1. 연구의 필요성

수축기 혈압이 140 mmHg 또는 이완기 혈압이 90 mmHg 이상으로 정상 혈압에서 벗어나 병적인 상태를 의미하는 고혈압은[1], 우리나라 2020년 만 19세 이상 성인 인구의 약 1,260만 명(29.4%)이 진단 받은 것으로 추정되며[2], 고혈압 대상자와 고혈압 전단계 대상자를 합치면 2,363만 명으로 이는 인구 절반에 해당한다[3]. 또한 고혈압은 만성질환의 일환이자 비전염성 질병(non-communucable disease)으로 미국에서는 매년 10명 중 7명이 만성질환으로 사망하고 있으며, 전체 의료비의 상당부분이 만성 질환 치료비용으로 쓰이고 있다[4]. 국제연합은 2030년까지 비전염성 질병(non-communucable disease)으로 인한 조기사망률을 3분의 1로 감소시키고자 하였으며[5], 세계보건기구(World Health Organization)는 세계적으로 조기 사망원인 1위이자, 예방 시 심뇌혈관질환 등 다른 건강 문제를 방지할 수 있는 고혈압의 유병률을 2010년과 2030년 사이에 33%로 줄이는 것을 목표로 하였다[6].

고혈압 전단계(prehypertension)라는 개념은 2003년 미국 국립보건원 제7차 보고서(The 7th Report of the Joint National Committee)에서 고혈압 예방 및 관리에 대한 접근방식을 제공하기 위해 도입되었다[7]. 우리나라 고혈압 전단계 기준[1]은 수축기 혈압이 130~139 mmHg이거나 이완기 혈압이 80~89 mmHg이다. 고혈압 전단계 성인은 고혈압으로 이행되기 전의 혈압 범주에 있는 대상자로, 정상 혈압을 가진 사람들에 비해 고혈압으로 진행될 위험이 높은 것으로 나타났다[7, 8]. 질병관리청(Korea Centers for Disease Control and Prevention)에 따르면 남, 여 30대 고혈압 전단계 성인의 고혈압 유병률이 2배 더 많고, 40~70대 고혈압 전단계 성인은 연령이 증가할수록 고혈압 유병률이 더 높게 나타나 고혈압 전단계 성인의 고혈압 발병이 높은 것을 알 수 있다[9]. 또한, 고혈압 전단계 대상자는 정상 혈압 그룹과 비교할 때 큰 심실벽의 두께와 좌심실 질량 지수, 그리고 좌심실과 좌심방 크기가 더 큰 것으로 나타나[10], 고혈압 발병의 위험성이 높아 혈압 조절을 위한 관리가 필요하다.

중국의 성인 대상 연구에서 고혈압 전단계 성인의 고혈압 발병률은 10년 이내에 남성의 43.9%, 여성의 39.1%이었고[11], 일본의 후향적 코호트 연구에서 고혈압 전단계 성인의 고혈압 누적 발생률은 25.3%로 나타났다[12]. 이란의 중년 남성 코호트 연구에서는 고혈압 전단계와 고혈압 군에서 각각 1.62배, 2.20배의 심혈관질환을 유발하는 위험인자로 나타났다[13]. 이와 더불어 메타 분석에 따르면 수축기 혈압 10 mmHg을 낮추면 심혈관질환은 20%, 관상동맥질환은 17%, 뇌졸중은 27%, 심부전은 28%로 발병위험이 감소하였으며 사망률은 13% 감소하여[14] 질환예방 및 사망률을 낮추기 위해서 혈압 조절과 관리가 중요함을 보여주었다. 고혈압 전단계 성인에서 약물 투여에 의한 혈압 조절 효과는 보장되지 않았으나 생활습관 요인의 개선을 통해 고혈압 진행률을 감소시키는 효과가 있어[15] 고혈압 전단계 성인을 적절한 시기에 발견하고, 고혈압을 유발하는 수정 가능한 요인들을 확인하여 고혈압 관리를 위한 추적관찰과 예방적 대안이 필요하다.

