Purpose: The purpose of this study was to propose and to test a predictive model that could explain the workers' quality of life. Methods: Data were collected using self-report questionnaires from 901 workers in Daejeon, Korea. The questionnaires included nine measured variables (safety culture, self-efficacy, activity of occupational health provider, knowledge in occupational health, age, health promotion behavior, workplace environment, health level, and quality of life), as revised PRECEDE model has suggested. The collected data were analyzed using SPSS/WIN 15 and AMOS 6.01 version. Results: Based on the constructed model, behavior, environment, and health were found to have significant direct effect on quality of life. Indirect factors were perceived biological, predisposing, reinforcing, and enabling. The proposed model was concise and extensive in predicting quality of life of the participants. The final modified model yielded GFI=.85, AGFI=.89, NFI=.79, and RMSEA=.11 and exhibited good fit indices. Conclusion: Findings of this study may contribute to development of effective nursing interventions for promoting quality of life in workers.
Japan's frozen shrimp future market is the only fisheries future commodity market in the world. This empirical study examines the lead and lag relationship between Japan frozen shrimp spot and future markets using the daily prices from August 1, 2002 to December 31, 2005. Frozen shrimp future contract is listed on Japan Kansai Commodities Exchange. Japan imports approximately 250,000 tons of frozen shrimp annually, of which just under 70,000 tons, nearly 30%, are black tiger shrimp. Approximately 90% of black tiger shrimp are caught in Indonesia, India, Thailand and Vietnam, and the two largest consumers of these shrimp are Japan and the U.S.A. Kansai Commodities Exchange adopts the India black tiger shrimp as standard future commodity. We use unit root test, Johansen cointegration test, Granger causality test, Vector autoregressive analysis and Impulse response analysis. However, considering the long - term relationships between the level variables of frozen shrimp spot and futures, we introduced Vector Error Correction Model. We find that the price change of frozen shrimp futures with next 1, 2, 3, 4, 5 month maturity have a strong predictive power to the change of frozen shrimp spot and the change of frozen shrimp spot also have a predictive power to the change of frozen shrimp with next 1, 2, 3 month maturity. But, the explanatory power of the frozen shrimp futures is relatively greater than that of frozen shrimp spot.
Purpose: This study was to evaluate the validity of the Pediatric Index of Mortality Ⅱ(PIM Ⅱ). Method: The first values on PIM Ⅱ variables following ICU admission were collected from the patient's charts of 548 admissions retrospectively in three ICUs(medical, surgical, and neurosurgical) at P University Hospital and a cardiac ICU at D University Hospital in Busan from January 1, 2002 to December 31, 2003. Data was analyzed with the SPSSWIN 10.0 program for the descriptive statistics, correlation coefficient, standardized mortality ratio(SMR), validity index(sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value), and AUC of ROC curve. Result: The mortality rate was 10.9% (60 cases) and the predicted death rate was 9.5%. The correlation coefficient(r) between observed and expected death rates was .929(p<.01) and SMR was 1.15. Se, Sp, pPv, nPv, and the correct classification rate were .80, .96, .70, .98, and 94.0% respectively. In addition, areas under the curve (AUC) of the receiver operating characteristic(ROC) was 0.954 (95% CI=0.919~0.989). According to demographic characteristics, mortality was underestimated in the medical group and overestimated in the surgical group. In addition, the AUCs of ROC curve were generally high in all subgroups. Conclusion: The PIM Ⅱ showed a good, so it can be utilized for the subject hospital. better.
Purpose: The study was designed to determine the discriminating ability of a Bayesian network (BN) for predicting risk for pressure ulcers. Methods: Analysis was done using a retrospective cohort, nursing records representing 21,114 hospital days, 3,348 patients at risk for ulcers, admitted to the intensive care unit of a tertiary teaching hospital between January 2004 and January 2007. A BN model and two logistic regression (LR) versions, model-I and .II, were compared, varying the nature, number and quality of input variables. Classification competence and case coverage of the models were tested and compared using a threefold cross validation method. Results: Average incidence of ulcers was 6.12%. Of the two LR models, model-I demonstrated better indexes of statistical model fits. The BN model had a sensitivity of 81.95%, specificity of 75.63%, positive and negative predictive values of 35.62% and 96.22% respectively. The area under the receiver operating characteristic (AUROC) was 85.01% implying moderate to good overall performance, which was similar to LR model-I. However, regarding case coverage, the BN model was 100% compared to 15.88% of LR. Conclusion: Discriminating ability of the BN model was found to be acceptable and case coverage proved to be excellent for clinical use.
Purpose: The aim of this study was to determine the predictive strength of students' self-efficacy, problem-solving skills, and other characteristics in performing intravenous practices and monitor phlebitis and infiltration. Methods: This cross-sectional study was carried out with 736 third and fourth-year students studying at the Health Sciences Faculties of Balikesir and Sakarya universities. The data were collected using the Self-Efficacy Scale, Problem-Solving Inventory and Catheter Care and Infiltration Monitoring Questionnaire. Results: The participants' mean Catheter Care and Infiltration Monitoring Questionnaire score significantly and positively correlated with their mean Self-Efficacy Scale score on a moderate level (r=.25; p<.001) but significantly and negatively correlated with their mean Problem-Solving Inventory score on a moderate level (r=-.21; p<.001). In other words, because a low Problem-Solving Inventory score indicates that the person's problem-solving skill is high, the Care and Infiltration Monitoring Questionnaire score increased as the problem-solving skill increased. While the Self-Efficacy Scale predicted the year of study and catheter care and infiltration monitoring variables positively, the Problem-Solving Inventory predicted the satisfaction with the profession variable negatively. Conclusion: Self-efficacy, problem-solving, liking the profession, and year of study predict success in catheter care and infiltration monitoring. For this reason, guidance may be provided in the development of a comprehensive education system toward increasing students' problem-solving skills, self-efficacy, and professional knowledge and skills.
