[논문]가공식품 중 육류 함량을 고려한 일상적인 육류 섭취량 분포 추정 연구: 국민건강영양조사 자료(2009년) 활용

신윤정; 김애정; 김동우

doi:10.5720/kjcn.2020.25.2.150

가공식품 중 육류 함량을 고려한 일상적인 육류 섭취량 분포 추정 연구: 국민건강영양조사 자료(2009년) 활용
Estimation of Usual Meat Intake Distribution Considering Meat Content in Processed Foods: Based on the KNHANES 2009 원문보기

대한지역사회영양학회지 = Korean journal of community nutrition, v.25 no.2, 2020년, pp.150 - 158

신윤정 (경기대학교 대체의학대학원 식품치료전공) , 김애정 (경기대학교 대체의학대학원 식품치료전공) , 김동우 (한국방송통신대학교 생활과학과 식품영양학전공)

Abstract ▼ AI-Helper

Objectives: This study was conducted to estimate usual meat intake distribution, which may have been over/underestimated when estimations were made using only the third food codes of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). Methods: For this purpose, 24-hour recall data from the 2009 Korea National Health and Nutrition Examination Survey, which conducted a partial 2-day survey of food intake, were used. The Multiple Source Method (MSM) was used to estimate the distribution of the usual intake of red and processed meats. Results: The results of this study show that the mean intake of red meat was 45.07 g while that of processed meat was 4.33 g. These results are slightly higher than the consumption calculated using only tertiary food code, and the difference was statistically significant. Furthermore, characteristics of the estimated usual intake distribution were a smaller standard deviation, increased lower percentiles, and decreased upper percentiles compared to the 2-day mean intake distribution for both red and processed meats. The proportion of individuals not consuming red meat decreased substantially from approximately 37% to 0.7%. The proportion of consumption that exceeded 90 g, which is the upper limit of red meat intake recommended by the National Health Service (NHS), was only approximately 10% in the distribution of usual intake. Conclusions: As the consumption of processed foods is expected to continuously increase, caution is needed regarding the processes used to calculate food (group) intake to avoid over/underestimation. Moreover, use of KNHANES data to calculate the proportion of the population at risk of insufficiency or excess intake of certain nutrients or food (group), based on one day intake that does not address within-individual variation, may lead to biased estimates.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

따라서 본 연구에서는 2009년 국민건강영양조사 자료를 활용하여 적색육 및 가공육의 일상섭취량을 산출하는 과정에서 3차 코드를 활용하였을 때 누락 및 혼입될 가능성이 있는 일부 가공식품들의 섭취량을 고려하여 실제 과소추정 및 과대 추정이 나타나는지를 확인하는 것을 주된 목적으로 하였다. 적색육과 가공육으로 분류할 수 있는 기준이 필요하므로, 본 연구에서는 적색육을 ‘쇠고기, 돼지고기, 염소고기 및 양고기 등 붉은 색을 띠는 비가공 고기’로 정의하였으며, 가공육은 ‘훈제, 염장 혹은 보존제 첨가 등의 처리가 된 육가공품으로 정의하였다[9].
본 연구는 국민건강영양조사에서 3차 코드만 활용하여 섭취량을 추정하였을 때 과대/과소 추정될 가능성이 있는 가공 식품의 육류함량을 보정하여 실제 과대/과소추정이 나타나는지 확인하고, 보다 실제에 가까운 적색육 및 가공육의 일상섭취량 분포를 추정하기 위해 수행되었다. 이를 위해 일부 대상자에게서 2일 식이조사 자료가 수집된 2009년 국민건 강영양조사의 24시간 회상법 자료로부터 MSM을 활용하여 일상적인 적색육 및 가공육의 섭취량 분포를 추정하였다.
따라서 특정 식품(군)의 섭취량을 산출할 때 3차 코드를 사용하는 것이 가장 손쉬운 방법이지만, 일부 가공식품들의 경우에는 단일 식품코드를 가지므로 해당 가공식품에 포함된 특정 식품의 섭취량을 산출할 때 과소 또는 과대평가가 될 가능성이 높다. 본 연구에서는 이처럼 단일 식품코드를 가지는 가공식품들을 선별한 후 그 중 적색육 및 가공육 함량비율을 고려하여 보다 정확한 육류 섭취량을 산출하고자 하였다. 새롭게 산출된 육류의 평균 섭취량은 3차 코드만을 활용한 육류의 평균 섭취량과 유의한 차이 를 보였는데, 이는 단일 식품코드를 가지는 육류 가공식품들이 늘어난다면 특정 식품(군)의 실제 섭취량과 조사된 섭취량 간의 차이 또한 더 커질 가능성이 있음을 내포한다.
본 연구에서는 일상섭취량 추정이 가능한 2009년 국민건 강영양조사 자료를 이용하여 과소 또는 과대 추정되었을 가능성이 있는 적색육 및 가공육 식품들을 선별하여 보다 정확한 개인별 육류 섭취량을 산출하고자 하였다. 이를 통해 산출된 적색육의 개인별 섭취량의 평균은 45.

