한국 지역사회 거주 경도인지장애 노인의 인지기능 변화 결정요인과 노모그램: 고령화연구패널자료(2006–2018)를 활용한 후향적 연구

Hyuk Joon Kim; Hye Young Kim

doi:10.4040/jkan.24059

Articles

Page Path: HOME > J Korean Acad Nurs > Volume 55(1); 2025 > Article

Research Paper 한국 지역사회 거주 경도인지장애 노인의 인지기능 변화 결정요인과 노모그램: 고령화연구패널자료(2006–2018)를 활용한 후향적 연구: 김혁준¹, 김혜영²
Nomogram for predicting changes in cognitive function in community dwelling older adults with mild cognitive impairment based on Korea Longitudinal Study of Ageing Panel Data: a retrospective study: Hyuk Joon Kim¹, Hye Young Kim²; Journal of Korean Academy of Nursing 2025;55(1):50-63.
DOI: https://doi.org/10.4040/jkan.24059
Published online: February 7, 2025

¹원광보건대학교 간호학과

²전북대학교 간호대학, 간호과학연구소

¹Department of Nursing, Wonkwang Health Science University, Iksan, Korea

²College of Nursing, Research Institute of Nursing Science, Jeonbuk National University, Jeonju, Korea

Corresponding author: Hye Young Kim College of Nursing, Research Institute of Nursing Science, Jeonbuk National University, 567 Baekje-daero, Deokjin-gu, Jeonju 54896, Korea E-mail: tcellkim@jbnu.ac.kr

• Received: May 20, 2024 • Revised: August 9, 2024 • Accepted: November 29, 2024

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution NoDerivs License (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0) If the original work is properly cited and retained without any modification or reproduction, it can be used and re-distributed in any format and medium.

353 Views
26 Download

prev next

Full Article

Download PDF

Abstract
서론
방법
결과
고찰
결론
Article Information
References

Abstract

Purpose
This study aimed to identify factors associated with normal cognitive reversion and progression to dementia in older adults with mild cognitive impairment (MCI) residing in the community and to develop a nomogram.
Methods
This longitudinal study used secondary data from the Korea Longitudinal Study of Ageing Panel Data (2006–2018). The study included 1,262 participants aged 60 or older, with initial Mini-Mental State Examination scores ranging from 18 to 23. Data were analyzed using the Rao-Scott chi-square test, panel binary logistic regression, and receiver operating characteristic (ROC) curve in Stata ver. 17.0 (Stata Corp.).
Results
The rate of reversion from MCI to normal cognition was 37.0% after 2 years and 32.9% after 12 years. The rate of progression to dementia was 18.0% after 2 years and 30.2% after 12 years. In the nomogram for reversion to normal cognition, the most significant influences were grip strength, depression, number of meetings, age, and regular exercise, with an area under the ROC curve (AUC) of .66. In contrast, in the nomogram for progression to dementia, the most significant influences were age, grip strength, instrumental activities of daily living, number of social meetings attended, depression, and regular exercise, with an AUC of .69.
Conclusion
These nomograms can serve as an effective intervention tool for preventing dementia in the field of community health care since they can serve as a visual technique for presenting information on risk to individuals with MCI.
Key words: Aged; Cognitive dysfunction; Longitudinal studies; Nomograms

서론

1. 연구의 필요성

세계적 고령화 현상과 함께 의료수준과 생활수준의 향상으로 평균수명이 길어짐에 따라 한국의 노인인구는 2025년에는 20.3%에 이르러 초고령사회로 진입할 전망이다[1]. 이러한 빠른 노령화는 각종 노인성 질환의 급증으로 이어지며, 그 중 치매는 사회경제적 부담을 매우 증가시키는 대표적인 질환으로 관심이 집중되고 있다. 2020년 대한민국에서 65세 이상 노인 중 치매는 10.3%, 경도인지장애(mild cognitive impairment)는 22.7%로 추정되며, 경도인지장애 환자 중 약 10.0%–15.0%가 매년 알츠하이머 치매로 진행된다고 알려져 있다[2]. 경도인지장애란 정상적인 노화 과정 중에서 인지기능 저하와 치매 초기 사이에 나타나는 과도기적 인지장애에 해당하며, 일상생활의 수행능력과 지적 능력은 유지되나 전반적인 기억력과 언어능력 등 부분적인 인지기능 장애를 보이는 상태이다[3]. 그러나 경도인지장애가 있는 노인이 정상 노인군에 비해 치매 발생률이 훨씬 더 높음이 밝혀짐에 따라 치매로의 진행을 지연시키기 위한 조기진단과 적극적 중재의 중요성이 강조되고 있다[4].

경도인지장애는 시간이 지남에 따라 정상으로 회귀되거나, 경도인지장애 상태가 유지되거나, 또는 치매로 진행될 수 있다. 국내에서 경도인지장애 노인을 1–2년 동안 추적한 연구에 따르면, 정상으로 회귀된 비율은 19.9%–44.1%, 상태가 유지된 비율은 53.3%–79.4%, 그리고 치매로 진전되는 비율은 0.7%였다[5,6]. 반면, 국외의 코호트 연구에서는 3–6년 동안 정상으로 회귀된 비율이 18.6%–44.0%, 상태가 유지된 비율이 14.8%–52.0%, 그리고 치매로의 연간 진행률이 5.9%로 나타나[4,7], 보고된 비율이 연구마다 차이를 보였다. 그러나 경도인지장애 환자가 인지기능이 호전되었다 할지라도 완전히 정상으로 회귀된다는 의미는 아니며, 호전된 사람도 경도인지장애가 없는 사람에 비해 치매로 진행할 가능성이 크다는 주장도 있다[8]. 또한 경도인지장애 노인들은 기억력 감퇴나 판단력 저하로 인해 일상생활이나 의사결정에서 어려움을 겪는다. 이러한 인지기능 저하는 사회적 고립감과 정서적 불안감을 증가시켜 우울증 등 정신건강 문제로 이어질 수 있다[9,10]. 따라서 경도인지장애 노인의 인지기능 저하를 예방하여 정상으로 회귀하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해 인지기능 변화와 관련된 요인들을 발견하고 인지기능의 정상회귀를 도모하는 것이 필요하다.

선행연구에서 경도인지장애 노인이 정상으로 회귀하는 데 영향을 주는 요인은 낮은 연령, 높은 교육수준, 적극적인 여가활동, 혈압조절[8,11], 책 읽기, 많은 참여 모임 수[12] 등이었다. 특히 낮은 연령과 높은 교육수준은 뇌가 손상을 견디고 기능을 유지하게 하는 인지적 예비력을 높여 인지기능 저하를 지연시키는 중요한 요인으로 작용한다[11]. 반면에 경도인지장애에서 치매로 진전하는 데 영향을 미치는 요인은 높은 연령, 높은 우울감[13], 여성, 낮은 교육수준, 낮은 도구적 일상생활 수행능력(instrumental activities of daily living [IADL]) [14], 고혈압, 뇌혈관질환 여부[13], 당뇨병 여부[14], 적은 신체활동[14], Apolipoprotein E epsilon 4 (APOE epsilon 4) 대립유전자 존재[13] 등으로 나타났다. 우울은 신체활동 및 사회적 상호작용을 감소시켜 인지기능의 저하로 이어지고, 낮은 IADL은 일상생활에서 의존도가 높아지고, 이로 인한 사회적 고립과 낮은 자존감은 인지기능 저하로 이어질 수 있다[13,14]. 또한 고혈압이나 당뇨병 등의 만성질환은 뇌 혈류를 저하시켜 인지기능 저하를 가속화할 수 있다[13,14]. 이처럼 노인의 인지기능 변화에 영향을 미치는 요인들은 개인의 특성뿐만 아니라 다양한 사회심리적인 요인들이 복합적으로 작용할 뿐만 아니라 이러한 요인들은 생의 과정에서 누적효과를 나타낸다[15]. 따라서 노인의 인지기능 변화에 영향을 주는 요인을 정확히 파악하기 위해서는 개인적, 환경적 요인들을 시간의 흐름을 고려하여 장기적으로 평가하여야 한다. 이러한 측면에서 볼 때 국외에서는 경도인지장애 단계에서 인지기능 변화에 관한 종단적 연구들이 활발히 진행되고 있으나[16,17], 국내에서는 대부분 횡단연구에 그치고 있다[11,18]. 따라서 본 연구에서 연령 효과와 코호트 효과를 구분할 수 있는 패널자료를 이용하여 인지기능 저하에 영향을 미치는 요인을 더욱 정확하게 확인하는 것은 의미 있는 일이다.

최근 들어 질병의 위험요인을 선별하고 발병률을 예측하기 위한 도구로 노모그램(nomogram)이 많이 사용되고 있다. 노모그램은 분석을 통해 예측한 확률을 그래픽으로 나타낼 수 있는 시각적 도구로 질병에 영향을 주는 위험요인과 이를 통한 발병예측 확률까지의 정보를 한눈에 볼 수 있어 각 환자에 대한 개별화된 특정 위험을 예측할 수 있다[19]. 국외에서는 암의 재발률 및 생존율[20], 병원 내 사망률 예측[21], 치매 예측[22] 등 다양한 노모그램이 구축되었고, 국내에서는 이상지질혈증[23], 전립선암[24], 고혈압[25] 등에 대한 노모그램이 꾸준히 개발되고 있으나 간호학에서는 미흡한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 고령화연구패널조사 2006년부터 2018년까지의 자료를 이용하여 경도인지장애 노인의 인지기능 정상회귀와 치매의심 진전에 대한 위험요인을 선별하고, 인지기능 정상회귀와 치매의심 진전 확률을 예측하는 노모그램을 개발하고자 하였다. 개발된 노모그램은 지역보건기관에서 개인의 인지기능 변화를 예측하여 정상회귀 확률을 높이거나 치매의심 진전을 예방할 수 있는 치매 관리전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

2. 연구목적

본 연구의 목적은 고령화연구패널조사 자료를 이용하여 경도인지장애 노인의 인지기능 변화와 영향요인을 파악하고, 경도인지장애에서 인지기능 정상으로 회귀하거나 치매의심으로 진전되는 것을 예측하는 노모그램을 개발하는 것이다. 구체적인 목표는 다음과 같다. (1) 조사 차수별 연구대상자의 특성을 파악한다. (2) 대상자의 인지기능에 영향을 미치는 요인을 파악한다. (3) 경도인지장애에서 인지기능이 정상으로 회귀하는 요인과 치매의심으로 진전하는 요인과 위험비를 파악한다. (4) 경도인지장애에서 인지기능 정상으로의 회귀와 치매의심으로 진전을 예측하는 노모그램을 제시한다.

