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1 연구 기후변화와전염병질병부담 Climate change and burden of infectious disease 신호성 김동진 한국보건사회연구원

2 기후변화와전염병질병부담 연구보고서 발행일 2008년 12월 저 자 신호성외 발행인발행처 김용하한국보건사회연구원 주 소 서울특별시은평구진흥로 268( 우 : ) 전 화 대표전화 : 02) 홈페이지 등 록 1994년 7월 1일 ( 제8-142호 ) 인쇄처 대명기획 가 격 6,000원 c 한국보건사회연구원 2008 ISBN

3 머리말 지난 100년동안지표의평균기온은 0.7 상승하였으며, 시간이갈수록기온상승률이증가하는추세이다. 우리나라에서관측된 20세기기온자료를분석해보면평균기온은 1.5 상승하여, 우리나라에서나타나는온난화추세는전지구적인온난화추세를상회하고있다. 기후변화는전세계적으로사회적변동, 인구이동, 경제적고난, 환경적퇴화등의심각한문제들을초래하고있으며, 인간의건강또한온도나강수패턴, 폭풍, 홍수, 가뭄, 해수면상승등의기후변화에의해영향을받고있는것이사실이다. 기후변화와날로증가하고있는기후의변이성은특히매개체에의한전염성질환에영향을미칠수있기때문에, 기후변화에의한전염병발생영향을분석할필요성이있다. 이러한배경하에서본연구에서는기후변화로인한전염병발생의변화를모델링하고자하였으며, 이와함께전염병발생으로인한질병부담을계산함으로써전염병으로인해초래되는건강영향을계량화하고자시도하였다. 본연구는신호성박사의주도하에김동진선임연구원이참여하였다. 연구진은본보고서작성에자문을해주신질병관리본부강영아연구관, 신이현연구관께사의를표하며, 본보고서를읽고좋은의견을주신최은진박사, 황나미박사께감사한다. 본보고서에수록된내용은연구진의의견이며, 본원의공식적인견해가아님을밝혀둔다. 2008년 12월한국보건사회연구원원장김용하

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5 목차 Abstract 13 요약 15 제 1 장연구의필요성및목적 21 제 1 절연구배경및필요성 21 제 2 절연구목적 25 제 2 장연구내용및방법 26 제 1 절연구내용 26 제 2 절연구방법 39 제3장문헌연구 75 제1절건강영향평가의개념 75 제2절기후변화로인한영향 : 건강, 계절, 강수, 연안, 식량 88 제3절기후변화에의한전염병발생영향 95 제4절우리나라해외유입전염병현황및전염병관리대책 98 제5절장애보정생존연수 (DALY) 를이용한선행연구결과 101

6 제4장연구결과 107 제1절기상자료및전염병진료비청구자료기초분석 107 제2절전염병발생예측분석방법 137 제3절전염병발생예측결과 141 제4절기후변화관련전염병으로인한질병부담 159 제 5 장결론및정책적시사점 173 제 1 절기후변화와보건의료적응정책 173 참고문헌 183 부록 189

7 표목차 표 2-1 말라리아발생예측모형 30 표 2-2 참여자의특성에따른사전확률차이 42 표 2-3 월별전염병발생현황 (2002~2007) 63 표 2-4 기존문헌에서언급된기후변화관련전염병 66 표 2-5 질병코드 (ICD-10) 69 표 2-6 연도별전염병발생현황 71 표 2-7 시군구별전염병발생현황및 AWS 설치현황 73 표 3-1 건강영향평가의정의 77 표 3-2 건강영향평가를실시하는동안검토되어야할건강영향의분야사례 87 표 3-3 기후변화로인한부문멸영향 88 표 3-4 금강유역홍수피해액예측 93 표 3-5 기상재해로인한사망자 93 표 3-6 서울에서여름철고온으로인한사망자추정 94 표 3-7 환경의변화와전염성질병의영향 96 표 3-8 매개체관련질병전파에대한기후요소의영향 97 표 3-9 연도별 질병별해외유입전염병발생현황 ( 매년 7월 7일기준 ) 98 표 3-10 연도별 국가별해외유입전염병발생현황 ( 매년 7월 7일기준 ) 99 표 3-11 질병관리본부중심표본감시 100 표 3-12 우리나라전염병관리체계 100

8 표 4-1 지역별자동관측지점 (AWS) 분포 107 표 4-2 연도별일평균기온, 일최고기온, 일최저기온현황 108 표 4-3 연도별일평균풍속, 일평균강수량현황 110 표 4-4 연도별극한기온일수 112 표 4-5 성별연령별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2005~2007년) 114 표 4-6 성별 연령별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2005년) 115 표 4-7 성별 연령별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2006년) 116 표 4-8 성별 연령별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2007년) 116 표 4-9 성별 지역별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2005~2007년) 117 표 4-10 성별 지역별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2005년) 119 표 4-11 성별 지역별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2006년) 121 표 4-12 성별 지역별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2007년) 122 표 4-13 성별 지역별기후변화관련전염병건당평균요양일수 (2005년) 124 표 4-14 성별 지역별기후변화관련전염병건당평균요양일수 (2006년) 125 표 4-15 성별 지역별기후변화관련전염병건당평균요양일수 (2007년) 127

9 표 4-16 성별 지역별기후변화관련전염병진료건당평균진료비 (2005년) 129 표 4-17 성별 지역별기후변화관련전염병진료건당평균진료비 (2006년) 130 표 4-18 성별 지역별기후변화관련전염병진료건당평균진료비 (2007년) 131 표 4-19 성별 지역별기후변화관련전염병총진료비 (2005년) 133 표 4-20 성별 지역별기후변화관련전염병총진료비 (2006년) 135 표 4-21 성별 지역별기후변화관련전염병총진료비 (2007년) 136 표 4-22 분석대상전염병발생현황 138 표 4-23 우리나라와외국의전염병장애가중치 140 표 4-24 전염병발생예측모형 (2005~2007) 142 표 4-25 시간지연효과를고려한후전염병발생과기후의상관관계 142 표 4-26 렙토스피라에영향을미치는요소분석 145 표 4-27 시간지연효과를고려한후렙토스피라증발생과기후의상관관계 146 표 4-28 말라리아발생에영향을미치는요소분석 150 표 4-29 세균성이질발생에영향을미치는요소 153 표 4-30 장염비브리오증에영향을미치는요소 155 표 4-31 쯔쯔가무시증발생에영향을미치는요소 158 표 4-32 시간지연효과를고려한후쯔쯔가무시증발생과기후의상관관계 159 표 4-33 전염병별평균요양기간및이환기간 160 표 4-34 전염병별단위온도증가에따른기울기영향 161 표 4-35 질병별연령대별전염병발생예측건수 162

10 표 4-36 장래인구추계 162 표 4-37 기후변화에따른전염병질병부담 ( 인구구조불변 ) 166 표 4-38 미래전염병종류별질병부담예측 168 표 4-39 EME (Established Market Economies) 국가들의 YLD 169 표 5-1 건강도시지표 177 표 5-2 지역보건의료에서의적응방안 180

11 그림목차 그림 1-1 위성과관측기에의한지구평균기온, 해수면및적설량추이 22 그림 1-2 우리나라연평균기온의변화 23 그림 년평균기온의변화 23 그림 1-4 기후변화와전염병발생추이와의상관관계 24 그림 2-1 연구내용및절차 27 그림 2-2 질병매개체의전이를설명하는데사용되는 SEIR 개념도 28 그림 2-3 기후변화와관련한전염병조기경보시스템구축 Framework 37 그림 2-4 사전확률과밀도함수 42 그림 2-5 감수성집단, 환자군, 사망간의기본관계 61 그림 2-6 법정전염병종류 64 그림 2-7 연도별월별전염병발생현황 65 그림 2-8 시간경과에따른전염병발생현황 65 그림 2-9 분석에사용한시군구별 AWS 지점현황 74 그림 3-1 건강의주요결정요인 76 그림 3-2 건강영향평가모델 79 그림 3-3 건강영향평가과정의 flow chart 84 그림 3-4 6개도시의 80년간생활기온지수발생빈도변동추세 89 그림 3-5 기후변화로인한계절변화 90 그림 3-6 최근 50년간 14개지점누적강수일수와누적호우일수의변화 90 그림 3-7 기상관측값 (1971~2000년) 과모델예측값 (2071~2100년) 에근거한향후 100년후아열대기후구의변화 91

12 그림 4-1 연도별일평균기온, 당해연도일최고기온및일최저기온현황 109 그림 4-2 연도별일평균풍속, 일평균강우량 111 그림 4-3 연도별극한기온일수 113 그림 4-4 3년간전염병발생빈도 ( 예측값 ) 141 그림 4-5 주간평균최고기온의변화에따른주간전염병발생예측 143 그림 4-6 렙토스피라증발생현황예측 145 그림 4-7 말라리아모기생활사 147 그림 4-8 말라리아모기생활사와기온과의상관관계 148 그림 4-9 말라리아발생현황 ( 예측 ) 149 그림 4-10 말라리아전염병발생예측 151 그림 4-11 시간경과에따른기온과세균성이질발생 152 그림 4-12 세균성이질예측과주간최고기온과의관계 153 그림 4-13 장염비브리오증발생과주간평균최고기온 155 그림 4-14 장염비브리오증발생과기온 156 그림 4-15 쯔쯔가무시병발생과계절변화 158 그림 4-15 한반도기온변화시나리오 164 그림 4-16 연령별기온변화에따른질병부담 (YLD) 165 그림 4-17 전염병종류별질병부담 (YLD) 167 그림 년전염병발생분포 170 그림 년전염병발생분포 171 그림 년전염병발생분포 172 그림 5-1 보건의료에서의기후변화대응과정 175 그림 5-2 일차보건의료체계에서의기후변화적응전략 179

13 Abstract Climate change and burden of infectious disease With its widespread environmental and human health impacts, climate change has become a global issue. Variability of weather condition and global worming of temperature affected the distribution of vector-borne diseases. This study estimated marginal temperature effect on five infectious diseases caused by climate change and examined the burden of its diseases. During the period 2005~2007, the prevalence of infectious disease ranked tsutsugamushi fever (22.1), malaria (11.7), shigellosis (6.2), leptospirosis (1.2), and vibrio vulnificus sepsis (1.2) by order. The total amount of money spent for the disease treatments was the highest in tsutsugamushi fever and vibrio vulnificus sepsis was the first in the unit cost. Based on the three years prevalence, the study estimated the expected number of diseases due to unit degree increase of temperature. On average, the prevalence of five diseases was expected to increase by 4.27%. The impact of climate change was ordered tsutsugamushi fever (5.98%), leptospirosis (4.07%), malaria (3.40%), vibrio vulnificus sepsis (3.29%), and shigellosis (1.81%). When considering future population pyramid change, the burden of disease varied to age group and the type of disease. Absolute amount of disease burden was higher in the adults, but the burden of children and young adults (under 35) relatively increased due to decrease of population size of those groups. The order of future burden of disease was estimated tsutsugamushi

14 14 fever, shigellosis, malaria, vibrio vulnificus sepsis, and leptospirosis. Compared to its impact and distribution of climate change, the strategy development of adaptation and underlying researches was in beginning stage. As one of the most prominent and prompt preparations, vector-borne diseases attracted the popular attention, but intervention for the future infectious disease outbreak was not developed fully. The first step of involvement started to estimate the impact of future events. We hopefully expected this study to contribute on the adaptation plan development.

15 요약 1. 연구의목적 1979~2005년동안남극대륙, 동태평양일부를제외하고전지표면및중층대류권 ( 고도 10km ) 에서온난화가관측되었음. - 지난 100년간 (1906~2005년) 지표평균기온은 0.74±0.18 상승하였으며, 시간이갈수록기온상승률이증가하는추세임. 기후변화는우리나라역시예외일수없어서 1904년이후 2000년까지우리나라에서관측된 20세기기온자료를분석해보면평균기온은 1. 5 상승하여, 우리나라에서나타나는온난화추세는전지구적인온난화추세를상회하고있음을알수있음. 전세계적으로기후변화는사회적변동, 인구이동, 경제적고난, 환경적퇴화등의심각한문제들을초래하고있으며, 인간의건강또한온도나강수패턴, 폭풍, 홍수, 가뭄, 해수면상승등의기후변화에의해영향을받고있는것이사실임. 전세계적으로기상이변을동반한기후변화와함께산업화로인한지구온난화현상등에대비하기위하여건강을포함한각분야별대응체계를구축해나가고있는실정임. 기후변화와날로증가하고있는기후의변이성은특히매개체에의한전염성질환에영향을미칠수있기때문에, 기후변화에의한전염병발생영향을분석할필요성이있음. 이와함께우리나라에서는해외유

16 16 기후변화와전염병질병부담 입전염병이최근지속적으로증가되고있어이에대한적극적감시및관리대책이요구되고있음. 본연구의목적은기후변화로인한전염병발생양상변화가국민의건강에어떠한영향을미칠것인지를계량화하고, 이에대비한국가정책이적절한지를평가하는것임. 구체적인연구목적은다음과같음. - 첫째, 기후변화에따른모든전염병의영향을개별적으로평가하기는힘들기때문에총량적인평가와함께기후변화와전염병간의관계가잘알려진질병을중심으로위험평가 (risk assessment) 를수행하고자함. 특히위험평가는장애보정생존년수 (Disability Adjusted Life Years) 를이용하여전염병으로인한질병부담을계산하고자하였음. 건강보험심사평가원의전산청구자료를이용하여기후변화와관련있는전염병으로인한현재의질병부담정도를계산하였으며, 전염병발생양상에대한모델링을통해기후변화에따른미래의질병부담정도를계산하여현재의질병부담정도와비교하였음. - 둘째, 이상의연구결과를바탕으로적절한전염병감시체계수립을제안하고자하였음. DALY 등의요약지수로계량화된전염병의발생양상변화를바탕으로현재의전염병감시체계혹은전염병관련대책의적정성을관련전문가의도움을얻어평가하고자하였음. 2. 주요연구내용 기상청에서제공받은전국 196개자동관측지점에서측정한 3년 (2005~ 2007년 ) 간의기상자료 ( 일평균기온, 일최고기온, 일최저기온, 일평균풍

17 요약 17 속, 일강수량 ) 를이용하여전국및지역별 3년간의기후변화양상을분석한결과는다음과같음. - 우선기온을살펴보면, 일평균기온의경우전국을기준으로 2005년 12.2도, 2006년 12.8도, 2007년 13.1도로연구대상기간동안상승하고있음을알수있었고, 기온상승효과는광역지역별로도동일하게나타났음. - 일평균풍속과일평균강수량을연도별로분석해본결과, 이들은연도별로큰차이를나타내지는않았으나일평균강수량의경우 2005 년에비해약간증가한것을알수있었음. - 각지역별로분포한자동기상관측지점에기록된일별최고온도및최저온도의평균값을구하여연중극한기온이기록된일수를계산하여본결과, 저온일수는연도별로감소추세가뚜렷하게나타나겨울철온난화현상이반영된것으로판단되었음. 건강보험심사평가원으로부터제공받은 2005~2007년건강보험심사평가원전산청구자료를분석한결과, 기후변화관련전염병건수는총 2,592,515건이었으며, 이중본연구의대상이되는렙토스피라, 말라리아, 세균성이질, 장염비브리오, 쯔쯔가무시의수진건수는 2005~2007 년기간동안총 61,354건으로나타났음. - 질병별로는쯔쯔가무시가가장많은 32,051건 (52.2%) 였고, 다음으로말라리아 16,898건 (27.5%), 세균성이질 8,975건 (14.6%), 렙토스피라 1,756건 (2.9%), 장염비브리오 1,674건 (2.7%) 의순서로분포하고있었음. - 이를인구 10만명당유병률로환산하면, 쯔쯔가무시 22.1명, 말라리아 11.7명, 세균성이질 6.2명, 렙토스피라 1.2명, 장염비브리오 1.2명임.

18 18 기후변화와전염병질병부담 먼저이들 5가지질병에대한 3년간의유병건수및유병률을살펴보면전체적으로남자 ( 인구 10만명당 39.9명 ) 보다여자 ( 인구 10만명당 명 ) 의유병률이높았음. 질병별로는말라리아의유병률이해마다증가하고있었는데특히남성집단에서의유병률증가를확인할수있었고, 반대로쯔쯔가무시의경우유병률이낮아지고있었음. 그러나지난 3년간의분석임으로결과해석에주의를요함. 기후변화와관련된전염병으로인한진료비를분석한결과, 전체적으로유병건수가가장많은쯔쯔가무시의경우진료비총액또한가장많았고, 장염비브리오는유병건수가가장작았음에도불구하고건당평균진료비가높았기때문에진료비총액또한비교적높게나타났음. - 성별로는남자에비해여자의진료비총액이더높았고, 지역별로는남자의경우모든연도에서경기와서울의총진료비가가장높게나타났음. 2005~2007년 3년동안의전염병발생을기준으로온도변화에따른전염병발생을예측한결과우리나라의온도가섭씨 1도상승할경우 5 가지전염병의평균발생률은 4.27% 증가할것으로예측되었음. - 5가지전염병중쯔쯔가무시의발생이가장높을것으로예측되었고 (5.98%), 세균성이질 (1.81%) 의경우가가장적은영향을받을것으로예측되었음. 기온상승에따른전염병발생영향은쯔쯔가무시, 렙토스피라, 말라리아, 장염비브리오, 세균성이질의순으로나타났음.

19 요약 19 향후인구구조의변화를감안하여연령대별로기온상승에따른질병부담을산출한결과, 온도가상승함에따라질병부담도높아졌음. - 특히 35~64세, 65세이상의질병부담이상대적으로감소하고저연령층의질병부담이높아지는현상이나타났음. 이는인구구조의변동에의한것으로연령대별질병발생빈도에기인한것이아니라인구피라미드가역삼각형모양으로변화된것때문임. 연령대별질병부담을모두합한값으로전염별종류별질병부담을측정하면쯔쯔가무시 (5.98%), 렙토스피라 (4.07%), 말라리아 (3.40%), 장염비브리오 (3.29%), 세균성이질 (1.81%) 의순으로나타났음. - 현재의인구구조를그대로적용한모형에비하여말라리아, 세균성이질, 장염비브리오의경우인구구조변동을반영한모형에서상대적으로질병부담이증가하며쯔쯔가무시의경우그영향이줄어드는것으로나타났음. 본연구에서산출된전염병질병부담은세계보건기구가 2008년에발표한질병별질병부담 (YLD) 의 EME(Established Market Economics) 국가군과비슷한양상을보였음. 3. 결론및정책적시사점 우리나라전염병관리대책은질병의예방과관리에중점을둔추진방식, 예방을위한다단계안전망설정, 취약성에기반을둔추진, 파트너쉽에의한추진기본원칙을가짐.

20 20 기후변화와전염병질병부담 취약성기반원칙은취약계층, 취약시기, 취약지역등취약성에기반을둔방식이나질병의발생및분포가공간적, 시간적변이를가져취약성예측에어려움이있음. 본연구는통계적방식에의한전염병발생예측모형을적용하여시공간적변이성을통제하고기후요소에의한변이성을최대한고려하여기후변화에따른향후발생예측을추계한것임. 기후변화의주요전염병에대한향후유병률을예측하고연령대별질병부담을계산하여취약성기반원칙을추진할수있는기반을조성함.

21 제 1 장연구의필요성및목적 제 1 절연구배경및필요성 기후변화는자연적인요인과인위적인요인에의해발생되지만, 최근의기후변화는인간활동에의한지구온난화때문이다. 산업화등의인위적행위로인한온실가스가증가는지구온난화등기후변화의원인이되어왔다. 지구온난화는이산화탄소 (CO 2 ) 등의온실가스농도증가로인해지표의복사열을과도하게흡수하는온실효과때문이다. 전지구 CO 2 평균농도는산업혁명이전인 1750년에 280ppm 이던것이 2005년에는 379ppm으로증가하였다. 1979~2005년동안남극대륙, 동태평양일부를제외하고전지표면및중층대류권 ( 고도 10km ) 에서온난화가관측되었다. 지난 100년간 (1906~ 2005년 ) 지표평균기온은 0.74±0.18 상승하였으며, 시간이갈수록기온상승률이증가하는추세이다. 또한북극기온은지구평균보다거의 2배증가했고, 1980년이후빙하는 10년에 2.7% 씩감소한것으로관측되고있다 (IPCC, 2007).

22 22 기후변화와전염병질병부담 그림 1-1 위성과관측기에의한지구평균기온, 해수면및적설량추이 자료 : IPCC, 2007; 정연앙, 2007, 재인용 기후변화는우리나라역시예외일수없어서 1904년이후 2000년까지우리나라에서관측된 20세기기온자료를분석해보면평균기온은 1.5 상승하여, 우리나라에서나타나는온난화추세는전지구적인온난화추세를상회하고있음을알수있다 ( 그림 1-2, 1-3 참조 ).

23 제 1 장연구의필요성및목적 23 그림 1-2 우리나라연평균기온의변화 그림 년평균기온의변화 자료 : 기상연구소기후연구팀 ( 전세계적으로기후변화는사회적변동, 인구이동, 경제적고난, 환경적퇴화등의심각한문제들을초래하고있으며, 인간의건강또한온도나강수패턴, 폭풍, 홍수, 가뭄, 해수면상승등의기후변화에의해영향을받고있는것이사실이다 (Kenneth et al., 2008). 기후변화와날로증가하고있는기후의변이성은특히매개체에의한전염성질환에영향을미칠수있기때문에 (Kenneth et al., 2008), 기후변화에의한전염병발생영향을분석할필요성이있다. 이에따라본연구에서는기후변화로인한전염병발생의변화를모델링하고자하며, 이와함께전염병발생으로인한질병부담을계산함으로써전염병으로인해초래되는건강영향을계량화하고자시도하였다. 또한, 본연구는건강영향평가의시범사업으로써수행되었기때문에전체적인연구절차는뒤에소개할건강영향평가 (Health Impact Assessment, HIA) 의틀을따르고자하였다. 건강영향평가의목적은예방적인도구 ( 정책 ) 을선택하는데있어서건강영향에대한합리적인판단 (better inform, 건강위험과건강혜택을동시에포함 ) 에근거하여정책결정이이루어질수있도록지지하는데있다.

24 24 기후변화와전염병질병부담 그림 1-4 기후변화와전염병발생추이와의상관관계 주 : 1) 조절요소란생활수준, 공공보건체계, 외국여행등기후변화관련질병의결과에영향을미치는비기후적요소를말함. 2) 적응 (adaptation) 정책이란백신개발, 전염병조기경보체계의개발등전염병발생으로인한건강피해를줄일수있는정책방안들을의미함. 자료 : Gubler, DJ. et al., (2001). Climate variability and change in the United States: potential impacts on vector- and rodent-borne diseases. Environ.Health Perspect., 109 Suppl. 2,

25 제 1 장연구의필요성및목적 25 제 2 절연구목적 전세계적으로기상이변을동반한기후변화와함께산업화로인한지구온난화현상등에대비하기위하여각분야별대응체계를구축해나가고있는실정이다. 이와관련하여우리나라에서는해외유입전염병이최근지속적으로증가되고있어이에대한적극적감시및관리대책이요구되고있다. 본연구의목적은기후변화로인한전염병발생양상변화가국민의건강에어떠한영향을미칠것인지를계량화하고, 이에대비한국가정책이적절한지를평가하는것이다. 구체적인연구목적은다음과같다. 첫째, 기후변화에따른모든전염병의영향을개별적으로평가하기는힘들기때문에총량적인평가와함께기후변화와전염병간의관계가잘알려진질병을중심으로위험평가를수행하고자하였다. 위험평가 (risk assessment) 는 1) 기후변화와관련이높은전염병의확인, 2) 기후변화와전염병간의양반응 (dose response) 관계규명, 3) 향후기후변화시나리오, 4) 기후변화에따른질병부담및위험요소의조절을통해얻을수있는부담감소의정도등 4가지과정으로수행될수있다. 특히기후변화와건강위험정도를비교하기위하여질병으로인한사망과질병발생으로인한장애정도 ( 질병유병기간으로산출 ) 를반영하는 DALY와같은요약지수 (summary measure) 의산출이중요하다. 둘째, 이상의연구결과를바탕으로적절한전염병감시체계수립을제안하고자한다. DALY 등의지수 (index) 로계량화된전염병의발생양상변화를바탕으로현재의전염병감시체계혹은전염병관련대책의적정성을관련전문가의도움을얻어평가하고자하였다.

26 제 2 장연구내용및방법 제 1 절연구내용 본연구의연구내용은크게세가지로나눌수있다. 첫째, 향후전염병발생양상에대한모델링, 둘째, 기후변화관련전염병으로인한질병부담계산, 셋째, 전염병발생양상변화에따른적절한전염병감시체계 ( 전염병관련정책 ) 제안이다. 먼저전염병발생양상에대한모델링은향후의전염병발생양상예측을위해우리나라에서발생되는주요기후변화관련전염병및전체전염병에대해기후변화로인한발생양상을모델링하고자하였다. 전염병발생양상에대한예측은전국및주요대도시별로실시하였다. 두번째, 현재의전염병발생자료및모델링을통해예측된전염병발생예측자료를이용하여기후변화관련전염병으로인한질병부담을계산하여비교하였다. 이때전국단위질병부담의경우전체전염병으로인한질병부담과주요전염병에대한질병부담을각각계산하였으며, 주요도시별질병부담은전체전염병에대해계산하였다. 마지막으로, 이상의연구결과를바탕으로전염병발생양상변화에따른적절한전염병감시체계혹은전염병관련정책에대해제언하고자하였으며, 이때에는관련전문가들의의견을바탕으로하고자하였다. 이상의내용을도식화하면다음과같다.

27 제 2 장연구내용및방법 27 그림 2-1 연구내용및절차 1. 전염병발생추이모델링가. 전염병발생추이모형질병발생추이의모델링과정에일반적으로사용되는중요개념틀중의하나는 SEIR(Anderson, 1992; Mollison, 1995) 모형이다. SEIR 모형은인구집단을통해전파되는질병의전달과정의각단계에서개입되는질병매개체의동적인상태를묘사한개념틀이다. 이모형을현실에적용할때매개체와인구집단 SEIR 모형을동시에대비시켜매개체발생변화에따른인구집단의영향을파악한다. SEIR 모형에서 S는감염에민감한집단의비율, E는질병에노출되었지만감염은되지않은인구비율, I는감염된인구비율, R은질병으로부터회복, 사망, 면역에의해질병매개체의범위에서제외된인구비율을말한다.

