[논문]Framingham Heart Study의 Heart Age Predictor를 활용한 한국인 심장나이 추이분석

조상옥

doi:10.5762/kais.2019.20.8.331

[국내논문] Framingham Heart Study의 Heart Age Predictor를 활용한 한국인 심장나이 추이분석
Change Pattern of Heart Age in Korean Population Using Heart Age Predictor of Framingham Heart Study 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.20 no.8, 2019년, pp.331 - 343

조상옥 (삼성서울병원 의무기록팀)

초록
AI-Helper

본 연구는 Framingham Heart Study의 심장나이 예측 모형을 활용하여 심장나이의 추이를 관찰하여 한국인 심혈관질환 발생 위험을 평가해보고자 하였다. 연구대상은 2005년~2013년 국민건강영양조사 자료를 이용하여 30세~74세 대상자 중 심혈관질환 기왕력이 없고, 모형의 결정요인에 해당하는 자료의 결손이 없는 20,012명을 연구대상으로 하였다. 이들에 대해 Framingham Heart Study 비실험실 자료를 이용하는 심장나이 산정 모형을 적용하여 심장나이를 계산하였으며 성별로 심장나이와 실제나이와의 차이, 연령대별 차이, 10년 이상 초과율, 지역별 차이에 대해 연도별 추이를 관찰하였다. 자료분석은 SAS 9.3으로 수행하였으며 가중치를 적용한 복합표본설계분석을 수행하였다. 연구 결과 심장나이와 실제나이의 평균 차이는 남성은 2005년에 7.8세, 2013년 7.7세, 여성은 2005년 1.2세 2013년 1.2세로 남성이 여성보다 컸고, 연령대가 증가할수록 나이차이가 많아졌으며, 연도별로 뚜렷한 추이 변화는 없었다. 심장나이가 실제 나이보다 10년 이상 초과한 비율은 남성은 2005년에 35.0%, 2013년에 34.8%, 여성은 2005년에 17.7%, 2013년에 18.7%로 남성이 여성보다 거의 두 배 정도 높았으며 연령대가 증가할수록 차이가 많이 났다. 지역별로 차이를 보였으며 남녀 차이가 많았다. 본 연구결과로 볼 때 한국인의 10년 내 심혈관질환 발생 가능성은 상당히 높은 수준이었다. 본 연구에서 사용한 심장나이는 미래의 심혈관질환 발병 위험을 간단하고 편리하게 예측할 수 있는 유용한 종합 지표로 사용될 수 있으며, 이를 한국인 심혈관질환 예방을 위한 경고효과와 계도목적으로 현장에서 공중보건 관리에 활용되기를 제안한다. 한국형 심장나이 예측 모형의 개발을 위한 심층 연구도 필요하다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to observe the trends of heart age of Koreans by using the predictor of heart age of the Framingham Heart Study. The subjects were 20,012 adults aged 30~74 years who were enrolled in the Korean National Health and Nutrition Examination Survey from 2005~2013. They filled in the determinants data and they had no history of cardiovascular disease (CVD). The heart age was calculated using a non-laboratory based model of prediction. The difference of heart age and chronological age, and the rate of excessive heart age over 10 years were calculated. The annual trend, the difference according to gender, the age bracket and geographic region, the heart age were all evaluated. Data analysis performed using the SAS program (version 9.3). Complex designed analysis was done. The heart age showed differences according to gender, age bracket and geographic region. The heart age is a useful comprehensive indicator for predicting the CVD events in the near future. So, it could be used for the purposes of exercising caution and guidance on CVD for administering medical care. It is strongly recommended to use heart age as an indicator for customized medical management to focus efforts on relatively vulnerable subjects and their factors for CVD. Further study on Koreans' customized heart age is needed.

