This study was performed to examine the effect of particulate matter less than 10 ${\mu}m$ in diameter($PM_{10}$) on respiratory-related admission in Seoul, 1999. Daily counts of respiratory-related admission were analyzed by generalized additive model with adjustment for effec...
This study was performed to examine the effect of particulate matter less than 10 ${\mu}m$ in diameter($PM_{10}$) on respiratory-related admission in Seoul, 1999. Daily counts of respiratory-related admission were analyzed by generalized additive model with adjustment for effects of air temperature, humidity, and day of the week as confounders in a nonparametric approach. The results follow associations between $PM_{10}$ and asthma, acute upper respiratory disease, acute lower respiratory disease, pneumonia, and chronic respiratory disease. The relative risks were 1.30(95% CI=1.14$\sim$1.50) for pneumonia, 1.18(95% CI=1.01$\sim$1.37) for acute lower respiratory disease in less than 15 years, respectively. The relative risks were 1.85(95% CI=1.22$\sim$2.81) for acute lower respiratory disease, 1.28(95% CI=1.04$\sim$1.57) for asthma, 1.25(95% CI=1.01$\sim$1.54) for pneumonia and 1.19(95% CI=1.01$\sim$1.41) for acute upper respiratory disease in 15 to 64 years, respectively The relative risks were 1.54(95% CI=1.15$\sim$2.08) for asthma, 1.38(95% CI=1.06$\sim$l.80) for chronic respiratory disease in more than 65 years, respectively. The study showed that $PM_{10}$ was considerably affects daily counts of respiratory-related admission in Seoul, 1999 Statistically significant associations were mostly found in the adult group like If to 64 years. The highly relative risks come out in the elderly.
This study was performed to examine the effect of particulate matter less than 10 ${\mu}m$ in diameter($PM_{10}$) on respiratory-related admission in Seoul, 1999. Daily counts of respiratory-related admission were analyzed by generalized additive model with adjustment for effects of air temperature, humidity, and day of the week as confounders in a nonparametric approach. The results follow associations between $PM_{10}$ and asthma, acute upper respiratory disease, acute lower respiratory disease, pneumonia, and chronic respiratory disease. The relative risks were 1.30(95% CI=1.14$\sim$1.50) for pneumonia, 1.18(95% CI=1.01$\sim$1.37) for acute lower respiratory disease in less than 15 years, respectively. The relative risks were 1.85(95% CI=1.22$\sim$2.81) for acute lower respiratory disease, 1.28(95% CI=1.04$\sim$1.57) for asthma, 1.25(95% CI=1.01$\sim$1.54) for pneumonia and 1.19(95% CI=1.01$\sim$1.41) for acute upper respiratory disease in 15 to 64 years, respectively The relative risks were 1.54(95% CI=1.15$\sim$2.08) for asthma, 1.38(95% CI=1.06$\sim$l.80) for chronic respiratory disease in more than 65 years, respectively. The study showed that $PM_{10}$ was considerably affects daily counts of respiratory-related admission in Seoul, 1999 Statistically significant associations were mostly found in the adult group like If to 64 years. The highly relative risks come out in the elderly.
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문제 정의
, 2001)을 분석대상으로 삼았으나 국내에서는 천식과 같은 특정 질병을 주로 분석대상으로 하여 대부분 질병의 범위가 포괄적이지 못하고 폐렴, 상하기도, 만성 호흡기 계질환 등과 같은 연구는 전무하였다. 따라서 본 연구에서는 천식, 급성상기도, 급성 하기도, 폐렴, 만성 호흡기계질환과 같은 다양한 호흡기계 질환을 분석대상으로 하고 이를 각각 연령별로 구분하여 대기오염이 호흡기계 질환에 미치는 영향을 분석하고자 하였다.
제안 방법
그리고 입원일을 기준으로 하여 7일 동안의 PM10농도에 대한 변수를 모형에 포함시켰다. 자료 반영에 대한 평가를 위해 Akaike's Informaion Criterion(AIC)을 비교하였는데, AIC가 작을수록 자료를 잘 반영하는 모형이므로 AIC를 최소화하는 span을 적용하였다.
그리고 호흡기질환으로 인한 일일 병원 입원 건수 변동은 기온과 습도에 영향을 받으므로 본 연구에서는 호흡기질환으로 인한 병원입원일과 동일한 날의 기상조건을 혼란변수로 적용하여 통계분석에 이용하였다. 또한 대기오염 노출이 호흡기계 질환에 미치는 영향은 대기오염 수준이 높은 당일에 영향을 줄 수도 있지만 며칠 전부터 잠재적으로 누적되어온 대기오염의 영향이 호흡기계 질환 등으로 나타나기도 하므로 지 연효과(lag effect)도 고려하였다.