고혈압 전단계에서 고혈압 발생과 관련된 위험요인으로 연령[12], 성별[12], 교육수준[16], 주관적 건강상태[17], 흡연[12, 18], 음주[12, 19, 20], 고혈압 가족력[20] 등이 보고되고 있다. 연령은 많은 연구에서 연령이 증가할수록 고혈압 발생의 위험이 높은 것으로 알려져 있다[12, 21, 22]. 연령이 증가할수록 혈관의 강직도와 저항이 증가하여 혈압 상승에 영향을 주며[23], 특히 45세 이상에서 남녀 모두 연령이 증가함에 따라 고혈압 발생에 영향을 주는 것으로 나타났다[21]. 또한 중국 18세 이상 성인의 연구에서 남성이 여성에 비해 고혈압과 관련이 높았으며[24], 교육수준이 높을수록 고혈압 발생이 감소하였다[16, 17]. 주관적 건강상태가 나쁘다고 인지하는 경우 고혈압 발생이 높게 나타났으며[17], 고혈압의 유전적 소인이 있는 경우 고혈압이 발생할 수 있는 확률이 1.40~1.44배 증가해[20] 고혈압 가족력이 고혈압 발생에 영향을 나타냄을 알 수 있다[25, 26]. 생활습관 요인 중 음주량이 증가할수록 고혈압 발생이 높게 나타났으며[20], 흡연량도 증가할수록 고혈압 발생에 영향을 주는 것으로 나타났다[18, 24].

특히, Neter 등[27]의 메타분석에서는 체중 증가 및 비만을 고혈압의 강력한 위험요인으로 보았으며, 체중감량이 고혈압의 예방과 치료에 중요하다는 것을 확인했다. 비만은 심장 운동부하와 말초혈관의 저항성을 증가시켜 혈압을 증가시키는 요인 중 하나로[7] 상당한 인슐린 저항성을 유발하며 이에 상응하는 혈압을 상승시켜 고혈압 유병률을 증가시킨다[28]. 비만지표로 체질량지수가 가장 널리 사용되고 있으며, 우리나라 성인의 비만 기준은 체질량지수 25 kg/m² 이상을 의미하고 있다[29]. 비만 인체측정지수는 체질량지수, 엉덩이둘레, 허리엉덩이비율, 체지방율, 허리신장비율을 포함하여 과체중 및 비만으로 다양하게 표현되며, 고혈압 발생 예측 요인으로 알려져 있고[30] 비만 관련요인을 측정하는데 효과적인 지수로 알려져 있다[31]. 체질량지수는 비만 지표로 가장 많이 사용되지만 중앙지방분포를 반영하지 않는 반면, 허리둘레, 허리엉덩이둘레는 복부비만을 반영하고, 체지방률은 체지방 집중의 대리 지표로 사용 되고 있다[32].

선행연구에서 체질량지수, 엉덩이둘레, 허리엉덩이비율, 체지방률과 같은 비만 인체측정지수는 모두 수축기 및 이완기 혈압에 유의한 영향을 주었다[11, 16, 21, 31, 33, 34, 35]. 체질량지수가 비만인 경우 고혈압 전단계 40~70세 대상자에서 고혈압 발생이 2.3배 높았고[11], 많은 연구 고혈압을 유발하는 예측인자로 나타났다[16, 21, 31]. 또한 4년간 추적 관찰한 40~69세 대상자에서 허리둘레가 비만인 경우 고혈압 발생이 1.44~1.50배 높게 나타났으며[31], 40~70세 대상자에서는 3.81배로 높게 나타나[11] 고혈압 발생의 예측 인자로 나타났다. 허리엉덩이비율은 40~69세 대상자 비만인 경우 고혈압 발생이 1.35~1.40배로 나타났으며, 혈압과 양의 상관관계를 보였다[11, 33]. 또한 체지방률 비만인 경우 고혈압 발생 위험을 증가시켰으며, 체질량지수가 정상인 성인에서도 체지방률의 증가는 고혈압 위험의 증가와 유의하게 연관이 있었다[34].

