다층모형을 이용한 대기오염으로 인한 심혈관질환 및 당뇨 발생의 영향 : 한국인유전체역학조사사업(KoGES)을 기반으로 = Impact on the risk of cardiometabolic disease of ambient air pollution using Multi-level analysis: a Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES)

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As health damage caused by air pollution has emerged as a social problem worldwide, the necessity of study on the health impact of air pollution the realistically reflects the regional levels is increasing in Korea. However, existing studies have been conducted by considering only the factors attributable to health decisions at the individual level, but in reality these health effects can affect the local level, such as the socioeconomic and environmental characteristics of a group to which an individual belongs.
Therefore, in this study, to observe health determinants before exposure to air pollution, a multi-level model was used to identify health gaps at the regional level. Also, it was intended to observe the health effects of mid- and long-term exposure to air pollution, taking into account both the characteristics of individual and the area in which the individual resides.
In this study, a rural-based cohort of KoGES conducted from 2005 to 2017 was used, and meteorological indices and air quality data-based calculated using Community Multiscale Air Quality Modeling due to the absence of a domestic air pollution monitoring sites were used. Factors influencing hypertension, diabetes, dyslipidemia, and metabolic syndrome at individual and regional level using social deprivation index of Yangpyeong, Namwon, Goryeong, Wonju, Pyeongchang, and Ganghwa regions conducted up to the base survey and the 4th follow-up survey.
To evaluate the risk of cardiometabolic disease through follow-up, survival analysis was performed using the time-dependent Cox regression, and it was regarded as a repeated measurement investigation, and systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), fasting blood glucose (FBG), HDL-cholesterol (HDL), triglyceride (TG), and total cholesterol (TCHL) was observed using the Generalized Additive Mixed Model and Generalized Linear Mixed Model.
As a result of the study, it was confirmed that the risk of hypertension, diabetes, dyslipidemia, and metabolic syndrome differed at the regional level before the individual level. After considering both individual and local health determinants, the hazard ratio (HR) of hypertension per 100 ppb increment of carbon monoxide (CO) according to the moving average of 3 years ago, which has the greatest cumulative effect, was 1.48, diabetes was 1.37, dyslipidemia was 1.40, and metabolic syndrome was 1.20.
Changed in biomarkers due to mid-term exposure to air pollution were sensitive in subjects with cardiometabolic diseases. In subjects with hypertension, the level of SBP per 100 ppb increment of CO increased by 1.50 mmHg, and the level of DBP per 10 μg/m3 increment of PM10 increased by 0.80 mmHg. In subjects with diabetes, the level of FBG per 5 μg/m3 increment of PM2.5 increased by 1.16 mg/dL. In subjects with dyslipidemia, the level of TG per 10 μg/m3 increment of PM10 increased the most at 2.34 mg/dL, and HDL decreased the most at -2.93 mg/dL. The level of TCHL per 100 ppb increment of CO increased 2.99 mg/dL. Also, in subjects with metabolic syndrome, SBP increased the most at 3.80 mmHg, DBP was 2.33 mmHg, and FBG was 3.70 mg/dL in 5 μg/m3 increment of PM2.5. The level of HDL decreased at -2.22 mg/dL, TG increased at 3.08 mg/dL, and TCHL increased at 2.43 mg/dL per 10 μg/m3 increment of PM10.
Despite the various limitations of the current KoGES database, this study investigated the health behavioral and socio-economic factors resulting from cardiometabolic diseases at the individual and regional level using a rural-based cohort. It is significant in that it is the first cohort study to evaluated the risk of developing cardiometabolic disease.