본 연구는 1999년 1월 1일부터 12월 31일까지의 의료보험자료와 시간별 대기측정자료 및 기상자료를 입수하고 GAM(Generalized Additive Model) 분석방법을 이용하여 PM10이 호흡기질환으로 인한 병원입원에 미치는 영향을 추정하였다.
본 연구에서 기상자료는 기상청에서 측정한 자료 중 평균기온과 상대습도를 이용하였고 호흡기질환으로 인한 병원입원일과 동일한 날의 기상자료를 혼란변수로 적용하여 분석하였으며 이들 자료의 일일 평균값을 이용하였다.
본 연구에서 대기오염 물질자료는 PM10의 시간측정자료를 환경 부로부터 확보하였고, 측정 지점에서의 날짜에 따른 시간별 평균값을 구한 후에 일일 평균값을 구하였다.
본 연구에서 반응변수는 서울시에서 호흡기질환으로 인한 병원입원건수이고 급성영향을 살펴보기 위해 예약입원 등을 제외한 응급실을 경유하여 입원한 경우로 한정하여 분석하였다. 예측변수는 대기오염물질농도(PM10), 평균기온, 상대습도 등의 기상 변수를 사용하였다.
본 연구에서는 기상변수에 비모수적 평활방법인 LOESS를 통해, 기온과 습도를 통제하였고 대기오염의 계절적 변동과 장기적인 추세를 통제하기 위해서 date의 평활 함수를 취하여 모형에 포함시켰다. 그리고 입원일을 기준으로 하여 7일 동안의 PM10농도에 대한 변수를 모형에 포함시켰다.
연령별로 구분하여 대기오염이 호흡기계 질환에 미치는 영향을 살펴보기 위해 일별 병원입원 건수를 4개의 군 즉, 전체연령, 소아(0~14세), 성인(15~64세), 노인(65세 이상)으로 나누어 분석하였다.
한정하여 분석하였다. 예측변수는 대기오염물질농도(PM10), 평균기온, 상대습도 등의 기상 변수를 사용하였다.
대상 데이터
그 중에서 분석대상 상병의 범위는 ICD(the International Code of Disease)-10th code 중에서 호흡기 질환에 해당하는 천식(J45~J46), 급성 상기도(J00~J06), 급성 하기도(J20~J22), 만성 호흡기(J41~J44), 폐렴(J12, J15~J18)으로 분류한 후 도시별 SITE를 이용하여 서울지역의 3, 207명을 대상으로 호흡기질환으로 인한 병원방문자료를 분석하였다
본 연구에서는 1999년 1월 1일부터 12월 31일까지 진료개시일 중심으로 2, 616, 736명에 대한 의료보험자료 중에서 급성영향을 살펴보기 위해 예약입원 등을 제외하고 응급실을 경유하여 입원한 경우로 한정하였다. 그 중에서 분석대상 상병의 범위는 ICD(the International Code of Disease)-10th code 중에서 호흡기 질환에 해당하는 천식(J45~J46), 급성 상기도(J00~J06), 급성 하기도(J20~J22), 만성 호흡기(J41~J44), 폐렴(J12, J15~J18)으로 분류한 후 도시별 SITE를 이용하여 서울지역의 3, 207명을 대상으로 호흡기질환으로 인한 병원방문자료를 분석하였다
데이터처리
또한 대기오염 노출이 호흡기계 질환에 미치는 영향은 대기오염 수준이 높은 당일에 영향을 줄 수도 있지만 며칠 전부터 잠재적으로 누적되어온 대기오염의 영향이 호흡기계 질환 등으로 나타나기도 하므로 지 연효과(lag effect)도 고려하였다. 그리고 대기오염 농도와 기상요인 등에 의해 서로 연계되어진 일일 병원입원 건수간의 자기상관관계(autocorrelation)를 보정하고, 예측변수에 대한 변환함수를 통해 비선형적 관계를 반영하기 위해 비모수적 평활(nonparametric smoothing)에 의해 회귀분석을 적합시키는 Generalized Additive Model(GAM)을 이용하여 분석하였다(S-PLUS Version. 4.0).
이론/모형
그리고 입원일을 기준으로 하여 7일 동안의 PM10농도에 대한 변수를 모형에 포함시켰다. 자료 반영에 대한 평가를 위해 Akaike's Informaion Criterion(AIC)을 비교하였는데, AIC가 작을수록 자료를 잘 반영하는 모형이므로 AIC를 최소화하는 span을 적용하였다.
성능/효과
1) 15세 미만에서는 PM10이 사분위범위수(42.98 μg/m)만큼 증가할 때 당일 PM10노출로 인한 폐렴 입원의 위험비는 1.30(1.14~1.50)으로 분석대상 호흡기계 질환 중에서 가장 높고 3일 전의 PM10노출로 인한 급성하기도 질환 입원의 위험비는 1.18(1.01- 1.37)로 나타났으며, 유의하진 않지만 7일 전의 PM10 노출로 인한 천식 입원 위험비는 1.13(0.98~1.30), 1 일 전의 PM10 노출로 인한 급성상기도 질환 입원의 위험 비는 1.08(0.99~1.18)로 나타났다.
