Waist circumference, waist-to-height ratio as cardiovascular disease prediction index

(1)

Original Article

pISSN 2233-9019 · eISSN 2233-9116

Korean J Fam Pract. 2015;5(3, suppl. 2):479-483

KJFP

Korean Journal of Family Practice

Original Article

pISSN 2233-9019 · eISSN 2233-9116 Korean J Fam Pract. 2015;5(3, suppl. 2):PB-1

KJFP

서 론

심혈관 질환은 우리나라에서 악성 신생물, 뇌혈관 질환과 함께 주 요 사망 원인으로 꼽히고 있으며¹⁾ 사회적으로 많은 비용이 소요되고 있는 실정이다. 심혈관 질환의 위험요인으로는 연령, 성별, 가족력, 흡연, 고지혈증, 고혈압, 당뇨, 신체 활동 부족, 비만 등이 있으며 그 외에 스트레스, 음주 등도 포함된다. 심혈관 질환의 위험 요인 중 비 만은 체내에 지방이 과다하게 축적된 상태를 의미하며 심혈관 질환 뿐만 아니라 당뇨병, 고혈압, 이상지질혈증 등의 주요 위험요인이 다. 최근 비만 인구가 늘어나고 그에 따른 합병증의 발생도 증가함에 따라 조절 가능한 위험 요인인 비만과 질병과의 연관성에 대한 연구 가 활발히 진행되고 있다.

비만의 정도를 측정하는 방법에는 신체 계측을 통한 방법과 기기

를 이용한 방법이 있는데 그 중 체질량 지수(

body mass index

^,

BMI

⁾ 가 가장 널리 사용되고 있다. 하지만 체질량 지수는 체지방량 및 체 지방의 분포를 반영하지 못한다는 단점이 있다.²⁾ 최근 연구에 따르 면 체질량 지수가 정상이라도 허리 둘레(

waist circumference

^,

WC

⁾ 가 높으면 비만 관련 질병 및 합병증 발생 위험이 훨씬 증가하는 것 으로 밝혀지면서 복부 비만에 대한 관심이 고조되고 있다.^{3, 4, 5)}

복부 비만을 평가하는 방법에는 허리 둘레, 허리/엉덩이 비 (

waist

^-

to

^-

hip ratio

^,

WHR

), 허리/신장 비(

waist

^-

to

^-

height ratio

^,

WHtR

), 전산화단층촬영 등이 있는데 허리 둘레가 체질량 지수보다 내장 지방 및 대사성 질환 이환의 위험성을 가장 잘 반영하는 지표로 인정되고 있고⁶⁾ 대사증후군의 진단기준에도 허리 둘레가 포함되어 있다. 한편 몇몇 연구에서는 허리 둘레나 허리/엉덩이 비보다 허리/

신장 비가 심혈관 질환 위험성을 평가하기 위한 유용한 지표라고 나

심혈관 질환 발생 예측 적합 지표로서의 허리 둘레, 허리/신장 비

이진우

¹

, 이재원

¹

, 김선우

²

, 최봉규

^1,*

1광명성애병원 가정의학과, ²성애병원 가정의학과

Waist circumference, waist-to-height ratio as cardiovascular disease prediction index

Jin Woo Lee

¹

, Jae Won Lee

¹

, Sun Woo Kim

²

, Bong Kyu Choi

^1,*

1Department of family medicine, Gwangmyeong Sungae Hospital; ²Department of family medicine, Sungae Hospital

Background: It is known that obesity is a risk factor for cardiovascular disease and many obesity indices are being used for the prediction of cardiovascular disease; however, which index is most appropriate is a matter of controversy.

Methods: This study included a total of 3,080 males and females who visited a health examination center and did not have a history of cardiovascular disease. Their body mass index, waist circumference and waist-to-height ratio were measured, and 10-year cardiovascular disease risk was determined with the Framingham risk score calculator. In order to investigate the correlation between obesity indices and the 10-year cardiovascular disease risk, Pearson correlation analysis and multiple regression analysis was conducted.

Results: The female group showed a significant correlation between body mass index, waist circumference, waist-to-height ratio and the 10-year cardiovascular disease risk. In the male group, however, body mass index did not show any significant correlation. As the association between obesity index and 10-year cardiovascular disease risk was analyzed, waist circumference showed a significant association in both male and female groups, but it was confirmed that body mass index was negatively correlated in the male group.

