청소년 비만 관련 종단적 요인 분석 : 아동 청소년 패널 조사 자료를 이용한 경시적 자료분석 An Analysis of Adolescence Obesity-Related Longitudinal Factors : Longitudinal Data Analysis of the Korea Children Youth Panel Survey(KCYPS)원문보기
연구 배경 및 목적 : 청소년기 비만은 교정되지 않은 상태로 성인기로 연결되어 각종 성인병을 유발할 수 있기 때문에 청소년기 비만 관련 요인을 파악하여 조기 중재를 하는 것이 필요하다. 지금까지 우리나라 청소년 비만 관련 연구는 단면 연구가 대부분이었고, 또한 2017년 12월 발표된 「2017 소아⸱청소년 성장도표」와 개정된 아동⸱청소년의 비만 기준인 ‘연령별 체질량지수 95백분위수 이상’을 적용한 논문이 거의 없다. 이에 한국아동⸱청소년패널조사(...
연구 배경 및 목적 : 청소년기 비만은 교정되지 않은 상태로 성인기로 연결되어 각종 성인병을 유발할 수 있기 때문에 청소년기 비만 관련 요인을 파악하여 조기 중재를 하는 것이 필요하다. 지금까지 우리나라 청소년 비만 관련 연구는 단면 연구가 대부분이었고, 또한 2017년 12월 발표된 「2017 소아⸱청소년 성장도표」와 개정된 아동⸱청소년의 비만 기준인 ‘연령별 체질량지수 95백분위수 이상’을 적용한 논문이 거의 없다. 이에 한국아동⸱청소년패널조사(KCYPS) 중1패널의 5개년도 반복 측정된 경시적 자료를 이용하여, 성별에 따른 청소년 비만 관련 종단적 요인을 탐색, 맞춤형 조기 건강 중재를 위한 기초 자료를 제공하고자 한다.
연구대상 및 방법 : 본 연구는 한국아동⸱청소년패널조사(KCYPS)의 자료 중 키, 몸무게 조사가 시작된 2011년(중2)부터 2015년(고3)까지의 5개년도 자료를 이용하였다. 연구 대상자는 2351명 중 5개년도 모두 성별 변수와 비만 변수가 결측치인 75명을 제외한 2276명(남학생 1150명, 여학생 1126명)이었다. 비만은 체질량지수(BMI)를 기준으로 하였고,「2017 소아청소년 성장도표」 및 개정된 비만 기준을 적용하여 변수를 생성하였다. 선행연구를 바탕으로 인구사회학적 요인, 건강행동 요인, 학교 요인으로 나누어 비만 관련 요인을 탐색하였고, 모든 분석은 성별을 나누어 분석하였다. 종단자료의 기술통계분석을 위하여 집단중심추세모형(GBTM)을 이용하였고, 비만에 따라 형성된 잠재그룹(남학생 3개, 여학생 2개)별 일반적 특성 파악 및 잠재 그룹 간 차이를 확인하기 위하여 ANOVA검정, T검정, 카이제곱검정, Fisher의 정확도검정을 시행하였으며, 최종적으로 비만에 대한 경시적 영향 요인을 탐색하기 위하여 일반화선형혼합모형(GLMM)을 이용한 다변수 분석을 실시하였다. 인구사회학적 요인을 통제한 모델 1과, 건강행동 요인을 추가로 통제한 모델 2, 학교 요인을 추가로 통제한 모델 3을 단계적으로 분석하였다. 모든 통계 분석은 SAS version 9.4를 이용하였다.
