본 연구는 일 지역 농촌 노인의 허약수준에 따른 관련요인을 알아보기 위하여 시행된 서술적 조사연구이다. 2019년 10월부터 2020년 3월까지 경상남도 H군에 거주하는 65세 이상 노인 400명으로부터 자료를 수집했다. 노인의 허약수준과 그에 따른 예측요인을 살펴보기 위해 이분형 로지스틱 회귀분석을 이용하여 자료를 분석한 결과, 건강노인은 27.8%, 전허약 노인은 30.9%, 허약노인은 41.3%로 나타났다. 허약 수준에 따른 예측요인을 분석한 결과, 건강 단계에서 전허약 단계로 진입하는 예측요인은 악력, 영양상태, 우울이었고 전허약 단계에서 허약 단계로 진입하는 예측요인은 성별, 영양상태, 신체기능, 우울이었으며 건강 단계에서 허약 단계로 진입하는 예측요인은 성별, 직업, 영양상태, 신체기능, 우울로 밝혀졌다. 본 연구를 통하여 농촌지역 거주노인의 허약수준과, 이에 따른 다차원적 변수들의 영향을 파악할 수 있었다. 이러한 결과는 농촌지역 노인들의 허약진행을 예방하고 관리하기 위한 방안을 모색하는데 필요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
The stability of PWM rectifiers with a deadbeat current controller is seriously influenced by computation time delays and low-pass filters inserted into the current-sampling circuit. Predictive current control is often adopted to solve this problem. However, grid current predictive precision is affected by many factors such as grid voltage estimated errors, plant model mismatches, dead time and so on. In addition, the predictive current error aggravates the grid current distortion. To improve the grid current predictive precision, an improved deadbeat current controller with a repetitive-control-based observer to predict the grid current is proposed in this paper. The design principle of the proposed observer is given and its stability is discussed. The predictive performance of the observer is also analyzed in the frequency domain. It is shown that the grid predictive error can be decreased with the proposed method in the related bode diagrams. Experimental results show that the proposed method can minimize the current predictive error, improve the current loop robustness and reduce the grid current THD of PWM rectifiers.
Widia, Fina;Hamid, Agus Rizal AH;Mochtar, Chaidir A;Umbas, Rainy
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권9호
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pp.4503-4506
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2016
Background: Lymph node and distant metastases are known as the prognostic factor in renal cell carcinoma (RCC). Clinical parameters are needed to predict metastases preoperatively. The aim of this study was to assess clinical predictive factors for lymph node and distant metastases. Materials and Methods: We collected RCC data from January 1995 until December 2015 at Cipto Mangunkusumo hospital in Jakarta. We only reviewed data that had renal cell carcinoma histopathology by operation or biopsy. Clinical information such as patient age, gender, hemoglobin (Hb), erythrocyte sedimentation rate (ESR), and tumor size (clinical T stage) were reviewed and analyzed by Chi-squre and logistic regression to establish clinical predictive value. Results: A total of 102 patients were reviewed. There were 32 (31.4%) with lymph node metastases and 27 (26.5%) with distant metastases. Age, Hb and clinical T staging were associated with nodal metastases. However, only Hb and clinical T staging were found to be associated with distant metastases. By logistic regression, we found T3-4 in clinical T-stage to be the only predictor of nodal metastases (OR 5.14; 1.87 - 14.09) and distant metastases (OR 3.42; 1.27 - .9.23). Conclusions: Clinical T-stages of T3 and T4 according to The AJCC TNM classification could be used as independent clinical predictive factors for lymph node or distant metastases in patients with RCC.
Purpose The purpose of this study is to identify and analyze the key factors influencing congestion in the in-out transportation at port container terminals, and to design of a predictive model for in-out congestion based on these analysis. This study focused on architecting a deep learning-based predictive model. Design/methodology/approach This study was conducted through the following methodology. First, hypotheses were established and data were analyzed to examine the impact of vessel schedules and external truck schedules on in-out transportation. Next, explored time series forecasting models to a design the architecture for deep learning-based predictive model. Findings According to the empirical analysis results, this study confirmed that vessel schedules significantly affect in-out transportation. Specifically, the volume of transportation increases as the vessel arrival/departure time and the cargo cutoff time approach. Additionally, significant congestion patterns in transportation volume depending on the day of the week and the time of day were observed.
Background: This study used Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) pancreatic cancer data to identify predictive models and potential socio-economic disparities in pancreatic cancer outcome. Materials and Methods: For risk modeling, Kaplan Meier method was used for cause specific survival analysis. The Kolmogorov-Smirnov's test was used to compare survival curves. The Cox proportional hazard method was applied for multivariate analysis. The area under the ROC curve was computed for predictors of absolute risk of death, optimized to improve efficiency. Results: This study included 58,747 patients. The mean follow up time (S.D.) was 7.6 (10.6) months. SEER stage and grade were strongly predictive univariates. Sex, race, and three socio-economic factors (county level family income, rural-urban residence status, and county level education attainment) were independent multivariate predictors. Racial and socio-economic factors were associated with about 2% difference in absolute cause specific survival. Conclusions: This study s found significant effects of socio-economic factors on pancreas cancer outcome. These data may generate hypotheses for trials to eliminate these outcome disparities.
