목 적: 최근 들어 저자들은 로타바이러스의 유행시기가 점점 초봄으로 바뀌는 양상을 경험하던 중, 이 로타바이러스 감염이 기후요소와 관련이 많다는 점에서 기후요소들의 변동이 그 원인이 되지 않을까 생각하여 로타바이러스의 발생분포가 구체적으로 어떻게 바뀌고 있는지 알아보는 한편 로타바이러스의 월별 발생분포의 변동양상이 월평균 온도, 습도, 강수량 및 PM10 (미세먼지, particulate matter) 등 중요한 기후요소들과 어떠한 관련성이 있는지 알아보고자 하였다. 방 법: 1995년 1월부터 2003년 6월까지 가천의대 길병원 소아과에 급성 위장관염으로 입원한 5세 이하의 환아 중 입원기간 중에 로타바이러스 검사상 양성으로 확인된 1,479명을 대상으로 하였다. 로타바이러스 검사는 효소면역법(EIA), latex 응집법 및 면역크로마토그래피법 등으로 시행하였다. 기후요소로는 인천기상대에서 보고한 월평균 온도, 습도, 강수량 및 국립환경연구원에서 조사된 PM10을 사용하였다. 월별 로타바이러스 발생 환자를 예측하는 모델은 포아송회귀분석에 적합한 generalized additive model (GAM)을 이용하였으며 GAM 분석은 S-plus 2000을 사용하였다. 결 과: 로타바이러스 감염은 2002년에 309명(20.9%)로 가장 많이 발생하였다. 95년에는 5월에 27.3%, 96년에는 12월에 23.4%로 가장 많았다. 97년에는 3월에 19.6%, 98년에는 5월에 16.7%으로 가장 많았고 99년에는 2월이 23.8%로 가장 많은 분포를 보였다. 2000년에는 3월에 20.3%, 2001년에는 4월에 20.0%, 2002년에는 3월에 18.8%로 가장 많이 발생하였다. 또 2002년 12월에 11.0%으로 다시 증가하기 시작하여 2003년에는 4월까지 계속 월별 절대 환자수는 증가하였다. 월별 로타바이러스 평균 환자수는 4월에 18.3%로 가장 많았으며 이어 3월(17.3%), 2월(16.8%), 1월(12.5%), 12월(11.5%) 순이었다. 로타바이러스 환자수와 기온(RR=0.9423, CI=0.933424~0.951163), 강수량(RR=1.0024, CI=1.001523~1.003228)은 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며 로타바이러스 환자수와 PM10 (RR=1.0123, CI=1.009385~1.015248)도 유의한 관련이 있었다. 결 론: 본 연구를 통해 기존의 문헌에서 로타바이러스 감염의 유행시기가 늦가을과 겨울로 보고된 바와 달리 최근 들어 봄철로 바뀌었음을 알 수 있었다. 월평균 온도 및 강수량 등 기후요소의 변동과 함께 특히 인체에 심각한 영향을 줄 수 있는 미세먼지(PM10)의 증가가 로타바이러스 감염과 관련성이 있는 것으로 나타나 향후 이에 대해 역학적, 생물학적, 대기과학적인 면들에서 심도 깊은 연구가 더욱 필요하리라 여겨진다.
목 적: 최근 들어 저자들은 로타바이러스의 유행시기가 점점 초봄으로 바뀌는 양상을 경험하던 중, 이 로타바이러스 감염이 기후요소와 관련이 많다는 점에서 기후요소들의 변동이 그 원인이 되지 않을까 생각하여 로타바이러스의 발생분포가 구체적으로 어떻게 바뀌고 있는지 알아보는 한편 로타바이러스의 월별 발생분포의 변동양상이 월평균 온도, 습도, 강수량 및 PM10 (미세먼지, particulate matter) 등 중요한 기후요소들과 어떠한 관련성이 있는지 알아보고자 하였다. 방 법: 1995년 1월부터 2003년 6월까지 가천의대 길병원 소아과에 급성 위장관염으로 입원한 5세 이하의 환아 중 입원기간 중에 로타바이러스 검사상 양성으로 확인된 1,479명을 대상으로 하였다. 로타바이러스 검사는 효소면역법(EIA), latex 응집법 및 면역크로마토그래피법 등으로 시행하였다. 기후요소로는 인천기상대에서 보고한 월평균 온도, 습도, 강수량 및 국립환경연구원에서 조사된 PM10을 사용하였다. 월별 로타바이러스 발생 환자를 예측하는 모델은 포아송회귀분석에 적합한 generalized additive model (GAM)을 이용하였으며 GAM 분석은 S-plus 2000을 사용하였다. 결 과: 로타바이러스 감염은 2002년에 309명(20.9%)로 가장 많이 발생하였다. 95년에는 5월에 27.3%, 96년에는 12월에 23.4%로 가장 많았다. 97년에는 3월에 19.6%, 98년에는 5월에 16.7%으로 가장 많았고 99년에는 2월이 23.8%로 가장 많은 분포를 보였다. 2000년에는 3월에 20.3%, 2001년에는 4월에 20.0%, 2002년에는 3월에 18.8%로 가장 많이 발생하였다. 또 2002년 12월에 11.0%으로 다시 증가하기 시작하여 2003년에는 4월까지 계속 월별 절대 환자수는 증가하였다. 월별 로타바이러스 평균 환자수는 4월에 18.3%로 가장 많았으며 이어 3월(17.3%), 2월(16.8%), 1월(12.5%), 12월(11.5%) 순이었다. 로타바이러스 환자수와 기온(RR=0.9423, CI=0.933424~0.951163), 강수량(RR=1.0024, CI=1.001523~1.003228)은 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며 로타바이러스 환자수와 PM10 (RR=1.0123, CI=1.009385~1.015248)도 유의한 관련이 있었다. 결 론: 본 연구를 통해 기존의 문헌에서 로타바이러스 감염의 유행시기가 늦가을과 겨울로 보고된 바와 달리 최근 들어 봄철로 바뀌었음을 알 수 있었다. 월평균 온도 및 강수량 등 기후요소의 변동과 함께 특히 인체에 심각한 영향을 줄 수 있는 미세먼지(PM10)의 증가가 로타바이러스 감염과 관련성이 있는 것으로 나타나 향후 이에 대해 역학적, 생물학적, 대기과학적인 면들에서 심도 깊은 연구가 더욱 필요하리라 여겨진다.
