Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.10
no.3
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pp.133-142
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2006
The purpose of this study is to predict the fracture energy in accordance with the combination variables by applying the mix design nomogram in ready mixed concrete products. In terms of the experiment for drawing up Mix Design Nomogram, the beam is manufactured based on the mixture table described in the specifications of ready mixed concrete manufacturing company and a three-point bending test suggested in RILEM 50-FMC Committee is performed. As a result, this study makes sure the possibility to apply the mix design nomogram that is possible to predict the fracture energy in ready mixed concrete products and enables one to achieve the automation of the design of mixture for the production of ready mixed concrete products with the development of program using it.
Objective: To develop a nomogram that integrates clinical-pathologic and imaging variables to predict ipsilateral breast tumor recurrence (IBTR) in women with ductal carcinoma in situ (DCIS) treated with breast-conserving surgery (BCS). Materials and Methods: This retrospective study included consecutive women with DCIS who underwent BCS at two hospitals. Patients who underwent BCS between 2003 and 2016 in one hospital and between 2005 and 2013 in another were classified into development and validation cohorts, respectively. Twelve clinical-pathologic variables (age, family history, initial presentation, nuclear grade, necrosis, margin width, number of excisions, DCIS size, estrogen receptor, progesterone receptor, radiation therapy, and endocrine therapy) and six mammography and ultrasound variables (breast density, detection modality, mammography and ultrasound patterns, morphology and distribution of calcifications) were analyzed. A nomogram for predicting 10-year IBTR probabilities was constructed using the variables associated with IBTR identified from the Cox proportional hazard regression analysis in the development cohort. The performance of the developed nomogram was evaluated in the external validation cohort using a calibration plot and 10-year area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) and compared with the Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC) nomogram. Results: The development cohort included 702 women (median age [interquartile range], 50 [44-56] years), of whom 30 (4%) women experienced IBTR. The validation cohort included 182 women (48 [43-54] years), 18 (10%) of whom developed IBTR. A nomogram was constructed using three clinical-pathologic variables (age, margin, and use of adjuvant radiation therapy) and two mammographic variables (breast density and calcification morphology). The nomogram was appropriately calibrated and demonstrated a comparable 10-year AUROC to the MSKCC nomogram (0.73 vs. 0.66, P = 0.534) in the validation cohort. Conclusion: Our nomogram provided individualized risk estimates for women with DCIS treated with BCS, demonstrating a discriminative ability comparable to that of the MSKCC nomogram.
The appropriate sample size calculation in dental research is important to achieve the study purpose at the first step in study design. However, it cannot be easy to calculate sample size using standard formulas, because the several factors must be considered for calculation. This study introduced the graphic method for sample size calculation, which is called nomogram. The purpose of this study is to show the effectiveness of the nomogram using examples, expecting the researchers can easily use nomogram for sample size determination.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.4
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pp.339-350
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2021
In medical research, the risk factors associated with human diseases need to be identified to predict the incidence rate and determine the treatment plan. Logistic regression analysis is primarily used in order to select risk factors. However, individuals who are unfamiliar with statistics outcomes have trouble using these methods. In this study, we develop a nomogram that graphically represents the numerical association between the disease and risk factors in order to identify the risk factors for delirium and to interpret and use the results more effectively. By using the logistic regression model, we identify risk factors related to delirium, construct a nomogram and predict incidence rates. Additionally, we verify the developed nomogram using a receiver operation characteristics (ROC) curve and calibration plot. Nursing home, stroke/epilepsy, metabolic abnormality, hemodynamic instability, and analgesics were selected as risk factors. The validation results of the nomogram, built with the factors of training set and the test set of the AUC showed a statistically significant determination of 0.893 and 0.717, respectively. As a result of drawing the calibration plot, the coefficient of determination was 0.820. By using the nomogram developed in this paper, health professionals can easily predict the incidence rate of delirium for individual patients. Based on this information, the nomogram could be used as a useful tool to establish an individual's treatment plan.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.4
no.4
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pp.72-76
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2010
Clinical nomogram is a graphical representation of numeric formula, constructed from clinical cases database of followed patients' treatment, which is used for medical predication. For a clinical nomogram to contribute patient care, it is required to accumulate as many as clinical cases and to extract medical prediction knowledge. It needs to be equipped with an effective method to build medical nomogram with high predication accuracy. It is desirable for medical nomogram to be accessible at patient care point. This paper proposes a medical nomogram service system architecture which takes into account the above-mentioned issues. The proposed system architecture includes a web-based database subsystem to maintain and keep track of clinical cases. On the periodic basis, a new clinical nomogram is reconstructed for the updated clinical database. For the convenient use of patient care practice environment, an app-based program is provided which makes prediction based on the most recent clinical nomogram constructed in the service system. The proposed method has been applied to a clinical nomogram service system development for recurrence and survival prediction in bladder cancer patients.
