결론적으로 출력 도플러 신초음파는 급성신우신염의 병변을 찾는데에 특이도나 민감도가 그리 높지 않았으나 하부요로감염과 급성신우신염을 감별하는데에 어느 정도 유용하였으며, 특히 DMSA 스캔을 같이 실시하는 경우에는 신손상을 찾는데 더 도움이 될 수 있었다. 소아들의 상부요로감염의 진단을 위하여 출력 도플러 신초음파가 DMSA 스캔을 대체하는 영상검사로서는 한계가 있어 향후 보다 많은 시술로 진단을 위한 검사의 질을 높이는 방법을 찾아보아야 할 것이다.
Ertas, Sinem;Vural, Fisun;Tufekci, Ertugrul Can;Ertas, Ahmet Candost;Kose, Gultekin;Aka, Nurettin
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권4호
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pp.2177-2183
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2016
Background: To evaluate the predictive role of a risk of malignancy index in discriminating between benign and malignant adnexal masses preoperatively. Materials and Methods: A total of 408 patients with adnexal masses managed surgically between January 2010 and February 2014 were included. The risk of malignancy indices (RMI) 1, 2, 3 and 4 were calculated using findings for ultrasonography, menopausal status, and CA125 levels. Histopathologic results were the end point. ROC analysis was used for the sensitivity and the specificity of the models. Results: Some 37.6 % of the cases were malignant in the postmenopausal group while 7.9 % were malignant in the premenopausal group. Pelvic pain was the most common complaint, and the majority of the cases were diagnosed at stage 3. The RMI 1, 2, 3 and 4 yielded percentage sensitivities of 76.1, 79.1, 76.1 and 76.1 and specificities of 91.5, 89.1, 90.6, 88.6, respectively. RMI 1 was the most reliable test in the general population according to AUC levels and Kappa statistics. From ROC analysis results of post/premenopausal women, the RMI 1 (cut off: 200) yielded sensitivities of 84.0/60.9 and specificities of 87.7/92.5. With RMI 2 they were 88.6/60.9 and 80.0/91.0, with RMI 3 84.0/60.9 and 87.7/91.8, and with RMI 4 (cut off:400) 81.8/47.8 and 83.6 /44.0. Although test performance of RMI methods were good in a general population and postmenopausal women, the RMI inter-agreement validity was only moderate or fair in premenopausal women. Conclusions: Our study confirms the effectiveness of RMI algorithms in postmenopausal women. However, more sensitive tests are needed for premenopausal women.
Objective: To evaluate the predictive value of GST gene polymorphisms with regard to prognosis of breast cancer patients receiving neoadjuvant chemotherapy. Methods: A total of 159 patients were included in our study between January 2005 and January 2007. All the patients were followed up until January 2012. Genotyping was based upon the duplex polymerase-chain-reaction with the PCR-CTPP method. Results: Patients with null GSTM1 and GSTP1 Val/Val genotypes had significantly had better response rates to chemotherapy when compared with non-null GSTM1 and GSTP1 Ile/Ile genotypes (OR=1.96 and OR=2.14, respectively). Patients with the GSTM1 null genotype had a longer average survival time and significantly lower risk of death than did those with non-null genotypes (HR=0.66). Similarly, those carrying the GSTP1 Val/Val genotype had 0.54-fold the risk of death of those with GSTP1 Ile/Ile (HR=0.54). Conclusion: A significant association was found between GSTM1 and GSTP1 gene polymorphisms and clinical outcomes in breast cancer cases.
