Digital Commons Network^™

Artificial Intelligence-Enabled Electrocardiographic Screening For Left Ventricular Systolic Dysfunction And Mortality Risk Prediction, Yu-Chang Huang, Yu-Chun Hsu, Zhi-Yong Liu, Ching-Heng Lin, Richard Tsai, Jung-Sheng Chen, Po-Cheng Chang, Hao-Tien Liu, Wen-Chen Lee, Hung-Ta Wo, Chung-Chuan Chou, Chun-Chieh Wang, Ming-Shien Wen, Chang-Fu Kuo

Faculty, Staff and Student Publications

BACKGROUND: Left ventricular systolic dysfunction (LVSD) characterized by a reduced left ventricular ejection fraction (LVEF) is associated with adverse patient outcomes. We aimed to build a deep neural network (DNN)-based model using standard 12-lead electrocardiogram (ECG) to screen for LVSD and stratify patient prognosis.

METHODS: This retrospective chart review study was conducted using data from consecutive adults who underwent ECG examinations at Chang Gung Memorial Hospital in Taiwan between October 2007 and December 2019. DNN models were developed to recognize LVSD, defined as LVEF

RESULTS: The mean age of patients in the testing dataset was 63.7 ± 16.3 years (46.3% …

Efficient Federated Kinship Relationship Identification, Xinyue Wang, Leonard Dervishi, Wentao Li, Xiaoqian Jiang, Erman Ayday, Jaideep Vaidya

Faculty, Staff and Student Publications

Kinship relationship estimation plays a significant role in today's genome studies. Since genetic data are mostly stored and protected in different silos, retrieving the desirable kinship relationships across federated data warehouses is a non-trivial problem. The ability to identify and connect related individuals is important for both research and clinical applications. In this work, we propose a new privacy-preserving kinship relationship estimation framework: Incremental Update Kinship Identification (INK). The proposed framework includes three key components that allow us to control the balance between privacy and accuracy (of kinship estimation): an incremental process coupled with the use of auxiliary information and …

Sensitive Data Detection With High-Throughput Machine Learning Models In Electrical Health Records, Kai Zhang, Xiaoqian Jiang

Faculty, Staff and Student Publications

In the era of big data, there is an increasing need for healthcare providers, communities, and researchers to share data and collaborate to improve health outcomes, generate valuable insights, and advance research. The Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996 (HIPAA) is a federal law designed to protect sensitive health information by defining regulations for protected health information (PHI). However, it does not provide efficient tools for detecting or removing PHI before data sharing. One of the challenges in this area of research is the heterogeneous nature of PHI fields in data across different parties. This variability makes rule-based …

Towards Fair Patient-Trial Matching Via Patient-Criterion Level Fairness Constraint, Chia-Yuan Chang, Jiayi Yuan, Sirui Ding, Qiaoyu Tan, Kai Zhang, Xiaoqian Jiang, Xia Hu, Na Zou

Faculty, Staff and Student Publications

Clinical trials are indispensable in developing new treatments, but they face obstacles in patient recruitment and retention, hindering the enrollment of necessary participants. To tackle these challenges, deep learning frameworks have been created to match patients to trials. These frameworks calculate the similarity between patients and clinical trial eligibility criteria, considering the discrepancy between inclusion and exclusion criteria. Recent studies have shown that these frameworks outperform earlier approaches. However, deep learning models may raise fairness issues in patient-trial matching when certain sensitive groups of individuals are underrepresented in clinical trials, leading to incomplete or inaccurate data and potential harm. To …

Large Language Models For Healthcare Data Augmentation: An Example On Patient-Trial Matching, Jiayi Yuan, Ruixiang Tang, Xiaoqian Jiang, Xia Hu

