Protein and Each Nutrient Intake of the Elderly According to the Family Type and Factors Affecting Protein Intake: The Sixth Korea National Health and Nutrition Examination Survey, 2013-2014

서 론

현재 우리나라는 노인 인구의 수가 급속도로 증가하는 추세이며 초고령 사회로 진입이 예상¹⁾되고 있다. 이와 함께, 건강 수명, 건강 노 화에 대한 관심이 증가하고 있다. 건강 노화와 구별되는 개념으로서 허약²⁾은 나이가 들어감에 따라 체내 항상성 유지 및 생리적 예비능 력이 감소하여 외부 스트레스에 대한 저항능력이 감소하고, 다양한

질환이나 장애로 쉽게 이어지는 특징을 갖는다.³⁾ 연구들에 의하면 허약한 노인은 낙상 및 입원, 기능장애, 사망이 유의하게 증가^3,4)하여 노년기의 삶의 질이 저하된다. 허약을 초래하는 대표적인 병태 생리 기전은 근감소증과 식욕 저하이며,^5,6) 이 중 식욕 저하는 아직 그 기 전이 명확하지 않으나, 신체기능의 저하에 따른 음식 준비의 어려움, 우울감, 치매, 독거 등의 문제들이 복합⁶⁾되어 있고, 노인에서 영양 결 핍의 위험 요소⁷⁾가 된다. 허약과 연관된 노인의 영양소 섭취량의 감 Received March 8, 2017 Revised September 7, 2017

Accepted September 15, 2017 Corresponding author Jeong Hee Yang

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Original Article

https://doi.org/10.21215/kjfp.2017.7.6.885 eISSN 2233-9116

Korean J Fam Pract. 2017;7(6):885-891

Korean Journal of Family Practice

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노인에서 가구 유형에 따른 단백질 및 영양소 섭취량과 단백질 섭취 영향 인자: 국민건강영양조사 2013-2014년

김준희, 양정희*, 김선미, 신희곤, 유수영, 김수현, 김현우

강원대학교병원 가정의학과

Protein and Each Nutrient Intake of the Elderly According to the Family Type and Factors Affecting Protein Intake: The Sixth Korea National Health and Nutrition Examination Survey, 2013-2014

June Hee Kim, Jeong Hee Yang*, Sunmi Kim, Hee Kon Shin, Soo Young Yoo, Soo Hyun Kim, Hyunwoo Kim

Department of Family Medicine, Kangwon National University Hospital, Chuncheon, Korea

Background: Currently, with an increase in the aging population in Korea, there is a growing interest in healthy aging. This study aimed to compare the intake of protein and nutrients important in the prevention and management of geriatric frailty, classified by family type, and to analyze the factors affecting protein intake.

Methods: Using the data of the sixth Korea national health and nutrition examination survey (2013–2014), data regarding intake of protein and each nutrient in 1,587 people aged 65 years or older were gathered and classified based on family type, sex, and factors affecting protein intake. Multiple comparisons were made using the general linear model for analysis, and once classified, the data were analyzed using by the multivariate general linear model.

Results: Protein intake (grams/day) of the elderly living alone (mean±standard error, 47.91±1.47) and the elderly living with children (50.49±2.79) was lower than that of the elderly living with a spouse (59.73±1.18) (P<0.001). Although varying in accordance with groups, on the whole, nutrient intake was lowest in elderly women living alone. Protein intake was high in nondrinking and healthy elders, and in those consuming a greater amount of food, energy (calories), and lipids. On the contrary, it was low in those consuming a greater amount of carbohydrates.

Conclusion: Protein intake was low in the elderly living alone and the elderly living with children, and nutrient intake was lowest in elderly women living alone. The factors affecting protein intake in the elderly include drinking, health status, and intake of food, energy, lipids, and carbohydrates.

Keywords: Frailty; Elderly; Protein; Nutrient; Family

June Hee Kim, et al. Protein Intake and Factors Affecting Protein Intake in the Elderly

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소 중 특히 단백질 섭취량의 감소는 노인에서 근감소증 및 이로 인한 각종 장애와 사망의 원인^8,9)이 되는 중요한 문제이다. 노인에서 단백 질 및 영양소 섭취량이 감소하는 원인은, 신체 활동량 감소에 따른 에너지 필요량의 감소¹⁰⁾나 노령으로 인한 식욕 감퇴^5,6)에서 기인한 것 도 있으나, 최근 노인 빈곤층의 증가와 돌봄 제공 자녀와의 동거 비 율이 빠르게 감소하고 있는 상황과도 무관하지 않다.¹¹⁾ 특히 독거노 인은 빈곤층의 비율이 높고, 영양소 섭취에 있어서도 가장 빈약^12,13) 하여 영양 결핍에 따른 허약이 초래될 수 있는 고위험군이라고 할 수 있다. 또한, 자녀 동거 노인은 자녀의 상황에 따라 영양 섭취의 변 화를 보인다.¹⁴⁾ 이렇게 가족의 형태는 노인들의 영양소 섭취에 매우 중요한 인자^15,16)라고 할 수 있다. 현재까지 국내에서 실시된 가구 유 형에 따른 노인의 영양소 섭취에 대한 연구는 다수 있지만, 일부 지

