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전북대병원,신규직원 교육 실시

기본 소양 및 의료직무․법정교육 등이 참여형으로 진행

전북대학교병원(병원장 정성후)이 지난 25일부터 28일까지 나흘간의 일정으로 어린이병원 2층 완산홀과 변산 농협생명연수원 일대에서 ‘2014년 2차 신규직원 교육’을 실시했다.

병원에 입사한 신규직원 77명을 대상으로 진행된 이번 교육에서는 신입사원으로서 기본적으로 소양 및 예절교육과 필수 의료직무․ 법정․팀워크 및 고객만족도 향상 교육 등으로 진행됐다.

특히 이번 교육에서는 교육대상자가 직접 실행하고 문제를 해결하는 참여형 교육으로 진행돼 교육 참가자들로부터 큰 호응과 높은 교육만족도를 얻었다.

교육 첫날인 25일 진행된 팀워크향상 교육에서는 산악에서 사고를 당한 환자를 팀원이 함께 구조물과 도로를 개척해 구조해내는 과정이 진행돼 팀원들의 단합된 의지를 보여줬다.

이어 둘째날인 26일 진행된 고객만족서비스 향상교육에서는 각 조별로 조원 전체가 참여해 병원에서 일어날 수 있는 불친절 상황을 연출하고 친절한 응대방법을 함께 공유하는 시간을 갖기도 했다.

이밖에도 심폐소생술과 감염관리, 질향상과 환자안전, 환자의 권리와 책임, 의료윤리, 성희롱 및 성폭력, 성매매 예방교육 등이 진행됐다. 

정성후 병원장은 “이번 교육은 직장인으로서 갖추어야 올바른 자세와 직업윤리 확립에 도움을 주고 의료인으로서 갖춰야할 기본 소양을 습득할 수 있도록 마련했다”며 “앞으로 국립대병원 직원으로서 공익적 책무성을 가지고 고객들에게 최상의 서비스를 제공할 수 있기를 바란다”고 말했+다.

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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