Keyword

표/그림 (22)

표 Table 1. Numbers of subjects by year
표 Table 2. Model predicting development of CVA using non–laboratory data
표 Table 3. Operational definition of heart age determinants
표 Table 4. Weighted value by item
표 Table 5. Trend of heart age determinant by year
표 Table 6. Trend of heart age and chronological age by sex and year
그림 Fig. 1. Trend of heart age by year (male)
그림 Fig. 2. Trend of heart age by year (female)
그림 Fig. 3. Trend of difference of heart age and chronolo-gical age by sex and year
표 Table 7. Trend of difference of heart age and chronological age by sex and year
그림 Fig. 4. Trend of difference of heart age and chronologi age by sex, age bracket, year (male)
그림 Fig. 5. Trend of difference of heart age and chronologi age by sex, age bracket, year (female)
그림 Fig. 6. Trend of excessive heart age >=10yrs by sex and year
표 Table 8. Trend of difference of heart age and chronological age by sex, age bracket, year
표 Table 9. Trend of excessive heart age >=10yrs(%) by sex and year
그림 Fig. 7. Trend of excessive heart age>=10yrs by age bra-cket bracket (male)
그림 Fig. 8. Trend of excessive heart age>=10yrs by age bracket and year (female)
표 Table 10. annual trend of excess heart age >=10yrs(%) by sex, age bracket, year
표 Table 11. Difference of heart age and chronological age by sex, region, year
그림 Fig. 9. Regional prevalence of excessive heart age >=10yrs(%) (male)
표 Table 12. Regional prevalence of excess heart age>=10yrs(%) by sex and year
그림 Fig. 10. Regional prevalence of excessive heart age>=10yrs(%) (female)

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그러나 일반인도 쉽게 이해할 수 있는 방법인 심장나이를 적용하여 심혈관질환 발생 위험을 예측해본 연구는 아직 없었다. 이에 본 연구에서는 Framingham Heart Study(FHS: Framingham Heart Study, 이하 FHS)의 심장나이 예측모형을 국민건강영양조사(Korean National Health and Nutrition Examination Survey, 이하 KNHANES) 자료에 적용하여 한국인의 심장나이를 산출한 후, 실제나이와 심장나이의 차이에 대한 연도별 추이와 지역적 차이를 관찰해 봄으로서 한국인의 심혈관질환 발생 위험에 대해 평가해보고자 한다.
FHS 심혈관질환 발생 위험 예측 확률 모형은 심혈관발생 여부 및 추적기간(10년)을 종속변수로 하며 성별에 따라 각각 존재한다. FHS의 심장나이 예측 모형은 검사측정치를 이용한 모형과 비실험실자료를 이용한 모형이 있는데, 후자가 전자에 비해 그 우수성이 떨어지지 않음과 동시에 비교적 간단하며[3], 또한 본 연구 자료로 활용할 국민건강영양조사의 경우, 과거 측정치 자료에 대한 결측치, 측정값의 오류 등이 있을 수 있으므로, 자료의 안정성을 확보하기 위해 본 연구에서는 비실험실 자료를 이용하고자 한다. 비실험실자료를 이용한 모형은 Table 2와 같이 연령, 수축기 혈압, 고혈압 치료약물 복용 여부, 현재 흡연 여부, 당뇨병 유무, BMI 를 변수로 이용하며 식 2, 3과 같다.
본 연구는 Framingham Heart Study 의 심장나이 예측모형을 국민건강영양조사 자료에 적용하여 한국인의 향후 10년 내 심혈관질환 발생 위험을 평가하는 연구이다. 연구대상은 2005년부터 2013년 국민건강영양조사 자료 중 30세 이상 74세까지의 대상자로서 심혈관질환 기왕력이 없고 모형의 결정요인에 해당하는 자료의 결손이 없는 20,012명을 연구대상으로 하였다.
본 연구에서는 심장나이 개념을 적용하여 10년 후 한국인 심혈관질환 발생 위험에 대한 평가를 해보았다. 그 결과, 한국인의 향후 10년 내 심혈관질환 발생 위험도는 남성이 여성보다 높았으며, 연령의 증가와 더불어 같이 증가하였으며 특히 50대부터 가파르게 상승하고 있었고 지역별로 편차가 심했다.
그런데 우리는 왜 지금까지 심혈관질환 관리를 위한 노력을 적극적으로 하지 않았을까? 그 이유는 향후 우리의 심혈관질환 발생 위험도가 어느 정도인지 구체적으로 예측할 수 없었을 뿐 아니라 우리에게 심혈관질환 발생 위험을 이해하기 쉽게 설명해주지 않았기 때문일 수 도 있다. 이에 심혈관질환 예방을 위한 의사소통의 도구로 심장나이의 개념을 도입해 볼 것을 제안한다. 심장나이는 임상진료현장에서 임상의가 환자 또는 일반인을 대상으로 향후 10년 내 심혈관질환 발생 위험도를 쉽고 간단하게 설명해 줄 수 있는 도구가 될 수 있다고 생각한다.

