Objectives The purpose of this study is to investigate therapeutic exercise and to provide the evidence of daoyin exercise for shoulder pain. Methods Electronic databases including PubMed, EMBASE, China National Knowledge Infrastructure, Science ON, Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System were searched up to October 2022. We selected randomized controlled trials. The quality of studies was assessed by Cochrane risk of bias tool. Meta-analysis were perfomed by Review Manager software. Results Eighteen randomized controlled trials were collected in accordance with the selection and exclusion criteria. Among the 18 trials, 7 trials used strengthening exercise, 4 trials used stablilization exercise, 5 trials used both types of intervention, and 2 trials used daoyin exercise. The study characteristics, results and method of intervention were analyzed. Meta-analysis showed that therapeutic exercise appeared to more effective than no treatment group for shoulder pain (standardized mean difference=-1.18, 95% confidence interval=-1.44 to 0.91, Z=8.82, p<0.00001; chi2=2.71, p=0.61; I2=0%). Conclusions All of 18 selected studies reported the effectiveness of therapeutic exercise for shoulder pain. Combining strengthening and stablilization exercise is considered the most efficient way for shoulder pain. Based on this study, well-designed studies should be performed to be evidence of the use of daoyin exercise for shoulder pain.
Akhilanand Chaurasia;Arunkumar Namachivayam;Revan Birke Koca-Unsal;Jae-Hong Lee
Journal of Periodontal and Implant Science
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제54권1호
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pp.3-12
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2024
Deep learning (DL) offers promising performance in computer vision tasks and is highly suitable for dental image recognition and analysis. We evaluated the accuracy of DL algorithms in identifying and classifying dental implant systems (DISs) using dental imaging. In this systematic review and meta-analysis, we explored the MEDLINE/PubMed, Scopus, Embase, and Google Scholar databases and identified studies published between January 2011 and March 2022. Studies conducted on DL approaches for DIS identification or classification were included, and the accuracy of the DL models was evaluated using panoramic and periapical radiographic images. The quality of the selected studies was assessed using QUADAS-2. This review was registered with PROSPERO (CRDCRD42022309624). From 1,293 identified records, 9 studies were included in this systematic review and meta-analysis. The DL-based implant classification accuracy was no less than 70.75% (95% confidence interval [CI], 65.6%-75.9%) and no higher than 98.19 (95% CI, 97.8%-98.5%). The weighted accuracy was calculated, and the pooled sample size was 46,645, with an overall accuracy of 92.16% (95% CI, 90.8%-93.5%). The risk of bias and applicability concerns were judged as high for most studies, mainly regarding data selection and reference standards. DL models showed high accuracy in identifying and classifying DISs using panoramic and periapical radiographic images. Therefore, DL models are promising prospects for use as decision aids and decision-making tools; however, there are limitations with respect to their application in actual clinical practice.
본 연구에서는 블록체인 및 NFT 분야 전문가들을 대상으로 델파이 기법을 활용하여 PEST(Political, Economic, Social, Technological 4가지 관점의 거시환경분석) 및 디지털 자산으로서의 3가지 조건 (가치 측정, 가치 저장, 가치 교환)에 대해 NFT 활성화 요건들을 조사하였다. 정치적/법적 요인으로 선정된 항목은 없었고, 경제적 요인으로 'NFT에 대한 소유 가치 및 투자 가치 확보', 사회적 요인으로 'NFT 거래에도 주식거래와 유사한 토대 마련', 기술적 요인으로 '사용하기 쉽고 보안성 높은 전자지갑', '손쉬운 사용자 접근성', 가치 측정 수단 및 교환의 매개 수단으로 선정된 요인은 없었으며, 가치 저장 수단으로 '저장된 가치에 대한 안전한 관리 및 소유 증명', '실물 자산과의 연계를 통한 시장 신뢰 확보' 등 NFT 상거래 활성화를 위한 6개의 요인들이 중요하다는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 활용된 델파이 기법은 불확실한 미래 예측을 위해 전문가들을 대상으로 익명에 기반한 복수의 라운드 진행을 통해 합의된 의견에 수렴하였으며 전문가 선정의 대표성 및 의견 편향 등의 단점을 보완하기 위해 라운드별 추가 의견 수렴 및 질문 항목에의 반영 검토 과정도 병행하였다.
