Streamflow forecasting plays a crucial role in water resource control, especially in highly urbanized areas that are very vulnerable to flooding during heavy rainfall event. In addition to providing the accurate prediction, the evaluation of effects and importance of the input predictors can contribute to water manager. Recently, machine learning techniques have applied their advantages for modeling complex and nonlinear hydrological processes. However, the techniques have not considered properly the importance and uncertainty of the predictor variables. To address these concerns, we applied the GA-BART, that integrates a genetic algorithm (GA) with the Bayesian additive regression tree (BART) model for hourly streamflow forecasting and analyzing input predictors. The Jungrang urban basin was selected as a case study and a database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 from the rain gauges and monitoring stations. For the goal of this study, we used a combination of inputs that included the areal rainfall of the subbasins at current time step and previous time steps and water level and streamflow of the stations at time step for multistep-ahead streamflow predictions. An analysis of multiple datasets including different input predictors was performed to define the optimal set for streamflow forecasting. In addition, the GA-BART model could reasonably determine the relative importance of the input variables. The assessment might help water resource managers improve the accuracy of forecasts and early flood warnings in the basin.
Objectives: The purpose of this study was to review predictive factors associated with weight loss in moderate to severe obesity treatment. The direction of the treatment for moderate to severe obesity will be suggested in consideration of various factors. Methods: Authors searched the articles published from 2018 to 2023 in three international databases (PubMed, Embase and the Cochrane Central Register of Controlled Trials) and two domestic databases (Research Information Sharing Service, Korean studies Information Service System). Studies including treatment with moderate to severe obese patients were selected. Results: A total of 43 studies were included. The main factors of weight loss were unchangeable predictors such as low initial degree of obesity, younger age, non-diabetes and high resting energy expenditure with changeable predictors such as increase in protein, physical activity, self-efficacy, initial weight loss and attendance of the treatment. Conclusions: Our review results suggest that based on the characteristics of moderate to severe obese patients, predictors of weight loss can be used to determine treatment and prognosis in various aspects.
Purpose: This study was conducted to identify predictors of serious poisoning in patients with snake bite based on initial findings. Methods: We conducted a retrospective study of patients with snake bite who were treated at the emergency department between January 2010 and December 2016. The patients were divided into two groups according to the severity of symptoms based on the traditional snakebite severity grading scale. The mild poisoning group (MP) was classified as those who had a grade I snakebite severity during the hospital stay, and the severe poisoning group (SP) was classified as patients who had grade I at the time of admission, but progressed to grade II-IV during hospitalization. Initial clinical manifestations and laboratory findings of the two groups were compared. Results: Bite to hospital time intervals of SP were longer than those of MP (p=0.034), and the local effect score (LES) was higher in SP (p<0.001). Laboratory analyses revealed that creatine phosphokinase (p=0.044), creatine phosphokinase MB isoenzyme (CK-MB, p=0.011) and serum amylase (p=0.008) were significantly higher in SP. LES, CK-MB and serum amylase were significant prognostic predictors as indicated by univariate logistic regression analysis. Multivariate analysis revealed the following two significant predictors: LES (odds ratio=3.983, p<0.001) and serum amylase (odds ratio=1.020, p=0.017). Conclusion: In managing cases of snake bites, clinical manifestations and laboratory findings must be carefully evaluated. LES and serum amylase are predictive factors for severe poisoning, which is especially important to rapid determination of the intensive care of the patient.
Unsatisfied results of return of spontaneous circulation (ROSC) estimates were caused by the fact that the predictability of the predictors was insufficient. This unmet estimate of the predictors may be affected by transitional events due to behaviors which occur during cardiopulmonary resuscitation (CPR). We thus hypothesized that the discrepancy of ROSC estimates found in statistical characteristics due to transitional CPR events, may affect the performance of the predictors, and that the performance of the classifier dichotomizing between ROSC and No-ROSC might be different during CPR. In a canine model (n=18) of prolonged ventricular fibrillation (VF), standard CPR was provided with administration of two doses of epinephrine 0 min or 3 min later of the onset of CPR. For the analysis of the likelihood of a successful defibrillation during CPR, Support Vector Classification was adopted to evaluate statistical peculiarity combining time and frequency based predictors: median frequency, frequency band-limited power spectrum, mean segment amplitude, and zero crossing rates. The worst predictable period showed below about 1 min after the onset of CPR, and the best predictable period could be observed from about 1.5 min later of the administering epinephrine through 2.0-2.2 min. As hypothesized, the discrepancy of statistical characteristics of the predictors was reflected in the differences of the classification performance during CPR. These results represent a major improvement in defibrillation prediction can be achieved by a specific timing of the analysis, as a change in CPR transition.
