메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박기수 (경북대학교 의과대학 내과학교실) 박재용 (경북대학교 의과대학 내과학교실) 차승익 (경북대학교 의과대학 내과학교실) 손지웅 (경북대학교 의과대학 내과학교실) 김관영 (경북대학교 의과대학 내과학교실) 김정석 (경북대학교 의과대학 내과학교실) 채상철 (경북대학교 의과대학 내과학교실) 강태경 (경북대학교 의과대학 내과학교실) 박태인 (경북대학교 의과대학 해부병리학교실) 김창호 (경북대학교 의과대학 내과학교실) 정태훈 (경북대학교 의과대학 내과학교실)
저널정보
대한결핵 및 호흡기학회 Tuberculosis and Respiratory Diseases 결핵 및 호흡기 질환 제46권 제6호
발행연도
1999.1
수록면
817 - 825 (9page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
연구배경 : 중심형 폐암을 진단하는데 있어서 진단율을 향상시킬 수 있는 기관지내시경적 세척술과 찰과술 방법을 조사하고자 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 경북대학교병원 호흡기내과에서 기관지경검사상 기관지내 가시병변이 있었던 40명을 대상으로 전향적으로 조사하였다. 기관지내 병변은 그 형태에 따라 종괴 (I)형, 침윤 (II)형, 결절성 침윤 (III)형, 압박 (IV)형과 허탈 (V)형으로 구분하였다. 기관지 세척술은 조직생검과 찰과술 전 후에 각각 시행하였으며 대상환자를 1-4군으로 나누어 10ml, 20ml, 30ml, 그리고 40ml로 세척액 주입양을 달리 하였다. 찰과술은 기관지경을 기도내 병변부위에 둔 채 기관지경의 작업 통로를 통해 솔을 제거하는 이탈형 찰과술 (with-drawn brush)로 각기 다른 솔을 사용하여 각 환자에서 4회 시행하였다. 결 과 : 40예 가운데 36예가 폐암으로 진단되었으며 4예는 양성질환으로 진단되었다. 폐암으로 진단된 36예의 조직형은 편평상피암이 28예(75.7%)로 가장 많았고, 소세포암이 5예, 선암이 3예였다. 폐암으로 진단된 36예의 기관지내 병변은 종괴형이 17예(47.2%), 침윤형이 4예(8.3%), 결절성 침윤형이 10예(27.8%), 허탈형이 9예(16.7%)였고 압박형은 없었다. 찰과술과 생검 전 후에 시행한 세척술의 진단율은 각각 36%와 28%였으며, 찰과술과 생검 전 후 세척술의 누적진단율은 47%로 찰과술과 생검 전 혹은 후에 시행한 세척술의 진단율에 비해 유의하게 높았다(p<0.05). 세척술시 주입한 생리식염수의 용량에 따른 진단율은 10ml의 경우 37.5%, 20ml는 44.4%, 30ml는 55.5%, 그리고 40ml는 50%로 10ml 혹은 20ml에 비해 30ml를 주입한 경우 진단율이 유의하게 높았다(p<0.05). 찰과술의 1-4회째의 진단율은 각각 75%, 78%, 83%, 67%로 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 누적 진단율은 2회 78%, 3회 92%, 4회 92%로 3회 이상 시행한 경우 유의하게 높았다(p<0.05). 생검의 진단율은 86%였으며, 기관지내 병변의 형태에 따른 진단율은 종괴형 88%, 침윤형 67%, 결절성 침윤형 80%, 그리고 허탈형은 100%였다. 생검과 세척술 혹은 찰과술을 병행할 경우 누적진단율은 각각 89%, 97%였으며 생검, 세척술, 찰과술을 모두 시행할 경우의 진단율은 100%였다. 결 론 : 폐암의 진단율을 증가시키기 위해서는 생검과 함께 3회의 찰과술을 시행하는 것이 좋을 것으로 생각되며 세척술의 가치에 대해서는 향 후 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다. 그러나 세척술을 시행할 경우에는 생검과 찰과술 전 후에 모두 시행하고 30ml 이상의 세척액을 사용하는 것이 좋을 것으로 생각된다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0