일으키는데 유의한 관련성이 있었다. 15세 미만과 65세 이상의 민감군과 15세부터 64세 사이인 일반집단을 비교해보면 15세 미만에서는 PM10노출로 인한 폐렴 입원의 위험비가 일반 집단에 비해 다소 높게 나타났고 65세 이상에서는 천식, 급성상기도, 만성호흡기질환 입원의 위험비가 일반 집단에 비해 높게 나타났다.
2) 15세부터 64세 사이에서는 PM10이 사분위 범위 수 만큼 증가할 때 4일 전의 PM10 노출로 인한 급성 하기도 질환 입원의 위험비는 1.85(1.22~2.81)로 분석대상 호흡기계 질환 중에서 가장 높고 당일 PM10 노출로 인한 천식 입원 위험비는 1.28(1.04~1.57), 2일 전의 PM10노출로 인한 폐렴과 급성상기도 입원의 위험비는 각각 1.25(1.01-1.54), 1.19(1.01-1.41)로 나타났다. 유의하진 않지만 6일 전의 PM10 노출로 인한 만성호흡기질환 입원의 위험비는 1.
3) 65세 이상에서는 PM10이 사분위범위수 만큼 증가할 때 1일 전 PM10노출로 인한 천식 입원 위험 비는 1.54(1.15~2.08)이고 7일 전의 PM10노출로 인한 만성호흡기질환 입원의 위험비는 1.38(1.06~1.80)로 나타났으며, 유의하진 않지만 5일 전의 PM10 노출로 인한 급성상기도 질환 입원의 위험비는 1.69(0.28~10.15)로 분석대상 호흡기계 질환 중에서 가장 높고 2일 전의 PM10노출로 인한 폐렴 입원의 위험비는 1.05(0.78~1.41)로 나타났다. 즉 PM10의 호흡기계 질환으로 인한 입원에 미치는 영향력이 노인집단에서도 큰 것을 관찰할 수 있었다.
미세분진 노출과 호흡기계 질환 입원의 관련성을 분석한 결과 전연령층을 대상으로 하였을 때에는 통계적으로 유의한 결과를 나타내지 않았으나, 이를 연령별로 살펴보면 천식입원의 경우 연령이 증가할 수록 미세분진 노출로 인한 위험비가 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 폐렴입원의 경우는 15세 미만 어린이들이 가장 위험비가 크게 나타났고, 만성호흡기 질환은 65세 이상 연령군에서 가장 높게 나타났다(그림 1).
본 연구에서는 다른 연령에서보다 65세 이상의 노인들에게서 천식과 만성호흡기질환으로 인한 입원의 위험비가 가장 높게 나타났고, 15세에서 64세에서는 급성하기도의 위험비가 가장 높았으며 14세 미만의 어린이들에게서는 폐렴으로 인한 위험비가 가장 높게 나타났다. 이는 각 연령군별로 미세먼지에 대한 민감성이 다르고 신체 상태도 다르기 때문에 대기분진 노출로 인해 발생하는 호흡기질환도 상이할 수 있음을 시사해준다.
청·장년층 즉, 15세에서 64세 사이의 연령에서는 PM10이 사분위범위수 만큼 증가할 때 천식 입원의 위험비가 미세먼지 노출 당일날에 1.28(95% CI 1.04~1.57)이었고 4일 전의 PM10노출로 인한 급성 하기도 질환 입원의 위험비는 1.85(95% CI 1.22~2.81)로 나타났다(그림 3).
호흡기질환으로 인한 병원방문에 영향을 미치는 독립변수들이 노출당일에 즉시 영향을 보일 수 있지만 지연효과를 보일 수 있으므로 노출당일 농도뿐 아니라 일주일 전까지의 대기오염 농도와 대기오염의 영향이 큰 날들에 대한 평균 오염농도로 구분하여 lag time을 주어 표준 오차가 작고 추정치가 크게 나타남으로써 병원입원 건수를 가장 잘 설명하는 변수를 선정하였다.
후속연구
국내 연구에서는 서울이나 인천 등 한 지역을 범위로 잡아서 분석하는 경우가 대부분이었기 때문에 향후에는 분석 대상 지역을 다른 도시로 확대하고 도시별 분석을 시행하여 대기오염이 호흡기계 질병에 미치는 영향이 지역간에 차이가 있는지를 분석하는 연구가 필요하다.
최 현, 임대현, 김정희, 손병관, 임종한, 홍윤철 (2000) 인천지역의 대기 오염과 호흡기 질환으로 인하대병원 응급실을 방문한 소아의 내원 건수와의 상호관계에 대한 연구, 소아과, 43(10), 1372-1379
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