Purpose: To develop and evaluate a simple screening tool to assess hearing loss in newborns. A derived score was compared with the standard clinical practice tool. Methods: This cohort study was designed to screen the hearing of newborns using transiently evoked otoacoustic emission and auditory brain stem response, and to determine the risk factors associated with hearing loss of newborns in 3 tertiary hospitals in Northern Thailand. Data were prospectively collected from November 1, 2010 to May 31, 2012. To develop the risk score, clinical-risk indicators were measured by Poisson risk regression. The regression coefficients were transformed into item scores dividing each regression-coefficient with the smallest coefficient in the model, rounding the number to its nearest integer, and adding up to a total score. Results: Five clinical risk factors (Craniofacial anomaly, Ototoxicity, Birth weight, family history [Relative] of congenital sensorineural hearing loss, and Apgar score) were included in our COBRA score. The screening tool detected, by area under the receiver operating characteristic curve, more than 80% of existing hearing loss. The positive-likelihood ratio of hearing loss in patients with scores of 4, 6, and 8 were 25.21 (95% confidence interval [CI], 14.69-43.26), 58.52 (95% CI, 36.26-94.44), and 51.56 (95% CI, 33.74-78.82), respectively. This result was similar to the standard tool (The Joint Committee on Infant Hearing) of 26.72 (95% CI, 20.59-34.66). Conclusion: A simple screening tool of five predictors provides good prediction indices for newborn hearing loss, which may motivate parents to bring children for further appropriate testing and investigations.
Urushinol, a plant allergen, has significantly restricted the medical application of $Rhus$$verniciflua$, although it has been reported to possess a wide variety of biological activities such as anti-inflammatory, antioxidant, and anti-cancer actions. To reduce the urushinol content while maintaining the beneficial biological activities, mushroom-mediated fermentation of $Rhus$$verniciflua$ was carried out and this method resulted in significantly attenuated allergenicity [1]. In the present study, to examine the neuroprotective properties of mushroom-fermented stem bark of $Rhus$$verniciflua$, two constituents were isolated from mushroom-fermented bark and their neuroprotective properties were examined in a mouse model of kainic acid (KA)-induced excitotoxicity. KA resulted in significant apoptotic neuronal cell death in the CA3 region of mouse hippocampus. However, seven daily administrations of RVH-1 or RVH-2 prior to KA injection significantly attenuated KA-induced pyramidal neuronal cell death in the CA3 region. Furthermore, pretreatment with RVH-1 and RVH-2 also suppressed KA-induced microglial activation in the mouse hippocampus. The present study demonstrates that RVH-1 and RVH-2 isolated from $Rhus$$verniciflua$ and detoxified using mushroom species possess neuroprotective properties against KA-induced excitotoxicity. This leads to the possibility that detoxified $Rhus$$verniciflua$ can be a valuable asset in herbal medicine.
The PWR Nuclear Fuel assembly consists of more than 250 fuel rods that are supported by leaf springs in the cells of more than 10 Spacer Grids (SG) along the rod length. Since it is not easy to conduct mechanical tests on a full-scale model basis, the small-scaled rod bundle $(5\times5)$ which is called partial fuel assembly is generally used for various performance tests during the development stage. As one of the small-scaled tests, a flow test should be carried out in order to verify the performance of the spacer grid to obtain the Flow-Induced Vibration (FIV) characteristics of the scaled fuel assembly over the specified flow range. A vibration test should be also performed to obtain the modal parameters of the assembly prior to the flow test. In this study, we want to develop the estimation procedure of the damping ratio for the scaled test assembly. For the damping factor of the partial fuel assembly and the grid cage at the first vibration mode, as one of the vibration tests, a so-called pluck testing has been performed in air as a preliminary test prior to in-flow damping measurement test. Logarithmic decrement method is used for calculation of the damping ratio. Estimated damping ratio of the partial fuel assembly is about $0.7\%$ with reasonable error of $2\%$ for the previous results. Nonlinear behavior of the partial fuel assembly might be stem mainly from the rod-grid support configuration.
