공무원의 대사증후군 관련 요인 및 대사증후군에 따른 의료비 지출

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공무원의 대사증후군 관련 요인 및 대사증후군에 따른 의료비 지출

김아린¹·곽찬영²·임은실¹

대구보건대학교 간호학과¹, 한림대학교 간호학부²

Influencing Factors for and Medical Expenditures of Metabolic Syndrome among Public Officials

Kim, Ahrin

¹

· Kwak, Chanyeong

²

· Yim, Eun Shil

¹

1Department of Nursing, Daegu Health College, Daegu

2Division of Nursing, Hallym University, Chuncheon, Korea

Purpose: This study examined the influencing factors for metabolic syndrome and the annual medical ex- penditures of metabolic syndrome among public officials. Methods: The National Health Insurance data in 2009 were collected for 364,932 public officials and the heath examination results and annual medical expenditures were analyzed using PASW 18.0 program. Results: The prevalence of metabolic syndrome is 17.6%, and it was higher in male officials than that of females in all age groups. In men, the influencing factors for metabolic syndrome were: age, family history of stroke, cardiovascular disease, hypertension, and diabetes mellitus, smoking, alcohol consumption, exercise, and obesity. However, in women, health-related behaviors such as smoking, alcohol consumption and exercise did not affect metabolic syndrome. People who had metabolic syndrome showed significantly higher medical expenditures than those without metabolic syndrome. The odds ratios of having the highest quartile in medical expenditures were 1.372 (95% CI 1.252~1.504, p<.001) in women with metabolic syn- drome and 1.213 (95% CI: 1.184~1.243, p<.001) in men. Conclusion: The results implied that health-related behaviors were associated with metabolic syndrome, and resulted in higher medical expenditures. In order not only to decrease the risk of metabolic syndrome but also reduce medical expenditures, nurses should plan health promotion strategies to educate public officials about healthy life strategies.

Key Words: Metabolic syndrome X, Risk factors, Health behavior, Health care costs

주요어: 대사증후군, 위험요인, 건강행위, 의료비 Corresponding author: Kwak, Chanyeong

Division of Nursing, Hallym University, 1 Hallymdaehak-gil, Chuncheon 200-702, Korea.

Tel: +82-33-248-2724, Fax: +82-33-248-2734, E-mail: [email protected] - 본 연구는 한림대학교 교수연구지원비 지원으로 수행되었음.

투고일 2012년 6월 4일 / 심사의뢰일 2012년 6월 5일 / 게재확정일 2012년 9월 12일

서 론

1. 연구의 필요성

대사증후군은 관상동맥질환의 위험요인인 당뇨와 공복 시

혈당 증가, 복부 비만, 이상지혈증 및 고혈압 등이 함께 나타나

는 것을 지칭하는 것으로(Alberti, Zimmet, & Shaw, 2005)

국민건강영양조사 자료를 분석한 Lim 등(2011)의 연구결과

에 따르면, 우리나라 성인의 대사증후군 유병률은 1998년

24.9%, 2001년 29.2%, 2005년 30.4%, 2007년 31.3%로 꾸

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준히 증가하는 양상을 보이고 있다. 한국인에서 대사증후군은 성별, 연령, 가족력, 저학력, 호모시스테인의 농도, 간효소 수 치, 체질량지수의 증가, 흡연, 음주, 운동부족 등과 관련된 것 으로 보고되고 있는데(Choi, Kim, Lee, Jung, & Lee, 2009;

Jung, Park, Lee, & Kim, 2002; Park et al., 2003; Shin et al., 2011), 특히, 주목할 점은 대사증후군은 흡연, 음주, 운동 과 같은 건강 관련 생활습관과 밀접한 관계가 있다는 점이다.

최근 들어 공무원의 과로사는 사회적 문제로 대두하고 있으 며, 2004년부터 5년간 공무상 사망자 714명 중 과로사가 301 명으로 42.2%에 달하는 것으로 나타나 공무원의 건강이 위험 한 수준임을 나타낸다(Ministry of Public Administration and Security, 2009). 통계청에 따르면, 뇌혈관질환과 심장질 환은 각각 우리나라 사망원인 순위의 2, 3위를 차지하는 주요 사망원인으로 이들 질환으로 인한 사망률은 전체 사망률의 약 20%를 차지하고 있다(Statistics Korea, 2011). 특히, 대사증 후군은 죽상경화증을 유발하고(Kim, Kang, Jeon, Yu, &

Lee, 2010), 심혈관 및 뇌혈관질환의 발생 위험을 높이며, 높 은 사망률로 이어질 수 있기 때문에(Mottillo et al., 2010) 그 문제가 심각하다. 따라서 공무원의 건강문제를 해결하고, 과 로사를 비롯한 사망률 감소를 위해서는 대사증후군 예방이 필 요함을 시사한다.

한편, 2011년 보건복지부 산하 한국건강증진재단의 연구 보고서에 따르면(Korea Association of Health Promotion, 2011), 우리나라 공무원의 현재 흡연율은 12.0%이고, 절반 이상이 고위험군 음주군에 속하는 것으로 나타났다. 뿐만 아 니라, 공무원의 12.6%만이 규칙적으로 신체활동을 실천할 뿐, 22.9%는 신체활동을 전혀 실천하지 않고 있으며, 공무원 의 54.0%가 과체중이거나 비만으로 나타나 공무원의 건강 관 련 생활습관 개선이 필요함을 시사하였다. 앞서 언급한 바와 같이 이러한 건강 관련 생활습관은 대사증후군과도 관련이 있 기 때문에 관심이 요구된다. 특히, 공무원의 건강은 개인적 차 원을 넘어 국가의 경쟁력에도 영향을 미칠 수 있기 때문에 국 가적 차원에서 공무원 체계적인 건강관리를 통해 공무원의 대 사증후군을 예방하거나 관리하는 대책이 필요하다.

