도시 중년여성의 스트레스에 따른 영양 섭취와 대사증후군의 관련성

(1)

변수지¹*․신윤진²*․윤정원¹․김수아¹․김양하^1,2

1이화여자대학교 임상보건융합대학원

2이화여자대학교 식품영양학과

Stress is Associated with Nutritional Intake and Metabolic Syndrome in Urban Middle-Aged Women

Suji Byeon

¹^*

, Yoonjin Shin

²^*

, Jungwon Yoon

¹

, Sooa Kim

¹

, and Yangha Kim

²

1

The Graduate School of Converging Clinical & Public Health and

2

Department of Nutritional Science and Food Management, Ewha Womans University

ABSTRACT This study was conducted to investigate whether stress is associated with nutritional intake and risk of metabolic syndrome in urban middle-aged women. Subjects were participants from the Health Examinee Study, which was a part of the Korean Genome and Epidemiology Study. According to scores of the Psychosocial Well-being Index-Short Form, a total of 81,629 subjects were classified into a low stress group (n=70,873, 0 to 26 points) and a high stress group (n=10,756, ≥27 points). Dietary intake was assessed by a semi-quantitative food frequency questionnaire. The high stress group showed higher intake of carbohydrates and lower intake of other nutrients compared to the low stress group. Subjects with high stress also showed a higher odds ratio (OR) of metabolic syndrome (OR:

1.09, 95% confidence interval (95% CI): 1.03∼1.16), including abdominal obesity (OR: 1.06, 95% CI: 1.01∼1.11), elevated triglyceride (OR: 1.11, 95% CI: 1.05∼1.18), and elevated fasting glucose (OR: 1.08, 95% CI: 1.02∼1.14), compared to those with low stress levels. Moreover, there were increasing trends in the OR of metabolic syndrome with higher intake of carbohydrate (OR: 1.30, 95% CI: 1.20∼1.41). These results suggest that stress might partially increase metabolic syndrome in middle-aged women with high carbohydrate intake.

Key words: stress, dietary intake, carbohydrate, metabolic syndrome

Received 3 April 2019; Accepted 11 July 2019

Corresponding author: Yangha Kim, Department of Nutritional Science and Food Management, Ewha Womans University, Seoul, 03760, Korea

E-mail: [email protected], Phone: +82-2-3277-3101

*These authors contributed equally to this work.

Author information: Suji Byeon (Graduate student), Yoonjin Shin (Researcher), Jungwon Yoon (Graduate student), Sooa Kim (Gradu- ate student), Yangha Kim (Professor)

서 론

스트레스는 신체적･정신적 건강에 직접적인 영향을 미칠 뿐 아니라 조기 사망의 요인이 되며(Chrousos와 Gold, 1992), 만성적인 스트레스는 비만, 당뇨 및 심혈관계 질환 등과 같은 질환의 위험도를 증가시킬 수 있다(Torres와 Nowson, 2007; Twig 등, 2016; von Känel 등, 2001). 스 트레스는 시상하부-뇌하수체-부신 축(hypothalamic-pi- tuitary-adrenal axis, HPA axis)을 활성화해 코티졸(cor- tisol) 분비를 증가시키고, 이는 체내 염증반응을 유발하여 혈관 내피 기능 장애와 혈당을 증가시켜 당뇨와 고혈압과 같은 대사성 질환을 일으키는 것으로 알려져 있다(Mc Ewen,

2004). 특히 여성은 뇌 구조와 호르몬 분비 등이 남성과 달라 서 스트레스 및 우울과 같은 감정적인 반응에 더 민감하다 (Bangasser 등, 2016). 여성의 뇌는 남성에 비해 신경세포 가 더 길고 밀도 높은 형태로 복잡하게 이루어져 있으며, 여성호르몬인 에스트로겐은 스트레스 호르몬인 노르에피네 프린(norepinephrine)의 합성을 촉진하고 분해를 감소시킴 으로써 스트레스 자극을 증가시킬 수 있기 때문이다.

스트레스는 질병 및 건강 상태뿐만 아니라 식이 섭취에도 영향을 미친다. 스트레스 정도에 따른 식생활지침 이행도에 관한 연구에 의하면 스트레스를 많이 받을수록 식생활이 바 람직하지 않은 것으로 나타났다(Kim 등, 2014). 고등학생 대상 연구(Yang, 2012)에서는 스트레스가 높을수록 평소 식욕이 없으며, 적은 양을 먹을수록 당류 식품을 자주 섭취 하였다. 또한 스트레스를 받는 여자 대학생의 선호음식은 단 음식 55.7%, 떡･빵 19.2%, 술 18.0% 순으로 나타났다 (Sung과 Jang, 2006). 이처럼 스트레스로 인하여 특정 자극 적인 식품의 섭취를 선호할 경우에는 상대적으로 필수 영양 소의 섭취를 방해하여 식사의 질을 떨어뜨릴 수 있으며 부정 적인 건강 상태를 유발할 수 있다.