하천 수질예측 모형으로서 WASP5 모형을 선정하고, 복하천에 적용한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 년평균 유달율을 적용한 결과, 실측치와 계산치 사이에 큰 차이가 나타내므로 시간을 고려한 동적모의발생을 위해서는 계절에 따른 유달율의 변화를 반영하여야 할 것이다. 2. 월별 유달율을 고려한 부하량을 입력하여 계산한 결과, 실측치와 계산치가 거의 일치하므로 유역으로부터의 부하량을 이용한 하천수질 예측모형으로서 WASP5 모형의 활용이 기대된다. 3. GIS를 이용한 부하량 산정, 유역의 최적관리(BMP's)를 통한 발생량 저감, 처리장의 신${\cdot}$증설 등 경계조건이 변동된 경우, 본 WASP5모형에 시기별 유달율을 고려한 자료가 입력된다면 하천수질농도의 예측이나 수질개선효과의 파악이 용이할 것으로 판단된다.
Amyloid precursor protein binding protein-1 (APP-BP1) binds to the carboxyl terminus of amyloid precursor protein and serves as a bipartite activation enzyme for the ubiquitin-like protein, NEDD8. Previously, it has been reported that APP-BP1 rescues the cell cycle S-M checkpoint defect in Ts41 hamster cells, that this rescue is dependent on the interaction of APP-BP1 with hUba3. The exogenous expression of APP-BP1 in neurons has been reported to cause DNA synthesis and apoptosis via a signaling pathway that is dependent on APP-BP1 binding to APP. These results suggest that APP-BP1 overexpression contributes to neurodegeneration. In the present study, we explored whether APP-BP1 expression was altered in the brains of Tg2576 mice, which is an animal model of Alzheimer's disease. APP-BP1 was found to be up-regulated in the hippocampus and cortex of 12 month-old Tg2576 mice compared to age-matched wild-type mice. In addition, APP-BP1 knockdown by siRNA treatment reduced cullin-1 neddylation in fetal neural stem cells, suggesting that APP-BP1 plays a role in cell cycle progression in the cells. Collectively, these results suggest that increased expression of APP-BP1, which has a role in cell cycle progression in neuronal cells, contributes to the pathogenesis of Alzheimer's disease.
Background: Graft-versus-host disease (GVHD) is a huddle for success of hematopoietic stem cell transplantation. In this study, effects of irradiation dose on immune kinetics of GVHD were investigated using B6 ${\rightarrow}$ BALB.B system, a mouse model for GVHD after MHC-matched allogeneic transplantation. Methods: BALB.B mice were transplanted with bone marrow and spleen cells from C57BL/6 mice after irradiation with different doses. Leukocytes residing in the peripheral blood and target organs were collected periodically from the GVHD hosts for analysis of chimerism formation and immune kinetics along the GVHD development via flow cytometry. Myeloid cells were tested for production of IL-17 via flow cytometry. Results: Pre-conditioning of BALB.B hosts with 900 cGy and 400 cGy resulted in different chimerism of leukocytes from the blood and affected survival of GVHD hosts. Profiles of leukocytes infiltrating GVHD target organs, rather than profiles of peripheral blood leukocytes (PBLs), were significantly influenced by irradiation dose. Proportions of IL-17 producing cells in the infiltrating $Gr-1^+$ or $Mac-1^+$ cells were higher in the GVHD hosts with high does irradiation than those with low dose irradiation. Conclusion: Pre-conditioning dose affected tissue infiltration of leukocytes and cytokine production by myeloid cells in the target organs.
The main purpose of this article is to analyze the managerial performance of small and medium-size hospitals that are specialized in certain areas of medical services. Data of 189 hospitals were obtained from the data file of Korea Institute of Health Services Management The items include general characteristics of the hospitals, fianancial reports, and utilization records. Degree of specialization is measured by concentration(Herfindahl) index, and the sample hospitals are accordingly classified into specialized and unspecialized groups, by means of cluster analysis. These groups are compared in terms of various measures of managerial performance, which include several profitability indices such as operating margin, return on assets(ROA), and return on equity(ROE). To examine the relationship between specialization and managerial performance, we estimate the regression model, where the profitability indices are used as the dependent variables and the concentration index as the independent variable, controlling for the hospital characteristics such as size, type and location. Also, we perform 'Du Pont' analysis, to investigate the basic elements that can explain the differences in profitability between specialized and unspecialized hospitals. Major findings are as follows: 1. Managerial performance is better for the specilized hospitals than the unspecilized, in all aspects of profitability(operating margin, ROA, ROE). 2. Regression analysis suggests that there is a positive, statistically significant relationship beween the degree of specialization(i.e. concentration) and hospital profitability. 3. Main reason for the higher profitability of specialized hospitals lies in lower expenses rather than higher revenue. 4. In particular, personnel and material expenses are significantly smaller for the specialized hospitals, and this result seems to stem from the efficiency of operating fewer lines of business.(some kind of 'economies of scale') 5. Specialized hospitals also have fewer employees compared with the unspecialized, especially in administrative departments, which implies their efficient personnel management.
