목적 수술 후 발생하는 기관지늑막루에 대한 bronchial occluder device (이하 BOD)의 유용성 및 효과성을 평가하고자 한다. 대상과 방법 2009년도부터 2019년까지 폐암 및 폐결핵으로 수술 후 발생한 7명의 기관지늑막루 환자들 중에 BOD 치료를 실시한 6명의 환자를 대상으로 하였다. 폐암 환자가 5명, 폐결핵 환자는 1명이었다. 남자가 5명, 여자가 1명이었으며 59세에서 74세(평균: 69세)이었다. 진단은 전산화단층기관지 촬영과 기관지내시경으로 실시하였다. 시술은 진단 후 1주에서 2주 사이에 실시하였다. 치료에 사용된 BOD의 기술적 성공 및 임상적 성공을 평가하였다. 시술 후 임상적 치료 효과와 생존 기간 및 부가적인 치료에 대하여 알아보았다. 결과 총 6명 환자 모두에서 시술을 성공적으로 실시하였다. 임상성공 5명에서 있었고, 1명에서는 임상부분성공이 있었다. 임상실패한 경우는 없었다. 기구의 이동이나 천공의 합병증은 없었다. 2명은 전산화단층기관지 촬영으로, 4명은 기관지내시경으로 기관지늑막루를 진단하였다. 수술은 폐엽절제술(lobectomy) 2명, 폐이엽절제술(bilobectomy) 2명, 그리고 전폐절제술(pneumonectomy) 2명이었다. 수술 후 진단까지 걸린 시간은 1개월에서 34개월(평균: 10개월)이었다. 4명(59~103일: 평균 80.5일)은 사망하였고 2명(313일, 3331일)은 생존하였다. 사망 원인이 2명은 기저질환의 악화, 1명은 폐부종 및 흉수, 1명은 폐렴이었다. 한 명에서 부가적인 카테타 배액술, 2명에서 흉관 삽입을 유지하였다. 결론 폐절제 수술 후 발생할 수 있는 기관지늑막루 치료에 있어서 BOD는 유용하고 효과적인 치료 방법이다.
배경 : 압력조절환기법(pressure control ventilation mode, PCV)에서 설정된 기도압의 달성은 기도저항이 일정한 조건에서 초기 흡기 유량 (inspiratory flow)에 의해 결정되며 압력상승시간(pressure rise time) 조절은 이 흡기 유량을 변동시킨다. 압력조절환기법에서 흡기 일환기량은 흡기 시간과 흡기 시간내 평균 흡기 유량에 따라 결정되므로 압력 도달 시간을 짧게 하면 초기 유량이 많아지게 되고 따라서 흡기되는 용적이 증가할 것으로 예상된다. 본 연구는 압력조절환기 법에서 압력상승시간을 줄이는 것이 흡기 일환기량 및 가스교환을 호전시키는지 알아보고자 하였다. 방법 : 호흡부전으로 기계호흡 중인 환자 13명(58$\pm$16세, 남 : 여=7 : 6)에서 Servo 300 (Simens-Elema, Solna, Sweden) 상의 압력상승시간 10%. 5% 및 30분 간 씩 적용하고 동맥혈 검사, 혈역동학적 지표(혈압, 분당맥박수) 및 호흡 지표(일회 호흡량, 최대 흡기유량, 최대 흡기압, 평균 기도압, 기도저항, 탄성도, 호기말 이산화탄소, 동맥혈가스)를 측정하였다. 결과 : 1) 압력상승시간이 10%, 5%, 0%로 변경시 일회 호흡량은 425$\pm$94 ml, 439$\pm$101 ml, 456$\pm$106ml로 증가되었다(p<0.001). 압력상승시간 단축에 따라 평균기도압 역시 증가되었다(각각 11.2$\pm$3.7cm $H_2O$, 12.0$\pm$3.7 cm $H_2O$, 12.5$\pm$3.8 cm $H_2O$; p<0.001). 2) pH는 10% 와 5% 보다 0%에서 높았으며(각각 7.40$\pm$0.08, 7.40$\pm$0.92, 7.41$\pm$0.96 ; p<0.0), $PaCO_2$도 10%와 5%에서 보다 0%에서 낮았다(각각 47.4$\pm$15.8 mm Hg, 47.2$\pm$15.7 mm Hg, 44.6$\pm$16.2 mm Hg ; p<0.01). 결론 : 압력조절환기법에서 압력상승시간의 단축은 일환기량과 평균기도압을 증가시키고, 동맥혈이산화탄소분압 저하 및 이에 따른 pH 상승 효과가 있었다. 압력조절 환기법에서 압력상승시간은 일환기량을 조절할 수 있는 한 변수로 사료된다.
