Purpose: Carbohydrate antigen (CA) 242 is inversely related to prognosis in many cancers. However, few data regarding CA 242 in esophageal cancer (EC) are available. The aim of this study was to determine the prognostic value of CA 242 and propose an optimum cut-off point in predicting survival difference in patients with esophageal squamous cell carcinoma (ESCC). Methods: A retrospective analysis was conducted of 192 cases. A receiver operating characteristic (ROC) curve for survival prediction was plotted to verify the optimum cuf-off point. Univariate and multivariate analyses were performed to evaluate prognostic parameters for survival. Results: The positive rate for CA 242 was 7.3% (14/192). The ROC curve for survival prediction gave an optimum cut-off of 2.15 (U/ml). Patients with CA 242 ${\leq}$ 2.15 U/ml had significantly better 5-year survival than patients with CA 242 >2.15 U/ml (45.4% versus 22.6%; P=0.003). Multivariate analysis showed that differentiation (P=0.033), CA 242 (P=0.017), T grade (P=0.004) and N staging (P<0.001) were independent prognostic factors. Conclusions: Preoperative CA 242 is a predictive factor for long-term survival in ESCC, especially in nodal-negative patients. We conclude that 2.15 U/ml may be the optimum cuf-off point for CA 242 in predicting survival in ESCC.
This study was performed to differentiate calcium oxalate and struvite canine urinary stones using computed tomography. A total of 38 urinary stones (8 calcium oxalate and 30 struvite) were scanned using a computed tomography scanner. These urinary stones (10-15 mm diameter) extracted surgically without fragmentation were obtained from the different individual patients. The stone's Hounsfield units(HU) values, heterogenicity, and roughness of surface were evaluated to differentiate calcium oxalate and struvite. The HU values of calcium oxalate were significantly higher than those of struvite. A receiver operator characteristic (ROC) curve revealed 1272 as the best threshold value to distinguish calcium oxalate from struvite (ROC curve AUC 0.87, p < 0.0014). The heterogenicity of calcium oxalate and struvite significantly differed on bone and dental window setting (p < 0.0001). There was no significant difference between calcium oxalate and struvite in roughness of surface. On computed tomographic images, bone and dental windows setting were useful for evaluation of heterogenicity between calcium oxalate and struvite. The HU value and heterogenicity are highly promising factor that can distinguish calcium oxalate and struvite with reasonable accuracy.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.6
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pp.597-607
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2016
The goal of this study was to analyze landslide susceptibility using two different models and compare the results. For this purpose, a landslide inventory map was produced from a field survey, and the inventory was divided into two groups for training and validation, respectively. Sixteen landslide conditioning factors were considered. The relationships between landslide occurrence and landslide conditioning factors were analyzed using the FR (Frequency Ratio) and EBF (Evidential Belief Function) models. The LSI (Landslide Susceptibility Index) maps that were produced were validated using the ROC (Relative Operating Characteristics) curve and the SCAI (Seed Cell Area Index). The AUC (Area under the ROC Curve) values of the FR and EBF LSI maps were 80.6% and 79.5%, with prediction accuracies of 72.7% and 71.8%, respectively. Additionally, in the low and very low susceptibility zones, the FR LSI map had higher SCAI values compared to the EBF LSI map, as high as 0.47%p. These results indicate that both models were reasonably accurate, however that the FR LSI map had a slightly higher accuracy for landslide susceptibility mapping in the study area.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.3
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pp.297-306
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2018
Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death worldwide and has a high mortality rate after onset; therefore, the CVD management requires the development of treatment plans and the prediction of prevalence rates. In our study, age, income, education level, marriage status, diabetes, and obesity were identified as risk factors for CVD. Using these 6 factors, we proposed a nomogram based on a $na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classifier model for CVD. The attributes for each factor were assigned point values between -100 and 100 by Bayes' theorem, and the negative or positive attributes for CVD were represented to the values. Additionally, the prevalence rate can be calculated even in cases with some missing attribute values. A receiver operation characteristic (ROC) curve and calibration plot verified the nomogram. Consequently, when the attribute values for these risk factors are known, the prevalence rate for CVD can be predicted using the proposed nomogram based on a $na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classifier model.
Purpose: Increase in suicide rate for senior citizens which has become widespread in our society today. It is not a normal social phenomenon and is beyond the danger level. The contents of this study include Korean senior citizens' suicide related risk factors and warning signs, and the development of a simple Geriatric Suicide Risk Scale. Methods: This study is Methodological Research to verify reliability and validity of the Geriatric Suicide Risk Scale according to the tool development process suggested by Devellis (2012). Results: For predictive validity assessment, high suicide screening accuracy was showed with an Area under the ROC curve (AUC) of .93. For the optimal cutoff point of 11, sensitivity was 93.9%, and specificity, 75.7% which are excellence levels. Cross validity for assessment of generalization possibility showed the Area under the ROC curve (AUC) as .82 and in case of a cutoff point of 11, sensitivity was 73.7%, and specificity, 65.9%. Conclusion: When it comes to practical nursing, it is significant that the Korean Geriatric Suicide Risk Scale has high reliability and validity through adequate tool development and the tool assessment step to select degree of suicide risk of senior citizens. Also, it can be easily applied and does not take a long time to administer. Further, it can be used by health care personnel or the general public.
