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이성우 연구실
고려대학교 의학과 이성우 교수
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이성우 연구실

고려대학교 의학과 이성우 교수

이성우 연구실은 응급의학과 임상독성의 임상 데이터 기반 사망 예측 및 중증도 표준화 연구를 수행합니다. 급성 중독 환자에 대해 응급실 초기 정보로 사망 위험을 산출하는 점수 체계를 개발하고 외부 코호트에서 성능과 보정을 평가합니다. 또한 National Emergency Department Information System을 활용해 초기 평가 변수 또는 ICD-10 기반 진단코드를 포함한 중증도 점수와 standardized W statistic을 통해 기관 간 severity-adjusted 사망률 비교 체계를 구축합니다. 전원 영향, 뇌 산소포화도 예측, ECPR의 온도관리 결과 등 응급 중환자 예후 요인 연구도 병행합니다.

응급의학급성 중독사망 예측 점수외부 검증Severity-adjusted mortality
대표 연구 분야
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급성 중독 환자 사망 위험 예측 및 독성 감시 기반 응급 중재 thumbnail
급성 중독 환자 사망 위험 예측 및 독성 감시 기반 응급 중재
Acute Poisoning Mortality Prediction and Toxicology Surveillance
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응급실 중증도·사망률 표준화 점수 체계 개발 thumbnail
응급실 중증도·사망률 표준화 점수 체계 개발
ED Severity-Adjusted Mortality Scoring and Standardization
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응급 중환자 예후 인자 규명과 생리 신호 기반 예측 thumbnail
응급 중환자 예후 인자 규명과 생리 신호 기반 예측
Prognostic Factors and Physiologic Signal–Based Prediction in Emergency Care
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
인용수 0
·
2025
Development of a severity score based on the International Classification of Disease-10 for general patients visiting emergency centers
Ji Eun Kim, Jinwoo Jeong, Yuri Choi, Sung Woo Lee
IF 3.1 (2025)
BMC Emergency Medicine
배경: 사망률을 비교할 때 질병 또는 손상의 중증도를 함께 고려해야 하므로, 중증도를 반영하는 점수체계가 개발되어 사용되어 왔다. 국제질병분류(International Classification of Disease, ICD)의 진단 코드와 활력징후는 의료 진료에서 통상적으로 사용되는 자료의 일부이므로, 이러한 일상 자료에 기반한 중증도 점수체계를 활용하면 상당한 추가 노력 없이 중증도 보정 치료 성과를 비교할 수 있을 것이다. 방법: 본 연구는 대한민국 국가응급의료정보시스템 데이터베이스에 기반하였다. 15세 이상 환자를 포함하였다. 2016년부터 2018년까지의 자료를 점수체계 개발에 사용하였고, 2019년 자료를 검증에 사용하였다. 다발성 진단을 가진 환자의 중증도를 반영하기 위해 질병 특이 생존확률(Disease-specific survival probabilities, DSPs)의 개수를 곱하여 산출하였다. 로지스틱 회귀 모형을 DSPs, 연령, 생리학적 지표를 사용하여 구축함으로써 보다 정확한 사망 예측 모형을 개발하였다. 결과: 새로 개발된 모형은 수신자판별특성 곡선(ROC)의 아래 면적이 0.975 (95% CI: 0.974-0.977)로 나타나 예측 능력을 보였다. 사망 판정을 위한 임계값 -5.869를 사용했을 때 전체 정확도는 0.958 (0.958-0.958)였다. 결론: 본 연구에서는 ICD 코드, 연령, 활력징후에 기반한 점수체계를 개발하여 응급 환자의 입원 중 사망을 예측하고자 하였으며, 양호한 성능을 달성하였다. 이 점수체계는 응급 환자의 중증도를 표준화하고 치료 결과를 비교하는 데 유용할 것이다.
https://doi.org/10.1186/s12873-025-01214-y
Medicine
Severity of illness
Emergency department
Medical emergency
Emergency medicine
MEDLINE
Disease
Intensive care medicine