Purpose: The study was performed to investigate the predictors associated transition with each stage of exercise behavior based to the Transtheoretical Model, and to provide basic data for exercise behavior programs for middle aged women. Methods: The subjects consisted of 434 women residing in B city by convenience sampling. The collected data were analyzed with multiple logistic regression using SPSS/WIN program. Results: The predictors of transition from precontemplation to contemplation were consciousness raising(OR=2.095, 95% CI: 1.305-3.363), Reinforcement management(OR= 1.903, 95% CI: 1.107-3.271), Stimulus control (OR=2.176, 95% CI:1.239-3.820), Menstrual status (OR=5.327, 95% CI: 1.110-25.562). The predictors of transition from contemplation to preparation were Helping relationship(OR= 1.671, 95% CI: 1.065-2.662), Pros(OR=2.500, 95% CI: 1.254-4.982), Perceived Health status (OR=.178, 95% CI: .041-.770). The predictor of transition from preparation to action was Stimulus control(OR=1.918, 95% CI: 1.103- 3.336). The predictors of transition from action to maintenance were Consciousness raising(OR= 1.939, 95% CI: 1.031-3.647), Dramatic relief (OR=2.249, 95% CI: 1.025-4.931). Conclusions: Adequate examination on the factors, which can predict the transitional stages of change exercise behaviors among middle aged women, which is presented in this study. The results of this study will become the pillar of exercise intervention program planning and application.
Sharma, Shailja;Singh, Mitasha;Lal, Pranay;Goel, Sonu
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권17호
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pp.7535-7540
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2015
Background: Early initiation of smoking and chewing of diverse forms of tobacco among youth in India is a significant driver for tobacco epidemic in India. Several socio-demographic factors are predictors of tobacco use in populations, especially among youth. Interventions which address these socio-demographic factors can help policy makers to curb new initiations and avert morbidity and mortality due to tobacco use. Objective: To study the various sociodemographic variables associated with tobacco use among youth in India. Materials and Methods: Secondary analysis of data from the Global Adult Tobacco Survey-India 2009-10 for the age group of 15-24 years was performed and predictors of smoking and smokeless tobacco were analyzed using data on occupation, education, and other sociodemographic factors. Results: In India there are a total of 51.3 million (22.1%) youth (15-24 years) tobacco users. Of these 35.1 million consumes chewable tobacco (15.1%), 16.2 million smoke (7%) and 1.6 million are dual users (3.1%). Males, urban, less educated, un-employed and those belonging to middle class preferred smoking over chewing; whereas, females, rural, students and those belonging to low socio-economic class are predictors of smokeless tobacco use. The major determinants of dual users are male sex, poor socio-economic strata and student class. The overall tobacco use was higher among males, rural populations, lower socioeconomic strata and un-employed class. Conclusions: India's youth is more susceptible to the tobacco addiction, especially of smokeless tobacco. Youth from rural India especially students, girls and those from poor socio-economic strata prefer to use smokeless tobacco products whereas urban, male and those less educated prefer smoking tobacco products. More population-based and region-focused research is needed to understand initiation patterns into tobacco use among youth so as to inform policymakers to devise new policy measures to curb the growing epidemic.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the incidence of osteoporosis and falls and their consequences, and to identify predictors of fracture risk in the postmenopausal women. Methods: A total of 687 postmenopausal women were recruited through a stratified convenience sampling. A structured questionnaire was used to obtain osteoporosis and fall history and details of their most recent fall. To predict fracture risk factors, we collected demographic and physical health variables related osteoporosis and fall. Fracture risk was measured by FRAX$^{(R)}$ to calculate 10-year probability of major osteoporotic and hip fracture. Results: The prevalence of osteoporosis was 22.1%, and 66.4% of them had treatments for osteoporosis. The incidence of falls during the past year was 19.2% and 38.6% of those who fell suffered consequent fractures. Women with history of osteoporosis and falls were significant predictors of 10-year probability of major osteoporotic and hip fracture. Other significant predictors were history of fracture, chronic disease, surgical menopause, lower BMI, poorer perceived health and no job. Conclusion: It appears that history of osteoporosis and falls are main predictors of fracture risk. Nursing assessment should be performed by detail history taking for osteoporosis, fall, chronic disease, and fracture to screen fracture risk group among postmenopausal women.