28 28 기후변화와전염병질병부담 그림 2-2 질병매개체의전이를설명하는데사용되는 SEIR 개념도 출생 a a a a S ( 감염대상 ) β E ( 노출 ) δ I ( 감염 ) ν R ( 회복 ) μ μ+α μ+α μ 사망 주 : a 출산율 μ 사망률 α 질병감염으로인한사망률 β 질병매개체전이율 1/δ 평균잠복기 1/ν 평균감염지속기간자료 : Committee on Climate, Ecosystems, Infection Disease, and Human Health. Under the Weather National Academy Press. SEIR 모형은실험이나현지조사를통해알려진질병관련, 혹은인구집단관련변수가각단계에서미치는상대적인영향을보여준다. 예를들어감염에민감한상태에있는인구집단의비율변화는최초의민감대상수, 질병매개체의출생 / 사망률, 민감집단과감염집단의접촉정도등에의해서영향을받게된다. SEIR 모형은질병발생변화과정이입구집단의크기, 인구밀도, 연령 / 성별비율, 면역정도, 상호연결패턴등대상인구집단의특성에영향을받게됨을보여준다. SEIR 모형은질병추이의변화에대한기후및환경의영향을설명하는데도적용할수있다. 일반적으로각단계에서다음단계로넘어갈때

29 제 2 장연구내용및방법 29 변화율은일정한것으로간주되나기후변화가매개됨에따라이변화율은변동가능한것으로바뀐다. 감염된호스트에서감염되지않은집단으로의질병전염률은기후변화와관련된인구이동, 지역적밀집정도, 인구특성의변화등에의해영향을받을뿐만아니라전염병원균의재생산과정및유전적변화에의해서도영향을받게된다. 기후변화와관련된전염병질환의발생에대한수리적모델링기법은전염병질환의동적인변화, 감시 / 통제전략의수립, 미래발생예측을가능하게하는강력한도구로서사용되고있다. 나. 모델링방법모델링방법은구조모형과통계모형으로대별된다. 구조모형이란, 기후변화에따른전염병질환이인체에미치는영향에대하여일반적인이론에근거한기전이나과정을표현하기위한것으로, 설명변수, 결과변수간의관계를표현한식이며관계식은임의의함수형태가적용된다. 질병발생에대한위험은현재적상황에근거하여예측되기때문에전염과정이나인체반응에영향을미칠수있는적응정책이나개입이고려될수없다. 그럼에도불구하고구조모형은기후변화가생태계에어떤변화를가져오며이것이질병양상에미칠영향을파악하는데사용되어져왔다. 통계적모형은기후와기존의연구에서확인되어진질병관련변수와의관계에기초한모형이며과거의변화패턴에기초하여관심변수가미래에미칠영향을예측한다. 이방법은가용자료의부족때문에미래예측모형으로서한계가생길수있으므로, 회귀식에포함되지못한변수에의한영향과다른변수와의관련성때문에생길수있는설명력은포함될수없다. 그럼에도불구하고향후에예측가능한변수에의한질병영향을분석하는데유용한도구가될수있고구조모형에비해필요한자료의양이적은장점이있다.

30 30 기후변화와전염병질병부담 모델링작업은이상의두가지모형중일방적으로한쪽모형에의존하여개발되지않는다. 질병발생에관한핵심적인과정을예측모형에포함하고동시에인구집단전체에이를확대적용하기위하여두가지모형의핵심적인부분이결합된모형이사용된다. 기존연구에서적용된말라리아발생모형은다음과같다. 표 2-1 말라리아발생예측모형 주연구자특징연도 Craig MH GIS 를이용한 fuzzy-logic climate-based distribution model 사용 1999 Lindsay SW Martens WJM Lindsay SW, Hay SI Rogers DJ Hoshen MB Anopheles maculipennis 의기온변화에따른말라리아전염정도를파악하기위하여단순수학적방식을사용 기후변화가전지구적말라리아전파에미치는영향파악목적 rule-based modeling 기후변화시나리오별말라리아전염정도예측, 단순수학적방식사용 아프리카고산지역에서기후변화의잠재적영향분석. 다변수회귀분석 말라리아분포에대한기후변화 ( 기온, 강수량, 습도 ) 의영향, 통계적다변수회귀분석방법사용 기후변화와관련된질병매개체진화단계와기후변화에영향을받지않는인구집단요소를결합, mathematical-biological model 뎅기열은기후변화와관련하여중요한질병이지만우리나라에서그발생빈도가낮아상대적으로낮은정책적중요도를차지한다. 뎅기열의전염발생모형으로 1993년 Focks가개발한 CIMSiM 및 DENSiM이있다. CIMSiM는 1헥타르내안데스모기한종의기후변수영향을반영한안데스모기생존평균값으로역학적인생명표방법을적용한곤충학모델인반면, DENSiM은지역, 연령반영인구집단의출생률과사망률로계산

31 제 2 장연구내용및방법 31 되는인구역학관련모델이다. 출생당시양성반응을보인어머니혈청과감염시혈청반응을모형에포함하며 CIMSiM에서계산된곤충학적요소가모기집단의 biting 정도를반영하기위하며모형에포함된다. 다. 예측모형선별시기준좋은예측모형이란예측력 (predictive performance) 이높은모형 ( 이론 ) 을말한다. 질병의전염에대한모형은일반적으로비선형의행태를보이는경우가많으나때때로복잡한분포를보일때도있다. 이런현상이질병역학의본질적인부분에의한것인지혹은의도하지않은인공적인결함에의한것인지밝히는것은모델링과정에중요한영향을미칠것이다. 예측력으로판별할수없는경우에는기전에대한기술 (description) 이기존의이론과합치되면좋은모형 ( 이론 ) 이다. 즉, 좀더기전을잘설명하는모형 (mechanistic model) 이순수하게경험적인모형 (pure empirical model) 에비해좋다위두기준으로판단할수없는경우에는단순할수록좋은모형 ( 이론 )(Parsimony Principle) 이다. 복잡한모형이현실을보다잘반영할수있을지라도사용가능한 ( 측정가능한 ) 자료가부족할경우에한계가있을수있고, 현실의질병발생및분포와관련이있는본질적인과정을포함하는종합적인변수의사용으로다른조건의제한없이예측범위를좁힐수있는장점을가지기때문이다. 좋은모형 ( 이론 ) 이되기위해서는적당한분석시간또는공간의단위 ( 척도 ) 를사용해야한다. 복잡한생물학적 / 생태학적과정을모방하는구조모형을사용할수없는가장큰장애는아주작은단위의환경변수를측정할수없는한계때문에발생하는경우가많기때문이다. 또한, 실험자료와전문가의견의결합이필요하다. 현장조사 (field study) 나잘계획된실험을통해서질병역학의많은부분이알려지기때문에이

32 32 기후변화와전염병질병부담 들자료를모델링가정에포함하는것은중요한부분이다. 사용가능한실험자료가부족한경우정성적정보나전문가의의견 ( 판단 ) 을포함하는모델링기법이요구될수있다. 예측모형이효과적인모니터링전략이나공공보건정책을결정하는자료로서사용될경우좋은예측력을보이는모형이바람직하지만때때로설명력이부족한모형이오히려유용하게사용될수도있다. 모형이개발목적이부합하여야하지만항상복잡한자연현상을온전히설명할수있는것은아니다. 라. 모델링작업에사용되는자료의특성 1) 감시 / 관측 / 보고자료전염병발생에대한예측모형개발에서부딪히는가장난제중의하나는많은지역에서장기간에걸쳐수집된질좋은역학자료의부족이다. 연구자료에서보이는예외적인변화를가려내기위해서는장기간에걸쳐수집된자료가필요하며, 다양한조건및정황 (context) 하에서기후변화가전염병의전이과정에미치는영향을분석하기위해서지역적으로넓은범위에걸쳐수집된자료가필요하다. 기후변화와관련된전염병발생추이의상대적변화를파악하기위해서는민간도높은감시체계의유무가전제조건인데, 일반적으로가장많이사용되는자료는질병감시자료이다. 우리나라의경우 4대전염병분류에따라보건소와시도관할지역으로부터의신고자료를이용하여질병관리본부에서국가단위의전염병환자의신고자료 DB를구축 관리하고있다. 특히 EDI( 전자문서보고프로그램 ) 의활용으로개별환자의사례에대한보고와일일, 주간, 월간, 연간단위로신고된전염병의자료분석이가능해졌다. 2006년이후 EDI 방식의불편함과자료운영이어려움을보완하

33 제 2 장연구내용및방법 33 기위하여웹기반보고시스템을구축하였다. 1999년개발된전염병정보망 (DISWEB) 은전염병관련정보를제공하고전염병감시및대응과관련이있는인력들의정보공유망역할을수행하고있다. 말라리아, 홍역의경우공중보건실험실을연결한실험실감시체계와법정전염병감시체계자료를연결하여실험실감시체계를통해확인된환자와 EDI를통해보고된환자의통합분석이가능한상태이다. 그러나보다포괄적인전염병감시를위해법정전염병감시체계와실험실감시체계의전면적통합운영이요구된다. 환자나의료인에의한법정전염병신고율은낮은편인데, 법정전염병신고 / 보고정도를 5점척도로조사한 2002년조사에따르면항상보고한다고응답한의료인은 28% 정도에지나지않아의료기관을통한감시체계에허점이있음을알수있다. 많은병원에이미도입되어있는 OCS나 EMR과의연계를통하여의료기관감시망의질적발전을이룰수있을것으로기대된다. 2) 기상자료기후변화에따른질병발생율의변화를모델링하기위해서감시 / 보고자료와기후 / 환경자료의결합이필수적이다. 기상청기후자료관리시스템에서제공하는일별기상자료에는평균기온, 최고 ( 최저 ) 기온, 강수량, 신적설, 평균해면기압, 평균이슬점온도, 평균상대습도, 평균풍속, 평균운량, 일조시간등이포함되며일일평균기온, 일일최저기온일일최고기온, 습도, 강수량등의기후자료가사용된다. 기상청기후변화자료는전국 77곳의기상대와관측소관측지점에서 1일 8회의정시관측값으로일평균기온을산출한다. 전국 246개시군구보건소에서작성된질병감시자료와전국 76개관측소에서측정된기후자료가공간적으로불일치를보이게되는데, AWS (Automatic Weather System) 시

34 34 기후변화와전염병질병부담 스템을활용하여이를보완할수있을것으로예상된다. 기상청은지상, 해양, 고층, 위성, 레이더, 항공, 지진, 낙뢰관측을위해 94개지점의관측소와 462개소의무인자동기상관측장비 (AWS), 5개의해양부이, 6개지점의등표탑재기상장비, 1척의기상관측선을운영하고있다. 1904년부터기록된우리나라기상관측자료는숱한관측지점의이전과기상관측기의교체혹은변경, 일평균기온및습도, 풍속등여러기상요소의산출방법의변경등과같은자료의불연속성을초래할수있는외적요인들을포함하고있으나질병감시자료와통합이가능한최근의기후자료의경우큰문제가없는것으로보고된다. 질병발생변화추이에영향을미치는환경요소는좁은지역의작은시간단위에영향을받기때문에 ( 예를들어, 모기의발생과활동에영향을미치는요소는평균대기기온보다는서식지에연계된작은지역의특정시간대의기온 (micro-environmental temperature) 에더큰영향을받는다 ) 기후자료로이런척도로측정된자료가요청된다. 작은범위의척도로자료수집이가능한원거리조작기상위성자료의활용으로이런문제점을극복할가능성이있다. 기온관련변수로최대온도, 평균온도, 최소온도, apparent temperature( 최광용, 2005), 습도온도등이사용되어왔으나현재까지열파나한기노출 (cold stress) 과관련하여표준척도로서정해진것은없다 (Michelozzi, et al., 2007). 최근들어기후변화와관련된영향을예측하는모형에서평균, 최대, 최소기온을변수로사용하던경향에서탈피하여 Apparent temperature를사용하는연구가늘어나고있다. Apparent temperature(at) 는 R.G. Steadman (1979) 에의해개발되었으며여러나라에서다양한방식으로변형발전되었다. Apparent temperature는대기온도와습도의다양한조합에대하여인간의피부가느끼는생리적반응에기초한것으로이슬점온도가섭씨 14 도일때의대기온도 14도와같다. 습도와기온이복합되어사람이실제로

35 제 2 장연구내용및방법 35 느끼는더위를지수화한것으로즉, 똑같은기온이라도습도에따라지수가달라질수있으며다음과같이표현될수있다 (Michelozzi, et al., 2007). Temp는대기온도, D.ew는이슬점온도 (dew point temperature) 이며모두섭씨로측정된것이다. 2. 기후변화와적응대책및전염병관리대책중장기계획수립우리나라의기후변화대응정책은기후변화완화정책에우선주목하여정책이추진되어왔으나 IPCC 4차보고서이후기후변화적응정책이각관련분야에서집중적으로논의되기시작하였다. 기후변화대책은기후변화협약범정부대책기구를중심으로이루어진다. 최근환경부와기상청공동협의기구인한국기후변화협의체가조직되어기후변화의현상및기후변화가생태계및건강등에미치는영향분석및적응방안마련을추진할계획을가지고있다. 이에따라보건복지부내기후변화가국민건강에미치는영향과이에대한종합적인대응방안을수립할필요성이증대되고있으며, 전염병에대한적응정책인전염병관리체계, 감시체계방안도범정부차원의종합대책에맞추어진행될필요가있다. 정부는 1998년에너지절약및온실가스감축이우리경제의장기발전방향과부합된다는인식하에정부종합대책수립기후변화협약범정부대책기구 ( 위원장 : 국무총리 ) 를구성하여 3년단위로기후변화협약제1차종합대책 ( 년) 을수립 / 추진하였고, 그후 2002년기후변화협약대책위원회로격상되어기후변화협약제2차종합대책 ( 년) 과 2005년부터제3차종합대책 ( 년) 을수립추진해왔다. 2007년제4차기후변화대책위원회를개최하여온실가스감축을위한단

36 36 기후변화와전염병질병부담 기부문별목표설정과함께기후변화에따른영향최소화를위해분야별대책추진하기로하였다. 또한현행관계장관으로만구성된기후변화대책위원회를민 관합동회의체제로개편하는등대책추진에민간의참여확대하며기후변화대책위원회에지자체기후변화협의체를설치 운영하고, 국민캠페인등자발적국민참여방안강구하기로하였다. 한국기후변화협의체 (Korean Panel on Climate Change; KPCC) 는환경부와기상청양기관공동으로설립되었는데, 한반도에서일어나는기후변화의현상및기후변화가생태계및건강등에미치는영향분석및적응방안마련등에대한연구를수행할계획이다. KPCC의사업내용은기후변화과학, 영향평가및적응관련장 단기연구계획의수립, 기후변화관련연구과제의종합 조정, 기후변화연구의제도적기반조성, 기후변화관련국제활동지원등이다. 정부차원의기후대책위원회종합대책과결부하여신규전염병발생및유입전염병종합대책을수립하고있다. 3. 기후변화로인한전염병조기경보시스템구축많은전염병들의지리적 계절적분포는기후변화와연관되어있다. 따라서기후의예측이질병의조기경보시스템을위한예측지표가된다는사실에많은관심이집중되어왔다 (WHO, 2004). 기후변화와전염병의연관성에대해보다체계적이고, 역학적으로이해함으로써보다전염병발생에대한보다정확한예측이가능하며, 이는전염병으로인한위험을완화하는데큰역할을할수있다 (Wilson, 2004). 그러나전염병조기경보시스템은기후변화에대한정보만으로는정확한예측이불가능하며, 기후변화와함께기상학적, 생태학적, 역학적관련지표들이추가적으로보완되어야할것이다. 이러한사실과함께, 사용가능한데이터의증가, 역학적모델링및정보기술의발전, 그리고다른분야

37 제 2 장연구내용및방법 37 에서의조기경보시스템의활용도증가등은전염병조기경보시스템의개발가능성을더욱높여왔다 (WHO, 2004). 21세기동안지구의평균기온이 2~5 상승할것이라는 IPCC 의예측과, 기후변화로인한각종이상현상 ( 열파, 홍수, 가뭄등 ) 의빈도가증가할것 (McMichael, 2001) 이라는예측은조기경보시스템의필요성을더욱높이고있다. WHO(2004) 는광범위한문헌조사에기초하여다음그림과같이기후기반전염병조기경보시스템구축개념도를제시하였으며, 조기경보시스템대상질병으로콜레라, 말라리아, 수막규균뇌수막염, 뎅기열 / 뎅기출혈열, 황열, 일본뇌염및세이트루이스뇌염, 리프트벨리열, 리슈마니아증, 아프리카수면병, 웨스트나일바이러스, 무레이벨리열과로스리버바이러스등을선정한바있다. 그림 2-3 기후변화와관련한전염병조기경보시스템구축 Framework 자료 : WHO, 2004.

38 38 기후변화와전염병질병부담 현재진행되고있는역학적감시와환경에대한관찰로부터기후예측에관한정보를얻을수있고이러한정보는질병으로인한위험을미리경고하는예측모델의 투입변수 로서활용가능하다. 이러한정보는그자체로서사용하기보다는그러한질병에가장취약할것으로예상되는집단에대한분석자료와함께위해정도를평가하는데사용가능하고이러한자료는결국대응책마련의기본적데이터가될수있다. 마련된대응책은위해성, 위험시나리오, 취약인구집단의대응전략등의내용을담고있어야하며, 보다구체적인내용은다음과같다 (NRC, 2001). 역학감시체계는조기경보시스템의필수적인요소로서관련정보의분석과배포등에도움이됨. 역학감시체계는질병의발생양상뿐만아니라, 매개집단의개체수변화, 병원균의추기출현정보를위한 sentinel" 정보에대한모니터링이동시에이루어져야한다. 체계적인기후변화감시는종종어떤사건의전조가된다는점에서조기경보시스템의중요요소라고할수있다. 취약성평가는인구집단의민감도와대응능력에관련있다. 따라서취약성평가는영양, 거주지, 경제시스템, 그리고건강등과관련된영향을파악한다. 가구단위에서는식생활, 거주조건, 위행, 식수공급등이감염병과관련된취약성에영향을준다. 경보시스템은국가수준은물론지역수준에서도마련이되어야한다. 과학적예측능력은관련정보를정확히해석하는능력과비례하여증가하지는않는다. 또한경보시스템개발에는지역사회의필요와우선순위에대한의사결정이이루어져야한다. 경보시스템개발에는많은비용이소요되기때문에이는또다른부담으로작용할수있다. 개발된경보시스템이효과적이기위해서는관련위험인구집단을대상으로한의사소통전략이동시에고려되어야한다. 경보시스템이정확

39 제 2 장연구내용및방법 39 하게작동한다하더라도내용에대한파급력이나전달주체에대한신뢰성이부족하다면실효성있는결과를예측하기힘들것이다. 주요전염병에대한조기경보시스템이개발정도는부록표와같다. 제 2 절연구방법 본연구에서는전염병의연도별시간적경과에따른변이와행정구역별공간적분포의변이성을고려하고전염균에의한감염에서부터질병발생의증상이나타나의료기관을이용하게되기까지의시간지연효과를반영한모형분석을시도하였다. 또한전염병발생빈도의시공간적분석을위해서준모수적인방법인스플라인회귀법을이용하였다. 준모수적방법인스플라인회귀법은질병발생의시간적변이성을반영하기위하여적용되는데스플라인회귀법은분절적 (piecewise) 다항식의평활곡선을의미하는것으로비선형적효과의예측이나경향분석에적용된다 (MacNab, 2003). 행정구역상소지역단위의질병발생분석을위하여소지역분석방법을적용하고준모수적인스플라인회귀식이포함된계층적베이지안분석법을사용하였다. 이러한분석을위하여본연구에서적용된방법들을개별적으로살펴보고자한다. 1. 베이지안추론본연구가베이지안방법을적용하고있어우선적으로베이지안통계법에대한이해가필요하다. 베이지안방법은추정계수의분포를사전적으로가정하여야하는단점에도불구하고고전적인최우추정법 (ML) 과는달리우도함수의직접적인계산을요구하지않아우도함수의계산및극

40 40 기후변화와전염병질병부담 대점추정과관련된고전적인문제들을근본적으로해결할수있는장점을가진다 ( 김태유, 2007). 또한사후확률산출에사전확률에대한정보 ( 기존의실험이나문헌고찰에서알려진정보 ) 등을이용할수있고복잡한모형적용에유리한점이있다. 사전확률 (prior probability) 은자료가수집되기전의모형 ( 모수 ) 이갖는확률이다. 사후확률 (posterior probability) 은수집된자료를고려한후의모형이참 (true) 일확률을말한다. 우도 (likelihood) 란특정모형이주어진상황하에서자료의조건부확률이다. 예를들면모형의확률이 p=0.6일때특정조건을만족하는자료의확률을말한다. 사후확률은사전확률과우도의곱셈값을정규상수로나눈값이된다. 일반적통계추론의가설검정에서 p-값은가설이주어졌을때증거가갖는확률이다. 증거란무한반복을시행할경우적어도수집된자료보다극한값을가질경우를말한다. 베이즈추론에서우리가계산하고자하는것은사후확률은이른바 ' 역확률 (inverse probability)' 로, 즉증거가주어졌을때가설이갖는확률이다. 베이지안추론에서중요한요점은측정된자료에만근거해서모형의확률을산정하는데측정된자료밖의확률은의미가없다. 일반적인통계추론방법 ( 빈도론자, frequentist) 과베이지안방법의차이를예를중심으로살펴본다. 임의의사건 X가발생할확률은다음의분포를따른다고하자 즉발생확률이 p인사건을 10번시행시 X번이길확률을구한다. 이경우빈도론자들이추론하는방법은최대우도원리를적용하는것인데우도함수를최대화하는확률을추론하는것이다.

41 제 2 장연구내용및방법 41 ㅣ x=10 일경우 ㅣ (2) 식 (2) 의값을최대화하는 p 값은 1 이된다. x=0 의경우 ㅣ 이되어 p = 0일때최대값 1을만족하게된다. 이와같이빈도론에입각하여이길확률을구할경우 (x = n) (4) 이된다. 이와달리베이즈안추론을위예에적용하면사전확률이 일경우사건발생확률은베타분포를따르며다음식을만족한다. 이때이길확률은사건에관여하는사람의특성에따라사전확률이달라지게되는데참여자의특성에따른사전확률은 < 표 2-2> 과같다.

42 42 기후변화와전염병질병부담 표 2-2 참여자의특성에따른사전확률차이 참여자특성 사전확률 밀도함수 전문적인도박꾼 (1) 운이따르지않는경우 50% 확률을가진경우사전정보가없는경우 (2) (3) (4) 사건발생확률과사전확률이비례관계사건발생확률과사전확률이반비례관계사건발생확률과사전확률이종모양의관계사건발생확률과사전확률이무관계 그림 2-4 사전확률과밀도함수 (1) (2) (3) (4)

43 제 2 장연구내용및방법 43 베이지안추론에따라이길확률 ( 사후확률, ) 을구하면다음과같다. 여기에 x=n을적용하면 (6) (7) 식 (7) 는빈도론에입각하여이길확률을구한식 (4) 와차이가있다. 즉사전확률에대한정보를이용하여사후확률을보다합리적으로산출할수있다. 95% 신뢰구간에대한해석에도차이가있다. 빈도론의경우 95% 신뢰구간이란무한반복을시행할경우추정된모수를포함하고있는구간이만들어질확률이 95% 이란의미이나, 베이지안추론의경우추정값이신뢰구간에포함될확률이 95% 란본래의신뢰구간의미와일치한다. 이는빈도론의추론방식이유사무한반복시행의결과에의한상대적빈도로서해석되어지기때문이다. 그러나베이지안확률은사건발생의불확실정도로서해석되며확률은관찰자의주관에의존하여다른과거경험을가지거나, 다른정보에근거할경우이에대한확률도달라지게된다고본다 (Bullare, 2001). 2. 스플라인회귀분석 (Spline regression) 비모수회귀분석 1) 의방법에는여러가지기법이적용된다. 평활스플라인 (smoothing spline), 커널함수방법 (kernel method), 회귀스플라인 (regression spline), 벌칙스플라인 (penalized spline) 등의그것이다. 비모수회귀분석의장점은모수회귀분석과달리특정분포를가정하지않는유연성에있다. 1) 준모수적방법 (semiparametric method) 도이영역으로분류함.

44 44 기후변화와전염병질병부담 독립변수와종속변수의기능적관계는모형에의해이루어지는것이아니라자료에근거하여만들어지게된다. 특히스플라인방법을사용할경우특정변수들은종속변수와선형관계를가진다고가정하나나머지변수들은비선형적인관계를가정한다. 이런이유로스플라인방법을적용한회귀분석을준모수적방법이라고도한다. 종속변수 와선형관계를맺는독립변수를, 비선형관계를형성하는독립변수를 라고하면이들간의관계를다음식으로표현할수있다. (8) 스플라인추정법은 를몇개의기저함수를연결하여근사하는방 법을사용하는데다음식과같은근사방법을이용한다. (9) 는매듭 (knot) 라불리며 의관계가설정된다. 는 가 0 이상일경우 ( ) 값을가 지며반대일경우 0의값을가진다. 식 (8) 을보다일반적인표현방식으로 바꾸면 의추정값을갖기위해서통상적인회귀분석과마찬가지로 를최소화하는 를구하면된다. 그러나추정되는함수값이지나치게과추정 (overfitting) 되는것을막기위하여새로운제약조건을부여한다. + (10)

45 제 2 장연구내용및방법 45 즉, 식 (10) 을최소화하는 의값을추정한다. 는평할모수이고 는어떤대칭적인양반정인 (positive semi-definite) 행렬이다. 평활모수 는그값이큰수일때회귀식에제약을부여하지않으면서지나치게과추정될수있고값이반대일때기저함수가차지하는역할이무시해도좋을정도로작아져추정식은통상적인최소자승모형이된다 ( 권오상, 2008). 이상의모형을추정함에있어서, 의값과매듭의위치가결정되어야하는데추정결과에가장큰영향을미치는것은 값이다. 최적의 값을얻는방법으로우도함수방법을적용하면스플라인회귀분석법을흔히혼합모형이라불리는모형으로변환할수있다는성질을활용하게된다 ( 권오상, 2008). 의혼합모형에서 는고정효과, 는임의효과모수이다. 매듭의수와매듭의위치는기존연구에서적용한방식 (Ruppert, 2002) 과같이일반적으로 5~20 사이의수와매듭의수에해당하는분위수 (quantile) 를적용한다. 가 20일경우 은 47.62분위의값을가지며이에해 당하는확률은 이다. 혼합모형에적용되는통계 기법에는경험적최량선형불편예측 (empirical best linear unbiased estimator, EBLUP) 법, 경험적베이방법 (Empirical Bayes, EB), 계층적베이 (Hierarchical Bayes, HB) 방법등이있다. 3. 베이지안추정을이용한스플라인회귀법 Ruppert 등 (2003) 은혼합모형형태의분석방법을적용한일반스플라인회귀분석방법을발표하였다. 동시에스플라인준모수회귀분석법을빈도론및베이지안방식으로추정할수있는소프트웨어도제공하였다. 이장에서는 Crainiceanu 외 (2005) 이제안한방식을따라베이지안스플라인추정법을살펴고자한다.

