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문제 정의
- 기후변화로 인한 직접적인 영향에는 고온, 저온, 혹은 일교차 등에 의한 건강영향이 있으며, 간접적인 영향으로는 기온상승으로 인한 전염성 질환의 증가, 각종 재해로 의한 피해의 증가, 후진국에서의 식량문제 등이 있다.1) 이 연구에서는 기온의 변화에 따라 사망에 미치는 영향을 중심으로 살펴보고자 한다.
- 15,16) 이러한 다양성을 고려하여 통합효과를 보기 위한 방법인 메타분석은 환경역학에서 많이 이용되고 있는 방법이다.16-18) 이 연구는 기존에 게재된 논문들을 메타분석으로 종합하여 여름철 고온과 겨울철 저온으로 인한 건강영향을 고찰하고자 수행되었다.
- 이번 연구에서는 기후변화로 인한 건강영향 중에서 저온과 고온으로 인한 총사망의 영향을 지금까지 나온 논문들을 중심으로 통합하였다.
제안 방법
- 첫 번째 방법은 폭염 및 한파를 조작적으로 정의하여서 (예를 들면, 일 최고온도가 30℃를 넘는 날이 이틀 이상 지속되면 폭염이라고 정의, 혹은 일 최저기온이 −10℃ 이하이면 한파라고 정의) 가변수를 이용하여서 이러한 날들의 효과를 추정하는 것이다. 두 번째 방법은 기온을 연속변수로 보고 기온과 사망의 용량-반응 곡선(dose-response curve)을 추정하여 그 효과를 계산하는 것이다. 기온에 따른 사망의 관계는 보통 U 혹은 V자 형태가 되는 것이 일반적이다.
- 메타분석에 이용한 논문은 연구결과를 온도변화에 따른 사망의 백분율 변화량(percentage change, %)과 95% 신뢰구간(confidence intervals, CI)이 있는 결과만 이용하였으며, 온도 1℃ 상승 혹은 감소에 의한 증가백분율만을 이용하였다. 1℉ 혹은 10℉으로 제시된 결과는 1℃ 증가 백분율로 환산하여 제시하였다.
- 그 결과 총 245편의 논문이 검색되었고, 그 중에서 영어가 아닌 외국어로 쓰여진 논문, 인간의 사망이 아닌 동물, 박테리아, 세포 등의 사망(death)과 기상 변수로써 사용된 cold가 아닌 감기나 특정온도를 명칭하는 논문 등 적합하지 않은 주제를 제목에서 제외하여 102개 논문을 선별하였다. 방법론의 통일성을 위해서 population-based 자료, 시계열 분석 및 환자-교차분석방법을 이용한 논문들만 포함하여, 23개(각 11, 12개)의 저온 및 고온으로 인한 사망영향에 관한 논문을 최종적으로 선택하였다.
- 둘째, 기후변화의 영향은 고온, 저온 뿐 아니라 일교차32) 등에도 나타남을 고려했을 때 이 연구에서는 가장 많이 이용되어지는 기후변수만을 이용했다는 점은 제한점이다. 셋째, 기온 1℃ 변화당 사망의 백분율의 변화로 통합효과를 보기 위해서 시계열 분석과 환자교차연구만을 이용한 연구 중에서 같은 형태의 결과물을 제시한 논문들만 이용하였다. 따라서 유의미한 결과를 가지고 있는 다른 결과들은(예, 1st와 10th퍼센타일 기온의 차이27)) 통합효과에 고려되지 않았다는 제한점이 있다.
- 이 경우 기온의 역치를 추정하고 역치 이상(폭염의 경우) 혹은 이하(한파의 경우)에서의 기울기를 온도의 효과로 사용하게 된다. 이 연구에서는 두 번째 방법으로 연구 결과를 제시한 논문들의 결과를 사용하는 것을 원칙으로 하였다. 첫번째의 경우 폭염 및 한파의 정의가 연구마다 상이하므로 메타분석방법을 적용하는 것이 무의미하기 때문이다.
