Baghestani, Ahmad Reza;Zayeri, Farid;Akbari, Mohammad Esmaeil;Shojaee, Leyla;Khadembashi, Naghmeh;Shahmirzalou, Parviz
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권17호
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pp.7923-7927
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2015
Background: The Cox PH model is one of the most significant statistical models in studying survival of patients. But, in the case of patients with long-term survival, it may not be the most appropriate. In such cases, a cure rate model seems more suitable. The purpose of this study was to determine clinical factors associated with cure rate of patients with breast cancer. Materials and Methods: In order to find factors affecting cure rate (response), a non-mixed cure rate model with negative binomial distribution for latent variable was used. Variables selected were recurrence cancer, status for HER2, estrogen receptor (ER) and progesterone receptor (PR), size of tumor, grade of cancer, stage of cancer, type of surgery, age at the diagnosis time and number of removed positive lymph nodes. All analyses were performed using PROC MCMC processes in the SAS 9.2 program. Results: The mean (SD) age of patients was equal to 48.9 (11.1) months. For these patients, 1, 5 and 10-year survival rates were 95, 79 and 50 percent respectively. All of the mentioned variables were effective in cure fraction. Kaplan-Meier curve showed cure model's use competence. Conclusions: Unlike other variables, existence of ER and PR positivity will increase probability of cure in patients. In the present study, Weibull distribution was used for the purpose of analysing survival times. Model fitness with other distributions such as log-N and log-logistic and other distributions for latent variable is recommended.
The accurate estimation of the buffeting response of a bridge pylon is related to the quality of the bridge construction. To evaluate the influence of wind field characteristics on the buffeting response of a pylon in a trumpet-shaped mountain pass, this paper deduced a multimodal coupled buffeting frequency domain calculation method for a variable-section bridge tower under the twisted wind profile condition based on quasi-steady theory. Through the long-term measurement of the wind field of the trumpet-shaped mountain pass, the wind characteristics were studied systematically. The effects of the wind characteristics, wind yaw angles, mean wind speeds, and wind profiles on the buffeting response were discussed. The results show that the mean wind characteristics are affected by the terrain and that the wind profile is severely twisted. The optimal fit distribution of the monthly and annual maximum wind speeds is the log-logistic distribution, and the generalized extreme value I distribution may underestimate the return wind speed. The design wind characteristics will overestimate the buffeting response of the pylon. The buffeting response of the pylon is obviously affected by the wind yaw angle and mean wind speed. To accurately estimate the buffeting response of the pylon in an actual construction, it is necessary to consider the twisted effect of the wind profile.
VMS를 통한 실시간 교통정보 제공에 따른 편익에는 경로 우회에 따른 통행시간 절감과 이에 따른 운행비용 및 환경오염 절감 등의 파급효과 뿐 아니라, 전방교통상황 인지에 따른 심리적 안정 등의 정성적 편익도 함께 존재하며, 도로환경을 첨단화하는 ITS사업의 특성상 정성적 편익의 비중은 상대적으로 높다. 이러한 ITS사업의 특성을 기존의 투자평가지침에 반영하기 위해서는 도로이용자가 인식하는 VMS 교통정보의 기본가치와 같은 정성적 편익에 대한 많은 연구와 이를 인정하는 사회적 공감대가 필요하다. 본 연구에서는 이중양분 선택형 설문형태의 조건부가치추정법(Contingent valuation Method)을 통해 VMS 교통정보에 대한 도로 이용자의 지불의사액(Willingness-to-pay)을 파악하고, 생존함수를 활용하여 WTP 함수를 추정하는 방법론을 정립하고, 국도에 설치된 도로전광표지판(VMS)을 통해 제공되는 실시간 교통정보에 내재된 기본가치를 추정하여 제시하였다. 또한 교통정보의 기본가치를 ITS사업의 편익으로 고려해야 하는 정책적 필요성과 활용방안에 대해 검토하였다.
