Purposes: This study aims to identify factors affecting dental university hospitals' profitability and understand recent their business condition. Methodology: Data from 2016 to 2019 was collected from financial statement, public open data in 8 dental university hospitals. For the study, multiple regression test with stepwise selection was applied. Findings: First of all, 9 out of 19 independent variables were selected by stepwise selection. As a result of multiple regression test with selected independent variables and the dependent variable(operating profit margin ratio), the factors affecting hospitals' profitability were the number of dental unit chair, hospital location, debt ratio, total capital turnover ratio, employment cost rate, material cost rate, management expense rate, the number of patient per a dentist. Practical Implication: To improve dental university hospitals' profitability, hospitals specifically analysis and manage their cost such as employment, material and management cost and seek effectiveness by managing the proper number of patient per a dentist.
Despite the lack of evidence-based standard guidelines to select the best surgical treatment option for end-stage ankle osteoarthritis, the rate of total ankle arthroplasty (TAA) is increasing rapidly relative to ankle arthrodesis (AA) with the development of implant designs and surgical techniques. Physicians and patients would benefit from a more comprehensive understanding of the differences in postoperative pain relief, functional improvement, the rates of complication or reoperation, and restoration of gait ability and sports activity. This paper overviews the current consensus on indications and contraindications for TAA and provides a literature review on a comparison of the clinical and functional results between TAA and AA.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.89-95
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2023
Analyzing breast cancer patient files is becoming an exciting area of medical information analysis, especially with the increasing number of patient files. In this paper, breast cancer data is collected from Khartoum state hospital, and the dataset is classified into recurrence and no recurrence. The data is imbalanced, meaning that one of the two classes have more sample than the other. Many pre-processing techniques are applied to classify this imbalanced data, resampling, attribute selection, and handling missing values, and then different classifiers models are built. In the first experiment, five classifiers (ANN, REP TREE, SVM, and J48) are used, and in the second experiment, meta-learning algorithms (Bagging, Boosting, and Random subspace). Finally, the ensemble model is used. The best result was obtained from the ensemble model (Boosting with J48) with the highest accuracy 95.2797% among all the algorithms, followed by Bagging with J48(90.559%) and random subspace with J48(84.2657%). The breast cancer imbalanced dataset was classified into recurrence, and no recurrence with different classified algorithms and the best result was obtained from the ensemble model.
This article examined relationships between selected variables, such as demographic background, care, treatment variables, environmental characteristics, and patient's daily behavior and mood change. Relationship were determined between independent variabltherapeutic-rapeutie approach, demographic data, environmental management approach-,and dependent variable-patient's daily behavioral and mood change. 35 patients selected within some criteria in a psychiatric ward, were obserbed during 5 weeks by use of Wyatt's Behavior & Mood Rating Scale ac-cording to the object of the study. At the same time, the frequence of the care and treatment were collected. Criteria for sample selection and independent variables as an influential factor to the patient behavioral change, based on a literature revienw and clinical experiences. Pearson's correlation and multiple regression analysis were used to determine the influfntial factors to the patient behavioral change. Systematic reading (r=.8324), Psychiatrist's individual interview (r=.5764), tranquilizer (r=.3441) and hospitalization processing date (r=.4143) were related with patient's behavioral change. That is these 4 variables can be said to influence to the patient's behavior and mood. A stepwise multiple regression analysis of the effect of the independent varibles of systematic reading, psychintrists individual interview, tranquilizer and hospitalization processing date on the dependent variable, patient's behavioral change was carried out. Systematic reading with on R²of. 69 revealed to be the main influential factor to the patient's behavior and mood change, as the next factor psychiatrist individual interview. A total inclusion of these factors revealed a 73% prediction for the patient's behavior and mood change. But the most influential factor was the interaction of the systematic reading and psychiatrist's individual interview.
