Journal of The Korean Society of Clinical Toxicology
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v.4
no.2
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pp.113-121
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2006
Purpose: Previous studies have reported that plasma cholinesterase (AchE) concentration can serve as a useful prognostic parameter in cases of acute organophosphate (OP) poisoning. However, there has been considerable disagreement regarding the degree of its prognostic value. Earlier cross-sectional and one- time point studies were plagued with methodologic flaws, making it difficult to interpret their results. The purpose of this study was to clarify the prognostic value of time-variable cholinesterase levels and their relationship with clinical outcomes in OP poisoning. Methods: We reviewed medical and intensive care records of patients with acute OP poisoning admitted to our emergency department between March 1998 and Sep 2006. We collected patient information regarding poisoning, clinical, and demographic features. Patients were assessed for clinical outcomes and AchE concentrations on days 1, 2, 3, 5, and 7 and on the final day. Results: During the study period, 58 patients were enrolled in this study. There was a statistically significant difference in the AchE differentials on 1-3 days for patients requiring mechanical ventilation and for patients with mild poisoning (p<0.05). Also, the decrease in the log AchE concentration correlated with longer durations of mechanical ventilation (r=-0.411, p=0.002). Conclusion: In severe OP poising, measurements of time-variable AchE concentrations can be helpful in the prediction of mortality, the development of intermediate syndrome, and duration of mechanical ventilation.
Background and Aims: Vascular endothelial growth factor (VEGF) is a potential prognostic biomarker for patients with resected gastric cancer. However, its role remains controversial. The objective of this study was to conduct a systematic review and meta-analysis of published literature. Methods: Relevant literature was identified using Medline and survival data from published studies were collected following a methodological assessment. Quality assessment of eligible studies and meta-analysis of hazard ratio (HR) were performed to review the correlation of VEGF overexpression with survival and recurrence in patients with gastric cancer. Results: Our meta-analysis included 44 published studies with 4,794 resected patients. VEGF subtype for the prediction of overall survival (OS) included tissue VEGF (HR=2.13, 95% CI 1.71-2.65), circulating VEGF (HR=4.22, 95% CI 2.47-7.18), tissue VEGF-C (HR=2.21, 95% CI 1.58-3.09), tissue VEGF-D (HR=1.73, 95% CI 1.25-2.40). Subgroup analysis showed that HRs of tissue VEGF for OS were, 1.78 (95% CI 0.90-3.51) and 2.31 (95% CI 1.82-2.93) in non-Asians and Asians, respectively. The meta-analysis was also conducted for disease free survival (DFS) and disease specific survival (DSS). Conclusion: Positive expression of tissue VEGF, circulating VEGF, VEGF-C and VEGF-D were all associated with poor prognosis in resected gastric cancer. However, VEGF demonstrated no significant prognostic value for non-Asian populations. Circulating VEGF may be better than tissue VEGF in predicting prognosis.
Background: Matric metalloproteinase (MMP) 13 gene expression is increased in esophageal squamous cell carcinomas (ESCCs) and associated with increasing tumor invasion, lymph node involvement and decreased survival rates. Levels of the circulating enzyme may be elevated and used as a marker of tumor progression. In this study, clinical application of MMP-13 serum levels was evaluated for early detection, prediction of prognosis and survival time of ESCC patients. Materials and Methods: Serum levels of MMP13 were determined by ELISA in 66 ESCC patients prior of any treatment and 54 healthy controls for comparison with clinicopathological data through statistical analysis with Man Whitney U and Log-Rank tests. In addition, clinical value of MMP13 levels for diagnosis was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) test. Results: The serum level of MMP-13 in patients (>250 pg/ml) was significantly higher than in the control group (<100 pg/ml) (p value=0.004). Also the results showed a significant correlation between MMP-13 serum levels with tumor stage (p value = 0.003), depth of tumor invasion (p value=0.008), involvement of lymph nodes (p value = 0.011), tumor size (p value = 0.018) and survival time. While there were no significant correlation with grade and location of tumors. ROC analysis showed that MMP-13 level is an accurate diagnostic marker especially to differentiate pre-invasive/ invasive lesions from normal controls (sensitivity and specificity: 100%). Conclusions: These findings indicate a potential clinical significance of serum MMP13 measurement for early detection and prognostic assessment in ESCC patients.
