본 연구는 한국인유전체역학조사(KoGES) 지역사회기반 코호트(안산, 안성 코호트)를 이용하여 대사증후군 위험군(Pre-Metabolic Syndrome)에 해당하는 자를 대상으로 대사증후군 예측 요인을 탐색하는 연구이다. 고령 사회로의 진입, 핵가족화 등 수동적인 사회 현상의 변화로 인한 만성질환의 증가에 따라 의료이용 및 의료비 지출이 급증하고 있으므로, 만성질환의 예방 중심의 건강관리에 관한 중요성이 커지고 있다. 따라서, 본 연구는 대사증후군 위험군을 대상으로 대사증후군과 정상군으로의 전환 시간과 건강행태 및 식이 요인의 영향을 탐색하여 대사증후군 예방을 위한 정책 마련 등의 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. ...
본 연구는 한국인유전체역학조사(KoGES) 지역사회기반 코호트(안산, 안성 코호트)를 이용하여 대사증후군 위험군(Pre-Metabolic Syndrome)에 해당하는 자를 대상으로 대사증후군 예측 요인을 탐색하는 연구이다. 고령 사회로의 진입, 핵가족화 등 수동적인 사회 현상의 변화로 인한 만성질환의 증가에 따라 의료이용 및 의료비 지출이 급증하고 있으므로, 만성질환의 예방 중심의 건강관리에 관한 중요성이 커지고 있다. 따라서, 본 연구는 대사증후군 위험군을 대상으로 대사증후군과 정상군으로의 전환 시간과 건강행태 및 식이 요인의 영향을 탐색하여 대사증후군 예방을 위한 정책 마련 등의 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 콕스 비례위험 모형(Cox proportional hazard model)을 이용하여 대사증후군 위험군별 대사증후군과 정상군의 위험비(Hazard Ratio)를 탐색하고자 하였다. 예측요인을 탐색하기 위해 인구 사회학적(거주지역, 성별, 연령, 소득수준, 교육 수준), 건강행태(흡연 상태, 음주 상태, 신체활동 상태, 체질량지수, 가족력 여부(고혈압, 당뇨, 고지혈증), 식이(탄수화물 섭취 비율, 단백질 섭취 비율, 지방 섭취 비율)의 요인을 사용하여 분석을 진행하였다. 연구 결과, 위험군을 대상으로 전환 시간을 탐색해보았을 때, 대사증후군 1개 위험군과 2개 위험군에서 이동의 빈도가 높게 나타나고, 전환 시간이 짧게 나타나 대사증후군 예방을 위해 위험군을 대상으로 예방정책을 시행해야 함을 시사한다. 위험군별 건강행태, 식이에 따른 대사증후군 및 정상군 발병 위험비를 탐색한 결과, 대사증후군 위험군의 개수가 증가할수록 대사증후군 발병위험비가 크게 높게 나타났고, 대사증후군 발병에 영향을 미치는 요인은 건강행태에서 흡연 상태, 음주 상태, 체질량지수, 가족력 여부로 나타났고, 식이 요인에서 지방 섭취 비율로 나타났다. 정상군 발생에 영향을 미치는 요인은 건강행태에서 체질량지수, 가족력 여부로 나타났으며, 식이 요인에서 지방 섭취 비율로 나타났다. 대사증후군 위험군에서 정상군과 대사증후군 발생요인의 차이는 흡연 상태, 음주 상태로 나타남에 따라 대사증후군 예방을 위해 금연과 금주가 필수적인 요소로 나타났다. 이에 따른 정책적 함의로는 대사증후군 예방 중심의 건강관리를 위한 개인의 특성 요인을 모니터링하고 체계화하는 컨트롤 타워를 구축하고, 대사증후군 위험군의 특성에 따른 맞춤형 프로그램을 시행하여 예방 중심의 건강관리 시스템의 체계 구축이 요구된다. 본 연구의 제한점으로는 특정 연령층(40-60대)의 자료만 사용하고, 신체 활동상태와 식이 등에서 구체적인 범주의 변수를 사용하지 못했으며, 위험군별 전환 시간이 독립적으로 산출되어 전환 시간 간의 연계가 어렵다는 점이다. 