Zhang, Tian;Sun, Jing;Lv, Min;Zhang, Lin;Wang, Xia;Ren, Ji-Chen;Wang, Bin
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제14권2호
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pp.701-705
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2013
Polymorphisms in XPG are considered to contribute to the clinical outcome of patients receiving platinum drug chemotherapy. We aimed to investigate the role of five potential SNPs of XPG gene on the response to platinum-based chemotherapy in advanced Chinese NSCLC patients. A total of 451 patients with newly diagnosed and histopathologically confirmed primary NSCLC were consecutively collected. XPG rs2296147, rs4150261, rs17655, rs1047768 and rs2094258 were genotyped by the Taqman real-time polymerase chain reaction (PCR). In our study, we found patients carrying rs1057768 TT genotype had a significantly lower treatment response when compared with the CC genotype (OR=0.38, 95% CI=0.18-0.78). Patients carrying rs1047768 TT genotype showed a significantly short median PFS (11.2 months) and OS (13.6 months) than CC genotype, and the hazard ratios (HR) for PFS and OS were 2.06 (1.01-4.50) and 2.29 (1.21-2.49), respectively. Moreover, we found a significant decreased risk of death from NSCLC among patients carrying the rs2296147 TT genotype when compared with the CC genotype, the HR (95% CI) for OS being 0.50 (0.27-0.95). In conclusion, our study found that polymorphisms in rs1047768 C/T and rs2296147 C/T are associated with response to platinum-based chemotherapy in advanced NSCLC, and XPG polymorphisms could be predictive of prognosis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권6호
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pp.561-581
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2017
Bayesian statistics can play a key role in the design and analysis of clinical trials and this has been demonstrated for medical device trials. By 1995 Bayesian statistics had been well developed and the revolution in computing powers and Markov chain Monte Carlo development made calculation of posterior distributions within computational reach. The Food and Drug Administration (FDA) initiative of Bayesian statistics in medical device clinical trials, which began almost 20 years ago, is reviewed in detail along with some of the key decisions that were made along the way. Both Bayesian hierarchical modeling using data from previous studies and Bayesian adaptive designs, usually with a non-informative prior, are discussed. The leveraging of prior study data has been accomplished through Bayesian hierarchical modeling. An enormous advantage of Bayesian adaptive designs is achieved when it is accompanied by modeling of the primary endpoint to produce the predictive posterior distribution. Simulations are crucial to providing the operating characteristics of the Bayesian design, especially for a complex adaptive design. The 2010 FDA Bayesian guidance for medical device trials addressed both approaches as well as exchangeability, Type I error, and sample size. Treatment response adaptive randomization using the famous extracorporeal membrane oxygenation example is discussed. An interesting real example of a Bayesian analysis using a failed trial with an interesting subgroup as prior information is presented. The implications of the likelihood principle are considered. A recent exciting area using Bayesian hierarchical modeling has been the pediatric extrapolation using adult data in clinical trials. Historical control information from previous trials is an underused area that lends itself easily to Bayesian methods. The future including recent trends, decision theoretic trials, Bayesian benefit-risk, virtual patients, and the appalling lack of penetration of Bayesian clinical trials in the medical literature are discussed.
산업용 에너지 소비 예측은 에너지 수요와 공급에 동적이고 계절적인 변화가 있기 때문에 에너지 관리 및 제어 시스템에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문은 철강 산업의 에너지 소비 예측 모델을 제시하고 논의한다. 사용되는 데이터에는 후행 및 선도적인 전류 반응 전력, 후행 및 선도적인 전류 동력 계수, 이산화탄소(TCO2) 배출 및 부하 유형이 포함된다. 테스트 세트에서는 (a) 선형 회귀(LR), (b) 방사형 커널(SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) 무작위 포리스트(RF). 평균 제곱 오차(RMSE), 평균 절대 오차(MAE) 및 평균 절대 백분율 오차(ME)의 네 가지 통계 모델을 사용하여 예측하고 평가한다. 회귀 설계의 효율성 모든 예측 변수를 사용할 때 최상의 모델 RF는 테스트 세트에서 RMSE 값 7.33을 제공할 수 있다.
Soil shear strength parameters play a remarkable role in designing geotechnical structures such as retaining wall and dam. This study puts an effort to propose two accurate and practical predictive models of soil shear strength parameters via hybrid artificial neural network (ANN)-based models namely genetic algorithm (GA)-ANN and particle swarm optimization (PSO)-ANN. To reach the aim of this study, a series of consolidated undrained Triaxial tests were conducted to survey inherent strength increase due to addition of polypropylene fibers to sandy soil. Fiber material with different lengths and percentages were considered to be mixed with sandy soil to evaluate cohesion (as one of shear strength parameter) values. The obtained results from laboratory tests showed that fiber percentage, fiber length, deviator stress and pore water pressure have a significant impact on cohesion values and due to that, these parameters were selected as model inputs. Many GA-ANN and PSO-ANN models were constructed based on the most effective parameters of these models. Based on the simulation results and the computed indices' values, it is observed that the developed GA-ANN model with training and testing coefficient of determination values of 0.957 and 0.950, respectively, performs better than the proposed PSO-ANN model giving coefficient of determination values of 0.938 and 0.943 for training and testing sets, respectively. Therefore, GA-ANN can provide a new applicable model to effectively predict cohesion of fiber-reinforced sandy soil.