46 46 기후변화와전염병질병부담 시군구행정구역 의전염병발생건수 는 Poisson 분포를따르고, 시군구행정구역 의주간평균기온 와매듭수가 15 인 ( =15) 3 차원 스플라인 (cubic spline) 준모수적관계를형성한다고할때매듭위치 ( ) 는 에만들어지고다음관계식이성립하게된다. (11) 는 log로변환된기온변수이고전염병발생건수 ( ) 와선형관계를형성하며스플라인계수와 와전체모형임의오차 는서로독립적이다. 는평균이 0이고분산이 인정규분포를한다. 위식을 WinBUGS 프로그램스크립트로변환하면다음과같다. for ( i in 1:n) { case[i] ~ dpois(mu[i]) mu[i] <- inprod2(beta[], X[i,]) + inprod2(b[], Z[i,]) } WinBUGS 스크립트 3번째줄첫번째부분은고정효과부분이며두번째부분은임의효과부분을나타낸다. inprod2는 WinBUGS 1.43에서새로추가된함수로 inprod 명령어를개선하여내부계산속도를향상시킨다. inprod2(v1, v2) = 의관계식을표현한다.

47 제 2 장연구내용및방법 47 beta[] 는 을표시하는벡트이며 를나타낸다. 벡트 b 는절단다항식 (truncated polynomials) 의계수이며 는절단다항식의벡터이다. 식 (11) 의두번째줄을 WinBUGS 스크립트로표현하면다음과같다 for (k in 1:15) { b[k] ~ dnorm(0, taub) } 는절단다항식의계수이며독립적이고평균값이 0, 정밀도가 인 정규분포를한다. 정밀도 = 를의미한다. 감마분포의경우평균이 1(= ) 이고분산이 1000(= ) 인분포를하게되는 데평활의양은 의값으로지정된다. 우도함수를설정하고나면사전 확률분포와 hyperparameter 값을지정한다. for (l in 1: degree+1) { beta[l] ~ dnorm(0, 1.0E-6) taub ~ dgamma(0.001, 0.001) tauesp ~ dgamma(0.001, 0.001) } degree는스플라인의 degree(p=3) 을 = 를나타낸다., 를

48 48 기후변화와전염병질병부담 WinBUGS에서구현하는스크립트는다음과같다. for (i in 1:n) { for (l in 1:degree+1) { X[i,l] <- pow(x[i], l-1) } for (k in 1: 15) { Z[i,k] <- pow((x[i]-k[k])*step(x[i]-k[k]), degree) } } WinBUGS 내부명령어 pow(a,b) = 이며, x가양일경우 step(x) =1이나반대일경우 0이된다. 4. 계층적베이지안분석 ( 혼합모형 ) 소지역추정법은관심지역 ( 영역 ) 에배정된표본수가적을경우특성이유사한인근의세부단위들을결합하여세부단위들의그룹을만들고그룹내에서세부단위들은동일한특성을갖는다고가정을하거나동일한특성을도출할수있는방법을사용하여좀더신뢰도가높은추정값을작성하는방법을이용한다 ( 통계청, 2004). 소지역분석에모형기반추정법 (model-based method) 중혼합모형 (mixed model) 이일반적으로적용되는데모형기반추정법은일반적으로관심변수에대한설명력이높을수록분산은적어지나편향 (bias) 이존재할위험이있다. 이러한편향의위험을최소화하기위하여평활 (smoothing) 기법을사용하는데지역을임의효과 (random effect) 변수로사용하고기타변수를고정효과 (fixed effect) 로사용하는혼합모형을이용한통계적방법이적용된다 ( 통계청, 2004).

49 제 2 장연구내용및방법 49 모형에서절편과기울기가지역의영향으로일정한값을가지지못하고지역에따라절편및기울기가차이를보이는임의절편 (random intercept) 과임의기울기 (random slope) 를가지는모형이가능하다., (12) 여기에서 m 은소지역의수, 는소지역 j 의인구수를의미한다. p 개의 모형임의계수 = { } 는지역공변량 (covariate) 와다음 과관계를갖는다. (13) 는회귀방정식계수이다. 식 (12) 와 (13) 을조합하면 (14) 의관계가성립된다. 방정식 (14) ~ N(0, ) 의관계를가지나 가어떤값을가지느냐에따라 3가지모형 2) 으로구분된다 (You, 1999). 식 (14) 를다시정리하면아래식과같이표현될수있다. 이를 WinBUGS 스크립트로표현하면다음과같다. model { for (i in 1:N) { 2) 동일오차분산모형 (equal error variance model), 가변오차분산모형 (unequal error variance model), 임의오차분산모형 (random error variance model)

50 50 기후변화와전염병질병부담 Y[i] ~ dpois(mu[i]) log(mu[i]) <- beta[0] + beta[k]*x[i]+ u2[z[i]] } z.bar <-mean(z[]) for (j in 1:n2) { u2[j] ~ dnorm(mu.u2[j], tau.u2) mu.u2[j] <- alpha[1] } } 계층적베이즈 (HB) 방법에서는모수 뿐만아니라모집단의값이랜덤으로간주되며, 모형모수들에대한사전분포가주어진다. 실제분석 에서 은대부분미지의값이며, 이러한경우 β 뿐만아니라 에관한사전분포를적시해야하며또한서로독립임을가정하여주변사후분포 (posterior marginal distribution) 를유도해낸다. 만약 에관한사전분포를불완전 (improper) 사전분포로고려한다면모수의사후분포가불완전사후분포가될수있기때문에이러한문제를피하기위해서인버스감마분포를따르고 hyperparameter 값이, 값을배정한다 ( 한국조사연구학회, 2003). # Priors for fixed effects for (j in 1:11) { beta[j] ~ dflat() } alpha ~ dflat() } # Priors for random terms tau.u2 ~ dgamma(0.001, 0.001) sigma2.u2 <- 1/tau.u2

51 제 2 장연구내용및방법 베이지안추론을이용한공간-시간모델링 (Spatio-temporal modeling) 공간적분포에중점을둔질병자료의분석목적은질병위험요소가높은지역과낮은곳을구분하고, 질병발생지역을구분하며위험요소의분포에근거하여발생요인에대한단초를제공하는데있다 (small area surveillance). 이경우시간경과에따른변이성과지역적분포의차이문제를적절히통제할필요가있다. 특히질병노출인구집단의크기가작은경우나희귀질병인경우작은차이가큰변이를가져오기때문에지역에따른질병발생의시공간적유형에영향을미치는구조적인위험요소에특히주의를기울여야한다. 시공간적분석에특화된모형도출을위해서공간적변이성 (spatial variability), 시간적변이성 (temporal variability), 이둘간의교효작용등을모두고려할필요가있다. 이모든문제는시공간분포자료의평활문제 (smoothing issue) 와관련이있다. 베이지안추론은측정되지못한혼란변수의영향, 공간적의존성, 측정오차, 위험요소추정등과관련된문제해결에유용하다 (MacNab, 2004). 계층적베이지안분석으로공간적임의효과를구현할수있을뿐만아니라소지역추정시공간적평활이나자료통합 (data pooling) 에도장점을발휘한다. 이는질병노출인구집단의크기가작은소지역단위질병조발생율 (crude rate) 의경우변이성이대단히높을수있기때문이다. 베이지안공간분석 ( 계층적베이지안분석 ) 은위험요소의평활을통해서공간적변이성을통제하여신뢰성높은위험요소추정을가능하게한다. 본연구에적용된준모수적방법인스플라인회귀법은질병발생의시간적변이성을반영하기위함인데기존의 Gaussian이나 Poisson 회귀분석방법보다진화된분석법으로인식되고있다 (MacNab, 2003). 스플라인회귀법은분절적 (piecewise) 다항식의평활곡선을의미하는것으로비선형적효과의예측이나경향분석에적용된다.

52 52 기후변화와전염병질병부담 질병발생의소지역분석을위하여스플라인방법을적용한계층적베이지안분석법의장점은소지역정보나감시자료를활용함으로써보다신뢰성있는시공간위험요소예측이가능하고단일분석틀내에서계층적지역단위의질병발생경향을모형화함으로써전체지역 (global) 와하부소지역 (local) 을동시에비교가능하고단일시공간분석틀을적용함으로써질병발생의시공간적변화과정을생생하게감시할수있게된다는점이다 (MacNab, 2003). 를시간 3), 개체 (sub) 의전염병발생건수라하면전염병발생여부가다음모형으로구성된다 (Crainiceanu, 2005). (15) 는 의전체분포곡선, 는전체분포곡선에대한지역그룹의편차 (deviation), 는지역분포에대한개별개체의편차이다. 는개체 가속한지역을나타낸다. 3개함수가선형벌점스플라인 (penalized spline) 으로구성된다고하면다음식으로표현할수있다 (Crainiceanu, 2005). (16) 는 a 가 1 보다크면 1 값을가지는지시자이다. 즉 a=1 일때 3) 실제 = 의의미임.

53 제 2 장연구내용및방법 53 식 (16) 의두번째식은 로표시된다. WinBUGS 스크립트로식 (16) 을표시하면 model { for ( k in 1: n) { y[k] ~ dpois(mu[k]) log(mu[k]) <- f[k] + fa[k] + fi[k] f[k] <- inprod2(beta[], X[k,]) + inprod2(b[], Z[k,]) fa[k] <- inprod2(gamma[area[k],], X[k,]) * step(area[k]-1.5) +inprod2(c[area[k],], Z[k,]) fi[k] <- inprod2(delta[sub[k],], X[k,]) + inprod2(d[sub[k],], Z[k,]) } } 일반적인 WinBUGS 스크립트에서사용하는 for ( i in 1: n) 를사용하지않고 for ( k in 1: n) 를사용한이유는개체 (sub[i]) 가 t 년동안반복측정되기때문인데총개체수 (k) 는 k = t * (i - 1) + j 이다. WinBUGS code의 f[k] 는앞스플라인부분에서설명한것과같다. 다만 fa[k] 의정의에서사용된 step(area[k]-1.5) 는 WinBUGS 내부함수로 area[k]-1.5의값이양수이면 1이되는지시자이다. fa[k] 식에서 area[[k],] 가포함된이유는, 에서처럼지역적차이를반영하기위함이다. 본연구에서매듭의수 로동일한매듭수를가지며식 (16) 에포함되는모수 는모두상호독립적이고아래와같은분포를가진다.

54 54 기후변화와전염병질병부담 for (k in 1:K) { b[k] ~ dnorm(0, taub) for (g in 1: N2) { c[g,k] ~ dnorm(o, tauc) }} for ( i in 1: N) { for (k in 1:K) { d[i,k] ~ dnorm(0, taud) }} for(i in 1: N) { for (j in 1: degree+1) { delta[i, j] ~ dnorm(0, agudelta[j]) } },, 는전체분포곡선, 지역그룹곡선, 개별개체의축소량 (amount of shrinkage) 을조절하며, 는개별개체의임의기울기및절편의분산을나타낸다. 식 (15) 에계절성, 기후함수, 기후함수의시간지연효과등다른공변량을포함하여분석할수있으며각공변량역시스플라인함수형태로식

55 제 2 장연구내용및방법 55 (15) 에포함될수도있다 (Crainiceanu, 2005). 베이지안준모수적혼합모형을완성하기위한모수들의초기값 (prior) 은다음과같다. (17) 식 (17) 을 WinBUGS code 로나타내면 는다음과같 이표현된다. for ( l in 1: degree+1) { beta[l] ~dnorm(0, 10-6 ) for ( j in 1: N2) { gamma[j,l] ~ dnorm(0, 10-6 ) }} 가 Gamma 분포를따르므로이들의 초기값은 taub ~ G(10-3, 10-3 ) tauc ~ G(10-3, 10-3 ) taud ~ G(10-3, 10-3 ) taueps ~ G(10-3, 10-3 ) for (j in 1: degree+1) { agudelta[j] ~G(10-3, 10-3 ) } 이다.

56 56 기후변화와전염병질병부담 가. 계절성 (seasonality) 기후변화와관련되어있지않은전염병발생의계절성을반영하기위하여연간주기성 (Annual Periodicity) 을가지며사인함수와코사인함수로표시되는최대 6주기조화함수인푸리에변환 (Fourier Term) 4) 을회귀식에반영하였다 (Hashizume, 2007; Stolwijk, 1999; Rayco-Solon, 2005). 위식은전염병발생률의계절성반영하는부분으로 는한주기동안반영될계절성의수를의미하며 는숫자로표시된주단위시간을의미한다. 예를들어한해 6주기의계절성을반영할경우 의값은 6이되며 값은한해의첫째주일경우정수 1, 두번째주일경우정수 2 로표시된다. 전염병발생의계절성은기후변화에의한것이아니라사람들의활동양식이나환경적인문제때문에발생한전염병발생의계절성을고려하는것이다 (Hashizume et al., 2007). 나. 시간지연효과 (time lag effect) 5) 노출변수의시간지연효과를반영하기위하여일정기간 ( 예, 4주 ) 노출변수의각기다른주간동안의영향을산출하여야한다. 이경우노출변수간의 white noise 6) 가발생할수있는데, 상호연관을없애기위하여다항시 4) 시간영역의함수를주파수영역의함수로변환하는것으로주어진함수를삼각함수의선형결합으로표현한것임. 5) 시간지연효과모형에대한서술은 Schwartz, 2000; Braga, 2002; Michelozzi, 2007 의논문을중심으로하였음. 6) 예를들면노출변수의 serial correlation 을의미함.

57 제 2 장연구내용및방법 57 간지연효과모형 (polynomial distributed lag model) 을적용한다. 시간지연효과의일반적모형은다음과같다. (18) Z는노출변수를나타내며시간 q 동안의지연효과는 로 는현재시점이되며 은바로전시간대의노출변수의크기를나타낸다. 위식 (18) 을효과적으로추론하기위해서일반적으로적용하는방법은 Almon (1965) 이개발한식 (19) 을 에적용하는것이다. 이방법은 의변위모양을제한하는것이다. (19) 여기서 d 는다항방정식의차원을의미한다. 식 (18) 에식 (19) 를반영하면 으로표시되고이를 를중심으로다시정리하면 (20)

58 58 기후변화와전염병질병부담 으로 q 는시간지연기간을나타낸다. 식 (20) 는일정한규칙을보이는데 으로치환하면결국식 (20) 은아래와같이표현된다. 모형을개발하는데있어서중요한원칙중의하나인 parsimony 원칙과노출변수의설명력등을고려하고기존의연구에서사용되어진방식을따르면일반적으로 5차이전의다항방정식이일반적으로적용된다 (Schwartz, 2000; Braga, 2002; Michelozzi, 2007). 6. 질병부담측정가. 장애보정생존연수 (DALY) 의개념단일한척도안에조기사망과장애로인한영향을포함하기위해서는공통의단위가필요하다. 1940년대후반이래질병의부담에관한연구자들은일반적으로시간 (time) 이적절한단위라는점에동의하고있다. 즉, 조기사망으로손실된시간, 장애를갖고살아가는시간등이다. 이러한시간에근거한측정의범위는나라마다다른다양한형태로발전되었다 ( 김재용외, 2002). 장애보정생존연수 (Disability Adjusted Life-Year, DALY) 는세계보건기구 (World Health Organization, WHO) 와세계질병부담연구 (The Global Burden of Disease Study, GBD) 그룹에서개발되었다. DALY는 GBD 연구를위해특별히고안된것으로조기사망으로인해손실된연수 (Years of Life Lost,

59 제 2 장연구내용및방법 59 YLL) 와비치명적건강결과인장애로인해손실된연수 (Years Lost due to Disability, YLD) 를합한지표이다 ( 박재현 윤석준외, 2006). 여기에서 YLL i 는임의료정해지는어떤수명의한계에서사인 ⅰ로인해조기사망한시점의연령을차감함으로써계산되며, YLD i 는이특정질병이가져오는장애의종류와그중증도에따라가중치를주어계산하게된다 ( 신영수외, 2004). 위의식에서구한장애보정손실년 1(1 DALY) 은특정질병으로인해잃어버린건강한삶 1년에해당하므로 DALY가크면클수록질병부담이늘어나게된다. 이와같은 DALY의접근방법은객관적인것처럼보이나그이면에는가치의선택이라는주관적인가치판단이매우큰비중을차지하고있는데, 다음과같이최소한다섯가지의문제가고려되어야한다. 첫째, 수명의한계가정해져야한다. 예컨대, 한사람의사망으로인한 YLL을구하기위해서는질병이없었을때몇살까지살수있었는가가가정되어야한다. 둘째, 연령에따른사회적역할의가치를반영할것인지의문제이다. 즉, 청년기사망과노년기사망의사회적가치가같은가하는문제이다. 셋째, 미래의건강에대한할인율을고려해야한다. 지금현재의건강상태와 30년후의건강상태의가치에대한비교가전제되어야한다. 넷째, 각질환별상대적인가중치를결정해야한다. YLD를구하기위해서는질환이나상해별 YLD에대한정보가필요하다. 다섯째, 사회경제적지위에따른차이에대한가치판단이다. 예를들어두사람의사망으로인한상실년수가동일하다고했을때, 두사람의사회경제적지위가다르다고하면두사람의사망으로인한사회적가치가동일한가아니면다른가하는문제이다. 이러한문제에대하여 GBD 연구자들은다음과같이입장을정하였다

60 60 기후변화와전염병질병부담 ( 신영수외, 2004). 첫째, 평등주의원칙으로질병부담산출시에는개인적의연령과성별만을고려하고그외사회경제적지위, 종교, 인종등은고려의대상이되지않는다. 둘째, 아동의사망은노인의사망보다훨씬더큰손실을가져오기때문에이를반영하기위해여러가지방법들이제안되었는데, 대표적인것이잠재수명상실년수 (PYLL), 기간기대여명상실연수 (PEYLL), 코호트기대여명상실연수 (CEYLL), 표준기대여명상실연수 (SEYLL) 로구분할수있다. 셋째, 한정된의료자원하에서생명이위독한두사람을살려야한다고했을때, 상실년을기준으로한다면무조건나이가어른유아를살려야할것이다. 그러나 GBD 연구자들은 DALY의산출에있어서아동이나노인에비해청장년에더많은중요도를부여하는연령별가중치를이용하였다. 그리고이를위해아래의수식을이용하였다. GDB 연구에서 age 는연령, β와 C는상수로서 β는 0.04, C는 의값을취하였다. 넷째, 미래에발생할편익이현재발생하는편익보다가치가적다면현재의시점에서미래의가치를평가할때는할인율 (discount rate) 를적용해야한다. 이는건강에도똑같이적용되어져서 GBD 연구자들은미래의건강을연간 3% 씩할인하는경우와그렇지않는경우를같이제시하고있다. 다섯째, 조기사망으로완전히건강을상실하는경우를기준으로할때, 장애를안고사는동안에는얼마의가중치를주어야하느냐의문제가있다. 장애가중치란특정시점에특정수준으로고정된각각의건강상태 (health status) 에일정한가치 (value) 를점수로부여한것이다. 즉, 사망을 1,

61 제 2 장연구내용및방법 61 최적의건강상태를 0으로정하였을때특정한건강상태를 0과 1사이의값으로표현한것을말한다. 일반적으로 YLD를계산하기위한방법은연령군별로 (5세단위 ) 총유병기간 (= 장애기간 ) 을산출하여여기에장애율을곱한후인구수를적용하는방식을사용한다. 이것은다음의수식과같이연령가중치와할인율을고려해주는가여부에따라서계산식이다소복잡해질수있으나궁극적으로는연령군별 총유병기간 과 장애가중치 를다루는것이다 ( 김재용외, 2002). 이중연령군별총유병기간산출을위해서는 1) 유병률혹은발생률, 2) 치명률, 3) 관해율의 3가지지표가요구된다. 실제의유병기간산출은 DisMod 프로그램을통해서계산을하게되는데, 이것은다음의그림과같이 ⅰ ( 발생율, incidency rate), m ( 사망률, mortality rate), r ( 관해율, resolution rate), f ( 치사율, fatality rate) 등의 4가지지표가서로간에 internal consistency를가져야하고이들지표로부터유병률및유병기간의산출이가능하다는개념에서만들어진프로그램이다. 그림 2-5 감수성집단, 환자군, 사망간의기본관계

62 62 기후변화와전염병질병부담 이그림에서 ⅰ는감수성집단 (susceptibles) 에서환자 (case) 가될비율, r은환자상태로부터감수성집단으로변화될비율, f는특정원인으로사망할비율이며, m은감수성집단과환자군이일반적으로사망할비율이다. S(t) 는 t 시점에서감수성있는사람들의수이며, C(t) 는 t 시점에서질병을갖고있느사람수, D(t) 는 t 시점에서특정질병상태로인해사망한사람들의수이다 (Murray와 Lopez, 1996; 윤석준외, 2003 재인용 ). DALY를구하기위해서는 YLD과 YLL이구해져야하는데, 각각의계산식은다음과같다. 여기에서 r은할인율, β는연령가중파라미터, K는연령에따른가중치를사용하는경우 1, 사용하지않는경우0, C는상수, 그리고 a는장애가시작된연령, L은장애기간, 그리고 D는장애별가중치를의미한다. 여기에서 r, β, K, C는위와같고 a는사망시의연령, L은사망시표준기대여명을의미한다. 한편, Lima(2005) 와 Zhang(2007) 은질병부담을계산한최근의연구에서 YLL과 YLD 계산식을각각다음과같이보다간단히표현하였다. 여기서 I는의료기관방문횟수 (number of hospitalizations), 즉유병율또는발생율, DW는장애가중치 (disability weights), r은건강할인율 (discount of future health rate), D는질병이환기간 (average duration of disability) 을나타낸다.

63 제 2 장연구내용및방법 63 여기서 N은사망자수 (number of deaths), r은건강할인율 (discount of future health rate), L은사망시기대여명 (life expectancy at age of death) 를나타낸다. 7. 전염병자료법정전염병이란큰사회적손실을야기할수있는전염병을법률로환자와그가족, 의료인및국가의권리와의무를명시한전염병을말한다. 우리나라에서법정전염병으로관리하고있는종류는 [ 그림 2-6] 과같다. 표 2-3 월별전염병발생현황 (2002~2007) 계 계 59,005 6,633 6,399 8,994 13,480 23,499 34,954 1 월 2, ,753 2 월 1, ,121 3 월 1, ,495 4 월 2, ,297 2,589 5 월 3, ,170 4,261 6 월 4, ,424 3,826 7 월 4, ,671 2,723 8 월 3, ,392 1,605 9 월 2, ,176 1, 월 10,661 1,341 1,050 2,293 2,741 3,236 2, 월 15,936 1,126 1,024 3,173 5,360 5,253 7, 월 6, ,117 2,565 4,516 자료 : 질병관리본부. 전염병웹시스템

64 64 기후변화와전염병질병부담 그림 2-6 법정전염병종류 자료 : 질병관리본부 질병관리본부가관리하고있는전염병발생현황데이터베이스에따르면 1종을제외하고 2종, 3종의경우시간이지날수록전염병발생율이증가하고있다.

65 제 2 장연구내용및방법 65 그림 2-7 연도별월별전염병발생현황 월 2 월 3 월 4 월 5 월 6 월 7 월 8 월 9 월 10 월 11 월 12 월 그림 2-8 시간경과에따른전염병발생현황

66 66 기후변화와전염병질병부담 기후변화에따른전염병의발생예측을기술한보고서는각기다른질환군을대상으로하고있어기후변화에따른전염병의총괄적인질병부담측정에어려움이생길수있다. 본연구에서는각보고서에서기후변화와관련하여언급하고있는질병을모두정리하여연구대상전염병군으로설정하였다. 표 2-4 기존문헌에서언급된기후변화관련전염병 출처장재연등 (2003) 박윤형등 (2006) WHO(2003) 내용 전염병을 곤충을매개로하는질병 과 설치류를매개로하는질병, 수인성질환, 음식물매개질환 으로구분 - 곤충을매개로하는질병 (WHO, 2000): 말라리아, 뎅기, 황열, 일본뇌염, 주혈흡충증, 수면병, 리버블라인드, 샤가스병 - 설치류를매개로하는질병 (IPCC, 2001): 한타바이러스, 랩토스피라증, 쯔쯔가무시증, 발진열, 라임병 - 수인성질환 (National Research Council & Howard 등, 2001 등등 ): 콜레라, 설사, 크립토스포리디움증, 지아디아렘블리아, 비브리오 - 음식물매개질환 : V. vulnificus, C. cayetanesis 기후변화관련법정전염병 - 쯔쯔가무시 - 말라리아 - 세균성이질 - 신증후군출혈열 - 렙토스피라증 - 발진열 - 콜레라 - 일본뇌염 - 홍역 - 수막구균성수막염 기타질환 - 장염 - 인플루엔자 - 기관지천식 전염병전파과정을 anthroponoses(human reservoir) 와 zoonoses 로나누고각각을 direct transmission 과 indirect transmission 으로나누어설명 vector and rodent-borne 에영향을미치는기후의효과를다음과같이

67 제 2 장연구내용및방법 67 출처 WHO(2004) IPCC(2007) 웹 1) 내용나눔. - temperature sensitivity : 모기관련질환 - precipitation sensitivity : 곤충, 설치류관련질환 - humidity sensitivity : 모기, tick 관련질환 ( 뎅기, 라임등 ) - sea level sensitivity : salt marsh 관련질환 기후변화와관련되어조기경보가필요한질병을다음과같이나열함. - 콜레라 - 말라리아 - 수막구균뇌수막염 - 뎅기열 / 뎅기출혈열 - 황열 - 일본뇌염및세인트루이스뇌염 - 리프트벨리열 - 리슈마니아증 - 아프리카수면병 - 웨스트나일바이러스 - 무레이벨리열과로 TM 리버바이러스 food safety - 비브리오 water and disease(water-borne disease) - 설사 - 콜레라 vector-borne, rodent-borne and other infectious disease - 뎅기 - 말라리아 - 기타전염병 ( 한타바이러스, 라임병, tick-borne 뇌염, 설사, 식중독등 ) - Bubonic/Pneumonic plague (B/I) 2) - 샤가스 (P/I) - 콜레라 (bacteria) - 뎅기열 (V/M) - 에볼라 (V/R) - 뇌염 (V/M) - 사상충증 (W) - 람블편모충증 (P) - 한타바이러스 (Ro/R) - 구충질환 (W) - 인플루엔자 (V) - 장구충감염 (N/D)

68 68 기후변화와전염병질병부담 출처 - 라사열병 (Ro) - 리슈마니아증 (P/Fy) - 라임병 (B/T) - 말라리아 (P/M) - 마버그바이러스 (V) - 사상충증 (W/Fy) - 광견병 (V/A) - 리케치아병 (Flea) - 리프트밸리열 (V/M) - 주혈흡충증 (Fl) - Seal plague (A) - 황열 (V/Mo) 주 : 1) Rutgers University Environmental Science Institute. Climate changes and the effects on disease 접근 2) 질병전이방법 ; B= bacteria, A= Animal, P= protozoa, R= Air, V= virus, Ro= Rodent, M= mosquito, N= nematode, I= insect, D= Digestion, T= tick, Fl= Fluke, W= worm, Fy= Fly 자료 : 장재연등 (2003), 한반도기후변화영향평가및적응프로그램마련 ; 박윤형등 (2006), 기후변화에의한전염병발생영향통합관리체계구축 ; WHO(2003), Climate change and human health; WHO(2004), Using climate to predict infectious disease outbreaks: a review; IPCC(2007), Climate change 2007: impacts, adaption and vulnerability; 내용 본연구대상이된기후관련전염병을질병분류국제기준인 ICD-10으로정리한표는 < 표 2-5> 와같다.