하지만, 대사증후군 위험군을 대상으로 대사증후군 뿐만 아니라 정상군의 예측 요인을 탐색함으로써, 대사증후군 건강관리를 지속적으로 모니터링하며 체계화하는 기초자료를 제공한다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 한국인유전체역학조사(KoGES) 지역사회기반 코호트(안산, 안성 코호트)를 이용하여 대사증후군 위험군(Pre-Metabolic Syndrome)에 해당하는 자를 대상으로 대사증후군 예측 요인을 탐색하는 연구이다. 고령 사회로의 진입, 핵가족화 등 수동적인 사회 현상의 변화로 인한 만성질환의 증가에 따라 의료이용 및 의료비 지출이 급증하고 있으므로, 만성질환의 예방 중심의 건강관리에 관한 중요성이 커지고 있다. 따라서, 본 연구는 대사증후군 위험군을 대상으로 대사증후군과 정상군으로의 전환 시간과 건강행태 및 식이 요인의 영향을 탐색하여 대사증후군 예방을 위한 정책 마련 등의 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 콕스 비례위험 모형(Cox proportional hazard model)을 이용하여 대사증후군 위험군별 대사증후군과 정상군의 위험비(Hazard Ratio)를 탐색하고자 하였다. 예측요인을 탐색하기 위해 인구 사회학적(거주지역, 성별, 연령, 소득수준, 교육 수준), 건강행태(흡연 상태, 음주 상태, 신체활동 상태, 체질량지수, 가족력 여부(고혈압, 당뇨, 고지혈증), 식이(탄수화물 섭취 비율, 단백질 섭취 비율, 지방 섭취 비율)의 요인을 사용하여 분석을 진행하였다. 연구 결과, 위험군을 대상으로 전환 시간을 탐색해보았을 때, 대사증후군 1개 위험군과 2개 위험군에서 이동의 빈도가 높게 나타나고, 전환 시간이 짧게 나타나 대사증후군 예방을 위해 위험군을 대상으로 예방정책을 시행해야 함을 시사한다. 위험군별 건강행태, 식이에 따른 대사증후군 및 정상군 발병 위험비를 탐색한 결과, 대사증후군 위험군의 개수가 증가할수록 대사증후군 발병위험비가 크게 높게 나타났고, 대사증후군 발병에 영향을 미치는 요인은 건강행태에서 흡연 상태, 음주 상태, 체질량지수, 가족력 여부로 나타났고, 식이 요인에서 지방 섭취 비율로 나타났다. 정상군 발생에 영향을 미치는 요인은 건강행태에서 체질량지수, 가족력 여부로 나타났으며, 식이 요인에서 지방 섭취 비율로 나타났다. 대사증후군 위험군에서 정상군과 대사증후군 발생요인의 차이는 흡연 상태, 음주 상태로 나타남에 따라 대사증후군 예방을 위해 금연과 금주가 필수적인 요소로 나타났다. 이에 따른 정책적 함의로는 대사증후군 예방 중심의 건강관리를 위한 개인의 특성 요인을 모니터링하고 체계화하는 컨트롤 타워를 구축하고, 대사증후군 위험군의 특성에 따른 맞춤형 프로그램을 시행하여 예방 중심의 건강관리 시스템의 체계 구축이 요구된다. 본 연구의 제한점으로는 특정 연령층(40-60대)의 자료만 사용하고, 신체 활동상태와 식이 등에서 구체적인 범주의 변수를 사용하지 못했으며, 위험군별 전환 시간이 독립적으로 산출되어 전환 시간 간의 연계가 어렵다는 점이다. 하지만, 대사증후군 위험군을 대상으로 대사증후군 뿐만 아니라 정상군의 예측 요인을 탐색함으로써, 대사증후군 건강관리를 지속적으로 모니터링하며 체계화하는 기초자료를 제공한다는 점에서 의의가 있다.
This study was conducted to explore the predictive factors of metabolic syndrome in persons with the Pre-Metabolic Syndrome using Community-based cohorts (Ansan, Ansung) from KoGES. With an aging population and the nuclearization of families, the passive change of society is leading to an increase i...