제안 방법

영국 NHS에서는 대장암 발병의 위험을 낮추기 위한 적색육 섭취량의 기준을 90g으로 정하고 있으며, 90g 이상 섭취하는 경우에는 섭취량을 감소시킬 것을 권고하고 있다 [12]. 따라서 본 연구에서는 적색육의 섭취량 분포로부터 일일 90g 이상 섭취하는 인구집단의 비율을 산출하였다. 일상적인 섭취량의 분포와 단순 2일 평균 섭취량의 분포 간에는 차이가 있기 때문에, 두 분포 모두로부터 해당 인구집단의 비율을 산출하여 비교하였다.
우선 해당 가공식품과 가장 유사한 음식명을 국민건강영 양조사 섭취량 자료로부터 추출한 후 해당 음식코드의 총 섭취량 중 적색육 및 가공육이 차지하는 섭취량을 비율로 산출하였다. 이렇게 산출된 적색육 및 가공육의 구성 비율을 누락군에 포함되는 가공식품의 섭취량에 곱하여 최종적인 적색육 및 가공육의 누락된 섭취량을 산출하였다.
즉 해당 조사일에 섭취하지 않은 모든 대상자가 실제 해당 식품을 정말 섭취하지 않는 사람이라고 보기에는 무리가 있다는 것이다. 이는 Harttig 등의 연구[11]에서도 지적하고 있는 부분인데, 해당 연구에서는 EPICPotsdam calibration study에 참가한 393명의 대상자로부터 2일의 24시간 회상법을 실시하여 38개 식품군의 섭취량을 2일 평균분포와 일상섭취량 분포로 각기 산출하여 비교하였다. 2일 평균 섭취량분포를 활용하였을 경우, “red meat” 식품군은 대상자의 46%가 섭취하지 않은 것으로 나타났는데, 이는 일반적인 상식과는 차이가 있다.
위의 과정을 통해 가공식품 중 육류 비율을 반영한 개인별 적색육 및 가공육 섭취량을 2009년 국민건강영양조사의 2일 자료에 적용하여 산출하였다. 이렇게 산출된 개인별 섭취량을 독일에서 개발된 MSM을 활용하여 일상적인 적색육 및 가공육 섭취량 분포를 추정하였다. MSM은 식품 또는 영양 소의 일상섭취량 추정을 위해 개발된 비교적 최근의 통계적 방법으로 2일 이상의 24시간 회상법 자료에 적용할 수 있다.
본 연구는 국민건강영양조사에서 3차 코드만 활용하여 섭취량을 추정하였을 때 과대/과소 추정될 가능성이 있는 가공 식품의 육류함량을 보정하여 실제 과대/과소추정이 나타나는지 확인하고, 보다 실제에 가까운 적색육 및 가공육의 일상섭취량 분포를 추정하기 위해 수행되었다. 이를 위해 일부 대상자에게서 2일 식이조사 자료가 수집된 2009년 국민건 강영양조사의 24시간 회상법 자료로부터 MSM을 활용하여 일상적인 적색육 및 가공육의 섭취량 분포를 추정하였다. 본 연구에서 적색육의 평균 섭취량은 45.
3g으로 나타나 본 연구와 유사하거나 약간 낮은 수준의 섭취량을 보였다[22]. 이와 같은 적색육과 가공육의 평균 및 분포에 대한 결과뿐만이 아니라 본 연구에서는 영국 NHS에서 권장하는 섭취량 기준인 일일 90 g의 적색육 섭취량[12]을 기준으로 하여 기준치 이상 섭취하는 대상자의 비율을 산출 하였다. 2009년 국민건강영양조사 자료의 2일 평균 적색육 섭취량으로부터 90 g 이상 섭취하는 인구비율은 약 15.
해당 논문에서도 일상섭취량을 추정하기 위해 2일 자료가 필요하기 때문에 2001년 국민건강영양조사와 2002 년 계절별 영양조사를 통합하여 분석하였다. 총 9,960명의 대상자 중 3,976명의 대상자에게서 2일 섭취량 조사가 수행되었으며, Iowa State University(ISU) 방법을 활용하여 에너지와 여러 영양소들의 일상 섭취량 분포를 추정하였다. 평균필요량보다 적게 섭취하는 인구 비율은 일상섭취량 분포에서 리보플라빈과 철이 각각 41%, 24%였고, 일일 섭취량 분포에서는 51%, 39%였다.