Internal medicine
Psychiatry
2
Article
|
·
인용수 0
·
2025
Impact of Targeted Temperature Management on Outcome in the Patients with Extracorporeal Cardiopulmonary Resuscitation: A Retrospective Analysis of a Nationwide Multicenter Study in South Korea
Su Jin Kim, Eunbi Noh, Sijin Lee, Juhyun Song, Kap Su Han, Sung Woo Lee
IF 6 (2025)
Resuscitation
https://doi.org/10.1016/s0300-9572(25)00529-5
Multicenter study
Targeted temperature management
Extracorporeal
Outcome (game theory)
Retrospective cohort study
MEDLINE
3
Article
|
·
인용수 6
·
2024
Comparison of the new-Poisoning Mortality Score and the Modified Early Warning Score for predicting in-hospital mortality in patients with acute poisoning
Sijin Lee, Sijin Lee, Su Jin Kim, Kap Su Han, Juhyun Song, Sung Woo Lee, Sung Woo Lee
IF 3.3 (2024)
Clinical Toxicology
서론: 급성 중독의 평가는 다양한 독성 물질과 임상 양상이 서로 달라 어렵다. 새-중독 사망 점수(new-Poisoning Mortality Score)는 최근 급성 중독 환자를 평가하기 위해 개발되었으며, 입원 중 사망을 예측하는 데 좋은 성능을 보였다. 본 연구의 목적은 새-중독 사망 점수의 성능을 외부에서 검증하고, 이를 수정된 조기경보 점수(Modified Early Warning Score)와 비교하는 것이다. 방법: 본 후향적 분석은 질병관리청(Korea Center for Disease Control and Prevention)이 구축한 2019-2020 상해 감시 코호트(Injury Surveillance Cohort)의 자료를 사용하여 새-중독 사망 점수의 외부 검증을 수행하였다. 새-중독 사망 점수 및 수정된 조기경보 점수의 통계적 성능을 판별(discrimination)과 교정(calibration) 측면에서 평가하고 비교하였다. 판별 분석에는 민감도(sensitivity), 특이도(specificity), 정확도(accuracy), 수신자 조작 특성 곡선(receiver operating characteristic curve, ROC 곡선) 아래 면적(area under the ROC curve) 등의 지표가 포함되었다. 교정 분석에서는 Hosmer-Lemeshow 적합도 검정(Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test)을 사용하였고, 관찰된 사망률과 예측된 사망률 간의 관계를 설명하기 위해 각 점수에 대한 교정 곡선(calibration curve)을 생성하였다. 결과: 본 연구는 급성 중독 환자 16,570명을 분석하였다. 생존자와 입원 중 사망자 사이에는 연령, 성별 및 활력징후를 포함하여 유의한 차이가 관찰되었다. 새-중독 사망 점수는 입원 중 사망 예측에서 수정된 조기경보 점수보다 더 우수한 성능을 보였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(0.947 대 0.800), 민감도(0.863 대 0.667), 특이도(0.912 대 0.817), 정확도(0.911 대 0.814)에서 이러한 차이가 확인되었다. 교정 곡선을 통해 평가했을 때, 새-중독 사망 점수는 예측된 사망률과 관찰된 사망률 간의 일치도가 더 좋았다. 하위집단 분석에서 점수 체계는 일관되게 강한 성능을 보였으며, 특히 사망 지표(mortality indices)가 높은 물질에서 두드러졌고, 모든 물질을 하나의 집단으로 보았을 때에도 여전히 우수하였다. 결론: 본 연구는 응급실에서 급성 중독 환자의 입원 중 사망을 예측하는 효과적인 도구로서 새-중독 사망 점수를 검증하는 데 기여하였다. 점수 체계는 다양한 지표에서 수정된 조기경보 점수보다 더 우수한 성능을 보여주었다. 본 연구 결과는 새-중독 사망 점수가 임상적 의사결정과 환자 관리의 향상에 기여할 수 있음을 시사한다.
https://doi.org/10.1080/15563650.2024.2310743
Medicine
Receiver operating characteristic
Early warning score