역^12-18)에 국한되어 있거나, 노인 중 부분적 계층을 대상^13,17,18)으로 하

였고, 특히 단백질 섭취와 관련된 연구는 아직 부족한 실정이다. 이

에 이번 연구에서는 최근의 제6기 국민건강영양조사 자료(2013–

2014년)를 이용하여 첫째, 독거노인, 노인 부부, 그리고 자녀와 동거 중인 노인 간에 허약 예방 및 관리를 위한 중요한 영양소인 단백질^19-21) 및 각 영양소들의 섭취량 차이를 비교해 보고, 둘째, 단백질 섭취에 영향을 주는 인자에 대해 분석해 보고자 하였다. 본 연구를 통하여 가정 및 지역사회에서 일상생활을 가능하게 하고 삶의 질을 향상 시 키는 건강 노화를 달성하고, 일차 진료 현장에서 허약을 예방하기 위한 노인들의 영양 섭취를 개선시키는 데 도움이 되는 기초 자료를 제시하고자 한다.

방 법

1. 연구 대상

본 연구는 제6기 국민건강영양조사의 2013년과 2014년 원시자료

Table 1. Baseline characteristics of the elderly according to the family type

Variable Male (n=687) Female (n=900)

LA (n=92) LS (n=575) LC (n=20) P-value^* LA (n=401) LS (n=422) LC (n=77) P-value^* Age (y) 73.56^b±0.69 71.97^a±0.25 73.88^ab±1.47 0.048 74.64^b±0.34 70.73^a±0.21 71.54^a±0.62 <0.001 Height (cm) 164.36±0.64 165.35±0.26 165.92±0.79 0.250 150.36^a±0.30 151.95^b±0.31 151.14^b±0.86 0.001 Weight (kg) 62.45±0.97 63.56±0.46 60.89±2.32 0.346 54.66^a±0.49 56.60^b±0.45 57.22^b±1.21 0.005 Income (KRMW/mo) 64.10±8.20 88.79±9.51 81.78±12.16 0.130 53.46^a±2.51 76.59^b±5.18 69.79^b±6.50 <0.001 Smoking

No 58 (63.1) 460 (81.4) 15 (69.8) 0.004 383 (94.5) 417 (98.7) 77 (100.0) 0.002

Yes 34 (36.9) 115 (18.6) 5 (30.2) 18 (5.5) 5 (1.3) 0 (0.0)

Alcohol

No 41 (45.1) 245 (42.5) 11 (51.4) 0.687 332 (82.8) 355 (83.9) 58 (75.5) 0.200

Yes 51 (54.9) 330 (57.5) 9 (48.6) 69 (17.2) 67 (16.1) 19 (24.5)

Exercise

No 65 (68.6) 393 (67.3) 15 (80.1) 0.452 366 (90.7) 360 (84.7) 65 (87.0) 0.102

Yes 27 (31.4) 182 (32.7) 5 (19.9) 35 (9.3) 62 (15.3) 12 (13.0)

Stress

Low 78 (83.4) 517 (90.1) 16 (80.3) 0.132 306 (75.8) 321 (75.8) 56 (70.8) 0.621

High 14 (16.6) 58 (9.9) 4 (19.7) 95 (24.2) 101 (24.2) 21 (29.2)

Breakfast

No 5 (6.3) 6 (1.0) 1 (8.0) 0.010 10 (3.2) 10 (2.9) 4 (6.8) 0.253

Yes 87 (93.7) 569 (99.0) 19 (92.0) 391 (96.8) 412 (97.1) 73 (93.2)

Lunch

No 7 (7.1) 10 (1.6) 2 (10.3) 0.002 20 (5.0) 7 (1.6) 1 (1.9) 0.064

Yes 85 (92.9) 565 (98.4) 18 (89.7) 381 (95.0) 415 (98.4) 76 (98.1)

Supper

No 2 (2.5) 0 (0.0) 0 (0.0) 0.017 2 (0.5) 2 (0.4) 0 (0.0) 0.765

Yes 90 (97.5) 575 (100.0) 20 (100.0) 399 (99.5) 420 (99.6) 77 (100.0)

Health status

Good 17 (18.5) 149 (26.0) 6 (25.7) 0.640 59 (15.6) 72 (16.8) 8 (9.1) 0.081

Moderate 43 (48.2) 276 (48.0) 9 (51.1) 169 (41.5) 205 (48.9) 37 (45.5)

Bad 32 (33.3) 150 (26.0) 5 (23.2) 173 (42.8) 145 (34.3) 32 (45.3)

Values are presented as mean±standard error or number (%). Multiple comparison is presented as a<b.

LA, living alone; LS, living with spouse; LC, living with children; KRMW, Korean man won.

*P-value by general linear model analysis or χ² test.

