치매 발생에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위하여 인구사회학적 요인, 건 강행태요인, 질병요인을 단순(univariate) 비례위험 Cox 회귀분석을 시행한 결 과, 성별, 연령, 소득분위, 흡연 상태, 음주, BMI, CCI 가중치, 연구대상자의 과 거력(심장병, 뇌졸중), 대사증후군 여부, 대사증후군 구성요소 수가 치매 발생의 유의한 영향을 미쳤다(p<0.05)<표17 >.
특히 대사증후군이 없는 대상자에 비해 대사증후군이 있는 대상자에서 치매 발생 위험비(harzard ratio)가 1.23배(95% CI : 1.13-1.34) 높았으며, 대사증후군 의 구성요소 수가 0개인 대상자에 비해 3개, 4개, 5개 가진 대상자의 치매 발생 위험비가 각각 1.27배, 1.37배, 1.61배 유의하게 높았다.
구분 참조변수 HR 95% CI p값 성별
여자 남자 1.39 1.27- 1.52 <.0001 연령
65-69세 60-64세 2.14 1.81- 2.53 <.0001 70세 이상 60-64세 6.47 5.57- 7.51 <.0001 직역구분
직장가입자 지역가입자 1.03 0.93- 1.13 0.5798 소득분위
Q2 Q1 0.81 0.69- 0.97 0.0179 Q3 Q1 0.89 0.77- 1.04 0.1549 Q4 Q1 0.72 0.62- 0.84 <.0001 Q5 Q1 1.00 0.88- 1.14 0.9718 흡연 상태
과거흡연 비흡연 0.74 0.64- 0.85 <.0001 흡연 비흡연 0.89 0.78- 1.02 0.0977 음주 여부
음주 비음주 0.65 0.58- 0.73 <.0001 BMI(㎏/㎡) <23.0 23.0~24.9 1.38 1.24- 1.55 <.0001
≥25.0 23.0~24.9 0.95 0.84- 1.07 0.3871
CCI 1~2 0 1.22 1.08- 1.37 0.0013
Un-adjusted Cox proportional hazard regression
* 소득분위
Q1(1,2분위):∼144만원, Q2(3,4분위):145만원∼236만원, Q3(5,6분위):237만원∼324만원, Q4(7,8분 위):325만원∼438만원, Q5(9,10분위):439만원∼이상
표 17. 생존분석을 활용한 치매 발생에 영향을 주는 요인분석
치매 발생에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위하여 인구사회학적 요인, 건 강행태요인, 질병요인을 보정한 대사증후군과 치매발생간의 Cox 비례위험 가정 한 결과는 <그림3 , 그림4 >와 같다.
대사증후군 여부에 따른 치매발생 분석결과 성립된 것으로 나타나고 있으며
<그림3>, 대사증후군 구성요소 수에 따른 발생 분석 결과 구성요소 수가 0개, 1개, 2개일 때 그래프 선이 교차하면서 성립되지 않다고 나타났으나, 3개, 4개, 5개 일 때 성립됨을 보여주고 있어 Cox 비례위험 가정한 결과가 유의하게 성 립되었다.
그림 3. 대사증후군 여부에 따른 치매 발생
그림 4. 대사증후군 구성요소 수에 따른 치매 발생
치매 발생에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위하여 인구사회학적 요인, 건강 행태요인, 질병요인에 대하여 다중(multi-variate) 비례위험 Cox 회귀분석을 시 행한 결과, 성별, 연령, 소득분위, 흡연여부, 음주여부, BMI, CCI 가중치, 연구 대상자의 과거력(심장병, 뇌졸중), 대사증후군 여부는 치매 발생에 유의한 영향 을 미쳤다<표 18>.
특히 대사증후군이 없는 대상자에 비해 대사증후군이 있는 대상자에서 치매 발생 위험비(harzard ratio)가 1.21배(95% CI : 1.09-1.34) 높았다.
