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전남대병원 권역심뇌혈관질환센터, 전라남도 공공·의료기관 연계 건강강좌 실시

지역사회 주민 대상으로 심근경색, 뇌졸중 공개 교육

전남대학교병원 권역심뇌혈관질환센터는 2011년에 전라남도 공공·의료기관과 연계하여 지역사회 주민들을 대상으로 심근경색 바로알기, 뇌졸중 바로알기에 관한 공개 건강강좌를 지난 3월부터 실시하고 있다.

이번 건강강좌는 장성군 보건의료원을 포함한 전남지역 13곳에서 1년 동안 이루어질 예정이며 전남대학교병원 권역심뇌혈관질환센터의 박종춘, 김태선, 안영근, 최인성 교수를 포함하여 광주보훈병원, 여수시 의사회, 순천성가롤로병원 뇌졸중센터, 해남종합병원, 전남소방본부 관계자 등이 참여하여 약 1500여명을 대상으로 심뇌혈관질환에 관한 교육을 실시한다.

△ 4월 19일 - 순천시보건소 △ 5월6일 - 함평군보건소 △5월 17일 - 여수시보건소 △5월 27일 - 곡성군보건의료원 △6월10일 - 완도군보건의료원 등 매월 1차례 이상 진행되며, 하반기에는 목포보건소, 장흥보건소, 담양보건소, 나주보건소 등에서 펼칠 예정이다.

전남대병원은 광주·전남 지역의 심뇌혈관질환 치료·재활 및 예방관리의 거점병원으로써 전라남도 공공·의료기관과의 네트워크를 형성할 뿐만 아니라 지역사회 주민을 대상으로 심뇌혈관질환 예방 및 관리의 중요성을 인식시켜 지역사회의 건강증진에 이바지 할 것으로 전망된다.

△3월 29일 - 장성군보건의료원, 구례군보건의료원 △3월 31일 - 해남종합병원 △4월 14일 - 영양군보건소 △ 4월 19일 - 순천시보건소 △ 5월6일 - 함평군보건소 △5월 17일 - 여수시보건소 △5월 27일 - 곡성군보건의료원 △6월10일 - 완도군보건의료원 △6월 미정 - 장성군보건의료원 순으로 강좌가 실시될 예정이다.

 

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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