국내외 선행연구를 통해 비만 인체측정지수가 고혈압 발생 위험에 영향을 주는 것을 확인할 수 있으나[8, 16, 21, 33, 34, 35, 36, 37], 고혈압 전단계 성인을 대상으로 비만 인체측정지수 중 체질량지수, 허리둘레, 허리엉덩이비율, 체지방률 4가지 변수가 고혈압 발생위험에 미치는 영향을 알아본 연구는 미비한 실정이다. 고혈압 전단계 성인에서 정상 혈압 성인에 비해 여러 위험요인들이 보고되고 있지만 횡단면적 연구가 대부분이며[15, 16, 17] 특정시점의 데이터를 기반으로 하고 있어 고혈압 발생에 대한 시간적 흐름을 반영하고 있지 못한다는 제한점이 있다. 정상 혈압에서 고혈압 발생 간의 위험요인으로 체질량지수나 허리둘레를 제시한 연구는 많이 진행되었으나 고혈압 전단계 성인에서 고혈압 발생에 영향을 주는 다양한 비만 인체측정지수에 대한 국내 연구는 찾기 힘들다. 특히, 전향적 코호트 연구의 활용은 장기간 동안 대상자를 추적하여 고혈압 전단계 성인의 정보를 수집하므로 비만인체측정지수가 고혈압 발생의 시간적 흐름을 예측이 가능할 뿐만 아니라, 여러 요인들 간의 영향을 조사함으로 비만인체측정지수가 고혈압과의 연관성 및 다양한 변인간의 관계를 파악할 수 있다. 따라서 본 연구에는 전향적 코호트 연구를 활용하여 4가지 비만인체측정지수에 대한 종합적인 분석과 그에 따른 고혈압 발생률을 살펴봄으로써 어떤 지표가 고혈압 발생에 더 유의한 의미를 갖는지 확인하고자 한다.

본 연구에서 사용한 장기간 대규모 코호트 자료는 만성질환 연구를 위해 진행한 지역사회 유전체 역학조사사업의 전수조사자료이다. 해당 사업 군집추출 대상지는 각각 농촌지역과 공단 및 상업지역을 대표하는 지역이며 성별, 연령별 분포가 유사하고 인구이동이 적은 안성과 안산 지역으로 선정하였으며[38], 군집추출 대상 연령대는 질병관리청 통계에서 30대는 고혈압 유병률이 19.3%인 반면 40대 39.1%로 2배 이상 증가하고 이후 연령이 증가할수록 고혈압 유병률이 꾸준히 증가하는 것을 토대로 중년, 장년기부터 발생률이 유의하게 증가하는 것에 초점을 두어 40~69세로 선정하였다.

따라서 본 연구에서는 고혈압 전단계 성인의 비만 인체측정지수가 고혈압에 미치는 영향을 실증적으로 검증해보기 위해 한국인을 대상으로 18년간 추적 조사한 코호트 자료를 이용하여 고혈압 전단계의 대상자들과 고혈압 발생의 연관성과 위험요인을 확인하고, 고혈압 전단계 성인을 대상으로 비만 인체측정지수가 고혈압 발생 위험에 미치는 영향을 알아보고자 한다.

2. 연구의 목적

본 연구에서는 고혈압 전단계 성인의 고혈압 발생률을 파악하고 고혈압 전단계 성인의 비만 인체측정지수(체질량지수, 허리둘레, 허리엉덩이비율, 체지방율)에 따른 고혈압 누적 발생률을 확인하고, 발생 비례위험을 평가하고자 한다.

