[국내논문]미세먼지(PM10, PM2.5) 농도가 급성/만성 부비동염의 환자 수에 미치는 영향 The Correlation between Fine Dust(PM10, PM2.5) and The Number of Acute/Chronic Sinusitis Patients원문보기
Objectives : The purpose of this study is to analyze the correlation between fine dust(PM10.5, PM2.5) and the number of acute/chronic sinusitis patients. Methods : A simple regression analysis was performed based on the concentration of PM10 and PM2.5 as independent variables and the number of acute...
Objectives : The purpose of this study is to analyze the correlation between fine dust(PM10.5, PM2.5) and the number of acute/chronic sinusitis patients. Methods : A simple regression analysis was performed based on the concentration of PM10 and PM2.5 as independent variables and the number of acute/chronic sinusitis patients as dependent variables. Results : As a result of simple regression analysis, if PM10 increases by $1{\mu}g/m^3$, the number of acute sinusitis patients increases by 7,000.291(P<.001, 95%CI :4,951.983-9,048.600). If PM2.5 increases by $1{\mu}g/m^3$, the number of acute sinusitis patients increases by 17,524.476.(P<.001, 95%CI:9,728.725-25,320.228) In addition, PM10 increases by $1{\mu}g/m^3$, the number of acute sinusitis patients increases by 3,163.471 (P<.001, 95% CI:2,268.642-4,058.301). If PM2.5 increases by $1{\mu}g/m^3$, the number of chronic sinusitis patients increases by 8,651.644.(P<.001, 95%CI:5,115.697-12,187.592) Conclusions : Both PM10 and PM2.5 are correlated with changes in the number of sinusitis patients. PM2.5 has effect on the number of patients than PM10. PM10 is the highest correlation in their 50s, PM2.5 in their 60s and 70s.
Objectives : The purpose of this study is to analyze the correlation between fine dust(PM10.5, PM2.5) and the number of acute/chronic sinusitis patients. Methods : A simple regression analysis was performed based on the concentration of PM10 and PM2.5 as independent variables and the number of acute/chronic sinusitis patients as dependent variables. Results : As a result of simple regression analysis, if PM10 increases by $1{\mu}g/m^3$, the number of acute sinusitis patients increases by 7,000.291(P<.001, 95%CI :4,951.983-9,048.600). If PM2.5 increases by $1{\mu}g/m^3$, the number of acute sinusitis patients increases by 17,524.476.(P<.001, 95%CI:9,728.725-25,320.228) In addition, PM10 increases by $1{\mu}g/m^3$, the number of acute sinusitis patients increases by 3,163.471 (P<.001, 95% CI:2,268.642-4,058.301). If PM2.5 increases by $1{\mu}g/m^3$, the number of chronic sinusitis patients increases by 8,651.644.(P<.001, 95%CI:5,115.697-12,187.592) Conclusions : Both PM10 and PM2.5 are correlated with changes in the number of sinusitis patients. PM2.5 has effect on the number of patients than PM10. PM10 is the highest correlation in their 50s, PM2.5 in their 60s and 70s.
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문제 정의
본 연구는 PM10과 PM2.5 농도에 따른 급성/만성부비동염의 환자수 변화에 대한 연구이다.
이에 본 연구는 한국환경공단이 공개하는 PM10, PM2.5의 미세먼지 자료와 건강보험심사평가원에서 제공하는 부비동염의 의료통계정보를 이용하여 미세먼지와 부비동염 환자수와의 관련성을 파악하였고 10세를 기준으로 한 각 연령별 분포로도 관련성을 확인하여 통계학적으로 유의한 결과를 도출하여 보고하는 바이다.
제안 방법
2010년 1월부터 2017년 9월까지 PM10, PM2.5의 농도 변화가 급성/만성 부비동염으로 치료받은 환자수의 변화에 유의한 상관성이 있는지 통계적 방법으로 분석한 이차 자료 분석(Secondary analysis) 연구이다. 미세먼지 노출의 민감 집단을 확인하기 위하여 10세 단위로 나누어 분석하였다.
급성/만성 부비동염의 환자수의 변화, 미세먼지의 농도의 변화를 보기 위하여 먼저 기술통계와 평균 변화율을 보았다. 두 자료의 연관성을 분석하기 위해서는 PM10, PM2.
