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문제 정의
- 이번 연구는 한 해 동안의 우리나라 출생아 전수를 대상으로 산모 연령에 따른 출생아 사망의 차이를 살펴보고, 그 원인도 함께 파악해 보고자 하였다.
제안 방법
- 산모 연령에 따른 출생아 사망률(인구 천명당)의 차이를 초기 신생아 사망과 신생아 사망, 그리고 영아 사망으로 구분하여 비교하다. 산모 연령과 저체중아(출생체중 2,500g 미만)나 미숙아(재태기간 37주 미만) 출산, 그리고 선천성기형 사망과의 관련성을 파악하기 위해 출생아 성별과 다태 여부, 출생순위를 보정한 다중 로지스틱 회귀 분석을 시행하였다.
- 누락된 출생아는 저체중아나 조산아일 가능성이 높아 이들의 분율이 실제보다 과소 추계될 수 있고, 영아 사망률 또한 과소 추계될 수 있는 문제를 가지고 있다[17]. 이러한 문제를 해결하기 위해 이번 연구에서는 영아사망조사자료를 인구동태통계자료와 연계하였고, 두 자료의 연계를 통해 인구동태통계자료에서 누락된 사망아를 추가로 파악함으로써 자료의 대표성을 확보하였다[17,18,19].
- 이번 연구의 독립변수는 출산 당시의 산모 연령이고, 산모 연령은 6개 그룹(20세 미만, 20-24세, 25-29세, 30-34세, 35-39세, 40세 이상)으로 구분하였다.
- 종속변수는 출생아 사망으로 출생아 사망은 초기 신생아 사망, 신생아 사망, 영아 사망으로 구분하였다. 초기 신생아 사망은 출산 후 7일 이내 사망, 신생아 사망은 출산 후 28일 이내 사망, 영아 사망은 출산 후 1년 이내 사망한 출생아로 각각 정의하였다[18,19,20,21]
- 주요 혼란변수로는 출생아의 성별(남아, 여아), 다태여부(단태아, 다태아), 출생순위(초산, 경산), 출생체중 (2,500g 미만, 2,500g 이상), 선천성기형 사망 여부로 하였다. 선천성기형은 국제질병분류 제10판(The International Classification of Disease, 10th edition; ICD-10)의 Q코드 질병으로 선정하였다.
- 연구자료는 1999년의 인구동태통계자료와 영아사망 조사자료를 연계하여 사용하였다. 통계청의 인구동태통계자료를 통해 1999년 한 해 동안의 출생아 전수를 파악하였고, 영아사망조사자료를 통해 1999년 출생아중 1년 이내에 사망한 출생아 전수를 파악하였다.
- 특히 출산 결과를 3가지 형태의 사망(초기 신생아 사망, 신생아 사망, 영아 사망)으로 세부 분류하여 분석하였고, 출생아의 사망 뿐만 아니라 저체중아나 조산아 출산, 그리고 선천성기형 사망에 산모 연령이 어떠한 영향을 미치는지를 확인하는 등 다른 선행연구들에 비해 좀 더 폭넓고 종합적인 연구 결과를 산출하였다. 특히 선행연구들의 경우 연구대상자수 부족으로 인해 산모 연령을 3-4그룹으로 분류하여 분석을 시행하였지만, 이번 연구의 경우 산모 연령을 6개 그룹으로 분류하여 고 연령 산모 뿐만 아니라 저 연령 산모에서의 출산 결과를 좀 더 세밀하게 관찰하였다. 이와 함께, 최근 빅데이터(Big Data)들의 연계를 통해 여러 가지 융합연구들이 시행되고 있는데[36,37,38], 이번 연구의경우 국가기관들의 빅데이터를 서로 연계하여 기존 자료 들의 제한점을 보완하여 결과를 산출한 드문 연구로서 향후 빅데이터를 활용한 융합연구의 좋은 예가 될 것으로 기대된다.
대상 데이터
- 이 중 산모의 연령 확인이 불가능하고, 15세 미만과 50세 이상 산모에서 출생한 2,888명을 제외하였다. 또한, 출생아의 성별과 다태 여부, 출생순위(몇째 아이인가) 정보가 누락된 360명과 출생체중과 재태기간 정보가 없는 647명도 제외하여, 총 617,867명의 출생아를 최종 연구 대상으로 선정하였다.
- 연구자료는 1999년의 인구동태통계자료와 영아사망 조사자료를 연계하여 사용하였다. 통계청의 인구동태통계자료를 통해 1999년 한 해 동안의 출생아 전수를 파악하였고, 영아사망조사자료를 통해 1999년 출생아중 1년 이내에 사망한 출생아 전수를 파악하였다.
