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질병관리청

코로나19 예방접종 87428명, 이상반응 209건 중 204건 경증.. 3건 아나필락시스 의심,사망 2건은 인과성 확인

오늘 사망자 발생, 의무기록 조사, 시도 신속대응팀 검토 및 질병관리청 피해조사반 검토 등 통해 예방접종과의 연관성을 확인 계획

코로나19 예방접종 대응 추진단(단장 : 정은경)은 3월 3일 0시 기준 신규로 63,644명이 추가 접종받아 87,428명(아스트라제네카 백신 85,904명, 화이자 백신 1,524명)에 대한 코로나19 백신 1차 접종을 완료했다고 밝혔다

접종기관 및 대상자별로는 요양병원은 71,456명(35.2%), 요양시설은 14,307명(13.2%), 코로나19 환자치료병원은 1,524명(2.7%), 1차 대응요원은 141명이 예방접종을 받았다.



코로나19 예방접종 후 이상반응으로 의심되어 신고 된 사례는 총 209건(신규 53건)으로, 204건은 예방접종 후 흔하게 나타날 수 있는 두통, 발열, 메스꺼움, 구토 등 경미한 사례였으며, 3건의 아나필락시스 의심사례와 2건의 사망사례가 보고되어 조사가 진행 중이다.

질병관리청장(정은경)은 금일 코로나19 예방접종 후 사망하였다고 신고된 2건의 사례가 있으며, 역학조사 및 피해조사반을 개최하여 인과성을 판정할 예정이라고 밝혔다.



사망자 A씨(남, 50대)는 요양병원에 입원한 환자로 3.2일 9시 반경 코로나19 예방접종(아스트라제네카) 후 11시간 경과 후 흉통과 메스꺼움, 호흡곤란을 호소하여 치료하였으나 3.3일 오전 7시 사망을 확인하였다.

사망자 B씨(남, 60대)는 요양병원에 입원한 환자로 2.27일 2시반경 코로나19 예방접종(아스트라제네카) 후 33시간 경과 후 발열과 전신 근육통 등의 증상을 보였고, 호전되었다가 상태 악화되어 3월3일 오전 10시 사망하였다.
    
질병관리청에서는 해당 지자체와 함께 역학조사 중이며, 추가적으로 의무기록 조사, 시도 신속대응팀 검토 및 질병관리청 피해조사반 검토 등을 통해 예방접종과의 연관성을 확인할 계획이다.



정은경 청장은 “신속하게 조사를 통해 예방접종 인과관계와 원인을 조사 중이며, 아나필락시스 등 중증 이상반응 방지를 위해 건강상태가 좋은 날에 예방접종을 받아주시고,  접종 대기 중에는 수분을 충분히 섭취하고, 예진 시 아픈 증상이 있거나 평소에 앓고 있는 만성질환은 반드시 의료인에게 알리시고,  만성질환자 등 기저질환자들은 접종 후 이상반응 여부를 면밀히 관찰하는 등 안전한 예방접종을 위한 주의사항을 당부”하였다. 

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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