본 연구는 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 활용하여 일 대도시 주민의 우울에 영향을 주는 요인을 예측하고 비교하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 20세에서 65세 미만의 일 대도시 주민 462명이었다. 자료 수집은 2011년 10월 7일부터 10월 21일까지이었으며, 자료 분석은 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균과 표준편차 및 ${\chi}^2$-test, t-test, 로지스틱 회귀분석, roc curve, 의사결정나무 분석으로 분석하였다. 본 연구 결과, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석에서 공통적으로 나타난 우울 예측요인은 사회부적응, 주관적 신체증상 및 가족 지지이었다. 로지스틱 회귀분석에서 특이도 93.8%, 민감도 42.5%이었고, 본 연구의 모형 적합도를 roc curve 검증 한 결과 AUC=.84으로 본 연구 모형은 적합(p=<.001)하다고 할 수 있다. 우울예측에 대한 의사결정나무 분석은 분류에 대한 예측 정확도에서 특이도 98.3%, 민감도 20.8%이었고, 전체 분류 정확도는 로지스틱 회귀분석은 82.0%, 의사결정나무 분석은 80.5% 이었다. 본 연구 결과 민감성과 분류 정확도와 더 높게 나타난 로지스틱 회귀분석 방법이 지역 주민의 우울 예측 모형을 구축하는데 더 유용한 자료로 사용될 수 있으리라 사료된다.
Purpose: To evaluate the diagnostic accuracy of ultrasonograph and fine-needle aspiration cytologic examination (USG-FNAC) in the staging of axillary lymph node metastasis in breast cancer patients.Methods: We conducted an electronic search of the literature addressing the performance of USG-FNAC in diagnosis of axillary lymph node metastasis in databases such as Pubmed, Medline, Embase, Ovid and Cochrane library. We introduced a series of diagnostic test indices to evaluate the performance of USG-FNAC by the random effect model (REM), including sensitivity, specificity, likelihood ratios, and diagnostic odds ratios and area under the curve (AUC). Results: A total of 20 studies including 1371 cases and 1289 controls were identified. The pooled sensitivity was determined to be 0.66 (95% CI 0.64-0.69), specificity 0.98 (95% CI 0.98-0.99), positive likelihood ratio 22.7 (95% CI 15.0-34.49), negative likelihood ratio 0.32 (95% CI 0.25-0.41), diagnostic OR 84.2 (95% CI 53.3-133.0). Due to the marginal threshold effect found in some indices of diagnostic validity, we used a summary SROC curve to aggregate data, and obtained a symmetrical curve with an AUC of 0.942. Conclusion: The results of this meta-analysis indicated that the USG-FNAC techniques have acceptable diagnostic validity indices and can be used for early staging of axillary lymph node in breast cancer patients.
Background: Smoking exposure may be objectively assessed through specific biomarkers. The most common biomarker for smoking is cotinine concentration in urine, and setting an optimal cut-off point can accurately classify smoking status. Such a cut-off point for Korean adolescents has never been studied. Objectives: The aim of this study was to determine a cut-off point for urinary cotinine concentration for the discrimination of smoking in adolescents. Methods: Participants were adolescents aged 13~18 years who participated in the third cycle of the Korean National Environmental Health Survey. We used urine samples to confirm the level of cotinine concentrations. Smoking status was determined by self-reported questionnaire. We identified the optimal cotinine cut-off point for discriminating smoking status using receiver operating characteristic curve analysis. Results: Of the 904 participants, 28 (3.1%) were smokers, among whom 20 (71.4%) were male. The median urinary cotinine concentrations in smokers was 218 ㎍/L (male: 215 ㎍/L, female: 303 ㎍/L), and that in non-smokers was 1.31 ㎍/L (male: 1.46 ㎍/L, female: 1.18 ㎍/L). We found significant differences in urinary cotinine concentration according to smoking status and sex (p<0.001). Urinary cotinine concentrations performed well for identifying smoking adolescents [area under the curve: 0.954 (male: 0.963, female: 0.908)]. The cut-off that optimally distinguished smokers from non-smokers was 39.85 ㎍/L (sensitivity: 89.3%, specificity: 97.4%). Male [39.85 ㎍/L (sensitivity: 90.0%, specificity: 94.9%)] had a different optimal cut-off point than female [26.26 ㎍/L (sensitivity: 87.5%, specificity: 99.6%)]. Conclusions: This study determined a cut-off point for urinary cotinine of 39.85 ㎍/L (male: 39.85 ㎍/L, female: 26.26 ㎍/L) to distinguish smokers from non-smokers in adolescents.
To assess the derailment safety of the Samaeul Train, We developed a fleet analysis model and carried out sensitivity analysis of the variables related to derailment factors with ADAMS/Rail computing analysis method. Depending on the variation of the running speed in curve section, derailment coefficient and wheel load reduction rate are high at right side wheels in slow running speed section and low at left side wheel in high running speed. According to decreasing the radius of curve, derailment coefficient and wheel load decreasing rate are increased. Derailment coefficient is proportional to transition curve length and wheel load decreasing rate is constant. Cant value rising causes wheel load deduction rate rising.