Conclusion: In assessment of cardiovascular disease risk, waist circumference and waist-to-height ratio are more suitable indices than body mass index, and cardiovascular disease risk increases as abdominal obesity increases.

Keywords: obesity index, body mass index, waist circumference, waist-to-height ratio, cardiovascular disease

Received February 27, 2015 Revised September 5, 2015 Accepted September 8, 2015 Corresponding Author Bong Kyu Choi

Tel: +82-2-2680-7114, Fax: +82-2-2680-7755 E-mail: [email protected]

This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0) which permits unrestricted noncommercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

(2)

Jin Woo Lee, et al. Waist circumference, waist-to-height ratio as cardiovascular disease prediction inde

KJFP

타나^{7, 8)} 어떤 지표가 심혈관 질환 발생 예측에 가장 적합한지 논란

의 여지가 있다.

심혈관 질환의 발생 위험도를 평가하는 방법에는 개인의 병력을 조사하는 방법부터 지단백 콜레스테롤의 검사 등의 혈액 검사, 심 전도, 부하 검사, 전산화단층촬영, 심초음파, 자기공명혈관조영영 상, 혈관조영술 등이 있다.

Framingham heart study

^{에서 개발된}

Framingham risk score

는 심혈관 질환의 발생에 영향을 끼칠 수 있 는 요인을 복합적으로 고려하여 대상자의 향후 심혈관 질환 위험도 를 평가하기 위해 고안된 점수로 심혈관 질환의

10

^{년 내 발생 위험} 도를 예측할 수 있다.

이에 본 연구에서는

Framingham risk score

를 이용하여 여러 비 만 지표들이 심혈관 질환 발생 위험도와 어떠한 연관성이 있는지 알 아보고 심혈관 질환 예방에 기여하고자 한다.

방 법

1. 연구 대상

2014

^년

12

월 중 경기도 광명시의 일개 종합병원 건강검진센터에 서 일반건강검진을 받은 만

30

^{세 이상}

75

세 미만의 성인 남녀 중 심 혈관 질환의 과거력이 없는

3080

명을 대상으로 하였다.

2. 연구 방법

1) 신체 계측, 문진표 작성

모든 대상자의 신장과 체중을

0

^.

1cm

^와

0

^.

1kg

^{단위까지 측정하였} 고 허리 둘레는 숨을 내쉰 상태에서 줄자를 사용하여 흉곽과 장골능 선 사이의 중간 지점을

0

^.

1cm

단위까지 측정하였으며 문진을 통해 연령, 흡연 여부, 고혈압 치료 여부, 당뇨병의 유무, 현재 약물 복용 여부를 조사하였다.

2) 혈압 측정 및 혈액 검사

혈압은

10

분 이상 휴식을 취한 뒤 앉은 자세에서 전자 혈압계 (

BPmonitor

^,

Solgo

^-

medical

^,

Korea

^{)를 이용하여}

1

^{회 측정하였} 고 혈액 검사는 오전 공복상태에서 전주동맥을 통해 채혈을 하 였으며 총 콜레스테롤, 고밀도 지단백 콜레스테롤, 저밀도 지단 백 콜레스테롤, 중성지방 등을

HITACHI 7180

^-

1

⁽

Hitachi High

^-

technologies Corporation

^,

Japan

^{)으로 측정하였다.}

3) 심혈관 질환 발생 위험도 예측

심혈관 질환의 발생 위험도 예측은

Framingham heart study

^의

10

^-

year cardiovascular disease

⁽

CVD

⁾

risk calculator

^{를 이용하였} 으며 대상자의 성별, 연령, 수축기 혈압, 흡연 여부, 총 콜레스테롤, 고밀도 지단백 콜레스테롤, 고혈압 치료 여부와 당뇨병 유무 등을

고려하였다.

3. 통계 분석 방법

모든 분석은

WIN SPSS 18

^.

0v

을 사용하였으며, 유의확률은

0

^.

05

미만인 경우에 통계적으로 유의한 것으로 판정하였다.

첫째, 남녀 대상자의 일반적 특성을 살펴보기 위해 기술통계와 빈도분석을 실시하였고 두 그룹의 차이를 알아보기 위해

t

^-검정과 교차분석의 카이검정을 실시하였다.

둘째, 체질량 지수, 허리 둘레, 허리/신장 비와

10

^{년 내 심혈관} 질환 발생 위험도와의 관계를 알아보기 위해

Pearson

^{상관관계 분} 석을 실시하였다.

셋째, 체질량 지수, 허리 둘레, 허리/신장 비가

10

^{년 내 심혈관} 질환 발생 위험도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다.