방법

1. 연구설계

본 연구는 60세 이상 지역사회 거주 노인의 인지기능이 시간에 따라 변화하는 데 미치는 주적적인 영향을 분석하기 위해 고령화연구패널조사 자료를 사용한 이차분석 연구이다.

2. 연구대상

본 연구의 분석자료는 고령화연구패널조사가 제공하는 원자료, 구조변환 자료, 라이트 버전 자료에서 표본을 추출하였다. 본 연구의 대상은 1차 조사 당시 60세 이상이며, 연구변수의 측정값에 특이치와 결측치가 없는 자이다. 또한 Mini-Mental State Examination (MMSE) 인지기능 점수로 치매의심(17점 이하), 경도인지장애(18–23점), 정상(24점 이상)으로 분류하였으며[3], 그 중 경도인지장애가 1,262명이었다. 일반적으로 노인은 65세로 정의하나 본 연구에서는 우리나라의 치매관리사업 적용 대상 기준과 일관된 연령 기준을 적용하고, 나아가 World Health Organization [26]이나 Alzheimer’s Disease International [27] 등 국가 간 치매 유병률 비교를 위한 활용도를 높이기 위해 대상자를 60세 이상으로 선정하였다. 본 연구대상자 선정과정은 Figure 1과 같다.

3. 연구변수

1) 인지기능

인지기능 정도를 파악하기 위하여 고령화연구패널조사 자료의 1–7차 조사 구조변화자료에서 Korean version MMSE (K-MMSE) 척도의 총점 점수를 범주화시킨 변수를 이용하였다. K-MMSE는 지남력, 기억력, 주의집중 및 계산력, 소지품용도 알기, 따라서 말하기, 명령 수행하기 등의 19문항에 대한 평가점수의 총점으로 최저 0점에서 최대 30점까지의 점수 범위를 갖는다. 점수가 높을수록 인지기능이 좋은 것으로 해석한다. K-MMSE 척도 결과를 이용하여 17점 이하이면 치매 의심, 18–23점을 인지기능 저하, 24점 이상이면 정상으로 구분하였다. 원자료에서 인지기능 점수를 1(치매 의심), 2(인지기능 저하), 3(정상)으로 구분해 놓은 변수를 본 연구에서는 Oh와 Lee [3]의 연구를 근거로 1(치매 의심), 2(경도인지장애), 3(정상)으로 재구성하여 사용하였다. 이 척도의 신뢰성 검토를 위해 내적 합치도인 Cronbach’s α 계수를 산출한 결과, 전체 패널 집단에서 .78–.79로 나타났다.

2) 인구사회학적 특성

본 연구에서의 인구사회학적 특성으로 연령, 성별, 거주 형태, 학력, 배우자 유무, 종교, 참여 모임 수를 사용하였다. 연령은 본 연구의 대상자인 60세 이상만을 선택하여 연속변수 형태로 사용하였다. 성별은 남자, 여자로 구성된 변수를 이용하였다. 거주형태는 독거와 비독거로 구분하였고, 학력은 대상자의 교육 정도를 초졸 이하, 중졸 이상으로 재범주화하여 사용하였다. 배우자의 유무는 혼인 중인 경우를 배우자가 있는 상태로 보았고, 그 외(별거, 이혼, 사별)의 상태를 배우자가 없는 상태로 재범주화하여 사용하였다. 종교는 유, 무로 재범주화하였고, 참여하는 모임 수는 참여하고 있는 모임의 종류의 합을 이용하여 생성한 변수를 사용하였다.

3) 건강생활습관

본 연구에서의 건강생활습관 변인으로는 주 1회 이상 신체활동, 흡연, 음주를 포함하였다. 주 1회 이상 신체활동은 고령화연구패널조사 자료 그대로 사용하였다. “평소에 일주일에 1회 이상 운동을 하십니까?”라는 질문에 “예”라고 답한 경우에는 주 1회 이상 신체활동을 하는 것으로, 그리고 “아니오”라고 답한 경우에는 하지 않는 것으로 구분하였다.

고령화연구패널조사 자료에서 흡연상태는 현재 담배를 피우는 경우를 ‘현재 흡연자,’ 현재는 담배를 피우지 않지만 과거에 5갑 이상의 흡연 경험이 있는 경우를 ‘과거 흡연자,’ 5갑 이상의 흡연 경험이 전혀 없는 경우를 ‘비흡연자’로 정의한다. 선행연구에 따르면, 금연 후 비교적 짧은 기간 내에 뇌로 가는 혈류가 개선되고, 니코틴의 신경독성 효과가 감소하여 작업 기억과 주의력이 향상됨으로써 인지기능 회복에 기여할 수 있다고 보고된 바 있다[28]. 이에 본 연구에서는 과거 흡연자를 비흡연자와 통합하여 ‘비흡연자’로 재범주화하였다.

또한 고령화연구패널조사 자료에서 음주상태는 평소에 가끔 또는 자주 음주하는 경우를 ‘음주자’로, 음주 경험이 있지만 현재는 음주하지 않는 경우를 ‘과거 음주자’로, 음주 경험이 전혀 없는 경우를 ‘비음주자’로 구분한다. 60세 이상의 15개 국가를 대상으로 한 대규모 국제 연구에서는 평생 금주자와 과거 음주자 간의 치매 위험에 유의미한 차이가 없음을 보고하였다[29]. 이에 본 연구에서는 과거 음주자를 비음주자와 통합하여 ‘비음주자’로 재범주화하여 분석하였다.

4) 심리적 상태

본 연구에서의 심리적 상태는 우울을 포함하였다. 우울은 고령화연구패널조사에서 한국판 우울척도 The Center for Epidemiologic Studies-Depression Scale (CES-D) Anderson form CES-D10으로 측정하였다. 우울 점수는 고령화연구패널조사에서 제공된 총합 점수를 그대로 사용하였다. 이 도구는 지난 일주일간 느낀 기분에 관해 묻는 10문항에 대해 0점(‘잠깐 그런 생각이 들었거나, 그런 생각이 들지 않았음,’ ‘가끔 그런 생각이 들었음’), 1점(‘자주 그런 생각이 들었음,’ ‘항상 그런 생각이 들었음’)으로 측정하였고, 점수 분포는 0–10점이며 점수가 높을수록 우울증상의 정도가 심한 것을 의미한다.

5) 일상생활능력

본 연구에서의 일상생활능력으로는 일상생활 수행능력(activities of daily living [ADL])과 IADL을 포함하였다. ADL, IADL 점수는 고령화연구패널조사에서 제공된 총합 점수를 그대로 사용하였다. ADL은 옷 갈아입기, 세수・양치・머리감기, 목욕・샤워하기, 식사하기, 방 밖으로 나가기, 화장실 이용하기, 대소변 조절하기를 수행하는 데 있어 다른 사람의 도움이 필요한지를 측정하는 7문항으로 구성되어 있다. ADL 척도는 0에서 7까지의 값을 가지며, 합한 점수가 높을수록 일상생활 수행에 대한 도움이 많이 필요함을 의미한다. IADL은 몸단장하기, 집안일 하기, 식사 준비하기, 빨래하기, 근거리 외출하기, 교통수단 이용하기, 물건 사기, 금전 관리하기, 전화를 걸고 받기, 약 챙겨 먹기를 수행하는 데 있어 다른 사람의 도움이 필요한지를 측정하는 10문항으로 구성되어 있다. IADL 지수화 척도는 0에서 10까지의 값을 가지며, 합한 점수가 높을수록 도구적 일상생활 수행에 대한 도움이 많이 필요함을 의미한다. 이 척도의 신뢰성 검토를 위해 내적 합치도인 Cronbach’s α 계수를 산출한 결과, 전체 패널 집단에서 ADL .97–.98, IADL .96–.97로 나타났다.

6) 신체기능

본 연구에서의 신체기능 상태는 악력을 포함하였다. 악력은 악력계를 사용하여 양손의 악력을 각각 2번씩 측정된 악력의 평균값을 의미한다.

7) 만성질환

본 연구에서의 만성질환은 현재 의사로부터 진단받은 질환이 있는지를 질문하는 문항에 “예”라고 답한 경우, 해당 질병이 있는 것으로 구분하였다. 고혈압, 당뇨병, 심장질환, 뇌혈관질환을 포함하였으며, 질환 유병상태를 유, 무로 구분하여 사용하였다.

4. 자료수집 방법

고령화연구패널조사 자료는 한국고용정보원의 고용조사 홈페이지(http://survey.keis.or.kr/)에서 개인식별정보가 삭제된 자료를 별도의 승인절차 없이 연구자가 자유롭게 내려 받아 활용할 수 있도록 공개되어 있다. 이에 따라 한국고용정보원의 고용조사 홈페이지(http://survey.keis.or.kr/)에 회원 가입한 후 1–7차 고령화연구패널조사의 원시자료 결과와 설문지 및 코드북을 내려받아 사용하였다. 본 연구에서는 자료 수집기간이 2020년 8–11월까지인 8차 고령화연구패널조사 자료를 포함하지 않았다. 이 시기에는 코로나19 팬데믹으로 인해 사회적 거리두기 단계가 강화되어 모임과 행사 제한, 종교활동 및 다중이용시설 운영 제한이 있었다. 이러한 사회적 거리두기는 경도인지장애 노인이 정상으로 회귀하거나 치매로 진행하는 데 영향을 미치는 요인, 즉 적극적인 여가활동, 참여 모임의 수, 신체활동, 우울 등에 영향을 줄 수 있기 때문이다.

고령화연구패널조사는 한국의 고령화 과정을 파악하고, 이에 대비할 수 있는 정책 수립과 학술적 연구를 위해 생산되는 기초자료로, 2006년부터 매 2년 간격으로 시행하고 있다. 고령화연구패널조사의 모집단은 제주도를 제외한 일반 가구에 거주하는 45세 이상의 국민이며, 조사 편의상 시설과 섬에 거주하는 중 고령자는 제외되었다. 표본 추출 틀은 2005년 인구주택 총조사의 조사구를 사용하였고 2006년 1차 조사에서 10,254명의 패널을 구축하고 2년 단위로 짝수 년에 시행하고 있다. 조사방법은 컴퓨터를 이용한 대인 면접방식으로 진행되었다. 고령화연구패널조사의 기존패널 표본 유지율은 7차까지 77.6%로 안정된 추세를 나타낸다. 5차 조사부터 신규패널 자료가 추가되었으나 종단연구인 본 연구의 특성상 기존패널 자료만을 분석에 이용하였다. 기존패널 자료는 현재 7차례에 걸친 추적조사와 종단가중치가 작성되었으며, 본 연구에서는 1차부터 7차에 걸친 12년 동안의 동태분석을 위해 7차 종단가중치를 적용하였다.

