Purpose: The aim of this study is to identify core keyword of frailty research in the past 35 years to understand the structure of knowledge of frailty. Methods: 10,367 frailty articles published between 1981 and April 2016 were retrieved from Web of Science. Keywords from these articles were extracted using Bibexcel and social network analysis was conducted with the occurrence network using NetMiner program. Results: The top five keywords with a high frequency of occurrence include 'disability', 'nursing home', 'sarcopenia', 'exercise', and 'dementia'. Keywords were classified by subheadings of MeSH and the majority of them were included under the healthcare and physical dimensions. The degree centralities of the keywords were arranged in the order of 'long term care' (0.55), 'gait' (0.42), 'physical activity' (0.42), 'quality of life' (0.42), and 'physical performance' (0.38). The betweenness centralities of the keywords were listed in the order of depression' (0.32), 'quality of life' (0.28), 'home care' (0.28), 'geriatric assessment' (0.28), and 'fall' (0.27). The cluster analysis shows that the frailty research field is divided into seven clusters: aging, sarcopenia, inflammation, mortality, frailty index, older people, and physical activity. Conclusion: After reviewing previous research in the 35 years, it has been found that only physical frailty and frailty related to medicine have been emphasized. Further research in psychological, cognitive, social, and environmental frailty is needed to understand frailty in a multifaceted and integrative manner.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.765-767
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2016
Since the population aging process occurs very quickly, and the population who has a dementia is also increasing significantly faster. Because there is no complete cure of dementia it is very important to detect the disease at an early stage and prevent the spread of disease through evaluation of MCI. As the assessment of MCI conducts only in the form of hand-written data, there are some limitations in using derived data. Therefore it requires a system of analysis and storage of the data able to integrate and manage the data. The research conducted in this paper is aimed to develop a system to analyze and store the MCI evaluation data.
Purpose: This study aimed to review recent findings from birth cohort studies on maternal and child environmental health. Methods: Birth cohort studies regarding environmental health outcomes for mothers and their children were investigated through a systematic review. A literature search was conducted in PubMed, CINAHL, the Cochrane Library, Embase, and RISS to identify published studies using the keywords using a combination of the following keywords: maternal exposure, environmental exposure, health, cohort, and birth cohort. Articles were searched and a quality appraisal using the Newcastle-Ottawa Scale for cohort studies was done. Results: A review of the 14 selected studies revealed that prenatal and early life exposure to environmental pollutants had negative impacts on physical, cognitive, and behavioral development among mothers and children up to 12 years later. Environmental pollutants included endocrine disruptors, air pollution (e.g., particulate matter), and heavy metals. Conclusion: This systematic review demonstrated that exposure to environmental pollutants negatively influences maternal and children's environmental health outcomes from pregnancy to the early years of life. Therefore, maternal health care professionals should take steps to reduce mothers' and children's exposure to environmental pollutants.
Purpose This study was conducted to identify the multidimensional role of institutional mechanisms in the linear relationship of satisfaction, trust and repurchase intention, which are used as an important concept in the research of e-commerce. To this end, a research model was proposed by combining concepts which are the concept of perceived effectiveness of institutional mechanisms for overall e-commerce environment(e.g., PEEIM) and the concep of perceived effectiveness of institutional structures(e.g., PEIS) of a specific marketplace based on the social cognitive theory. Design/methodology/approach This study was conducted by dividing the data into two groups to identify institutional mechanisms and trust-building relationships according to the institutional contexts inherent in e-commerce. The institutional contexts were set up for the top two online companies and the bottom two online companies according to the results of the open market brand assessment from 2018 to 2019 in South Korea. Findings The result of this study found that PEIS had a direct impact on trust in both high and low groups respectively whereas PEEIM presented different paradoxical results in high and low groups. In the relationship between the satisfaction and the trust in the vendor of the high group, PEEIM showed negative moderating effects but in the relationship between the trust and the repurchase intention of the low group PEEIM showed positive moderating effects.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.3
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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.
Purpose: This study investigated the influence of attention-demanding tasks on gait and measured differences in the temporal, spatial and kinematic characteristics between young healthy adults and elderly healthy adults. Methods: We recruited 16 healthy young adults and 15 healthy elderly adults in this study. All participants performed two cognitive tasks: a subtraction dual-task (SDT) and working memory dual-task (WMDT) during gait plus one normal gait. Using the LEGSys+ system, knee and hip-joint kinematic data during stance and swing phase and spatiotemporal parameter data were assessed in this study. Results: In the elderly adult group, attention-demanding tasks with gait showed a significant decrease in hip-joint motion during the stance phase, compared to the normal gait. Step length, stride length and stride velocity of the elderly adult group were significantly decreased in WMDT gait compared to normal gait (p<0.05). In the young adult group, kinematic data did not show any significant difference. However, stride velocity and cadence during SDT and WMDT gaits were significantly decreased compared to those of normal gait (p<0.05). Conclusion: We determined that attention-demanding tasks during gait in elderly adults can induce decreased hip-joint motion during stance phase and decreased gait speed and stride length to maintain balance and prevent risk of falling. We believe that understanding the changes during gait in older ages, particularly during attention-demanding tasks, would be helpful for intervention strategies and improved risk assessment.