이번 연구는 실제 기업 자료를 기반으로 고객보상 프로그램이 고객 유지(retention)에 미치는 영향을 살펴보았다. 특히 고객보상 프로그램의 효과를 보다 명확히 확인하기 위해 유사실험설계(quasi-experimental design)를 사용하였다. 그리고 1년이 넘는 장기적인 시간 프레임 속에서 고객보상 프로그램의 도입 시점을 전후로 소비자 집단을 구분하고 이들 집단의 비교를 통해 고객보상 프로그램의 효과를 파악하였다. 이러한 연구 설계를 고려한 이유는 종적 자료를 사용한 선행 연구들이 고객보상 프로그램의 도입 시점 이후부터 가입 고객과 비가입 고객을 대상으로 프로그램의 효과를 측정하였기 때문에 자기선택오류(self-selection bias)의 가능성이 존재하였기 때문이다. 이번 연구는 고객보상 프로그램의 도입 시점을 전후로 두 집단을 비교하기 위해 자료를 특정 시점을 기준으로 절단(censoring)하였다. 생존분석(survival analysis)은 다른 분석기법에 비해 불완전한 자료가 포함되더라도 분석이 상대적으로 용이하므로 이번 연구의 분석방법으로 선택하였다. 분석 결과 고객보상 프로그램을 실시하기 전에는 소비자들의 거래기간이 평균 179일이었으나 고객보상 프로그램을 도입한 이후에는 227일로 약 50일 정도 더 늘어났다. 이러한 차이는 통계적으로 유의한 것으로 나타나 연구 가설을 지지하였다. 또한 콕스 비례위험모형을 사용하여 고객보상 프로그램과 영향 변수들의 상호작용효과를 확인한 결과 기존고객들은 고객보상 프로그램이 도입된 후 신규고객들에 비해 회사와의 거래기간이 유의하게 증가한 것으로 나타났으며 긍정적인 서비스(예: 30일 이내 입회)를 경험한 고객들도 회사와의 거래기간이 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 한편 부정적인 서비스(예: 30일 이후 입회)를 경험한 고객이라 하더라도 고객보상 프로그램을 도입한 이후에는 회사와의 거래기간이 증가하였다. 이번 연구에서 나타난 결과들을 정리하면 고객보상 프로그램은 고객과 긍정적인 관계를 형성하는 데 기여할 뿐만 아니라 이탈 장벽까지 구축해 줌으로써 기업의 경쟁력을 강화시키는 수단으로서의 가치가 있다고 생각할 수 있다.
위성영상을 이용하여 산출된 대기운동벡터(AMV)와 라디오존데 바람 관측 자료를 이용한 검증결과는 산출된 AMV가 지속적으로 관측 자료에 비해서 풍속이 약하게 나타나는 Slow Speed Bias(SSB)를 보여 주었다. 이러한 SSB는 표적추적, 표적선정, 그리고 고도할당 단계의 오차에 의해 야기될 수 있으며, 이 중 고도할당 단계의 오차는 SSB를 발생시키는 주된 요인으로 여겨진다. 그러나 최근 연구에서는 고도할당 단계의 개선만으로는 SSB 문제를 해결하는데 한계가 있음을 밝혔다. 그러므로 본 연구에서는 새로운 표적추적 알고리듬을 개발하여 SSB를 감소시킴으로서 기상청 현업 AMV 알고리듬의 성능을 개선하고자 하였다. 표적추적 단계의 오차는 표적 내에 다양한 시 공간 규모의 바람이 포함되어 벡터가 과도하게 평균된 움직임으로 계산되거나, 구름이 추적 시간동안 형태를 유지하지 못하고 변형되는 경우에 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 표적추적 알고리듬에서는 가우시안 군집분석(GMM)을 이용하여 변형이 적고 추적에 용이한 저온 군집을 표적으로 재선정하고, 이미지를 변형시켜 군집의 움직임을 보다 쉽게 추적할 수 있게 하였다. 또한 표적을 추적하기 위한 방법으로 거리제곱합 방법을 사용하였다. 개발된 알고리듬과 기존 COMS 알고리듬을 천리안 위성의 적외채널 영상에 적용하여 AMV를 산출하였으며, 이를 라디오존데 관측 자료와 비교 검증해 보았다. 제안된 알고리듬으로 산출된 AMV는 기존 알고리듬으로 산출된 AMV보다 평균 풍속이 $2.7ms^{-1}$증가함에 따라 SSB가 평균 29%까지 감소하는 개선된 결과를 보여주었다. 그러나 개발된 알고리듬으로 산출된 AMV는 중 하층의 정확도가 감소하였고, 기존 알고리듬에 비해 산출되는 AMV 벡터수가 약 40%까지 감소함을 보였다. 이에 따라 중 하층의 정확도 개선과 기존의 알고리듬과 비교하여 산출되는 벡터 개수가 감소하는 문제를 보완하기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.