- 첫 번째 방법은 폭염 및 한파를 조작적으로 정의하여서 (예를 들면, 일 최고온도가 30℃를 넘는 날이 이틀 이상 지속되면 폭염이라고 정의, 혹은 일 최저기온이 −10℃ 이하이면 한파라고 정의) 가변수를 이용하여서 이러한 날들의 효과를 추정하는 것이다.
대상 데이터
- PUBMED (www.ncbi.nlm.nih.gov)의 논문 중 제목이 저온(‘cold’, ‘low temperature’) 또는 고온(‘hot’, ‘high temperature’, ‘heat’), 그리고 사망(‘death’, ‘mortality’)을 포함하는 논문을 선정하였다.
- 고온의 건강 영향에 관한 선행연구가 비교적 많이 행해졌기 때문에 체계적인 고찰을 한 논문을 위주로 선정하였다. 그 결과 총 245편의 논문이 검색되었고, 그 중에서 영어가 아닌 외국어로 쓰여진 논문, 인간의 사망이 아닌 동물, 박테리아, 세포 등의 사망(death)과 기상 변수로써 사용된 cold가 아닌 감기나 특정온도를 명칭하는 논문 등 적합하지 않은 주제를 제목에서 제외하여 102개 논문을 선별하였다. 방법론의 통일성을 위해서 population-based 자료, 시계열 분석 및 환자-교차분석방법을 이용한 논문들만 포함하여, 23개(각 11, 12개)의 저온 및 고온으로 인한 사망영향에 관한 논문을 최종적으로 선택하였다.
데이터처리
- 고온과 저온이 사망에 미치는 영향에 관한 기존의 논문 결과들을 이용하여 메타분석을 한다.
- org)의 metafor패키지를 이용하였다. 이질성 검정(Heterogeneity test)은 Q-통계량(Q-statistics)의 p-값이 0.05 수준에서 유의한지를 보았으며, 출판오류(publication bias)는 순위상관검정(rank correlation test)을 이용하여서 p-값이 0.05 수준에서 유의한지를 보았다.
성능/효과
- Table 2는 2000년도 이후 고온으로 인한 총사망의 영향을 시계열 분석을 이용하여 백분율 증가로 표시한 연구 결과들만 정리하였다. 12개의 논문 중에서 미국과 유럽이 각각 4, 6편의 결과를 보여주었으며, 나머지는 아시아 및 기타 지역이었다. 고온의 연구에서는, 절대온도를 사용한 저온연구와는 달리 체감 온도(Apparent Temperature, AT)를 살펴본 연구들이 많았다.
- 게다가, 고온이나 극단적인 열에 만성적으로 노출이 되면 온도균형을 유지하는 능력을 잃어서 사망으로까지 이르게 된다.14) 고온에 대한 신체의 반응은 저온보다 훨씬 더 빨리 나타나므로 고온이 사망에 미치는 영향은 당일 혹은 그 다음날이 최고로 높으며 시간에 지남에 따라 점차 줄어든다.15)
- 고온의 가장 큰 영향을 받는것으로 나타난 지역은 서울이며,29) 유의한 연관성을 보이지 않는 곳은 영국의 런던과 브라질의 Sao Paulo였다.30) 고온과 총사망의 연관성을 본 아시아, 유럽, 북아메리카, 남아메리카지역의 논문 결과를 요약하면 기온 1℃ 증가할 때 4%(95% CI, 2-5%) 총사망이 증가하는것으로 나타났다. 이질성 검정 결과 고온으로 인한 연구 결과들은 유의한 차이가 있었으며(P-value < 0.
- 19) Analitis 등은 15개 유럽지역에서의 겨울철(10-3월) 기온의 영향을 살펴본 후 통합효과를 제시하고 지역의 영향을 그림으로 제시하고 있어서 정확한 지역별 효과에 대한 수치는 찾을 수 없었다.7) 개별 논문에서 다룬 지역 중 유럽에 속하는 곳은 스페인,20) 러시아,21) 영국,7,22,23) 네덜란드,24) 핀란드이며,19,25) 총사망과 심혈관질환 사망에서 특정온도점 이하에서 기온 1℃ 감소할 때 1.3-9.9%의 사망이 증가하였다. Ha 등은 서울에서 한파로 인한 심혈관질환 사망이 증가한다고 하였다.