대상 데이터

본 연구는 연구목적에 맞는 데이터 산출을 위해 보건복지부 산하 질병관리본부의 국민건강영양조사 2009년 자료를 이용하였다. 2009년도 국민건강영양조사의 영양조사 참여자 수는 총 9,391명으로 2009년 1월부터 12월까지 실시되 었다.

데이터처리

누락군과 혼합군의 적색육 및 가공육 함량 산출, 그리고 적용과정은 모두 SAS 9.4(SAS Institute, Inc., Cary, NC, USA) 프로그램을 활용하였으며, 단순 3차 코드를 활용한 적색육 및 가공육의 섭취량과 본 연구에서 새롭게 산출한 적색육 및 가공육의 섭취량을 대응표본 t-test (paired ttest)를 통해 유의확률 0.05 수준에서 통계적 유의성을 결정하였다. 일상적인 섭취량 분포는 MSM 웹사이트 (msm.
MSM은 인터프리터 프로그래밍 언어인 R 시스템을 기반으로 하였는데, 보안이 적용된 web-based 프로그램이 므로 웹사이트에 직접 접속하여 일상섭취량 분포 추정을 할 수 있다[11]. MSM을 통해 추정된 적색육 및 가공육의 섭취량 분포는 평균 및 표준편차 그리고 7개의 백분위수(5, 10, 25, 50, 75, 90, 95th)로 제시하였다.
05 수준에서 통계적 유의성을 결정하였다. 일상적인 섭취량 분포는 MSM 웹사이트 (msm.dife.de)에 접속하여 연령, 성별 및 연령과 성별의 교호작용을 공변수로 활용하여 추정하였으며, 단순 2일 평균 섭취량과 추정된 일상적인 섭취량 분포는 히스토그램으로 비교하였다.

