서 론
변증(Pattern identification; PI)은 동아시아 의학에서 활용하 는 핵심진단기술로1,2), WHO에서는 이러한 변증을 환자의 주관적 증상과 객관적 징후의 포괄적 분석을 통해 질병의 위치, 환자의 상 태, 병리, 원인 즉 병위, 병상, 병성, 병인, 병기 및 치료법을 결정 하는 진단행위3) 라고 규정하고 있다. 특히 팔강변증의 하나인 한열
변증은 병증 및 질병의 성질을 판단하고 치료방향을 설정하는 주요 기술로 임상에서 다양하게 활용되어 왔다4,5). 많은 한의학 분야 임 상의들은 질병에 이환된 환자들을 관찰하고 조사하여, 한열을 평가 함으로써 처방을 선택하는 중요단서를 확보한다. 처방에 한열이 활 용되는 대표적인 예로 갱년기 장애 환자 연구나 알레르기 비염 환 자의 한열 연구 등이 알려져 있다6,7).
최근 일차성 레이노 현상(Raynaud’s Phenomenon)이 사망률
일개 대학 교직원 집단에서 고혈압의 위험요인으로서의 평소 한열 예비 연구
정경식·김윤영1·백영화*·장은수2*
한국한의학연구원, 1 : 국립안동대학교 간호학과, 2 : 대전대학교 한의예과
Preliminary Study on Usual Cold or Heat as a Risk Factor for Hypertension in an University Faculty
Kyung Sik Jung, Yun Young Kim
1, Young Hwa Baek*, Eunsu Jang
2*
Division of Future Medicine, Department of Korea Institution of Oriental Medicine, 1 : Nursing, Andong National University, 2 : Department of Korean Medicine, Daejeon University
This study was aimed to reveal that the usual cold or heat state was associated with hypertension and could be a risk. We emailed educational personnel in D university to join this study and 182 subjects participated in from March to December in 2016. The usual cold or heat diagnosis was conducted by two experts who had over 10 years expertise. The blood pressure was measured from the subjected after 10 minute rest with Jawon medical device. The hypertension was diagnosed by the guide of the Seventh Report of the Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure. The frequency analysis was used in general characteristics, Pearson’s Correlation Coefficient analysis was conducted in among continuous variables, and chi-square test was also used between hypertension and cold or heat group. Logistic regression was analyzed to generate the odds ratios (ORs) and 95% confidence interval (CI) for hypertension. The cold score was suggested to have negative association with Body mass Index (BMI, -.374, p<.001), systolic blood pressure (-.333, p<.001), and diastolic pressure (-.261, p<.001). The heat score was analyzed to have positive association with Body mass Index (.413, p<.001), systolic blood pressure (.249, p<.001), and diastolic pressure (.156, p<.001). The distribution of the cold group (35.1%) and non-cold group (64.9%) in hypertension was significantly different (p=0.18). The distribution of the heat group (62.2%) and non-heat group (37.8%) was significantly different (p=0.27). The usual cold was associated with decreased ORs (ORs 0.405, 95% CI=0.191-0.857), and usual heat was associated with increased ORs (ORs 2.327, 95%
CI=1.108-4.888). However, after adjusting body mass index, sex, and smoking, the association was not significantly different. It is possible that usual cold or heat associate with hypertension. Further study is needed to show that usual heat may be a independent risk factor for hypertension through follow up design.
keywords : Cold, Heat, Usual Symptom, Pattern Identification, Hypertension
* Corresponding author
Younghwa Baek, Future Medicine Division, Korea Institute of Oriental Medicine, 1672 Yuseong-daero, Yuseong-gu, Daejeon, 34054, Republic of Korea
·E-mail : [email protected] ·Tel : +82-42-868-9286
Eunsu Jang, Department of Korean Medicine, Daejeon University, 62, Daehak-ro, Dong-gu, Daejeon 300-716, Republic of Korea
·E-mail : [email protected] ·Tel : +82-42-280-2612
·Received : 2019/05/22 ·Revised : 2019/07/05 ·Accepted : 2019/08/22
ⓒ The Society of Pathology in Korean Medicine, The Physiological Society of Korean Medicine pISSN 1738-7698 eISSN 2288-2529 http://dx.doi.org/10.15188/kjopp.2019.08.33.4.232 Available online at https://kmpath.jams.or.kr
과 연관되어 있다는 연구결과들이 발표되면서 특별한 상황이 아닌 평상 시 일반적인 한열 상태의 중요성이 가중되고 있으며8,9), 평상 시 한열 상태를 평가하고 진단할 수 있는 설문지도 개발되고 있다
10). 뿐만 아니라 한의학적 유형이나 체질을 향후 질병의 잠재적 원 인 혹은 미래 질병의 예후를 평가하는 요소로 제시하는 연구들이 꾸준히 늘어나고 있다11-15).