1. 연구 설계

본 연구는 성인 40~69세 대상을 군집추출을 하여 동일한 대상자를 2001~2002년 기반조사부터 2018년까지 18년에 걸쳐 2년 간격으로 추적 조사한 한국인유전체역학조사사업(Korean Genome and Epidemiology Study [KoGES]) 자료를 활용하여 고혈압 전단계 성인 대상으로 비만 인체측정지수에 따른 고혈압 발생 위험을 평가하기 위한 이차자료분석 연구이다.

2. 연구자료 및 대상

본 연구의 표본 수 산출을 위해 G*Power 3.1.9.7 프로그램[39]을 이용하였으며, 독립 표본 두 집단의 차이검정을 위해 두 군간의 비는 1:2.1, 유의수준(α)은 .05, 검정력(1 - β)은 .85, 양측검정으로 하였을 때 필요한 최소 표본 수는 838명으로 산출되었다.

본 연구대상자는 2001~2002년 기반조사에 참여한 중소도시 안산 및 농촌지역 안성에 거주하는 40~69세 남녀 주민(10,030명) 중 기반조사와 18년간 8차 추적 조사까지 마친 대상자 6,157명(안산 2,951명, 안성 3,206명) 중 고혈압 전단계의 성인이다. 기반조사를 기준으로 안성 5,018명, 안산 5 ,012명 총 10,030명, 1차 추적 8,603명, 2차 추적 7,515명, 3차 추적 6,688명, 4차 추적 6,665명, 5차 추적 6,238명, 6차 추적 5,906명, 7차 추적 6,318명, 8차 추적 6,157명이 조사되었다. 기반조사에서 인구 사회학적 특성, 생활습관, 건강관련 특성 등의 필수 정보가 무응답이거나 대상자 중 한 번도 추적 조사에 참여하지 않은 자는 불완전한 자료로 제외하였다. 구체적인 연구 대상 선정기준과 제외기준은 다음과 같다.

선정기준은 기반조사에 참여한 안산 및 안성에 거주하는 40~69세의 남녀 주민에서 기반조사와 18년간 8차 추적 조사를 마친 대상자 중 대한고혈압학회의 고혈압 전단계 기준[6]에 따라 수축기 혈압이 130~139 mmHg이거나 이완기 혈압이 80~89 mmHg인 자이다.

제외기준은 기반조사에서 대한고혈압학회에서 제시하는 고혈압 진단기준(고혈압을 의사에게 진단 받은 자이거나 수축기 혈압 140 mmHg 이상 또는 이완기 혈압 90 mmHg 이상인 자이거나 항고혈압제를 처방받아 복용하는 자)에 근거하여 고혈압 진단 이력이 있는 자와 본 연구에서 사용하고자 하는 비만 인체측정지수(체질량지수, 허리둘레, 허리엉덩이비율, 체지방률) 변수에 결측치가 있는 자는 제외하였다.

최종 연구 대상자 선정 과정은 Figure 1과 같다. 기반조사 이전에 고혈압인 자(n = 3,094)와 결측값(n = 589)을 제외한 대상자 6,347명에서 고혈압 전단계에 해당하지 않은 대상자 4,129명을 제외하였더니 2,218명이 고혈압 전단계 대상자로 나타났다. 그 중 기반조사에서 인구사회학적 특성, 생활습관, 건강 관련 특성 등의 필수 정보가 무응답인 자(n = 187), 한 번도 추적조사에 참여하지 않은 자(n = 193)를 제외하였더니, 최종 연구 분석에 포함된 대상자는 1,838명이었다(Figure 1).

Figure 1
Selection process of participants in this study.
SBP = Systolic blood pressure; DBP = Diastolic blood pressure.

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3. 연구의 변수

본 연구에서 구체적으로 포함된 변수는 선행연구에 근거하여 연구 목적에 맞게 추출하였으며, 고혈압 전단계 성인의 비만 인체측정지수(독립변수), 고혈압 발생(종속변수), 인구사회학적 특성, 생활습관 및 건강관련 특성(공변량)으로 구체적인 사항은 다음과 같다.