5. 자료분석 방법

자료분석은 Stata ver. 17.0 (Stata Corp.)을 이용하여 unweighted frequency와 weighted percentage, weighted mean과 standard error of the mean을 이용하여 분석하였으며, 시간의 흐름에 따른 차이는 Rao-Scott χ² test을 통해 분석하였다. 경도인지장애에서 인지기능 변화 결정요인을 파악하기 위해 panel multinomial logistic regression을 시행하였고, 경도인지장애에서 정상으로 회귀, 그리고 경도인지장애에서 치매의심으로의 진전에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 panel binary logistic regression을 수행하였다. 결측치가 포함된 사례는 분석에서 자동으로 제외되었다. Panel binary logistic regression 분석결과를 바탕으로 정상으로 회귀, 그리고 치매의심으로 진전을 예측하는 노모그램을 작성하였고, 노모그램의 신뢰도를 파악하기 위해 receiver operating characteristic (ROC) 곡선과 area under the curve (AUC) 값을 산출하였다.

6. 윤리적 고려

본 연구는 한국고용정보원의 고령화연구패널조사 1–7차 자료를 이용하였다. 해당 자료는 연구대상자의 개인식별정보를 포함하지 않아 연구자가 소속되어 있는 전북대학교의 연구심의위원회(institutional review board [IRB])에서 심의면제를 승인받은 후 연구를 시행하였다(IRB no., JBNU 2021-10-001).

결과

1. 연구대상자의 시간에 따른 특성

연구대상자의 평균 연령은 2006년도에 70.8세이었고, 성별은 2006년도는 남자가 28.5%, 여자가 71.5%였으나 2018년에는 여성이 81.6%로 시간이 증가할수록 남녀 비율에 유의미한 차이가 있었다(χ²=12.31, p=.031). 참여 모임 수는 2006년도에 0.78개에서 시간의 흐름에 따라 유의한 차이가 있었다(F=7.68, p<.001). ADL 점수의 경우 2006년 0.21점에서 2018년에는 0.56점으로(F=7.39, p<.001), IADL은 0.80점에서 1.47점으로(F=7.74, p<.001) 시간의 흐름에 따라 유의한 차이가 있었다. 악력은 2006년 평균 19.85 kg에서 2018년 18.54 kg이었고(F=4.02, p=.001), 만성질환 유병률은 2006년부터 2018년까지 고혈압은 38.8%에서 63.7%로(χ²=74.63, p<.001), 당뇨는 17.8%에서 33.4%로(χ²=43.06, p<.001), 심장질환은 8.5%에서 16.4%로(χ²=21.60, p=.001), 뇌혈관질환은 4.2%에서 11.4%로(χ²=28.15, p<.001) 시간의 흐름에 따라 유의한 차이가 있었다. 그러나 주 1회 이상 신체활동, 우울 정도는 유의한 차이는 보이지 않았다.

인지기능 점수를 치매의심, 경도인지장애, 정상의 세 집단으로 분류하여 추적 연수에 따라 변화를 살펴본 결과, 경도인지장애에서 치매의심으로 진전되는 비율은 2년 후 18.0%, 6년 후 23.1%, 10년 후 28.4%, 12년 후 30.2%로 나타났으며, 이는 각 시점별 비율이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고, 경도인지장애에서 정상으로 회귀되는 비율은 2년 후 37.0%, 6년 후 39.7%, 10년 후 33.6%, 12년 후 32.9%로 각 시점별 비율이 통계적으로 유의미한 차이가 있었다(χ²=18.43, p<.001) (Table 1).

2. 경도인지장애에서 인지기능 변화 결정요인

연령이 증가할 때, 경도인지장애에 그대로 있는 경우보다 치매의심으로 변화할 상대적 위험도는 8.0% 증가하였고(p<.001), 경도인지장애에 그대로 있는 경우보다 정상으로 변화할 상대적 위험도는 3.0% 감소하였다(p=.002). 학력은 경도인지장애에서 치매의심으로 변화에는 유의한 차이를 보이지 않았으나, 학력이 높을수록 경도인지장애에 그대로 있는 경우보다 정상으로 변화할 상대적 위험도는 119.0% 증가하였다(p<.001). 당뇨병이 있는 경우, 경도인지장애에서 치매의심으로의 변화에는 유의한 차이를 보이지 않았으나, 경도인지장애에 그대로 있는 경우보다 정상으로 변화할 상대적 위험도는 25.0% 감소하였다(p=.047). 주 1회 이상 신체활동을 하는 경우, 경도인지장애에서 치매의심으로 변화할 상대적 위험도는 31.0% 감소하였으며(p=.024), 경도인지장애에서 정상으로 변화할 상대적 위험도는 33.0% 증가하는(p=.017) 것으로 나타났다. 우울 점수가 높을수록 경도인지장애에서 치매의심으로 변화할 상대적 위험도는 9.0% 증가하였으며(p=.001), 경도인지장애에서 정상으로 변화할 상대적 위험도는 8.0% 감소하였다(p=.001).

IADL 점수가 증가할 때, 경도인지장애에 그대로 있는 경우보다 치매의심으로 변화할 상대적 위험도는 18.0% 증가하였고(p<.001), 경도인지장애에 그대로 있는 경우보다 정상으로 변화할 상대적 위험도는 12.0% 감소하였다(p=.001). 또한 악력이 증가할 때, 경도인지장애에서 치매의심으로 변화할 상대적 위험도는 6.0% 감소하였고(p<.001), 경도인지장애에서 정상으로 변화할 상대적 위험도는 5.0% 증가하였다(p<.001). 참여 모임 수가 증가할 때 경도인지장애에서 치매의심으로 변화할 상대적 위험도는 23.0% 감소하였고(p=.007), 경도인지장애에서 정상으로 변화할 상대적 위험도는 10.0% 증가하였다(p=.036) (Table 2).

3. 인지기능 정상회귀 및 치매의심 진전에 영향을 미치는 요인

Panel multinomial logistic regression에서 경도인지장애를 기준으로 정상회귀나 치매의심 진전에 모두 영향을 주는 것으로 확인된 결정요인을 가지고 인지기능 정상회귀 및 치매의심 진전에 영향을 미치는 요인을 확인하였다.

경도인지장애에서 정상으로 회귀할 오즈비는 연령이 1세 증가할 때 0.82배로 감소하고(95% confidence interval [CI], 0.73–0.93), 우울 점수가 1점 증가할 때 0.82배(95% CI, 0.86–0.88), IADL 점수가 1점 증가할 때 0.48배(95% CI, 0.27–0.87)로 감소하였다. 또한 주 1회 이상 신체활동을 하지 않는 경우와 비교했을 때, 신체활동을 하는 경우 정상으로 회귀할 오즈비는 1.38배(95% CI, 1.16–1.65)로 증가하였고, 악력이 1 kg 증가할 때 오즈비는 1.46배(95% CI, 1.32–1.62), 참여 모임 수가 1개 증가할 때 1.17배(95% CI, 1.05–1.31)로 증가하였다.

한편, 경도인지장애에서 치매의심으로 진전할 오즈비는 연령이 1세 증가할 때 1.79배로 증가하였고(95% CI, 1.55–2.05), 우울 점수가 1점 증가할 때 1.35배(95% CI, 1.16–1.57), IADL 점수가 1점 증가할 때 1.12배(95% CI, 1.07–1.17)로 증가하였다. 또한 주 1회 이상 신체활동을 하지 않는 경우와 비교했을 때, 신체활동을 하는 경우 치매의심으로 진전될 오즈비는 0.73배(95% CI, 0.56–0.94)로 감소하였으며, 악력이 1 kg 증가할 때 0.75배(95% CI, 0.67–0.85), 참여 모임 수가 1개 증가할 때 0.81배(95% CI, 0.70–0.94) 감소하였다(Table 3).

4. 경도인지장애에서 정상회귀와 치매의심 진전 예측 노모그램

정상회귀를 예측하는 노모그램은 경도인지장애에서 인지기능 정상회귀에 유의하게 영향을 미치는 변수들을 활용하여 개별 요소들의 영향력을 점수로 환산하고, 이들 점수의 합계인 총점수를 산출하고, 총점수에 대해 인지기능 정상회귀의 가능성을 확률 척도로 제공한다.

경도인지장애에서 인지기능 정상회귀 노모그램에 연령, 주 1회 이상 신체활동, 우울, IADL, 학력, 참여 모임 수가 포함되었다. 그 중 악력이 0–100점으로 가장 큰 분포를 보여서 가장 큰 변별력을 가진 것으로 볼 수 있고, 우울은 0–48점, IADL, 참여 모임 수는 0–33점, 연령은 0–30점, 주 1회 이상 신체활동 0–13점의 분포를 보였다. 예를 들어, 70세(23점), 주 1회 이상 신체활동을 하지 않으며(0점), 우울 점수가 8점(10점), IADL이 5점(17점), 악력이 25 kg(50점), 참여 모임 수가 2개(17점) 등으로 구성된 사람은 총점이 117점이 되며, 인지기능이 정상으로 회귀할 것으로 판단할 확률은 약 37.0% 정도로 볼 수 있다. 정상회귀 노모그램에 투입한 독립변수들로 추정한 값이 실제 인지기능 정상회귀로 판단한 집단과 얼마나 일치하는지를 알아보기 위해 ROC 곡선으로 추정한 결과 AUC는 .66이었다(Figure 2).

경도인지장애에서 치매의심 진전 노모그램에는 연령, 주 1회 이상 신체활동, 우울, IADL, 학력, 참여 모임 수가 포함되었다. 그 중 연령이 0–100점까지 가장 큰 분포를 보이고, 악력이 0–75점까지 분포하고 있어서 연령 다음으로 큰 변별력을 가진 것으로 볼 수 있고, 그 다음으로 IADL이 0–40점의 분포를, 그 다음으로 참여 모임 수, 우울이 0–30점 내외의 비슷한 분포를, 주 1회 이상 신체활동 여부는 0–13점 정도의 분포를 보였다. 치매의심 진전 노모그램에서 치매의심 진전 결정요인으로 확인된 독립변수들의 정확성을 ROC 곡선으로 추정한 결과, AUC는 .69였다(Figure 2).