이처럼 대사증후군은 심혈관계 문제 등 만성적 건강문제를 유발할 수 있고, 이러한 만성적 건강문제는 장기간의 치료로 경제적 부담으로 이어질 수 있으므로 경제적 측면에서도 예방 은 중요하다. 그러나 대사증후군은 건강 관련 생활습관과도 밀접한 관계가 있기 때문에 관리가 잘 이루어지면 예방과 개 선이 가능하다는 점이다(Lee et al., 2007). 따라서 공무원의 심혈관 질환 발생을 예방하는 대책을 수립하기 위해서는 우선

공무원의 건강 관련 생활습관을 확인하고, 이러한 특성이 대 사증후군에 미치는 영향을 파악하는 것이 필요하다. 또한, 대 사증후군이 의료비에 미치는 영향을 고찰해봄으로써 생활습 관 변화를 통한 대사증후군의 예방 및 관리에 대한 경제적 효 과를 간접적으로 예측할 수 있을 것이다. 그러나 지금까지 국 내에서 일부 공무원을 대상으로 신체적 ‧ 정신적 ‧ 심리사회적 건강 상태, 건강결정 요인 및 건강 관련 행위 등에 대한 연구가 이루어진 바는 있으나(Korea Association of Health Promo- tion, 2011), 공무원의 대사증후군과 관련된 연구는 이루어지 지 않아 공무원의 대사증후군 영향요인, 대사증후군 특성 및 대사증후군과 의료비와의 관계를 탐구하는데 제한이 있었다.

이에 본 연구는 국민건강보험공단 자료를 기초로 하여 공무원 의 대사증후군에 미치는 영향요인을 파악하고, 공무원의 대사 증후군이 의료비에 미치는 영향을 확인하고자 실시되었다.

2. 연구목적

본 연구의 목적은 공무원의 대사증후군에 미치는 영향요인 을 파악하고, 공무원의 대사증후군이 의료비에 미치는 영향을 확인하는 것으로 구체적인 목적은 다음과 같다.

y 대상자의 성별에 따른 일반적 특성, 건강 관련 생활습관 및 연간 의료비 지출의 차이를 파악한다.

y 대상자의 성별에 따른 대사증후군 특성을 파악한다.

y 대상자의 대사증후군 유병 여부에 영향을 미치는 요인을 확인한다.

y 대상자의 일반적 특성, 건강 관련 생활습관 및 대사증후 군 특성에 따른 연간 의료비 지출의 차이를 파악한다.

y 대상자의 대사증후군 유병 시 최고 사분위수의 연간 의료 비 지출에 대한 위험을 확인한다.

연 구 방 법

1. 연구설계

본 연구는 공무원을 대상으로 대사증후군에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 대사증후군이 의료비에 미치는 영향을 확인 하기 위한 횡단적 서술적 조사연구이다.

2. 연구대상

본 연구는 국민건강보험공단에서 실시한 2009년 1월부터

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12월까지 일반건강검진을 받은 직장가입 수검자 중 공무원 390,265명 중 문진 및 혈액검사에 결측치가 없는 364,932명 을 대상으로 하였다.

3. 연구도구

1) 건강 관련 생활습관 평가

건강 관련 생활습관 평가는 건강검진 문진표 중 흡연, 음주, 운동실천을 포함하였다.

y 흡연: 비흡연자, 과거흡연자, 현재 흡연자로 구분하였으 며, 비흡연자는 흡연에 노출된 경험이 없는 경우, 평생 총 5갑(100개비) 이상의 담배를 흡연하였으나, 현재 흡연하 지 않은 경우 과거 흡연자, 현재 흡연하는 경우 현재 흡연 자로 분류하였다.

y 음주: 음주는 주당 마시는 횟수로 구분하였으며, 음주 횟 수가 주 1회 미만인 경우 비음주자, 주 1~2회 음주자, 주 3~4회 음주자, 주 5회 이상 음주자로 분류하였다.

y 운동실천: 운동은 지난 1주일 간 평소보다 숨이 조금 더 차게 만드는 중간 정도 이상의 활동을 말하며, 운동 미실 천자는 일주일에 전혀 운동을 하지 않는 자이며, 운동실 천자는 하루 30분 이상 시행한 날을 기준으로 2회 이하인 경우, 3회 이상인 경우 운동실천자로 분류하였다.

2) 비만도

비만도는 세계보건기구 서태평양 지역의 비만 기준(World Health Organization Western Pacific Region, 2000)에 따 라 체질량지수 25 kg/m

²

를 분류기준으로 하여 25~29 kg/m

²

를 비만 1, 30 kg/m

²

를 비만 2로 분류하였다.

3) 의료비

본 연구는 대사증후군 유병 여부에 따른 남녀 공무원의 연 간 의료비 차이를 파악하기 위해 2009년 1년간의 연간 총 의 료비 자료를 수집하였고, 연간 총 의료비 실수에 대한 평균을 분석하였고, 대사증후군 유병 시 가장 높은 분위수의 의료비 를 지출할 위험을 비교하기 위해 대상자의 의료비 지출을 사 분위로 집단화하였다.

4) 대사증후군 진단 기준

2005년 American Heart Association/National Heart Lung, and Blood Institute (AHA/NHLBI)에서 제시한 기준 으로 평가하였으며(Grundy et al., 2005), 허리둘레는 대한

비만학회 및 국내에서 널리 적용되고 있는 세계보건 기구의 아시아-태평양인의 비만의 기준을 따랐다(Choi et al., 2004).

5개 진단기준은 1) 허리둘레: 남성≥90 cm, 여성≥80 cm, 2) 저 HDL 콜레스테롤 혈증: 혈중 HDL 콜레스테롤 남성<40 mg/dL, 여성<50 mg/dL, 3) 고중성지방혈증: 혈중 중성지방

≥150 mg/dL, 4) 고혈압: 수축기혈압≥130 mmHg 또는 이 완기혈압≥85 mmHg, 5) 고혈당: 공복시 혈당≥100 mg/dL 및 각 대사위험인자에 대해 약물 치료 중인 대상자는 대사 위 험인자에 이상이 있는 것으로 판정하였다. 위의 5개 진단기준 중 3가지 이상 충족될 때 대사증후군에 해당하고, 또한, 각 진 단기준에 해당 개수는 최소 0개에서 최대 5개이다.