연구결과 : 2011년-2015년(중2-고3) 남녀 학생에 대하여 일반화선형혼합모형(GLMM)을 적용하여 각 모델별 비만 관련 경시적 요인을 탐색한 결과, 남학생은 학년이 1학년 증가함에 따라 비만일 교차비가 1.23배(OR=1.23, 95%CI=1.08-1.41), 본인의 건강상태가 건강한 군 대비 건강하지 못한 군의 비만일 교차비가 2.33배(OR=2.33, 95%CI=1.44-3.77), 컴퓨터/게임기 오락시간이 1시간 증가함에 따라 비만일 교차비가 1.11배(OR=1.11, 95%CI=1.05-1.17)였다. 여학생의 경우, 학년이 1학년 증가함에 따라 비만일 교차비가 1.32배(OR=1.32, 95%CI=1.12-1.56), 본인의 건강상태가 건강한 군 대비 건강하지 못한 군의 비만일 교차비가 1.85배(OR=1.85, 95%CI=1.02-3.36), 주중 수면시간이 1시간 증가함에 따라 비만일 교차비가 0.82배(OR=0.82, 95%CI=0.68-0.99) 즉, 비만일 위험이 18% 감소되는 결과를 보였으며, 컴퓨터/게임기 오락시간이 1시간 증가함에 따라 비만일 교차비가 1.08배(OR=1.08, 95%CI=1.01-1.17)였고, 모두 통계적으로 유의하였다. 연구 결과를 종합해보면, 남녀학생 모두 학년이 증가함에 따라, 본인의 건강상태가 건강하지 못할 경우, 컴퓨터/게임기 오락 시간이 길어질수록 비만에 취약함을 알 수 있었고, 여학생의 경우에는 주중 수면 시간이 증가함에 따라 비만의 위험을 낮추는 결과를 보였다.
결론 : 본 연구는 5개년도 경시적 자료를 이용, 개정된 비만 기준을 적용하여 성별을 나누어 청소년 비만에 대한 종단적 영향 요인을 탐색했다는 점과, 잠재 그룹에 따른 대상자들의 일반적 특성을 파악했다는 점에서 의의가 있겠다. 연구 결과 청소년 비만의 종단적 영향 요인은 남녀학생 모두 학년, 본인의 건강상태, 컴퓨터 게임기/오락 시간이었고, 여학생의 경우 추가적으로 수면시간이 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이러한 종단 연구 결과를 바탕으로 향후 남녀 청소년 비만에 대하여 맞춤형 조기 중재가 필요할 것이다. 본 연구는 자료의 한계로 중학교 2학년 자료를 초기 자료로 사용하여 청소년기 전반에 걸친 비만 관련 요인을 파악하지 못하였고, 또한 식이 요인 등이 포함되지 않았다는 점에서 한계가 있겠다. 따라서 추후 연구에서는 식이 요인 등 비만 관련 주요한 요인을 포함하여 청소년기 전반에 걸친 체계적인 연구가 필요할 것이다.
연구 배경 및 목적 : 청소년기 비만은 교정되지 않은 상태로 성인기로 연결되어 각종 성인병을 유발할 수 있기 때문에 청소년기 비만 관련 요인을 파악하여 조기 중재를 하는 것이 필요하다. 지금까지 우리나라 청소년 비만 관련 연구는 단면 연구가 대부분이었고, 또한 2017년 12월 발표된 「2017 소아⸱청소년 성장도표」와 개정된 아동⸱청소년의 비만 기준인 ‘연령별 체질량지수 95백분위수 이상’을 적용한 논문이 거의 없다. 이에 한국아동⸱청소년패널조사(KCYPS) 중1패널의 5개년도 반복 측정된 경시적 자료를 이용하여, 성별에 따른 청소년 비만 관련 종단적 요인을 탐색, 맞춤형 조기 건강 중재를 위한 기초 자료를 제공하고자 한다.