(2)

대사증후군은 뇌심혈관질환 및 당뇨병의 위험을 높이는 체지방 증가, 혈압 상승, 혈당 상승, 혈중 지질 이상 등의 이상 증상들이 함께 존재하는 상태를 말한다(Wilson 등, 1999). 최근 우리나라에서는 대사증후군의 발병률이 급증 하고 있으며, 선진국인 미국과 유럽의 수준을 뛰어넘는 것으 로 보고되고 있다(Tran 등, 2017; Scuteri 등, 2015). 대사 증후군 환자들은 대사증후군이 없는 동일 연령대의 성인들 과 비교했을 때 심장마비, 뇌졸중과 같은 뇌심혈관계 질환의 위험이 약 2~4배가량 높은 것으로 알려져 있다(Isomaa 등, 2001; Sattar 등, 2003; McNeill 등, 2005). 대사증후군 관 련 요인으로는 유전적 요인과 생활습관 요인 외에도 스트레 스와 같은 심리적 요인이 고려되고 있다. 2013년 국민영양 건강조사 결과에 따르면 스트레스가 높은 여성에게서 대사 증후군 위험도가 증가한 것으로 보고된 바 있으나(Cho 등, 2016), 39건의 전향적 코호트를 분석한 체계적 문헌 고찰 (Bergmann 등, 2014)에서는 스트레스와 대사증후군의 관 련성이 주관적 스트레스(perceived stress)와 직무 스트레 스(work stress) 등 노출되는 스트레스 종류에 따라 일관성 이 없는 양상을 보여주고 있다. 이외에도 대사증후군은 생활 습관에 많은 영향을 받으며, 특히 탄수화물과 지방 섭취 과 다와 같은 식습관과 밀접한 연관성이 있는 것으로 보고되고 있다(Cornier 등, 2008).

최근 스트레스와 우울과 같은 정신건강 상태와 식이 섭취 에 관한 새로운 연구가 증가하고 있다. 하지만 아직 남성보 다 스트레스 자극에 더 민감한 여성을 대상으로 스트레스에 따른 영양 상태 및 대사성 질환의 위험도를 조사한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 한국인유전체역학 조사사업(Korean Genome and Epidemiology Study, KoGES)의 대규모 자료를 토대로 도시 중년 여성의 스트레 스 정도에 따른 영양 섭취 상태와 대사증후군의 위험도를 조사하고자 하였다.

대상 및 방법

연구대상자

본 연구는 질병관리본부 국립보건연구원에서 수행한 한 국인유전체역학조사사업 중 도시기반코호트를 분양받아 진 행하였다. 도시기반코호트(Health Examinee Study)는 한 국인에게 호발하는 주요 만성질환의 환경 및 유전적 요인을 규명하기 위해 착수되었으며, 전국 대도시 및 중소도시 지역 의 의료기관과 보건소 및 보건의료원 등을 중심으로 2004년 부터 2013년까지 기반조사를 시행하고 2007년부터 현재까 지 추적조사를 진행하고 있다(Kim 등, 2017). 본 연구는 기 반자료의 40~64세 중년 여성 103,462명 중에서 스트레스 가 조사되지 않은 4,951명, 식이 섭취가 조사되지 않았거나 에너지 섭취량이 <500 kcal 또는 >4,000 kcal인 2,042명, 신체 계측치 및 혈액검사 결과가 없는 14,840명을 제외하여 최종 81,629명을 연구 대상으로 하였다. 본 연구는 헬싱키

선언에 따른 연구의 윤리적 원칙에 따라 이화여자대학교 생 명윤리심의위원회의 심의 면제 승인(승인번호: 157-10, 2018-04)을 받아 진행하였다.

스트레스 측정

스트레스는 일반 성인의 스트레스 수준을 측정하기 위한 목적으로 Chang 등(2005)에 의해 개발된 심리사회적웰빙 지수(Psychosocial Well-being Index, PWI)의 단축형 (Psychosocial Well-being Index-Short Form, PWI-SF) 을 이용하여 측정하였다. PWI는 신뢰도와 타당도가 검증되 어 임상에서뿐 아니라 지역사회 조사 등에서 광범위하게 이 용되고 있는 Goldberg와 Hillier(1979)의 일반건강측정표 (General Health Questionnaire, GHQ)를 기초로 우리나라 실정에 맞게 번안하여 표준화한 스트레스 측정 도구이다.

PWI-SF는 사회적 역할수행 및 불안, 우울, 수면장애 및 불 안, 일반건강 및 생명력인 4개 영역에서 총 18개 문항으로 구성되었으며, 한 문항당 점수는 0~3점으로 총 점수가 0~

54점 사이에 분포하며 점수가 높을수록 스트레스 수준이 높음을 의미한다. PWI-SF의 개발자들은 8점 이하를 건강 군, 9~26점을 잠재적 스트레스군, 27점 이상을 고위험군으 로 규정하고 있다. 본 연구에서는 기존 연구(Shin 등, 2012;

Jeon과 Kim, 2012; Yu 등, 2011)를 참고하여 건강군과 잠 재적 스트레스군을 합하여 저위험군인 ‘저스트레스군(low stress)’, 고위험군을 ‘고스트레스군(high stress)’으로 구 분하여 분석하였다.

식이 섭취 조사

식이 섭취 상태는 KoGES에 의해 개발되고 Ahn 등(2004) 에 의해 타당성이 보고된 반정량식품섭취빈도조사방법 (Semi-Quantitative Food Frequency Questionnaire, SQFFQ)을 이용하여 조사하였다. 조사 시점 기준으로 지난 1년간 106개 음식 또는 식품에 대해 평균섭취횟수(9점 척도 -거의 안 먹음, 월 1회, 월 2~3회, 주 1~2회, 주 3~4회, 주 5~6회, 하루 1회, 하루 2회, 하루 3회)와 평균섭취분량(3 점 척도-적게, 보통, 많이)을 답하도록 하였고, 식품군별 대 표 항목의 1회 섭취 분량(대-중-소)을 사진으로 제시하여 대상자가 참고하도록 하였다. 조사된 음식 및 식품 섭취량은 한국식품성분분석표를 사용하여 일일 평균 영양소 섭취량 으로 환산되었다(Korean Nutrition Society, 2000).