고찰

본 연구는 고령화연구패널조사 자료를 이용하여 경도인지장애를 가진 한국의 60세 이상 노인에서 인지기능의 변화와 그에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위해 시도하였다. 본 연구대상자의 인지기능 변화를 살펴보면 경도인지장애에서 인지기능이 정상으로 회귀하는 비율은 2년 후 37.0%였으나, 12년 후 32.9%로 변화하였고, 치매의심으로 진전되는 비율은 2년 후 18.0%에서 12년 후에는 30.2%로 각 시점별 비율이 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 선행연구에 의하면 국내의 경우 경도인지장애 노인의 1–2년 뒤 인지기능 정상회귀율은 30.5%–44.1%, 치매진전율은 2.0%–21.0%로 차이가 있었다[18,30]. 미국의 경우 경도인지장애에 대한 적절한 중재가 없으면 치매로 진전되는 비율이 연간 약 10%–15%라고 하였으며[4], 70세 이상 지역사회 거주 경도인지장애 노인의 인지기능 변화를 5년간 추적했을 때 37.6%가 인지기능 정상으로 회귀하였고, 26.0%에서 치매로 진전된다고 보고하였다[8]. 이와 같은 차이는 연구마다 연구 모집단, 연구도구의 차이, 자료조사 시기와 추적한 연수 등이 다르기 때문으로 해석된다. 그러나 대한치매학회의 조사에 따르면 우리나라 국민의 약 58.0%가 경도인지장애에 대해 들어본 적이 없으며, 경도인지장애가 치매를 예방할 수 있는 중요한 시기라는 사실을 모르는 응답자가 약 73.0%에 달한다[31]. 따라서 경도인지장애에 대한 인식 수준을 높여 조기진단과 예방조치가 이루어질 수 있도록 하는 것이 필요하다.

본 연구결과, 인지기능 변화에 영향을 미치는 변수로는 연령, 주 1회 이상 신체활동 여부, 우울, IADL, 악력, 참여 모임 수로 나타났고, 정상회귀와 치매의심 진전에 서로 역방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연령이 증가할 때, 경도인지장애에 그대로 있는 경우보다 정상으로 변화할 상대적 위험도는 0.97배 감소하고, 경도인지장애에 그대로 있는 경우보다 치매의심으로 변화할 상대적 위험도는 1.08배 증가하였다. 이는 Gao 등[4]은 경도인지장애에서 연령이 증가하면 인지기능 정상회귀는 0.96배로 줄어든다고 하였고, Overton 등[32]은 경도인지장애 60대 노인이 80대 노인에 비해 인지기능 정상회귀가 2.19배 높은 것으로 보고하여 본 연구와 유사한 결과를 보였다. 연령이 증가함에 따라 뇌의 회색질 및 백색질의 양이 줄어들어 뇌 위축이 발생하고, 이에 따라 전반적인 인지기능이 저하된다고 알려져 있다[33]. 따라서 평균수명의 증가에 맞추어 노인들에게 주기적인 인지기능검사를 시행하는 것이 바람직하다. 연령이 낮은 집단에는 인지기능 향상과 유지를 위한 다각적인 간호중재를 제공하고, 연령이 높은 고령자에게는 인지기능 저하를 조기에 발견하여 치매로 진행되는 것을 예방하기 위한 모니터링 등 연령별 접근전략이 요구된다.

본 연구결과, 주 1회 이상 신체활동을 하는 군이 하지 않는 군보다 경도인지장애에서 정상으로 변화할 상대적 위험도는 1.33배 높고, 경도인지장애에서 치매의심으로 변화할 상대적 위험도는 0.69배 낮아지는 것으로 나타났다. 이는 주 1회 이상의 신체활동이 경도인지장애 노인의 치매진전을 예방하는 데 도움이 될 수 있다는 연구결과를 뒷받침한다[34]. 노인에서 운동은 근육량과 근력을 증가시키고, 뇌 혈액순환을 촉진하여 인지기능을 유지하거나 개선하며[35], 스트레스 및 치매의 위험을 감소시킬 수 있다[36]. 따라서 노년기에는 저강도 운동이라도 규칙적으로 실시하여 신체기능을 향상시키는 적극적인 전략이 필요하다. 다만, 본 연구에서 신체활동 변수를 ‘주 1회 이상 신체활동 여부’로 단순화하여 사용한 것은 몇 가지 제한점이 있을 수 있다. 신체활동의 빈도뿐만 아니라 운동의 강도, 지속시간, 종류 등은 인지기능에 상이한 영향을 미칠 수 있으나 본 연구에서는 이를 고려하지 못하였다. 이에 따라 신체활동이 인지기능에 미치는 영향에 대한 정확한 평가에 제한이 있을 수 있고, 신체활동을 단일 기준으로 분류하면서 다양한 형태의 신체활동을 포함하지 못해 연구결과의 해석에 주의가 필요하다. 후속 연구에서는 보다 다양한 신체활동의 세부적 요소를 포함하여 인지기능에 미치는 영향을 보다 심층적으로 분석한 연구가 필요할 것으로 보인다.

신체기능 중 악력은 전반적인 근력, 근육량, 영양상태를 평가하는 간편하고 유용한 도구이다[37]. Rantanen 등[38]은 악력은 노인의 건강지표로서 신체기능과 비례하며, 악력이 약할 경우 치매를 유발하고 사망률과도 관련이 있음을 보고하였다. 본 연구에서 악력은 시간의 흐름에 따라 유의한 감소를 나타내지 않았으나, Choi와 Kim [39]의 연구에서는 연령이 높아짐에 따라 악력이 감소한다고 하여 본 연구와 차이를 보였다. 노인의 악력 저하는 초기 경도인지장애의 발생과 연관이 높은 변수[40]일 뿐만 아니라 신경근육계의 전반적인 기능 저하를 반영하므로 연령보다는 주관적 건강과 밀접한 관련이 있다고 알려져 있다[41]. 본 연구에서 악력이 높아질수록 경도인지장애에서 정상으로 변화할 상대적 위험도는 1.05배로 증가하고, 경도인지장애에서 치매의심으로 변화할 상대적 위험도는 0.94배로 감소하는 것으로 나타났다. 이는 모든 공변량을 통제한 뒤에도 노인의 악력이 인지기능에 정적인 영향을 나타냈다는 선행연구의 결과와 일치하였다[39,41]. 악력은 전신 근력의 대표적인 지표로, 강한 근력은 뇌 혈류량 증가와 같은 긍정적인 효과를 통해 인지기능 유지에 기여할 수 있다[38]. 따라서 지역사회 보건기관에서 인지기능 선별검사와 함께 악력 변화를 주기적으로 확인하고 관리하는 체계를 구축한다면, 인지기능 저하를 조기에 발견하고 적절한 중재를 통해 치매로의 진행을 예방하는 데 기여할 수 있다.

노인을 대상으로 평가하는 ADL이나 IADL은 일상생활의 수행능력을 평가하는 중요한 지표로 사용되는데, IADL은 ADL보다 복잡하고 환경과의 상호작용이 요구되어 인지기능과 관련이 깊다[42]. 본 연구결과 대상자의 연령증가에 따라 ADL이나 IADL 정도가 지속적으로 증가하여 일상생활에서의 의존도가 높아지는 것으로 나타났다. 대부분의 연구에서도 동일한 결과를 나타내고 있어[14,43,44], 인간은 대부분 노화 과정을 겪으면서 신체적 변화로 ADL 및 IADL의 저하가 나타남을 알 수 있다. 본 연구에서 ADL은 인지기능 변화에 유의한 영향을 미치지 않았지만, IADL 점수가 높아질수록 경도인지장애에 그대로 있는 경우보다 정상으로 변화할 상대적 위험도는 0.88배로 감소하고, 경도인지장애에 그대로 있는 경우보다 치매의심으로 변화할 상대적 위험도는 1.18배 증가하는 것으로 나타났다. 이는 Eom과 Ha [18]는 IADL 의존도가 증가할수록 치매로 진전될 가능성이 1.17배 증가한다고 하였고, Choi와 Kim [39]은 IADL이 높을수록 인지기능이 낮다고 하여 본 연구결과를 지지하였다. IADL의 손상은 아직 치매로 진행되기 이전 단계인 경도인지장애가 있는 사람에게도 나타나며, 특히 알츠하이머 치매로 발전할 가능성이 큰 기억상실형 경도인지장애 환자들에게서 많이 나타나는 것으로 알려져 있다[45]. 이는 IADL이 단순한 신체활동 이상의 복잡한 인지기능을 요구하기 때문에, 기억상실형 경도인지장애 환자나 경도의 알츠하이머 치매 환자는 미세한 인지 손상만으로도 일상생활에서 제한을 겪을 수 있다는 점을 의미한다. 따라서 경도인지장애 및 초기 치매 환자가 기억력, 계산력 등의 인지기능 저하로 인해 IADL에서 어려움을 겪는다는 점을 고려할 때, 환자들이 일상생활에서 독립적으로 생활할 수 있도록 IADL에 초점을 둔 인지재활 프로그램을 개발하고, 이에 관한 연구를 수행할 필요가 있다.

노년기에는 신체적, 생리적 변화, 고독감, 생활양식의 변화 등 다양한 원인에 의해 우울증이 발병할 수 있다[44]. 우울증은 여러 선행연구에서 인지기능 저하와의 관련성이 확인되었고[13,42,44], 본 연구에서는 우울 점수가 높아질수록 경도인지장애에서 정상으로 변화할 상대적 위험도는 0.92배로 감소하고, 경도인지장애에서 치매의심으로 변화할 상대적 위험도는 1.09배 증가하는 것으로 나타났다. Aajami 등[9]은 우울장애가 있는 노인 집단에서 인지기능 저하가 나타날 위험이 2배가량 높다고 하였고, Wilson 등[10]은 우울증상이 있는 노인이 그렇지 않은 노인보다 약 20.0% 인지기능 저하 속도가 빠른 것으로 보고하였다. 따라서 지역사회 노인들의 우울을 주기적으로 평가하고 여가활동이나 사회활동의 참여를 격려하는 등 노인의 우울증 예방을 위한 적극적인 대책이 필요하다고 생각된다.

