The study aimed to compare the validity between the abdominal ultrasonographic(US) grading system of fatty liver and histologic grading system of fatty liver in living liver donor candidates. As the fatty liver is defined as pathologic total fat >10%, US validity was sensitivity 64.6%, specificity 68%, positive predictive value 76.8%, negative predictive value 54%. As the strict data handling on US grading normal, mild fatty liver are negative, moderate fatty liver is positive, US validity was sensitivity 26.8%, specificity 100%, positive predictive value 100%, negative predictive value 45.5%. ROC curve analysis according to different cut off value of liver-to-kidney brightness ratio was Area under ROC curve=0.859(95% CI=0.795~0.922, state variable= total fat 10%). There were statistically significant difference( p<0.001). Ultrasonography for the fatty diagnosis showed a high validity to predict the result of histology grade of fatty liver.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.48
no.3
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pp.167-173
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2022
Objectives: The purpose of this study was to estimate the minimal clinically important difference (MCID) of mouth opening (MO) and patient satisfaction in surgically treated oral submucous fibrosis (OSMF) patients. Materials and Methods: The status of MO was collected preoperatively (T0), postoperatively at 3 months (T1), and at a minimum of 6 months postoperatively (T2). MCID was determined through the anchor-based approach with the change difference method, mean change method, and receiver operator characteristic curve (ROC) method. Results: In this study, 35 patients enrolled and completed postoperative follow-up (T2) averaging a duration of 18.1 months. At T1, using the change difference method, MO was 14.89 mm and the ROC curve exhibited a 11.5 gain in MO (sensitivity 81.8% and specificity 100%, area under the curve [AUC] of 0.902) and was classified as MCID as reported by patients. At T2, MCID of MO was 9.75 mm using the change difference method and 11.75 mm by the mean change method. The ROC curve revealed that the MCID of MO at T2 was 10.5 mm with 73.9% sensitivity and 83.3% specificity (AUC of 0.873). The kappa value was 0.91, confirming reliability of the data. Conclusion: This study demonstrated MCID values that indicate the clinical relevance of surgical treatment of OSMF if the minimum possible gain in MO is approximately 10 mm.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.4
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pp.669-680
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2017
This study evaluated the consistency of the standard flow to forecast low-flow based on various drought indices. The data used in this study were streamflow data at the Gurye2 station located in the Seomjin River and the Angang station located in the Hyeongsan River, as well as rainfall data of nearby weather stations (Namwon and Pohang). Using streamflow data, the streamflow accumulation drought index (SADI) was developed in this study to represent the hydrological drought condition. For SADI calculations, the threshold of drought was determined by a Change-Point analysis of the flow pattern and a reduction factor was estimated based on the kernel density function. Standardized runoff index (SRI) and standardized precipitation index (SPI) were also calculated to compared with the SADI. SRI and SPI were calculated for the 30-, 90-, 180-, and 270-day period and then an ROC curve analysis was performed to determine the appropriate time-period which has the highest consistency with the standard flow. The result of ROC curve analysis indicated that for the Seomjin River-Gurye2 station SADI_C3, SRI30, SADI_C1, SADI_C2, and SPI90 were confirmed in oder of having high consistency with standard flow under the attention stage and for the Hyeongsan River-Angang station, SADI_C3, SADI_C1, SPI270, SRI30, and SADI_C2 have order of high consistency with standard flow under the attention stage.
Kim, Inja;Kim, Sungjae;Kim, Beomjong;Choi, Heejung
Journal of Korean Academy of Nursing
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v.42
no.6
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pp.853-860
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2012
Purpose: The purposes of this study were to develop a Minimal Insomnia Screening Scale for Korean adults (KMISS) and to evaluate psychometric properties and discriminant ability of the developed scale. Methods: Data from a cross-sectional survey of 959 Korean adults were analyzed to develop the summated insomnia scale, which was evaluated in terms of reliability, validity, and discriminant ability by receiver operating characteristics (ROC) curve analysis. Results: Item-total correlations ranged between .71-.79 and Cronbach's ${\alpha}$ was .87. Adequate validity was also evident. ROC-curve analysis showed area under ROC was .87 (95% CI: .84-.90) and identified the optimal cut-off score as ${\leq}20$ (sensitivity, .83; specificity, .75; positive/negative predictive values, .40/.95). Using this cut-off score, the prevalence of insomnia in the study sample was 26.3% and most frequent among women and the oldest group. Conclusion: Data supports the psychometric properties of KMISS as a possible insomnia screening instrument. KMISS also shows promise as a convenient ultra-short screening measure of insomnia for adults and epidemiological studies in community health care settings.
In this paper, restoration methods were applied to restore analog medicine images with an aged image added and then blurred by noises. To restore the aged image blurred by the blurring function and added by noises, it was applied to the restoration methods which are inverse filtering and wiener filtering which are linear restoration techniques and Lucy-Richardson's algorithm which is nonlinear restoration technique. Moreover, ROC curve, a subjective evaluation method, was applied to evaluate the image quality of the restoration image. The wiener filtering using the ratio of constants acquired better image than the inverse filtering, but both of them couldn't improve ability to make a diagnosis. The restoration image applied to Lucy-Richardson algorithm was the best performance of the applied techniques and its sensitivity and specitivity were improved by 15[%] as much performance as the original aged image.
