• 제목/요약/키워드: 대규모 감염병 발병

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대규모 감염병 발병에 따른 의료폐기물 발생량 예측에 관한 연구 (A Study on Medical Waste Generation Analysis during Outbreak of Massive Infectious Diseases)

  • 김상민;박진규;고인범;이병선;신상룡;이남훈
    • 유기물자원화
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    • 제31권4호
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    • pp.29-39
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    • 2023
  • 본 연구에서는 의료폐기물에 대해 평상시 상황과 대규모 감염병 발병 상황으로 구분하여 발생 특성을 분석하였다. 평상시 상황에서는 회귀분석을 통해 의료폐기물 종류별 발생량 예측 모델을 수립하였으며, 유의값(p)은 모두 < 0.0001로 통계적으로 유의미하였다. 각 분류별 예측 모델식의 결정계수(R2) 값은 I-MW(R2=0.9943) > G-MW(R2=0.9817) > H-MW(R2=0.9310) 순으로 분석되었다. 또한, 기존 문헌과 유사한 결과로 영향인자로 사용된 GDP(G-MW), 의료기관 수(H-MW), 고령 인구비(I-MW)는 모두 높은 상관성을 나타내었다. 각 모델식을 종합한 총 의료폐기물 발생량의 MAE는 2,615, RMSE 3,353로 평가되어 H-MW(2,491, 2,890)와 I-MW(2,291, 3,267) 의료폐기물 모델식과 유사한 수준의 정확도를 나타내는 것이 확인되었다. 단기간 내 대량 발생하는 감염병 사태 시기의 의료폐기물 발생 특성은 정확한 추정이 제한적이므로 격리의료폐기물의 발생원단위를 분석하였다. 감염병 초기인 불안정기 8.74 kg/인·일, 안정기 2.69 kg/인·일, 감소기 시기 평균 0.08 kg/인·일의 발생원단위를 나타내었다. 격리의료폐기물 발생원단위와 치명률 간의 상관분석 결과, 불안정기 +0.99, 안정기 +0.52, 감소기 +0.96으로 나타났으며, 감염병 발병 전체시기에서 +0.95 이상의 매우 높은 양의 상관성을 나타내는 것이 확인되었다. 본 연구에서 도출된 연구결과는 보건 의료상에 적절한 의료폐기물 관리시스템을 구축하는 데 유용한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

하수도 체계에서의 SARS-CoV-2 검출 및 감염 확산 예측 (SARS-CoV-2 detection and infection scale prediction model in sewer system)

  • 김민경;조윤근;신중곤;장호진;류재원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.392-392
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    • 2022
  • 세계적 규모의 팬데믹 감염병의 출현은 전 세계적으로 경제적, 문화적, 사회적 파급효과가 매우 강력하며 전 인류를 위협하고 있다. 최근에 발병한 중증급성 호흡기질환 코로나바이러스 2(Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2, SARS-CoV-2)는 2019년 12월 중국 우한에서 첫 보고 되었고 2022년 현재까지 종식되지 않고 있으며 바이러스의 전파력과 치명률이 높고 무증상 감염상태일 때에도 전염이 가능하여 현재 역학조사의 사후적 대응에 대한 한계가 있어 선제적 대응을 위한 수단이 필수 불가결해지고 있는 실정이다. 하수기반역학(Waste Based Epidemiology, WBE)이란 하수처리장으로 유입되기 전의 하수를 분석하여 하수 집수구역 내 도시민의 생활상을 예측하는 것으로 하수로 배출된 감염자의 분비물 및 배설물 속 바이러스를 하수관로에서 신속하게 검출함으로써 특정지역의 감염성 질환 전파 정도와 유행하는 타입(변이)등을 분석하고 기존 역학조사의 문제점을 극복할 수 있으며 선제적인 대응이 가능하다. 현재 COVID-19의 대유행과 관련하여 WBE를 기반으로 한 다양한 연구가 진행되고 있으며 실제 환자의 발생과 상관관계가 있음이 확인되고 있고 백신 접종과 새롭게 발생한 변이바이러스의 관계 속에서 발생하는 변수를 고려한 모델이 없다는 점을 들어 새로운 감염병 확산 예측 모델에 대한 필요성 또한 커지고 있다. 본 연구에서는 병원에서부터 하수처리장까지의 하수관거와 하수처리장에서의 SARS-CoV-2 검출농도 및 거동을 파악하는 것을 목적으로 하고 있으며 COVID-19의 감염규모 확산에 관한 방법론에서 수학적모델 (Euler Method, RK4 Method, Gillespie Algorithm)과 딥러닝 기반의 Nowcasting model과 Fore casting model을 살펴보고자 한다.