김준희 외. 노인에서 단백질 섭취량과 단백질 섭취 영향 인자

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를 이용하였다. 총 응답자는 15,568명이었으며 65세 이상 인구 중 독 거노인, 노인 부부, 자녀와 동거 중인 노인 1,587명을 대상으로 하였 다. 독거노인은 1인 가구, 부부 노인은 응답자와 배우자, 자녀와 동거 중인 노인은 19세 이상의 자녀와 동거 중인 독신 노인으로서, 편부 또는 편모와 동거하는 미혼 자녀로 구성되어 있고, 자녀의 나이가 65 세 이상이거나 미성년 또는 확인할 수 없는 경우는 대상자에서 제외 되었다. 또한, 결측값이 비교적 많은 혈중 비타민 D 외에 본 연구에 사용한 변수에 결측치가 있는 경우도 대상자에서 제외되었다.

2. 분석 자료

65세 이상 세 그룹의 노인에서, 건강 설문 조사와 검진 조사를 통 해 연령, 성별, 체중, 키, 흡연 여부, 음주 여부, 월수입, 운동 여부, 스트 레스 정도, 건강 상태, 혈중 비타민 D 수치를 수집하였고, 영양조사 를 통해 식사 여부와 단백질 및 각 영양소 섭취량에 대한 자료를 수 집하였다. 변수 중 월수입은 월평균 총 소득액을 가구원 수로 보정하 였고, 운동 여부는 주 1회 이상 근력운동을 하는 경우를 통합하여 변수를 생성하였다. 이외에는 각 조사 항목에 응답한 경우에 대하여 재분류의 과정을 거쳐 본 연구의 분석 형태에 맞게 변수를 생성하였

다. 영양소 관련 변수들은 24시간 회상법을 이용한 영양조사 자료 중 1일 섭취량 값이 사용되었으며 단백질, 지방, 탄수화물 섭취량에 대해서는 총 에너지 섭취량으로 나눈 값을 구하여 각각의 에너지 적 정비율(acceptable macronutrient distribution range)²²⁾ 변수를 생성하 였다.

3. 통계 분석

본 연구는 2013–2014년에 수행된 국민건강영양조사 제6기 자료를 통합하였고 통합 가중치를 사용하여 분석하였다. 가구 유형 및 성별 에 따른 그룹 간의 일반 특성을 분석하기 위해 연속형 변수에 대해 서는 일반선형모형 분석과 다중비교를, 범주형 변수에 대해서는 교 차분석과 카이제곱 검정을 시행하였다. 단백질 및 영양소 섭취량에 대해서는 일반선형모형 분석을 시행하였고, 다중비교를 통해 평균 의 대소를 비교하였다. 노인의 단백질 섭취량에 영향을 미치는 요인 을 검증하기 위해 가구 유형을 독립변수로 하고, 단변량 분석에서 단 백질 섭취량에 유의한 차이를 보인 연령, 성별, 음주, 운동, 스트레스, 건강 상태, 아침, 점심, 저녁식사, 에너지, 식품, 지방, 탄수화물 섭취량 변수를 보정변수로 투입하여 다변량 일반선형모형 분석을 시행하였

Table 2. Daily nutrient intakes of the elderly according to the family type

Variable Male (n=687) Female (n=900)

LA (n=92) LS (n=575) LC (n=20) P-value^* LA (n=401) LS (n=422) LC (n=77) P-value^* Food (g) 1,338.31^b±61.98 1,504.25^c±38.36 1,025.36^a±127.12 0.001 1,028.59^a±29.23 1,247.69^b±39.95 1,234.88^b±104.37 <0.001 Energy (kcal) 1,964.00±100.76 2,001.17±42.00 1,823.34±154.61 0.541 1,418.74^a±28.46 1,595.08^b±35.14 1,562.38^ab±83.19 <0.001 Protein (g) 60.64±4.23 66.26±1.66 58.90±6.59 0.306 44.94^a±1.52 49.71^b±1.31 47.98^ab±2.96 0.051

AMDR (%) 13.65±1.24 13.22±0.23 12.80±0.65 0.783 12.49±0.27 12.37±0.17 12.08±0.35 0.644

Fat (g) 28.12±3.50 29.74±1.16 30.19±5.44 0.897 17.76^a±0.74 22.34^b±0.90 22.49^b±2.20 <0.001

AMDR (%) 11.66±0.84 12.86±0.35 13.88±1.88 0.320 11.05±0.38 12.14±0.36 12.67±0.91 0.053

Carbohydrate (g) 325.68±19.07 339.75±7.15 324.56±26.97 0.704 266.37^a±5.55 294.98^b±6.96 286.96^ab±16.09 0.004

AMDR (%) 67.99±1.94 68.95±0.55 71.91±1.95 0.277 75.45±0.51 74.43±0.49 73.49±1.54 0.243

Calcium (mg) 480.12±40.85 503.15±22.53 487.49±81.80 0.882 344.03^a±12.75 403.37^b±16.25 366.07^ab±38.55 0.008 P (mg) 989.04±62.36 1,056.86±26.18 1,019.64±121.05 0.586 720.95^a±19.73 842.36^b±20.53 821.29^ab±52.17 <0.001

Fe (mg) 17.97±1.40 19.58±0.69 18.21±3.39 0.593 13.64^a±0.58 17.25^b±1.58 13.98^ab±1.10 0.064

