Objectives The body shape was a key information for diagnosing the Sasang constitution (SC) in Sasang constitutional medicine. The aim of this study was to compare the body shapes and mainly focusing on the Korean and Chinese-KoreanMethods We calculated the propensity score for each SC type in males and females separately, and compared body shape including 8 circumference and 5 width between Korean and Chinese-Korean according to the sex and SC.Results Koreans have larger trunk and hip area compared to Chinese-Koreans, while Chinese-Koreans have larger abdomen compared with Koreans. Most variables were significantly different among SC types, for both Korean and Chinese-Korean. Especially, the Taeumin (TE) type has the largest body shape compared with the other SC types, it was similar between Korean and Chinese-Korean.Conclusions This study showed that the TE type has the largest body shape, followed by Soyangin (SY) and Soeumin (SE) in order, for both Korean and Chinese-Korean respectively. These results suggests that the body shape of Chinese-Korean is similar with Korean based on SC type.
The programmable logic array to match the treatment technology to the soil contaminated site based on the site properties in Korea was developed. Based on the previous technology screening system of FRTR (Federal Remediation Technology Roundtable) in USA, total 9 evaluation factors indicating the site characteristics were used for the technology matching process and 8 factors among them were quantitatively weighed in the order of importance. The class interval for each evaluation factor was linearly distributed to give the weighed score and 8 scores were summed up to prioritize the treatment technology. The optimal treatment technology for a specific site was determined according to the total score acquired from 8 evaluation factors used in this technology matching process. The reliability test for the developed technology matching system was done by using information of two real cleanup sites in Korea, suggesting that this guideline will be available to determine the most effective treatment technology to cleanup the soil contaminated site and also to assist the government or the company to design a successful and cost-effective site cleanup plan in Korea.
Background: Previous studies showed differences in healthcare utilization among insurance types. This study aimed to analyze the difference in healthcare utilization for percutaneous transluminal coronary angioplasty inpatients by insurance types after controlling factors affecting healthcare utilization using propensity score matching (PSM). Methods: The 2011 national inpatient sample based on health insurance claims data was used for analysis. PSM was used to control factors influencing healthcare utilization except insurance types. Length of stay and total charges were used as healthcare utilization variables. Patients were divided into National Health Insurance (NHI) and Medical Aid (MA) patients. Factors representing inpatients (gender, age, admission sources, and Elixhauser comorbidity index) and hospitals (number of doctors, number of beds, and location of hospitals) were used as covariates in PSM. Results: Tertiary hospitals didn't show significant difference in length of stay and total charges after PSM between two insurance types. However, MA patients showed significantly longer length of stay than that of NHI patients after PSM in general hospitals. Multivariate regression analysis provided that admission sources, Elixhauser comorbidity index, insurance types, number of doctors, and location of hospitals (province) had significant influences on the length of stay in general hospitals. Conclusion: Study results provided evidences that healthcare utilization was differed by insurance types in general hospitals. Health policy makers will need to prepare interventions to influence the healthcare utilization differences between insurance types.
The achievements of genome-wide association studies have suggested ways to predict diseases, such as type 2 diabetes (T2D), using single-nucleotide polymorphisms (SNPs). Most T2D risk prediction models have used SNPs in combination with demographic variables. However, it is difficult to evaluate the pure additive contribution of genetic variants to classically used demographic models. Since prediction models include some heritable traits, such as body mass index, the contribution of SNPs using unmatched case-control samples may be underestimated. In this article, we propose a method that uses propensity score matching to avoid underestimation by matching case and control samples, thereby determining the pure additive contribution of SNPs. To illustrate the proposed propensity score matching method, we used SNP data from the Korea Association Resources project and reported SNPs from the genome-wide association study catalog. We selected various SNP sets via stepwise logistic regression (SLR), least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and the elastic-net (EN) algorithm. Using these SNP sets, we made predictions using SLR, LASSO, and EN as logistic regression modeling techniques. The accuracy of the predictions was compared in terms of area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The contribution of SNPs to T2D was evaluated by the difference in the AUC between models using only demographic variables and models that included the SNPs. The largest difference among our models showed that the AUC of the model using genetic variants with demographic variables could be 0.107 higher than that of the corresponding model using only demographic variables.