노년기에 여가활동이나 사회활동의 참여는 인지기능 장애 및 치매 발생을 예방할 수 있는 유용한 중재수단으로 관심을 받고 있다[46]. 사회활동은 신체기능을 활성화하고, 뇌에 새로운 자극을 제공함으로써 인지기능을 유지할 수 있게 한다[46]. 본 연구에서 종교, 여가, 친교, 자원봉사 등을 포함한 참여 모임 수가 많을수록 경도인지장애에서 정상으로 변화할 상대적 위험도는 1.10배로 증가하고, 경도인지장애에서 치매의심으로 변화할 상대적 위험도는 0.77배 감소하는 것으로 나타났다. Aartsen 등[47]은 사회참여와 인지기능은 관련이 없다고 하여 본 연구와는 차이가 있었으나 대부분의 연구에서는 여가활동에 활발하게 참여하는 군이 그렇지 않은 군에 비해 인지기능 장애 발생위험이 감소하였으며 치매 발생의 위험은 낮아짐을 보고하였다[46,48]. 사회활동에 참여하는 개인은 모임 속에서 자신의 능력을 발휘하기 위해 노력하며, 이로 인해 뇌의 인지활동이 자극을 받아 뇌의 활동성을 유지하고 신경가소성을 촉진하여 인지기능을 유지 및 향상시킬 수 있다[46]. 본 연구에서 대상자의 참여 모임 수는 나이가 증가함에 따라 지속적으로 감소하였다. 사회활동 참여는 다양한 자원 및 지역사회 프로그램의 확충을 통해 쉽게 향상될 수 있는 요소이므로[48], 인지기능에 문제가 있는 노인들이 지속적으로 사회활동에 참여할 수 있도록 돕는 다양한 수준의 노력이 필요하다.

이상에서 인지기능 변화에 영향을 주는 요인을 기반으로 경도인지장애로부터 인지기능 정상회귀와 치매의심 진전에 영향을 미치는 요인을 시각화하고 예측확률을 계산할 수 있는 노모그램을 구축하고, ROC를 통해 정확도를 확인하였다. 연령, 주 1회 이상 신체활동, 우울, IADL, 악력, 참여 모임 수는 경도인지장애에서 인지기능 정상회귀와 치매의심 진전에 서로 역방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 노모그램에서 인지기능 정상회귀에 가장 큰 영향을 미친 요인은 악력으로 0–100점의 범위를 나타내었고, 다음으로 우울, 참여 모임 수, IADL, 연령, 주 1회 이상 신체활동의 순서로 영향력이 높았다. 구축된 노모그램의 AUC는 .66으로 정상회귀와 관련된 변수의 추가 탐색이 필요하다.

이에 비해 치매의심 진전에 가장 큰 영향을 미친 요인은 연령으로 0–100점의 범위를 나타내었고, 다음으로 악력, IADL, 참여 모임 수, 우울, 주 1회 이상 신체활동의 순서로 영향력이 높았다. 구축된 노모그램의 AUC는 .69였다. 연령은 치매의심 진전 노모그램에서 0–100점 범위를 나타내어 영향력이 가장 컸지만, 정상회귀 노모그램에서는 0–30점으로 영향력이 많이 감소하여 연령은 정상회귀보다는 치매의심 진전에 훨씬 중요한 요인임을 확인하였다. 반면에 악력은 정상회귀에서는 0–100점 범위로 매우 큰 영향력을 보이며, 치매의심 진전에서도 0–75점으로 큰 변별력을 보여 노년기에 악력과 인지기능의 변화와는 매우 밀접한 관련이 있음을 알 수 있었다.

선행연구에서 구축된 치매진전 노모그램과 본 연구를 비교해보면, Jang 등[49]은 연령, 치매유형, 중증도, APOE epsilon 4 유전자 등을 이용하여 경도인지장애에서 치매로 진전되는 노모그램을 구축한 결과, 연령이 0–100점 범위로 가장 큰 영향요인이었고, AUC는 .75였다. 또한 중국에서 Huang 등[22]은 magnetic resonance imaging (MRI) 영상, 임상정보, 뇌척수액 생체지표(amyloid-beta peptides), MMSE, Geriatric Depression Scale, Neuropsychiatric Inventory Questionnaire, Alzheimer’s Disease Assessment Scale을 예측변수로 투입하여 노모그램을 구축한 결과, MRI 영상의 영향력이 0–100점의 범위로 가장 큰 것으로 나타났고, 노모그램의 AUC는 .96으로 확인되었다. 이와 같이 치매진전을 예측하는 노모그램의 예측 정확도를 높일 수 있는 중요한 변수로는, 현재 임상에서 치매 선별을 위한 강력한 도구로 사용되고 있는 MRI 영상이나 유전자검사와 같은 임상지표가 있음을 알 수 있었다. AUC의 면적이 .60 이상이면 의미가 있다는 연구결과에 따라 본 연구의 노모그램은 인지기능 변화를 예측하는 데 신뢰할 만하다고 할 수 있다[50]. 또한 본 연구에서 개발된 노모그램은 MRI 영상 등 고비용의 의학적 진단 이전 단계에서 경도인지장애 노인을 대상으로 간편하고 안전하게 측정할 수 있는 변수들을 사용하여 치매안심센터 등 지역사회 보건기관에서 정상회귀와 치매의심 진전을 예측할 수 있다는 장점이 있다. 한국 노인인구 전체를 모집단으로 장기간 추적 관찰한 종단 분석이므로 대표성을 지니며, 인지기능 정상회귀와 치매의심 진전의 영향요인을 양방향으로 파악하고 노모그램을 제시했다는 점에서 의미가 있다.

본 연구의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 인지기능 수준을 K-MMSE를 이용하여 측정하고 범주화함으로써 인지기능 점수의 변화 폭이 크더라도 절단점(cut-off point) 내의 변화라면 반영되지 않는 문제점이 발생할 수 있다. 둘째, 본 연구에서는 이차자료 사용의 한계로 인해 노모그램의 예측력이 .66으로 다소 낮게 나타나, 추후 임상적 또는 생리학적 지표 등을 포함한 연구를 통해 보다 예측력을 높일 필요가 있다. 셋째, 신체활동과 인지기능 변화의 관계를 규명하는 데 있어 본 연구에서는 주 1회 이상 신체활동만을 변수로 단순화하였으므로, 추후 운동의 빈도나 강도를 구체화하여 인지기능에 미치는 영향을 보다 정확하게 규명할 필요가 있다. 넷째, 본 연구에서는 과거 흡연자를 비흡연자와 통합하여 재범주화함으로써 흡연의 누적 효과보다는 현재 흡연상태의 즉각적인 영향을 분석하였다. 금연 후 뇌혈류 개선 및 니코틴의 신경독성 감소가 인지기능 회귀에 기여할 수 있다는 점을 고려할 때[28], 이러한 재범주화는 흡연상태와 인지기능 간의 관계를 평가하는 데 유용할 수 있다. 그러나 흡연의 장기적 누적 효과나 세부적인 흡연 패턴을 반영하지 못한 한계가 있다. 다섯째, 과거 음주자를 비음주자와 통합하여 분석함으로써 음주의 즉각적인 영향에 중점을 두었으나, 음주의 세부적인 패턴, 즉 음주 빈도나 음주량에 따른 인지기능 변화를 평가하지 못했다. 마지막으로, 본 연구는 고령화연구패널조사 자료에 포함된 변수 외의 다른 변수를 고려하지 못한 제한점이 있으므로, 향후 연구에서는 노인의 인지기능 변화를 예측할 수 있는 보다 다양한 변수를 포함할 필요가 있다.

결론

12년간의 고령화연구패널조사 자료를 기반으로, 경도인지장애에서 인지기능 정상회귀와 치매의심 진전에 영향을 미치는 요인을 확인한 결과, 연령, 주 1회 이상의 신체활동 여부, 우울, IADL, 악력, 그리고 참여 모임 수가 정상회귀와 치매의심 진전에 각각 반대 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 개발한 노모그램은 지역사회의 보건의료현장에서 경도인지장애의 인지기능 변화를 주기적으로 평가하고 위험 대상자를 선별함으로써 치매 예방을 위한 간호 중재전략을 개발하는 데 근거를 제공할 수 있다. 또한 각 대상자의 위험도를 시각적으로 제시해 줌으로써 치매 예방교육을 위한 효과적인 도구로 활용될 수 있다.

Article Information

Conflicts of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Acknowledgements

This manuscript is a condensed version of the first author’s doctoral dissertation from Jeonbuk National University in 2022.

Data Sharing Statement

Please contact the corresponding author for data availability.

Author Contributions

Conceptualization or/and Methodology: HJK, HYK. Data curation or/and Analysis: HJK. Investigation: HJK, HYK. Project administration or/and Supervision: HYK. Resources or/and Software: HJK. Visualization: HJK. Writing: original draft or/and Review & Editing: HJK, HYK.

Figure 1.

Flow chart of the filtering process of the study participants. KLoSA, Korea Longitudinal Study of Ageing; MMSE, Mini-Mental State Examination.

Figure 2.

Nomogram for predicting cognitive functional changes. (A) Nomogram for predicting reversion to normal cognition. (B) Accuracy of predicting reversion to normal cognition. (C) Nomogram for predicting progression to dementia. (D) Accuracy of predicting progression to dementia. Est., estimates; IADL, instrumental activities of daily living; PV+, positive predictive value PV-, negative predictive value; SE, standard error.

Table 1.