Na (mg) 3,935.17±335.97 3,921.36±120.08 3,510.24±583.77 0.774 2,693.50±106.79 2,942.93±111.14 2,736.89±243.34 0.241 K (mg) 2,817.97±187.70 3,128.23±80.82 2,664.46±371.21 0.226 2,204.19^a±77.13 2,693.45^b±73.73 2,421.32^ab±174.68 <0.001 Vitamin A (μgRE) 697.80±97.60 693.33±36.49 955.72±300.49 0.684 498.90±39.72 607.40±51.26 551.32±115.62 0.268 Carotene (μg) 3,814.10±587.91 3,677.45±197.39 5,327.74±1,825.41 0.650 2,697.55±238.67 3,187.87±279.78 2,954.64±678.08 0.432

Retinol (μg) 57.84±10.97 70.02±9.58 63.54±22.40 0.695 41.80±4.38 67.95±19.78 49.87±9.34 0.370

Thiamine (mg) 1.94±0.14 2.05±0.05 1.95±0.24 0.717 1.43^a±0.04 1.67^b±0.04 1.59^ab±0.10 <0.001 Riboflavin (mg) 1.11±0.11 1.23±0.04 1.24±0.20 0.608 0.76^a±0.03 0.96^b±0.03 0.96^ab±0.12 <0.001 Niacin (mg) 14.11±1.06 15.20±0.43 12.74±1.55 0.255 9.80^a±0.30 11.73^b±0.37 11.61^b±0.83 <0.001 Vitamin C (mg) 98.94^ab±12.59 107.49^b±6.09 66.36^a±15.40 0.037 72.96^a±4.74 98.64^b±5.92 87.80^ab±12.81 0.001 Vitamin D (ng/mL)^† 17.16^a±1.14 18.59^a±0.65 26.15^b±3.07 0.025 18.02^b±0.99 19.39^b±1.01 12.30^a±1.89 0.004

Fiber (g) 7.19±0.56 8.24±0.24 6.75±1.13 0.117 6.01^a±0.26 7.56^b±0.33 7.30^ab±0.85 0.001

Water (g) 885.99^b±49.51 1,037.52^c±31.16 593.93^a±93.94 <0.001 686.90^a±24.96 864.85^b±35.58 861.64^b±88.18 <0.001 Values are presented as mean±standard error and multiple comparison is presented as a<b<c. Acceptable macronutrient distribution range (AMDR) or % energy:

AMDR of protein, 7%–20%; fat, 15%–30%; carbohydrate, 55%–65%.

LA, living alone; LS, living with spouse; LC, living with children.

*P-value by general linear model analysis. ^†Serum 25 (OH)D, n=281.

June Hee Kim, et al. Protein Intake and Factors Affecting Protein Intake in the Elderly

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다. 통계 프로그램은 Window용 IBM SPSS statistics version 22.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA)을 사용하였으며, 유의수준 5%를 기준으로 통계적 유의성 여부를 판단하였다.

결 과

1. 연구 대상자들의 일반적 특성

국민건강영양조사에 참여한 65세 이상 인구 중 독거, 노인 부부, 자녀 동거 노인은 1,587명으로 남성 687명(45.5%), 여성 900명(54.5%) 이었고, 평균 연령은 72.4세였다. 독거노인이 남성 92명, 여성 401명으 로 493명(28.8%), 부부 노인이 남성 575명, 여성 422명으로 997명 (62.8%), 자녀 동거 노인이 남성 20명, 여성 77명으로 97명(8.4%)이었다.

남성은 가구 유형에 따라 연령, 흡연 여부, 아침, 점심, 저녁식사 여부 에서 유의한 차이를 보였고, 여성은 가구 유형에 따라 연령, 신장, 체 중, 월수입, 흡연 여부에서 유의한 차이를 보였다. 선행연구^23,24)에서 허약과 관련된 요인이었던 고령은 독거노인이 남, 여 모두 가장 높았 고, 경제력(월수입)은 독거 여성 노인이 가장 낮게 나타났다(Table 1).

2. 노인에서 가구 유형에 따른 1일 영양소 섭취량

영양소 섭취량에 대해 남녀 별로 가구 유형에 따라 비교해 보았다.

남성 세 그룹에서는 대부분의 영양소 섭취량에 있어서 가구 유형에 따른 유의한 차이를 보이지 않았다. 예외적으로 남성 그룹에서 차이 를 보인 영양소는 식품 섭취량, 비타민 C, 혈중 비타민 D, 수분 섭취 량이었는데, 이 중 식품 섭취량은 모든 음식 섭취량의 합계로서 부 부 노인 대비 독거노인이 낮았고, 독거노인 대비 자녀 동거 노인이 낮 았다. 여성 세 그룹에서는 철분, 나트륨, 비타민 A, 카로틴, 레티놀 섭 취량을 제외한 모든 영양소 섭취량에 있어서 그룹 간 유의한 차이를

보였는데, 대체로 부부 노인의 섭취량이 가장 높게 나타났고, 독거노 인의 섭취량이 가장 낮게 나타났다(Table 2).

