Purpose: Cognitive function is a main concern for rehabilitation progression in individuals who have sustained brain damage, even among those whose motor function has returned after brain damage. The purpose of this study was to investigate how cognitive impairment relates to functional independence in postural stability and gait performance in patients with chronic hemiparetic stroke. Methods: This was an observational design in an outpatient rehabilitation hospital. Twenty-eight adults with chronic hemiparetic stroke, receiving a course in an outpatient rehabilitation program, participated in this study. They were divided into two groups (i.e., non-cognitive impairment and cognitive impairment groups) via a cut-off score of 23 or less on a mini-mental state examination. Functional independence was assessed with the timed up-and-go test (TUG), 10-meter walk test (10mWT), five times sit-to-stand test (FTSST), Berg balance scale (BBS), and modified Barthel index (MBI). The independent t-test was used for statistical analysis when comparing the two groups. Results: The cognitive impairment group had less functional independence, balance, and gait performance than those of the non-cognitive impairment group had. The former also showed a statistically significant decrease in their TUG score, FTSST score, BBS score, and MBI score compared to the latter, but not in their 10mWT score (p<0.05). Although the non-cognitive impairment group walked faster than the cognitive impairment group did, that difference was not statistically significant (p>0.05). Conclusion: The results of this study suggest that cognitive impairment relates to functional independence in postural stability and the activities of daily living. In rehabilitation settings, cognitive impairment would be considered a major component in therapeutic rehabilitation to overcome the patients difficult physical problems and to treat for improving functional independence more after stroke.
In this study, images taken using a grid and images taken using Air Gap Technique were evaluated in X-ray chest radiography. Subjective Evaluation The ROC (Receiver Operating Characteristic) evaluation was evaluated by 5 radiologists who had worked for more than 10 years in the radiology department of a university hospital. Objective evaluation SNR (Signal to noise ratio) was evaluated. As a result of the analysis, the Cronbach Alpha value was 0.714, which was significantly higher. In the Air Gap Technique, the distance between the phantom and the subject was set at 20 cm, and the image was taken with a tube voltage of 100 kVp, a tube current and a recording time of 8 mAs. In the ROC (Receiver Operating Characteristic) evaluation, the highest score was obtained with 18 score and an objective evaluation SNR (signal to noise ratio) of 6,149 scored. Also, in the imaging method using a grid, when the distance between the phantom and the constant receptor is 15 cm apart, and the tube voltage is 110 kVp, the tube current and the recording time are taken at 8 mAs, the ROC evaluation score is 19 and the objective evaluation SNR (Signal to noise ratio) is the highest with 6.622 scored. Therefore, if the Air Gap Technique imaging method is used, which overcomes the shortcomings such as delay in reading, increase in patient's exposure dose, and shortening of mechanical lifespan, as well as re-radiography due to the cut-off phenomenon of the grid that appears using the grid, the It is thought that it will be very helpful for chest imaging, including the case of using a portable X-ray imaging device.
As education is one of key factors to improve national competitiveness, quality education becomes a top priority in all countries around the world. In South Korea, The Basic Skills Competency Test is administered annually to select below-basic third graders and provide intervention programs. The Basic Skills Competency Test was designed to diagnose the minimal competency of third graders according to a national-level standards. The purpose of this study was to analyze standard-setting procedures and set cut-off scores. This study offered the empirical evidence that standard-setting is generally applicable in schools by the modified Ebel method. More future researches addressing appropriate and efficient standard-setting methods in real school situations are needed to be taken in.
