Objective: To analyze the prognostic factors thought to be related with survival time after a spinal metastasis operation. Methods: We retrospectively analyzed 217 patients who underwent spinal metastasis operations in our hospital from 2001 to 2009. Hematological malignancies, such as multiple myeloma and lymphoma, were excluded. The factors thought to be related with postoperative survival time were gender, age (below 55, above 56), primary tumor growth rate (slow, moderate, rapid group), spinal location (cervical, thoracic, and lumbo-sacral spine), the timing of radiation therapy (preoperative, postoperative, no radiation), operation type (decompressive laminectomy with or without posterior fixation, corpectomy with anterior fusion, corpectomy with posterior fixation), preoperative systemic condition (below 5 points, above 6 points classified by Tomita scoring), pre- and postoperative ambulatory function (ambulatory, non-ambulatory), number of spinal metastases (single, multiple), time to spinal metastasis from the primary cancer diagnosis (below 21 months, above 22 months), and postoperative complication. Results: The study cohort mean age at the time of surgery was 55.5 years. The median survival time after spinal operation and spinal metastasis diagnosis were 6.0 and 9.0 months. In univariate analysis, factors such as gender, primary tumor growth rate, preoperative systemic condition, and preoperative and postoperative ambulatory status were shown to be related to postoperative survival. In multivariate analysis, statistically significant factors were preoperative systemic condition (p=0.048) and postoperative ambulatory status (p<0.001). The other factors had no statistical significance. Conclusion: The factors predictive for postoperative survival time should be considered in the surgery of spinal metastasis patients.
In order to increase the pregnancy rate by means of cryopreservation of the excess oocytes in IVF-ET program, the survival rate of the frozen-thawed oocytes of mouse was examined according to the stages of maturation, cryoprotectants and their treatment. The results were summarized as follows. First, during the continuous treatment with cryoprotectant media, the survival rate of oocytes was higher in DMSO than in PROH, and higher at low temperature($4^{\circ}C$) than at room temperature($25^{\circ}C$). Second, as regard with the maturation of immature(GV-intact) oocytes after treatment with cryoprotectant media, the rate of maturation in DMSO-treated group(52%) was higher than in PROH-treated group(35%). Third, according to the treatment of cryoprotectant media, the survival rate of frozen-thawed oocytes in DMSO-treated group (45%) was higher than in PROH-treated group(29%), and that of oocytes in DMSO 4-step treated group was higher than any other groups. Finally, in the post-thaw oocytes frozen at various stage of maturation, the survival rate of immature oocytes with GV was the highest in all groups. These results suggest that in the cryopreservation of mouse oocytes, DMSO was better than PROH as cryoprotectant, in treatment of cryprotectant the multi-step treatment was better than single-step, and the post-thaw survival rate of oocytes was closely related to the maturity of oocytes. It is assumed that the highest survival rate of mouse oocytes with GV is due to the stability of the structures in nucleus and intracelluar organelles, and of physiological function.
Kim, Young-Kyun;Park, Ji-Hoon;Shen, Winston Tan Kwong;Carreon, Charlotte Ann Z.
Journal of Korean Dental Science
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v.2
no.2
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pp.31-34
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2009
The survival rate of the OSSTEM GS II Implant 1 year after serving the prosthetic function in 2 domestic and foreign medical institutes was 97.57%; the success rate was 95.7%, and the average alveolar bone resorption was 0.24mm(n=389). In particular, the alveolar bone resorption occurred differently according to the placement location as well as whether or not the patient underwent bone grafting operation, but the implant s length and diameter did not have significant impact on alveolar bone resorption.
We propose a test for independence of bivariate censored data under univariate censorship. To do this, we first introduce a process defined by the difference between bivariate survival function estimator proposed by Lin and Ying (1993) and the product of the product-limit estimators (Kaplan and Meier, 1958) for the marginal survival functions, and derive its asymptotic properties under the null hypothesis of independence. We propose a Cramer-von Mises-type test procedure based on the process . We conduct simulation studies to investigate the finite-sample performance of the proposed test and illustrate the proposed test with a real example.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.17
no.1
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pp.159-176
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1991
The probability of target survival is the most important factor in the target assignment, Most of the studies about it have assumed the case of one target and ane weapon type. Therefore, they can not be applied to the real situation. In this paper. the quantity and type of enemy assets of the friendly force are considered simultaneously. Considered defense type is the coordinated defense with no impact point prediction. The objective function is to minimize the expected total survival value of targets which are scattered in the defense area. The rules of aircraft assignment are as follows : first, classify targets into several groups, each of those has the same desired damage level secondly. select the critical group which has the least survival value in accordance with the additional aircraft assignment, and finally. assign the same number of attack assets against each target in the critical group. In this paper, the attack assets, the escort assets, and the defense assets are considered. The model is useful to not only the simple aircraft assignment problem but also the complicated wargame models.
