Moradzadeh, Rahmatollah;Mansournia, Mohammad Ali;Baghfalaki, Taban;Ghiasvand, Reza;Noori-Daloii, Mohammad Reza;Holakouie-Naieni, Kourosh
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.16
no.18
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pp.8221-8226
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2016
Background: Misreporting self-reported family history may lead to biased estimations. We used Bayesian methods to adjust for exposure misclassification. Materials and Methods: A hospital-based case-control study was used to identify breast cancer risk factors among Iranian women. Three models were jointly considered; an outcome, an exposure and a measurement model. All models were fitted using Bayesian methods, run to achieve convergence. Results: Bayesian analysis in the model without misclassification showed that the odds ratios for the relationship between breast cancer and a family history in different prior distributions were 2.98 (95% CRI: 2.41, 3.71), 2.57 (95% CRI: 1.95, 3.41) and 2.53 (95% CRI: 1.93, 3.31). In the misclassified model, adjusted odds ratios for misclassification in the different situations were 2.64 (95% CRI: 2.02, 3.47), 2.64 (95% CRI: 2.02, 3.46), 1.60 (95% CRI: 1.07, 2.38), 1.61 (95% CRI: 1.07, 2.40), 1.57 (95% CRI: 1.05, 2.35), 1.58 (95% CRI: 1.06, 2.34) and 1.57 (95% CRI: 1.06, 2.33). Conclusions: It was concluded that self-reported family history may be misclassified in different scenarios. Due to the lack of validation studies in Iran, more attention to this matter in future research is suggested, especially while obtaining results in accordance with sensitivity and specificity values.
In order to strengthen assurance of National Health Insurance, co-payment should be reduced. This can happen with collaborative efforts of patients, medical institutes, and government altogether at the same time. This research applied Dutton(1986)'s medical service research model with high R-square, and analyzed 2008 Korea Health Panel Data (Beta Version 1), that was examined by Korea Institute for Health and Social Affairs and National Health Insurance, in order to figure out influential variables on co-payment. In result of Multiple Linear Regression Analysis, R-square was 46.7%, the older the age, the patients who had surgery, the longer days of hospital treatment are, the higher gross income of a household is, the more hospitalized in upper grade general hospitals, and the more upper grade rooms and selecting a doctor are used. The results have statistical significance. When conducting research applying medical service research model, there is a need to apply Dutton(1986)'s medical service research model with high R-square. In order to strengthen assurance of National Health Insurance, first conditions should be that patients are hospitalized in upper grade general hospital, and at the same time, are patients who had surgery with long stay of hospitalization. In addition, if proven that patients used upper grade rooms and selecting a doctor due to lack of regular treatment and rooms, for certain number of days of such hospitalization, it is suggested to be provided with health care insurance in upper grade rooms and selecting a doctor in calculating co-payment limit.
Background Chitosan (CS) is a well-known antimicrobial dressing material. Moreover, widely used amniotic membranes contain growth factors beneficial for wound healing. Herein, we created a novel amnion-conjugated CS-alginate membrane dressing and tested its wound healing potency in a diabetic swine model. Methods The bovine amniotic powder growth factor contents were evaluated by protein assay, and the powder's wound healing effects were assessed in vitro by HaCaT cell scratch closure. In vivo, two minipigs developed streptozotocin-induced diabetes. Serial serum glucose measurements and intravenous glucose tolerance tests were performed to confirm their diabetic status. Twelve square-shaped wounds created on each pig's back were randomly divided into control (n = 4), CS (n = 4), and amnion-CS (AC; n = 4) groups and treated accordingly with different dressings. Wound healing in each group was assessed by measuring wound contraction over time, capturing wound perfusion with indocyanine green (ICG) angiography, and histologically analyzing inflammatory markers. Results Amniotic powder elution promoted HaCaT cell migration in the scratch wound model, suggesting its beneficial in vitro wound healing effects. In vivo, the CS and AC groups showed earlier wound contraction initiation and reepithelialization and earlier wound perfusion improvement by ICG angiography than the control group. Additionally, the wound size of the AC group at week 3 was significantly smaller than those in the control group. There was no significant difference in the numbers of acute and chronic inflammatory cells between the groups. Conclusion The amnion-conjugated CS-alginate membrane, as well as CS dressing alone, could be a favorable dressing option for diabetic wounds.
