본 연구를 시행하기 위해 2002-2013년 국민건강정보 표본 코호트 DB 원 자 료를 사용하였다. 국민건강정보 DB는 2002년∼2010년 건강보험과 의료급여권 자 전체의 진료명세서, 진료내역, 상병내역, 처방전내역 등을 포함하고 있으며, 청구일 중심으로 수집되었던 원 자료를 진료개시일 중심으로 변환한 것이다(이 준영 등, 2012).
장기간 전체 국민 전향적 코호트 연구 또는 중재 효과를 검증할 수 있는 국 내외 유일한 자료원이지만, 물리적 차원의 접근 및 처리가 어려울 정도로 방대 한 규모의 데이터베이스이다.
국민건강정보 DB는 자격 DB, 진료 DB, 검진 DB 등으로 구성되어져 있다.
자격 DB는 보험료, 사망 및 신생아 데이터베이스 등에 관한 자료로, 전 국민의 주민등록번호, 거주지 및 국민건강보험 관련 자격, 보험료, 소득분위, 가족관계 등과 같은 기본적인 신상자료를 포함하고 있다. 진료 DB는 건강보험 가입자들 의 진료내역 및 명세서, 환자정보와 요양기관 자료 등으로 구성되어 있으며, 검 진 DB는 국민건강보험공단에서 국민 대상으로 실시하였던 일반검진 1차 및 2 차, 생애전환기 건강진단 1차와 2차, 암 검진과 영유아 건강검진 자료 등으로 구성된 데이터베이스이다.
모집단인 국민건강정보 DB를 대상으로 표본 추출한 표본 코호트 DB는 2002 년 자격 DB로부터 건강보험 가입자의 표본을 추출하고, 각 가입자의 진료 DB, 요양기관 DB, 건강검진 DB, 통계청의 사망원인 DB 등을 주민등록번호를 기준 으로 연결해 완성된 특성을 가지고 있다. 표본 코호트 DB는 2002년 기준 약 100만 명의 자료이며, 2014년 8월 2002-2010년 9개 연도 자료에 2011-2013년 3
개 연도 자료가 추가되었다.
본 연구에서는 대사증후군 5개의 요인인 허리둘레, 혈압, 혈당, 콜레스테롤 수치를 검사한 2008-2009년 건강검진 대상자 422,501명 중 60세 미만, 의료급여 대상자, 검진 당시 치매에 이환된 대상자 및 대사증후군 5가지 요인 중 1개 이 상의 요인이 결측인 대상자를 제외하고, 총 40,861명을 분석대상자로 선정하였 다.
그림 2. 연구대상자 정의
2. 대사증후군
연구대상자들의 대사증후군 유무를 판정하기 위하여 표본코호트 DB 건강검 진 자료를 사용하였으며 연구대상자들의 2008-2009년 검진자료 부터 대사증후 군의 유무를 확인하여 분석 하였다.
이 연구에서 사용된 대사증후군 진단기준은 Modified NCEP-APT Ⅲ (National Cholesterol Education Program-Adult Treatment Panel Ⅲ, 2004) 진 단기준과 대한비만학회(2006) 한국인 복부비만, 미국당뇨병학회의 공복 시 혈당 권고 기준을 사용하였으며, 다음 5지 요소 중 3가지 이상이 해당되면 대사증후 군으로 판정하였다.
가. 복부비만(허리둘레) : 남자 ≥ 90㎝, 여자 ≥ 85㎝
나. 중성지방 : ≥150㎎/㎗
다. 고밀도지단백콜레스테롤(이하 HDL-콜레스테롤) : 남자 < 40 ㎎/㎗, 여자
< 50㎎/㎗
라. 혈압 : 수축기혈압 ≥130mmHg 혹은 이완기혈압 ≥85mmHg이거나 현재 고혈압으로 의사진단을 받은 경우
마. 공복혈당 : ≥100㎎/㎗ 이거나 현재 당뇨병으로 의사진단을 받은 경우
3. 치매
연구대상자의 치매 발생여부는 2008-2009년 치매로 의료기관을 진료 받은 적 이 없는 대상자가 2010부터 2013년까지 4년 동안 의료기관을 방문하여 치매로
진료 받은 내역을 토대로 정의하였다. 진료내역에서 주부진단명이
“F00.0-F00.9, F01.0-F01.9, F02.0-F02.9, F03.0-F03.9, G30.0-G30.9”이면서 외래 는 연간 2회 이상, 입원은 연간 1회 이상 진료 받은 기록이 있는 대상자를 치 매 발생으로 정의하였다.
