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질병관리청

한랭질환 주의보...심뇌혈관질환, 당뇨, 고혈압 등 만성질환자 특히 주의해야

65세 이상, 실외 길가, 새벽・오전시간대에 많이 발생

질병관리본부(본부장 정은경)는 오늘 전국 대부분의 아침 기온이 어제에 이어 영하권으로 떨어지고, 일부 지역은 한파 주의보·특보가 예상됨에 따라 한랭질환 예방에 주의를 당부하였다. 
    
’20년 1월의 평균최저기온은 영하 1.1℃로 평년(1981-2010, -5.4℃)보다 4.3℃ 높은 온화한 겨울날씨를 보였고, 추위에 익숙하지 않은 상황에서 갑작스런 한파에 노출될 경우 적절하게 대비하지 않으면 한랭질환이 발생하기 쉽다.

한랭질환 응급실감시체계로 현재(2019.12.1.~2020.2.3.)까지 신고된 한랭질환자는 229명(사망 0명)으로 전년 같은 기간에 비해 발생 수는 27% 감소했으나 한랭질환자 발생 특성은 예년과 유사하게 나타났다.
   
연령별로는 65세 이상 노년층이 전체 환자(229명) 중 108명(47.2%)으로 가장 많았고, 질환별로는 저체온증이 203명(88.6%)으로 가장 많았으며, 발생환자의 76명(33.2%)은 음주상태였던 것으로 나타났다.
 
발생장소는 길가나 집주변과 같은 실외가 173명(75.5%)으로 많았고, 발생시간은 하루 중 지속적으로 발생하였으나, 특히 기온이 급감하는 새벽·아침(03-09시)에 75명(33%)으로 가장 많이 발생하였다.

한랭질환은 심각한 인명피해로 이어질 수 있지만 건강수칙을 잘 지키는 것으로도 예방이 가능하므로, 한파 시 내복‧장갑‧목도리‧모자 등으로 따뜻하게 몸을 보호하는 등「한파대비 건강수칙」을 준수 하는 것이 중요하다. 

특히 고령자와 어린이는 일반 성인에 비해 체온 유지에 취약하므로 한파 시 실외활동을 자제하고 보온에 신경 써야 하고,만성질환(심뇌혈관질환, 당뇨, 고혈압 등)이 있는 경우에는 혈압이 급격히 상승하는 등 증상이 악화되어 위험할 수 있으므로 추위에 갑자기 노출되지 않도록 주의하고 무리한 신체활동을 피하는 것이 좋다.

또한, 술을 마시는 경우 신체는 열이 올랐다가 체온이 급격히 떨어지지만 추위를 인지하지 못하여 위험할 수 있으므로 한파 시에는 과음을 피하고 절주하도록 해야 한다. 


아울러 저체온증은 응급상황이므로 발생 즉시 병원에 내원해야 하며, 적절한 조치가 없으면 생명이 위험할 수 있어 주변의 관심과 신속한 조치가 필요하다.

질병관리본부 정은경 본부장은 “올 겨울(12월, 1월)이 평년보다 기온이 높아 2월 초 갑작스런 한파에 신체 적응력이 떨어질 수 있어 주의를 요하고, 「한파대비 건강수칙」을 준수하는 것이 중요하다” 고 밝혔다.

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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