초음파 측정법을 이용한 여성 농업인들의 골다공증 유병률과 관련 요인
인제대학교 의과대학 직업환경의학교실
김 정 호
Prevalence and Factors associated with Osteoporosis using Quantitative Ultrasound Measurements in Women Farmers
Jeong Ho Kim
Department of Occupational and Environmental Medicine, College of Medicine, Inje University, Busan, Korea
Objectives: The aim of this study was to investigate prevalence of osteoporosis and its related factors in women farm workers.
Methods: The present study is a cross-sectional study. The study population consisted of 94 women farm workers aged 38 years and older with BMD measurements using quantitative ultrasound at calcaneus.
Prevalence of osteoporosis and its related risk factors were analyzed.
Results: Prevalence of osteoporosis in women farm workers (range of age, 38～83 year-old; average age, 61.3 year-old) was 40.4% at calcaneus. Risk of osteoporosis was significantly increased with age; 60～69 year-old (OR, 18.50; 95% CI, 3.55～96.34) and ≥70 year-old (OR, 57.81; 95% CI, 11.32～295.20). After adjusting for age, risk of osteoporosis was significantly associated with annual household income below 20,000,000 Won (OR, 9.86; 95% CI, 1.03～94.34) and overweight (BMI, 23.0～24.9 kg/m2) (OR, 0.18; 95% CI, 0.05～0.72).
Conclusions: Prevalence of osteoporosis in women farm workers was high and risk of osteoporosis was significantly associated with age, household income and BMI.
Key Words: Osteoporosis, Prevalence, Women farm workers
Received: May 23, 2014 Revised: July 14, 2014 Accepted: August 18, 2014
Corresponding Author: Jeong Ho Kim, Department of Occupational and Environmental Medicine, College of Medicine, Inje University, 633-165 Gaegum-Dong, Busanjin-Gu, Busan 614-765, Korea
Tel: +82-51-890-6303, Fax: +82-51-895-1323, E-mail: [email protected]
* This work was supported by Grant from Inje University, 2011.
골다공증은 골강도의 약화로 골절의 위험성이 증 가되는 골격계 질환으로,1 전 세계적으로 중요한 보 건문제이다.2
골다공증은 노년 인구에서 요통과 골절을 일으킬 뿐만 아니라, 활동을 제한시킴으로써 생명을 위협할 수 있는 이차적인 합병증으로 이어질 수 있다. 따라 서 골다공증과 이에 관련된 골절을 예방하는 것은 노인들의 건강, 삶의 질, 그리고 독립적인 생활을 유
지하는데 필수적이다.3
전 세계 여성 인구 중 약 2억 명이 골다공증에 이 환되어 있고, 미국에서는 1,000만 명 이상이 골다공 증에 이환되어 있으며 2020년에 50세 이상 인구에서 1,400만 명이 이환될 것으로 추계하고 있다.2 미국에서 골다공증 관련 골절의 연간 발생은 150 만 명을 초과했으며,2 전 세계적으로 노년 인구의 급 격한 증가로 인하여 고관절 골절 발생은 1990년 170
만 명에서 2050년에 630만 명이 될 것으로 추계하고 있다.4 그리고 미국 백인 50세 여성의 생애 골절 위 험은 약 40%이며, 남성은 약 13%이다.3
미국 보건의료제계에서 골다공증 관련 골절의 경 제학적 부담은 연간 약 170억 달러이며 2040년에는 500억 달러로 추계되며, 이것은 뇌졸중, 유방암, 당 뇨병, 혹은 만성폐질환의 추계된 연간 비용보다 더 많다.2
우리나라 국민건강영양조사(2008～2011년)에서 50 세 이상 인구의 골다공증 유병률은 22.5%로, 성별로 는 여자 37.5%, 남자 7.5%로 여자가 남자보다 5배 정도 높았고, 50대 8.8%, 60대 22.3%, 70대 이상 48.4%로 연령 증가와 함께 급격히 증가하였다.5 그 러나 우리나라 50세 이상 인구의 골다공증 인지율은 24.7%로 낮은 수준이며, 골다공증 치료율 또한 10.8%로 매우 낮은 수준이다.5
우리나라 65세 이상의 고령인구는 2010년 545만 명(전체인구의 11%)에 비해, 2030년 1,269만 명(전체 인구의 24.3%)으로 2.3배, 2060년 1,762만 명(전체인 구의 40.1%)으로 3배 이상 증가할 것으로 예상된다.6 골다공증 환자의 총 건강보험 진료비도 2004년 389 억 원에 비해 2008년 575억 원으로 47.8% 증가한 것 으로 나타났다.7 따라서 우리나라도 고령화 사회로 나아감에 따라 골다공증의 증가로 인한 사회경제적 부담도 지속적으로 증가할 것으로 예상할 수 있다.
우리나라 농가 인구 또한 2011년 2,962천명이며, 농가인구 중 65세 이상은 2001년 24.4%에서 2011년 33.7%로 크게 증가하였다.8 따라서 향후 농업인의 고령화와 더불어 여성 농업인에서의 골다공증은 중 요한 보건문제로 나타날 수 있다.