Objective: The aim of the present study was to evaluate the predictive capability of fasting-state measurements of glucose and insulin levels alone for abnormal glucose tolerance in women with polycystic ovary syndrome (PCOS). Methods: In total, 153 Korean women with PCOS were included in this study. The correlations between the 2-hour postload glucose (2-hr PG) level during the 75-g oral glucose tolerance test (OGTT) and other parameters were evaluated using Pearson correlation coefficients and linear regression analysis. The predictive accuracy of fasting glucose and insulin levels and other fasting-state indices for assessing insulin sensitivity derived from glucose and insulin levels for abnormal glucose tolerance was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. Results: Significant correlations were observed between the 2-hr PG level and most fasting-state parameters in women with PCOS. However, the area under the ROC curve values for each fasting-state parameter for predicting abnormal glucose tolerance were all between 0.5 and 0.7 in the study participants, which falls into the "less accurate" category for prediction. Conclusion: Fasting-state measurements of glucose and insulin alone are not enough to predict abnormal glucose tolerance in women with PCOS. A standard OGTT is needed to screen for impaired glucose tolerance and type 2 diabetes mellitus in women with PCOS.
Objective: The purpose of this study is to select a cognitive training game that can evaluate five cognitive domains and to study their validity with existing cognitive evaluation tools. Design: Methods: Delphi survey was conducted through the 2nd questionnaire for 30 experts to select games suitable for training 5 cognitive domains. Five cognitive training games and Mini Mental State Examination - Korea(MMSE-K), and cognitive impairment screening test(CIST) were conducted for 82 elderly in the community. Pearson correlation analysis was performed to find out the correlation of the three tests. The ROC curve was used to calculate the selection criteria for the game results for the screening evaluation of the presence or absence of mild cognitive impairment. Results: The coefficient of variation to evaluate the stability of the Delphi survey was less than 0.50 in most game items. The 'correct answers' and 'level' of the five final selected game items showed a statistically significant positive correlation with the CIST and MMSE-K scores. CIST score and 'time' of all game items except 'number making_time' showed a statistically significant negative correlation. Conclusions: The validity of the cognitive training program using smart devices was evaluated, and the criteria for classifying the cognitive domain and distinguishing the presence or absence of cognitive impairment were confirmed.
Purpose: This study was conducted to verify fall predictive power and reasonable fall risk assessment tool by a comparative analysis of the sensitivity, specificity, positive forecast and negative forecast of each tool by applying Morse Fall Scale (MFS), Johns Hopkins Fall Risk Assessment Tool (JHFRAT), and Fall Assessment Scale-Korean version (FAS-K) through electronic medical records to adult patients hospitalized in a general hospital in Korea. Methods: We performed a retrospective evaluation study from January to December 2018, 123 fall groups experiencing falls during hospitalization and 123 non-falls groups were selected. Data presented a reasonable assessment tool that predicts and distinguishes fall high-risk patients through area comparison based on the ROC curve for each tool. Results: In the ROC curve analysis by fall risk assessment group, the AUC of MFS is shown to be .706 (good), JHFRAT is shown to be .649 (sufficient) and FAS-K is shown to be .804 (very good). FAS-K at a cut-off score of 4, sensitivity, specificity, and positive and negative prediction values were 83.7%, 60.2%, 67.8%, and 78.7%, respectively. Conclusion: Based on the above findings, it is believed that the FAS-K was presented as a suitable and reasonable tool for predicting falls for adult patients in general hospitals.
Purpose: This study used receiver operating characteristic curve to analyze Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) neuroblastoma (NB) and other peripheral nerve cell tumors (PNCT) outcome data. This study found under usage of radiotherapy in these patients. Materials and methods: This study analyzed socio-economic, staging and treatment factors available in the SEER database for NB and other PNCT. For the risk modeling, each factor was fitted by a generalized linear model to predict the outcome (soft tissue specific death, yes/no). The area under the receiver operating characteristic curve (ROC) was computed. Similar strata were combined to construct the most parsimonious models. A random sampling algorithm was used to estimate the modeling errors. Risk of neuroendocrine (other endocrine including thymus as coded in SEER) death was computed for the predictors. Results: There were 5261 patients diagnosed from 1973 to 2009 were included in this study. The mean follow up time (S.D.) was 83.8 (97.6) months. The mean (SD) age was 18 (25) years. About 30.45% of patients were un-staged. The SEER staging has high ROC (SD) area of 0.58 (0.01) among the factors tested. We simplified the 4-layered risk levels (local, regional, distant, un-staged/others) to a simpler 3-tiered model with comparable ROC area of 0.59 (0.01). Less than 50% of PNCT patients received radiotherapy (RT) including the ones with localized disease. This avoidance of RT use occurred in adults and children. Conclusion: The high under-staging rate may have precented patients from selecting definitive radiotherapy (RT) after surgery. Using RT for, especially, adult PNCT patients is a potential way to improve outcome.
We study a classification problem of significant differences in the proportion of two groups known as the unbalanced classification problem. It is usually more difficult to classify classes accurately in unbalanced data than balanced data. Most observations are likely to be classified to the bigger group if we apply classification methods to the unbalanced data because it can minimize the misclassification loss. However, this smaller group is misclassified as the larger group problem that can cause a bigger loss in most real applications. We compare several classification methods for the unbalanced data using sampling techniques (up and down sampling). We also check the total loss of different classification methods when the asymmetric loss is applied to simulated and real data. We use the misclassification rate, G-mean, ROC and AUC (area under the curve) for the performance comparison.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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