구분 참조변수 HR 95% CI p값 성별
여자 남자 1.33 1.17- 1.51 <.0001 연령
65-69세 60-64세 2.05 1.71- 2.45 <.0001 70세 이상 60-64세 5.99 5.14- 6.99 <.0001 직역구분
직장가입자 지역가입자 1.07 0.96- 1.18 0.2185 소득분위
Q2 Q1 0.83 0.69- 0.99 0.0384 Q3 Q1 0.93 0.79- 1.09 0.3744 Q4 Q1 0.79 0.67- 0.92 0.0034 Q5 Q1 0.88 0.77- 1.01 0.0764 흡연 여부
(㎏/㎡) <23.0 23.0~24.9 1.26 1.12- 1.42 0.0001
≥25.0 23.0~24.9 0.90 0.79- 1.02 0.0879 CCI
Q1(1,2분위):∼144만원, Q2(3,4분위):145만원∼236만원, Q3(5,6분위):237만원∼324만원, Q4(7,8 분위):325만원∼438만원, Q5(9,10분위):439만원∼이상
표 18. 생존분석을 활용한 대사증후군이 치매 발생에 영향을 주는 요인 분석
치매 발생에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위하여 인구사회학적 요인, 건 강행태요인, 질병요인을 다중(multi-variate) 비례위험 Cox 회귀분석을 시행한 결과, 성별, 연령, 소득분위, 흡연여부, 음주여부, BMI, CCI 가중치, 연구대상자 의 과거력(심장병, 뇌졸중), 대사증후군 구성요소 수는 치매 발생에 유의한 영 향을 미쳤다<표19>.
대사증후군의 구성요소 수가 0개인 대상자에 비해 3개 가진 대상자의 치매 발생 위험비가 1.23배(95% CI : 1.04-1.51), 4개 가진 대상자의 치매 발생 위험 비가 1.29배(95% CI : 1.04-1.61), 5개 가진 대상자의 치매 발생 위험비가 1.37 배(95% CI : 1.04-1.81) 높았으며, 이는 통계적으로 유의하였다(p<0.05)<표20>.
대사증후군 각 구성요소의 조합은 <표20>같다.
구분 참조변수 HR 95% CI p값 성별
여자 남자 1.32 1.16- 1.50 <.0001 연령 65-69세 60-64세 2.04 1.71- 2.44 <.0001 70세 이상 60-64세 5.95 5.10- 6.95 <.0001 직역구분
직장가입자 지역가입자 1.07 0.96- 1.18 0.2210 소득분위
Q2 Q1 0.83 0.69- 0.99 0.0392 Q3 Q1 0.93 0.79- 1.09 0.3756 Q4 Q1 0.79 0.67- 0.92 0.0034 Q5 Q1 0.88 0.77- 1.01 0.0778 흡연 여부
(㎏/㎡) <23.0 23.0~24.9 1.28 1.13- 1.44 <.0001
≥25.0 23.0~24.9 0.89 0.78- 1.01 0.0655 CCI
Q1(1,2분위):∼144만원, Q2(3,4분위):145만원∼236만원, Q3(5,6분위):237만원∼324만원, Q4(7,8분 위):325만원∼438만원, Q5(9,10분위):439만원∼이상
표 19. 생존분석을 활용한 대사증후군 구성요소 수가 치매 발생에 영향을 주 는 요인 분석
구분 참조변수 HR 95% CI p값 Model 1 (높은 혈당 + 높은 혈압 + 낮은 HDL 콜레스테롤혈증) 대사증후군 없음 1.09 0.79- 1.52 0.5881 Model 2 (고중성지방혈증 + 높은 혈압 + 낮은 HDL 콜레스테롤혈증) 대사증후군 없음 1.11 0.79- 1.55 0.5521 Model 3 (고중성지방혈증 + 높은 혈당 + 낮은 HDL 콜레스테롤혈증) 대사증후군 없음 0.90 0.51- 1.59 0.7067 Model 4 (고중성지방혈증 + 높은 혈당 + 높은 혈압) 대사증후군 없음 1.21 0.93- 1.57 0.1520 Model 5 (복부비만 + 높은 혈압 + 낮은 HDL 콜레스테롤혈증) 대사증후군 없음 1.14 0.86- 1.51 0.3680 Model 6 (복부비만 + 높은 혈당 + 낮은 HDL 콜레스테롤혈증) 대사증후군 없음 1.50 0.97- 2.32 0.0703 Model 7 (복부비만 + 높은 혈당 + 높은 혈압) 대사증후군 없음 1.18 0.97- 1.43 0.1019 Model 8 (복부비만 + 고중성지방혈증 + 낮은 HDL 