본 연구에서 당뇨병의 예방, 치료제 및 건강기능 식품으로서 산업적 활용가능성을 평가하기 위한 기초연구로서 번행초 추출물을 사용하여 당뇨관련 효소인 $\alpha$-amylase, $\alpha$-glucosidase, $\beta$-glucosidase 그리고 aldose reductase에 대한 저해활성을 조사하였다. 번행초의 HX 분획물은 인간 타액, 돼지 췌장 $\alpha$-amylase에 대해 5 mg/mL 농도에서 각각 62.23%, 88.74%로 높은 저해효과를 나타냈으며, $\alpha$-glucosidase에 대해서도 HX 분획물이 1 mg/mL 농도에서 60.27%로 높은 저해효과를 나타냄으로써 현재 혈당강하제로 사용되고 있는 acarbose와 1-deoxynorjirimycin보다 높은 억제 효과를 보였다. 그리고 만성 합병증에 의한 시력장애, 신경성장애, 신장기능장애, 심장기능 장애 등의 심각한 당뇨병성 합병증 유발과 관련이 있는 aldose reductase에 대한 억제활성을 조사한 결과, 1 mg/mL 농도에서 번행초 DCM 분획과 HX 분획물이 각각 51.95%, 47.22%로 높은 저해활성을 나타냄으로써 당뇨병과 그로 인한 합병증의 예방에도 효과가 있는 것으로 판단된다. 전 세계적으로 당뇨병 환자가 증가추세에 있어 당뇨병 치료제의 시장 규모는 더욱 확대될 가능성이 높은 가운데 지금까지 보고되지 않은 번행초의 항당뇨 효능의 우수성을 검증함으로써 바이오산업육성뿐만 아니라 신소득 작물로 순화재배를 통한 농가소득 향상에도 기여할 것으로 기대된다.
보건의료데이터의 질적 수준을 향상시키기 위해서는 데이터 질 관리 알고리즘을 개발할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 질환의 유병률, 입원율이 높은 고혈압 환자의 당뇨질환 동반에 관련된 데이터 질 관리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 2011년, 2012년 퇴원손상심층조사 자료 중 고혈압 환자 61,199건을 추출하여 분석대상으로 하였다. 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 방법과 Outlier Detection 방법론을 통해 데이터 질 관리 알고리즘 개발한 결과 고혈압 환자가 당뇨병을 동반상병으로 가지는데 영향을 미치는 요인으로는 성별, 연령, 당뇨병성 사구체 장애, 당뇨병성 망막병증, 당병성 다발성 신경병증 등이 있었다. 의사결정나무 결과에 따라 당뇨병을 동반상병으로 가질 확률 값이 80% 이상이거나, 20% 이하인 집단을 Outlier(극단치)로 정의하고, 고혈압 환자의 당뇨 동반에 대한 극단치를 가지는 6개 집단을 발견하였다. 이와 같이 Outlier(극단치) 집단에 포함되는 실제 데이터를 확인하여 데이터의 질적 수준을 향상 시킬 필요가 있다.
Objectives: This study reports the effectiveness of acupuncture and moxibustion for Diabetic Peripheral Neuropathy concurrent with Chemotherapy-Induced Peripheral Neuropathy. Case presentation: A 58-year-old male was admitted for hand numbness and foot pain after his sixth chemotherapy. He was treated with acupuncture and moxibustion for 18 days. Symptoms were evaluated with a numeric rating scale (NRS). After 18 days of treatment, his foot pain improved from NRS 4 to NRS 2. His hand numbness disappeared. Conclusion: This study suggests that acupuncture and moxibustion can be used for managing diabetic peripheral neuropathy concurrent with chemotherapy-induced peripheral neuropathy.
당뇨병 환자에서 $^{99m}Tc-colloid$ labeled scrambled egg와 hamberger를 이용한 고형식의 위배출 양상의 변화를 동위원소를 이용하여 고찰한 결과 당뇨병성 신경증의 정도, 특히 자율신경계 침습 유무, 이환기간 및 망막증의 정도와 관련이 있었고 혈당농도 및 조절상태와는 무관한 것으로 나타나 당뇨병 환자에서 신경장애가 심할수록 이환기간이 길수록 위장운동 장애가 심한 것을 나타내있다. 당뇨병성 위마비증도 자율신경계 침습이 있는 경우에 잘 발생하였고 Cisapride는 당뇨병 환자의 위 배출시간 및 위저류율을 호전시켰다. $^{99m}Tc-colloid$ labeled scrambled egg와 hamberger를 이용한 고형식의 핵의학적 정사 방법은 barium을 이용한 방사선학적 청사보다 정량화하기 쉽고 생리 식염수 부하검사보다 비침습적이며 당뇨병 환자의 실재 일회 식사량과 비슷한 500kCal의 열량으로 임상상을 잘 반영한다고 사료된다.