대사증후군 정의

대사증후군은 National Cholesterol Education Pro- gram(NCEP) Adult Treatment Panel-Ⅲ(ATP-Ⅲ)에 근 거하였으며(Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults, 2001), 허리둘레 분별점은 세계보건기구의 아시아태평양 기준 (World Health Organization, 2000)을 참고로 하였다. 다 음의 5가지 요인 가운데 3가지 이상 해당하는 경우를 대사

(3)

증후군으로 정의하였다. 1) 허리둘레 80 cm 이상, 2) 중성지 방 150 mg/dL 이상, 3) 고밀도지단백(high-density lipoprotein, HDL) 콜레스테롤 50 mg/dL 이하, 4) 수축기혈압 /이완기혈압 130/85 mmHg 이상, 5) 공복혈당 100 mg/dL 이상.

혈액검사

혈액은 8시간 금식 후 공복 상태에서 채취하였으며, EDTA tube에 3 mL를 채혈하여 roller mixer로 5분간 혼합한 다음 냉장 보관하여 임상검사기관으로 운송하여 분석하였다. 영 양과 관련된 생화학적 데이터는 공복혈당, 당화혈색소 (hemoglobin A1c, HbA1c), 총콜레스테롤, HDL 콜레스테 롤, 중성지방, 고감도 C-반응성 단백질(high sensitivity C- reactive protein, hs-CRP) 등이 조사되었다. 저밀도지단 백(low-density lipoprotein, LDL) 콜레스테롤은 다음의 공식을 이용하여 값을 구하였다(Friedewald 등, 1972). LDL 콜레스테롤＝총콜레스테롤－(HDL 콜레스테롤＋중성지방/

5)(단, 중성지방이 400 mg/dL 이하인 경우).

신체 계측 및 일반사항

조사 대상자의 만 나이, 키, 체중, 체질량지수(body mass index, BMI), 허리둘레, 엉덩이둘레, 혈압 등의 신체 계측치 와 교육 수준(고졸 이상/이하), 월평균 수입(300만 원 이상/

이하), 현재 음주 여부, 흡연 여부, 규칙적인 운동 여부 등의 기본적인 인구 사회학적 항목들이 조사되었다. 전자식 신장 -체중 자동측정기를 이용하여 신장과 체중 값을 측정하였으 며, 허리둘레와 엉덩이둘레는 줄자로 측정하였다. 허리둘레 는 가장 아래 위치한 늑골(갈비뼈)과 장골능선 사이의 중간 부위 둘레를 수평을 유지한 상태로 측정하였으며, 엉덩이둘 레는 엉덩이의 뒤쪽을 지나 가장 넓은 위에서 수평면을 이루 도록 줄자로 측정하였다. 혈압은 안정된 상태에서 측정하였 으며, 신뢰할 수 있는 혈압의 수치를 위해 반복하여 측정하 였다. 2009년 3월부터 흡연 여부에 대한 기준이 400개비 (20갑)에서 100개비(5갑)로 변경되어 조사되었으며, 운동 관련 항목은 ‘몸에 땀이 날 정도의 규칙적인 운동 시행 여부’

로 조사되었다.

통계처리

모든 통계처리는 SAS v9.4(SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)를 이용하며, 유의수준은 5%에서 검증하였다. 신 체 계측치와 혈액검사 결과 및 영양소 섭취량은 평균과 표준 오차를 구하였고, 기타 명목형 변수는 백분율(%)을 구하였 다. 스트레스 지수에 따른 두 집단 간 변수들의 차이가 있는 지 알아보기 위해서 일반화선형모델(general linear model analysis)과 Cochran-Mantel-Haenszel analysis를 실시 하였으며, 유의적인 차이를 나타낸 변수를 혼란 변수로 선정 하여 다중공선성이 없음을 확인한 후 보정변수로 이용하였 다. 대사증후군의 위험도는 로지스틱 회귀분석(logistic re-

gression analysis)을 이용하여 각각의 요인별 교차비(odd ratio, OR)와 95% 신뢰구간(95% confidence interval, 95

% CI)을 분석하였다.

결 과

스트레스에 따른 일반적 특성

스트레스에 따른 대사증후군 위험도

스트레스 정도에 따른 대사증후군 및 관련 지표의 위험도 는 Table 3에 나타내었다. 저스트레스군에 비해 고스트레스 군에서 복부비만(odds ratio=1.06, 95% CI=1.01~1.11), 높은 중성지방(odds ratio=1.11, 95% CI=1.05~1.18), 높 은 공복혈당(odds ratio=1.08, 95% CI=1.02~1.14)의 교차

(4)

Table 1. General characteristics of the subject according to stress level

Low stress (n=70,873) High stress (n=10,756)

P-value

Age (yr)

Height (cm) Weight (kg)

Waist circumference (cm) Body mass index (kg/m²) Systolic blood pressure (mmHg) Diastolic blood pressure (mmHg) HbA1c (%)¹⁾

Fasting blood sugar (mg/dL) Total cholesterol (mg/dL) HDL-cholesterol (mg/dL) LDL-cholesterol (mg/dL)²⁾ Triglyceride (mg/dL) hs-CRP (mg/dL) Current drinker (%) Current smoker (%) Regular exercise (%) Education (≥ high school, %)

Monthly income (≥ three million KRW, %)

51.1±0.03 156.7±0.02 57.9±0.03 78.1±0.03 23.6±0.01 120.3±0.06 74.6±0.04 5.65±0.004 92.5±0.07 199.4±0.13 56.6±0.05 120.8±0.12 111.5±0.27 1.2±0.01

32.3 2.1 52.2 66.0 71.4

51.4±0.07 156.1±0.05 57.9±0.08 79.0±0.08 23.8±0.03 120.2±0.15 74.9±0.10 5.69±0.012

93.3±0.21 198.4±0.35 56.2±0.12 119.2±0.31 117.8±0.78 1.4±0.04

34.9 4.5 39.4 53.3 56.3

<0.0001

<0.0001 0.730

<0.0001

<0.0001 0.068 0.090 0.007 0.001 0.0004 0.009

<0.0001

1)HbA1c was measured in 32,999 individuals with the ‘Low stress’, 3,505 individuals with the ‘High stress’.

