Disuse atrophy involves gradual muscle weakening due to inadequate usage and can cause temporomandibular disorder (TMD). A 45-year old man with TMD symptoms on the left side, who had disuse atrophy of the masticatory muscles on the right side following surgical removal of a trigeminal schwannoma on the right side, first visited the Department of Orofacial Pain and Oral Medicine at Kyung Hee University Dental Hospital with left jaw pain and difficulty in opening mouth and chewing. He had been experiencing difficulties in cognitive function, decrease in visual acuity, impaired speech, and writing deficits after brain surgery. Furthermore, he complained of abnormal occlusion on the right side, which interfered with his ability to chew comfortably and open his mouth effectively. Herein, we describe a contralateral TMD case due to ipsilateral disuse atrophy after brain surgery for a trigeminal schwannoma and our successful treatment with medication, physical therapy, and stabilization splint.
본 연구는 고등학교를 대상으로 교육현장에 실질적 도움이 될 수 있는 실행연구(action research)를 통해 학교도서관 관점에서 독서방법이 조합된 독서전략이 고등학생의 읽고 이해하는 능력에 어떤 교육적 영향을 미칠 수 있는지 알아보았다. 그리고 독서전략이 청소년의 독서태도에 미치는 영향과 부가요인으로 독서태도의 변화가 텍스트 이해력과 관계성을 가지는지 확인하였다. 특히 독서조합의 긍정적 시너지 효과는 텍스트 이해력의 성취와 독서태도의 변화라는 독서성과로 이어지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 텍스트 이해력과 독서태도 변화 간의 정적 관계가 확인되어 향후 청소년의 텍스트 이해력의 향상을 위한 독서태도의 효과적인 변화의 방향을 제안하였다.
Background: The elderly in long-term care facilities tend to have a diminished oral health status, with a high prevalence of dental caries and periodontal disease, as reduced cognitive function, joint mobility, and gait ability hinder the performance of oral hygiene. To improve the oral health of the elderly at long-term care facilities, it is necessary to have precise guidelines for oral health care and assessment; however, such guidelines are not readily available. Therefore, the present study aimed to develop an oral care assessment tool with verified reliability and validity. Methods: The participants in this study were 100 elderly patients at a care facilities and 10 clinical dental hygienists. Collected data were analyzed using the descriptive statistics, content validity index, and inter-rater reliability, as well as the analyses of intra-class correlation coefficient. Results: After a review of relevant literature, a preliminary questionnaire comprised of seven questions related to the evaluation of oral health was formed. After revising and supplementing the questions through a content validity test, a total of nine questions were selected. Conclusion: The novel assessment tool developed for the present study is anticipated to allow analyses of the level of problems related to oral health care before routine and professional care. Moreover, regular oral health status check-ups will enable the early diagnosis and treatment of diseases.
Early-stage diagnosis of Alzheimer's Disease (AD) from Cognitively Normal (CN) patients is crucial because treatment at an early stage of AD can prevent further progress in the AD's severity in the future. Recently, computer-aided diagnosis using magnetic resonance image (MRI) has shown better performance in the classification of AD. However, these methods use a traditional machine learning algorithm that requires supervision and uses a combination of many complicated processes. In recent research, the performance of deep neural networks has outperformed the traditional machine learning algorithms. The ability to learn from the data and extract features on its own makes the neural networks less prone to errors. In this paper, a dense neural network is designed for binary classification of Alzheimer's disease. To create a classifier with better results, we studied result of different activation functions in the prediction. We obtained results from 5-folds validations with combinations of different activation functions and compared with each other, and the one with the best validation score is used to classify the test data. In this experiment, features used to train the model are obtained from the ADNI database after processing them using FreeSurfer software. For 5-folds validation, two groups: AD and CN are classified. The proposed DNN obtained better accuracy than the traditional machine learning algorithms and the compared previous studies for AD vs. CN, AD vs. Mild Cognitive Impairment (MCI), and MCI vs. CN classifications, respectively. This neural network is robust and better.
