$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

빅 데이터를 이용한 임플란트에 대한 관심도 분석: 웹 기반 연구
Analysis of interest in implant using a big data: A web-based study 원문보기

대한치과보철학회지 = The journal of Korean academy of prosthodontics, v.59 no.2, 2021년, pp.164 - 172  

공현준 (원광대학교 치과대학 치과보철학교실)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

목적: 본 연구는 구글 트렌드를 이용하여 일반적인 인터넷 사용자들이 치과 임플란트에 대해 가지고 있는 관심도를 분석하고, 관심도의 수준을 국민건강보험공단의 빅 데이터와 비교하기 위함이다. 재료 및 방법: 구글 트렌드는 검색 키워드에 대한 상대적 검색 볼륨을 제공하는데, 이것은 특정 기간 동안의 검색 빈도를 시각화하여 보여주는 평균 데이터이다. 임플란트를 검색어로 선정하여, 2015년에서 2019년까지의 일반적인 인터넷 사용자들의 관심도를 추세선과 6개월 이동평균선을 이용하여 분석하였다. 다음으로, 임플란트에 대한 상대적 검색 볼륨을 국민건강보험의 적용을 받아 임플란트를 식립한 환자 수의 변화와 함께 비교하였다. 임플란트와 전통적인 의치에 대한 상대적 관심도를 비교하였으며, 임플란트와 관련된 주요 연관 검색어를 분석하였다. 결과: 임플란트에 대한 상대적 검색 볼륨은 점진적으로 증가하였으며, 국민건강보험 혜택을 받은 환자 수와 유의한 양의 상관관계를 보였다 (P < .01). 임플란트에 대한 관심도는 모든 기간에 있어서 의치에 비해 높았다. 연관 검색어로는 임플란트 비용이 가장 빈번하게 관찰되었으며, 임플란트 과정에 대한 검색이 증가하였다. 결론: 본 제한된 연구의 결과를 근거로, 임플란트에 대한 대중의 관심은 점진적으로 증가하고 있으며, 관심의 세부 분야는 변하고 있다. 또한 웹 기반의 구글 트렌드 데이터를 전통적인 방식의 데이터와 비교한 결과, 유의한 상관관계를 확인할 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Purpose: The purpose of this study was to analyze the level of interest that common Internet users have in dental implant using a Google Trends, and to compare the level of interest with big data from National Health Insurance Service. Materials and methods: Google Trends provides a relative search ...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • Therefore, the purpose of this study was to analyze the level of interest that common Internet users have in dental implant and report the related search keywords using a Google Trends.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (30)

  1. Steigenga JT, al-Shammari KF, Nociti FH, Misch CE, Wang HL. Dental implant design and its relationship to long-term implant success. Implant Dent 2003;12:306-17. 

  2. Adell R, Lekholm U, Rockler B, Branemark PI. A 15-year study of osseointegrated implants in the treatment of the edentulous jaw. Int J Oral Surg 1981;10:387-416. 

  3. van Steenberghe D, Lekholm U, Bolender C, Folmer T, Henry P, Herrmann I, Higuchi K, Laney W, Linden U, Astrand P. Applicability of osseointegrated oral implants in the rehabilitation of partial edentulism: a prospective multicenter study on 558 fixtures. Int J Oral Maxillofac Implants 1990;5:272-81. 

  4. Buser D, Weber HP, Bragger U, Balsiger C. Tissue integration of one-stage ITI implants: 3-year results of a longitudinal study with Hollow-Cylinder and Hollow-Screw implants. Int J Oral Maxillofac Implants 1991;6:405-12. 

  5. Adell R, Eriksson B, Lekholm U, Branemark PI, Jemt T. Long-term follow-up study of osseointegrated implants in the treatment of totally edentulous jaws. Int J Oral Maxillofac Implants 1990;5:347-59. 

  6. Ryu JI, Jeon JE. Utilization rate of dental implant for elderly in National Health Insurance in Korea. J Korean Dent Assoc 2019;57:496-503. 

  7. Pjetursson BE, Karoussis I, Burgin W, Bragger U, Lang NP. Patients' satisfaction following implant therapy. A 10-year prospective cohort study. Clin Oral Implants Res 2005;16:185-93. 

  8. Schropp L, Isidor F, Kostopoulos L, Wenzel A. Patient experience of, and satisfaction with, delayed-immediate vs. delayed single-tooth implant placement. Clin Oral Implants Res 2004;15:498-503. 

