Abstract
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Background
- This study aimed to estimate the effects of depression on metabolic syndrome and its components among Korean adults (age≥20).
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Methods
- The total number of subjects was 6,177 (weighted subjects=42,200,000), and they were recruited from the Seventh Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VII-3, 2018). Data were analyzed by t-test, χ2, and logistic regression considering strata, cluster, and weight using the SAS V9.3 program.
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Results
- The prevalence of metabolic syndrome and depression were 32.4% and 6.6%. The PHQ_9 depression score (2.41) of the Non-MS group was significantly higher than the score (2.18) of the MS group (p=.035). However, after all covariates (age, sex, BMI, education, marriage, income, occupation, smoking, alcohol, exercise) were adjusted, the multiple logistic regression analysis revealed that depression was not associated with the prevalence of metabolic syndrome (odds ratio (OR)=1.10, 95% confidence interval (CI)=0.73∼1.63, p=.065). High-density lipoprotein (HDL) cholesterol had only significant relation with depression (OR=1.44, CI=1.10∼1.89, p<.007).
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Conclusions
- This study indicates that depression was not independently associated with metabolic syndrome risk, while the management program of depression includes HDL cholesterol control.
서 론
- 1. 연구의 필요성
- 세계질병부담에 관한 보고서에 의하면 2015년 세계적으로 우울증에 이환된 인구는 3.1억명으로 추정되며 이는 2005년보다 18.4% 증가한 것으로 우울증은 전세계적으로 장애의 가장 큰 단일 원인이 된다고 밝혔다[1]. 보건복지부 정신질환실태 역학조사에 의하면 2016년 우리나라 우울증의 평생유병률(lifetime prevalence)은 5.0%였다[2]. 보건복지부 국가 정신건강현황 보고서에 의하면 2019년 18세 이상 성인 중 우울감 경험률은 11.2%로 추정되었으며[3], 같은 해 국민건강보험공단의 일반건강검진 중 정신건강검사 결과는 중간 정도 우울증이나 심한 우울증으로 의심되는 경우가 수검자의 0.07%였으며 가벼운 우울증상이 있는 경우가 수검자의 2.17%로[4] 우울증 관련 정신건강 문제의 심각성은 실제 건강검진 결과에서도 나타났다.
- 우울증이란 DSM-Ⅴ에 의하면 2주 이상 5가지의 우울 증상이 지속되며, 5가지 증상 중 최소한 하나는 임상적으로 유의한 우울한 기분이나 흥미나 즐거움의 상실이 있는 한 번 이상의 우울증 삽화로 특징지어지며, 조증, 혼재성, 경조증 삽화의 과거력이 없는 경우 우울장애 중에서 주요 우울장애로 진단될 수 있다[5].
- 최근 우울증이나 스트레스 등 심인성 요인이 대사증후군 유병률과 관련이 있다는 연구 결과가 있는데 특히, 우울증은 스트레스 호르몬을 증가시키고 신체활동을 감소시켜서 체중을 증가시킬 뿐만 아니라 복부비만을 촉진하며[6], 우울한 기분, 비관적이고 부정적인 생각과 동기로 인하여 신체적 기능 저하 등을 동반하므로 대사증후군과의 유의한 상관관계를 보고하기도 한다[7]. 우울증은 남녀 고혈압 환자 모두에게서 과도한 열량 섭취와 고콜레스테롤 식이, 음주, 흡연, 신체 활동량 부족 등 부정적 생활양식을 증가시킴으로써 대사증후군 발생의 독립적 요인으로 보고 되었으며[8], 우울증 환자에게 나타나는 심박 수 증가, 심박 변이성 감소와 같은 자율신경계의 변화가 대사증후군 및 심혈관 질환의 발생 위험을 높이는 것으로 나타났다[9]. 특히 대사증후군은 고혈압, 당뇨, 이상지혈증, 복부비만 등의 여러 가지 요인들이 복합적으로 발생되는 대사증후군 환자들은 고혈압, 당뇨, 이상지혈증 등 그 자체가 질병이기도 하며 심근경색, 뇌졸중 등을 포함하는 심뇌혈관 질환 발생 위험이 2배 이상 높은 것으로 나타났다[10].