2)LDL-cholesterol was measured in 70,281 individuals with the ‘Low stress’, 10,648 individuals with the ‘High stress’.

HbA1c, hemoglobin A1c; HDL-cholesterol, high density lipoprotein cholesterol; LDL-cholesterol, low density lipoprotein cholesterol;

hs-CRP, high sensitive C-reactive protein; KRW, Korean Won.

Values were expressed as mean±SE or percentage. P-values obtained by general liner model analysis and Cochran-Mantel-Haenszel analysis with adjustment for age.

Table 2. Daily nutritional intake of the subjects according to stress level

P-value

Energy (kcal)

Carbohydrate (g/1,000 kcal) Protein (g/1,000 kcal) Fat (g/1,000 kcal)

Cholesterol (mg/1,000 kcal) Fiber (g/1,000 kcal)

Vitamin A (µg RE/1,000 kcal) Retinol (µg/1,000 kcal) β-Carotene (µg/1,000 kcal) Vitamin E (mg/1,000 kcal) Vitamin C (mg/1,000 kcal) Thiamine (mg/1,000 kcal) Riboflavin (mg/1,000 kcal) Niacin (mg/1,000 kcal) Vitamin B6 (mg/1,000 kcal) Folate (mg/1,000 kcal) Calcium (mg/1,000 kcal) Sodium (mg/1,000 kcal) Phosphorus (mg/1,000 kcal) Potassium (mg/1,000 kcal) Iron (mg/1,000 kcal) Zinc (µg/1,000 kcal)

1,714.0±1.9 179.5±0.07 33.8±0.02 15.4±0.02 94.8±0.2

3.5±0.005 283.0±0.6 40.2±0.1 1,419.1±3.5 4.8±0.01 66.7±0.1 0.575±0.0005 0.53±0.001 8.3±0.01 0.93±0.001 130.4±0.2 270.0±0.4 1,461.6±2.7 519.7±0.4 1,348.7±1.6 5.9±0.01 4.6±0.004

1,645.6±5.4 180.6±0.18 33.2±0.07 15.0±0.06 89.1±0.5 3.4±0.014 276.8±1.7 37.8±0.3 1,392.8±9.8 4.7±0.02 63.3±0.4 0.566±0.0013 0.52±0.002 8.1±0.02 0.91±0.002 127.5±0.6 261.2±1.2 1,466.3±7.7 509.0±1.1 1,303.8±4.6 5.8±0.02 4.5±0.011

<0.0001 0.023

<0.0001 0.080

<0.0001 0.004 0.881 0.020 0.957 0.074

<0.0001

<0.0001 0.001

<0.0001

<0.0001 0.421 0.041 0.792

<0.0001

<0.0001 0.329

<0.0001 Carbohydrate (% of energy)

Protein (% of energy) Fat (% of energy)

71.8±0.03 13.5±0.01 13.8±0.02

72.2±0.07 13.3±0.03 13.5±0.05

0.023

<0.0001 0.080 Values were expressed as mean±SE. P-values obtained by general liner model analysis with adjustment for age, body mass index, alcohol intake, smoking, exercise, education level, and income status.

(5)

Table 3. Odds ratios (95% confidence intervals) of metabolic syndrome according to stress level

P-value

Metabolic syndrome

Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI)

20.3 1.0 1.0

23.4 1.20 (1.14∼1.26) 1.09 (1.03∼1.16)

<0.0001 0.004 WC≥80 cm

Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI) Serum TG≥150 mg/dL Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI) Serum HDL≤50 mg/dL Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI) BP≥130/85 mmHg Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI) FBS≥100 mg/dL

Prevalence (%)

36.6 1.0 1.0 19.4 1.0 1.0 30.9 1.0 1.0 35.7 1.0 1.0 19.7 1.0 1.0

41.0 1.20 (1.16∼1.25) 1.06 (1.01∼1.11)

22.4 1.19 (1.14∼1.25) 1.11 (1.05∼1.18)

32.0 1.05 (1.01∼1.10) 1.00 (0.95∼1.06)

37.6 1.09 (1.04∼1.14) 1.03 (0.98∼1.08)

22.0 1.15 (1.10∼1.21) 1.08 (1.02∼1.14)

<0.0001 0.027

<0.0001 0.0004

　 0.023 0.980 　

<0.0001 0.256

<0.0001 0.003

WC, waist circumference; TG, triglyceride; HDL, HDL-cholesterol; SBP, systolic blood pressure; DSP, diastolic blood pressure;

FBS, fasting blood sugar; OR, odds ratio; CI, confidence interval. Odds ratios (95% confidence intervals) were determined by the logistic regression model. Adjusted OR (95% CI) was adjusted for age, body mass index, alcohol intake, smoking, exercise, education level, and income status.

trend=0.009)의 섭 취량이 증가할수록 교차비가 감소하는 경향을 나타내었다.

고 찰

본 연구는 질병관리본부 유전체역학조사사업 중 2004년부 터 2013년까지 실시한 도시기반코호트의 중년 여성을 대상 으로 스트레스 정도에 따른 영양 섭취 상태와 대사증후군의 위험도를 조사하고자 하였다. PWI-SF 총점에 따라 0~26 점을 저스트레스군(70,873명)과 27점 이상을 고스트레스 군(10,756명)으로 나누어 비교 분석하였다.