연구목적: 변연적합도는 보철수복물의 성공을 좌우하는 중요한 요소 중의 하나이다. McLean과 von Fraunhofer등에 의하면 120 ${\mu}m$ 이하를 임상적으로 허용할 수 있다고 했는데, 이를 넘는 정확하지 않은 변연은 지각과민을 일으키거나 이차 우식을 일으키고, 치태 축적을 용이하게 하여 보철물의 수명을 단축시키게 된다. 이에 최근에 우리나라에 소개되어 임상적으로 사용되고 있는 CAD-CAM 전부도재 수복물 중 $LAVA^{(R)}$ 시스템 (3M ESPE, St. Paul, MN)과 $EVEREST^{(R)}$ 시스템 (KaVo Dental GmbH, Biberach, Germany)으로 제작한 지르코니아 전부 도재관들이 도재전장 금속주조 수복물과 비교해 보아 코핑 상태일 때와 도재축성 후 각각 변연적합도의 차이가 있는지를 살펴보고자 하였다. 재료와 방법: 상악 제1소구치 덴티폼 치아를 high speed diamond bur 로 교합면 2.0 mm, 순설면 1.0 mm, 그리고 변연은 chamfer margin을 6도 측면 경사 절삭 기계로 균일하게 제작해서 이를 인상 채득하여 금속 지대치를 제작하였다. 이를 덴티폼 모형상에 장착한 후 전악인상을 채득하여 $LAVA^{(R)}$ 수복물 코핑, $EVEREST^{(R)}$ 수복물 코핑, 그리고 도재전장 금속주조 수복물 코핑을 각각 8개씩 제작하였다. 이들 코핑을 염색제를 섞은 Fit-checker $II^{(R)}$ (GC Cor., Tokyo, Japan)를 이용하여 금속 지대치에 접합시킨 뒤, $Microhiscope^{(R)}$ system (HIROX KH-1000 ING Plus, Seoul, Korea)을 이용하여 300배율로 관찰하면서 변연 간격을 ${\mu}m$단위로 측정하였다. 도재축성 후에도 마찬가지 방법으로 모든 수복물의 변연간격을 측정하여 통계 처리를 하였다. 결과: 코핑 상태에서의 평균 변연간격 값은 $EVEREST^{(R)}$ 에서 $52.00{\pm}11.94\;{\mu}m$, $LAVA^{(R)}$ 는 $ 56.97{\pm}10.00\;{\mu}m$, 그리고 도재 전장 금속 주조 수복물은 $97.38{\pm}18.54\;{\mu}m$를 보였고, 도재축성 후에 평균 변연 간격값은 $EVEREST^{(R)}$ 는 $61.69{\pm}19.33\;{\mu}m$, $LAVA^{(R)}$ 는 $70.81{\pm}12.99\;{\mu}m$, 그리고 도재 전장 금속 주조 수복물은 $115.25{\pm}23.86\;{\mu}m$를 보였다. 결론: 1. $LAVA^{(R)}$ 와 $EVEREST^{(R)}$ 수복물은 도재 전장 금속 주조 수복물과 비교하여 각각 코핑상태일 때와 도재 축성 후 모두 유의성 있는 (P < .05) 차이를 보이는 우수한 변연 적합도를 나타내었다. 2. $LAVA^{(R)}$ 와 $EVEREST^{(R)}$ 수복물 간의 평균 변연 간격 비교에서 코핑 상태일 때와 도재 축성 후에 모두 유의성 있는 차이는 없었다 (P > .05). 3. $LAVA^{(R)}$과 $EVEREST^{(R)}$ 그리고 PFM 은 각각 코어 상태일 때와 비교하여 도재 축성 후 변연 간격에서 약간 증가되었으나 유의성 있는 차이를 보이지는 않았다 (P > .05).
텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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