류종선등 : 공복혈당장애와제 2 형당뇨병의위험요인 베이스구축이선행되어져야한다. 확보된데이터베이스를바탕으로고위험군의특성을데이터마이닝 (data mining) 의신경망분석, 로지스틱회귀분석, 의사결정나무기법을이용하여분석하고또한인적특성, 진단정보, 검사정보를가지고서고위험군유

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1 韓國疫學會誌 : 第 28 卷第 2 號 Korean Journal of Epidemiology Vol. 28, No. 2, Dec, 2006, 원저 공복혈당장애와제 2 형당뇨병의위험요인 - 데이터마이닝을이용하여 - 류종선 1), 김순덕 2), 박종순 3), 이제숙 3) 대전선병원척추센터 1) 고려대학교의과대학예방의학교실 2) 고려대학교대학원보건학협동과정 3) 서론 우리나라는 1970년대부터만성질환의발생이급성전염성질환의발생을앞지르는현상이나타난후, 급속한경제발전과의료기술의발달과생활수준의향상으로인해만성질환이두드러지게증가하는경향을보이고있다. 뿐만아니라국민보건수준에심각한영향을끼칠정도로유병률이나사망률이증가하고있으며, 특히연령이증가함에따라유병률이증가하며, 질병의진행정도가느리고회복이어려워장기간의치료나관리를요하기때문에과다한의료비지출을야기시키고있다. 따라서만성질환은개인의신체적고통뿐아니라, 장기적인투병생활로인한심리적인문제와나아가서는개인과그가족의삶의질에영향을미친다 [1]. 보건복지부 (2000) 는고혈압, 당뇨병, 암, 결핵, 간염등을국가가집중관리해야할 5대질환으로보고하였는데 [2], 그중에서도특히당뇨병은사회 경제적수준의향상과더불어그발생이증가하는것으로알려진대표적인성인병중의하나이다. 우리나라도최근경제성장과그에따른생활습관및식이습관의서구화, 그리고노령인구의증가등으로당뇨병으로인한입원과사망, 그리고이와연관된각종합병증이증가하는것으로알려지고있어최근들어우리나라에서당뇨병으로인한사회적 경제적부담이급격히증가 접수 :2006 년 6월 19일채택 :2006 년 12월 14일교신저자 : 김순덕주소 :( ) 서울시성북구안암동 5가 고려대학교의과대학예방의학교실전화 : 팩스 : kimsd@korea.ac.kr 하고있음을시사하고있다 [3]. 2005년사망원인통계에의하면당뇨병은우리나라사망원인중암, 뇌혈관질환, 심장질환, 고의적자해에이어 5위를차지하는것으로보고되었으며, 1995년인구 10만명당 17.2명으로 7위에서 2001년에는 24.2명으로 5위를차지해서암에이어두번째로높은증가를보이는것으로나타났다 [4]. 이에따른의료이용도급격히증가하여 1995년에는총진료건수의 1.5% 가당뇨병이었으며총진료비의 2.0% 가당뇨병에의한지출이었다 [5]. 이런당뇨병발생의증가경향은지역사회를대상으로실시한몇몇연구에서도밝혀졌는데, 1993년연천지역에서실시된지역사회유병률조사에서는당뇨병의연령보정유병률이 7.4% 로나타났으며, 같은지역에서 1996년에연구한당뇨병의발생률자료에서는연간조발생률이 2.8%, 연령보정발생률이 2.5% 로밝혀져 [6] 예상보다훨씬높은유병률과발생률을보였다. 현재보건소에서지역주민전체를대상으로다양한건강증진사업을실시하기에는인력이나자원의한계가많고, 효율성이떨어지기때문에, 처음에는지역주민중일부에대하여건강증진사업을펼칠수밖에없는실정이다. 지역주민중일부분을대상으로건강증진사업을수행한다고할때표적대상자를어떻게구성하는가가사업의효과를담보하는중요한문제일것이다 [7]. 따라서, 당뇨병, 고혈압, 암등지역사회문제질환별고위험군을찾아내어이들에대한중점적인관리가필요한데, 그러기위해서는현실적으로지역사회주민중어떤계층이건강증진사업의주요대상이되어야하는지를판단하기위한지역주민들에대한데이터 138

2 류종선등 : 공복혈당장애와제 2 형당뇨병의위험요인 베이스구축이선행되어져야한다. 확보된데이터베이스를바탕으로고위험군의특성을데이터마이닝 (data mining) 의신경망분석, 로지스틱회귀분석, 의사결정나무기법을이용하여분석하고또한인적특성, 진단정보, 검사정보를가지고서고위험군유무를예측할수있는모델을개발한후, 질병별고위험군에대해예방및보건교육과같은프로그램을집중공략하는접근방법이지역주민전체를대상으로하는건강증진사업보다더효율적일것이다. 최근의료의패러다임은 진단및치료중심 에서개인의유전자정보와건강행태를기반으로하여질병발생을예측한후고위험집단에대해이를예방할수있도록관리해주는 예측및관리모형 으로변화하고있다 [7]. 따라서현재시점에서는건강행태정보와질환정보를이용하여고위험군을예측하여이들에대해관리를하는것이필요하다. 이를위해서는우선개인에대한검진정보와상병정보를데이터베이스화한후데이터마이닝을이용하여고위험군을예측하여이들에대하여보건소에서건강증진활동을하여야한다. 건강증진사업을우선적으로실시할목표집단을찾아내기위해서는최근에각광받고있는새로운정보기술인데이터마이닝기법을활용할필요가있을것으로판단된다. 예컨대, Columbia United Providers에서와같이데이터마이닝을이용하여천식환자와당뇨환자의고위험군을찾아내어관리하는방법을활용해야할것이다 [8]. 현재우리나라에서도데이터마이닝을이용하여유방암예측모형 [9], 백혈병예측모형 [10], 고혈압예측모형 [11] 등에관한연구들이진행되고있는실정이지만, 현재공복혈당장애와당뇨병고위험군의예측모형에관한연구는매우드물다. 이에본연구는데이터마이닝기법을활용하여 1998 년국민건강영양조사 라는대규모의데이터베이스로부터공복혈당장애와제2형당뇨병의유병률을조사하고, 공복혈장애와제 2형당뇨병의위험요인을예측하고자한다. 연구대상및방법 1. 연구대상본연구를위해 1998년보건복지부주관하에한국보건사회연구원 한국보건산업진흥원 한국건강관리협회가시행한 1998년국민건강 영양조사 원자료 (raw date) 를사용하였다. 국민건강 영양조사 는 1962년도에시작되어 1983년부터 3년주기로조사되어온 국민건강및보건의식행태조사 와 1969년이래 1995년까지매년실시되어오던 국민영양조사 를통합하고, 과거국민영양조사에포함되었던건강조사부문을발전시킨 건강검진조사 를추가시킨통합조사이다. 이통합조사는 1998년도부터매 3년간격으로국민의건강과영양상태를종합적으로파악하기위해실시되었다. 표본수는건강면접조사 12,190가구, 보건의식행태조사 10,811명, 건강검진조사 9,795 명, 영양조사 11,654명이다. 국민건강 영양조사는전국을모집단으로층화군집확률로추출한후 20세이상성인남녀의표본을무작위로추출하여조사대상으로하였다. 따라서이자료는동일연령층의우리나라국민을대표한다고볼수있다. 국민건강 영양조사는크게건강면접조사, 보건의식행태조사, 건강검진조사, 영양조사부분으로나뉘어지며, 본연구에서주로사용할부분은건강면접조사 ( 조사대상자의특성요인 ), 보건의식행태조사 ( 주관적건강인식, 흡연, 음주, 체중조절, 운동, 수면, 스트레스, 건강검진유무등의설문관련 ), 건강검진조사항목 ( 혈액검사, 요검사, 혈압측정, 신체계측등과관련된설문 ) 을주로이용하였다. 일반적특성과보건의식행태, 건강검진에서의관련요인을파악하기위해최종적으로건강면접조사, 보건의식행태조사, 건강검진조사에모두해당하는교집합인 7,702명을조사대상으로하였다. 2. 연구방법 1998년국민건강영양조사자료를이용하여건강면접조사데이터베이스, 보건의식행태조사데이터베이스, 건강검진조사데이터베이스를이용하여통합데이터마트를구축하였다. 건강검진당시공복혈당이 110mg/dl 미만인정상군과 110mg/dl이상인공복혈당장애군의두그룹으로나눈후공복혈당장애유무를목표변수로두었다. 예측변수는성, 연령, 교육수준, 소득, 결혼상태, 경제활동분야, 흡연, 운동, 음주, BMI, 복부비만, 허리둘레, 총콜레스테롤, HDL-콜레스테롤, 고혈압으로선정하였다. 그리고, 데이터마이닝분석을위한통합데이터마트를구축후의사결정나무분석기법을이용하여공복혈당장애와제 2형당뇨병의고위 139