Faculty, Staff and Student Publications

The process of matching patients with suitable clinical trials is essential for advancing medical research and providing optimal care. However, current approaches face challenges such as data standardization, ethical considerations, and a lack of interoperability between Electronic Health Records (EHRs) and clinical trial criteria. In this paper, we explore the potential of large language models (LLMs) to address these challenges by leveraging their advanced natural language generation capabilities to improve compatibility between EHRs and clinical trial descriptions. We propose an innovative privacy-aware data augmentation approach for LLM-based patient-trial matching (LLM-PTM), which balances the benefits of LLMs while ensuring the security …

Split Learning For Distributed Collaborative Training Of Deep Learning Models In Health Informatics, Zhuohang Li, Chao Yan, Xinmeng Zhang, Gharib Gharibi, Zhijun Yin, Xiaoqian Jiang, Bradley A Malin

Faculty, Staff and Student Publications

Deep learning continues to rapidly evolve and is now demonstrating remarkable potential for numerous medical prediction tasks. However, realizing deep learning models that generalize across healthcare organizations is challenging. This is due, in part, to the inherent siloed nature of these organizations and patient privacy requirements. To address this problem, we illustrate how split learning can enable collaborative training of deep learning models across disparate and privately maintained health datasets, while keeping the original records and model parameters private. We introduce a new privacy-preserving distributed learning framework that offers a higher level of privacy compared to conventional federated learning. We …

Integrating Comorbidity Knowledge For Alzheimer's Disease Drug Repurposing Using Multi-Task Graph Neural Network, Ko-Hong Lin, Kang-Lin Hsieh, Xiaoqian Jiang, Yejin Kim

Faculty, Staff and Student Publications

Alzheimer's Disease (AD) is a multifactorial disease that shares common etiologies with its multiple comorbidities, especially vascular diseases. To predict repurposable drugs for AD utilizing the relatively well-investigated comorbidities' knowledge, we proposed a multi-task graph neural network (GNN)-based pipeline that incorporates the corresponding biomedical interactome of these diseases with their genetic markers and effective therapeutics. Our pipeline can accurately capture the interactions and disease classification in the network. Next, we predicted drugs that might interact with the AD module by the node embedding similarity. Our candidates are mostly BBB permeable, and literature evidence showed their potential for treating AD pathologies, …

Local Contrastive Learning For Medical Image Recognition, Syed A Rizvi, Ruixiang Tang, Xiaoqian Jiang, Xiaotian Ma, Xia Hu

Faculty, Staff and Student Publications

The proliferation of Deep Learning (DL)-based methods for radiographic image analysis has created a great demand for expert-labeled radiology data. Recent self-supervised frameworks have alleviated the need for expert labeling by obtaining supervision from associated radiology reports. These frameworks, however, struggle to distinguish the subtle differences between different pathologies in medical images. Additionally, many of them do not provide interpretation between image regions and text, making it difficult for radiologists to assess model predictions. In this work, we propose Local Region Contrastive Learning (LRCLR), a flexible fine-tuning framework that adds layers for significant image region selection as well as cross-modality …

Federated Learning Based Futuristic Biomedical Big-Data Analysis And Standardization, Afifa Salsabil Fathima, Syed Muzamil Basha, Syed Thouheed Ahmed, Sandeep Kumar Mathivanan, Sukumar Rajendran, Saurav Mallik, Zhongming Zhao

Faculty, Staff and Student Publications

Medical data processing and analytics exert significant influence in furnishing dependable decision support for prospective biomedical applications. Given the sensitive nature of medical data, specialized techniques and frameworks tailored for application-centric processing are imperative. This article presents a conceptualization for the analysis and uniformitarian of datasets through the implementation of Federated Learning (FL). The realm of medical big data stems from diverse origins, necessitating the delineation of data provenance and attribute paradigms to facilitate feature extraction and dependency assessment. The architecture governing the data collection framework is intricately linked to remote data transmission, thereby engendering efficient customization oversight. The operational …

Learning A Healthy Rhythm: An Intervention To Increase Children’S Resources For Stress Management, Kristin Haglund, Amanda L. King, Abir K. Bekhet, Mauricio Garnier-Villarreal, Karen Olson, Rashs Atshan, Angela Ortiz, Johanna De Los Santos, Ruth Ann Belknap