Characteristics of subjects by year

Characteristic	Year							Rao-Scott χ² or Wald F (p)
Characteristic	2006^a)	2008	2010	2012	2014	2016	2018	Rao-Scott χ² or Wald F (p)
No. of participants	1,262	1,074	958	888	794	700	596
Demographic characteristics
Age (yr)	70.8±6.64	72.6±6.52	74.4±6.35	75.9±6.28	77.6±6.09	78.8±5.63	80.1±5.43	167.88 (<.001)
Gender								12.31 (.031)
Men	379 (28.5)	310 (27.0)	269 (25.8)	239 (24.3)	203 (22.6)	170 (21.4)	132 (18.4)
Women	883 (71.5)	764 (73.0)	689 (74.2)	649 (75.7)	591 (77.4)	530 (78.6)	464 (81.6)
Household type								59.94 (<.001)
Living alone	212 (16.2)	203 (20.2)	209 (23.7)	209 (26.0)	218 (32.1)	204 (31.6)	200 (37.5)
Living with others	1,050 (83.8)	871 (79.8)	749 (76.3)	679 (74.0)	576 (67.9)	496 (68.4)	396 (62.5)
Education								0.42 (.995)
≥Middle	185 (14.7)	146 (14.1)	130 (14.0)	121 (14.3)	105 (14.3)	91 (14.5)	76 (14.2)
≤Elementary	1,076 (85.3)	928 (85.9)	828 (86.0)	767 (85.7)	689 (85.7)	609 (85.5)	520 (85.8)
Spouse								34.61 (<.001)
With	761 (61.5)	631 (58.8)	540 (55.3)	488 (52.5)	415 (49.3)	338 (45.9)	279 (43.4)
Without	501 (38.5)	443 (41.2)	418 (44.7)	400 (47.5)	379 (50.7)	362 (54.1)	317 (56.6)
Religion								36.99 (<.001)
Yes	969 (56.0)	757 (55.7)	785 (51.0)	844 (54.0)	799 (42.8)	839 (41.1)	884 (38.6)
No	566 (44.0)	505 (44.3)	477 (49.0)	418 (46.0)	463 (57.2)	423 (58.9)	378 (61.4)
No. of social meetings attended	0.78±0.72	0.82±0.74	0.72±0.70	0.72±0.69	0.70±0.65	0.66±0.63	0.53±0.65	7.68 (<.001)
Health-related lifestyle behaviors
Physical activity at least once a week								5.50 (.358)
Yes	314 (25.4)	244 (24.3)	192 (20.7)	186 (21.1)	147 (20.3)	140 (22.6)	125 (22.2)
No	948 (74.6)	830 (75.7)	766 (79.3)	702 (78.9)	647 (79.7)	560 (77.4)	471 (77.8)
Smoking								0.74 (.981)
Yes	161 (12.5)	236 (21.2)	217 (21.4)	198 (20.9)	179 (20.9)	153 (20.1)	124 (18.3)
No	1,100 (87.5)	838 (78.8)	741 (78.6)	690 (79.1)	615 (79.1)	547 (79.9)	467 (81.7)
Drinking								0.24 (.999)
Yes	311 (24.2)	344 (31.8)	316 (32.6)	291 (32.6)	258 (32.3)	227 (33.0)	194 (32.3)
No	951 (75.8)	730 (68.2)	642 (67.4)	597 (67.4)	536 (67.7)	472 (67.0)	401 (67.7)
Psychological status: depression	1.80±2.10	2.44±2.51	2.34±2.41	2.30±2.56	2.35±2.28	2.27±2.08	2.26±2.27	0.67 (.644)
ADL	0.21±0.96	0.19±0.93	0.30±1.26	0.42±1.49	0.47±1.60	0.47±1.55	0.56±1.70	7.39 (<.001)
Instrumental ADL	0.80±1.97	0.79±2.11	0.98±2.46	1.12±2.65	1.28±2.85	1.38±2.88	1.47±3.04	7.74 (<.001)
Physical function: grip strength	19.85±6.81	19.54±6.48	18.26±6.06	18.85±6.83	19.50±7.32	19.00±7.17	18.54±6.95	4.02 (.001)
Chronic disease
Hypertension								74.63 (<.001)
Yes	500 (38.8)	482 (44.4)	494 (51.9)	479 (54.5)	464 (59.4)	427 (62.7)	371 (63.7)
No	762 (61.2)	592 (55.6)	464 (48.1)	409 (45.5)	330 (40.6)	273 (37.3)	225 (36.3)
Diabetes								43.06 (<.001)
Yes	226 (17.8)	213 (19.9)	210 (22.4)	211 (24.6)	215 (27.9)	206 (30.9)	187 (33.4)
No	1,036 (82.2)	861 (80.1)	748 (77.6)	677 (75.4)	579 (72.1)	494 (69.1)	409 (66.6)
Heart disease								21.60 (.001)
Yes	111 (8.5)	105 (9.7)	107 (11.2)	108 (12.1)	115 (14.6)	107 (15.4)	93 (16.4)
No	1,151 (91.5)	969 (90.3)	851 (88.8)	780 (87.9)	679 (85.4)	593 (84.6)	503 (83.6)
Cerebrovascular disease								28.15 (<.001)
Yes	51 (4.2)	57 (5.3)	75 (7.6)	81 (8.6)	77 (9.4)	73 (10.4)	71 (11.4)
No	1,211 (95.8)	1,017 (94.7)	883 (92.4)	807 (91.4)	717 (90.6)	627 (89.6)	525 (88.6)
Cognitive function								18.43 (<.001)
Suspected dementia		207 (18.0)	230 (23.3)	201 (23.1)	209 (26.6)	195 (28.4)	177 (30.2)
Mild cognitive impairment	1,262 (100.0)	470 (45.0)	346 (39.0)	314 (37.2)	270 (36.0)	241 (38.0)	206 (36.9)
Normal		364 (37.0)	331 (37.7)	319 (39.7)	269 (37.4)	216 (33.6)	177 (32.9)

Values are presented as number, mean±standard error, or unweighted count (weighted %).

ADL, activities of daily living.

^a)Baseline survey.

Table 2.

Multinomial logistic regression for cognitive functional groups

Variable	Suspected dementia vs. MCI		Normal vs. MCI
Variable	RRR (95% CI)	p	RRR (95% CI)	p
Age	1.08 (1.06 to 1.11)	<.001	0.97 (0.95 to 0.99)	.002
Education (≥middle)^a)	1.41 (0.87 to 2.29)	.165	2.19 (1.50 to 3.19)	<.001
Diabetes (yes)^a)	1.21 (0.89 to 1.65)	.229	0.75 (0.57 to 0.99)	.047
Physical activity at least once a week (yes)^a)	0.69 (0.51 to 0.95)	.024	1.33 (1.05 to 1.68)	.017
Depression	1.09 (1.03 to 1.14)	.001	0.92 (0.88 to 0.97)	.001
Instrumental activities of daily living	1.18 (1.11 to 1.25)	<.001	0.88 (0.82 to 0.95)	.001
Grip strength	0.94 (0.92 to 0.96)	<.001	1.05 (1.03 to 1.06)	<.001
No. of social meetings attended	0.77 (0.63 to 0.93)	.007	1.10 (0.98 to 0.99)	.036
(intercept)	0.01 (0.00 to 0.02)	<.001	1.33 (0.29 to 5.99)	.714

Values are presented as (95%).

CI, confidence interval; MCI, mild cognitive impairment; RRR, relative risk ratio.

^a)The references were cognitive function (normal), education (≤elementary), diabetes (no), and physical activity at least once a week (no).

Table 3.

Odds ratios for reversion to normal cognition and progression to dementia

Variable	Reversion to normal cognition		Progression to dementia
Variable	OR (95% CI)	p	OR (95% CI)	p
Age	0.82 (0.73 to 0.93)	.001	1.79 (1.55 to 2.05)	<.001
Physical activity at least once a week (yes)^a)	1.38 (1.16 to 1.65)	<.001	0.73 (0.56 to 0.94)	.015
Depression	0.82 (0.86 to 0.88)	<.001	1.35 (1.16 to 1.57)	<.001
Instrumental activities of daily living	0.48 (0.27 to 0.87)	.015	1.12 (1.07 to 1.17)	<.001
Grip strength	1.46 (1.32 to 1.62)	<.001	0.75 (0.67 to 0.85)	<.001
No. of social meetings attended	1.17 (1.05 to 1.31)	.007	0.81 (0.70 to 0.94)	.005
(intercept)	0.01 (0.00 to 0.02)		0.01 (0.00 to 0.02)

CI, confidence interval; OR, odds ratio.

^a)The reference group was physical activity at least once a week (no).