성능/효과

이와 같은 적색육과 가공육의 평균 및 분포에 대한 결과뿐만이 아니라 본 연구에서는 영국 NHS에서 권장하는 섭취량 기준인 일일 90 g의 적색육 섭취량[12]을 기준으로 하여 기준치 이상 섭취하는 대상자의 비율을 산출 하였다. 2009년 국민건강영양조사 자료의 2일 평균 적색육 섭취량으로부터 90 g 이상 섭취하는 인구비율은 약 15.9% 였으며, 본 연구에서 추정한 일상적인 적색육 섭취량 분포로 부터 90 g 이상 섭취하는 인구비율은 약 10.0%에 불과하였으므로 대부분의 대상자들이 적절한 수준의 적색육을 섭취하고 있는 것으로 파악할 수 있었다.
7%로 크게 감소하였다. NHS의 적색육 권고 섭취량 기준인 90 g을 초과하여 섭취하는 사람의 비율은 추정된 일상섭취량 분포 중 약 10%에 불과하여 대부분의 대상자들이 적색육을 적절한 수준으로 섭취하고 있는 것으로 파악할 수 있었다.
해당 음식들은 레시피 데이터가 없어 음식을 구성하는 모든 식재료가 3차 코드로 표현되지 못하고 단일코드로 기록 됨에 따라 일부 육류의 섭취량이 누락될 우려가 있다. 국민 건강영양조사 자료 내에서 누락군에 해당하는 식품코드에 연결된 1차 식품코드명과 가장 유사한 레시피를 찾아 산출한 적색육 및 가공육 함량 비율은 샌드위치의 경우 가공육 13.69%, 호빵은 적색육 21.10%, 피자는 가공육 13.82%, 핫도그는 가공육 32.71%, 햄버거는 적색육 34.33%, 쇠고 기죽은 적색육 21.21%, 고기만두는 적색육 21.10%, 군만두는 적색육 22.32%, 물만두는 적색육 13.45%로 나타났다. 누락군에 해당되는 식품을 3차 코드로 정리했을 때에는 7종에 불과하였으나 연결된 대분류 코드라고 할 수 있는 1차 코드명에는 만두 등의 음식이 종류에 따라 세분화되어 표기된 것을 확인하였고, 해당 9가지 음식에 대한 육류 함량 비율을 산출하였다.
47로 나타났다. 일상적인 섭취량 분포 추정 결과에서 나타난 평균은 44.83 g으로 큰 차이가 없었으나, 표준편차는 34.84로 대폭 감소한 것을 확인할 수 있었다. 퍼센타일별로 비교했을 때도 단순 2일 평균의 섭취량의 경우 25번째 퍼센 타일까지도 섭취량이 0인데 반해, 일상적인 섭취량 분포에서는 25번째 퍼센타일이 21.