4. 자료수집

본 연구는 국민건강보험공단 내부 정보제공 규정에 따라 개 인 식별이 불가능하도록 고유번호가 부여된 자료를 제공받았 으며, 제공받은 자료에는 연구 변수 외에 다른 개인정보는 포 함되어 있지 않다. 제공받은 자료는 2009년 일반건강검진 자 료, 2009년 연도 말 자격, 2009년의 보험급여 자료로 건강검 진 자료에는 허리둘레, 식전혈당, HDL 콜레스테롤, 중성지 방, 혈압, 흡연, 음주, 운동실천 등 대사증후군과 건강 관련 생 활습관에 관한 내용이 포함되어 있다. 그리고 자격 자료에는 보험가입형태가 있으며, 보험급여 자료에는 비급여를 제외한 질환별 의료비 정보 등이 포함되어 있다.

5. 자료분석

본 연구의 분석방법은 SPSS사의 PASW 18.0 프로그램을 사용하여 다음과 같이 분석하였으며, 모든 분석의 유의수준은 p <.05로 하였다.

y 연구대상자의 성별에 따라 일반적 특성, 건강 관련 생활 습관 및 연간 의료비의 차이를 파악하기 위해

x²

-test와 Independent t-test를 실시하였다.

y 연구대상자의 성별에 따라 대사증후군 특성의 차이를 파 악하기 위해

x²

-test를 실시하였다.

y 연구대상자의 대사증후군 유병에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 다중 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.

y 연구대상자의 일반적 특성, 건강 관련 생활습관 및 대사

증후군 특성에 따른 연간 의료비 지출의 차이를 파악하기

위해 Independent t-test와 One-way ANOVA를 실시

하였고, 사후 검정으로 Scheffé test를 실시하였다.

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y 연구대상자의 대사증후군 유병 시 최고 사분위수의 연간 의료비 지출에 대한 위험을 확인하기 위해 다중 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.

연 구 결 과

1. 성별에 따른 공무원의 일반적 특성, 건강 관련 생활습관 및 연간 의료비 지출

본 연구대상자의 연령은 30대가 32.3%, 40대가 29.7%로 30~40대가 60% 이상을 차지하였다. 대상자의 가족력은 고혈 압이 10.8%로 가장 많았으며, 그 다음은 당뇨병이 9.7%로 나 타났다. 대상자의 건강 관련 생활습관을 살펴보면, 대상자의 41.9%는 비흡연자였으며, 대상자의 99.5%가 주 1회 이상 음 주를 하였으며, 주 1~2회 운동실천자가 56.0%였다. 또한, 대 상자의 62.5%가 체질량지수 25 미만이었다. 또한, 연구대상 자의 연간 의료비는 평균 약 19만원으로 나타났다(Table 1).

연구대상자의 특성을 성별에 따라 비교해보면, 연령은 남 성에서는 30대가 32.6%로 가장 많았고, 40대 29.6%순으로 나타난 반면, 여성은 30대 30.6%, 20대 29.0% 순으로 나타나, 성별에 따라 연구대상자의 연령 분포 차이를 보였다(

x²

= 4,896.512, p <.001). 또한, 뇌졸중 가족력은 남성 6.3%, 여 성 5.9%로 남성에서 유의하게 높게 나타난 반면(

x²

=14.495, p <.001), 심장질환(남성 4.1%, 여성 4.8%), 고혈압(남성 10.1%, 여성 15.0%) 및 당뇨병(남성 9.4%, 여성 11.6%)의 가 족력은 남성보다 여성에서 유의하게 높은 것으로 나타났다 (심장질환

x²

=43.614, p <.001, 고혈압

x²

=1,184.009, p <

.001, 당뇨병

x²

=251.073, p <.001). 그리고 건강 관련 생활 습관을 살펴보면, 남성의 42.3%가 현재 흡연자인 반면, 여성 에서는 현재 흡연자는 0.5%에 불과하고, 98.7%가 비흡연자 로 나타나 성별에 따라 흡연 상태는 유의한 차이를 보였다 (

x²

=85,409.572, p <.001). 또한, 여성에서는 주 1~2회 음주 자가 93.1%로 대부분을 차지한 반면, 남성에서는 주 1~2회 음주자가 63.5%, 주 3~4회 음주자가 31.2%로 나타나, 성별에 따라 음주 빈도는 유의한 차이가 있었다(

x²

=19,248.747, p <

.001). 그러나 남성에서 주 3회 이상 운동실천자는 45.9%

로, 여성의 27.2%보다 유의하게 높았으나(

x²

=6784.603, p <

.001), 여성에서 체질량 지수 25 이상의 비만인 경우는 12.8%

인 반면, 남성에서는 41.9%로 나타나, 남성의 비만율이 유의 하게 높은 것으로 나타났다(

x

=16677.863, p <.001). 또한, 연간 의료비는 남성이 202,488.22±696080.26원으로 여성

의 125,071.69±506173.36보다 유의하게 높았다(t=30.954, p <.001) (Table 1).

2. 성별에 따른 공무원의 대사증후군 특성

대사증후군의 5가지 진단요소 중 허리둘레 항목에 충족되는 대상자는 18.4%, HDL 콜레스테롤이 낮은 대상자는 13.3%, 중성지방이 높은 대상자는 33.6%, 고혈압인 대상자는 37.7%, 고혈당인 대상자는 26.8%로, 대사증후군 진단요소 중 3가지 이상을 충족하여 대사증후군에 해당하는 대상자는 17.6%로 나타났다. 대사증후군의 진단기준에는 해당하지 않지만, 대사 증후군 진단요소 중 1~2개를 가지고 있는 대상자는 50.4%로 절반에 달했다.