국문 초록 (Abstract)

세계적으로 대기오염으로 인한 건강피해가 사회적 문제로 대두함에 따라 우리나라에서도 지역적 수준을 현실적으로 반영한 대기오염의 건강영향 연구의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 기존의 연구들은 개인의 수준에서 건강 결정에 기인하는 요인들만 고려하여 연구를 수행하여 왔고, 실제로 이러한 건강 영향은 한 개인이 속한 집단의 사회경제적·환경적 특성과 같이 지역 수준에서 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 대기오염 노출 이전에 건강 결정 요인을 규명하기 위해 다층모형 이론을 이용하여 지역 수준에서의 건강 격차를 확인하고, 개인과 개인이 거주하고 있는 지역의 특성을 모두 고려하여 대기오염의 중·장기노출로 인한 건강영향을 관찰하고자 하였다.
본 연구에서는 2005년부터 2017년까지 시행한 KoGES의 농촌기반 코호트와 Community Multiscale Air Quality Modeling을 이용하여 산정된 기상 및 대기오염 노출 자료를 이용하였다. 기반조사와 4차 추적조사까지 시행된 양평, 남원, 고령, 원주, 평창, 강화 지역의 지역박탈지수를 이용하여 개인 및 지역수준에서 고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증, 대사증후군 발생에 영향을 미치는 요인들을 규명하였다. 추적조사에 기반하여 심혈관질환 및 당뇨 발생의 위험을 평가하기 위해 time-dependent Cox regression을 이용하여 생존 분석을 시행하였고, 반복 측정 조사로 간주하여 Generalized Additive Mixed Model과 Generalized Linear Mixed Model을 이용하여 수축기혈압, 이완기혈압, 공복혈당, 고밀도콜레스테롤, 중성지방, 총콜레스테롤의 변화를 관찰하였다.
연구 결과, 개인의 고혈압, 당뇨병, 이상지질혈증, 대사증후군의 발생 위험은 개인 수준 이전에 지역 수준에서 차이가 있다는 것을 확인할 수 있었다. 개인 및 지역의 건강 결정 요인을 모두 고려한 후, 누적효과가 가장 큰 3년 전 CO의 이동평균 노출량에 따라 100 ppb 증가당 고혈압의 위험은 1.48배, 당뇨병은 1.37배, 이상지질혈증은 1.40배, 대사증후군은 1.21배 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 질환의 위험 수준은 대기오염의 지연 효과가 길어질수록 커지는 것으로 나타났다.
대기오염의 중기노출로 인한 biomarker의 변화는 기존의 질환이 있는 대상자에서 민감하게 반응하였는데, 고혈압이 있는 대상자에서 수축기혈압은 180일 전까지의 CO의 이동평균 노출량에 따라 100 ppb 증가당 1.50 mmHg, PM10의 10 μg/m3 증가당 이완기혈압은 0.80 mmHg 증가하였다. 당뇨병이 있는 대상자에서 공복혈당은 180일 전까지의 PM2.5의 이동평균 노출량에 따라 5 μg/m3 증가당 1.16 mg/dL 증가하였다. 이상지질혈증이 있는 대상자에서 PM10의 10 μg/m3 증가당 중성지방은 2.34 mg/dL, 총콜레스테롤은 CO의 100 ppb 증가당 2.99 mg/dL로 가장 크게 증가하였고, 고밀도콜레스테롤은 PM10의 10 μg/m3 증가당 -2.93 mg/dL로 가장 크게 감소하였다. 또한, 대사증후군이 있는 대상자에서 수축기혈압은 180일 전까지의 이동평균 노출량에 따라 PM2.5의 5 μg/m3 증가당 3.80 mmHg, 이완기혈압은 2.33 mmHg로 가장 크게 증가하였고, 공복혈당은 3.70 mg/dL로 가장 크게 증가하였다. 고밀도 콜레스테롤은 180일 전까지의 이동평균 노출량에 따라 PM10의 10 μg/m3 증가당 -2.22 mg/dL로 가장 크게 감소하였고, 중성지방은 3.08 mg/dL, 총콜레스테롤은 2.43 mg/dL로 가장 크게 증가하였다.