후속연구

따라서 가능하면 모든 대상자에게서 2일 자료를 수집하여 일상적인 섭취량 분포를 추정하는 것이 가장 이상적이라고 할 수 있다. 또한 분석에 활용된 자료가 현재 시점으로부터 약 10년 가까이 지난 자료이기 때문에 현재의 육류 섭취량과는 일부 차이가 있을 수 있다는 점도 연구의 한계점으로 볼 수 있다. 다만, 가공식품의 섭취량이 지속적으로 증가할 것으로 예상되는 이 시점에서 특정 식품(군)의 섭취량을 산출할 때 고려해야 할 사항에 대해 고민한 첫 번째 연구라는 점과 식품(군)의 일상적 섭취량 분포 추정의 중요성에 대해 확인할 수 있었다는 측면에서 본 연구의 의의가 있다고 볼 수 있다.
레시피가 없는 가공식품 코드는 해마다 늘어나는 추세에 있어 현재의 시점에서는 2009년 대비 식품코드로 인한 적색육 및 가공육 섭취량의 오차가 더 커져있을 가능성이 있다고 볼 수 있다. 또한, 추후 가공식품의 섭취가 지속적으로 증가할 것으로 예상되므로 특정 식품(군)의 섭취량이 과대/과소 추정되지 않도록 식품코드의 분류체계 및 산출과정에 보다 면밀한 주의가 필요하다.
본 연구의 경우 식이 섭취의 일간 변이(day-to-day variation)을 극복하기 위하여 2일 섭취자료가 존재하는 2009년 국민건강영양조사 자료를 활용하여 결과를 산출하였으나 2일 조사에 참여한 인원은 전체 조사 대상자의 약 21.59%에 불과하므로 일부 한계점이 있을 것으로 사료된다. Verly 등의 2012년 연구[22]에 의하면 전체 대상자 중 일부에게서라도 2일 이상의 섭취량 자료가 존재하면 본 연구와 같이 통계적으로 일상적인 섭취량 분포를 추정하는 것이 기술적으로 가능하지만, 전체 대상자 중 2일 섭취 대상자의 비율이 증가할수록 결과의 정밀도(precision)가 증가하는 것으로 보고한 바 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	24시간 회상법을 통해 우리나라 국민의 식품 및 영양소 섭취량을 산출하고 있는 것은 무엇인가?	특히 보건의 중요성이 대두되면서 여러 국가들은 자국민들의 건강상태를 모니터링하기 위해 국가 수준의 건강영양조사를 수행하고 있으며, 우리나라도 국민건강영양조사를 통해 국민의 건강 및 영양수준을 파악하고 있다. 우리나라의 국민건강영양조사는 검진조사, 건강설문조사, 영양조사의 세 조사 분야로 구성되어있으며, 이중 영양조사에서는 24시간 회상법을 통해 우리나라 국민의 식품 및 영양소 섭취량을 산출하고 있다[4].
	24시간 회상법의 역할은 무엇인가?	24시간 회상법을 통해 산출되는 섭취량 자료는 음식코드와 식품코드의 형태로 표현되며, 일반적으로 하나의 음식코드는 레시피 database(DB)를 통해 해당 음식을 구성하는 여러 식품코드들과 연결된다[5]. 따라서 특정 식품(군)의 섭취량을 산출하기 위해서는 식품코드를 확인하여 해당 식품 의 섭취량만을 선택적으로 합산하는 방법을 주로 사용한다.
	국민건강영양조사의 분야 세 가지는 무엇인가?	특히 보건의 중요성이 대두되면서 여러 국가들은 자국민들의 건강상태를 모니터링하기 위해 국가 수준의 건강영양조사를 수행하고 있으며, 우리나라도 국민건강영양조사를 통해 국민의 건강 및 영양수준을 파악하고 있다. 우리나라의 국민건강영양조사는 검진조사, 건강설문조사, 영양조사의 세 조사 분야로 구성되어있으며, 이중 영양조사에서는 24시간 회상법을 통해 우리나라 국민의 식품 및 영양소 섭취량을 산출하고 있다[4].

참고문헌 (22)

Willet W. Nutritional epidemiology. Oxford: Oxford University Press; 1998. p. 11-514.
Mondul AM, Moore SC, Weinstein SJ, Karoly ED, Sampson JN, Albanes D. Metabolomic analysis of prostate cancer risk in a prospective cohort: The alphatocopherol, beta-carotene cancer prevention (ATBC) study. Int J Cancer 2015; 137(9): 2124-2132.

상세보기
Lyngso J, Ramlau-Hansen CH, Bay B, Ingerslev HJ, Hulman A, Kesmodel, US. Association between coffee or caffeine consumption and fecundity and fertility: a systematic review and dose- response meta-analysis. Clin Epidemiol 2017; 9: 699-719.

상세보기
Statistics Korea. Statistical report of Korea national health and nutrition examination survey [Internet]. Statistics Korea; 2018 [updated 2016 Jan 21; cited 2019 Jun 11]. Available from: http://kostat.go.kr/portal/korea/kor_pi/8/6/2/index.board?bmoderead&aSeq351216.
Kwon SH. Use of secondary and tertiary food code in Korea National Health and Nutrition Examination Survey microdata. Public Health Weekly Report 2012; 5(9): 158-164.
Freedman LS, Midthune D, Carroll RJ, Krebs-Smith S, Subar AF, Troiano RP et al. Adjustments to improve the estimation of usual dietary intake distributions in the population. J Nutr 2004; 134(7): 1836-1843.