3 韓國疫學會誌 : 第 28 卷第 2 號 험군예측모형을제시하였다. 데이터마이닝분석기법중의사결정나무분석은데이터마이닝의분류작업에주로사용되는기법으로, 과거에수집된데이터의레코드들을분석하여이들사이에존재하는패턴, 즉부류별특성을속성의조합으로나타내는분류모형을나무형태로만들어서얻어진분류모형은새로운레코드를분류하고해당부류의값을예측한다. 즉, 의사결정나무분석은의사결정규칙을도표화하여관심대상이되는집단을몇개의소집단으로분류하거나예측을수행하는방법이다. 분석과 정은의사결정나무의형성, 가지치기, 타당성평가, 해석및예측등의과정을거쳐서수행된다. 3. 분석방법본연구에서는 SAS 8.12 통계패키지프로그램을이용하여단변량분석을실시하였으며, 데이터마이닝분석기법중의사결정나무분석을이용하여공복혈당장애와제 2형당뇨병과관련된패턴을찾아내고자하였다. 본연구에사용한변수의기준은다음과같다 (Table 1). Table 1. Study variables and their standards Occupation Variable Standard group 1: legislator public official, senior officials and managers, professionals, technicians and associate professionals, clerical worker group 2: service and sales workers, skilled agricultural fishery workers, craft and related trades workers, plant machine operators and assemblers, elementary occupations group 3: armed forces, student, housewife, unemployed Income level(won) 500,000 5,100,000-1,500,000 1,510,000-3,000,000 3,010,000 Abdominal obesity male: waist/hip 1.0 / female: waist/hip 0.85 Waist circumference male: 90cm / female: 80cm BMI low weight( 18.5) weight(kg) normal( ) /height(m) 2 over weight( ) obesity( 25) Total cholesterol 199mg/dl mg/dl 240mg/dl HDL - cholesterosis Hypertension Impaired fasting glucose Diabetes mellitus HDL-cholesterol 34(mg/dl) Diagnosed hypertension by doctor and antihypertensive drug SBP 140mmHg or DBP 90mmHg fasting blood sugar 110mg/dl - 125mg/dl antidiabetic drug diagnosed diabetes or fasting blood sugar 126mg/dl 140

4 류종선등 : 공복혈당장애와제 2 형당뇨병의위험요인 연구성적 1. 대상자의일반적특성및신체적특성성별은남자 3,452명 (44.8%), 여자 4,250명 (55.2%) 으로남자보다여자가많았고, 연령은 20세-29세 1,435 명 (18.6%), 30세-39세 1,924명 (25.0%), 40세-49세 1,581명 (12.5%), 50세-59세 1,226명 (15.9%), 60세이상 1,536명 (19.9%) 였다. 교육수준은중학교이하 3,434 명 (44.6%), 고등학교졸업 2,642명 (34.3%), 대학이상 1,626명 (21.1%) 이었고, 결혼상태는유배우 5,788명 (75.1%) 으로가장많았으며, 미혼 1,058명 (13.7%), 이혼 별거 사별 856명 (11.2%) 이었다 (Table 2). 복부비만의경우이상군은 1,921명 (24.9%) 이었으며, 허리둘레의경우이상군은 2,495명 (32.4%) 이었다. BMI는정상 3,463명 (45.0%) 이었으며, 비만 2,110명 (27.4%), 과체중 1,751명 (22.7%), 저체중 378명 (4.9%) Table 2. General characteristics of subjects Gender male female Age Education level middle school high school university Marital status single married divorce, separate, bereavement Job group 1 a group 2 b group 3 c Income Smoking Drinking Exercise Variable N (%) 50,000won 510,000-1,500,000won 1,510,000-3,000,000won 3,010,000won not at all use to smoke smoke sometimes smoke every day not at all use to drink drink rarely drink sometimes drink very often yes no 3,452 (44.8) 4,250 (55.2) 1,435 (18.6) 1,924 (25.0) 1,581 (20.5) 1,226 (15.9) 1,536 (19.9) 3,434 (44.6) 2,642 (34.3) 1,626 (21.1) 1,058 (13.7) 5,788 (75.1) 856 (11.2) 1,076 (14.0) 3,666 (47.6) 2,960 (38.4) 1,654 (21.5) 3,775 (49.0) 1,957 (25.4) 316 (4.1) 4,456 (57.9) 686 (8.9) 139 (1.8) 2,421 (31.4) 2,245 (29.1) 414 (5.4) 1,435 (18.6) 2,325 (30.2) 1,283 (16.7) 1,377 (17.9) 6,325 (82.1) a : legislator public official, senior officials and managers, technicians and associate professionals, clerical worker b : service and sales workers, skilled agricultural fishery workers, craft and related trades workers, plant machine operators and assemblers, elementary occupations c : armed forces, student, housewife, unemployed 141