연구대상 및 방법 : 본 연구는 한국아동⸱청소년패널조사(KCYPS)의 자료 중 키, 몸무게 조사가 시작된 2011년(중2)부터 2015년(고3)까지의 5개년도 자료를 이용하였다. 연구 대상자는 2351명 중 5개년도 모두 성별 변수와 비만 변수가 결측치인 75명을 제외한 2276명(남학생 1150명, 여학생 1126명)이었다. 비만은 체질량지수(BMI)를 기준으로 하였고,「2017 소아청소년 성장도표」 및 개정된 비만 기준을 적용하여 변수를 생성하였다. 선행연구를 바탕으로 인구사회학적 요인, 건강행동 요인, 학교 요인으로 나누어 비만 관련 요인을 탐색하였고, 모든 분석은 성별을 나누어 분석하였다. 종단자료의 기술통계분석을 위하여 집단중심추세모형(GBTM)을 이용하였고, 비만에 따라 형성된 잠재그룹(남학생 3개, 여학생 2개)별 일반적 특성 파악 및 잠재 그룹 간 차이를 확인하기 위하여 ANOVA검정, T검정, 카이제곱검정, Fisher의 정확도검정을 시행하였으며, 최종적으로 비만에 대한 경시적 영향 요인을 탐색하기 위하여 일반화선형혼합모형(GLMM)을 이용한 다변수 분석을 실시하였다. 인구사회학적 요인을 통제한 모델 1과, 건강행동 요인을 추가로 통제한 모델 2, 학교 요인을 추가로 통제한 모델 3을 단계적으로 분석하였다. 모든 통계 분석은 SAS version 9.4를 이용하였다.
연구결과 : 2011년-2015년(중2-고3) 남녀 학생에 대하여 일반화선형혼합모형(GLMM)을 적용하여 각 모델별 비만 관련 경시적 요인을 탐색한 결과, 남학생은 학년이 1학년 증가함에 따라 비만일 교차비가 1.23배(OR=1.23, 95%CI=1.08-1.41), 본인의 건강상태가 건강한 군 대비 건강하지 못한 군의 비만일 교차비가 2.33배(OR=2.33, 95%CI=1.44-3.77), 컴퓨터/게임기 오락시간이 1시간 증가함에 따라 비만일 교차비가 1.11배(OR=1.11, 95%CI=1.05-1.17)였다. 여학생의 경우, 학년이 1학년 증가함에 따라 비만일 교차비가 1.32배(OR=1.32, 95%CI=1.12-1.56), 본인의 건강상태가 건강한 군 대비 건강하지 못한 군의 비만일 교차비가 1.85배(OR=1.85, 95%CI=1.02-3.36), 주중 수면시간이 1시간 증가함에 따라 비만일 교차비가 0.82배(OR=0.82, 95%CI=0.68-0.99) 즉, 비만일 위험이 18% 감소되는 결과를 보였으며, 컴퓨터/게임기 오락시간이 1시간 증가함에 따라 비만일 교차비가 1.08배(OR=1.08, 95%CI=1.01-1.17)였고, 모두 통계적으로 유의하였다. 연구 결과를 종합해보면, 남녀학생 모두 학년이 증가함에 따라, 본인의 건강상태가 건강하지 못할 경우, 컴퓨터/게임기 오락 시간이 길어질수록 비만에 취약함을 알 수 있었고, 여학생의 경우에는 주중 수면 시간이 증가함에 따라 비만의 위험을 낮추는 결과를 보였다.
결론 : 본 연구는 5개년도 경시적 자료를 이용, 개정된 비만 기준을 적용하여 성별을 나누어 청소년 비만에 대한 종단적 영향 요인을 탐색했다는 점과, 잠재 그룹에 따른 대상자들의 일반적 특성을 파악했다는 점에서 의의가 있겠다. 연구 결과 청소년 비만의 종단적 영향 요인은 남녀학생 모두 학년, 본인의 건강상태, 컴퓨터 게임기/오락 시간이었고, 여학생의 경우 추가적으로 수면시간이 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이러한 종단 연구 결과를 바탕으로 향후 남녀 청소년 비만에 대하여 맞춤형 조기 중재가 필요할 것이다. 본 연구는 자료의 한계로 중학교 2학년 자료를 초기 자료로 사용하여 청소년기 전반에 걸친 비만 관련 요인을 파악하지 못하였고, 또한 식이 요인 등이 포함되지 않았다는 점에서 한계가 있겠다. 따라서 추후 연구에서는 식이 요인 등 비만 관련 주요한 요인을 포함하여 청소년기 전반에 걸친 체계적인 연구가 필요할 것이다.