제안 방법

본 연구에 적용한 FHS 심장나이 예측모형은 통계적 모형인 식 1과 같이 Cox Proportional-hazards regression 모형을 활용하여 향후 10년간 심혈관질환 발생 위험 확률을 구한 후, 해당 확률을 이용하여 심장나이를 예측한다.
전국을 행정구역상 구분인 16개 시도로 구분하여 지역별로 심장나이와 실제나이의 차이를 관찰하였으며 Table 11과 같다. 남성은 2.

대상 데이터

본 연구는 국민건강영양조사 자료를 활용하였다. 국민건강영양조사는 1995년 제정된 국민건강증진법 제16조에 근거하여 시행하는 전국 규모의 건강 및 영양 조사로서 1998년부터 현재까지 일정한 주기로 시행하고 있으며 우리나라 국민의 건강수준, 건강행태, 식품 및 영양섭취 실태에 대한 국가 및 시도 단위의 대표성과 신뢰성을 갖춘 표본조사 자료이다.
2005년부터 2013년까지 시행된 국민건강영양조사 자료를 2년 단위로 수집하여 분석에 활용하였다. FHS의 심장나이 예측 모형을 활용하기 위해 해당 연구와 동일한 자료형태로서 자료 전처리 과정을 거쳤다.
FHS의 심장나이 예측 모형을 활용하기 위해 해당 연구와 동일한 자료형태로서 자료 전처리 과정을 거쳤다. Table 1에서와 같이, 30세~74세의 조사응답자 중에서 심혈관 질환력(협심증, 심근경색증, 뇌졸중)이 있는 자는 제외하였으며, FHS의 심장나이 예측 모형에 활용되는 7가지 요인인 성별, 나이, 수축기 혈압 수치, 고혈압 치료약물 복용 여부, 흡연, 당뇨병, 체질량지수(Body Mass Index, 이하 BMI) 관련 응답이 모두 존재하는 20,012명을 최종연구대상자로 선정하였다.(Table 1)
FHS 심장나이 결정 요인의 각 요인과 국민건강영양조사에서 조사된 항목을 모형에 적용하고자 내린 조작적 정의는 Table 3과 같다. 나이는 FHS에서 활용된 나이 범위인 30세~74세까지의 실제 나이를 사용하였다. 수축기 혈압은 2005년~2007년 자료는 최종 수축기 혈압을, 2009년~2013년 자료는 보정된 최종 수축기 혈압을 사용하였으며 최종 수축기혈압으로서 90 mmHg~200 mmHg 이외의 자료는 제외하였다.
BMI는 2005년 자료는 체중/(신장)²공식을 적용하여 변수를 생성하였고, 2007년~2013년 자료는 작성된 BMI자료를 사용하였으며 FHS에서와 동일하게 되도록 최소 15 kg/m2~50 kg/m2 범위의 자료만 활용하였다(Table 3).
본 연구는 Framingham Heart Study 의 심장나이 예측모형을 국민건강영양조사 자료에 적용하여 한국인의 향후 10년 내 심혈관질환 발생 위험을 평가하는 연구이다. 연구대상은 2005년부터 2013년 국민건강영양조사 자료 중 30세 이상 74세까지의 대상자로서 심혈관질환 기왕력이 없고 모형의 결정요인에 해당하는 자료의 결손이 없는 20,012명을 연구대상으로 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다.
나이는 FHS에서 활용된 나이 범위인 30세~74세까지의 실제 나이를 사용하였다. 수축기 혈압은 2005년~2007년 자료는 최종 수축기 혈압을, 2009년~2013년 자료는 보정된 최종 수축기 혈압을 사용하였으며 최종 수축기혈압으로서 90 mmHg~200 mmHg 이외의 자료는 제외하였다. 고혈압치료 약물 복용 여부는 2005년 자료는 항상 정기적으로 복용한 경우만 복용한 것으로 정의하였으며 2007년~2013년 자료는 매일 복용한 경우만 혈압약 복용으로 정의하였으며 흡연 여부는 자기기입식으로 작성된 자료에서 현재 흡연 여부를 사용하였다.

