본문으로 바로가기 주메뉴 바로가기

사용자별 맞춤메뉴

자주찾는 메뉴

추가하기
닫기

간행물·통계

contents area

detail content area

청소년 대사증후군에서 연속지표의 적용
  • 작성일2015-03-05
  • 최종수정일2015-03-05
  • 담당부서감염병감시과
  • 연락처043-719-7166
청소년 대사증후군에서 연속지표의 적용
Application of Metabolic Risk Scores for Metabolic Syndrome in Korean Adolescents

질병관리본부 국립보건연구원 생명의과학센터 대사영양질환과
김효진, 이혜자, 장한별, 박상익

Abstract


Background: High risk of metabolic syndrome in adolescence is known to be associated with increased risk of cardiovascular disease and type 2 diabetes in the future. However, definition of metabolic syndrome in adolescents is still controversial because adolescence is a period of dynamic physiological change and rapid growth. The purpose of this study was to assess the application of continuous metabolic risk score by using two different methods for metabolic risk in adolescents.
Methods: We analyzed 963 and 748 Korean adolescents aged 13-14 years old who participated in the Korean Children-Adolescents Cohort Study (KoCAS, 2012) and the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES, 2008-2010). Metabolic risk score was calculated based on principal component analysis (PCA) and z-scores method using some variables such as waist circumference, systolic blood pressure, triglyceride, HDL-cholesterol, and homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR).
Results: The prevalence of metabolic syndrome was 2.2% and 5%, as observed by the International Diabetes Federation (IDF) and modified National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel (NCEP-ATP) Ⅲ criteria, respectively in KoCAS subjects. Meanwhile, when we applied the same criteria to KNHANES subjects, a slightly low prevalence, 1.3% and 3.1%, were observed by IDF and modified NCEP-ATP Ⅲ, respectively. As the number of metabolic abnormalities increase, the mean of metabolic risk score increased, suggesting that high metabolic risk score is correlated with increased metabolic risk.
Conclusion: Although our results did not fully demonstrate the validity of the metabolic risk score, this study raises the possibility that metabolic risk score could be used as an appropriate index for metabolic syndrome in adolescents, because the score reflects in detail a severity degree of metabolic risk.



Ⅰ. 들어가는 말


  대사증후군은 복부비만, 고혈압, 높은 중성지방, 낮은 HDL-콜레스테롤, 혈당장애 등의 대사 이상지표 중 3가지 이상이 동반되어 나타나는 상태를 정의한다. 소아청소년기에 발생한 대사증후군은 성인기까지 이행되어 심혈관 질환 및 제2형 당뇨병 발생에 관여하는 것으로 알려져 있다. 국민건강영양조사(Korea National Health and Nutrition Examination Survey, KNHANES) 자료를 바탕으로 한 우리나라 소아청소년의 대사증후군 유병률을 살펴보면, modified NCEP-ATPⅢ(modified-National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel Ⅲ)의 진단기준을 사용한 Seo 등[1]의 연구에서는 남아 9.2%, 여아 4.8%의 유병률(KNHANES, 2001)을 보고하였고, IDF(International Diabetes Federation)의 진단기준을 사용한 Kim 등[2]의 연구에서는 남아 1.4%, 여아 1.7%의 유병률(KNHANES, 2008-2010)을 보고하였다.

소아청소년에서는 대사증후군의 5가지 이상지표 기준치(cut-off value)를 각각 적용하였을 때 이 중 3가지(IDF에서는 허리둘레를 포함한 3가지) 이상의 이상지표가 동반되는 경우가 낮게 나타나기 때문에, 이러한 이분법적 방법으로 대사 위험정도를 조기 판단하기에는 어려움이 있다. 또한 소아청소년의 경우 성장 연령에 따라 혈압과 혈중지질수준, 사춘기의 생리적 인슐린 저항성 등이 지속적으로 변하는 특성 때문에 이상지표의 비정상 기준치를 정하기가 쉽지 않다. 따라서 일부 연구에서는 소아청소년의 경우 기준치를 이용한 이분법적인 정의 대신 연속적인 지표(예, Metabolic Risk Score, MRS)의 사용을 제안하고 있다[3,4].

