Background: Esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) accounts for most esophageal cancer in Asia, and is the sixth common cause of cancer-related deaths worldwide. Previous studies indicated HOXB7 is overexpressed in ESCC tissues, but data on prognostic value are limited. Methods: A total of 76 advanced ESCC cases were investigated. Immunohistochemistry (IHC) was used to detect the expression levels of HOXB7 and Kaplan-Meier curves and Cox regression models to determine prognostic significance. Stratified analysis was also performed according to lymph node (LN) status. Results: Kaplan-Meier curve analysis indicated that HOXB7 positive patients had significantly shorter overall survival (OS) than HOXB7 negative patients. Multivariate analysis using the Cox proportional hazards model indicated only TNM stage and HOXB7 expression to be independent predictors of overall survival of advanced ESCC patients. HOXB7 indicated poor OS in both lymph node negative (LN-) and lymph node positive (LN+) patients. Conclusion: HOXB7 predicts poor prognosis of advanced ESCC patients and can be applied as an independent prognostic predictor.
International Journal of Reliability and Applications
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제10권2호
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pp.89-99
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2009
Oriented Strand Board (OSB) is an important engineered wood product used in housing construction which has a lower environmental impact or "carbon footprint." In this paper, reliability and statistical tools are applied to gain insights on the strand thickness of OSB panels. An OSB panel consists of several hundred wood strands that are resinated and pressed. The variability of OSB strand thickness for six manufacturers in the Eastern United States is examined as a whole, as well as individually. Little research exists on OSB strand thickness across mills even though strand thickness variability has been documented in laboratory experiments to greatly influence the dimensional stability of OSB panels. Our aims are to quantify and characterize strand thickness, plus apply reliability techniques, such as Kaplan-Meier curves, to characterize the probability of strand thickness. We further explore graphically and statistically the thickness of the strands.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권3호
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pp.143-167
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2013
The main propose of this research is to examine the performances in ERP introduced enterprises by utilizing BSC model proposed by Kaplan and Norton [1992], to realize this goals, a theoretical review on ERP, BSC, and other related issues is performed in advance, accordingly, research model was generated. In conceptual model analysis, we focused on casual relationships among four performance measurement indicators after introduction of ERP proposed by Kaplan and Norton [2000]. To test the model, structural equation modeling is employed to analyze data collected from 164 enterprises which have introduced ERP for more than 1 year. Survey respondents were confined within the representatives of each enterprise's ERP. Hypotheses proposed in our research are tested by covariance structure model, results are listed as follow : First, learning and growth performance is significant factors for improving both internal process performance and customer performance; second, process performance has a positive impact on customer performance third, despite that customer performance is positively related to financial performance, no direct relationship is found between internal process performance and financial performance, an indirect relationship is built through intermediate medium of customer performance. Based upon these results, we discuss implications at the latter part of paper. Meanwhile, we also provide research limitations, and future research in the final section.
This study conducted an empirical analysis through the Kaplan-Meier method, which is mainly used for clinical experiment analysis, on the survival rate and the survival duration of small and medium-sized enterprises using B2B e-commerce guarantee provided by credit guarantee institutions for activating B2B e-commerce transactions. The variables presented in this study are analyzed by the subdivision of the survival characteristics of enterprises using B2B e-commerce guaranteee by year, enterprises attribute, representative attribute, and guarantee use amount based on the variables tested through previous studies. According to the empirical analysis, SMEs using B2B e-commerce guarantees have a higher survival rate compared to general enterprises Simply by year and have a variety of survival characteristics, and most of the variables have a significant effect except for some variables. The implication of this study is that the researches conducted on enterprises participating in B2B e-commerce for a long period of time to support the establishment of stable business environment of SMEs and the results of empirical analysis on the survival characteristics are useful information to the stakeholders of B2B e-commerce And it can contribute to enhance the survival rate of related enterprises.
Purpose: The purpose of this study is to introduce regression method in the presence of competing risks and to show how you can use the method with hypothetical data. Methods: Survival analysis has been widely used in biostatistics division. But the same method has not been utilized in reliability division. Especially competing risks, where more than a couple of causes of failure occur and the occurrence of one event precludes the occurrence of the other events, are scattered in reliability field. But they are not utilized in the area of reliability or they are analysed in the wrong way. Specifically Kaplan-Meier method is used to calculate the probability of failure in the presence of competing risks, thereby overestimating the real probability of failure. Hence, cumulative incidence function is introduced. In addition, sample competing risks data are analysed using cumulative incidence function along with some graphs. Lastly we compare cumulative incidence functions with regression type analysis briefly. Results: We used cumulative incidence function to calculate the survival probability or failure probability in the presence of competing risks. We also drew some useful graphs depicting the failure trend over the lifetime. Conclusion: This research shows that Kaplan-Meier method is not appropriate for the evaluation of survival or failure over the course of lifetime in the presence of competing risks. Cumulative incidence function is shown to be useful in stead. Some graphs using the cumulative incidence functions are also shown to be informative.
