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의료ㆍ병원

다이어트 중 가장 흔하게 하는 실수? 단백질 섭취 소홀

365mc, 고객 식단 2385건 분석 결과 ‘단백질 섭취 부족’ 가장 큰 문제로 꼽아

다이어트 시 사람들이 가장 흔하게 저지르는 실수는 무엇일까?

비만 진료 특화 의료기관 365mc는 최근 서울, 대전, 부산 지방흡입센터에서 식이영양상담을 받은 고객들의 실제 식단(식사일기)을 바탕으로 문제점을 분석했다.

그 결과 전체 2,385건 가운데 562건(24%)의 식단에서 ‘단백질 섭취 부족’이 가장 큰 문제점으로 지적됐으며 ‘야식’이 340건(14.2%), ‘굶기’가 245건(10.3%)으로 나타났다. 또한 ‘간식 섭취’ 가 218건(9.1%), ‘잦은 밀가루 음식 섭취’가 207건(8.7%) 순으로 뒤를 이었다. 이 밖에도 직장인들의 경우 잦은 회식자리나 모임으로 인한 음주도 192건(8.3%)에 달했다.

이를 통해 체중감량을 목적으로 하는 다이어트 중 사람들이 가장 흔하게 저지르는 실수가 ‘단백질 섭취 소홀’ 이라는 것을 알 수 있다.

365mc 김우준 원장(식이영양위원회 위원장)은 “보통 체중감량을 위해 육류 섭취를 피하고 채소 위주의 식사를 하는 경우가 많은데 다이어트에 성공하기 위해서는 하루 세끼마다 적정량의 단백질을 섭취하는 것이 매우 중요하다”고 설명하며 “단백질은 기초대사량을 높여주고 근육의 손실 없이 체지방만 감량되도록 도움을 주는 필수 영양소”라고 강조했다. 

또한 “순수 단백질 식품은 칼로리는 낮지만 부피는 커서 포만감 유지에도 도움이 된다는 장점까지 있다”며 “두부, 계란, 닭가슴살, 생선 등 다양한 단백질을 섭취하면서 굶지 않고 건강하게 다이어트를 시행하는 것이 장기적인 관점에서 봤을 때 바람직하다”고 덧붙였다.

한편 365mc는 서울365mc병원을 비롯해 대전지방흡입센터, 부산지방흡입센터로 식이영양상담센터 운영을 확대하였으며, 식이영양상담을 받고 있는 고객들의 식사일기를 분석, 식이관리 개선점을 개인 휴대전화로 전송하는 행동수정 요법 등 전문적인 비만치료와 활발한 학술∙연구활동을 위해 최선의 노력을 기울이고 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