- 여러 연구들을 종합한 연구에서 대사증후군과 우울증과의 관련성이 밝혀져 왔는데[11], 종합검진센터 수진자 중 중년 남녀 대상의 연구[6]와 40세 이상의 여성을 대상으로 한 연구[7] 및 광범위한 연령의 여성을 대상으로 한 연구[12]에서 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났으며 외국에서는 60세 이상 노인 대상으로 한 문헌고찰 연구에서 12개 연구 중 10개 즉 85%에서 유의한 관련성을 보고하였다[13]. 그러나 전국민을 대상으로 한 국민건강영양조사 자료 연구들[14,15]과 지역사회 성인을 대상으로 시행된 연구[16]에서는 유의한 관련성이 없는 것으로 나타나 상반된 결과를 나타내고 있어 현재까지 그 관련성이 명확하게 입증되지 않았다. 우울증과 대사증후군 구성요소와의 관계 또한 Jeon과 Kim [7]은 혈중 중성지방과 고밀도 콜레스테롤이, Shim과 Kang [14]은 공복혈당만이, Ok 등[15]과 Repousi 등[13]은 허리둘레만이 Yoon 등[12]은 공복혈당과 허리둘레만이 관련성 있음을 보고하였고, Lee 등[16]은 구성요소 모두가 유의하지 않았다고 보고하여 일관성있는 결과를 얻지 못하고 있다.
- 현재까지 진행된 연구는 대사증후군과 우울증 모두 연령과 성별 및 생활양식과 밀접하게 연관되어 있음에도 불구하고 관련된 혼란변수를 통제하지 않은 채 상관관계에 국한되거나 연구 대상이 중년여성, 중년 검진센터 대상자 및 심혈관센터 환자 등으로 규모가 작으며 특정 질환자 또는 여성이나 노인 등으로 제한적인 경우가 많아 일반화가 어려운 실정이다[6,7,13]. 반면에 전국민을 포함하는 자료를 분석한 연구[14,15]는 대사증후군 및 그 구성요소를 원인요인으로서 정신건강인 우울감, 스트레스에 미치는 영향을 분석한 결과이다. 이에 본 연구에서는 우울증을 독립된 원인요인으로서 대사증후군과 그 구성요소에 대한 영향을 분석하고자 하며 여성이나 노인 등 특정 대상자가 아닌 전국민 자료인 국민건강영양조사 자료를 분석하여 한국인에게 적합한 기초 자료를 제공하고자 한다.
- 2. 연구의 목적
- 본 연구의 국민건강영양조사 자료를 이용한 전국 규모의 자료를 분석함으로써 20세 이상 한국 성인을 대상으로 대사증후군에 대한 우울증의 영향을 확인함으로써 대사증후군의 예방과 치료를 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 이를 위한 구체적 목적은 다음과 같다. 첫째, 한국인에 대한 대사증후군 유병률과 우울증 유병률을 구한다. 둘째, 대사증후군 유무에 따른 인구사회학적 특성과 생활습관 요인의 차이를 규명한다. 셋째, 대사증후군에 영향하는 제반 요인들을 통제한 후, 우울증이 독립적으로 대사증후군과 그 구성요소에 미치는 영향을 확인한다.
연구방법
- 1. 연구설계
- 본 연구는 대사증후군에 대한 우울증의 효과를 파악하기 위한 2차 자료 분석연구이다.
- 2. 연구대상
- 본 연구는 2018년 국민건강영양조사 제7기 3차년도 원시자료의 건강설문조사와 건강검진조사를 활용하였다[17]. 이는 대한민국에 국민을 목표 모집단으로 하는 복합표본설계 자료로써 전체 인구의 지역별, 연령별 인구비율의 특성을 잘 반영하도록 2단계 층화 집락표본추출 방법을 적용하였다. 본 연구의 분석자료인 국민건강영양조사의 조사내용과 방법은 질병관리본부 연구윤리심의위원회(Institu-tional review board, IRB)의 승인을 받아 수행되었다(IRB No. 2018-01-03-P-A). 본 연구를 위한 원시자료는 해당기관에 공식적으로 요청하여 학술연구용으로 승인을 받은 후 사용하였으며 국민건강영양조사에 참여한 만 20세 이상 성인 남녀 6,424명 중 검진, 건강설문에 참여한 6,177명을 분석 대상자료로 활용하였다.