We consider the problem of obtaining several types of simultaneous confidence bands for the survival curve under the additive risk model. The derivation uses the weak convergence of normalized cumulative hazard estimator to a mean zero Gaussian process whose distribution can be easily approxomated through simulation. The bands are illustrated by applying them from two well-known clinicla studies. Finally, simulation studies are carried outo to compare the performance of the proposed bands for the survival function under the additive risk model.
In a certain stochastic process, Cox's regression model is used to analyze multistate survival data. From this model, the regression parameter vectors, survival functions, and the probability of being in response function are estimated based on multistate Cox's partial likelihood and nonparametric likelihood methods. The asymptotic properties of these estimators are described informally through the counting process approach. An example is given to likelihood the results in this paper.
Khan, Hafiz Mohammad Rafiqullah;Saxena, Anshul;Gabbidon, Kemesha;Stewart, Tiffanie Shauna-Jeanne;Bhatt, Chintan
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.15
no.9
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pp.4049-4054
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2014
Background: Race and ethnicity are significant factors in predicting survival time of breast cancer patients. In this study, we applied advanced statistical methods to predict the survival of White non-Hispanic female breast cancer patients, who were diagnosed between the years 1973 and 2009 in the United States (U.S.). Materials and Methods: Demographic data from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database were used for the purpose of this study. Nine states were randomly selected from 12 U.S. cancer registries. A stratified random sampling method was used to select 2,000 female breast cancer patients from these nine states. We compared four types of advanced statistical probability models to identify the best-fit model for the White non-Hispanic female breast cancer survival data. Three model building criterion were used to measure and compare goodness of fit of the models. These include Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), and Deviance Information Criteria (DIC). In addition, we used a novel Bayesian method and the Markov Chain Monte Carlo technique to determine the posterior density function of the parameters. After evaluating the model parameters, we selected the model having the lowest DIC value. Using this Bayesian method, we derived the predictive survival density for future survival time and its related inferences. Results: The analytical sample of White non-Hispanic women included 2,000 breast cancer cases from the SEER database (1973-2009). The majority of cases were married (55.2%), the mean age of diagnosis was 63.61 years (SD = 14.24) and the mean survival time was 84 months (SD = 35.01). After comparing the four statistical models, results suggested that the exponentiated Weibull model (DIC= 19818.220) was a better fit for White non-Hispanic females' breast cancer survival data. This model predicted the survival times (in months) for White non-Hispanic women after implementation of precise estimates of the model parameters. Conclusions: By using modern model building criteria, we determined that the data best fit the exponentiated Weibull model. We incorporated precise estimates of the parameter into the predictive model and evaluated the survival inference for the White non-Hispanic female population. This method of analysis will assist researchers in making scientific and clinical conclusions when assessing survival time of breast cancer patients.
In this study, the flexural fatigue performance of concrete beams made with 100% Coarse Recycled Concrete Aggregates (RCA) and 100% Coarse Natural Aggregates (NA) were statistically commanded. For this purpose, the experimental fatigue test results of earlier researcher were investigated using two parameter Weibull distribution. The shape and scale parameters of Weibull distribution function was evaluated using seven numerical methods namely, Graphical method (GM), Least-Squares (LS) regression of Y on X, Least-Squares (LS) regression of X on Y, Empherical Method of Lysen (EML), Mean Standard Deviation Method (MSDM), Energy Pattern Factor Method (EPFM) and Method of Moments (MOM). The average of Weibull parameters was used to incorporate survival probability into stress (S)-fatigue life (N) relationships. Based on the Weibull theory, as single and double logarithm fatigue equations for RCA and NA under different survival probability were provided. The results revealed that, by considering 0.9 level survival probability, the theoretical stress level corresponding to a fatigue failure number equal to one million cycle, decreases by 8.77% (calculated using single-logarithm fatigue equation) and 6.62% (calculated using double logarithm fatigue equation) in RCA when compared to NA concrete.
Kim, Sang-Soo;Ahn, Mi-Ra;Lee, Won-Hyuk;Jung, Heui-Seung;Shin, Im-Hee;Sohn, Dong-Seok
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.35
no.5
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pp.361-366
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2009
Purpose: The purpose of this retrospective report was to analyze long-term survival rate of sintered porous-surfaced dental implant ($Endopore^{(R)}$ Dental Implant system, Innova Corporation, Toronto, ON, Canada). Methods: 61 partially edentulous patients were received a total of 127 Endopore dental implants in the maxilla. Of the 127 implants, 24 implants were restored with individual (ie, non-splinted) crowns, while 103 implants were splinted to other implants. Medical records and radiographs were evaluated and analyzed by the cumulative survival rate, location of implants, implants length and diameter, crown/implant ratio and whether the implant was splinted. Chi squire test was used statistically. Result: Of the 127 implants, 8 implants (6.3%) were removed and and cumulative survival rate was 93.7%. Conclusion: Endopore implants showed satisfactory results after up to 8 years function periods in the edentulous posterior maxilla.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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