  9. Feine JS, Awad MA, Lund JP. The impact of patient preference on the design and interpretation of clinical trials. Commun Dent Oral Epidemiol 1998;26:70-4. 

  10. Esfandiari S, Lund JP, Penrod JR, Savard A, Thomason JM, Feine JS. Implant overdentures for edentulous elders: study of patient preference. Gerodontology 2009;26:3-10. 

  11. Lee JY, Lee JH, Park YH, A design and implementation of the management system for number of keyword searching results using Google searching engine. J Korean Inst Inf Commun Eng 2016;20:880-6. 

  12. Cha YS, Hwang SM, Yang PJ. Achilles tendon injury and seasonal variation: An analysis using Google Trends. Korean J Sports Med 2019;37:155-61. 

  13. Nghiem le TP, Papworth SK, Lim FK, Carrasco LR. Analysis of the capacity of Google trends to measure interest in conservation topics and the role of online news. PLoS One 2016;11:e0152802. 

  14. Cervellin G, Comelli I, Lippi G. Is Google Trends a reliable tool for digital epidemiology? Insights from different clinical settings. J Epidemiol Glob Health 2017;7:185-9. 

  15. Carneiro HA, Mylonakis E. Google trends: a webbased tool for real-time surveillance of disease outbreaks. Clin Infect Dis 2009;49:1557-64. 

  16. Dugas AF, Hsieh YH, Levin SR, Pines JM, Mareiniss DP, Mohareb A, Gaydos CA, Perl TM, Rothman RE. Google Flu Trends: correlation with emergency department influenza rates and crowding metrics. Clin Infect Dis 2012;54:463-9. 

  17. Choi HY, Varian H. Predicting the present with Google Trends. Econ Rec 2012;88:2-9. 

  18. Nuti SV, Wayda B, Ranasinghe I, Wang S, Dreyer RP, Chen SI, Murugiah K. The use of google trends in health care research: a systematic review. PLoS One 2014;9:e109583. 

  19. Lee K, Dam C, Huh J, Park KM, Kim SY, Park W. Distribution of medical status and medications in elderly patients treated with dental implant surgery covered by national healthcare insurance in Korea. J Dent Anesth Pain Med 2017;17:113-9. 

  20. Taylor R. Interpretation of the correlation coefficient: A basic review. J Diagnostic Med Sonography 1990;6:35-9. 

  21. Motosko C, Zakhem G, Ho R, Saadeh P, Hazen A. Using Google to trend patient interest in botulinum toxin and hyaluronic acid fillers. J Drugs Dermatol 2018;17:1245-6. 

  22. Jena AB, Karaca-Mandic P, Weaver L, Seabury SA. Predicting new diagnoses of HIV infection using internet search engine data. Clin Infect Dis 2013;56:1352-3. 

  23. Samaras L, Garcia-Barriocanal E, Sicilia MA. Syndromic surveillance models using Web data: the case of scarlet fever in the UK. Inform Health Soc Care 2012;37:106-24. 

  24. Att W, Stappert C. Implant therapy to improve quality of life. Quintessence International 2003;34:573-81. 

  25. Mijiritsky E, Ormianer Z, Klinger A, Mardinger O. Use of dental implants to improve unfavorable removable partial denture design. Compend Contin Educ Dent 2005;26:744-6, 748, 750. 

  26. Leles CR, Ferreira NP, Vieira AH, Campos AC, Silva ET. Factors influencing edentulous patients' preferences for prosthodontic treatment. J Oral Rehabil 2011;38:333-9. 

  27. Walton JN, MacEntee MI. Choosing or refusing oral implants: a prospective study of edentulous volunteers for a clinical trial. Int J Prosthodont 2005;18:483-8. 

  28. Leles CR, Martins RR, Silva ET, Nunes MF. Discriminant analysis of patients' reasons for choosing or refusing treatments for partial edentulism. J Oral Rehabil 2009;36:909-15. 

  29. Narby B, Kronstrom M, Soderfeldt B, Palmqvist S. Prosthodontics and the patient. Part 2: Need becoming demand, demand becoming utilization. Int J Prosthodont 2007;20:183-9. 

  30. Cook AR, Chen MI, Pin Lin RT. Internet search limitations and pandemic influenza, Singapore. Emerg Infect Dis 2010;16:1647-9. 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로