- 3. 연구도구
1) 설명변수(우울증)
- 국민건강영양조사의 정신건강 설문조사 항목에서 우울증 선별도구로 Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9)이 조사되었다. Spitzer 등이 개발한 PHQ-9은 우울증을 선별하고 심각도를 확인할 수 있는 자가보고 검사 도구로[18] 주요우울장애 진단기준 9개를 바탕으로 최근 2주간 우울관련 증상을 묻는 9가지 항목으로 구성되어 있다. 응답은 각 문항 당 전혀 아니다(0점), 여러 날 동안(1점), 일주일 이상(2점), 거의 매일(3점)로 총점은 0에서 27점까지이며 점수가 높을수록 우울하다. Kroenke 등은 PHQ-9의 절단값으로 민감도, 특이도가 더 높았던 9점 대신에 임상적 편의성을 고려하여 10점을 제시한 바 있으며, 이에 대해 민감도 88%, 특이도 88%라고 보고하였다[19]. 한국판 PHQ-9을 바탕으로 한 국내 표준화 연구에서도 절단점 10점에 대해 민감도 87.8%, 특이도 97.4%로 보고되어 PHQ-9이 한국인의 우울증에 있어 신뢰성이 있고 타당한 도구임이 입증된 바 있다[20]. 이에 본 연구에서도 PHQ-9점수가 10점 이상인 경우를 우울증으로 정의하고 환자군으로 분류하였다. 또한 건강설문조사 항목에서 의사에게 우울증 진단을 받고 현재 우울증 유병상태인 경우도 환자군으로 추가하였다.
2) 결과변수(대사증후군과 구성요소)
- 대사증후군 진단기준은 2005년 American Heart Asso-ciation/National Heart, Lung, and Blood Institute (AHA/NHLBI)에서 제시한 기준[21]과 2005년 대한비만학회에서 제시한 한국인 복부비만 기준[22]을 사용하였다. 5개 대사증후군 진단을 위한 구성요소는 다음과 같다. ① 허리둘레(Waist circumference, WC): 남자≥90 cm, 여자≥85 cm, ② 혈중 고밀도 콜레스테롤(High-density lipoprotein cholesterol, HDL): 남자<40 mg/dL, 여자<50 mg/dL, ③ 혈중 중성지방(Triglyceride, TG)≥150 mg/dL, ④ 혈압(High blood pressure, HBP)≥130/85 mmHg, ⑤ 공복혈당(Fasting blood Sugar, FBS)≥100 mg/dL. 위의 각 구성요소에 대해 약물치료 중인 대상자는 해당 요소에 이상이 있는 것으로 판정하였다. 또한 각 진단기준에 해당하는 개수를 점수화하여 점수가 높을수록 대사증후군 위험이 높으며 5개의 진단기준 중 3개 이상 해당하는 경우 대사증후군이다.
3) 혼란변수
- 우울증이 대사증후군에 미치는 영향을 분석하는 경우 편차없는 추정을 위하여 우울증 이외의 독립변수들이 종속변수인 대사증후군에 영향하는 혼란변수를 통제해야 한다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 근거로 대사증후군에 영향하는 인구사회학적 변수와 생활습관 변수들을 아래와 같이 추출하였다.
- (1) 인구사회학적 특성
- 대사증후군 발생과 관련된 인구사회학적 요인으로 연령이 증가할수록[23], 여성보다 남성이[24,25], 체질량지수가 높을수록[26], 교육수준이 낮을수록[26,27], 미혼이 가장 낮고 이혼이나 별거인 경우[25,26], 사회경제적 수준이 낮을수록[9], 전문직보다 단순 노무직이나 무직의 경우[25,26]가 대사증후군의 유병률이 높게 나타났다. 이상의 대사증후군 관련 인구사회학적 특성을 통제하고자 연령, 성별, 체질량지수(body mass index, BMI), 교육수준, 결혼상태, 경제상태, 직업을 포함하였다. 교육정도는 졸업을 기준으로 초등학교 졸업 이하, 중학교 졸업, 고등학교 졸업, 대학교 졸업 이상으로 구분하였으며 경제상태는 소득 사분위수를 계산한 후, 최하위 25%를 1사분위로 하고 연차적으로 25%씩을 2, 3, 4사분위로 분류하였다.
- (2) 생활양식 요인
- 대사증후군에 영향하는 생활양식 요인을 살펴보면, Ra와 Kim은 폭음을 하는 경우, 신체활동량이 적을수록 대사증후군의 위험이 높은 것으로 보고하였으며[27], Im 등[25]은 흡연, 음주, 스트레스 요인이 유의하게 나타났으며, Im의 2019년 연구에서는 운동, 흡연, 음주가 유의하게 나타나[28] 유의한 관련요인들을 포함하였다.
- 흡연은 명목변수로서 비흡연, 과거에만 흡연, 현재 흡연으로 구분하였으며 총 흡연량을 연속변수로 추계하고자 년간 흡연한 담뱃갑의 수를 산출하였다. 음주는 최근 1년간 전혀 마시지 않은 경우, 월 1회 이하, 월 2∼4회, 주 2∼3회, 주 4회 이상으로 분류하였고 총 음주량을 추계하고자 응답 내용에 따라 한 달 동안 마신 술잔의 수를 산출하였다. 운동은 유산소 신체활동 실천율로써 일주일에 중강도 신체활동을 2시간 30분 이상 또는 고강도 신체활동을 1시간 15분 이상 또는 중강도와 고강도 신체활동을 섞어서(고강도 1분은 중강도 2분) 각 활동에 상당하는 시간을 실천하는 경우 운동을 실천하는 것으로 분류하였다.