현대사회에서 경제적, 사회적 수준이 증가하면서 건강에 관한 관심 또한 증가하고 있으며, 이러한 흐름 속에서 한의학적 유형이 나 체질 등이 미래 질병의 예측지표로 활용되는 것은 최근 치미병 (治未病)이 강조되는 사회적 흐름과 그 맥락을 같이 하는 것으로 여겨진다16).
고혈압은 심혈관 순환기 질환에서 가장 높은 발생빈도를 가진 질환으로 발병추세가 증가하고 있다17,18). 우리나라에서도 고혈압 치료를 위해 연 890만 명이 의료기관을 방문하고, 570만 명 이상 이 항고혈압 약을 처방 받는다19). 하지만 항고혈압 약물의 부작용, 효과 차이 등의 한계점이 있으며20), 무엇보다도 고혈압은 그 자체 로 협심증, 심근경색과 같은 심장질환의 중요한 위험요인이 되므로
21) 적극적인 환자관리 및 예방이 필요하다. 양 등의 연구에서는 병 리적 한열 특히 열증 상태와 혈압의 변화를 연결시켜 고혈압 현상 이 병리적 열증의 심화와 연관이 있다는 것을 밝힌바 있다22). 이렇게 고혈압이 병리적 한열과 중요한 연관성이 있음이 선행 연구를 통해 확인되었으나 특별한 상황이 아닌 평상 시 한열 불균 형 상태가 고혈압과 연관이 있는지와 더불어 평상 시 한열이 고혈 압의 위험요인으로 작용할 수 있는지에 대한 연구는 아직 밝혀진 바가 없다.
이에 본 연구에서는 D시에 위치한 대학교 교직원들을 대상으 로 혈압 정상군과 고혈압군에서 평소 한열의 분포의 차이를 알아보 고 평상 시 한열 상태가 고혈압의 위험요인으로 작용하는지 확인해 보고자 하였다.
연구대상 및 방법
1. 연구 설계
본 연구는 대학교 교직원들을 대상으로 혈압 정상군과 고혈압 군에서 한열의 분포의 차이를 파악하고 평상 시 한열 상태가 고혈 압의 위험요인으로 작용하는지는 확인하기 위한 임상연구로 단면연 구 설계를 기반으로 환자 대조군 비교연구로 진행되었다.
2. 연구대상 및 자료수집 방법
본 연구는 D시에 위치한 대학교 교직원 들을 대상으로 2016년 3월 28일부터 2016년 12월 31일까지 자료 수집하였으며, 자료수집 시 대상자 보호를 위해 기관생명윤리심의위원회(Institutional Review Board; IRB) 승인(승인번호: 104647-201505-HR-016-03) 후 승인된 내용에 준하여 진행하였다. 연구 대상자들의 자료를 수 집하기 위해 먼저 교직원들의 메일로 연구를 소개하는 메일을 발송 하였으며, 참여연구원과 연구책임자가 직접 교직원을 방문하여 연 구 소개를 하고 참여권유를 하였다. 대상자 중 구두 혹은 메일로 동의를 한 사람들은 대전대학교 진단학 교실 코호트 검진센터로 방
문하여 동의서를 작성하였다. 동의서 작성 후 대상자들은 인구학적 정보, 음주 흡연 등 기초정보, 병력 설문지 등을 작성하고, 충분한 휴식 뒤에 키, 몸무게, 혈압을 측정하였다. 이후 한의 변증진단 전 문가의 검진을 통해 한증 점수와 열증 점수를 파악하였다. 대상자 는 총 193명이었으며, 이 중 한열 정보가 불일치한 데이터를 제외 하고 최종적으로 182건을 분석에 사용하였다.