대상자의 성별에 따라 각 대사증후군 진단요소(허리둘레 기준 이상

x²

=426.366, p <.001, 저 HDL 콜레스테롤

x²

= 3227.189, p <.001, 고중성지방

x²

=14,358.995, p <.001, 고혈압

x²

=13,375.453, p <.001, 고혈당

x²

=4684.285, p <.001), 대사증후군의 진단기준에 부합되는 개수(

x²

= 144,052.057, p<.001) 및 대사증후군 유병률(

x²

=4,150.905, p <.001)에는 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 특 히, 허리둘레 기준 이상(남성 19.0%, 여성 15.3%), 고중성지 방(남성 37.5%, 여성 11.2%), 고혈압(남성 41.6%, 여성 15.6

%), 고혈당(남성 28.9%, 여성 14.8%) 및 대사증후군 유병률 (남성 19.3%, 여성 7.9%)은 여성보다 남성에서 높게 나타났 으나, 저 HDL 콜레스테롤(남성 12.0%, 여성 20.9%)은 여성 에서 더 높은 것으로 나타났다.

3. 공무원의 대사증후군 유병 위험 요인

다중 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과 성별, 연령, 뇌졸중

․ 심장질환 ․ 고혈압 ․ 당뇨병 등의 가족력, 흡연 ․ 음주 ․ 운동실 천 등의 건강 관련 생활습관, 체질량지수가 대사증후군에 영 향을 미치는 유의한 변수로 나타났다(Table 3). 그러나 연령, 뇌졸중 ․ 심장질환 ․ 고혈압 ․ 당뇨병 등의 가족력 및 체질량지 수는 남녀 모두에게서 대사증후군에 유의한 위험요인으로 나 타났으나, 흡연, 음주 및 운동실천은 남성에서만 대사증후군 에 유의한 영향을 미쳤다.

특히, 연령이 증가함에 따라 대사증후군 유병 위험이 증가 하여 20대에 비해 30대는 2.467배(95% CI: 2.370~2.567), 40대는 4.342배(95% CI: 4.174~4.517), 50대는 7.195배(95%

CI: 6.908~7.494) 증가하였으며, 뇌졸중, 심장질환, 고혈압,

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Table 1. General Characteristics, Health-related Behavior, and Medical Expenditures by Gender (N=364,932) Characteristics Categories Total (n=364,932) Male (n=310,348) Female (n=54,584)

x² or t (p) n (%) or M±SD n (%) or M±SD n (%) or M±SD

Age (year) ≤29

30~39 40~49

≥50

70,217 117,861 108,349 68,505

(19.2) (32.3) (29.7) (18.8)

54,366 101,168 92,819 61,995

(17.5) (32.6) (29.9) (20.0)

15,851 16,693 15,530 6,510

(29.0) (30.6) (28.5) (11.9)

4,896.512 (＜.001)

FHx Stroke

HD HTN DM

22,898 15,479 39,452 35,540

(6.3) (4.2) (10.8) (9.7)

19,672 12,877 31,249 29,212

(6.3) (4.1) (10.1) (9.4)

3,226 2,602 8,203 6,328

(5.9) (4.8) (15.0) (11.6)

14.495 (＜.001) 43.614 (＜.001) 1,184.009 (＜.001) 251.073 (＜.001)

Smoking Non-smoker

Ex-smoker Current

152,682 80,741 131,509

(41.9) (22.1) (36.0)

98,785 80,318 131,245

(31.8) (25.9) (42.3)

53,897 423 264

(98.7) (0.8) (0.5)

85,409.572 (＜.001)

Alcohol consumption (times/week)

Non-drinker 1~2 3~4

≥5

1,755 247,938 99,875 15,364

(0.5) (67.9) (27.4) (4.2)

1,344 197,120 96,766 15,118

(0.4) (63.5) (31.2) (4.9)

411 50,818 3,109 246

(0.8) (93.1) (5.7) (0.4)

19,248.747 (＜.001)

Exercise (times/week) 0 1~2

≥3

3,202 204,445 157,285

(0.9) (56.0) (43.1)

2,828 165,065 142,455

(0.9) (53.2) (45.9)

374 39,380 14,830

(0.7) (72.1) (27.2)

6784.603 (＜.001)

BMI (kg/m²) ＜25

25~29

≥30

228,028 124,940 11,964

(62.5) (34.2) (3.3)

180,458 118,707 11,183

(58.1) (38.3) (3.6)

47,570 6,233 781

(87.2) (11.4) (1.4)

16,677.863 (＜.001)

Annual medical expenditures (KRW) 190,908.79±671669.06 202,488.22±696080.26 125,071.69±506173.36 30.954 (＜.001) FHx=family history; HD=heart disease; HTN=hypertension; DM=diabetes mellitus; BMI=body mass index.

Table 2. Metabolic Syndrome Characteristics by Gender (N=364,932)

Characteristics Categories Total (n=364,932) Male (n=310,348) Female (n=54,584)

x² or t (p)

n (%) n (%) n (%)

Abdominal circumference ≥90 cm in men

≥80 cm in women

67,229 (18.4) 58,898 (19.0) 8,331 (15.3) 426.366 (＜.001)

HDL cholesterol ＜40 mg/dL in men

＜50 mg/dL in women

48,515 (13.3) 37,103 (12.0) 11,412 (20.9) 3,227.189 (＜.001)

Triglyceride ≥150 mg/dL 122,524 (33.6) 116,390 (37.5) 6,134 (11.2) 14,358.995

(＜.001) Blood pressure ≥130 mmHg SBP

≥80 mmHg DBP

137,706 (37.7) 129,187 (41.6) 8,519 (15.6) 13,375.453 (＜.001) Serum glucose ≥100 mg/dL 97,714 (26.8) 89,628 (28.9) 8,086 (14.8) 4684.285 (＜.001) The number of metabolic

syndromecriteria

0 1 2 3 4 5

116,593 108,879 75,220 45,188 16,455 2,597

(32.0) (29.8) (20.6) (12.4) (4.5) (0.7)

88,039 93,449 68,942 42,156 15,405 2,357

(28.4) (30.1) (22.2) (13.6) (5.0) (0.7)

28,554 15,430 6,278 3,032 1,050 240

(52.3) (28.3) (11.5) (5.6) (1.9) (0.4)

14,402.057 (＜.001)

Metabolic syndrome Yes 64,240 (17.6) 59,918 (19.3) 4,322 (7.9) 4150.905 (＜.001) HDL=high density lipoprotein; SBP=systolic blood pressure; DBP=diastolic blood pressure.