상세보기
Souverein OW, Dekkers AL, Geelen A, Haubrock J, de Vries JH, Ocke MC et al. Comparing four methods to estimate usual intake distributions. Eur J Clin Nutr 2011; 65(1): S92-S101.

상세보기
Institute of Medicine. Dietary reference intakes: Application in dietary assessment. Washington, DC: National Academy Press; 2000. p. 93-99.
IARC Working Group on the Evaluation of Carcinogenic Risk to Humans. Red meat and processed meat [Internet]. Lyon (FR): International Agency for Research on Cancer; 2018 [cited 2019 Jun 13]. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK507971/.
Ministry of Health and Welfare, Korea Centers for Disease Control and Prevention. Korea health statistics 2009: Korea national health and nutrition examination survey (KNHANES IV-3) [Internet]. Korea Centers for Disease Control and Prevention; 2012 [updated 2013 Dec 24; cited 2019 Jun 11]. Available from: https://knhanes.cdc.go.kr/knhanes/sub04/sub04_03.do?classType7.
Harttig U, Haubrock J, Knuppel S, Boeing H. The MSM program: web-based statistics package for estimating usual dietary intake using the Multiple Source Method. Eur J Clin Nutr 2011; 65(1): S87-S91.

상세보기
Chan DS, Aune D, Norat T. Red meat intake and colorectal cancer risk: a summary of epidemiological studies. Curr Nutr Rep 2013; 2(1): 56-62.

상세보기
Kim DW, Shim JE, Paik HY, Song WO, Joung H. Nutritional intake of Korean population before and after adjusting for within-individual variations: 2001 Korean National Health and Nutrition Survey Data. Nutr Res Pract 2011; 5(3): 266-274.

원문보기 상세보기
Dodd KW, Guenther PM, Freedman LS, Subar AF, Kipnis V, Midthune D et al. Statistical methods for estimating usual intake of nutrients and foods: a review of the theory. J Am Diet Assoc 2006; 106(10): 1640-1650.

상세보기
Freedman LS, Guenther PM, Dodd KW, Krebs-Smith SM, Midthune D. The population distribution of ratios of usual intakes of dietary components that are consumed every day can be estimated from repeated 24-hour recalls. J Nutr 2010; 140(1): 111-116.

상세보기
Guenther PM, Kirkpatrick SI, Reedy J, Krebs-Smith SM, Buckman DW, Dodd KW et al. The Healthy Eating Index-2010 is a valid and reliable measure of diet quality according to the 2010 Dietary Guidelines for Americans. J Nutr 2014; 144(3): 399-407.

상세보기
Yun S, Kim HJ, Oh K. Trends in energy intake among Korean adults, 1998-2015: results from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey. Nutr Res Pract 2017; 11(2): 147- 154.

원문보기 상세보기
Yoon MO, Lee HS, Kim K, Shim JE, Hwang JY. Development of processed food database using Korea National Health and Nutrition Examination Survey data. J Nutr Health 2017; 50(5): 504-518.

원문보기 상세보기
Bouvard V, Loomis D, Guyton KZ, Grosse Y, Ghissassi FE, Benbrahim-Tallaa L et al. Carcinogenicity of consumption of red and processed meat. Lancet Oncol 2015; 16(16): 1599-1600.

상세보기
Ministry of Food and Drug Safety. The 4th food and drug safety open forum [Internet]. MFDS; 2018 [updated 2018 Jun 27; cited 2019 Nov 12]. Available from: https://www.mfds.go.kr/brd/m_99/view.do?seq42602.
Lee JK. Research on preparing a proper intake plan for red meat and processed meat. Ministry of Food and Drug Safety; 2016 Jun. Report No. 33163014300.
Verly E Jr, Castro MA, Fisberg RM, Marchioni DM. Precision of usual food intake estimates according to the percentage of individuals with a second dietary measurement. J Acad Nutr Diet 2012; 112(7): 1015-1020.

상세보기

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