5 韓國疫學會誌 : 第 28 卷第 2 號 순이었다. 총콜레스테롤의경우 mg/dl에해당하는사람이 1,973명 (25.6%) 이었으며 240mg/dl이상이 680명 (8.8%) 이었고, HDL-콜레스테롤은 HDL-콜레스테롤증에해당하는사람이 634명 (8.2%), 고혈압에해당하는사람은 2,017명 (26.2%) 이었다. 공복혈당장애 834명 (10.8%) 이었으며, 당뇨병은 724명 (9.4%) 이었다 (Table 3). 2. 공복혈당장애및당뇨병에대한단변량분석일반적특성에대한단변량분석결과성별, 연령, 교육수준, 결혼상태, 경제활동분야, 흡연여부, 음주여부, 운동여부, 소득에서유의한차이를보였다. 성별은여자보다는남자에서공복혈당장애와당뇨병이모두더높게나타났고 (p=0.001), 연령이증가할수록공복혈당장애와당뇨병이증가하였다 (p). 교육수준는학력이낮을수록공복혈당장애와당뇨병이증가하였고 (p), 결혼상태는이혼 별거 사별에서공복혈당장애와당뇨병이가장높았다 (p). 경제활동분 야에서당뇨병의경우는화이트칼라인 1군과블루칼라인 2군보다는군인, 학생, 주부, 무직등이포함된제 3 군에서가장높았고 (p), 소득이낮을수록공복혈당장애와당뇨병이높았다 (p)(table 4). 신체적특성에대한단변량분석결과복부비만, 허리둘레, BMI, 총콜레스테롤, HDL-콜레스테롤, 고혈압유무에서유의한차이를보였다. 복부비만은남자와여자의정상군보다복부비만군에서공복혈당장애와당뇨병이모두높은것으로나타났으며 (p), 허리둘레는남자허리둘레 90cm이하군보다는허리둘레 90cm이상군에서, 여자는허리둘레 80cm이하군보다는허리둘레 80cm이상군에서공복혈당장애와당뇨병이높았고 (p), BMI가증가할수록공복혈당장애와당뇨병이모두높았다 (p). 총콜레스테롤수치가증가할수록, HDL-콜레스테롤는정상군보다는이상군에서공복혈당장애와당뇨병이높았고 (p), 고혈압은정상보다는고혈압에서공복혈당장애와당뇨병이높은것으로나타났다 (p) (Table 5). Table 3. Physical characteristics of subjects Variable N (%) Abdominal obesity Waist circumference normal(male:<1.0, female:<0.8) abnormal* (male: 1.0, female: 0.8) normal (male:<90cm, female:<80cm) abnormal+ (male: 90cm, female: 80cm) 5,781 (75.1) 1,921 (24.9) 5,207 (67.6) 2,495 (32.4) BMI low weight ( 18.5) normal ( ) over weight ( ) obesity ( 25) Total cholesterol(mg/dl) (4.9) 3,463 (45.0) 1,751 (22.7) 2,110 (27.4) 1,973 (25.6) 680 (8.8) HDL-cholesterosis (mg/dl) 34mg/dl 634 (8.2) Hypertension SBP 140mmHg or DBP 90mmHg 2,017 (26.2) Diabetes mellitus normal ( 110mg/dl) impaired fasting glucose( mg/dl) diabetes mellitus( 126mg/dl) 6,144 (79.8) 934 (10.8) 724 (9.4) * : male=waist/hip 1.0, female=waist/hip 0.85 : male= 90cm, female= 80cm 142

6 류종선등 : 공복혈당장애와제 2 형당뇨병의위험요인 3. 데이터마이닝분석 20대에서공복혈당장애및제 2형당뇨병의고위험군예측변수는 HDL-콜레스테롤, 경제활동분야였다. 20대에서첫번째고위험군은 HDL-콜레스테롤이상자 였으며, 당뇨병의유병률은 29.0% 로유의하였다 (p< 0.001). 두번째고위험군은 HDL-콜레스테롤이정상이면서, 경제활동분야가제1군과제2군인경우로당뇨병의유병률은 12.5% 로유의하였다 (p=0.005). 세번째 Table 4. Univariate analysis of according to general characteristics impaired fasting glucose and type 2 diabetes mellitus N(%) Variable Normal Impaired fasting glucose Diabetes mellitus 110mg/dl mg/dl 126mg/dl Total p-value* Gender male female 2,687 3,457 (77.8) (81.3) (11.7) (10.2) (10.5) (8.5) 3,452 (100.0) 4,250 (100.0) Age 20s 30s 40s 50s 60s 1,278 1,666 1, ,066 (89.1) (86.6) (80.5) (70.3) (69.4) (7.5) (7.3) (11.5) (13.8) (15.3) (3.5) (6.1) (8.0) (15.9) (15.3) 1,435 (100.0) 1,924 (100.0) 1,581 (100.0) 1,226 (100.0) 1,536 (100.0) Education level middle school high school university 2,537 2,198 1,409 (73.9) (83.2) (86.7) (13.6) (9.1) (7.7) (12.5) (7.7) (5.7) 3,434 (100.0) 2,642 (100.0) 1,626 (100.0) Marital status single married divorce, separate, bereavement 923 4, (87.2) (79.4) (73.2) (7.6) (10.9) (14.1) (5.2) (9.7) (12.6) 1,058 (100.0) 5,788 (100.0) 856 (100.0) Job group 1 group 2 group ,880 2,361 (83.9) (78.6) (79.8) (9.8) (11.8) (10.0) (6.3) (9.7) (10.2) 1,706 (100.0) 3,666 (100.0) 2,960 (100.0) Smoking smoke every day smoke sometimes use to smoke not at all 1, ,640 (77.6) (78.4) (75.4) (81.7) (12.2) (9.4) (12.0) (10.0) (10.2) (12.2) (12.7) (8.3) 2,421 (100.0) 139 (100.0) 686 (100.0) 4,456 (100.0) Drinking drink very often drink sometimes drink rarely use to drink not at all 966 