3. 노인에서 가구 유형에 따른 단백질 섭취량

가구 유형에 따라 단백질 섭취량을 비교해 보았다. 남녀를 통합한 세 그룹은 독거노인(평균±표준오차, 47.91±1.47)과 자녀 동거 노인 (50.49±2.79) 대비 부부 노인(59.73±1.18)이 높게 나타났다(P<0.001). 성 별에 따라서는 남, 여 모두 그룹 내 평균의 차이가 없었다. 다만 여성 세 그룹에서, 5% 유의수준에서는 차이가 나지 않았지만 5%에 근사 한 유의확률을 보였다(Table 3).

Table 3. Protein intake of the elderly according to the family type Group Mean±standard error P-value^* Three group

Living alone 47.91^a±1.47 <0.001

Living with spouse 59.73^b±1.18 Living with children 50.49^a±2.79 Male group

Living alone 60.64±4.23 0.306

Living with spouse 66.26±1.66 Living with children 58.90±6.59 Female group

Living alone 44.94^a±1.52 0.051

Living with spouse 49.71^b±1.31 Living with children 47.98^ab±2.96 Multiple comparison is presented as a<b.

*P-value by general linear model analysis.

Table 4. Factors affecting protein intake in the elderly

Variable β±standard error P-value^*

Family type

Living alone Reference

Living with children -3.490±2.250 0.121

Living with spouse -3.911±2.915 0.180

Sex

Female Reference 　

Male 2.791±1.939 0.151

Alcohol

Yes Reference 　

No 6.556±1.927 0.001

Exercise

Yes Reference 　

No -3.617±1.940 0.063

Stress

High Reference 　

Low -0.394±1.157 0.733

Health status

Bad Reference 　

Good 5.101±2.549 0.046

Moderate 0.659±0.900 0.465

Breakfast

Yes Reference 　

No 0.863±2.359 0.715

Lunch

Yes Reference 　

No -5.307±2.913 0.069

Supper

Yes Reference 　

No -43.795±24.850 0.079

Age (y) 0.057±0.082 0.486

Energy (kcal) 0.042±0.007 <0.001

Food (g) 0.006±0.001 <0.001

Fat (g) 0.291±0.106 0.006

Carbohydrate (g) -0.105±0.028 <0.001

*P-value by general linear model analysis.

김준희 외. 노인에서 단백질 섭취량과 단백질 섭취 영향 인자

Korean Journal of Family Practice

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4. 노인에서 단백질 섭취량에 영향을 주는 요인들

65세 이상 노인에서 단백질 섭취량에 영향을 주는 요인을 알아보 기 위해 다변량 일반선형모형 분석을 시행하였다. 앞선 검증 결과, 가 구 유형에 따라 단백질 섭취량 평균은 유의한 차이를 보였지만, 가구 유형이 단백질 섭취량에 유의한 영향을 미치지는 못하는 것으로 나 타났다. 반면 음주자 대비 비음주자의 경우(β±standard error, 6.556±1.927, P=0.001) 그리고 건강 상태가 높은 노인(5.101±2.549, P=0.046)일수록 단백질 섭취량도 높은 것으로 나타났다. 또한, 식품 섭취량(0.006±0.001, P<0.001), 에너지 섭취량(0.042±0.007, P<0.001), 지 방 섭취량(0.291±0.106, P=0.006)이 높을수록 단백질 섭취량이 높았 고, 탄수화물 섭취량(-0.105±0.028, P<0.001)이 높을수록 단백질 섭취 량이 낮았다(Table 4).

고 찰

65세 이상 노인을 가구 유형에 따라 독거노인, 노인 부부, 자녀 동 거 노인의 세 그룹으로 분류하여 단백질 섭취량을 분석해 본 결과 독거노인과 자녀 동거 노인이 노인 부부에 비해 평균 섭취량이 낮았 다. 그러나 성별에 따라서는 그룹 내 차이가 없었다. 다만 여성에서 독거노인이 부부 노인보다 5%에 근사한 유의 수준에서 낮았다. 단백 질 이외의 영양소 섭취량은 그룹에 따라 다양한 차이를 보였는데, 대체로 독거 여성 노인의 영양소 섭취량이 가장 낮았다. 그리고 단백 질 섭취량에 영향을 주는 요인은 음주 여부, 건강 상태, 식품 섭취량, 에너지 섭취량, 지방 섭취량, 탄수화물 섭취량으로 나타났다. 노인의 가구 유형에 따른 단백질 섭취에 대한 국내의 연구^14,15,18)는, 영양소 섭취에 대한 연구의 한 부분으로써 포함되어 있으며, 성별 및 가구 유형에 따른 분석으로, 남성 노인은 그룹 간 유의한 차이가 없어, 본 연구의 결과와 유사하였고, 여성 노인은 독거노인이 가장 낮아, 본 연 구와는 다소 차이가 있었다.^14,15) 여성 독거노인의 단백질 섭취가 낮은 이유는 동물성 단백질 식품 구매의 어려움¹⁴⁾과 낮은 월수입^14,15,18)때 문이었다. 한편, 본 연구에서는 남녀를 통합한 세 그룹의 단백질 섭 취량에 대해서도 비교해 보았으며 그 결과, 독거노인과 자녀 동거 노 인이 낮았는데, 이는 남성 노인 대비 여성 노인의 단백질 섭취량이 낮 으며, 이들 그룹에서 여성의 비율이 높고 부부 노인에서는 남성의 비 율이 높은 것과 연관이 있을 것으로 생각된다. Shin 등¹⁴⁾은 여성 노인 은 독거 또는 자녀와 동거하는 경향을 보이며, 남성 노인은 배우자와 같이 사는 비율이 높다고 하였는데 이는 본 연구에서도 유사하였다.