Dong Seok Lee;Jeong-Sik Byeon;Sang Gyun Kim;Ji Won Kim;Kook Lae Lee;Ji Bong Jeong;Yong Jin Jung;Hyoun Woo Kang
Clinical Endoscopy
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v.57
no.1
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pp.82-88
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2024
Background/Aims: Guide tube-assisted endoscopy for procedures that require repeated endoscopic access is safer and more effective than conventional endoscopy. However, its effectiveness has not been confirmed in animal studies. We assessed the usefulness of guide tube-assisted endoscopic procedures in an in vivo porcine model. Methods: Five different guide tube-assisted endoscopic procedures were performed by experienced endoscopists on a pig weighing 32 kg. To evaluate the efficacy of these procedures, we compared the endoscopic approach time when a guide tube was used to that when it was not. Additional endoscopic procedures using a guide tube were performed, including multiple foreign body extractions, multiple polypectomies, and multiple submucosal dissections. To evaluate safety, we compared the insertion force into the proximal esophagus between the guide tube and conventional overtube methods. Results: Using the endoscopic approach with a guide tube required a shorter average approach time to reach the three target lesions than when using the endoscopic approach without a guide tube (p<0.001). Compared to the conventional overtube method, the guide tube method produced a lower average resistance during insertion into the upper esophagus (p<0.001). Conclusions: Guide tube-assisted endoscopic procedures are effective and safe for repeated endoscopic access in an in vivo porcine model.
For the efficient determination of activity against solid tumors, an in vitro tumor model that resembles the condition of in vivo solid tumors, is required. The purpose of this study was to establish a rapid culture method and viability assay for an in vitro 3-dimensional tumor model, multicellular spheroid (MCS). Among 12 human cancer cell lines, a few cell lines including DLD-1 (human colorectal carcinoma cells) formed fully compact MCS which was adequate for in vitro viability assay. DLD-1 MCS showed steady growth reaching $700\;{\mu}m$ diameter after 11 day culture. DLD-1 cells grown as MCS showed significant increase in $G_0/G_1$ phase compared to the monolayer cells (73.9% vs 45.7%), but necrotic regions or apoptotic cells were not observed. The cells cultured as MCS showed resistance to 5-FU (10.3 fold higher $IC_{50}$) compared to monolayers, however, tirapazamine (a hypotoxin) showed similar activity in both culture systems. In summary, MCS may be a valid in vitro model for activity screening of anticancer agents against human solid tumors and also exploitable for studying molecular markers of drug resistance in human solid tumors.
Background: It is important to validate scales related to cancer screening beliefs in order to better understand perceptions. The aim of this study was to test the psychometric properties of the colorectal cancer screening belief scale based on Health Belief Model (HBM) constructs. Materials and Methods: Data were collected from 600 persons referred to outpatient laboratory units in Iran through a convenience sampling procedure. In this cross-sectional study, exploratory and confirmatory factor analyses were used to examine construct validity of scale. Results: Through exploratory factor analysis, 52 items of the scale converged to five constructs of HBM with 4 items omission. Construct validity was determined by confirmatory factor analysis through which correlated model was supported. Cronbach's alpha coefficient for the whole scale was obtained as 0.78, which indicates reliability of the scale. Conclusions: The study findings showed that this scale is a valid and reliable instrument that can be used for measuring HBM constructs about colorectal cancer screening with the fecal occult blood test.