4. 연구변수
인구사회학적 요인으로 성별, 연령, 직역, 소득분위 변수를 사용하였다. 성별 은 남자, 여자로 구분하였고, 연령은 60-64세, 65-69세, 70세 이상으로 구분하였 다. 직역은 지역가입자와 직장가입자로 구분하였다. 소득분위는 지역 및 직장가 입자별 각 10분위로 그룹화 되어 있는 변수를 2분위 단위로 그룹화 하였다.
건강행태요인으로 흡연 상태, 음주, 비만 변수를 사용하였다. 흡연 상태는 예 전부터 한 번도 흡연한 적이 없는 비흡연자, 현재도 피우고 있는 현재 흡연자, 과거에는 피웠으나 현재는 피우지 않는 과거 흡연자로 구분하였으며, 음주는 비음주와 음주로 구분하였다. 비만은 BMI로 측정하였으며, 체중(㎏)/신장(㎡)으 로 산출하였다. 비만은 23.0㎏/㎡ 미만인 저체중군, 23.0-24.9㎏/㎡인 정상군, 25
㎏/㎡ 이상인 과체중군으로 재분류하였다.
질병요인으로는 동반질환(Charlson Comorbidity Index, CCI), 연구대상자의 과거력 변수를 사용하였다. CCI는 1987년 Charlson에 의해 고안되었으며, Sundararajan 등(2004)의 ICD-10 진단코드를 사용하였다<표3>. CCI는 2009년 이전 표본코호트 DB 의료기관 진료내역을 토대로 17개 질병 중 주상병명이 해 당 질환에 포함되지 않는 경우는 0점, 해당 질환에 포함된 경우에는 각 질병에 따라 1-6점까지 가중치를 부여하였다. CCI의 점수는 가중치를 합하여 총점을 구하였으며, 점수가 높을수록 CCI의 영향이 큰 것으로 해석할 수 있다 (Charlson et al., 1987). 본 연구에서는 CCI 가중치의 합을 0, 1-2, 3 이상으로 구분하였다. 연구대상자의 과거력은 건강검진 문진표에 의해 심장병, 뇌졸중으 로 구분하였으며, 각 질환을 현재 가지고 있다고 응답한 경우 질환이 있다고 정의하였다.
Condition Weights ICD-10-AM Acute myocardial
infarction 1 I20, I22, I252 Congestive heart failure 1 I50
Peripheral vascular
disease 1 I71, I790, I739, R02, Z958, Z959 Cerebral vascular
accident 1
I60, I61, I62, I63, I65, I66, G450, G451, G458, G459, G46, I64, G454G, I670, I671, I672, I674, I675, I676, I677, I678, I679, I681, I682, I688, I69
Dementia 1 F00, F01, F02, F03
Pulmonary disease 1 J40, J41, J42, J43, J44, J45, J46, J47, J67, J44, J60, J61, J62, J63, J64, J65, J66 Connective tissue
disorder 1
M32, M34, M332, M053, M058, M059, M060, M063, M069, M050, M052, M051, M353
Peptic ulcer 1 K25, K26, K27, K28
Liver disease 1 K702, K703, K73, K717, K740, K742, K746, K743, K744, K745
Diabetes 1 E109, E119, E139, E149, E101, E111, E131, E141, E105, E115, E135, E145 Diabetes complications 2 E102, E112, E132, E142, E103, E113,
E143, E104, E114, E134, E144 Paraplegia 2 G81, G041, G820, G821, G822
Renal disease 2 N03, N052, N053, N054, N055, N056, N072, N074, N01, N18, N19, N25
Cancer 2
C0, C1, C2, C3, C40, C41, C43, C45, C46, C47, C48, C49, C5, C6, C70, C71, C72, C73, C74, C75, C76, C80, C81, C82, C83, C84, C85, C883, C887, C889, C900, C901, C91, C92, C93, C940, C941, C942, C943, C9451, C947, C95, C96
Metastatic cancer 3 C77, C78, C79, C80 Severe liver disease 3 K729, K766, K767, K721 HIV 6 B20, B21, B22, B23, B24 표 3. 질환 분류 가중치와 ICD-10-AM 진단코드
5. 치매 발생률
치매 발생률을 산출하기 위하여 2010년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지 의료기관 진료내역 자료를 활용하였다. 2010년 이후 전체 치매 발생률을 산출 하기 위하여 연구대상자의 추적기간을 구하였다. 치매가 발생한 대상자는 치매 가 처음 발생한 날짜까지, 치매가 발생하지 않은 대상자 중 사망자는 사망일까 지, 사망하지 않은 대상자는 2013년 12월 31일까지를 추적기간으로 구하였다.
