GAM 및 ARIMAX 모형을 적용한 대기오염물질의 건강영향 시계열 분석에 관한 연구

박재성 서울대학교 보건대학원 2015 국내박사

환경성 질환 감시체계 구축을 위한 통계적 예측모형의 활용 가능성을 모색하고자 대기오염역학 시계열 분석모형인 일반화부가모형(Generalized Additive Model, GAM)과 시계열 모형인 ARIMAX(Auto Regressive Integrated Moving Average X)를 비교 검토하였다. 서울특별시의 2010∼2013년 SO2, PM10, NO2, O3, CO 등 대기오염도와 온도, 습도, 해면기압 등 기상요소, 호흡기계 및 심혈관계 질환으로 인한 사망자료를 이용하여 대기오염의 단기적 건강영향을 시계열 분석한 결과는 아래와 같다. - 단일 대기오염물질 영향을 당일, 지연, 누적효과 모형으로 추정한 결과 두 모형의 결과는 유사하였으나 ARIMAX 모형이 NO2에 대한 심혈관계질환 사망 당일효과 비교위험도를 1.00072(p=0.001)로 보다 정밀하게 산출하였고 다른 대기오염물질에 대해서도 ARIMAX 모형의 결정계수가 1.5배 이상 높았다. - 대기오염도 5개 항목의 복합영향에 대하여 GAM에서는 NO2와 CO의 VIF((Variance Inflation Factor)가 5.485, 6.719로 다중공선성이 나타났고 ARIMAX 모형에서는 모든 항목의 VIF 값이 5이하로 다중공선성이 나타나지 않았다. 심혈관계질환사망에 대한 5개 대기오염도의 누적효과를 ARIMAX 모형으로 평가한 결과 결정계수는 0.811로 GAM 대비 1.62배 높았고 호흡기계질환사망에 대해서는 결정계수가 0.635로 GAM 대비 1.77배 높았다. - GAM은 모형구축 과정이 비교적 단순하고 간편하다는 장점이 있으나 변수들의 시계열성과 다중공선성 제어에 한계가 있고 독립변수들이 시간의 함수로 정의되지 못하여 장래 예측 활용이 불가능하였다. ARIMAX는 대기오염도와 기상요소, 사망발생을 시간 흐름에 따라 모형화 하고 자기상관성에 따른 오차를 통제하면서 호흡기계 및 심혈관계 질환으로 인한 사망발생 예측이 가능하였다. 상기 결과를 통하여 대기오염 역학 분야에서 GAM을 이용한 시계열 분석의 일부 제한점들을 밝혔고 ARIMAX 등 시계열 모형이 보다 정밀하고 통계적 설명력이 큰 통계 모형을 제공할 수 있을 것으로 판단하였다. 향후 대기오염에 따른 환경성 질환 감시와 환경보건 정책수립 등을 위해 시계열 분석 모형을 활용하고자 할 때는 모형별 장점과 한계를 검토하고 그 결과를 제시할 것을 제안한다.

대기오염이 천식으로 인한 입원에 미치는 영향 (서울, 상하이를 대상으로)

