Objectives: To evaluate the performance of clustering methods used in the prognostic assessment of categorical clinical data for hepatocellular carcinoma (HCC) patients in China, and establish a predictable prognostic nomogram for clinical decisions. Materials and Methods: A total of 332 newly diagnosed HCC patients treated with hepatic resection during 2006-2009 were enrolled. Patients were regularly followed up at outpatient clinics. Clustering methods including the Average linkage, k-modes, fuzzy k-modes, PAM, CLARA, protocluster, and ROCK were compared by Monte Carlo simulation, and the optimal method was applied to investigate the clustering pattern of the indices including platelet count, platelet/lymphocyte ratio (PLR) and serum aspartate aminotransferase activity/platelet count ratio index (APRI). Then the clustering variable, age group, tumor size, number of tumor and vascular invasion were studied in a multivariable Cox regression model. A prognostic nomogram was constructed for clinical decisions. Results: The ROCK was best in both the overlapping and non-overlapping cases performed to assess the prognostic value of platelet-based indices. Patients with categorical platelet-based indices significantly split across two clusters, and those with high values, had a high risk of HCC recurrence (hazard ratio [HR] 1.42, 95% CI 1.09-1.86; p<0.01). Tumor size, number of tumor and blood vessel invasion were also associated with high risk of HCC recurrence (all p< 0.01). The nomogram well predicted HCC patient survival at 3 and 5 years. Conclusions: A cluster of platelet-based indices combined with other clinical covariates could be used for prognosis evaluation in HCC.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.2
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pp.511-518
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2008
Medical diagnosis systems have been developed to make the knowledge and expertise of human experts more widely available, therefore achieving high-quality diagnosis. In this study, in order to support the diagnosis by the medical diagnosis system, we have preformed medical diagnosis inference three times: first by a neural network with the backpropagation algorithm, secondly by a discriminant analysis with all of the variables, and thirdly by a discriminant analysis with the selected variables. A discussion on comparison of these three methods has been provided.
Park, Gil-Ha;Park, Chan-Seok;Park, Lae-Su;Lee, Jeong-Hwa;Ahn, Sang-Woo
Korean Journal of Oriental Medicine
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v.13
no.3
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pp.45-51
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2007
This Study is to propose the method about statistical factor from the old oriental medical record in Korea. This Study reviews the statistical analysis recently published in the old oriental medical books which are in the Research Report by the Korea Institute of Oriental Medicine at 2007. The results reveal a disease factors, prescription factors.medicines factors, population factors and historical factors by the statistics. The results show that the old oriental medical record for a information system need the interpreting with a information analysts, a statistics analysts and an oriental medical doctors.
Objectives: People are living longer, but often with diseases or chronic conditions. As a consequence, interest in resolving insurance blind spots is growing. This study provides substandard risk-relevant statistics to help substandard risks who are likely to fall in insurance blind spots obtain insurance coverage, such as the reimbursement of medical costs, as well as to stimulate insurance product development. Methods: This study uses National Health Insurance Service (NHIS) cohort data to determine the relevant statistics. The incidence rates of severe diseases are derived and compared against standard risks to establish a set of relative risk factors. These incidence rates of standard and substandard risks are then compared. Results: Currently, an individual's cancer history is used in the underwriting process for simplified issue insurance. However, underwriting focusing on hospitalization and procedures related to serious illnesses could lower premiums for substandard risks. Moreover, the statistical results could be used to expand the coverage of health insurance products. Conclusions: This study's relative risk factors can be used to derive simplified issue premium rates for substandard risks. They can also be used to implement discount and loading schemes for medical reimbursement insurance and help insurance companies implement proactive risk management.
Norouzi, Solmaz;Jafarabadi, Mohammad Asghari;Shamshirgaran, Seyed Morteza;Farzipoor, Farshid;Fallah, Ramazan
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.54
no.1
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pp.55-62
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2021
Objectives: After heart disease, brain stroke (BS) is the second most common cause of death worldwide, underscoring the importance of understanding preventable and treatable risk factors for the outcomes of BS. This study aimed to model the survival of patients with BS in the presence of competing risks. Methods: This longitudinal study was conducted on 332 patients with a definitive diagnosis of BS. Demographic characteristics and risk factors were collected by a validated checklist. Patients' mortality status was investigated by telephone follow-up to identify deaths that may be have been caused by stroke or other factors (heart disease, diabetes, high cholesterol, etc.). Data were analyzed by the Lunn-McNeil approach at alpha=0.1. Results: Older age at diagnosis (59-68 years: adjusted hazard ratio [aHR], 2.19; 90% confidence interval [CI], 1.38 to 3.48; 69-75 years: aHR, 5.04; 90% CI, 3.25 to 7.80; ≥76 years: aHR, 5.30; 90% CI, 3.40 to 8.44), having heart disease (aHR, 1.65; 90% CI, 1.23 to 2.23), oral contraceptive pill use (women only) (aHR, 0.44; 90% CI, 0.24 to 0.78) and ischemic stroke (aHR, 0.52; 90% CI, 0.36 to 0.74) were directly related to death from BS. Older age at diagnosis (59-68 years: aHR, 21.42; 90% CI, 3.52 to 130.39; 75-69 years: aHR, 16.48; 90% CI, 2.75 to 98.69; ≥76 years: aHR, 26.03; 90% CI, 4.06 to 166.93) and rural residence (aHR, 2.30; 90% CI, 1.15 to 4.60) were directly related to death from other causes. Significant risk factors were found for both causes of death. Conclusions: BS-specific and non-BS-specific mortality had different risk factors. These findings could be utilized to prescribe optimal and specific treatment.
Purpose: This paper is to determine whether automatic defibrillators (AEDs) deployed across communities make a contribution to prevent death in patients with acute cardiac arrest out-of-hospital. Methods: A total of 30,179 cases of cardiac arrest investigation data from the Korea Centers for Disease Control and Prevention was matched to those on emergency medical statistics drawn from annual report for the 2018 Central Emergency Medical Center, and statistics from the National Statistical Office in 2018. Results: Multiple logistic regression analyses revealed that availability of emergency medical resources across associated with different survival rates at emergency room after taking variability of the patient's personal characteristics and episodic situational characteristics held constant. The survival rate was 1.71 times higher for patients living in communities with more than 105 AEDs avaiable per 100,000 inhabitants than for those living in communities with less than 55 AEDs. Conclusion: The survival-related factors of patients with acute cardiac arrest that occurred out-of-hospital were found to be associated with patients' and episodic situational characteristics. The hospital stage were found to be associated with patients characteristics and episodic situational characteristics, The variability of AED available in a community has an impact on survival rate after emergency room treatment.
Objectives: Because TKM-related statistics are scattered in year books, white papers, or web services, it is not easy to use. This study aimed to build a TKM statistical database offering one-stop service. Methods: We collected TKM statistics from year books, white papers, and web services using TKM related keywords which came from the advanced study. Then we removed, merged, or split the statistics looking through data and meta-data of statistics to build a database. Results: First, we classified the statistics into 6 categories and found that the service category was 303, product category 37 and so on. Second, we analyzed the source of statistics and found that the Ministry of Health & Welfare and the Korea statistics were the strongest sources. Third, we analyzed the years of statistics and found that the oldest was 1962, 35% were within the past 3 years, and only 14% were over 10 years old. Finally, we found that the 415 statistics were composed of 1,120 items and the average was 2.70. Conclusions: Through this study we found that more sophisticated TKM statistics must be produced and developed specially in the education, research, and administration categories. We hope that the effort of TKM societies is available to eliminate the lack of statistical producer's understanding about TKM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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