- 영아사망조사는 2001년 12월에 보건복지부와 한국보건사회연구원이 공동으로 1999년 1월 1일 부터 12월 31일까지의 총 출생아 중 첫돌 이전에 사망한 영아를 4,513개 의료기관을 방문하여 조사한 자료이다[17].
데이터처리
- 산모 연령과 저체중아(출생체중 2,500g 미만)나 미숙아(재태기간 37주 미만) 출산, 그리고 선천성기형 사망과의 관련성을 파악하기 위해 출생아 성별과 다태 여부, 출생순위를 보정한 다중 로지스틱 회귀 분석을 시행하였다. 마지막으로 출생아 성별과 다태 여부, 출생순위, 저체중아 여부, 선천성기형 사망 여부를 보정한 다중 로지스틱 회귀분석을 통해 산모 연령과 출생아 사망(초기 신생아 사망, 신생아 사망, 영아 사망)과의 관련성을 추정하였다. 이번 연구는 SAS 9.
- 산모 연령에 따른 출생아 사망률(인구 천명당)의 차이를 초기 신생아 사망과 신생아 사망, 그리고 영아 사망으로 구분하여 비교하다. 산모 연령과 저체중아(출생체중 2,500g 미만)나 미숙아(재태기간 37주 미만) 출산, 그리고 선천성기형 사망과의 관련성을 파악하기 위해 출생아 성별과 다태 여부, 출생순위를 보정한 다중 로지스틱 회귀 분석을 시행하였다. 마지막으로 출생아 성별과 다태 여부, 출생순위, 저체중아 여부, 선천성기형 사망 여부를 보정한 다중 로지스틱 회귀분석을 통해 산모 연령과 출생아 사망(초기 신생아 사망, 신생아 사망, 영아 사망)과의 관련성을 추정하였다.
- 마지막으로 출생아 성별과 다태 여부, 출생순위, 저체중아 여부, 선천성기형 사망 여부를 보정한 다중 로지스틱 회귀분석을 통해 산모 연령과 출생아 사망(초기 신생아 사망, 신생아 사망, 영아 사망)과의 관련성을 추정하였다. 이번 연구는 SAS 9.1(SAS Institute, Inc., Cary, NC) 통계프로그램을 이용하여 분석을 시행하였다.
이론/모형
- 주요 혼란변수로는 출생아의 성별(남아, 여아), 다태여부(단태아, 다태아), 출생순위(초산, 경산), 출생체중 (2,500g 미만, 2,500g 이상), 선천성기형 사망 여부로 하였다. 선천성기형은 국제질병분류 제10판(The International Classification of Disease, 10th edition; ICD-10)의 Q코드 질병으로 선정하였다.
성능/효과
- 이는 고령산모의 연령이 증가하면 증가할수록 출생아의 사망위험도 함께 증가한다는 것을 보여주는 결과라 할 수 있다. 35세 이상 고령 산모의 경우 출생아의 사망 뿐만 아니라 저체중아와 조산아 출산, 그리고 선천성기형 사망 위험 또한 높은 것을 확인할 수 있었다.
- 98). 다음으로 40세 이상 산모에서 출생한 아이들도 25-29세 산모에서 출생한 아이들에 비해 초기 신생아 사망(OR: 2.27, 95% CI:1.55-3.33), 신생아 사망(OR: 2.36, 95% CI: 1.73-3.23), 그리고 영아 사망(OR: 1.94, 95% CI: 1.53-2.45) 오즈가 통계적으로 유의하게 높다. 그 외 20-24세와 35-39세 산모에서 출생한 아이들도 25-29세 산모에서 출생한 아이들에 비해 초기 신생아 사망, 신생아 사망, 그리고 영아 사망 오즈가 통계적으로 유의하게 높아 산모 연령과 출생아 사망과의 관련성이 역의 J형을 보이고 있다[Fig.
- 산모 연령에 따른 저체중아 출산을 비교해 보면, 25-29세 산모에서 출생한 아이들에 비해 40세 이상 산모에서 출생한 아이들에서 저체중아가 출생할 오즈가 2.34배 높았다(95% confidence interval [CI]: 2.15-2.55). 그외 20세 미만(Odds ratio [OR]: 2.