Background: Weaning failure is common in mechanically ventilated patients, and if ultrasound can predict weaning outcome remains controversial. The purpose of this study was to evaluate the diaphragmatic function (thickness and excursion) measured by ultrasound as a predictor of the extubation outcome. Methods: We included 62 mechanically ventilated patients from the chest intensive care unit in this study. Sixty-two patients who successfully passed the spontaneous breathing trial (SBT) were enrolled. The transthoracic ultrasound of the diaphragm was performed during an SBT to the assess diaphragmatic function (excursion and thickness), and they were classified into the successful extubation group and the failed extubation group. Results: There was a statistically significant increase in the successful extubation group in the diaphragmatic excursion and thickness fraction (p<0.001), a statistically significant negative correlation between the diaphragmatic function and the duration of the mechanical ventilation, and a statistically significant negative correlation between the diaphragmatic excursion and the Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II. The diaphragmatic excursion cut-off value predictive of weaning was 1.25 cm, with a specificity of 82.1% and a sensitivity of 97.1% respectively, and the diaphragmatic thickness cut-off value predictive of weaning was 21.5%, with a specificity of 60.7% and a sensitivity of 91.2%, respectively. Conclusion: The diaphragmatic ultrasonography was found to be a promising tool for predicting the extubation outcome for mechanically ventilated patients.
Lee, Eun Ju;Kim, Ji Yeon;Kim, Do Ram;Kim, Kyoung Soo;Kim, Mi Kyung;Kwon, Oran
Nutrition Research and Practice
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제7권4호
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pp.302-308
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2013
The emerging role of endothelial inflammation in diabetes has stimulated research interest in the effects of nutrition on related indices. In the current study we investigated whether the nutrient composition of dietary formula as reflected in glycemic index (GI) may be predictive of postprandial endothelial inflammation in non-diabetic subjects. A double-blinded, randomized, crossover study was conducted in non-diabetic subjects (n = 8/group). Each subject consumed three types of diabetes-specific dietary formulas (high-fiber formula [FF], high-monounsaturated fatty acid (MUFA) formula [MF] and control formula [CF]) standardized to 50 g of available carbohydrates with a 1-week interval between each. The mean glycemic index (GI) was calculated and 3-hour postprandial responses of insulin, soluble intercellular adhesion molecule-1 (sICAM-1), nitrotyrosine (NT) and free fatty acids (FFA) were measured. The MF showed the lowest mean GI and significantly low area under the curve (AUC) for insulin (P = 0.038), but significantly high AUCs for sICAM-1 (P<0.001) and FFA (P < 0.001) as compared to the CF and FF. The FF showed intermediate mean GI, but significantly low AUC for NT (P<0.001) as compared to the CF and MF. The mean GI was not positively correlated to any of the inflammatory markers evaluated, and in fact negatively correlated to changes in FFA (r = -0.473, P = 0.006). While the MF with the lowest GI showed the highest values in most of the inflammatory markers measured, the FF with intermediate GI had a modest beneficial effect on endothelial inflammation. These results suggest that nutrient composition of dietary formula as reflected in the GI may differently influence acute postprandial inflammation in non-diabetic subjects.
Calibrating a conceptual hydrologic model necessitates selection of a calibration period that produces the most reliable prediction. This often must be chosen randomly, however, since there is no objective guidance. Observation plays the most important role in the calibration or uncertainty evaluation of hydrologic models, in which the key factors are the length of the data and the hydro-climate conditions in which they were collected. In this study, we investigated the effect of the calibration period selected on the predictive performance and uncertainty of a model. After classifying the inflows of the Hapcheon Dam from 1991 to 2019 into four hydro-climate conditions (dry, wet, normal, and mixed), a conceptual hydrologic partitioning model was calibrated using data from the same hydro-climate condition. Then, predictive performance and post-parameter statistics were analyzed during the verification period under various hydro-climate conditions. The results of the study were as follows: 1) Hydro-climate conditions during the calibration period have a significant effect on model performance and uncertainty, 2) calibration of a hydrologic model using data in dry hydro-climate conditions is most advantageous in securing model performance for arbitrary hydro-climate conditions, and 3) the dry calibration can lead to more reliable model results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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