(6)

Table 3. Influencing Factors for Metabolic Syndrome (N=364,932)

Variables Categories Total (n=364,932) Male (n=310,348) Female (n=54,584)

Adjusted OR (95% CI) p Adjusted OR (95% CI) p Adjusted OR (95% CI) p

Gender Female

Male

1

1.450 (1.394~1.509) ＜.001 Age (year) ≤29

30~39 40~49

≥50

1 2.467 (2.370~2.567) 4.342 (4.174~4.517) 7.195 (6.908~7.494)

＜.001

1 2.586 (2.479~2.697) 4.529 (4.343~4.722) 7.157 (6.855~7.473)

＜.001

1 1.453 (1.273~1.657) 2.713 (2.402~3.065) 7.759 (6.834~8.809)

＜.001

＜.001 FHx of stroke No

Yes

1

1.784 (1.722~1.848) ＜.001

1

1.664 (1.604~1.727) ＜.001

1

3.276 (2.938~3.653) ＜.001 FHx of HD No

Yes

1

2.797 (2.683~2.916) ＜.001

1

2.620 (2.506~2.739) ＜.001

1

4.241 (3.765~4.776) ＜.001 FHx of HTN No

Yes

1

1.629 (1.581~1.678) ＜.001

1

1.636 (1.585~1.688) ＜.001

1

1.534 (1.397~1.684) ＜.001 FHx of DM No

Yes

1

1.724 (1.672~1.777) ＜.001

1

1.688 (1.615~1.723) ＜.001

1

2.308 (2.095~2.542) ＜.001 Smoking Non-smoker

Ex-smoker Current

1 1.080 (1.051~1.109) 1.336 (1.303~1.369)

＜.001

1 1.084 (1.055~1.113) 1.328 (1.259~1.361)

＜.001

1 0.659 (0.411~1.056) 1.372 (0.895~2.103)

.083 .147 Alcohol

consumption (times/week)

Non-drinker 1~2 3~4

≥5

1 0.852 (0.738~0.985) 1.035 (0.895~1.197) 1.185 (1.020~1.376)

.030 .641 .026

1 0.848 (0.726~0.991) 1.035 (0.885~1.210) 1.186 (1.010~1.392)

.038 .668 .037

1 0.874 (0.582~1.313) 0.837 (0.541~1.294) 0.980 (0.531~1.810)

.516 .423 .949 Exercise

(times/week) 0 1~2

≥3

1 1.051 (0.948~1.166) 0.897 (0.809~0.995)

.342 .040

1 1.056 (0.949~1.174) 0.897 (0.806~0.997)

.317 .044

1 0.987 (0.663~1.539) 0.901 (0.576~1.409)

.953 .647 BMI (kg/m²) ＜25

25~29.9

≥30

1 4.616 (4.522~4.712) 22.275 (21.340~23.250)

＜.001

1 4.411 (4.318~4.506) 21.398 (20.466~22.372)

＜.001

1 7.613 (7.031~8.243) 31.549 (26.801~37.138)

＜.001

＜.001 FHx=family history; HD=heart disease; HTN=hypertension; DM=diabetes mellitus; BMI=body mass index.

당뇨의 가족력이 있는 경우는 각각의 가족력이 없는 경우에 비해 대사증후군 유병 위험이 각각 1.784배(95% CI: 1.722~

1.848), 2.797배(95% CI: 2.683~2.916), 1.629배(95% CI:

1.581~1.678), 1.724배(95% CI: 1.672~1.777) 증가하였다.

또한, 체질량지수 30 이상은 25 미만인 경우에 비해 대사증후 군 유병 위험이 22.275배(95% CI: 21.340~23.250) 증가하는 것으로 나타났다.

남성에게서 대사증후군 유병 위험은 비흡연자에 비해 현재 흡연자가 1.328배(95% CI: 1.259~1.361), 비음주자에 비해 주 5회 이상 음주자가 1.186배(95% CI: 1.010~1.392) 증가하 였으나, 주 1회 음주자는 대사증후군 유병 위험이 0.848배 (95% CI: 0.726~0.991)로 오히려 감소하였다. 또한, 주 3회 이상 운동실천자는 운동 미실천자에 비해 대사증후군 유병 위 험이 0.897배(95% CI: 0.806~0.997)로 감소하는 것으로 나 타났다.