4) 자료분석
- 자료처리는 SAS (V9.3) program을 이용하여 분석하였다. 국민건강영양조사의 표본추출 방법은 복합표본설계방식(Complex Sampling Design)으로 다단계층화집락확률추출법을 사용하였다. 따라서 질병관리청의 원시자료 이용지침에 따라 편향이 없는 추정결과를 얻기 위하여 복합표본설계요소를 반영한 가중치(Weight), 층화변수(KSTRATA), 집락변수(Primary Sampling Unit, PSU)를 반영하였다. 원시자료 이용지침에 따라 결측치를 포함하고 결측자료가 누락되어 추정치가 편향되지 않도록 모집단 즉, 우리나라 국민에 대한 통계량을 추정하였다. 첫째, 대사증후군 유무에 따른 대상자의 인구사회학적 특성, 생활습관 요인의 차이는 t-test와 χ2-test를 통하여 비교 분석하였다. 둘째, 우울증이 대사증후군과 그 구성요인에 대한 영향정도를 파악하기 위하여 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 실시하였다. 독립변수 간 다중공선성 여부는 분산팽창요인(variation inflation factors, VIF)으로 점검하였다. 세째, 우울증이 독립적으로 대사증후군에 대한 영향정도를 파악하기 위하여 대사증후군에 유의한 영향을 미치는 요인들을 단계적으로 통제한 후 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석 시 Unadjusted 모형(혼란변수를 보정하지 않음), 모형 1 (인구사회학적 특성 통제), 모형 2 (생활습관요인 특성 통제), 모형 3 (인구사회학적 특성과 생활습관 요인 모두 통제)으로 분석하였다.
결 과
- 1. 대사증후군 및 우울증 유병률
- 본 연구의 분석 대상자 수는 만 20세 이상 남녀로 총인원 수는 6,177명이었다. 이중 대사증후군으로 분류된 인원은 남성 981명(33.0%), 여성 1,019명(25.5%)으로 총 2,000명으로 대사증후군 유병률은 32.4%로 나타났으며, 대사증후군 5개의 진단기준 중 1∼2개의 요건을 충족하는 대사증후군 주의군 유병률은 42.7%로 나타났다. 만 20세 이상에서 우울증으로 분류된 사람은 총 389명으로 우울증 유병률은 6.6%로 나타났으며, PHQ-9에 의한 우울 점수 평균은 2.34점으로 나타났다.
- 2. 대사증후군 유무에 따른 인구사회학적 특성
- 대상자의 성별은 남성 2,703명(43.8%), 여성 3,474 (56.2%)명이었다. 전체 연령평균은 47.9세였으며 대사증후군의 연령 평균은 56.7세로 대사증후군이 없는 정상군은 44.3세였다. 체질량지수(BMI)는 대사증후군이 26.5로 정상군 23.0으로 나타났다. 교육수준에서 대사증후군은 초등학교 졸업 이하의 집단이 가장 많았고 중졸, 고졸, 대졸 순이었으며 정상군에서는 대학 졸업이 가장 많았고 고졸, 중졸, 초졸이하 순으로 나타났다. 결혼상태는 대사증후군은 이혼 집단이 가장 많았고 정상군은 미혼이 가장 많았다. 대사증후군은 정상군에 비해 최저소득 집단의 비중이 높았고 직업이 없다고 응답한 경우가 많았다. 이상 연령, 성별, BMI, 교육수준, 결혼상태, 수입 및 직업 등 모든 인구사회학적 특성은 대사증후군 유병 여부에 따라 영향하였으며 모두 통계적으로 유의하였다(p<.001 or p=.023) (Table 1).
- 3. 대사증후군 유무에 따른 생활습관 요인 특성
- 대사증후군 집단의 흡연량은 연간 78.3갑으로 정상군 59.2갑보다 더 많이 흡연하며, 과거 흡연군과 현재 흡연군 모두 대사증후군 유병률이 35.4%, 31.2%로 비흡연군의 유병률 26.2%보다 높았다. 대사증후군의 음주량은 한 달 동안 37.8잔으로 정상군은 26.6잔보다 더 많이 마시며 음주빈도는 대사증후군은 한 달간 4회 이상이 36.4%로 가장 많은 반면 정상군은 한 달간 2∼4회, 1회 순으로 많았다. 유산소 신체활동을 하는 집단의 대사증후군 유병률은 23.4%로 신체활동을 하지 않는 집단 34.0%보다 적었다. 이상 생활습관 요인으로써 운동, 흡연, 음주 모두 대사증후군 유무에 따라 집단간 차이가 있었으며 모두 통계적으로 유의하였다(p<.001) (Table 1).