미군의 아키텍처프레임워크는 3원화관점에 의해서 산출물을 정의하였으나, 관점간의 전환과정이 불명확하고, 개발절차가 미흡하여, 아키텍처개발자가 아키텍처를 개발하기 어렵다. 그리고, 개발하더라도 독립적인 방법으로 산출물을 작성하여, 개발된 산출물의 수준이 상이하고 일관성이 없는 경우가 많다. 따라서, 본 논문에서는 우리 군 실정에 맞추어 산출물간의 연계성과 일관성을 유지시키기 위한 신규 산출물을 추가로 정의하였고, 아키텍처 개발절차를 보다 상세히 제시하였으며, 정보체계 수명주기별로 아키텍처 활용 용도를 제공하는 국방아키텍처프레임워크(MND AF)를 개발하였다. 이를 통하여 아키텍처산출물의 일관성과 추적성을 제공할 수 있게 되고, 체계통합 및 상호운용성 기반을 구축하게 되었으며, 아키텍처 개발자가 좀 더 쉽게 아키텍처를 개발할 수 있도록 하였다.
The PWR Nuclear Fuel assembly consists of more than 250 fuel rods that are supported by leaf springs in the cells of more than 10 Spacer Grids (SG) along the rod length. Since it is not easy to conduct mechanical tests on a full-scale model basis, the small-scaled rod bundle (5$\times$5) is generally used for various performance tests during the development stage. As one of the small-scaled tests, a flow test should be carried out in order to verify the performance of the spacer grid like the coolant mixing performance and to obtain the Flow-Induced Vibration (FIV) characteristics of the rod bundle over the specified flow range. A vibration test should be also performed to obtain the modal parameters of the bundle prior to the flow test. In this study, we want to develop the estimation procedure of the damping ratio for the small scaled test bundle. For the damping factor of the rod bundle and the grid case at the first vibration mode, as one of the vibration tests, a so-called pluck testing has been performed in air as a preliminary test prior to in-flow damping measurement test. Logarithmic decrement method is used for calculation of the damping ratio. Estimated damping ratio of the rod bundle is about 0.7% with reasonable error of 2% for the previous results. Nonlinear behavior of the rod bundle might be stem mainly Iron the rod-grid support configuration.
MicroRNA (miRNA)는 약 22 nt의 작은 RNA 조각으로 이루어져 있으며 stem-loop 구조의 precursor 형태에서 최종적으로 만들어 진다. miRNA는 mRNA의 3‘UTR에 상보적으로 결합하여 유전자의 발현을 억제하거나 mRNA의 분해를 촉진한다. miRNA를 동정하기 위한 실험적인 방법은 조직 특이적인 발현, 적은 발현양 때문에 방법상 한계를 가지고 있다. 이러한 한계는 컴퓨터를 이용한 방법으로 어느 정도 해결될 수 있다. 하지만 miRNA의 서열상의 낮은 보존성은 homology를 기반으로 한 예측을 어렵게 한다. 또한 기계학습 방법인 support vector machine (SVM) 이나 naive bayes가 적용되었지만, 생물학적인 의미를 해석할 수 있는 generative model을 제시해 주지 못했다. 본 연구에서는 우수한 miRNA 예측을 보일 뿐만 아니라 학습된 모델로부터 생물학적인 지식을 얻을 수 있는 Bayesian network을 적용한다. 이를 위해서는 생물학적으로 의미 있는 특질들의 선택이 중요하다. 여기서는 position weighted matrix (PWM)과 Markov chain probability (MCP), Loop 크기, Bulge 수, spectrum, free energy profile 등을 특질로서 선택한 후 Information gain의 특질 선택법을 통해 예측에 기여도가 높은 특질 25개 와 27개를 최종적으로 선택하였다. 이로부터 Bayesian network을 학습한 후 miRNA의 예측 성능을 10 fold cross-validation으로 확인하였다. 그 결과 pre-/mature miRNA 각 각에 대한 예측 accuracy가 99.99% 100.00%를 보여, SVM이나 naive bayes 방법보다 높은 결과를 보였으며, 학습된 Bayesian network으로부터 이전 연구 결과와 일치하는 pre-miRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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