본 연구는 현재 KoGES 자료가 가지고 있는 여러 가지 제한점에도 불구하고 농촌기반 코호트를 이용하여 개인 및 지역 수준에서 심혈관질환 및 당뇨병 발생에 기인하는 건강행태학적·사회경제학적 요인을 규명하고, 이를 고려하여 대기오염으로 인한 심혈관질환 및 당뇨 발생의 위험을 평가한 첫 번째 코호트 연구라는 점에서 의의가 있다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 1. 연구 배경 및 필요성 1
• 가. 대기오염으로 인한 심혈관질환 및 당뇨 발생의 영향 1
• 나. 다층모형 이론 적용의 필요성 6
• 다. 한국인유전체역학조사 자료 특성 및 활용의 필요성 8
• 2. 연구 목적 9
• 제2장 연구내용 및 방법 10
• 1. 연구 자료 10
• 가. 한국인유전체역학조사 (Korean Genome and Epidemiology Study, KoGES) 10
• 나. 지역 특성 변수 자료 13
• 다. 대기질 재분석 모델링 자료 (Air Quality Reanalysis Modeling) 14
• 2. 대기오염 노출의 정의 19
• 가. 중기노출(mid-term exposure) 20
• 나. 장기노출(long-term exposure) 20
• 3. 통계분석 방법 20
• 가. 시간 의존 생존분석(time-dependent Cox regression)의 적용 20
• 나. 일반화 선형 혼합 모형(generalized linear mixed model)과 일반화 부가 혼합 모형(generalized additive mixed model)의 적용 22
• 다. 다층 모형의 적용 23
• 라. 연구윤리 심의 25
• 마. 연구 추진 전략 25
• 제3장 연구 결과 27
• 1. 연구대상자의 일반적 특성 27
• 가. 농촌기반 코호트 지역별 참여 현황 27
• 나. 연구대상자의 일반적 특성 31
• 2. 대기오염 노출 수준 38
• 가. 지역별 대기오염 노출 38
• 3. 지역별 박탈지수 42
• 가. 지역별 박탈지수 산출 결과 42
• 4. 진단 시기 정의에 따른 심혈관질환 및 당뇨 발생 관련 요인 분석을 통한 모델 구축 44
• 가. 조사 시기를 진단 시기로 가정한 경우 44
• 나. 마지막 조사 시기와 최근 조사 시기의 중간 지점을 진단 시기로 가정한 경우 64
• 5. 다층 모형 이론 적용의 타당성 83
• 가. 심혈관질환 및 당뇨병의 Intraclass Correlation Coefficient (ICC)의 산출 84
• 나. Biomarker의 Intraclass Correlation Coefficient (ICC) 산출 88
• 6. 대기오염 노출로 인한 심혈관질환 및 당뇨병의 발생 위험 평가 95
• 가. 고혈압 95
• 나. 당뇨병 101
• 다. 이상지질혈증 106
• 라. 대사증후군 112
• 7. Censoring 된 대상자들의 정보 118
• 8. 대기오염 노출로 인한 biomarker의 변화 135
• 가. 수축기혈압 (systolic blood pressure) 135
• 나. 이완기혈압 (diastolic blood pressure) 139
• 다. 공복혈당 (fasting blood glucose) 143
• 라. 고밀도 콜레스테롤 (HDL-Cholesterol) 147
• 마. 중성지방 (triglyceride) 151
• 바. 총 콜레스테롤 (total cholesterol) 156
• 사. 심혈관질환 및 당뇨병 유무에 따른 biomarker의 변화 161
• 제4장 고 찰 173
• 1. 대기오염으로 인한 심혈관질환 및 당뇨병 발생 영향 173
• 2. 대기오염으로 인한 biomarker의 변화 175
• 3. 본 연구의 강점 176
• 4. 본 연구의 제한점 177
• 제5장 요약 및 결론 180
• 참고문헌 183
• 부록 188
• 1. CMAQ 노출자료의 타당도 검증 결과 188
• 2. 각 모델의 결측치를 제외한 분석 결과 191
• ABSTRACT 195