초음파를 이용한 골 밀도 측정방법은 비교적 간편 하고, 방사선 피폭이 없으며, 비교적 비용이 저렴하 며, 이동이 간편하여 최근 선별 목적으로 유용하게 사용되고 있다. 또한 골절 위험도를 예측하는데 이 중 에너지 방사선 흡수 계측법(dual energy X-ray absorptiometery, 이하 ‘DXA'라 한다)과 비슷한 유용 성을 갖는다.9
본 연구에서는 농촌지역 여성 농업인들을 대상으 로 정량적 초음파 측정법을 이용하여 골다공증 유병 률과 이와 연관된 요인들을 분석하고자 한다.
대상 및 방법
2011년과 2013년 농작업안전모델마을사업에 참여 한 농촌 마을 주민 중에서 여성 농업인을 연구대상 으로 하였다. 2011년 5월부터 7월 사이에 경남 고성 군 1개 마을 여성 농업인 27명과 경남 진주시 금산 면 1개 마을 여성 농업인 58명, 그리고 2013년 7월 경남 의령군 1개 마을 여성 농업인 27명으로 총 111 명이 참여하였다. 이들 중에서 골밀도에 영향을 줄 수 있는 골다공증 치료 병력을 가진 16명과 갑상선 암 수술 병력이 있는 1명을 제외한 94명이 최종 분 석 대상이었다.
구조화된 설문지를 이용하여 연령, 성별, 연 가구 소득, 교육 수준, 농사 기간, 음주 유무, 운동 유무 등에 대해 설문 조사하였다. 농사 기간은 식량작물, 원예작물 또는 축산 등에서 종사한 기간이다. 월 2 회상 음주하는 경우 음주하는 것으로 정하였다. 농 업 활동 이외에 별도로 건강을 위하여 운동을 하는 경우를 운동을 하는 것으로 정하였다. 신체계측으로 신장과 체중은 신장 체중 자동측정기(DongSahn Jenix, DS-102, Seoul, Korea)를 이용하여 측정하였고, 줄자를 이용하여 대상자 측면 중간액와선(mid- axillary line)에서 마지막 늑골 하단과 장골능성 상단 의 중간지점에서 허리둘레를 측정하였다. 체질량지 수(body mass index, 이하 ‘BMI’라 한다)는 체중(kg)/
{신장(m)}2으로 산출하였다.
골밀도 측정은 정량적 초음파(quantitative ultra- sound, 이하 ‘QUS’라 한다)를 이용한 측정기(SONOST 3000, OsteoSys, Seoul, Korea)를 사용하였고, 종골 (calcaneus) 부위에서 1회 측정하였다.
골밀도는 측정된 초음파 투과 속도(speed of sound, SOS)와 광역 초음파 감쇠(broadband ultrasound atte- nuation, BUA)를 종합적으로 반영한 골질지수(bone quality index, BQI)로 산출 되었다. 골밀도 측정 결과 BQI는 제조회사의 측정기기 사용자 매뉴얼에 제시 된 방법에 따라(개인의 골밀도 측정값-젊은 집단의 골밀도 평균값)/표준편차로 표현되는 T-값으로 나타 났으며, 만일 (1) T-값≥-1.0이면 정상, (2) -1.0˃ T- 값>-2.5이면 골감소증(osteopenia), 그리고 (3) T-값
≤-2.5이면 골다공증(osteoporosis)으로 진단하였다.
Table 1. General and physical characteristics in women farm workers
Variables Mean±S.D.†
Age (year-old) 61.3±12.4
(range: 38～83)
Farming (years) 31.6±7.0
BMI‡ (kg/m2) 23.3±3.2
Height (cm) 154.4±5.9
Weight (kg) 55.8±9.5
Waist circumference (cm) 75.9±6.6 Number(%) Annual household income (1,000 Won)
～19,990 20,000～
37 (56.9) 28 (43.1) Formal school education
No Yes
20 (30.3) 46 (69.7) Alcohol drinking
No Yes
62 (74.7) 21 (25.3) Exercise for health
No Yes
48 (57.8) 35 (42.2)
†S.D.; standard deviation, ‡BMI; body mass index
Table 2. Age-specific prevalence of osteoporosis in women farm workers
Age (year-old)
Normal/Osteopenia [No(%)]
Osteoporosis [No(%)]
30～39 3 (100.0) 0 (0.0)
40～49 19 (100.0) 0 (0.0)
50～59 15 (88.2) 2 (11.8)
60～69 11 (50.0) 11 (50.0)
70～79 8 (28.6) 20 (71.4)
80～89 0 (0.0) 5 (100.0) Total 56 (59.6) 38 (40.4) Mantel-Haenszel χ2=37.8871, P<0.0001
그러나 30～39세 연령은 T-값 대신 ‘(개인의 골밀도 측정값-동일 연령 집단의 골밀도 평균값)/표준편차’
로 표현되는 Z-값이 -2.0 이하이면 ‘연령 기대치이 하(below the expected range for age)’로7 진단하고 골 다공증 군에 포함하기로 정하였다.