69 제 2 장연구내용및방법 69 표 2-5 질병코드 (ICD-10) 질병 ICD-10 B50, B50.0, B50.8, B50.9, B51.0, B51.8, B51.9, 말라리아 (malaria) B52.0, B52.8, B52.9, B53, B53.0, B53.1, B53.8, B54 뎅기 (dengue fever) A90, A91 황열 (yellow fever) A95, A95.0, A95.1, A95.9 일본뇌염 (encephalitis japanese) A83.0, A83.9 주혈흡충증 (schistosomiasis) B65, B65.0, B65.1, B65.2, B65.3, B65.8, B65.9 수면병 (african trypanosomiasis) B56, B56.0, B56.1, B56.9 리버블라인드니스 (river blindness) B73 샤가스병 (Chagas's disease) B57, B57.0, B57.1, B57.2, B57.3, B57.4, B57.5 한타바이러스 (hantaan virus disease) A98.5 랩토스피라증 (leptospirosis) A27, A27.0, A27.8, A27.9 쯔쯔가무시병 (tsutsugamushi fever) A75.3 발진열 (murine typhus) A75.2 라임병 (lyme disease) A69.2 콜레라 (cholora) A00, A00.0, A00.1, A00.9 크립토스포리디움증 (cryptosporidiosis) A07.2 장염비브리오 (vibrio vulnificus sepsis) A41.5 세균성이질 (shigellosis) A03, A03.0, A03.1, A03.2, A03.3, A03.8, A03.9 홍역 (measles) B05, B05.0, B05.1, B05.2, B05.3, B05.4, B05.8, B05.9 수막구균성수막염 A39.0, G01 (meningococcal meningitis) 장염 (intestinal infection) A08, A08.0, A08.1, A08.2, A08.3, A08.4, A08.5 인플루엔자 (influenza) J10, J10.0, J10.1, J10.8, J11, J11.0, J11.1, J11.8 천식 (asthma) J45, J45.0, J45.1, J45.8, J45.9 리프트밸리열 (rift valley fever) A92.4 리슈마니아증 (leishmaniasis) B55, B55.0, B55.1, B55.2, B55.9 웨스트나일 (West Nile fever) A92.3

70 70 기후변화와전염병질병부담 질병 ICD-10 무레이밸리열 (Murray valley fever) A83.4 로스리버바이러스 B33.1 (Ross River fever) 에볼라바이러스 A98.4 (Ebola virus disease) B74, B74.0, B74.1, B74.2, B74.3, B74.4, B74.8, 사상충증 (filariasis) B74.9 람블편모충증 (Giardiasis) A07.1 구충질환 (Hookworm disease) B76, B76.0, B76.1, B76.8, B76.9 장구충감염 (Intestinal Helminth) 라사열병 (Lassa fever) A96.2 마버그바이러스질환 A98.3 (Marburg Virus disease) 사상충증 (Onchocerciasis) B73 공수병 (Rabies) A82, A82.0, A82.1, A82.9 리케치아병 (Rickettsioses) A20, A20.0, A20.1 A20.2, A20.3, A20.7, A20.8, 페스트 (Plague) A20.9 주 : 1) 비브리오는장염비브리오, 패혈증비브리오, 콜레라비브리오의세가지로나뉨. 콜레라비브리오는콜레라진단코드에포함되어있음. 패혈증비브리오코드는찾지못했음. 2) 일본뇌염, 수막구균성수막염, 비브리오패혈증은건강보험심사평가원 (2007), 질병코드기재원칙을따랐음. 3) 장염의질병분류는박윤형등 (2006) 을따랐음. 4) 사상충증은모든종류의사상충증을포함하였음. 5) 구충질환은모든종류의구충질환을포함하였음. 6) 장구충감염은 B82 또는 B83 정도의코드가예상되나정확한코드를찾지못함. 7) 리케치아병은 A77, A79로시작되는코드가예상되나정확한코드를찾지못함. 8) seal plague는 plague로대체함. 건강보험심사평가원으로부터상기질병코드로인한의료이용자료를협조받아연도별로발생건수를분류한결과아래와같은결과를업었다. 3년간발생건수가 1,000건을넘는전염병은장염 (intestinal infection), 인플

71 제 2 장연구내용및방법 71 루엔자 (influenza), 쯔쯔가무시병 (tsutsugamushi fever), 말라리아 (malaria), 세균성이질 (shigellosis), 구충질환 (Hookworm disease), 홍역 (measles), 한타바이러스 (hantaan virus disease), 랩토스피라증 (leptospirosis), 장염비브리오 (vibrio vulnificus sepsis), 수막구균성수막염 (meningococcal meningitis), 콜레라 (cholora) 이며, 10,000 이상발생한전염병은장염 (intestinal infection), 인플루엔자 (influenza), 쯔쯔가무시병 (tsutsugamushi fever), 말라리아 (malaria) 로조사되었다. 발생건수계산에있어서같은주 (week) 에여러번의료기관을방문한경우발생건수를 1회로가정하여계산하였다. 표 2-6 연도별전염병발생현황 상병명 합계 공수병 (Rabies) 구충질환 (Hookworm disease) 2,112 2,450 1,738 6,300 뎅기 (dengue fever) 라사열병 (Lassa fever) 라임병 (lyme disease) 람블편모충증 (Giardiasis) 랩토스피라증 (leptospirosis) ,772 로스리버바이러스 (Ross River fever) 리버블라인드니스 (river blindness) 리프트밸리열 (rift valley fever) 마버그바이러스질환 (Marburg Virus dise 말라리아 (malaria) 4,765 5,590 6,538 16,893 무레이밸리열 (Murray valley fever) 발진열 (murine typhus) 사상충증 (filariasis)

72 72 기후변화와전염병질병부담 상병명 합계 샤가스병 (Chagas's disease) 세균성이질 (shigellosis) 3,248 2,587 3,136 8,971 수막구균성수막염 (meningococcal meningit ,472 수면병 (african trypanosomiasis) 에볼라바이러스 (Ebola virus disease) 웨스트나일 (West Nile fever) 인플루엔자 (influenza) 213, , , ,315 일본뇌염 (encephalitis japanese) 장염 (intestinal infection) 523, , ,221 1,873,057 장염비브리오 (vibrio vulnificus sepsis) ,672 주혈흡충증 (schistosomiasis) 쯔쯔가무시병 (tsutsugamushi fever) 10,961 10,711 10,308 31,980 콜레라 (cholora) ,026 크립토스포리디움증 (cryptosporidiosis) 페스트 (Plague) 한타바이러스 (hantaan virus disease) ,524 홍역 (measles) ,145 2,745 황열 (yellow fever) 합계 762, ,804 1,048,249 2,592, 기후자료본연구는주간단위로수집된전염병발생건수를시군구행정단위로집적한자료를사용하였다. 그러나우리나라기상청에서운영하는기상대는전국 76개로시군구행정단위수 251개보다적다. 이를보완하기위하여

73 제 2 장연구내용및방법 73 기상청에서운영하는무인기상관측장비 (Automatic Weather System, AWS) 에서측정된기상관측자료를이용하였다. 전국 AWS(Automatic Weather System) 에서최근 3년간 (2005~2007년) 최고기온, 최저기온, 평균기온, 일강수량, 습도자료를 1일을기준으로작성된자료를이용하여동일시군구행정단위별로존재하는여러개의 AWS 중임의로하나의 AWS를선정하여해당시군구의대표기상자료로간주하였다 ( 그림 2-9 참조 ). 이후기수집된전국 251개시군구단위별로전염병발생현황자료와 merge하여기존문헌에서기후변화와관련있다고증명된전염질환에대한질병부담계산및향후전염병발생모델링의근거자료로활용하였다. 표 2-7 시군구별전염병발생현황및 AWS 설치현황 행정구역 AWS 설치개수 AWS 설치전염병발생행정구역수행정구역수 시군구수 강원도 경기도 경상남도 경상북도 광주광역시 대구광역시 대전광역시 부산광역시 서울특별시 울산광역시 인천광역시 전라남도 전라북도 제주도 충청남도 충청북도 합계

74 74 기후변화와전염병질병부담 전염병발생자료와기상청 AWS 자료가일치하지않는광역시도는경기도이다. 경기도전체시군구 45개중기상청 AWS는 22개로절반에도미치지못하였다 ( 그림 2-9 참조 ). 그림 2-9 분석에사용한시군구별 AWS 지점현황

75 제 3 장문헌연구 제1절건강영향평가의개념 1. 건강영향평가의대두배경 전통적인건강의개념은 단지질병이없거나허약한상태가아니라완전한육체적, 정신적및사회적안녕상태 (WHO, 1948) 를말한다. 이러한건강의개념은 1986년오타와헌장에의해 건강은생활의목표로서가아니라일생생활을영위하는수단으로이해되어야한다 라고하여보다동적인개념으로확대되었다 (WHO, 2005). 이와같이전통적인 건강 의정의에서벗어나보다포괄적이고광범위한건강의개념은건강결정요인에관한다양한과학적연구결과들에의해증명되고있다. 건강상태나건강상태의차이는개인이나가족을둘러싼유전적요인, 환경적요인, 사회적요인및경제적요인과깊은관련이있다. 이러한건강결정요인에대한중요성은최근에더주목받고있는데, [ 그림 3-1] 은인간의건강에영향을미치는다양한요인들을잘묘사해주고있다.

76 76 기후변화와전염병질병부담 그림 3-1 건강의주요결정요인 자료 : Whitehead M, Dahlgren G. What can be done about inequalities in health? The Lancet 1991:338: 이와같이포괄적인건강의개념을적용하면사람의건강은전통적으로생각해오던건강부문이통제가능한울타리를훨씬뛰어넘어다른많은부문들이수립하여시행하는정책과프로그램들에의해서도긍정적으로혹은부정적으로영향을받고있다 (WHO EURO, 2002). 이는실질적으로수행되는정책이나프로그램이건강에미치는영향을과학적으로평가하여긍정적으로영향을미칠부분은더욱신장하고부정적인영향을미칠부분은최소화하게만들면건강개선을위한일련의조치들이더욱효과를발휘하게될가능성을시사한다. 이에따라 1990년대중반이래로서부유럽의영국을포함한여러국가들과북미의캐나다와미국, 그리고세계보건기구서태평양사무처소속국가인호주와뉴질랜드, 그리고동남아시아의태국등은자국민의건강수준을향상시키는접근방법의하나로 건강영향평가 (health impact assessment, HIA) 를도입하여정책이나프로그램에대하여어떤의사결정을할경우에관련되는정보를

77 제 3 장문헌연구 77 미리알고의사결정하게하며, 가능한여러선택지가운데특정한선택지를선택할때그선택으로말미암아초래될국민의건강상의결과를예견하게하고있다 ( 서미경외, 2008). 2. 건강영향평가의정의건강영향평가는 제안된정책이나사업들이인구의건강에미치는영향을평가하는절차나방법의조합 으로간결하게정의될수있다 (Ratner et al., 1997). 건강영향평가는인구의건강및아직실행되지않는정책결정에대한미래의결과를예층하는데주로관심을두므로다음 < 표 3-1> 과같이여러정의들로제시되었다 ( 지역보건연구회, 2008). 표 3-1 건강영향평가의정의 출처 WHO Gothenburg Consensus (1999) 영국의사회 (B MA, 1998) Scott-Samuel(1 998) Scottish office(1999) 정의 건강영향평가는 하나의정책, 프로그램또는프로젝트가인구집단의건강에미치는잠재적효과와인구집단내에서효과의분포를판단하게하는절차 (procedures), 방법 (methods), 그리고수단 (tools) 의조합 이다. 건가영향평가는 한정된인구집단에대한정책, 프로그램계획이나발전방안 ( 개선지침 ) 으로인한건강위험에긍정적이든, 부정적이든, ( 단일적으로나집단적으로 ) ( 미치는 ) ( 유사한 ) 변화의정의 ( 규정 ), 예측및평가를가능케하는방법 ( 론 ) 이다. 이런변화들은즉시에직접일어나거나지연되어간접적으로발생할수있다. 건강영향평가는한정된인구집단의건강에대한특정계획 ( 사업, 과제 ) 의효과의추정이다 " 건강영향평가는인구집단별건강에대한각종정책, 주도적인프로그램과행동 ( 사업, 전략 ) 들의유효한효과를평가하며, 건강이익을극대화하고건강위험을최소화하도록권고안을개발하는데도움을주는방법이다. 이것은건강의수많은결정요소들로고려되어지며영향을미치는평가내에서의틀을제공해준다

78 78 기후변화와전염병질병부담 출처 정의 National Assembly for Wales(1999) 건강영향평가는 한인구집단의건강이나건강에유념하여야할특정인구집단에대한각종정책, 프고그램또는다른대안으로 ( 건강위험에 ) 긍정적이든부정적이든그효과를규명하도록판정해주는절차나방법의조합 이다. 자료 : 지역보건연구회, 건강영향평가 - 개념, 이론, 기술그리고적용, 2008, 재인용. 이러한정의들중대체적으로세계보건기구유럽사무소 (WHO Reginal Office for Europe) 에서 1999년에발간한 Gothenburg Consensus Paper 에서제시된건강영향평가에대한정의에대해공감대가형성되어있다 (enhealth, 2001). 2006년에발표된세계보건기구건강증진용어집에서는 < 표 3-1> 의정의에서말한정책과프로그램외에생산물 (products) 과서비스 (services) 를추가하였다. Kemm(2007) 은건강영향평가의특성을첫째, 어떤결정에필요한정보를제공하려고하는것, 둘째, 여러가지서로다른선택이가능한것들을시행함으로인하여발생하는건강상의결과를예견하려고하는것으로규정하였으며, 건강영향평가란이들하나하나의가능한선택사항들로부터빚어지는결과들이무엇일까를탐색하는것 이라고하였다. 3. 건강영향평가의목적건강영향평가의목적은크게두가지로나눌수있는데, 첫째는특정인구집단을대상으로한사업 (proposal) 의건강영향을예측하는것이고, 둘째는의사결정과정에서의사결정자에게사업으로인한건강영향에대해근거를기반으로한정보를제공하는것이다 (WHO, 2005). 구체적으로말하면, 정책혹은프로그램의잠재적인영향에대한지식을향상시키고, 의사결정자들과영향을받는인구집단에게알리며부정적

79 제 3 장문헌연구 79 영향은최소화하고, 긍정적영향은최대화하도록제안된정책을수정하도록하는것 이건강영향평가의주요목적이될수있다. 이러한과정에는건강영향에대한예측 (prediction), 다양한이해집단의참여 (participation), 제안된정책의수정 (informing) 이라는구성요소가중요한의미를가진다. 아래그림은건강영향평가의과정을간단히도식화한것인데, 어떤사업으로인한건강영향을직접측정하기란쉬운일이아니기때문에, 특정사업이건강결정요인에미치는영향에대한측정을통해간접적으로건강에대한결과를예측하여야한다. 때문에건강영향평가는크게세단계로나눌수있다 ; 첫째, 특정사업이건강결정요인에미치는영향파악, 둘째, 건강결정요인이건강에미치는영향파악, 셋째, 건강영향평가로부터얻어진결과를이용하여사업을수정할수있도록정책결정자에게피드백제공 (WHO, 2005). 그림 3-2 건강영향평가모델 자료 : Federation of the Swedish County Counsils and Association of Swedish Local Authorities, Focusing on health - how can be health impact of policy decisions be assessed?, 1998.; WHO, 재인용. 건강영향평가를통해다음과같은이익을얻을수있다 (WHO, 2005). - 건강영향평가는 건강한 의사결정을지원한다. - 건강영향평가는건강에대한부정적영향을증명함으로써문제해결을위해재정적인투자를유도한다. - 건강영향평가는다양한인구집단에대한잠재적건강영향을증명하고

80 80 기후변화와전염병질병부담 건강불평등을감소시킬수있는변화를유도한다. - 건강영향평가는 ( 긍정적혹은부정적인 ) 잠재적건강영향에대한관심을이끌어내고, 건설적변화를위한대안을제시한다. - 건강영향평가는정책개발이나의사결정시공중보건에대한관심이반영되도록하는도구이다. - 건강영향평가는내재된가치나원칙을통해보다나은정책결정을유도한다. - 건강영향평가는보다향상된전인건강 (health for all) 이성취되도록하는종합적접근수단의한부분이다. - 건강영향평가는정책결정자로하여금그들의결정으로인해발생할수있는잠재적건강영향에대한정보를제공하고, 건강향상을위한부문간협력의기반을제공한다. 또한, 건강영향평가는민주주의, 형평성, 지속가능한발전, 그리고근거의윤리적사용의네가지가치에기초하고있다 (WHO, 2005). - 민주주의 : 투명한의사결정과정에주민이참여할수있는권리가주어져야함. - 형평성 : 취약인구집단의건강영향에대한고려되어야함. - 지속가능한발전 : 건강영향에대한단기적효과는물론장기적효과에대한고려가필요하고, 직접적효과외에간접적효과까지도고려되어야함. - 근거의윤리적사용 : 건강영향평가과정에서제시되는다양한정량적, 정성적근거들은엄격하게사용되어져야하며, 또한가능한한포괄적인평가를하기위하여다양한분야의학문적, 기술적방법론을적용하여야함.

81 제 3 장문헌연구 건강영향평가모형 ( 지역보건연구회, 2008) 초기단계에는두가지모형이주를이루었다. 그중하나는생의학적모형 (biomedical) 이고다른하나는사회경제적모형 (socio-economic) 이다. 생의학적모형은초점이질병상태와그인과관계에주어져있다. 이모형은대부분환경건강영향평가 (environmental health impact assessment) 에주로사용된다. 건강의사회경제적모형은실업, 주택, 교육, 사회적지지와같은건강의보다광범위한결정요인에초점을맞추고있다. 생의학적모형은협의의건강영향평가이고사회경제적모형은광의의건강영향평가로불리운다 (Kemm, 1999). 생의학적모형은역학과독성학분야에기반을두고있고사회적모형은사회과학에기반을두고있다. 전자에서는계량적작업이우선되며후자에서는정성적인작업과이해관계자의지식이보다중요하게부각된다. 이러한두가지접근은상호배타적이지않다. 5. 건강영향평가과정 7) 건강영향평가에대한정의가다양한것처럼건강영향평가과정또한각국가나지방정부등의실시주체별로약간씩다르게수행되고있다. 여기에서는호주 enhealth(2001) 에서제시한건강영향평가과정을예로들었다. enhealth에서는건강영향평가과정을크게스크리닝 (screening), 스코핑 (scoping), 프로파일링 (profiling), 위해성평가 (risk assessment), 위해성관리 (risk management), 수행및의사결정 (implementation and decision-making), 모니터링및사후평가 (monitoring, environmental and health auditing, post-project evaluation) 으로나눌수있다 ( 그림 3-3 참조 ). 7) enhealth, 2001.

82 82 기후변화와전염병질병부담 가. 지역사회협의및의사소통지역사회협의는건강영향평가전단계에걸쳐실시되는것이바람직하며, 적절한수준은제도화된요구사항뿐아니라프로젝트의규모나형태에따라달라질수있다. 지역사회협의는특히의사결정전이해당사자들사이에서반드시이루어져야한다. 나. 프로젝트에대한설명건강영향평가초기단계에서는프로젝트에관해개괄적으로기술해줄필요가있는데, 여기에는프로젝트의목적과내용, 그리고예상되는영향들에대해일반인들이이해하기쉽도록작성되어야한다. 프로젝트에대한기술은대략적으로아래와같은사항들이포함되어야한다. - 합리성, 프로젝트의목적과목표 - 프로젝트과정, 구성요소및프로젝트에사용될도구나장비 - 계획, 디자인, 구조, 경영, 유지및해제단계에대한설명 - 투입물 ( 에너지, 수자원, 화합물등 ) 의양과형태그리고산출물 ( 생산품과폐기물 ) 에처리및폐기등에관한논의 - 예상되는기반시설, 지역설비및사회기반서비스 ( 전기, 수자원, 하수도, 도로등 ) - 인지된건강상의부정적혹은긍정적영향 - 응급상황에대한대처절차 다. 스크리닝 스크리닝은영향평가를실시할것인지아닌지에대해결정하는과정이다. 즉, 스크리닝은여러가지근거로미루어볼때건강영향평가가필요

83 제 3 장문헌연구 83 없는프로젝트를걸러내는작업이다. 보통이러한프로젝트는법이나규정에의해명시되어있다. 건강영향평가가필요없는프로젝트는주로건강에대한영향이무시할만한수준이거나, 건강영향이있다하더라도그러한영향이이미잘알려져있고, 그에대한즉각적인통제가가능하여자세한실험이나분석이요구되지않는경우이다. 스크리닝등건강영향평가의초기과정에서는가장한정된자원만이이용된다. 라. 스코핑스코핑은건강영향평가에서다루어져야할구체적인문제들을확인하는과정이며, 다음과같은과정을포함한다. - 잠재적인건강문제에대한파악 - 다루어야할범위에대한인식 ; 시간적, 공간적범위, 그리고대상인구집단 - 관련된이해당사자들에대한파악, 취약인구집단에대한파악 - 보건의료전문가, 건강영향평가제안자, 기타이해당사자들간의위해성평가세부사항에대한합의

84 84 기후변화와전염병질병부담 그림 3-3 건강영향평가과정의 flow chart 자료 : enhealth, Health Impact Assessment Guidelines, 마. 프로파일링프로파일링은건강영향이예상되는인구집단의건강상태및일반적인특성에대해서술하는단계인데, 특히예상되는영향으로인한변화와관련된요소를파악하는데주안점을둔다. 이단계에서는다음과같은요소를파악해야한다. - 건강영향이예상되는인구집단의특성 ; 인구의크기, 밀도, 분포, 연령, 성별, 출생률, 민족, 사회경제적위치, 취약인구집단

85 제 3 장문헌연구 85 - 인구집단의건강상태, 특히취약인구집단의건강상태 ; 사망률, 장애인비율, 이환율등 - 건강행태지표 ; 음주율, 알코올관련문제 - 환경적조건 ; 대기, 수질, 토양의질, 수자원공급또는오수유출 - 취약집단이집중된지역 ; 특정거리나학교나너싱홈밀집지역 바. 건강위해성평가건강위해성평가는제안된프로젝트가어떠한건강영향을미치는지에대해파악하는과정이다. 프로젝트로인한영향은부정적영향에서부터개발사업으로인한일자리창출등의긍정적인영향까지다양한스펙트럼으로나타난다. 영향평가과정에서는건강에대해보다넓은시각을가져야할필요가있다. 위해성평가는건강을기반으로한가이드라인에따라실시하되, 평가방법은정량적이거나혹은정성적인방법혹은두가지를혼합하여사용한다. 사. 위험관리위험관리 (risk management) 는위해성평가에따른대안을선택하고, 실행하며평가하는과정을말하는데, 의사결정은과학적이고, 기술적이며, 사회적, 경제적, 정치적정보를통합하며, 가치에대한판단을요구한다. 대안들은건강영향평가제안자나또는지역사회협의과정에서확인되며, 일단발생가능한건강영향이확인되면긍정적혹은부정적영향들이영향을미치는집단과그렇지않은집단으로분류할필요가있다. 의사결정자에대한권고사항은보건의료전문가에의해작성되는데, 행정지침이나법적규정에부합하도록작성되어야한다. 작성된권고사항은프로젝트제안서를수정하거나가능한대안을고려하는데사용된다.

86 86 기후변화와전염병질병부담 이단계에서는지역사회협의가필수적으로요구되는데, 특히스크리닝과스코핑단계에서논의된영향들이파악되었는가하는것과, 지역사회에서중요하다고파악된영향들이충분히고려되고그에대한조치가취해졌는가하는것에대한논의가필요하다. 아. 의사결정의사결정과정은과학적이고, 기술적이며, 사회적, 경제적, 정치적정보를통합하는과정이며, 그동안의과정에서확인된지역사회관심사를반드시포함해야한다. 의사결정의역량은보건전문가와의사결정자사이의관계와그동안의협의과정에의해결정된다. 자. 모니터링과평가모니터링은프로젝트와관련된조건들에대해서그리고프로젝트로인한건강영향에대해실시한다. 평가는건강영향평가과정의효율성에대해서그리고, 건강영향평가로인한건강결과가개선되었는가에대해서실시한다. 건강영향평가의적용대상과범위는일반적으로 scoping 단계에서결정되고, 각사업에따라다르며사업자가결정하게되어있다. 건강영향평가에서다루어야할건강영향의분야별사례를보면 < 표 3-2> 와같다. 건강영향평가의적용대상은건강에결정적인결과를초래하는건강결정요인에의해달라진다고할수있다.

87 제 3 장문헌연구 87 표 3-2 건강영향평가를실시하는동안검토되어야할건강영향의분야사례 분야 일반적인환경적영향 사례 공공인프라가손상되거나개선됨 ( 상수도공급, 폐기물관리, 건강, 교육및다른정부의서비스 ) 운반과정중발생할수있는화재및누수등의급성적인위험도의변화 교통량변화로인해손상이나공해의위험의변화 인간의건강에매우중요한환경생태계부문에위해를주는정도 냄새, 소음, 먼지, 곤충, 그늘, 진동, 조명등의변화로인한건강에대한영향 (environmental health nuisances 에해당하는영향 ) 건강생활을증진하거나방해하는정도 ( 예를들면산책로나자전거도로침해 ) 전염성질병 ( 성병, 모기매개질병등 ) 잠재적으로 비전염성질병- 심장질환, 암, 천식등신체적건강에 현재건강상태의악화주는영향 trauma로인한손상 건강에영향을주는사회적영향 고용이창출되거나줄어듦. 지방정부의세수에영향을줌. 지역산업이재편성됨. 건강과관련된사회적생활양식의변화또는인구학적변화 ( 예를들면일부지역에주류소비량이증가함 ) 지역사회의정신적, 정서적안녕에영향을줌 ( 예를들면개발이스트레스감소, 염려증, nuisance, 불편함등을감소시킴 ). 레크리에이션이나사회화의기회를변화시킴 ( 증대또는감소 ) 개인이고립되는정도가변화함. 영향받은지역에인구이동이생기로이로인한건강의영향 노인특수 장애인인구집단에 태아및어린이대한영향요인 영어를쓰지않는사람들검토 저소득계층 호주토착민 자료 : Commonwealth of Australia, Health Impact Assessment Guidelines, 2001.

