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문제 정의
- 이러한 연구들은 한국인의 주요 식사 패턴과 다양한 식사와의 연관성이 높은 요인들을 찾아냄으로써, 질병의 고위험군을 파악하고 식사개선 방안의 과학적 근거 자료를 마련할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 만성질환의 발생 위험이 급격히 증가하는 연령대인 중년 성인을 대상으로 식사 패턴을 파악하고, 식사 패턴에 따른 영양소 섭취실태와 대사증후군 위험요인의 관련성을 분석하여 대사증후군 예방 및 관리를 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다.
- 그러나 분석단계에서 대사질환과 관련된 약을 복용하거나, 질병을 인지하고 있는 대상자를 분석에서 제외하여 횡단 연구 방법의 제한점인 질병으로 인한 식사 및 생활습관 변화의 가능성을 최소화하였다. 또한 통계 분석시 교란인자를 보정함으로써 식사 패턴과 대사증후군의 연관성을 독립적으로 측정하고자 하였다.
- 본 연구는 경기 일부 지역 성인을 대상으로 식사 패턴별 영양소 섭취와 상관관계 및 대사증후군의 발생 위험도를 분석하였다. 조사대상자의 식사 패턴은 ‘육류와 술’, ‘잡곡과 채소 및 과일’, ‘백미와 김치 및 어패류’의 3가지로 도출되었다.
- 본 연구는 중년 성인을 대상으로 식사 패턴을 파악하고, 식사 패턴에 따른 영양소 섭취실태와 대사증후군 위험요인의 관련성을 분석하고자 하였으며 연구결과는 다음과 같다.
제안 방법
- 각 식사 패턴별 영양소 섭취 수준을 파악하기 위하여 식사 요인점수의 사분위에 따른 영양소 섭취량을 비교하였다 (Table 3). ‘육류와 술’ 패턴의 식사를 할수록 에너지, 단백질, 나트륨의 섭취와 단백질, 지질의 에너지 기여율이 유의하게 증가하였고(p for trend < 0.
- 다음 단계로 ‘곡류 및 그 제품’의 경우 주로 주식으로 섭취되고, 일일 섭취 열량에 기여하는 정도가 높으므로 백미, 기타 잡곡류, 면류, 빵·스낵류, 떡류의 5개 군으로 재분류 하였다.
- 대상자들은 최소한 8시간 이상 금식을 한 후 안정된 상태에서 채혈하고, 원심분리기(MF-300, Hanil Science, Korea)를 이용하여 혈청을 분리하였다. 분리된 혈청으로 공복 혈당(Fasting blood sugar), 중성지방(Triglyceride; TG), 저밀도 지단백콜레스테롤(Low density lipoprotein cholesterol; LDL-C)과 고밀도 지단백 콜레스테롤(High density lipoprotein cholesterol; HDL-C)의 함량을 UV법 및 효소비색법(Modular Analytics, Roche, Germany)을 이용하여 측정하였다.
- 또한 김치는 전통적인 밑반찬이므로 ‘채소류’와 독립하여 분류하였으며, 주류를 ‘음료류’ 와 별도로 분류함으로써 총 23개 식품군으로 2차 분류하였다.
- 모든 대상자의 식사 섭취 조사는 24시간 회상법을 이용하였으며, 2일간을 연속으로 조사하였다. 조사 내용으로는 조사 전날 1일 동안 섭취한 간식을 포함한 식사 끼니별 음식명, 음식별 식품 재료명 및 섭취량이 포함되었다.
- 본 연구의 세가지 패턴 중 전통식 한식 패턴이라 할 수 있는 ‘백미와 김치 및 어패류’ 패턴의 요인점수는 에너지 보정 후 탄수화물, 식이섬유와 칼륨 섭취량과 음의 상관관계, 지질의 섭취량과는 양의 상관관계를 나타내었다.
- 조사 내용으로는 조사 전날 1일 동안 섭취한 간식을 포함한 식사 끼니별 음식명, 음식별 식품 재료명 및 섭취량이 포함되었다. 섭취한 식품 분량의 측정은 미리 준비한 식품이나 음식 모형과 용기의 실제크기 그림을 사용하여 대상자의 정확한 기억을 돕도록 하였다. 식사 섭취 조사는 훈련된 조사원에 의해 직접 면담으로 실시되었고, 식품 및 영양소 섭취량 분석은 CAN-Pro 4.
