목적: 본 연구의 목적은 UK Biobank 데이터를 활용하여 표현형 노화지수(Phenotypic Aging Index, PAI)와 건강 및 기능결과, 의료이용 간 연관성을 분석하는 것이다. 특히, 다유전자위험점수(Polygenic Risk ...

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서울 : 고려대학교 대학원, 2025
학위논문(박사) -- 고려대학교 대학원 , 보건학협동과정 보건정책및병원관리 전공 , 2025. 2
2025
한국어
서울
134 p ; 26 cm
지도교수: 윤석준
I804:11009-000000290539
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목적: 본 연구의 목적은 UK Biobank 데이터를 활용하여 표현형 노화지수(Phenotypic Aging Index, PAI)와 건강 및 기능결과, 의료이용 간 연관성을 분석하는 것이다. 특히, 다유전자위험점수(Polygenic Risk Score, PRS)와 인구통계학적 정보 및 사회경제적 지위 변수를 통제하여 각 결과변수를 예측하는데에 표현형노화지수가 유의미한 지표인지 확인한다.
방법: 연구 대상은 UK Biobank에 등록된 60세 이상의 남녀 13,879명이고, 표현형 노화지수는 체성분, 에너지, 항상성 기전, 신경퇴행의 네 가지 도메인을 기반으로 산출되었다. 건강결과로 사망, 다중이환 및 장애가 포함되었고, 기능결과에는 신체기능 및 인지기능이 포함되었으며, 의료이용으로 장기입원 및 노인요양시설 입소가 포함되었다. 각 결과변수에 대해 콕스 비례위험모형 및 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, 주요 공변량으로는 연령, 성별, 인종, 다유전자위험점수, 음주빈도, 흡연여부, 연 평균 가구 총 소득 및 교육수준을 포함하였다.
결과: 표현형노화지수는 사망(HR: 1.844, 95% CI: 1.258-2.701), 다중이환(OR: 1.687, 95% CI: 1.476-1.929), 장애(OR: 1.364, 95% CI: 1.189-1.565), 신체기능 저하(OR: 4.475, 95% CI: 3.214-6.222) 및 장기입원(OR: 1.288, 95% CI: 1-1.657)에 유의미한 영향요인으로 나타났다. 상호작용 분석 결과, 여성에서 다중이환 및 신체기능 저하에 대한 표현형노화지수의 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 또한 사망, 다중이환, 장애, 신체기능 저하 및 장기입원에 대한 예측모델에서, 표현형노화지수를 포함할 경우 예측력이 증가하였다.
결론: 표현형노화지수가 사망, 다중이환, 장애, 신체기능 및 장기입원과 같은 주요 건강 및 기능적 결과와 의료이용에 유의미한 영향을 미치며, 예측력의 증가에도 기여하는 것을 확인하였다. 또한 다중이환 및 신체기능 저하의 경우, 여성에서 표현형 노화지수의 영향이 더 큰 것으로 나타났으며, 이는 성별에 따른 노화의 차이를 고려한 맞춤형 건강 관리 전략의 필요성을 강조한다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Objective: This study aimed to analyze the associations between the Phenotypic Aging Index (PAI) and health outcomes, functional outcomes, and healthcare utilization using UK Biobank data. Specifically, we examined whether the PAI serves as a signific...
Objective: This study aimed to analyze the associations between the Phenotypic Aging Index (PAI) and health outcomes, functional outcomes, and healthcare utilization using UK Biobank data. Specifically, we examined whether the PAI serves as a significant predictor of various outcomes after adjusting for polygenic risk scores (PRS), demographic information, and socioeconomic status variables.
Methods: The study population comprised 13,879 men and women aged 60 years and older, registered in the UK Biobank. The PAI was calculated based on four domains: body composition, energetics, homeostatic mechanisms, and neurodegeneration. Health outcomes included mortality, multimorbidity, and disability, while functional outcomes included physical function and cognitive function. Healthcare utilization outcomes encompassed long-term hospitalization and nursing home admission. Cox proportional hazards models and logistic regression analyses were employed to evaluate associations with each outcome. Key covariates included age, sex, ethnicity, PRS, alcohol consumption frequency, smoking status, annual household income, and education level.
Results: The PAI was identified as a significant predictor for mortality (HR: 1.844, 95% CI: 1.258–2.701), multimorbidity (OR: 1.687, 95% CI: 1.476–1.929), disability (OR: 1.364, 95% CI: 1.189–1.565), physical function decline (OR: 4.475, 95% CI: 3.214–6.222), and long-term hospitalization (OR: 1.288, 95% CI: 1.000–1.657). Interaction analyses revealed that the PAI had a stronger impact on multimorbidity and physical function decline in women than in men. Furthermore, predictive models for mortality, multimorbidity, disability, physical function decline, and long-term hospitalization demonstrated improved predictive power when the PAI was included.
Conclusion: The PAI significantly influences key health outcomes, functional outcomes, and healthcare utilization, such as mortality, multimorbidity, disability, physical function decline, and long-term hospitalization, while also contributing to improved predictive accuracy. Notably, the greater influence of the PAI on multimorbidity and physical function decline in women underscores the need for tailored health management strategies that account for sex differences in aging.
목차 (Table of Contents)