College of Nursing Faculty Research and Publications

This article describes a pilot test of a community engaged, culturally relevant, arts-based intervention. The purpose was to increase children’s personal protective buffering resources. Protective buffering resources help children cope with stressful stimuli, reduce activation of their systemic stress response, mitigate allostatic load, and promote optimal health. The “Learning a Healthy Rhythm” intervention included a stress management component and an ongoing Afro-Latino percussion program for 18 children ages 9–11. The stress management component included educational content about stress, self-assessment of stress symptoms, and stress management techniques. A mixed-method intervention evaluation design was used. Qualitative data, quantitative data, and biometrics including …

Theoretical Substruction Of Resilience Theory: Dementia Caregivers' Burden And Their Care Recipients' Behavior, Abir K. Bekhet

College of Nursing Faculty Research and Publications

Theoretical substruction is vital in clarifying models and guiding research. In this article, the process of theoretical substruction was examined through resilience theory to provide an example of the congruence between theoretical and operational definitions in nursing research. The author examines the significance of resilience theory in the context of dementia caregivers’ burden and their care recipients’ behavioral problems. The steps of theoretical substruction are included, and a model of resilience is presented that includes middle-range concepts, relational statements, and propositions derived from the research literature. The rigorous process of theoretical substruction provides an example of a theoretically sound basis …

การขจัดสีย้อมอินทรีย์ด้วยการดูดซับบนเมโซพอรัสซิลิกาโหลดด้วยโลหะ, อภิญญา ศิริพร

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ความนิยมที่มากขึ้นในการใช้งานสีย้อมอินทรีย์ในอุตสาหกรรมสิ่งทอ จึงทำให้เกิดความกังวลเป็นอย่างมากเนื่องจากสีย้อมอินทรีย์เป็นอันตรายและก่อให้เกิดมลพิษทางน้ำ ความเป็นพิษของสีย้อมเหล่านี้ส่งผลเสียต่อระบบนิเวศ สีย้อมเหล่านี้มีความเสถียรมากเนื่องจากสีย้อมเหล่านี้ได้จากการสังเคราะห์และมีโครงสร้างโมเลกุลที่ซับซ้อน ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงศึกษาการกำจัดสีย้อมที่ปนเปื้อนในน้ำโดยการดูดซับด้วยตัวดูดซับเมโซพอรัสซิลิกาและตัวดูดซับเมโซพอรัสซิลิกาที่โหลดด้วยโลหะ ตัวดูดซับเมโซพอรัสซิลิกาจะเตรียมโดยใช้วิธีแม่แบบชนิดอ่อน สีย้อมอินทรีย์ที่เลือกใช้ ได้แก่ สีย้อมเอซิดบลูซึ่งเป็นสีย้อมที่มีประจุลบ และสีย้อมเมทิลีนบลูซึ่งเป็นสีย้อมที่มีประจุบวก โดยมีการศึกษาผลของปัจจัยต่าง ๆ ที่มีต่อการดูดซับซึ่งจะรายงานผลในเทอมของร้อยละการกำจัดสีย้อม ลักษณะเฉพาะของตัวดูดซับสังเคราะห์จะวิเคราะห์ด้วยด้วยเทคนิคการเลี้ยวเบนของรังสีเอกซ์ การดูดซับการคายซับด้วยก๊าซไนโตรเจน เทคนิคฟูเรียร์ทรานส์ฟอร์มอินฟราเรดสเปกโตรสโคปี และ ผลรวมของประจุบนพื้นผิวตัวดูดซับเท่ากับศูนย์ จากผลการทดลองพบว่า ตัวดูดซับ 15Zn/MS600nc สามารถกำจัดสีย้อมเอซิดบลูได้ร้อยละ 100 เมื่อใช้ความเข้มข้นเริ่มต้นของสีย้อมเอซิดบลู 300 มิลลิกรัมต่อลิตร ความเป็นกรดด่างเท่ากับ 7 และปริมาณตัวดูดซับ 0.1 กรัม ภายในเวลา 15 นาที ตัวดูดซับ 15Zn/MS600c แสดงร้อยละการกำจัดสีย้อมสีเมทิลีนบลูที่ร้อยละ 94 เมื่อใช้ความเข้มข้นเริ่มต้นของสีย้อมเมทิลีนบลู 100 มิลลิกรัมต่อลิตร ความเป็นกรดด่างเท่ากับ 11 และปริมาณตัวดูดซับ 0.1 กรัม ภายในเวลา 15 นาที จากการศึกษาแบบจำลองจลนพลศาสตร์การดูดซับ พบว่า การดูดซับบนตัวดูดซับ 15Zn/MS600nc มีความสอดคล้องกับแบบจำลองของอาฟ์รามี โดยมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพัทธ์เท่ากับ 0.9995 ในขณะที่ตัวดูดซับ 15Zn/MS600c เมื่อพิจารณาจากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพัทธ์ซึ่งมีค่าเท่ากับ 0.9695 จะมีความสอดคล้องกับแบบจำลองปฏิกิริยาอันดับสองเทียม

การพัฒนากรอบแนวคิดในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีความเป็นจริงแบบผสมร่วมกับปัญญาประดิษฐ์เพื่อตรวจสอบคุณภาพการติดตั้งอุปกรณ์งานระบบบนแบบจำลองกรณีศึกษาผนังคอนกรีตสำเร็จรูป, จริวัฒน์ เตียวัฒนานนท์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การก่อสร้างแผ่นผนังคอนกรีตสำเร็จรูปส่วนใหญ่จำเป็นต้องติดตั้งชุดงานระบบ (เครื่องกล, ไฟฟ้า, และสุขาภิบาล) ซึ่งถูกฝังภายในผนังคอนกรีตสำเร็จรูประหว่างกระบวนการผลิต ดังนั้นการติดตั้งงานระบบอย่างถูกต้องมีคุณภาพดีส่งผลให้ระบบสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามการติดตั้งงานระบบด้วยคนงานยังคงก่อให้เกิดปัญหาจากความไม่ชำนาญหรือประสบการณ์ของคนงานในการเลือกอุปกรณ์และตำแหน่งของการวางชิ้นงาน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนากรอบแนวคิดในการตรวจสอบคุณภาพของการติดตั้งชิ้นส่วนงานระบบในแผ่นผนังคอนกรีตโดยประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ร่วมกับเทคโนโลยีโลกเสมือนจริง ระบบตรวจสอบจะแบ่งออกเป็น 2 ส่วนหลัก คือระบบตรวจสอบชนิดของวัสดุงานระบบและระบบตรวจสอบตำแหน่งและลำดับการติดตั้งวัสดุงานระบบ โดยงานวิจัยมีขั้นตอนการพัฒนาระบบดังนี้ การปรับแต่งโมเดลปัญญาประดิษฐ์ด้วย Mask R-CNN, การประมวลผลรูปภาพด้วย Instant Segmentation, การพัฒนาระบบสำหรับปฏิบัติการบนเครื่อง Microsoft HoloLens, การพัฒนาระบบโอนถ่ายข้อมูลด้วย Restful API และทดสอบระบบการติดตั้งชิ้นส่วนงานระบบบนโมเดลกรณีศึกษา ผลวิจัยแสดงให้เห็นว่าระบบสามารถตรวจสอบการติดตั้งระบบบนโมเดลกรณีศึกษาแผ่นผนังคอนกรีตสำเร็จรูปโดยใช้เทคโนโลยีความจริงเสมือนแบบผสมร่วมกับโมเดลปัญญาประดิษฐ์ Modified Mask R-CNN โดยการทดสอบกำหนดเกณฑ์ผ่านคือ ค่าความเชื่อมั่นที่มากกว่า 80% สำหรับการตรวจสอบชนิดวัสดุ และเกณฑ์ผ่านสำหรับการตรวจสอบตำแหน่งและลำดับการติดตั้งวัสดุคือ ค่าความคล้ายกันมากกว่า 80% โดยการตรวจสอบในแต่ละขั้นตอนใช้ระยะเวลาอยู่ที่ 15-25 วินาที และมีความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยสำหรับแสดงผลโมเดลสามมิติน้อยกว่า 0.5 เซนติเมตร