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가와사끼병과 급성 호흡기 바이러스 감염증의 연관성에 관한 연구 (Association between Kawasaki disease and acute respiratory viral infections)

  • 조은영;은병욱;김남희;이진아;최은화;이환종;최정연
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • 제52권11호
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    • pp.1241-1248
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    • 2009
  • 목 적:가와사끼병은 소아의 후천성 심질환의 가장 흔한 원인이나, 그 원인은 아직 밝혀지지 않았다. 최근 급성 호흡기 감염증의 원인 중 하나인 코로나바이러스(human coronavirus NL63)와 가와사끼병 발병과의 연관성이 제기된 바 있다. 이에 저자들은 급성 호흡기 바이러스 감염증과 가와사끼병의 발병 및 임상적 특징과의 연관성을 연구하고자 하였다. 방 법:2003년 10월부터 2006년 9월까지 서울대학교병원과 분당서울대학교병원에서 가와사끼병으로 진단받은 환자 54명으로부터 비인두 흡인물을 채취하여 총 11가지 호흡기 바이러스(호흡기 세포융합 바이러스, 아데노바이러스, 라이노바이러스, 파라인플루엔자 바이러스 1형 및 3형, 인플루엔자 바이러스 A형 및 B형, 메타뉴모바이러스, 보카바이러스, 코로나바이러스 OC43/229E 및 NL63)를 바이러스 배양검사 혹은 다중 역전사 중합 효소 반응(multiplex RT-PCR)로 검출하였다. 대상 환자들의 임상 양상은 후향적으로 검토하였다. 결 과:대상 환자들의 중앙 연령은 32개월(범위 6개월-10.4세)이었으며, 37례(69%)에서 발병 전에 호흡기 증상이 동반되었다. 호흡기 바이러스는 12례(22%)에서 검출되었으며, 라이노바이러스 4례, 파라인플루엔자 바이러스 3형 2례, 보카바이러스 2례, 그리고 아데노바이러스, 호흡기 세포융합 바이러스, 파라인플루엔자 바이러스 1형, 인플루엔자바이러스 A형, 코로나바이러스 NL63 각각 1례씩 검출되었다. 이 중 파라인플루엔자 바이러스 3형과 라이노바이러스가 중복 검출된 경우가 1례 있었다. 발병 전 호흡기 증상이 동반된 경우는 바이러스 양성군이 7례(58.3%), 음성군이 30례(71.4%)이었고, 정맥내 면역글로불린 1회 치료 후 해열된 경우는 바이러스 양성군이 8례(67%), 음성군이 36례(86%)로 나타났으며, 관상동맥 병변이 2개월 이상 지속된 경우는 바이러스 양성군이 2례(17%), 음성군이 4례(9.5%)이었으나, 모두 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 결 론:본 연구에서는 가와사끼병 환자에서 호흡기 증상이 동반되는 경우가 흔하였으나, 특정 호흡기 바이러스와의 인과적 관계는 규명되지 않았다. 본 연구는 소규모 단일기관 연구로서, 향후 대규모 다기관 연구를 통하여 호흡기 바이러스 감염증과 가와사끼병의 연관성 및 예후에 미치는 영향이 검토되어야 할 것으로 보인다.