Background: The aim of this study was to evaluate trends in incidence of breast cancer in women less than 40 years in Asia. Materials and Methods: Registered cases of female breast cancer age less than 40 years and corresponding person years were ascertained from the CI5plus for 10 registries in Asia for the duration of 1970- 2002. Cases were categorized into three age groups: 16-40, 16-29, and 30-40. The 16-40 age group was adjusted to world age population structure. Joinpoint regression analysis was conducted to determine the annual percent of change (APC) and the average annual percent of change (AAPC) for each age group. Results: A total of 23,661 cases of breast cancer occurred in the 10 registries during the 32 years (1970-2002) of follow-up. The overall age adjusted (16-40 group) breast cancer incidence rate increased from 2.28-4.26 cases per 100,000 population corresponding to an AAPC of 2.6% (95%CI 2.1, 3.0). The trend in incidence for the age group 16-29 increased from 0.45-1.07 corresponding to an AAPC of 2.8% (95%CI 1.9, 3.7). In age group 30 to 40, the incidence ranged from 13.3 in year 1970 to 24.8 in year 2002 corresponding to an AAPC of 2.7% (95% CI 2.3, 3.1). There were two statistically significant changing points in the regression line for the age groups 30-40 and 16-40: one point in the year 1975 with an APC of 6.1 (5.1, 7.1), and the other in 1985 with an APC of 0.4% (0.01, 0.8). Conclusions: Our study proved that: 1) the incidence of breast cancer in young women has increased in Asian population during the study period; 2) the rate of increase was very high during the period of 1980-1990.
This study was conducted to demonstrate the differences in people's beauty involvement, hair attitude and cognitive in accordance with their interest in celebrities and television. Also, the difference between cognitive age and real age was studied. Research subjects were females aged 20s to 50s living in Seoul and the surrounding metropolitan areas. The SPSS 19.0 was used for data analysis. The results were as follows: First, the involvement in TV entertainers' was categorized into "TV entertainer fashion fan group," "TV entertainer follower group," and "TV program interest group." Second, The involvement of beauty was divided into skin management and expression, body management, makeup and hair attitude. The factors for hair attitude come from the following four actors: "hair creator fan group", "hair homeostasis-oriented," "hair differentiation factor," and "hair personnel-oriented group." Third, the analysis for the differences in the involvement of beauty based on the people's interest in TV appearances of entertainers was that there was a significant difference in skin care and expression, body management, makeup and hair attitude. The interest groups for the entertainers' TV appearances showed the highest in all of the above categories. Fourth, The analysis for the cognitive age for the "TV entertainer interest group" showed little difference in cognitive age, age of sensibility, age of physical appearance, behavior age, and age of interest. Fifth, The result for the difference in the actual age and cognitive age for different age groups showed that there was a little difference in average cognitive age including the age of sensibility, age of physical appearance, behavior age, and age of interest.
본 연구는 Rodgers(1989)가 제안한 불안정성의 세 가지 차원인 자원의 결핍, 불확실성, 통제권한의 부재를 이론적 분석 틀로 하여 한국 청년들이 경험하는 불안정성의 정도를 파악하고, 이들의 주관적 행복감에 영향을 미치는 요인들을 통합적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 2010년에 실시된 제 8차 한국종합사회조사(Korean General Social Survey, KGSS) 자료를 활용하여 청년세대인 만 19세부터 만 34세의 총 415명을 분석대상으로 하였고, 이들이 인식하는 주관적 건강상태와 가구 소득수준, 사회적 지지라는 세 가지 자원의 결핍이 삶의 불확실성과 통제권한의 부재라는 불안정성의 요소들을 통해 행복에 미치는 경로모형을 구조방정식을 활용하여 분석하였다. 그리고 청년세대를 저연령 집단(만 19세-26세)과 고연령 집단(만 27세-34세)으로 구분하여 연령집단 별로 어떠한 차이가 나타나는지 다중집단분석을 실시하였다. 분석 결과, 자원의 결핍 및 불확실성과 통제권한의 부재 모두 청년들의 행복감에 직접적인 영향을 미쳤고, 그중에서 통제권한의 부재가 청년들의 행복에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 주관적 건강상태와 소득수준, 사회적 지지 모두 통제권한의 부재를 통해서만 행복에 간접적인 영향을 미쳤다. 그리고 다중집단분석 결과, 저연령 집단과 비교했을 때 고연령 집단에서만 소득수준이 행복에 유의한 영향을 미쳤고, 고연령 집단의 통제권한의 부재가 행복수준에 미치는 영향이 저연령 집단보다 컸다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 정책 제언과 향후 연구 과제를 제시하였다.