3. 연구 도구
1) 평소 한-열 상태 평가
한의계에서는 유형 진단에 많은 경우 전문가 진단을 참값으로 사용해 왔다23-25). 본 연구에서도 변증 분야 경력 10년 이상인 전문 가의 진단을 기반으로 합의하는 방식으로 진행되었다. 여기서 변증 분야 전문가란 기초 한의학에서 병리학/진단학 박사학위를 가지고 있 거나, 임상 한의학에서 전문의 자격을 취득한 자 또는 국공립 연구소 에서 변증과 관련된 연구에 종사하고 있는 한의사로 규정하였다.
두 명의 변증 전문가는 평소 증상에 기반하여 대상자를 각각 인터뷰하였다. 인터뷰 순서는 임의로 배정하되 같은 장소, 같은 시 간대에서 순차적으로 진행하였다. 각 전문가는 기존 연구를 통해 개발된 평소증상 기반 한열 도구26,27)를 참고하여 평소 한열에 대해 질문하였고, 맥진, 설진 등 임상정보를 참고하였다. 진료 이후 각 전문가는 100점을 만점으로 한증 열증 점수를 각각 도출하고, 한증 여부, 열증 여부를 체크하였다. 이 때 한증 및 열증 경향이 높을수 록 각각의 점수를 높게 주도록 사전에 합의되었다. 전체 참가자를 대상으로 전문가들의 한증-비한증(非寒證)이 일치한 경우 그대로 한증 또는 비한증으로 진단하고, 한증 비한증이 일치하지 않는 경 우 두 전문가 한증 평균점수를 가지고 한증 여부를 합의하였다. 또 한 전체 참가자를 대상으로 전문가들의 열증-비열증(非熱證)이 일 치한 경우 그대로 열증 또는 비열증으로 진단하고, 일치하지 않는 경우 두 전문가의 열증 평균 점수를 가지고 열증 여부를 합의하였 다. 한증과 열증을 각각 체크하였기에 비한증에는 열증이 포함될 수 있고, 비열증 역시 한증이 포함될 수 있다.
2) 혈압측정 및 고혈압 진단
대상자의 혈압은 연구 간호사가 자동혈압기(자원메디컬)를 사 용하여 측정하였다. 혈압은 일중변동이 큰 점을 고려해 대상자가 검진실에 오면 10분 이상의 충분한 휴식을 취한 뒤 설문이 끝난 시점에 혈압측정을 시행하였다. 고혈압의 기준은 ‘The Seventh Report of the Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure’ 에 의거하여 수축기 혈압 140mmHg 이상이거나, 이완 기 혈압이 90mmHg이상, 혹은 혈압은 정상이더라도 혈압 약을 복 용하는 자는 고혈압으로 분류하였다.
4. 자료 분석 방법
수집된 자료는 SPSS 24.0 Statistics Program을 이용하여 분 석하였다. 연구대상자의 일반적 특성은 빈도분석(Frequency Analysis)을 실시하였으며, 한의사가 진료 후 측정한 평상 시 한- 열 점수는 평균으로 하여 t-test를 실시하였다. 한열 점수와 연령, BMI, 실측 혈압과의 상관관계는 Pearson’s Correlation
Coefficient로 분석하였다. 고혈압과 정상군에 따라 한의사가 진단 한 한증 열증 점수를 바탕으로 한증과 비한증군, 열증과 비열증군 으로 구분하여 그 차이를 chi-square test로 분석하였다. 또한 한 증과 열증 여부에 따른 고혈압의 상대위험도는 Logistic regression을 이용하여 분석하였으며, 성별, 연령, 체질량지수, 음 주 등을 보정변수로 하여 모델을 구분하여 분석하였다.
Fig. 1. Flow chart of subject enrollment. * The Seventh Report of the Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressur; JNC’
결 과
1. 대상자의 일반적 특성
대상자의 일반적 특성을 정상군과 고혈압군으로 나누어 살펴본 결과 정상군에서 남성이 74명, 여성이 71명이었고, 고혈압군에서 남성이 31명, 여성이 6명으로 총 182명 이었다(p<.001). 정상군에 서 술은 마시는 사람이 94명, 고혈압군에서 술을 마시는 사람이 31명이었다(p=.029). 대상자의 연령은 정상군에서 46.36±9.70 이 었고, 고혈압군에서 50.34±6.14 로 고혈압 군이 다소 높게 나타났 고(p=.019), 체질량 지수는 정상군에서 23.626±3.07, 고혈압군에 서 26.705±2.62로 고혈압군이 높게 나타났다(p=.019). 대상자의 한증 점수는 정상군에서 39.90±13.21, 고혈압군에서 32.16±9.69 로 나타났고, 대상자의 열증점수는 정상군에서 37.08±13.18 고혈 압군에서 42.03±11.15로 나타났다(Table 1).