This work demonstrated the application of an artificial neural network model for predicting the Jominy hardness curve by considering 13 alloying elements in low alloy steels. End-quench Jominy tests were carried out according to ASTM A255 standard method for 1197 samples. The hardness values of Jominy sample were measured at different points from the quenched end. The developed artificial neural network model predicted the Jominy curve with high accuracy ($R^2=0.9969$ for training and $R^2=0.9956$ for verification). In addition, the model was used to investigate the average sensitivity of input variables to hardness change.
Urea is detected as an indicator of renal disease in the human body. For these reasons, many biosensors for urea have been developed based on the enzymatic reaction of urea hydrolysis catalyzed by urease. Potentiometric method is applied reversible reaction system. But urea hydrolysis reaction may not has a reversible reaction mechanism in electrode surface. Therefore we applied to voltammtricmethod to obtain a sensitivity curve. The sensitivity of sensors was 34 ${\mu}$A/decade.
Most studies of failure analysis in ductile metals have been based on the classical plasticity theory using the local constitutive relations. These frequently yields a physically unrealistic solution, in which a numerical prediction of the onset of a deformation localization shows an inherent mesh-size sensitivity. A one way to remedy the spurious mesh sensitivity resulted in the unreasonable results is to incorporate the non-local plasticity into the simulation model, which introduce an internal (material) length-scale parameter into the classical constitutive relations. In this paper, a non-local version of the modified Gurson constitutive relation has been introduced into the finite element formulation of the simulation for plane strain compression of the visco elastic-plastic void material. By introducing the non-local constitutive relations we could successfully removed the inherent mesh-size sensitivity for the prediction of the deformation localization. The effects of non-local constitutive relation are discussed in terms of the load-stroke curve and the strain distributions accross the shear band.
Purpose: The purpose of this study is to define the cut off values of cold hypersensitivity of hands by using digital infrared thermographic imaging(DITI). Methods: Thermographic images of 130 patients with cold hypersensitivity of hands(CHHG, n=65) and non-cold hypersensitivity of hands(NCHHG, n=65) were retrospectively reviewed. We used the temperature difference the palm(PC8) and the upper arm(LU4) for diagnosing cold hypersensitivity of hands. The temperature differences of between two groups were analysed using independent samples t-tests. The cut off values were calculated by ROC curve analysis. Analyses were undertaken using SPSS version 17.0. P value of < 0.05 was considered significant. Results: The temperature difference the palm(PC8) and the upper arm(LU4) were significantly different between groups(p < 0.001). Using receiver operating characteristic curve analysis, the sensitivity, specificity, and area under the curve were 70.8%, 73.8%, respectively both hands. The AUC was 0.822 on right hand and 0.818 on left hand. The optimum cut-off value was defined as $-0.05^{\circ}C$. Conclusions: These results suggest that DITI is a reliable instrument for estimating the cold hypersensitivity of hands.
Objectives: The purpose of this study is to find diagnostic points and define the cut off values of hot flashes by using digital infrared thermographic imaging. Methods: Thermographic images of 75 patients with hot flashes (HF, n=35) and non-hot flashes (NHF, n=40) were retrospectively reviewed. We used the temperature difference between Ex-HN3 and CV17, LU4, CV12, CV4 for diagnosing hot flashes. The temperature differences of between two groups were analysed using independent samples t-tests. The cut off values were calculated by received operating characteristic curve analysis. Analyses were undertaken using SPSS version 17.0. and p-value of <0.05 was considered significant. Results: The temperature difference Ex-HN3 and LU4 were the most significantly different between groups (p<0.001). Using receiver operating characteristic curve analysis, the sensitivity, specificity, and area under the curve were 65.7%, 72.5%, 0.729, respectively. The optimum cut off value was defined as $1.00^{\circ}C$. Conclusions: These results suggest that the digital infrared thermographic imaging is a reliable instrument for estimating hot flashes.
생체 간이식 공여자를 대상으로 시행되는 간생검 조직소견의 지방변성 정도와 복부초음파검사 결과를 분석하여, 지방간 질환의 진단에 있어서 초음파검사의 타당성을 알아보고자 하였다. 총 지방 함유량 10% 기준으로 범주화 하여 10% 이하를 음성, 10% 이상을 양성으로 하였을 때 초음파검사의 민감도는 64.6%이었고, 특이도는 68% 이었으며, 양성 예측도와 음성 예측도는 각각 76.8%, 54% 이었다. 초음파검사 결과 정상과 경증을 음성으로, 중등도를 양성으로 조작하였을 때 초음파검사의 민감도는 26.8% 이었고, 특이도는 100% 이었으며, 양성 예측도와 음성 예측도는 각각 100%, 45.5% 이었다. 총 지방 함유량 10% 이상을 상태변수(State variable)로 ROC curve 분석을 시행 하였을 때. 간/신장 명도비의 곡선하면적(Area under curve, AUC)은 0.859로 지방간을 예측하는데 좋은 지표로 나타났으며, 95% 신뢰구간(CI: 0.795~0.922)이 통계적으로 유의한 값을 보였다(p<0.001). 지방간진단에 있어서 복부초음파검사는 간생검 병리학적 결과를 예측하는데 높은 타당도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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