Purpose: Recently, while the authors were experiencing that the epidemic period of rotaviral infection happened more in the early spring, we tried to find out how the outbreaks of rotaviral infection are changing in detail depending on the weather condition since it has something to do with the clim...
Purpose: Recently, while the authors were experiencing that the epidemic period of rotaviral infection happened more in the early spring, we tried to find out how the outbreaks of rotaviral infection are changing in detail depending on the weather condition since it has something to do with the climate factors and PM10. Methods: Fourteen hundreds seventy nine patients who were proved to be positive to rotavirus were chosen among children less than 5 years old from January 1995 to June 2003. Among various climate factors, monthly average temperature, humidity, rainfall and PM10 were selected. Results: Rotaviral infection was most active in 2002 as 309 (20.9%) patients. It has been the spring that is the most active period of rotaviral infection since 2000. The temperature (RR=0.9423, CI=0.933424~0.951163), rainfall (RR=1.0024, CI=1.001523~1.003228) and PM10 (RR=1.0123, CI=1.009385~1.015248) were significantly associated with the monthly distribution of rotaviral infection. Conclusion: Through this study we determined that the epidemic period of rotaviral infection is changed to spring, which is different from the usual seasonal periods such as late fall or winter as reported in previous articles. As increased PM10 which could give serious influence to the human body, and changing pattern of climate factors such as monthly average temperature and rainfall have something to do with the rotaviral infection, we suppose that further study concerning this result is required in the aspects of epidemiology, biology and atmospheric science.
Purpose: Recently, while the authors were experiencing that the epidemic period of rotaviral infection happened more in the early spring, we tried to find out how the outbreaks of rotaviral infection are changing in detail depending on the weather condition since it has something to do with the climate factors and PM10. Methods: Fourteen hundreds seventy nine patients who were proved to be positive to rotavirus were chosen among children less than 5 years old from January 1995 to June 2003. Among various climate factors, monthly average temperature, humidity, rainfall and PM10 were selected. Results: Rotaviral infection was most active in 2002 as 309 (20.9%) patients. It has been the spring that is the most active period of rotaviral infection since 2000. The temperature (RR=0.9423, CI=0.933424~0.951163), rainfall (RR=1.0024, CI=1.001523~1.003228) and PM10 (RR=1.0123, CI=1.009385~1.015248) were significantly associated with the monthly distribution of rotaviral infection. Conclusion: Through this study we determined that the epidemic period of rotaviral infection is changed to spring, which is different from the usual seasonal periods such as late fall or winter as reported in previous articles. As increased PM10 which could give serious influence to the human body, and changing pattern of climate factors such as monthly average temperature and rainfall have something to do with the rotaviral infection, we suppose that further study concerning this result is required in the aspects of epidemiology, biology and atmospheric science.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
그래서 본 저자들은 이처럼 로타바이러스 감염이 앞서 언급된 바와 같이 기후요소들과 관련이 많다는 점에서 기후요소들의 변동이 유행시기를 변화시키는 원인이 되지 않을까 생각하여 로타바이러스의 월별 발생분포의 변동양상이 월평균 온도, 습도, 강수량 등 중요한 기후요소들과 어떠한 관련성이 있는지 알아보고자 하였다.
그런데 최근 들어 저자들은 로타바이러스의 유행시기가 교과서에 기술된 내용과 달리 점점 봄으로 바뀌는 양상을 경험하던 중 이 로타바이러스 감염이 기후요소에 관련이 많다는 점에서 기후요소들의 변동이 그 원인이 되지 않을까 생각하여 로타바이러스의 발생분포가 구체적으로 어떻게 바뀌고 있는지 알아보는 한편 로타바이러스의 월별 발생분포의 변동양상이 월평균 온도, 습도, 강수량 및 PM10 (미세먼지, particulate matter) 등 중요한 기후요소들과 어떠한 관련성이 있는지 알아보고자 하였다.