2. 대상자의 한열 점수와 성별, 체질량지수, 수축기 및 이완기 혈압 상관관계
대상자의 한열 점수와 나이, 체질량지수, 수축기 혈압, 이완기 혈압의 상관성을 살펴보았다. 대상자의 한증 점수는 체질량지수와 .374 (p<.001), 수축기 혈압과 .333 (p<.001), 이완기 혈압과 .261 (p<.001) 로 유의한 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 대상 자의 열증 점수는 체질량지수와 .413 (p<.001), 수축기 혈압과
.249 (p<.001), 이완기 혈압과 .156 (p<.001)로 유의하게 양의 상관 관계가 있는 것으로 나타났다(Table 2).
Table 1. General Characteristics of the Subjects (N=182) Characteristics Categories Normal
M±SD / n(%) Hypertension
M±SD / n(%) p-value
Gender Male 74 70.5 31 29.5 <.001
Female 71 92.2 6 7.8
Drinking Yes 94 64.8 31 83.8 .029
No 51 35.2 6 16.2
Smoking Yes 21 14.5 10 27.0
No 124 85.5 27 73.0 .086
Age 46.36±9.70 50.34±6.14 .019
BMI 23.626±3.07 26.705±2.62 <.001
Cold Score 39.90±13.21 32.16±9.69 <.001
Heat Score 37.08±13.18 42.03±11.15 .037
BMI: Body Mass Index
Table 2. The Relation between Age, BMI, SBP, DBP and Cold, Heat Score (N=182)
Cold Score Heat Score Age BMI SBP DBP
r(p) r(p) r(p) r(p) r(p) r(p)
Cold Score 1 Heat Score -.379
(<.001) 1
Age .045
(.550) .012
(.872) 1
BMI -.374
(<.001) .413
(<.001) .155 (.037) 1
SBP -.333
(<.001) .249
(.001) .182 (.014) .531
(<.001) 1
DBP -.261
(<.001) .156
(.035) .187 (.012) .451
(<.001) .875 (<.001) 1
BMI: Body Mass Index, SBP: Systolic Blood Pressure, DBP: Diastolic Blood Pressure3. 정상-고혈압 군에서의 평소 한증 및 열증 분포
대상자의 평소 한증 여부를 조사한 결과 고혈압 군에서 한증군 이 13명(35.1%), 비한증군이 24명(64.9%)으로 나타났고, 혈압 정상 군에서는 한증군이 83명(57.2%), 비한증군이 62명(42.8%)으로 나 타났다 (p=0.18). 대상자의 평소 열증 여부를 조사한 결과 고혈압 군에서 열증군이 23명(62.2%), 비열증군이 14명(37.8%)으로 나타 났고, 혈압 정상군에서는 열증군이 60명(41.4%), 비열증군이 85명 (58.6%)으로 나타났다 (p=0.27)(Fig. 2, 3).
N=182
Fig. 2. The Distribution of Cold-Non Cold Pattern in Normal and
Hypertension Group.
N=182 Fig. 3. The Distribution of Heat-Non Heat Pattern in Normal and Hypertension Group.
4. 평상 시 한증 열증에 따른 고혈압 위험도 ORs
대상자의 한증 및 열증 여부가 고혈압의 위험요인인지를 파악 하기 위해 ORs 값을 살펴본 결과 Crude에서 한증군이 비한증군 에 비해 고혈압에 그 위험도가 유의하게 낮았고(ORs 0.405, 95%
CI=0.191-0.857), 열증군이 비열증군에 비해 그 위험도가 유의하 게 높았다(ORs 2.327, 95% CI=1.108-4.888). 하지만 성별을 보정 한 모델과, 성별과 체질량지수를 보정한 모델, 그리고 마지막으로 흡연까지 보정한 모델에서는 모두 유의성이 나타나지 않았다 (Table 3, 4).