콜레스테롤혈증) 대사증후군 없음 1.16 0.72- 1.89 0.5459 Model 9 (복부비만 + 고중성지방혈증 + 높은 혈압) 대사증후군 없음 1.19 0.91- 1.56 0.1937 Model 10 (복부비만 + 고중성지방혈증 + 높은 혈당) 대사증후군 없음 1.43 0.91- 2.25 0.1193 Model 11 (고중성지방혈증 + 높은 혈당 + 높은 혈압 + 낮은 HDL 콜레스테롤혈증) 대사증후군 없음 1.01 0.72- 1.41 0.9668 Model 12 (복부비만 + 높은 혈당 + 높은 혈압 + 낮은 HDL 콜레스테롤혈증) 대사증후군 없음 1.39 1.09- 1.79 0.0087 Model 13 (복부비만 + 고중성지방혈증 + 높은 혈압 + 낮은 HDL 콜레스테롤혈증) 대사증후군 없음 1.46 1.13- 1.88 0.0038 Model 14 (복부비만 + 고중성지방혈증 + 높은 혈당 + 낮은 HDL 콜레스테롤혈증) 대사증후군 없음 1.40 0.88- 2.21 0.1539 Model 15 (복부비만 + 고중성지방혈증 + 높은 혈당 + 높은 혈압) 대사증후군 없음 0.98 0.76- 1.27 0.8910 Model 16 (복부비만 + 고중성지방혈증 + 높은 혈당 + 높은 혈압 + 낮은
HDL 콜레스테롤혈증 ) 대사증후군 없음 1.29 1.02- 1.61 0.0304
* 모형은 성, 연령, 직역, 소득분위, 흡연, 음주, CCI, 본인 과거력 변수를 보정하였음
표 20. 생존분석을 활용한 대사증후군 구성요소 조합에 따른 치매 발생에 영향을 주는 요인 분석
제 4장 고찰
APOE ε 유전자형에 따라 대사증후군 및 대사증후군의 하부 구성요소가 치매
(95% CI:1.09-1.34) 높았다. Yen-Chun Fan 등(2017)의 연구에서도 대사증후군 이 있는 집단에서 치매 위험이 2.0배((95% CI:1.17-3.43) 높았다. 또한 대사증후 군 진단 기준 0개를 만족하는 대상에 비해 3개, 4개, 5개를 만족하는 대상자의 치매 발생위험비가 각각 1.23배(95% CI: 1.01-1.51), 1.29배(1.04-1.61), 1.37배 (1.04-1.81) 높았다. 즉 대사증후군 구성요소 수가 증가 할수록 치매 발생 위험
비해 여자가, 연령이 높을수록, BMI가 높을수록, CCI 가중치가 높을수록, 연구 대상자의 과거력이 있는 대상자에서 치매발생위험의 통계적으로 유의하게 높았 다. 또한 소득수준이 낮은 집단에서, 비흡연자, 비음주자에서 치매 발생률이 유 의하게 높았다. 건강검진센터에서 검진한 50세 이상 성인을 대상 한 연구에서 도 비흡연자가 과거흡연자와 현재 흡연자에 비해 인지기능이 낮다는 결과가 나 왔다(문상훈 등, 2006). 이는 60세 이상의 노인으로 제한을 하게 되면서 질환을 가지고 있는 노인은 건강검진을 받지 않고, 대부분 가지고 있는 질환이 없고 건강에 관심이 많은 노인이 주로 건강검진을 하고, 이를 대상자로 선정하면서 나타난 결과로 보인다.
이 연구는 몇 가지 제한점을 가진다.
첫째, 본 연구는 국가검진초기자료를 사용하여 대사증후군을 정의하였다. 초 기자료인 2002-2003년 자료와 2009-2010년 자료의 검사 및 측정항목이 일치하 지 않아, 2009-2010년 대사증후군 검사기준 및 생활습관을 관찰하였다는 한계 점이 있다. 둘째, 표본 코호트 DB는 자격자료, 건강건짐자료가 있지만, 대사증 후군과 치매와 관련이 있는 운동, 교육수준, 식습관, 수면시간, 가족동거여부 등 의 변수들이 포함되어 있지 않았다. 셋째, 건강검진 시 개인이 직접 설문지를 작성하여, 결측치가 많아, 많은 대상자가 제외되었을 가능성이 있다.
이러한 제한점에도 불구하고 본 연구는 2009-2013년 건강보험 표본코호트 DB를 활용하여 우리나라 60세 이상 노인의 치매 발생을 파악하고, 추적 조사 한 종적 연구라는 점과 전 국민 노인을 대상으로 치매 발생 위험 요인을 파악 하였기에 일반화 할 수 있다는 점에서 그 의의가 크다.
참고 문헌
1. 고숙자, 정영호, 김동영. “초고령사회 대응을 위한 치매의 사회적 부담과 예 방 및 관리방안”. 한국보건사회연구원; 2016.
2. 김경아, 이호용, 유애정, 이창종, 김도훈. 치매환자의 의료․장기요양 이용 분 석 및 주요국 정책 비교. 국민건강보험공단; 2015.
