본 연구는 고혈압 이환율의 지역 간 변이수준을 파악하고 변이요인을 규명하여 지역별 맞춤형 고혈압 사업의 방향을 제기하기 위해 수행되었다. 이를 위해 지역사회건강조사 자료, 통계청 자료, 국민건강보험공단 자료를 수집하였다. 변이계수 EQ(Extremal Quotient)를 이용하여 고혈압 이환율의 변이수준을 파악한 결과 EQ가 2.0으로 나타나고 혈압 이환율의 지역 간 변이가 존재함을 알 수 있었다. 지리적 가중 회귀분석 기법을 이용하여 고혈압 이환율의 지역 간 변이요인을 규명한 결과 고혈압 이환율에 영향을 미치는 요인은 고위험 음주율, 중증도 이상 신체활동 실천율, 비만율, 스트레스 인지율로 나타났다. 지리적 가중 회귀모형에 따라 고혈압 이환율에 영향을 미치는 주요 변수로 구성된 총 230개의 지역별 회귀모형이 각각 산출되었으며, 이를 통해 지역별 맞춤형 고혈압 사업 계획을 수립할 수 있는 기초자료를 마련하였다. 본 연구를 기반으로 하여 당뇨병관리, 흡연, 음주 등 지역사회 건강증진 사업 등에 활용영역을 확대할 필요가 있다.;The purpose of this study was to investigate the level of regional hypertension prevalence and to suggest the direction of health promotion program for hypertension management which is customized by region. To achieve this, we collected data from community health survey, National Statistics Office and National Health Insurance Corporation. As the result of investigating the hypertension prevalence variation level by using the EQ(Extremal Quotient), the variation had occurred. The interregional variation factor of hypertension prevalence was investigated using the geographically weighted regression. The result was shown that the factors which affected the hypertension prevalence were high-risk drinking rate, practice rate of physical activity over moderate level, obesity rate and stress recognition rate. According to the geographically weighted regression, the total of 230 regional regression model composed of major variable which affected the hypertension prevalence was respectively calculated. And this made base-data to be able to customize the hypertension business by region. There are need to enlarge application field to national health promotion such as diabetes management, smoking, drinking and etc. based on this study.
본 연구의 목적은 다년간의 건강검진 및 문진 자료를 이용하여 고혈압 건강위험평가 모형을 개발하기 위한 것이다. 2010년 고혈압 미발생 수검자 11,632명을 대상으로 이들의 2009~2010년 건강행태, 신체계측 및 생화학검사 결과와 같은 건강위험요인 상태변화가 2011~2012년 고혈압 발생에 미치는 영향을 파악하기 위해 로지스틱 회귀분석으로서 고혈압 건강위험평가 모형을 개발하였다. 그 결과, 개발된 고혈압 건강위험 평가 모형을 통해 연령, 가족력, 음주습관 변화, 허리둘레 변화, 혈압 및 중성지방 수치의 변화가 주요 위험요인으로 선별되었다(C-통계량 =0.81[남=0.78, 여=0.87]). 특히 고혈압 전단계(120-139/80-89 mmHg) 수준을 유지하는 경우, 정상 수준을 유지하는 사람에 비해 3-4년 이내 고혈압 발생위험이 16.52배(95% CI, 9.36-29.16) 높았다. 건강행태, 신체계측, 생화학검사의 변화 정도를 위험 요인으로 구성한 고혈압 발생 예측 모형은 환자뿐만 아니라 임상의료인과 보건정책가에게도 유용하게 이용될 수 있을 것이며, 추후 외적 타당도 연구가 수행되어야 할 것이다.;This study aimed to develop a health risk appraisal model for predicting hypertension incidence by using measures based on multi-year (2008-2012) data of individuals who underwent a general health examination. A total of 11,632 subjects with a normal blood pressure in 2010 were enrolled to observe changes of health behavior, anthropometric measurements, and laboratory results from 2009 through 2010 affecting hypertension incidence in 2011-2012. A hypertension risk score model was developed using logistic regression. Also, the C-statistic (95% confidence interval) was used to develop the best-fitting prediction model. Hypertension risk model consisted of age, family history of hypertension, and changes in drinking behavior, visceral obesity, blood pressure level, and triglycerides level (C-statistic=0.81[male=0.78, female=0.87]). The incidence rate of hypertension was positively associated with change (Δ) in blood pressure level, especially sustaining level of prehypertension (odds ratio [95% CI], 16.52 [9.36-29.16]), independently from other risk factors. The health risk model will be helpful for clinicians and policy makers as well as individuals to prevent hypertension.
