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      단계적 접근법과 시계열 분석을 이용한 날씨와 대기오염이 급성심근경색 입원에 미치는 영향 연구 = Association of meteorological factors and air pollutants with hospital admissions for acute myocardial infarction using a step-wise approach for time series analysis

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      https://www.riss.kr/link?id=T15529579

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      * 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.
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      * 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 관련...

      * 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.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract i
      • Ⅰ. 서론 1
      • Ⅱ. 이론적 배경 7
      • Abstract i
      • Ⅰ. 서론 1
      • Ⅱ. 이론적 배경 7
      • 1. 대기오염의 건강영향 7
      • 2. 대기오염으로 인한 급성심근경색 발생 기전 17
      • 3. 기후․환경요인과 건강영향 연구의 연구방법 18
      • 4. 그랜저 인과관계 검정 21
      • 5. 충격반응함수 22
      • Ⅲ. 연구방법 23
      • 1. 연구의 틀 23
      • 2. 분석범위 24
      • 3. 자료원 24
      • 4. 연구대상 27
      • 5. 분석방법 27
      • Ⅳ. 연구결과 33
      • 1. 연구대상 33
      • 2. 일반적 특성 34
      • 3. GAM 이용한 단일인자 예측 모델 구축 41
      • 4. 기상 및 대기오염 인자 간의 그랜저 인과관계 검정(GC) 결과 43
      • 5. 최적 모형 선택 결과 46
      • 6. 지연효과의 확인 48
      • 7. GAM 이용한 복합인자 예측 모델 분석결과 49
      • 8. 민감도 분석: 환자-교차 연구방법을 이용한 분석결과 53
      • Ⅴ. 고찰 54
      • 1. 연구방법에 대한 고찰 54
      • 2. 연구결과에 대한 고찰 57
      • 3. 연구의 제한점 58
      • Ⅵ. 결론 63
      • 1. 결과 요약 63
      • 2. 정책적 제언 65
      • 참고문헌 68
      • 국문요약
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      참고문헌 (Reference)

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      5. 국립환경과학원, 국립환경과학원., 기후변화 및 대기오염에 의한 건강영향의 시공간적 분포 연구, , 2010

      6. 건강보험심사평가원, 건강보험심사평가원., 국민관심질병통계. http://opendata.hira.or.kr/op/opc/olapMfrnIntrsIlnsInfo.do, , 2018

      7. 한국환경정책평가연구원, 한국환경정책평가연구원., 코호트 자료를 이용한 대기오염의 만성 건강영향 평가체계 구축, , 2014

      8. 자살의 계절성과 경기반응, 노용환, 통계연구, 19(2), 30-55, , 2014

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