This paper presents a modified geometric active contour model or edge detection and segmentation of computed tomography(CT) scan images. The method is based on the level setup approach developed by Osher and Sethian and the modeling of propagation fronts with curvature dependent speeds by Malladi. Based on above algorithms, the geometric active contour is obtained through a particular level set of hypersurface lowing along its gradient force and curvature force. This technique retains the attractive feature which is topological and geometric flexibility of the contour in recovering objects with complex shapes and unknown topologies. But there are limitations in this algorithm which are being not able to separate the object with weak difference from neighbor object. So we use speed limitation filter to overcome those problems. We apply a 2D model to various synthetic cases and the three cases of real CT scan images in order to segment objects with complicated shapes and topologies. From the results, the presented model confirms that it attracts very naturally and efficiently to the desired feature of CT scan images.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.3
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pp.97-102
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2010
The purpose of medical data mining for efficient algorithms and techniques throughout the various diseases is to increase the reliability of estimates to classify. Previous studies, an algorithm based on a single model, and even the existence of the model to better predict the classification accuracy of multi-model ensemble-based research techniques are being applied. In this paper, the higher the medical data to predict the reliability of the existing scope of the ensemble technique applied to the I-ENSEMBLE offers. Data for the diagnosis of hypothyroidism is the result of applying the experimental technique, a representative ensemble Bagging, Boosting, Stacking technique significantly improved accuracy compared to all existing, respectively. In addition, compared to traditional single-model techniques and ensemble techniques Multi modeling when applied to represent the effects were more pronounced.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.83-93
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2021
COVID-19 poses a major risk to global health, highlighting the importance of faster and proper diagnosis. To handle the rise in the number of patients and eliminate redundant tests, healthcare information exchange and medical data are transmitted between healthcare centres. Medical data sharing helps speed up patient treatment; consequently, exchanging healthcare data is the requirement of the present era. Since healthcare professionals share data through the internet, security remains a critical challenge, which needs to be addressed. During the COVID-19 pandemic, computed tomography (CT) and X-ray images play a vital part in the diagnosis process, constituting information that needs to be shared among hospitals. Encryption and image steganography techniques can be employed to achieve secure data transmission of COVID-19 images. This study presents a new encryption with the image steganography model for secure data transmission (EIS-SDT) for COVID-19 diagnosis. The EIS-SDT model uses a multilevel discrete wavelet transform for image decomposition and Manta Ray Foraging Optimization algorithm for optimal pixel selection. The EIS-SDT method uses a double logistic chaotic map (DLCM) is employed for secret image encryption. The application of the DLCM-based encryption procedure provides an additional level of security to the image steganography technique. An extensive simulation results analysis ensures the effective performance of the EIS-SDT model and the results are investigated under several evaluation parameters. The outcome indicates that the EIS-SDT model has outperformed the existing methods considerably.
Recently, the rapid development of artificial intelligence technology, many studies are being conducted to predict the risk of heart disease in order to lower the mortality rate of cardiovascular diseases worldwide. This study presents exercise or dietary improvement contents in the form of a software app or web to patients with cardiovascular disease, and cardiovascular disease through digital devices such as mobile phones and PCs. LR, LDA, SVM, XGBoost for the purpose of developing "Life style Improvement Contents (Digital Therapy)" for cardiovascular disease care to help with management or treatment We compared and analyzed cardiovascular disease prediction models using machine learning algorithms. Research Results XGBoost. The algorithm model showed the best predictive model performance with overall accuracy of 80% before and after. Overall, accuracy was 80.0%, F1 Score was 0.77~0.79, and ROC-AUC was 80%~84%, resulting in predictive model performance. Therefore, it was found that the algorithm used in this study can be used as a reference model necessary to verify the validity and accuracy of cardiovascular disease prediction. A cardiovascular disease prediction analysis algorithm that can enter accurate biometric data collected in future clinical trials, add lifestyle management (exercise, eating habits, etc.) elements, and verify the effect and efficacy on cardiovascular-related bio-signals and disease risk. development, ultimately suggesting that it is possible to develop lifestyle improvement contents (Digital Therapy).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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