Woo Jin Choi;Fiorella Murillo Perez;Annabel Gravely;Tommy Ivanics;Marco P. A. W. Claasen;Liza Abraham;Phillipe Abreu;Robin Visser;Steven Gallinger;Bettina E. Hansen;Gonzalo Sapisochin
Annals of Hepato-Biliary-Pancreatic Surgery
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v.27
no.2
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pp.158-165
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2023
Backgrounds/Aims: Within two years of surgery, 70% of resected intrahepatic cholangiocarcinoma (iCCA) recur. Better biomarkers are needed to identify those at risk of "early recurrence" (ER). In this study, we defined ER and investigated whether preoperative neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), and systemic-inflammatory index were prognostic of both overall relapse and ER after curative hepatectomy for iCCA. Methods: A retrospective cohort of patients who underwent curative-intent hepatectomy for iCCA between 2005 and 2017 were created. The cut-off timepoint for the ER of iCCA was estimated using a piecewise linear regression model. Univariable analyses of recurrence were conducted for the overall, early, and late recurrence periods. For the early and late recurrence periods, multivariable Cox regression with time-varying regression coefficient analysis was used. Results: A total of 113 patients were included in this study. ER was defined as recurrence within 12 months of a curative resection. Among the included patients, 38.1% experienced ER. In the univariable model, a higher preoperative NLR (> 4.3) was significantly associated with an increased risk of recurrence overall and in the first 12 months after curative surgery. In the multivariable model, a higher NLR was associated with a higher recurrence rate overall and in the ER period (≤ 12 months), but not in the late recurrence period. Conclusions: Preoperative NLR was prognostic of both overall recurrence and ER after curative iCCA resection. NLR is easily obtained before and after surgery and should be integrated into ER prediction tools to guide preoperative treatments and intensify postoperative follow-up.
Dan Shao;Qiang Gao;You Cheng;Dong-Yang Du;Si-Yun Wang;Shu-Xia Wang
Korean Journal of Radiology
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v.22
no.3
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pp.425-434
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2021
Objective: To investigate the potential value of 18F-fluorodeoxyglucose (FDG) PET/CT in predicting the survival of patients with primary tracheal malignant tumors. Materials and Methods: An analysis of FDG PET/CT findings in 37 primary tracheal malignant tumor patients with a median follow-up period of 43.2 months (range, 10.8-143.2 months) was performed. Cox proportional hazards regression analyses were used to assess the associations between quantitative 18F-FDG PET/CT parameters, other clinic-pathological factors, and overall survival (OS). A risk prognosis model was established according to the independent prognostic factors identified on multivariate analysis. A survival curve determined by the Kaplan-Meier method was used to assess whether the prognosis prediction model could effectively stratify patients with different risks factors. Results: The median survival time of the 37 patients with tracheal tumors was 38.0 months, with a 95% confidence interval of 10.8 to 65.2 months. The 3-year, 5-year and 10-year survival rate were 54.1%, 43.2%, and 16.2%, respectively. The metabolic tumor volume (MTV), total lesion glycolysis (TLG), maximum standardized uptake value, age, pathological type, extension categories, and lymph node stage were included in multivariate analyses. Multivariate analysis showed MTV (p = 0.011), TLG (p = 0.020), pathological type (p = 0.037), and extension categories (p = 0.038) were independent prognostic factors for OS. Additionally, assessment of the survival curve using the Kaplan-Meier method showed that our prognosis prediction model can effectively stratify patients with different risks factors (p < 0.001). Conclusion: This study shows that 18F-FDG PET/CT can predict the survival of patients with primary tracheal malignant tumors. Patients with an MTV > 5.19, a TLG > 16.94 on PET/CT scans, squamous cell carcinoma, and non-E1 were more likely to have a reduced OS.