같은 연구에서, 자녀와 동거하는 노인 중 미혼 자녀 가구는 기혼 자 녀 가구에 비해 식품 섭취가 낮다고 하였는데, 단백질 섭취에 있어서 는 미혼 및 기혼 자녀 가구 간에 유의한 차이를 보이지 않았고,¹⁴⁾ 본

연구 및 선행 연구^15,18)에서 자녀 동거 노인의 단백질 섭취량은, 나머 지 두 그룹과 비교하여, 같은 성별 내에서는 유의한 차이가 없어, 자 녀의 결혼 또는 자녀 동거 여부와 단백질 섭취와의 관련성은 낮은 것 으로 생각된다. 한편 기존의 연구^14,15,18)들은 여성 노인의 월수입이 단 백질 섭취에 영향을 준다고 하였는데, 본 연구에서는 여성 독거노인 이 다른 그룹에 비해 월수입이 낮았지만, 단백질 섭취량은 5%에 근 사한 유의수준에서 낮아, 단백질 섭취는 월수입 이외에 다른 요인의 영향을 좀 더 받고 있는 것으로 생각된다. 본 연구에서는 단백질 섭 취량이 다른 영양소 섭취량에 영향을 받고 있었으며, 탄수화물을 제 외한 나머지 영양소 섭취량이 남성 노인 대비 여성 노인에서 낮았던 것이, 남녀를 통합한 세 그룹에서 독거노인과 자녀 동거 노인의 단백 질 섭취량이 낮아진 또 다른 이유로 생각된다. 단백질 및 영양소 섭 취와 허약과의 관계를 살펴볼 수 있는 국내의 연구로서는 Lee 등¹²⁾의 성남 지역의 독거노인 185명 중 48.9%가 영양위험지수가 높았고, 이 들의 일상생활 수행능력 점수가 낮았다는 연구와, Kim 등¹³⁾의 성남 지역의 독거 여성 노인에서 영양소 섭취가 낮을수록 건강위험지수 가 높았다는 연구가 있다. 본 연구에서는 독거 여성 노인의 전반적인 영양소 섭취가 낮아, 일상생활 수행능력의 저하로 표현되는 허약의 위험군으로 예상되며, 독거 여성 노인 중 42.8%에서는 건강 상태가 나쁘다고 응답하여, 이들이 허약의 단계에 진입했을 가능성을 시사 한다. Kobayashi 등²⁵⁾은 일본의 노인 여성(74.7±5.0세, 51.4±7.8 kg)에서 하루에 70 g 이상의 단백질 섭취가 낮은 허약 유병률과 연관되어 있 다고 하였는데 본 연구에서 여성의 하루 평균 단백질 섭취량은 47 g 이었고, 독거 여성은 45 g으로 허약에 대해 영양학적 취약점을 갖고 있음을 알 수 있다. Food and Agriculture Organization/World Health Organization²⁶⁾의 권고안에서는 하루 단백질 섭취 권장량을 0.8 g/kg/

일로 정하고 있고, 2015년 한국인 영양소 섭취 기준²²⁾에서도 65세 이 상 남성은 55 g/일, 여성은 45 g/일로 정하고 있으나, 노인에서 근감소 증과 허약을 막기 위해서는 단백질 섭취량을 상향 조정해야 한다 는 연구결과들^9,25,27)이 지속적으로 나오고 있다. Paddon-Jones와 Rasmussen⁹⁾은 노인에서 근육량 유지를 위해서는 하루 3번의 식사 마다 25–30 g의 단백질을 섭취할 것을 권고하였고, Wolfe 등²⁷⁾은 노 인에서 1.5 g/kg/일의 단백질을 섭취할 것을 권고하였다. Paddon- Jones와 Rasmussen⁹⁾과 Wolfe 등²⁷⁾의 권고를 기준으로 했을 때, 본 연 구에서 권장량 이상을 섭취하고 있는 비율은, 전체 남성의 13.5%, 여 성의 7.9%로 나타나, 노인의 대부분에서 제시된 기준보다 섭취량이 낮다는 것을 알 수 있다. 이것은 영양학적인 측면에서 허약 및 근감 소증 예방의 취약점이 될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 제한 점으로는 단면적 연구의 한계로 각 변수들 간의 인과 관계는 알기 어렵다는 점과 허약과 관련된 영양소 요인 중 단백질 섭취량을 중심

June Hee Kim, et al. Protein Intake and Factors Affecting Protein Intake in the Elderly