Table 3. The Adjusted ORs (95% CI) by General Characteristics in Cold Pattern (N=182)
Cold
Non-Cold Pattern Cold Pattern (ORs CI)
Crude Reference 0.405(0.191-0.857)*
Model 1 Reference 0.519(0.238-1.133)
Model 2 Reference 0.671(0.296-1.525)
Model 3 Reference 0.680(0.298-1.553)
ORs, odds ratios; CI, confidence intervals; Model 1. Gender ; Model 2. Gender, BMI ; Model 3. Gender, BMI, Drinking, *p<.05
Table 4. The Adjusted ORs (95% CI) by General Characteristics in Heat Pattern (N=182)
Heat
Non-Heat Pattern Heat Pattern (ORs CI)
Crude Reference 2.327(1.108-4.888)*
Model 1 Reference 2.046(0.950-4.407)
Model 2 Reference 1.608(0.720-3.590)
Model 3 Reference 1.592(0.697-3.633)
ORs, odds ratios; CI, confidence intervals; Model 1. Gender ; Model 2. Gender, BMI ; Model 3. Gender, BMI, Drinking, *p<.05
고 찰
본 연구에서는 대학 교직원들을 대상으로 한증 및 열증 여부에 따라 고혈압 분포에 차이가 나는지를 알아보고, 평상 시 한열 상태 가 고혈압의 위험요인이 되는지를 확인해 보았다.
대학에서 근무하는 교직원은 그 직업의 안정성 측면에서 다양 한 직종 가운데 많은 사람들이 선호하는 직업으로28), 이러한 교직
원 집단은 질병을 미연에 예방ㆍ관리하고 건강 증진과 관련된 연구 를 시행하기에 적합한 집단으로 알려져 있다29).
대상자의 평소 한열 점수가 인구학적 정보와 어떤 상관성을 가 지는지 알아보았을 때 체질량지수 및 혈압수치와는 음의 상관관계 를, 대상자의 열증 점수는 대상자의 체질량지수 및 혈압수치와는 양의 상관관계를 나타내었다. 즉 한증의 중증도는 수축기 및 이완 기 혈압과 관련이 있으며, 열증의 중증도는 체질량지수, 수축기 및 이완기 혈압과 서로 긴밀하게 관계가 있음을 의미한다. 이는 평상 시 한열 점수가 혈압과 연관이 있음과 동시에, 체질량지수와도 밀 접한 관계를 맺고 있다는 것을 의미하는 것으로 혈압을 높이는데 한열 및 체질량 지수가 교호작용으로 작용했을 가능성을 제시한다.
일반적으로 한과 열은 대대적인 관계로 해석된다. 하지만 실제 임상에서는 한열이 착잡되어 그것을 하나의 증으로 활용하는 경우 도 있다30,31). 본 연구에서는 평소 한증과 열증의 상관관계가 –379 로 나타났는데, 이는 상관관계가 fair 한 수준이라고 할 수 있다32). 이는 한증과 열증이 다소 밀접하게 연관되지만, 한증이 있다고 해 서 열증이 없고, 열증이 있다고 해서 한증이 없다는 것을 반드시 의미하지 않는다고 할 수 있다. 즉 몸에서 한증과 열증이 상호 배 타적으로 나타나지 않을 수 있음을 의미한다. 배 등은 전문가의 한 증 점수와 열증 점수의 상관관계가 r=0.061, -0.283이라고 하여 한열을 한 축으로 구분하기보다 서로 다른 축으로 구분하여 무한무 열증(無寒無熱證), 한증(寒證), 열증(熱證), 한열착잡증(寒熱錯雜證) 으로 세분화할 필요성을 제시하기도 하였다33). 이렇듯 한열 현상을 대대적 관점으로 볼 것이냐, 아니면 어느 정도 상관성이 있는 별개 의 축이 적합한가에 대해서 아직 논란이 있으며 보다 많은 연구가 필요하다.
주 등의 연구에서는 평상 시 한열 상태가 체질량지수와 상관성 이 있음을 제시하였고34) 양 등의 연구에서는 고혈압 군에서 한열군 에 따라 체질량 지수가 서로 다를 수 있음을 제시하였으며35), 본 연구에서도 한열 점수와 체질량지수는 연관성이 있음을 확인하였 다. 한편 연령에 따라 평소 한열이 변화할 가능성에 대해 주 등의 연구에서는 소양인에서 연령별 차이가 날 수 있음을 제시하였으나, 본 연구에서는 연령의 증가가 한열 상태와 밀접한 관계로 나타나지 않았다36).