수집된 자료는 SAS (ver. 9.2)를 이용하여 분석하였 다. 연령별 골다공증 유병률의 경향에 대해서는 Mantel-Haenszel χ2 값을 구하였다. 골다공증에 영향 을 줄 수 있는 연 가구소득, 교육수준, 음주유무, 운 동유무, 농사 기간, BMI, 신장, 체중 및 복부 둘레 변 수들에 대해서 카이제곱검정을 실시하였다. 카이제 곱검정에서 유의한 변수로 나타난 연령, 연 가구소 득, 교육수준, 음주유무, 운동유무, 농사기간, BMI 및 체중을 독립변수로 하고 골다공증 유무를 종속변 수로 하여 단순 로지스틱 회귀분석을 실시하여 보정 전 골다공증 비차비를 구하였으며, 연 가구소득, 교 육수준, 음주유무, 운동유무, 농사 기간, BMI 및 체 중 변수를 연령으로 보정한 골다공증 비차비를 구하 였다.
결 과
1. 일반적 특성
여성 농업인의 평균 연령은 61.3±12.4세(범위: 38
～83세)이었다. 평균 농사기간은 31.6±17.0년이었다.
평균 BMI는 23.3±3.2 kg/m2, 평균 신장은 154.4±5.9 cm, 평균 체중은 55.8±9.5 kg, 평균 허리둘레는 75.9
±6.6 cm이었다. 연 가구소득은 2,000만원 미만군이 56.9%, 2,000만원 이상군이 43.1%이었고, 정규 학교 교육을 받은 사람은 69.7%였다. 음주자는 25.3%이었 고, 건강을 위하여 운동을 하는 사람은 42.2%이었다 (Table 1).
2. 연령별 골다공증 유병률
여성 농업인들의 골다공증 유병률은 40.4%로 나 타났다. 연령별로는 80세 이상 군이 100.0%로 가장 높았으며, 다음으로 70～70세군 71.4%, 60～69세군 50.0%, 50～59세군 11.8% 순이었다. 30～49세군에서 는 골다공증 유병자가 없었으며, 50세 이상 군에서 나이가 증가함에 따라 유병률이 높아졌다(P<
0.0001)(Table 2).
3. 골다공증 관련요인
가구소득이 2,000만원 미만 군에서 골다공증 유병 률은 51.4%이었으나 2,000만원 이상 군에서는 3.6%
로 낮았다(P<0.0001). 정규 학교 교육을 받은 사람 의 골다공증 유별률 17.4%에 비하여 그렇지 않은 사 람은 65.0%로 높았다(P=0.0001).
Table 3. Osteoporosis and related factors in women farm workers
Variables Normal/Osteopenia
[No(%)]
Osteoporosis
[No(%)] P-value
Annual household income (1,000 Won) ～1,990
20,000～
18 (48.6) 27 (96.4)
19 (51.4)
1 (3.6) P<0.0001
Formal school education No
Yes
7 (35.0) 38 (82.6)
13 (65.0)
8 (17.4) P=0.0001
Alcohol drinking No
Yes
35 (56.5) 19 (90.5)
27 (43.5) 2 (9.5)
P=0.0047 Exercise for health
Yes No
26 (74.3) 28 (58.3)
9 (25.7)
20 (41.7) P=0.1322
Farming (years) ～29 30～
30 (85.7) 21 (48.8)
5 (14.3) 22 (51.2)
P=0.0007 BMI† (kg/m2)
～18.4 18.5～22.9 23.0～24.9 25.0～29.9 30.0～
1 (33.3) 20 (44.4) 17 (77.3) 16 (72.7) 2 (100.0)
2 (66.7) 25 (55.6) 5 (22.7) 6 (27.3) 0 (0.0)
P=0.0017
Height (cm) ～154.9 155.0～
22 (51.2) 34 (66.7)
21 (48.8) 17 (33.3)
P=0.1270 Weight (kg)
～54.9 55.0～
18 (40.0) 38 (77.5)
27 (60.0)
11 (22.5) P=0.0002
Abdominal obesity (WC‡>85 cm) No
Yes
52 (58.4) 4 (80.0)
37 (41.6)
1 (20.0) P=0.3388
†BMI; body mass index, ‡WC; waist circumference
음주군의 골다공증 유병률은 9.5%이었으나 비음 주군은 43.5%로 높았다(P=0.0047). 건강을 위하여 운 동을 하는 군의 골다공증 유병률은 25.7%로 운동을 하지 않는 군 41.7%보다는 낮았으나 유의한 차이는 없었다(P=0.1322).
농사 기간이 29년 이하군의 골다공증 유병률은 14.3%로 30년 이상군 51.2%보다 낮았다(P=0.0007).
BMI가 18.5 kg/m2 미만의 경우 골다공증 유병률이 66.7%로 가장 높았고, BMI가 높아질수록 골다공증 유병률은 낮았다(P=0.0017). 체중이 55.0 kg 미만 군 의 골다공증 유병률은 60.0%로 55.0 kg 이상 군
22.5%보다 높았다(P=0.0002). 신장이나 허리둘레 구 분에 따른 유병률의 유의한 차이는 없었다(Table 3).
연령, 가구 소득, 교육수준, 음주유무, 농사기간, BMI 및 체중의 보정전 골다공증 비차비(odds ratio) 를 구하였다.
연령의 경우 59세 이하 군에 비해 60～69세군의 비차비는 18.50 (95% 신뢰구간 3.55～96.34) 및 70세 이상군의 비차비는 57.81 (95% 신뢰구간 11.32～
295.20)로 연령이 증가할수록 골다공증 위험도가 높 았다.