5의 농도 변화가 급성/만성 부비동염으로 치료받은 환자수의 변화에 유의한 상관성이 있는지 통계적 방법으로 분석한 이차 자료 분석(Secondary analysis) 연구이다. 미세먼지 노출의 민감 집단을 확인하기 위하여 10세 단위로 나누어 분석하였다.
5)를 변수로 포함하지 못하였고 65세 이상의 노인이나 영유아로 구분하지 못하였다는 단점이 있다. 본 연구는 만성 부비동염 뿐만 아니라 급성 부비동염을 같이 확인하였으며 PM10, PM2.5로 구분하고 민감한 집단을 확인하기 위해 연령대별로 차이점을 확인하였다.
대상 데이터
급성 부비동염, 만성 부비동염 환자수는 건강보험심사평가원 보건빅데이터개방시스템의 질병 소분류(3단상병) 통계 (http://opendata.hira.or.kr/op/opc/olap3thDsInfo.do)에서 검색할 수 있는 자료로 현재 기준 2010년 1월부터 2017년 9월까지의 자료를 검색할 수 있다. 연구 자료는 0세부터 80세 이상으로 한/양방 구분 없이 급성 부비동염(J01)과 만성 부비동염(J32)으로 진단받은 환자를 대상으로 하였다.
미세먼지의 자료는 한국환경공단 에어코리아(http://www.airkorea.or.kr/index)에서 제공하는 자료로 2010년 1월부터 2017년 9월까지의 입자상 오염물질인 PM10과 PM2.5의 농도 자료를 이용하였는데 PM2.5는 우리나라에서 측정을 시작한 지 얼마되지 않아 자료 제공 시점인 2015년 1월부터의 자료를 사용하였다.
do)에서 검색할 수 있는 자료로 현재 기준 2010년 1월부터 2017년 9월까지의 자료를 검색할 수 있다. 연구 자료는 0세부터 80세 이상으로 한/양방 구분 없이 급성 부비동염(J01)과 만성 부비동염(J32)으로 진단받은 환자를 대상으로 하였다.
데이터처리
5 수치를 독립변수로, 급성/만성 부비동염 환자수를 종속변수로 한 단순회귀분석(simple regression analysis)을 시행하였다. 결과는 각 회귀모형의 유의수준 0.05 미만인 경우 유의한 영향이 있는 것으로 평가하였으며, 모든 통계분석은 유의수준 0.05 하에서 실시하였으며 SPSS (Version 18.0,SPSS Inc. Chicago, IL, USA)을 이용해 수행하였다.
급성/만성 부비동염의 환자수의 변화, 미세먼지의 농도의 변화를 보기 위하여 먼저 기술통계와 평균 변화율을 보았다. 두 자료의 연관성을 분석하기 위해서는 PM10, PM2.5 수치를 독립변수로, 급성/만성 부비동염 환자수를 종속변수로 한 단순회귀분석(simple regression analysis)을 시행하였다. 결과는 각 회귀모형의 유의수준 0.
성능/효과
1. 지난 8년간 급성 부비동염의 환자의 평균 변화율을 보았을 때 전체적으로 0.65%의 환자수가 감소하였으나 만성 부비동염의 환자의 경우 1.66%의 환자수가 증가하였다.
2. PM10은 지난 8년간의 평균 변화율을 보았을 때 –1.75%가 감소한 것으로 나타났고 PM2.5는 –0.66% 감소한 것으로 나타났다.
3. PM10, PM2.5의 농도와 급성 부비동염 환자수의 변화에 대한 단순회귀분석 결과 월평균 PM10이 1㎍/㎥ 증가하면 급성 부비동염의 환자는7,000.291명 증가(P<.001, 95%CI:4,951.983- 9,048.600)하며 PM2.5가 1㎍/㎥ 증가하면 급성 부비동염의 환자는 17,524.476명 증가(P<.001,95%CI:9,728.725-25,320.228)하는 것으로 나타났다.
4. PM10, PM2.5의 농도와 만성 부비동염 환자수의 변화에 대한 단순회귀분석 결과 월평균 PM10이 1㎍/㎥ 증가하면 만성 부비동염 환자수는 3,163.471명 증가(P<.001, 95%CI 2,268.642- 4,058.301)하는 것으로 나타났으며 PM2.5가 1㎍ /㎥ 증가하면 만성 부비동염 환자수는 8,651.644명 증가(P<0.01, 95%CI 5,115.697-12,187.592)하는 것으로 나타났다.