การประเมินก๊าซเรือนกระจกระดับเมืองและศักยภาพการลดก๊าซเรือนกระจกเพื่อเข้าสู่ความเป็นกลางทางคาร์บอน กรณีศึกษา จังหวัดสระแก้ว, จิรัชญา จิตรจารุวงศ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการปล่อยก๊าซเรือนกระจกของจังหวัดสระแก้ว ในปี พ.ศ.2560-2564 ครอบคลุมกิจกรรม 5 ภาคส่วน ได้แก่ ภาคพลังงาน ภาคขนส่ง ภาคของเสีย ภาคอุตสาหกรรม และภาคการเกษตร และคาดการณ์ปริมาณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกของจังหวัดสระแก้วในปี พ.ศ.2593 เพื่อนําเสนอมาตรการและศักยภาพการลดก๊าซเรือนกระจก และนำเสนอแนวทางเพื่อเปลี่ยนผ่านสู่ความเป็นกลางทางคาร์บอนในปี พ.ศ.2593 จากผลการศึกษาพบว่า ปริมาณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกของจังหวัดสระแก้วในปีฐานคือ พ.ศ.2562 เท่ากับ 1,248,722 ตันคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า (2.21 ตันคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า/คน/ปี) กลุ่มกิจกรรมที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกมากที่สุดคือภาคพลังงาน คิดเป็นร้อยละ 42.17 รองลงมาคือภาคขนส่ง ร้อยละ 28.53 ภาคเกษตร ป่าไม้ และการใช้ประโยชน์ที่ดิน ร้อยละ 15.06 และภาคการจัดการของเสีย ร้อยละ 14.24 ผลการคาดการณ์การปล่อยก๊าซเรือนกระจกในปี พ.ศ.2593 ของจังหวัดสระแก้วเท่ากับ 1,462,231 ตันคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า ในกรณีที่จังหวัดสระแก้วดำเนินการตามมาตรการที่มีศักยภาพตามแผนการลดก๊าซเรือนกระจกของประเทศจะลดก๊าซเรือนกระจกได้ 1,119,718 ตันคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า และมีศักยภาพการดูดกลับก๊าซเรือนกระจกจากการเพิ่มพื้นที่ป่าไม้ได้ 217,371 ตันคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า หากจังหวัดสระแก้วต้องการเปลี่ยนผ่านสู่ความเป็นกลางทางคาร์บอนในปี พ.ศ.2593 จะต้องดำเนินการมาตรการคาร์บอนต่ำอย่างเข้มข้นเพิ่มเติม เพื่อลดก๊าซเรือนกระจกลงอีก 320,718 ตันคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า โดยเพิ่มสัดส่วนการใช้พลังงานทดแทน นโยบายรถยนต์ปล่อยมลพิษเป็นศูนย์ ร่วมกับการสนับสนุนการใช้พลังงานไฮโดรเจนเป็นเชื้อเพลิง การติดตั้งระบบบำบัดน้ำเสียรวมชุมชน การติดตั้งตัวดักจับและกักเก็บคาร์บอนจากโรงไฟฟ้าพลังงานขยะ การหมุนเวียนของเสียกลับมาใช้ประโยชน์ การทำเกษตรอินทรีย์/เกษตรอัจฉริยะ และการทำปศุสัตว์สีเขียว มาตรการเหล่านี้จะช่วยให้จังหวัดสระแก้วลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ไปจนถึงการปล่อยก๊าซเรือนกระจกเป็นศูนย์ ซึ่งจะทำให้จังหวัดสระแก้วสามารถบรรลุได้ตามเป้าหมายของประเทศ