가구소득이 2,000만원 이상 군에 비하여 2,000만
Table 4. Odds ratio relating osteoporosis to selected characteristics in women farm workers
Variables Crude OR†(95% C.I.‡) Age adjusted OR (95% C.I.)
Age (year-old) 30～59 60～60 70～
1.00
18.50 (3.55～96.34) 57.81 (11.32～295.20) Annual household income (1,000 Won)
～19,990 20,000～
28.50 (3.50～232.14) 1.00
9.86 (1.03～94.34) 1.00
Formal school education No
Yes 8.82 (2.67～29.11)
1.00
3.01 (0.63～14.37) 1.00
Alcohol drinking No
Yes
1.00
0.14 (0.03～0.64)
1.00
0.22 (0.04～1.26) Exercise for health
Yes No
1.00
2.06 (0.80～5.34)
1.00
1.30 (0.40～4.25) Farming (years)
～29 30～
1.00
6.29 (2.05～19.26)
1.00
0.66 (0.02～4.03) BMI§ (kg/m2)
～18.4 18.5～22.9 23.0～24.9 25.0～
1.60 (0.34～18.94) 1.00
0.24 (0.07～0.75) 0.27 (0.09～0.80)
3.25 (0.10～109.54) 1.00
0.18 (0.05～0.72) 0.59 (0.13～2.69) Weight (kg)
～54.9 55.0～
1.00
0.19 (0.08～0.47)
1.00
0.38 (0.12～1.20)
†OR; odds ratio, ‡C.I.; confidence interval, §BMI; body mass index
원 미만인 군의 비차비는 28.50 (95% 신뢰구간 3.5 0～ 232.14)이었으며, 정규 학교 교육을 받은 사람에 비해 교육을 받지 않은 사람의 비차비는 8.82 (95%
신뢰구간 2.67～29.11)이었고, 농사기간이 30년 미만 군에 비해 30년 이상군의 비차비는 6.29 (95% 신뢰 구간 2.05～19.26)이었다. 한편 음주를 하지 않는 군 에 비해 음주를 하는 군의 비차비는 0.14 (95% 신뢰 구간 0.03～0.64)로 나타났다. BMI가 18.5～22.9 kg/m2 군에 비해 23.0～24.9 kg/m2 군의 비차비는 0.24 (95%
신뢰구간 0.07～0.75) 및 25.0 kg/m2 이상군의 비차비 는 0.27 (95% 신뢰구간 0.09～0.80)로 나타났다. 체중 이 55.0 kg 미만인 군에 비해 55.0 kg 이상인 군의 비 차비는 0.19 (95% 신뢰구간 0.08～0.47)로 나타났다
(Table 4).
다음으로 가구소득, 교육수준, 음주유무, 운동, 농 사기간, BMI 및 체중 변수를 연령으로 보정한 골다 공증 비차비를 구하였다. 가구소득이 2,000만원 이 상 군에 비하여 2,000만원 미만인 군의 비차비는 9.86 (95% 신뢰구간 1.03～94.34)으로 위험 요인으로 나타났다. BMI가 18.5～22.9 kg/m2 군에 비해 23.0～
24.9 kg/m2 군의 비차비는 0.18 (95% 신뢰구간 0.05～
0.725)로 보호 효과가 있는 것으로 나타났다. 그러나 교육수준, 음주유무, 운동유무, 농사기간 및 체중은 골다공증에 대한 위험도에 영향을 주지 않았다 (Table 4).
고 찰
골격계 성장이 완료된 후의 최대 골량은 남자보다 여자에서 더 낮으며,3 여성의 경우 폐경 이후 여성호 르몬 결핍으로 급격한 골 흡수가 일어나고, 이후 노 화로 골 형성이 점차 감소되어 결국 골 소실이 진행 되므로,7 골다공증은 남자보다 여자에서 더 많다. 따 라서 폐경 후 여성은 연령이 증가함에 따른 뼈 소실3 에 대해 일생 동안 관리가 필요하다.
2008년 우리나라 골다공증 관련 골절 발생률은 50 세 이상 남녀에서 인구 100,000명 당 1,614건이었으 며, 여자가 남자보다 3배 많았다. 그리고 발생률은 나이가 들수록 높아졌다. 50세 기준에서 이후의 생 애 골다공증 관련 골절의 위험도는 여자에서 59.5%, 남자에서 23.8%였다.10
골다공증은 골절이 일어나기 전에 거의 증상이 없 기 때문에 효과적으로 치료 받을 수 있는 초기에 질 환이 발견되는 경우는 소수에 불과하며, 조기 발견 시 치료할 수 있는 효과적인 방법이 있고 또한 질병 의 경과가 급속하지 않아 조기발견이 가능한 시기가 존재하므로,11 골다공증 관련 골절이 발생하기 전에 위험 인구집단에서 위험 요인의 관리뿐만 아니라 조 기진단과 조기치료가 중요할 수 있다.
일반적으로 골다공증 유병률은 연구 집단, 연구 지역 및 측정방법에 따라 차이가 있으므로 비교하기 가 쉽지 않다.