- 4. 우울증이 대사증후군에 미치는 영향
- 대사증후군과 정상군에서 우울증 환자의 비율은 각각 148 (33.9)명, 241 (66.1)명으로 집단간 차이는 유의하지 않았으나(p=.075), PHQ-9 우울 점수는 대사증후군 집단은 2.18점으로 정상 집단의 2.40점보다 2.2점 낮게 나타났으며 집단간 차이는 유의하였다(p=.035) (Table 1).
- 대사증후군에 대한 우울증의 설명 정도를 추정하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 회귀분석에 포함된 독립변수 간 다중공선성 여부는 VIF로 점검한 결과 다중공선성이 나타난 변수는 없었으며(1.03∼2.20), 대사증후군에 영향하는 혼란변수들을 통제하기 위하여 본 연구에서 변수를 단계적으로 통제한 모형은 다음과 같다. 변수를 전혀 통제하지 않은 보정하지 않은 모형(Unadjusted), 모형 1 (Model I, 인구학적 요인 통제), 모형 2 (Model II, 생활습관 요인 통제), 모형 3 (Model III, 인구학적 요인과 생활습관 요인 모두 통제)로 분석하였다. 우울증이 없는 정상집단을 준거집단으로 대사증후군 교차비를 1.0으로 설정했을 때, 공변량 즉 혼란변수들을 보정하지 않은 Unadjusted 모형에서의 교차비는 1.26이었으나 유의하지 않았다(p=.075). 모형 1은 인구학적 특성 즉, 연령, 성별, BMI, 교육수준, 결혼여부, 수입, 직업을 통제하였으며 교차비는 1.23이었으나 유의하지 않았으며(p=.229), 모형 2는 생활습관 요인 즉, 흡연, 음주, 운동여부를 교정한 후 교차비가 1.28이었으나 유의하지 않았다(p=.151). 모형 3 (Model III)은 대사증후군에 영향하는 인구학적 특성과 생활습관 요인까지 관련성있는 모든 변수들을 공분산으로 보정한 모형으로 교차비는 1.09이나 유의하지 않았다(p=.065) (Table 2). 이상 대사증후군에 대한 우울증의 영향을 검증한 위의 4가지 모형들은 모두 통계적으로 적합한 모형이었다(p<.001).
- 5. 우울증이 대사증후군 구성요소에 미치는 영향
- 대사증후군 구성요소에 대한 우울증의 설명 정도를 추정하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며 모형 3 (Model III)을 통하여 검증하였다. 모형 3은 대사증후군에 영향하는 인구학적 특성과 생활습관 요인까지 관련성 있는 모든 변수들 즉, 연령, 성별, BMI, 교육수준, 결혼여부, 수입, 직업, 흡연, 음주, 운동여부를 공분산으로 보정한 최종 모형으로 우울증이 대사증후군에 대한 관련성은 유의하지 않게 나타났으나 모형은 적합하였으므로(p<.001) 그 구성요소의 관련성을 검증하기에 가장 적합한 모형이다. 우울증이 없는 정상집단을 준거집단으로 교차비를 1.0으로 설정했을 때, 우울증 집단은 혈중 HDL콜레스테롤(HDL)과의 관련성은 유의하게 나타났다(OR=1.44, p=.007). 그러나 나머지 구성요소인 허리둘레(WC), 혈중 중성지방(TG), 고혈압(HBP), 공복혈당(FBS)의 교차비는 각각 0.97, 1.09, 1.08, 1.03이었으며 모두 유의하지 않았다(Table 3).
고 찰
- 본 연구에서는 국민건강영양조사 자료를 활용하여 대사증후군에 대한 우울증의 영향을 평가하고자 하였다. 연구 대상자는 6,177명으로 복합표본설계에 따른 가중치를 적용한 인구는 42,200,000명(weighted observations)이며 이는 우리나라 20세 이상의 성인으로 추정된 모집단 인구라 할 수 있다.
- 본 연구에서 대사증후군 유병률은 32.4%로 나타났다. 이는 같은 국민건강영양조사 자료를 활용한 Im 등의 연구[29]에서 2012년 대사증후군 유병률은 21.7%에서 6년 동안 10.7% 증가하여 큰 폭의 증가추세를 볼 수 있다. 이는 2017년 국민건강보험공단의 건강검진통계에 의하면 대사증후군 유병율은 26.0% (남 29.6%, 여 21.8%)이며, 주의군도 전체 47% (남 51%, 여 42.7%)로 증가하고 있다는 통계청의 보고[30]와 일치하여 본 연구결과를 뒷받침하였다.