- 식사 패턴을 분석하기 위하여 조사된 2일치 식사 자료의 평균값을 사용하였으며, 식품들을 17개 식품군으로 1차 분류하였다(The Korean Nutrition Society 2011). 다음 단계로 ‘곡류 및 그 제품’의 경우 주로 주식으로 섭취되고, 일일 섭취 열량에 기여하는 정도가 높으므로 백미, 기타 잡곡류, 면류, 빵·스낵류, 떡류의 5개 군으로 재분류 하였다.
- 신장과 체중은 가벼운 옷차림에 신장체중계(GL-150, G-TECH, Korea)를 이용하여 측정하였고, 이로부터 체질량지수(BMI)를 산출하였다. 허리둘레는 줄자를 이용하여 양쪽 장골능과 늑골의 하한선의 중간부위를 0.
- 또한 김치는 전통적인 밑반찬이므로 ‘채소류’와 독립하여 분류하였으며, 주류를 ‘음료류’ 와 별도로 분류함으로써 총 23개 식품군으로 2차 분류하였다. 요인 분석시 각 식품군에 대한 개인별 1일 평균 섭취량(g/day)을 기본 변수로 이용하였고, scree test 결과와 고유치(1.7 이상)를 기준으로 식사 패턴을 추출하였다.
- 대사증후군의 진단은 NCEP-ATP III(2001)의 기준을 기본으로 하고, 공복혈당장애 기준은 미국당뇨협회(American Diabetes Association)에서 2003년 하향 조정한 값을, 복부비만의 기준은 2005년 대한비만학회에서 제시한 한국인에 적합한 허리둘레 값을 이용하였다(Lee 등 2006; Lee 등 2007). 이에 따라 공복혈당장애(100 mg/dL 이상), 고혈압(130/85 mm/Hg 이상), 저HDL-콜레스테롤혈증(남자 40 mg/dL, 여자 50 mg/dL 미만), 고중성지방혈증(중성지방 150 mg/dL 이상), 복부 비만(허리둘레 남자 90 cm, 여자 85 cm 이상)의 5개의 항목 중에서 3개 항목 이상을 만족하는 경우 대사증후군으로 진단하였다.
- 모든 대상자의 식사 섭취 조사는 24시간 회상법을 이용하였으며, 2일간을 연속으로 조사하였다. 조사 내용으로는 조사 전날 1일 동안 섭취한 간식을 포함한 식사 끼니별 음식명, 음식별 식품 재료명 및 섭취량이 포함되었다. 섭취한 식품 분량의 측정은 미리 준비한 식품이나 음식 모형과 용기의 실제크기 그림을 사용하여 대상자의 정확한 기억을 돕도록 하였다.
- 추출된 각 요인의 특성을 파악하기 위하여 각 요인을 사분위로 나누어 대상자의 일반사항과 신체적 특징을 비교하였다(Table 2). ‘육류와 술’ 패턴의 요인점수가 높아질수록 신장, 체중, 허리둘레, 체질량지수가 증가하였고, 연령의 경우는 1사분위에서 55.
- 추출된 주요 식사 요인의 점수에 따라 대상자를 사분위로 나누어, 집단 간의 영양소 섭취 특성, 대사증후군 및 위험요인들의 차이를 비교하였다. 식사 패턴간의 차이는 연령, 성별 등의 변수 보정을 위해 일반선형모델(General Linear Model, GLM)을 사용하였고, 식사 패턴과 대사증후군 위험요인간의 관계를 분석하기 위해 다중로지스틱 회귀분석(Logistic regression models)을 사용하였다.
- 신장과 체중은 가벼운 옷차림에 신장체중계(GL-150, G-TECH, Korea)를 이용하여 측정하였고, 이로부터 체질량지수(BMI)를 산출하였다. 허리둘레는 줄자를 이용하여 양쪽 장골능과 늑골의 하한선의 중간부위를 0.1 cm까지 측정하였으며, 수축기 및 이완기 혈압은 자동혈압계(WatchBP office Twin 200, Microlife, Taiwan)를 이용하여 안정 상태에서 측정하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 2013년 4월부터 2014년 3월까지 경기도 지역에 거주하는 30세 이상 성인 중 현재 만성 질환으로 인한 약물을 복용하고 있지 않은 사람들을 대상으로 광고를 통해 모집하였다. 자발적 참가자는 196명이었으며 이 중 일일 에너지 섭취가 500 kcal 이하이거나 5000 kcal 이상인 자를 제외한 187명(남자 47명, 여자 140명)을 최종 조사 대상으로 하였다.