การออกแบบแกนดามกระดูกต้นขาชนิดยาวที่เหมาะสำหรับคนไทย ด้วยหลักการออกแบบหารูปร่างที่เหมาะสมที่สุด, ดวงกมล สายะบุตร

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การรักษากระดูกต้นขาหักมักใช้วิธีผ่าตัดใส่แกนดามกระดูก โดยแกนดามกระดูกที่ใช้ในปัจจุบันถูกออกแบบโดยอิงจากกายวิภาคของชาวคอเคเชียน ซึ่งไม่เหมาะสมสำหรับประชากรชาวเอเชียเนื่องจากความโค้งของโพรงกระดูกไม่เหมาะสมกัน ซึ่งอาจนำไปสู่การทะลุของปลายแกนดามกระดูกได้ งานวิจัยนี้จะนำวิธีการทำ shape optimiztion มาใช้ในการออกแบบแกนดามกระดูกต้นขาชนิดยาวให้เหมาะสมกับกระดูกต้นขาคนไทย โดยจะเลือกกลุ่มตัวอย่างกระดูกต้นขา 10 กระดูกจากกลุ่มประชากรกระดูกต้นขาคนไทย 60 กระดูก โดยเลือกให้ครอบคลุมกลุ่มประชากรกระดูกต้นขาที่มีรูปร่างหลากหลาย โดยใช้วิธีการจัดกลุ่มแบบ k-means clustering แกนดามกระดูกจะถูกทำการ optimize ในกระดูกกลุ่มตัวอย่างทั้ง 10 กระดูกพร้อม ๆ กัน โดยความเค้นที่เกิดในกระดูกทุกชิ้น จะถูกใช้ในการปรับรูปร่างของแกนดามกระดูกดีไซน์ถัดไป ทำวนไปเรื่อย ๆ จนสามารถลดความเค้นในกระดูกทุกชิ้นได้ แกนดามกระดูกที่ออกแบบใหม่นี้ สามารถทำให้ความเค้นที่เกิดขึ้นในกระดูกต้นขาต่ำลงอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อเทียบกับแกนดามกระดูกต้นขาในท้องตลาดที่มีรัศมีความโค้ง 1275, 1500, และ 2000 มิลลิเมตร โดยลดลงเฉลี่ย 96.82%, 98.31%, และ 99.15% ตามลำดับ นอกจากนี้ยังทำการทดสอบความแข็งแรงด้วยวิธีไฟไนต์เอลิเมนต์ พบว่าแกนดามกระดูกที่ออกแบบใหม่มีความแข็งแรง สามารถพัฒนาต่อยอดเพื่อไปใช้ในผู้ป่วยจริงได้ในอนาคต