고스트레스군은 저스트레스군에 비해 음주자와 흡연자 비율이 높았으며, 이는 스트레스 수준이 높으면 음주와 흡연 의 비율이 높아진다는 선행 연구(Lee 등, 2006; Yoon 등, 2006)와 유사한 결과이다. 고스트레스군은 저스트레스군에 비하여 소득 및 교육 수준이 낮은 것으로 나타났다. 미국의 도시 거주자를 대상으로 한 연구(Cheung과 Lucas, 2016) 에서는 소득이 적을수록 주관적인 웰빙수준이 낮아진다고 보고한 바 있다. 또한 스트레스를 유발하는 문제나 사건에 대한 정확한 판단이나 대처능력은 교육을 통해 이루어질 수 있는데, 직장 여성을 대상으로 한 Choi와 Kim(2017)의 연 구에서도 대상자들의 학력 수준이 낮을수록 일상생활 스트 레스와 우울함이 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 높은 스트레스는 사회적 비교와 문제해결 능력을 키워줄 수 있는 교육의 부족과도 상관성이 있을 것으로 사료된다.

고스트레스군은 저스트레스군에 비하여 대사증후군 위험 이 더 큰 것으로 나타났으며, 특히 복부비만, 높은 중성지방, 높은 공복혈당의 비율이 유의적으로 높았다. 스트레스는 시 상하부-뇌하수체-부신 축을 활성화해 코티졸의 분비를 촉 진하며(Fontes 등, 2014), 이로 인한 코티졸 분비의 증가는 비만, 고혈당, 고지혈증을 유발하여 대사증후군 위험을 증가 시키는 것으로 알려져 있다(Bjorntorp와 Rosmond, 1999).

한국 폐경 여성을 대상으로 한 Choi 등(2009)의 연구는 만성

(6)

Table 4. Odds ratios (95% confidence intervals) of metabolic syndrome according to nutrients intake

Tertile 1 Tertile 2 Tertile 3

P-trend

Energy (kcal) Range

Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI) Protein (g)

Range

Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI) Fat (g)

Range

Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI) Carbohydrate (g)

Range

Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI) Vitamin A (R.E.) Range

Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI) Retinol (µg)

Range

Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI) Carotene (µg)

Range

Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI) Vitamin E (mg)

Range

Prevalence (%)

Unadjusted OR (95% CI) Adjusted OR (95% CI) Vitamin C (mg)

Range

Prevalence (%)

500.5∼1,471.5 21.2

1 1 10.3∼46.2

22.2 1.0 1.0 1.0∼18.5

25.4 1.0 1.0 43.0∼269.2

19.3 1.0 1.0 0.0∼313.0

21.3 1.0 1.0 0.0∼38.2

24.9 1.0 1.0 0.0∼1,489.6

20.4 1.0 1.0 0.7∼6.0

22.9 1.0 1.0 0.0∼75.6

21.4 1.0 1.0

1,471.5∼1,857.5 21.4 1.01 (0.97∼1.06) 1.08 (1.03∼1.13)

46.2∼62.8 20.7 0.92 (0.88∼0.95) 1.00 (0.94∼1.05)

18.5∼29.6 19.8 0.73 (0.70∼0.76) 0.85 (0.81∼0.89) 269.2∼333.5

22.2 1.19 (1.15∼1.25) 1.21 (1.14∼1.28) 313.0∼517.1

20.6 0.96 (0.92∼1.00) 1.01 (0.97∼1.06)

38.2∼79.0 20.5 0.78 (0.75∼0.81) 0.87 (0.83∼0.91) 1,489.6∼2,545.6

20.8 1.03 (0.98∼1.07) 1.03 (0.96∼1.10)

6.0∼9.0 20.4 0.86 (0.83∼0.90) 0.95 (0.90∼0.99)

75.6∼125.9 20.7 0.96 (0.89∼1.01) 1.00 (0.95∼1.05)

1,857.5∼3,997.6 19.7 0.91 (0.87∼0.95) 1.12 (1.07∼1.18)

62.8∼348.9 19.3 0.84 (0.80∼0.87) 0.95 (0.88∼1.02)

29.6∼229.2 17.1 0.61 (0.58∼0.63) 0.73 (0.69∼0.78) 333.5∼800.4

20.8 1.10 (1.06∼1.15) 1.30 (1.20∼1.41) 517.1∼5,783.8

20.4 0.95 (0.91∼0.99) 1.01 (0.96∼1.07) 79.0∼1,735.0

16.9 0.62 (0.59∼0.64) 0.70 (0.67∼0.74) 2,545.6∼3,276.5

21.1 1.04 (1.00∼1.09) 1.01 (0.93∼1.09)

9.0∼59.5 18.9 0.79 (0.75∼0.82) 0.92 (0.86∼0.98) 125.9∼1,231.9

20.1 0.93 (0.89∼0.96) 0.99 (0.94∼1.05)

<0.0001

<0.0001 0.154

<0.0001

0.030 0.675

<0.0001

<0.0001 0.050 0.917

<0.0001 0.009

0.0001 0.724 OR, odds ratio; CI, confidence interval. Odds ratios (95% confidence intervals) were determined by the logistic regression model.

Adjusted OR (95% CI) was adjusted for age, body mass index, alcohol intake, smoking, exercise, education level, and income status.

스트레스와 대사증후군 간의 인과관계를 명확히 밝히지는 못하였지만, 대표적인 스트레스 지표인 노화호르몬(dehy- droepiandrosterone, DHEA-S)이 복부비만, 높은 중성지 방, 낮은 HDL 콜레스테롤 및 높은 공복혈당과 같은 대사증 후군의 위험요인과 유의적인 상관성이 있음을 보고하였다.