연구대상자의 평균 추적기간은 4.4±0.48년이었다. 대사증후군 유무 및 대사증 후군 구성요소 수에 따라 치매발생 대상자를 도출하였고, 추적기간을 활용한 총 인년을 도출하여 100인년 당 치매 발생률을 산출하였다.
제3절. 분석 방법
본 연구에서는 SAS 9.4(SAS Institute Inc.)를 활용하여 분석하였다. 구체적 인 분석방법은 다음과 같다.
1. 연구대상자의 인구사회학적요인, 건강행태요인, 질병요인에 대한 기술통계 량을 구하였다.
2. 인구사회학적 요인, 건강행태요인, 질병요인과 대사증후군 및 치매와의 관 련성을 알아보기 위하여 χ2–검정을 시행하였다.
3. 대사증후군 여부 및 대사증후군 구성요소 수에 따른 100인년 당 치매 발 생률을 산출하였다.
4. Cox의 비례위험함수모형(proportional hazard model)을 이용하여 비례위험 가정하였으며, 인구사회학적변수, 건강행태요인, 질병요인 및 대사증후군 요인 을 보정한 치매 발생 위험인자를 구하였다.
제3장 연구결과
본 연구에서는 대사증후군 및 대사증후군 구성요소 수와 치매가 관련이 있는 지 비교하고, 대사증후군 및 대사증후군 구성요소 수에 따른 치매 발생을 알아 보고자 하였다. 이에 따른 연구결과는 다음과 같다.
1. 연구대상자의 일반적인 특성
연구대상자의 인구사회학적 요인의 특성은 <표4>와 같다.
전체 대상자 40,861명이었으며, 남자 18,140명(44.4%), 여자 22,721명(55.6%)으 로 남자보다 여자가 많았다. 연령별로는 60-64세 12,819명(31.4%), 65-69세 14,444명(35.4%), 70세 이상 13,598명(33.3%)이었다.
지역가입자(13,348명, 32.7%)에 비해 직장가입자(27,513명, 67.3%)가 약 2배 가량 많았고, 소득분위별로는 Q5(소득분위 9, 10분위)가 14,209명(34.8%)으로 가장 많았으며, 다음으로 Q4 (7,8분위), Q3 (5,6분위) 순이었다<표4>.
연구대상자들의 흡연 상태, 음주, BMI 분포를 살펴보면, 비흡연자 29,011명 (72.%)으로 가장 많았고, 과거흡연자 5,680명(14.2%), 흡연자 5,199명(13.0%)은 비슷한 분포를 보였다. 비음주자가 26,024명(71.0%)으로 음주자 10,621명 (29.0%)에 비해 많았으며, 정상군 10,940명(26.8%)에 비해 저체중군 14,994명 (36.7%)과 과체중군 14,916명 (36.5%)의 비율이 더 높았다<표4>.
구분 빈도 백분율 Q5 (9,10분위) 14,209 34.8
건강행태요인 흡연 상태
(㎏/㎡) <23.0 14,994 36.7 23.0~24.9 10,940 26.8
≥25.0 14,916 36.5
* 소득분위
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 4. 인구사회학적 요인 및 건강행태요인의 일반적인 특성
단위 : n(%)
연구대상자의 질병요인의 일반적인 특성을 살펴보면, 동방상병인 CCI가 0인