Background: This study used receiver operating characteristic curve to analyze Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) adenosquamous carcinoma data to identify predictive models and potential disparities in outcome. Materials and Methods: This study analyzed socio-economic, staging and treatment factors available in the SEER database for adenosquamous carcinoma. For the risk modeling, each factor was fitted by a generalized linear model to predict the cause specific survival. An area under the receiver operating characteristic curve (ROC) was computed. Similar strata were combined to construct the most parsimonious models. Results: A total of 20,712 patients diagnosed from 1973 to 2009 were included in this study. The mean follow up time (S.D.) was 54.2 (78.4) months. Some 2/3 of the patients were female. The mean (S.D.) age was 63 (13.8) years. SEER stage was the most predictive factor of outcome (ROC area of 0.71). 13.9% of the patients were un-staged and had risk of cause specific death of 61.3% that was higher than the 45.3% risk for the regional disease and lower than the 70.3% for metastatic disease. Sex, site, radiotherapy, and surgery had ROC areas of about 0.55-0.65. Rural residence and race contributed to socioeconomic disparity for treatment outcome. Radiotherapy was underused even with localized and regional stages when the intent was curative. This under use was most pronounced in older patients. Conclusions: Anatomic stage was predictive and useful in treatment selection. Under-staging may have contributed to poor outcome.
Kim, Byung-Soo;Kim, In-Young;Lee, Sun-Ho;Rha, Sun-Young
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.1
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pp.169-182
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2007
Receive operating characteristic (ROC) approach can be employed to rank candidate genes from a microarray experiment, in particular, for the biomarker development with the purpose of population screening of a cancer. In the cancer microarray experiment based on n patients the researcher often wants to compare the tumor tissue with the normal tissue within the same individual using a common reference RNA. Ideally, this experiment produces n pairs of microarray data. However, it is often the case that there are missing values either in the normal or tumor tissue data. Practically, we have $n_1$ pairs of complete observations, $n_2$ "normal only" and $n_3$ "tumor only" data for the microarray. We refer to this data set as a mixed data set. We develop a ROC approach on the mixed data set to rank candidate genes for the biomarker development for the colorectal cancer screening. It turns out that the correlation between two ranks in terms of ROC and t statistics based on the top 50 genes of ROC rank is less than 0.6. This result indicates that employing a right approach of ranking candidate genes for the biomarker development is important for the allocation of resources.
Park, Sang Hoo;Im, Min Ji;Eom, Sang-Yong;Hahn, Youn-Soo
Clinical and Experimental Pediatrics
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v.60
no.9
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pp.290-295
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2017
Purpose: Airway pathology in children with atopic asthma can be reflected by the concave shape of the maximal expiratory flow-volume (MEFV) curve and high fractional exhaled nitric oxide (FeNO) values. We evaluated the capacity of the curvilinearity of the MEFV curve, FeNO, and their combination to distinguish subjects with atopic asthma from healthy individuals. Methods: FeNO and angle ${\beta}$, which characterizes the general configuration of the MEFV curve, were determined in 119 steroid-naïve individuals with atopic asthma aged 8 to 16 years, and in 92 age-matched healthy controls. Receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were performed to determine the cutoff points of FeNO and angle ${\beta}$ that provided the best combination of sensitivity and specificity for asthma detection. Results: Asthmatic patients had a significantly smaller angle ${\beta}$ and higher FeNO compared with healthy controls (both, P<0.001). For asthma detection, the best cutoff values of angle ${\beta}$ and FeNO were observed at $189.3^{\circ}$ and 22 parts per billion, respectively. The area under the ROC curve for the combination of angle ${\beta}$ and FeNO improved to 0.91 (95% confidence interval [CI], 0.87-0.95) from 0.80 (95% CI, 0.75-0.86; P<0.001) for angle ${\beta}$ alone and 0.86 (95% CI, 0.82-0.91; P=0.002) for FeNO alone. In addition, the combination enhanced sensitivity with no significant decrease in specificity. Conclusion: These data suggest that the combined use of the curvilinearity of the MEFV curve and FeNO is a useful tool to differentiate between children with and without atopic asthma.
Kim, Moo-Sub;Shin, Han-Back;Kim, Sunmi;Shim, Jae Goo;Yoon, Do-Kun;Suh, Tae Suk
Progress in Medical Physics
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v.28
no.3
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pp.77-82
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2017
We proposed the objective ROC analysis method based on the setting of threshold value for evaluation of single photon emission computed tomography (SPECT) image. This proposed ROC analysis method uses the quantification computational threshold value to each signal on the SPECT image. The SPECT images for this study were acquired by using Monte Carlo n-particle extended simulation code (MCNPX, Ver. 2.6.0, Los Alamos National Laboratory, USA). The basic SPECT detectors and specific water phantom were realized in the simulation, and we could get the simulation results by the simulation operation. We tried to analyze the reconstructed images using threshold value application based objective ROC method. We can get the accuracy information of reconstructed region in the image. This proposed ROC technique can be helpful when we have to evaluate the weak signal for the NM image. In this study, the proposed threshold value based computational ROC analysis method can provide better objectivity than the conventional ROC analysis method.
This study evaluated the usefulness of the elasticity score and elasticity ratio in the differential diagnosis of benign and malignant lesion in breast elastography. We performed a retrospective analysis based on the results of core needle biopsy histology. The Mann-Whitney U test was used to confirm the difference between the 5-degree elasticity score and the Fisher's Exact test. ROC curve analysis was used to determine the elasticity score and the best cut-off value of the elasticity ratio for the prediction of malignant lesions. There was a statistically significant difference (p= .000) between the homogeneity of the elasticity score and the difference of the elasticity ratio between the benign and malignant lesion groups. On the ROC curve analysis, the elasticity score and the elasticity ratio for predicting benign and malignant lesion were determined as AUC 0.806, 0.824, cut-off value 3, 4.4 (p= .001). Therefore, the elasticity score and elasticity ratio may be useful in the differential diagnosis of breast mass.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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