본 연구는 미숙아와 어머니를 대상으로 캥거루 케어 효과를 비교하기 위해 수행된 체계적 문헌고찰 및 메타분석 연구이다. 2015년 2월까지 출간된 무작위 임상실험연구를 검토하였으며, 국내문헌은 연구설계수준에 따른 제한 없이 비무작위 임상실험연구를 포함하였다. 문헌은 Ovid-Medline, CINAHL, PubMed와 국내 DB인 KoreaMed, 국립중앙도서관, 국회도서관, 국가과학기술전자도서관, KISS, RISS, 한국의학논문을 통해 ((kangaroo OR KC OR skin-to-skin) AND (care OR contact)) AND (infant OR preterm OR Low Birth Weight OR LBW), ((캥거루 OR 캉가루 OR 캉가루식) AND (케어 OR 간호 OR 관리 OR 돌보기 OR 피부접촉)) 등을 주요어로 조합하여 검색하였으며, 선택배제과정을 거쳐 최종 25편(n=3051)의 문헌이 분석에 포함되었다. 문헌에 대한 질평가는 SIGN에서 제시한 평가도구를 사용하였으며, 질평가 결과는 16편에서 ++, 9편에서 +로 평가되어 전반적으로 비뚤림 위험은 없는 것으로 판단하였다. 미숙아를 대상으로 한 캥거루 케어의 효과에 대한 메타분석 결과, 미숙아 사망률, 중증 감염/패혈증 발생률, 저체온 발생률, 병원입원기간, 모유수유율, 수면상태, 어머니의 불안, 어머니 역할수행 자신감, 어머니 역할수행 만족도에서 통계적으로 유의한 효과가 있었으며, 고체온 발생률, 미숙아의 성장발달(신장, 체중), 모아애착, 우울, 스트레스는 유의미한 차이가 없었다. 국내에서 캥거루 케어에 대한 무작위 임상실험연구 수가 적어 효과크기에 대한 확증적 결과를 얻는 데에는 다소 제한이 있었으므로 향후 이와 관련된 무작위 임상실험연구의 효과검증에 대한 노력이 지속적으로 이루어져야 할 것으로 사료된다.
유럽마가목에서 핵 및 엽록체 유전자의 서열을 이용하여 동의 및 비동의치환율을 산출하였다. 유럽마가목 엽록체 유전자의 서열은 핵 유전자에 비해 평균적으로 움진화가 느리게 일어나고 있음을 나타내었으며 다른 쌍자엽식물과 유사하였다. 핵에서 동의치환율(Ks)은 2.45-2.60이었으며 비동의치환율(Ka=1.15-1.30)보다 약 2배 정도 높았다. 엽록체에서 Ks는 1.20-1.26이었으며 엽록체에서 Ka (0.26-0.42) 보다 약 6배 높았다. 유럽마가목에서 핵 및 엽록체 Ka/Ks은 각각 0.178과 0.056이었다. 이 Ka/Ks의 비율이 1보다 작다는 것은 음의 도태에 있다는 것을 나타낸다. 엽록체 유전자는 유효유전자코돈(ENC)이 22.4-32.2로 핵의 값(35.8-38.7)에 비해 낮았다. G+C 함량 분석에서 엽록체 유전자는 동의코돈 A와 T에 대해 높은 선호성(G+C 함량은 28.4-29.1%에 불과)을 나타낸 반면 핵에서는 G와 C가 더 선호성을 나타내었다(G+C 함량은 63.2-64.2%).