1,913 1, ,739 (75.3) (82.3) (85.2) (73.4) (77.5) (13.3) (10.5) (7.5) (14.7) (11.2) (11.4) (7.3) (7.4) (11.8) (11.3) 1,283 (100.0) 2,325 (100.0) 1,435 (100.0) 414 (100.0) 2,245 (100.0) Exercise yes no 1,065 5,079 (77.3) (80.3) (10.6) (10.9) (12.1) (8.8) 1,377 (100.0) 6,325 (100.0) Income 50,00 (1,000won) 501-1,500 1,501-3,000 3,001 1,225 3,054 1, (74.1) (80.9) (81.3) (86.4) (13.5) (10.4) (10.2) (6.0) (12.5) (8.7) (8.4) (7.6) 1,654 (100.0) 3,775 (100.0) 1,957 (100.0) 316 (100.0) * : Performed by χ 2 test. 143

7 韓國疫學會誌 : 第 28 卷第 2 號 고위험군은 HDL-콜레스테롤정상이고, 경제활동분야제3군인경우로당뇨병의유병률은 7.4% 로유의하였다 (p=0.005)(table 6). 30대에서공복혈당장애및제 2형당뇨병의고위험군예측변수는 BMI, 총콜레스테롤, 결혼상태, 성별이었다. 30대에서첫번째고위험군은비만이면서, 총콜레스테롤 200mg/dl이상으로공복혈당장애및제 2형당뇨병의유병률은 27.6% 로유의하였다 (p=0.001). 두번째고위험군은비만이면서총콜레스테롤 199mg/dl 이하이고미혼인경우로공복혈당장애및제 2형당뇨병의유병률은 50.0% 로유의하였다 (p). 세번째고위험군은비만이면서총콜레스테롤 199mg/dl이하이고, 유배우또는이혼또는별거또는사별인경우로공복혈당장애및제 2형당뇨병의유병률은 15.4% 로유의하였다. 네번째고위험군은과체중또는저체중또는정상이고, 여자인경우로공복혈당장애및제 2 형당뇨병의유병률은 10.8% 로유의하였다 (p) (Table 7). Table 5. Univariate analysis of according to physical characteristics impaired fasting glucose and type 2 diabetes mellitus Variable Normal Impaired fasting glucose Diabetes mellitus Total p-value* Abdominal obesity normal abnormal 4,770 1,374 (82.5) (71.5) (9.8) (14.0) (7.7) (14.5) 5,781 (100.0) 1,921 (100.0) Waist circumference(cm) normal abnormal 4,377 1,767 (84.1) (70.8) (9.1) (14.4) (6.8) (14.8) 5,207 (100.0) 2,495 (100.0) BMI low weight normal over weight obesity 321 2,934 1,374 1,515 (84.9) (84.7) (78.5) (71.8) (6.3) (8.7) (11.7) (14.5) (8.7) (6.6) (9.9) (13.7) 378 (100.0) 3,463 (100.0) 1,751 (100.0) 2,110 (100.0) Total cholesterol (mg/dl) ,208 1, (83.3) (75.7) (65.0) (9.5) (12.7) (15.1) (7.1) (11.6) (19.9) 5,049 (100.0) 1,973 (100.0) 680 (100.0) HDL-cholesterosisl (mg/dl) Normal abnormal 5, (80.3) (73.3) (10.7) (12.6) (9.0) (14.0) 7,068 (100.0) 634 (100.0) Hypertension normal hypertension 4,721 1,423 (83.0) (70.6) (9.5) (14.5) (7.4) (14.9) 5,685 (100.0) 2,017 (100.0) * : Performed by χ 2 test. : male=waist/hip 1.0, female=waist/hip 0.85 : male= 90cm, female= 80cm : 34mg/dl Table 6. Identification of predictive variables of impaired fasting glucose and type 2 diabetes mellitus in 20s No. of leaf Predictive variables of high risk in type 2 diabetes mellitus sample size(%) N Incidence 1 Abnormal group of HDL-cholesterol 76 (5.3) % 2 HDL-cholesterol are normal and job is group 1 or group (46.7) % 3 HDL-cholesterol is normal and job is group (48.0) % Total 1,435 (100) % 144

8 류종선등 : 공복혈당장애와제 2 형당뇨병의위험요인 40대에서공복혈당장애및제 2형당뇨병의고위험군예측변수는총콜레스테롤, 음주여부, 허리둘레였다. 40대에서첫번째고위험군은총콜레스테롤 240mg/dl이상이면서허리둘레이상인사람으로공복혈당장애및제2형당뇨병의유병률은 49.3% 로유의하였다 (p=0.008). 두번째고위험군은총콜레스테롤이 240mg/dl이상이고, 허리둘레정상군으로공복혈당장애및제 2형당뇨병의유병률은 27.3% 로유의하였다. 세번째고위험군은총콜레스테롤이 239mg/dl이하이고술을마시지않거나거의마시지않거나과거음주인경우로공복혈당장애 및제 2형당뇨병의유병률은 12.7% 로유의하였다. 네번째고위험군은총콜레스테롤이 239mg/dl 이하이면서자주음주를하거나또는가끔마시면서허리둘레가이상인사람이며공복혈당장애및제 2형당뇨병의유병률은 33.3% 로유의하였다 (p)(table 8). 50대에서공복혈당장애및제2형당뇨병의고위험군예측변수는 BMI, 교육수준, 고혈압여부였다. 50대에서첫번째고위험군은 BMI가비만이거나과체중인사람이며, 공복혈당장애및제 2형당뇨병의유병률은 32.3% 로유의하였다 (p). 