연구 배경 및 목적 소아청소년 비만은 증가하는 추세이며 다양한 대사 질환의 원인으로 전 생애에 걸쳐 영향을 줄 수 있다. 소아청소년 비만 및 대사질환 등의 원인으로 식이 요인 중 당 섭취가 주목을 받고 있다. 당 섭취와 비만 및 대사질환과의 관련성에 관한 선행 연구 결과들은 그 방향성이 일정하지 않았고 주로 서구 사회에서 수행되었다. 또한 전체 당만을 고려하는 경우 건강에 유익한 것으로 생각되는 과일이나 우유에 있는 천연당도 함께 포함되어 결과에 영향을 줄 수 있다. 소아청소년처럼 대사증후군 ...
연구 배경 및 목적 소아청소년 비만은 증가하는 추세이며 다양한 대사 질환의 원인으로 전 생애에 걸쳐 영향을 줄 수 있다. 소아청소년 비만 및 대사질환 등의 원인으로 식이 요인 중 당 섭취가 주목을 받고 있다. 당 섭취와 비만 및 대사질환과의 관련성에 관한 선행 연구 결과들은 그 방향성이 일정하지 않았고 주로 서구 사회에서 수행되었다. 또한 전체 당만을 고려하는 경우 건강에 유익한 것으로 생각되는 과일이나 우유에 있는 천연당도 함께 포함되어 결과에 영향을 줄 수 있다. 소아청소년처럼 대사증후군유병률이 낮은 집단을 대상으로 기존의 이분형 진단 기준을 사용할 경우 통계적 검정력이 저하될 수 있으므로, 연속형 지표인 continuous metabolic syndrome score (cMetS)를 대사이상을 평가할 때 사용하였다. 본 연구는 소아청소년 코호트 자료를 가지고 아동의 총 당류 및 공급 식품 별 총 당류 섭취량을 조사하여, 총 당류 및 당류 공급 식품을 통한 총 당류 섭취량과 비만 및 대사 이상 지표와의 관련성을 살펴보고자 하였다. 연구 방법 본 연구는 소아청소년 코호트 (the Korean Child-Adolescent Cohort Study: KoCAS) 대상자 중 4차 조사에 참여한 과천지역 4개 초등학교 4학년 아동 770명을 기반조사 대상으로 하였다. 4년 후 추적조사 시에 총 165명의 대상자가 누락되었다. 식이조사는 3일 식사 일기를 통해 수집하였고 총 당류 함량은 당 데이터베이스를 사용하여 산출하였다. 총 당류는 공급 식품(우유, 과일, 당류 음료, 기타 등)에 따라 세분화 하였다. 기반조사와 추적조사 시기에 동일한 검사 방법과 기구를 사용하여 신체계측, 체지방 측정 및 혈액검사 등을 시행하였다. cMetS는 허리둘레, 중성지방, 고밀도 지단백 콜레스테롤, 공복혈당 및 평균동맥혈압 자료를 가지고 주요인 분산분석 (principal component analysis) 방법으로 산출하였다. cMetS가 낮은 것은 연구집단 내에서 상대적으로 대사이상 위험이 낮은 것을 의미하였다. 기반조사 시기의 1일 총 당 섭취량 및 각 공급 식품으로부터 섭취한 총 당류 섭취량과 기반조사 및 추적검사 시기의 체질량지수표준점수, 체지방 퍼센트, cMetS 사이의 관련성 정도를 분석하기 위해 다중선형회귀분석을 이용하였다. 연구 결과 연구 대상자의 1일 총 열량 섭취 및 총 당류 섭취량은 각각 1660 kcal, 33.1 g 이었으며 하루 열량 섭취량 중 8.0% 정도를 차지하고 있었다. 다중선형 회귀분석 결과 총 당류 섭취와 비만 지표 및 cMetS 사이에는 유의한 관련성이 관찰되지 않았다. 그러나 과일로부터 섭취하는 총 당류 섭취량이 많아질수록 기반조사의 체질량지수 표준점수 (β = -0.10, p = 0.02)와 체지방 퍼센트 (β = -0.78, p < 0.01)는 유의하게 감소하였다. 추적조사 시기에서도 세가지 지표 모두 과일을 통한 당 섭취량과 음의 상관관계를 보였으나 체질량지수 표준점수만이 통계적으로 유의한 관련성을 보였고 (β = -0.08, p < 0.05), 체지방 퍼센트는 경계적 유의수준을 보였다 (β = -0.60, p = 0.05). 