Weekly minima of daily log returns of Korean composite stock price index 200 and its five industry-based business divisions over the period from January 1990 to December 2005 are fitted using two block-based extreme distributions: Generalized Extreme Value(GEV) and Generalized Logistic(GLO). Parameters are estimated using the probability weighted moments. Applicability of two distributions is investigated using the Monte Carlo simulation based empirical p-values of Anderson Darling test. Our empirical results indicate that both the GLO and GEV models seem to be comparably applicable to the weekly minima. These findings are against the evidences in Gettinby et al.[7], who claimed that the GEV model was not valid in many cases, and supported the significant superiority of the GLO model.
Breast cancer is one of the most common causes of cancer mortality in Iran. Social determinants of health are among the key factors affecting the pathogenesis of diseases. This cross-sectional study aimed to determine the social determinants of breast cancer survival time with parametric and semi-parametric regression models. It was conducted on male and female patients diagnosed with breast cancer presenting to the Cancer Research Center of Shohada-E-Tajrish Hospital from 2006 to 2010. The Cox proportional hazard model and parametric models including the Weibull, log normal and log-logistic models were applied to determine the social determinants of survival time of breast cancer patients. The Akaike information criterion (AIC) was used to assess the best fit. Statistical analysis was performed with STATA (version 11) software. This study was performed on 797 breast cancer patients, aged 25-93 years with a mean age of 54.7 (${\pm}11.9$) years. In both semi-parametric and parametric models, the three-year survival was related to level of education and municipal district of residence (P<0.05). The AIC suggested that log normal distribution was the best fit for the three-year survival time of breast cancer patients. Social determinants of health such as level of education and municipal district of residence affect the survival of breast cancer cases. Future studies must focus on the effect of childhood social class on the survival times of cancers, which have hitherto only been paid limited attention.
Background: Research on cancers with a high rate of mortality such as those occurring in the stomach requires using models which can provide a closer examination of disease processes and provide researchers with more accurate data. Various models have been designed based on this issue and the present study aimed at evaluating such models. Materials and Methods: Data from 330 patients with gastric cancer undergoing surgery at Iran Cancer Institute from 1995 to 1999 were analyzed. Cox-Snell Residuals and Akaike Information Criterion were used to compare parametric and semi-parametric Cox models in modeling transition rates among different states of a multi-state model. R 2.15.1 software was used for all data analyses. Results: Analysis of Cox-Snell Residuals and Akaike Information Criterion for all probable transitions among different states revealed that parametric models represented a better fitness. Log-logistic, Gompertz and Log-normal models were good choices for modeling transition rate for relapse hazard (state $1{\rightarrow}state$ 2), death hazard without a relapse (state $1{\rightarrow}state$ 3) and death hazard with a relapse (state $2{\rightarrow}state$ 3), respectively. Conclusions: Although the semi-parametric Cox model is often used by most cancer researchers in modeling transition rates of multistate models, parametric models in similar situations- as they do not need proportional hazards assumption and consider a specific statistical distribution for time to occurrence of next state in case this assumption is not made - are more credible alternatives.
In this study, a microbial risk assessment was performed for the bacteria Vibrio parahaemolyticus, which causes a foodborne illness following the consumption of Jeotgal, a fermented seafood in South Korea. The assessment comprised of six stages: product, market, home, consumption, dose-response, and risk. The initial contamination level (IC) was calculated based on the prevalence of V. parahaemolyticus in 90 Jeotgal samples. The kinetic behavior of V. parahaemolyticus was described using predictive models. The data on transportation conditions from manufacturer to market and home were collected through personal communication and from previous studies. Data for the Jeotgal consumption status were obtained, and an appropriate probability distribution was established. The simulation models responding to the scenario were analyzed using the @RISK program. The IC of V. parahaemolyticus was estimated using beta distribution [Beta (1, 91)]. The cell counts during transportation were estimated using Weibull and polynomial models [δ = 1 / (0.0718 - 0.0097 × T + 0.0005 × T2)], while the probability distributions for time and temperature were estimated using Pert, Weibull, Uniform, and LogLogistic distributions. Daily average consumption amounts were assessed using the Pareto distribution [0.60284,1.32,Risk Truncate(0,155)]. The results indicated that the risk of V. parahaemolyticus infection through Jeotgal consumption is low in South Korea.