Background and Purpose : There are some factors that affect obesity in adolescents. If those factors are not properly managed, they can cause obesity in adult stage as well. So it is important to find out those factors and make an early interventions. Until now, there have been only cross-sectional ...
Background and Purpose : There are some factors that affect obesity in adolescents. If those factors are not properly managed, they can cause obesity in adult stage as well. So it is important to find out those factors and make an early interventions. Until now, there have been only cross-sectional studies regarding figuring out these factors. And there is little study that adopted 「2017 Korean National Growth Charts for Children and Adolescents」and the modified criteria of obesity for adolescents whose yearly Body Mass Index(BMI) is over 95 percentile of the whole adolescents. Therefore, this study looked into the panel data of the first year students in middle school from the Korea Children Youth Panel Survey(KCYPS) in order to find out the longitudinal obesity-related factors and serve as a useful study for personalized early interventions.
Subject and Methods : This study used the ‘KCYPS’ data of five consecutive years from 2011(second year students in middle school) to 2015(third year students in high school) including the data of students’heights and weights. The number of students of the five-year period was 2351, but the data of some 75 students was not included in this study because of the missing values about their gender and obesity variables. So the actual number of subject was 2276(male: 1150, female: 1126). Obesity was measured using BMI and variables were made using 2017 Korean National Growth Charts for Children and Adolescents and some other modified obesity-related criteria. The factors that caused obesity in adolescents were identified in three categories: socio-demographic factors, health behavior factors and school related factors. All of the data was separately analyzed based on gender. To organize descriptive statistics of the longitudinal data, Group Based Trajectory Modeling(GBTM) was used. Three male trajectory groups and two female trajectory groups were formed based on logit of probability of obesity. To find out the general characteristics and differences of those groups. The data were analyzed using One-way anova test, Independent two sample t-test, Chi-squared test, Fisher's exact test. After these tests, multivariable analysis was done with a Generalized Linear Mixed Model(GLMM) to figure out the longitudinal factors that cause obesity in adolescents. GLMM was performed using “model 1” which included adjusted socio-demographic factors, “model 2”which included additional adjusted health behavior factors, and “model 3”which included additional school related factors. Every analysis in this study was done through SAS version 9.4.
Results : For male students, the odds ratio was 1.23(OR=1.23, 95%CI=1.08-1.41) when student’s grades get higher. In terms of subjective health, the odds ratio was 2.33(OR=2.33, 95%CI=1.44-3.77) for students of poor health group compare to students of better health group. Also, while the odds ratio was 1.11(OR=1.11, 95%CI=1.05-1.17) when students spent one more hour on computer games/game devices. For female students, the odds ratio was 1.32(OR=1.32, 95%CI=1.02-3.36) when student’s grades get higher. Also, the odds ratio regarding subjective health was 1.85(OR=1.85, 95%CI=1.02-3.36) while the odds ratio was 0.82(OR=0.82, 95%CI=0.68-0.99) when female students slept one more hour, which means that the girls had an 18 percent decrease in the risk of becoming obese as they sleep one more hour. With regard to the time spent one more hour on computer games or game devices for female students, the odds ratio was 1.08(OR=1.08, 95%CI=1.01-1.17). All of these results were statistically significant. After all, both male and female students were more likely to become obese if their grade get higher, are less healthy, spend more time on playing games. Additionally, female students were less likely to become obese if their sleeping time increase during week days.
Conclusions : This study has its own meaning as it analyzed the longitudinal data of five years from ‘KCYPS’ using the modified obesity criteria and that if figured out the general characteristics of each trajectory group formed based on logit of probability of obesity. The results were that getting one year of grade higher, subjective health and gaming time were the longitudinal obesity-related factors for both male and female students, along with additional factor of sleeping time for female students. Based on these longitudinal study results, an early intervention to reduce the obesity rate among male and female adolescents should be considered. Also, a further study is needed as this study did not include the data of first graders in middle school and diet related factors.