4. 공무원의 일반적 특성, 건강 관련 생활습관 및 대사증후 군에 따른 연간 의료비 지출의 차이

대상자의 일반적 특성 및 건강 관련 생활습관에 따른 연간 의료비 지출의 차이를 비교한 결과, 연령, 뇌졸중 ‧ 심장질환 ‧

고혈압 ‧ 당뇨의 가족력, 흡연, 음주, 운동실천 및 비만도에 따라 연간 의료비가 유의한 차이를 보였다(Table 4). 구체적 으로 살펴보면, 연령(F=4085.863, p <.001)과 비만도(F=

647.762, p <.001)가 높을 때, 연간 의료비도 유의하게 높았 으며, 뇌졸중 ‧ 심장질환 ‧ 고혈압 ‧ 당뇨의 가족력이 있는 경우 는 이러한 가족력이 없는 경우보다 연간 의료비가 높았다(뇌 졸중 t=-13.740, p <.001; 심장질환 t=-8.658, p <.001, 고 혈압 t=-21.979, p <.001, 당뇨병 t=-12.153, p <.001). 또 한, 건강 관련 생활습관(흡연 F=587.187, p <.001; 음주 F=

51.997; p <.001; 운동실천 F=23.290, p <.001) 및 비만도

(7)

́́́́́́

Table 4. Differences in the Annual Medical Expenditures according to General Characteristics, Health-related Behaviors and Metabolic Syndrome(N=364,932) VariablesCategoriesTotal(n=364,932)Male(n=310,348)Female(n=54,584) M±SDt or F(Scheffé́)pM±SDt or F(Scheffé́)pM±SDt or F(Scheffé́)p Age(year)≤29a 30~39b 40~49c ≥50d

72,489.40±355,040.51 113,477.64±512,531.30 206,271.64±679,373.03 421,207.58±1,006,991.90 4,085.863 (a＜b＜c＜d)＜.001 78,746.61±370,684.83 121,005.37±534,633.44 217,342.28±694,920.56 421,732.58±1,021,251.60 3194.642 (a＜b＜c＜d)＜.001 51,028.34±294,150.87 67,855.75±346,416.40 140,105.16±573,371.80 416,207.98±859,474.32

954.098 (a＜b＜c＜d)＜.001 FHx of strokeNo Yes186,177.59±660,891.69 261,580.09±812,625.76-13.740＜.001197,450.87±684,743.88 276,920.75±842,583.34-12.943＜.001122,373.10±500,333.95 168,033.40±589,851.07-4.301＜.001 FHx of HDNo Yes188,340.83±662,050.16 248,882.88±858,662.24 -8.658＜.001199,564.03±685,047.75 270,039.86±912,045.27 -8.663＜.001124,115.24±506,146.95 144,179.41±506,419.48-1.972.007 FHx of HTNNo Yes181,398.63±659,373.45 269,367.90±761,098.76-21.979＜.001191,755.12±681,610.39 298,350.42±807,699.20-22.452＜.001119,078.14±500,810.48 158,960.16±534,254.93-6.290＜.001 FHx of DMNo Yes186,023.24±662,829.35 236,189.13±747,138.73-12.153＜.001197,051.43±686,558.79 254,811.86±779,886.71-12.178＜.001121,773.79±497,960.26 150,220.84±564,300.73-3.820＜.001 SmokingNon-smokera Ex-smokerb Currentc

168,263.73±634,169.38 262,149.47±797,986.39 173,460.95±624,504.99 587.187 (a,c＜b)＜.001192,023.66±692,895.69 262,871.88±799,568.57 173,411.67±624,486.65 429.053 (c＜a＜b)＜.001124,715.39±506,364.85 124,979.83±371,838.90 197,959.81±634,287.91

2.751.064 Alcohol consumption (times/week)

Non-drinkera 1~2b 3~4c ≥5d

234,530.46±886,655.14 184,730.93±692,873.49 196,305.52±595,284.35 250,539.92±755,363.99 51.997 (b＜a,c,d, c＜d)＜.001272,740.11±998,408.62 199,955.41±731,568.96 199,152.69±600,229.52 250,617.34±755,575.41 30.274 (b,c＜a,d)＜.001109,582.09±278,551.28 125,676.10±511,750.10 107,688.80±402,869.27 245,781.79±743,754.42

6.040 (a,b,c＜d)＜.001 Exercise (times/week)0a 1~2b ≥3c

216,145.70±747,987.55 184,336.22±673,485.16 198,938.30±667,555.99 23.290 (b＜a,c)＜.001229,527.96±787,833.56 199,652.41±709,152.30 205,237.34±678,613.56 4.615.010114,955.78±292,486.30 120,136.98±491,708.78 138,430.59±546,464.08

7.113 (b＜c).001 BMI(kg/m2 )＜25 25~29 ≥30

160,988.19±638,505.36 235,572.91±712,481.11 294,753.64±712,481.11 647.762 (a＜b＜c)＜.001175,815.48±678,512.02 234,684.87±710,179.75 291,135.41±795,931.44 350.943 (a＜b＜c)＜.001104,740.50±451,461.88 252,485.56±754,833.31 346,562.51±861,860.50

314.179 (a＜b＜c)＜.001 Metabolic syndrome criteria Abdominal circumferenceNo Yes167,902.34±630,699.98 292,785.84±821,401.42-37.033＜.001179,916.06±660,634.51 298,854.30±823,640.58-32.670＜.001102,590.85±427,305.63 249,883.43±804,136.76-16.309＜.001 HDL cholesterolNo Yes182,095.89±641,713.91 248,386.93±839,009.43-16.671＜.001193,087.21±666,908.41 271,721.93±878,591.13-16.603＜.001112,529.42±444,435.72 172,519.54±689,508.33-8.823＜.001 TriglycerideNo Yes165,112.18±646,695.13 241,946.20±715,794.56-31.613＜.001179,212.07±683,852.37 241,276.74±714,313.41-23.809＜.001108,666.61±465,101.04 254,648.83±743,285.83-15.014＜.001 Blood pressureNo Yes138,404.36±551,475.43 277,545.34±825,635.36-55.485＜.001149,855.98±582,238.85 276,295.26±824,180.01-47.354＜.001 93,368.31±405,492.43 296,502.21±847,222.32-21.676＜.001 Serum glucoseNo Yes149,307.92±578,524.27 304,674.51±867,134.88-51.940＜.001158,065.31±605,024.82 158,065.31±871,470.63-48.324＜.001107,737.71±428,624.13 224,749.61±813,317.86-12.636＜.001 No. of metabolic syndrome criteria0a 1b 2c 3d 4e 5f