- 본 연구에서는 2013년 4월부터 2014년 3월까지 경기도 지역에 거주하는 30세 이상 성인 중 현재 만성 질환으로 인한 약물을 복용하고 있지 않은 사람들을 대상으로 광고를 통해 모집하였다. 자발적 참가자는 196명이었으며 이 중 일일 에너지 섭취가 500 kcal 이하이거나 5000 kcal 이상인 자를 제외한 187명(남자 47명, 여자 140명)을 최종 조사 대상으로 하였다. 본 연구는 연구 대상의 윤리적 보호를 위하여 동국대학교 일산병원 임상시험 심의위원회(IRB)의 승인하에 진행하였고, 조사 대상자에게 사전 정보를 제공하고 동의를 구하였다.
데이터처리
- 모든 자료는 SAS(Statistical Analysis System ver. 9.2)를 이용하여 분석하였고, 통계적 유의성은 유의수준 p < 0.05 를 기준으로 검정하였다.
- 추출된 주요 식사 요인의 점수에 따라 대상자를 사분위로 나누어, 집단 간의 영양소 섭취 특성, 대사증후군 및 위험요인들의 차이를 비교하였다. 식사 패턴간의 차이는 연령, 성별 등의 변수 보정을 위해 일반선형모델(General Linear Model, GLM)을 사용하였고, 식사 패턴과 대사증후군 위험요인간의 관계를 분석하기 위해 다중로지스틱 회귀분석(Logistic regression models)을 사용하였다. 모든 자료는 SAS(Statistical Analysis System ver.
이론/모형
- 대사증후군의 진단은 NCEP-ATP III(2001)의 기준을 기본으로 하고, 공복혈당장애 기준은 미국당뇨협회(American Diabetes Association)에서 2003년 하향 조정한 값을, 복부비만의 기준은 2005년 대한비만학회에서 제시한 한국인에 적합한 허리둘레 값을 이용하였다(Lee 등 2006; Lee 등 2007). 이에 따라 공복혈당장애(100 mg/dL 이상), 고혈압(130/85 mm/Hg 이상), 저HDL-콜레스테롤혈증(남자 40 mg/dL, 여자 50 mg/dL 미만), 고중성지방혈증(중성지방 150 mg/dL 이상), 복부 비만(허리둘레 남자 90 cm, 여자 85 cm 이상)의 5개의 항목 중에서 3개 항목 이상을 만족하는 경우 대사증후군으로 진단하였다.
- 대상자들은 최소한 8시간 이상 금식을 한 후 안정된 상태에서 채혈하고, 원심분리기(MF-300, Hanil Science, Korea)를 이용하여 혈청을 분리하였다. 분리된 혈청으로 공복 혈당(Fasting blood sugar), 중성지방(Triglyceride; TG), 저밀도 지단백콜레스테롤(Low density lipoprotein cholesterol; LDL-C)과 고밀도 지단백 콜레스테롤(High density lipoprotein cholesterol; HDL-C)의 함량을 UV법 및 효소비색법(Modular Analytics, Roche, Germany)을 이용하여 측정하였다.
- 섭취한 식품 분량의 측정은 미리 준비한 식품이나 음식 모형과 용기의 실제크기 그림을 사용하여 대상자의 정확한 기억을 돕도록 하였다. 식사 섭취 조사는 훈련된 조사원에 의해 직접 면담으로 실시되었고, 식품 및 영양소 섭취량 분석은 CAN-Pro 4.0(The Korean Nutrition Society 2011) 을 이용하였다.
성능/효과
- ‘육류와 술’ 패턴의 식사가 증가됨에 따라 에너지, 단백질, 나트륨의 섭취와 단백질, 지질의 에너지 기여율이 유의하게 증가하였고, 탄수화물의 에너지 기여율은 유의하게 감소하였다.
- ‘육류와 술’ 패턴의 식사를 할수록 에너지, 단백질, 나트륨의 섭취와 단백질, 지질의 에너지 기여율이 유의하게 증가하였고(p for trend < 0.05), 탄수화물의 에너지 기여율은 유의하게 감소하였다(p for trend < 0.001).
- ‘육류와 술’ 패턴의 요인점수가 증가함에 따라 복부비만과 대사증후군의 위험도가 유의적으로 증가하였으며(p for trend < 0.05), 복부비만의 경우 3사분위(OR 3.61, 95% CI 1.37-9.52)와 4사분위(OR 3.87, 95% CI 1.41-10.65)에서 위험도가 증가하였다.
- ‘육류와 술’ 패턴의 요인점수의 경우 성별, 연령과 에너지 섭취 보정 후 단백질과 나트륨의 섭취가 양의 상관관계였으나(p < 0.01), 탄수화물, 식이섬유, 칼슘, 칼륨, 비타민 C의 섭취와 음의 상관관계를 보였다(p < 0.05).