The exact estimation of physical growth by Obesity level has important meaning to the health care and evaluation on adolescent girls. So this study tried to clear the relationship between weight and body fat by using data for the height, weight of 124 elementary school children and high school student in Seoul. Then this study tried to show the physical growth pattern and various characteristics by Obesity level by using longitudinal for the height, weight of 1113 high school students in Seoul, and it also tried to show what influencing factors on the physical growth of this aged population. The result could be summarized as follows. 1. The relationship between weight and body fat(%) has 0.81475(r) at age 9 and 0.69361(r) at age 18. Also the relationship between weight and lean body muscle(LBM %) has -0.81470(r) at age 9 and -0.64729(r) at age 18. 2. The weakness, normal and obesity groups were classified by Obesity level. In case of weakness group showed the very low Obesity level at age 8 to 11, in case of obesity group showed the high Obesity level at age 15 to 18. Also Rohrer index was decreasing tendency up to age 12 in weakness group and increasing tendency over age 14 in obesity group. 3. When the height and weight growth pattern was compared, height growth was superior to weight growth at age 9 to 14.5 in normal group. But weight growth was inferior to height growth at age 9 to 14.5 in normal group. In obesity group, weight growth was superior to height growth at age 7 to 18. On the other hand the height growth of weakness group was superior to the normal group and the obesity group except age 11 to 12. 4. On height velocity curve by PHV age obesity group showed the most growth amount per year(9.00Cm/yr), and the next is normal group(8.77Cm/yr), weakness group(8.70Cm/yr). Then the difference between PHV age and PWV age was within 1 year in these three groups. 5. In these three groups, height velocity curve by menarcheal age showed the PHV before 2~3 years of menarcheal age. And weight velocity curve by menarcheal age showed the remarkable PWV before 1 year of menarcheal age.
Objectives : The aim of the present study was to propose more substantial data for evaluating the quality of life of adults in terms of oral health as well as provide the basic data necessary to develop an effective oral health care program that improves the quality of life of adults by age group. Methods : Raw data were used from the sixth Korea National Health and Nutrition Examination Survey for the first and second years which was conducted from January 2013 to December 2014. Multiple regression analysis was conducted with the collected data by gender and age group to determine the impact of oral functions on the quality of life of adults. Results : It turned out that oral function has an impact on the quality of life of adults by age group as follows: young people (${\beta}$=.077), middle-age people (${\beta}$=.101), young-old elderly people (${\beta}$=.140), and old-old elderly people (${\beta}$=.143). It was shown that as people grow older, they have better quality of life only when they have good oral function. Conclusions : It is necessary to develop a proper oral health care program that prevents oral diseases and improves oral function by age group, which eventually will lead to good oral health. Continuous oral healthcare is also considered necessary.