결 과

1. 일반적 특성

전체 대상자

3080

^{명 중 남성은}

1727

^명(

56

^{%), 여성은}

1353

^명 (

44

%)이었으며 총 콜레스테롤, 저밀도 지단백 콜레스테롤, 고혈압 유무, 당뇨병 유무를 제외한 다른 결과에서는 남녀간에 유의한 차 이를 보였다. 유의한 결과를 보인 값 중 신체 계측치를 제외하면 남

Table 1. General characteristics of subjects

Variables Men

(n= 1727)

Women

(n= 1353) t P

Age(years) 47.4± 10.6 49.9± 10.3 - 6.661 <0.001 Height(cm) 171.1± 6.5 157.6± 5.6 62.423 <0.001 Weight(kg) 73.0± 11.3 58.8± 8.7 39.361 <0.001 BMI(kg/m²) 24.9± 3.2 23.7± 3.3 9.953 <0.001

WC(cm) 85.0± 7.9 77.2± 8.3 26.593 ^<0.001

WHtR 0.5± 0.0 0.5± 0.1 3.670 ^<0.001

SBP(mmHg) 124.5± 11.2 120.3± 11.0 10.574 ^<0.001

DBP(mmHg) 80.3± 10.1 74.9± 9.3 15.535 ^<0.001

TC(mg/dL) 191.9± 34.9 190.5± 33.9 1.164 0.244

HDL-C(mg/dL) 52.3± 11.6 61.3± 13.6 - 19.328 ^<0.001 LDL-C(mg/dL) 106.6± 32.4 107.0± 29.9 - 0.345 0.730 TG(mg/dL) 166.3± 122.4 110.9± 64.6 16.146 ^<0.001 Smoking(n ,%) Yes 672(38.9) 30(2.2) 580.477 ^<0.001 Hypertension(n ,%) Yes 230(13.3) 193(14.3) 0.574 0.449

Diabetes(n ,%) Yes 87(5.0) 69(5.1) 0.938 0.938

10-year CVD risk(%) 10.0± 7.4 4.6± 4.0 25.753 ^<0.001 Mean±standard deviation by descriptive analysis.

n(%) by frequencies analysis.

BMI, body mass index; WC, waist circumference; WHtR, waist-to-height ratio;

SBP, systolic blood pressure; DBP, diastolic blood pressure; TC, total cholesterol;

HDL-C, high-density lipoprotein cholesterol; LDL-C, low-density lipoprotein cholesterol; TG, triglyceride.

(3)

이진우 외. 심혈관 질환 발생 예측 적합 지표로서의 허리 둘레, 허리/신장 비 Korean Journal of Family Practice

KJFP

성은 여성에 비해 혈압, 중성지방, 흡연자의 비율이 유의하게 높았 고 여성은 남성에 비해 연령, 고밀도 지단백 콜레스테롤이 높았다 (

Table 1

^).

2. 체질량 지수, 허리 둘레, 허리/신장 비와 10년 내 심혈관 질환 발생 위 험도와의 상관관계

결과를 성별에 따라 나누어 살펴보면 남성의 경우 체질량 지수는

10

년 내 심혈관 질환 발생 위험도와 유의한 상관관계가 없으며 허 리/신장 비(

r

⁼

0

^.

213

^,

P

^<

0

^.

05

^{), 허리 둘레(}

r

⁼

0

^.

080

^,

P

^<

0

^.

05

^{) 순으} 로

10

년 내 심혈관 질환 발생 위험도와 정(+)적 상관관계를 갖는 것 으로 나타났다.

다음 여성의 경우 남성과 달리

10

년 내 심혈관 질환 발생 위험도 가 체질량 지수(

r

⁼

0

^.

282

^,

P

^<

0

^.

05

)와도 유의한 정(+)적 상관관계를 보였지만 그 정도가 가장 작았으며 남성과 마찬가지로 허리/신장 비(

r

⁼

0

^.

434

^,

P

^<

0

^.

05

^{), 허리 둘레(}

r

⁼

0

^.

350

^,

P

^<

0

^.

05

^{) 순으로 유의} 한 정(+)적 상관관계를 보였다(

Table 2

^).

3. 체질량 지수, 허리 둘레, 허리/신장 비가 10년 내 심혈관 질환 발생 위 험도에 미치는 영향

체질량 지수와 허리 둘레, 허리와 신장의 비가 심혈관 질환 발생 위험도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 다중회귀분석을 실시하였 다.