성능/효과

2015년 미국 질병통제예방센터(CDC: Centers for Disease Control and Prevention, 이하 CDC)에서는 미국 내 심혈관질환 발생 위험을 확인하기 위해 50개 주 주민 23만여 명을 대상으로 심장나이와 실제나이 차이를 비교하는 연구를 하였다[10]. 그 결과 미국인 심장나이는 남성의 경우 실제나이보다 7.8년이 많았으며 여성은 5.4년이 많았다. 심장나이는 나이가 들수록 증가하였고, 교육수준과 가계소득 수준이 증가함에 따라 감소하였으며 통계적으로 유의하였다(p<0.
6%로 지역적으로 많은 차이를 보였으나 연도별 추이 경향은 없었다. 2013년 결과에서 남성의 경우 심장나이 10년 이상 초과율이 가장 높은 지역은 제주 47.8%, 가장 낮은 지역은 대전 22.8% 이었으며, 여성은 심장나이 10년이상 초과율이 가장 높은 지역은 충북 31.1%, 가장 낮은 지역은 대구 10.7% 이었다(Table 12, Fig 9, 10).
첫째, 한국인 평균 심장나이는 2013년에 남성은 55.4세, 여성은 49.5세이었다. 심장나이와 실제나이의 평균차이는 남성은 2005년에 7.
둘째, 심장나이가 실제 나이보다 10년 이상 초과한 비율은 남성은 2005년에 35.0% 2013년에 34.8%, 여성은 2005년에 17.7%, 2013년에 18.7%로 남성이 여성보다 거의 두 배 정도 높았다. 연령대별로 심장나이가 10년 이상 초과한 비율은 남성 30대가 18.
이 결과는 남성의 경우 40대는 거의 세명 중 한명이, 50대는 거의 두 명중 한명에 가까운 비율로, 60대 이상은 두 명 중 한명이 10년 후 심혈관질환 발생 위험이 75% 증가한다고 예측할 수 있다. 50대 이후 남녀 모두 심장나이가 급격히 증가한 것은 다른 연구결과에서 나타났듯이 고혈압, 당뇨병 이환율이 50세 이후에 급격히 증가한 영향이라고 할 수 있겠으며[18], 특히 여성 60대 이후에서 심장나이가 실제나이보다 13.6년이나 증가한 점과 심장나이 10세 이상 초과비율이 48.7%로 증가하였는데 이는 폐경을 거치면서 난소에서의 에스트로겐분비가 감소한 영향으로[19] 인해 10년 내 심혈관질환 발생 위험을 예측하는 심장나이도 껑충 증가하였음을 알 수 있었다. 본 연구결과 연령이 증가할수록 심장나이가 급격히 증가하였으며 이에 따라 심장나이 10년 이상 초과비율이 증가한 것은 연령이 증가할수록 10년 후 심혈관질환 발생 위험도 점점 더 높아진다는 의미라고 하겠다.