두번째고위험군은 BMI Table 7. Identification of predictive variables of impaired fasting glucose and type 2 diabetes mellitus in 30s No. of leaf Predictive variables of high risk in type 2 diabetes mellitus sample size(%) N Incidence 1 Obesity with total cholesterol level of 200mg/dl or above 181 (9.4) % 2 3 Obesity with total cholesterol level of 199mg/dl or below, unmarried Obesity with total cholesterol level of 199mg/dl or below, married, divorce, separate or bereavement 16 (0.8) % 292 (15.2) % 4 Over weight, low weight or normal and female 807 (41.9) % 5 Over weight, low weight or normal and male, divorce, separate or bereavement 11 (0.6) % Over weight, low weight or normal and male, married or 617 (32.1) % 6 separate Total 1,924 (100.0) % Table 8. Identification of predictive variables of impaired fasting glucose and type 2 diabetes mellitus in 40s No. of leaf Predictive variables of high risk in type 2 diabetes mellitus sample size(%) N Incidence Total cholesterol is 240mg/dl or above and abnormal group in waist circumference Total cholesterol is 240mg/dl or above and normal group in waist circumference Total cholesterol is 239mg/dl or below and not at all, drink rarely, used to drink Total cholesterol is 239mg/dl or below and drink sometimes, drink very often with normal group in waist circumference Total cholesterol is 239mg/dl or below and drink sometimes, drink very often with abnormal group in waist circumference 71 ( 4.5) % 66 ( 4.1) % 757 (47.9) % 222 (14.1) % 465 (29.4) % Total 1,581 (100.0) % 145

9 韓國疫學會誌 : 第 28 卷第 2 號 가과체중이거나비만이면서학력이고등학교졸업인사람이며, 공복혈당장애및제 2형당뇨병의유병률은 47.1% 로유의하였다 (p=0.001). 세번째고위험군은 BMI가비만이거나과체중이면서, 학력이중학교이하이거나대학이상이면서, 고혈압인사람이며공복혈당장애및제 2형당뇨병의유병률은 38.78% 로유의하였다 (p=0.003)(table 9). 60대에서공복혈당장애및제2형당뇨병의고위험군예측변수는허리둘레, 성별, 소득이었다. 60대에서첫번째고위험군은허리둘레이상군으로공복혈당장애및제 2형당뇨병의유병률은 38.2% 로유의하였다 (p). 두번째고위험군은허리둘레가정상이면서, 남자인경우이며, 공복혈당장애및제 2형당뇨병의유병률은 28.4% 로유의하였다 (p=0.002). 세번째고위험군은허리둘레가정상이면서, 여자이면서, 소득이 100만원이하또는 301만원이상인사람이며, 공복혈당장애및제2형당뇨병의유병률은 16.0% 로유의하였다 (p)(table 10). 고찰본연구결과공복혈당장애유병률은 10.8% 였으며, 당뇨병유병률은 9.4% 로나타났다. 박용수는연천지역에서당뇨병의위험요인을다중회귀분석한결과 30세이상성인에서당뇨병유병률은 9.1% 로나타났으며 [12], 김희승의 30-59세의연구에서당뇨병유병률은남자가 7.9%, 여자가 3.8% 였으며, 공복혈당장애유병률은남자가 10.4%, 여자가 6.5% 였다 [13]. 또한 Perez-Cardona는 1999년 Puerto Rico 지역에서의당뇨병의유병률을조사한결과 9.6% 로나타났으며 [14], Mokdad은 2001년미국에서 18세이상의성인 195, 005명을대상으로당뇨병의유병률을조사한결과 7.9% 로나타났다 [15]. 그러나각각의연구들의당뇨병유병률을비교시에는당뇨병기준이조금씩차이가있음을고려해야한다. 일반적특성에대한단변량분석결과남성에게서, 연령이증가할수록, 학력이낮을수록, 이혼 별거 사별의경우에, 소득이낮을수록공복혈당장애와당뇨병 Table 9. Identification of predictive variables of impaired fasting glucose and type 2 diabetes mellitus in 50s No. of leaf Predictive variables of high risk in type 2 diabetes mellitus sample size(%) N Incidence 1 BMI is normal or low weight and hypertension is normal 336 (27.4) % 2 BMI is normal or low weight and hypertension 138 (11.3) % 3 BMI is obesity or over weight and high school 155 (12.6) % 4 BMI is obesity or over weight, middle school or university was graduated and hypertension is normal group 334 (27.2) % BMI is obesity or over weight, middle school or university was 263 (21.5) % 5 graduated and hypertension Total 1,226 (100.0) % Table 10. Identification of predictive variables of impaired fasting glucose and type 2 diabetes mellitus in 60s No. of leaf Predictive variables of high risk in type 2 diabetes mellitus Sample size(%) N Incidence 1 Abnormal group in waist circumference 668 (43.5) % 2 Normal group in waist circumference and male 517 (33.7) % 3 4 Normal group in waist circumference, female and income is 10,000won or 3,010,000won Normal group in waist circumference, female and income is 1,010,000 won or 3,000,000won 306 (19.9) % 45 (2.9) % Total 1,536 (100.0) % 146

