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백병원, 제8회 Q·I경진대회 개최

대상, 부산백병원 중환자실·병리과 수상

인제대학교 백병원(이사장 이혁상)은 4월 8일 서울백병원 P동 대강당에서 '제8회 백병원 Q·I 경진대회'를 개최했다. 병원별 예선전을 걸쳐 최우수 주제 10개가 발표된 이날 대회의 대상은 'SICU 환자의 욕창 예방 및 관리 활동'과 '동결 조직 병리 검사의 신속성 관리방안'을 제시한 부산백병원 중환자실과 병리과가 수상했다.

대상을 수상한 부산백병원 중환자실은 WMT(Wound Management Team)를 구성 체위시간 조정, 체위변경 방법 개선, 드레싱 방법, 피부보호 방법 등 욕창간호의 표준화 알고리즘을 병동 특성에 맞게 재구성해 월평균 1.32%발생하는 욕창발생률을 0.53%로 감소시켰다. 욕창 치유율도 월평균 7.27%에서 20.29%까지 높였다. 욕창 발생이 직·간접적인 간호 시간 증가로 이어질 뿐만 아니라 치료도 힘들기 때문에 예방에 초점을 둔 활동이 높이 평가됐다.

함께 대상을 수상한 병리과는 수술 중 신속하게 판독을 요하는 동결 검사의 과정을 전산시스템 구축과 검사과정의 최소화 시스템을 마련, 기존 평균 20분에서 16분으로 4분가량 단축해 신속한 수술이 가능케 한 점이 호평을 받았다.

금상으로는 '대장 용종 절제술 환자의 One-Stop 서비스 효과'와 '신속하고 정확한 패혈증 진단을 위한 혈액배양 개선방안'을 발표한 서울백병원 내시경실과 진단검사의학과가 수상했다.

은상은 일산백병원 병리과(세포병리검사의 과거결과 검색 및 수기작성 업무의 효율성 극대화)와 내과중환자실(인공호흡기 적용 환자에서의 효과적인 진정 관리 방안)이 수상했으며 동상은 상계백병원 진단검사의학과(부적합 검체 정보의 공유를 위한 개선활동)와 영상의학과(유방초음파 검사 예약부도율 감소를 위한 개선방안)와 해운대백병원, 물리치료실(공감네트워킹을 통한 고객만족도 향상과 중환자실)과 중환자실(효율적인 혈관 카테터 관리를 통한 지침 수행도 향상 및 혈류감염 감소)이 각각 수상했다.

이날 심사는 인제대학원대학교 김광기 학장과 박노례 석좌교수, 류시원 교수, 백수경 상임이사, 백진경 디자인연구소장과 5개 백병원 QI실장 등 10명의 심사위원이 주제선정, 문제분석, 목표수립, 개선활동, 효과 및 향후관리를 종합적으로 평가해 심사했다.

이혁상 이사장은 “QI활동은 목표를 설정해 변화해가며 기존의 제도를 반성하고 수정하면서 의료서비스의 질이 발전해 가는 활동”이라며 “초창기 QI활동은 대부분 의사들의 술기와 실력을 향상시키는 방법들의 주제들이 발표됐지만 이제는 환자의 안정성과 편의성을 고려한 환자위주의 의료의 질을 높여야 한다”고 강조했다.

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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