Body mass-to-waist 지수를 통한 한국인 대사증후군의 성별 분석

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :보건대학원 보건학과(보건학전공),2019. 8. 조성일.Introduction : Incidence of metabolic syndrome (MS) had been increased in Korea. One of the main reasons of MS is obesity. For this reason, intervention for MS is focused on obesity control based on weight loss and lower BMI. However, there is disconnection between diagnosis and intervention of MS because of different usage of indices (waist circumference and BMI). Moreover, previous studies have shown that higher muscle mass has preventive role on MS, but muscularity have not been considered in the population basis by using index. Comprehensive approach on obesity considering muscularity as well as adiposity would help make better treatment for MS. This study aimed to see the association of body composition indices and MS to consider muscularity regarding MS in Korean adult population. Methods : Information of health screening results from the National Health Insurance Service in 2010, 2013, and 2016 was used as dataset. Total number of dataset is 2,993,760. From the dataset, body mass index (BMI), waist-to-body height ratio (W/BH), and body mass-to-waist ratio (BM/W) were calculated. MS was identified according to the modified definition of MS from ATP III and IDF. Body composition indices were compared by sex, year, and age groups. Correlation of each indices, and association between indices and MS were statistically analyzed. In addition, ROC curve and AUC measurements were compared with different models. Results : The results of the logistic regression analysis showed higher association of BMI and MS when model included both BMI(OR:1.23) and BM/W(OR:0.17) as independent variables compared to when model included only BMI(OR:1.20), and AUC increased as well. Especially younger female group under 60 had the highest AUC(85.7%), and female had higher AUC compared to male. Different pattern of BMI, W/BH, and BM/W were shown by sex, year, and age groups. Especially male showed higher BMI, W/BH, and BM/W in recent years. Difference between male and female was also shown in the association between BM/W and MS components by odds ratio. In female group, BM/W showed consistent inverse association between BM/W and MS including its components. Conclusion : Applying BM/W ratio which represents muscularity in addition to BMI is more effective for better explanation of MS. For the preventive role of muscularity in MS, muscle strengthening exercise is required for the prevention and intervention of MS especially for female. Considering muscularity by BM/W ratio can improve accessibility of health information and contribute to the paradigm shift in obesity.연구배경 : 한국에서 대사증후군의 발생은 꾸준히 증가하고 있다. 대사증후군의 주요 원인 중 하나는 비만으로, 대사증후군에 대한 중재는 체중 감량과 BMI 감소를 목적으로 한 비만 관리 중심으로 이루어지고 있다. 하지만 대사증후군의 진단과 중재 단계에서 각기 다른 신체지수(허리둘레, BMI)를 사용함으로써 발생하는 괴리가 존재한다. 이와 더불어 선행연구에 의하면 근력이 대사증후군을 예방하는 효과를 가진다고 밝혀져 있으나, 현재 지수를 사용하여 인구집단을 대상으로 근력을 고려하고 있지는 않다. 따라서 지방뿐만 아니라 근력에 대한 종합적인 고려를 포함하는 비만에 대한 접근이 대사증후군 관리를 위해 필요하다. 본 연구의 목적은 한국성인을 대상으로 근력을 고려하여 신체지수와 대사증후군과의 관계를 살펴보고, 더 효과적인 비만과 대사증후군 관리에 기여하고자 하는 것이다. 연구방법 : 본 연구는 국민연금공단의 2010, 2013, 2016년 건강검진자료를 이용하였다. 전국 국민연금 가입자 및 피부양자 성인을 대상으로 한 단면연구로 총 2,993,760명의 자료를 수집하였다. 자료원으로부터 체질량지수(BMI)와 허리둘레-키 비율(W/BH), 체중-허리둘레 비율(BM/W)을 계산하였고, 신체지수와 대사증후군 진단기준 변수를 중심으로 분석하였다. 대사증후군은 ATP III와 IDF의 modified 기준을 사용하여 진단하였다. 신체지수는 성별과 년도, 연령그룹으로 구분하여 비교하였다. 지수와 대사증후군 간의 연관성 분석을 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 이후 ROC 곡선과 AUC 값을 통해 회귀분석 모델을 비교하였다. 연구결과 : 연구결과에 따르면, 로지스틱 회귀분석에서 종속변수로 대사증후군에 대해 독립변수로 BMI(OR:1.23)와 BM/W(OR:0.17)가 함께 포함되었을 때 BMI만 포함한 모델(OR:1.20)에 비해 BMI와 대사증후군의 연관성이 더 높아지고 더 높은 AUC 값을 가졌다. 특히 60세 이하 젊은 여성의 경우 가장 높은 AUC 값(85.7%)을 보였으며, 남성에 비해 여성이 더 높은 AUC를 보였다. 성별, 년도, 연령그룹별로 신체지수를 비교했을 때에도 남녀 간에 큰 차이를 보였으며, 특히 남성의 경우 최근으로 올수록 BMI가 높지만 W/BH와 BM/W도 동시에 높아짐을 확인했다. BM/W와 각 대사증후군 구성요소의 오즈비 분석에서도 남녀간 차이가 컸으며, 특히 여성의 경우 BM/W가 높을수록 모든 대사증후군 구성요소 발생이 낮았다. 결론 : 대사증후군을 관리하고 예방하기 위해서는, 기존의 비만 관리에 근력을 반영하는 신체지수를 함께 도입하는 것이 효과적이다. 특히 여성의 경우 부족한 근력을 보완하는 것이 대사증후군 예방 및 치료 효과가 더 클 것이다.CHAPTER 1 INTRODUCTION 1.1 Background 1.2 Objectives CHAPTER 2 LITERATURE REVIEW 2.1 Concept of muscularity 2.2 Measurement of muscularity 2.3 Health effects of muscularity CHAPTER 3 METHODS 3.1 Data source and subjects 3.2 Definition of obesity and body composition indices 3.3 Definition of metabolic syndrome 3.4 Statistical analysis CHAPTER 4 RESULTS 4.1 General characteristics of study population 4.2 Body composition index by sex, year, and age groups 4.3 Association between body composition index and MS CHAPTER 5 DISCUSSION AND CONCLUSIONS 5.1 Discussion 5.2 ConclusionsMaste