- 이번 연구를 통해 산모 연령이 출생아의 상태에 많은 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었고, 35세 이상 고 연령 산모 뿐만 아니라 25세 미만의 저 연령 산모에서도 영아 사망, 저체중아 출산, 조산아 출산, 그리고 선천성기형아 사망 위험이 높은 것을 확인 할 수 있었다. 35세 이상 고령 산모에서의 높은 영아 사망률은 높은 저체중아와 조산아 출산 그리고 선천성기형으로 인한 문제로 보이지만, 25세 미만 저 연령 산모의 경우 고 연령 산모에서 나타나는 3가지 문제와 함께 사회경제적 수준도 함께 영향을 미치는 것으로 추측된다.
- 이번 연구에서도 출생아 성별과 다태 여부, 출생순위를 보정한 후 산모 연령과 출생아 사망과의 관련성을 살펴본 결과, 25-29세 산모에서 출생한 아이들에 비해 35세 이상 산모에서 출생한 아이들에서 출생 후 1년 내 사망할 위험이 높게 나타났다. 특히 고령 산모 연령을 35-39세와 40세 이상으로 구분하여 살펴본 결과, 40세 이상 산모의 출생아에서 사망위험이 더 높게 파악되었다.
- 저체중아와 선천성기형 사망 여부를 추가로 보정한 경우에도[Table 3] (Model 2), 25-29세 산모에서 출생한 아이들에 비해 20-24세와 20세 미만 산모에서 출생한 아이들에서 1년 내 사망할 오즈가 통계적으로 유의하게 높았지만, 30세 이상 산모(30-34세, 35-39세, 40세 이상) 에서 출생한 아이들에서는 유의한 차이가 없었다.
- 출생아 성별과 다태 여부, 출생순위를 보정한 후 산모 연령과 출생아 사망과의 관련성을 살펴본 결과[Table 3] (Model 1), 20세 미만 산모에서 출생한 아이들이 25-29세 산모에서 출생한 아이들에 비해 출생 후 1년 내 사망할 오즈가 가장 높았다(초기 신생아 사망: OR, 7.32, 95% CI, 3.99-13.44; 신생아 사망: OR, 5.46, 95% CI, 3.06-9.73; 영아 사망: OR, 5.29, 95% CI, 3.51-7.98). 다음으로 40세 이상 산모에서 출생한 아이들도 25-29세 산모에서 출생한 아이들에 비해 초기 신생아 사망(OR: 2.
- 이번 연구에서 35세 이상 고령 산모의 영아 사망률이 높게 나타나는 이유는 고령 산모에서 저체중아나 조산아 출산율과 선천성기형으로 인한 사망률이 높기 때문으로 보인다. 출생아 성별과 다태 여부, 출생순위를 보정한 후 산모 연령과 출생아 사망과의 관련성을 살펴본 분석 결과(Model 1)에서는 25-29세 산모에 비해 35세 이상 고령산모에서 출생한 아이들의 사망위험이 높게 나타났으나, 저체중아 출산과 선천성기형 사망을 추가로 보정한 분석 (Model 2)에서는 25-29세 산모와 35세 이상 산모에서의 영아 사망률에 유의한 차이가 없었다. 이는 고령 산모에서의 높은 영아 사망률이 높은 저체중아 출산이나 선천성기형 사망과 관련 있음을 보여주는 결과라 할 수 있다.
- 이러한 제한점에도 불구하고 이번 연구는 1999년 출생아 전수 자료를 활용하여 산모 연령과 영아 사망과의 관련성을 파악하였고, 35세 이상 고 연령 산모 뿐만 아니라 25세 미만의 저 연령 산모와 출산 결과와의 관련성을 함께 파악한 드문 연구로 의의가 있다. 특히 출산 결과를 3가지 형태의 사망(초기 신생아 사망, 신생아 사망, 영아 사망)으로 세부 분류하여 분석하였고, 출생아의 사망 뿐만 아니라 저체중아나 조산아 출산, 그리고 선천성기형 사망에 산모 연령이 어떠한 영향을 미치는지를 확인하는 등 다른 선행연구들에 비해 좀 더 폭넓고 종합적인 연구 결과를 산출하였다. 특히 선행연구들의 경우 연구대상자수 부족으로 인해 산모 연령을 3-4그룹으로 분류하여 분석을 시행하였지만, 이번 연구의 경우 산모 연령을 6개 그룹으로 분류하여 고 연령 산모 뿐만 아니라 저 연령 산모에서의 출산 결과를 좀 더 세밀하게 관찰하였다.
