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보라매병원, ‘제12회 개원의를 위한 연수교육’ 개최

서울대학교병원운영 서울특별시보라매병원(원장 정승용)이 오는 12월 5일 오전 9시부터 제12회 개원의를 위한 연수교육을 개최한다.


코로나19 확산 방지를 위해 온라인으로 진행되는 이번 연수교육의 주제는 ‘100세 시대 개원의와 함께 소통하는 연수강좌’로, 코로나19 관련 이슈와 일차 의료기관에서 흔히 접하는 만성 질환의 최신 지견과 임상 경험들을 공유하고자 마련됐다.   

  

1부에서는 ‘COVID-19 이슈와 만성질환의 최신지견’을 주제로 ▲COVID 19 감염증 이후 환자 관리(호흡기내과 허은영 교수) ▲코로나19 시대의 건강검진(가정의학과 오범조 교수) ▲고혈압 약물 치료의 최신지견(순환기내과 김학령 교수) ▲신기능 저하 환자에서의 혈당조절(내분비대사내과 구보경 교수) ▲급성 및 만성 통풍의 치료(류마티스내과 신기철 교수) ▲골다공증과 척추골다공증 골절의 진단, 예방, 치료(신경외과 박성배 교수)에 대한 강의가 진행된다.


2부에서는 ‘일차 진료에서 자주보는 증상과 질환’을 주제로 ▲담석증에 대한 올바른 내과적 접근(소화기내과 장동기 교수) ▲흔한 복부질환과 초음파 소견(영상이학과 이명석 교수) ▲다양한 통증질환의 시술적 치료의 실제(마취통증의학과 김정수 교수) ▲두통의 이해와 약물 치료(신경과 권형민 교수) ▲일차 진료에 흔한 피부질환의 진단과 치료(피부과 조소연 교수) ▲일차 진료에서 흔한 수면장애의 진단과 치료(신경과 구대림 교수)에 대한 강의가 이어질 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