Purpose: This study was conducted to identify the caring experience of the mothers of childhood burn patients. Methods: Data were collected from 28 mothers of childhood burn patients, through semi-structured in-depth interviews. Data were categorized and coded by using content analysis. Results: 27 categories and 102 statements were drawn from 4 domains. The analyzed domains were psychological sufferings, confronted harsh reality, coping method, and future concerns. Psychological sufferings were categorized heartache, sense of guilt, confusion, regret, depression, sorriness, getting hurt, frustration and upset feeling. Confronted harsh nature were categorized economic difficulty, physical burn-out, lack of caring other children and family troubles. Coping method were categorized positive thinking, having hope, ventilating feelings, accepting the situations, demanding help from family members, changing patterns of the burned child rearing, collecting information for burn treatment, refusing accept the condition of burned child, avoiding personal and social relationship, and reliance on religion. Concerns were categorized concerns of growth and adaptation of the burned child, anxiety for scar, concerns of adapting school life and vague future concerns. Conclusion: The nursing interventions for early assessing psychological problems and providing social supports for caring both burn patients and other siblings should be provided to the mothers of childhood burn patients.
Background: This study conducted to determine breast cancer awareness and influencing factors among nursing students in the West Black Sea Region in Turkey. Materials and Methods: This cross-sectional descriptive study was conducted between April-May, 2014. The sample was 270 female nursing students. Data were collected by Personal Information Form and Champion's Health Belief Model Scale (CHBMS). Results: The students' mean age was $21.6{\pm}2.09$ and 81.1% had knowledge about breast cancer from their academic education. It is found that 63.7% of the students performed Breast Self-Examination (BSE) and 11.1% had a family member diagnosed with breast cancer. The CHBMS mean score of the students was $117.7{\pm}14.5$. Conclusions: Breast cancer awareness of nursing students is on a good level and was affected by family history of breast cancer and health beliefs.
According to the activation of the fashion electronic commerce, this research investigated the merits and demerits and improvement plan of the 3D virtual try-on technology using the qualitative research method. This research was performed by interview with 70 evaluation group. The evaluation group of 3D virtual try-on was organized and the fit evaluation process by 3D human body scan and the 3D virtual try-on of the i-Fashion technology center were experienced. This study was performed by interview after the actual and virtual try-on about the casual shirt. The convenience and accuracy of measurement, usability in online shopping, body evaluation, complement of sizing system, and body shape management were discovered as merits. The requirement of high accuracy in sizing and avatar, limits of fabric expression, practical limitation by cost, vexatious of measurement garment, differences between real and virtual fittings, personal information leakage risk, and etc were pointed out as demerits. The mass customization, customized garment connected with medical service, humanized avatar, improved fitting report, entertainment, coordination, wardrobe manager were proposed as improvement plan.
In the era of personal genomics, predicting the individual response to drug-treatment is a challenge of biomedical research. The aim of this study was to validate whether interaction information between genetic and transcriptional signatures are promising features to predict a drug response. Because drug resistance/susceptibilities result from the complex associations of genetic and transcriptional activities, we predicted the inter-relationships between genetic and transcriptional signatures. With this concept, captured genetic polymorphisms and transcriptional profiles were prepared in cancer samples. By splitting ninety-nine samples into a trial set (n = 30) and a test set (n = 69), the outperformance of relationship-focused model (0.84 of area under the curve in trial set, P = $2.90{\times}10^{-4}$) was presented in the trial set and validated in the test set, respectively. The prediction results of modeling show that considering the relationships between genetic and transcriptional features is an effective approach to determine outcome predictions of drug-treatment.
The health status of menopause and its correlates among middle aged 160 rural and urban women was studied during 2015. The women who attained menopause and belonging to 40-55 years age range were selected from 8 villages of 4 talukas of Dharwad and Bagalkot Districts. The health status of women was evaluated by using standardized questionnaire, Post Graduate Institute of Medical Education and Research (PGI). The structured interview schedule was used to collect personal information like name of the family members with their age, relationship with respondent. The Socio Economic Status (SES) of family was assessed by using Socio Economic Status scale developed by Agarwal (2005). The results revealed that 53.75 per cent respondents shown moderately affected followed by 26.25 per cent mildly affected and 20 per cent of women indicated severely affected health status. The mean value of health status in rural women is higher ($23.67{\pm}7.02$) than mean value of ($21.50{\pm}6.89$) urban women means the rural women had more health problems than urban women. Health status were high negatively significantly related with SES, education and occupation means women belonged to better SES category, literate and working women experienced less health problems compared to women who had poor SES, illiterate and non-working.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.3
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pp.613-618
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2019
EMF (Electromagnetic Field) is a valuable resource for living in a knowledge-based information society. The EMF is used in home appliances that make our lives easy and convenient, and in telecommunication devices such as mobile phones, personal computers, medical devices and broadcasting towers. However, the biological hazards associated with EMF exposure are also increasing in signal from telecommunication devices. Studies of the effects of EMF exposure on humans have been conducted for a long time, but it has not yet been demonstrated whether the EMF effect is harmful. In this paper, we examine the electromagnetic field emitted from various electronic devices around living and its effect.