음료를 통한 총 당류 섭취량은 기반조사의 cMetS와 유의한 관련성이 있었으나 (β = 0.07, p = 0.01) 이러한 관련성은 추적조사에서는 관찰되지 않았다. 우유 및 기타 식품을 통한 총 당류 섭취량은 기반 및 추적 조사 시기의 비만 지표 및 cMetS와 유의한 관련성을 보이지 않았다. 성별을 층화하여 관련성을 살펴보았을 때 남자에서는 관련성의 유의수준이 유지되었고 여자에서는 유의한 관련성을 관찰할 수 없었다. 과일을 통한 총 당류 섭취에 관해 분석 시 섬유소를 추가로 보정해도 결과의 방향성 및 유의수준이 유지되었다. 음료를 통한 총 당류 섭취는 중성지방과는 양의 상관관계를 (β = 0.04, p = 0.02), 고밀도 지단백 콜레스테롤과는 음의 상관 관계를 (β = -0.02, p = 0.01) 보였으며, 그 관계는 통계적으로 유의했다. 결론 본 연구 대상자의 1일 총 당류 섭취량은 같은 연령대의 한국 아동의 평균 섭취량보다 적었고 비만 및 대사 위험 지표와 유의한 관련성이 없었다. 과일을 통한 총 당류 섭취가 많아질수록 비만지표가 좋아졌으며 이러한 관련성은 단면 연구뿐 아니라 4년 후 종적 연구 결과에서도 관찰되었다. 비록 장기적인 영향은 밝힐 수 없었으나 단면 연구에서 음료를 통한 총 당류 섭취가 많아지는 것은 높은 대사 위험과 관련성이 있었다. 본 연구는 소아청소년에서 과일 통한 총 당류 섭취를 늘리고 음료를 통한 총 당류 섭취를 줄이는 것이 체중 증가나 대사 위험 발생을 예방하는데 중요한 역할을 할 수도 있다는 결과를 보여주었다. 이러한 결과를 통해 총 당류 섭취를 줄이기 위해서는 목표 식품군을 정할 필요가 있다고 제안할 수 있을 것이다. 아울러 본 연구결과는 총 당류 혹은 첨가당 같은 영양소를 기반으로 한 권고보다 소아청소년이 더 이해하기 쉬운 식품을 기반으로 한 식이 섭취 권고를 개발하는데 있어 도움이 될 수 있을 것이다.
연구 배경 및 목적 소아청소년 비만은 증가하는 추세이며 다양한 대사 질환의 원인으로 전 생애에 걸쳐 영향을 줄 수 있다. 소아청소년 비만 및 대사질환 등의 원인으로 식이 요인 중 당 섭취가 주목을 받고 있다. 당 섭취와 비만 및 대사질환과의 관련성에 관한 선행 연구 결과들은 그 방향성이 일정하지 않았고 주로 서구 사회에서 수행되었다. 또한 전체 당만을 고려하는 경우 건강에 유익한 것으로 생각되는 과일이나 우유에 있는 천연당도 함께 포함되어 결과에 영향을 줄 수 있다. 소아청소년처럼 대사증후군 유병률이 낮은 집단을 대상으로 기존의 이분형 진단 기준을 사용할 경우 통계적 검정력이 저하될 수 있으므로, 연속형 지표인 continuous metabolic syndrome score (cMetS)를 대사이상을 평가할 때 사용하였다. 본 연구는 소아청소년 코호트 자료를 가지고 아동의 총 당류 및 공급 식품 별 총 당류 섭취량을 조사하여, 총 당류 및 당류 공급 식품을 통한 총 당류 섭취량과 비만 및 대사 이상 지표와의 관련성을 살펴보고자 하였다. 연구 방법 본 연구는 소아청소년 코호트 (the Korean Child-Adolescent Cohort Study: KoCAS) 대상자 중 4차 조사에 참여한 과천지역 4개 초등학교 4학년 아동 770명을 기반조사 대상으로 하였다. 4년 후 추적조사 시에 총 165명의 대상자가 누락되었다. 식이조사는 3일 식사 일기를 통해 수집하였고 총 당류 함량은 당 데이터베이스를 사용하여 산출하였다. 총 당류는 공급 식품(우유, 과일, 당류 음료, 기타 등)에 따라 세분화 하였다. 기반조사와 추적조사 시기에 동일한 검사 방법과 기구를 사용하여 신체계측, 체지방 측정 및 혈액검사 등을 시행하였다. cMetS는 허리둘레, 중성지방, 고밀도 지단백 콜레스테롤, 공복혈당 및 평균동맥혈압 자료를 가지고 주요인 분산분석 (principal component analysis) 방법으로 산출하였다. cMetS가 낮은 것은 연구집단 내에서 상대적으로 대사이상 위험이 낮은 것을 의미하였다. 