103,481.55±449,585.34 161,444.39±623,576.14 234,343.95±772,208.07 319,405.91±867,619.02 400,375.92±882,889.05 530,129.85±1,263,220.75 1,306.171 (a＜b＜c＜d＜e＜f)＜.001113,063.58±483,883.89 168,301.56±648,068.61 237,453.97±785,331.56 318,309.40±841,628.18 400,287.54±886,355.49 511,058.70±1,259,881.63 959.927 (a＜b＜c＜d＜e＜f)

＜.001 73,937.81±319,782.10 119,915.19±445,223.79 200,191.22±608,792.82 334,651.40±1,170,734.62 401,672.54±830,767.51 717,424.38±1,283,215.30

328.208 (a＜b＜c＜d＜e＜f)＜.001 Metabolic syndromeNo Yes157,205.65±609,060.78 348,665.12±892,339.55-51.682＜.001167,919.85±641,254.91 346,968.29±874,707.98-47.165＜.001103,822.22±408,629.51 372,189.05±1,108,098.41-15.830＜.001 FHx=family history; HD=heart disease; HTN=hypertension; DM=diabetes mellitus; BMI=body mass index; HDL=high density lipoprotein.

(8)

Table 5. Adjusted Odds Ratios for the Highest Quartile of Annual Medical Expenditures (N=364,932)

Variable Categories Total (n=364,932) Male (n=310,348) Female (n=54,584)

OR (95% CI)^† p OR (95% CI)^† p OR (95% CI)^† p

Metabolic syndrome No Yes

1

1.220 (1.192~1.250) ＜.001

1

1.213 (1.184~1.243) ＜.001

1

1.372 (1.252~1.504) ＜.001 OR=odds ratio; CI=confidence interval.

†Predisposing characteristics (such as gender, age and body mass index), family or illness history of stroke, cardiovascular disease, hypertension, and diabetes mellitus, and health-related behaviors (such as smoking, alcohol consumption and exercise) related to increasing risk of metabolic syndrome and medical costs were adjusted in the multiple logistic regression analysis.

(F=647.762, p <.001)에 따라 연간 의료비에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났는데 특히, 과거흡연자인 경우에, 주 5회 이상 음주를 하는 경우에, 그리고 운동 미실천자의 경우에 연 간 의료비가 가장 높았다(Table 4).

각 대사증후군 진단요소에 해당되는 경우(허리둘레 기준 이상 t=-37.033, p<.001, 저 HDL 콜레스테롤 t=-16.671, p <

.001, 고중성지방 t=-31.613, p <.001, 고혈압 t=-55.485, p <.001, 고혈당 t=-51.940, p <.001)와 대사증후군 유병 여 부(t=-51.682, p <.001)에 따라 연간 의료비가 유의하게 증 가하는 것으로 나타났으며, 대사증후군 진단요소에 해당되는 개수(F=1306.171, p <.001)가 많을 때, 연간 의료비도 유의 하게 높았다(Table 4).

5. 대사증후군 유병 시 최고 사분위수의 연간 의료비 지출에 대한 위험

성별, 연령, 뇌졸중 ‧ 심장질환 ‧ 고혈압 ‧ 당뇨의 가족력 및 질병력, 흡연, 음주, 운동실천 및 비만도를 보정한 후에, 최고 사분위수의 의료비를 지출할 위험은 대사증후군이 있는 경 우에 대사증후군이 없는 경우보다 1.220배(95% CI:1.192~

1.250, p <.001) 증가하였다(Table 5). 특히, 연령, 뇌졸중 ‧ 심장질환 ‧ 고혈압 ‧ 당뇨의 가족력 및 질병력, 흡연, 음주, 운 동실천 및 비만도를 보정한 후에, 대사증후군이 있는 경우에 최고 사분위수의 의료비를 지출할 위험은 남성에서는 1.213 배(95% CI: 1.184~1.243, p<.001)이고, 여성에서는 1.372배 (95% CI 1.252~1.504, p <.001)로 여성이 남성보다 최고 사 분위수의 의료비를 지출할 위험이 높은 것으로 나타났다.

논 의

본 연구는 국민건강보험공단 자료를 이용하여 국내 공무원 의 대사증후군에 영향을 미치는 요인을 확인하고, 공무원의 대 사증후군이 의료비에 미치는 영향을 파악하고자 실시되었다.

본 연구대상자의 대사증후군의 유병률은 17.6%(남성 19.3%, 여성 7.9%)로 2007년 시행된 국민건강영양조사에서 나타난 대사증후군의 유병률 31.3%보다는 낮지만(Lim et al., 2011), 종합검진센터 수진자를 대상으로 한 Choi 등(2009)의 연구에 서 나타난 10.6%보다는 높았다. 그러나 Choi 등(2009)의 연 구에서는 현재 흡연자가 23.9%이고, 중등도 이상의 음주군이 12.9%로, 공무원 건강검진 수진자를 대상으로 한 본 연구에 서 현재 흡연율이 36.0%, 주 3회 이상 음주를 하는 경우가 31.6%인 것보다 낮았다. 한편, 2007년 국민건강영양조사(Mi- nistry of Health and Welfare, 2008)에서는 현재 흡연율이 25.3%였고, 주 2~3회 이상 음주율은 현재 음주자(전체의 74.2

%) 중 약 18%로 본 연구대상자보다 낮았지만, 본 연구는 현재 직장을 다니고 있는 공무원을 대상으로 한 반면, 국민건강영 양조사는 65세 이상 노인을 포함한 전체 성인을 대상으로 하 였다. 따라서 본 연구의 대사증후군 유병률이 기존의 결과와 차이가 있는 것은 대사증후군에 영향을 미칠 수 있는 대상자 의 특성이 다르기 때문에 나타난 결과로 생각된다.