또한 중요한 오염요소이자 기후변화요인으로서 여러 가지 연구분야에서 언급되어 오고 있는 PM10과 로타바이러스 감염과의 연관성도 알아보고자 하였다. 이 PM10은 의학적으로 사람이 호흡할 경우 인체에 심각한 영향을 주기 때문에 호흡기 질환과의 관계에 대한 연구37,38)는 많지만 소화기 질환과의 관련성에 대한 연구는 아직 미미한 실정이라고 할 수 있다.
제안 방법
월별 로타바이러스 발생 환자를 예측하는 모델은 포아송회귀분석에 적합한 generalized additive model(GAM)을 이용하였다. 이 모델로부터 기온, 습도, 강수량, PM10의 단위증가에 대한 상대위험비(relative risk)와 95% 신뢰구간(confidence interval)을 구하여 로타바이러스 감염과 기후요소 및 PM10의 관련성을 평가하였다. GAM 분석은 S-plus 2000 (MathSoft company, 미국)을 사용하였다.
대상 데이터
1995년 1월부터 2003년 6월까지 가천의대 길병원소아과에 급성 위장관염으로 입원한 5세 이하의 환아 중 대변 검사 결과 로타바이러스 양성으로 확인된 1,479명을 대상으로 하였다.
본원 소아과에 내원하는 환자의 최근 3년간의 원내 통계를 보면 평균 83.3% 이상이 인천지역에 거주하는 환아로 확인되어 이 연구에 사용 된 기후요소와 PM10은 인천지역의 자료를 사용하였다. 즉 기후 요소로는 인천기상대에서 보고한 월평균 온도, 습도, 강수량을 사용하였고 PM10은 국립환경연구원에서 1996년 4월부터 측정하기 시작하였으므로 1996년 4월부터의 자료를 사용하였다.
3% 이상이 인천지역에 거주하는 환아로 확인되어 이 연구에 사용 된 기후요소와 PM10은 인천지역의 자료를 사용하였다. 즉 기후 요소로는 인천기상대에서 보고한 월평균 온도, 습도, 강수량을 사용하였고 PM10은 국립환경연구원에서 1996년 4월부터 측정하기 시작하였으므로 1996년 4월부터의 자료를 사용하였다.
이론/모형
로타바이러스 검사는 1995년 1월 1일부터 2000년 1월 14일까지는 효소면역법(EIA: enzyme immunoassay)로 하였고 2000년 1월 15일부터 2000년 8월 28일까지는 latex 응집법 검사로 2000년 8월 29일부터 2003년 6월 30일 현재까지는 면역크로마토그래피법으로 시행하였다.
월별 로타바이러스 발생 환자를 예측하는 모델은 포아송회귀분석에 적합한 generalized additive model(GAM)을 이용하였다. 이 모델로부터 기온, 습도, 강수량, PM10의 단위증가에 대한 상대위험비(relative risk)와 95% 신뢰구간(confidence interval)을 구하여 로타바이러스 감염과 기후요소 및 PM10의 관련성을 평가하였다.
로타바이러스 환자수와 기온(RR=0.9423, CI= 0.933424∼0.951163), 강수량(RR=1.0024, CI=1.001523∼1.003228)은 유의한 상관관계가 있었으나 습도(RR=1.0065, CI=0.992445∼1.020656)는 유의한 관련이 없는 것으로 나타났다(Table 4, Fig. 3).
본 연구에서 97년에는 1, 2, 3월, 98년에는 3, 4, 5월에 가장 많은 분포를 보여 유행시기가 봄철로 변하는 양상을 보이다가 다시 99년에는 1월과 2월이 가장 많은 분포를 보였다. 그러나 2000년에 들어서는 3, 4월에 가장 많이 발생하였고 이후 2001년부터 2003년(6월 현재)까지 모두 2, 3, 4월에 가장 많이 발생하여 로타바이러스 감염의 유행시기가 늦가을과 겨울로 보고된 기존의 문헌들3,6∼13)에서와 달리 최근 들어 봄철로 바뀌었음을 확실히 알 수 있었다.
본 연구에서 로타바이러스 환자수와 기후요소들의 단위증가에 대한 상대위험비(relative risk)와 95% 신뢰구간(confidence interval)을 구해본 결과 로타바이러스 환자수와 기온(RR=0.9423, CI=0.933424∼0.951163), 강수량(RR=1.0024, CI=1.001523∼1.003228) 및 PM10 (RR=1.0123, CI=1.009385∼1.015248) 등은 유의한 관련이 있었으나 습도는 연중 일정하지 않은 온대성기후임에도 연관성이 없는 것으로 나타났다.
후속연구
따라서 로타바이러스 감염의 유행시기가 최근 들어 봄철로 바뀌게 된 것은 월평균 온도 및 강수량 등 기후요소의 변동과 함께 특히 인체에 심각한 영향을 줄 수 있는 PM10의 증가에 기인하는 것으로 생각되어 향후 이에 대해 역학적, 생물학적, 대기과학적인 면들에서 심도 깊은 연구가 더욱 필요하리라 여겨진다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.