기반조사 시기의 1일 총 당 섭취량 및 각 공급 식품으로부터 섭취한 총 당류 섭취량과 기반조사 및 추적검사 시기의 체질량지수 표준점수, 체지방 퍼센트, cMetS 사이의 관련성 정도를 분석하기 위해 다중선형회귀분석을 이용하였다. 연구 결과 연구 대상자의 1일 총 열량 섭취 및 총 당류 섭취량은 각각 1660 kcal, 33.1 g 이었으며 하루 열량 섭취량 중 8.0% 정도를 차지하고 있었다. 다중선형 회귀분석 결과 총 당류 섭취와 비만 지표 및 cMetS 사이에는 유의한 관련성이 관찰되지 않았다. 그러나 과일로부터 섭취하는 총 당류 섭취량이 많아질수록 기반조사의 체질량지수 표준점수 (β = -0.10, p = 0.02)와 체지방 퍼센트 (β = -0.78, p < 0.01)는 유의하게 감소하였다. 추적조사 시기에서도 세가지 지표 모두 과일을 통한 당 섭취량과 음의 상관관계를 보였으나 체질량지수 표준점수만이 통계적으로 유의한 관련성을 보였고 (β = -0.08, p < 0.05), 체지방 퍼센트는 경계적 유의수준을 보였다 (β = -0.60, p = 0.05). 음료를 통한 총 당류 섭취량은 기반조사의 cMetS와 유의한 관련성이 있었으나 (β = 0.07, p = 0.01) 이러한 관련성은 추적조사에서는 관찰되지 않았다. 우유 및 기타 식품을 통한 총 당류 섭취량은 기반 및 추적 조사 시기의 비만 지표 및 cMetS와 유의한 관련성을 보이지 않았다. 성별을 층화하여 관련성을 살펴보았을 때 남자에서는 관련성의 유의수준이 유지되었고 여자에서는 유의한 관련성을 관찰할 수 없었다. 과일을 통한 총 당류 섭취에 관해 분석 시 섬유소를 추가로 보정해도 결과의 방향성 및 유의수준이 유지되었다. 음료를 통한 총 당류 섭취는 중성지방과는 양의 상관관계를 (β = 0.04, p = 0.02), 고밀도 지단백 콜레스테롤과는 음의 상관 관계를 (β = -0.02, p = 0.01) 보였으며, 그 관계는 통계적으로 유의했다. 결론 본 연구 대상자의 1일 총 당류 섭취량은 같은 연령대의 한국 아동의 평균 섭취량보다 적었고 비만 및 대사 위험 지표와 유의한 관련성이 없었다. 과일을 통한 총 당류 섭취가 많아질수록 비만지표가 좋아졌으며 이러한 관련성은 단면 연구뿐 아니라 4년 후 종적 연구 결과에서도 관찰되었다. 비록 장기적인 영향은 밝힐 수 없었으나 단면 연구에서 음료를 통한 총 당류 섭취가 많아지는 것은 높은 대사 위험과 관련성이 있었다. 본 연구는 소아청소년에서 과일 통한 총 당류 섭취를 늘리고 음료를 통한 총 당류 섭취를 줄이는 것이 체중 증가나 대사 위험 발생을 예방하는데 중요한 역할을 할 수도 있다는 결과를 보여주었다. 이러한 결과를 통해 총 당류 섭취를 줄이기 위해서는 목표 식품군을 정할 필요가 있다고 제안할 수 있을 것이다. 아울러 본 연구결과는 총 당류 혹은 첨가당 같은 영양소를 기반으로 한 권고보다 소아청소년이 더 이해하기 쉬운 식품을 기반으로 한 식이 섭취 권고를 개발하는데 있어 도움이 될 수 있을 것이다.
Background and Aims Childhood obesity has been increasing worldwide, and Korea is no exception. Childhood obesity is an important public health problem associated with comorbidities in adulthood as well as childhood. Sugar consumption has drawn attention as a risk factor for obesity and metabolic di...
