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전북대병원 이달의 해피데이 부서 ‘41병동’

힐링카페 운영으로 병원생활에 지친 환우들에게 해피바이러스 전달

전북대학교병원(병원장 정성후)은 과중한 업무 속에서도 고객만족 서비스 제공을 위해 노력해온 ‘41병동’을 이달(8월)의 해피데이 부서로 선정했다고 2일 밝혔다. 

정성후 병원장과 진영호 진료처장, 정영주 교육수련실장, 최영란 간호부장 등 운영위원들은 이날 오전 해피데이 부서로 선정된 41병동을 직접 방문해 꽃다발과 격려금을 전달하며 격무를 위로 했다.

41병동은 외상을 비롯한 장기입원환자들이 많은 곳. 41병동 부서원들은 병동이 특성을 감안해 장기입원으로 지친 환우와 보호자를 위해 매달 셋째주 금요일 오후 3시 30분부터 두 시간 동안 ‘힐링카페’를 열고 있다.

지난 1월부터 처음 문을 연 힐링카페에서는 차와 음료를 제공하는 것은 물론 혈압측정과 건강상담 등을 통해 오랜 병원 생활로 지친 환자와 보호자들의 마음을 달래주고 있다. 병동의 복도 공간을 활용해 열리고 있어 이곳을 지나는 병원 직원들에게도 잠시나마 숨을 돌리는 쉼터로 활용되기도 한다.

41병동 부서원들은 “오랜 병원생활로 힘들어하고 있는 환자와 보호자들에게 비타민 같은 활력소 역할을 하고 싶었다”며 “정성스럽게 준비한 차  한잔이 병원생활에 지친 환우와 보호자들에게 잠시나마 따뜻한 위로가 되길 바란다”고 말하고 있다.

정영주 교육수련실장을 위원장으로 한 병원친절위원회는  “힘든 근무여건 속에서도 내·외부 고객을 위해 봉사하는 41병동 구성원들에게도 해피바이러스를 전달하고 싶어 해피데이 부서로 선정했다”고 선정 이유를 밝혔다.

정성후 병원장은 “환자와 보호자는 물론 직원들을 배려하는 41병동 부서원들의 따뜻한 마음이 병원에 큰 울림이 되고 있다”며“웃음을 잃지 말고 밝은 모습으로 고객을 응대하고 희망과 자신감을 가지고 근무할 수 있기를 바란다”고 말했다.

한편 전북대병원은 내․외부 고객만족도 향상과 구성원간 소통을 강화하기 위해 과중하고 열악한 근무환경을 딛고 열심히 일하는 부서를 추천받아 매달 ‘해피데이’ 부서로 선정하고 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