Purpose: This study aimed to develop and test a model for posttraumatic growth among cured patients with COVID-19. This model was based on Calhoun and Tedeschi's Posttraumatic Growth model and a literature review. Methods: The participants comprised 223 patients cured from COVID-19 who were ≥ 19 years of age. The data were collected through an online questionnaire from March 21 to 24, 2022. The assessment tools included the Impact of Event Scale: Revised Korean version, the Connor-Davidson Resilience Scale, the Distress Disclosure Index, the Multidimensional Scale of Perceived Social Support, the Korean version of the Event-related Rumination Inventory, and the Korean version of the Post-traumatic Growth Inventory. Data were analyzed using the IBM SPSS version 24.0 and IBM AMOS 26.0. Results: The modified model showed appropriate goodness of fit (χ2 = 369.90, χ2 /degree of freedom = 2.09, SRMR = .09, RMESA = .07, CFI = .94, TLI = .93). The post-traumatic growth of cured patients with COVID-19 was explained through distress perception, self-disclosure, and deliberate rumination, with the explanatory power being 70.0%. Conclusion: This study suggests preparing a disaster psychology program involving experts who can activate deliberate rumination is necessary. Further, this study may serve as basic data for developing a program to enhance the post-traumatic growth of patients cured from COVID-19.
One of the emerging trends in the marketing field is digital video marketing. Online videos offer rich content typically containing more information than any other type of content (e.g., audible or textual content). Accordingly, previous researchers have examined factors influencing videos' popularity. However, few studies have examined what causes a video to remain popular. Some videos achieve continuous, ongoing popularity, while others fade out quickly. For practitioners, videos at the recommendation slots may serve as strong communication channels, as many potential consumers are exposed to such videos. So,this study will provide practitioners important advice regarding how to choose videos that will survive as long-lasting favorites, allowing them to advertise in a cost-effective manner. Using deep learning techniques, this study extracts text from videos and measured the videos' tones, including factual and emotional tones. Additionally, we measure the aesthetic score by analyzing the thumbnail images in the data. We then empirically show that the cognitive features of a video, such as the tone of a message and the aesthetic assessment of a thumbnail image, play an important role in determining videos' long-term popularity. We believe that this is the first study of its kind to examine new factors that aid in ensuring a video remains popular using both deep learning and econometric methodologies.
This editorial explores the transformative potential of technology in advancing equitable teaching and learning in mathematics education. The COVID-19 pandemic has underscored the need for innovative approaches to education, particularly in leveraging technology to create more inclusive and effective learning environments. This special issue focuses on how emerging technologies can deepen students' mathematical proficiencies, shape students' identities, and promote equitable teaching practices. The EqT-tech framework is introduced, highlighting six key dimensions that enhance equitable mathematics education through technology: inquiry-based learning, mathematical identity and agency, formative assessment, collaborative learning, amplification of cognitive processes, and insights into social justice issues. Through a review of seven manuscripts, three recurring themes are identified: the use of technology to develop students' mathematical identity and agency, the role of collaborative platforms in enhancing collective learning, and the expanding nature of emergent technology to increase mathematical rigor as well as awareness for teaching mathematics for social justice exploring inequities within our communities. These studies imply an emphasis on the importance of task design and teacher knowledge in implementing equitable teaching practices, suggesting that technology, when used thoughtfully, can significantly advance equity in mathematics education.
Purpose - This study aims to explore the return characteristics of asset growth factors in the Korean stock marekt by employing the representativeness heuristic-a behavioral bias originally identified by Kahneman and Tversky(1972). Design/methodology/approach - Our empirical analysis, based on Korean stock market data from 2004 to 2023, compared the conditional probability of high asset growth companies achieving elevated returns to the overall probability. This assessment helps gauge the representativeness of potential 'future Google' companies. Additionally, we use regression models to explore investor behavior and market anomalies in the stock returns. Findings - The findings suggest that when dividing the sample period into phases with high and low representativeness measures, biases significantly impact asset growth factors. Specifically, during high representativeness preiods, stock price reversals were absent among high asset growth companies. Conversely, during low representativeness periods, stock price drifts become evident. Research implications or Originality - This research contributes to the field of behavioral finance by providing empirical evidence of the impact of cognitive biases on asset growth and stock returns in an emerging market like Korea. It highlights the need for investors and policymakers to consider psychological factors when analyzing market behaviors, potentially leading to more informed investment strategies and regulatory frameworks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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