본 연구는 뇌혈관질환자의 미 충족 의료 발생의 위험요인을 실증하기 위한 연구이다. 이를 위해 2014년 한국의료패널 데이터를 활용해 SPSS/WIN24.0 프로그램으로 위계적 로지스틱 회귀분석을 적용하여 통계 분석을 실시하였다. Anderson 모형에 따라 소인 요인과 가능 요인을 보정해 필요 요인을 투입한 위계적 로지스틱 회귀분석의 최종 모델에서 미 충족 의료 발생에 영향을 미치는 설명변수로서 성별, 경제활동 여부, 소득, 와병 경험, 활동제한 여부, 주관적 건강상태, 만성질환 개수가 유의한 영향변수로 검증되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 뇌혈관질환의 효과적인 관리와 치료에 필요한 실무적 정책적 시사점으로서 뇌혈관질환자의 미 충족 의료 발생률을 감소시키기 위한 전략적 방안을 뇌혈관질환 관리 대책에 포함시켜야 할 필요성, 뇌혈관질환자의 의료적 필요 충족을 위해 다양한 차원의 변수들을 고려한 포괄적 대책 마련의 필요성, 미 충족 의료 발생의 유의한 영향변수들을 중심으로 의료서비스에 대한 접근성을 높일 수 있는 구체화된 서비스 매뉴얼 제작의 필요성에 대해 제언하였다.
Purpose: This study aims to analyze and prove the effect of logistic capability and Total Quality Management practices on Micro, Small and Medium Enterprises (SME) performance directly or mediated by non-financial performance. Research design, data and methodology: This study tested the hypothesis using Hierarchical multiple regression analysis, the method of data collection in this study was using questionnaire, the sampling technique was purposive sampling technique, with SME that has been established for more than 5 years and manufacturing. The data analyzed were 180 respondents using SPSS 25. Results: The findings showed that logistic capability has direct and indirect effects on SME financial performance and has a positive effect on SME financial performance mediated by non-financial performance. While the total quality management practices have a positive effect on SME financial performance mediated by non-financial performance. Thus, companies can achieve maximum financial performance if they invest in developing employee knowledge and concerning on non-financial actions, such as employee satisfaction, innovation and proactively seeking market opportunities. Conclusions: In conclusion, one of the main factors that companies need to consider to improve financial performance is non-financial performance in mediating the effect of logistic capability and TQM practices on the financial performance of SMEs.
Hierarchical forecasting strategy does not always outperform direct forecasting strategy. The performance generally depends on demand features. This research guides the use of the alternative forecasting strategies according to demand features. This paper developed and evaluated various classification models such as logistic regression (LR), artificial neural networks (ANN), decision trees (DT), boosted trees (BT), and random forests (RF) for predicting the relative performance of the alternative forecasting strategies for the South Korean navy's spare parts demand which has non-normal characteristics. ANN minimized classification errors and inventory costs, whereas LR minimized the Brier scores and the sum of forecasting errors.
Purpose: This prospective cohort study was done to investigate recall bias to antepartum variables measured at postpartum periods and predictors of postpartum depression. Methods: Participants were 215 women who answered a self-administered questionnaire which included demographics, Postpartum Depression Predictors Inventory-Revised and Korean version of Edinburgh Postpartum Depression Scale at antepartum 36-40 weeks and postpartum 2 weeks and 6 weeks. Data were analyzed using kappa, and hierarchical multiple logistic regression. Results: Agreement between antepartum variables at both antepartum and two postpartum periods was relatively high (${\kappa}$=.55- .95). Postpartum depression rates were 36.3% and 36.7% at two follow-up points. In hierarchical multiple logistic regression analysis, prenatal depression (OR=4.32, 95% CI: 1.41-13.19; OR=5.19, 95% CI: 1.41-19.08), social support (OR=1.40, 95% CI: 1.18-1.66; OR=1.27, 95% CI: 1.06-1.53) and maternity blues (OR=4.75, 95% CI: 1.89-11.98; OR=4.22, 95% CI: 1.60-11.12) were commonly associated with postpartum depression at two follow-up points. Child care stress (OR=1.85, 95% CI: 1.01-3.37) was only associated with postpartum depression at 2 weeks postpartum and pregnancy intendedness (OR=1.57, 95% CI: 1.09-2.27) was only associated with postpartum depression at 6 weeks postpartum. Conclusions: The results indicate a need to apply nursing interventions such as prenatal education and counseling with families from antenatal period.
Objectives: The purpose of this study is to find the determinants of suicide impulse of residents living in mining region and other areas in one city. The past studies did not examine the suicide related attitudes or behaviors in mining region. This study also examines how coping resources and behaviors moderate the suicide impulse. Methods: For this purpose, hierarchical logistic regression method was used to predict the likelihood of suicide impulse. The personal characteristics, depression, coping resources and behaviors were considered as the independent variables. The data collected in this study was gathered through questionnaire survey with 502 residents in other areas as well as mining area in one city. Results and Conclusion: The results and conclusions are as follows: 1. The chi-square test revealed that residents living mining region showed higher percentage of suicide impulse compared to other areas. 2. The t-test revealed that those with suicide impulse had higher level of depression compared to those without it. This pattern was consistent in other areas as well as mining region. 3. The hierarchical logistic regression revealed that age, education, depression showed positive effect on suicide impulse in mining region. However, in other areas, education, illness, and depression showed positive effect on suicide impulse. Also, this result implies that suicide prevention efforts should be actively made in mining region.
