Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.30
no.4
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pp.187-197
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2023
The study aims to identify factors related to landscape structure and socioeconomic characteristics that influence adults' physical activity and health. The study analyzes data from 148,643 respondents from the Korea Community Health Survey conducted in 2021. The study measures various factors, including the frequency of physical activity, stress, depression, and landscape metrics of forest patches. Hierarchical multiple regression analysis was used, controlling for socio-demographic characteristics. Larger forest patches and more irregular shapes are associated with higher levels of physical activity among adults. The percentage and area of the forest patch are associated with fewer mental health complaints. Configuration-related landscape metrics such as shape or arrangement of the forest patch did not show a significant association with physical activity. Overall, the study provides insights into how specific characteristics of forest patches in urban areas may influence physical activity and mental health among adults. It emphasizes the importance of green spaces and their potential positive effects on both physical and mental well-being.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.8
no.3
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pp.47-63
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2020
This study focuses on users of activity tracking technologies and their related information behavior. How useful is the provided information by the trackers? Do users understand all information and explanations? We conducted a web-based survey. All in all, 631 users of a tracking device filled out the survey. From the perspective of information science, this investigation aims to analyze information needs considering different types of the provided information by activity tracking technologies. Are users satisfied by using the information on their steps, heart rates, and sleep duration? How do users assess readability about heart rate zones and sleep stages? Additionally, we investigated if users understand how to reflect on and adapt their health behavior based on the received explanations. According to the results, users mainly agree that the received information (raw data as well as - to a lesser extent - aggregated data in the form of corresponding diagrams) is useful, that the explanations are easy to understand, and that they know how to use this obtained information. This investigation enables an in-depth insight into how users are applying the self-quantifying activity and health information and which information needs are satisfied.
The growing interest in nanotechnology has resulted in increasing concern and a number of published environmental and workplace measurements for assessing occupational exposure to engineered nanomaterials. However, the amount of previous exposure data remains limited. Furthermore the data available was collected with extensive variation in terms of exposure measurement strategy, which limits the ability to pool the data in the future. In response, this paper reviewed several pertinent issues related to exposure measurement strategy to suggest a harmonized measurement strategy which would make exposure data more useful in the future, e.g. correlation between exposure metrics, relationship between activity and exposure, task-based or shift-based assessment, background concentration, limitation of personal exposure monitoring and other determinants of exposure/modeling. An improved sampling strategy for nanomaterial exposure assessment should be considered in order to maximize the use of the data from various real time monitoring instruments.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.9
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pp.283-290
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2020
The purpose of this study was to investigate the potential causal relationship between unmet healthcare needs and metrics related to quality of life. To examine the relationships between these variables, the study conducted an analysis by processing additional irradiated raw materials of the Korean Medical Panel. The metrics related to quality of life included six variables: athletic ability, self-care, daily activities, pain/trouble, uneasiness/depression, and subjective health conditions. Linear regression analysis revealed that the unmet healthcare needs had statistically significant negative effects on all six quality of life variables. A review of the magnitude of the linear regression β values for those variables showed that the relative level of influence on the quality of life variables decreased in the following order: pain/trouble, subjective health conditions, uneasiness/depression, daily activities, athletic ability, and self-care. Based on the results, practical applications related to strengthening working-level links between health and welfare is considered an effective policy response to the continued presence of unmet healthcare needs; such applications could contribute to improving the quality of life of those with unmet healthcare needs.
Bonneterre, Vincent;Bicout, Dominique Joseph;De Gaudemaris, Regis
Safety and Health at Work
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v.3
no.2
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pp.92-100
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2012
Objectives: The French National Occupational Diseases Surveillance and Prevention Network (RNV3P) is a French network of occupational disease specialists, which collects, in standardised coded reports, all cases where a physician of any specialty, referred a patient to a university occupational disease centre, to establish the relation between the disease observed and occupational exposures, independently of statutory considerations related to compensation. The objective is to compare the relevance of disproportionality measures, widely used in pharmacovigilance, for the detection of potentially new disease ${\times}$ exposure associations in RNV3P database (by analogy with the detection of potentially new health event ${\times}$ drug associations in the spontaneous reporting databases from pharmacovigilance). Methods: 2001-2009 data from RNV3P are used (81,132 observations leading to 11,627 disease ${\times}$ exposure associations). The structure of RNV3P database is compared with the ones of pharmacovigilance databases. Seven disproportionality metrics are tested and their results, notably in terms of ranking the disease ${\times}$ exposure associations, are compared. Results: RNV3P and pharmacovigilance databases showed similar structure. Frequentist methods (proportional reporting ratio [PRR], reporting odds ratio [ROR]) and a Bayesian one (known as BCPNN for "Bayesian Confidence Propagation Neural Network") show a rather similar behaviour on our data, conversely to other methods (as Poisson). Finally the PRR method was chosen, because more complex methods did not show a greater value with the RNV3P data. Accordingly, a procedure for detecting signals with PRR method, automatic triage for exclusion of associations already known, and then investigating these signals is suggested. Conclusion: This procedure may be seen as a first step of hypothesis generation before launching epidemiological and/or experimental studies.