Present study was undertaken to establish the modified Broca's indices to estimate standard body weight by using a total of 5,496 insured persons who were medically examined at the Honam Medical Room of Dong Bang Life Insurance Company Ltd. from January, 1983 to January, 1986. The results were as follows: 1. The linear regression equations of body weight to $height^3$ to estimate standard body weight were as follows: In male, for $18{\sim}19$ age group $y=7.272{\times}10^{-6}{\times}x^3+23.560$ for $20{\sim}29$ age group $y=8.187{\times}10^{-6}{\times}x^3+22.031$ for $30{\sim}39$ age group $y=8.627{\times}10^{-6}{\times}x^3+23.169$ for $40{\sim}49$ age group $y=9.561{\times}10^{-6}{\times}x^3+20.994$ for $50{\sim}59$ age group $y=8.604{\times}10^{-6}{\times}x^3+23.081$ and for all ages group $y=7.778{\times}10^{-6}{\times}x^3+25.929$ In female, for $18{\sim}19$ age group $y=8.252{\times}10^{-6}{\times}x^3+18.920$ for $20{\sim}29$ age group $y=7.715{\times}10^{-6}{\times}x^3+22.409$ for $30{\sim}39$ age group $y=8.808{\times}10^{-6}{\times}x^3+21.440$ for $40{\sim}49$ age group $y=9.691{\times}10^{-6}{\times}x^3+21.940$ for $50{\sim}59$ age group $y=12.550{\times}10^{-6}{\times}x^3+11.031$ and for all ages group $y=7.300{\times}10^{-6}{\times}x^3+26.601$ In both sexes, for all ages group $y=8.342{\times}10^{-6}{\times}x^3+22.998$ 2. The modified Broca's index is expressed by formula $\{height(cm)-100\}{\times}K(kg)$. K is obtained from the following formula standard weight to average height estimated $\frac{by\;means\;of\;linear\;regression\;equation(kg)}{\{Average\;height(cm)-100\}{\times}K(kg)}$=1 Author's modified Broca's indices are as follows: In male, for $18{\sim}19$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.85(kg)$ for $20{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ for $30{\sim}39$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ for $40{\sim}49$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ for $50{\sim}59$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ and for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ In female, for $18{\sim}19$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ for $20{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ for $30{\sim}39$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ for $40{\sim}49$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.05(kg)$ for $50{\sim}59$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.05(kg)$ and for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ In both sexes, for all age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ 3. Several types of modified Broca's index recommended by author are as follows: I. In male, for $18{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ and for $30{\sim}59$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ In female, for $18{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ and for $30{\sim}39$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ II. In male, for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ In female, for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ III. In both sexes, for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ Note: The first type of modified Broca's index is the most precise one in estimating standard body weight among several types established by author. 4. Error of estimated standard body weight appearing by applying modified Broca's indices is generally greater in short build persons than in tall build persons and is more dominant especially in female group.
Purpose: The aim of the present study was to evaluate the characteristics of electrophysiologic studies (EPS) and radiofrequency ablation (RFA) performed in subjects aged less than 30 years with Wolff-Parkinson-White (WPW) syndrome, particularly pediatric patients under 18 years of age, based on our experience. Methods: Two hundred and one consecutive patients with WPW syndrome were recruited and divided to 3 groups according to age: group 1, 6 to 17 years; group 2, 18 to 29 years; and group 3, 30 to 60 years. The clinical, electrophysiological, and therapeutic data for these patients were evaluated by a retrospective medical record review. Results: A total of 73 (36%) of these patients were <30 years of age. Although there were more males than females in group 2 (male:female, 31:11), there was no sex difference in group 1 (male:female, 16:15). Left accessory pathway was detected less frequently in group 1 (32%, 10/31) than in group 2 (57%, 24/42) and group 3 (63%, 81/128) (P=0.023 and P=0.002, respectively). Conclusion: The present study describes several different electrophysiological characteristics in children and adolescents with WPW syndrome. Therefore, when EPS and RFA are performed in children and adolescence with WPW syndrome, we recommend that these characteristics be considered.