본 논문에서는 잡음환경에서 음성 향상 (speech enhancement)을 위한 새로운 잡음전력 추정 방법을 제안한다. 음성 향상 알고리즘에 널리 적용되고 있는 IMCRA (improved minima controlled recursive averaging) 기법은 오염된 음성신호로부터 추정된 최소 전력 스펙트럼에 기반하여 잡음전력을 추정하는 기존의 방법을 개선하기 위해 간단한 음성 검출 알고리즘을 이용하여 대략적으로 음성 성분이 제거된 전력 스펙트럼에서 최소값을 추정함으로써 음성구간에서 발생할 수 있는 음성왜곡 문제점을 개선하였다. 하지만 비정상 잡음이나 신호 대 잡음 비 (SNR signal-to-noise ratio)가 낮은 환경에서는 음성 검출 성능이 저하되어 음성구간에서 음성왜곡이 발생되는 기존의 문제점이 여전히 발생된다. 따라서 제안된 방법에서는 향상된 잡음전력 추정을 위하여 기존의 IMCRA에서 추정된 최소 전력 스펙트럼에 대하여 스펙트럼 최소값 추적 (SMT, spectral minima tracking) 기법을 적용하고 IMCRA에 의한 최소값과 SMT에 의해 추정된 최소값을 서브밴드 (subband)에 따라 가중치를 적용하여 결합한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 주관적 및 객관적 음질평가 테스트를 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
Background: A great number of studies have shown that cytochrome P450 1A1 (CYP1A1) genetic polymorphisms, CYP1A1 Msp I and CYP1A1 Ile/Val, might be risk factors for digestive tract cancers, including esophageal cancer (EC), gastric cancer (GC), hepatic carcinoma (HC), as well as colorectal cancer (CC), but the results are controversial. In this study, a meta-analysis of this literature aimed to clarify associations of CYP1A1 genetic polymorphisms with digestive tract cancers susceptibility in Chinese populations. Materials and Methods: Eligible case-control studies published until December 2013 were retrieved by systematic literature searches from PubMed, Embase, CBM, CNKI and other Chinese databases by two investigators independently. The associated literature was acquired through deliberate search and selection based on established inclusion criteria. Fixed-effects or random-effects models were used to estimate odds ratios (ORs and 95%CIs). The meta-analysis was conducted using Review Manager 5.2 and Stata 12.0 softwares with stability evaluated by both stratified and sensitivity analyses. Moreover, sensitivity analysis and publication bias diagnostics confirmed the reliability and stability. Results: Eighteen case-control studies with 1,747 cases and 2,923 controls were selected for CYP1A1 MspI polymorphisms, and twenty case-control studies with 3, 790 cases and 4, 907 controls for the CYP1A1 Ile/Val polymorphisms. Correlation associations between CYP1A1 Ile/Val polymorphisms and digestive tract cancers susceptibility were observed in four genetic models in the meta-analysis (GG vs AA:OR= 2.03, 95%CI =1.52- 2.72; AG vs AA: OR=1.26, 95%CI =1.07-1.48; [GG+AG vs AA] :OR =1.42, 95%CI=1.20-1.68, [GG vs AA+AG]:OR=1.80, 95%CI =1.40-2.31). There was no association between CYP1A1 Msp I polymorphisms and digestive tract cancers risk. Subgroup analysis for tumor type showed a significant association of CYP1A1 Ile/Val genetic polymorphisms with EC in China. However, available data collected by the study failed to reveal remarkable associations of GC or HC with CYP1A1 Ile/Val genetic polymorphisms and EC, GC or CC with CYP1A1 MspI genetic polymorphisms. Conclusions: Our results indicated that CYP1A1 Ile/Val genetic polymorphisms, but not CYP1A1 Msp I polymorphisms, are associated with an increased digestive tract cancers risk in Chinese populations. Additional well-designed studies, with larger sample size, focusing on different ethnicities and cancer types are now warranted to validate this finding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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