소아청소년기에 발생한 대사이상은 성인기까지 이행되어 심혈관 질환 및 제 2형 당뇨병 등 각종 만성질환 발생 위험도를 높이는 경향을 보이므로[5,6] 이를 조기에 발견하여 관리하는 것이 매우 중요하다. 소아청소년에서 발생하는 대사이상을 조기에 발견하여 관리하기 위해서는 성인과는 다른 소아청소년의 특성을 나타낼 수 있는 대사 이상지표의 산출이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 2012년에 수집된 소아청소년 및 대사질환 코호트 연구(Korean children-adolescents cohort study, KoCAS) 자료와 2008-2010년까지 수집된 국민건강영양조사(KNHANES) 자료를 바탕으로 청소년에서의 대사증후군 예방 및 관리를 위한 MRS 적용의 유효성에 대해 살펴보았다.

Ⅱ. 몸말

연구 대상 및 방법
  본 연구에서는 동일한 항목의 검진 조사자료를 비교할 수 있는 소아청소년 및 대사질환 코호트 연구(KoCAS, 2012) 검진에 참여한 중학교 2학년 학생 963명(남아 473명, 여아 490명)과 국민건강영양조사(KNHANES, 2008-2010) 참여자 중 만 13-14세의 청소년 748명(남아 391명, 여아 357명)을 대상으로 분석을 실시하였다.

대사증후군의 진단에는 modified NCEP-ATPⅢ[7]와 IDF[8]의 기준을 각각 적용하였다(Table 1). Modified NCEP-ATP Ⅲ[7]에서는 허리둘레, 혈압, 중성지방, HDL-콜레스테롤, 공복혈당 중 3가지 이상이 기준치를 초과하는 경우 대사증후군으로 진단하며, IDF[8]에서는 복부비만을 대사증후군의 필수 인자로 보고 5가지 이상지표 가운데 허리둘레를 포함한 3가지 이상이 기준치를 초과하는 경우를 대사증후군으로 진단한다. 연속지표와의 비교 분석을 위한 대사 이상치의 개수는 대사증후군 진단기준을 이용하여 Table 1에 제시된 각 지표의 절단 값(cut-off value)을 넘는 경우를 모두 합하여 구하였다.

MRS의 계산은 주성분분석(Principal Components Analysis, PCA)과 표준점수(z-score)법을 이용하여 각각 산출하였고, 여기에 사용된 지표는 다음과 같다; 허리둘레, 중성지방, HDL-콜레스테롤, 수축기 혈압, HOMA-IR(homeostasis model assessment of insulin resistance). 이때 HOMA-IR은 공복 혈당과 인슐린을 이용하여 다음과 같이 계산하였다; HOMA-IR=[Insulin(μIU/mL) x glucose(mg/dL)]/405. 주성분분석에서는 이들 지표를 잘 설명하는 주성분 개수를 먼저 구한 다음, 주성분에 대하여 각 지표의 상대적인 기여도가 가중된 값을 합산하여 MRS를 계산하였다. 표준점수법을 이용한 방법에서도 동일한 지표를 사용하였으나 주성분 분석과는 다르게 각각의 지표가 대사 위험에 기여하는 정도가 동일하다고 가정하고 값을 계산하였다. 각각의 지표를 표준화하여 지표별 표준점수를 산출한 다음 이를 모두 더하여 MRS를 계산하였다. 이 때, HDL-콜레스테롤의 경우 다른 지표들과 다르게 대사 위험도와 반비례적 관계(negative relationship)를 보이므로 이를 표준화한 값에 -1을 곱해주었다.
분석 대상자의 일반 및 임상적 특성은 평균±표준편차로, 대사증후군 유병률은 백분율로 제시하였고, MRS의 산출에는 단순임의추출을 가정한 분석방법을 이용하여 분석을 실시하였으며, 유의수준 0.05를 기준으로 통계적 유의성을 검정하였다.

