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술후 진통을 위한 대량의 경막외 Ketamine 의 효과
서재현,원치환 대한마취과학회 1990 Korean Journal of Anesthesiology Vol.23 No.4
Intrathecal and epidural narcotics have been widely used since 1979 to relieve pain and provide postoperative analgesia. Ketamine hydrochloride, a potent analgesic and anesthetic, has also been studied to its usefulness in epidural administration for postoperative pain relief devoid of the respiratory depression caused by morphine. This study was performed to evaluate whether a large dose of ketamine is effective for postoperative pain relief and the results were compared with those of epidural morphine. Forty patients undergoing lower abdominal and extremity surgery were randomly assigned in two groups of twenty. No patient was receiving narcotics or analgesic at the time of study. The operative anesthesia was provided by continuous epidural anesthesia with 27 ml of 1.5% lidocaine with 1:200,000 epinephrine. Ketamine 30mg or morphine 3-4 mg was administered about 30 minutes before the end of operation through the epidural catheter respectively. Patients were monitored every 15 minutes during the first hour and every hour during first 24 hours. Pain complaint, respiratory rate, heart rate, blood pressure, SaO₂ and potential side effects were recorded. The results were as follows; 1) Two cases in the ketamine group and nine cases in the morphine group did not need the additional analgesics after operation. The duration of pain relief in the ketamine group varied from 1.83 hour to over 48 hours (less than 3 hours in 50% of patients). Mean analgesic time in the morphine group was 28.3±5.6 hours. 2) Dissociative anesthesia with hypotension (one), sedation (fifteen), dizziness (seven), nausea (six) and vomiting (six) in the ketamine group, whereas nausea (nine), and vomiting (five) in the morphine group were developed. We conclude that ketamine 30 mg administered epidurally, which had a more central actions and less analgesic effect than morphine, is inadequate for postoperative pain relief after lower abdomimal and extremity surgery.
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홍종선,원치환,정동길,Hong, Chong Sun,Won, Chi Hwan,Jeong, Dong Gil 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.6
ROC 곡선을 구성하는 한 개의 스코어 변수로 이루어진 분류모형을 확장하여 선형 스코어의 함수인 리스크 스코어를 고려하고, 선형 스코어의 계수를 추정하기 위한 방법으로 AUC를 최대화하는 방법을 사용한다. 이런 AUC 접근방법으로 구한 스코어의 계수 추정량은 로지스틱모형을 이용한 선형 스코어의 모수의 최대가능도 추정량보다 자료가 로지스틱 가정이 맞지 않는 일반적인 상황에서도 좋은 추정 결과를 보인다. 본 연구에서는 다항범주로 분류되어 현실적인 판별 및 예측 상황을 고려하여 AUC 접근방법을 확장한 VUS와 HUM 접근방법을 제안한다. 연결함수로는 로짓, complementary log-log와 로짓을 변형한 함수의 세 종류와 그리고 다양한 분류점의 분포인 경우에 대하여도 모의실험을 실시하였다. 본 논문에서는 다항범주 판별결과에 대하여 VUS와 HUM 접근방법도 AUC 접근방법과 유사하게 다양한 연결함수에 대하여 로지스틱모형 추정방법보다 동등하거나 더 나은 모수추정 결과를 보이는 것을 확인하였다. Consider the risk score which is a function of a linear score for the classification models. The AUC optimization method can be applied to estimate the coefficients of linear score. These estimates obtained by this AUC approach method are shown to be better than the maximum likelihood estimators using logistic models under the general situation which does not fit the logistic assumptions. In this work, the VUS and HUM approach methods are suggested by extending AUC approach method for more realistic discrimination and prediction worlds. Some simulation results are obtained with both various distributions of thresholds and three kinds of link functions such as logit, complementary log-log and modified logit functions. It is found that coefficient prediction results by using the VUS and HUM approach methods for multiple categorical classification are equivalent to or better than those by using logistic models with some link functions.
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홍종선,원치환,Hong, C.S.,Won, C.H. 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.2
이항 분류모형에서 선형 스코어의 함수인 리스크 스코어를 고려하고, 선형 스코어의 계수를 추정하는 문제를 고려한다. 계수를 추정하는 대표적인 방법으로 로지스틱모형을 이용하는 방법과 AUC를 최대화하여 구하는 방법이 있다. AUC 접근방법으로 구한 모수 추정량은 로지스틱모형을 이용한 선형 스코어의 모수의 최대가능도 추정량보다 자료가 로지스틱 가정이 맞지 않는 일반적인 상황에서도 좋은 추정 결과를 보인다. 본 연구에서는 신용평가모형에서 흔히 접하는 정상보다 부도 경우가 현저하게 작은 상태인 낮은 부도율의 자료를 고려하고, 낮은 부도율의 자료에 AUC 접근방법을 적용한다. 부도의 비율이 정상의 비율보다 현저하게 낮은 불균형 자료를 생성하기 위하여 수정된 로짓함수를 연결함수로 사용한다. 낮은 부도율의 상황인 불균형 자료에 AUC 접근방법을 적용한 판별결과가 로지스틱 모형 추정방법보다 동등하거나 더 나은 모수추정 결과를 보이는 것을 확인하였다. For binary classification models, we consider a risk score that is a function of linear scores and estimate the coefficients of the linear scores. There are two estimation methods: one is to obtain MLEs using logistic models and the other is to estimate by maximizing AUC. AUC approach estimates are better than MLEs when using logistic models under a general situation which does not support logistic assumptions. This paper considers imbalanced data that contains a smaller number of observations in the default class than those in the non-default for credit assessment models; consequently, the AUC approach is applied to imbalanced data. Various logit link functions are used as a link function to generate imbalanced data. It is found that predicted coefficients obtained by the AUC approach are equivalent to (or better) than those from logistic models for low default probability - imbalanced data.
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