Background: This study aims to analyze the effects of insurance types on the medical service uses for heart failure inpatients using propensity score matching (PSM). Methods: 2014 National inpatient sample based on health insurance claims data was used in the analysis. PSM was applied to control factors influencing the service uses except insurance types. Negative binomial regression was used after PSM to analyze factors that had influences on the service uses among inpatients. Subjects were divided by health insurance type, national health insurance (NHI) and medical aid (MA). Total charges and length of stay were used to represent the medical service uses. Covariance variables in PSM consist of sociodemographic characteristics (gender, age, Elixhauser comorbidity index) and hospital characteristics (hospital types, number of beds, location, number of doctors per 50 beds). These variables were also used as independent variables in negative binomial regression. Results: After the PSM, length of stay showed statistically significant difference on medical uses between insurance types. Negative binomial regression provided that insurance types, Elixhauser comorbidity index, and number of doctors per 50 beds were significant on the length of stay. Conclusion: This study provided that the service uses, especially length of stay, were differed by insurance types. Health policy makers will be required to prepare interventions to narrow the gap of the service uses between NHI and MA.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.91-100
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2016
성향점수 매칭이란 선택편의가 존재 할 수 있는 두 집단의 데이터를 성향 점수로 매칭하여 비슷한 성향을 갖는 데이터를 추출하는 방법이다. 본 논문은 그 중 하나인 퍼지 매칭 방법을 제시하였다. 성향 점수를 만들기 위해 통제변수를 선정하는 방법과 로지스틱 회귀분석을 통하여 성향 점수를 구하는 방법을 제시하였으며, 이 점수로 퍼지 매칭을 통해 성향이 비슷한 실험 집단과 통제 집단을 추출할 수 있었다. 본 논문에서는 허용오차 범위를 달리하여 분포도와 표준화 차이를 통해 두 집단이 동일한 집단임을 증명했으며, 허용오차 범위 점수가 작아질수록 선택되어 지는 케이스 수도 작아지는 것을 확인 할 수 있었다.
The purpose of this study is to verify whether the technology grade, which is the result of technology appraisal by Technology Credit Bureau, can be extended and applied to the venture certification system. We confirmed that there was a significant difference in the average financial performance for three years after the certification and appraisal of the two groups after matching the venture certification enterprise group and the technology appraisal enterprise group in 2015 through the propensity score matching method. As a result, there was no significant difference in the financial performance of venture certified firms and technology appraisal firms, so we confirmed that the technology grade can be expanded and applied to the venture certification system. As a result of estimating the technology grade conforming to the venture certification system, it was concluded that technology outstanding firm(T1-T4) is a technology grade suitable for the venture certification system.
Objectives : Obesity is a worldwide health concern due to an increasing obese population. This study proposed to analyze the differences in medical costs and care utilization between obese and normal group using propensity score matching. Methods : Data were collected from the sample cohort database by the Korea National Health Insurance Corporation. Propensity score matching(PSM) was applied to control selection bias, and factors affecting obesity were used as covariates in PSM. Results : The results showed higher medical costs and care utilization in the obese group than the normal group. According to gender and medical type, there were differences in the relationships between obesity and medical charges and utilization. In particular, the differences in the female population were larger in both outpatients and inpatients than the male population. Conclusions : It is important to manage obesity, because obesity has a negative effect on national health insurance costs. These findings suggest directions for future research.
Objectives: It has been well documented that people on the lower socioeconomic position are significantly more likely to smoke cigarettes. The purposes of this study were (a) to identify a potential difference of socioeconomic factors, and (b) to compare a smoking rate, one of the most representative health behavior between people with/without disabilities after the controlling socioeconomic factors. Methods: The Korea Panel Survey of Employment for People of Disabilities (2012) and the Korea National Health and Nutrition Survey (2012) were employed for calculating the smoking rates of persons with/without disabilities. Results: The results demonstrated that the socioeconomic position indicators (education, occupation and household equivalent income) of persons with disabilities were lower than persons without disabilities. The smoking rates of the persons with/without disabilities were 35.9% and 19.0% respectively before propensity score matching. After propensity score matching with the socioeconomic factors, however, ATT of people with disabilities was 0.201 which is lower than ATT of people without disabilities (0.227). Conclusions: Our findings indicated that the socioeconomic level of persons with disabilities is important to improve the smoking rates and health level regardless of their disabilities.
본 논문의 연구목적은 서비스산업 분야에서 기업과 대학/공공연구기관과의 연계 내지 협력이 기업의 혁신성과를 제고할 수 있는가를 실증적으로 분석하는데 있다. 2006년 기술혁신 서비스분야 자료를 기초로 성향점수 매칭(Propensity Score Matching) 방법을 활용, 산학연 연계 기업들과 비연계기업간 성과를 비교한 결과 최종제품/서비스 혁신건수 및 특허출원 등 일부 성과변수에서 유의한 영향을 미친 다른 결론을 도출하였다. 이러한 점을 고려할 때 서비스산업에 대해서도 산학연 협력을 제고할 수 있는 정부차원의 다양한 인센티브 제도의 도입이 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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