สมบัติเชิงกลและกำลังรับน้ำหนักของชิ้นส่วนคอนกรีตที่มีส่วนผสมของมวลรวมเศษแกรนิตและพลาสติกรีไซเคิล, ทรงกลด วงค์เจริญ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาสมบัติเชิงกลและกำลังรับน้ำหนักของชิ้นส่วนคอนกรีตที่มีส่วนผสมของมวลรวมเศษแกรนิตและพลาสติกรีไซเคิลคละชนิด โดยทรายธรรมชาติถูกแทนที่ด้วยทรายแกรนิตและมวลรวมหยาบถูกแทนที่บางส่วนด้วยมวลรวมพลาสติกในปริมาณร้อยละ 10 30 และ 50 โดยปริมาตรของมวลรวมหยาบ การทดสอบสมบัติของคอนกรีตประกอบไปด้วย ค่าการยุบตัว ระยะเวลาการก่อตัว หน่วยน้ำหนัก กำลังรับแรงอัด กำลังรับแรงดัด ค่าโมดูลัสความยืดหยุ่นและอัตราส่วนปัวซอง ปริมาณโพรงและการดูดซึมน้ำ และความทนทานต่อโซเดียมซัลเฟต จากผลการทดสอบพบว่าคอนกรีตที่ใช้ทรายแกรนิตแทนที่ทรายธรรมชาติมีค่าการยุบตัวลดลงแต่มีกำลังรับแรงอัดใกล้เคียงกับคอนกรีตจากทรายธรรมชาติล้วน และเมื่อใช้มวลรวมพลาสติกแทนที่มวลรวมหยาบตามธรรมชาติพบว่าค่าการยุบตัวลดลงตามปริมาณพลาสติกที่เพิ่มขึ้น ค่ากำลังอัดของคอนกรีตที่มีการแทนที่มวลรวมหยาบด้วยมวลรวมพลาสติกไม่เกินร้อยละ 10 มีค่าใกล้เคียงคอนกรีตไม่มีการแทนที่พลาสติก ดังนั้นจึงเลือกใช้สัดส่วนผสมดังกล่าวมาผลิตเป็นผนังและพื้นคอนกรีตสำเร็จรูป และทดสอบผนังภายใต้แรงตามแนวแกนและทดสอบพื้นภายใต้แรงกระกระทำแบบสี่จุด ผลการทดสอบชี้ให้เห็นว่าผนังและพื้นที่ผลิตจากคอนกรีตที่มีการแทนที่มวลรวมละเอียดด้วยทรายแกรนิตและมีการแทนที่มวลรวมหยาบด้วยพลาสติกร้อยละ 10 มีความสามารถในการรับน้ำหนักเทียบเท่าคอนกรีตที่ไม่มีส่วนผสมของพลาสติก เนื่องจากมีค่ากำลังรับน้ำหนักของผนังและพื้นลดลงเพียง 1.27% และ 1.40% ตามลำดับ

Effect Of Air-Borne Abrasion Protocol On Micro-Tensile Bond Strength To Dentin Of Different Cad\ Cam Blocks (In-Vitro Study), Mohamed Fouad Haridy, Shereen Adel Gad, Radwa Nagy

Dentistry

No abstract provided.

Effect Of Overlay Material Type And Design On Fracture Resistance Of Mod Cavities In Molars.(In-Vitro Study), Mohamed Fouad Haridy, Shimaa Adel Gad, Sarah Adel Botros

Dentistry

No abstract provided.

Effect Of Polishing Pressure And Surface Wetness On Surface Roughness Of Two Resin Composites Of Different Filler Types, Mohamed Fouad Haridy, Yara Habib Botros, Reham Salem, Khaled Aly Nour

Dentistry

No abstract provided.

Effect Of Different Digital Impression Techniques On The Trueness Of Post Space Scans With Fixed Cervical Diameter, Omar Elsergany

Dentistry

Objective: The aim of this study was to measure the trueness of post space impression by 2 digital impression techniques: Impression Scanning (IS) and Model Scanning (MS) with cervical diameter 3 millimeters. Materials and methods: Fourteen freshly extracted single rooted lower second premolars were endodontically treated using Wave-One single file technique. Then mounted in acrylic blocks parallel to long access using a dental surveyor 2mm above the CEJ, drills in sequence 1.4 and 1.6 millimeter then diamond stone with 3 millimeter diameter were used for teeth preparation with a standardized depth of 8mm. Teeth were scanned by reference scanner InEos5 …

Evaluation Of The Effect Of Platelet-Rich Plasma Versus Platelet-Rich Fibrin On The Rate Of Tooth Movement Duringa Lignment Of Mandibular Anterior Crowding, Noha Ibrahim Abdelrahman Professor