In the past few decades, great progress has been made on understanding the interaction between nutrition and health status. But despite this wealth of knowledge, health problems related to nutrition continue to increase. This leads us to postulate that the continuing trend may result from a lack of consideration for intra-individual biological variation on dietary responses. Precision nutrition utilizes personal information such as age, gender, lifestyle, diet intake, environmental exposure, genetic variants, microbiome, and epigenetics to provide better dietary advices and interventions. Recent technological advances in the artificial intelligence, big data analytics, cloud computing, and machine learning, have made it possible to process data on a scale and in ways that were previously impossible. A big data platform is built by collecting numerous parameters such as meal features, medical metadata, lifestyle variation, genome diversity and microbiome composition. Sophisticated techniques based on machine learning algorithm can be used to integrate and interpret multiple factors and provide dietary guidance at a personalized or stratified level. The development of a suitable machine learning algorithm would make it possible to suggest a personalized diet or functional food based on analysis of intra-individual metabolic variation. This novel precision nutrition might become one of the most exciting and promising approaches of improving health conditions, especially in the context of non-communicable disease prevention.
Communication with others plays an important role in human social interaction and information exchange in modern society. However, some individuals have difficulty in communicating due to dysarthria. Therefore, it is necessary to develop effective diagnostic techniques for early treatment of the dysarthria. In the present study, we propose a mobile device-based methodology that enables to automatically classify dysarthria type. The light-weight CNN model was trained by using the open audio dataset of Korean patients with dysarthria. The trained CNN model can successfully classify dysarthria into related subtype disease with 78.8%~96.6% accuracy. In addition, the user-friendly mobile application was also developed based on the trained CNN model. Users can easily record their voices according to the selected inspection type (e.g. word, sentence, paragraph, and semi-free speech) and evaluate the recorded voice data through their mobile device and the developed mobile application. This proposed technique would be helpful for personal management of dysarthria and decision making in clinic.
Sung Il Hwang;Joon Seo Lim;Ro Woon Lee;Yusuke Matsui;Toshihiro Iguchi;Takao Hiraki;Hyungwoo Ahn
Korean Journal of Radiology
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v.24
no.10
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pp.952-959
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2023
Large language models (LLMs) such as ChatGPT have garnered considerable interest for their potential to aid non-native English-speaking researchers. These models can function as personal, round-the-clock English tutors, akin to how Prometheus in Greek mythology bestowed fire upon humans for their advancement. LLMs can be particularly helpful for non-native researchers in writing the Introduction and Discussion sections of manuscripts, where they often encounter challenges. However, using LLMs to generate text for research manuscripts entails concerns such as hallucination, plagiarism, and privacy issues; to mitigate these risks, authors should verify the accuracy of generated content, employ text similarity detectors, and avoid inputting sensitive information into their prompts. Consequently, it may be more prudent to utilize LLMs for editing and refining text rather than generating large portions of text. Journal policies concerning the use of LLMs vary, but transparency in disclosing artificial intelligence tool usage is emphasized. This paper aims to summarize how LLMs can lower the barrier to academic writing in English, enabling researchers to concentrate on domain-specific research, provided they are used responsibly and cautiously.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.48
no.5
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pp.1-6
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2011
LED(Light Emitting Diode) components have advantages of longer lifetime, lower power consumption and easy-to-control, compare to normal lamp and fluorescent light, according to the development of recent technologies. Thus, lots of illuminations which utilize LED components could be used. Recently, Visible Light Communication(VLC) which is a part of communication technologies, utilizing high speed response characteristic of LED components, started receiving public attention. In case of VLC, there is no need of frequency allocation due to no use of radio, but also no interference exists during data transmission, much different in ISM((Industrial Scientific Medical band). This is the reason why a lot of research results about VLC are becoming issued. In this paper, a survey of feasibility for using VLC utilizing an original LED illumination for underwater applications has been done and a primitive possibility of its application has been examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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