본 연구는 당뇨병 유병률의 지역 간 변이 요인을 규명하여 지역별 특성에 맞는 당뇨병 관리 사업을 지원하기 위한 기초자료를 제공하기 위해 수행되었다. 이를 위해 질병관리 본부의 2011년도 시군구 지역사회건강조사 230건 자료를 지역별 사회경제학 지표 등과 연계하여 생태학적 연구를 위한 자료를 구축한 후 단계적 회귀분석, 의사결정나무 등의 기법으로 분석하였다. 단계적 회귀분석 결과 인지된 고혈압 유병률과 경제활동 비율이 높고, 비만율이 낮을수록 당뇨병 유병률이 높아지는 것으로 나타났다. 지역 간에 상이한 변이 요인을 보다 구체적으로 알아보고자 의사결정나무 모형을 이용하여 지역 간 변이 요인을 규명한 결과 인지된 고혈압 유병률, 비만율, 고위험 음주율, 유배우자 비율, 인구밀도 등이 당뇨병 유병률의 주요 변이 요인으로 나타났다. 당뇨병 유병률의 지역 간변이 요인은 세부 지역별로 다양한 양상으로 나타났는데, 본 연구 결과는 지역별 맞춤형 당뇨병 관리 사업 계획을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있겠다.;We investigate how the regional prevalence of diabetes is affected by health-related and socioeconomic factors with a special emphasis on geographic variations. We focus on the likelihood of diabetes as function of various region-specific attributes. We construct a unique set of data at the level of 230 small administrative district collected from 2011 Annual Community Health Survey by Korea Centers for Disease Control and Prevention and other government agencies. To estimate, we use several methods including correlation analysis, multiple regression and decision tree model. We find that diabetes prevalence is more likely to be associated with hypertension prevalence, obesity and economic activity rate. Further findings using decision tree model suggest that hypertension prevalence, obesity, the rate of drinking and the density of population are more likely to affect the prevalence of diabetes than other regional attributes considered. More importantly, we find significant geographic variations in factors affecting diabetes prevalence across administrative districts. This topic are not just of academic interest, but have practical implications by helping policy makers to understand and identify important regional factors relating to the prevalence of diabetes by which they can implement more effective planning for promotion of health.
본 연구에서는 질병관리본부에서 수집한 2009년 심정지 조사 자료 및 지역사회건강 조사 자료에 생태학적 방법론 및 지리적 가중회귀모형(GWR)을 적용하여 지역단위의 심정지 발생 위험요인을 규명함은 물론, 지역별 심정지 예방관리 사업에 GWR 모형 적용의 유용성도 함께 검토하고자 하였다. 그 결과, 지역별 심정지 발생의 주요 요인으로 중등도 신체활동 실천율, 비만율, 고혈압 평생 의사 진단 경험률 및 당뇨병 평생의사 진단 경험률이 도출되었고, 지역별로 일부 차이가 존재하나 대체로 이들이 높을수록 심정지 발생률이 높게 나타났다. 모형개발에 사용된 자료의 한계로 인해 본 연구에서 도출된 GWR 모형의 설명력은 낮으나, 모형 부합도를 비교한 결과 전통적인 OLS 모형보다는 우수한 모형인 것으로 나타났다. 개인별 자료 확보 대비 지역사회 단위 자료확보의 용이성 및 GWR 모형이 가지는 특성 등을 고려해볼 때, 향후 이와 관련된 후속연구가 지속적으로 진행된다면 각 지역별 심정지 발생 예방관리를 위한 우선 사업 순위선정에 본 연구에서 접근한 방법이 매우 유용할 것으로 판단된다.;This study sought to use the ecological study design and geographically weighted regression(GWR) to identify regional factors regarding the occurrence of cardiac arrest and to investigate the utility of GWR. Our data came from two main sources: 2009 Out-of-Hospital Cardiac Arrest Surveillance and Community Health Survey. As the result, risk factors on cardiac arrest are moderate-intensity physical activity, obesity rate, diagnosis rates of hypertension and diabetes mellitus which generally increase incidences of cardiac arrest. Our finding showed that GWR increased goodness-of-fit of model in comparison with traditional OLS regression. Considering the usefulness of ecological studies and GWR, methods of this study will help policymakers in terms of planning health programs and identifying priority regions for prevention of cardiac arrest.