This study was conducted to explore the predictive factors of metabolic syndrome in persons with the Pre-Metabolic Syndrome using Community-based cohorts (Ansan, Ansung) from KoGES. With an aging population and the nuclearization of families, the passive change of society is leading to an increase in chronic diseases and is therefore increasing medical expenses. Hence, the prevention of chronic diseases has become more important than ever. The purpose of this study is to explore the Health Behaviors, Diet, and the Transition time from Pre-Metabolic Syndrome groups to Metabolic syndrome, and by doing so to provide basic data to aid policies that prevent metabolic syndrome. Hazard Ratios for Metabolic Syndrome and Normal were assessed using Cox Proportional Hazard Model. Demographic (Region, Sex, Age, Income level, Education level), Health Behaviors (Smoking, Drinking, Physical activity, BMI, Hypertension, Diabetes Mellitus, Dyslipidemia) and Diet (Percentage of carbohydrate, protein, and fat) factors were taken into account for analysis. The results indicated that those who were within 1 or 2 Pre-Metabolic Syndrome frequently transferred between groups, with a short transition time. The results warrant preventive policies towards high-risk groups of Metabolic Syndrome. An assessment of the hazard ratio of Metabolic Syndrome for each Pre-Metabolic Syndrome groups according to their health behavior and diet revealed that the hazard ratio of Metabolic Syndrome increases as high-risk factors increase in number. The factors that affected the occurrence of metabolic syndrome are as follows: health behaviors (smoking, drinking, BMI, presence of a family history), diet (fat percentage). The factors that affected the normal group are as follows: health behaviors (BMI, presence of a family history), diet (fat percentage). The factors that determined the difference between the Non-Metabolic group and the Metabolic group in the high-risk group were smoking and drinking, which indicated that smoking and alcohol cessation was essential to prevent Metabolic Syndrome. These results indicate that specialized programs that respond to each component of the Pre-Metabolic Syndrome groups are necessary to set up an integrated healthcare system. The limitations of this study are as follows: this study used limited data from a certain age group (age 40-60), failed to use concrete variables of physical activity and diet. The transit time of each risk group was independently calculated, and linking between the results was not possible. However, this study has made significant contributions in that it assessed the predictive factors of not only Metabolic Syndrome but also being normal against Pre-Metabolic Syndrome, and went further to provide implications to developing preventive policies.
This study was conducted to explore the predictive factors of metabolic syndrome in persons with the Pre-Metabolic Syndrome using Community-based cohorts (Ansan, Ansung) from KoGES. With an aging population and the nuclearization of families, the passive change of society is leading to an increase in chronic diseases and is therefore increasing medical expenses. Hence, the prevention of chronic diseases has become more important than ever. The purpose of this study is to explore the Health Behaviors, Diet, and the Transition time from Pre-Metabolic Syndrome groups to Metabolic syndrome, and by doing so to provide basic data to aid policies that prevent metabolic syndrome. Hazard Ratios for Metabolic Syndrome and Normal were assessed using Cox Proportional Hazard Model. Demographic (Region, Sex, Age, Income level, Education level), Health Behaviors (Smoking, Drinking, Physical activity, BMI, Hypertension, Diabetes Mellitus, Dyslipidemia) and Diet (Percentage of carbohydrate, protein, and fat) factors were taken into account for analysis. The results indicated that those who were within 1 or 2 Pre-Metabolic Syndrome frequently transferred between groups, with a short transition time. The results warrant preventive policies towards high-risk groups of Metabolic Syndrome. An assessment of the hazard ratio of Metabolic Syndrome for each Pre-Metabolic Syndrome groups according to their health behavior and diet revealed that the hazard ratio of Metabolic Syndrome increases as high-risk factors increase in number. The factors that affected the occurrence of metabolic syndrome are as follows: health behaviors (smoking, drinking, BMI, presence of a family history), diet (fat percentage). The factors that affected the normal group are as follows: health behaviors (BMI, presence of a family history), diet (fat percentage). The factors that determined the difference between the Non-Metabolic group and the Metabolic group in the high-risk group were smoking and drinking, which indicated that smoking and alcohol cessation was essential to prevent Metabolic Syndrome. These results indicate that specialized programs that respond to each component of the Pre-Metabolic Syndrome groups are necessary to set up an integrated healthcare system. The limitations of this study are as follows: this study used limited data from a certain age group (age 40-60), failed to use concrete variables of physical activity and diet. The transit time of each risk group was independently calculated, and linking between the results was not possible. However, this study has made significant contributions in that it assessed the predictive factors of not only Metabolic Syndrome but also being normal against Pre-Metabolic Syndrome, and went further to provide implications to developing preventive policies.
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