또한 본 연구에서 성별에 따라 대사증후군의 특성이 다르게 나타났는데, 대사증후군 각 진단요소 중 허리둘레 기준 이상, 고중성지방, 고혈당 및 고혈압은 남성에서 높게 나타난 반면, 저 HDL 콜레스테롤만은 여성에서 남성보다 현저히 높은 것 으로 나타났으며, 이는 국민건강영양조사 결과를 바탕으로 연 구한 Park 등(2003)의 결과와도 일치하는 것이다. 특히, 저 HDL 콜레스테롤은 남성에서는 대사증후군 진단요소 중 가장 낮은 유병률을 가지는 반면, 여성에서 가장 높은 유병률을 가 지므로 여성에게는 HDL 콜레스테롤을 개선할 수 있는 방안 을 중심으로 접근해야 할 것이다. 또한, 본 연구결과에서 나타 난 바와 같이 성별에 따른 대사증후군 특성의 차이는 대사증 후군을 선별하거나, 관리하는데 있어 성별에 따라 다른 접근 이 필요함을 시사한다.

대사증후군을 예방하거나, 효율적으로 관리하기 위해서는

그 원인을 파악하여 개선하는 것이 중요하다. 본 연구대상자

는 성별에 따라 연령, 뇌졸중 ․ 심장질환, 고혈압, 당뇨병의 가

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족력, 흡연, 음주력, 운동실천, 비만도 등 대사증후군에 영향 을 미칠 수 있는 변수 및 대사증후군 특성에 유의한 차이가 있 어 남성과 여성을 구분하여 분석을 실시하였다. 그 결과, 연령 에 따른 대사증후군 양상이 남녀 간에 다르게 나타났는데, 남 성의 경우 대사증후군 위험이 연령이 증가함에 따라 점진적 으로 증가한 반면, 여성의 경우 서서히 증가하다 40대에서 50 대가 될 때 급격하게 증가하는 양상을 보였다. 이러한 양상은 Park 등(2003)의 결과와도 일치하며, 이는 여성은 폐경 이후 에 대사증후군의 위험이 증가하는 것과 관련이 있다(Cho et al., 2008). 이러한 결과는 대사증후군을 예방함에 있어 시기 에 따라 남성과 여성의 접근방법이 달라야 함을 나타내며, 특 히, 폐경기 여성에게는 더욱 적극적인 건강관리가 필요할 것 이다.

또한 본 연구에서 남성에서는 흡연, 음주 및 운동실천 등 건 강 관련 생활습관은 대사증후군 유병에 유의한 위험요인으로 나타났으나, 여성에서는 유의하지 않았다. 그러나 전체 대상 자를 분석한 결과에서는 건강 관련 생활습관은 대사증후군 유 병에 유의한 위험요인으로 나타났는데, 이는 연구대상자의 85%가 남성으로, 남성이 연구대상자의 많은 부분을 차지하기 때문에 남성의 특성이 반영되어 나타난 결과로 생각된다. 선 행연구에서 남성의 흡연과 음주는 대사증후군과 관계가 있는 것으로 보고되고 있으며(Jung, Kim, Yoon, & Oh, 2012;

Kim et al., 2009), 이는 본 연구결과와도 일치한다. 반면, 본 연구에서는 여성에서 흡연과 대사증후군 간에는 유의한 관계 가 없는 것으로 나타났으나, 선행연구에서는 여성의 과거 흡 연력은 대사증후군의 유병 위험과 관련이 있는 것으로 보고된 바 있다(Kwaśniewska et al., 2012). 그러나 선행연구에서 폐경 전 여성에게 10년 이상의 흡연 기간, 하루 10개비 이상의 흡연, 25세 이전의 흡연 시작이 대사증후군에 영향을 미치는 것으로 나타난 것으로 볼 때, 본 연구에서 여성의 흡연이 대사 증후군에 유의한 영향을 미치지 않은 것은 본 연구대상자는 대사증후군에 영향을 미칠 정도의 흡연을 하지 않았기 때문으 로 생각된다. 또한, 본 연구에서 여성 음주가 대사증후군에 영 향을 미치지 않는 것으로 나타난 것은 선행연구에서 음주 빈 도보다는 음주량과 과음 빈도가 대사증후군에 영향을 미치는 것으로 보고된 것을 볼 때(Lee, 2012), 이 역시 본 연구대상자 가 대사증후군에 미칠 정도의 음주를 하지 않기 때문에 나타 난 결과로 생각된다. 특히, 본 연구에서 남성의 경우, 주 1회 음주자는 비음주자에 비해 대사증후군 유병 위험이 오히려 감 소하는 결과를 보였는데, 이는 경도 음주는 비음주에 비해 중 성지방을 감소시키고(Wakabayashi, 2011), 대사증후군의 위

험(Park et al., 2003)을 감소시킨다는 기존의 보고와도 유사 하다. 그러나 과도한 음주는 혈압 상승과 중성지방 증가를 초 래하여 대사증후군 위험이 증가하게 되므로(Wakabayashi, 2011) 주의가 필요하다. 그리고 본 연구에서 남성에서 규칙적 인 운동을 하지 않는 경우는 주 3회 이상 규칙적으로 운동을 실천하는 경우보다 대사증후군 유병 위험이 증가하는 것으로 나타났는데, 이는 중등도 이상 강도의 운동은 대사증후군 위 험을 감소시키며(Loprinzi & Cardinal., 2012), 운동을 전혀 하지 않는 군은 주 5회 이상 규칙적으로 운동을 실시하는 군보 다 대사증후군 발생 위험이 증가시킨다는(Jung et al., 2002) 기존의 결과와도 유사하다. 그러나 일부 연구에서는 운동 습 관에 대해 정확히 조사하지 못하거나, 이미 심혈관 위험인자 를 가지고 있을 때 예방과 관리를 위해 운동에 참여한 경우가 포함되어 대사증후군과 운동 간의 유의한 관계가 나타나지 않 았다고 보고된 바 있다(Choi et al., 2009; Park et al., 2003).