88 88 기후변화와전염병질병부담 제 2 절기후변화로인한영향 : 건강, 계절, 강수, 연안, 식량 8) 1 전지구의영향기후변화에따른자연계에서관측된영향으로는수권, 생물권, 해양등에서다양하게나타나고있다. 이를테면, 갑작스런홍수의증가와빙하호의확장및증가, 산과영구동토지역및산악지역의눈사태로지반의불안정증가, 북극, 남극의식물군과동물군의변화, 고위도해양에서플랑크톤, 해조류, 어류의극향이동등을들수있다. 기후변화예측모델 (19개의해양대기접합모델 ) 을이용한미래의부문별및지역별영향은다음과같다. 표 3-3 기후변화로인한부문멸영향 수자원 생태계 식량 해안 건강 2020 년대 (1 상승 ) 2050 년대 (2~3 상승 ) 2080 년대 (3 이상상승 ) - 4~17 억명의물부족영향 - 양서류의멸종 - 산호의백화현상 - 생물종의다양성변화 - 10~20 억명의물부족영향 - 20~30% 멸종위기 - 대체로전지구적농작물수확잠재력증가 - 1~3 천만명의기근위협 - 홍수와폭우위험증가 - 알러지및전염성질병확산 자료 : IPCC, 2007 재구성. - 3 백만명의홍수위협 - 11~32 억명의물부족영향 - 전세계인구의 1/5 이상홍수영향 - 전지구생물의대부분멸종 - CO 2 배출에의해지리적생물권분포변화 - 저위도지역의적응잠재력증가 - 중 고위도지역의수확량감소 - 3~12 천만명의기근위협 - 해안가의 30% 이상유실 - 15 백만명이상홍수위협 - 영양부족, 과다출혈, 심장관련질병증가 - 열파, 홍수가뭄으로사망증가 8) IPCC, 2007.

89 제 3 장문헌연구 한반도영향가. 우리나라의기후변화현황우리나라의 10년평균기온의변화를보면우리나라의기온은지속적으로상승하고있다. 이러한기온상승의원인은지구온난화와도시화를들수있으며, 기온상승에대한도시화효과는약 20~30% 로분석되었다 9). 생활기온지수를살펴보면겨울철혹한과관련된지수의발생빈도는줄어들고, 여름철혹서와관련된지수는증가하는경향을보이고있다. 구체적으로일최저기온 18 이상의냉방일은약 20일 /100년의비율로증가하는추세를보였고, 일최고기온 18 이하의난방일은약 15일 /100년의비율로감소하는추세를보였다. 또한여름철야간의열대야현상도약 5일 /100년의비율로미약하게증가하는추세를보인반면, 일최저기온 0 미만의서리일은약 30일 /100년의비율로뚜렷하게감소하였고, 최고기온 0 이하의결빙일도전주와강릉을제외하면거의 15일 /100년의비율로감소하였다. 그림 개도시의 80 년간생활기온지수발생빈도변동추세 9)

90 90 기후변화와전염병질병부담 기후변화와관련하여자연계절의변화도탐지되었다. 일평균기온 5 이하를겨울, 20 이상을여름으로정의하고그사이를봄과가을로정의하면, 겨울은 1920년대에비하여 1990년대에약한달정도짧아졌으며, 여름과봄은기간이길어졌음을알수있다. 그림 3-5 기후변화로인한계절변화 최근 50년간 (1954~2003년) 14개관측지점 ( 강릉, 서울, 인천, 울릉도, 추풍령, 전주, 대구, 울산, 포항, 광주, 부산, 목포, 여수, 제주 ) 에서강수일수 ( 강수량 0.1mm 이상 ) 는감소하고, 일강수량이 80mm 이상인연평균호우발생빈도는 1954~1963년평균은약 1.6일 / 년인데비하여 1994~2003년은 2.3일 / 년으로증가추세이다. 그림 3-6 최근 50 년간 14 개지점누적강수일수와누적호우일수의변화

91 제 3 장문헌연구 ~2100년의아열대기후지역을전망한결과태백산맥과소백산맥을중심으로그주변지역을제외하고는제주도와울릉도를포함하여충청북도지역까지아열대기후지역이확장될것으로예측되었다. 그림 3-7 기상관측값 (1971~2000년) 과모델예측값 (2071~2100년) 에근거한향후 100년후아열대기후구의변화 자료 : 권영아, A1B 시나리오에따른우리나라아열대기후구전망, 기상청기후변화뉴스레터 vol 5, no, 3, 2007.

92 92 기후변화와전염병질병부담 나. 기후변화로인한영향 1) 산림 생태 ( 국립산림과학원, 2005) 한반도평균기온이 6 상승할경우금세기말우리나라는기존의산림생물들이고사되거나, 고립되는등멸종위기에처하게된다. 2 상승시기후대는극방향으로위도 150~550km, 고도 150~550m 로이동하는반면, 나무이동속도는 4~200km로서산림이기후대이동을쫓아가지못하기때문이다 10). 2) 식량 ( 한국환경정책평가연구원, 1996) 금세기말 (2081~2090) 에는전국평균벼수량은 14.9%(80.2kg/10a) 감소될것으로, 이중남서해안지대가 20.1%(108kg/10a) 로가장높은감소율을, 전라남도는 19.4%(104.9kg/10a) 로가장높은감소폭을보일것으로예상된다. 3) 수자원부문 ( 삼성경제연구소 : 2007, 한국환경정책평가연구원 : 2006) 한반도는 1980년대후반부터기후변화로인해태풍등기상이변의빈도와피해증가되어왔다. 경제적피해규모가 1960년대매년평균 1천억원대에서 1990년대 6천억원, 2000년이후에는 2.7조원대로확대되는경향을보인다. 그중금강유역에대한홍수피해액예측결과 (KEI, 2006) 는 1970~2000년을기준으로 2011~2040년에는최고 169.1%, 2051~2080년에는최고 % 증가할것이라는전망이다. 10) 식물의이동속도 (m/ 년 ) 는소나무 (1,500), 전나무 (40~300), 자작나무 (500~2,000), 밤나무 (200~300) 등임.

93 제 3 장문헌연구 93 표 3-4 금강유역홍수피해액예측 ( 단위 : 백만원 ) 유역명 홍수피해액홍수피해액홍수피해액 (2011~2040) (2051~2080) ( 기준년도 ) 변화율변화율 (1970~2000) 피해액피해액 ( 기준년도대비 ) ( 기준년도대비 ) 무주남대천합류점 보청천합류점 성연천 소원면 만경강상류 동진강 ) 건강 ( 한국환경정책평가연구원, 2005) 기후변화로인해발생하는여름철이상고온으로인한초과사망자수는기상재해로인한사망 ( 실종 ) 자에비해 2배에달한다. 표 3-5 기상재해로인한사망자 년도 여름철혹서로인한초과사망자수 기상재해로인한사망 ( 실종 ) 서울 대구 인천 광주 합계 , 합계 1, ,127 1,219

94 94 기후변화와전염병질병부담 따라서 2032~2051동안기후변화로인해여름철고온인날수증가로초과사망자수증가예상된다. 표 3-6 서울에서여름철고온으로인한사망자추정 년도 여름철혹서로인한초과사망자수 ) 해안 ( 국립해양조사원 : 2007, 한국환경정책평가연구원 : 2003) 전체적인평균해면상승은연간 0.1~0.6cm으로연안지역침수가능성이매우크다. 부산연안은지난 34년간 (1973~2006) 7.8cm 상승, 연간 0.2cm 상승해왔으며, 제주연안도매년 0.5cm씩상승하여지난 43년간 (1964~2006) 총 21.9cm 상승하였다. 해수온도의변화로우리나라근해수온은 1968년부터 1997년까지 30년간동해는 0.62, 남해는 0.61, 서해는 0.88 상승하였다. 해수면기온상승은비브리오균등미생물의증식을일으키고해수나해산물을통한질병발생의가능성을증대시킨다.

95 제 3 장문헌연구 95 제 3 절기후변화에의한전염병발생영향 IPCC 3차보고서의건강영향이포함된장 (Climate Change 2001: Impacts, Adaptation & Vulnerability), 에서는크게다음과같이 5개분야로대별하여기후변화로인한영향을기술하고있다 ( 장재연외, 2003). 열스트레스 (Thermal Stress) 극단적현상과기상재난 (Extreme Events and Weather Disasters) 대기오염 (Air pollution) 전염성질환 (Infectious Disease) 연안문제 (Coastal Issues) 1989년창설된미국의 US Global Change Research Program(USGCRP) 는 2000년 11월 Climate Change Impacts on the United States: The Potential Consequences of Climate Change Variability and Change' 라는보고서에서기후변화로인한건강영향의핵심적인이슈를다음과같이 5개분야로구분한바있다. 기온과관련된사망 (Temperature-related Illness and Deaths) 극단적인기상현상과관련된건강영향 (Health Effects Related to Extreme Weather Events) 대기오염과관련된건강영향 (Air Pollution-related Health Effects) 수인성 / 식품관련질병 (Water- & Food-borne Disease) 매개곤충이나쥐에의한질병 (Insect-, Tick-, & Rodent-borne Disease) 또한, NRC(National Research Council) 은기후변화와건강그리고사회적영향을평가하고있는데, 2001년 Under the Weather Climate, Ecosystems, and Infectious Diseases' 를발간하였으며, 이보고서는기후변화와전염성질환사

96 96 기후변화와전염병질병부담 이의관계, 그리고전염병조기경고시스템의구축에초점을두고있다. 이와같이기후변화로인한건강영향의국제적연구동향을보면공통적으로전염성질환에대해초점을두고있는것을알수있으며, 매개체에의한전염병은인간이라는새로운숙주에게침입하기까지다양한경로를통하여감염되며, 이과정에서여러가지의요인에의하여영향을받아각기다른건강영향을가져올수있다는것이다. 기후변화는질병의발생에영향을미칠수있는중요한요인중하나인데, 매개체를통한질병들은생태계내에서숙주와매개체, 병원체간의상호작용에의하여발생하며, 이러한상호작용은각각의생육환경의변화즉기후변화에의하여영향을받기때문이다 ( 장재연외, 2003). 기후변화를포함한환경변화가전염성질병에주는영향은다음과같다. 표 3-7 환경의변화와전염성질병의영향 환경의변화질병영향을미치는경로 댐, 수로 농업의증가 도시화 말라리아 River blindness 말라리아베네주엘라출혈열 콜레라 뎅기열 모기번식장소의증가 흑파리번식감소, 질병감소 살충제의이용과매개체의생존력증가쥐의수증가, 접촉기회의증가 위생시설의열악, 수질오염증가 하수처리시설과매개체인 Aedes aegypti 모기의번식장소증가 매개체의번식장소증가와사람과의접촉기말라리아삼림파괴회증가 리슈마니아증 매개체인 sandfly의접촉증가 조림 라임병 진드기숙주의증가, 외부의노출증가 해수면온도증가 적조 독성조류의증가 강수량의증가 한타바이러스증후군 쥐의먹이증가, 행동패턴의변화 자료 : Wilson ML, Ecology and infectious disease, The Johns Hopkins Univ. Press, 2001.; 장재연외, 2003 재인용.

97 제 3 장문헌연구 97 생태학적관점에서보면기후는질병의원인인병원체와매개체를포함한모든살아있는생명체의생존과번식에영향을미친다. 그러나기후변화로인해발생양상에분명한변화를보이는전염성질병도있으나, 일반화시켜영향을파악하기에는어려움이있을것이다. 그럼에도기본적으로기후변화가환경변화중에서도매개체의생존과번식에가장큰영향을주는원인이되는것은분명하다 ( 장재연외, 2003). 특히, 모기를매개로하는질병 (Mosquito-borne disease) 과설치류를매개로하는질병 (Rodent-borne disease) 은기후의영향을크게받으며. 특히기온, 강수량, 습도등이중요한영향을미치며바람이나일조량도영향을미치는것으로알려져있다. 표 3-8 매개체관련질병전파에대한기후요소의영향 기후요인 기온증가 - 생존력감소 - 일부병원체의생존력변화 - 개체수증가 - 사람과접촉증가 모기병원균척추동물 ( 쥐 ) - 부화율증가 - 전이계절증가 - 분포증가 - 따뜻해진겨울은쥐의생존에유리 강수량감소 - 더러운물이고여있어모기가알을낳을곳이증가 - 지속된가뭄으로달팽이수감소 - 영향없음. - 먹이의감소로개체수감소 - 사람주변으로이동하여접촉기회증가 강수량증가 홍수 해수면상승 - 개체수의질과양이증가 - 습도의증가로인한생존력증가 - 홍수에의한서식지제거기능 - 홍수는매개체의서식지와전이에변화를초래 - 서식지를쓸어내림. - 홍수가소금물에서알을낳는모기가많아지는것에영향을줌. 자료 : IPCC, 2001; 박윤형외, 직접적영향에대한증거없음. - 일부자료에의하면말라리아병원균이습도와관계있음. - 영향없음. - 먹이의증가로개체수증가가능성이있음. - 영향없음. - 영향없음. - 동물의배설물에오염될수있음.

98 98 기후변화와전염병질병부담 제 4 절우리나라해외유입전염병현황및전염병관리대책 1. 해외유입전염병현황 우리나라국민의여행, 학업, 사무등으로인한해외이동이늘어남에따라정부는해외여행중감염발생이가능한질환으로서해외유입이예상되는질환으로여행자설사, 와포자충증, 광동주혈선충증, 유극악구충증, 이형흡충증, 포충증, 말라리아, 사상충증, 뎅기열, 리슈만편모충증, 아프리카수면병, 샤가스병, 바베스열원충증, 라임병, 주혈흡충증, 메디나충증, 요우스, 핀타, 라싸열, 에볼라-마버그바이러스질환, SARS, 조류인플레인자등을설정하였다. 해외여행을하는사람들의 1~5% 는진료를받아야할정도의의학적문제를경험하며, 여행으로인한사고나질병으로 10만명당 1명이사망하는것으로알려져있다 (Ryan ET, 2000, 윤도경, 2005 재인용 ). 질병관리본부가분석한 해외유입전염병발생현황 에따르면, 해외유입전염병이지속적으로증가하고있는것으로조사되었다. 실제로 2004 년대비 2005년의내국인출국자수증가율은 14.1% 였던반면, 해외유입전염병은무려 44.1% 로크게증가했음을알수있다 11). 표 3-9 연도별 질병별해외유입전염병발생현황 ( 매년 7 월 7 일기준 ) 2002년 2003년 2004년 2005년 계 세균성이질말라리아장티푸스뎅기열기타 ) 김미연, 데이터뉴스 :26:40

99 제 3 장문헌연구 99 표 3-10 연도별 국가별해외유입전염병발생현황 ( 매년 7 월 7 일기준 ) 2002년 2003년 2004년 2005년 계 캄보디아인도태국인도네시아필리핀기타 우리나라전염병관리대책 1980년이후신종및재출현전염병의산발적또는집단발병이지속되자정부는 1990년대말부터이러한전염병에대한감시및대응능력강화를위하여지속적으로노력해왔다 ( 박옥, 2006). 현재전세계적으로전염병발생 DB를구축하여전염병발생현황, 개별환자사례관리등을수행하고있으며우리나라의경우 4대전염병분류에따라보건소와시도관할지역에서신고된법정전염병환자의 DB를갖고, 질병관리본부는국가단위의전염병환자의신고자료 DB를관리하고있다. 또한전염병감시를위한노력의일환으로전염병감시체계구축하였는데, 1997년인플루엔자및학교전염병표본감시체계구축을시작으로 2000년에 A형, C형간염과성매개전염병, 크로이펠트야곱병, 반코마이신냉성확색포도상구균감염병에대한표본감시체계와함께해외유입전염병의표본감시체계도구축한바있다. 표본감시는표본감시의료기관을중심으로전염병발생상황을지속적으로감시 분석하여, 국민 의료인에게필요한정보를제공함으로써보건증진과전염병예방활동을지원하는전염병감시방법으로, 전염병의발생수준과발생경향의변동양상, 그리고전염병발생의고위험군을파악할수있다 ( 박기호, 2006).

100 100 기후변화와전염병질병부담 표본감시전염병중해외유행전염병의경우질병관리본부중심의표본감시체계를가지고있으며 ( 표 3-11 참조 ), 이것이가지는특징중의하나는인플루엔자등의감시체계와는달리시군구보건소나시도를거치치않고, 바로질병관리본부로신고하는신고체계를가지고있다. 표 3-11 질병관리본부중심표본감시 표본감시전염병 표본감시목적 표본감시의료기관선정기준 신고시기및절차 해외유행전염병 반코마이신내성황색포도상구균감염증 해외유행전염병의유입규모와변동양상파악 해외유행전염병의고위험지역및국가파악 감수성이저하된균주를조기에파악하여확산방지 기생충학교실이있는의과대학 국민건강보험법에의한종합전문요양기관 신고주기 : 7 일이내 신고체계표본감시의료기관 질병관리본부 표 3-12 우리나라전염병관리체계 사전예방대상전염병관련기관사후확산차단 살충소독예방접종홍보교육위생점검보균검사건강검진유행예측검역정보 즉시조치전염병 콜레라, 장티푸스, 세균성이질, 페스트, 파라티푸스, 장출혈성대장균감염증예방접종관리전염병 (9) 홍역, 볼거리, 풍진, 일본뇌염, 디프테리아, 소아마비, 파상풍, 백일해, B형간염집중모니터전염병 (18) AIDS, 말라리아, 결핵, 탄저병브루셀라, 인플루엔자, 비브리오렙토스피라, 신증후군출혈열 신종, 유입, 지정전염병 (24) 황열, 에볼라열, 뎅기열, 기타 * 의료기관 * 학교 * 사업장 * 단체급식소 * 보건소 (243) * 시도보건과 * 시도보건환경연구원 (15) * 국립보건원 * 국립검역소 (13) * 중앙 / 시도역학조사반 (18) * 식품의약품안정청 * 조기발견 / 조기치료 * 표본감시망 * 정밀역학조사실시 * 과학적원인규명 - 병원균유전자검사 - 전염병전문가양성 * 확산예방조치 - 환자격리조치, - 업무종사제한 - 집회금지 - 유통식품수거, 폐기 - 시설폐쇄 - 교통차단 - 매개동물구제 - 어로제한, 금지등 * 각종전염병 DB 구축

101 제 3 장문헌연구 101 사전예방대상전염병관련기관사후확산차단 해외유입전염병등 (13) A C 형간염, VRSA 등 (8) 두창, 보툴리늄독소증, v-cjd(3) - 전염병전산신고 - 전염병조기경보망 * 보건요원지속적교육 자료 : 정은경. 우리나라주요전염병관리체계및발전방향 제 5 절장애보정생존연수 (DALY) 를이용한선행연구결과 질병으로인해발생하는조기사망혹은장애로인한질병부담을측정하는연구는 WHO 중심으로연구되어왔다. WHO는 2001년 Global Burden of Disease 보고서를발간하였는데, 이보고서에서는 135개주요사망원인으로인해발생한조기사망및장애로인한질병부담을측정, 제시하였다. 그결과허혈성심질환과뇌혈관질환으로인한사망이 1, 2위를차지하였고, 하기도감염의 DALY가가장높았고, 기후변화와관련된설사병이 5위, 말라리아가 9위를차지하였다. WHO(2002) 는 World Health Report 2002에서주요건강위해요인 ( 어린이영양부족, 식수및위생, 안전하지못한성생활, 알코올, 흡연, 과체중, 실내공기오염, 실외공기오염등 ) 의 DALY를각각측정하였고, 이들이전체질병부담에서차지하는비율을계산하였다. 그결과 2000년현재체중미달의 DALY가 138백만인년으로측정되어가장높았고, 다음으로안전하지못한성생활의 DALY가 92백만인년이었으며, 고혈압, 흡연, 음주등의순으로 DALY가높았다. 특히이보고서에서기후변화로인한질병부담을제시하였는데, 전세계적으로발생하는설사병의 2.4%, 중위권의경제력을가진국가에서발생하는말라리아의 6%, 그리고선진국에서발생하는뎅기열의 7% 가기후변화로인해발생한다고하였다. 또한, 기후변화로인한사망이 2000년에

102 102 기후변화와전염병질병부담 154천명, 기후변화로인한 DALY는 55백만인년 ( 전체 DALY의 0.4%) 에달한다고하였다. 특히, 기후변화와관련하여 WHO에서발간된최근의보고서들에서 2000년을기준으로기후변화로인한질병부담을계산하였는데, 여기에는영양부족, 설사, 말라리아, 홍수등의질병이포함되었다. 질병부담측정결과기후변화로인한사망이 2000년한해를기준으로 150천명 ( 전체사망의 0.3%) 이상이며, 기후변화로인한 DALY는 5,517천인년, 인구백만명당 인년으로전체 DALY의 0.4% 를차지한다고하였다 (Campbell-Lendrum et al., 2003; Ezzati et al., 2004; McMicheal, 2004; IPCC 2007 재인용 ; WHO, 2007 재인용 ). 이외에본연구와관련있는질병부담측정연구로 Lima(2005), Zhang(2007) 그리고 Nelson(2003) 의연구가있는데 Lima(2005) 의연구는베이지안기법을활용하여소지역추정을실시한방법론적측면에서그리고 Zhang(2007) 의연구와 Nelson(2003) 의연구는기후변와로인한질병부담을측정하였다는측면에서본연구와유사점을찾을수있다. Lima(2005) 는캐나다 British Columbia 지역을대상으로베이지안기법을활용하여질병부담의소지역추정연구를실시하였다. DALY 산출을위해 1991~2000년동안의행정단위별입원자료및사망자료를활용하였으며, 측정대상질병은교통사고, 중독, 자살등 13개외상 (ICD-9의 E코드 ) 으로하였다. DALY 측정결과 1991년에서 2000년기간동안남성의경우총 469,688인년의손실이있었고, 여성은 181,997인년의손실이있어외상으로인한남성의질병부담이여성에비해 2.6배가더많은것으로나타났다. 요인별로는교통사고로인한질병부담이가장커서남성의경우총 DALY의 21%, 여성의경우총 DALY의 25% 를차지하였다. 두번째로질병부담이큰요인은자살및자해였다. Zhang(2007) 은호주와중국을대상으로기후변화와관련된질병의미래

103 제 3 장문헌연구 103 의질병부담증가를예측하는연구를실시하였다. 질병부담측정은기후변화와관련있는매개성전염질환 (vector-borne disease) 및장염 (enteric infections) 을대상으로하였는데, 호주에서는로스리버바이러스 (Ross River virus, RRV) 와살모넬라증 (salmonellosis) 을대상으로질병부담을산출하였고, 중국에서는말라리아 (malaria) 와세균성이질 (bacillary dysentery) 을대상으로질병부담을측정하였다. 특히이연구에서는 YLD 만으로질병부담을측정하였는데, 연구결과호주의경우 2030년에는살모넬라증으로인한 YLD가지역별로 48~100% 증가할것으로예측되었다. 또한 RRV는현재에비해 2030년에는지역별로 YLD가 61~66% 증가할것으로예측되었다. 중국에서는세균성이질의경우현재에비해 2020년에는지역별로 YLD가두배에서세배정도증가할것으로예상되었고, 말라리아로인한 YLD는같은기간동안 108~ 144% 증가할것으로예측하였다. Nelson(2003) 은기후변화로인한건강영향을평가하는연구에서건강에대한영향을측정하는도구로서 DALY를이용하였다. 즉, Nelsond은의사결정자들이기후변화로인한위해관리및자원배분에대한의사결정시유용한정보를제공하여적절한전략을수립하기위한목적으로 DALY를이용하였다. 이연구에서는방글라데시에서태풍피해를집계한자료를이용하여, 태풍으로인한질병부담을계산하였는데, YLL 산출을위해서는 SEYLL을이용하였고그외 DALY 산출과관련된가중치와할인율등은 GBD 연구자들과동일하게적용하였다. 연구결과방글라데시에서태풍으로인한 DALY는인구천명당 290인년이었고이는같은지역에서모든원인으로인한질병부담이인구천명당 280인년보다많았은것으로나타났다. 우리나라에서는기후변화로인한질병부담혹은 DALY를측정한연구는찾아볼수없었고, 대부분은만성질환혹은흡연, 음주등의주요건강

104 104 기후변화와전염병질병부담 위해요소로인한질병부담을측정한연구들이대부분이었다. 윤석준외 (2003) 은우리나라국민의흡연으로인한질병부담을여러가지측정지표 (Summary measure of population health) 를이용하여측정하였는데, 그중의하나로 DALY를이용하였다. DALY 계산을위해윤석준등은 1999년도통계청사망자료와 1998~2001년국민건강보험공단의료보험청구자료를이용하였으며, 표준기대여명설정을위해통계청에서작성된 1999년생명표를이용하였다. 특히, 본연구에서는흡연으로인한각질병별가중치를 Person-trade-off(PTO) 방법을이용하여직접측정하였는데, 보건의료분야전문가패널을구성하여지표질환에대한장애가중치를측정한후나머지질환들에대해서는내삽 (interpolation) 을이용하여장애가중치를측정하였다. 또한질병부담계산을위해필요한연령군별질병이환기간과평균발생연령은 WHO에서개발한 dismode Ⅱ를이용하여추정하였다. DALY 계산결과우리나라에서흡연으로인한질병부담이인구 10만명당남자의경우 27,178인년, 여자는 7,267인년으로계산되었다. 남자의질병부담중조기사망으로인한질병부담은전체의 6.8% 였고, 장애로인한질병부담이 93.2% 를차지했다. 여자의경우는조기사망으로인한질병부담이전체의 5.0% 를차지했고, 장애로인한질병부담이 95.0% 를차지했다. 박재현외 (2006) 은우리나라국민의정신질환으로인한질병부담을측정한바있는데, ICD-10을기준으로알코올사용장애 (alcohol use disorder), 주요우울증 (unipolar major depression) 등전체 11개질환을대상으로측정을시도하였다. 성별 연령별질병이환기간과평균발생연령은 WHO에서개발한 dismode Ⅱ를이용하여추정하였고, 연령가중치및할인율은 GBD 연구자들이적용했던가정을동일하게적용하였다. 연구결과우리나라에서가장질병부담이높은정신질환은주요우울증으로 DALY 값이인구 10만명당 1,278인년이라고하였다.