In highway construction projects, concrete pavement productivity has been challenged with constructors and decision-makers; at present there are few methods available to accurately evaluate the factors impacting on it. Any inefficient method to analyze it leads to the excessive schedule, higher rehabilitation costs, shorter service life, and reduction of ride quality. To implement these negative outcomes, constructors or decision-makers need a systematic tool that can be used to categorize the factors related to construction productivity. This paper applies multiple regression technique for productivity analysis of the Jointed Plane Concrete Pavement (JPCP), identifies the significant factors, and provides a predictive model assisting in monitoring and managing the productivity of the JPCP construction process. The completed and progressive projects are employed to derive and assess the proposed model. The results are analyzed to illustrate its capabilities.
Purpose: The purpose of this study was to propose and to test a predictive model that could explain and predict the health promotion behavior of obese school-age children in Korea. Methods: Participants for this study were 365 students from 13 elementary schools located in Jeonbuk Province, Korea. The data were analyzed using SPSS 15.0 program and Amos 7.0 program. Results: The results verified the factors that influence health promotion behavior of the participants. Important direct factors were prior health-related behavior, perceived self-efficacy, and commitment to a plan of action and indirect factors were perceived barrier and activity-related effect. These factors explained 75.3% of variance in the participants' health promotion behavior. The proposed model was concise and extensive in predicting health promotion behavior of the participants. Conclusion: Findings may provide useful assistance in developing effective nursing interventions for maintaining and promoting health promotion behavior in obese school-age children.
Purpose: This study was done to evaluate the predictive factors of smoking cessation intention of smoking adolescents at H. district in Chungchungnam-do. Method: A convenience sample was recruited from a public health center at H. district in Chungchungnam-do. A total of 100 smoking adolescents were enrolled in this study. A self-report survey method was used to identify the predictive factors related to smoking cessation. Result: A forward stepwise logistic regression analysis identified four factors associated with smoking cessation intention of smoking adolescents: accompanied friends during the smoking cessation program (OR=20.14), preparation for smoking cessation (OR=5.12), smoking cessation knowledge after the smoking cessation program (OR=1.41), and the number of cigarettes (OR=0.15). Conclusion: Based on this study results, the effective programs in reducing adolescent smoking rates should include components to accompany peers, increase the knowledge of smoking impact, and the benefit of smoking cessation.
Many risk factors exist for chemotherapy-induced nausea and vomiting (CINV). This study utilized a multivariate projection technique to identify which risk factors were predictive of CINV in clinical practice. A single-centre, prospective, observational study was conducted from January 2007~July 2010 in Singapore. Patients were on highly (HECs) and moderately emetogenic chemotherapies with/without radiotherapy. Patient demographics and CINV risk factors were documented. Daily recording of CINV events was done using a standardized diary. Principal component (PC) analysis was performed to identify which risk factors could differentiate patients with and without CINV. A total of 710 patients were recruited. Majority were females (67%) and Chinese (84%). Five risk factors were potential CINV predictors: histories of alcohol drinking, chemotherapy-induced nausea, chemotherapy-induced vomiting, fatigue and gender. Period (ex-/current drinkers) and frequency of drinking (social/chronic drinkers) differentiated the CINV endpoints in patients on HECs and anthracycline-based, and XELOX regimens, respectively. Fatigue interference and severity were predictive of CINV in anthracycline-based populations, while the former was predictive in HEC and XELOX populations. PC analysis is a potential technique in analyzing clinical population data, and can provide clinicians with an insight as to what predictors to look out for in the clinical assessment of CINV. We hope that our results will increase the awareness among clinician-scientists regarding the usefulness of this technique in the analysis of clinical data, so that appropriate preventive measures can be taken to improve patients' quality of life.
Purpose: This study aimed to identify factors influencing intra-operative core body temperature (CBT), and to develop a predictive model for intra-operative CBT in laparoscopic abdominal surgery. Methods: The prospective observational study involved 161 subjects, whose age, weight, and height were collected. The basal pre-operative CBT, pre-operative blood pressure, and heartbeat were measured. CBT was measured 1 hour and 2 hours after pneumoperitoneum. Results: Explanatory factors of intra-operative hypothermia (< $36^{\circ}C$) were weight (${\beta}=.361$, p< .001) and pre-operative CBT (${\beta}=.280$, p= .001) 1 hour after pneumoperitoneum (Adjusted $R^2=.198$, F= 7.56, p< .001). Weight was (${\beta}=.423$, p< .001) and pre-operative CBT was (${\beta}=.206$, p= .011) 2 hours after pneumoperitoneum (Adjusted $R^2=.177$, F= 5.93, p< .001). The researchers developed a predictive model for intra-operative CBT ($^{\circ}C$) by observing intra-operative CBT, body weight, and pre-operative CBT. The predictive model revealed that intra-operative CBT was positively correlated with body weight and pre-operative CBT. Conclusion: Influence of weight on intra-operative hypothermia increased over time from 1 hour to 2 hours after pneumoperitoneum, whereas influence of pre-operative CBT on intraoperative hypothermia decreased over time from 1 hour to 2 hours after pneumoperitoneum. The research recommends pre-warming for laparoscopic surgical patients to guard against intra-operative hypothermia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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