Korean Journal of Family Practice

KJFP

으로 하였기 때문에 결과에 있어서 허약과 관련된 그 외의 요인

들^23,24)이 고려되지 않았다는 점이 있다. 또한, 자녀와 동거하는 노인

을 편부모와 동거하는 미혼 자녀에 국한하여 분석하였기 때문에 기 타 동거인과 동거하는 노인에 대해서는 고려되지 않았다는 점도 있 다. 하지만, 본 연구는 한국인을 대표하는 최근(2013–2014년)의 국민 건강영양조사 자료를 이용하여 복합표본분석을 시행하였고, 노인 의 근감소증 및 허약과 관련된 영양소 인자에 대한 연구를 보완하기 위하여, 지금까지 선행 연구가 없었던 단백질 섭취에 영향을 주는 요 인에 대해서도 함께 분석하였다는 장점이 있다. 추후 연구에서는 노 인의 단백질 섭취 부족으로 인한 허약을 예방하기 위해 적정 단백질 섭취의 기준과 근거를 마련하기 위한 연구가 필요할 것으로 생각된 다. 또한, 영양소 섭취량 변화에 따른 단백질 섭취량 변화를 살펴볼 수 있는 종적 연구와 선행 연구에서 밝혀진 노인의 영양소 섭취량과 관련된 인자들에 대해 분석한 연구가 더 많이 진행되어 노인에서 영 양 결핍으로 인한 허약을 예방할 수 있는 대책을 마련하는 것이 필 요할 것으로 생각된다. 그리고 영양 결핍으로 허약의 위험에 직면해 있는 노인들을 지원할 수 있는 구체적인 방법에 대한 연구도 필요할 것이다. 결론적으로, 국민건강영양조사에 참여한 독거, 노인 부부, 자녀 동거 노인의 단백질 및 영양소 섭취량을 비교했을 때, 독거노인 과 자녀 동거 노인의 단백질 섭취량이 낮았고, 독거 여성 노인에서 대 부분의 영양소 섭취량이 가장 낮았다. 그러나 가구 유형은 단백질 섭취량에 영향을 주지는 않는 것으로 나타났다. 하지만 단백질 섭취 량이 영양소 섭취량에 영향을 받고 있는 것을 고려할 때, 이들 그룹 에서 단백질을 포함한 영양소의 충분한 섭취가 좋은 건강 상태를 유 지하고 허약을 예방할 수 있는 영양학적인 요인으로 판단되며, 이들 그룹 노인의 전반적인 영양소 섭취량의 향상을 위한 지속적인 관심 과 지원이 필요할 것으로 생각된다.

요 약

연구배경:

현재 우리나라는 노인 인구수의 증가와 함께 건강 노화 에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 노인의 허약 예방 및 관리에 주목받고 있는 단백질 및 영양소 섭취량을 가구 유형에 따 라 비교해보고, 단백질 섭취에 영향을 주는 요인을 분석해 보고자 하였다.

방법:

국민건강영양조사 제6기(2013–2014년) 자료를 이용하여 65세 이상 1,587명을 대상으로 가구 유형 및 성별에 따라 분류하여 각각 의 단백질 및 영양소 섭취량을 일반선형모형 다중비교를 통하여 비 교해보고, 단백질 섭취에 영향을 주는 요인을 다변량 일반선형모형 분석을 통하여 알아보았다.

결과:

가구 유형 중 독거노인은 28.8%, 부부 노인은 62.8%, 자녀 동거 노인은 8.4%로 나타났다. 단백질 섭취량(g)은 부부 노인(평균±표준 오차, 59.73±1.18) 대비 독거노인(47.91±1.47)과 자녀 동거 노인 (50.49±2.79)이 낮았다(P<0.001). 단백질 이외의 영양소 섭취량은 그 룹에 따라 다양한 차이를 보였으나, 대체로 여성 독거노인에서 가장 낮았다. 노인에서 단백질 섭취는 비음주자인 경우, 좋은 건강 상태인 경우, 식품 섭취량, 에너지섭취량, 지방 섭취량이 높을수록 높았고, 탄수화물 섭취량이 높을수록 낮았다.

결론:

단백질 섭취량은 독거노인과 자녀 동거 노인이 낮고, 독거 여 성 노인의 영양소 섭취량이 가장 낮다. 노인에서 단백질 섭취에 영향 을 주는 요인은 음주 여부, 건강 상태, 식품 섭취량, 에너지 섭취량, 지 방 섭취량, 탄수화물 섭취량이다.

중심단어:

허약; 노인; 단백질; 영양소; 가구 ORCID

김준희, http://orcid.org/0000-0002-0813-1465 양정희, http://orcid.org/0000-0001-8646-6247 김선미, http://orcid.org/0000-0002-8801-3353 신희곤, http://orcid.org/0000-0001-9051-9807 유수영, http://orcid.org/0000-0001-6058-3816 김수현, http://orcid.org/0000-0002-0128-3538 김현우, http://orcid.org/0000-0001-5539-3305

REFERENCES

1. 2015 Statistics of elderly in Korea [Internet]. Daejeon: Statistics Korea; 2015.

[cited 2016 Jul 21]. Available from: http://kostat.go.kr.

2. Kim CO, Kim MJ. Conceptual definition and operationalization of frailty.

Korean J Fam Pract 2011; 1: 85-93.