105 제 3 장문헌연구 105 이중규외 (2005) 은우리나라주요건강위험요인중의하나인고도음주의질병부담을국민건강영양조사, 생명표, 사망원인통계자료, 국민건강보험공단의료보험청구전산자료등을이용하여측정하였다. 구체적인측정방법은 GBD 연구자들이적용했던가정과방법을동일하게적용하였다. 측정결과우니라아에서고도음주로인한질병부담은 2001년기준으로남성은인구 10만명당 2,992인년, 여성은인구 10만명당 1,427인년으로나타났다. 일반적으로 DALY 는특정질병에대한사회적부담을측정하였으나, 본연구는질병발생의원인이되는건강위험요인에대한질병부담을측정하였다는데의의가있다. 윤석중외 (2001) 은 1998년국민건강영양조사, 1999년통계청사망원인전산자료, 1997년생명표등을이용하여우리나라국민의고혈압질병부담을측정하였다. 본연구에사용된질병부담가중치는전문가 15명을대상으로 Person-Trade-off 방법을이용하여측정하였으며, 할인율및연령가중치등은기존의방법을동일하게적용하였다. DALY 측정결과고혈압으로인한질병부담은남녀각각 993,950인년, 743,282인년으로나타났다. 장혜정외 (2001) 은 1995년에신고된전국사망원인전산자료를이용하여우리나라국민의조기사망으로인한상실년수를계산하였다. 특히연구는완전한형태의 DALY를추정하기위한선행단계로서전체질환에대하여조기사망으로인한 YLL 추정만을시도하였다. 장혜정등은 YLL 산출을위해표준기대여명상실년수 (SEYLL) 과잠재수명상실년수 (PYLL) 를산출하였다. 또한이연구에서기대여명은국제비교를위해우리나라생명표를사용하지않고, GBD 연구자들이사용하는기대여명 (0세에서의여성기대여명 82.5년, 남성 80년 ) 을이용하였다. 연구결과 1995년조기사망으로인한우리나라의상실년수는 SEYLL의경우인구 10만명당 6,431년, PYLL 의경우인구 10만명당 5,756년으로계산되었다. 성주헌외 (2002) 은우리나라지역사회에서중심과제인만성퇴행성질환

106 106 기후변화와전염병질병부담 및사고관리의우선순위설정을위해전국및광역단위로질병부담을계산하여질병부담이큰주요질환을선정하여제시하였다. 이연구에서질병부담측정을위해 1990~1999년의사망원인전산자료를이용하여 YLL 특히, SEYLL을산출하였다. 이때계산을위한가정, 기대여명그리고가중치등은 GBD 연구자들과동일하게적용하였다. 연구결과중간분류별로는질병부담이가장큰질환은암이었고, 세분류별로는뇌혈관질환이가장질병부담이큰질병으로나타났다.

107 제 4 장연구결과 제1절기상자료및전염병진료비청구자료기초분석 ~2007년연도별기후현황 기상청에서제공받은기상자료는전국 196개자동관측지점에서측정한 3년 (2005년~2007년) 간의기상자료가일별로기록되어져있는데, 자동관측지점에서측정하는기상자료는일평균기온, 일최고기온, 일최저기온, 일평균풍속, 일강수량의 5가지로구성되어있다. 196개자동관측지점을광역시도별로구분하여분포를살펴보면다음과같이서울에가장많은 25개지점이있고, 다음으로경북, 경기, 전남, 경남의순으로분포되어있음을알수있다. 표 4-1 지역별자동관측지점 (AWS) 분포 지역 AWS지점수 백분율 서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 강원 충북

108 108 기후변화와전염병질병부담 지역 AWS지점수 백분율 충남 전북 전남 경북 경남 제주 계 각지점에서측정된기상자료를연도별로살펴본결과는 < 표 4-2> 와같다. 우선기온을살펴보면, 일평균기온의경우전국을기준으로 2005년 12.2도, 2006년 12.8도, 2007년 13.1도로연구대상기간동안상승하고있음을알수있었고, 기온상승효과는광역지역별로도동일하게나타났다. 지역별로는제주의일평균기온이가장높았고, 다음으로울산, 부산, 인천등의지역이비교적높게나타났고, 반대로강원, 충북은일평균기온이가장낮은지역이었다. 또한당해연도지역별일최고기온과일최저기온을제시하였는데, 이를살펴본결과일최저기온의경우 2005년, 2006년에비해 2007년의경우상승했음을알수있었다. 표 4-2 연도별일평균기온, 일최고기온, 일최저기온현황 ( 단위 : ) 2005년 2006년 2007년 일평균기온 일최고기온 일최저기온 일평균기온 일최고기온 일최저기온 일평균기온 일최고기온 일최저기온 전국 서울 부산 대구

109 제 4 장연구결과 년 2006년 2007년 일평균기온 일최고기온 일최저기온 일평균기온 일최고기온 일최저기온 일평균기온 일최고기온 일최저기온 인천 광주 대전 울산 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주 주 : 1) 일평균기온은자동기상관측지점 (AWS) 에측정된일평균기온의지역별, 연도별평균값임. 2) 일최고기온은자동기상관측지점 (AWS) 에측정된일최고기온중당해연도지역별최고값임. 3) 일최저기온은자동기상관측지점 (AWS) 에측정된일최저기온중당해연도지역별최저값임. 그림 4-1 연도별일평균기온, 당해연도일최고기온및일최저기온현황 일평일일일 일일일일일 서울인인광주울부강원충충전충경충부부대구대전경기충충전충경충제주 2005 년 2006 년 2007 년 서울인인광주울부강원충충전충경충부부대구대전경기충충전충경충제주 2005 년 2006 년 2007 년 일일저일일 서울인인광주울부강원충충전충경충부부대구대전경기충충전충경충제주 2005 년 2006 년 2007 년

110 110 기후변화와전염병질병부담 일평균풍속과일평균강수량을연도별로분석해본결과, 이들은연도별로큰차이를나타내지는않았으나일평균강수량의경우 2005년에비해약간증가한것을알수있었으며, 특히제주, 경남, 전남등남부지방에서강수량증가가있었음을알수있었다. 표 4-3 연도별일평균풍속, 일평균강수량현황 ( 단위 : m s, mm ) 2005년 2006년 2007년 일평균풍속일평균강수량일평균풍속일평균강수량일평균풍속일평균강수량 전국 서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주 주 : 1) 일평균풍속은자동기상관측지점 (AWS) 에측정된일평균풍속의지역별, 연도별평균값임. 2) 일평균강수량은자동기상관측지점 (AWS) 에측정된일강수량의지역별, 연도별평균값임.

111 제 4 장연구결과 111 그림 4-2 연도별일평균풍속, 일평균강우량 일평일일일 일평일강우일 서울부부인인대구광주대전울부경기강원충충충충전충전충경충경충제주 서울부부인인대구광주대전울부경기강원충충충충전충전충경충경충제주 2005 년 2006 년 2007 년 2005 년 2006 년 2007 년 각지역별로분포한자동기상관측지점에기록된일별최고온도및최저온도의평균값을구하여연중극한기온이기록된일수를계산하여보았다. 여기서극한기온은최고기온 30 이상, 최저기온영하 10 이하를기준으로하였다. 30 이상의고온이기록된일수는지역별로인천, 대전, 충북, 경남지역에서많았고, 2007년에는서울에도고온일수가많았던것으로나타났다. 영하 10도이하의저온일수는대부분강원과충북지역에서많았다. 특히, 저온일수는연도별로감소추세가뚜렷하게나타나겨울철온난화현상이반영된것으로생각된다.

112 112 기후변화와전염병질병부담 표 4-4 연도별극한기온일수 30 이상 (35 이상 ) 2005 년 2006 년 2007 년 -10 이하 (-15 이하 ) 30 이상 (35 이상 ) -10 이하 (-15 이하 ) 30 이상 (35 이상 ) ( 단위 : 일 ) -10 이하 (-15 이하 ) 서울 45( 4) 15( 0) 40( 5) 9(0) 50( 0) 0(0) 부산 38( 0) 0( 0) 32( 0) 0(0) 36( 2) 0(0) 대구 24( 0) 13( 0) 33( 0) 9(0) 22( 0) 0(0) 인천 78(11) 2( 0) 59(19) 1(0) 66(16) 0(0) 광주 32( 0) 4( 0) 34( 0) 2(0) 28( 0) 0(0) 대전 57( 5) 16( 1) 50(11) 9(0) 52( 2) 0(0) 울산 27( 2) 0( 0) 27( 0) 0(0) 27( 0) 0(0) 경기 46( 4) 44( 3) 41( 5) 16(2) 48( 0) 3(0) 강원 18( 0) 57(15) 14( 0) 26(8) 17( 0) 14(0) 충북 52( 5) 48( 5) 44(10) 20(5) 46( 0) 5(0) 충남 37( 2) 17( 1) 36( 0) 9(0) 40( 0) 0(0) 전북 43( 0) 11( 1) 39( 1) 6(0) 35( 0) 0(0) 전남 38( 0) 1( 0) 39( 0) 1(0) 34( 0) 0(0) 경북 49( 2) 20( 1) 35( 9) 10(0) 37( 2) 1(0) 경남 54( 3) 1( 0) 44(14) 1(0) 43( 6) 0(0) 제주 27( 0) 0( 0) 31( 0) 0(0) 26( 0) 0(0) 주 : 내용은연도별, 지역별극한기온을기록한일수이며, 괄호안은각각 35 이상, 영하 1 5 이상을기록한일수임.

113 제 4 장연구결과 113 그림 4-3 연도별극한기온일수 연일별 30 일이연일연 연일별연하 10 일이하일연 서울부부인인대구광주대전울부경기강원충충충충전충전충경충경충제주 서울부부인인대구광주대전울부경기강원충충충충전충전충경충경충제주 2005 년 2006 년 2007 년 2005 년 2006 년 2007 년 2. 기후변화관련전염병의유병건수및유병률건강보험심사평가원으로부터제공받은 2005~2007년건강보험명세서파일을분석한결과, 기후변화관련전염병건수는총 2,592,515건이었으며, 이중본연구의대상이되는렙토스피라, 말라리아, 세균성이질, 장염비브리오, 쯔쯔가무시의수진건수는 2005~2007년기간동안총 61,354건으로나타났다. 질병별로는쯔쯔가무시가가장많은 32,051건 (52.2%) 였고, 다음으로말라리아 16,898건 (27.5%), 세균성이질 8,975건 (14.6%), 렙토스피라 1,756건 (2.9%), 장염비브리오 1,674건 (2.7%) 의순서로분포하고있었다. 이를인구 10만명당유병률로환산하면, 쯔쯔가무시 22.1명, 말라리아 11.7명, 세균성이질 6.2명, 렙토스피라 1.2명, 장염비브리오 1.2명이었다.

114 114 기후변화와전염병질병부담 가. 성별 연령별유병건수및유병률유병건수및유병률을성별 연령별로살펴본결과는 < 표 4-5~8> 과같다. 먼저이들 5가지질병에대한 3년간의유병건수및유병률을성별로살펴보면, 전체적으로남자 ( 인구 10만명당 39.9명 ) 보다여자 ( 인구 10만명당 44.84명 ) 의유병률이높았다. 연령별로는남녀모두 65세이상노인층의유병률이다른연령집단보다 2~3배정도높은것으로나타났다. 질병별로는쯔쯔가무시의유병률이 35~64세장년층집단부터격차가벌어지기시작하여 65세이상집단에서월등하게높았고, 반대로세균성이질의경우 14세미만집단에서가장유병률이높은것으로나타났다 ( 표 4-5 참조 ). 표 4-5 성별연령별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (200 5~2007년 ) ( 단위 : 명, 인구10만명당 ) 남자 여자 렙토스피라말라리아세균성이질 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 장염비브리오유병유병건수률 쯔쯔가무시전체 유병건수 유병률 유병건수 ~14세 , , ~34세 , , , ~64세 , , , , 세 ~ , , 소계 , , , , ~14세 , , ~34세 , , , ~64세 , , , , 세 ~ , , 소계 , , , , , 계 1, , , , , , 주 : 인구는통계청홈페이지시도별주민등록인구를이용하였음. 성별 연령별전염병유병건수및유병률을연도별로비교해보면, 전체 유병률

115 제 4 장연구결과 115 유병률은 2005년에비해 2006년도에약간낮아졌고, 2007년도에는앞선연도에비해높은유병률을나타냈다. 성별로구분하면남성의경우연도별로이들전염병에대한유병률이높아지고있어서, 여성과의유병률격차가줄어드는추세에있음을알수있었다. 특히남성의경우 65세이상노인집단의유병률은낮아지는대신, 15~34세집단에서의유병률상승이두드러지는것을알수있었다. 질병별로는말라리아의유병률이해마다증가하고있었는데특히남성집단에서의유병률증가를확인할수있었고, 반대로쯔쯔가무시의경우유병률이낮아지고있었는데특히 65세이상노인집단에서의유병률감소가나타났다. 표 4-6 성별 연령별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2005 년 ) 남자 여자 렙토스피라말라리아세균성이질 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 장염비브리오유병유병건수률 쯔쯔가무시전체 유병건수 유병률 유병건수 ~14세 ~34세 , , ~64세 , , , 세 ~ , , 소계 , , , , ~14세 ~34세 , ~64세 , , 세 ~ , , 소계 , , , , 계 , , , , 주 : 인구는통계청홈페이지시도별주민등록인구를이용하였음. ( 단위 : 명, 인구 10 만명당 ) 유병률

116 116 기후변화와전염병질병부담 표 4-7 성별 연령별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2006 년 ) 남자 여자 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 ~14세 ~34세 , , ~64세 , , , 세 ~ , , 소계 , , , , ~14세 ~34세 , ~64세 , , 세 ~ , , 소계 , , , , 계 , , , , 주 : 인구는통계청홈페이지시도별주민등록인구를이용하였음. ( 단위 : 명, 인구 10 만명당 ) 표 4-8 성별 연령별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2007 년 ) 남자 여자 ( 단위 : 명, 인구 10 만명당 ) 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 ~14세 ~34세 , , ~64세 , , , 세 ~ , , 소계 , , , , ~14세 ~34세 , ~64세 , , 세 ~ , , 소계 , , , , 계 , , , , 주 : 인구는통계청홈페이지시도별주민등록인구를이용하였음.

117 제 4 장연구결과 117 나. 성별 지역별유병건수및유병률 2005~2007년동안집계된 5개질병의유병건수및유병률을성별 지역별로살펴보면, 남자의경우충남에서의유병률이가장높았고다음으로전남, 대전, 경남의순이었다. 여자역시충남, 전남의순으로유병률이높았고, 다음으로는전북, 경남에서높은유병률을나타내었다 ( 표 4-9 참조 ). 이러한지역적순위는절대수가가장많은쯔쯔가무시의영향에기인한것으로생각된다. 쯔쯔가무시유병률은남녀모두충남에서가장높았고, 그외전북, 전남, 경남등에서높게나타났다. 쯔쯔가무시다음으로유병건수가높은말라리아의경우경기, 인천, 서울, 강원등의수도권지역에서유병률이높게나타났고, 세균성이질은대구에서의유병률이다른지역에비해두드러지게높았으며광주, 울산, 전남등에서도상대적으로유병률이높게나타났다. 이외에렙토스피라는충남과전남에서, 장염비브리오는충북에서높게나타났다. 표 4-9 성별 지역별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (200 5~2007년 ) ( 단위 : 명, 인구10만명당 ) 남자 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률유병건수 유병률 서울 , , 부산 , 대구 , 인천 , 광주 , 대전 , 울산 경기 , ,

118 118 기후변화와전염병질병부담 남자 ( 계속 ) 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률 유병건수 유병률유병건수 유병률 강원 충북 충남 , , 전북 , , 전남 , , 경북 , 경남 , , 제주 소계 , , , 서울 , , , 부산 , , 대구 , , 인천 광주 , , 대전 , , 울산 , 경기 , , , 여강원 자 충북 충남 , , 전북 , , 전남 , , 경북 , 경남 , , 제주 소계 , , , , , 전체 1, , , , , , 주 : 인구는통계청홈페이지시도별주민등록인구를이용하였음.

119 제 4 장연구결과 119 연도별로유병률변화를살펴보면, 남자의경우울산, 대전경기, 서울, 부산등에서의유병률상승이나타나고있었고, 반대로대구의경우유병률이가장많이낮아졌다. 울산의경우 5개전염병에대한남성유병률이인구 10만명당 38.6명이었으나 2007년에는 68.9명으로급상승하였는데, 그이유는해마다높아지고있는세균성이질유병률에기인한것으로생각된다. 반대로대구는세균성이질의유병률이점점낮아지면서질병전체유병률감소도두드러졌다. 여자의경우에는충북, 울산등에서해마다유병률이상승하는추세에있었고, 반대로전남, 광주, 대구등에서는유병률이낮아지고있었다. 충북은 2007년에말라리아, 세균성이질, 쯔쯔가무시등의유병증가를나타내고있었고, 반대로전남은 2005년에비해쯔쯔가무시와세균성이질의감소가두드러졌다. 표 4-10 성별 지역별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2005 년 ) 남자 ( 단위 : 명, 인구10만명당 ) 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체유병유병유병유병유병유병유병유병유병유병유병률건수률건수률건수률건수률건수건수유병률 서울 , 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 , , 강원 충북 충남 전북

120 120 기후변화와전염병질병부담 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 유병유병유병유병유병유병유병유병유병유병유병률건수률건수률건수률건수률건수건수유병률 전남 경북 경남 , 제주 소계 , , , , 서울 , 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 , 여자 강원 충북 충남 , , 전북 전남 , 경북 경남 , 제주 소계 , , , , 전체 , , , , 주 : 인구는통계청홈페이지시도별주민등록인구를이용하였음.

121 제 4 장연구결과 121 표 4-11 성별 지역별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2006 년 ) 남자 여자 ( 단위 : 명, 인구10만명당 ) 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체유병유병유병유병유병유병유병유병유병유병유병률건수률건수률건수률건수률건수건수유병률 서울 , 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 , , 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주 소계 , , , , 서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 , 강원 충북 충남 , ,

122 122 기후변화와전염병질병부담 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 유병유병유병유병유병유병유병유병유병유병유병률건수률건수률건수률건수률건수건수유병률 전북 전남 경북 경남 제주 소계 , , , , 전체 , , , , 주 : 인구는통계청홈페이지시도별주민등록인구를이용하였음. 표 4-12 성별 지역별기후변화관련전염병유병건수및유병률 (2007 년 ) 남자 ( 단위 : 명, 인구10만명당 ) 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체유병유병유병유병유병유병유병유병유병유병유병건수률건수률건수률건수률건수률건수유병률 서울 , , 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 , , 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주 소계 , , , ,

123 제 4 장연구결과 123 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체유병유병유병유병유병유병유병유병유병유병유병건수률건수률건수률건수률건수률건수유병률 서울 , 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 , 여강원 자 충북 충남 전북 전남 경북 경남 , , 제주 소계 , , , , 전체 , , , , 주 : 인구는통계청홈페이지시도별주민등록인구를이용하였음. 3. 기후변화관련전염병진료건당요양일수기후변화관련전염병별진료건당평균요양일수를연도별, 지역별로분석하면 < 표 4-13~15> 와같다. 전체적으로는 2005년, 2006년에비해 2007년도의진료건당평균요양일수가줄어들었음을알수있었다. 질병별로는장염비브리오의진료건강평균요양일수가가장많았고, 다음으로쯔쯔가무시, 렙토스피라, 말라리아, 세균성이질의순이었는데이러한순서는모든연도에서동일하게나

124 124 기후변화와전염병질병부담 타났다. 성별로는모든연도에서남자에비해여자의건당평균요양일수가많았다. 지역별로는남자의경우광주, 강원, 부산, 전북등에서의요양일수가다른지역에비해많았고, 여자의경우에는광주, 전남, 부산, 전북등의순으로나타났다. 표 4-13 성별 지역별기후변화관련전염병건당평균요양일수 (2005 년 ) 남자 여자 ( 단위 : 일 ) 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체 서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주 소계 서울 부산 대구 인천 광주

125 제 4 장연구결과 125 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 대전 울산 경기 강원 여 충북 자 충남 ( 계 전북 속 ) 전남 경북 경남 제주 소계 전체 표 4-14 성별 지역별기후변화관련전염병건당평균요양일수 (2006 년 ) 남자 ( 단위 : 일 ) 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체 서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 강원 충북 충남 전북 전남

126 126 기후변화와전염병질병부담 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 경북 경남 제주 소계 서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 여자 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주 소계 전체

127 제 4 장연구결과 127 표 4-15 성별 지역별기후변화관련전염병건당평균요양일수 (2007 년 ) ( 단위 : 일 ) 남자 여자 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주 소계 서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 경기 강원 충북 충남 전북 전남

128 128 기후변화와전염병질병부담 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 경북 경남 제주 소계 전체 기후변화관련전염병진료비가. 진료건당평균진료비성별지역별기후변화관련전염병의진료건당평균진료비를분석한결과는다음과같다. 질병별로는 2005년과 2006년의경우장염비브리오, 쯔쯔가무시, 렙토스피라, 말라리아, 세균성이질등의순으로나타났으나, 2007년은장염비브리오, 렙토스피라, 쯔쯔가무시, 말라리아, 세균성이질의순으로약간의변화가있었다. 성별로는남자에비해여자의경우진료건당평균진료비가더높게나타났다. 지역별로는연도에따라조금다른데남자의경우 2005년과 2006년에는광주와강원에서평균진료비가높았고, 2007년에는광주, 강원외에전북에서의진료비가높게나타났다. 여자의경우는 2005년에는제주, 광주, 서울, 부산, 2006년에광주, 강원, 대전, 그리고 2007년에는강원, 광주, 인천에서높게나타났다.

129 제 4 장연구결과 129 표 4-16 성별 지역별기후변화관련전염병진료건당평균진료비 (2005 년 ) ( 단위 : 원 ) 남자 여자 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 서울 1,072, , ,902 1,803, , ,426 부산 29, ,632 82,681 6,713, , ,606 대구 530, ,158 30, , , ,552 인천 14, , ,300 1,674,040 1,072, ,623 광주 994, ,071 89,279 10,600, , ,664 대전 208, ,324 43, , , ,657 울산 207, , ,136 6,185, , ,363 경기 985, ,140 66,998 1,382, , ,791 강원 504, , ,624 2,891,713 1,427, ,228 충북 738, , , , , ,762 충남 245,033 91, ,375 3,169, , ,096 전북 225, , , , , ,938 전남 158, , ,308 4,668, , ,120 경북 213, ,992 31,284 1,437, , ,156 경남 807,705 74,823 64,017 2,443, , ,233 제주 300, ,027 1,668, , ,400 소계 452, , ,969 1,756, , ,181 서울 1,384, , ,935 1,779, , ,862 부산 725,387 52, ,889 1,338, , ,735 대구 29,990 27,943 34,723 1,082, , ,566 인천 0 99, ,850 1,376, , ,664 광주 538,298 31, , , ,750 대전 599,023 50,428 42,907 1,624, , ,727 울산 445,543 22, , , , ,899 경기 400, , ,094 1,443, , ,283 강원 1384,187 45, ,968 1,395, , ,583 충북 401,184 21, , , , ,895 충남 130,125 26, , , , ,123 전북 256,663 51,891 76,850 1,391, , ,506 전남 376,814 58, ,291 2,046, , ,696

130 130 기후변화와전염병질병부담 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 경북 56,290 59,866 46,330 2,412, , ,687 경남 39,817 33,013 54,133 1,264, , ,403 제주 0 31, ,720 2,921, , ,726 소계 310, , ,823 1,473, , ,169 전체 386, , ,110 1,584, , ,012 주 : 진료비는요양급여비총액 + 원외처방약제비임. 표 4-17 성별 지역별기후변화관련전염병진료건당평균진료비 (2006 년 ) ( 단위 : 원 ) 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체 남자 여자 서울 584, ,206 84,182 2,354, , ,306 부산 134, , ,687 1,573, , ,506 대구 392, , ,732 1,562, , ,854 인천 498, , ,015 2,657, , ,848 광주 1,317, , , , ,695 대전 531, ,148 80,471 4,345, , ,482 울산 134, ,154 95,359 3,709, , ,464 경기 1,149, , ,783 3,979, , ,410 강원 1,344, ,889 28,744 1,494,752 1,147, ,990 충북 55, , , , , ,113 충남 121, , ,849 3,220, , ,388 전북 260, , ,897 10,900, , ,516 전남 367, , ,799 2,759, , ,390 경북 1,344, ,324 60,300 2,534, , ,086 경남 123, , , , , ,747 제주 0 113, , , ,351 소계 506, , ,395 2,734, , ,576 서울 110, ,350 88,766 1,024, , ,802 부산 512, , , , , ,015 대구 3,478, , ,925 1,212, , ,474

131 제 4 장연구결과 131 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체 여자 ( 계속 ) 인천 105, , ,620 2,128, , ,806 광주 1,199,997 71, ,235 2,553, , ,893 대전 246,580 46, ,641 1,704, , ,075 울산 357,686 25, , , ,620 경기 254, , ,811 1,528, , ,903 강원 149, , ,359 1,306,364 1,102, ,217 충북 306, , , , , ,901 충남 160,117 95,547 82,717 1,125, , ,846 전북 188, , ,036 7,915, , ,067 전남 185,918 26, ,216 6,449, , ,421 경북 42,685 18,530 30,208 1,090, , ,057 경남 50,842 52, ,701 1,678, , ,121 제주 0 73, ,280 2,599, , ,460 소계 455, , ,575 1,384, , ,182 전체 482, , ,875 1,917, , ,378 주 : 진료비는요양급여비총액 + 원외처방약제비임. 표 4-18 성별 지역별기후변화관련전염병진료건당평균진료비 (2007 년 ) ( 단위 : 원 ) 남자 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 서울 1,013, ,006 37,923 2,919, , ,005 부산 961, ,128 31, , , ,738 대구 1078, ,307 31, , ,010 인천 800, , ,894 3,705, , ,144 광주 1,692, ,187 82,928 3,853, , ,935 대전 195, ,892 29, , , ,350 울산 0 216,164 43,735 5,797, , ,377 경기 701, , ,317 1,658, , ,850 강원 535, ,443 64,004 1,775,910 1,573, ,057 충북 1,002, ,455 28, , , ,715 충남 176, , , , , ,567

132 132 기후변화와전염병질병부담 여자 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 전북 690, , ,238 7,148, , ,092 전남 490, ,798 65,294 34, , ,991 경북 498, ,062 34,956 1,682, , ,786 경남 421, , ,781 2,763, , ,595 제주 617, , , , ,399 소계 657, ,663 52,015 2,211, , ,112 서울 368, ,906 42,867 1,907, , ,264 부산 346,794 56,426 25,862 1,138, , ,333 대구 1,540,421 43,806 36,143 1,306, , ,901 인천 14, , ,302 3,200, , ,104 광주 495,563 30,932 91,352 2,911, , ,281 대전 729, ,142 27,221 1,695, , ,929 울산 384,922 17,366 46, , ,645 경기 373, , ,898 1,769, , ,838 강원 141,586 92, , ,649 1,730, ,530 충북 327,009 71,620 40, , , ,707 충남 108, , ,493 1,340, , ,765 전북 622,441 47, ,159 3,365, , ,560 전남 437,406 42,226 55,437 51, , ,610 경북 513,491 42,309 45, , , ,982 경남 651,437 35, ,223 1,170, , ,646 제주 0 157, , , ,534 소계 416, ,691 60,330 1,822, , ,403 전체 543, ,389 56,308 1,966, , ,450 주 : 진료비는요양급여비총액 + 원외처방약제비임. 나. 총진료비 성별지역별기후변화관련전염병의진료건별총진료비를분석한결과는다음과같다.