5. PM10 보다 PM2.5에서 나이가 증가함에 따라 연관성이 증가하는 것으로 보이는데 PM10은 50대에서 PM2.5는 60, 70대에서 그 연관성이 가장 높게 나타났으며 PM10, PM2.5 둘 중 PM2.5의 영향성이 더 높게 나타났다.
PM10의 지난 8년간의 평균 변화율을 보았을 때 –1.75% 감소한 것으로 나타났다.
PM2.5의 지난 3년간의 평균 변화율을 보았을 때 –0.66% 감소한 것으로 나타났다.
결과적으로 미세먼지는 연령대가 증가할수록 부비동염과의 상관성이 증가하는 경향을 보이는데 특히 50세 이상에서 부비동염과 가장 큰 연관성을 보이고 있으며 급성/만성 부비동염 모두 PM2.5가 더 높은 상관성을 보이고 있는 것으로 나타났다. 이는 연령 증가에 따른 코의 노화에서 원인을 찾을 수 있다.
본 연구는 월평균 PM10, PM2.5 농도와 급성/만성부비동염 환자수 사이에 상관관계를 보기 위해서 단순회귀분석을 시행하였으며 결과 월평균 PM10이 1㎍/㎥ 증가할 때 급성 부비동염의 환자는 7,000.291명(P<.005, 95%CI:4,951.983-9,048.600) 만성 부비동염 의 환자수는 3,163.471명(P<.005, 95%CI:2,268.642-4, 058.301) 증가하는 것으로 나타났으며(Table 5, Table 6) 월평균 PM2.5가 1㎍/㎥ 증가할 때 급성 부비동염의 환자는 17,524.476명(P<.005, 95%CI:9,728.725-25,320.228) 증가하며 만성 부비동염의 환자수는 8,651.644명(P<.005, 95%CI:5,115.697- 12,187.592) 증가하는 것으로 나타났다(Table 5, Table 6).
이러한 미세먼지는 크기, 표면적, 숫자, 입자의 물리상태에 따라 건강에 다양한 영향을 미치는데 주 노출부위는 호흡기와 피부이다11). 실험용 생쥐에게 16주간 하루 6시간씩 미세먼지를 마시게 하고 비강과 부비동을 세척한 용액을 살펴본 결과 대조군에 비해 백혈구, 대식세포, 호중구, 호산구의 수치가 증가해 있었으며 비강과 부비동의 조직을 채취하여 분석한 결과 비강과 부비동의 내막이 대조군에 비해서 30-40% 더 두껍게 변하였다는 연구 결과가 있다10). 그리고 미세먼지와 환자수의 변화에 관한 이전 보고를 보면 런던에서 PM10 10-90% 변화 시(16-47㎍/㎥) 상기도 감염 외래 방문자 15-64세의 경우 5.
지난 8년간 급성 부비동염의 환자의 평균 변화율을 보았을 때 전체적으로 –0.65%의 환자수가 감소하였다.
총 환자수에서 월평균 PM10이 1㎍/㎥ 증가하면 급성 부비동염의 환자는 7,000.291명 증가(P<.001, 95%CI:4,951.983-9,048.600)하며 월평 균 PM2.5가 1㎍/㎥ 증가하면 급성 부비동염의 환자는 1,7524.476명 증가(P<.001, 95%CI:9,728.725-25,320.228)하는 것으로 나타났다.
후속연구
그리고 본 연구는 미세먼지의 월평균 농도자료를 이용하여 환자수를 분석하여 일평균 환자수와 같은 단기간의 효과를 정확하게 추정하지 못하고 있다는 연구의 한계가 있으며 회귀식에 대한 통계적 유의성은 있지만(P<.001) R2의 값이 0.3-0.4로 회귀식을 설명하기에는 설명력이 다소 떨어진다는 단점이 있다.
