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아주대병원 권역외상센터 다르네... 10년 연속 최고 평가받아

보건복지부 평가, 전체 1위 성적

아주대병원이 12월 31일 보건복지부가 발표한 ‘2024년 권역외상센터 평가’에서 10년 연속 A등급을 받았다. 

아주대병원은 지난해에 이어 올해 평가에서 전체 1위의 성적으로 최상위 등급인 A등급을 획득했다고 밝혔다.

2024년 평가는 전국 권역외상센터 17개 기관을 대상으로 2023년 7월 1일부터 2024년 2월 5일까지 기간 동안 필수영역을 비롯해 △ 진료의 질 △ 질 관리 △ 기능 △ 지역 외상체계 리더십 △ 가점지표 △ 급여지표 등 총 7개 영역으로 진행됐다.

특히 아주대병원 경기남부 권역외상센터는 △ 중증외상(의심)환자 외상소생구역 평균 재실시간 △ 대량수혈 개시 소요시간 △ 복부 외상환자 응급수술 적정 개시율 △ 두부 외상환자 응급수술 적정 개시율 △ 질관리위원회 활동 △ 외상환자 사망 사례 검토 △ 외상등록체계 정보관리 수준 △ 외상인력 교육 적정성 △ 지역 내 외상 교육제공 수준 △ 권역외상센터 연구실적 △ 대량 프로토콜 유용성 등 주요 지표에서 만점을 받았다.

한편 경기남부 권역외상센터는 최근 2021~2024년 4년 연속 미국 500여 개 이상 외상센터와 비교 상위 1%의 치료성적을 냈으며, 전국에서 가장 많은 중증외상환자를 진료하면서 ‘예방 가능 외상사망률’ 5% 미만 유지 등 국내를 넘어 세계적 수준의 우수한 외상센터로 평가받고 있다. 또 2022~2024년 닥터헬기 출동 1,000회 돌파 등 중증외상환자 구조에 앞장서고 있다.

보건복지부는 권역외상센터의 기능 및 중증외상치료의 질을 강화하는 한편, 지속 가능한 질관리 진료체계의 정착을 위해 매년 전국 권역외상센터를 대상으로 평가를 실시하고 있다.
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치은염이나 치주염 예방 하려면... 염화나트륨, 초산토코페롤, 염산피리독신, 알란토인류 등 함유 치약 도움 식품의약품안전처(처장 오유경)는 6월 9일 ‘구강보건의 날’을 맞아 구강에 자주 사용하는 의약외품인 치아미백제, 구중청량제, 치약의 올바른 선택과 사용법, 주의사항 및 온라인 부당광고 사례 등 안전사용 정보를 안내한다. 치약미백제, 구중청량제 및 치약은 제품의 형태에 따라 사용법이 다르므로 제품의 용기·포장이나 첨부문서에 기재된 용법·용량과 주의사항을 반드시 확인한 후 올바르게 사용해야 한다. 또한, 온라인으로 제품을 구매할 때 효능·효과에 관한 거짓·과장 광고에 현혹되지 말고 ‘의약외품’ 표시와 식약처에 허가(신고)된 제품인지 확인*하는 것이 중요하다. <치아미백제> 치아미백제는 착색 또는 변색된 치아를 미백기능이 있는 물질(과산화수소, 카바마이드퍼옥사이드)을 이용해 원래의 색 또는 그보다 희고 밝게 만들어주는 제품으로, 겔제, 첩부제, 페이스트제 등이 있다. 겔제는 치아에 흐르지 않을 정도로 바른 후, 제품마다 정해진 시간동안 겔이 마르도록 입을 다물지 말고 기다렸다가 30분 후에 물로 헹궈낸다. 첩부제는 박리제(치아부착면에 붙은 필름)를 떼어내어 치아에 부착했다가 제품 설명서의 사용시간에 맞춰 제거하며, 페이스트제는 적당량을 칫솔에 묻혀 칫솔

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심방세동, ‘피 한 방울’로 예측?...프로테오믹스 기반 "심혈관질환 정밀의료 시대 앞당겨" 연세의대가 혈액을 분석해 심방세동을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 연세대학교 의과대학 내과학교실 정보영·김대훈·박한진 교수(심장내과), 의생명과학부 양필성 조교 연구팀은 혈액 속 단백질 정보를 기반으로 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제학술지 써큘레이션(Circulation, IF 35.5)에 최근 게재됐다. 심방세동은 가장 흔한 심장 부정맥으로 뇌졸중과 심부전 위험을 높이는 주요 원인이다. 하지만 초기에는 증상이 뚜렷하지 않아 진단을 받지 못한 채 방치되기 쉽다. 이에 따라 질병이 발생하기 전에 위험도를 정확하게 예측하고 고위험군을 선별해 예방적 치료를 시행하는 정밀의료 전략이 필요하다. 연구팀은 약 6만 3천 명의 영국 바이오뱅크(UK biobank) 데이터를 대상으로 혈액 속 단백질과 심방세동 발생 여부와의 연관성을 분석했다. 이를 통해 심방세동 발생과 유의미한 상관관계를 보이는 단백질 후보군을 식별했다. 이후 미국의 ARIC 코호트 연구자들과 협력해 식별한 단백질 후보군이 동일하게 잘 작동함을 확인했다. 연구팀이 개발한 프로테오믹스 모델의 단백질 정보를 이용했을 때 기존 임상예측모델보다 뛰