통계학 연구에 모의실험이 중요하게 쓰이며 중도절단자료를 다루는 생존분석에서도 마찬가지다. 생존분석에서 Cox 모형이 널리 쓰이는데, Cox 모형을 따르는 중도절단자료를 생성하는 방법에 대해 살펴보았다. Bender 등 (Statistics in Medicine, 24, 1713-1723, 2005)은 생존시간을 생성하는 모수적 방법을 제시하였으나 생존시간뿐만 아니라 중도절단시간도 생성해야 중도절단자료를 얻게 된다. 중도절단자료를 생성하기 위한 모수적 방법과 함께 비모수적 방법도 제시하였으며 실제 자료에도 적용해 보았다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권5호
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pp.431-443
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2019
Goodness-of-fit techniques are an important topic in statistical analysis. Censored data occur frequently in survival experiments; therefore, many studies are conducted when data are censored. In this paper we mainly consider test statistics based on the empirical distribution function (EDF) to test normal distributions with unknown location and scale parameters when data are randomly censored. The most famous EDF test statistic is the Kolmogorov-Smirnov; in addition, the quadratic statistics such as the $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises and the Anderson-Darling statistic are well known. The $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises statistic is generalized to randomly censored cases by Koziol and Green (Biometrika, 63, 465-474, 1976). In this paper, we generalize the Anderson-Darling statistic to randomly censored data using the Kaplan-Meier estimator as it was done by Koziol and Green. A simulation study is conducted under a particular censorship model proposed by Koziol and Green. Through a simulation study, the generalized Anderson-Darling statistic shows the best power against almost all alternatives considered among the three EDF statistics we take into account.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권5호
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pp.411-424
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2021
Inference following two-stage adaptive designs (also known as two-stage randomization designs) with survival endpoints usually focuses on estimating and comparing survival distributions for the different treatment strategies. The aim is to identify the treatment strategy(ies) that leads to better survival of the patients. The objectives of this study were to assess the performance three commonly cited methods for estimating survival distributions in two-stage randomization designs. We review three non-parametric methods for estimating survival distributions in two-stage adaptive designs and compare their performance using simulation studies. The simulation studies show that the method based on the marginal mean model is badly affected by high censoring rates and response rate. The other two methods which are natural extensions of the Nelson-Aalen estimator and the Kaplan-Meier estimator have similar performance. These two methods yield survival estimates which have less bias and more precise than the marginal mean model even in cases of small sample sizes. The weighted versions of the Nelson-Aalen and the Kaplan-Meier estimators are less affected by high censoring rates and low response rates. The bias of the method based on the marginal mean model increases rapidly with increase in censoring rate compared to the other two methods. We apply the three methods to a leukemia clinical trial dataset and also compare the results.
The rapid increase in collateral omics and phenotypic data has enabled data-driven studies for the fast discovery of cancer targets and biomarkers. Thus, it is necessary to develop convenient tools for general oncologists and cancer scientists to carry out customized data mining without computational expertise. For this purpose, we developed innovative software that enables user-driven analyses assisted by knowledge-based smart systems. Publicly available data on mutations, gene expression, patient survival, immune score, drug screening and RNAi screening were integrated from the TCGA, GDSC, CCLE, NCI, and DepMap databases. The optimal selection of samples and other filtering options were guided by the smart function of the software for data mining and visualization on Kaplan-Meier plots, box plots and scatter plots of publication quality. We implemented unique algorithms for both data mining and visualization, thus simplifying and accelerating user-driven discovery activities on large multiomics datasets. The present Q-omics software program (v0.95) is available at http://qomics.sookmyung.ac.kr.
Guzide Pelin Sezgin ;Sema Sonmez Kaplan;Tuna Kaplan
Restorative Dentistry and Endodontics
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제46권3호
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pp.34.1-34.9
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2021
Objectives: This study aimed to assess the presence of pulp stones through an examination of cone beam computed tomography images and correlate their prevalence with age, sex, dental arch and side, tooth type, and restoration type and depth. Materials and Methods: Cone beam computed tomography images obtained from 673 patients and archival data on 11,494 teeth were evaluated. The associations of pulp stones with age, sex, dental arch and side, tooth type, and restoration type and depth were noted. All the measurements were subjected to a χ2 test and one sample χ2 test (p < 0.05). Results: In the study group, 163 (24.2%) patients and 379 (3.3%) teeth had at least one pulp stone. The pulp stone frequency in those aged 30-39 years was significantly greater than in those aged 18-29 and ≥ 60 years, and the frequency was higher in females than in males (p < 0.05). The highest prevalence of pulp stones was found in maxillary dental arches and molar teeth (p < 0.05). Pulp stones were significantly more common in medium-depth restorations (p < 0.05). Conclusions: Maxillary molar teeth, medium-depth restorations, individuals aged 30-39 years and females had a greater percentage of pulp stones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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