Framingham risk score

는 성별, 연령, 수축기 혈압, 고혈압 유 무, 당뇨병 유무, 흡연 여부, 고밀도 지단백 콜레스테롤, 총 콜레스 테롤 등을 통해 도출되는 것이므로 이를 제외한 대상자의 신체적 특 성을 통제한 후 분석을 실시하였다. 본 연구의 경우 투입 변인 중 허 리/신장 비는 허리 둘레를 포함하므로 각 변인 간 높은 상관관계를 보인다. 따라서 이들을 동시에 투입할 경우 전체 회귀모형에 위배 된 결과를 도출할 수 있으므로 두 변인 중 공차한계 수치가 낮고 분 산팽창계수가 높으며 체질량 지수와 상관관계가 높은 허리/신장 비 를 제외하고 분석하였다.

10

년 내 심혈관 질환 발생 위험도에 영향을 미치는 요인을 살펴 보면 남성의 경우는 허리 둘레가

β

⁼

0

^.

282

⁽

P

^<

0

^.

05

^{)으로 체질량 지} 수

β

^{= -}

0

^.

241

⁽

P

^<

0

^.

05

)보다 좀 더 큰 영향력을 가지는 것으로 나타 났고 여성의 경우는 허리 둘레만

β

⁼

0

^.

359

⁽

P

^<

0

^.

05

^{)로 유의한 영향} 력을 보였다(

Table 3

^).

고 찰

비만은 전세계적으로 큰 사회적 문제로 대두되고 있으며 비만 인구 또한 매년 증가하고 있다. 우리나라의 비만 유병률도

1998

^년

26

^.

0

^%에서

2005

^년

31

^.

3

%로 증가하였으며 최근

5

^년간

31

^{% 수준을} 유지하고 있다.⁹⁾

비만은 중요한 합병증의 원인이 되므로 예방과 치료가 중요하다.

비만의 정도를 나타내는 비만 지표와 비만에 따른 각종 질병과의 연 관성에 대해 연구가 많이 이뤄지고 있으나 지표의 타당성 및 적합성 에 대해 논란이 많다.

본 연구는 신체 계측치를 활용한 여러 비만 지표와 심혈관 질환 발생 위험도와의 연관성을 알아보고자 하였다. 그 결과 남성에서 는 체질량 지수와의 상관관계가 유의하지 않았고 여성에서는 체질 량 지수가 유의한 상관관계를 가졌지만 허리/신장 비, 허리 둘레에 비해 관련성이 떨어졌다. 또, 각각의 비만 지표가 심혈관 질환 발생 위험도에 미치는 영향을 살펴보았을 때 남성에서는 허리 둘레 및 허 리/신장 비는 정(+)적으로 유의한 영향력을 가지고 체질량 지수는 부(-)적인 영향력을 가지는 것으로 나타났지만 여성에서는 체질량 지수가

10

년 내 심혈관 질환 발생 위험도에 미치는 영향력이 유의 하지 않았다. 다시 말해 심혈관 질환 발생 예측에 허리/신장 비 및 허리 둘레가 체질량 지수보다 더 유용하고 남성의 경우 상대적으로 허리 둘레가 크고 체질량 지수가 낮은 마른 복부 비만자가, 여성의 경우 허리 둘레가 큰 복부 비만자가 심혈관 질환 발생 위험도가 높 다고 할 수 있다.

체질량 지수는 널리 통용되는 비만 지표이나

Lee

^등¹⁰⁾^{이 보고한} 연구에 따르면 고혈압, 제

2

형당뇨병, 이상지질혈증 대한 예측 유용 Table 2. Pearson’s correlation between obesity indices and 10-year

cardiovascular disease risk

BMI WC WHtR

r^* P r P r P

Men(n= 1727) - 0.005 0.846 0.080 0.001 0.213 ^<0.001 Women(n= 1353) 0.282 ^<0.001 0.350 ^<0.001 0.434 ^<0.001

* Pearson‘s correlation coefficient.

BMI, body mass index; WC, waist circumference; WHtR, waist-to-height ratio.

Table 3. Influences of obesity indices on 10-year cardiovascular disease risk

Men (n= 1727) Women (n= 1353)

β P β P

BMI - 0.241 ^<0.001 - 0.011 0.806

WC 0.282 ^<0.001 0.359 ^<0.001

F^*(P) 20.853(0.000) 94.311(0.000)

R²(adj R²) 0.024(0.022) 0.123(0.121)

Durbin-Watson 1.824 2.005

Tolerance 0.296 0.335

VIF 3.373 2.986

* Multi-regression analysis.