- 만 20세 이상의 성인 중 우울증으로 분류된 인원은 총 389명으로 우울증 유병률은 6.6%로 나타났으며 PHQ-9 점수는 대사증후군 집단은 2.18점으로 정상 집단의 2.41점보다 2.2점 낮게 나타나 집단간 차이는 유의하게 나타났는데 이는 정상군이 대사증후군보다 오히려 더 우울하다는 것을 나타낸다. 이러한 결과는 국민건강영양조사 자료를 토대로 대사증후군과 정신건강 요인인 스트레스와의 관계를 연구한 결과 스트레스가 가장 적은 집단에서 오히려 대사증후군의 위험 및 구성요인의 수(MS score)가 가장 높게 나타났다는 결과와 유사하다[28]. 그러나 이러한 결과는 우울과 대사증후군 관련 혼란 변수를 모두 통제하지 않은 상태였으므로 혼란변수를 보정한 최종 모형 3에서 우울증은 대사증후군의 위험에 독립적으로 영향하지 못한다는 것이 최종적 결론이다. 이는 지역사회 주민을 대상으로 한 우울증과 대사증후군 연구에서 유의한 연관성을 보이지 않았다는 결과[16]와 일치하며, 국민건강영양조사 자료를 이용한 Shim과 Kang [14]과 Ok 등[15]은 성별, 교육수준, 흡연, 스트레스와 수입 등 관련 요인을 보정한 후 대사증후군과 우울증은 유의한 결과를 보이지 않았다는 결과와 일치한다. 그러나 일부 국내 연구에서 유의한 관련성을 보고하고 있으며[6,7,12,24] 국외의 경우 60세 이상 노인을 대상으로 검토한 Repousi 등[13]은 12개 문헌 중 83.3%가 관련성이 있다고 본 연구와 상반된 결과를 보고하였다. 이는 외국의 연구 결과로 우리나라 국민에 대한 대사증후군과 우울증의 관계에 대한 추가적인 연구가 요구된다.
- 본 연구와 동일하게 대사증후군과 우울증과의 관련성이 없는 것으로 나타난 연구들의 공통적 특징은 광범위한 지역사회 인구를 포함한 자료[16]이거나 본 연구를 포함하여 전국 단위 국민건강영양조사 자료를 활용한 연구[14,15]이며, 대상자는 19세 또는 20세 이상으로 청장년부터 노인까지 성인 전 연령을 포괄하는 대상자를 분석한 연구들이다. 반면에 유의한 관련성을 보고한 연구의 대상자들은 중년 남녀[6], 40세 이상의 중년 여성[7], 전 연령층의 여성[12], 중년 및 노인층의 여성[24], 외국은 60세 이상의 노인[13]으로 중년 이상이나 노인으로 연령이 국한되거나 성별 또한 폐경기 여성으로 대상자가 고령과 여성으로 한정된 경우였다. 이러한 폐경기 이후 여성이나 노인 대상자는 대사증후군과 우울증의 유병률이 높은 대상자로서 두 요인 간의 관련성이 유의하게 나타날 가능성은 커질 것이다. 따라서 타당도 높은 연구결과를 위하여 대사증후군과 관련성이 높은 연령과 성별 등의 혼란 변수에 대한 엄격한 통제가 전제되어야 한다. 그러나 대사증후군의 경우 인구사회학적 요인부터 생활습관 전반까지 대사증후군에 영향하는 요인이 너무 많다는 것을 그 특징으로 하므로 연령과 성별 등을 기본으로 이러한 많은 혼란 변수들을 어떤 방식으로 효율적으로 통제하느냐가 타당성 높은 연구 결과를 얻기 위한 가장 중요한 과정으로 사료된다. 더우기 기존의 연구들은 우울증과 대사증후군에 대한 정의 및 측정기준과 연구 도구가 서로 상이하고, 연구 대상자 또한 노인 등 일부 연령 집단이나 여성 또는 특정 질환자에게 국한되거나 소수의 인구집단에 대한 연구 결과를 제시하게 되는 경우 대사증후군과 우울증의 관계는 다양하게 나타날 수 있다.