133 제 4 장연구결과 133 질병별로는 2005년의경우쯔쯔가무시, 장염비브리오, 말라리아, 세균성이질, 렙토스피라의순이었으나, 2006년쯔쯔가무시, 말라리아, 장염비브리오, 세균성이질, 렙토스피라, 2007년쯔쯔가무시, 말라리아, 장염비브리오, 렙토스피라, 세균성이질의순으로변화가있었다. 전체적으로유병건수가가장많은쯔쯔가무시의경우진료비총액또한가장많았고, 장염비브리오는유병건수가가장작았음에도불구하고앞서살펴본바와같이건당평균진료비가높았기때문에진료비총액또한비교적높게나타났다. 성별로는남자에비해여자의진료비총액이더높았고, 지역별로는남자의경우모든연도에서경기와서울의총진료비가가장높게나타난반면, 여성의경우 2005년은경기, 서울, 전남, 2006년경기, 전남, 충남, 그리고 2007년은경기, 서울, 경남의순으로높게나타났다. 전체적으로이들 5개기후변화관련전염병치료를위해 2005년의경우 70억원, 2006년 83억원, 2007년 78억에달하는진료비가소요되었다. 표 4-19 성별 지역별기후변화관련전염병총진료비 (2005 년 ) 남자 ( 단위 : 원 ) 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체 서울 20,380, ,916,226 34,815, ,817, ,386, ,316,048 부산 235,043 23,586,324 6,035,743 13,427, ,019, ,303,791 대구 5,304,269 22,719,970 12,360,404 4,989,010 80,851, ,224,705 인천 28,658 32,634,403 7,909,496 8,370,202 31,088,095 80,030,854 광주 20,885,798 12,036,555 6,606,657 31,752, ,002, ,284,231 대전 1,875,699 10,164,479 4,415,652 4,702,494 86,150, ,308,352 울산 415,884 7,897,230 2,192,040 18,555,500 48,913,106 77,973,760 경기 34,504, ,487,374 12,595, ,855, ,941, ,385,554 강원 6,555,357 18,011,662 3,897,981 17,350,276 58,533, ,349,053 충북 5,168,726 6,106,639 5,494,964 7,157,193 38,647,481 62,575,003 충남 24,748,299 5,103,768 5,933,127 12,678, ,068, ,532,199 전북 5,407,653 15,769,884 3,319, , ,527, ,643,096

134 134 기후변화와전염병질병부담 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체 전남 7,918,424 5,675,823 42,893,966 32,682, ,276, ,447,094 경북 2,352,466 6,614,502 2,909,395 7,188,950 41,068,703 60,134,016 경남 12,923,284 12,944,292 4,929,322 26,876, ,118, ,791,505 제주 300,844 1,375,301 5,004, ,168,570 9,849,595 소계 149,005, ,044, ,314, ,023,351 1,664,760,398 2,923,148,856 서울 9,689,800 83,696,048 36,284, ,437, ,163, ,270,819 부산 2,901,549 3,119,824 11,288,233 34,798, ,863, ,971,725 대구 149, ,191 17,187,924 5,414, ,526, ,173,361 인천 0 15,457,028 15,452,846 19,273,233 26,022,338 76,205,445 광주 10,765, ,540 13,180, ,127, ,792,775 대전 4,193,161 2,017,118 3,947,459 21,124, ,830, ,112,734 울산 1,782, ,880 1,249,728 1,675,258 89,110,214 94,542,250 경기 9,213,699 81,439,793 16,446, ,684, ,297, ,082,557 여강원 6,920,936 4,227,837 5,074,835 8,374,434 86,212, ,810,936 자충북 2,005, ,967 1,586,899 6,793,372 78,657,519 89,329,677 충남 13,663,092 1,063,639 11,023, , ,344, ,881,455 전북 5,389,921 2,905,880 1,383,301 5,565, ,433, ,677,585 전남 21,855,220 2,212,696 52,497,694 18,414, ,528, ,508,080 경북 731,765 2,394,654 4,818,337 12,061,040 92,886, ,892,515 경남 477,800 4,720,823 4,222,406 12,649, ,912, ,982,922 제주 0 158,472 1,118,880 14,607,700 6,727,010 22,612,062 소계 89,740, ,037, ,763, ,660,391 3,092,644,370 4,103,846,898 전체 238,746, ,081, ,078, ,683,742 4,757,404,768 7,026,995,754 주 : 진료비는요양급여비총액 + 원외처방약제비임.

135 제 4 장연구결과 135 표 4-20 성별 지역별기후변화관련전염병총진료비 (2006 년 ) 남자 여자 ( 단위 : 원 ) 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체 서울 6,434, ,386,745 11,785, ,015, ,434, ,055,829 부산 1,341,628 64,585,885 14,195,260 6,292, ,660, ,075,976 대구 1,178,134 38,721,183 42,602,809 6,250, ,255, ,008,390 인천 1,995,521 96,455,753 6,120,133 23,913,705 22,024, ,510,043 광주 26,347,375 15,095,797 17,321, ,063, ,828,737 대전 4,780,304 17,238,898 5,150,159 30,421, ,165, ,756,253 울산 402,201 10,200,616 5,912,272 11,129,600 41,470,103 69,114,792 경기 29,892, ,711,982 24,033, ,417, ,545, ,601,494 강원 13,444,692 24,739, ,206 16,442,268 26,386,477 81,214,641 충북 110,580 14,292,493 1,590,604 12,441,552 33,460,770 61,895,999 충남 6,544,939 12,239,604 3,169,946 19,321, ,757, ,033,889 전북 12,259,140 22,579,660 9,468,831 54,516, ,778, ,602,564 전남 17,658,377 6,397,029 25,591,488 8,278, ,176, ,101,928 경북 13,440,978 12,191,307 5,909,423 10,136,442 53,216,028 94,894,178 경남 1,848,759 23,290,048 13,617,922 3,315, ,525, ,597,666 제주 0 2,159,956 2,074, ,625,970 10,860,784 소계 137,679, ,286, ,746, ,893,119 1,929,547,653 3,859,153,163 서울 664,661 75,406,559 10,651,916 71,682, ,559, ,964,610 부산 7,681,961 5,961,471 16,652,091 5,810, ,085, ,191,616 대구 41,745,845 3,109,756 67,312,060 13,340, ,610, ,118,376 인천 210,160 37,345,528 1,833,718 27,675,549 60,011, ,076,598 광주 22,799,941 1,428,019 11,581,111 2,553, ,114, ,477,663 대전 1,726,061 2,714,113 5,386,975 5,114, ,230, ,172,128 울산 1,430, ,120 7,756, ,248,818 95,747,312 경기 3,814, ,645,275 26,049, ,068, ,357, ,935,703 강원 749,524 6,564,675 3,269,741 10,450,908 60,649,182 81,684,030 충북 1,531,080 3,851,637 3,010,649 7,945,318 58,701,471 75,040,155 충남 6,244,561 4,395, ,171 11,254, ,315, ,036,917 전북 8,693,529 6,255,358 7,392,756 23,746, ,460, ,549,269 전남 7,436, ,952 47,463,054 19,348, ,938, ,086,330

136 136 기후변화와전염병질병부담 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 경북 170, ,354 2,718,678 6,545, ,593, ,250,847 경남 660,944 3,509,815 22,097,178 16,785, ,504, ,558,474 제주 0 1,107,354 1,194,280 7,797,950 5,458,581 15,558,165 소계 105,561, ,728, ,197, ,120,297 3,328,841,106 4,433,448,193 전체 243,240,851 1,270,015, ,943,214 1,097,013,416 5,258,388,759 8,292,601,356 주 : 진료비는요양급여비총액 + 원외처방약제비임. 표 4-21 성별 지역별기후변화관련전염병총진료비 (2007 년 ) 남자 여자 ( 단위 : 원 ) 렙토스피라말라리아세균성이질장염비브리오쯔쯔가무시전체 서울 18,248, ,096,538 9,291, ,443, ,652, ,732,264 부산 22,125,123 58,338,356 5,581,368 4,644, ,210, ,899,894 대구 14,021,241 41,884,514 7,494, ,254, ,654,527 인천 3,200, ,137,494 1,450,731 44,460,064 21,203, ,452,207 광주 42,322,103 20,177,271 7,795,261 42,385, ,977, ,657,250 대전 2,155,416 31,055,997 2,198,100 12,257, ,113, ,780,725 울산 0 10,592,031 8,047,272 28,985,424 44,920,565 92,545,292 경기 21,757, ,548,641 11,480,340 72,993, ,704, ,484,085 강원 11,247,328 34,036, ,014 10,655,458 42,485,639 98,681,070 충북 18,042,894 19,152,870 2,116,436 22,585,395 37,512,606 99,410,201 충남 11,839,400 18,612,503 1,287,869 1,938, ,055, ,734,230 전북 15,881,021 13,669,097 1,397,143 35,741, ,430, ,118,492 전남 18,621,044 6,740,911 10,381,811 34, ,376, ,154,936 경북 12,456,336 14,261,445 3,600,435 6,730,990 55,700,661 92,749,867 경남 5,906,358 23,560,792 5,864,685 19,345, ,016, ,692,964 제주 1,235,268 2,873, , ,807,142 8,579,180 소계 219,059,357 1,130,738,525 78,906, ,201,025 1,630,422,177 3,490,327,184 서울 5,889,338 82,761,020 10,373, ,545, ,057, ,627,765 부산 3,467,939 2,821,300 5,353,523 7,966, ,327, ,936,629 대구 16,944,634 2,321,725 12,360,883 2,613, ,855, ,096,250

137 제 4 장연구결과 137 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 전체 인천 14,120 61,535,529 1,263,015 73,606,139 34,971, ,389,972 광주 7,433, ,570 5,207,045 29,116, ,674, ,081,219 대전 5,832,948 5,924,239 1,442,712 5,085, ,155, ,441,138 울산 769, ,028 6,379, ,107,673 95,448,020 경기 10,454, ,651,393 14,339, ,140, ,486, ,072,245 강원 141,586 4,698,759 1,256,746 1,875,298 93,433, ,406,366 여충북 1,635,044 3,294,521 3,387,294 13,069,325 81,272, ,658,426 자 ( 계충남 9,522,549 4,611,118 3,427,467 6,703, ,111, ,377,069 속 ) 전북 24,897,638 3,589,389 4,603,646 37,022, ,490, ,603,379 전남 20,995,496 1,097,868 7,872, , ,513, ,582,178 경북 3,080,943 1,776,994 5,252,631 2,962, ,516, ,590,124 경남 14,331,608 3,434,065 12,316,716 4,683, ,740, ,506,919 제주 0 1,416,664 2,837, ,634,166 15,888,564 소계 125,411, ,775,182 97,674, ,495,827 3,146,349,743 4,298,706,263 전체 344,470,647 1,460,513, ,580,321 1,030,696,852 4,776,771,920 7,789,033,447 주 : 진료비는요양급여비총액 + 원외처방약제비임. 제2절전염병발생예측분석방법 1. 전염병발생예측 AWS 지점이있는 194개 12) 시군구를대상으로기후변화에따른전염병의영향을연령별로살펴보았다. 연령은 0~14세, 15~34, 35~64, 65세이상그룹으로분류하였고 (Zhang, 2007), 전염병은랩토스피라증 (leptospirosis), 말라리아 (malaria), 세균성이질 (shigellosis), 장염비브리오 (vibrio vulnificus sepsis), 쯔쯔가무시병 (tsutsugamushi fever) 만을대상으로하였다. 12) 자료를제공받은 196 개 AWS 지점중제주도북제주군과남제주군은각각제주시와서귀포시로통합되었기때문에제외하고, 최종적으로 194 개지역에대해분석하였음.

138 138 기후변화와전염병질병부담 표 4-22 분석대상전염병발생현황 전염병상병명 합계 랩토스피라증 (leptospirosis) ,772 말라리아 (malaria) 4,765 5,590 6,538 16,893 세균성이질 (shigellosis) 3,248 2,587 3,136 8,971 장염비브리오 (vibrio vulnificus sepsis) ,672 쯔쯔가무시병 (tsutsugamushi fever) 10,961 10,711 10,308 31,980 합계 20,184 21,970 23,147 61,288 기후요소 ( 기온 ) 의영향은 3차원스플라인을적용하여추정하였다. 주간최고기온을사용하였고 4도이후매 8도상승마다마디를두어총 5개의마디를스플라인에이용하였다. 그러나 3번째이후의마디의경우전체분석대상의 75분위밖에위치하고있어민감한 (sensible) 영역이아닌것으로분석되었다. 194개시군구를 16개광역시도로구분하여전염병발생의시공간적변 이성을고려하였다. 아래식의 은임의효과스 플라인함수영향을나타내며 는온도함수의 고정효과스플라인함수이다. (2) 기후변화에따른전염병의발생에영향을미치는 long term time effect 통제하기위하여연도변수와기후변화와관련없는계절성요인변수를방

139 제 4 장연구결과 139 정식에포함하였다. 계절성의영향의크기는임으로이를계산되는데 는 sine 함수의계수값이고 는 cosine 함수값의회귀방정식계수값이다. 전염병의종류에따라약간의차이를보이기는하지만전염병발생회귀방정식 (2) 에서추정된예측값과기온은 V 또는 N 글자형태의분포를보인다. 특정온도를전후하여전염병발생건수가완전히바뀌는분포를하게되는데온도의계수값이음에서양으로바뀌는변곡점 (change point) 혹은역치 (threshould) 이후의영향을중심으로기후변화에따른전염병발생의영향을살펴보았다. 역치온도는 Muggeo(2003) 이제안한방식을따라전염병종류에따라각각다른값을추정하였다. 전염병발생건수에대한기온의시간지연효과는 4주로제한하였으며각주시간지연온도변화는 3차원식을이용하여계산하였다. 제2장식 (4) 에따라시간지연온도변수 L(week) 는아래의변환식을이용하여산출된변수를식 (2) 에포함한다. 위식을따라온도의시간지연효과를변환할경우회귀식에는각주의시간지연효과 (L1-L4) 계수영향이직접적으로나타나지않고변환된 (W1-W3) 변수의계수값이산출된다. 본연구에서 3차원 4주간시간지연효과를반영할경우분석시점을포함하여 4개의변환변수가회귀식에포함된다.

140 140 기후변화와전염병질병부담 2. 질병부담질병부담을산출하기위하여전염병의발생율 (prevalence rate) 장애가중치, 전염병지속기간, 할인율값이필요하다. 전염병발생율은앞에서논의한회귀식을이용하여추정된값을사용하며장애가중치는기존연구산출된값을이용하였다. 표 4-23 우리나라와외국의전염병장애가중치 상병명 우리나라 ( 도영경외, 2004) WHO (Lopez 외, 2006.) 샤가스병 (Chagas's disease) 일본뇌염 (encephalitis japanese) 사상충증 (filariasis) 수면병 (african trypanosomiasis) 뎅기 (dengue fever) 주혈흡충증 (schistosomiasis) 수막구균성수막염 (meningococcal meningitis) 구충질환 (Hookworm disease) 장염 (intestinal infection) 말라리아 (malaria) 자료 : 1) 도영경외, 한국인질병의장애가중치측정에관한연구 : 호주장애가중치와의측정결과비교를중심으로, 예방의학회지, 제 37 권제 1 호, ) Lopez, A.D. et al., Global Burden of Disease and Risk Factors, Oxford University Press and The World Bank, 말라리아와같이기존연구에서장애가중치가산출된것은기존연구값을사용하지만기추정된장애가중치가없을경우유사질병의장애가중치값을이용하였다. 예를들면세균성이질과장염비브리오의장애가중치는장염 (intestinal infection) 의장애가중치를이용하였고쯔쯔가무시병과랩토스피라증은 0.22를대용하기로한다.

141 제4장 연구결과 141 해당 전염병의 장애 지속기간은 기존 문헌에 제시되지 않은 경우 건강 보험심사평가원(심평원)의 자료를 근거로 산출하였다. 심평원의 자료는 해 당 질병으로 인한 요양일수가 산출되어 있는데 평균 요양기간을 연간단위 로 변환하여 계산식에 포함하였다. 제3절 전염병 발생 예측 결과 1. 5가지 전염병 전체 영향 본 연구에서 분석한 5가지 전염병의 총합 영향을 살펴보았다. 그림에서 와 같이 전염병 발생은 가을에서부터 높아지기 시작하여 겨울철에 집중적 으로 발생하고 봄부터 줄어들기 시작하여 여름철에 가장 적은 발생 빈도 를 보인다. 그림은 2005년 이후 전염병 발생 빈도가 주기를 가지고 상승 하고 있어 전염병이 해가 거듭할수록 증가하고 있음을 알 수 있다. 0 Linear predictor, fixed portion 그림 4-4 3년간 전염병 발생 빈도(예측값) 주별 시주주주( ) 주: wtms는 주간 평균 최고기온의 스플라인 마디위치를 나타낸다. 150

142 142 기후변화와전염병질병부담 표 4-24 전염병발생예측모형 (2005~2007) 변수 계수값 p-value 95% CI wtms(4)* wtms(12)* wtms((20)* wtms(28)* wtms(36)* 주간평균강수량 W W W W sin cos year year 주간시간지연효과를고려한전염병발생에대한기온의영향은단위온도증가시주간전염병발생이 0.836명감소하는것으로조사되었다 ( 기온의총영향은 < 표 4-25> 에서 W0~W1까지의개별영향을모두고려한값이다 ). 주간평균강수량 1mm 증가에따라전염병환자의발생은주간평균 0.23명감소하는것으로산출되었으나통계적으로유의하지않았다. 표 4-25 시간지연효과를고려한후전염병발생과기후의상관관계 주간평균최고기온 Coef. P>z [95% Conf. Interval] W0 + W1 + W2 + W wtms(4) - wtms(20) sin + cos

143 제 4 장연구결과 143 < 표 4-25> 에나타난각마디의계수값은해당기온에서의단순예측값이다. 주간평균최고기온의 16도차이 (wtms(20) - wtms(4)) 는 명의주간전염병발생환자차이를유발시키는것으로나타났다. 2005년에비하여 2006년전염병발생환자는주간평균 3.9명이많은것으로예측되었고 2007년은 2005년에비하여주간평균 25.4명이증가한것으로예측되었다. 또한기온변화이외의생활패턴에서의차이등에기인하는계절성의영향은 2.39명의전염병발생증가요인으로작용하였다. 그림 4-5 주간평균최고기온의변화에따른주간전염병발생예측 Median spline (mean) wetmpm 전전전발전전전 95% 신신구주 전염병발생모형을통해예측된전염병발생추정값의기온변화에따른분포는 [ 그림 4-5] 와같다. 회귀식에서나타난것과같이기온이상승함에따라전염병발생이전반적으로줄어드는양상을보인다. 그러나두지점에서곡선의변화가발생하고있는데섭씨 0도를전후하여곡선의기울기가양수에서음수로바뀌어섭씨 0도이하에서온도가증가함에따

144 144 기후변화와전염병질병부담 라전염병발생도증가하였으나섭씨 0도이후감소하는경향을보인다. 주로가을철과발생하는쯔쯔가무시병과겨울철에주로유행하는세균성이질의영향인것으로해석된다. 전염병발생예측곡선은섭씨 20도이후다시증가하였다. 2. 질병별기후영향가. 렙토스피라 (Leptospirosis) 렙토스피라증 (Leptospirosis) 은병원성 Leptospira 박테리아에의하여발생하는급성열성질환으로불현성감염에서부터전격적이고치명적인질환에까지이르는광범위한임상양상을보인다 ( 박윤형외, 2006). 렙토스피라는전세계적으로가장넓게퍼진동물원성질환으로특히열대지방에흔하다 (PAHO, 1998). 비록다른야생포유류, 개, 물고기, 새들도렙토스피라를보유하고있지만설치류특히, 쥐가가장중요한병원소이다. 렙토스피라증은뇨, 혈액이나감염된동물의조직에직접접촉하거나, 오염된환경에노출됨으로서전파되며, 사람간전파는드물다. 렙토스피라는소변으로배출되고수개월동안물속에서생존할수있으므로물은전파경로에있어서중요한수단이다 ( 박윤형외, 2006). 따라서주로홍수나비가많이올때발생한다는연구결과가있다 (Kriz et al., 1998; 장재연외, 2003). 우리나라의경우에는주로 9~10월에많이발생하고남성의감염비율이 9:1로여성에비해많으며, 물이고여있거나젖은논에맨발로들어가작업을하는군인이나농부에게많이발생한다. 특히결실기에홍수로쓰러진벼를일으켜묶는작업을할때많이발생하는데, 이것은결실기에많은들쥐와집쥐가익은벼를먹기위해논두렁에굴을파고살기때문이다 ( 장재연외, 2003; 박윤형외, 2006).

145 제4장 연구결과 Linear predictor, fixed portion 그림 4-6 렙토스피라증 발생 현황 예측 주별 시주주주( ) 년 심평원 건강보험 자료에 근거한 렙토스피라증의 발생은 문헌고찰에서 지적된 9-10월 보다는 11월과 12월에 많이 발생하고 있다. 여름철에 일시적으로 증가하다가 9 10월에 일시 감소하는 양상을 보였다. 표 4-26 렙토스피라에 영향을 미치는 요소 분석 계수 값 p-value wtms(4)* 변수 % CI wtms(12)* wtms((20)* wtms(28)* wtms(36)* 주간 평균 강수량 W W

146 146 기후변화와전염병질병부담 변수 계수값 p-value 95% CI W W sin cos year year 주 : wtms는주간평균최고기온의스플라인마디위치를나타냄. 시간지연효과를모두고려할경우기온영향은없는것으로보인다. 반면강수량은렙토스피라증의발생에감소영향을미쳐주간평균강수량이 1mmm 증가할때렙토스피라증은주간평균 0.006명감소하는것으로예측되었다. 연도별변화, 계절성영향, 모두통계적으로유의하지않아영향이거의없는것으로보였다. 표 4-27 시간지연효과를고려한후렙토스피라증발생과기후의상관관계 주간평균최고기온 Coef. P>z [95% Conf. Interval] W0 + W1 + W2 + W wtms(4) - wtms(20) sin + cos 다. 말라리아 (Malaria) 말라리아는매개체에의한전염병중가장중요하게다루어지는전염병인동시에장기적인기후변화에가장민감한질병일것이다 (Patz et al., 2003). 전세계인구의 40% 에해당하는 24억명이위험지역에거주하고있고, 5억명이상의환자가발생하고있으며해마다백만명이상의사람이말라리아로인해사망하고있다 (WHO, 1998; Hales et al., 2003 재인용 ).

