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행정

어느 병원이 잘하나..."치매 질환, 외래 진료서비스 질 평가한다"

치매 질환에 대한 적정성평가로 진단의 정확도 제고 등 의료서비스 질 향상

보건복지부(장관 권덕철)와 건강보험심사평가원(원장 김선민, 이하 ‘심사평가원’)은 “신규 치매환자에 대한 정확한 진단 등 의료서비스 질 향상을 위해 ‘21년부터 치매 질환 외래 진료서비스에 대해 적정성평가를 실시한다.”고 밝혔다.
  
심사평가원은 만성 퇴행성 질환인 치매의 특성을 감안, 신규 치매환자에 대한 발병 원인 파악 등 정확한 진단 중심으로 평가를 실시한다. 

치매환자가 치매국가책임제(2017.9월~) 내에서 효과성 및 효율성 높은 관리를 받을 수 있는 임상적 근거 기반을 제고하는 측면에서 그 의의가 크다고 할 수 있다.

1차 평가는 2021년 10월에서 2022년 3월까지 평가 대상기간 동안 신규 치매 외래 환자를 진료한 요양기관을 대상으로 총 9개(평가지표 4개, 모니터링지표 5개) 지표에 대해 평가한다. 

치매의 정확한 진단 및 치료, 관리의 질이 향상될 수 있도록 ▲신규 치매 외래 환자 담당 의사 중 신경과, 정신건강의학과 전문의 혹은 치매 관련 교육을 이수한 의사 비율을 평가하고,다양한 치매 원인 확인 및 치매 진단을 위한 ▲구조적 뇌영상 검사(CT 또는 MRI) 시행률 ▲필수 혈액검사 시행률 ▲선별 및 척도검사 시행률을 평가한다.

치매 증상 및 질병의 경과를 알아보기 위해 ▲신경인지기능검사 시행률 ▲이상행동증상에 대한 평가 비율 ▲일상생활장애에 대한 평가 비율을 모니터링하고,▲항정신병 약물 투여율을 평가하여 신규 치매 환자의 항정신병 약물 사용 현황을 확인하며,신규 치매 환자의 지역사회 활동 활성화를 위해 국가 치매 등록 관리 사업에 맞춰 ▲지역사회 연계 비율을 모니터링한다. 

치매는 인지 기능 장애의 진행형 만성질환으로 환자와 가족에게 경제적․정신적 큰 부담을 주기 때문에 조기 진단 및 치료를 통해 질환의 경과를 지연시키는 것이 매우 중요하다.

우리나라에서는 ‘19년 65세 이상 추정 치매 환자 수 약 79만 명, 연간 1인당 관리비용은 약 2,072만 원이었으며, 국가치매관리비용은 16조 5000억 원(GDP의 약 0.86%)으로 추정된다. 
      
치료가 가능한 치매는 원인을 조기 진단하고 적정한 치료를 통해 증상 호전*이 가능하며, 적절한 약물치료는 치매 증상을 완화시켜 인지 및 행동 기능을 향상시킨다. 
     
보건복지부 이상희 보험평가과장은 “치매 질환 적정성평가를 통해 정확한 진단에 기반한 치매환자 관리 수준을 높이는 계기가 될수 있도록 최선을 다하겠다.”라고 전했다. 
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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