3. 김기웅, 곽경필, 김봉조, 김경숙. 김문두, 김신겸 등. 2012년 치매 유병률 조 사. 분당성울대병원; 2012.
4. 김영권. 한국인 고혈압 환자에서 대사증후군의 유병률과 특성. 대한당뇨병학 회지. 2010;23:212-214.
5. 국민건강보험공단. 2016년 건강보험통계연보; 2017.
6. 김선호, 최훈석, 지수혜, 박영민, 조경희. 한국 성인에서 대사증후군의 유병률 과 생활습관의 차이. 가정의학회지. 2015;5(3):500-509.
7. 김태호, 김대중, 임 수, 정인경, 손현식, 정춘희, 고관표, 이대호, 원규장, 박정 현, 박태선, 안지현, 김재택, 박근규, 고승현, 안유배, 이인규. 제 2형 당뇨병환 자에서 대사증후군의 유병률. 대한당뇨병학회지2009;33:40-47.
8. 김태호, 문석우. 지역사회 경도인지장애 노인군에서 Apolipoprotein Eε4와 지 질 농도가 인지기능에 미치는 영향. 대한정신약물학회지 2011;22:49-56.
9. 문상훈, 오현주, 김상환, 이혜리, 이덕철, 심재용. 대사증후군과 인지기능과의
관련성. 가정의학회지 2006;27:463-470.
10. 보건복지부. 2011 노인실태조사. 보건복지부; 2012.
11. 보건복지부. 2014 노인실태조사. 보건복지부; 2015.
12. 박은옥, 최수정, 이효영. 제5기 국민건강영양조사로 추정한 한국 성인의 대 사증후군 유병률과 관련 요인. 지역보건학회 2013;38(1):1-13.
13. 이영호, 정영조, 장안기, 김인. 노인환자에 있어서 인지기능 및 기타 임상증
상의 치료과정에 따른 변화에 대한 연구. 대한신경정신의학회
1993;32(1):103-114.
14. 이은경. 고령화와 노인 의료비 연구. 한국조세연구원; 2011.
15. 이애영. 대사증후군과 치매. 대한신경과학회지 2011:29(3):159-164.
16. 이준영, 김기환, 이지성. 국민건강정보 데이터베이스를 이용한 표본 코호트 DB 구축. 국민건강보험공단; 2012.
17. 이찬녕, 박건우. 치매의 위험인자. 대한당뇨병학회. 2012;13(3):129-132.
18. 임춘식. 치매노인을 위한 노인복지정책의 과제. 대한노인병학회지 2000;20:37-54.
19. 유승흠, 이윤환. “노인보건학”. 계측문화사; 2007.
20. 조맹제. 국내치매노인 유병률 현황과 위험 요인. 보건복지포럼 2009;156:43-48.
21. 주남석, 비만과 치매 위험, 가정의학지. 2011;1:83-84
22. 진영윤. 노인의 인지장애에 대한 생활습관 위험 인자간의 연관성. 박사논문.
성균관대학교. 2013.
23. 통계청. 사회조사. 2013.
24. 통계청. 대사증후군 위험 요인 보유개수별 유병률 조사. 2015
25. 통계청. 기대수명조사. 2016
26. 통계청. 장래인구추계. 2016
27. 신현미, 지선하, 김장흡, 김미란. 한국인 폐경여성에서 대사증후군이 심장병 사망에 미치는 영향. 대한폐경학회 2012;18:6-1
28. 홍창형, 김은아, 정해관, 이동우, 차경렬, 이강수, 오병훈. 노인인구에서 대사 증후군과 인지기능간의 연관성. 대한신경정신의학회 2006;45(4): 349-356.
29. Alberti KG, Zimmet PZ. Definition, diagnosis and classification of diabetes mellitus and its complications. Part 1:diagnosis and classification of diabetes mellitus provisional report of a WHO consultation. Diabet Med 1998;15(7):539-553.
30. Alonso A., Mosley TH Jr., Gottesman, RF., Catellier, D., Sharrett, AR., Coresh J. Risk of dementia hospitalisation associated with cardiovascular risk factors in midlife and older age:the Atherosclerosis Risk in Communities(ARIC) study. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry 2009;80(11):1194-1201.
31. Azizi Fereidoun, Salehi Payam, Etemadi Arash, Zahedi-Asl Saleh.
Prevalence of metabolic syndrome in an urban population: Tehran Lipid
Prevalence of metabolic syndrome in an urban population: Tehran Lipid