- 1) 식품군별 평균 섭취량을 이용한 요인분석을 통해 육류, 주류, 난류, 유지류 등의 섭취가 두드러진 ‘육류와 술’, 주식으로 잡곡류를 섭취하고 과일과 채소 등을 섭취하는 ‘잡곡과 채소 및 과일’, 주식으로 백미를 위주로 하고 김치와 어패류를 섭취하는 ‘백미와 김치 및 어패류’ 패턴이 분리되었다.
- 2) ‘육류와 술’ 패턴의 요인점수가 높아질수록 신장, 체중, 허리둘레, 체질량지수가 증가하였고, 연령은 낮아지는 경향을 나타낸 반면 ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴은 반대의 경향을 나타내었다.
- 2) Serum fasting blood glucose ≥ 100 mg/dL; Systolic blood pressure ≥ 130 mm Hg or diastolic blood pressure ≥ 85 mm Hg; Low serum HDL cholesterol < 50 mg/dL for women or < 40 mg/dL for men; Serum TG ≥ 150 mg/dL; Waist circumference ≥ 85 cm for women or ≥ 90 cm for men.
- 3) 식사 요인점수의 사분위에 따른 영양소 섭취량은 ‘육류와 술’ 패턴의 식사를 할수록 에너지, 단백질, 나트륨의 섭취가 증가하였고, ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴의 식사를 할수록 탄수화물, 칼륨, 칼슘과 식이섬유의 섭취가 증가하였으며, ‘백미와 김치 및 어패류’ 패턴의 식사를 할수록 에너지와 지질의 섭취가 증가하였고, 탄수화물, 칼륨과 식이섬유의 섭취가 감소하였다.
- 4) 식사 패턴과 영양소 섭취와의 상관관계에서 ‘육류와술’ 패턴의 경우 보정 후 단백질과 나트륨의 섭취가 양의 상관관계였으나, 탄수화물, 식이섬유, 칼슘, 칼륨 등의 섭취는 음의 상관관계였고, ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴의 경우 단백질, 지질, 나트륨과 티아민을 제외한 모든 영양소와 양의 상관관계를 나타내었다.
- 5) 식사 요인점수의 사분위에 따른 대사증후군의 위험도는 ‘육류와 술’ 패턴의 식사를 할수록 복부비만과 대사증후군에 대한 위험도가 높아졌고, ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴의 식사를 할수록 고중성지방혈증에 대한 위험도가 낮아지는 것으로 나타났다.
- 각 패턴별 대사증후군 지표에 대한 위험도를 확인해 본 결과 ‘육류와 술’ 패턴의 식사를 할수록 복부비만과 대사증후군의 위험이 유의적으로 증가하는 것으로 나타났다.
- 각 패턴별 성별의 분포를 살펴보았을 때, ‘육류와 술’ 패턴은 4사분위의 남자 비율이 43.5%, ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴은 19.6%로 나타나 ‘육류와 술’ 패턴의 경우 남자의 비율이 높고, ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴의 경우 여자의 비율이 높음을 알 수 있었다(p < 0.01).
- 교육수준을 살펴보면 ‘육류와 술’ 패턴의 경우 대학교 이상의 교육을 받은 사람이 4사분위에서 15.7%이고, ‘백미와 김치 및 어패류’ 패턴의 경우 67.4%를 차지해 ‘백미와 김치 및 어패류’ 패턴의 경우 교육수준이 높은 것으로 나타났다(p < 0.05).
- 따라서 만성질환을 예방하기 위해서는 육류와 술의 소비를 줄이고, 적절한 양의 잡곡밥 섭취와 야채, 과일의 섭취를 제안할 수 있으며, 이상의 결과에서 본 연구의 ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴은 대사증후군의 위험을 감소시키는 기존 연구들의 ‘건강식(Healthy)’ 패턴과 유사한 특징을 가지고 있음을 알 수 있었다.
- 따라서 본 조사의 ‘육류와 술’ 패턴의 식사를 할수록 고열량을 섭취하고 있고, 나트륨의 섭취량이 높아지는 경향을 나타내므로 대사증후군 위험이 높은 식사의 특징을 가지고 있다고 할 수 있다.
- 또한 ‘백미와 김치 및 어패류’ 패턴과 지질의 섭취는 양의 상관관계였고, 탄수화물, 식이섬유, 칼륨 등의 무기질과 음의 상관관계를 나타내었다.