Dependent variable is 10-year CVD risk.

Analysis exception variables are sex, age, SBP, hypertension, diabetes, smoking, HDL-C, TC, height, weight, WHtR.

Control variables are DBP, LDL-C, TG.

BMI, body mass index; WC, waist circumference; VIF, variance inflation factor;

CVD, cardiovascular disease; SBP, systolic blood pressure; HDL-C, high-density lipoprotein cholesterol; TC, total cholesterol; WHtR, waist-to-height ratio;

DBP, diastolic blood pressure; LDL-C, low-density lipoprotein cholesterol; TG, triglyceride.

(4)

Jin Woo Lee, et al. Waist circumference, waist-to-height ratio as cardiovascular disease prediction inde

KJFP

성을 분석한 결과 허리 둘레, 허리/신장 비, 허리/엉덩이 비보다 체 질량 지수가 더 낮은 수치를 보였다고 한다. 또 체질량 지수가 허리 둘레보다 심혈관 질환의 발생과 관련성이 적다는 연구 결과가 있는

데^{11, 12)} 이는 비만의 합병증 발생에 단순한 체지방량보다 체지방의

분포가 더 중요한 역할을 한다는 것을 의미한다.

본 연구에서도 심혈관 질환 발생 위험도가 체질량 지수보다 허 리/신장 비 및 허리 둘레가 높은 연관성을 가지는 것으로 나타나 심 혈관 질환 발생 위험도 예측에 허리/신장 비, 허리 둘레 등 복부 비 만을 나타내는 지표들이 좀 더 유용하다고 할 수 있다.

본 연구 뿐만 아니라 최근의 연구들을 볼 때 복부 비만 지표들이 심혈관 질환의 예측에 체질량 지수보다 더 적합하다고 생각이 되는 데 그 이유는 비만의 합병증을 일으키는 원인이 내장 지방에 있기 때문이다. 내장 지방에서 유리된 지방산은 인슐린 저항성을 유발하 고 간에서 지방의 합성을 증가시켜 혈중 중성지방 및 콜레스테롤 농 도 상승에 일조한다.^{13, 14)} 그 뿐 아니라 지방세포는 혈관 내 염증반 응을 촉진시켜 동맥경화증의 발생에 기여하여¹⁵⁾ 심혈관 질환 발생 의 위험성을 높인다.

본 연구의 제한점으로는 비만의 정도를 평가하는 방법 중 체질 량지수, 허리둘레, 허리/신장 비를 제외한 다른 신체 계측치를 활 용한 측정법과 기기를 이용한 측정법이 논의되지 않았다는 것과

Framingham risk score calculator

^{를 이용하여}

10

년 내 심혈관 질환 발생 위험도를 산출하였기 때문에 실제 심혈관 질환의 발생 여부와 는 차이가 있을 수 있다는 점, 그리고 단면 연구로 진행되었기 때문 에 비만과 심혈관 질환의 인과 관계를 정확히 규명하기에는 어려움 이 있다는 점이 있다. 또 허리 둘레나 허리/신장 비가 동일 기계로 측정되었지만 측정자가 동일하지 않아 오차 발생의 가능성이 있으 며 재현성에 한계가 있다.

결론적으로 심혈관 질환 발생 위험도를 평가하는 데 있어서 체질 량지수는 남녀의 차이가 있지만 복부 비만의 정도를 나타내는 허리 둘레, 허리/신장 비는 모두 유의한 관련성을 가져 체질량지수보다 더 적합한 지표로 유용하게 쓰일 수 있다는 것을 확인하였고 복부 비만이 심할수록 심혈관 질환 발생 위험도가 증가한다는 것을 알 수 있었다.

요 약

연구배경: 비만은 심혈관 질환의 위험인자로 알려져 있으며 여러 비만 지표들이 심혈관 질환 및 각종 질병의 예측에 사용되고 있으나 어떤 지표가 적합한지 논란의 여지가 많다. 이에 본 연구에서는 비 만 지표들과 심혈관 질환 발생 위험도와의 연관성을 알아보고자 하 였다.