147 제 4 장연구결과 147 얼룩날개모기 (Anopheles mosquito) 에의해전파되는말라리아는많은나라에서퇴치하는단계에이르렀으나관리대책의완화와기타다양한이유로전세계적으로증가추세를보이고있다. 그이유로는살충제에대한모기의내성증가, 퇴치프로그램감소, 인구의증가와이동, 땅의이용방법변화, 지구온난화, 엘니뇨, 벌목과댐의건설등다양한요인들이제기되고있다 (Lindsay와 Birley, 1996; 박윤형외, 2006 재인용 ). 그림 4-7 말라리아모기생활사 자료 : 말라리아의생활사는인체내에서의생활사 ( 무성생식기 ) 와모기체내에서의생활사 ( 유성생식기 ) 로나눌수있다. 모기가사람을물때사람의혈관으로인체감염형인포자소체 (sporozoite) 가먼저간으로들어가고간에서분열체 (sporoblast) 로발육한다음 cryptomerozoite가된다. 적혈구로침입한

148 148 기후변화와전염병질병부담 cryptozoite는생식세포를만드는유성생식체 (gametocyte) 로발육하여말초혈액에순환하고있을때그환자를모기가물때모기체내로옮겨지게된다. 모기체내로옮겨진암수생식모세포 (macro- & microgametocyte) 들은모기의중장또는위에서접합자 (zygote) 가되는데접합자는 sporoblast가되고, sporoblast내에는포자소체를형성한후모기의침샘에모여다른사람을물때혈관으로주입되는생활사를갖는다. 그림 4-8 말라리아모기생활사와기온과의상관관계 자료 : Crig MH. et. al., 1999 말라리아발생은말라리아병원균의개체수와모기에물리는횟수, 감염된모기의수, 그모기에사람이물리는횟수와관계가있다. 이러한변수에기온과강수량, 습도의변화가미치는영향은면역이미치는영향만큼이나관계가깊다 (Lindsay 와 Birley, 1996). 기온은모기가성충이되는

149 제4장 연구결과 149 시간을 변화시키며 기온이 높아지면 기간이 단축된다. 알에서 번데기를 거쳐 성충이 되는 기간이 12 에서는 22.8일이 걸리나 29 에서는 7.7일이 걸린다. 즉 기온이 높아질수록 성충이 되는 기간이 단축되어 모기의 개체 수가 증가한다. 물론 기온이 매우 높은 몇몇 지역에서는 기온이 조금만 더 높아져도 모기나 병균이 살 수 없는 기온이 되어 말라리아에 전염될 가능성이 줄어들 수 있지만, 대다수의 지역은 기온이 조금만 높아져도 말 라리아에 전염될 가능성이 매우 높아진다(그림 4-8 참조). 온도 외에 강수량도 말라리아 발생과 관련이 있는데, 한해에 가뭄이 들 면 이듬해 말라리아로 인한 사망이 증가한다. 여기에는 몇가지 이유가 있 겠으나, 주요한 이유로는 가뭄으로 인한 흉작이 인간의 영양상태를 나쁘 게 하여 결국 질병에 대한 감수성을 높일 수 있고, 또 가뭄으로 말라리아 전염이 줄어들게 되면 인간집단내 집단면역력이 줄어들게 되어 결국은 이 듬해 사망자수가 증가하게 된다는 보고가 있다(Hales et al., 2003). -2 Linear predictor, fixed portion 그림 4-9 말라리아 발생 현황(예측) 주별 시주주주( )

150 150 기후변화와전염병질병부담 우리나라에서는 1970년대이후사라졌지만, 1993년휴전선근처에서재발생한이후매년환자가증가하고있는추세이다. 2005년이후말라리아발생은여름철에집중적으로증가하고있으며해가거듭될수록발생건수도늘어나고있다 ( 그림 4-9 참조 ). 질병관리본부의말라리아감시체계에의하면우리나라의말라리아퇴치사업은 1993년부터실시하고있으며, 2001년말라리아퇴치 10개년계획을수립하여매년 10~15% 이상감소, 2010년도까지완전퇴치를목표로하고있다 ( 장재연외, 2003). 표 4-28 말라리아발생에영향을미치는요소분석 변수 계수값 p-value 95% CI wtms(4)* wtms(12)* wtms((20)* wtms(28)* wtms(36)* 주간평균강수량 W W W W sin cos year year 최종모형에포함된변수들중연도변수와기온변수가통계적으로유의한양상을나타내었다. 강수량은양의관계를보이지만통계적으로유의하지않으며기후변화와관련없는계절성의영향도무시할만한것으로

151 제 4 장연구결과 151 평가되었다. 4주간기온의시간지연효과는통계적으로유의하지않았다. [ 그림 4-10] 에서와같이섭씨 16도전후로 V자형의발생분포를보여 16 도이후온도상승에따라말라리아전염병도증가할것으로예측되었다. 그림 4-10 말라리아전염병발생예측 Median spline (mean) wetmpm 전전전발전전전 95% 신신구주 라. 세균성이질 13) 세균성이질은오염된물또는음식을섭취하거나, 사람간직접접촉을통하여감염된다. 세균성이질은 10~200개의적은수의병원체에노출되어도감염될수있으므로환자가발생하면신속한격리, 소독등의조치가필요하다. 세균성이질은 Shigella dysenteriae, Shigella flexneri, Shigella bodii, Shigella sonnei의네가지혈청형이있는데우리나라에는선진국에서주로보고되고있는 Shigella sonnei가가장많이발생하는것으로알려져있다. 13) 질병의역학적특성에대한일반사항은질병관리본부홈페이지를참고하였음. ( 81&targetmenuid=20288&contentid=4584)

152 152 기후변화와 전염병 질병부담 질병관리본부에서 집계한 최근 5년간 월별 세균성이질 발생 분율을 보 면 11월이 33.3%로 가장 높고 12월 14.0%, 4월 11.6%, 8월 10.4% 순으로 오히려 여름철보다는 가을-겨울철에 발생이 많다고 보고되었다. 흔히 설 사, 복통, 구토 등을 유발하는 수인성 식품매개질환은 여름철에 유의해야 하는 것으로 알려져 있는데, 최근 경향을 보면 가을철과 겨울철에도 안전 한 물과 음식을 섭취하기 위해 주의해야 함을 알 수 있다. 특히 세균성이 질은 밀집된 환경이나 위생환경이 나쁜 곳에서 많이 발생하며, 유아, 어린 이, 노인, 만성질환자, 면역이 저하된 사람들은 건강한 어른보다 세균성이 질이 중증으로 나타날 수 있다. 본 연구에서 의료기관을 이용한 세균성 이질 발생현황을 보면 여름철에 가장 많은 주간 발생건수를 보이나 가을철과 겨울철에도 여름철 못지않은 발생 현황을 보인다. 뿐만 아니라 연도별로 발생건수가 증가하고 있음을 보여주었다. -1 Linear predictor, fixed portion 그림 4-11 시간경과에 따른 기온과 세균성이질 발생 주별 시주주주( )

153 제 4 장연구결과 153 세균성이질발병에영향을미치는요소로는연도변수만인것으로나타났는데기온이일반적인경향을보이지않는이유는 [ 그림 4-12] 에서와같이세균성이질발생이기온과전형적인 V자형의관계를보이기때문인것으로해석된다. 따라서일정온도 ( 역치, threshold) 를경과하면세균성이질발생은기온과양의관계를나타낸다. 그림 4-12 세균성이질예측과주간최고기온과의관계 Median spline (mean) wetmpm 전전전발전전전 95% 신신구주 표 4-29 세균성이질발생에영향을미치는요소 변수 계수값 p-value 95% CI wtms(4)* wtms(12)* wtms((20)* wtms(28)* wtms(36)* 주간평균강수량

154 154 기후변화와전염병질병부담 변수 계수값 p-value 95% CI W W W W sin cos year year 마. 장염비브리오 14) 장염비브리오균은그람음성 (gram negative) 의운동성이있는다형성단간균이며, 콜레라균과비슷하다. 1950년, 일본오오사카에서일어난식중독의원인균으로서바닷물에서유래되는인체감염증의원인균이며, 위장관염이나설사증을일으킨다. 장염비브리오균은바다의해안환경의침전물속에서서식하며, 따뜻해지면해수중에서자유생활을하거나해안과어패물에서서식하는것이많이발견된다. 충분히요리되지않거나날해산물, 해산물을다루는사람의손이나용기에의해오염된음식물또는오염된해수로씻은날음식등을먹을때전파된다. 14) 질병의역학적특성에대한일반사항은질병관리본부홈페이지를참고하였음. ( &contentid=3430)

155 제4장 연구결과 Linear predictor, fixed portion 그림 4-13 장염비브리오증 발생과 주간 평균 최고기온 주별 시주주주( ) [그림 4-13]에서 겨울철에 발생이 약간 증가하는 양상을 보이기는 하지 만 연중 일정한 발생율을 보이는 것으로 평가된다. 식생활의 변화로 오염 된 음식물을 상당기간 보존하면 감염량 수준( 106/g 이상)으로 증식한다. 산발적으로 혹은 집단적으로 발병하며 사람에서 사람으로의 전염은 없는 것으로 보고되었다. 건강보균자는 배균기간이 짧고, 실온에서 잠복기는 시간이다. 장염비브리오 증상은 산통성 복통과 물과 같은 설사(수양 성 설사)를 하며 가끔은 구역, 구토, 두통 및 발열을 동반한다. 표 4-30 장염 비브리오증에 영향을 미치는 요소 변수 계수 값 p-value 95% CI wtms(4)* wtms(12)* wtms((20)*

156 156 기후변화와전염병질병부담 변수 계수값 p-value 95% CI wtms(28)* wtms(36)* 주간평균강수량 W W W W sin cos year year 그림 4-14 장염비브리오증발생과기온 Median spline (mean) wetmpm 전전전발전전전 95% 신신구주

157 제 4 장연구결과 157 다른전염병과달리연중일정한발생을보이고있어기온에대한영향이적고계절성의영향도관찰되지않았다. [ 그림 4-14] 처럼겨울철에일시적으로증가하는양상을보이나그변화폭이크지않다. 그러나장염비브리오의요양일수는분석대상다른전염병에비해훨씬긴건당 14~ 15일을보였다. 바. 쯔쯔가무시 15) 쯔쯔가무시증은 O. tsutsugamushi에의한감염으로우리나라, 일본, 대만, 말레이시아, 호주, 필리핀등동남아시아와시베리아연해주, 히말라야, 파밀고원, 북오스트라리아를잇는삼각형지역내에광범위하게존재한다. 질병관리본부의전염병발생감시보고에따르면최근우리나라에서가을철에발생하는열성환자중 40% 이상이쯔쯔가무시증환자이며, 1998 년에 1,140명 1999년, 1,342명, 2000년 1,656명, 2001년 2,679명이보고되어점차증가하고있는추세인것으로보고되었다. 잠복기는대개 8 10일이며갑자기발병한다. 증상으로는심한두통에이어서 39 이상의고열과오한외에도대개병감과복부통, 심한발한이동반되며매개체에폭로된후 6 21일에기침을수반하는경우도있고대개 2주일후에해열이된다. 가을철에발생하는질병의특성을반영하듯기온이상승하면발생이줄어드는것으로예측되었다. 4주간기온의시간지연효과는총체적으로섭씨 1도시상승시주간질병발생이 0.08명감소하는것으로나타난다. 그러나섭씨 4도와섭씨 20도의차이에따른질병발생은 1.73명증가하는것으로예측되었는데이런현상은기온의변화에따라쯔쯔가무시증이 M 15) 질병의역학적특성에대한일반사항은질병관리본부홈페이지를참고하였음. ( &contentid=3357)

158 158 기후변화와전염병질병부담 자형태의양상을보이기때문이다. 그림 4-15 쯔쯔가무시병발생과계절변화 Linear predictor, fixed portion 주별시주주주 ( ) 기온변화이외의삶의패턴을반영하듯계절성의영향은주간발생건수는평균적으로 0.47명증가와관계가있을것으로예측되었다. 강수량의증가는발생건수와음의관계를보이며기준연도에비하여 2006년, 2007년은아주적은수의감소가나타났지만통계적으로유의한숫자는아닌것으로예측되었다. 표 4-31 쯔쯔가무시증발생에영향을미치는요소 변수 계수값 p-value 95% CI wtms(4)* wtms(12)* wtms((20)* wtms(28)*

159 제 4 장연구결과 159 변수 계수값 p-value 95% CI wtms(36)* 주간평균강수량 W W W W sin cos year year 표 4-32 시간지연효과를고려한후쯔쯔가무시증발생과기후의상관관계 주간평균최고기온 Coef. P>z [95% Conf. Interval] W0 + W1 + W2 + W wtms(4) - wtms(20) sin + cos 제 4 절기후변화관련전염병으로인한질병부담 전염병종류에따른장애기간은일부질병의경우기존연구에서제시되어있지않아본연구에서사용한분석자료에근거하여장애기간을추정하였고질병이환기간은질병발생후요양기관을방문하기전기간과질병지표를위한요양기관방문종료후몸조리기간을포함하여 4일간을요양일수에합산하는것으로하였다. 질병종류별평균요양일수와이환일수는다음과같다.

160 160 기후변화와전염병질병부담 표 4-33 전염병별평균요양기간및이환기간 전염병종류 요양이환요양이환요양이환 랩토스피라증 (leptospirosis) 말라리아 (malaria) 세균성이질 (shigellosis) 장염비브리오 (vibrio vulnificus sepsis) 쯔쯔가무시병 (tsutsugamushi fever) 장염비브리오증요양및이환일수가가장길고말라리아질환의유병기간이가장짧다. 질병부담을산출하기위해이환및요양일수를적용할때 3년간자료에서가장이환및요양기간이긴일수를사용하며소수점이하의경우반올림하지않고하루전체를이환및요양일수에포함하였다. 예를들면장염비브리오의경우요양기간이 14.39일일경우 15일로계산하였다. 질병의종류에따라기온, 강수량등기후요소의영향이달리나타나일정한경향을발견하기쉽지않다. 그러나질병이주로발생하는시점의기온을중심으로최소 ( 혹은최대 ) 역치를산출하고이후 ( 또는이전 ) 의기온영향을고려하여기온변화에떠른질병발생예측을수행하였다. 예를들면말라리아의경우여름철에주로발생하며 [ 그림 4-10] 에서섭씨 16~ 17를전후하여기온변화와발생예측은 V자형의모양을타나내섭씨 1 6~17도를역치로하여이후기온변화에따른발생변화를기후변화의영향으로간주하여추정값을산출하였다. < 표 4-34> 에제시된기울기는단위온도상승시의주간평균질환발생자수를의미한다.

161 제 4 장연구결과 161 표 4-34 전염병별단위온도증가에따른기울기영향 전염병종류역치온도역치온도전후기울기 95 신뢰구간 0~ 랩토스피라증 연령대 15~ ~ 세이상 말라리아 연령대 35~ 세이상 ~ 세균성이질 연령대 15~ ~ 세이상 ~ 장염비브리오 연령대 15~ ~ 세이상 ~ 쯔쯔가무시병 연령대 15~ ~ 세이상 질병부담을계산하기위하여 2030, 2040, 2050년장래인구추계를이용하였다. 연령대별장래인구추계는 < 표 4-36> 과같다. 우리나라의인구는 2018년 4,930만명을정점으로점차감소할것이며남녀성비의경우도 2022년 99.9로여성의수가많아지는역전현상이나타나고수도권및경기, 울산, 대전, 인천의인구는 2030년까지증가할것으로예측되었다 ( 통계청, 2006). 2005~2007년 3년동안의전염병발생을기준으로온도변화에따른전염병발생을예측한결과우리나라의온도가섭씨 1도상승할경우 5가지전염병의평균발생률은 4.27% 증가할것으로예측되었다. 5가지전염병

162 162 기후변화와전염병질병부담 중쯔쯔가무시의발생이가장높을것으로예측되었고 (5.98%), 세균성이질 (1.81%) 의경우가가장적은영향을받을것으로예측되었다. 기온상승에따른전염병발생영향은쯔쯔가무시 (5.98%), 렙토스피라 (4.07%), 말라리아 (3.40%), 장염비브리오 (3.29%), 세균성이질 (1.81%) 의순으로나타났다. 표 4-35 질병별연령대별전염병발생예측건수 렙토스피라 말라리아 세균성이질 장염비브리오 쯔쯔가무시 구분 0~14 15~34 35~64 65 세이상합계 기준 도상승 기준 * * 도상승 * * 기준 도상승 기준 도상승 기준 도상승 합계 기준 도상승 인구수 주 : * 말라리아의경우 0~14 와 15~34 세연령대의경우최종모형이수렴되지않아예측할수없었음. 동일연령대의발생건수가없는것은아니지만일관성을유지하고질병부담을산출하기위하여 * 로표시하였음. 표 4-36 장래인구추계 추계인구 ( 계 ) 추계인구 ( 남 ) 추계인구 ( 여 ) 2030년 0 ~ 9세 3,651,911 1,879,096 1,772, ~ 14세 1,873, , , ~ 19세 1,988,684 1,028, , ~ 24세 2,097,211 1,091,524 1,005, ~ 29세 2,411,879 1,261,080 1,150,799

163 제 4 장연구결과 163 추계인구 ( 계 ) 추계인구 ( 남 ) 추계인구 ( 여 ) 30 ~ 34세 3,087,235 1,630,395 1,456, ~ 39세 3,332,959 1,786,972 1,545, ~ 44세 3,042,560 1,607,493 1,435, ~ 49세 3,619,510 1,862,791 1,756, ~ 54세 3,705,948 1,888,239 1,817, ~ 59세 4,087,286 2,049,397 2,037, ~ 64세 3,925,256 1,922,009 2,003,247 65세이상 11,810,707 5,217,615 6,593,092 소계 48,634,571 24,190,354 24,444, 년 0 ~ 9세 3,004,507 1,544,893 1,459, ~ 14세 1,772, , , ~ 19세 1,781, , , ~ 24세 1,829, , , ~ 29세 1,966,570 1,022, , ~ 34세 2,082,471 1,087, , ~ 39세 2,394,632 1,256,826 1,137, ~ 44세 3,049,122 1,610,110 1,439, ~ 49세 3,282,339 1,750,939 1,531, ~ 54세 3,004,592 1,571,402 1,433, ~ 59세 3,557,272 1,804,909 1,752, ~ 64세 3,576,827 1,782,921 1,793,906 65세이상 15,040,907 6,647,579 8,393,328 소계 46,343,017 22,854,325 23,488, 년 0 ~ 9세 2,397,767 1,232,967 1,164, ~ 14세 1,365, , , ~ 19세 1,558, , , ~ 24세 1,732, , , ~ 29세 1,762, , , ~ 34세 1,818, , , ~ 39세 1,954,366 1,020, , ~ 44세 2,059,522 1,075, , ~ 49세 2,363,378 1,234,802 1,128, ~ 54세 3,020,697 1,581,132 1,439, ~ 59세 3,239,690 1,708,145 1,531, ~ 64세 2,915,585 1,496,219 1,419,366 65세이상 16,155,757 7,131,572 9,024,185 소계 42,342,769 20,734,181 21,608,588 자료 : 통계청, 2008.

164 164 기후변화와전염병질병부담 그림 4-15 한반도기온변화시나리오 자료 : 기후변화정보센터 ( 인구구조가기준연도 (2005~2007년) 에서변화가없다고가정할경우와기후변화시나리오에따른한반도기후변화시기와장래인구추계를연계하여질병부담을산출하였다. 최근의기후변화사나리오에따를경우 2030년, 2040년, 2050년 10년씩증가할수록 2000년에비하여일정수준의변동이예상되지만평균적으로섭씨 1도씩증가할것으로예측하고있다 ( 그림 4-15 참조 ). 따라서본연구에서추계한기온상승에따른유병률도 2030년에 1도상승, 2040년에 2도상승, 2050년에 3도상승할것으로가정하고질병부담을측정하였다.

165 제 4 장연구결과 165 그림 4-16 연령별기온변화에따른질병부담 (YLD) 인구구인일인 인구구인인인 요요일연 기기 1³ 2³ 3³ 기기 1³ 2³ 3³ 이이일연 기기 1³ 2³ 3³ 기기 1³ 2³ 3³ 질전부질 (YLD) Graphs by fix [ 그림 4-16] 은본연구에서측정한 5가지전염병모두를연령대별로나누어산출한인구 1,000 천명당질병부담 (YLD) 이다. 그결과온도가상승함에따라질병부담도높아지는것으로예측되었다. 0~14와 15~34세연령대와비교하여 35세이상연령군의질병부담이훨씬크나 0~14와 15~ 34세연령대의경우말라리아에의한질병부담이제외되어있어다른연령대와비교시주의를요한다. 인구구조변동을반영할경우 35~64세, 65 세이상의질병부담이상대적으로감소하고저연령층의질병부담이높아지는현상이나타난다. 이는인구구조의변동에의한것으로연령대별질병발생빈도에기인한것이아니라인구피라미드가역삼각형모양으로변화된것때문이다. YLD가질병치유기간, 유병율에비례하는관계를가지므로유병기간이늘어남에따라질병부담도증가하게된다. 때문에본연

166 166 기후변화와전염병질병부담 구에서사용한유병기간은경험적수치에의한것으로보다정밀한조사에근거할필요가있다. 표 4-37 기후변화에따른전염병질병부담 ( 인구구조불변 ) 전염병종류 현재 * 요양일수기준이환일수기준 ~ 랩토스피라 15~ ~ 세이상 말라리아 35~ 세이상 ~ 세균성이질 15~ ~ 세이상 ~ 장염비브리오 15~ ~ 세이상 ~ 쯔쯔가무시병 15~ ~ 세이상 주 : * 요양일수기준질병부담.

167 제 4 장연구결과 167 그림 4-17 전염병종류별질병부담 (YLD) 인구구인일인 인구구인인인 렙렙렙렙말 요요일연 말말장말세일성이질장전장장장장쯔쯔가쯔시 렙렙렙렙말 이이일연 말말장말세일성이질장전장장장장쯔쯔가쯔시 질전부질 (YLD) Graphs by fix 연령대별질병부담을모두합한값으로전염별종류별질병부담을측정하면쯔쯔가무시, 세균성이질, 말라리아, 장염비브리오, 렙토스피라의순으로나타났다. 그러나말라리아의경우 35세미만의연령층의질병부담이제외되어있는것을감안하면 [ 그림 4-17] 에나타난것보다높은질병부담이예상되었다. 쯔쯔가무시를포함한모든전염병은인구구조변동기준을적용하더라도온도상승에따라 10배이상의질병부담이증가할것으로예측되었다. 또한현재의인구구조를그대로적용한모형에비하여말라리아, 세균성이질, 장염비브리오의경우인구구조변동을반영한모형에서상대적으로질병부담이증가하며쯔쯔가무시의경우그영향이줄어드는것으로나타났다. 인구구조를반영한모형의경우전체인구의연령대별예측은제시되어있으나시군구수준의연령대별추계인구는산출되어있

168 168 기후변화와전염병질병부담 지않아모든시군구에서동일한인구구조를가진다는가정이필요하며또한본연구에서적용한분석대상이모든시군구를포함하고있지않기때문에 2030, 2040, 2050년의인구를 2005~2007년분석대상인구비율을그대로적용해야하는가정을포함하고있어인구구조고정모형에비하여보다적합한모형이라는근거가희박하다. 표 4-38 미래전염병종류별질병부담예측 전염병종류 요양일수기준이환일수기준 ~ 랩토스피라증 연령대 15~ ~ 세이상 말라리아 연령대 35~ 세이상 ~ 세균성이질 연령대 15~ ~ 세이상 ~ 장염비브리오 연령대 15~ ~ 세이상 ~ 쯔쯔가무시병 연령대 15~ ~ 세이상 주 : 인구 100,000 인년당 YLD.

169 제 4 장연구결과 169 본연구에서산출된전염병질병부담은 100천명을기준으로산출된것으로국제적비교를할경우세계보건기구가 2008년에발표한질병별질병부담 (YLD) 의 EME 국가군과비슷한양상을보였다. 말라리아의경우 EME 16) 국가군의질병부담이더크고장염의경우우리나라의질병부담이상대적으로높은것으로조사되었다. 보건복지부 2003년보고서의설사병 (Diarrheal disease) 과말라리아의 YLD는모두 0인것으로보고된바있다 ( 배상철외, 2003). 표 4-39 EME (Established Market Economies) 국가들의 YLD 질병성별 0~4 5~14 15~ 29 말라리아 장염 (interstinal infection) 30~ 44 45~ 59 60~ 69 70~ 79 남 여 남 여 자료 : WHO, THE GLOBAL BURDEN OF DISEASE: 2004 UPDATE, 2008 WHO ) 우리나라가포함된 OAI 국가군자료를이용하지않고 EME 국가군과비교를한것은세계보건기구에서발표한질병부담보고서에우리나라는동서남아시아나라와같은 Other Asia and Islands(OAI) 그룹에포함되어있어전염성질환의질병부담은상대적으로크고만성질환의질병부담은상대적으로낮기때문임.

170 170 기후변화와전염병질병부담 그림 년전염병발생분포 범례 전전전발전 cru_pre ,00068, , , ,000 Kilometers 범례전전전발전 adj_pre_ ,00068, , , ,000 Kilometers

171 제 4 장연구결과 171 그림 년전염병발생분포 범례 전전전발전 cru_pre ,00068, , , ,000 Kilometers 범례전전전발전 adj_pre_ ,00068, , , ,000 Kilometers

172 172 기후변화와전염병질병부담 그림 년전염병발생분포 범례 전전전발전 cru_pre ,00068, , , ,000 Kilometers 범례전전전발전 adj_pre_ ,00068, , , ,000 Kilometers

173 제 5 장결론및정책적시사점 제1절기후변화와보건의료적응정책 1. 기후변화적응전략수립원칙 기후변화는두가지양상으로전개될수있다. 기후변화의일상적변동폭이예전보다넓어지는것과평균적인 ( 정상적 ) 수치가변화하는방향으로진행될수있는데변화방향에따라그대응책도달라져야한다. Luers(2006) 는기후변화적응전략수립시다음과같은원칙이적용되어야함을주장하였다. 첫째, 도시지역열파에의한사망을줄이기위한경보시스템과같은새로운기술의개발이나제도시행이기후변화에대응한적응능력을향상시키는데핵심적인요소이다. 따라서새로운기술의개발과적용이우선적으로요청된다. 둘째, 제도 (institutional) 운영의유연성증대가필요하다. 기후변화에내포된불확실성은향후기후변화에대한예측에기인하고있을뿐아니라조직적제도적장벽에의해서도발생하게된다. 균등한접근, 환경보호, 투명성증대와같이공정한기준과제도운용의유연성은기후변화의불확실성을관리하고갑작스러운변화에대응하는능력향상에기여한다. 셋째, 기후변화관리에소요되는재정자원은모든행정단위에서제한될수밖에없다. 따라서우선순위를정하거나경쟁원리를도입하거나재원소요없는강제적기준을적용하는방법이적용될수있다. 재정적동기부여는지역사회의역량을동원하는지역사회준비성 (preparedness) 을평가하는데중요한정책수단이된다. 넷째, 한사회의문화적규범은개인이나그사회의신념, 가치, 믿음, 행위에중대한영향

174 174 기후변화와전염병질병부담 을미친다. 기후변화에대한대응에있어서개인대공공가치에대한문화적규범은중요한논쟁거리가되며과학적지식및불확실성에대한차이또한그기저에신념과가치판단에따른차이를깔고있는경우가많다. 바람직한미래에대한대중적포럼등이정책결정과행동변화에영향을미치며기후변화방향정립에도움을줄수있다. 다섯째, 사회자본은적응능력을결정하는중요인자로서논의되어왔다. 사회자본이많은지역사회일수록쉽게그리고빨리중요정보가교환되고, 관련자원이파악되며사람들의동원이쉽게이루어질수있다. 여섯째, 적절하며효과적인기후변화대응을위하여최신의과학적지식과정보가요구되어진다. 의사결정과정및지역사회관리에과학적근거가많이인용될수록과학과정책결정 ( 실천 ) 의상호작용이커지게되며이런과정을증대하기위하여동기부여나효과적관리기법이필요하게된다. 한편, Frunmkin(2007) 은보건분야의적응전략수립시보건분야건강영향및취약성평가, 건강보호와관련된정책수립, 관련분야와유기적관계및의사소통, 기후변화적응대책과건강증진사업의공편익 (co-benefits) 17) 도모, 공공-민간협력 (Mobilizing partnerships) 등의원칙이적용되어야함을 17) 공편익을발생하는적응전략에우선 ( 예, 비만관리, 심혈관질환등 ) 이란사업의수행으로기후변화와건강증진모두에서편익이생기는사업을의미함. 기후변화로인한무더위는탈수와고열로인한신체기전의변화로여러질환을불러올수있는데특히기온의변화에신체적응능력이크게떨어지는노인이나어린이, 심장병, 뇌졸중등의환자들에서 buddy system 을활용하거나신체활동증진프로그램을실시하는것이좋은예임. 표 적응사업별시너지효과 사업 ( 적응정책 ) 사업효과 buddy systems 형식의열파계획수립 사회자본 자동차를이용한이동 신체활동 ; 자동차사고 ; 깨끗한공기 연료효율성 대기오염 지역사회소규모작농 싱싱한식자재 ; 농약살포 ( 노출 ); 지역사회경제 에너지효율건축물 운영료 대체에너지수단 새로운사업기회

175 제 5 장결론및정책적시사점 175 제안하였다. 건강모니터링이나질병 ( 환 ) 추적및기후변화에따른질병경향추이분석이나수인성, 식품관련, 매개체전염병 outbreak 조사등에대한진단및조사등을수행한다. 기후변화에대한효과적홍보를위하여인력역량강화, 교육, 정보전달의정책을추진하며지역사회역량 (NGO, 민간부문, 등 ) 과협력관계확립하여지역사회동원역량을강화한다. 또한열파및폭풍대비계획, 가장취약한부분에집중하여정책개발을수행하고기후변화대응에준비된공공보건인력의양성으로인력경쟁력강화을강화하고기후변화와건강간의관계및예측에관한과학적연구를수행하여적응전략을기초를마련한다. 그림 5-1 보건의료에서의기후변화대응과정 자료 : McGeehin MA. CDC's role in addressing the health effects of climate change