- 본 연구에서 모든 관련 요인들을 통제한 모형 3으로부터 우울증과 대사증후군 5가지 구성요소와의 관련성을 살펴본 결과 HDL 콜레스테롤만이 통계적 연관성을 나타냈으며 이외 TG, HBP, FBS 및 허리둘레 등 4가지 요인과의 통계적 연관성은 유의하지 않았다. 즉, 정상집단보다 우울증 집단에서 HDL 콜레스테롤이 더 높게 나타났는데, 이는 Jeon과 Kim [7]이 우울증집단이 정상보다 HDL 콜레스테롤과 중성지방(TG)이 높다고 보고하여 본 연구와 일치하였다. 그러나 우울증과 다른 구성 요소와의 관계를 살펴보면, Shim과 Kang [14]은 공복혈당만이, Ok 등[15]과 Repousi 등[13] 등은 복부둘레와 Yoon 등[12]은 공복혈당과 허리둘레가 Ra와 Kim [24]은 허리둘레와 중성지방이 강한 상관성을 나타낸다고 보고하였다. 이상의 연구에서 우울증과 관련성을 나타내는 구성요소는 HDL 콜레스테롤과 허리둘레가 가장 빈번하게 유의하게 나타났다. 반면 Lee 등[16]은 남녀 집단 모두에서 HDL 콜레스테롤, TG, BP, FBS 및 허리둘레 등 대사증후군의 구성요소 중 어느 것도 우울증과의 통계적 연관성은 보이지 않았다고 보고함으로써 대사증후군의 구성요소 중 우울증과 일관성있게 관련성을 보이는 요소는 없으며 연구마다 다양한 구성요소와의 관련성을 보고하였다. 그러나 본 연구에서 우울증은 대사증후군과의 유의한 관련성이 나타나지 않았으나 HDL 콜레스테롤이 높다는 것을 밝혀냈으며 이러한 결과는 다른 연구에서 허리둘레의 상관성과 함께 우울증 환자의 신체활동 부족과 비만과의 관련성을 제고할 필요성이 있음을 시사한다. 즉 우울증은 대사증후군 뿐 아니라 그 구성요소들과의 관계를 개별적으로 접근할 필요가 있다.
- 본 연구는 우울증을 독립요인으로 대사증후군에 미치는 영향을 분석하고자 하였으나 본 연구의 설계는 단면연구이므로 대사증후군에 대한 우울증의 인과관계를 밝히는 것은 제한적이다. 대사증후군에 영향하는 식생활 요인 등 다양한 생활양식 요인과 인구사회학적 요인들 모두를 통제한다는 것 또한 한계가 있었다. 그러나 이러한 제한점에도 불구하고 본 연구는 대사증후군에 영향하는 가능한 많은 요인들을 통제한 후 우울증이 독립적으로 대사증후군 여부에 대한 관련성이 없으며 우울증은 HDL콜레스테롤 요인과 유의한 상관관계가 있음을 밝혀냈으며 이는 전국 단위 국민건강영양조사 원시자료를 이용하여 우리나라 성인에서 우울증과 대사증후군 및 그 구성요소들과의 관계를 다각도로 살펴보았다는 것에 의의가 있다.
- 본 연구에 사용된 PHQ-9 도구 만으로는 주요 우울장애 확진에는 사용이 어려우므로 추후에는 정확한 진단을 통한 후속연구가 필요할 것이다. 대사증후군의 발병 특성상 연령과 성별 등의 관련성이 높은 인구사회학적 변수와 생활습관 요인 등의 많은 혼란 변수에 따라 그 결과가 달라지므로 대사증후군과 우울증에 영향하는 많은 요인들을 검증하는 연구가 우선적으로 필요하며 이러한 혼란 변수들을 엄격하게 통제한 타당도 높은 후속 연구를 제언한다.
Notes
-
Conflicts of interest
The authors declared no conflict of interest.
-
Funding
The present research has been conducted by the Research Grant of Seoil University in 2021.