This study focuses on the concept of multi-scale wireless sensor networks for damage detection in civil infrastructure systems by first over viewing the general network philosophy and attributes in the areas of data acquisition, data reduction, assessment and decision making. The data acquisition aspect includes a scalable wireless sensor network acquiring acceleration and strain data, triggered using a Restricted Input Network Activation scheme (RINAS) that extends network lifetime and reduces the size of the requisite undamaged reference pool. Major emphasis is given in this study to data reduction and assessment aspects that enable a decentralized approach operating within the hardware and power constraints of wireless sensor networks to avoid issues associated with packet loss, synchronization and latency. After over viewing various models for data reduction, the concept of a data-driven Bivariate Regressive Adaptive INdex (BRAIN) for damage detection is presented. Subsequent examples using experimental and simulated data verify two major hypotheses related to the BRAIN concept: (i) data-driven damage metrics are more robust and reliable than their counterparts and (ii) the use of heterogeneous sensing enhances overall detection capability of such data-driven damage metrics.
It is a global trend that the water management policy is shifting from a water quality-oriented assessment to the aquatic ecosystem-based assessment. The majority of aquatic ecosystem assessment systems were developed solely based on physicochemical factors (e.g., water quality and bed structure) and a limited number of organisms (e.g., plankton and benthic organisms). Only a few systems use plants for a health assessment, although plants are sensitive indicators reflecting long-term disturbances and alterations in water regimes. The development of an assessment system is underway to evaluate and manage lakes as ecosystem units in the Korean Ministry of Environment. We reviewed the existing multivariate health assessment methods of other leading countries, and discussed their applicability to Korean lakes. The application of multivariate assessment methods is costly and time consuming, in addition to the correlation problem among variables. However, a single variable is not available at this moment, and the multivariate method is an appropriate system due to its multidimensional evaluation and cumulative data generation. We, therefore, discussed multivariate assessment methods in three steps: selecting metrics, scoring metrics and assessing indices. In the step of selecting metrics, the best available metrics are species-related variables, such as composition and abundance, as well as richness and diversity. Indicator species, such as sensitive species, are the most frequently used in other countries, but their system of classification in Korea is not yet complete. In terms of scoring metrics, the lack of reference lakes with little anthropogenic impact make this step difficult, and therefore, the use of relative scores among the investigated lakes is a suitable alternative. Overall, in spite of several limitations, the development of a plant-based multivariate assessment method in Korea is possible using mostly field research data. Later, it could be improved based on qualitative metrics on plant species, and with the emergence of further survey data.
In epidemiology, the basic reproduction number (R0) is a term that describes the expected number of infections generated by 1 case in a susceptible population. At the beginning of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, R0 was frequently referenced by the public health community and the wider public. However, this metric is often misused or misinterpreted. Moreover, the complexity of the process of estimating R0 has caused difficulties for a substantial number of researchers. In this article, in order to increase the accessibility of this concept, we address several misconceptions related to the threshold characteristics of R0 and the effective reproduction number (Rt). Moreover, the appropriate interpretation of the metrics is discussed. R0 should be considered as a population-averaged value that pools the contact structure according to a stochastic transmission process. Furthermore, it is necessary to understand the unavoidable time lag for Rt due to the incubation period of the disease.
Purpose : This concept analysis identified attributes and defined triage competency among emergency nurses. Method : Walker and Avant's approach was used to guide the concept analysis. A literature review was completed including 26 studies, 5 reports of related associations, and 5 books. Results : The concept of triage competency in emergency nurses was identified as five attributes: clinical judgment, expert assessment, management of medical resources, timely decision, and communication. Antecedents of the concept were triage education and emergency room experience. The consequences of the concept were efficiency of care, patient rating, and safety. Triage competency in emergency nurses was defined as the comprehensive ability to prioritize patients' urgency and allocate limited medical resources. Conclusion : This study is meaningful since it clarified triage competency among emergency nurses. The attributes and empirical indicators of this study will likely lay the foundation for development of triage competency metrics.
Nanoparticle exposure assessment presents a unique challenge in the field of occupational and environmental health. With the commercialization of nanotechnology, exposure usually starts from the workplace and then spreads to environment and consumer exposure. This report discusses the current trends of nanoparticle exposure assessment, including the definition of nanotechnology relevant terms, essential physicochemical properties for nanomaterial characterization, current international activities related nanomaterial safety, and exposure assessment standard development for nanotechnology. Further this report describes challenges of nanoparticle exposure assessment such as background measurement, metrics of nanoparticle exposure assessment and personal sampling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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