DXA 검사로 진단한 골다공증은 유병률은 우리나 라 국민건강영양조사(2008～2011년)에서는 50세 이 상 여성의 대퇴골과 요추부에서 37.5%였다.5 외국의 예를 보면, 미국 50세 이상 여성의 골다공증 유병률 은 대퇴골 경부에서 11%,12 캐나다의 50세 이상 여 성 골다공증 유병률은 15.8%(요추부 12.1% 및 대퇴 골 경부 7.9%),13 EU 5개국(독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인 그리고 영국)의 50～84세 여성의 골다공증 유병률은 약 21%이었다.14 일본의 50～79세 여성의 골다공증 유병률은 요추 38.0%, 대퇴골 경부 11.6%
및 요골 원위부(distal radius) 56.8%이었고,15 중국 50 세 이상 여성의 골다공증 유병률은 대퇴골 15%, 요 추부 28% 및 요추 및 대퇴골 31%이었으며, 사우디 아라비아 50～79세 여성의 골다공증 유병률은 요추
부 37.4% 및 고관절 부위 44.1%, 레바논 50～79세 여성의 골다공증 유병률은 요추부 11%, 대퇴골 경 부 2% 및 요골 13%, 모로코 폐경 후 여성의 골다공 증 유병률 요추부 37.9% 및 고관절 6.7% 및 타이완 50세 이상 여성 골다공증 유병률은 11.35%16으로 국 가(인종) 또는 측정 부위에 따라 유병률의 차이가 있 다.
국내의 지역사회를 기반으로 DXA 검사에 의한 골다공증 유병률은 경기도 안성지역 50～79세 여성 에서 요추부 24.3%, 대퇴골 경부 5.7%이었고,17 전남 남원지역에서 50～79세 여성에서 요추부 40.1% 및 대퇴골 경부 12.4%이었으며,18 춘천지역 45세 이상 폐경 후 여성에서 요추부 39.23%이었고,19 춘천, 강 화 및 청주 지역 40세 이상 여성의 종골 및 요골 원 위부는 각각 27.3% 및 18.8%20으로 나타나 조사 지 역, 대상 인구집단이나 측정 부위에 따라 다소 차이 가 있었다.
본 연구에서 30세 이상 여성 농업인의 골다공증 유병률은 40.4% 및 50세 이상 여성 농업인의 골다공 증 유병률은 52.8%이었고, 진주시 농촌지역에서 QUS를 이용하여 종골에서 측정한 50세 이상 여성의 골다공증 유병률은 57.4%으로 나타나,9 여성 농업인 에서 골다공증 유병률이 높음을 알 수 있으며, 이것 은 농촌 여성 인구의 고령화와도 관련 있을 수 있 다.9 한편 에티오피아에서는 도시인보다 농촌인에서 골다공증 위험도가 1.93배 더 높았으며,21 인도나 베 트남에서도 도시보다 농촌지역의 폐경 후 여성 골다 공증 유병률이 더 높게 나타났으며 이러한 현상은 많은 자녀의 출산, 작은 키, 낮은 교육수준, 낮은 유 제품 및 계란 섭취, 그리고 20대 이전 시기에 빈곤으 로 충분한 영양(칼슘 등) 섭취를 못한 것 등을 원인 으로 제시하고 있어,22,23 우리나라 고령 농촌 여성 농 업인의 골다공증 발병에도 이러한 요인들이 작용하 였을 수도 있다.
그러나 이러한 골다공증 유병률의 차이가 대상 인 구집단, 측정 부위, 측정방법 및 측정기기 및 T-값을 계산하기 위한 참고 인구집단의 차이인지 또는 실제 로 여성 농업인에서 골다공증 유병률이 더 높은지는 향후 추가적인 연구가 필요할 것이다.
여성 골다공증의 위험 요인으로 나이는 공통적으
로 제시되고 있다.3,19,24-29 본 연구에서도 나이가 증가 할수록 골다공증 위험도가 높아졌다.
많은 연구에서 여성에서의 BMI 증가는 골다공증 의 보호 요인으로 제시되고 있으며,3,9,11,19,24,25,27,29
낮 은 체중 또한 골다공증의 위험 요인으로 작용하는 것으로 나타났다.3,11,19,24,26,27,29
하지만 체지방 증가와 골량(bone mass)은 반비례하며,30 골다공증에 대한 가장 낮은 위험도의 BMI 값을 26.9 kg/m2로 제시하 고 있어,31 적정수준 이상의 BMI 또는 높은 체지방 비율은 골다공증 보호요인이 아닐 수 있다. 본 연구 에서는 정상 체중(BMI 18.5～22.9 kg/m2)에 비하여 과체중(BMI 23.0～24.9 kg/m2)이 보호 요인으로 작용 하였으나 비만(BMI 25 kg/m2 이상) 및 저체중(BMI,
<18.5 kg/m2)은 영향이 없는 것으로 나타났다. 그리 고 체중(body weight) 또한 영향이 없는 것으로 나타 났다. BMI 및 체중의 효과를 확인하기 위해서는 체 지방량, 근육량 및 체중 변화 등의 골밀도에 대한 영 향을 연구해야 할 것으로 본다.
폐경 후 여성에서 저소득 수준은 낮은 골밀도와 관련 있으며,32 골다공증 위험요인으로 작용한다.17 본 연구에서도 낮은 소득수준은 골다공증 위험 요인 으로 나타났다. 낮은 소득수준은 부절절한 칼슘 섭 취와 저 영양 섭취로 골다공증의 위험이 높을 수 있 을 것으로 여겨진다.