Table 1Comparison of demographic and life style characteristics between the metabolic syndrome and normal groups (N=6,177)
Characteristics |
Total (n=6,177) |
non-MS (n=2,000) |
non-MS (n=4,177) |
t or χ2
|
p-value |
|
M±SE or n (%) |
Demographic characteristics |
|
|
|
|
|
Age (year) |
47.9±0.4 |
56.7±0.5 |
44.3±0.4 |
−24.76 |
<.001 |
Gender |
Men |
2,703 (43.8) |
981 (33.0) |
1,722 (67.0) |
32.75 |
<.001 |
Women |
3,474 (56.2) |
1,019 (25.5) |
2,455 (74.5) |
|
|
BMI |
kg/m2
|
24.0±0.1 |
26.5±0.1 |
23.0±.01 |
−27.78 |
<.001 |
Education level |
≤Elementary school |
1,157 (19.6) |
602 (51.9) |
555 (48.1) |
242.49 |
<.001 |
Middle school |
597 (10.1) |
261 (41.7) |
336 (58.3) |
|
|
High school |
1,933 (32.7) |
573 (26.7) |
1,630 (73.3) |
|
|
≥College |
2,217 (37.6) |
476 (21.1) |
1,741 (78.9) |
|
|
Marital status |
Unmarried |
1,035 (16.8) |
136 (12.0) |
899 (88.0) |
304.87 |
<.001 |
Married |
4,285 (69.4) |
1,453 (32.3) |
2,832 (67.7) |
|
|
Divorced |
561 (9.1) |
303 (54.1) |
258 (45.9) |
|
|
Separated by death |
293 (4.7) |
108 (34.8) |
185 (65.2) |
|
|
Income |
Very low (1/4) |
1,533 (24.9) |
527 (31.1) |
1,006 (68.9) |
9.53 |
.023 |
Low (2/4) |
1,550 (25.2) |
519 (30.8) |
1,031 (69.2) |
|
|
High (3/4) |
1,541 (25.0) |
498 (28.9) |
1,043 (71.1) |
|
|
Very high (4/4) |
1,532 (24.9) |
446 (25.7) |
1,086 (74.3) |
|
|
Occupation |
No |
2,213 (37.6) |
824 (33.1) |
1,389 (66.9) |
15.52 |
<.001 |
Yes |
3,680 (62.4) |
1,087 (27.3) |
2,593 (72.7) |
|
|
Lifestyle characteristics |
|
|
|
|
|
Smoking |
Pack/year |
64.4±2.5 |
78.3±4.4 |
59.2±3.2 |
−27.78 |
<.001 |
No |
3,650 (59.6) |
1,089 (26.2) |
2,561 (73.8) |
27.42 |
<.001 |
Past |
1,354 (22.1) |
504 (35.4) |
850 (64.6) |
|
|
Now |
1,119 (18.3) |
391 (31.2) |
728 (68.8) |
|
|
Alcohol consumption |
Glass/month |
29.7±0.9 |
37.8±1.9 |
26.6±1.0 |
−4.88 |
<.001 |
Non |
1,047 (19.1) |
367 (32.5) |
680 (67.5) |
37.99 |
<.001 |
≤1 time/month |
1,692 (30.9) |
481 (24.7) |
1,211 (75.3) |
|
|
2∼4/month |
1,370 (24.9) |
353 (26.3) |
989 (73.7) |
|
|
2∼3/week |
952 (17.3) |
326 (33.0) |
626 (67.0) |
|
|
4≤/week |
430 (7.8) |
170 (36.4) |
260 (63.6) |
|
|
Exercise |
Yes |
2,440 (41.3) |
632 (23.4) |
1,808 (76.6) |
60.16 |
<.001 |
No |
3,463 (58.7) |
1,279 (34.0) |
2,184 (66.0) |
|
|
Depression |
|
|
|
|
|
|
PHQ-9 score |
2.34±0.1 |
2.18±0.1 |
2.41±0.1 |
2.12 |
.035 |
Yes |
389 (6.6) |
148 (33.9) |
241 (66.1) |
3.17 |
.075 |
No |
5,512 (93.4) |
1,764 (29.0) |
3,748 (71.0) |
|
|
Table 2Odds ratio of metabolic syndrome by depression by logistic regression analysis (N=6,177)
Independent variable |
OR |
95% CI |
p-value |
Depression (yes) |
Unadjusted |
1.26 |
0.97∼1.62 |
.075 |
Model Ia)
|
1.24 |
0.87∼1.74 |
.229 |
Model IIb)
|
1.29 |
0.91∼1.82 |
.151 |
|
Model IIIc)
|
1.10 |
0.73∼1.63 |
.065 |
Table 3Odds ratio of metabolic syndrome components by depression by logistic regression analysis by model IIIa) (N=6,177)
Indepenent variable Dependent variables |
OR |
95% CI |
p-value |
Prevalence of depression |
Waist circumference (cm)≥90 cm (≥85 cm for women) |
0.97 |
0.74∼1.27 |
.824 |
High-density lipoprotein cholesterol (mg/dL)<40 (<50 for women) |
1.44 |
1.10∼1.89 |
.007 |
Triglyceride (mg/dL)≥150 |
1.09 |
0.85∼1.40 |
.478 |
High blood pressure (mmHg)≥130/85 |
1.08 |
0.85∼1.37 |
.496 |
Fasting blood sugar (mg/dL)≥100 |
1.03 |
0.83∼1.29 |
.730 |
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