An accurate system for predicting the survival of patients with oral squamous cell carcinoma (OSCC) will be useful for selecting appropriate therapies. A nomogram for predicting survival was constructed from 96 patients with primary OSCC who underwent surgical resection between January 1994 and June 2003 at the Yonsei Dental Hospital in Seoul, Korea. We performed univariate and multivariate Cox regression to identify survival prognostic factors. For the early stage patients group, the nomogram was able to predict the 5 and 10 year survival from OSCC with a concordance index of 0.72. The total point assigned by the nomogram was a significant factor for predicting survival. This nomogram was able to accurately predict the survival after treatment of an individual patient with OSCC and may have practical utility for deciding adjuvant treatment.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.4
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pp.899-910
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2017
Nomogram is useful for predicting the prevalence of each patient through the scoring system without a complex formula. Because there are few studies on chronic otitis media (COM) in adults, this study aims to identify the relevant risk factors for COM in Korean adults and to build a nomogram for the risk factors. The Health Interview Survey data subset, derived from the Sixth Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VI), was used to evaluate the participants. Of the participants, the weighted prevalence of COM was 5.3%. Residence, earphone use, atopic dermatitis, allergic rhinitis, chronic rhinosinusitis, and subjective hearing status were identified as risk factors for COM. Using 6 risk factors, we propose a nomogram for COM, and use AUC to verify the discrimination of the nomogram.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.1
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pp.21-35
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2023
Metabolic syndrome is a serious disease that can eventually lead to various complications, such as stroke and cardiovascular disease. In this study, we aimed to identify the risk factors related to metabolic syndrome for its prevention and recognition and propose a nomogram that visualizes and predicts the probability of the incidence of metabolic syndrome. We conducted an analysis using data from the Korea National Health and Nutrition Survey (KNHANES VII) and identified 10 risk factors affecting metabolic syndrome by using the Rao-Scott chi-squared test, considering the characteristics of the complex sample. A naïve Bayesian classifier was used to build a nomogram for metabolic syndrome. We then predicted the incidence of metabolic syndrome using the nomogram. Finally, we verified the nomogram using a receiver operating characteristic curve and a calibration plot.
Kim, Pyeong Su;Lee, Kyung-Muk;Han, Dong-Seok;Yoo, Moon-Won;Han, Hye Seung;Yang, Han-Kwang;Bang, Ho Yoon
Journal of Gastric Cancer
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v.17
no.3
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pp.204-211
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2017
Purpose: Recently, a nomogram predicting overall survival after gastric resection was developed and externally validated in Korea and Japan. However, this gastric cancer nomogram is derived from large-volume centers, and the applicability of the nomogram in smaller centers must be proven. The purpose of this study is to externally validate the gastric cancer nomogram using a dataset from a medium-volume center in Korea. Materials and Methods: We retrospectively analyzed 610 patients who underwent radical gastrectomy for gastric cancer from August 1, 2005 to December 31, 2011. Age, sex, number of metastatic lymph nodes (LNs), number of examined LNs, depth of invasion, and location of the tumor were investigated as variables for validation of the nomogram. Both discrimination and calibration of the nomogram were evaluated. Results: The discrimination was evaluated using Harrell's C-index. The Harrell's C-index was 0.83 and the discrimination of the gastric cancer nomogram was appropriate. Regarding calibration, the 95% confidence interval of predicted survival appeared to be on the ideal reference line except in the poorest survival group. However, we observed a tendency for actual survival to be constantly higher than predicted survival in this cohort. Conclusions: Although the discrimination power was good, actual survival was slightly higher than that predicted by the nomogram. This phenomenon might be explained by elongated life span in the recent patient cohort due to advances in adjuvant chemotherapy and improved nutritional status. Future gastric cancer nomograms should consider elongated life span with the passage of time.
A nomogram of gas exchange ratio (R) in air breathing subjects ,was porposed which enables a simple and rapid determination of R value using the fractional concentrations of nitrogen and carbon dioxide in the expired or alveolar gas. The readable limit of R value seems less than 1/100 of R unit and the average difference between the values from the nomogram and the actually calculated values is less than 0.005 of R unit. The usefulness of this nomogram for rapid and frequent determinations of the oxygen uptake is also suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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