여성에서 낮은 교육 수준은 골다공증의 위험요인 일 수도 있으나,17 골다공증에 영향을 주지 않는다는 조사도 있으며,9 측정된 말초 골 부위에 따라 서로 다른 결과를 나타내어26 확실하지 않다. 본 연구에서 는 정규 학교교육을 받았는지에 따라 골다공증에 대 한 위험영향은 없었다. 정규 학교교육을 받지 않은 많은 수가 고령 인구이므로 연령의 영향이 작용하였 을 것이다. 그러나 교육수준이 높으면 골다공증에 대한 지식 수준이 향상될 수 있어 뼈 건강에 이로운 건강 행위를 할 가능성이 있을 수 있다.
심한 음주는 골밀도를 감소시키지만, 중등도 음주 는 골밀도 감소나 골절의 위험을 증가시키는 지는 확실하지 않다.3 폐경 후 여성에서 음주는 고관절 부 위의 골 소실을 감소시키고 척추 골절의 위험을 감 소시키는 것으로 나타났다.3 그러나 Feskanich 등33의 연구에 따르면 폐경 후 여성에서 중등도 음주는 비
음주자에 비해 요추부의 골밀도가 높았으나 대퇴골 경부에는 차이가 없었으며, 폐경기(perimenopause) 여성에서는 증등도 음주가 대퇴골 경부 및 요추부 골밀도를 증가시킨다고 하였다.34 한편 한국 40세 이 상 여성 또는 미국 백인 폐경 후 여성에서 음주는 골다공증 보호 요인26,29으로 나타났다. 그러나 장숙 랑 등19의 연구에서는 폐경 후 여성에서 요추부 골밀 도는 음주의 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 따 라서 인종, 측정 부위, 음주량에 따라 골밀도에 다르 게 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 음주는 골다 공증의 위험요인으로 나타나지 않았으며, 여성은 음 주 횟수나 양이 비교적 적으므로 골밀도에 미치는 영향이 제한적일 가능성이 있다.
무활동(immobility) 상태는 골 소실의 중요한 원인 중 하나다. 50세 이상의 폐경 후 여성에서 육체적 활 동(physical activity)은 요추의 골밀도를 증가시켰으 나 대퇴골이나 전완(forearm)에서는 영향이 없었으 며,35 운동을 중지하면 골 소실이 일어났다.36 50세 이상 폐경 후 여성에서 중등도의 운동은 높은 대퇴 골 골밀도와 상관관계가 있었으나 요추 골밀도는 운 동과의 관계는 유의하지 않았으며,24 50～70세 폐경 후 여성에서 1년간의 고강도 운동(high-intensity strength training exercise)은 요추부와 대퇴골 경부 골밀도를 증가시켰으나,37 농촌지역 40～74세 여성에서 12주 간 주 5회, 회당 50분의 활발한 걷기(brisk walking) 운동은 초음파로 측정한 종골 골밀도의 유의한 증가 는 없었다.38 본 연구에서 운동 유무에 따른 골다공 증에 대한 영향은 나타나지 않았다. 농사일 자체가 힘든 노동이므로 단순히 건강을 위한 운동 유무에 따른 골다공증 위험도 차이가 나타나지 않을 수 있 다. 그러나 농사 기간에 따른 골다공증 위험도 또한 차이가 없으므로 농사 노동 강도 등을 고려한 조사 가 필요할 수 있다. 한편 운동 종류에 따라 부위별 골밀도에 다르게 영향을 주며,39 운동 강도 및 기간 등에 따라 부위별 골밀도에 영향을 주는 정도가 다 를 수 있을 것이므로 이런 점을 함께 고려하여 향후 조사가 필요할 것이다.
본 연구에서 농촌 여성 농업인의 골다공증에 대한 위험요인은 낮은 가구 소득이며 보호요인은 과체중 (BMI, 23.0～24.9 kg/m2)으로 나타났다. 서울 지역과
그 외 지역(강화군 1개 읍, 춘천시 1개 읍, 충주시 3 개 면)의 40세 이상 여성의 종골과 요골의 골다공증 비교에서 서울지역의 골다공증 유병률이 더 낮았으 나, 지역에 따른 골다공증 위험요인은 차이가 없었 으며,26 중국 50～70세 농촌 여성의 요추 골밀도는 도시지역보다 더 낮았으나 이러한 차이는 생활방식 요인들(lifestyle factors)(소득수준, 흡연, 음주 및 운동 등)로는 설명이 되지 않는다고 하였다.40 단면조사만 으로 위험 요인을 명확히 밝히기 어려우며, 본 조사 에서 조사되지 않았던 다른 요인들이 여성 농업인의 골밀도에 더 많은 영향을 주거나 20～30대 연령에서 의 최대 골량 등의 차이가 도시-농촌 간에 있을 수 있으므로 향후 전향적 연구가 필요할 것이다.