고혈압 군에서 평소 한증군이 35.1%, 비한증군이 64.9%으로 나타난 반면, 정상군에서는 한증군이 57.2%, 비한증군이 42.8%였 고, 고혈압 군에서 평소 열증군이 62.2%, 비열증군이 37.8%로 나 타난 반면, 혈압 정상군에서는 열증군이 41.4%, 비열증군이 58.6%
로 평소 한증군과 비한증군, 평소 열증군과 비열증군의 분포가 차 이가 났다. 양 등은 혈압이 높은 군에서 한증 점수가 유의하게 낮 았음을 밝혔고, 열점수가 정상군에서 낮다가 고혈압 전단계에서 높 아져 고혈압군에서도 지속적으로 높아지고 있음을 제시하였다22). 이를 볼 때 평상 시 증상에 기반한 한열이 혈압증가의 위험요인으 로서 작용할 가능성은 분명 존재한다고 보인다.
본 연구에서는 한열과 고혈압에 대해 연구한 기존의 선행연구 에 한 발 더 나아가 평상 시 한증 또는 열증 여부가 고혈압의 위험 요인일 가능성을 회귀분석을 통해 파악해 보았다. 이는 한열 점수 와 체질량 지수가 상당히 밀접한 관계가 있어 체질량지수의 교호작
용을 배제하고자 함이었다. 그 결과 평상 시의 한증, 열증이 고혈 압의 위험요인이 될 수 있을지에 대해 살펴보면, 평소 한증군이 비 한증군에 비해 ORs 값이 낮고, 평소 열증군이 비열증군에 비해 고 혈압 ORS 값이 높아 한증, 열증 여부가 고혈압의 위험요인으로 작 용할 가능성이 있다고 할 수 있다. 하지만 성별, 체질량지수, 흡연 등을 보정하면 그 유의성이 사라진다는 점을 볼 때 다른 요인 특히 체질량지수가 평소 한증 열증과 고혈압에 영향을 많이 미친 것으로 생각된다.
본 연구는 평상 시 한열불균형이 고혈압의 위험요인이 될 수 있는가에 대해 살펴본 연구로, 평상 시 한열 불균형과 고혈압이 밀 접한 상관성이 있음을 제시하였다. 하지만 대상자 수가 적어 체질 량지수와의 관계를 배제했을 때 유의성이 사라지는 경향이었다. 특 히, 일개 대학 교직원을 대상으로 한 연구로 그 결과를 전체 집단 으로 확산하기가 어려운 제한점을 가진다. 최근 들어 대학입학생 숫자감소로 인한 업무 스트레스 역시 연구결과에 영향을 미쳤을 가 능성이 상존한다. 마지막으로 본 연구에서 전문가를 활용하여 변증 진단과 점수를 매긴 방식은 객관적이지 못할 수 있다. 하지만 아직 까지 변증기준으로 활용할 수 있는 객관적 진단법이 부재하고 임상 실제에서 전문가 진단법이 활용되는 측면에서 현 시점의 최선이라 고 할 수 있다. 균형을 중요시하는 한의학적 관점으로 볼 때 한열 의 불균형은 향후 질병을 초래할 수 있는 하나의 전조일 수 있다.
한열 불균형이 불건강을 야기하는 원인일 수 있다는 점에서 향후 다양한 집단에서 대상자 수를 추가하고, 정량적인 한열지표를 보완 하여 추적관찰을 통해 한열불균형이 고혈압의 위험요인인지를 파악 해 볼 필요가 있다고 생각한다.
결 론
본 연구는 평상 시 한열 불균형이 고혈압의 위험요인이 될 수 있는가에 대해 교직원 182명을 대상으로 혈압측정과 문진 및 전문 가 기반 한열을 조사하여 아래와 같은 결론을 얻었다.
평상 시 한열 상태 점수는 이완기 혈압 및 수축기 혈압수치와 밀접한 상관성이 있다.
고혈압군과 정상군에서의 한증과 비한증군 분포 및 고혈압군과 정상군에서의 열증과 비열증군 분포에 차이가 있는 것으로 나타났다.
평상 시 한열 불균형이 고혈압의 위험요인일 가능성에 대해 보 정 전에는 유의하게 나타났으나, 체질량지수, 성별, 인구학적 정보 등을 보정한 후에는 유의하게 나타나지 않았다.
