Background: This study purposed to analyze the relationship between spatial distribution of Diabetes prevalence rates and regional variables. Methods: The unit of analysis was administrative districts of city gun gu. Dependent variable was the age- and sex- adjusted diabetes prevalence rates and regional variables were selected to represent three aspects: demographic and socioeconomic factor, health and medical factor, and physical environment factor. Along with the traditional ordinary least square (OLS) regression analysis, geographically weighted regression (GWR) was applied for the spatial analysis. Results: Analysis results showed that age- and sex-adjusted diabetes prevalence rates were varied depending on regions. OLS regression showed that diabetes prevalence rates had significant relationships with percent of population over age 65 and financial independence rate. In GWR, the effects of regional variables were not consistent. These results provide information to health policy makers. Conclusion: Regional characteristics should be considered in allocating health resources and developing health related programs for the regional disease management.
Background: This study purposed to analyze the relationship between regional obesity rates and regional variables. Methods: Data was collected from the Korean Statistical Information Service (KOSIS) and Community Health Survey in 2012. The units of analysis were administrative districts such as city, county, and district. The dependent variable was the age-sex adjusted regional obesity rates. The independent variables were selected to represent four aspects of regions: health behaviour factor, psychological factor, socio-economic factor, and physical environment factor. Along with the traditional ordinary least square (OLS) regression analysis model, this study applied geographically weighted regression (GWR) analysis to calculate the regression coefficients for each region. Results: The OLS results showed that there were significant differences in regional obesity rates in high-risk drinking, walking, depression, and financial independence. The GWR results showed that the size of regression coefficients in independent variables was differed by regions. Conclusion: Our results can help in providing useful information for health policy makers. Regional characteristics should be considered when allocating health resources and developing health-related programs.
본 연구는 노인집단(예비노인층과 노인층)의 지역별 자살률과 사회경제적 요인을 검토하고, 자살률과 사회 경제적 요인의 관련성을 분석하며, 또 지역별 노인집단 자살률의 격차요인을 파악한 후 이를 바탕으로 노인집단 자살 예방서비스의 제공 전략을 수립하는데 필요한 정책적 제언을 도출하고자 한다. 이를 위하여 최근 10년(2006-2015) 동안 통계청에서 발표한 지역별 노인집단 자살률 통계자료를 활용하여 사회경제적 요인과 노인집단 자살의 관련성을 분석하였다. 분석결과, 복지예산비중, 이혼율, 경제활동 참가율, 재정자립도 등의 사회경제적 요인들이 연령대별과 지역특성별로 노인집단 자살률에 상이한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 따라서 예비노인층과 노인층의 자살예방을 위해 중앙정부의 자살예방 대책에 대한 가이드라인 제시와 예산지원 하에 지역차원에서의 연령대별 예방대책의 수립을 제언하였다.
Mathew, Aleyamma;George, Preethi Sara;Arjunan, Asha;Augustine, Paul;Kalavathy, MC;Padmakumari, G;Mathew, Beela Sarah
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권6호
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pp.2895-2899
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2016
Background: Increasing breast cancer (BC) incidence rates have been reported from India; causal factors for this increased incidence are not understood and diagnosis is mostly in advanced stages. Trivandrum exhibits the highest BC incidence rates in India. This study aimed to estimate trends in incidence by age from 2005-2014, to predict rates through 2020 and to assess the stage at diagnosis of BC in Trivandrum. Materials and Methods: BC cases were obtained from the Population Based Cancer Registry, Trivandrum. Distribution of stage at diagnosis and incidence rates of BC [Age-specific (ASpR), crude (CR) and age-standardized (ASR)] are described and employed with a joinpoint regression model to estimate average annual percent changes (AAPC) and a Bayesian model to estimate predictive rates. Results: BC accounts for 31% (2681/8737) of all female cancers in Trivandrum. Thirty-five percent (944/2681) are <50 years of age and only 9% present with stage I disease. Average age increased from 53 to 56.4 years (p=0.0001), CR (per $10^5$ women) increased from 39 (ASR: 35.2) to 55.4 (ASR: 43.4), AAPC for CR was 5.0 (p=0.001) and ASR was 3.1 (p=0.001). Rates increased from 50 years. Predicted ASpR is 174 in 50-59 years, 231 in > 60 years and overall CR is 80 (ASR: 57) for 2019-20. Conclusions: BC, mostly diagnosed in advanced stages, is rising rapidly in South India with large increases likely in the future; particularly among post-menopausal women. This increase might be due to aging and/or changes in lifestyle factors. Reasons for the increased incidence and late stage diagnosis need to be studied.
본 연구는 재활용 생활계 폐기물의 수거경로를 살펴보고, 재활용품에 의한 수거유형과 지역특성과의 관계를 밝히는 것을 목적으로 한다. 분석결과는 다음과 같다. 인구규모가 크고 증가율이 높으며 제2차 산업 인구구성비와 재정자립도가 높은 지역에서는 종이류와 고철류가 주로 수거되고, 인구규모가 작고 증가율도 낮거나 감소하며, 제1차 산업 인구구성비와 농가율이 높은 농촌지역에서는 기타를 포함하여 고철류, 종이류, 병류 등의 다양한 수거가 나타난다. 이는 지역에 발달한 산업에 의해 재활용 생활계 폐기물의 수거유형이 다르다는 것을 의미한다.