일반 및 임상적 특성
  소아청소년 및 대사질환 코호트 연구(KoCAS, 2012)와 국민건강영양조사(KNHANES, 2008-2010) 분석 대상자의 평균 나이는 각각 만 13.8세와 만 13.5세로 이들의 일반 및 임상적 특성은 Table 2와 같다. KoCAS와 KNHANES 대상자에게서 공통적으로 성별에 따른 신장, 체중, 허리둘레, 수축기 혈압, 총 콜레스테롤, HDL-콜레스테롤 수준의 차이를 보였으나, 공복혈당, 인슐린, HOMA-IR의 경우에는 KoCAS 대상자에서만 성별에 따른 차이를 보였고, 체질량지수(BMI)와 중성지방 수준의 경우에는 KNHANES 대상자에서만 그 차이가 나타났다.

대사증후군 유병률
  분석 대상자의 대사증후군 유병률은 Figure 1에서 보는 바와 같이 진단기준에 따라 차이가 있었으며, KoCAS 대상자의 경우 IDF의 진단기준(2.2%) 보다 modified NCEP-ATP III의 진단기준(5.0%)을 이용하였을 때 더 높은 유병률을 보였다. 성별에 따라 구분하였을 때에도 남학생의 대사증후군 유병률이 각각 2.7%(IDF)와 5.9%(modified NCEP-ATP Ⅲ)로 여학생의 경우(각각, 1.6%와 4.1%) 보다 더 높은 유병률을 보였다. KNHANES 대상자 역시 KoCAS 분석 결과와 유사하게 진단기준(IDF vs. modified NCEP-ATP Ⅲ)에 따른 유병률의 차이가 있었으며(IDF 기준 1.3%, modified NCEP-ATP Ⅲ기준 3.1%), 남학생의 대사증후군 유병률은 각각 1.8%(IDF)와 4.6%(modified NCEP-ATP Ⅲ)로 여학생의 경우(각각, 0.8%와 1.4%) 보다 더 높게 나타났다.

대사 이상치와 MRS와의 연관성
  대사 이상치와 MRS와의 연관성을 분석하여 Figure 2의 결과를 얻었다. 대사 이상치는 대사증후군 진단 지표의 대사이상 개수로 나타냈으며, 그 개수가 4개 이상인 대상자의 경우 그 숫자가 매우 적어 3개 이상의 범주에 함께 통합하여 구분하였다. 주성분분석과 표준점수법을 이용하여 산출된 MRS의 범위는 KoCAS 대상자의 경우 각각 -4.66에서 7.99, -7.80에서 13.78의 분포를 보였고, KNHANES 대상자의 경우에는 각각 -4.87에서 11.21, -7.25에서 15.86로 나타났다. 표준점수법을 적용하여 산출된 MRS의 경우 그 분포가 더 넓은 경향을 보였지만 두 가지 방법 모두 공통적으로 대사이상 개수가 증가할수록 MRS 값이 증가하는 경향을 보였다(Figure 2).

Ⅲ. 맺는 말


  본 연구에서는 주성분분석과 표준점수법을 통해 산출된 MRS를 이용하여 청소년의 대사 위험과의 연관성을 분석하였다. 그 결과 산출된 MRS는 기존의 이분법적 정의를 적용한 대사 위험도와 비례적 관계(positive relationship)를 보여주었다. 이러한 연속지표는 특정 절단 값(cut-off value)을 기준으로 정상 혹은 비정상으로 분류된 그룹 안에서도 세밀하게 그 위험 정도를 연속적으로 보여줄 수 있는 장점을 지니고 있다. 또한 연속지표의 사용은 이분형의 결과변수(outcome)보다 통계적 파워(statistical power)가 더 크고[9], 소아청소년기에 다양하게 변화하는 생리적 특성을 절단 값 기준으로 이분화 했을 때 발생할 수 있는 오류를 감소시킬 수 있다는 장점이 있다. 따라서 청소년의 대사 위험 정도를 표현하기 위해서는 MRS와 같은 연속지표를 사용하여 그 위험정도를 나타내는 것이 더 유용할 것으로 생각된다.

한편, MRS를 산출하는 방식은 대사 이상지표의 상대적인 기여도를 반영한 주성분분석과 이상지표의 기여도를 동일하게 반영한 표준점수법으로 대별되고 있다. 이 두 가지 방식은 대사 이상지표의 상대적인 기여도의 반영여부에 따른 방법적인 측면에서의 차이는 있으나 아직까지 두 가지 방법 가운데 어느 것이 더 명확하게 대사 위험도를 나타내는지는 알 수 없다. 또한 MRS 계산에 이용되는 대사 이상지표들의 조합에 따라 그 결과 값이 영향을 받으므로 추후 어떤 대사 이상지표가 소아청소년의 대사이상을 보다 더 효과적으로 잘 나타낼 수 있는지에 대한 연구도 수행되어야 할 것이다.

