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전북대병원 문미경 약사 ‘병원약사상’ 수상

2018년 병원약사대회서 병원약제 업무 개선 및 이미지 제고에 기여한 공로 인정

전북대학교병원(병원장 조남천)은 약제부 문미경(조제팀장) 약사가 병원약제 업무 개선 등에 기여한 공로를 인정받아  ‘병원약사상’을 수상했다고 4일 밝혔다.

시상식은 한국병원약사회 주최로 지난달 말 서울 양재동 더케이호텔 컨벤션센터에서 열린  ‘2018년 병원약사대회’에서 진행됐다. 

병원약사상은 10년 이상 근무한 회원 중 사명감을 가지고 성실하게 근무하여 타의 모범이 되며, 병원약제 업무 개선 및 병원약사의 이미지 제고에 기여한 공로가 큰 회원을 선정하여 수상하는 상이다. 

이번 수상으로 문미경 약사는 병원약사로서 복약지도를 비롯한 다양한 임상업무를 개발, 정착시키고, 팀의료의 활성화, 투약오류 관리, 마약류 안전사용 관리 등 환자안전에 기여한 바를 인정받았다.

문 약사는 1996년 내과계열 퇴원약 복약지도, 복약상담실 업무를 담당하면서 복약지도 업무의 기틀을 마련했으며 TDM(치료적 약물농도 모니터링), ASC(항응고 약료) 등 임상약제서비스 업무를 정착시키는데 일익을 담당했다. 

특히 임상약제팀장으로 근무하는 동안 약물부작용 모니터링 업무를 적극 시행하면서 의료진과 연계하여 팀을 구성하고, 전산 프로그램을 개발하여 부작용 모니터링 업무를 정착화하였으며, 2013년 전북지역 의약품 안전센터를 유치하는데 기여했다.

팀의료 활동으로 당뇨교육팀의 당뇨병교육자로써 1995년부터 집단 약물교육을 실시하고 있으며, 감염내과와 연계하여 일부 항생제에 대한 DUE(약물사용평가) 활동을, 2017년도에는 병동환자의 적절한 약물요법을 위해 MTM(medication therapy management)업무를 정형외과  병동환자에게 도입하였다. 

또한 2016년부터 조제팀장으로 근무하면서 환자안전을 위해 처방 및 조제 오류를 예방하기 위한 프로그램 개발하고, 병원내 ‘환자 안전 지킴이’로 지정받아 활동하며, 성실히 수행하여 ‘Good catcher’ 상을 수차례 수상하기도 했다.
 
이와 함께 안전하고 효율적인 마약류 관리를 위해 2015년 원내 바코드 시스템을 구축하였고, 2018년 5월부터 시행된 마약류 취급보고 제도를 위한 마약류통합관리시스템 연계보고 프로그램 개발에 기여하였으며, 중소병원 및 타 지부 병원약사, 개국약사 대상 교육을 통해 보고 제도가 원활하게 정착될 수 있도록 하였다.  

올바른 의약품 사용을 위해 전북대병원 직원, 타 종합병원 및 중소병원, 개국약사 등을 대상으로 다양한 교육에 참여하고 있으며, 현재 한국병원약사회의 학술위원회 회원, 전북지부 학술이사로서 적극적으로 활동하고 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