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슬기로운 실내 여가 생활, 통증 걱정 없이 건강하게 즐기는 노하우

어린이날까지 사회적 거리두기 연장으로 집콕 여가 아이템의 인기가 유지될 전망이다. 실내 생활의 무료함을 달래기 위한 다양한 여가 활동은 게임 스크린샷, 달고나 커피 인증 등 SNS로 공유되고 있다. 인기 있는 아이템들을 즐기기 위한 슬기로운 방법을 알아두면 누구나 건강하게 실내 여가를 즐길 수 있다.


◆ 힐링 게임도 손가락에는 피로감
콘솔게임기의 인기로 시간가는 줄 모르고 장시간 게임기를 조작하다 보면 손가락으로 밀고 당기거나 누르는 동작이 반복되어 피로감을 느낄 수 있다. 간혹 손가락 주변 조직에 염증을 유발하고, 뻐근함이나 쑤시는 통증을 유발한다. 손가락은 통증이 생겨도 아예 사용하지 않을 수 없다.


게임을 즐길 때 휴식을 통해 손가락 피로감을 줄여주고, 손가락 스트레칭으로 염좌를 예방하는 것이 중요하다. 휴대폰 알람을 설정해 적어도 1시간마다 휴식을 취하는 것도 요령이다.


손가락을 앞뒤로 밀고 당기기, 주먹 쥐었다 펴기, 손바닥을 아래로 향한 채로 책상 위에 두고 손가락을 하나씩 들어올리기 등의 동작은 쉽고 간단하면서도 손가락의 긴장을 풀 수 있어 염좌 예방에 도움이 된다. 손가락에 뻐근함이 느껴진다면 따뜻한 물에 손을 담그고 주먹을 쥐었다 펴기를 반복하면 경직된 근육을 풀어주고, 혈액순환이 원활해져 통증 감소에 도움이 될 수 있다.


◆ 고생 끝에 달고나 커피 완성, 손목은?
400번 이상 저어야 완성된다는 ‘달고나 커피’를 시작으로, ‘수플레 오믈렛’ 등 재료를 휘저어 만드는 디저트가 ‘집콕’ 생활의 아이템으로 자리잡았다. 그러나 손과 팔이 아프다는 후기가 많은 만큼 뻐근함이나 통증이 느껴지면 주의해야 한다. 평소 집안일, 스마트폰 사용 등 손목이 뻐근한 상태에서 갑자기 손목 관절을 과도하게 쓰는 행위는 손목 질환 발병 가능성을 높일 수 있다.


목동힘찬병원 최경원 원장(정형외과 전문의)은 “조리도구를 꽉 쥐고 움직임을 반복할 때 힘줄에 염증이 생길 수 있다”며 “특히 팔을 펴고 반복적으로 힘을 가하면 근육을 계속 긴장시켜 통증의 원인이 된다”고 설명했다.


혼자보다 여럿이 교대로 만들며 반복 시간을 줄여주는 것이 통증을 피하는 요령이다. 통증이 느껴진다면 멈추고 손목 보호대를 이용해 아픈 부위를 보호하자. 큰 원을 그리듯 천천히 바깥쪽과 안쪽으로 돌려주는 스트레칭은 손목의 피로를 풀고 손목 질환 예방에 도움이 된다.


◆ 컬러링북, 퍼즐할 때 집중도 좋지만 목도 살펴야
오픈마켓 사이트에서 컬러링북, 직소퍼즐 등의 취미 용품 판매량이 크게 증가했다. 컬러링 북이나 퍼즐은 시간 가는 줄 모르고 집중하다 보면 자신도 모르게 오랜 시간 고개를 숙이게 된다.


고개를 내밀거나 숙이는 등 불량한 자세로 장시간 집중하는 습관은 목 디스크 발병 위험성을 높여 주의해야 한다. 목을 뒤로 젖히면 뻣뻣해지고 통증이 유발되거나 목을 뒤로 젖힌 뒤 아픈 쪽으로 고개를 돌리면서 머리를 아래로 누르면 전기가 오듯이 손에 방사통이 생기면 목 디스크를 의심할 수 있다.


컬러링북이나 퍼즐을 할 때는 바닥보다는 너무 낮지 않은 책상을 이용하는 것이 목 부담을 줄이는 방법이다. 지나치게 긴 시간 동안 고개를 숙이고 있지 않을 것을 권하므로 빨리 끝내겠다는 생각보다는 천천히 여유를 두고 하는 것이 좋다.


컬러링북은 독서대 등을 활용해 고개가 앞을 향하게 하는 것도 방법이다. 또한 틈틈이 목을 뒤로 젖히거나 턱을 당기는 스트레칭을 하는 것도 도움이 된다.

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딥러닝 기반 CT 분석으로 폐쇄성 수면무호흡증 진단해 봤더니...기존 수면다원검사 보다 빠르고 비용도 효율적 서울대병원·분당서울대병원·동국대일산병원·DGIST 공동 연구팀이 딥러닝을 활용한 CT 영상 분석을 통해 폐쇄성 수면무호흡증(Obstructive Sleep Apnea, OSA)의 진단과 중증도를 예측하는 새로운 방법을 개발했다. 이번 연구는 기존의 수면다원검사보다 더 빠르고 비용 효율적인 대안을 제시해, 폐쇄성 수면무호흡증 진단의 새로운 표준을 정립할 수 있을 것으로 기대된다. 서울대병원 융합의학과 공현중 교수와 이비인후과 김현직 교수, 분당서울대병원 이비인후과 김정훈 교수, 동국대일산병원 이비인후과 박석원 교수와 김진엽 교수, DGIST 전기전자컴퓨터공학과 황재윤 교수(이경수 전북대 교수)로 구성된 공동 연구팀은 총 1,018명의 폐쇄성 수면무호흡증 환자를 대상으로 딥러닝 모델을 기반으로 한 CT 영상 분석을 통해 진단 및 중증도 예측 방법을 개발하고 그 성능을 검증한 연구 결과를 4일 발표했다. 폐쇄성 수면무호흡증은 수면 중 상기도가 반복적으로 좁아지거나 막혀 호흡이 어려워지는 질환으로, 전 세계 인구의 약 6~38%가 이 질환을 앓고 있다. 심혈관 질환, 당뇨병, 우울증 등 다양한 합병증을 유발하며, 수면의 질을 심각하게 저하시킨다. 그러나 기존의 수면