Park, Joo Hyun;Lee, Kwang Yeol;Rhee, Sung Min;Oh, Joo Han
Clinics in Shoulder and Elbow
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v.21
no.2
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pp.67-74
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2018
Background: Fatty degeneration of rotator cuff is a well-known predictor of postoperative outcome. The purpose of this study was to evaluate the clinical features of rotator cuff tears involving subscapularis, and investigate whether fatty degeneration quantified from only the upper subscapularis correlates better with clinical outcomes than quantified from the whole subscapularis. Methods: We retrospectively analyzed 315 consecutive patients who underwent arthroscopic repair for rotator cuff tears involving subscapularis with a minimum follow-up of 1 year. Preoperative and postoperative visual analogue score for pain, range of motion and functional scores were assessed. Integrity of the repaired tendon was assessed at the 1-year follow-up with either magnetic resonance imaging or ultrasonography. Results: The mean Goutallier grade of whole cross-section was significantly lower than that of upper cross-section (1.59 vs. 1.71, p<0.05), but significantly higher than that of lower cross-section (1.59 vs. 1.01, p<0.05). In analysis of 37 re-tears, the occupancy of severe fatty degeneration in upper cross-section was 86.5%, which was significantly higher than that seen in whole cross-section (56.8%, p<0.05). We calculated the cut-off tear size for prediction of re-tears as 19.0 mm for retraction and 11.0 mm for superior-inferior. The cut-off Goutallier grade was 2.5 for both whole and upper cross-sections, but area under the curve was greater in the upper cross-section than the whole (0.911 vs. 0.807). Conclusions: As fatty degeneration of upper subscapularis demonstrated a more distinct spectrum than whole subscapularis, we suggest that measuring fatty degeneration of upper subscapularis can be a more useful method to predict clinical prognosis.
Objective: To investigate whether the Minimal Clinically Important Difference (MCID) clinically defines improvement of Berg Balance Scale (BBS) scores in people with acute stroke in response to rehabilitation. Design: Retrospective study. Methods: Seventy-three participants with acute stroke participated in the study. Balance evaluation was performed using the BBS. All patients received rehabilitation with physical therapy for 4 weeks, 5 times a week, for 2 hours and 20 minutes a day. An anchor-based approach using the clinical global impression was used to determine the MCID of the BBS. The MCID was used to define the minimum change in the BBS total score (postintervention-preintervention) that was needed to perceive at least a 3-point improvement on the global rating of change. Receiver operating characteristic (ROC) curves was used to define the cut-off values of the optimal MCID of the BBS in order to discriminate between improvement and no improvement groups. Results: The optimal MCID cut-off point for the BBS change scores was 12.5 points for males with a sensitivity (Sn) of 0.62 and a specificity (Sp) of 0.89, and 12.5 points for females with a Sn of 0.69 and Sp of 0.85. The area under the curve of the ROC curve for all participants were 0.84 (95% confidence interval [CI], 0.72; 0.95, p<0.001), and 0.89 (95% CI, 0.77; 1.00, p<0.001), respectively. Conclusions: The MCID for improvement in balance as measured by the BBS was 13.5 points, indicating that the MCID does clinically detect changes in balance abilities in persons with stroke.
To evaluate the simplicity and efficacy of the 7-symptom screen test for somatization disorder, the authors tried 7-symptom screen test to find out the easiness in diagnosing the somatization disorder and to evaluate the simplicity and efficacy of it from Mar 1991 to Feb 1992. The objects were 135 female outpatients who visited Department of Psychiatry, College of Medicine, Yeungnam University. The results were as follows : The discriminant index was over 3.0 for all 7 symptoms and two item accuracy was 89%(sensivity 99%, specificity 77%), three item accuracy was 87%(sensitivity 83%, specificity 90%). In discriminant analysis, the cut off score for the criteria of somatization disorder was 87% when three or more symptoms were checked for 7-symptoms. This result means that 7-symptom screen test is the simple and accurate method for screening and diagnosing the somatization disorder.
Background: Several risk factors leading to malignant transformation of hydatidiform moles have been described previously. Many studies showed that prophylactic chemotherapy for high risk hydatidiform moles could significantly decrease the incidence of malignancy. Thus, it is essential to discover a breakthrough to determine patients with high risk malignancy so that prophylactic chemotherapy can be started as soon as possible. Objectives: Development of a scoring system of risk factors as a predictor of hydatidiform mole malignant transformation. Materials and Methods: This research is a case control study with hydatidiform mole and choriocarcinoma patients as subjects. Multiple logistic regression was used to analyze the data. Odds ratios (OR), attributable at risk (AR : OR-1) and risk index ($ARx{\beta}$) were calculated for develoipment of a scoring system of malignancy risk. The optimal cut-off point was determined using receiver operating characteristic (ROC) curve. Results: This study analyzed 34 choriocarcinoma cases and 68 benign hydatidiform mole cases. Four factors significantly increased the risk of malignancy, namely age ${\geq}35$ years old (OR:4.41, 95%CI:1.07-16.09, risk index 5); gestational age ${\geq}$ 12weeks (OR:11.7, 95%CI:1.8-72.4, risk index 26); uterine size greater than the gestational age (OR:10.2, 95%CI:2.8-36.6, risk index 21); and histopathological grade II-III (OR:3.4, 95%CI:1.1-10.6, risk index 3). The lowest and the highest scores for the risk factors were zero and 55, respectively. The best cut-off point to decide high risk malignancy patients was ${\geq}31$. Conclusions: Malignant transformation of hydatidiform moles can be predicted using the risk scoring by analyzing the above four parameters. Score ${\geq}31$ implies high risk patients so that prophylactic chemotherapy can be promptly administered for prevention.