이러한 연구 결과들을 종합할 때 스트레스는 대사증후군 위

험요인과 상관성이 있는 것으로 여겨진다.

본 연구에서는 고스트레스군이 저스트레스군과 비교하여 에너지를 비롯한 대부분의 영양소 섭취량이 적음에도 불구 하고 탄수화물 섭취량은 유의적으로 많은 것으로 나타났다.

이는 선행연구(Kim 등, 2014; Yang, 2012; Sung과 Jang, 2006)에서 보고하고 있는 스트레스 증가에 따른 탄수화물

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식품 선호 경향을 뒷받침하는 결과이다. Tryon 등(2015)은 당이 스트레스 호르몬인 코티졸의 분비와 뇌의 스트레스 반 응을 억제한다는 결과를 발표한 바 있는데, 스트레스에 민감 한 뇌의 기억 중추 해마는 스트레스를 받으면 활동이 억제되 는 것이 정상이지만 당을 많이 섭취한 경우에는 활성화되는 결과를 보여주고 있다. 이렇게 당 함량이 높은 식단을 섭취 하게 되면 상대적으로 비타민과 무기질과 같은 필수영양소 를 포함하는 식품 섭취를 방해하여 식사의 질을 떨어뜨릴 수 있다. 실제로 본 연구에서도 고스트레스군이 저스트레스 군에 비하여 비타민뿐만 아니라 칼슘, 칼륨, 인 등 주요 무기 질의 섭취량이 유의적으로 적은 것을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 탄수화물의 섭취가 높을수록 대사증후군 의 교차비가 증가하는 결과가 나타났다. 건강한 성인의 혈당 은 인슐린에 의해 식후 2시간이 지나면 식사 전 수준으로 회복되는 것이 일반적이다(Rendell과 Jovanovic, 2006).

그러나 유전 및 환경적 요인, 인슐린 저항성, 인슐린 분비 저하 등 매우 복합적인 원인으로 인해 혈당이 상승할 수 있 으며, 과도한 탄수화물의 섭취는 높아진 혈당을 낮추기 위해 인슐린을 과도하게 방출시키고 이러한 과정이 장기적으로 지속될 경우 인슐린의 정상적인 분비능에 영향을 줌으로써 혈당 상승에 기여할 수 있다(Lee, 2012). 한편 고탄수화물 섭취는 중성지방 축적과도 관련이 있으며, Browning 등 (2011)의 연구에서는 에너지 섭취 제한보다 탄수화물 섭취 제한이 간의 중성지방 및 체중 감소에 더 효과적임을 밝힌 바 있다. 소화된 식이지방으로부터 중성지방이 합성되는 것 과 같은 경로로 탄수화물로부터 지방산과 글리세롤이 합성 되므로 탄수화물도 지방처럼 지방 합성의 재료가 될 수 있 다. 따라서 탄수화물 섭취가 과잉일 경우 탄수화물이 저장지 방으로 바뀔 수 있게 된다(Hellerstein, 2002). 또한 고탄수 화물의 섭취는 복부비만과도 관련 있는 것으로 알려져 있으 며, 중년 여성을 대상으로 한 Park 등(2008)의 연구에서 탄 수화물 섭취량과 허리둘레의 상관성을 밝힌 바 있다. 따라서 고탄수화물의 섭취는 고혈당, 고지혈증 및 복부비만과 같은 대사증후군 위험 요소와 부분적 상관성이 존재할 수 있다고 사료된다.

한편 본 연구에서는 지방 섭취가 많아질수록 대사증후군 의 교차비가 감소하는 것으로 나타났다. 선행연구에서는 지 방 섭취량이 증가할수록 대사증후군의 위험이 증가하는 것 으로 보고하고 있으나, 이는 섭취량이 지나치게 과도할 경우 를 의미한다(Freire 등, 2005). 본 연구대상자의 지방 섭취 량은 국민건강영양조사(Ministry of Health and Welfare, Korea Centers for Disease Control and Prevention, 2018) 유사 연령대의 섭취량 34.0~44.7 g과 비교하여 현저 하게 적고 에너지적정비율인 15~30%에도 미치지 못하는 양이므로, 섭취량이 증가함에 따라 대사증후군의 위험도가 감소한 것으로 사료된다. 대상 연령대가 중년임을 고려할 때 서구화된 식습관의 영향으로 지방 섭취가 늘어나는 젊은

성인에 비해 전통식 위주의 식사를 즐기기 때문에 주식인 탄수화물의 섭취는 많지만 지방 섭취량은 적은 것으로 예상 된다.

본 연구는 한국인유전체역학조사사업이라는 국가 단위 대규모 데이터를 바탕으로 진행되었다. 하지만 단면연구 형 태로 진행되었으며 스트레스에 따른 영양 섭취량을 비교한 후 전체 대상자에서 영양소 섭취량에 따른 대사증후군 위험 도를 분석하였기 때문에 스트레스 상태와 영양 섭취 및 대사 증후군의 관련성에 대한 인과관계를 설명할 수 없다는 한계 점을 가진다. 또한 영양소 섭취량을 반정량식품섭취빈도조 사로 측정하여서 대상자의 정확한 실제 섭취량의 반영이 어 렵다는 제한점이 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 도시 중년 여성을 대상으로 스트레스 정도에 따른 영양 상태 및 대사증후군과의 관련성에 관하여 처음으로 종합적으로 분 석한 연구라는 점에서 의의가 있다.