Background: This study aimed to develop a prognostic model in patients with early-stage cervical squamous cell carcinoma based on clinicopathological features, including invasive margin characteristics. Materials and Methods: Clinicopathological features and outcomes of 190 patients with FIGO stage IB-IIA cervical squamous cell carcinoma treated by surgery were collected and analyzed for factors associated with tumor recurrence. In addition to well-recognized pathological risk factors, the pathological characteristics of invasive margin (type of invasive pattern and degree of stromal desmoplasia and peritumoral inflammatory reaction) were also included in the analysis. Multiple scoring models were made by matching different clinicopathological variables and/or different weighting of the score for each variable. The model with the best performance in the prediction of recurrence and decreased survival was selected. Results: The model with the best performance was composed of a combined score of invasive pattern, lymphovascular space invasion (LVSI), and degree of inflammatory reaction and stromal desmoplasia (total score =10). Compared to those with score ${\leq}8$, the patients with score 9-10 had a significantly higher recurrence rate in the overall group (p<0.001) and the subgroup without adjuvant therapy (p<0.001), while the significance was marginal in the subgroup with adjuvant therapy (p=0.069). In addition, the patients with score 9-10 had a higher rate of tumor recurrence at distant sites (p=0.007). The disease-free survival was significantly lower in the patients with score 9-10 than those with score ${\leq}8$ among the overall patients (p<0.001), in the subgroup without adjuvant therapy (p<0.001), and the subgroup with adjuvant therapy (p=0.047). Conclusions: In this study, a prognostic model based on a combination of pathological characteristics of invasive margin and LVSI proved to be predictive of tumor recurrence and decreased disease-free survival in patients with early-stage cervical squamous cell carcinoma.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.4
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pp.1-11
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2021
Recently, the importance of preventive maintenance has been emerging since failures in a complex system are automatically detected due to the development of artificial intelligence techniques and sensor technology. Therefore, prognostic and health management (PHM) is being actively studied, and prediction of the remaining useful life (RUL) of the system is being one of the most important tasks. A lot of researches has been conducted to predict the RUL. Deep learning models have been developed to improve prediction performance, but studies on identifying the importance of features are not carried out. It is very meaningful to extract and interpret features that affect failures while improving the predictive accuracy of RUL is important. In this paper, a total of six popular deep learning models were employed to predict the RUL, and identified important variables for each model through SHAP (Shapley Additive explanations) that one of the explainable artificial intelligence (XAI). Moreover, the fluctuations and trends of prediction performance according to the number of variables were identified. This paper can suggest the possibility of explainability of various deep learning models, and the application of XAI can be demonstrated. Also, through this proposed method, it is expected that the possibility of utilizing SHAP as a feature selection method.
Digital input and output modules are widely used to connect digital sensors and actuators to automation systems. Digital I/O modules provide flexible connectivity extension to numerous sensors and actuators and protect systems from high voltages and currents by isolation. Components in digital I/O modules are inevitably affected by operating and environmental conditions, such as high voltage, high current, high temperature, and temperature cycling. Because digital I/O modules transfer signals or isolate the systems from unexpected voltage and current transients, their failures may result in signal transmission failures and damages to sensitive circuitry leading to system malfunction and system shutdown. In this study, the lifetime of optocouplers, one of the critical components in digital I/O modules, was predicted using Bayesian tracking approaches. Accelerated degradation tests were conducted for collecting the critical performance parameter of optocouplers, current transfer ratio (CTR), during their lifetime. Bayesian tracking approaches, including extended Kalman filter and particle filter, were applied to predict the failure. The performance of each prognostic algorithm was then compared using accuracy and robustness-based performance metrics.
The prognosis of patients who are comatose after resuscitation remains uncertain. The accurate prediction of neurological outcome is important for management decisions and counseling. A neurological examination is an important factor for prognostication, but widely used sedatives alter the neurological examination and delay the response recovery. Additional studies including electroencephalography, somatosensory-evoked potentials, brain imaging, and blood biomarkers are useful for evaluating the extent of brain injury. This review aimed to assess the usefulness of and provide practical prognostic strategy for pediatric postresuscitation patients. The principles of prognostication are that the assessment should be delayed until at least 72 hours after cardiac arrest and the assessment should be multimodal. Furthermore, multiple factors including unmeasured confounders in individual patients should be considered when applying the prognostication strategy.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.5
no.4
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pp.143-151
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2012
Predicting the future condition of machine and assessing the remaining useful life are the center of prognostics. This paper contributes a new prognostic method based on grey model and survival probability. The first step of the method is building a normal condition model then determining the error indicator. In the second step, the survival probability value is obtained based on the error indicator. Finally, grey model coupled with one-step-ahead forecasting technique are employed in the last step. This work has developed a modified grey model in order to improve the accuracy of prediction. For evaluating the proposed method, real trending data of low methane compressor acquired from condition monitoring routine were employed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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