전웅 서울대학교 보건대학원 2016 국내석사

Background : Asthma is a common chronic inflammatory disease of the airways characterized by variable and recurring symptoms, reversible airflow obstruction. Common symptoms include wheezing, coughing, chest tightness, and shortness of breath and it is a high economic burden in our society. Many previous studies asserts that asthmatic disease affect many people and the prevalence of asthma is higher in well developed areas. Also, air pollution has been regarded as a contributor to asthma exacerbation. Aims : This study intends to analyze the associations of air pollution on asthma hospitalization and healthcare utilization in Seoul and Shanghai using national health insurance data (NHI-Korea health insurance, SHIB-Shanghai health insurance). Methods : Air pollution levels and daily asthma hospitalization are linked by date. Therefore, this data could be analyzed with a time series design using generalized additive model. Dependent variable is daily hospital daily hospital admission for asthma and over-dispersed generalized additive Poisson models (quasi-likelihood) to estimate the association of asthma hospital admission with air pollution levels. Independent variables are PM10, SO2, NO2, and two day moving average lag used. Lastly, natural smooth (ns) functions were used to exclude unmeasured long-term, seasonal trends in the time-series dataset and potential nonlinear confounding effects. Results : On average, Daily hospital admissions for asthma were 21 counts in Seoul, 5 counts in Shanghai. In both areas, hospital admission for asthma was high in fall. The average of daily concentrations was 65㎍/㎥ (Seoul), 87㎍/㎥ (Shanghai) for PM10, 13㎍/㎥ (Seoul), 45㎍/㎥ (Shanghai) for SO2, 68㎍/㎥ (Seoul),59㎍/㎥ (Shanghai) for NO2, The means of daily average temperature and humidity were 12℃(Seoul), 17℃(Shanghai) and 61%(Seoul),69%(Shanghai). PM10, SO2, NO2 had moderately high correlation coefficients with each other, and asthma hospitalization had high correlation coefficients with air pollution. For these three air pollutants, the largest effects were observed at Lag 01 models (2-day moving average lag). In the season-specific analysis, stronger associations were observed in the fall season for PM10 in Seoul, fall seasons for SO2 in shanghai and fall seasons for NO2 in Shanghai. In two-pollutant models, the associations between hospital admission for asthma and PM10 were strong and statistically significant in Seoul regardless of adjustment. Also, the associations between hospital admission for asthma and SO2, NO2 were strong after adjustment for PM10 in Shanghai. Lastly this study shows that there is a strong relationship on PM10 in Seoul, SO2 and NO2 in shanghai with hospital admission for asthma. Conclusion: This study shows that outdoor air pollution was associated with increased risk of asthma hospitalization in Seoul and Shanghai. In China especially Shanghai, Gaseous air pollutants (SO2, NO2) seemed to have larger effects on asthma hospitalization compared to PM10. In contrast, Seoul, Korea, PM10 had much higher risk on asthma hospitalization than that of SO2 and NO2. These results suggested that associations of air pollution on asthma exacerbations should be considered in asthma related policy decisions and resource distributions of public health. 연구배경 : 천식은 일반적으로 만성 염증성 질환이며, 가역적 기도 폐쇄가 특징적이고, 임상적 증상들로는 천명, 기침, 흉부 압박감, 호흡 곤란 을 포함 하며, 전세계적으로 3억명에 가까운 사람이 천식으로 인한 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 또한 사회 경제적 부담이 증가되고 있고, 특징적으로 도시화되고 산업화된 지역에서 유병률이 높은 것을 알 수 있다. 한편 대기 오염은 천식의 악화에 기여한다고 여겨지고 있으며, 대기오염의 위험이 높은 중국에서는 천식증상을 겪는 전체인구가 3,000만명에 이르며, 한국에서는 성인의 질병부담 3위의 질환이다. 목표 : 본 연구는 한국의 서울과, 중국의 상하이 두 도시에서 의료보험자료를 이용하여, 대기오염물질이 천식의 입원에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 대기오염 물질이 천식의 입원에 미치는 영향을 알아보기 위해 서울(2001-2006년)과 상하이(2005-2011년) 의 의료보험자료, 기상자료 및 대기오염자료를 Quasi-Poisson 분포를 가정한 일반화 부가 모형(Generalized Additive Model)을 이용하여 시계열 분석을 수행하였다. 종속변수로는 일별 천식에 따른 입원환자수, 독립변수로는 대기오염물질(PM10, SO2, NO2)를 설정하였다. 또한 본 모형에서 기온, 상대습도, 요일, 계절과 시간의 추세를 보정하며, 대기오염물질의 지연효과를 알아보고자 단일지연효과(1,2,3,4일)와 이동평균법(0~1일)를 함께 고려한 분석과 다른 대기오염물질의 영향을 통제하고자 NO2, SO2 와 PM10을 각각 보정한 추가분석을 실시 하였으며, 계절에 따른 영향 차이를 고려한 모형도 함께 분석하였다. 결과 : 평균적으로 일 평균 천식 입원 수는 서울에서 21회, 상하이에서 5회로 나타났으며, 두 지역 모두에서 천식에 따른 입원은 4계절중 가을에 높았다. 대기오염물질의 농도는 PM10의 경우 65㎍/㎥ (서울), 87㎍/㎥ (상하이), SO2의 경우 13㎍/㎥ (서울), 45㎍/㎥ (상하이), NO2의 경우 68㎍/㎥ (서울), 59㎍/㎥ (상하이) 로 나타났으며 일 평균온도와 상대습도는 서울에서는 12℃, 61%, 상하이에서는 17℃, 67%로 각각 나타났다. 대기오염물질간의 상관관계는 높았으며, 대기오염물질(PM10, SO2, NO2)과 일별 천식에 의한 입원 수도 높은 상관관계를 보였다. 그리고 세가지 오염물질의 지연효과는 이동평균법(lag01)을 사용하였을 때 대체로 큰 효과와 통계적으로 유의한 값을 보였다. 계절로 구분 지어 분석을 하였을 경우에는 PM10은 서울의 가을에, SO2와 NO2는 상하이의 가을에 가장 큰 영향을 보여주었다. 두 가지 대기오염물질의 혼합모형을 살펴볼 경우 PM10은 보정여부와 관계없이 서울에서만 유의한 영향을 보여주었고, SO2와 NO2는 상하이에서 유의한 결과를 보여주었으며, PM10으로 보정하였을 경우에는 그 효과가 큰 것으로 나타났다. 결론: 본 연구는 대기오염과 천식으로 인한 입원의 영향을 보는것으로 서울과 상하이 두 지역에서 비교연구를 한 것이다. 상하이(중국)에서는 가스성 대기오염 물질(SO2, NO2)이 PM10에 비해서 천식의 입원에 큰 영향을 가져오는 것으로 보이며, 이에 반해 서울(한국)에서는 PM10이 SO2 또는 NO2에 비해 천식으로 인한 입원에 더 큰 위험 요인으로 나타났다. 이런 연구 결과는 대기오염 물질과 급성천식의 악화가 뚜렷한 관련성이 있으며 국가간에 차이가 있다는 것을 보여주며, 천식 및 호흡기 질환 정책 및 보건의료자원 배분에 활용 되어질 필요성이 있다.