3개의 매개변수(location, scale, shape)로 이루어진 GEV와 GLO 분포는, 미국의 공식적인 홍수빈도 분포인 Log Pearson Type III와 함께 수문분야에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV와 GLO 분포에서 서로 다른 두 지점의 유출량 자료를 생성하여 L-CV(L-moment Coefficient of Variation; $\tau_2$)와 L-CS(L-moment Coefficient of Skewness; $\tau_3$)를 추정하였으며, L-moment 추정값들 간의 교차상관$(\tau_2-\tau_2,\;\tau_3-\tau_3,\;\tau_2-\tau_3)$과 유출량 자료간의 교차상관의 관계를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험 과정에서 GEV와 GLO 분포가 비현실적인 음수 유출량을 생성하여, 실험 결과에 큰 영향이 있음을 확인하여, 두 분포에서 생성된 유출량 자료에서 음수값을 제외한 GEV+와 GLO+ 분포를 이용하여 관계식을 유도하고 이를 GEV와 GLO 분포의 결과와도 비교하였다. 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 Generalized Least Square 회귀식을 이용하여 홍수분포의 지역 매개변수를 추정하기 위해 활용성이 클 것으로 기대한다.
The solubility of Cloxacillin sodium in ethanol, 1-propanol, isopropanol, and acetone solutions was measured at different temperatures. The melting property was also tested by using a differential scanning calorimeter (DSC). Then, the solubility data were fitted using Apelblat equation and λh equation, respectively. The Wilson model and NRTL model were not utilized to correlate the test data, since Cloxacillin sodium will decompose directly after melting. For comparison purposes, the four empirical models, i.e., Apelblat equation, λh equation, Wilson model and NRTL Model, were evaluated by using 1155 solubility curves of 103 solutes tested under different monosolvents and temperatures. The comparison results indicate that the Apelblat equation is superior to the others. Furthermore, a new method (named the calculation method) for determining the Apelblat equation using only three data points was proposed to solve the problem that there may not be enough solute in the determination of solubility. The log-logistic distribution function was used to further capture the trend of the correlation and to make better quantitative comparison between predicted data and the experimental ones for the Apelblat equation determined by different methods (fitting method or calculation method). It is found that the proposed calculation method not only greatly reduces the number of test data points, but also has satisfactory prediction accuracy.
열상 감시 장비의 핵심부품인 냉각기는 검출기 온도를 낮춰서 열상 감시 장비가 제 기능을 발휘하게 해준다. 해외 도입품으로서 기준사용시간이 20,000시간으로 제시되었고 이에 맞춰서 운용하고 있다. 양산 후 운용 중에 고장이 발생하기 시작했고, 그 고장으로 인해 냉각기의 MTBF분석을 해볼 필요성을 느꼈다. 군과 방산 업체에서 열상 감시 장비의 냉각기 고장데이터를 수집하였고 221개의 납품된 냉각기 중 73개의 냉각기가 운용 중에 고장이 발생하였다. 이 고장데이터에 생존확률 함수를 모수적 접근방법을 사용하여 적합한 분포를 파악을 하였고, 로그 로지스틱 분포가 적합하다고 추정되었다. 로그로지스틱 분포의 모수를 기반으로 냉각기의 MTBF를 분석하였다. 해외 업체가 제시한 MTBF와 비교하였고 또한 냉각기의 시간대별 신뢰도를 분석해보았다. 군 운용환경 중 고장이 발생한 냉각기의 MTBF를 분석함으로써 품질보증활동의 개선점을 찾을 수 있다. 실측 MTBF는 해외 업체에서 제시한 것보다 높게 나왔지만 운용 환경과 분석 방법론에 따른 차이는 존재한다. 이 분석 결과는 군에서 해외 도입품을 운용하는 현시점에 장비 정비주기와 운영시간에 영향을 줄 수 있고, 향후 냉각기 국산화 시 보조 자료로 기여할 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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