BACKGROUND/OBJECTIVES: This study investigated gender and age differences in nutrient intake and dietary quality of people eating alone. SUBJECTS/METHODS: From Korean National Health and Nutrition Examination Survey 2013-2016 data, 2,305 adults aged 20 years and older that ate meals alone were included in this study. Their energy and nutrients intakes, as well as their nutrient adequacy ratio (NAR), mean adequacy ratio (MAR), and index of nutritional quality (INQ) were analyzed. Food group consumption pattern, dietary variety score (DVS), dietary diversity score (DDS) were also analyzed. All data were compared among gender and age groups. RESULTS: Men consumed more energy and nutrients than women, except for vitamin C, and the NARs showed similar gender differences. The INQs of 4 nutrients (calcium, vitamin A, vitamin C, and riboflavin) were lower than 1.0 in men, whereas only the calcium INQ was lower than 1.0 in women. Men had a lower DDS (3.6) than women (3.9) (P < 0.001) and had more 'undesirable' food group consumption patterns than women (P < 0.001). The intakes of calcium, vitamin A, and vitamin C were relatively low in the young-aged group (INQs less than 1.0). In the old-aged group, the MAR level was relatively low, and the INQs of calcium, riboflavin, and niacin were below 1.0. The old-aged group consumed more menu items, but their DVS was the lowest. CONCLUSIONS: Compared to women, the dietary quality and food diversity among men were poorer. There were poorer quality and diversity patterns in the young-aged group compared to those of the older groups. An overall low intake of nutrients and the low nutrient density of meals were the main dietary problems among the old-aged group who eat alone. Therefore, men, particularly young- and old-aged, need to be prioritized in nutritional policies directed toward those who eat alone.
Purpose: The purpose of this study was to identify changes in physical activity, sleep quality, and quality of life (QOL) during COVID-19 in adults by age group. Methods: An online survey was conducted on a total of 160 participants who were divided into three groups by age; young adults, middle-aged adults, and old adults. The participants responded to the self-reported assessment of the impact of social distancing during COVID-19, International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and Short Form-36 Health Survey (SF36). Descriptive statistics, analysis of variance, and Pearson's correlation were used for data analysis. Results: There were significant differences between the three age groups in physical activity (p<0.05) and PSQI (p<0.01) and a post hoc analysis showed that the young adults' group had significantly higher physical activity than the old adults' group, while the old adults' group had significantly lower scores of PSQI (better sleep quality) than the others. The young adults' group showed a significant negative correlation between the stress from social distancing and QOL (r=-0.27, p<0.05) and between PSQI and QOL (r=-0.48, p<0.05). For the middle-aged adults' group, there was a significant negative correlation between PSQI and QOL (r=-0.53, p<0.05). The old adults' group showed a significant negative correlation between the stress from social distancing and physical activity (r=-0.35, p<0.05) and PSQI (r=-0.50, p<0.05), while there was a significant positive correlation between physical activity and PSQI (r=0.30, p<0.05) and QOL (r=0.30, p<0.05). Conclusion: The results of this study could be used as basic data for the promotion of physical and mental health in the post-COVID-19 era.
Purpose: Small for gestational age (SGA) is confusingly defined as birth weight (BW) either below 3rd percentile or 10th percentile for infants. This study aimed to compare postnatal catch-up growth between SGA groups according to different definitions. Methods: Data of 129 infants born with BW below the 10th percentile and admitted to Korea University Anam Hospital and Ansan Hospital were retrospectively reviewed. Height and weight were measured at 6, 12, and 24 months. Results were compared between group A (BW: <3rd percentile) and group B (BW: 3rd-10th percentile). Results: Group A included 66 infants and group B included 63. At age 6 months (n=122), 62.9% of group A and 71.7% (P=0.303) of group B showed catch-up growth in weight. At 6 months (n=69), 55.9% of group A and 80.0% of group B (P<0.05) showed catch-up growth in height. At 12 months (n=106), 58.5% of group A, and 75.5% (P=0.062) of group B showed catch-up growth in weight. At 12 months (n=75), 52.8% of group A and 64.1% of group B (P=0.320) showed catch-up growth in height. Up to age 24 months, 66.7%/80.0% in group A and 63.6%/80.0% in group B showed catch-up growth in weight/height. Conclusion: Despite different definitions, there were no significant differences between the two SGA groups in postnatal catch-up growth up to age 24 months, except for height at 6 months. Compared to infants with appropriate catch-up growth, low gestational age and BW were risk factors for failed catch-up growth at 6 months.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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