방법: 경기도 광명시 지역의 일개 종합병원 건강검진센터에서 일 반건강검진을 수검한 성인 남녀 중 심혈관 질환의 과거력이 없는

3080

명을 대상으로 하였다. 모든 대상자들의 체질량 지수, 허리 둘 레, 허리/신장 비를 측정한 후

Framingham heart study

^의

10

^-

year cardiovascular disease risk calculator

^{를 이용하여}

10

^{년 내 심혈관} 질환 발생 위험도를 산출하였고 비만 지표와 심혈관 질환 발생 위험 도와의 상관관계를 알아보기 위해

Pearson

상관관계 분석을 실시하 였으며 비만 지표가 심혈관 질환 발생 위험도에 미치는 영향을 알아 보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다.

결과: 여성에서는 체질량 지수, 허리 둘레, 허리/신장 비가 모두

10

년 내 심혈관 질환 발생 위험도와 유의한 상관관계를 보였으나 남 성에서는 체질량 지수는 유의하지 않았고, 각각의 비만 지표가

10

년 내 심혈관 질환 발생 위험도에 미치는 영향을 분석하였을 때 허 리 둘레는 남녀 모두 정(+)적으로 유의한 영향력을 가졌으나 체질 량 지수는 남성만 부(-)적인 영향력을 가진다고 나타났다.

결론: 심혈관 질환의 발생 위험도를 평가하는 데 있어서 허리 둘레, 허리/신장 비가 체질량 지수보다 적합한 지표이며 복부 비만이 심 할수록 심혈관 질환의 발생 위험도가 증가한다.

중심단어: 비만 지표, 체질량 지수, 허리 둘레, 허리/신장 비, 심혈 관 질환

REFERENCES

1. 통계청. 2013년 사망원인통계. 2014.

2. Yoo SY, Kim MY, Kim SH, Kim SH, Ko SJ, Beom JW et al.

Relationship between obesity indices and cardiovascular risk score in Korean type 2 diabetes patients. Korean J Obes 2013;22:148- 154.

3. Lakka HM, Lakka TA, Tuomilehto J, Salonen JT. Abdominal obesity is associated with increased risk of acute coronary events in men. Eur Heart J 2002;23:706-713.

4. Janiszewski PM, Janssen I, Ross R. Does waist circumference predict diabetes and cardiovascular disease beyond commonly evaluated cardiometabolic risk factors? Diabetes Care 2007;30:3105-9.

5. Després JP. Body fat distribution and risk of cardiovascular disease:

an update. Circulation 2012;126:1301-13.

6. Kim SM, Kim SS, Yoon SJ, Shim KW, Choi HJ, Kim KM, et al. What is the best simple anthropometric indexes of abdominal visceral fat in obese patients? Korean J Obes 1998;7:157-68.

7. Hsieh SD, Muto T. The superiority of waist-to-height ratio as an anthropometric index to evaluate clustering of coronary risk factors among non-obese men and women. Prev Med 2005;40:216-20.

8. Kim JI, Yu BC, Jeon MJ, KIm JM, Choi JS, Park JY, et al.

(5)

이진우 외. 심혈관 질환 발생 예측 적합 지표로서의 허리 둘레, 허리/신장 비 Korean Journal of Family Practice

KJFP

Correlation of metabolic syndrome with waist circumference and waist-to-height ratio. Korean J Obes 2009;18:87-93.

9. 보건복지부, 질병관리본부. 2011 국민 건강영양조사 제 5기 2차년 도. 2012.

10. Leecm, Huxley RR, Wildman RP, Woodward M. Indices of abdominal obesity are better discriminators of cardiovascular risk factors than BMI: a meta-analysis. J Clin Epidemiol 2008;61:646- 653.

11. Dalton M, Cameron AJ, Zimmet PZ, Shaw JE, Jolley D, Dunstan DW, et al. Waist circumference, waist-hip ratio and body mass index and their correlation with cardiovascular disease risk factors in Australian adults. J Intern Med 2003;254:555-63.

12. Van Pelt RE, Evans EM, Schechtman KB, Ehsani AA, Kohrt WM.

Waist circumference vs body mass index for prediction of disease risk in postmenopausal women. Int J Obes Relat Metab Disord 2001;25:1183-8.

13. Randle PJ, Garland PB, Newsholme EA, Hales CN. The glucose fatty acid cycle in obesity and maturity onset diabetes mellitus. Ann N Y Acad Sci 1965;131;324-333.

14. Kim YS. Visceral fat obesity. Korean J Obes 1994;4:5-8.

15. Rosenson RS, Brown AS. Statin use in acute coronary syndromes:

cellular mechanisms and clinical evidence. Curr Opin Lipidol 2002;13;625-630.