- 또한 ‘백미와 김치 및 어패류’ 패턴의 식사를 할수록 에너지, 지질과 지질의 에너지 기여율이 유의하게 증가하였으며, 탄수화물, 칼륨, 식이섬유의 섭취와 함께 탄수화물의 에너지 기여율은 감소하였다(p for trend < 0.01).
- 또한 ‘백미와 김치 및 어패류’ 패턴의 요인점수와 지질의 섭취는 양의 상관관계였고(p < 0.01), 탄수화물, 식이섬유, 인, 철, 칼륨, 비타민 A, 비타민 C, 엽산, 니아신의 섭취와 음의 상관관계였는데(p < 0.01), 이는 ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴의 경향과 상반되는 결과였다.
- 또한 각 패턴과 식이섬유를 비롯한 무기질과 비타민 등의 상관관계에서 ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴은 식이섬유, 무기질과 비타민의 섭취와 양의 상관관계인 반면 ‘백미와 김치 및 어패류’ 패턴은 식이섬유를 비롯한 무기질, 비타민과 음의 상관관계로 현저한 차이를 나타내었다.
- 또한 본 연구에서 ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴의 섭취가 높아질수록, 고중성지방혈증에 대한 위험도가 낮아지는 것으로 조사되었다.
- 본 연구의 ‘육류와 술’ 패턴의 경우는 술, 육류, 빵·스낵류와 계란 등의 섭취를 특징으로 하는데, Riccardi 등(2004)은 고열량, 고지방 섭취가 대사증후군의 위험을 증가시킬 수 있다고 보고한 바 있다. 또한 성별, 연령, 에너지를 보정하였을 때 나트륨 섭취와는 양의 상관관계, 식이섬유, 칼슘과 칼륨의 섭취와는 음의 상관관계를 나타내었다. DASH(Dietary Approaches to stop Hypertension) 다이어트는 칼륨, 칼슘, 마그네슘이 풍부한 과일, 채소, 전곡, 견과류, 저지방 유제품의 섭취를 강조한 식사법인데, DASH 다이어트와 함께 나트륨 함량을 달리 적용하였을 때 나트륨 섭취량이 낮아지면 고혈압 환자와 정상인 모두 수축기 혈압이 감소하고(Sacks 등 2001), 나트륨 섭취가 증가할수록 대사증후군의 위험이 유의적으로 증가한다고 하였다(Hoffmann & Cubeddy 2009).
- 반면 ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴의 요인점수가 높아질수록 신장, 체중, 체질량지수는 감소하였고, 연령은 높아지는 경향을 보여 ‘육류와 술’ 패턴과 상반되는 결과를 보였으며, ‘백미와 김치 및 어패류’ 패턴의 경우는 요인점수가 높아질수록 연령이 낮아지는 경향을 나타내었다(p for trend < 0.05).
- 반면 본 연구의 건강한 식사 패턴이라 할 수 있는 ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴의 점수가 높아질수록 탄수화물, 칼륨, 칼슘과 식이섬유의 섭취는 증가하는 것으로 나타났다.
- 본 연구의 ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴과 대사증후군 위험과의 관계를 분석한 결과 ‘잡곡과 채소 및 과일’ 패턴의 식사를 할수록 대사증후군에 미치는 위험이 감소하는 것으로 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다.
- 에너지 섭취는 ‘육류와 술’과 ‘백미와 김치 및 어패류’ 패턴의 요인점수가 양의 상관관계를 나타내었다(p < 0.001).
- 조사대상자의 식사 패턴은 ‘육류와 술’, ‘잡곡과 채소 및 과일’, ‘백미와 김치 및 어패류’의 3가지로 도출되었다.
후속연구
- 본 연구의 결과로부터 식사 패턴과 대사증후군 위험요인 간에 관련성이 있는 것으로 나타나 육류와 술의 섭취를 줄이고, 잡곡을 위주로 채소와 과일 등을 추가한 균형 잡힌 건강식을 섭취하는 것이 대사증후군의 예방 및 관리를 위해 권장될 수 있을 것으로 사료된다.
- 본 연구의 제한점으로는 대상자의 규모가 작고, 남녀의 비율이 유사하지 않아 연구 결과를 일반화하기에는 어려움이 있으며, 횡단적 연구 방법을 사용하였으므로 식사 패턴과 대사증후군간의 인과관계를 규명하기 어렵다는 제한점이 있다. 그러나 분석단계에서 대사질환과 관련된 약을 복용하거나, 질병을 인지하고 있는 대상자를 분석에서 제외하여 횡단 연구 방법의 제한점인 질병으로 인한 식사 및 생활습관 변화의 가능성을 최소화하였다.
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