- 1은 시계열 분석을 이용한 논문 중에서(유럽에서만 5개) 기온과 총사망의 연관성을 백분율 증가분으로 보여주는 메타분석 결과이다. 기온 1℃ 증가할 때 총사망은 2%(95% CI, 1-4%) 증가하는 것으로 나타났다. 이질성 검정에서는 대상논문의 결과들은 유의하게 다르며(P-value < 0.
- 기후변화로 인해서 지표면의 기온이 상승하고 있고, 이로 인한 건강피해도 늘어나고 있다. 기온상승뿐 아니라 기온변이가 커짐에 따라서 고온과 저온으로 인한 사망은 늘어나고 있으며, 고온으로 인한 사망이 저온으로 인한 사망보다 크게 나타났다.
- 따라서 유의미한 결과를 가지고 있는 다른 결과들은(예, 1st와 10th퍼센타일 기온의 차이27)) 통합효과에 고려되지 않았다는 제한점이 있다. 넷째, 메타분석 결과로 통합효과를 제시하고 있는 논문들은 그 속에 포함된 개별지역들의 기온에 따른 사망의 백분율 변화량을 그림으로만 제시하고 있어서 개별지역의 사망 변화량과 95% CI를 알 수 없었다. 7,31,33-36) 하지만 그 외의 입력 결과들은 각 지역별 기온사망 관련성을 이용하였으므로 인용되는 입력 결과들의 지역범위에 있어서 불일치가 있었다.
- 이질성 검정 결과 고온으로 인한 연구 결과들은 유의한 차이가 있었으며(P-value < 0.0001), 출판 오류가 있다고 하기는 어려웠다(P-value = 0.5306).
- 이질성 검정에서는 대상논문의 결과들은 유의하게 다르며(P-value < 0.0001), 약간의 출판 오류의 가능성이 보였다(P-value = 0.0629).
- 총사망에 미치는 기온의 영향은 지역마다 다양하게 나타났지만, 저온과 고온의 각각의 통합효과는 통계적으로 유의하였다. 저온의 건강영향에 관한 연구에 비하여 고온의 건강영향 연구는 많이 보고되었으며, 고온이 저온에 비해서 총사망에 미치는 영향이 크게 나왔다(고온 4%(95% CI, 2-5%) vs.
후속연구
- 19) 다섯째, 역학연구의 필요성보다는 학문수행의 용이성에 따라서 연구 결과가 제시되었기 때문에(예, 미국, 유럽 등 선진국) 훨씬 더 열악한 환경 가운데 거주하는 개발도상국 및 미개지역에 대한 연구는 방글라데시를 제외하고는 없었다.37) 추후 연구에서는 개발도상국이나 기후변화의 피해가 치명적인 지역(예, 아프리카 국가 혹은 북, 남극에 위치한 국가)에 대한 분석 및 고찰이 있어야 하겠다.
- 향후는 세부질환으로 인한 사망 및 입원에 관한 연구가 필요하다. 둘째, 기후변화의 영향은 고온, 저온 뿐 아니라 일교차32) 등에도 나타남을 고려했을 때 이 연구에서는 가장 많이 이용되어지는 기후변수만을 이용했다는 점은 제한점이다. 셋째, 기온 1℃ 변화당 사망의 백분율의 변화로 통합효과를 보기 위해서 시계열 분석과 환자교차연구만을 이용한 연구 중에서 같은 형태의 결과물을 제시한 논문들만 이용하였다.
- 또한 건강 결과를 사망에만 국한시켰으므로, 입원, 외래 등 사망에 이르기까지 건강악화의 일련의 과정에 대한 연구를 할 수 없었다. 향후는 세부질환으로 인한 사망 및 입원에 관한 연구가 필요하다. 둘째, 기후변화의 영향은 고온, 저온 뿐 아니라 일교차32) 등에도 나타남을 고려했을 때 이 연구에서는 가장 많이 이용되어지는 기후변수만을 이용했다는 점은 제한점이다.
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