본 연구의 제한점으로 먼저 연구 대상자가 임의로 선정되고 대상자 수가 적어 여성 농업인을 대표하기 어려우므로 연구 결과를 일반화하기에는 어려움이 있다. 또한 여성 농업인들의 폐경력 등 골밀도에 영 향을 미칠 수 있는 요인들을 조사에 포함하지 못하 여 적절한 평가를 하기에 어려움이 있었다. 한편 본 연구에서는 종골에서 QUS를 사용하여 골밀도를 측 정하였기 때문에, 골밀도 검사의 표준으로 인정되는 DXA를 이용한 요추 부위나 대퇴골에서 골밀도를 측정하였을 때와 차이가 있을 수 있다. 또한 이 연구 는 단면 연구이기 때문에 가능성 있는 위험 요인은 실제 원인-결과 관계를 밝히기 위해서 전향적 연구 가 필요할 것이다.
여성 농업인에서 골다공증 유병률은 높게 나타났 으며, 향후 수명 연장과 농업 인구의 고령화로 이들 인구집단의 골다공증 유병률은 더 높아질 것으로 예 견된다. 따라서 본 연구는 여성 농업인들의 중요한 건강 문제의 하나로 대두된 골다공증의 예방 및 관 리에 일조가 될 수 있을 것으로 생각된다.
향후에 우리나라 여성 농업인을 대표할 수 있도록 연구대상자를 선정하고, 골다공증에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인들을 조사하며, 골다공증 진단의 표준 측정 방법인 DXA를 이용한 유병률을 산출하 고, 위험요인을 평가할 수 있도록 하여야 할 것이다.
Conflict of Interest: Author has no conflicts of interest.
참 고 문 헌
1. NIH. Osteoporosis prevention, diagnosis, and therapy.
NIH Consensus Statement 2000;17(1):1-45. [cited 2014 July 07]. Available from: http://consensus.nih.
gov/2000/2000Osteoporosis111PDF.pdf
2. Lane NE. Epidemiology, etiology, and diagnosis of osteoporosis. Am J Obstet Gynecol 2006;194(2 Suppl):S3-11.
3. WHO. Prevention and management of osteoporosis.
WHO Technical report series 2003;921:1-52.
4. Cummings SR, Melton LJ 3rd. Epidemiology and outcomes of osteoporotic fractures. Lancet 2002;
359(9319):1761-7.
5. Korean Center for Disease Control and Prevention.
Prevalence and management of osteoporosis: Korea National Health and Nutrition Examination Survey, 2008-2011. 2013. [cited 2014 March 19]. Available from : http://www.cdc.go.kr/.
6. Korean Office for National Statistics. Population Projections for Korea: 2010~2060 (Based on the 2010 Census). 2012. p.38-39.
7. The Korean Society of Bone Metabolism. Physi- cian’s guide for diagnosis and treatment of osteoporosis. Seoul: Min-Com; 2011. p.1-37.
8. Korean Office for National Statistics. Electronic index of Korea: House and population of agricul- ture and fishing. [cited 2014 March 19]. Available from : http://www.index.go.kr/
9. Ha YC, Lee JS, An SH, Ham JR, Na JB, Kim JR, et al. An epidemiological study of osteoporosis in Ibansung-Meon, Jinju, using quantitative ultrasound.
J of Korean Bone and Mineral Assoc 2005;12:
217-223.
10. Park C, Ha YC, Jang S, Jang S, Yoon HK, Lee YK. The incidence and residual lifetime risk of osteoporosis-related fractures in Korea. J Bone Miner Metab 2011;29:744-51.
11. Lee JA, Son SJ, Shin LH, Park KS, Kim SY, Shin MH, et al. The associated factors of osteoporosis
and quantitative ultrasound for osteoporosis scree- ning. Korean Ministry of Health and Welfare 2000:1-31.
12. Looker AC, Melton LJ 3rd, Harris TB, Borrud LG, Shepherd JA. Prevalence and trends in low femur bone density among older US adults: NHANES 2005–2006 compared with NHANES III. J Bone Miner Res 2010;25:64-71.
13. Tenenhouse A, Joseph L, Kreiger N, Poliquin S, Murray TM, Blondeau L, Berger C, et al. CaMos Research Group. Canadian Multicentre Osteoporosis Study. Estimation of the prevalence of low bone density in Canadian women and men using a population-specific DXA reference standard: the Canadian Multicentre Osteoporosis Study (CaMos).
Osteoporos Int 2000;11:897-904.
14. Kanis JA, McCloskey EV, Johansson H, Cooper C, Rizzoli R, Reginster JY; Scientific Advisory Board of the European Society for Clinical and Economic Aspects of Osteoporosis and Osteoarthritis (ESCEO) and the Committee of Scientific Advisors of the International Osteoporosis Foundation (IOF). Euro- pean guidance for the diagnosis and management of osteoporosis in postmenopausal women. Osteo- poros Int 2013;24:23-57.
15. Iki M, Kagamimori S, Kagawa Y, Matsuzaki T, Yoneshima H, Marumo F. Bone mineral density of the spine, hip and distal forearm in representative samples of the Japanese female population: Japanese Population-Based Osteoporosis (JPOS) Study. Osteo- poros Int 2001;12:529-37.
16. Handa R. Kalla AA, Maalouf G. Osteoporosis in developing countries. Best Practice & Research Clinical Rheumatology 2008;22:693-708.
17. Shin CS, Choi HJ, Kim MJ, Kim JT, Yu SH, Koo BK, et al. Prevalence and risk factors of osteo- porosis in Korea: A community-based cohort study with lumbar spine and hip bone mineral density.