7%로 증가하였는데 이는 폐경을 거치면서 난소에서의 에스트로겐분비가 감소한 영향으로[19] 인해 10년 내 심혈관질환 발생 위험을 예측하는 심장나이도 껑충 증가하였음을 알 수 있었다. 본 연구결과 연령이 증가할수록 심장나이가 급격히 증가하였으며 이에 따라 심장나이 10년 이상 초과비율이 증가한 것은 연령이 증가할수록 10년 후 심혈관질환 발생 위험도 점점 더 높아진다는 의미라고 하겠다. 이에 우리는 젊어서부터 심혈관질환 예방 및 관리를 위해 금연을 하고 적정체중을 유지하며 신체활동을 증가하는 등 건강한 생활패턴을 유지해야함은 물론 50대 이후부터는 더욱더 적극적인 노력이 필요하겠다.
셋째, 전국을 행정구역상 구분인 16개 시도로 구분하여 지역별로 심장나이와 실제나이의 차이를 관찰한 결과, 지역별로 많은 차이가 있었다. 2013년도 결과를 보면, 심장나이가 실제나이보다 많은 지역은 남성이 강원도 9.
특히 여성의 경우 심장나이가 실제나이보다 적은 지역은 대전을 비롯하여 5개 지역이나 있었으며 지역별, 성별 편차가 심했다. 지역별로 심장나이 10년 이상 초과율을 살펴보면 가장 높은 지역은, 남성은 제주 47.8%로 두 명 중 한명이, 여성은 충북 31.1% 로 세명 중 한명이 10년 내 심혈관질환 발생 위험이 75% 증가할 것으로 예측되었으며 가장 낮은 지역도 남성은 대전 22.8% 로 4명 중 한명, 여성은 대구 10.7% 로 열 명 중 한명이 10년 내 심혈관질환 발생 위험이 75% 증가할 것으로 예측되었다. 지역별로 차이를 보이는 원인에 대해서 아쉽게도 본 연구에서는 확인할 수 없었으며, 앞으로 심장나이 결정요인을 중심으로 흡연율, 고혈압 및 당뇨병의 유병률, 과체중 등에 대한 지역별 분석을 통해 원인을 규명하는 연구가 필요하다.
본 연구에서는 심장나이 개념을 적용하여 10년 후 한국인 심혈관질환 발생 위험에 대한 평가를 해보았다. 그 결과, 한국인의 향후 10년 내 심혈관질환 발생 위험도는 남성이 여성보다 높았으며, 연령의 증가와 더불어 같이 증가하였으며 특히 50대부터 가파르게 상승하고 있었고 지역별로 편차가 심했다. 이 결과로 우리는 성별, 연령대별, 지역별로 각각 특성에 맞는 방법으로 심혈관질환 예방 및 관리 활동을 적극적으로 해야 한다는 결론을 내릴 수 있었다.
그 결과, 한국인의 향후 10년 내 심혈관질환 발생 위험도는 남성이 여성보다 높았으며, 연령의 증가와 더불어 같이 증가하였으며 특히 50대부터 가파르게 상승하고 있었고 지역별로 편차가 심했다. 이 결과로 우리는 성별, 연령대별, 지역별로 각각 특성에 맞는 방법으로 심혈관질환 예방 및 관리 활동을 적극적으로 해야 한다는 결론을 내릴 수 있었다. 우리는 심혈관질환의 심각성 뿐 아니라 향후 발생할 수도 있는 심혈관질환 예방을 위해 적극적이고 지속적인 관리가 필요하다는 것도 잘 알고 있다.