이상의 결과를 살펴보았을 때 고혈압군과 정상군에서 평소 한 증과 비한증 분포 및 고혈압과 정상군에서 열증과 비열증의 분포에 차이가 관찰되었으나, 그것이 고혈압의 위험요인이 될 수 있는지는 확인되지 않았다. 향후 다양한 집단에서 대상자 수를 추가하여, 한 열 불균형이 고혈압의 위험요인이 될 수 있는지에 대한 추적연구가 필요하다.
감사의 글
이 논문은 2019년도 한국한의학연구원 기관주요사업인 '한의
유전체 역학 인프라 구축' 과제 (Grant No. KSN1713091)와 한국
연구재단 이공분야 대학중점연구사업 (Grant No.
2018R1A6A1A03025221)의 지원을 받아 수행된 연구임.
References
1. G.M. “The foundations of Chinese medicine : a comprehensive text for acupuncturists and herbalists”, Edinburgh. 1989;3-229.
2. Cha WS, Oh JH, Park HJ, Ahn SW, Hong SY, Kim NI.
"Historical difference between traditional Korean medicine and traditional Chinese medicine," Neurological Research in Autism Spectrum Disorders. 2007;29(1):5-9.
3. World Health Organization. Western Pacific Region.
WHO international Standard Terminologies on Traditional Medicine in the Western Pacific region.
2007;13.
4. Yeo MK, Park KH, Jang ES, Lee YS. A National Survey on Utilization of Pattern Identification among Korean Medicine Doctors. Journal of Society of Preventive Korean Medicine. 2015;19(3):45-55.
5. Jiang M, Lv AP. A cold/heat property classification strategy based on bio-effects of herbal medicines.
China journal of Chinese materia medica.
2014;39(11):2149-52.
6. Novak E, Berek JS. Berek & Novak's gynecology.
Lippincott Williams & Wilkins. 2007.
7. Li, J.M. The curative effect observation of chinese medical differentiation of symptoms and signs on allergic rhinitis. Journal of Henan University of Chinese Medicine. 2009;4(4).
8. Tokunaga H, Munakata K, Katayama K, Yamaguchi R, Imoto S, Miyano S, Watanabe K. Clinical data mining related to the Japanese kampo concept "hie"
(oversensitivity to cold) in men and pre- and postmenopausal women. Evidence-based complementary and alternative medicine : eCAM. 2014: 832824.
9. Nietert PJ, Shaftman SR, Silver RM, Wolf BJ, Egan BM, Hunt KJ, Smith EA. Raynaud phenomenon and mortality: 20+ years of follow-up of the Charleston Heart Study cohort. Clinical epidemiology. 2015;7:161-8.
10. Bae KH, Jang ES, Park KH, Lee YS. Development on the Questionnaire of Cold-Heat Pattern Identification Based on Usual Symptoms: Reliability and validation Study. J Physiol & Pathol Korean Med.2018;32(5):341-6.
11. Lee TG, Koh BH, Lee SK. Sasang constitution as a risk factor for diabetes mellitus: a cross-sectional study.
eCAM. 2009;6(S1):99-103.
12. Jang ES, Baek YH, Park KH, Lee SW. Could the Sasang constitution itself be a risk factor of abdominal obesity?. BMC Complementary and Alternative Medicine 2013;13(1):72.
13. Jang ES, Baek YH, Park KH, Lee SW. The Difference of Digestion, Sweat, Stool, Urination, Drinking, cold and Hotness Characteristics according to Sasang Constitutional Exterior and Interior Diagnosis. Journal of Sasang Constitutional Medicine. 2012;24(1):43-53.
14. Kim JE, Lee JC, Park KM, Kang HC, Lee SG.
Relationships between depression, anxiety, exterior-interior pattern and cole-heat pattern and Heart Rate Variability in Healthy Subjects. Korean J.
Oriental Physiology & Pathology. 2006;20(2):482-7.
15. Jang ES, Kim MG, Baek YW, Kim YJ, Kim, JY. Influence of cold and heat characteristics and health state in sasang constitution diagnosis. Journal of Sasang Constitutional Medicine. 2009;21(3):76-88.
16. Kim SH, Joo JC, Hwang DU, Lee SW. A Report on Traditional Chinese Medicine (TCM) Constitution Theory and Chinese Health Administration Center. Journal of Sasang Constitutional Medicine. 2010;22(3):59-66.