Background and Aims Childhood obesity has been increasing worldwide, and Korea is no exception. Childhood obesity is an important public health problem associated with comorbidities in adulthood as well as childhood. Sugar consumption has drawn attention as a risk factor for obesity and metabolic disease. Results from previous studies on the effects of sugar intake on obesity or cardio-metabolic risk were not consistent and were carried out mainly in Western countries. Dietary sugar includes free sugar and sugars found in foods, such as lactose in milk and fructose in fruit. We used the continuous metabolic syndrome score (cMetS) to compensate for weak statistical power of categorical approach due to the low prevalence of metabolic disease in children. This study was conducted to identify the associations between total sugar or sugar from different sources (fruit, milk, and beverages) and adiposity and cardio-metabolic risk among Korean children and adolescents using cohort data. Methods The study subjects were children (n = 770) who participated in the 4th year (2008) of the Korean Child-Adolescent Cohort Study (KoCAS) at baseline. A total of 165 children dropped out during the 4-year study period. Dietary intake data were collected via 3-day 24-hour food records, and sugar intake was calculated for the total sugar content of foods using our database compiled from various sources. Total sugar intake was classified into subgroups by food source (fruit, milk, beverage, and other). Anthropometric measurements, assessment of body composition, and a blood sample analysis were performed at baseline and at follow-up 4 years later. The cMetS was calculated based on waist circumference, glucose, triglycerides, high-density lipoprotein cholesterol and mean arterial blood pressure using principal component analysis. A high cMetS value reflected relatively high waist circumference, triglycerides (TG), glucose, and mean arterial pressure values and relatively low high-density lipoprotein cholesterol (HDLC) values. The magnitudes of the associations of the baseline predictors of sugar intake from specific food sources at baseline with baseline and follow-up outcomes that were potential cardiovascular risk factors (body mass index [BMI] z-score, cMetS value, and body fat percentage) were examined using multiple regression analysis. Results Mean total sugar intake by the study subjects was 33.1g/day, corresponding to 8.3% of total daily energy intake. According to multiple linear regression analysis, there were no significant associations between total sugar intake and adiposity and cMetS. However, higher intake of fruit sugar at baseline was significantly associated with lower body mass index (BMI) z-scores and body fat percentages at baseline (β = -0.10, p = 0.02 and β = -0.78, p < 0.01, respectively). At follow-up, sugar intake from fruit at baseline was still negatively associated with the above outcomes, but only the relationship with BMI z-score retained statistical significance (β = -0.08, p < 0.05). There was a significant positive relationship between consumption of sugar from sugar sweetened beverages (SSBs) and cMetS at baseline (β = 0.04, p = 0.02), but that relationship was not observed at follow-up (p = 0.83). After stratifying by sex, no significant associations were detected in girls, but significant associations remained in boys. Fruit sugar was negatively correlated with adiposity and cMetS, and fat percentage and cMetS results were significant in boys. A positive correlation was observed between beverage sugar intake and baseline cMetS in boys. However, milk sugar predicted negative cMetS, whereas other sugars predicted positive BMI z-scores and fat percentage at marginal significance in girls. An additional analysis considering fiber as a confounder found significant negative associations between daily fruit sugar intake at baseline and BMI z-scores at baseline and follow-up and fat percentage at baseline. Beverage sugar was positively correlated with TG (β = 0.04, p = 0.049) and negatively correlated with HDLC in a sub-analysis of cMetS components (β = -0.02, p = 0.01). Conclusions Total sugar intake in the study subjects was lower than that in the Korean population of the same age, although energy intake was similar. Total sugar was not significantly associated with adiposity or metabolic risk. Higher baseline fruit sugar intake was independently associated with a decreased risk for adiposity. This association was observed in both cross-sectional and longitudinal analyses. Although we cannot assert the longitudinal association between beverage sugar and cardio-metabolic risk, a positive correlation was detected between baseline beverage sugar and baseline cMetS. These results suggest that differences in consumption of sugar from fruit and SSBs might play an important role in the risks for adiposity and metabolic disease among children and adolescents. Targeted strategies to reduce sugar intake can be needed according to our study results. Our results could be helpful in developing dietary recommendations based on foods (increased fruit and decreased SSBs), which would be easier to understand than recommendations based on nutrients, such as total sugar, particularly for children and adolescents. Consequently, this information could potentially be advantageous in obesity- and metabolic-disease-prevention strategies.