References

1. Statistics Korea. Estimated population by major age groups. [Internet]. Statistics Korea; c2021 [cited 2024 Nov 9]. Available from: https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1BPA003&vw_cd=MT_ZTITLE&list_id=A41_10&seqNo=&lang_mode=ko&language=kor&obj_var_id=&itm_id=&conn_path=MT_ZTITLE
2. National Institute of Dementia. Korean dementia observatory 2021. National Institute of Dementia; 2022. Report No.: NMC-2022-0031-10.
3. Oh E, Lee AY. Mild cognitive impairment. J Korean Neurol Assoc. 2016;34(3):167-175. http://doi.org/10.17340/jkna.2016.3.1Article
4. Gao Q, Gwee X, Feng L, Nyunt MS, Feng L, Collinson SL, et al. Mild cognitive impairment reversion and progression: rates and predictors in community-living older persons in the Singapore Longitudinal Ageing Studies Cohort. Dement Geriatr Cogn Dis Extra. 2018;8(2):226-237. https://doi.org/10.1159/000488936Article PubMed PMC
5. Chung SM, Park JC, Moon JS, Lee JY. Novel nomogram for screening the risk of developing diabetes in a Korean population. Diabetes Res Clin Pract. 2018;142:286-293. https://doi.org/10.1016/j.diabres.2018.05.036Article PubMed
6. Shim SM, Song J, Kim JH, Jeon JP. Conversion pattern and predictive factor of mild cognitive impairment in elderly Koreans. Arch Gerontol Geriatr. 2016;64:146-150. https://doi.org/10.1016/j.archger.2016.02.007Article PubMed
7. Kaduszkiewicz H, Eisele M, Wiese B, Prokein J, Luppa M, Luck T, et al. Prognosis of mild cognitive impairment in general practice: results of the German AgeCoDe study. Ann Fam Med. 2014;12(2):158-165. https://doi.org/10.1370/afm.1596Article PubMed PMC
8. Roberts RO, Knopman DS, Mielke MM, Cha RH, Pankratz VS, Christianson TJ, et al. Higher risk of progression to dementia in mild cognitive impairment cases who revert to normal. Neurology. 2014;82(4):317-325. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000000055Article PubMed PMC
9. Aajami Z, Kazazi L, Toroski M, Bahrami M, Borhaninejad V. Relationship between depression and cognitive impairment among elderly: a cross-sectional study. J Caring Sci. 2020;9(3):148-153. https://doi.org/10.34172/jcs.2020.022Article PubMed PMC
10. Wilson RS, Mendes De Leon CF, Bennett DA, Bienias JL, Evans DA. Depressive symptoms and cognitive decline in a community population of older persons. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2004;75(1):126-129. PubMed PMC
11. Park H, Ha J. Prediction models of mild cognitive impairment using the Korea Longitudinal Study of Ageing. J Korean Acad Nurs. 2020;50(2):191-199. https://doi.org/10.4040/jkan.2020.50.2.191Article PubMed
12. Jang AR, Yoon JY. Factors affecting reversion from mild cognitive impairment to normal cognition in midlife to later life in Korea: a national population study. Geriatr Gerontol Int. 2019;19(11):1129-1135. https://doi.org/10.1111/ggi.13783Article PubMed
13. Li JQ, Tan L, Wang HF, Tan MS, Tan L, Xu W, et al. Risk factors for predicting progression from mild cognitive impairment to Alzheimer’s disease: a systematic review and meta-analysis of cohort studies. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2016;87(5):476-484. https://doi.org/10.1136/jnnp-2014-310095Article PubMed
14. Cooper C, Sommerlad A, Lyketsos CG, Livingston G. Modifiable predictors of dementia in mild cognitive impairment: a systematic review and meta-analysis. Am J Psychiatry. 2015;172(4):323-334. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2014.14070878Article PubMed
15. Dannefer D. Cumulative advantage/disadvantage and the life course: cross-fertilizing age and social science theory. J Gerontol B Psychol Sci Soc Sci. 2003;58(6):S327-S337. https://doi.org/10.1093/geronb/58.6.s327Article PubMed
16. Johnson DK, Storandt M, Morris JC, Galvin JE. Longitudinal study of the transition from healthy aging to Alzheimer disease. Arch Neurol. 2009;66(10):1254-1259. https://doi.org/10.1001/archneurol.2009.158Article PubMed PMC
17. Palmer K, Berger AK, Monastero R, Winblad B, Bäckman L, Fratiglioni L. Predictors of progression from mild cognitive impairment to Alzheimer disease. Neurology. 2007;68(19):1596-1602. https://doi.org/10.1212/01.wnl.0000260968.92345.3fArticle PubMed
18. Eom S, Ha JY. Factors influencing reversion to normal cognition and progression to dementia in elderly with mild cognitive impairment: analysis of the Korean Longitudinal Study of Ageing. J Korean Gerontol Nurs. 2021;23(3):297-310. https://doi.org/10.17079/jkgn.2021.23.3.297Article
19. Liu Y, Wei K, Cao X, Jiang L, Gu N, Feng L, et al. Development and validation of a nomogram based on motoric cognitive risk syndrome for cognitive impairment. Front Aging Neurosci. 2021;13:618833. https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.618833Article PubMed PMC
20. Chen D, Liu Z, Liu W, Fu M, Jiang W, Xu S, et al. Predicting postoperative peritoneal metastasis in gastric cancer with serosal invasion using a collagen nomogram. Nat Commun. 2021;12(1):179. https://doi.org/10.1038/s41467-020-20429-0Article PubMed PMC
21. Li L, Fang X, Cheng L, Wang P, Li S, Yu H, et al. Development and validation of a prognostic nomogram for predicting in-hospital mortality of COVID-19: a multicenter retrospective cohort study of 4086 cases in China. Aging (Albany NY). 2021;13(3):3176-3189. https://doi.org/10.18632/aging.202605Article PubMed PMC
22. Huang K, Lin Y, Yang L, Wang Y, Cai S, Pang L, et al. A multipredictor model to predict the conversion of mild cognitive impairment to Alzheimer’s disease by using a predictive nomogram. Neuropsychopharmacology. 2020;45:358-366. https://doi.org/10.1038/s41386-019-0551-0Article PubMed
23. Kim MH, Seo JH, Lee JY. Nomogram building to predict dyslipidemia using a naive Bayesian classifier model. Korean J Appl Stat. 2019;32(4):619-630. https://doi.org/10.5351/KJAS.2019.32.4.619Article
24. Sung JW, Shin D, Park YH, Cho HJ, Ha US, Hong SH, et al. Development of a multiparametric magnetic resonance imaging-based nomogram for clinically insignificant prostate cancer. Korean J Urol Oncol. 2020;18(3):222-229. https://doi.org/10.22465/kjuo.2020.18.3.222Article
25. Kim MH, Shin MS, Lee JY. Comparison of nomograms designed to predict hypertension with a complex sample. Korean J Appl Stat. 2020;33(5):555-567. https://doi.org/10.5351/KJAS.2020.33.5.555Article
26. World Health Organization. Global status report on the public health response to dementia. World Health Organization; 2021. 137 p.
27. Alzheimer’s Disease International. World Alzheimer report 2015: the global impact of dementia: an analysis of prevalence, incidence, cost and trends. Alzheimer's Disease International; 2015. 88 p.
28. Mons U, Schöttker B, Müller H, Kliegel M, Brenner H. History of lifetime smoking, smoking cessation and cognitive function in the elderly population. Eur J Epidemiol. 2013;28:823-831. https://doi.org/10.1007/s10654-013-9840-9Article PubMed
29. Mewton L, Visontay R, Hoy N, Lipnicki DM, Sunderland M, Lipton RB, et al. The relationship between alcohol use and dementia in adults aged more than 60 years: a combined analysis of prospective, individual-participant data from 15 international studies. Addiction. 2023;118(3):412-424. https://doi.org/10.1111/add.16035Article PubMed
30. Chung JY, Yoon HJ, Kim H, Choi KY, Lee JJ, Lee KH, et al. Reversion from mild cognitive impairment to normal cognition: false-positive error or true restoration thanks to cognitive control ability? Neuropsychiatr Dis Treat. 2019;15:3021-3032. https://doi.org/10.2147/NDT.S223958Article PubMed PMC
31. Lee YJ. “Don't know much about mild cognitive impairment” 58%...urgent need for public awareness improvement. Doctors News [Internet]. 2022 Sep 19 [cited 2024 Jul 27]. Available from: https://doctorsnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=146176
32. Overton M, Pihlsgård M, Elmståhl S. Diagnostic stability of mild cognitive impairment, and predictors of reversion to normal cognitive functioning. Dement Geriatr Cogn Disord. 2020;48(5-6):317-329. https://doi.org/10.1159/000506255Article PubMed
33. Lee IO. Importance of perioperative management of geriatric anesthesia. J Korean Med Assoc. 2017;60(5):356-357. https://doi.org/10.5124/jkma.2017.60.5.356Article
34. Kim YJ, Han KD, Baek MS, Cho H, Lee EJ, Lyoo CH. Association between physical activity and conversion from mild cognitive impairment to dementia. Alzheimers Res Ther. 2020;12(1):136. https://doi.org/10.1186/s13195-020-00707-1Article PubMed PMC
35. Iuliano E, di Cagno A, Cristofano A, Angiolillo A, D’Aversa R, Ciccotelli S, et al. Physical exercise for prevention of dementia (EPD) study: background, design and methods. BMC Public Health. 2019;19(1):659. https://doi.org/10.1186/s12889-019-7027-3Article PubMed PMC
36. Alty J, Farrow M, Lawler K. Exercise and dementia prevention. Pract Neurol. 2020;20(3):234-240. https://doi.org/10.1136/practneurol-2019-002335Article PubMed
37. Birman MV, Solomon GS, Vender MI. Functional capacity evaluation in hand surgery. J Hand Surg Am. 2016;41(1):133-134. https://doi.org/10.1016/j.jhsa.2015.11.008Article PubMed
38. Rantanen T, Volpato S, Ferrucci L, Heikkinen E, Fried LP, Guralnik JM. Handgrip strength and cause-specific and total mortality in older disabled women: exploring the mechanism. J Am Geriatr Soc. 2003;51(5):636-641. https://doi.org/10.1034/j.1600-0579.2003.00207.xArticle PubMed
39. Choi M, Kim G. The effects of relative handgrip strength on cognitive function: the moderating roles of paid employment status and social activities. J Korean Gerontol Soc. 2019;39(3):549-567. https://doi.org/10.31888/JKGS.2019.39.3.549Article
40. Boyle PA, Buchman AS, Wilson RS, Leurgans SE, Bennett DA. Physical frailty is associated with incident mild cognitive impairment in community-based older persons. J Am Geriatr Soc. 2010;58(2):248-255. https://doi.org/10.1111/j.1532-5415.2009.02671.xArticle PubMed PMC
41. Sternäng O, Reynolds CA, Finkel D, Ernsth-Bravell M, Pedersen NL, Dahl Aslan AK. Grip strength and cognitive abilities: associations in old age. J Gerontol B Psychol Sci Soc Sci. 2016;71(5):841-848. https://doi.org/10.1093/geronb/gbv017Article PubMed
42. Shin ES, Cho YC. Relationship between depressive symptoms and physical function (ADL, IADL) among the rural elderlies. J Korea Acad Ind Coop Soc. 2012;13(1):201-210. https://doi.org/10.5762/KAIS.2012.13.1.201Article
43. Kim Y, Jeong M. Predictors of physical health trajectory among middle- and older adults: focusing on impacts of retirement characteristics. J Community Welf. 2018;64:1-24. https://doi.org/10.15300/jcw.2018.64.1.1Article
44. Kiyoshige E, Kabayama M, Gondo Y, Masui Y, Inagaki H, Ogawa M, et al. Age group differences in association between IADL decline and depressive symptoms in community-dwelling elderly. BMC Geriatr. 2019;19(1):309. https://doi.org/10.1186/s12877-019-1333-6Article PubMed PMC
45. Binegar DL, Hynan LS, Lacritz LH, Weiner MF, Cullum CM. Can a direct IADL measure detect deficits in persons with MCI? Curr Alzheimer Res. 2009;6(1):48-51. https://doi.org/10.2174/156720509787313880Article PubMed PMC
46. Rolandi E, Frisoni GB, Cavedo E. Efficacy of lifestyle interventions on clinical and neuroimaging outcomes in elderly. Ageing Res Rev. 2016;25:1-12. https://doi.org/10.1016/j.arr.2015.11.003Article PubMed
47. Aartsen MJ, Smits CH, van Tilburg T, Knipscheer KC, Deeg DJ. Activity in older adults: cause or consequence of cognitive functioning?: a longitudinal study on everyday activities and cognitive performance in older adults. J Gerontol B Psychol Sci Soc Sci. 2002;57(2):P153-P162. https://doi.org/10.1093/geronb/57.2.p153Article PubMed
48. Yates LA, Ziser S, Spector A, Orrell M. Cognitive leisure activities and future risk of cognitive impairment and dementia: systematic review and meta-analysis. Int Psychogeriatr. 2016;28(11):1791-1806. https://doi.org/10.1017/S1041610216001137Article PubMed
49. Jang H, Ye BS, Woo S, Kim SW, Chin J, Choi SH, et al. Prediction model of conversion to dementia risk in subjects with amnestic mild cognitive impairment: a longitudinal, multi-center clinic-based study. J Alzheimers Dis. 2018;61(2):825. https://doi.org/10.3233/JAD-179010Article PubMed
50. Simundic AM. Diagnostic accuracy: part 1: basic concepts: sensitivity and specificity, ROC analysis, STARD statement. Point Care. 2012;11(1):6-8. https://doi.org/10.1097/POC.0b013e318246a5d6Article

Figure & Data

REFERENCES

Citations

Citations to this article as recorded by

ePub Link

Cite

CITE: export Copy Download Format; Close

Download Citation

Download a citation file in RIS format that can be imported by all major citation management software, including EndNote, ProCite, RefWorks, and Reference Manager.