The purpose of this study was to investigate predictors concerning preschoolers' ability to read words, in terms of their sub-skills of alphabet knowledge, phonological awareness, and phonological processing. Fourteen literacy sub-tests and three types of reading tasks were administered to 289 kindergartners aged 4 to 6 in Busan. The main results are as follows. Sub-skills that predicted reading ability varied with children's age. Irrespective of children's age groups, knowledge of consonant names and digit naming speed commonly explained the reading of real words. In contrast, skills of syllable deletion and phoneme substitution and knowledge of alphabet composition principles were related to only 4-year-olds' reading skills. Exclusively included was digit memory in predicting 5-year-olds' reading abilities, and knowledge of vowel sounds in 6-year-olds' reading skills. The type of reading task also influenced reading ability. A few common variables such as knowledge of consonant names and vowel sounds, digit naming speed, and phoneme substitution skill explained all types of word reading. Syllable counting skills, however, had predictive value only for the reading of real words. Phoneme insertion skills and digit memory had predictive value for the reading of pseudo words and low frequency letters. Likewise, knowledge of consonant sounds and vowel stroke-adding principles were significant only for the reading of low frequency letters.
Background: : Chemotherapy-induced thrombocytopenia (CIT) is an important cause of morbitity in patients with cancer. Aim: To investigate the effect of the baseline plasma D-dimer level, an important marker for thrombotic activity, on chemotherapy-induced thrombocytopenia in patients with stage III colon cancer. Materials and Methods: A total of 43 (28 men) eligible patients were divided into two groups according to whether they exhibited chemotherapy-induced thrombocytopenia: Group 1 (n=21) and Group 2 (n=22). Comparison was made using demographic, histopathologic, and laboratory variables. Additionally, baseline plasma D-dimer levels underwent receiver operation characteristics curve analysis, and areas under the curve were calculated. Sensitivity, specificity, and positive and negative likelihood rates were then determined. Results: The incidence of chemotherapy-induced thrombocytopenia had a significant correlation with baseline platelet count (r=0.568, P=0.031) and baseline plasma D-dimer levels (r=0.617, P=0.036). When the cut-off point for the latter was set as 498 ng/mL, the area under the curve was 0.89 (95%CI: 0.74-0.93), the sensitivity was 91.4%, the specificity was 89.7%, the positive likelihood rate was 3.64 and the negative likelihood rate was 0.24 for chemotherapy-induced thrombocytopenia diagnosis. Conclusions: The baseline level of plasma D-dimer could help to differentiate high-risk patients for chemotherapy-induced thrombocytopenia.
Analysis of slope stability failures, as one of the complex natural hazards, is one of the important research issues in the field of civil engineering. Present paper adopts and investigates four soft computing-based techniques for this problem: Patient Rule-Induction Method (PRIM), M5' algorithm, Group Method of data Handling (GMDH) and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). A comprehensive database consisting of 168 case histories is used to calibrate and test the developed models. Six predictive variables including slope height, slope angle, bulk density, cohesion, angle of internal friction, and pore water pressure ratio were considered to generate new models. The results of test studies are used for feasibility, effectiveness and practicality comparison of techniques with each other, and with the other available well-known methods in the literature. Results show that all methods not only are feasible but also result in better performance than previously developed soft computing based predictive models and tools. It is shown that M5' and PRIM algorithms are the most effective and practical prediction models.
Numerical analysis has been performed to evaluate effect of the shape variables such as core length, slot width and slot length on misrun in aluminum die casting process for motor rotor. The predictive method for misrun in diecasting process was established by comparing the result of numerical analysis and an actual motor rotor. Solidification modulus was introduced to predict quantitatively the castability of aluminum diecasting process for motor rotor. It was found that there are minimum critical solidification modulus and slot width to prevent misrun according to core length through diecasting limit diagram proposed using the predictive method. The critical solidification modulus and slot width increase as core length increases to prevent misrun of aluminum motor rotor in diecasting process. Based on the results, the design criteria of slot shape to prevent misrun of aluminum motor rotor with various core length were established.
Back-propagation neural network (BPNN) is the most prevalently used paradigm in modeling semiconductor manufacturing processes, which as a neuron activation function typically employs a bipolar or unipolar sigmoid function in either hidden and output layers. In this study, applicability of another linear function as a neuron activation function is investigated. The linear function was operated in combination with other sigmoid functions. Comparison revealed that a particular combination, the bipolar sigmoid function in hidden layer and the linear function in output layer, is found to be the best combination that yields the highest prediction accuracy. For BPNN with this combination, predictive performance once again optimized by incrementally adjusting the gradients respective to each function. A total of 121 combinations of gradients were examined and out of them one optimal set was determined. Predictive performance of the corresponding model were compared to non-optimized, revealing that optimized models are more accurate over non-optimized counterparts by an improvement of more than 30%. This demonstrates that the proposed gradient-optimized teaming for BPNN with a linear function in output layer is an effective means to construct plasma models. The plasma modeled is a hemispherical inductively coupled plasma, which was characterized by a 24 full factorial design. To validate models, another eight experiments were conducted. process variables that were varied in the design include source polver, pressure, position of chuck holder and chroline flow rate. Plasma attributes measured using Langmuir probe are electron density, electron temperature, and plasma potential.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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