경산대학교 부속 대구한방병원에 당뇨병성 신경병증으로 인한 兩下肢 冷痺症, 無力感을 주소로 내원한 환자 1例에 대하여 2000년 7월 3일부터 2000년 7월 16일까지 漢藥治療 및 鍼灸治療 등을 시행하여 下肢의 증상 및 당뇨병으로 인한 전신증상의 호전에 도움이 되었으므로 치료내용과 경과를 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.
천마(Gastrodia Rhizoma)는 뽕나무 버섯과 편리공생하는 난초과(Orcbidan ceae)에 속하는 다년생 초본인 천마(수자해좇, 정풍초, Gastrodia elata Blume)의 뿌리를 지칭하는 것으로서 잎이 없으며, 땅속의 괴경이 한약재로 이용된다. 주로 고혈압, 신경성질환, 당뇨병 등의 성인병 뿐 아니라 스트레스해소, 피로회복 등에 효과가 있는 것으로 알려져 있는 한약재이다. 천마의 주요 효능으로는 항경련 작용 및 항간질 작용에 대한 보고가 있으며, 약리작용을 나타내는 주요성분은 gastrodin, p-hydroxy benzyl alcohol, p-hydroxy benzyl aldehyde, vanillin등의 ployphenol성분으로 알려지고 있다. 한편 두부는 동물성 단백질 식품과는 다르게 열량과 포화지방 함량이 낮고 콜레스테롤이 함유되어 있지 않으며 ,가격이 저렴하여 경제적인 단백질 식품으로 각광받고 있다. 따라서 임상적, 약리적 효능이 있는 물질을 강화하여 기존두부에 비해 영양학적인 기능성을 향상시킬 목적으로 두유에 천마즙을 혼합하여 제조하였고, 기능성 두부제조시 가수량, 가열시간 및 천마즙의 첨가량이 두부수율에 미치는 영향과 텍스쳐, 색도, 탁도, 세균수 등의 품질특성을 일반 두부와 비교·검토하였다.
노인성 치매의 전 임상단계인 경도인지장애(MCI)를 조기 진단하고, 조기 개입한다면, 치매의 발병률을 줄일 수 있다. 본 연구는 우리나라 지역사회 노인의 MCI 예측 모형을 개발하고 노년기 인지장애의 예방을 위한 기초자료를 제공하였다. 연구대상은 2012년 Korean Longitudinal Survey of Aging(KLoSA)에 참여한 65세 이상 지역사회 노인 3,240명(남성 1,502명, 여성 1,738명)이다. 결과변수는 MCI유병으로 정의하였고, 설명변수는 성, 연령, 혼인상태, 교육수준, 소득수준, 흡연, 음주, 주1회 이상의 정기적인 운동, 월평균 사회활동 참여시간, 주관적 건강, 고혈압, 당뇨병을 포함하였다. 예측모형의 개발은 Restricted Boltzmann Machine(RBM) 인공신경망을 이용하였다. RMB 인공신경망을 이용하여 우리나라 지역사회 노인의 MCI 예측 모형을 구축한 결과, 유의미한 요인은 연령, 성별, 최종학력, 주관적 건강, 혼인상태, 소득수준, 흡연, 규칙적 운동이었다. 이 결과를 기초로 MCI 고위험군의 특성을 고려한 맞춤형 치매 예방 프로그램의 개발이 요구된다.
대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말한다. 미국에서는 $25\%$ 이상의 성인이 대사성 증후군인 것으로 알려져 있으며, 경제 여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 최근 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되고 있는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학 분야에서 지식 발견, 데이터 마이닝을 위한 도구로 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에 서 는 대사증후군을 예측하는 문제를 다루며, 베이지안 네트워크와 의학 지식을 이용한 대사증후군의 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 다층 신경망, k-최근접 이웃 등의 분류기 보다 높은 $81.5\%$의 예측율을 보였다.
다시 강조하지만 신경관절병증의 수술 목표는 정상발을 만드는 것이 아니라 보조기 착용이 가능하고 발바닥을 이용한 체중 부하 보행이 가능하도록 하는 것이라는 것을 늘 유념하여 치료 계획을 세워야 한다. 따라서 적절한 수술 방법을 선택하기 위해서는 병의 진행 경과와 특성을 이해하여 적절한 술 전 계획을 수립하는 것이 가장 중요할 것이다.
대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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