10 류종선등 : 공복혈당장애와제 2 형당뇨병의위험요인 이높은것을알수있었다 (p). 또한경제활동분야중제3군에서당뇨병이가장높게나타났으며, 공복혈당장애인경우는제 2군에서가장높게나타났다 (p). 공복혈당장애및당뇨병에대한신체적특성의단변량분석결과남녀모두복부비만군에서, 허리둘레이상군에서, BMI가증가할수록, 총콜레스테롤수치가증가할수록, HDL-콜레스테롤이상군에서, 고혈압인경우에공복혈당장애와당뇨병모두높은것으로나타났다 (p). 의사결정나무분석결과연령별공복혈당장애및제 2형당뇨병고위험군예측변수는다음과같다. 20대에서는 HDL-콜레스테롤, 경제활동분야였으며, 30대에서는 BMI, 총콜레스테롤, 결혼상태, 성별이었다. 40대에서는총콜레스테롤, 음주여부, 허리둘레였으며, 50 대에서는 BMI, 교육수준, 고혈압여부였다. 그리고, 60 대에서는허리둘레, 성별, 소득이었다. 본연구에서는연령이공복혈당장애및제 2형당뇨병의유병률에영향을미치는것으로나타났다. 경기도연천지역을조사한연구와서울시내일개대학병원의건강검진자를대상으로한선우성의연구에서도연령의증가가당뇨병의발생에영향을미치는것으로나타났으며 [16,12,17], 방글라데시에서의도시거주자 1,052명과시골거주자 1,319명을대상으로한 Sayeed 와 Puerto Rico 지역을연구한 Perez-Cardona, 중국의 25-64세의성인남녀를대상으로한 Ran, 일본인을대상으로한 Kawakami, 스웨덴에서 35-64세 685명을대상으로한 Wandell의연구에서도마찬가지로연령이증가할수록당뇨병의유병률이높게나타났다고보고되었다 [18,14,19,20,21]. 본연구에서는 BMI가증가할수록당뇨병의유병률이높게나타났는데, 선우성의연구에서도 BMI 25를기준으로양분하였을때비비만군에비하여비만군의상대위험도가 3.5배정도였으며, 이수치는모델이바뀌어도지속적으로강한통계학적유의성을나타냈다고보고하였다 [17]. 그리고, 서울에거주하는 40-59세남성 13,983명의의료보험공단자료를중심으로 1993 년부터 1996년까지 4년동안추적조사한김동현의코호트연구에서도 BMI 증가가당뇨병의발생률에유의한영향을미치는것으로보고되었다 [22]. 그러나, 1984 년의료보험공단의건강검진결과자료를이용한김영설의연구에서는저체중군과고체중군에서당뇨병의 유병률이높았으며, 여자에게서는고체중군에서당뇨병의유병률이높은것으로보고되었다 [23]. 그리고, 25-64세의중국인성인남녀를대상으로한 Ran 등의연구와 1994년부터 2001년까지 35-59세사이의중년일본남성 2,918명을대상으로한 Nakanishi의연구, 미국에서의당뇨병유병률의변화추이를연구한 Mokad 의연구, 40-84세의미국성인남성 21,271명을대상으로 5년간추적조사한 Manson의전향적코호트연구, 영국에서의 24개도시에서모집된 40세-59세의중년남성 7,735명을대상으로한 Perry 등의연구와, 영국스코틀랜드지역을조사한 Evans의연구, 일본에거주하는 45-68세의미국남성 7,210명을대상으로조사한 Burchifiel 등의연구모두 BMI의증가와당뇨병이관련이있는것으로나타났다 [19,24,15,25-28]. 그리고, Husseini의연구에서는 BMI와허리둘레의증가가당뇨병에영향을미치는것으로나타났다. 대부분의연구에서와같이 BMI와당뇨병과의상관은오래전부터알려져있으며, BMI가당뇨병의중요한위험한요인으로거의대부분의연구에서나타났다 [29]. 본연구에서는총콜레스테롤이당뇨병의고위험군예측변수로선정되었으며, 연천지역사회를대상으로하는당뇨병환자에서의사망률조사한배강우의연구, 김영설의연구, 흑인과백인에서의당뇨병의가족력과당뇨병과의연관성을조사한 Monica의연구, 조르단에서 25세이상성인남녀 2,836명을대상으로한 Ajlouni 의단면연구에서도마찬가지로총콜레스테롤과당뇨병이유의한관계가있음을보고하였다 [30,23,31,32]. 본연구에서는교육수준과경제활동분야가고위험군예측변수로나타났다. 중국에서의도시, 시골등의다양한지역을포함한 19개지역을대상으로연구한 Ran은교육수준이낮을수록당뇨유병률이높은것으로나타났으며 [19], 홍콩에사는중국인을대상으로한 Ko의연구결과교육수준과직업수준이낮을수록당뇨병유병률이높은것으로나타났다 [33]. Puerto Rico지역을대상으로한 Perez-Cardona의연구와 West의연구에서도낮은교육수준과당뇨병과의유의한관계가있는것으로나타났다 [14,34]. 그러나, 김동현은교육수준과는관련이없는것으로보고하였다 [22]. 본연구결과성별이고위험군예측변수로선정되었는데, 김희승은 30-69세에서성인의공복혈당장애와당뇨병의유병률의위험인자분석에관한연구에서남 147

11 韓國疫學會誌 : 第 28 卷第 2 號 자가여자보다당뇨병의유병률이높다고보고하였으며 [13], 경기도연천지역을조사한신찬수, 박용수와서혜숙의연구에서도남성의당뇨병유병률이여성보다높은것으로나타났다 [6,12,16]. 또한, 스웨덴 35세에서 64세성인 685명을대상으로한 Wandell 의연구에서도여성보다는남성에게서당뇨병의유병률이더높게나타났다 [35]. 그러나, Puerto Rico지역에서의당뇨병의유병률을조사한 Perez-Cardona는여자에게서당뇨병유병률이더높게나타났다 [14]. 본연구에서는고혈압이당뇨병의고위험군예측변수로선정되었으며, 김영설, 박용수, 김동현의연구에서도수축기혈압의증가가당뇨병의유병률을증가시킨다고보고하였다 [23,12,22]. 그리고, 당뇨병환자에게서는임상결과중에서흔히고혈압이동반되며, 고혈압이당뇨병의발생을증가시킨다는보고가있음을감안할때고혈압은당뇨병의중요요인으로사료된다 [36]. 본연구의제한점은첫째, 가족력데이터베이스의결측치가많아분석에서당뇨병의가족력이제외되었다는점이다. 따라서, 추후국민건강영양조사자료에서가족력의결측치가보완되어야하고또한, 향후당뇨병에관한연구에있어가족력이포함된후속연구가필요하다고하겠다. 그러나, 역학적연구를수행하기어려운우리나라상황에서한지역에국한된자료가아닌전국민을대상으로한자료를이용하였기때문에전국민에게일반화할수있는것으로생각된다. 둘째, 가족력과식이조사를포함하지못하였고, 셋째, 인슐린과 C-reactiv protein 등이포함되지못하였고, 넷째, 당뇨병을식전혈당만으로진단하였다는점이다. 결론본연구는공복혈당장애와제 2형당뇨병의유병률과위험요인을조사하고, 공복혈당장애고위험군모형을제시함으로써향후건강증진사업의활성화에기여하고자시도되어졌다. 연구대상은 1998년국민건강영양조사자료를이용하여 20세이상성인 7,702명으로하였다. 분석방법은빈도분석과단변량분석을실시하였으며, 데이터마이닝분석기법중의사결정나무분석을이용하여공복혈당장애및제 2형당뇨병의고위험군예측모형을제시하였다. 본연구결과공복혈당장애의유병률은 10.8%, 제 2 형당뇨병은 9.4% 였다. 의사결정나무분석결과연령별공복혈당장애및제 2형당뇨병고위험군예측변수는다음과같다. 20대에서는 HDL-콜레스테롤, 경제활동분야였으며, 30대에서는 BMI, 총콜레스테롤, 결혼상태, 성별이었다. 40대에서는총콜레스테롤, 음주여부, 허리둘레였으며, 50대에서는 BMI, 교육수준, 고혈압여부였다. 그리고 60대에서는허리둘레, 성별, 소득이었다. 