교통사고를 조사하여 어떤 지역에 어떠한 문제가 있는지를 진단하고, 사고발생에 영향을 미치는 요인을 추출하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 사고지점의 파악 및 영향인자파악을 목적으로 수원시 2001년 사고다발지점을 대상으로 각 사고유형 및 위치별 $P_i$(각 사고가 발생할 때 특정의 사고와 관련된 특징이 나타날 확률)을 이항분포로 모형화하여 지점 (도로구간 및 교차로)별로 특성적 사고가 발생한 것으로 판단되는 지점과 그렇지 않은 지점으로 진단하였고, 또한 지점별 안전성능함수(Safety Performance Function)를 구한 후 허용 임계치인 5%를 적용하여 임계치안에 드는 지점들을 진단하고 파악하였다. 이후 진단된 지점과 그렇지 않은 지점을 종속변수로 하고 주요 도로 환경적조건 및 교통조건을 독립변수로 하여 로지스틱 판별분석을 실시하여 분석 결과로 유의하다고 판단된 사고요인들을 도출하였으며 이를 기반으로 각 지점별 개선방안에 대한 대책수립가능성을 또한 검토하였다. 본 연구에서 제시된 진단방법과 로지스틱판별분석을 통한 요인추출 방법은 향후 유사연구에 활용 가능할 것으로 사료된다.
Objectives We are going to analyze patient's medical and Korean medicine use trends after lumbar surgery, and examine the percentage of use of Korean medicine after surgery and its relevance to the medical care outcome after lumbar surgery. Methods Using 3% patients' sample data of the Health Insurance Review and Assessment Service, two groups were compared the treatment progress of the Korean Medicine treatment group and the untreated group after lumbar surgery by hierarchical logistic regression analysis. After hierarchical logistic regression analysis(including propensity scores), two groups were compared after lumbar surgery, the Korean Medicine treatment group within 50days and untreated group within 50days. Results Lumbar surgery was performed in 2750 patients in 2015. It was 3.72 that the risk(odds ratio) of finished treatment of patients treated without Korean Medicine, compared to patients with Korean Medicine. It was 0.12 that the risk of continuing treatment(odds ratio) of patients treated with Korean Medicine within 50 days, compared to patients treatment more than 50 days. Conclusions The ratio of Korean Medicine treatment after lumbar surgery was 14.8%. The group that did not have Korean Medicine showed a higher possibility of treatment termination than the group who did not. Among the groups treated with Korean Medicine, the early treatment group was more likely to end treatment than the late treatment group. Considering various situations in the medical environment, further studies such as prospective studies and long-term data analysis are considered to be necessary.
Sickness absence is one of the most important indicators for worker's health and occupational safety and health performance. Sickness absence is primarily depended upon sickness but psycho-social factors in workplace may moderate sickness absence. Even though worker is falling into illness, sickness absence can be prevented by job satisfaction. In Korea it is very difficult to find research output about the association of sickness absence with job satisfaction. This study is planned to investigate the effect of job satisfaction on sickness absence. The third Korean Working Conditions Survey done by Occupational Safety and Health Research Institute in 2011 was used to analyze by logistic regression analysis. The result has shown that job satisfaction has statistically significant effect on sickness absence and simultaneously diminish the effect of symptoms experience on sickness absence. The effect of job satisfaction is greater in short term sickness absence than in long term sickness absence. This study has some limitation because of the cross sectional data of Korean Working Conditions Survey. In future, sophisticated statistical analysis may be done with modelling.
Purpose: To compare reproductive health promoting behaviors (RHPBs) of infertile women with those of normal women and identify effects of RHPB on infertility. Methods: A total of 148 females (73 infertile women and 75 normal women) were enrolled in this study. Measurements included their general characteristics and RHPB using self-report questionnaires. Data were analyzed with descriptive statistics, ${\chi}^2$ test, ANCOVA, and hierarchical logistic regression using SPSS. Results: There were significant difference in incomes, number of family, number of term deliveries, and number of abortions according to infertility diagnosis. Mean duration of infertility was 32.16 months. Only 12.32% women had known cause of infertility. The most common cause of infertility was unknown. Mean RHPB score was 3.98 for infertile women and 4.41 for normal women. In logistic regression, total RHPB (odds ratio [OR], 0.21) and safe sex of RHPB (OR, 0.66) were significant factors influencing infertility. Infertile women's total RHPB and subcategories of RHPB (safe sex behavior and sexual transmitted disease [STD] prevention) were lower than those of normal women. Conclusion: For infertility women, RHPB-related intervention programs are needed, especially information about safe sex behavior and STD prevention.
미결정자 추론을 재평가하기 위해 기존 변수에 새로운 변수들을 추가하는 통계 모형이 필요하다. 미결정자와 결정자의 양성률은 다르게 계산되기 때문에 MNAR 가정이 필요하다. 본 연구에서는 두 통계적 모형이 계층 관계를 가지고 있으므로, 두 AUC 차이의 신뢰구간을 이용하여 MNAR 가정하에서 미결정자를 추론한다. AUC 차이 신뢰구간의 추정방법 중에서 모의실험을 통하여 네 종류의 방법의 성능이 우수함을 발견하였다. 그리고 네 종류의 방법을 바탕으로 로지스틱 회귀를 이용한 미결정자 추론에 도움이 되는 변수를 선택하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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