소아청소년기는 지속적인 성장과 발달이 진행되어 성, 연령 등에 따른 신체, 생리적 변화가 큰 시기로 이때 발생한 대사이상은 성인기까지 지속되는 경향을 보이므로 이를 조기에 발견하여 관리하는 것은 매우 중요하다. 이러한 관점에서 MRS와 같은 연속지표의 사용은 성인의 기준을 이용한 기존의 이분법적 진단보다는 대사 위험 정도를 연속적으로 나타내어 그 정도의 차이를 더 잘 보여줄 수 있다는 장점을 가진다. 그러나 MRS는 그 값이 절대적인 위험정도를 나타내는 것은 아니기 때문에 연구 집단 내에서의 상대적인 대사 위험정도를 나타낼 수는 있으나 개개인의 대사증후군 진단도구로 사용하기에는 어렵다는 제한점이 있다. 따라서 청소년의 대사증후군 예방 및 관리를 위해서는 현재 여러 연구에서 이용되고 있는 소아청소년의 대사증후군 진단기준에 대한 타당성 연구와 더불어 소아청소년에서 성인기의 대사 이상을 예측할 수 있는 가장 적절한 진단기준이 무엇인지 비교 분석하는 연구가 진행되어야 할 것이다.

Ⅳ. 참고문헌


1. Seo MJ, Seong JW, Sohn KJ, Ko BJ, Han JH, Kim SM. 2006. Prevalence of the Metabolic Syndrome in Korean Children and Adolescents: Korea National Health and Nutrition Survey 2001. J Korean Acad Fam Med. 27(10):798-806.
2. Kim HA, Lee SY, Kwon HS, Lee SH, Jung MH, Han K, Yim HW, Lee WC, Park YM. 2013. Gender differences in the association of insulin resistance with metabolic risk factors among Korean adolescents: Korea National Health and Nutrition Examination Survey 2008-2010. Diabetes Res Clin Pract. 99(1):54-62.
3. Eisenmann JC. 2008. On the use of a continuous metabolic syndrome score in pediatric research. Cardiovasc Diabetol. 7:17.
4. Okosun IS, Lyn R, Davis-Smith M, Eriksen M, Seale P. 2010. Validity of a continuous metabolic risk score as an index for modeling metabolic syndrome in adolescents. Ann Epidemiol. 20(11):843-51.
5. Morrison JA, Friedman LA, Gray-McGuire C. 2007. Metabolic syndrome in childhood predicts adult cardiovascular disease 25 years later: the Princeton Lipid Research Clinics Follow-up Study. Pediatrics. 120(2):340-5.
6. Morrison JA, Friedman LA, Wang P, Glueck CJ. 2008. Metabolic syndrome in childhood predicts adult metabolic syndrome and type 2 diabetes mellitus 25 to 30 years later. J Pediatr. 152(2):201-6.
7. Cook S, Weitzman M, Auinger P, Nguyen M, Dietz WH. 2003. Prevalence of a metabolic syndrome phenotype in adolescents: findings from the third National Health and Nutrition Examination Survey, 1988-1994. Arch Pediatr Adolesc Med. 157(8):821-7.
8. Zimmet P, Alberti KG, Kaufman F, Tajima N, Silink M, Arslanian S, Wong G, Bennett P, Shaw J, Caprio S; IDF Consensus Group. The metabolic syndrome in children and adolescents - an IDF consensus report. Pediatr Diabetes. 2007;8(5):299-306.
9. Ragland DR. Dichotomizing continuous outcome variables: dependence of the magnitude of association and statistical power on the cutpoint. Epidemiology. 1992;3(5):434-40.

본 공공저작물은 공공누리  출처표시+상업적이용금지+변경금지 조건에 따라 이용할 수 있습니다 본 공공저작물은 공공누리 "출처표시+상업적이용금지+변경금지" 조건에 따라 이용할 수 있습니다.
TOP