이에 폐경 이행기(Menopausal Transition)나 폐경기(Menopause)에 있는 중년 여성은 총 에너지 소비량 감소, 자발적 신체 활동 감소, 호르몬 변화, 기분 변화 등이 복합적으로 작용하여 체중 조절이 더욱 어려워지고, 이러한 변화는 ‘덜 먹어도 살이 빠지지 않는’상황을 만들기도 한다. 따라서 중년 여성의 식사 요법은 단순히 섭취 열량을 줄이는 것이 아니라, 복부지방 감소와 근육 보존을 동시에 달성하는 ‘체성분의 재구성’ 관점 에서의 접근이 필요하다. 본 원고에서는 관련 가이드라인과 연구를 바탕으로 노화와 폐경으로

2015년에 이스라엘 그룹에서 동일한 음식을 섭취해도 개인마다 식후혈당 반응(postprandial glycemic response)이다르다는 점을 보여주었고, 장내미생물·생활습관·신체정보 등을 통합한 AI 알고리즘이 개인별 혈당 반응을 예측할수 있음을 보고하였다(1). 또한 CGM 사용하는 환경에서, 식이 데이데이 수집되었을 때 식후 혈당 예측 후 이를 기반한intervention을 통해 혈당 개선이 가능함을 처음 제시하였다.최근 디지털 헬스 연구들은 이러한 personalizednutrition 개념을 실제 임상 환경으로 확장하

서론이상지질혈증 치료의 목표는 죽상경화성 심혈관질환(ASCVD) 의 위험을 줄이는 것이다. LDL 콜레스테롤이ASCVD 발생과 진행에 중요한 역할을 하는 것은 잘 알려진사실이며, 그 동안 심혈관질환 예방을 위한 노력은 LDL 콜레스테롤을 낮추는 데에 집중해왔다. 전통적인 이상지질혈증치료는 스타틴 기반으로 이루어져왔고, 국내외 임상진료지침에서도 ASCVD 의 일차예방과 이차예방을 위해 스타틴을 가장 먼저 투여할 것을 권고하고 있다. 그러나, 충분한 용량과기간동안의 스타틴 치료에도 불구하고 여전히 상당수의 환자들이 심혈관질환을 경험하는