17. Association of Korean Medicine Professors for Cardiovascular and Neurological Medicine.
Cardiovascular and neurological medicine in Korean medicineⅠ. Seoul: Uri medical books; 2016;196-8.
18. Danaei G, Finucane MM, Lin JK, Singh GM, Paciorek CJ, Cowan MJ, et al: National, regional, and global trends in systolic blood pressure since 1980: systematic analysis of health examination surveys and epidemiological studies with 786 country-years and 5· 4 million participants. The Lancet 2011;377(9765):568-77.
19. Cho MC. Korea Hypertension Fact Sheet 2018. The Korean Society of Hypertension. 2018;7.
20. Elliott WJ. What factors contribute to the inadequate control of elevated blood pressure? J Clin Hypertens (Greenwich) 2008;10(S1):20-6.
21. Ong KL, Cheung BM, Man YB, Lau CP, Lam KS:
Prevalence, awareness, treatment, and control of hypertension among United States adults 1999–2004.
Hypertension 2007;49(1):69-75.
22. Yang CS, Kim YG, Kim, Kim C, Song MY. Pattern Analysis in Patients with Hypertension grades. Korean J.
Oriental Physiology & Pathology 2012;26(6):934-9.
23. Park YJ, Park JS, Kim MY, Park YB. Development of a Valid and Reliable Phlegm Pattern Questionnaire. The Journal of Alternative and Complementary Medicine, 2011;17(9).
24. Park YJ, Cho SW, Lee BH, Park YB. Development and Validation of the Yin Deficiency Scale. The Journal of Alternative and Complementary Medicine, 2013;19(1).
25. Do JH, Jang ES, Ku BC, Jang JS, Kim HG, Kim JY.
Development of an integrated Sasang constitution diagnosis method using face, body shape, voice, and questionnaire information. BMC Complementary and Alternative Medicine(ISCMR).2012;12:85.
26. Yeo M, Park K, Bae K, Jang E, Lee Y. Development on the Questionnaire of Cold-Heat Pattern Identification Based on Usual Symptoms for Health Promotion - Focused on Reliability Study. J Physiol & Pathol Korean Med. 2016;30(2):116-23.
27. Bae KH, Yoon YH, Yeo MK, Kim HS, Lee YS, Lee SW.
Development on the Questionnaire of Cold-Heat Pattern Identification Based on Usual Symptoms for Health Promotion - Focused on Agreement Study. J Soc Prev Korean Med. 2016;20(2):17-26.
28. Han SG, Chang HJ, Chang JH, Jang HJ, Yoon SR. The Study of Korean Occupational Index. Sejong, Korea:
Korea Research Institute for Vocational Education &
Traing. 2015.
29. Kim BS, Lee CI, Han SD. Health Program for increasing Physical fitness of the faculties in Hallim University.
Journal of physical education. 1994;22:263-72.
30. Kim JB, Kim JH, Son CG, Kang WC, Cho JH.
Development of Instrument of Pattern Identification for Functional Dyspepsia. The Korean Journal of Oriental Physiology and Pathology 2010;24(6):1094–8.
31. Lee JH, Cho SH, Ko SJ, Kim JS, Park JW, Study on the Possibility of Quantitative Measurement of Abdominal Examinations in Korean Medicine - A Focus on Diagnosis of Abdominal Coldness in Functional Dyspepsia Patients -The Journal of Internal Korean Medicine > Volume 2018;39(4):495-510.
32. Kong. KA. Statistical Methods: Reliability Assessment and Method Comparison. Ewha Med J 2017;40(1):9-16 33. Bae KH, Park KH, Lee YS, Jang ES. Important Items
Extracted through the Questionnaire of Cold and Heat Pattern Identification by the Experts’ Agreement. J.
Physiology & Pathology 2016;30(6):466-73.
34. Joo JC, Lee SW, Park SJ. Comparison of Health Status and Mibyeong Characteristics between Cold Syndrome and Heat Syndrome by Cold Heat Syndrome Differentiation Score. J Korean Med. 2018;39(1):13-21 35. Yang NR, Han CH. Study on Cold-Heat Pattern
Identification in Hypertensive Patients with Antihypertensive Agents Korean J. Orient. Int. Med.
2013;34(3):267-77.
36. Park SJ, Lee YS, Joo JC. Study on the Difference of Cold
-heat Patterns According to Sasang Cinstitution. J Sasang Constitut Med 2017;29(4):326-335.