Locoregional failure is the most frequent pattern of failure in locally advanced head and neck cancer patients and it leads to death in most of the patients. Second primary tumors occurring in the other head and neck region reach up to almost 40% of long-term survivors. Recommended and preferred retreatment option in operable patients is salvage surgical resection, reporting a 5-year overall survival of up to 40%. However, because of tumor location, extent, and underlying comorbidities, salvage surgery is often limited and compromised by incomplete resection. Reirradiation with or without combined chemotherapy is an appropriate option for unresectable recurrence. Reirradiation is carefully considered with a case-by-case basis. Reirradiation protocol enrollment is highly encouraged prior to committing patient to an aggressive therapy. Radiation doses greater than 60 Gy are usually recommended for successful salvage. Despite recent technical improvement in intensity-modulated radiotherapy (IMRT), the use of concurrent chemotherapy, and the emergence of molecularly targeted agents, careful patient selection remain as the most paramount factor in reirradiation. Tumors that recur or persist despite aggressive prior chemoradiation therapy imply the presence of chemoradio-resistant clonogens. Treatment protocols that combine novel targeted radiosensitizing agents with conformal high precision radiation are required to overcome the resistance while minimizing toxicity. Recent large number of data showed that IMRT may provide better locoregional control with acceptable acute or chronic morbidities. However, additional prospective studies are required before a definitive conclusion can be drawn on safety and effectiveness of IMRT.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권2호
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pp.238-243
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2019
Recently, the importance of big data continues to be emphasized, and it is applied in various fields based on data mining techniques, which has a great influence on the health care industry. There are many healthcare industries, but only home health care is considered here. However, applying this to real problems does not always give perfect results, which is a problem. Therefore, data mining techniques are used to solve these problems, and the algorithms that affect performance are evaluated. This paper focuses on the effects of healthcare services on patient satisfaction and satisfaction. In order to use the CVParameterSelectin algorithm and the SMOreg algorithm of the classify method of data mining, it was evaluated based on the experiment and the verification of the results. In this paper, we analyzed the services of home health care institutions and the patient satisfaction analysis based on the name, address, service provided by the institution, mood of the patients, etc. In particular, we evaluated the results based on the results of cross validation using these two algorithms. However, the existence of variables that affect the outcome does not give a perfect result. We used the cluster analysis method of weka system to conduct the research of this paper.
During cancer treatment, the patient's response to drugs appears differently at the cellular level. In this paper, an image-based cell phenotypic feature quantification and key feature selection method are presented to predict the response of patient-derived cancer cells to a specific drug. In order to analyze the viability characteristics of cancer cells, high-definition microscope images in which cell nuclei are fluorescently stained are used, and individual-level cell analysis is performed. To this end, first, image stitching is performed for analysis of the same environment in units of the well plates, and uneven brightness due to the effects of illumination is adjusted based on the histogram. In order to automatically segment only the cell nucleus region, which is the region of interest, from the improved image, a superpixel-based segmentation technique is applied using the fluorescence expression level and morphological information. After extracting 242 types of features from the image through the segmented cell region information, only the features related to cell viability are selected through the ReliefF algorithm. The proposed method can be applied to cell image-based phenotypic screening to determine a patient's response to a drug.
Chromosome 6p duplication is very rare and clinically characterized by short stature, mental retardation, and congenital heart diseases. Patients with mental retardation may present with poor oral health conditions. Dental treatment may need to be performed under general anesthesia in such patients. Our case report deals with induction of general anesthesia to a patient with chromosome 6p duplication, for dental treatment. The selection of a nasotracheal tube of an appropriate size, because of the patient's short stature, was especially important for airway management. In the present case, the patient with chromosome 6p duplication was intubated with a nasotracheal tube, which was not age-matched but adapted to the height and physique of the patient.
The Diagnostic Unit of CLINAID can infer working diagnoses for general diseases from the information provided by a user. This user-provided information in the form of signs and symptoms, however, is usually not sufficient to make a final decision on a working diagnosis. In order for the Diagnostic Unit to reach a diagnostic conclusion, it needs to select suitable clinical investigations for the patients. Because different investigations can be selected for the same patient, we need a process that can optimize the selection procedure employed by the Diagnostic Unit. This process, called a selection algorithm, must work with the fuzzy relational method because CLINAID uses fuzzy relational structures extensively for its knowledge bases and inference mechanism. In this paper we present steps of the selection algorithm along with simulation results on this algorithm using fuzzy relational products, both harsh product and mean product. The computation results of applying several different fuzzy implication operators are compared and analyzed.
Purpose : The purpose of his study was to analyze the environmental and the medical selection factor on rehabilition hospital admission. Methods : The subjects were 107 patient and inpatients. The date were collected analyzed using the SPSS window 17.0 program. Results : General hospital select the recommendation 35.5%, medical team professionalism 18%, accessibility 16%, any others 14% appear in the rehabilitation hospital admission selection factor. Conclusion : Rehabilitation hospital admission selection factor is recommend and medical team service approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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