Kim, Mi-Ae;Kim, Dong-Kyu;Yang, Hyeon-Jong;Yoo, Young;Ahn, Youngmin;Park, Hae-Sim;Lee, Hyun Jong;Jeong, Yi Yeong;Kim, Bong-Seong;Bae, Woo Yong;Jang, An-Soo;Park, Yang;Koh, Young-Il;Lee, Jaechun;Lim, Dae Hyun;Kim, Jeong Hee;Lee, Sang Min;Kim, Yong Min;Jun, Young Joon;Kim, Hyo Yeol;Kim, Yunsun;Choi, Jeong-Hee;Work Group for Rhinitis, the Korean Academy of Asthma,
Allergy and Clinical Immunology
Allergy, Asthma & Immunology Research
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제10권6호
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pp.648-661
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2018
Purpose: Pollen-food allergy syndrome (PFAS) is an immunoglobulin E (IgE)-mediated allergy in pollinosis patients caused by raw fruits and vegetables and is the most common food allergy in adults. However, there has been no nationwide study on PFAS in Korea. In this study, we investigated the prevalence and clinical characteristics of PFAS in Korea. Methods: Twenty-two investigators participated in this study, in which patients with allergic rhinoconjunctivitis and/or bronchial asthma with pollen allergy were enrolled. The questionnaires included demographic characteristics, a list of fruits and vegetables, and clinical manifestations of food allergy. Pollen allergy was diagnosed by skin prick test and/or measurement of the serum level of specific IgE. Results: A total of 648 pollinosis patients were enrolled. The prevalence of PFAS was 41.7% (n = 270). PFAS patients exhibited cutaneous (43.0%), respiratory (20.0%), cardiovascular (3.7%) or neurologic symptoms (4.8%) in addition to oropharyngeal symptoms. Anaphylaxis was noted in 8.9% of the PFAS patients. Seventy types of foods were linked to PFAS; e.g., peach (48.5%), apple (46.7%), kiwi (30.4%), peanut (17.4%), plum (16.3%), chestnut (14.8%), pineapple (13.7%), walnut (14.1%), Korean melon (12.6%), tomato (11.9%), melon (11.5%) and apricot (10.7%). Korean foods such as taro/taro stem (8.9%), ginseong (8.2%), perilla leaf (4.4%), bellflower root (4.4%), crown daisy (3.0%), deodeok (3.3%), kudzu root (3.0%) and lotus root (2.6%) were also linked to PFAS. Conclusions: This was the first nationwide study of PFAS in Korea. The prevalence of PFAS was 41.7%, and 8.9% of the PFAS patients had anaphylaxis. These results will provide clinically useful information to physicians.
Background: Though clinical practice guidelines (CPGs) for cardiac rehabilitation (CR) are an effective and widely used treatment method worldwide, they are as yet not widely accepted in Korea. Given that cardiovascular disease is the second leading cause of death in Korea, it is urgent that CR programs be developed. In 2008, the Government of Korea implemented CR programs at 11 university hospitals as part of its Regional Cardio-Cerebrovascular Center Project, and 3 additional medical facilities will be added in 2019. In addition, owing to the promotion of CR nationwide and the introduction of CR insurance benefits, 40 medical institutions nationwide have begun CR programs even as a growing number of medical institutions are preparing to offer CR. The purpose of this research was to develop evidence-based CPGs to support CR implementation in Korea. Methods: This study is based on an analysis of CPGs elsewhere in the world, an extensive literature search, a systematic analysis of multiple randomized control trials, and a CPG management, development, and assessment committee comprised of 33 authors-primarily rehabilitation specialists, cardiologists, and thoracic surgeons in 21 university hospitals and 2 general hospitals. Twelve consultants, primarily rehabilitation, sports medicine, and preventive medicine specialists, CPG experts, nurses, physical therapists, clinical nutritionists, and library and information experts participated in the research and development of these CPGs. After the draft guidelines were developed, 3 rounds of public hearings were held with staff members from relevant academic societies and stakeholders, after which the guidelines were further reviewed and modified. Results: CR involves a more cost-effective use of healthcare resources relative to that of general treatments, and the exercise component of CR lowers cardiovascular mortality and readmission rates, regardless of the type of coronary heart disease and type and setting of CR. Conclusion: Individualized CR programs should be considered together with various factors, including differences in heart function and lifestyle, and doing so will boost participation and adherence with the CR program, ultimately meeting the final goals of the program, namely reducing the recurrence of myocardial infarction and mortality rates.
우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.
골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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