4. 자료 분석 방법

본 연구의 자료분석은 IBM SPSS Statistics 25.0 통계 프로그램(IBM Co.)을 사용하여 분석하였다.

첫째, 대상자의 인구사회학적 특성, 생활습관 및 건강관련 특성은 빈도와 백분율을 산출하였다.

둘째, 고혈압 전 단계 성인을 기반으로 1,000인년(person-year)당 위험 사례 수로 18년 고혈압 누적 발생률을 계산하였다. 대상자의 시간경과에 따른 변화에 대한 고혈압 누적 발생률에 대한 집단 간 생존곡선 비교는 로그순위검정(log-rank test)을 이용하고 카플란-마이어 생존분석(Kaplan-Meier curve)으로 도식화하였다.

셋째, 대상자의 고혈압 전단계의 성인이 고혈압 발생의 위험을 비교하기 위해 콕스의 비례위험 회귀모형(Cox’s proportional hazards regression model)을 이용하여 분석을 실시하였다. 단변량 분석(Model 1)과 단변량 분석에서 유의한 변수를 보정하여 분석하였다(Model 2). 위험비(hazard ratio)는 유의수준 5%에서 위험비가 1보다 큰 경우 사망위험 증가, 1보다 작은 경우 사망위험 감소로 판단하였다.

5. 윤리적 고려

KoGES는 모든 참여 대상자에게 조사 시작 전에 연구 참여에 대한 설명서를 이용하여 소요되는 시간, 이점과 불편감, 정보화된 동의를 얻어 자료구축과 관련된 윤리적 문제를 최소화하였다. 본 연구의 윤리적 고려를 위하여 전북대학교 기관 생명윤리심의위원회의 심의 면제 승인(IRB 번호: JBNU 2022-04-004-001)을 받은 후 질병관리청 국립보건연구원의 KoGES 수집 자료를 활용하기 위해 자료 분양 신청을 하였고, 심의를 거쳐 최종 승인(번호: 4851-302)을 받은 후 진행되었다. 최종 연구가 종료된 후 자료폐기 확인서를 제출하여 연구윤리규정을 준수하였다.

1. 연구 대상자의 일반적 특성

기반조사에 참여한 연구 대상자의 일반적 특성은 Table 1과 같다. 연구 대상자는 1,838명이며, 그 중 남자는 55.8%, 평균 연령은 51.86세, 고졸 이상이 86.6%이며, 소득은 200만원 미만이 62.6%로 나타났다. 중 등도의 신체활동을 하지 않은 경우가 50.8%, 주관적 건강상태는 보통인 경우 35.4%, 피로는 ‘있다’가 56.9%, 고혈압 가족력은 ‘없다’가 82.7%로 나타났다.

Table 1
Descriptive and Hazard Ratios of Hypertension according to Participant’s Characteristics (N = 1,838)

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2. 연구 대상자의 비만 인체측정지수에 따른 고혈압의 발생 비례위험

연구 대상자 1,838명을 18년 동안 추적한 총관찰인년(person-year)은 15,783.6년으로 1,000인년당 고혈압 발생률은 73.37건이다. 비만 인체측정지수 중 체질량지수는 비만이 아닌 대상자가 54.3%로 나타났고, 고혈압 발생은 비만(83.10)이 비만이 아닌 대상자(65.81)보다 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 허리둘레는 비만이 아닌 대상자가 69.8%로 나타났고, 비만(92.91)이 비만이 아닌 대상자(66.06)보다 고혈압 발생이 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 허리엉덩이비율은 비만이 아닌 대상자가 61.6%로 나타났고, 비만(89.83)이 비만이 아닌 대상자(64.17)보다 고혈압 발생이 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 체지방률은 비만이 아닌 대상자가 72.8%로 나타났으며, 비만(88.68)이 비만이 아닌 대상자(68.24)보다 고혈압 발생이 통계적으로 유의하게 높게 나타났다(Table 2).

