2 and 6 of the Multicultural Adolescents Panel Study. A latent profile analysis identified three distinct profiles of psychological character among adolescents in elementary school and middle school: stable, social withdrawal, and unstable. As compared to elementary school, adolescents' psychological characteristics stayed stable and played critical roles on the latent classes. Parental efficacy, and supports from family and friends played critical roles on the latent classes. Specifically, as adolescents perceived full of supports from friends, they were more likely to make transitions to the stable group. Implications for intervention in multicultural families are discussed.
Purpose. The purpose of this study was to identify subgroups of the physical and behavioral risk profiles for cardiovascular disease among industrial workers, and to examine predicting factors for the subgroups. Sample and Method. Health records of 2,616 male and female workers aged 19-56 years who were employed in an airplane manufacturing industry were analyzed. Data were analyzed using the Latent class cluster analysis. Results. Four different clusters (two high-risk groups, one low-risk group, and one normal group) were found and these clusters were significantly different by age, gender, and work type (p < .05 ). The two high-risk groups had higher chances of drinking alcohol, elevated BMI, FBS, total cholesterol, having hypertension, and were significantly older, and had relatively high chances of being day workers rather than other groups. The low-risk group had higher chances of drinking alcohol, higher BMI and total cholesterols compared to normal group, and highest portions of current smokers and shift workers in the four clusters and their mean BP was within prehypertension criteria. Conclusion. Industrial nurses should guide the lifestyle behaviors and risk factors of the high risk groups for CVD and need to intervene early for behavioral change for the low-risk group who are young and shift workers. Age, and work environment should be considered in planning for targeted preventive interventions for industrial workers.
PURPOSES : A finite difference model considering snow melting process on porous asphalt pavement was derived on the basis of heat transfer and mass transfer theories. The derived model can be applied to predict the region where black-ice develops, as well as to predict temperature profile of pavement systems where a de-icing system is installed. In addition, the model can be used to determined the minimum energy required to melt the ice formed on the pavement. METHODS : The snow on the porous asphalt pavement, whose porosity must be considered in thermal analysis, is divided into several layers such as dry snow layer, saturated snow layer, water+pavement surface, pavement surface, and sublayer. The mass balance and heat balance equations are derived to describe conductive, convective, radiative, and latent transfer of heat and mass in each layer. The finite differential method is used to implement the derived equations, boundary conditions, and the testing method to determine the thermal properties are suggested for each layer. RESULTS: The finite differential equations that describe the icing and deicing on pavements are derived, and we have presented them in our work. The framework to develop a temperature-forecasting model is successfully created. CONCLUSIONS : We conclude by successfully creating framework for the finite difference model based on the heat and mass transfer theories. To complete implementation, laboratory tests required to be performed.
Recently, online job websites have been activated as unemployment problems have emerged as social problems and demand for job openings has increased. However, while the online job platform market is growing, users have difficulty choosing their jobs. When users apply for a job on online job websites, they check various information such as job contents and recruitment conditions to understand the details of the job. When users choose a job, they focus on various details related to the job rather than simply viewing and supporting the job title. However, existing online job websites usually recommend jobs using only quantitative preference information such as ratings. However, if recommendation services are provided using only quantitative information, the recommendation performance is constantly deteriorating. Therefore, job recommendation services should provide personalized services using various information about the job. This study proposes a recommended methodology that improves recommendation performance by elaborating on qualitative preference information, such as details about the job. To this end, this study performs a topic modeling analysis on the job content of the user profile. Also, we apply LDA techniques to explore topics from job content and extract qualitative preferences. Experiments show that the proposed recommendation methodology has better recommendation performance compared to the traditional recommendation methodology.
Objective : This study aimed to categorize the lifestyles of older adults into two types - healthy and unhealthy, and use machine learning to identify the personal values that influence these lifestyles. Methods : This cross-sectional study targeting middle-aged and older adults (55 years and above) living in local communities in South Korea. Data were collected from 300 participants through online surveys. Lifestyle types were dichotomized by the Yonsei Lifestyle Profile (YLP)-Active, Balanced, Connected, and Diverse (ABCD) responses using latent profile analysis. Personal value information was collected using YLP-Values (YLP-V) and analyzed using machine learning to identify the relative importance of personal values on lifestyle types. Results : The lifestyle of older adults was categorized into healthy (48.87%) and unhealthy (51.13%). These two types showed the most significant difference in social relationship characteristics. Among the machine learning models used in this study, the support vector machine showed the highest classification performance, achieving 96% accuracy and 95% area under the receiver operating characteristic (ROC) curve. The model indicated that individuals who prioritized a healthy diet, sought health information, and engaged in hobbies or cultural activities were more likely to have a healthy lifestyle. Conclusion : This study suggests the need to encourage the expansion of social networks among older adults. Furthermore, it highlights the necessity to comprehensively intervene in individuals' perceptions and values that primarily influence lifestyle adherence.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.23
no.4
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pp.765-771
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2009
The medical informatics for clustering Sasang types with collected clinical data is important for the personalized medicine, but it has not been thoroughly studied yet. The purpose of this study was to examine the usefulness of neural network data mining algorithm for traditional Korean medicine. We used Kohonen neural network, the Self-Organizing Map (SOM), for the analysis of biomedical information following data pre-processing and calculated the validity index as percentage correctly predicted and type-specific sensitivity. We can extract 12 data fields from 30 after data pre-processing with correlation analysis and latent functional relationship analysis. The profile of Myers-Briggs Type Inidcator and Bio-Impedance Analysis data which are clustered with SOM was similar to that of original measurements. The percentage correctly predicted was 56%, and sensitivity for So-Yang, Tae-Eum and So-Eum type were 56%, 48%, and 61%, respectively. This study showed that the neural network algorithm for clustering Sasang types based on clinical data is useful for the sasang type diagnostic test itself. We discussed the importance of data pre-processing and clustering algorithm for the validity of medical devices in traditional Korean medicine.
This study examined the effects of eating alone, meal type, and dietary lifestyles on healthy eating capability of one-person households. We analyzed the mediation effects of weekly frequencies of each meal type taken by one-person households between eating habits such as eating alone and dietary lifestyles of one-person households and healthy eating capability. We also analyzed data from the 2019 Food Consumption Behavior Survey using a sample of 688 one-person households. Factor analysis, latent profile analysis, structural equation model analysis was conducted; direct and indirect effects of independent variables were tested using bootstrap method. The major results were as follows. Frequency of eating alone was about 10 times a week on average; one-person households had home-made meals about 12 times a week, for restaurant meals, 4 times, for delivered/take-out food, 0.39 times, and for other types, 0.44 times. Weekly frequencies of eating alone and meal types taken by one-person households were significantly different among the different socio-demographic groups. Dietary lifestyle was classified into four classes: traditional, health ignorant, food lifestyle ignorant, and balanced. Eating alone and dietary lifestyle had a significant effect on weekly frequency of each meal type. Frequencies of eating alone, balanced dietary lifestyle, and taking home-made meals had a positive direct effect on healthy eating capability, and frequency of taking delivered or take-out food and food consumption ignorant lifestyle had a negative direct effect. Eating alone, balanced and traditional dietary lifestyles had a positive indirect effect through the meal type; however, watching Mug-bang had a negative indirect effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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