Objectives: The purpose of this research is to investigate regional variations of mastication difficulty rates in the elderly over 65 in 229 primary autonomous districts in Korea and explore relevant characteristics. For the research data, local community health survey conducted in 2015 and data from Ministry of the Interior and Safety, Ministry of Health & Welfare, National Health Insurance Service and Statistics Korea were used. Methods: Frequency analysis was conducted for general characteristics and mastication difficulty rates of each region, and distribution of mastication difficulty rates was displayed for each town, city and province by mapping them. Extremal quotient (EQ), coefficient of variation (CV) values were calculated for regional variations, and logistic regression analysis was performed to reveal the relationship between each independent variable and mastication difficulty rates. Results: The average of standardized mastication difficulty rate was 46.78%, and regional variations were significant with EQ 3.46, CV 0.18. Characteristic factors that have significant effects on mastication difficulty rate included sex ratio, elderly population and the number of dentists per 10000 people. Conclusion: As a result, there were variations among mastication difficulty rates in 229 primary local governments across the country, and the distribution of health care resources by the characteristics of the local environment by region affected mastication difficulty rates. Accordingly, it is required to provide political supports to overcome regional inequality of oral health levels and develop cooperative system between local governments and local dentists.
Background: Previous studies showed that the characteristics of population and regions were related to the suicide rates. This study purposed to analyze the relationships between regional factors and suicide rates with spatial analysis model. Methods: This is a cross sectional study based on the statistics of 2011 which was extracted from the 229 City Gun Gu administrative districts in Korea. Cause of death statistics on each district was used to produce the age-, sex-adjusted mortality rates resulting from suicide. Regional characteristics were measured by the number of doctors engaged in medical institutions per 1,000 population, divorced people's rate per 1,000 population, number of marriages per 1,000 population, and percent of welfare budget in general accounting. Statistical analysis was performed by using SAS ver. 9.3 and ArcGIS ver. 10.2 was used for geographically weighted regression (GWR). Results: In ordinary least square (OLS) regression, divorced people's rate per 1,000 population had a significant positive relationship with the standardized mortality rate per 100,000 population. Marriages per 1,000 population and the proportion of welfare budget in the general accounting had significant negative relationships with the mortality rates. Meanwhile, GWR provided that the directions of variable, divorced people's rate per 1,000 population, were varied depending on regions. The adjusted $R^2$ was improved from the 0.32 in OLS to the 0.46 in GWR. Conclusion: Results of GWR showed that regional factors had different effects on the suicide rates depending on locations. It suggested that policy interventions for reducing the suicide rate should consider the regional characteristics in obtaining policy objectives.
본 연구의 목적은 R을 이용하여 주요 사망원인이 지역별로 차이가 있는지를 가시화 하고 분석하는 것이다. 국가통계포털에서 제공하는 통계청 사망원인통계를 활용하였으며, 주요 사망원인에 대해 지역별 사망률을 전국 사망률로 나누어서 지역별 사망률의 차이를 비교하고자 하였다. 이를 위해 지역 사망비율과 지역연령표준화사망비율을 정의하고 계산된 결과를 R을 이용하여 단계구분도로 도시하여 비교하였다. 지역연령표준화사망비율의 지역별 비교 결과 국내 사망원인 1위인 신생물의 경우 지역적 차이가 크지 않았으나, 사망원인 2위인 순환계통 질환은 경상도 지역, 특히 울산, 대구, 부산 및 경남에서 상대적으로 사망비율이 높게 나타났다. 그리고 사망원인 3위인 호흡계통 질환은 강원, 세종, 충북 순으로 상대적으로 높은 사망비율을 보였다.
Using the Census on Establishments collected by Statistics Korea, we analyze how the patterns of job creation and destruction differ across counties (si-gun-gu). We measure aggregate employment changes due to establishment startups, expansions, contractions, and shutdowns for each county and quantify the role of such reallocations in explaining variation in employment growth across counties. Overall we find that both rates of net entry and job creation play an important role in explaining differences in net job creation rates across regions. Moreover, counties with high employment growth rates also tend to have high exit and job destruction rates, which suggests that an active process of job reallocation is a key source of regional employment growth.
Korea is facing a significant problem with historically low fertility rates, which is becoming a major social issue affecting the economy, labor force, and national security. This study analyzes the factors contributing to the regional gap in fertility rates and derives policy implications. The government and local authorities are implementing a range of policies to address the issue of low fertility. To establish an effective strategy, it is essential to identify the primary factors that contribute to regional disparities. This study identifies these factors and explores policy implications through machine learning and explainable artificial intelligence. The study also examines the influence of media and public opinion on childbirth in Korea by incorporating news and online community sentiment, as well as sentiment fear indices, as independent variables. To establish the relationship between regional fertility rates and factors, the study employs four machine learning models: multiple linear regression, XGBoost, Random Forest, and Support Vector Regression. Support Vector Regression, XGBoost, and Random Forest significantly outperform linear regression, highlighting the importance of machine learning models in explaining non-linear relationships with numerous variables. A factor analysis using SHAP is then conducted. The unemployment rate, Regional Gross Domestic Product per Capita, Women's Participation in Economic Activities, Number of Crimes Committed, Average Age of First Marriage, and Private Education Expenses significantly impact regional fertility rates. However, the degree of impact of the factors affecting fertility may vary by region, suggesting the need for policies tailored to the characteristics of each region, not just an overall ranking of factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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