Background and Aims Childhood obesity has been increasing worldwide, and Korea is no exception. Childhood obesity is an important public health problem associated with comorbidities in adulthood as well as childhood. Sugar consumption has drawn attention as a risk factor for obesity and metabolic disease. Results from previous studies on the effects of sugar intake on obesity or cardio-metabolic risk were not consistent and were carried out mainly in Western countries. Dietary sugar includes free sugar and sugars found in foods, such as lactose in milk and fructose in fruit. We used the continuous metabolic syndrome score (cMetS) to compensate for weak statistical power of categorical approach due to the low prevalence of metabolic disease in children. This study was conducted to identify the associations between total sugar or sugar from different sources (fruit, milk, and beverages) and adiposity and cardio-metabolic risk among Korean children and adolescents using cohort data. Methods The study subjects were children (n = 770) who participated in the 4th year (2008) of the Korean Child-Adolescent Cohort Study (KoCAS) at baseline. A total of 165 children dropped out during the 4-year study period. Dietary intake data were collected via 3-day 24-hour food records, and sugar intake was calculated for the total sugar content of foods using our database compiled from various sources. Total sugar intake was classified into subgroups by food source (fruit, milk, beverage, and other). Anthropometric measurements, assessment of body composition, and a blood sample analysis were performed at baseline and at follow-up 4 years later. The cMetS was calculated based on waist circumference, glucose, triglycerides, high-density lipoprotein cholesterol and mean arterial blood pressure using principal component analysis. A high cMetS value reflected relatively high waist circumference, triglycerides (TG), glucose, and mean arterial pressure values and relatively low high-density lipoprotein cholesterol (HDLC) values. The magnitudes of the associations of the baseline predictors of sugar intake from specific food sources at baseline with baseline and follow-up outcomes that were potential cardiovascular risk factors (body mass index [BMI] z-score, cMetS value, and body fat percentage) were examined using multiple regression analysis. Results Mean total sugar intake by the study subjects was 33.1g/day, corresponding to 8.3% of total daily energy intake. According to multiple linear regression analysis, there were no significant associations between total sugar intake and adiposity and cMetS. However, higher intake of fruit sugar at baseline was significantly associated with lower body mass index (BMI) z-scores and body fat percentages at baseline (β = -0.10, p = 0.02 and β = -0.78, p < 0.01, respectively). At follow-up, sugar intake from fruit at baseline was still negatively associated with the above outcomes, but only the relationship with BMI z-score retained statistical significance (β = -0.08, p < 0.05). There was a significant positive relationship between consumption of sugar from sugar sweetened beverages (SSBs) and cMetS at baseline (β = 0.04, p = 0.02), but that relationship was not observed at follow-up (p = 0.83). After stratifying by sex, no significant associations were detected in girls, but significant associations remained in boys. Fruit sugar was negatively correlated with adiposity and cMetS, and fat percentage and cMetS results were significant in boys. A positive correlation was observed between beverage sugar intake and baseline cMetS in boys. However, milk sugar predicted negative cMetS, whereas other sugars predicted positive BMI z-scores and fat percentage at marginal significance in girls. An additional analysis considering fiber as a confounder found significant negative associations between daily fruit sugar intake at baseline and BMI z-scores at baseline and follow-up and fat percentage at baseline. Beverage sugar was positively correlated with TG (β = 0.04, p = 0.049) and negatively correlated with HDLC in a sub-analysis of cMetS components (β = -0.02, p = 0.01). Conclusions Total sugar intake in the study subjects was lower than that in the Korean population of the same age, although energy intake was similar. Total sugar was not significantly associated with adiposity or metabolic risk. Higher baseline fruit sugar intake was independently associated with a decreased risk for adiposity. This association was observed in both cross-sectional and longitudinal analyses. Although we cannot assert the longitudinal association between beverage sugar and cardio-metabolic risk, a positive correlation was detected between baseline beverage sugar and baseline cMetS. These results suggest that differences in consumption of sugar from fruit and SSBs might play an important role in the risks for adiposity and metabolic disease among children and adolescents. Targeted strategies to reduce sugar intake can be needed according to our study results. Our results could be helpful in developing dietary recommendations based on foods (increased fruit and decreased SSBs), which would be easier to understand than recommendations based on nutrients, such as total sugar, particularly for children and adolescents. Consequently, this information could potentially be advantageous in obesity- and metabolic-disease-prevention strategies.
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