수학 프랜차이즈 교육기업들은 다양한 온라인 학습 시스템을 개발하여 학습자에게 온-오프 통합 교육을 진행하고 있다. 기존 온라인 학습은 학습자에게 한 방향의 강의 콘텐츠 전달과 학습 결과에 대한 양적인 문제풀이 학습을 진행하고 있다. 그러나 학습자 마다 학업 성취 역량이 다르며 수학문제를 해결할 때 정확히 어느 부분에서 이해도가 떨어졌는지를 확인할 수 없다. 본 논문에서는 체계적이고 구조적인 WCSNA 학습법을 제안하고 이를 기반으로 온라인 학습시스템을 구축하여 학습자의 취약한 부분을 발견하고 효율적인 학습자 관리방안을 제안한다. 개발된 학습법과 시스템을 통하여 학습자에게는 균형 잡힌 문제해결 능력을 배양하고, 프랜차이즈 기업에게는 차별화된 브랜드 이미지 및 상담 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
Purpose: This study was conducted to identify factors of COVID-19 stress, impulsiveness, and family strength on suicidal ideation of public nursing officials in community health centers. Methods: This study was a descriptive analysis study the subjects of this study were a total of 145 public nursing officials from community health centers in Busan. The data were analyzed using IBM SPSS/WIN 23.0 version. Result: The result of the predictor analysis showed that the motor impulsiveness (β=.383, p<.001), workload (β=.222, p=.003), cognitive impulsiveness (β=-.205, p=.012), bond (β=-.169, p=.033). The regression model showed an explanatory power of 24.1%. Conciusion: it is necessary to increase impulse and stress control ability, and to adjust the workload. In addition, it is necessary to systematically guarantee a working environment where practical vacation can be used, but it may not be a realistic alternative in a disaster crisis such as COVID-19, so indirect alternatives such as reinforcing infectious disease experts, improving the work environment, and psychological support to prevent suicide in advance are required.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2720-2735
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2022
This study proposes an internet design framework for users to improve their positive emotions when they are in a negative mood. First, the literature review focuses on the definition of emotion, positive emotional design in internet experiences, and emotion regulation. Second, in order to construct an internet design framework that improves positive emotion, this paper adopts a qualitative analysis method to analyze 70 collected studies in the area of regulating emotion and stimulating positive emotions. Additionally, bibliometrics and statistics are conducted to summarize the framework and strategies. Third, two cases of internet design are presented: (a) Internet design that improves users' positive emotions is examined under the background of extreme rainstorm as an example; an applet service design is provided by case study; (b) in the context of COVID-19, we developed an Internet of things interactive design that improves users' positive emotions. Fourth, the internet design framework and the results of the case studies are analyzed and discussed. Finally, an internet design framework is proposed to improve users' positive emotions when they are in a negative mood, which includes the Detachment-empathy framework, External-protection framework, Ability-strengthen framework, Perspective-transformation framework, and Macro-cognitive framework. The framework can help designers to generate design ideas accurately and quickly when users are in a negative mood, to improve subjective well-being, and contribute to the development of internet experience design.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권3호
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pp.302-309
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2023
This study aimed to develop a VR-based digital therapeutic intervention for the diagnosis and treatment of ADHD. The research combined medical data with virtual reality technology to develop an algorithm for ADHD diagnostic scales and implemented a VR-based digital therapeutic platform using a head-mounted display (HMD). This platform can be used for the diagnosis and treatment of ADHD in children and adolescents. Additionally, we four VR games were developed, including archery timing, Antarctic exploration, grocery shopping, and rhythm-based drumming(RBD), incorporating various psychiatric treatment techniques based on cognitive-behavioral therapy(CBT). To evaluate the usability of this digital therapeutic intervention, a group of experts specialized in counseling psychology participated in the study. The evaluations received highly positive feedback regarding the ability to access the system menu while wearing the HMD, the consistency of terminology used in menus and icons, the usage of actual size for 3D graphic elements, and the support for shortcut key functionality. The assessments also indicated that the games could improve attention, working memory, and impulse control, suggesting potential therapeutic effects for ADHD. This intervention could provide a daily treatment method for families experiencing financial constraints that limit hospital-based therapies, thereby reducing the burden.
This study aims to explore the potential of Korean language learning as a means of psychological healing and improving the quality of life for Japanese middle-aged and older learners. Results showed that Korean language learning could help alleviate various psychological issues experienced by middle-aged learners and contribute to enhancing their quality of life. Learning a foreign language is not just about acquiring information but also about meeting people who use the language and understanding and experiencing their culture. In particular, for Japanese middle-aged learners, Korean language learning can be advantageous as it can lead to the discovery or development of new hobbies or interests. Results also showed that Korean language learning increased learners' opportunities for interaction with others and enjoyment of learning new cultural customs. These positive outcomes suggest the need for discussion of teaching strategies that focus on psychological healing in foreign language education. Further clinical trials with participants who learn foreign languages for healing purposes may provide more conclusive evidence on the diverse effects of language learning on stress, anxiety, depression, self-development, social connections, and cognitive ability.
Adaptive has gained significant attention in Education Technology (EdTech), with personalized learning experiences becoming increasingly important. Next-generation chatbots, including models like ChatGPT, are emerging in the field of education. These advanced tools show great potential for delivering personalized and adaptive learning experiences. This paper reviews previous research on adaptive learning and the role of chatbots in education. Based on this, the paper explores current and future chatbot technologies to propose a framework for using ChatGPT or similar chatbots in adaptive learning. The framework includes personalized design, targeted resources and feedback, multi-turn dialogue models, reinforcement learning, and fine-tuning. The proposed framework also considers learning attributes such as age, gender, cognitive ability, prior knowledge, pacing, level of questions, interaction strategies, and learner control. However, the proposed framework has yet to be evaluated for its usability or effectiveness in practice, and the applicability of the framework may vary depending on the specific field of study. Through proposing this framework, we hope to encourage learners to more actively leverage current technologies, and likewise, inspire educators to integrate these technologies more proactively into their curricula. Future research should evaluate the proposed framework through actual implementation and explore how it can be adapted to different domains of study to provide a more comprehensive understanding of its potential applications in adaptive learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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