Background and Purpose : There are some factors that affect obesity in adolescents. If those factors are not properly managed, they can cause obesity in adult stage as well. So it is important to find out those factors and make an early interventions. Until now, there have been only cross-sectional studies regarding figuring out these factors. And there is little study that adopted 「2017 Korean National Growth Charts for Children and Adolescents」and the modified criteria of obesity for adolescents whose yearly Body Mass Index(BMI) is over 95 percentile of the whole adolescents. Therefore, this study looked into the panel data of the first year students in middle school from the Korea Children Youth Panel Survey(KCYPS) in order to find out the longitudinal obesity-related factors and serve as a useful study for personalized early interventions.
Subject and Methods : This study used the ‘KCYPS’ data of five consecutive years from 2011(second year students in middle school) to 2015(third year students in high school) including the data of students’heights and weights. The number of students of the five-year period was 2351, but the data of some 75 students was not included in this study because of the missing values about their gender and obesity variables. So the actual number of subject was 2276(male: 1150, female: 1126). Obesity was measured using BMI and variables were made using 2017 Korean National Growth Charts for Children and Adolescents and some other modified obesity-related criteria. The factors that caused obesity in adolescents were identified in three categories: socio-demographic factors, health behavior factors and school related factors. All of the data was separately analyzed based on gender. To organize descriptive statistics of the longitudinal data, Group Based Trajectory Modeling(GBTM) was used. Three male trajectory groups and two female trajectory groups were formed based on logit of probability of obesity. To find out the general characteristics and differences of those groups. The data were analyzed using One-way anova test, Independent two sample t-test, Chi-squared test, Fisher's exact test. After these tests, multivariable analysis was done with a Generalized Linear Mixed Model(GLMM) to figure out the longitudinal factors that cause obesity in adolescents. GLMM was performed using “model 1” which included adjusted socio-demographic factors, “model 2”which included additional adjusted health behavior factors, and “model 3”which included additional school related factors. Every analysis in this study was done through SAS version 9.4.
Results : For male students, the odds ratio was 1.23(OR=1.23, 95%CI=1.08-1.41) when student’s grades get higher. In terms of subjective health, the odds ratio was 2.33(OR=2.33, 95%CI=1.44-3.77) for students of poor health group compare to students of better health group. Also, while the odds ratio was 1.11(OR=1.11, 95%CI=1.05-1.17) when students spent one more hour on computer games/game devices. For female students, the odds ratio was 1.32(OR=1.32, 95%CI=1.02-3.36) when student’s grades get higher. Also, the odds ratio regarding subjective health was 1.85(OR=1.85, 95%CI=1.02-3.36) while the odds ratio was 0.82(OR=0.82, 95%CI=0.68-0.99) when female students slept one more hour, which means that the girls had an 18 percent decrease in the risk of becoming obese as they sleep one more hour. With regard to the time spent one more hour on computer games or game devices for female students, the odds ratio was 1.08(OR=1.08, 95%CI=1.01-1.17). All of these results were statistically significant. After all, both male and female students were more likely to become obese if their grade get higher, are less healthy, spend more time on playing games. Additionally, female students were less likely to become obese if their sleeping time increase during week days.
Conclusions : This study has its own meaning as it analyzed the longitudinal data of five years from ‘KCYPS’ using the modified obesity criteria and that if figured out the general characteristics of each trajectory group formed based on logit of probability of obesity. The results were that getting one year of grade higher, subjective health and gaming time were the longitudinal obesity-related factors for both male and female students, along with additional factor of sleeping time for female students. Based on these longitudinal study results, an early intervention to reduce the obesity rate among male and female adolescents should be considered. Also, a further study is needed as this study did not include the data of first graders in middle school and diet related factors.
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