Format:

RIS — For EndNote, ProCite, RefWorks, and most other reference management software
BibTeX — For JabRef, BibDesk, and other BibTeX-specific software

Include:

Citation for the content below
Citation and abstract for the content below

Nomogram for predicting changes in cognitive function in community dwelling older adults with mild cognitive impairment based on Korea Longitudinal Study of Ageing Panel Data: a retrospective study

J Korean Acad Nurs. 2025;55(1):50-63. Published online February 7, 2025

DOI: https://doi.org/10.4040/jkan.24059

XML Download

Figure

We recommend

Related articles

An Investigation of the Cumulative Effects of Depressive Symptoms on the Cognitive Function in Community-Dwelling Older Adults: Analysis of the Korean Longitudinal Study of Aging

Nomogram for predicting changes in cognitive function in community dwelling older adults with mild cognitive impairment based on Korea Longitudinal Study of Ageing Panel Data: a retrospective study

Figure 1. Flow chart of the filtering process of the study participants. KLoSA, Korea Longitudinal Study of Ageing; MMSE, Mini-Mental State Examination.

Figure 2. Nomogram for predicting cognitive functional changes. (A) Nomogram for predicting reversion to normal cognition. (B) Accuracy of predicting reversion to normal cognition. (C) Nomogram for predicting progression to dementia. (D) Accuracy of predicting progression to dementia. Est., estimates; IADL, instrumental activities of daily living; PV+, positive predictive value PV-, negative predictive value; SE, standard error.

Figure 1.

Figure 2.

Nomogram for predicting changes in cognitive function in community dwelling older adults with mild cognitive impairment based on Korea Longitudinal Study of Ageing Panel Data: a retrospective study

Characteristic	Year							Rao-Scott χ² or Wald F (p)
Characteristic	2006^a)	2008	2010	2012	2014	2016	2018	Rao-Scott χ² or Wald F (p)
No. of participants	1,262	1,074	958	888	794	700	596
Demographic characteristics
Age (yr)	70.8±6.64	72.6±6.52	74.4±6.35	75.9±6.28	77.6±6.09	78.8±5.63	80.1±5.43	167.88 (<.001)
Gender								12.31 (.031)
Men	379 (28.5)	310 (27.0)	269 (25.8)	239 (24.3)	203 (22.6)	170 (21.4)	132 (18.4)
Women	883 (71.5)	764 (73.0)	689 (74.2)	649 (75.7)	591 (77.4)	530 (78.6)	464 (81.6)
Household type								59.94 (<.001)
Living alone	212 (16.2)	203 (20.2)	209 (23.7)	209 (26.0)	218 (32.1)	204 (31.6)	200 (37.5)
Living with others	1,050 (83.8)	871 (79.8)	749 (76.3)	679 (74.0)	576 (67.9)	496 (68.4)	396 (62.5)
Education								0.42 (.995)
≥Middle	185 (14.7)	146 (14.1)	130 (14.0)	121 (14.3)	105 (14.3)	91 (14.5)	76 (14.2)
≤Elementary	1,076 (85.3)	928 (85.9)	828 (86.0)	767 (85.7)	689 (85.7)	609 (85.5)	520 (85.8)
Spouse								34.61 (<.001)
With	761 (61.5)	631 (58.8)	540 (55.3)	488 (52.5)	415 (49.3)	338 (45.9)	279 (43.4)
Without	501 (38.5)	443 (41.2)	418 (44.7)	400 (47.5)	379 (50.7)	362 (54.1)	317 (56.6)
Religion								36.99 (<.001)
Yes	969 (56.0)	757 (55.7)	785 (51.0)	844 (54.0)	799 (42.8)	839 (41.1)	884 (38.6)
No	566 (44.0)	505 (44.3)	477 (49.0)	418 (46.0)	463 (57.2)	423 (58.9)	378 (61.4)
No. of social meetings attended	0.78±0.72	0.82±0.74	0.72±0.70	0.72±0.69	0.70±0.65	0.66±0.63	0.53±0.65	7.68 (<.001)
Health-related lifestyle behaviors
Physical activity at least once a week								5.50 (.358)
Yes	314 (25.4)	244 (24.3)	192 (20.7)	186 (21.1)	147 (20.3)	140 (22.6)	125 (22.2)
No	948 (74.6)	830 (75.7)	766 (79.3)	702 (78.9)	647 (79.7)	560 (77.4)	471 (77.8)
Smoking								0.74 (.981)
Yes	161 (12.5)	236 (21.2)	217 (21.4)	198 (20.9)	179 (20.9)	153 (20.1)	124 (18.3)
No	1,100 (87.5)	838 (78.8)	741 (78.6)	690 (79.1)	615 (79.1)	547 (79.9)	467 (81.7)
Drinking								0.24 (.999)
Yes	311 (24.2)	344 (31.8)	316 (32.6)	291 (32.6)	258 (32.3)	227 (33.0)	194 (32.3)
No	951 (75.8)	730 (68.2)	642 (67.4)	597 (67.4)	536 (67.7)	472 (67.0)	401 (67.7)
Psychological status: depression	1.80±2.10	2.44±2.51	2.34±2.41	2.30±2.56	2.35±2.28	2.27±2.08	2.26±2.27	0.67 (.644)
ADL	0.21±0.96	0.19±0.93	0.30±1.26	0.42±1.49	0.47±1.60	0.47±1.55	0.56±1.70	7.39 (<.001)
Instrumental ADL	0.80±1.97	0.79±2.11	0.98±2.46	1.12±2.65	1.28±2.85	1.38±2.88	1.47±3.04	7.74 (<.001)
Physical function: grip strength	19.85±6.81	19.54±6.48	18.26±6.06	18.85±6.83	19.50±7.32	19.00±7.17	18.54±6.95	4.02 (.001)
Chronic disease
Hypertension								74.63 (<.001)
Yes	500 (38.8)	482 (44.4)	494 (51.9)	479 (54.5)	464 (59.4)	427 (62.7)	371 (63.7)
No	762 (61.2)	592 (55.6)	464 (48.1)	409 (45.5)	330 (40.6)	273 (37.3)	225 (36.3)
Diabetes								43.06 (<.001)
Yes	226 (17.8)	213 (19.9)	210 (22.4)	211 (24.6)	215 (27.9)	206 (30.9)	187 (33.4)
No	1,036 (82.2)	861 (80.1)	748 (77.6)	677 (75.4)	579 (72.1)	494 (69.1)	409 (66.6)
Heart disease								21.60 (.001)
Yes	111 (8.5)	105 (9.7)	107 (11.2)	108 (12.1)	115 (14.6)	107 (15.4)	93 (16.4)
No	1,151 (91.5)	969 (90.3)	851 (88.8)	780 (87.9)	679 (85.4)	593 (84.6)	503 (83.6)
Cerebrovascular disease								28.15 (<.001)
Yes	51 (4.2)	57 (5.3)	75 (7.6)	81 (8.6)	77 (9.4)	73 (10.4)	71 (11.4)
No	1,211 (95.8)	1,017 (94.7)	883 (92.4)	807 (91.4)	717 (90.6)	627 (89.6)	525 (88.6)
Cognitive function								18.43 (<.001)
Suspected dementia		207 (18.0)	230 (23.3)	201 (23.1)	209 (26.6)	195 (28.4)	177 (30.2)
Mild cognitive impairment	1,262 (100.0)	470 (45.0)	346 (39.0)	314 (37.2)	270 (36.0)	241 (38.0)	206 (36.9)
Normal		364 (37.0)	331 (37.7)	319 (39.7)	269 (37.4)	216 (33.6)	177 (32.9)

Variable	Suspected dementia vs. MCI		Normal vs. MCI
Variable	RRR (95% CI)	p	RRR (95% CI)	p
Age	1.08 (1.06 to 1.11)	<.001	0.97 (0.95 to 0.99)	.002
Education (≥middle)^a)	1.41 (0.87 to 2.29)	.165	2.19 (1.50 to 3.19)	<.001
Diabetes (yes)^a)	1.21 (0.89 to 1.65)	.229	0.75 (0.57 to 0.99)	.047
Physical activity at least once a week (yes)^a)	0.69 (0.51 to 0.95)	.024	1.33 (1.05 to 1.68)	.017
Depression	1.09 (1.03 to 1.14)	.001	0.92 (0.88 to 0.97)	.001
Instrumental activities of daily living	1.18 (1.11 to 1.25)	<.001	0.88 (0.82 to 0.95)	.001
Grip strength	0.94 (0.92 to 0.96)	<.001	1.05 (1.03 to 1.06)	<.001
No. of social meetings attended	0.77 (0.63 to 0.93)	.007	1.10 (0.98 to 0.99)	.036
(intercept)	0.01 (0.00 to 0.02)	<.001	1.33 (0.29 to 5.99)	.714

Variable	Reversion to normal cognition		Progression to dementia
Variable	OR (95% CI)	p	OR (95% CI)	p
Age	0.82 (0.73 to 0.93)	.001	1.79 (1.55 to 2.05)	<.001
Physical activity at least once a week (yes)^a)	1.38 (1.16 to 1.65)	<.001	0.73 (0.56 to 0.94)	.015
Depression	0.82 (0.86 to 0.88)	<.001	1.35 (1.16 to 1.57)	<.001
Instrumental activities of daily living	0.48 (0.27 to 0.87)	.015	1.12 (1.07 to 1.17)	<.001
Grip strength	1.46 (1.32 to 1.62)	<.001	0.75 (0.67 to 0.85)	<.001
No. of social meetings attended	1.17 (1.05 to 1.31)	.007	0.81 (0.70 to 0.94)	.005
(intercept)	0.01 (0.00 to 0.02)		0.01 (0.00 to 0.02)

Table 1. Characteristics of subjects by year

Values are presented as number, mean±standard error, or unweighted count (weighted %).

ADL, activities of daily living.

Baseline survey.

Table 2. Multinomial logistic regression for cognitive functional groups

Values are presented as (95%).

CI, confidence interval; MCI, mild cognitive impairment; RRR, relative risk ratio.

The references were cognitive function (normal), education (≤elementary), diabetes (no), and physical activity at least once a week (no).

Table 3. Odds ratios for reversion to normal cognition and progression to dementia