Doganer, Yusuf C.;Aydogan, Umit;Kilbas, Zafer;Rohrer, James E.;Sari, Oktay;Usterme, Necibe;Yuksel, Servet;Akbulut, Halil;Balkan, Salih M.;Saglam, Kenan;Tufan, Turgut
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권20호
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pp.9021-9025
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2014
Background: Breast cancer (BC) is the most common cancer among females in Turkey. Predictors affecting the breast self-examination (BSE) performance vary in developing countries. Objective: To determine the frequency of BSE performance and predictors of self-reported BSEs among women in the capital city of Turkey. Materials and Methods: This cross-sectional study was conducted on 376 Turkish women using a self-administered questionnaire covering socio-demographic variables and BSE-related features. Results: Of the participants, 78.7% (N=296) reported practicing BSE, whereas 9.5% (N=28) were implementing BSE regularly on a monthly basis, and only 5.7% (N=17) were performing BSE regularly within a week after each menstrual cycle. Multivariate logistic regression modeling revealed that BSE performance was more likely in younger age groups [20-39 years] (p=0.018, OR=3.215) and [40-49 years] (p=0.009, OR=3.162), women having a family history of breast disease (p=0.038, OR=2.028), and housewives (p=0.013, OR=0.353). Conclusions: Although it appears that the rates of BSE performers are high, the number of women conducting appropriate BSE on a regular time interval basis is lower than expected. Younger age groups, family history of breast diseases and not being employed were identified as significant predictors of practicing BSE appropriately. Older age and employment were risk factors for not performing BSE in this sample.
본 연구의 목적은 정신요양시설 입소 정신장애인의 정신건강자신감 영향요인을 살펴보고 영향요인 및 메카니즘이 입소기간에 따라서 차이가 있는지를 탐색적으로 고찰하는 것이다. 분석대상은 정신요양시설 실태조사에 참여한 정신요양시설 입소 정신장애인 1,742명으로 구조방정식을 이용하여 분석하였다. 입소기간에 따른 차이를 탐색하기 위해 평균입소기간이 10년 미만 입소 정신장애인(n=962)와 10년 이상 입소 정신장애인(n=780)간 다중집단분석을 실시하였다. 주요 결과는 다음과 같다. (1) 학력, 유병기간, 정신과적 증상, 및 인지된 스티그마는 직 간접적으로 정신건강자신감에 영향이 있는 것으로 나타났다. (2) 영향력의 효과분해 결과 유일하게 유병기간만 인지된 스티그마를 통한 유의한 간접효과를 나타내었다. (3) 다중집단분석 결과는 입소기간에 따른 영향요인 및 메카니즘에 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 연구의 의의 및 한계를 논의하였다.
잡음원(Noise source)의 안전성 평가에 사용되는 대표적인 표준으로는 미국 NIST의 SP 800-90B가 있다. 최근 SP 800-90B가 2차 안(Second Draft)으로 개정되면서 Non-IID 트랙의 최소 엔트로피 추정에 프레딕터(predictor)를 이용한 추정 방법이 새롭게 추가되었다. 프레딕터는 잡음원의 주기적인 특성을 검출하기에 용이하다고 알려져 있지만, 그 특성에 대한 구체적인 언급은 하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 프레딕터가 검출해낼 수 있는 잡음원의 주기적 특성을 명확히 밝히기 위한 실험을 진행한다. 먼저 주기적 성질을 갖는 잡음원에 대하여 Non-IID 트랙의 추정을 실시했을 때, 잡음원의 최소 엔트로피가 대체적으로 프레딕터보다는 Non-IID 트랙의 다른 추정 방법에 의해서 결정되고 있음을 실험적으로 확인한다. 다음으로 프레딕터를 이용한 추정법이 검출해낼 수 있는 주기적 특성을 밝혀내기 위한 다양한 실험 결과를 제시함으로써, 프레딕터 추정 방법의 의미와 그 역할을 실험적으로 규명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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