향후본연구결과를통해알려진공복혈당장애와제 2형당뇨병고위험군에게필요한영양, 운동등의보건교육을실시할수있는기반이마련되어져야할것이며, 이를통해보다효과적인건강증진사업이이루어져야하겠다. 참고문헌 1. 홍영혜, 김명애. 당뇨병에관한국내간호연구분석. 기본간호학회지 2001;8(3): 보건복지부. 건강증진종합계획수립 보건복지부 민헌기. 한국인당뇨병의임상적특성. 당뇨병 1992;16(3): 통계청. 2005년사망원인통계. 통계청 강성홍. 국민건강보험공단의건강증진시스템개발. 건강증진기금연구사업 신찬수, 김현규, 김원배, 박경수, 김성연, 조보연, 이홍규, 고창순, 김용익, 신영수, 백회영, 오태근, 박용수, 양병국. 경기도연천지역에서당뇨병의발생률. 당뇨병 1996;20(3): 강성홍, 최순호. 데이터마이닝을이용한보건소의건강증진사업의효율화방안. 대한의료정보학회지 2001;7(2): Fred B. Disease Management. Healthcare Informatics 2003;2: 최진욱. 신경망을이용한유방암예측모델의개발. 대한의료정보학회지 1998;4(1): Chae YM, Ho SH Cho KW, Lee DH, Ji SH. Data mining approach to policy analysis in a health insurance domain. Int J Med Info 2001;62:

12 류종선등 : 공복혈당장애와제 2 형당뇨병의위험요인 11. 호승희. 데이터마이닝기법을활용한고혈압관리를위한의사결정지원시스템개발및평가. 아주대학교대학원 박용수, 이홍규, 김성연, 고창순, 민헌기, 이종구, 안문영, 김용익, 신용수. 인슐린비의존형당뇨병의위험인자분석. 당뇨병 1996;20(14): 김희승, 노유자, 김남초, 유양숙, 용진선, 오정아 세성인의공복혈당장애와당뇨병의유병률과위험인자분석. 대한간호학회지 2000;30(6): Perez-Cardona C, Perez-Perdomo R. Prevalence and associated factor of diabetes mellitus in Puerto Rican adults: Behavioral risk factor surveillance system P R Health Sci j 2001;20(2): Mokdad AH, Ford ES, Bowman BA, Dietz WH, Vinicor F, Bales VS, Marks JS. Prevalence of Obesity, Diabetes, and Obesity-Related Health Risk Factors JAMA 2003;289(1): 서혜숙. 제 2 형당뇨병의예측과위험인자분석을위한신경망과로지스틱회귀모형비교연구. 서울대학교대학원 선우성. 흡연이인슐린비의존성당뇨병발생에미치는효과에대한후향적코호트연구. 서울대학교대학원 Sayeed MA, Ali L, Hussain MZ, Rumi MA, Banu A. Effect of socioeconomic risk factors on the difference prevalence of diabetes between rural and urban population in Bangladesh. Diabetes Care 1997;20(4): Ran XR, Yang WY, Li GW, Liu J. Prevalence of diabetes and its risk factors in China National diabetes prevention and control cooperative group. diabetes care 1997;20(11): Kawakami N, Takatsuka N, Shimizu H, Ishibashi H. Effects of smoking on incidence of Non-insulin -dependence diabetes mellitus. Am J Epidemiol 1997;145(2): Wandell PE, Gafvels C. Patients with type 2 diabetes aged years at four primary health care centres in Stockholm Country, Sweden Prevalence and complications in relation to dender and socio-economic status. Diabetses Research and Clinical Practice 2004;63: 김동현, 안윤옥, 박성우, 최문기, 김대성, 이무송, 신명희, 배종면. 우리나라성인남성당뇨병의발생양상과위험요인에관한전향적코호트연구. 예방의학회지 1999;32(4): 김영설, 김광원, 양인명, 김성운, 김진우, 최영길. 한국인당뇨병의역학적특징. 당뇨병 1987;11(2): Nakanishi N, Nishina K, Li W, Sato M, Suzuki K, Tatara K. Serum gamma-glutamyltransferase and development of impaired fasting glucose or type 2 diabetes in middle-aged Japanese men. J Intern Med 2003;254(3): Manson JE, Nathan DM, Krolewski AS, Stampfer MJ, Willettt WC, et al. A prospective study of exercise and incidence of diabetes in US male physicians. JAMA 1992;268: Perry IJ, Wannamethee SG, Walker MK, Thomson AG, Whincup, et al. Prospective study of risk factors for development of non-insulin dependent Diabetes in middle aged British men. BMJ 1995; 310: Evans JM, MacDonald TM, Leese GP, Ruta DA, Morris AD. Impact of type 1 and type 2 diabetes on patterns and costs of drug prescribing: a populationbased study. Diabetes Care 2000;23(6): Burchifiel CM, Curb JD, Rodriguez BL, Yano K, Hwang LJ, et al. Incidence and predictors of diabetes in Japanese-American men: The Honolulu Heart Program. Am Epidemiol 1995;5: Husseini A, Abdul-Rahim H, Awartani F, Giacaman R, Jervell J, Bjertness. Type 2 diabetes mellitus, impaired glucose tolerance and associated factors in a rural Palestinian village. Diabet Med 2000;17 (10): 배강우, 서혜숙. 제 2 형당뇨병의예측과위험인자분석을위한신경망과로지스틱회귀모형비교연구. 서울대학교대학원 Monica RM, Sathanur RS, Wei C, William CS, Gerald SB. Risk of type 2 diabetes mellitus in young adults from a biracial community: The Bogalusa Heart Study. Preventive Medicine 2000;31:

13 韓國疫學會誌 : 第 28 卷第 2 號 32. Ajlouni K, Jaddou H, Batienha A. Diabetes and impaired glucose tolerance in Jordan: prevalence and associated risk factor. J Intern Med. 1998; 44(4): Ko GT, Chan JC, Yeung VT, Chow CC, Tsang LW, Cockram CS. A low socio-economic status is an additional risk factor for glucose intolerance in high risk Hong Kong Chinese. Eur J Epidemiol 2001;17(3): West KM, Kalbfleisch JM. Influence of nutritional factors on prevalence of diabetes. Diabetes 1971; 20: Wandell PE, Gafvels C. Patients with type 2 diabetes aged years at four primary health care centres in Stockholm Country, Sweden Prevalence and complications in relation to dender and socio-economic status. Diabetes Research and Clinical Practice 2004:63; Morale PA, Mitichell BD, Valdez RA, Hazuda HP, Stem MP. Incidence of NIDDM and impaired glucose tolerance in hypertensive subjects: The San Antonio Heart Study. Diabetes 1993;42:

14 류종선등 : 공복혈당장애와제 2 형당뇨병의위험요인 =Abstract= Risk Factors of Impaired Fasting Glucose and Type 2 Diabetes Mellitus - Using Datamining - Jongseon Ryu 1), Soonduck Kim 2), Jongsoon Park 3), Jesuk Lee 3) Spondylous Center, Sun General Hospital 1) Department of Preventive Medicine, College of Medicine, Korea University 2) Department of Public Health Graduate School, Korea University 3) Purpose: This study aimed to contribute to overall public health by examining the prevalence rates of impaired fasting blood glucose and type 2 diabetes mellitus and developing a model to predict high risk factors for impaired fasting blood glucose and type 2 diabetes mellitus. Methods: The 1998 Public Health Nutrition Survey data was used for this study. Subjects were 7,702 adult at the age of 20 or over. The frequency analysis, chisquared test was performed. A decision tree was utilized to define a model designed to predict high risk factors for impaired fasting glucose and type 2 diabetes mellitus. Results: The prevalence rates of impaired fasting blood glucose was 10.8% and prevalence rates of type 2 diabetes mellitus was 9.4%. The decision tree analysis exhibited that age was strong factors for impaired fasting blood glucose. HDL cholesterol and kind of economic activities were high risk factors for impaired fasting blood glucose and type 2 diabetes mellitus on those in 20s. BMI, total cholesterol level, marriage status, sex for impaired fasting blood glucose and type 2 diabetes mellitus on those in 30s. The total cholesterol level, drinking and waist size were identified as risk factors on those in 40s. BMI, education level and hypertension seemed to have an impact on those in 50s. The waist size, sex and income had an impact on those in 60s. Conclusions: This study underscores the need for the public health infrastructure to improve various health promotion programs for those who have risk factors for impaired fasting blood glucose and type 2 diabetes mellius. The implementation of effective nutrition, workout and anti-drinking programs will boost public health. Key Words: Impaired Fasting blood glucose, Type 2 diabetes mellitus, Data-mining, Decision tree 151