Poison control
Area under the curve
Injury prevention
Emergency medicine
Mortality rate
Retrospective cohort study
Internal medicine
최신 정부 과제
1
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1
주관|
2020년 11월-2022년 4월
|120,000,000원
(주관)다중 O2 센서를 이용한 산소포화도 측정 시스템 (보템 센서 VS 마시모 센서) 사용에 따른 뇌산소포화도 감시 비교
□ 1차 연도 ① 연구개발 내용 및 범위연구개발 내용 및 범위◯ 주관기관 (고려대학교 산학협력단)- 임상시험 기반 구축 ▹ 임상시험계획서 검토 및 보완 ▹ 기관IRB 신청 및 승인▸ 80% power, alpha error 0.05 수준에서 two sample t-test로 5%의 평균 차이를 검정하기위해서는 14명의 대상이 필요함. 최소 시험군, 대조군 각각 14명의 대상이 필요하며 탈락률 10% (N*= N/(1-탈락율0.1) 로 16명의 피험자가 요구됨- 대상자 모집 ▹ 고려대학교 안암병원 권역응급의료센터(김수진, 이성우교수) 의 협업 네트워크를 활용 ▹ 인터넷 공고 및 병원 내 공고 시스템을 활용하여 대상자 모집 진행- 대상자 선별  선정기준 1. 만20세 이상-45세이하 성인 2. 기저질환이 없는 건강한 성인 3. 임상시험에 동의한 환자  제외기준 1. 고혈압, 당뇨, 뇌혈관질환, 심장질환, 만성 호흡기 질환자, 빈혈 등 혈액질환 등 2. 황달 등으로 흡광에 영향을 미치는 피부색차이가 있는 환자 3. 흡연자 등 4. 두부 외상/뇌졸중, 목동맥 수술, 목동맥 협착, 심장수술 등으로 좌우반구 뇌산소포화도가 차이가 있을 수 있는 환자 5. 임산부, 피부 과민 반응자, 외국인 등◯ 참여기관 1 ((주) 보템)- 임상시험 기기 준비 : 환자감시장비 VP-1200지원 (2대) 및 반사형 광센서(보템 센서) 지원, 데이터 추출□ 2차 연도 ① 연구개발 내용 및 범위◯ 주관기관 (고려대학교 산학협력단)- 임상시험 수행 및 내용 ▹ 기존 비침습적 산소포화도 측정 시스템인 보템 환자감시장치(VP-1200)2대에 각각 반사형광센서 2개를 사용하여 하나는 목혈관 산소포화도를 측정하고, 다른 하나는 이마에 부착하여 두부(頭部)의 산소포화도를 측정하여 2개의 측정값 데이터를 이용해서 산술적으로 뇌산소포화도 계산식을 개발하고 계산된 뇌산소포화도 값과 Masimo 펄스옥시미터(O3 Regional Oximeter Module) 및 O3센서의 사용에 따른 비침습적 뇌산소포화도 감시 측정 효과를 비교하여 유효성을 검증하고자 함- 임상시험 모니터링 ▹ 임상시험수탁기관(Contract Research Organization, CRO)를 통하여 진행되고 있는 임상시험 모니터링 실시- 임상 데이터 수집 및 관리 ▹ 본 과제에 참여하고 있는 연구자들만 접근할 수 있도록 보안성이 확보된 공간에 임상 데이터 수집 및 관리- 수집된 임상데이터 분석 ▹ 비교임상연구 결과 평가 항목 (DATA)- 유효성 평가 ▹ 한 환자에서 이마 중 한쪽은 reference가 되는 기존 제품인 Root with O3 Regional Oximetry (Irvine, USA), 다른 한쪽은 VP1200 (Botem, South Korea) 뇌산소포화도 감시 장비를 거치하여 두 군을 비교 분석 ▹ 변수들의 기술통계는 빈도(%), 평균±표준편차, 또는 중앙값과 사분위 범위로 제시하며, 두 군간의 차이는 범주형 변수는 Chi-square test 또는 Fisher's exact test로 비교, 연속형 변수는 정규성 여부에 따라 t-test, 또는 Mann-Whitney test를 실시 ▹ Bland-Altman plot은 두 감시기기의 측정 및 계산된 뇌산소포화도 수치의 일치도를 평가- 임상시험 결과보고서 작성 ▹ 분석된 결과들을 바탕으로 임상시험 결과보고서 작성 ◯ 참여기관 1 ((주) 보템)- 임상시험 기기 준비 : 환자감시장비 VP-1200지원 (2대) 및 반사형 광센서(보템 센서) 지원, 데이터 추출
뇌산소포화도
근적외분광법
환자감시장비
생체신호
조직산소포화도
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2019초음파 프로브 1회용 커버 장치1020190147541
등록2019인공 호흡시 의료진 감염을 방지하기 위한 장치1020190024654
등록2016심정지 판별정보 제공방법1020160080046
전체 특허

초음파 프로브 1회용 커버 장치

상태
등록
출원연도
2019
출원번호
1020190147541

인공 호흡시 의료진 감염을 방지하기 위한 장치

상태
등록
출원연도
2019
출원번호
1020190024654

심정지 판별정보 제공방법

상태
등록
출원연도
2016
출원번호
1020160080046