후속연구

본 연구에서는 2005년, 2007년, 2009년, 2011년, 2013년 총 5개 년도에 대해 심장나이 및 그와 관련한 요인 등의 시계열적 현황을 관찰하고자함에 따라, 해당 항목에 대한 조사 시기 및 해당 항목에 적합한 시계열 가중치를 활용해야한다. 이에 따라 분석하고자하는 각각의 개별 항목 분석에 있어서는 이에 적합한 가중치를 고려하였고, 심장나이 관련 분석에 있어서는 다양한 조사 항목이 고려되었음에 따라 이와 관련된 연관성 가중치를 Table 4와 같이 부여하였다(Table 4).
7% 로 열 명 중 한명이 10년 내 심혈관질환 발생 위험이 75% 증가할 것으로 예측되었다. 지역별로 차이를 보이는 원인에 대해서 아쉽게도 본 연구에서는 확인할 수 없었으며, 앞으로 심장나이 결정요인을 중심으로 흡연율, 고혈압 및 당뇨병의 유병률, 과체중 등에 대한 지역별 분석을 통해 원인을 규명하는 연구가 필요하다.
심장나이는 임상진료현장에서 임상의가 환자 또는 일반인을 대상으로 향후 10년 내 심혈관질환 발생 위험도를 쉽고 간단하게 설명해 줄 수 있는 도구가 될 수 있다고 생각한다. 본 연구는 미국의 심장나이 예측 모형을 한국인에게 적용하여 결과를 얻었다는 한계점을 포함하고 있다. 미국의 FHS의 심혈관질환 발생 예측 모형을 인구사회학적 특성이 다른 미국 이외의 다른 나라에서 적용하는 것에 대한 논란은 오래전부터 있어 왔다.
우리나라도 특정 심장질환에 대해서는 이와 같은 결과를 제시하고 있으나[24] 해당 연구는 전체 인구집단이 아닌 전반적으로 사회적 수준이 높고 안정된 집단을 대상으로 한 자료라는 한계를 가지고 있다. 본 연구가 미국 모형을 우리나라 국민에게 적용했다는 부분에 대해서는 한계가 있으나 전체 국민에게 적용하기 위해 통계학적으로 잘 설계된 국민건강영양자료를 이용하여 우리나라 국민의 전반적인 심혈관질환 위험을 일부 예측하고, 이를 이용하여 심혈관 질환 예방을 위한 방법으로 적용할 수 있는 연구라는 점에서 선행연구에 비추어 큰 의의를 지닌다고 할 수 있다. 아쉽게도 한국인에게 적용할 수 있도록 개발된 심혈관질환 발생 위험 예측 지표는 아직 없는 실정이다.
기존 연구결과에서 제시하듯이[10] 심장나이를 이용하면 임상진료현장에서 더 많은 사람들에게 심혈관질환 발생 위험에 대해 쉽게 설명할 수 있고, 위험에 대해 간단히 의사소통을 할 수 있으며, 건강한 생활습관을 유지하여 심혈관질환 예방을 위해 권장되는 관리 방법을 더 잘 준수하도록 할 수 있을 것이다. 심장나이는 쉽고 편리하게 사용할 있는 미래의 심혈관질환 발병 위험을 예측할 수 있는 유용한 종합 지표로서 이를 심혈관질환 예방을 위한 경고효과와 계도목적으로 현장에서 공중보건 관리에 활용되기를 제안한다. 한국형 심장나이 예측 모형의 개발을 위한 심층 연구도 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	심혈관질환 발생 위험을 평가하기 위한 연구대상은 무엇인가?	본 연구는 Framingham Heart Study의 심장나이 예측 모형을 활용하여 심장나이의 추이를 관찰하여 한국인 심혈관질환 발생 위험을 평가해보고자 하였다. 연구대상은 2005년~2013년 국민건강영양조사 자료를 이용하여 30세~74세 대상자 중 심혈관질환 기왕력이 없고, 모형의 결정요인에 해당하는 자료의 결손이 없는 20,012명을 연구대상으로 하였다. 이들에 대해 Framingham Heart Study 비실험실 자료를 이용하는 심장나이 산정 모형을 적용하여 심장나이를 계산하였으며 성별로 심장나이와 실제나이와의 차이, 연령대별 차이, 10년 이상 초과율, 지역별 차이에 대해 연도별 추이를 관찰하였다.
	심혈관질환의 특징은 무엇인가?	심혈관질환(cardiovascular disease)은 전 세계적으로 가장 흔한 질병 및 사망원인으로 2016년 WHO보고 자료에 의하면 최근 15년 동안 사망원인 1위 질환이었으며[1], 우리나라에서도 원사인 2, 3위를 차지하는 질환이다[2]. 심혈관질환은 만성 심장질환, 뇌혈관질환, 말초동맥질환, 심부전을 포함하는 질환으로[3], 일단 발생하면 완치가 어렵고 치명적인 결과를 가져오는 심각한 질환이기 때문에 이에 대한 많은 연구가 있었다. D’Agostino 등은 이 질환을 유발하는 주요 위험요인으로 연령, 성별, 고혈압, 흡연, 이상지질혈증, 당뇨[3] 등을 제시하였으며.
	연구 결과 심장나이와 실제나이 평균의 연도별 성별에 따른 추세는 어떠한가?	3으로 수행하였으며 가중치를 적용한 복합표본설계분석을 수행하였다. 연구 결과 심장나이와 실제나이의 평균 차이는 남성은 2005년에 7.8세, 2013년 7.7세, 여성은 2005년 1.2세 2013년 1.2세로 남성이 여성보다 컸고, 연령대가 증가할수록 나이차이가 많아졌으며, 연도별로 뚜렷한 추이 변화는 없었다. 심장나이가 실제 나이보다 10년 이상 초과한 비율은 남성은 2005년에 35.

활용도 분석정보

상세보기

다운로드

내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증