결론적으로 본 연구는 한국인 중년 여성에서 스트레스가 고탄수화물 섭취 및 대사증후군 위험과 상관성이 있음을 확 인할 수 있었다. 향후 장기간 추적 관찰을 할 수 있는 코호트 연구가 필요하지만, 본 연구는 스트레스에 대한 식이지침을 제공하는 데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

요 약

본 연구는 한국 중년 여성을 대상으로 신체적･정신적 건강 에 영향을 미치는 스트레스 수준을 평가하고, 스트레스 정도 에 따른 영양 섭취 상태 및 대사증후군의 위험도를 조사하고 자 수행되었다. 한국인유전체역학조사사업의 일환인 도시 기반코호트를 이용하여 대도시 및 중소도시 지역의 40~64 세 중년 여성을 대상으로 하였다. 스트레스 수준을 평가하기 위해 사회심리적웰빙지수를 이용하였으며, 총점 27점을 기 준으로 저스트레스군(70,873명)과 고스트레스군(10,756 명)으로 나누어 비교하였다. 고스트레스군은 저스트레스군 에 비해 음주와 흡연을 하는 비율이 높았으며, 규칙적으로 운동하는 비율과 교육 및 수입 정도는 낮은 것으로 나타났 다. 고스트레스군은 당화혈색소, 공복혈당, 중성지방의 농도 가 높았지만, 총콜레스테롤, HDL 콜레스테롤 및 LDL 콜레 스테롤 농도는 낮았다. 영양 섭취 상태를 조사한 결과 고스 트레스군은 저스트레스군에 비하여 탄수화물의 섭취량은 많았지만, 열량, 단백질, 비타민 및 무기질 등 탄수화물을 제외한 나머지 영양소의 섭취량은 적었다. 고스트레스군은 복부비만, 높은 중성지방, 높은 공복혈당을 포함한 대사증후 군의 교차비가 유의적으로 높게 나타났다. 또한 탄수화물 섭취량이 많을수록 대사증후군의 교차비가 증가했으며, 지 방, 레티놀 및 비타민 E의 섭취량이 많을수록 교차비는 감소 하였다. 결과적으로 한국 중년 여성에서 스트레스가 높을수 록 탄수화물의 섭취가 많았으며 대사증후군 위험이 증가하 는 것으로 나타났다.

(8)

감사의 글

이 성과는 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구이며(No.2019R1 C1C1002649), 질병관리본부 국립보건연구원 한국인유전 체역학조사사업(KoGES) 수집 자료를 활용한 연구임(4851- 302).

REFERENCES

Ahn Y, Lee JE, Cho NH, Shin C, Park C, Oh BS, et al. Valida- tion and calibration of semi-quantitative food frequency questionnaire: with participants of the Korean Health and Genome Study. Korean J Community Nutr. 2004. 9:173-182.

Bangasser DA, Wiersielis KR, Khantsis S. Sex differences in the locus coeruleus-norepinephrine system and its regulation by stress. Brain Res. 2016. 1641:177-188.

Bergmann N, Gyntelberg F, Faber J. The appraisal of chronic stress and the development of the metabolic syndrome: a sys- tematic review of prospective cohort studies. Endocr Connect.

2014. 3:R55-80.

Bjorntorp P, Rosmond R. Hypothalamic origin of the metabolic syndrome X. Ann N Y Acad Sci. 1999. 892:297-307.

Browning JD, Baker JA, Rogers T, Davis J, Satapati S, Burgess SC. Short-term weight loss and hepatic triglyceride reduction:

evidence of a metabolic advantage with dietary carbohydrate restriction. Am J Clin Nutr. 2011. 93:1048-1052.

Chang SJ, Koh SB, Kang D, Kim SA, Kang MG, Lee CG, et al. Developing an occupational stress scale for Korean em- ployees. Korean J Occup Environ Med. 2005. 17:297-317.

Cheung F, Lucas RE. Income inequality is associated with stron- ger social comparison effects: The effect of relative income on life satisfaction. J Pers Soc Psychol. 2016. 110:332-341.

Cho KI, Kim BH, Je HG, Jang JS, Park YH. Gender-specific associations between socioeconomic status and psychological factors and metabolic syndrome in the Korean population:

findings from the 2013 Korean National Health and Nutrition Examination Survey. BioMed Res Int. 2016. Article ID:

3973197.

Choi EJ, Kim CK. Mediating effects of job satisfaction in daily stress on depression: difference of married working women’s academic background. The Women’s Studies. 2017. 92:85- 111.

Choi Y, Oh H, Joo I. Biologic stress markers and components of metabolic syndrome in postmenopausal Korean women.

Korean J Health Promot Dis Prev. 2009. 9:50-55.

Chrousos GP, Gold PW. The concepts of stress and stress system disorders. Overview of physical and behavioral homeostasis.

JAMA. 1992. 267:1244-1252.

Cornier MA, Dabelea D, Hernandez TL, Lindstrom RC, Steig AJ, Stob NR, et al. The metabolic syndrome. Endocr Rev.

2008. 29:777-822.

Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults. Executive summary of the third report of the National Cholesterol Education Program (NCEP) expert panel on detection, evaluation, and treatment of high blood cholesterol in adults (adult treatment panel Ⅲ). JAMA.

2001. 285:2486-2497.

Fontes MA, Xavier CH, Marins FR, Limborço-Filho M, Vaz GC, Müller-Ribeiro FC, et al. Emotional stress and sympathetic activity: contribution of dorsomedial hypothalamus to cardiac

arrhythmias. Brain Res. 2014. 1554:49-58.

Freire RD, Cardoso MA, Gimeno SG, Ferreira SR; Japanese- Brazilian Diabetes Study Group. Dietary fat is associated with metabolic syndrome in Japanese Brazilians. Diabetes Care.

2005. 28:1779-1785.