Bone 2010;47:378-87.
18. Cui LH, Choi JS, Shin MH, Kweon SS, Park KS,
Lee YH, et al. Prevalence of osteoporosis and reference data for lumbar spine and hip bone mineral density in a Korean population. J Bone Miner Metab 2008;26:609-17.
19. Jang SN, Choi YH, Choi MG, Kang SH, Jeong JY, Choi YJ, et al. Prevalence and associated factors of osteoporosis among postmenopausal women in Chunchen : Hallym aging Study(HAS). J Prev Med Public Health 2006;39:389-96.
20. Shin A, Choi JY, Chung HW, Park SK, Shin CS, Choi YH, et al. Prevalence and risk factors of distal radius and calcaneus bone mineral density in Korean population. Osteoporos Int 2004;15:639-44.
21. Kahsay AB, Gashe FE, Debessai ZG, Tegegne A, Bezabih T. Risk factors of osteoporosis among adults in Ethiopia, the case of Tigrai region: A case control study. J Public Health Epidemiol 2014;6:92-100.
22. Neema A, Shweta V, Inamdar S. Prevalence of Osteoporosis using Quantitative Ultrasound for Menopausal Women in Rural and Urban Area. The Internet Journal of Gynecology and Obstetrics 2009;13(1). [cited 2014 March 20]. Available from : http://ispub.com/IJGO/13/1
23. Vu TT, Nguyen CK, Nguyen TL, Le BM, NguyenTrung Le D, Bui TN, et al. Determining the Prevalence of Osteoporosis and Related Factors using Quantitative Ultrasound in Vietnamese Adult Women. Am J Epidemiol 2005;161:824-30.
24. Moon SO, Kim JH, Yang YJ. Factors associated with bone mineral density in Korean postmeno- pausal women aged 50 years and above: using 2008-2010 Korean National Health and Nutrition Examination Survey. Korean J Community Nutr 2013;18:177-86.
25. Shin SJ, Shin KR, Shin CI, Park SY. Bone mineral density and risk factors of osteoporosis in healthy men and women. Korean J Health Educ Promot 2008;25:53-64.
26. Choi JY, Han SH, Shin AS, Shin CS, Park SK,
Choi SI, et al. Prevalence and risk factors of osteoporosis and osteopenia in Korean women:
cross-sectional study. J Korean Soc Menopause 2008;14:35-49.
27. Bainbridge KE, Sowers M, Lin X, Harlow SD.
Risk factors for low bone mineral density and the 6-year rate of bone loss among premenopausal and perimenopausal women. Osteoporos Int 2004;15:
439-46.
28. Shin A, Choi JY, Chung HW, Park SK, Shin CS, Choi YH, et al. Prevalence and risk factors of distal radius and calcaneus bone mineral density in Korean population. Osteoporos Int 2004;15:639-44.
29. Siris ES, Miller PD, Barrett-Connor E, Faulkener KG, Wehren LE, Abott TA, et al. Identification and fracture outcomes of undiagnosed low bone mineral density in postmenopausal women. JAMA 2001;286:2815-22.
30. Zhao LJ, Yong-Jun Liu YJ, Liu PY, Hamilton J, Recker RR, Deng HW. Relationship of obesity with osteoporosis. J Clin Endocrinol Metab 2007;
92:1640-6.
31. Skrzek A, Kozieł S, Ignasiak Z. The optimal value of BMI for the lowest risk of osteoporosis in postmenopausal women aged 40-88 years. Homo 2014;65:232-9.
32. Wang MC, Dixon LB. Socioeconomic influences on bone health in postmenopausal women: findings from NHANES III, 1988-1994. Osteoporos Int 2006;17:91-8.
33. Feskanich D, Korrick SA, Greenspan SL, Rosen
HN, Colditz GA. Moderate Alcohol consumption and bone density among postmenopausal women. J Women's Health 1999;8:65-73.
34. McLernon DJ, Powell JJ, Jugdaohsingh R, Macdonald HM. Do lifestyle choices explain the effect of alcohol on bone mineral density in women around menopause? Am J Clin Nutr 2012;95:1261-9.
35. Berard A, Bravo G, Gauthier P. Meta-analysis of the effectiveness of physical activity for the prevention of bone loss in postmenopausal women.
Osteoporos Int 1997;7:331-7.
36. Dalsky GP, Stocke KS, Ehsani AA, Slatopolsky E, Lee WC, Birge SJ Jr. Weight-bearing exercise training and lumbar bone mineral content in postmenopausal women. Ann Intern Med 1988;108:
824-8.
37. Nelson ME, Fiatarone MA, Morganti CM, Trice I, Greenberg RA, Evans WJ. Effects of high-intensity strength training on multiple risk factors for osteoporotic fractures. JAMA 1994;272:1909-14.
38. Hyeong HK, Moon IO, Jeong YS. Effects of Brisk Walking on middle and old aged women in rural area. J Korean Acad Community Health Nurs 2008;19:545-53.
39. Todd JA, Robinson RJ. Osteoporosis and exercise.
Postgrad Med J 2003;79(932):320-3.
40. Gu W, Rennie KL, Lin X, Wang Y, Yu Z.
Differences in bone mineral status between urban and rural Chinese men and women. Bone 2007;41:
393-9.