4로 회귀식을 설명하기에는 설명력이 다소 떨어진다는 단점이 있다. 추가적으로 일 단위로 환자 및 미세먼지 자료를 수집하여 연구할 경우 보다 정확한 상관성을 추정할 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 월평균 자료를 이용하여 변화의 단기간의 변화의 정도를 예측하기에는 어려움이 있으며 낮은 R2 값으로 유의성이 다소 떨어진다. 향후 일평균 자료를 이용하면 보다 정확한 결과 값을 유추할 수 있을 것으로 보인다.
5% 감소한다는 보고가 있다18). 현재 앞의 연구와 같은 공기청정기의 사용과부비동염의 증상 감소와 관련된 연구는 없지만 본 연구를 미루어 짐작하여 보면 가정생활에서 미세먼지측정기와 공기청정기 사용으로 실내 대기오염 관리가 부비동염의 발생 및 증상 경감에 도움이 된다는 근거자료로 사용될 수 있을 것으로 보이며 특히 급성/만성부비동염 모두 20대 이상의 성인에서 유병률이 증가하는 것으로 보이고 50대 이상의 경우 본 연구에서 영유아 및 청년층에 비해 미세먼지의 영향성이 크게 나타났으므로 부비동염을 넘어 장년층에서 나타나는 미세먼지의 민감성과 관련된 질환에 대한 추가 연구의 자료로 사용될 수 있을 것이다.
즉 부비동염을 유발하는 원인이 단순 미세먼지만이 아니기 때문에 미세먼지의 단독 작용으로 인한 환자의 변화로 추정하기에는 제한이 있다. 호흡기 질환을 유발 및 악화시키는 걸로 알려진 아황산가스, 오존, 이산화질소, 일산화단소, 유기화학물질 등의 복합적인 요인에 대한 다중회귀분석 연구가 앞으로 필요하다고 본다. 그리고 본 연구는 미세먼지의 월평균 농도자료를 이용하여 환자수를 분석하여 일평균 환자수와 같은 단기간의 효과를 정확하게 추정하지 못하고 있다는 연구의 한계가 있으며 회귀식에 대한 통계적 유의성은 있지만(P<.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
PM10이란?
일반적으로 실내외 대기오염은 알레르기 질환 환자의 건강에 영향을 미치는 것으로 잘 알려져 있으며 최근 미세먼지에 대한 사회적 관심의 증가로 알레르기 질환에 있어 미세먼지의 중요성이 강조되고 있다1). 미세먼지는 보통 대기 중에 부유하는 분진 중 직경이10㎛ 이하인 먼지로 우리 눈에 보이지 않을 정도로 가늘고 작은 입자를 PM10, 직경이 2.5㎛ 보다 작은먼지로 머리카락 직경의 1/20~1/30 크기보다 작은 입자를 PM2.
아토피 알레르기 질환에 있어 미세먼지 PM10과 관련된 연구 결과는 무엇인가?
대기오염물질과 질환의 연관성에 대한 국내 연구들을 살펴보면 미세먼지 등 대기오염으로 인해 호흡기계 질환 유병률 증가4), 의료기관 방문과 입원, 총 사망, 심혈관계 사망이 유의하게 증가된다는 결과5,6)가 있으며 PM10과 이산화질소의 농도가 각각 10㎍/㎥,0.01ppm 증가할 때마다 아토피피부염 증상 위험도를 각각 3.2%, 5.0% 상승시키며 오존농도가 0.01ppm 증가하면 아토피피부염 증상 위험도는 6.1% 증가한다는 연구 결과가 보고되었으나7) 미세먼지와 부비동염에 대한 구체적인 연구는 거의 찾아볼 수가 없었다.
미국 LA, 프랑스 파리의 연 평균 미세먼지(PM10)의 농도는 어떻게 되는가?
우리나라도 미세먼지의 체계적인 관리를 위하여 2014년 2월 6일부터 PM10을 기준으로 미세먼지 예보를 시행하고 있으며 2018년 3월 27일부터 그 기준이 일평균 50㎍/㎥에서 35㎍/㎥으로 더 엄격해졌다. 한국환경공단에 따르면 2013년 서울의 연 평균 미세먼지(PM10)의 농도는 45㎍/㎥으로 WHO의 연 평균미세먼지 농도의 권고수준인 20㎍/㎥의 2배 이상이며, 국외 주요도시인 미국 LA의 30㎍/㎥, 프랑스 파리의 26㎍/㎥, 영국 런던의 18㎍/㎥ 보다 비교적 높은 수준이다3).
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