Table 2
The Cumulative Incidence of Hypertension according to Anthropometric Incidices (N = 1,838)

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3. 연구 대상자의 비만 인체측정지수에 따른 고혈압 누적 발생률

카플란 마이어 생존분석으로 고혈압 전단계 성인의 비만 인체측정지수 상태에서 고혈압이 발생한 시점마다 구간 발생률을 구하고 이들의 누적 발생률을 도식화하였다. 또한 비만 인체측정지수의 각 그룹별 추정된 생존곡선의 동일성을 로그순위검정을 이용하여 확인하였다. 체질량지수, 허리둘레, 허리엉덩이비율, 체지방률의 생존곡선의 동일성을 확인한 결과 비만이 아닌 군과 비만군의 생존곡선이 그룹별로 차이가 있었다(p < .001). 즉, 비만 인체측정지수에 따른 고혈압 누적 발생률이 다르다고 할 수 있다(Figure 2).

Figure 2
Cumulative survival curve of hypertension according to anthropometric indices of obesity in adults with prehypertension. (A) Body mass index. (B) Waist circumference. (C) Waist hip ratio. (D) Body fat percentage.

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4. 콕스비례 위험 회귀분석 결과

콕스비례 위험 회귀분석에서 각각의 독립변수를 단변량 분석으로 확인한 결과, 성별, 연령, 교육정도, 소득수준, 고혈압 가족력, 체질량지수, 허리둘레, 허리엉덩이비율, 체지방률에 따른 고혈압 발생의 비례위험은 유의한 차이가 있었다(Table 1). 성별은 여자가 남자보다 1.17배(95% confidence interval [CI] = 1.04~1.31, p = .008) 증가하였고, 연령은 4 0대보다 6 0대가 1.66배(95% CI = 1.44~1.91, p < .001) 증가하는 것으로 나타났다. 교육 정도에 따라서는 대학졸업 이상 그룹이 0.72배(95% CI = 0.60~0.87, p = .001) 감소하는 것으로 나타났으며, 소득수준에 따라서는 400만원 이상이 0.77배(95% CI = 0.62~0.96, p = .018) 감소하는 것으로 나타났다. 고혈압 가족력은 ‘없다’가 0.84배(95% CI = 0.72~0.97, p = .018) 감소하는 것으로 나타났다.

비만 인체측정지수 중 체질량지수는 비만에서 1.28배(95% CI = 1.14~1.44, p < .001) 증가하는 것으로 나타났으며, 허리둘레는 비만에서 1.42배(95% CI = 1.26~1.60, p < .001) 증가하는 것으로 나타났다. 허리엉덩이비율은 비만에서 1 .39배(95% CI = 1.24~1.56, p < .001) 증가하는 것으로 나타났으며, 체지방률이 비만에서 1.32배(95% CI = 1.16~1.50, p < .001) 증가하는 것으로 나타났다(Table 2).

단변량 분석에서 유의했던 독립변수인 연령, 교육정도, 소득수준, 고혈압 가족력을 보정하여 콕스비례위험 회귀분석을 시행한 결과, 체질량지수, 허리둘레, 허리엉덩이비율, 체지방율에 따른 고혈압 발생의 비례위험은 유의한 차이가 있었다. 체질량지수에 따른 고혈압 발생 비례위험은 비만이 1.33배(95% CI = 1.18~1.50, p < .001)로 증가하는 것으로 나타났고, 허리둘레는 비만이 1.34배(95% CI = 1.18~1.51, p < .001) 증가하는 것으로 나타났다. 허리엉덩이비율은 비만이 1.29배(95% CI = 1.12~1.48, p < .001) 증가하는 것으로 나타났으며, 체지방율은 비만이 1 .31배(95% CI = 1.15~1.49, p < .001) 증가하는 것으로 나타났다(Table 3).

Table 3
The Hazard Ratios of Hypertension according to Anthropometric Indices of Obesity (N = 1,838)

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