Purpose: The aim of this study was to investigate the prevalence of depressive symptoms in stroke patients and to compare characteristics of different rating scales - Hamilton Depression Rating Scale (HDRS), Beck Depression Inventory (BDI) and Hospital Anxiety and Depression Scale-Depression (HAD.D)- with regard to diagnosis and severity assessment for post-stroke depression. Methods: Participants included 44 stroke patients who could communicate. At admission, all study participants received a semi-structured interview using the HDRS and a self-completed questionnaire using the BDI and the HAD-D. Pearson's correlation method was used to examine associations among the three depression scales. The BDI and HAD-D were compared based on HDRS criteria, and the sensitivity and specificity using cut-off values were analyzed. Results: The HDRS showed that 52.30% of stroke patients had depressive symptoms on the BDI and HAD-D it was 59.10%. The HDRS correlated significantly with the BDI (r=0.81, p<0.01) and HAD-D (r=0.55, p<0.01). The BDI correlated significantly with HADS (r=0.50, p<0.01). After calculating the area under the ROC curve to decide on HDRS criteria, the BDI (AUC=0.91, 95% CI: 0.83.0.99) showed a significantly larger area compared to the HAD.D (AUC=0.82, 95% CI: 0.69-0.94). The cut-off value of the BDI was 12.50 points with a sensitivity of 81.00% and a specificity of 76.20%. Conclusion: These findings show that the BDI is a useful screening test for depression that most closely predicts the HRDS score.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.1044-1051
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2002
This paper proposes a two-phase mathematical programming approach by considering classification gap to solve the proposed credit scoring problem so as to complement any theoretical shortcomings. Specifically, by using the linear programming (LP) approach, phase 1 is to make the associated decisions such as issuing grant of credit or denial of credit to applicants. or to seek any additional information before making the final decision. Phase 2 is to find a cut-off value, which minimizes any misclassification penalty (cost) to be incurred due to granting credit to 'bad' loan applicant or denying credit to 'good' loan applicant by using the mixed-integer programming (MIP) approach. This approach is expected to and appropriate classification scores and a cut-off value with respect to deviation and misclassification cost, respectively. Statistical discriminant analysis methods have been commonly considered to deal with classification problems for credit scoring. In recent years, much theoretical research has focused on the application of mathematical programming techniques to the discriminant problems. It has been reported that mathematical programming techniques could outperform statistical discriminant techniques in some applications, while mathematical programming techniques may suffer from some theoretical shortcomings. The performance of the proposed two-phase approach is evaluated in this paper with line data and loan applicants data, by comparing with three other approaches including Fisher's linear discriminant function, logistic regression and some other existing mathematical programming approaches, which are considered as the performance benchmarks. The evaluation results show that the proposed two-phase mathematical programming approach outperforms the aforementioned statistical approaches. In some cases, two-phase mathematical programming approach marginally outperforms both the statistical approaches and the other existing mathematical programming approaches.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.4
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pp.619-630
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2011
In order to estimate an appropriate threshold and evaluate its performance for the data mixed with two different distributions, nine kinds of well-known classification accuracy measures such as MVD, Youden's index, the closest-to- (0,1) criterion, the amended closest-to- (0,1) criterion, SSS, symmetry point, accuracy area, TA, TR are clustered into five categories on the basis of their characters. In credit evaluation study, it is assumed that the score random variable follows normal mixture distributions of the default and non-default states. For various normal mixtures, optimal cut-off points for classification measures belong to each category are obtained and type I and II error rates corresponding to these cut-off points are calculated. Then we explore the cases when these error rates are minimized. If normal mixtures might be estimated for these kinds of real data, we could make use of results of this study to select the best classification accuracy measure which has the minimum error rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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