3. Fried LP, Tangen CM, Walston J, Newman AB, Hirsch C, Gottdiener J, et al.

Frailty in older adults: evidence for a phenotype. J Gerontol A Biol Sci Med Sci 2001; 56: M146-56.

4. Gill TM, Williams CS, Tinetti ME. The combined effects of baseline vulner- ability and acute hospital events on the development of functional depen- dence among community-living older persons. J Gerontol A Biol Sci Med Sci 1999; 54: M377-83.

5. Malafarina V, Uriz-Otano F, Iniesta R, Gil-Guerrero L. Sarcopenia in the el- derly: diagnosis, physiopathology and treatment. Maturitas 2012; 71: 109- 14.

6. Bair MJ, Chen HL, Wu CH, Lee YK, Lin IT, Shih SC. Nutritional influences on age-related frailty. J Gerontol Geriatr Res 2016; 5: 328.

7. Bartali B, Salvini S, Turrini A, Lauretani F, Russo CR, Corsi AM, et al. Age

김준희 외. 노인에서 단백질 섭취량과 단백질 섭취 영향 인자

Korean Journal of Family Practice

KJFP

and disability affect dietary intake. J Nutr 2003; 133: 2868-73.

8. Martínez-Ramírez MJ, Delgado-Martínez AD, Ruiz-Bailén M, de la Fuente C, Martínez-González MÁ, Delgado-Rodríguez M. Protein intake and frac- ture risk in elderly people: a case-control study. Clin Nutr 2012; 31: 391-5.

9. Paddon-Jones D, Rasmussen BB. Dietary protein recommendations and the prevention of sarcopenia. Curr Opin Clin Nutr Metab Care 2009; 12: 86-90.

10. Evans WJ, Cyr-Campbell D. Nutrition, exercise, and healthy aging. J Am Diet Assoc 1997; 97: 632-8.

11. Kim CO. Nutrition for the prevention and management of frailty. The Med- icalnews. 2016 Mar 28. Korean.

12. Lee KW, Lee YM, Kim JH. The health and nutritional status of low-income, alone-living elderly. Korean J Community Nutr 2000; 5: 3-12.

13. Kim HY, Kim MH, Hong SG, Hwang SJ, Park MH. A study on the nutrient intake, health risk factors, blood health status in elderly Korean women liv- ing alone. Korean J Community Nutr 2005; 10: 216-23.

14. Shin SK, Kim HJ, Choi BY, Lee SS. A comparison of food frequency for the elderly regarding different family types: based on community health survey for 2008. Korean J Nutr 2012; 45: 264-73.

15. Kwon MK. Comparative analysis of food intake according to the family type of senior citizens in Seoul area [dissertation]. Seoul: Hanyang Univ.;

2013. Korean.

16. Kim EM, Song YJ, Kim HS. Evaluation of eating habit and dietary intake by family type of seniors utilizing social welfare center in Seoul. Korean J Nutr 2007; 40: 753-61.

17. Lim YJ, Choi YS. Dietary behaviors and seasonal diversity of food intakes of elderly women living alone as compared to those living with family in Gyeongbuk rural area. Korean J Community Nutr 2008; 13: 620-9.

18. Lee YJ, Kwon MK, Baek HJ, Lee SS. Comparative analysis of food intake ac-

cording to the family type of elderly women in Seoul area. J Nutr Health 2015; 48: 277-88.

19. Brioche T, Pagano AF, Py G, Chopard A. Muscle wasting and aging: Experi- mental models, fatty infiltrations, and prevention. Mol Aspects Med 2016;

50: 56-87.

20. Cesari M. Perspective: protein supplementation against sarcopenia and frailty: future perspectives from novel data. J Am Med Dir Assoc 2013; 14:

62-3.

21. Vanitallie TB. Frailty in the elderly: contributions of sarcopenia and visceral protein depletion. Metabolism 2003; 52(10 Suppl 2): 22-6.

22. 2015 Dietary Reference Intakes for Koreans. Sejong: Ministry of Health and Welfare & The Korean Nutrition Society; 2015.

23. Ma SH, Jeung KY, Hong SH, Shim EY, Yoo SH, Kim MY, et al. Correlation between frailty level and disability of the elderly and frailty related factors.

Korean J Fam Med 2009; 30: 588-97.

24. Levers MJ, Estabrooks CA, Ross Kerr JC. Factors contributing to frailty: lit- erature review. J Adv Nurs 2006; 56: 282-91.

25. Kobayashi S, Asakura K, Suga H, Sasaki S. High protein intake is associated with low prevalence of frailty among old Japanese women: a multicenter cross-sectional study. Nutr J 2013; 12: 164.

26. World Health Organization, Food and Agriculture Organization of the United Nations, United Nations University. Protein and amino acid require- ments in human nutrition [Internet]. Geneva: World Health Organization;

2007. [cited 2016 Jul 21]. Available from: http://www.who.int/nutrition/

publications/nutrientrequirements/WHO_TRS_935/en/.

27. Wolfe RR, Miller SL, Miller KB. Optimal protein intake in the elderly. Clin

Nutr 2008; 27: 675-84.