후속연구
- 하지만 고 연령 산모의 경우 사회경제적 수준 보다는 생물학적 특성이 임신 결과에 더 많은 영향을 미치는 것으로 추측 되고, 아직까지 산모 연령과 임신 결과와의 연구가 부족한 우리나라 실정을 고려할 때 이번 연구는 매우 드문 연구로 의의가 있다고 생각된다. 두 번째 제한점으로 이번 연구에서 사용한 자료가 1999년 출생아 자료로 현재와 차이가 있을 가능성이 있다. 최근 자료를 활용한 추후 연구가 지속적으로 필요해 보인다.
- 35세 이상 고령 산모에서의 높은 영아 사망률은 높은 저체중아와 조산아 출산 그리고 선천성기형으로 인한 문제로 보이지만, 25세 미만 저 연령 산모의 경우 고 연령 산모에서 나타나는 3가지 문제와 함께 사회경제적 수준도 함께 영향을 미치는 것으로 추측된다. 따라서 고령 산모의 경우 생물학적인 불리함을 극복할 수 있는 방향으로 관리정책이 만들어져야 할 것으로 보이고, 저 연령 산모의 경우 생물학적인 부분 보다는 사회경제적인 부분과 사회적 편견을 해결할 수 있는 방향으로 관리정책이 만들어져야 할 것으로 보인다.
- 이번 연구의 제한점으로 우선 산모 연령과 영아 사망과의 관련성을 파악하는데 있어 산모의 사회경제수준을 고려하지 못하였다. 선행연구에 따르면 고 연령 산모라도 사회경제적 수준에 따라 임신 결과에 차이가 발생하고 있고[23], 저 연령 산모의 경우도 나쁜 임신 결과에 사회경제적 수준이 영향을 미치는 것으로 추측됨에 따라 추후 이에 대한 추가적인 분석이 필요해 보인다. 하지만 고 연령 산모의 경우 사회경제적 수준 보다는 생물학적 특성이 임신 결과에 더 많은 영향을 미치는 것으로 추측 되고, 아직까지 산모 연령과 임신 결과와의 연구가 부족한 우리나라 실정을 고려할 때 이번 연구는 매우 드문 연구로 의의가 있다고 생각된다.
- 산모 연령의 분포나 연령별 출산 결과 등이 어떻게 변화해 오고 있는지를 파악하는 것은 최근의 출산 문제를 정확하게 파악하기 위한 중요한 단계라 할 수 있다. 이번 연구결과가 과거와 현재를 이어주는 가교 역할을 해 줌으로써, 현재의 문제를 보다 정확하게 파악하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
- 이번 연구의 제한점으로 우선 산모 연령과 영아 사망과의 관련성을 파악하는데 있어 산모의 사회경제수준을 고려하지 못하였다. 선행연구에 따르면 고 연령 산모라도 사회경제적 수준에 따라 임신 결과에 차이가 발생하고 있고[23], 저 연령 산모의 경우도 나쁜 임신 결과에 사회경제적 수준이 영향을 미치는 것으로 추측됨에 따라 추후 이에 대한 추가적인 분석이 필요해 보인다.
- 특히 선행연구들의 경우 연구대상자수 부족으로 인해 산모 연령을 3-4그룹으로 분류하여 분석을 시행하였지만, 이번 연구의 경우 산모 연령을 6개 그룹으로 분류하여 고 연령 산모 뿐만 아니라 저 연령 산모에서의 출산 결과를 좀 더 세밀하게 관찰하였다. 이와 함께, 최근 빅데이터(Big Data)들의 연계를 통해 여러 가지 융합연구들이 시행되고 있는데[36,37,38], 이번 연구의경우 국가기관들의 빅데이터를 서로 연계하여 기존 자료 들의 제한점을 보완하여 결과를 산출한 드문 연구로서 향후 빅데이터를 활용한 융합연구의 좋은 예가 될 것으로 기대된다. 또한, 이번 연구 결과는 1990년대를 대표하는 연구결과로도 의미가 있다.
- 두 번째 제한점으로 이번 연구에서 사용한 자료가 1999년 출생아 자료로 현재와 차이가 있을 가능성이 있다. 최근 자료를 활용한 추후 연구가 지속적으로 필요해 보인다. 하지만 이번 연구도 1997년 경제위기 이후의 출생아와 밀레니엄 베이비들의 출생 특성을 파악할 수 있는 드문 연구로 이들의 생애주기별 특성을 파악하는데 매우 중요한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
- 최근 자료를 활용한 추후 연구가 지속적으로 필요해 보인다. 하지만 이번 연구도 1997년 경제위기 이후의 출생아와 밀레니엄 베이비들의 출생 특성을 파악할 수 있는 드문 연구로 이들의 생애주기별 특성을 파악하는데 매우 중요한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
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