배 경: 패혈증 환자의 예후를 예측하는 데 현재 사용되고 있는 임상적 채점 방식은 몇가지 제한점이 있다. 그래서 단백질체학(proteomics) 기법을 사용하여 표지자(proteomic biomarkers)를 찾으려 연구를 진행하였다. 방 법: 본 연구에서는 16명의 패혈증환자에게서 중환자실에 입원하자마자 혈장을 채취하였다. 패혈증의 예후를 예측할 수 있는 표지자를 찾기 위해 Surface-enhanced laser desorption/ionization time-of-flight (SELDI -TOF) mass spectrometry를 사용하였다. 결 과: 사망환자와 생존환자 사이에 통계적으로 유의한 차이가 있는 6개의 단백표지자를 발견하였고 이들은 패혈증 환자의 예후 예측과 치료계획수립에 도움이 될 것으로 생각된다. 결 론: 프로테오믹 마커는 패혈증 환자의 예후를 예측하고 치료계획을 세우는 데 있어 유용하게 이용될 가능성이 있을 것으로 사료된다.
목적: 많은 의료인들은 여명 예측을 어려워하는데, 교육의 부족이 이러한 어려움을 가져오는 요인들 중 하나이다. 그러나 최근 여명 예측에 도움이 되는 여러 가지 예후 지수가 발표되었다. 본 연구에서는 의료인들을 대상으로 예후 지수에 대해 교육을 실시하고 이러한 교육이 여명 예측의 정확도, 자신감, 지식을 향상시키는지 알아보고자 하였다. 방법: 2009년 7월 22일, 경기도 소재 일개 대학병원에서 '말기암환자의 여명 예측'에 대한 교육을 실시하고 간호사 및 의사 29명의 참가자를 대상으로 교육 전 후의 여명 예측에 대한 자신감, 정확도, 지식의 항목을 중심으로 변화를 측정하였다. 교육은 완화의학을 전공한 1인의 가정의학과 교수가 파워포인트를 사용하여 Palliative Prognostic score (PaP score)와 Objective Prognostic Score (OPS)에 대해 강의하고 상호문답 방식으로 40여분간 진행하였다. 결과: 교육 전 후의 자신감 평균은 교육 전의 $4.00{\pm}1.73$ (평균${\pm}$표준편차)점 (0~10 visual analog scale)에 비해서 교육 후가 $5.83{\pm}1.71$점으로 유의하게 높았으며(P<0.001) 나이가 많을수록 교육 전 여명 예측의 자신감이 유의하게 높았고(P=0.04), 진료 또는 간호 증례 수가 많을수록 여명 예측 교육 전 후의 자신감이 유의하게 높게 나왔다(각각 P=0.005, P=0.017). 교육 전 후의 여명 예측 정확도도 교육 후가 27/29명(93.1%), 교육 전이 14/29명(48.0%)으로, 교육 후가 교육 전보다 유의하게 높게 나왔다(P<0.001). 결론: 예후 지수를 활용하여 여명 예측을 교육했을 때 여명 예측에 대한 자신감, 정확도의 상승은 유의하였다. 이러한 결과의 일반화를 위해 앞으로 의료인들을 대상으로 하는 생존 기간 예측 교육이 필요할 것이다.
목적: 말기 암 환자에게 있어서 정확한 여명 예측은 환자의 효율적인 치료 계획을 세우고 환자의 삶의 질을 높이는데 있어서 중요하다. 본 연구에서는 말기 암 환자에서 호중구-림프구 비가 생존기간 예측을 위한 예후 인자로서 유용한가를 알아보고자 한다. 방법: 2004년 1월부터 2007년 6월까지 말기 암 환자로 완화 치료를 목적으로 영동세브란스병원 가정의학과에 입원 혹은 전입되어 치료를 받는 중 사망한 67명의 환자를 대상으로 하였다. 호중구-림프구 비에 따라서 3개의 군으로 나누어 과거 병력, 신체 계측, 임상 증상, 혈액검사 소견, 생존기간을 분석하였다. 결과: 호중구-림프구 비가 가장 높은 군(${\geq}12.5$)에서 환자의 생존기간이 단변량 분석에서 통계적으로 유의하게 짧았으며(hazard ratio (HR)=3.270, P=0.001)), 저하된 활동도, 호흡 곤란 증상을 보정한 다변량 분석에서도 통계적 유의성을 보였다(HR=2.907, P=0.007). 완화 치료를 위해 입원 혹은 전입된 시점에 비하여 사망이 임박한 시점에서 호중구-림프구 비는 의미 있는 증가를 보였다(P=0.001). 결론: 호중구-림프구 비는 말기 암환자에서 생존기간 예측을 위한 독립적인 예후 인자로 확인 되었다.
목적: 제6판 UICC TNM 분류법과 비교하여 새로 개정될 제7판 분류법이 위암 환자들의 예후를 예측하는데 어떠한 차이점이 있는지를 그 유용성과 함께 비교 분석한다. 대상 및 방법: 1992년 6월부터 2006년 12월 사이에 한양대학교병원 외과에서 위암으로 수술 받은 1,633명을 대상으로 제6판 및 제7판(예정) UICC TNM 병기분류법에 따른 예후 예측과 관련된 사항들을 비교 분석하였다. 결과: 제7판 분류에 의한 T2와 T3 사이 생존율의 차이가 유의하지 않았으나 N0, N1, N2, N3a, N3b 사이 생존율은 모두 유의한 차이를 보였다. 제7판에 따른 병기 III와 병기 IV 사이의 생존율 차이는 유의하였으나 병기 Ia와 Ib사이, Ib와 IIa사이, IIa와 IIb사이, IIb와 IIIa 사이의 생존율 차이는 유의하지 않았다. 동일병기로 분류되었으나 구성요소의 차이에 따라 생존율의 동질성을 확보하지 못하는 경우가 병기 IV를 제외하면 제6판보다 제7판에서 더 많았다. 결론: 제7판 분류법은 제6판 분류법에 비하여 너무 복잡하게 구성되어 있으며, 서로 다른 병기 사이의 생존율의 차별화나 동일 병기를 이루고 있는 서로 다른 인자로 구성된 경우들 사이에서의 생존율의 동질성 평가에서 부족하였다. 그러나 근치 인자와 비근치 인자를 같은 병기로 구분한 제6판의 병기 IV 분류 기준을 수정하여 서로 다른 병기로 분리 해 놓은 제7판에서의 변화는 적절하다고 평가할 수 있겠다.
웹을 통해서 수천 또는 심지어는 수백만 명의 정보 수집이 가능해짐에 따라 이러한 사용자들로부터 생성된 데이터를 결합하는 알고리즘을 사용하여 새로운 비즈니스를 창출하는 집단지성이 크게 대두되고 있다. 최근 건강정보에 있어서도 웹을 통하여 사용자들이 정보의 획득이 일반화되면서 웹을 이용하는 사용자의 패턴을 이용하여 식중독이나 독감 같은 공공보건 관련 예후를 예측하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자들의 검색 동향을 통해 독감의 유행을 예측하기 위해 국내외의 인플루엔자 표본감시 데이터 및 검색 동향을 비교하였다. 이러한 사용자들이 독감 관련 검색어의 증가는 실제 독감의 유행과 높은 상관관계(p=0.5, p=0.76)를 보였으며, 이는 인터넷 검색 동향만으로도 초기 단계에서 감시하고자 하는 질병의 발생 양상과 유행 양상의 전개를 예측하는데 중요한 역할을 수행할 수 있음을 의미하는 것으로 인터넷 검색 동향을 통해 공공보건을 예측하는 시스템을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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