Dentistry

Aim: To evaluate the efficiency of Platelet Rich Plasma vs. Platelet Rich Fibrin on overall leveling and alignment time of mandibular anterior crowding. Subjects and methods: Thirty-six females (18-25 years) with mandibular anterior crowding were randomly allocated into PRP, PRF, or control groups. The first molars on the right and left sides of the mandible were banded or bonded with Roth prescription tube. Mandibular teeth Second premolar to the second premolar were bonded using 0.022-inch pre-adjusted edgewise mini diamond brackets with Roth prescription. Immediately after bonding of the brackets, the initial wire used, the wire sequence was 0.014 Cu-Ni followed …

Accuracy Of Mesiodistal Teeth And Dental Arch Width Measurement With Conventional Plaster And Digital Model Study, Zenia Adindaputri, Dyah Kurnia, Darmawan Sutantyo

Journal of Dentomaxillofacial Science

No abstract provided.

Risk Prevalence Of The Temporomandibular Disorder In Undergraduate Students Of Medicine Faculty, Mulawarman University, Indonesia, Imran Irsal, Nanda Pratiwi, Masyudi, Elliana Martalina, Portuna P. Kambaya, Alhawaris, Aziz Mohpul, Acing H. Mude

Journal of Dentomaxillofacial Science

No abstract provided.

Exploring Barriers To Oral Healthcare Experienced By Caregivers Living With Intellectual Disability: A Qualitative Study, Valendriyani Ningrum, Syamsiah Syam, Abu Bakar, Chung-Ming Liu

Journal of Dentomaxillofacial Science

No abstract provided.

Effect Of Local Anesthetic Lidocaine 2% With A Combination Of Adrenaline 1:80000 On Blood Sugar Levels Before And After Anesthesia Procedures At Department Of Oral And Maxillofacial Surgery, Faculty Of Dentistry, Universitas Sumatera Utara, Ahyar Riza, Ismi Anugrah

Journal of Dentomaxillofacial Science

No abstract provided.

The Effect Of Immersing The Heat-Cured Acrylic Resin Plates Into Kitchen Vinegar And Star Fruit (Averrhoa Bilimbi Linn) Solution To Surface Roughness Base, Lenni Indriani, Rini I. Sitanya, Amelia Fitri

Journal of Dentomaxillofacial Science

No abstract provided.

Microbial Patterns In The Operating Room And Outpatient Room (Pedodontic Room) Dental And Oral Hospital Hasanuddin University, Abul Fauzi, Hilda R. Liemin

Journal of Dentomaxillofacial Science

No abstract provided.

Detecting Children's Dental Caries Risk Through Finger-Digit Ratio, Syakriani Syahrir, Andi S. Permatasari, Aini I. Baiduri, Syamsiah Syam, Yayah Inayah

Journal of Dentomaxillofacial Science

No abstract provided.

Weplay Denver: The Why And How: Background And Implementation Manual, Lauren Gross

Graduate School of Professional Psychology: Doctoral Papers and Masters Projects

WePlay Denver (WePlay and Nosotros Jugamos; see glossary) is a program providing caregiver-infant playgroups designed to teach families with young children the value of play as well as provide information and resources on topics related to child development, family wellbeing, and mental health. WePlay and Nosotros Jugamos are a collaboration between the University of Denver’s Graduate School of Professional Psychology (GSPP) and the Children’s Museum of Denver, Marsico Campus, and are based on a similar program from the Chicago Children’s Museum. WePlay offered its first playgroup in 2019, while Nosotros Jugamos began in 2020.

Successful Crisis Teams: Targeting Themes Related To Well-Being And Productivity, Dana Rae Vessio

Graduate School of Professional Psychology: Doctoral Papers and Masters Projects

While high staff turnover rates within the suicide prevention field negatively impact service delivery, they are poorly understood. Hotlines and other crisis-focused organizations cannot pinpoint what impacts well-being and productivity reliably across organizations or, rather, what creates an intersection of high points of productivity and well-being. This study employed a qualitative phenomenological approach to identify the impact of well-being and productivity amongst current and former crisis workers at a statewide hotline. Results revealed three major themes expressed by participants surrounding well-being; management support, communication, and self-regulation. Specific to productivity, participants expressed skill set and empathy as important themes related to …