2001-2005 한국에서의 자살과 온도와의 관계

김윤희 서울대학교 보건대학원 2009 국내석사

서울시 대기오염이 사망ㆍ 응급실방문ㆍ입원에 미치는 영향

김종희 서울대학교 보건대학원 2009 국내석사

고온이 사망률에 미치는 영향에 대한 시계열적 연구 : 사회경제적 차이를 고려하여

김영민 서울대학교 환경대학원 2005 국내석사

차량 2부제 실시에 의한 대기질 개선과 이를 통한 심혈관계 질환 입원율 감소효과 연구 : 2002년 부산 아시안 게임 기간을 중심으로

손지영 서울대학교 보건대학원 2005 국내석사

단계적 접근법과 시계열 분석을 이용한 날씨와 대기오염이 급성심근경색 입원에 미치는 영향 연구

김아림 고려대학교 대학원 2020 국내박사

* 목적 : 기존 연구의 방법론적 한계를 극복하기 위해 여러 단계의 검정을 거쳐 최적의 시계열 분석 모형을 선택하고, 이를 통해 기상 및 대기오염 요인과 급성심근경색 입원 발생 간의 관련성을 파악하고자 한다. * 방법 : 2002년부터 2017년까지 건강보험청구자료와 기상 및 대기오염 자료를 이용하여 7개 대도시(서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산) 지역에서 발생한 20세 이상 성인의 일별 급성심근경색 입원 발생과 기상요인 간의 관련성을 분석하였다. 이를 위해 총 5단계(Multi-step)의 검정을 거쳤다. 첫째, 일반화 부가 모형(GAM)을 이용한 시계열 분석을 통해 단일 요인의 영향을 파악하였다. 둘째, 그랜저 인과관계(Granger Causality) 검정을 활용하여 모형을 검증하였다. 셋째, 그랜저 인과관계 검정, 후진제거법과 AIC 산출 통해 최적의 분석 모형을 선택하였다. 넷째, 직교충격반응함수(ORIF)를 이용하여 종 선택된 독립변수의 일 단위 지연효과(Lag time effect)를 확인하였다. 마지막으로, 일반화 부가 모형(GAM)을 적용하여 시간지연효과를 고려한 급성심근경색 입원 환자 발생의 상대위험도를 산출하였다. * 결과 : 급성심근경색 입원 환자 발생에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 평균기온 증가과 이산화질소(NO2) 농도 증가로 나타났으며, 최대 지연효과는 6일이었다. 급성심근경색 입원 환자 발생 당일, 평균기온 1℃ 증가하는 경우 비교위험도가 1.01(95% CI: 1.132.-1.337), 일평균 이산화질소(NO2) 농도가 0.01ppm 증가 시 비교위험도가 1.03(95% CI: 1.132.-1.337) 증가하였다. 특히, 여름철 평균기온 상승과 이산화질소(NO2) 농도 증가로 인한 급성심근경색 입원 발생이 가장 큰 폭으로 증가하는 것을 알 수 있었다. 급성심근경색 입원 발생 4일 전, PAF는 각각 평균기온 3.4%(95% CI: 1.028.-1.041), 이산화질소(NO2) 3.8%(95% CI: 1.037.-1.042) 로 나타났다. * 결론 : 평균기온과 이산화질소 농도 변화가 급성심근경색 입원 발생에 영향을 미치며, 특히 여름철 평균기온과 이산화질소 노출에 대한 영향이 큰 것으로 파악된다. 본 연구는 여러 단계의 검정을 통해 기존 연구 방법론의 한계를 극복하여 다양한 기상변수와 급성심근경색의 관련성을 규명한 것에 의의가 있다. 본 연구의 방법론은 향후 빅데이터를 활용한 기상요인과 여러 질병 간의 관련성 연구에 적용할 수 있다.

역치 모형을 이용한 대기온도와 교통사고 사망 관계연구

최민지 서울대학교 대학원 2010 국내석사

고온의 사망에 대한 역치 효과 평가 : 1994년~2003년의 하절기, 7개 광역시를 중심으로

하종식 서울대학교 보건대학원 2006 국내석사

서울시 미세먼지(PM₁₀) 및 초미세먼지(PM₂.₅) 농도비교 및 건강영향 연구

박해용 서울대학교 보건대학원 2011 국내석사