Friedewald WT, Levy RI, Fredrickson DS. Estimation of the concentration of low-density lipoprotein cholesterol in plas- ma, without use of the preparative ultracentrifuge. Clin Chem.

1972. 18:499-502.

Goldberg DP, Hillier VF. A scaled version of the General Health Questionnaire. Psychol Med. 1979. 9:139-145.

Hellerstein MK. Carbohydrate-induced hypertriglyceridemia:

modifying factors and implications for cardiovascular risk.

Curr Opin Lipidol. 2002. 13:33-40.

Isomaa B, Almgren P, Tuomi T, Forsén B, Lahti K, Nissén M, et al. Cardiovascular morbidity and mortality associated with the metabolic syndrome. Diabetes Care. 2001. 24:683-689.

Jeon JH, Kim SH. Depression, stress and how they are related with health behaviors and metabolic syndrome among women over 40 years. J Korean Soc Matern Child Health. 2012. 16:

263-273.

Kim KN, Kim AL, Kim YJ, Baek CR, Kim MS. Relationship between stress level and practice of dietary guidelines among university students in Chungbuk. J Human Ecology. 2014. 18:

39-50.

Kim Y, Han BG, KoGES group. Cohort profile: the Korean genome and epidemiology study (KoGES) consortium. Int J Epidemiol. 2017. 46:e20.

Korean Nutrition Society. Appendix Ⅲ. Food composition table.

In: Korean Nutrition Society, Recommended Dietary Allow- ances for Koreans. 7th ed. Korean Nutrition Society, Seoul, Korea. 2000. p 259-464.

Lee JM. Pathophysiology of postprandial hyperglycemia. J Ko- rean Diabetes. 2012. 13:15-17.

Lee KH, Chung WJ, Lee SM. Association between stress level with smoking. J Korean Acad Fam Med. 2006. 27:42-48.

McEwen BS. Protection and damage from acute and chronic stress: allostasis and allostatic overload and relevance to the pathophysiology of psychiatric disorders. Ann N Y Acad Sci.

2004. 1032:1-7.

McNeill AM, Rosamond WD, Girman CJ, Golden SH, Schmidt MI, East HE, et al. The metabolic syndrome and 11-year risk of incident cardiovascular disease in the atherosclerosis risk in communities study. Diabetes Care. 2005. 28:385-390.

Ministry of Health and Welfare, Korea Centers for Disease Control and Prevention. Korea Health Statistics 2017: Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES

Ⅶ-2). Korea Centers for Disease Control and Prevention, Sejong, Korea. 2018.

Park S, Park MS, Ko JA. The association between carbohydrate intake and waist circumference. Korean J Obes. 2008. 17:175- 181.

Rendell MS, Jovanovic L. Targeting postprandial hyperglycemia.

Metabolism. 2006. 55:1263-1281.

Sattar N, Gaw A, Scherbakova O, Ford I, O’Reilly DS, Haffner SM, et al. Metabolic syndrome with and without C-reactive protein as a predictor of coronary heart disease and diabetes in the West of Scotland Coronary Prevention Study. Circula- tion. 2003. 108:414-419.

Scuteri A, Laurent S, Cucca F, Cockcroft J, Cunha PG, Mañas LR, et al. Metabolic syndrome across Europe: different clus- ters of risk factors. Eur J Prev Cardiol. 2015. 22:486-491.

Shin YS, Lee YJ, Ham JO, Jang EC, Park CH, Kang MS, et al. A study of psychosocial stress of residents near asbestos

(9)

mines. Korean J Occup Environ Med. 2012. 24:375-383.

Sung MJ, Jang KJ. Correlations among life stress, dietary behaviors and food choice of college students. J East Asian Soc Diet Life. 2006. 16:655-662.

Torres SJ, Nowson CA. Relationship between stress, eating be- havior, and obesity. Nutrition. 2007. 23:887-894.

Tran BT, Jeong BY, Oh JK. The prevalence trend of metabolic syndrome and its components and risk factors in Korean adults: results from the Korean National Health and Nutrition Examination Survey 2008-2013. BMC Public Health. 2017.

17:71.

Tryon MS, Stanhope KL, Epel ES, Mason AE, Brown R, Medici V, et al. Excessive sugar consumption may be a difficult habit to break: a view from the brain and body. J Clin Endocrinol Metab. 2015. 100:2239-2247.

Twig G, Gerstein HC, Fruchter E, Shina A, Afek A, Derazne E, et al. Self-perceived emotional distress and diabetes risk among young men. Am J Prev Med. 2016. 50:737-745.

von Känel R, Mills PJ, Fainman C, Dimsdale JE. Effects of psychological stress and psychiatric disorders on blood coag-

ulation and fibrinolysis: a biobehavioral pathway to coronary artery disease?. Psychosom Med. 2001. 63:531-544.

Wilson PW, Kannel WB, Silbershatz H, D’Agostino RB. Clus- tering of metabolic factors and coronary heart disease. Arch Intern Med. 1999. 159:1104-1109.

World Health Organization. The Asia-Pacific perspective: re- defining obesity and its treatment. Health Communications Australia, Sydney, Australia. 2000.

Yang HY. The impact of the academic stress level on sugar food consumption patterns for high school students in Gyeonggi area. Mater’s thesis. Kyung Hee University, Seoul, Korea.

2012.

Yoon SH, Bae JY, Lee SW, An KE, Kim SE. The effects of job stress on depression, drinking and smoking among Kore- an men. Health Soc Sci. 2006. 19:31-50.

Yu KY, Lee KJ, Min KB, Park KC, Chai SK, Park JB. Associa- tion between job stress and mental health among workers in a large company. J Korean Soc Occup Environ Hyg. 2011.

21:146-155.